中学计算机课件制作实例与技巧 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:王童姬

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:2004-10-1

价格:37.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787111152514

丛书系列:

图书标签:

• 计算机课件
• 中学教学
• PPT制作
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• 课件制作技巧
• 信息技术
• 教学资源

编程思维训练与算法应用指南 本书是一本专注于提升读者计算思维能力和实际编程应用能力的综合性教材。它不涉及任何与多媒体课件制作相关的具体软件操作或设计技巧，而是将重点放在构建扎实的计算机科学基础和解决复杂问题的能力上。 --- 第一部分：计算思维的基石 本部分旨在为读者打下坚实的计算思维基础，这是进行任何有效编程和复杂系统设计的前提。我们强调的计算思维不仅仅是“像计算机一样思考”，而是一种结构化的、逻辑严谨的问题分解与抽象能力。 第一章：问题的分解与抽象 本章深入探讨如何将一个庞大、模糊的现实问题转化为一系列可计算、可执行的小步骤。 1.1 现实世界问题的数字化建模： 学习如何识别问题中的关键实体、关系和约束条件，并将其映射到数据结构的概念模型中。讨论从自然语言描述到形式化表达的转化过程。 1.2 递归思维的建立： 详细分析递归的定义、基准情况（Base Case）的设定，以及递归调用栈的工作原理。通过斐波那契数列、汉诺塔等经典案例，展示递归在简化复杂逻辑中的强大作用。 1.3 抽象层次的控制： 阐述信息隐藏（Information Hiding）原则在模块化设计中的重要性。如何根据不同的应用场景选择合适的抽象粒度，避免过度设计或设计不足。 第二章：算法设计的基本范式 本章系统介绍构建高效算法的几种主流设计范式，强调其背后的数学原理和适用边界。 2.1 贪心算法（Greedy Approach）： 介绍贪心选择性质和最优子结构。通过活动安排问题、最小生成树的边际选择，分析何时贪心策略能保证全局最优解，以及如何证明其正确性。 2.2 分治策略（Divide and Conquer）： 深入讲解“分而治之”的哲学。重点分析归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的内部机制，推导其时间复杂度 $O(n log n)$ 的数学依据。 2.3 动态规划（Dynamic Programming - DP）： DP是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章将DP分为自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（Top-Down with Memoization）两种实现方式，并通过最长公共子序列（LCS）、背包问题（Knapsack Problem）等核心实例进行精讲。 第三章：数据结构与组织效率 有效的数据组织是程序性能的决定性因素。本部分聚焦于核心数据结构的内部实现和性能分析。 3.1 线性结构的深入探索： 不仅限于数组和链表，本章对比分析静态数组、动态数组、单向链表、双向链表以及循环链表的内存布局、插入删除操作的时间复杂度，并讨论在何种场景下应选用何种线性结构。 3.2 树形结构与层次化数据： 详细剖析二叉树、平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树的概念介绍，不涉及复杂平衡维护的底层代码实现）、B树（侧重其在磁盘I/O优化中的作用）。 3.3 堆（Heap）与优先队列： 解释最大堆和最小堆的构建过程（Heapify），并展示其在构建高效优先级队列中的应用，如Dijkstra算法中的应用铺垫。 3.4 图论基础入门： 引入图（Graph）的概念，区分有向图与无向图、带权图与非带权图。重点讲解图的两种主要表示方式：邻接矩阵和邻接表，并分析各自的空间效率和遍历性能。 --- 第二部分：高级算法与性能优化 在掌握基础结构后，本部分转向更复杂的算法设计，并强调算法的效率分析与性能调优。 第四章：图的遍历与路径查找 图算法是网络、地图和依赖关系处理的核心。 4.1 广度优先搜索（BFS）： 阐述BFS如何保证找到“最短路径”（在无权图中），以及其基于队列的实现细节。 4.2 深度优先搜索（DFS）： 解释DFS的递归特性，并讨论其在拓扑排序（Topological Sort）和连通分量识别中的应用。 4.3 最短路径算法： 重点剖析Dijkstra算法（单源最短路径）和Floyd-Warshall算法（所有点对最短路径），着重分析它们在处理负权边时的局限性与适用条件。 第五章：算法效率的量化分析 理解程序的“快”与“慢”的本质在于复杂度分析。 5.1 渐进记号的精确理解： 详细解释大 O 记号 ($O$)、大 Omega 记号 ($Omega$) 和大 Theta 记号 ($Theta$) 的数学定义，并区分最好、最坏和平均情况下的时间复杂度分析方法。 5.2 空间复杂度的考量： 讨论算法除了运行时间外，对内存资源的占用分析，特别是递归深度对栈空间的影响。 5.3 常见复杂度的对比图谱： 对比 $O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n)$ 等不同复杂度级别的实际意义，帮助读者在设计之初就预判性能瓶颈。 第六章：搜索与排序的进阶 本章对核心的查找和排序算法进行更深入的比较和优化探讨。 6.1 高级排序技术： 深入探讨快速排序的分区（Partition）策略优化，以及堆排序（Heap Sort）的原理和稳定性分析。 6.2 集合查找的艺术： 除了二分查找（Binary Search）的精确实现，本章还会介绍散列表（Hash Table）的原理，包括哈希函数的设计、冲突解决策略（链式法与开放定址法），以及其平均 $O(1)$ 查找性能的实现条件。 --- 第三部分：计算思维的实践应用 本部分将前述理论知识应用于解决实际的计算问题，重点在于流程控制和系统构建的思维模式。 第七章：流程控制与状态管理 本章聚焦于如何用结构化的方式控制程序的执行流程，这是构建任何复杂应用的基础。 7.1 状态机的构建： 介绍有限状态机（FSM）的概念，如何用编程结构（如 `switch/case` 或状态模式）来清晰地管理程序在不同状态间的转换，确保逻辑的健壮性。 7.2 并发处理的逻辑思维： 初步引入并发和并行处理的概念，不深入操作系统细节，而是侧重于如何将任务分解为可独立执行的单元，并讨论死锁（Deadlock）的逻辑避免原则。 第八章：求解与验证的循环 优秀的程序员不仅会写代码，更懂得如何验证代码的正确性。 8.1 测试驱动开发（TDD）的思想基础： 介绍在编码前先定义测试用例的思维模式，强调“先定义预期结果，再实现过程”。 8.2 边界条件与异常处理的系统性检查： 建立一套检查清单，系统性地覆盖输入为空、最大值、最小值、溢出、非预期输入等边界情况，确保程序的鲁棒性。 8.3 算法正确性的形式化验证思路： 介绍循环不变量（Loop Invariants）的概念，说明如何利用数学归纳法证明循环结构在每一步迭代后都保持了特定的正确性质。 本书旨在提供一套严谨的、面向底层逻辑和效率的计算机科学训练，帮助读者真正掌握解决问题的核心能力，而非仅仅停留在表面的工具使用层面。

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