具体描述
《建筑工程CAD》为普通高等教育“十一五”规划教材。全书共分12章，主要内容包括AutoCAD 2007概述、快速人门、基本绘图命令、图形的编辑与查询、专业化环境设置、块的设置、尺寸标注与编辑、文字与表格、辅助建筑工程设计、天正建筑TArch7．5的基本知识、天正建筑TArch7．5绘制建筑施工图、图形输出。《建筑工程CAD》以实例图解的方式，简单直观地讲解软件的使用方法和应用技巧，内容表述深入浅出，图文并茂，结构合理，条理清晰。
好的，这是一份不包含《建筑工程CAD》内容的图书简介，字数约为1500字。 --- 《数字时代的数据结构与算法实践指南》 图书简介 在信息技术日新月异的今天，数据已成为驱动社会发展的核心要素。从海量信息的存储、高效的处理到复杂系统的构建，数据结构与算法的底层原理始终是衡量软件工程质量与性能的基石。本书《数字时代的数据结构与算法实践指南》，并非聚焦于工程制图或具体的设计软件，而是深入探讨支撑所有现代计算系统的抽象思维框架和实现技术。 本书旨在为渴望构建高性能、可扩展软件的工程师、计算机科学专业的学生以及对底层逻辑充满好奇的开发者提供一本全面而深入的参考手册。我们避开了特定应用领域的细节，而是专注于提炼和阐述那些跨越技术栈、永恒适用的核心计算概念。 第一部分：基础理论与抽象思维 本部分为全书的理论基石，重点在于培养读者严谨的计算思维和对问题抽象化的能力。 1. 计算复杂性与性能分析： 我们首先引入渐近分析（大O、Ω、Θ符号）的严谨定义，并详细剖析时间复杂度和空间复杂度在不同模型下的计算方法。不同于将性能视为一个固定的数值，本书强调性能分析的相对性与适用场景。我们将深入探讨摊还分析（Amortized Analysis），这对于理解动态数组、哈希表等数据结构的实际性能至关重要。读者将学会如何准确评估算法在最坏情况、最好情况和平均情况下的表现，从而做出明智的技术选型。 2. 递归与分治思想的深度解析： 递归是表达复杂问题的优雅方式，但其背后的效率问题常被忽视。本书用大量篇幅讲解递归的本质、尾递归的优化，并重点剖析主定理（Master Theorem）在求解分治算法递推关系中的应用。通过经典的汉诺塔、快速排序的原理推导，读者将建立起对“分而治之”策略的深刻理解，并能将此思想应用于尚未接触过的实际问题中。 3. 数学基础的回顾与强化： 算法的效率往往依赖于坚实的数学功底。本章回顾了组合数学中的排列组合、概率论在随机算法分析中的应用，特别是模运算、数论基础（如最大公约数、扩展欧几里得算法）在加密学和高效查找中的关键作用。我们强调数学工具是分析算法性能的“显微镜”，而非仅仅是理论课程中的知识点。 第二部分：核心数据结构精讲与应用模型 本部分是本书的核心，详细介绍了构建高效信息系统的基础构件。我们专注于这些结构背后的设计哲学和性能权衡。 4. 线性结构的高效实现： 从基础的数组和链表（单向、双向、循环）开始，本书详述了它们在内存布局上的差异及其对缓存命中的影响。重点讲解了栈（Stack）和队列（Queue）的抽象实现，以及如何利用它们解决任务调度、表达式求值（如逆波兰表示法）和系统调用的深度优先/广度优先遍历问题。 5. 树形结构的层级艺术： 树是表示层次关系和有序数据的强大工具。我们不仅涵盖二叉树（BST）的遍历（前序、中序、后序）和基本操作，更深入探讨了自平衡树的关键技术——红黑树（Red-Black Tree）和AVL树的旋转与重平衡机制。读者将理解为什么在需要高效查找、插入和删除的场景中，这些结构是不可替代的。此外，堆（Heap）作为优先级的抽象模型，其构建（Heapify）过程和在Dijkstra算法、Prim算法中的核心作用也会被细致剖析。 6. 图论：连接世界的基石： 图结构是建模网络、依赖关系和路径问题的终极工具。本书详细比较了邻接矩阵和邻接表在不同图密度下的优劣。在算法层面，我们全面解析了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在连通分量识别、拓扑排序和寻找最短路径中的应用。关于最短路径，本书将深度对比Dijkstra算法（非负权重）、Bellman-Ford算法（处理负权边）以及Floyd-Warshall算法（全源最短路）的适用边界和实现细节。最小生成树（MST）部分则会深入讲解Kruskal算法和Prim算法的贪心策略证明。 7. 散列（Hashing）与集合的艺术： 哈希表是实现$O(1)$平均时间复杂度查找的关键。本书细致讲解哈希函数的设计原则（如一致性哈希）、处理冲突的各种技术（开放寻址法、链地址法），并探讨了一致性哈希在分布式缓存系统中的重要性。同时，我们也讨论了散列表在数据库索引和Bloom Filter等概率数据结构中的应用。 第三部分：高级算法范式与优化策略 本部分侧重于解决复杂问题的系统性方法论，这些方法论是构建复杂应用系统的核心。 8. 动态规划（DP）的精妙： 动态规划被誉为算法设计中的“皇冠”。本书强调DP的核心思想——最优子结构和重叠子问题。我们不拘泥于标准教材的例子，而是重点讲解如何识别DP问题，如何构造状态转移方程，并通过记忆化搜索和自底向上迭代两种方式实现。经典案例包括背包问题、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法等，着重分析其状态空间的设计。 9. 贪心算法的正确使用： 贪心策略因其简洁高效而备受青睐。本书清晰界定了贪心选择性质和最优子结构，并提供了严格的证明方法，以区分哪些问题可以采用贪心法，哪些必须依赖DP。我们将通过活动安排问题、霍夫曼编码等实例，帮助读者建立对“局部最优导致全局最优”的判断力。 10. 字符串匹配与处理： 针对文本处理需求，本书专门开辟章节讲解高效的字符串搜索算法。我们将从朴素算法出发，逐步过渡到KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，深入解析其前缀函数（失配表）的构建过程，以及Boyer-Moore算法的启发式搜索。这些算法是现代文本编辑器、编译器和生物信息学工具的基础。 总结与展望 本书的叙事逻辑是层层递进的：从理解问题（复杂性分析），到构建工具（数据结构），再到应用策略（高级算法）。它不提供任何特定工程领域的实施蓝图，而是致力于提供一套普适的、可应用于任何软件系统的、关于如何高效组织和处理信息的思维工具箱。掌握这些知识，无论未来的技术如何演变，你都将具备设计和优化下一代计算系统的核心能力。 ---
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