新電腦課堂 ·Excel2007公式函數與圖錶 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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出版者:電子工業

作者:華信卓越

出品人:

頁數:265

译者:

出版時間:2008-1

價格:29.90元

裝幀:

isbn號碼:9787121055447

叢書系列:

圖書標籤:

• Excel2007
• 公式
• 函數
• 圖錶
• 辦公軟件
• 電子錶格
• 數據分析
• 新電腦課堂
• 學習
• 教程
• 效率提升

《精通編程：從零構建高效數據結構與算法庫》 本書特色： 本書並非專注於電子錶格軟件的操作技巧，而是深入計算機科學的核心領域——數據結構與算法。它旨在為有誌於成為紮實程序員的讀者提供一條清晰的進階路徑，從最基礎的邏輯構建入手，逐步過渡到復雜係統的設計與實現。全書嚴格圍繞“效率”與“實現”兩大主題展開，理論與實踐緊密結閤，確保讀者不僅理解算法的原理，更能親手實現高性能的代碼。 目標讀者： 具有一定編程基礎，希望係統性提升算法與數據結構功底的開發者。 準備參加技術麵試，需要夯實理論基礎的求職者。 計算機專業學生，需要深入理解課程知識並應用於實際項目的學習者。 對操作係統、數據庫底層原理感興趣，需要理解其核心優化機製的技術人員。 --- 第一部分：基礎奠定與計算思維 第一章：程序設計範式的演進與選擇 本章首先迴顧經典編程範式（過程式、麵嚮對象）的優劣，並引入函數式編程的核心思想，如不可變性、高階函數。重點探討在現代多核並行計算環境下，不同範式如何影響代碼的健壯性和執行效率。分析瞭如何根據應用場景（如係統級開發、數據分析、Web後端）閤理選擇或組閤編程範式，為後續的算法設計打下靈活的思維基礎。 第二章：計算復雜性理論的基石 詳細解析時間復雜度和空間復雜度分析的數學基礎（大O、Omega、Theta記號）。引入圖靈機模型作為理論計算的抽象載體，闡述可計算性理論的基本概念。重點講解如何通過最壞情況、平均情況和最佳情況分析，精確量化算法的性能瓶頸。本章將用大量實例對比不同解法在復雜度上的巨大差異，強調“算法選擇優於代碼優化”的原則。 第三章：內存層級結構與緩存優化 深入剖析現代計算機的內存體係結構：寄存器、L1/L2/L3緩存、主內存（RAM）到磁盤（SSD/HDD）的層次結構。闡述局部性原理（時間局部性和空間局部性）如何影響程序運行速度。講解如何設計數據布局和訪問模式，以最大化緩存命中率。本章將通過剖析矩陣乘法等案例，直觀展示內存訪問模式對實際運行時間的影響，這是優化性能的關鍵一環，遠超單純的語言語法技巧。 --- 第二部分：核心數據結構與高效存儲 第四章：綫性結構的精細化實現 超越基礎數組和鏈錶，本章深入探討棧、隊列在並發環境下的無鎖實現（Lock-Free Stacks/Queues）的技術難點與應用場景，如內存屏障（Memory Barriers）的使用。詳細講解雙端隊列（Deque）在滑動窗口算法中的高效應用。針對動態數組，分析其底層擴容機製的攤還分析（Amortized Analysis），並設計更優化的增量擴容策略。 第五章：樹與圖的結構化遍曆與應用 全麵覆蓋二叉搜索樹（BST）的自平衡技術，重點剖析AVL樹、紅黑樹（Red-Black Tree）的鏇轉與重新著色算法，並提供一套完整的C++或Java模闆實現。對於圖論部分，不僅講解DFS和BFS，更側重於拓撲排序在依賴關係解析中的應用，以及連通分量識彆的算法細節。 第六章：高級樹結構與空間劃分 本章聚焦於處理多維數據的專用樹結構。深入講解B樹（B-Tree）和B+樹的結構，及其在磁盤I/O優化和數據庫索引中的核心地位。詳細分析四叉樹（Quadtree）和八叉樹（Octree）在地理信息係統（GIS）、碰撞檢測和三維渲染中的應用原理，包括節點的劃分標準和空間搜索的效率提升。 第七章：散列技術與衝突解決的藝術 係統闡述散列錶（Hash Table）的內部工作原理，對比鏈式法（Chaining）和開放尋址法（Open Addressing）的性能權衡。深入分析完美的哈希（Perfect Hashing）的構造方法，以及如何應對哈希衝突的先進策略，例如Cuckoo Hashing（布榖鳥哈希），它如何保證平均查找時間接近O(1)的理論最優。 --- 第三部分：核心算法的深度剖析與實踐 第八章：排序算法的極限性能挑戰 不僅復習快速排序（QuickSort）和歸並排序（MergeSort），本章重點分析內省排序（Introsort）——一種結閤瞭快速排序、堆排序和插入排序的混閤算法，以應對極端數據輸入。講解基數排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）在特定數據分布下的綫性時間優勢，並討論並行化排序算法的設計思路。 第九章：圖算法的高級應用 超越基礎遍曆，本章深入探討最短路徑算法的優化。詳細對比Dijkstra算法、Bellman-Ford算法（處理負權邊）及Floyd-Warshall算法（處理所有點對最短路徑）的適用場景和內在復雜度。重點講解最小生成樹（MST）的Kruskal與Prim算法的實現細節，以及最大流/最小割問題的Ford-Fulkerson方法及其改進。 第十章：動態規劃與貪心策略的精確製導 動態規劃（DP）的精髓在於最優子結構和重疊子問題的識彆。本章通過背包問題、最長公共子序列等經典問題，係統性地指導讀者如何構建狀態轉移方程。同時，對比性地講解貪心算法（如霍夫曼編碼），強調判斷一個問題是否適用貪心策略的必要條件。 第十一章：搜索與迴溯算法的效率工程 講解分支限界法（Branch and Bound）在解決NP-hard問題（如旅行商問題TSP）時的剪枝優化策略。深入剖析A搜索算法中啓發式函數（Heuristic Function）的設計，及其對搜索空間剪裁的決定性作用。本章側重於如何在指數級搜索空間中，通過精巧的評估函數，將求解時間控製在可行範圍內。 --- 第四部分：高級主題與係統集成 第十二章：字符串匹配與文本處理算法 係統講解高效的字符串搜索算法，包括KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法的失效函數構建，以及Boyer-Moore算法的壞字符啓發規則。引入後綴樹（Suffix Tree）和後綴數組（Suffix Array）的結構及其在基因序列分析、大規模文本索引中的應用。 第十三章：概率算法與近似求解 介紹在無法獲得精確解或精確解計算成本過高時，如何使用概率性算法。重點講解濛特卡洛方法（Monte Carlo）和拉斯維加斯算法（Las Vegas）的區彆與應用。通過實例展示如何利用隨機化來提高算法的平均性能或簡化設計。 附錄：算法性能調優與工具鏈 提供針對主流編程語言的性能分析工具使用指南（如Valgrind, gprof, IDE Profiler）。教授如何使用匯編級分析來識彆代碼中的微小瓶頸，以及如何利用編譯器優化選項（如`-O3`）來輔助算法的實際性能提升。強調基準測試（Benchmarking）的規範性設計。

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