具体描述
《面向对象程序设计C++语言编程》采用举例、比拟等多种手法，用通俗易懂的语言及生动活泼的例子讲解了面向对象程序设计的基本概念和基本方法，并运用了软件工程的思想和方法，为学生从事具体软件项目开发奠定了基础。《面向对象程序设计C++语言编程》共分9章：第l、2章介绍C++程序设计语言基础；第3章介绍面向对象程序设计的基本方法和思想，详细说明抽象、数据封装和信息隐藏、概括等面向对象特性；第4～8章围绕面向对象程序设计的数据封装、继承性、多态性三个基本特性，讲述类与对象、构造函数与析构函数、继承与派生、虚函数与多太性、友元函数与友元类、静态成员、模板、异常以及输入输出流等内容；第9章简要介绍了利用MFc类库设计windows应用程序的基本方法和思想。
《数据结构与算法（第三版）》 导论：信息时代的基石 本书旨在为读者提供一套全面、深入且实用的数据结构与算法学习指南。在当今飞速发展的信息技术领域，理解和掌握高效的数据组织方式与问题求解策略，是每一位软件工程师、计算机科学研究人员乃至数据分析师的核心竞争力。我们深知，数据结构是软件的骨架，决定了程序处理信息的效率与可维护性；而算法则是程序的灵魂，代表了解决问题的智慧和路径。 本书并非对某一特定编程语言的特性进行详述，而是专注于那些跨越语言边界、植根于计算机科学核心理论的通用概念和技术。我们致力于构建一座坚实的理论桥梁，连接抽象的数学概念与实际的工程应用。 第一部分：基础与线性结构——构建效率的起点 我们将从最基础的计算模型和复杂度分析入手，为后续所有内容奠定理论基础。大O符号、Ω符号和Θ符号的精确定义与应用，将帮助读者量化评估算法的性能，理解时间复杂度和空间复杂度的重要性。 随后，我们将深入探讨线性数据结构。 数组（Array）： 探讨其底层内存布局、随机访问的优势与局限性。特别关注动态数组（如C++ `std::vector` 的实现原理）如何在保持高效访问的同时，实现灵活的容量管理，包括内存的重新分配和拷贝机制。 链表（Linked List）： 详细剖析单向链表、双向链表以及循环链表的结构差异及其在插入、删除操作中的效率优势。我们将对比它们与数组在内存分配和缓存局部性方面的根本区别。 栈（Stack）与队列（Queue）： 作为最基础的抽象数据类型（ADT），我们将展示如何利用数组或链表实现它们。重点讲解栈在表达式求值（如后缀表达式转换）、递归模拟中的关键作用，以及队列在广度优先搜索（BFS）和任务调度中的应用。 第二部分：非线性结构——探索复杂关系 在处理具有复杂关联性的数据时，非线性结构展现出其不可替代的优势。 树（Tree）： 这是本书的重点之一。我们将从基础的二叉树开始，详细讲解遍历方法（前序、中序、后序）及其在表达式解析中的应用。随后，深入研究二叉搜索树（BST） 的操作，包括查找、插入和删除。 平衡树的艺术： 为了解决普通BST在极端输入下退化为链表的性能瓶颈，我们将详尽阐述AVL 树和红黑树（Red-Black Tree） 的自平衡机制。红黑树的五条性质、旋转操作（左旋与右旋）以及插入/删除后的颜色调整规则，将被配以清晰的图解和严谨的推导过程，确保读者能够理解其 O(log n) 性能保证的由来。 堆（Heap）： 讨论最大堆和最小堆的结构特性，重点在于其“完全二叉树”的性质以及如何通过堆化（Heapify） 操作高效地维护堆属性。堆在实现优先级队列以及堆排序（Heap Sort） 算法中扮演的核心角色将被充分展示。 图论基础（Graph Theory）： 图是表示实体间复杂关系的最通用模型。我们将区分有向图与无向图、带权图与非带权图。图的两种主要存储方式——邻接矩阵和邻接表——将被详细对比，分析它们在空间消耗和遍历效率上的权衡。 第三部分：核心算法——高效求解的策略 本部分聚焦于解决实际计算问题的经典算法范式。 排序算法的全面审视： 从基础的冒泡排序、插入排序到更高效的归并排序（Merge Sort） 和快速排序（Quick Sort）。我们将对快速排序的划分（Partitioning） 策略进行深入剖析，并讨论其平均与最坏情况下的性能。此外，堆排序作为一种原地（in-place）排序算法的代表，也将被纳入讨论。 搜索与图遍历： 深入讲解深度优先搜索（DFS） 和广度优先搜索（BFS） 在树和图结构中的应用。图搜索算法是解决迷宫、连通性判断、拓扑排序等问题的关键。 最短路径算法： 针对带权图，我们将系统介绍迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）（处理非负权边）和贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford Algorithm）（处理含有负权边的情况），并探讨弗洛伊德-沃沙尔算法（Floyd-Warshall Algorithm） 在计算所有顶点对之间最短路径中的作用。 最小生成树（MST）： 讲解如何利用普里姆算法（Prim's Algorithm） 和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm） 在连通加权图中找到成本最低的子图结构，这在网络设计和资源分配问题中至关重要。 第四部分：高级主题与设计范式——超越基础 为达到专业水平，本书引入了更具挑战性的算法设计思想。 分治法（Divide and Conquer）： 不仅是快速排序，我们还将探讨Strassen 矩阵乘法等经典分治案例，展示如何通过将大问题分解为相似的小问题来获得渐进优化。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： DP作为解决重叠子问题和最优子结构问题的强大工具，将通过斐波那契数列、背包问题（0/1背包和完全背包）、最长公共子序列等经典案例进行透彻讲解。状态转移方程的建立是本章节的核心训练点。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 对比动态规划，贪心算法的局部最优选择策略在某些特定问题（如霍夫曼编码、活动安排问题）中能够导向全局最优解，本书将精确界定贪心算法适用的范围。 散列表（Hash Table）： 作为实现平均时间复杂度为 O(1) 查找的关键结构，我们将详细探讨哈希函数的设计原则、冲突解决机制（如链式法和开放定址法），以及负载因子对性能的影响。 结语：理论与实践的融合 本书的编写严格遵循清晰的逻辑结构和严谨的数学证明，力求让读者不仅“会用”这些数据结构和算法，更能“理解其所以然”。每一章节的末尾都附有精心设计的思考题和实践任务，旨在引导读者将抽象的理论知识转化为解决实际工程挑战的能力。掌握本书内容，意味着掌握了构建高性能、可扩展软件系统的核心技术栈。
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