具体描述
《计算机网络实验教程》是一本适用多种网络设备的计算机网络实验教材，主要介绍计算机网络实验过程中如何配置交换机、路由器、硬件防火墙等知识。全书由20个基础实验和9个综合实验组成，内容涵盖交换机的基本配置、VLAN的划分、MAC地址和IP地址与端口的绑定、配置生成树、链路聚合、三层交换机路由配置、DHCP服务器配置、基础路由配置、广域网协议封装、RIP路由协议、OSPF多区域路由和标准访问控制列表技术、防火墙的用户管理、透明模式配置、路由模式配置、混合模式配置、NAT转换、VPN配置等。
《计算机网络实验教程》实验的设计具有很强的可操作性和针对性，通过这些实验，可以提高学生处理网络实际问题的能力。
《计算机网络实验教程》可作为高等院校及高职高专院校计算机网络实验教学的指导教材，也可供从事计算机网络管理的人员学习参考
《算法的奥秘：从经典到前沿》 内容简介： 你是否曾对计算机程序中那精妙的逻辑运作感到好奇？是否想了解隐藏在每一次搜索、每一次推荐、每一次数据分析背后的高效解决方案？《算法的奥秘：从经典到前沿》将带你踏上一段深入探索算法世界的旅程，揭示驱动现代计算的强大力量。这本书并非简单罗列各种算法，而是旨在培养读者对算法的深刻理解，掌握分析问题、设计解决方案以及评估效率的核心思维。 本书的编排精心考虑了读者的学习曲线，从最基础、最经典的算法概念入手，循序渐进地引入更复杂、更前沿的领域。我们不假定读者拥有深厚的计算机科学背景，而是从零开始，用清晰易懂的语言和丰富的实例，解释抽象的算法思想。 第一部分：算法基石——构建理解的基石 在开始之前，我们会首先阐释“算法”的本质是什么。算法不仅仅是代码，它是一种解决问题的思维方式，是一种抽象的指令序列。我们将探讨算法的特性，如确定性、可执行性、有穷性和输入输出。理解这些基本属性，是后续深入学习的前提。 接着，我们将深入研究基本数据结构。数据结构是算法的载体，不同的数据结构适合不同的算法。本书将详细介绍数组、链表（单链表、双链表、循环链表）、栈、队列、散列表（哈希表）、树（二叉树、平衡二叉搜索树如AVL树和红黑树）、图等核心数据结构。对于每一种数据结构，我们不仅会介绍其定义、存储方式，还会详细讲解其基本操作（如插入、删除、查找、遍历）的实现原理和时间复杂度。例如，在讲解链表时，我们会对比数组在插入和删除操作上的效率差异；在讲解散列表时，我们会深入探讨哈希冲突的处理方法，如链地址法和开放寻址法。 作为算法分析的基础，复杂度分析是不可或缺的一部分。我们将系统地介绍时间复杂度和空间复杂度。读者将学会如何使用大O记法来分析算法的渐进趋势，理解O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)、O(2^n)等不同复杂度的含义及其在实际应用中的影响。我们将通过大量的实例，演示如何从算法的伪代码或实际代码中推导出其时间复杂度和空间复杂度。这部分内容至关重要，它帮助我们区分“能工作”的算法和“高效工作”的算法。 第二部分：经典算法的智慧——解决问题的通用范式 掌握了基本功，我们将进入经典算法的世界。这一部分是本书的核心，涵盖了解决各类问题的通用范式，是计算机科学的宝贵财富。 排序算法是算法学习的入门，也是理解不同算法设计思想的绝佳起点。我们将详细讲解冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等经典排序算法。对于每一种算法，我们都会深入剖析其工作原理，通过图示和伪代码展示其步骤。更重要的是，我们会对比它们的性能，分析它们在不同数据分布下的表现，并讨论它们的稳定性、原地性等特性。例如，我们会解释为什么快速排序通常是实际应用中最快的排序算法之一，以及它在最坏情况下的性能表现。 搜索算法是另一大类基本算法。我们将从最简单的线性搜索讲起，然后重点讲解二分查找。二分查找的有效性依赖于有序数据，我们将深入探讨其工作原理，并通过分析其递归和迭代实现来理解其对数时间复杂度。此外，我们还会简要介绍图搜索算法，如广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。这两种算法在图论、路径查找、连通性判断等领域有着广泛的应用，我们将通过示例展示它们如何遍历和探索图的结构。 字符串匹配算法是处理文本信息的核心。我们将介绍朴素的字符串匹配算法，然后深入讲解更高效的算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法。这些算法通过预处理模式串，避免了不必要的字符比较，极大地提高了匹配效率。我们将详细解析KMP算法的next数组（或前缀函数）的构建原理，以及它如何实现线性时间复杂度的匹配。 图算法是解决网络、社交、路径规划等问题的强大工具。我们将深入讲解图的表示方法（邻接矩阵和邻接表），以及在此基础上实现的经典算法。Dijkstra算法用于寻找带权图中单源最短路径；Floyd-Warshall算法则用于求解所有顶点对之间的最短路径。我们还会介绍Prim算法和Kruskal算法，用于构建最小生成树，这在网络设计、聚类分析等领域有着重要应用。 动态规划（DP）是解决具有重叠子问题和最优子结构的问题的强大技术。我们将从斐波那契数列等简单例子引入动态规划的思想，然后逐步讲解背包问题、最长公共子序列、最长递增子序列、矩阵链乘法等经典动态规划问题。我们会强调如何识别问题中的“状态”以及如何定义“状态转移方程”，这是掌握动态规划的关键。 贪心算法则是一种“局部最优解推导出全局最优解”的策略。我们将通过活动选择问题、霍夫曼编码等示例，展示贪心算法的适用场景和设计思路。我们会讨论贪心算法的正确性证明，以及何时可以使用贪心算法。 第三部分：前沿算法与应用——解锁未来计算的潜力 随着计算能力的飞速发展和数据量的爆炸式增长，算法的研究也在不断深入，涌现出许多处理复杂问题的先进技术。 机器学习算法是当前最热门的领域之一。本书将对一些核心的机器学习算法进行介绍，并侧重于它们背后的算法原理。我们将讲解线性回归和逻辑回归，理解它们如何建立模型并进行预测。决策树的构建原理，包括ID3、C4.5等算法，以及如何进行剪枝。支持向量机（SVM）的核心思想，包括核函数的作用。K-Means聚类算法，理解它如何进行无监督的数据分组。我们将解释这些算法的数学基础，以及它们在模式识别、数据挖掘等领域的应用。 图神经网络（GNN）是近年来在图结构数据上取得巨大成功的模型。我们将介绍GNN的基本概念，包括节点表示、消息传递机制，以及如何利用图的结构信息进行学习。我们将简要探讨GNN在社交网络分析、推荐系统、药物发现等领域的应用前景。 随机化算法利用随机性来设计算法，往往能以较高的概率获得正确答案或最优解。我们将介绍蒙特卡洛方法，以及它在数值计算、优化问题中的应用。 近似算法和启发式算法则是在NP-hard问题面前的重要策略。当精确求解不可行时，这些算法能够找到近似最优解。我们将讨论它们的设计思想和适用范围。 算法的分析与优化贯穿全书。在介绍完各种算法之后，我们将再次强调如何进行更深入的分析，包括平均情况分析、摊还分析等。同时，我们将探讨一些常见的算法优化技巧，如记忆化搜索、剪枝、并行计算等，帮助读者写出更高效、更健壮的算法。 贯穿全书的特点： 清晰的数学解释： 对于涉及数学概念的部分，我们将提供清晰的推导和解释，使读者理解算法背后的数学原理，而非仅仅记忆公式。 丰富的伪代码和示例： 每一种算法都会配有易于理解的伪代码，并辅以详细的图示和具体的数值示例，帮助读者直观地掌握算法的执行过程。 实践导向： 本书鼓励读者动手实践。虽然不直接提供编程代码，但我们会引导读者思考如何在不同的编程语言中实现这些算法，并理解代码与算法思想之间的联系。 思维训练： 本书的目标是培养读者的计算思维和解决问题的能力。通过学习算法，读者将学会如何将实际问题抽象化，并设计出高效的解决方案。 理论与实践的桥梁： 我们力求在理论深度和实际应用之间找到平衡，让读者既能理解算法的精妙之处，又能感受到它们在现实世界中的巨大价值。 《算法的奥秘：从经典到前沿》是一本旨在成为读者算法学习道路上的忠实伴侣的书籍。无论你是初学者，还是希望深化理解的进阶者，本书都将为你打开一扇通往算法世界的大门，让你领略计算思维的魅力，并为解决日益复杂的计算挑战做好准备。
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