计算机应用基础强化训练 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:天津大学出版社

作者:李兰友

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-02-01

价格:25.0

装帧:

isbn号码:9787561818725

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 计算机应用
• 办公软件
• 强化训练
• 习题集
• 基础知识
• 技能提升
• 入门教程
• 实践操作
• 学习辅导

好的，这是一份关于一本名为《高级数据结构与算法设计》的图书的详细简介，内容将专注于该书的特色、深度以及它所涵盖的技术领域，完全不涉及您提供的《计算机应用基础强化训练》的内容。 --- 《高级数据结构与算法设计：理论深度与工程实践》 导论：超越基础，迈向计算思维的核心 在信息技术飞速迭代的今天，软件系统的性能瓶颈往往不再是硬件的限制，而是算法与数据结构的选择与实现。本书《高级数据结构与算法设计：理论深度与工程实践》旨在为读者提供一个从底层原理到前沿应用的全面、深入的认知框架。它不仅仅是一本算法手册的升级版，更是一本引导读者构建高级计算思维模型的工具书。 本书的目标读者群体是具备扎实编程基础（如C++、Java或Python），并希望深入理解复杂计算问题解决方案的计算机科学专业学生、软件工程师、系统架构师以及算法研究人员。我们假设读者对基本数据结构（如数组、链表、树、图的基础概念）已有基本了解，本书将从这一起点，带领读者进入一个更加复杂、更具挑战性的算法世界。 第一部分：重温与深化：基础结构的现代视角 本部分着重于对经典数据结构的现代解析，强调其在不同计算模型下的性能边界和工程优化。 第1章：内存层级与缓存感知的数据结构 我们不再将内存视为均匀的实体。本章深入探讨了现代处理器缓存（L1、L2、L3）的工作原理、伪缓存失效、以及缓存友好性（Cache-Oblivious）的设计原则。我们将分析跳跃表（Skip Lists）如何通过减少指针跳跃来优化缓存局部性，并对比分析B树（B-Trees）及其变体（如B+树）在磁盘I/O受限环境中的优越性。重点讨论了如何根据目标硬件的内存结构来调整数据布局以实现性能最大化。 第2章：平衡搜索树的演进与实战 除了标准的AVL树和红黑树，本章将聚焦于更先进的平衡机制。详细介绍2-3-4树、红黑树的精细化旋转操作，以及在并发环境下的挑战。我们将深入探讨惰性删除、延迟合并等技术在实际应用中如何优化操作的平均时间复杂度，并引入Treap（随机搜索树），分析其在工程实现中的简洁性和随机保证的优势。 第3章：堆结构的高级变体与应用 传统二叉堆固然重要，但本部分将扩展到解决特定问题的专业堆结构。这包括斐波那契堆（Fibonacci Heaps）的复杂摊还分析，理解其在Dijkstra或Prim算法中提供理论最优解的关键；以及二项式堆（Binomial Heaps）在合并操作上的高效性。此外，我们将探讨配对堆（Pairing Heaps）的实践价值，它通常具有更小的常数因子，在实际工程中表现更优。 第二部分：图论的深度挖掘：从稀疏到密集 图算法是解决现实世界复杂连接问题的核心工具。本部分将图算法的分析提升到理论复杂性和大规模数据处理的层面。 第4章：最短路径与网络流理论 本章不仅复习了Dijkstra和Bellman-Ford，更侧重于动态图（Dynamic Graphs）中的最短路径维护问题。重点转向最大流/最小割理论，深入剖析Ford-Fulkerson方法的各种改进实现，如Dinic算法和Push-Relabel算法，对比它们在不同类型网络（如二分图、单位容量网络）上的性能差异。 第5章：连通性与拓扑排序的高级应用 除了基础的强连通分量（SCC）算法（如Kosaraju和Tarjan），我们将探讨双连通分量（Biconnected Components）和最小割边（Bridges）的识别。在拓扑排序方面，将引入偏序关系的构建与解析，及其在项目调度、编译依赖分析中的关键作用。 第6章：几何计算与空间数据结构 本部分引入了对空间问题的处理。我们将详细介绍K-D树在多维空间搜索中的应用，以及四叉树（Quadtrees）和八叉树（Octrees）在地图渲染、碰撞检测中的结构差异与权衡。几何算法部分将涵盖凸包的Jarvis步进法与Graham扫描法的复杂度对比，以及最近邻搜索（Nearest Neighbor Search, NNS）的近似算法（如Locality-Sensitive Hashing, LSH）。 第三部分：高级抽象与复杂算法设计范式 本部分是全书的核心，聚焦于解决NP问题的近似算法、动态规划的深入扩展以及处理大规模数据集的流式算法。 第7章：动态规划的精炼与优化 我们将超越背包问题和最长公共子序列。本章深入探讨有状态动态规划，特别是引入“DP 优化技术”，例如斜率优化（Convex Hull Trick）和Knuth 优化，这些技术能将$O(N^3)$或$O(N^2)$的复杂度降低到$O(N^2 log N)$或$O(N^2)$，是解决复杂序列问题的关键。 第8章：NP-Hard问题的近似算法与启发式方法 面对不可解问题，我们转向最优的次优解。本章系统介绍近似算法的性能保证度量（如$alpha$-近似）。详细分析旅行商问题（TSP）的Christofides算法（基于最小生成树和完美匹配的3/2近似），以及背包问题的多项式时间近似方案（PTAS）的基本思想。 第9章：在线算法与竞争比分析 在线问题要求算法在不知道未来输入的情况下做出决策。本章将分析缓存替换算法（如LRU、LFU）的竞争比（Competitive Ratio）的理论证明，并探讨在线调度问题和集合覆盖的在线版本。理解“竞争比”的定义和计算方法，是衡量在线算法性能优劣的黄金标准。 第10章：流式算法与大数据处理（Streaming Algorithms） 在内存受限的情况下处理海量数据是现代工程的常态。本章专注于流式数据结构，例如Count-Min Sketch用于频率估计，HyperLogLog用于基数（Distinct Count）统计。我们将分析这些概率性数据结构的误差界限和空间效率，展示如何以极低的内存开销获取高度准确的近似结果。 第四部分：现代计算环境中的算法实现与并发 理论必须与实践相结合。本部分关注在多核、分布式环境中如何高效地实现这些高级算法。 第11章：并行化与并发数据结构 介绍如何将串行算法转化为并行版本。深入讨论并行前缀和（Parallel Prefix Sum）的实现，这是许多并行算法的基础构建块。重点分析锁存（Locking）与无锁（Lock-Free）数据结构的设计，如并发栈和并发队列，使用CAS（Compare-and-Swap）操作来保证原子性。 第12章：高性能计算中的数据局部性 本章将结合缓存感知的原则，讨论矩阵乘法（如Strassen算法）在现代CPU上的实际性能瓶颈，并介绍Tiling/Blocking技术如何显著提升内存访问效率。同时，讨论并行图算法如何应对图数据的不规则访问模式，以实现高效的GPU加速。 结语：持续学习的算法路径 《高级数据结构与算法设计》旨在为读者打下坚实的理论基础，并提供一套解决现代计算难题的先进工具箱。掌握本书内容，意味着读者将能够： 1. 从底层优化：理解内存层次结构对算法选择的决定性影响。 2. 解决复杂问题：熟练运用高级图论、动态规划的优化技术。 3. 面向未来：掌握处理大规模、流式数据的概率性算法。 4. 工程实现：设计和实现高并发、高性能的算法模块。 本书的每一个章节都配有精心设计的难度分级练习题，涵盖了理论证明、复杂代码实现以及对特定工程案例的分析，确保读者能够将抽象的理论转化为可操作的工程能力。这是一段深入计算科学核心的旅程，它将重塑您对“高效”的理解。

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从教材的组织结构来看，这本书展现出极强的逻辑层次感，从宏观概念逐步细化到微观操作，过渡衔接得天衣无缝。它采取了一种模块化的编排方式，使得读者可以根据自身的需求，选择性地深入或略过某些章节，而不影响对整体框架的把握。对于我这种需要快速复习特定知识点的人来说，这种结构非常友好，我不需要从头读到尾，可以直接定位到索引中标记的关键术语，然后找到对应的章节进行精确打击。更让人称道的是，它对不同知识点之间的关联性进行了梳理和强调。比如，它会在介绍完网络基础后，适时地提醒读者这些概念如何在安全协议章节中得到应用，并在数据库优化时，提及网络延迟对查询性能的影响。这种跨章节的知识串联，帮助我构建了一个更完整、更立体的计算机知识网络，而不是将各个知识点视为孤立的碎片。总而言之，这本书的结构设计，体现了高水平的课程体系规划能力，真正做到了系统性与实用性的完美结合。

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这本书的语言风格可以说是教科书级别的严谨，但又充满了恰到好处的引导性，没有那种冷冰冰的、让人望而却步的学术腔调。作者的措辞精准有力，每一个术语的使用都无可挑剔，这对于建立正确的专业认知至关重要。我注意到，它在引入新概念时，往往会先铺垫相关的历史背景和发展沿革，这让我能更好地理解为什么这个技术会以这种形式存在，而不是突然冒出来的某个工具。比如，在介绍文件系统时，它先回顾了早期的磁盘管理难题，自然而然地引出了现代文件系统的设计哲学，这种纵向的梳理，让知识点有了历史的厚重感和逻辑的必然性。此外，书中对于常见错误和陷阱的警示也做得非常到位，作者似乎“身先士卒”，把自己在实践中踩过的坑都提前标注了出来，并给出了规避建议。这些“过来人”的经验之谈，对于初学者来说是无价之宝，能避免走很多弯路，极大地提高了学习的效率和准确性。

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这本书的内容深度和广度都超出了我的预期，尤其是在对一些前沿技术领域的介绍上，展现了作者扎实的理论功底和对行业发展趋势的敏锐洞察力。我原本以为这只是一本偏向基础操作的指南，但深入阅读后发现，它并没有停留在“教你怎么点击鼠标”的层面，而是深入挖掘了背后的逻辑和原理。例如，在数据结构与算法那一章，作者不仅罗列了各种排序和查找方法，还详细对比了它们在不同数据规模下的时间复杂度和空间复杂度，并用实际的应用场景来佐证选择不同算法的优劣。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，极大地提升了我对底层机制的理解。更值得称赞的是，它并没有把所有内容都写得高高在上，难以理解；相反，作者巧妙地运用了类比和比喻的手法，将那些原本晦涩难懂的专业术语，用我们日常生活中的例子来解释，比如将网络协议比作国际贸易中的海关流程，瞬间就打通了我的思维壁垒。这种既有高度又有温度的叙事风格，让学习过程不再枯燥乏味，更像是一场与知识的深度对话。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面选用了沉稳的深蓝色调，搭配简洁有力的白色字体，初看之下就给人一种专业、严谨的感觉。内页纸张的质感也相当不错，不是那种容易反光的劣质纸，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。而且，书本的排版布局非常合理，章节之间的过渡自然流畅，重点内容和次要信息区分得当，使得学习的脉络清晰可见。特别是那些复杂的概念和技术流程，作者都用了大量的图表和示意图来辅助说明，使得抽象的知识点变得具体化、形象化，这对于我这种需要通过视觉辅助来理解技术细节的学习者来说，简直是福音。比如，在讲解操作系统的工作原理时，那张将内核、进程和线程关系图绘制得清晰明了的插图，我只看了一遍就基本掌握了它们之间的层级和交互方式，比起纯文字的描述效率高了太多。装帧的细节处理上也体现了出版方的用心，比如书脊的锁线胶装工艺，感觉非常结实，不用担心读几次就会散架，即便是经常翻阅查找资料也不会有太大问题。整体而言，从拿到书的那一刻起，我就觉得这是一本值得细细品味的工具书，看得出在设计和制作上投入了不少精力。

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对于自学者而言，这本书的配套资源和学习引导体系简直是救星般的存在。它并非一本孤立的文本，而是构建了一个完整的学习生态。我特别喜欢它在每个章节末尾设置的“反思与实践”环节，它没有直接给出标准答案，而是引导读者思考如何将刚学到的知识应用到解决实际问题中去。例如，在学习数据库查询语言时，它给出了一个开放式的商业场景需求，让我必须自己设计表结构、编写SQL语句来满足需求，这个过程的锻炼效果远胜于死记硬背语法。此外，书中提到的许多在线参考资料和代码示例库，通过扫描附带的二维码就能直接访问，这极大地节省了我们去搜索引擎里大海捞针的时间。这种无缝衔接的线上线下学习体验，充分体现了现代技术教材与时俱进的设计理念。我感受最深的是，作者似乎非常理解学习者的痛点——知识点遗忘快、实践机会少——并针对性地提供了解决方案，这种以学习者为中心的编排思路，让这本书的实用价值倍增。

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