具体描述
《PowerPoint 2007演示文稿设计百练成精》通过实例的方式讲解了PowerPoint 2007软件在演示文稿设计方面的应用，让初学者入门并进阶，让已有基础的读者对PowerPoint 2007有更全面的认识。主要内容包括文本幻灯片的制作、图形幻灯片的制作、表格和图表幻灯片的制作、多媒体幻灯片的制作、幻灯片动画的制作、幻灯片的版式制作、幻灯片的延伸应用、幻灯片的放映及商业演示、教学演示和培训演讲类演示文稿的制作等。
《PowerPoint 2007演示文稿设计百练成精》内容新颖、版式美观、步骤详细，全书共192个实例，这些实例按知识点的应用和难易程度进行安排，从易到难，从入门到提高，循序渐进地介绍了各种演示文稿实例的制作方法。在讲解时每个实例先提出制作思路及制作知识点，然后才开始讲解具体的制作步骤，并且有些实例在最后补充总结知识点并出题让读者举一反三，从而达到巩固知识的目的。
编程思维与数据结构入门精讲 一部面向初学者，旨在建立坚实编程基础和系统化思维的实践指南 图书信息： 书名： 编程思维与数据结构入门精讲 作者： [此处可填入作者署名，例如：张伟 著] 出版社： [此处可填入出版社名称，例如：电子工业出版社] ISBN： [此处可填入ISBN] 页数： 约 600 页 定价： 98.00 元 --- 内容概述 在数字化浪潮席卷全球的今天，理解计算机如何工作以及如何用计算机解决复杂问题的能力，已成为跨领域工作者必备的核心素养。本书《编程思维与数据结构入门精讲》并非一本针对特定应用软件（如演示文稿制作）的操作手册，而是一本致力于构建读者计算思维框架和底层逻辑能力的系统性教程。 本书摒弃了对特定编程语言高级特性的炫耀式讲解，而是将重点放在了“如何像程序员一样思考”这一最根本的技能上。我们相信，扎实的思维训练和对数据组织方式的深刻理解，是未来掌握任何编程语言和技术栈的基石。 全书结构清晰，内容深度适中，旨在带领编程新手跨越从“会用”到“理解”的关键鸿沟。 --- 第一部分：构建核心编程思维（约 150 页） 本部分是全书的基石，重点在于培养读者面对问题时，能够将其分解、抽象并转化为机器可执行步骤的能力。这与日常生活中解决复杂任务的逻辑是相通的，但更强调精确性和系统性。 第一章：什么是编程思维？ 从日常到代码的映射： 探讨如何将生活中的“流程”抽象为算法的雏形。 分解与抽象： 学习将庞大问题拆解为可管理的小模块的方法论。 精确性与无歧义性： 强调计算机指令的绝对精确性要求，以及如何消除思维中的模糊地带。 第二章：逻辑基础与控制流 布尔代数与逻辑判断： 深入讲解真、假、与、或、非在程序决策中的作用。 顺序、选择与循环： 详细解析程序执行的三大基本结构——如何通过 `if/else` 和 `for/while` 来控制程序的走向。 递归的魅力与陷阱： 介绍一种强大的自我引用解决问题的模式，并分析其在栈溢出等问题中的应用场景。 第三章：变量、表达式与内存视角 数据类型的本质： 不仅仅是知道“整型”和“字符串”，更要理解它们在内存中是如何被表示和存储的。 表达式求值顺序： 探讨优先级和结合性，确保计算结果的确定性。 内存简述： 首次引入栈（Stack）和堆（Heap）的初步概念，为后续学习数据结构打下基础，理解数据在程序运行期间的生命周期。 --- 第二部分：核心数据结构精讲（约 300 页） 数据结构是组织和管理信息的方式。本书花费大量篇幅讲解经典数据结构，因为它们是设计高效算法的“骨架”。 第四章：线性结构的基石 数组（Array）： 随机访问的效率与固定大小的取舍。 链表（Linked List）： 深入分析单向链表、双向链表和循环链表的插入、删除操作，理解动态内存分配的优势。 栈（Stack）的 LIFO 原则： 重点讲解其在函数调用栈、表达式求值（如逆波兰表示法）中的实际应用。 队列（Queue）的 FIFO 原则： 探讨其在任务调度、缓冲区管理中的应用。 第五章：非线性结构的探索 树（Tree）结构初探： 从家谱到文件系统，理解树状结构的层级关系。 二叉树与遍历： 详细解析前序、中序、后序遍历的差异及应用。 二叉搜索树（BST）： 讲解其查找、插入、删除操作的平均和最坏情况复杂度。 堆（Heap）结构： 介绍最大堆与最小堆，重点讲解其在实现优先队列（Priority Queue）中的高效性。 第六章：关系与集合的表示 散列表（Hash Table）： 深入讲解哈希函数的设计、冲突解决机制（链地址法与开放定址法），理解 O(1) 查找的实现前提。 图（Graph）入门： 认识图的顶点与边，学习邻接矩阵和邻接表的区别与优劣。 图的遍历： 介绍广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）在图结构中的应用。 --- 第三部分：算法效率与实践（约 150 页） 理解了数据结构后，下一步就是学习如何高效地操作这些数据，即算法。 第七章：算法复杂度分析的工具 什么是“好”的算法？ 引入效率和资源消耗的概念。 大 O 表示法（Big O Notation）： 详细解读 O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n²) 等常见复杂度的含义，学会预估程序性能。 最好、最坏与平均情况分析： 区分不同输入数据对算法运行时间的影响。 第八章：基础排序与搜索算法 经典排序算法对比： 深入分析冒泡排序、选择排序、插入排序的内部机制，理解其 O(n²) 复杂度的来源。 高效排序算法： 详述快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）的工作原理，理解 O(n log n) 算法的效率优势。 查找效率： 对比线性查找与基于二分查找（Binary Search）的效率提升。 附录：编程实践环境配置建议 本书虽然侧重思维和结构，但鼓励读者通过实践来检验理论。附录将提供主流操作系统下，适合初学者进行逻辑和数据结构练习的免费开发环境（如 Python 或 C++ 基础环境）的安装和入门指南，帮助读者将所学知识转化为实际可运行的代码。 --- 本书特色与受众定位 受众定位： 本书面向所有希望系统性学习计算机科学基础知识的读者，包括： 1. 非计算机专业学生： 渴望了解程序底层逻辑和高效解决问题方法的理工科、商科学生。 2. 希望转型的职场人士： 缺乏系统性编程基础，但需要快速建立扎实理论框架的从业者。 3. 初级程序员： 掌握了基础语法，但对数据结构和算法感到模糊，希望提升代码质量和效率的人员。 核心特色： 思维先行，代码为辅： 强调思维模型的建立，避免陷入特定语言的语法细节泥潭。 图示化教学： 对复杂的数据结构和算法流程，使用大量清晰的流程图和内存模型图进行直观展示。 案例驱动： 每一个数据结构都配有 1-2 个来自实际场景（如路由查找、内存分配、任务调度）的简化案例进行剖析。 难度递进： 结构上从基础逻辑到复杂结构，再到效率分析，确保读者能够平稳过渡，避免学习曲线过于陡峭。 本书旨在为您装备一把解构数字世界的“瑞士军刀”，让您不再满足于使用既有工具，而是能够理解工具的构造，并能自行设计更优的解决方案。
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