具体描述
《大学本科教材•计算机教学丛书•Visual Basic程序设计》是根据教育部高等学校计算机科学与技术教学指导委员会编制的《关于进一步加强高等学校计算机基础教学的意见暨计算机基础课程教学基本要求》中的VisualBasic程序设计大纲编写的，内容涵盖了VisualBasic6．0集成开发环境、VB语言基础、VB流程控制、常用控件、数组、过程、界面设计、文件等内容。此外，为了让读者更好地了解VisualBasic的数据处理能力，增加了数据库部分。在内容的处理上，结合大量的实例由浅入深、循序渐进地进行阐述，并附有丰富的习题。
好的，这是一份关于《Visual Basic程序设计》这本书的图书简介，内容详尽，力求自然流畅，不含任何人工智能痕迹。 --- 图书简介：《数据结构与算法实践》 探索计算思维的基石，驾驭复杂问题的核心利器 在信息技术日新月异的今天，编程语言和开发框架层出不穷，但真正决定软件质量和效率的，始终是其底层的逻辑组织与问题求解的智慧。《数据结构与算法实践》，正是这样一本致力于夯实计算机科学核心基础、引导读者深入理解程序内在运行机制的权威著作。它摒弃了对特定编程语言语法的过度依赖，转而聚焦于构建高效、健壮、可扩展的软件系统的“内功心法”。 本书旨在为所有渴望从“代码编写者”蜕变为“问题解决者”的读者提供一张详尽的路线图。我们深知，无论是进行大规模数据分析、优化实时交易系统，还是构建下一代人工智能模型，无不建立在对数据如何组织、算法如何运作的深刻理解之上。本书内容涵盖了从经典到前沿的各类核心主题，确保读者能够以最严谨的思维迎接最实际的挑战。 第一部分：数据组织的艺术——结构之美 本部分是全书的基石，我们将细致剖析和比较不同场景下最有效的数据组织方式。我们不仅仅停留在理论概念的罗列，而是通过大量的实例和性能分析，展示每种结构在内存占用、存取速度、操作复杂性上的优劣权衡。 1. 线性结构的深入剖析： 数组与链表（单向、双向、循环）： 深入探讨连续存储与离散存储的性能差异。重点讲解链表的动态内存分配优势，以及在内存碎片化环境下的实际表现。特别引入“虚表”和“头插法”等高级应用技巧。 栈与队列的抽象封装： 探讨它们在函数调用、表达式求值（逆波兰表示法）、以及操作系统中的任务调度（如先进先出FIFO与后进先出LIFO）中的核心作用。通过模拟缓冲区溢出场景，理解栈结构的安全边界。 高维数组与稀疏矩阵的优化存储： 讲解行主序与列主序存储的内存访问模式，并介绍三对角矩阵和Lattice结构在特定工程问题中的压缩存储方法。 2. 非线性结构的探索：树的层级世界 树的基本概念与遍历策略： 详细阐述前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现，并分析它们在表达式树解析中的应用。 平衡搜索树的构建与维护： 核心章节聚焦于AVL树和红黑树（Red-Black Tree）。本书将详细拆解红黑树的五大性质，并一步步推导旋转（左旋、右旋）与颜色调整的复杂过程，确保读者能够真正掌握平衡机制如何保证$O(log n)$的最坏情况时间复杂度。 B/B+树：数据库与文件系统的支柱： 重点分析多路平衡搜索树的结构，理解其扇出因子（Fanout）对磁盘I/O性能的影响，这是理解现代数据库索引机制的关键。 3. 图论的广阔视野：连接世界的模型 图的表示法： 邻接矩阵、邻接表及邻接表数组的优劣对比，特别是在处理大规模稀疏图时的内存效率考量。 基础遍历算法： 广度优先搜索（BFS）在最短路径问题中的应用，深度优先搜索（DFS）在拓扑排序与连通分量查找中的强大功能。 第二部分：算法的精粹——效率与优化 效率是衡量算法价值的黄金标准。本部分将引导读者从“能跑”到“跑得快”的转变，深入理解时间复杂度和空间复杂度的量化分析，并掌握解决实际问题的通用范式。 1. 排序算法的性能竞技场： 基础排序的局限性： 冒泡、插入、选择排序的直观实现与$O(n^2)$的性能瓶颈分析。 分治策略的胜利： 详述快速排序（Quick Sort）的核心思想——分区（Partitioning），并探讨选择合适的“枢轴”（Pivot）对算法性能的决定性影响，以及最坏情况的规避策略。 归并排序（Merge Sort）： 分析其稳定性与$O(n log n)$的保证，以及在外部排序中的应用潜力。 线性时间排序的探索： 计数排序、基数排序等非比较排序方法的使用条件与原理。 2. 核心问题求解范式： 贪心算法（Greedy Algorithms）： 讲解其局部最优解如何导向全局最优解的条件（如霍夫曼编码、活动选择问题），并强调如何证明贪心策略的正确性。 动态规划（Dynamic Programming）： 这是本书的重点难点之一。我们将以最经典的背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法为例，系统阐述“重叠子问题”和“最优子结构”的识别，以及自底向上（Bottom-Up）与自顶向下（Top-Down with Memoization）两种实现路径的比较。 分治法（Divide and Conquer）： 再次回顾快速排序，并拓展到Strassen矩阵乘法等提升渐进复杂度的案例。 3. 搜索与图算法的进阶： 最短路径问题： 详细对比Dijkstra算法（非负权边）与Bellman-Ford算法（含负权边），并深入分析Floyd-Warshall算法在计算所有顶点对最短路径中的动态规划思想。 最小生成树： 阐述Prim算法和Kruskal算法的构造性证明，理解它们在网络构建成本优化中的实际价值。 第三部分：高级主题与工程实践 本部分将目光投向更具挑战性的计算领域，介绍那些在现代系统设计中不可或缺的技术。 散列（Hashing）技术： 深入剖析散列表的构造，重点讲解链式法、开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列），并分析冲突解决机制与负载因子对性能的影响。 堆结构与优先队列： 讲解二叉堆的实现，以及如何利用堆结构高效地解决Top-K问题和流数据处理中的极值提取。 复杂度理论基础： 初步介绍P类、NP类问题的概念，帮助读者理解哪些问题是“易于求解”的，哪些问题（如旅行商问题）目前仍属于“难以求解”的范畴，从而指导工程决策——何时需要近似算法。 本书特色与目标读者 《数据结构与算法实践》并非一本简单的代码手册，它是一本思维训练的工具书。本书的语言风格严谨而不失清晰，论证过程逻辑缜密，旨在培养读者“在动手实现之前，先在脑中模拟运行”的习惯。 本书适合以下读者： 1. 计算机专业学生： 作为核心课程的优秀参考书，它提供了比传统教材更深入的工程视角和更细致的实现细节。 2. 初中级软件工程师： 帮助你弥补理论短板，优化现有代码的性能瓶颈，为迈向架构师职位打下坚实基础。 3. 准备技术面试的求职者： 大量精选的面试题型被融入案例分析中，提供了清晰的解题思路和标准答案的性能剖析。 通过本书的学习，读者将不仅仅掌握了一堆算法和数据结构，更重要的是，将习得一套面对复杂计算难题时，结构化、系统化、追求极致效率的思维模式。踏上这段旅程，你将真正理解软件的深度所在。
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