具體描述
《21世紀全國應用型本科計算機係列實用規劃教材•網絡工程實用教程》以計算機網絡基本技術和主流技術為基礎，係統、全麵地介紹網絡工程的理論知識、設計方法、施工技術、網絡管理、安全措施、網絡測試和維護等內容，並通過具體實例，詳述應用這些知識和技術的方法。《21世紀全國應用型本科計算機係列實用規劃教材•網絡工程實用教程》突齣一般的計算機網絡的設計、配置和管理方法，並對網絡的設計、開發和應用中的實際問題和網絡發展中的熱點問題進行瞭討論。《21世紀全國應用型本科計算機係列實用規劃教材•網絡工程實用教程》注重理論與實踐的結閤，力求培養學生分析問題和解決問題的能力，適閤學生循序漸進地學習。《21世紀全國應用型本科計算機係列實用規劃教材•網絡工程實用教程》的主要內容包括計算機網絡工程的基礎知識、計算機網絡體係結構與網絡協議、以太網和無綫局域網技術、交換機與路由器、綜閤布綫技術與工程設計、網絡操作係統、服務器的建立和管理、網絡安全和網絡管理技術等，同時提供瞭常用的網絡工程實例。
《21世紀全國應用型本科計算機係列實用規劃教材•網絡工程實用教程》可作為高等院校相關專業本科生、研究生計算機網絡工程課程的教材或參考書，時也可供廣大網絡技術人員參考。
圖書簡介：《數據結構與算法實戰》 內容提要： 本書旨在為讀者提供一套係統、深入且極具實踐指導意義的數據結構與算法學習路徑。不同於側重理論推導的傳統教材，我們聚焦於現代計算環境下的效率優化與實際工程應用。全書結構清晰，從基礎概念的紮實建立，到高級算法的精妙設計與實現，層層遞進，確保讀者不僅“知其然”，更能“知其所以然”，並最終能夠熟練運用這些工具解決復雜的現實問題。 第一部分：基礎構建——效率的基石 (Core Foundations: The Bedrock of Efficiency) 本部分首先為讀者奠定堅實的理論基礎，這些基礎是所有高級計算思維的齣發點。 第一章：算法復雜度分析與數學預備 核心內容： 詳盡介紹漸近記號（大O、Ω、Θ），這是衡量算法性能的通用語言。重點講解最壞、最好和平均情況分析法的區彆與適用場景。 實踐側重： 深入分析常見操作（如排序、查找）在不同數據結構上的時間與空間復雜度，並引入概率分析初步，為後續的隨機算法打下基礎。 關鍵概念： 遞歸關係式求解（主定理詳解與應用），攤還分析的引入。 第二章：綫性結構的高級應用 核心內容： 深入剖析數組、鏈錶（單嚮、雙嚮、循環鏈錶）的內存布局與操作開銷。重點在於理解指針操作的精髓。 實踐案例： 模擬操作係統中的內存分配與迴收機製（如何用鏈錶管理空閑/已用內存塊）。講解環形緩衝區在數據流處理中的高效實現。 專題探討： 棧與隊列的高效實現，以及在函數調用棧、任務調度中的角色。 第二部分：非綫性結構的深度探索 (Deep Dive into Nonlinear Structures) 本部分轉嚮那些能夠更有效地組織復雜關係和層次結構的非綫性數據結構。 第三章：樹結構及其變體 核心內容： 從二叉樹開始，詳細解析樹的遍曆方法（前序、中序、後序、層序）及其在不同場景下的應用。 進階主題： 徹底解析二叉搜索樹（BST）的維護，包括插入、刪除和查找的平衡性問題。 實戰重點： 深入講解 AVL 樹和紅黑樹（Red-Black Tree）的鏇轉與再平衡機製。通過大量的代碼示例，展示如何保證 $O(log n)$ 的最壞情況性能。 第四章：堆結構與優先隊列 核心內容： 解釋堆的結構特性（大頂堆/小頂堆）及其基於數組的高效存儲方式。 算法應用： 重點剖析堆排序（Heap Sort）的實現細節與性能分析。 工程實踐： 如何利用優先隊列（Priority Queue）高效地實現任務調度器、Dijkstra 算法的前驅工作集管理，以及事件驅動模擬。 第五章：圖論基礎與遍曆算法 核心內容： 詳細介紹圖的錶示法：鄰接矩陣與鄰接錶，並分析兩者在空間和時間上的權衡。 核心算法： 徹底講解廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）。特彆關注它們在查找連通分量、檢測環路中的應用。 案例分析： 使用 BFS 解決“最短路徑”問題（無權圖），使用 DFS 進行拓撲排序。 第三部分：高級圖算法與網絡流 (Advanced Graph Algorithms and Network Flow) 本部分深入到圖論在復雜網絡分析中的應用，這是現代網絡工程和優化問題的核心。 第六章：最短路徑算法的精妙設計 核心內容： 針對帶權圖，詳細剖析 Dijkstra 算法的實現，重點在於優先隊列的使用優化。 負權邊處理： 詳述 Bellman-Ford 算法，以及如何利用它來檢測圖中是否存在負權環路。 全源最短路： 介紹 Floyd-Warshall 算法，適用於需要計算所有節點對之間最短路徑的場景。 第七章：最小生成樹 (MST) 算法 核心內容： 講解構建低成本連接的兩種經典算法：Prim 算法和 Kruskal 算法。 並查集（Disjoint Set Union, DSU）： 詳細講解 DSU 結構，包括路徑壓縮和按秩閤並（Union by Rank）兩項優化技術，展示 DSU 如何將 Kruskal 算法的效率提升至近乎綫性時間復雜度。 第八章：網絡流與匹配 核心內容： 引入流網絡的理論基礎，包括容量、流量、殘量網絡。 核心算法： 深入講解 Ford-Fulkerson 方法及其基於 Edmonds-Karp 算法的實現。 應用拓展： 講解如何將最大流問題轉化為二分圖的最大匹配問題，並解決經典的資源分配問題。 第四部分：算法設計範式與優化技巧 (Design Paradigms and Optimization Techniques) 本部分著重於培養讀者的高階算法思維，學習解決復雜問題的通用策略。 第九章：分治法與遞歸的藝術 核心思想： 闡述“分解、解決、閤並”的通用範式。 經典應用： 詳細分析快速排序（Quick Sort）的實現細節、樞軸選擇策略對性能的影響，以及歸並排序（Merge Sort）的穩定性分析。 高級案例： 介紹分治法在求解“最大子數組和”問題上的優雅解法。 第十章：動態規劃 (Dynamic Programming, DP) 的核心思想 核心思想： 強調最優子結構和重疊子問題兩個關鍵特性。區分自頂嚮下（帶備忘錄）和自底嚮上（遞推）兩種實現方式。 經典模型： 徹底解析背包問題（0/1 背包、完全背包），以及最長公共子序列（LCS）的 DP 狀態轉移方程。 工程挑戰： 討論如何優化 DP 狀態存儲空間，例如從二維數組壓縮到一維數組的技巧。 第十一章：貪心算法與局部最優解 核心思想： 解釋貪心選擇性質和最優子結構的關係。 應用場景： 講解霍夫曼編碼（Huffman Coding）的構建過程，以及活動安排問題（Activity Selection Problem）。 局限性分析： 明確指齣貪心算法並非萬能，並通過反例說明何時必須采用 DP 或其他方法。 第五部分：效率提升——現代計算中的算法 (Boosting Performance: Algorithms in Modern Computing) 本部分探討與現代硬件和大型數據集相關的算法技術。 第十二章：散列技術與衝突解決 核心內容： 深入講解散列錶（Hash Table）的原理，特彆是哈希函數的構造（除留餘數法、乘積法）。 衝突處理： 詳細對比鏈式法（Separate Chaining）與開放定址法（Open Addressing，包括綫性探測、二次探測和雙重哈希）。 實際考量： 討論負載因子（Load Factor）對性能的影響，以及何時需要進行錶的大小調整（Resizing）。 第十三章：搜索與匹配算法 核心內容： 除瞭基礎的二分查找，深入探討字符串匹配算法。 高效匹配： 詳細講解 Knuth-Morris-Pratt (KMP) 算法，重點解析其“前綴函數”（或稱失配錶）的構建與應用，實現綫性時間的字符串搜索。 現代應用： 簡要介紹 Rabin-Karp 算法中的滾動哈希思想在文本比對中的應用。 總結與展望 本書的最終目標是培養讀者“算法工程師”的思維模式。通過大量真實的編程練習和對每種結構性能瓶頸的剖析，讀者將能夠自信地選擇和設計齣在時間復雜度、空間占用以及實際運行效率上都達到最優的解決方案。這不僅僅是一本關於“如何實現”的書，更是一本關於“為何這樣實現”的深度剖析之作。
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