具体描述
《中等职业教育"十一五"规划教材•计算机录入与排版》按照“实例效果一操作步骤一提示一练习”模式编写。在模块中都给出了效果图或练习操作内容，教师和学生可以按照自我需求，将模块中的每个独立任务进行组合教学或学习，迅速完成用计算机进行文字录入与排版基本操作和排版技巧的学习任务。
好的，以下是一份关于一本名为《数据结构与算法解析》的图书简介，其内容与您的《计算机录入与排版》完全无关，力求详尽且自然： --- 图书名称：《数据结构与算法解析：从基础理论到高效实现》 作者： 张伟、李明 出版社： 科技前沿出版社 出版年份： 2024年10月 页数： 780页 定价： 128.00元 --- 卓越的计算思维基石——《数据结构与算法解析》简介 在信息技术飞速发展的今天，软件的性能与效率日益成为衡量其质量的关键指标。本书《数据结构与算法解析》正是一部旨在为读者构建坚实计算思维根基的深度技术专著。它不仅仅是一本理论教材，更是一部连接抽象概念与实际工程应用的桥梁，尤其侧重于如何利用精妙的结构设计和高效的算法来解决复杂计算难题。 本书的编写团队汇集了来自国内顶尖高校和知名互联网公司的资深专家，他们凭借多年的教学和一线研发经验，力求以最清晰、最严谨的逻辑，系统地阐述数据组织的核心原理与解决问题的关键策略。 第一部分：数据组织的艺术——核心数据结构深度剖析 全书的开篇，我们从最基础的概念入手，但很快便深入到现代计算机科学中不可或缺的核心数据结构。我们认为，理解数据结构并非仅仅是记住定义，而在于领会其背后的设计哲学和适用场景。 链表家族的精细化研究： 本部分详尽讨论了单向链表、双向链表、循环链表的设计与操作，重点分析了在内存分配和指针操作中可能遇到的陷阱，并引入了“虚节点（Sentinel Node）”等高级技巧，以简化边界条件的判断。 树形结构——逻辑分层的核心： 树是表示层次关系和有序数据的理想工具。我们花费大量篇幅讲解了二叉树、二叉搜索树（BST）的特性，并着重探讨了如何通过红黑树（Red-Black Tree）和AVL树等自平衡机制来保证查找、插入和删除操作的时间复杂度维持在$O(log n)$的水平。对于更复杂的应用，如文件系统和数据库索引，我们还深入解析了B树和B+树的结构，阐述了它们如何高效地服务于磁盘I/O操作。 图论的广袤世界： 图结构是描述复杂关系网络（如社交网络、交通路线）的终极模型。本书从图的表示法（邻接矩阵与邻接表）入手，详细对比了两种方法的空间复杂度和时间复杂度差异。接着，我们系统地讲解了图的遍历算法——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并探讨了它们在迷宫求解和拓扑排序中的实际应用。 哈希表的极致优化： 作为平均查找时间复杂度达到$O(1)$的结构，哈希表无疑是高性能应用的首选。本书不仅解释了哈希函数的设计原则（如乘积法、除留余数法），更侧重于如何应对冲突解决。我们细致比较了链式地址法、开放定址法（线性探测、二次探测、双重哈希），并引入了一致性哈希（Consistent Hashing）的概念，展示其在分布式系统负载均衡中的强大能力。 第二部分：解决问题的策略——经典与现代算法精讲 数据结构提供了“容器”，而算法则是“操作这些容器的智慧”。本书的第二部分聚焦于算法设计范式和实现细节。 递归、迭代与动态规划的思维转换： 递归是理解许多复杂算法（如树的遍历、快速排序）的钥匙。本书通过直观的示例，引导读者掌握递归的“分而治之”思想。随后，我们引入了动态规划（Dynamic Programming, DP），通过最长公共子串、背包问题等经典案例，教授如何识别子问题重叠和最优子结构，并展示如何从递归实现过渡到更高效的自底向上（Bottom-Up）迭代实现，显著优化空间效率。 排序算法的性能谱系： 排序是算法学习的永恒主题。我们不仅仅复习了冒泡、插入、选择排序等基础算法，而是将重点放在了快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）的深入实现上。书中特别对快速排序的枢轴选择（Pivot Selection）策略进行了详尽的分析，并探讨了在最坏情况下的优化方案，以及归并排序在稳定性和并行计算中的优势。最后，我们介绍了堆排序，强调了堆结构（最大堆/最小堆）在构建优先队列中的核心作用。 图算法的实践指导： 在图论的基础上，本书深入讲解了网络分析的核心算法： 1. 最短路径问题： 详细对比了Dijkstra算法（适用于非负权图）和Bellman-Ford算法（适用于含有负权边的图），并解释了SPFA算法的优化思路。对于多源最短路径，则系统阐述了Floyd-Warshall算法的原理。 2. 最小生成树（MST）： 深入剖析了Prim算法和Kruskal算法，重点比较了它们在稀疏图和稠密图中的效率差异。 3. 网络流： 引入了Ford-Fulkerson方法及其基于增广路径的迭代思想，并简要介绍了更高效的Edmonds-Karp算法和Dinic算法的应用背景。 第三部分：高级主题与工程实践 为了满足专业读者的需求，本书在最后一部分触及了现代计算环境下的高级主题： 摊还分析（Amortized Analysis）： 这是衡量动态数据结构性能的关键工具。我们通过讲解动态数组（Vector/ArrayList）的扩容机制和斐波那契堆（Fibonacci Heap）的操作，向读者展示如何分析一系列操作的平均成本，而非仅关注最坏情况下的单次操作成本。 算法复杂度与计算模型： 本部分对P、NP、NPC等复杂性类进行了清晰的界定，帮助读者理解哪些问题是“易于解决的”，哪些问题可能需要依赖启发式算法或近似解。 实战案例： 全书穿插了大量的C++和Python代码实现示例，这些代码不仅保证了算法的正确性，更注重了内存管理的效率和代码的可读性。每一个核心数据结构和算法都有配套的性能测试和可视化分析，以直观地展示理论性能与实际运行效率之间的关系。 目标读者： 本书面向所有对底层计算原理有浓厚兴趣的读者，包括：计算机科学与技术专业的本科生、研究生；希望提升代码性能的软件工程师；准备技术面试的IT从业人员；以及所有渴望从“调用API”阶段迈向“设计系统”阶段的开发者。 《数据结构与算法解析》将是您通往高效编程和卓越软件设计的必备指南。掌握它们，就是掌握了驾驭信息世界的根本力量。 ---
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