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出版者:大连理工大学出版社

作者:刘晓红

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2003-1-1

价格:26.0

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787899982983

丛书系列:

图书标签:

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编程思维与算法实战指南 面向初学者与进阶者的C/C++与Python编程精要 书籍简介： 本书旨在为渴望掌握现代编程技能的读者提供一套系统、深入且实用的学习路线图。我们深知，无论是计算机科学专业的学生、希望通过编程实现职业转型的职场人士，还是对技术充满热情的爱好者，都需要一本既能打下坚实基础，又能紧密结合实际应用的最佳读物。《编程思维与算法实战指南》正是为此而创作，它摒弃了繁冗的理论堆砌，专注于培养读者的“编程思维”——一种结构化、逻辑化解决问题的核心能力。 全书内容结构清晰，分为三大核心部分：基础语言精讲（C/C++与Python并重）、核心数据结构与算法解析，以及工程实践与项目演练。 --- 第一部分：基础语言精讲——构建编程的基石 本部分内容聚焦于两种当今应用最广泛、最具代表性的编程语言——C++和Python。我们采取对比学习的策略，帮助读者理解不同语言背后的设计哲学及其适用场景。 第一章：C++——面向对象与性能的深度探索 C++作为系统编程、游戏开发和高性能计算的基石，其学习的难点往往在于指针、内存管理和复杂语法。本章将采用循序渐进的方式，彻底解构这些难点： 内存模型与指针的艺术： 不仅仅是讲解``和`&`的用法，更深入探讨栈、堆、静态存储区的区别，以及如何安全有效地管理动态内存（`new`/`delete`的RAII实践）。 面向对象的三大支柱： 详细阐述封装、继承和多态的真正含义。重点剖析虚函数表（vtable）的工作机制，理解运行时多态的底层原理。 C++模板元编程入门： 介绍模板的基础用法，以及如何利用模板实现泛型编程，为后续学习标准模板库（STL）做好准备。 STL容器与算法的深度应用： 不仅罗列`vector`、`map`、`set`的特性，更侧重于分析它们在不同场景下的时间复杂度，并指导读者如何选择最优容器。 第二章：Python——高效开发与简洁表达的魅力 Python以其极高的可读性和强大的库支持，成为数据科学、Web开发和自动化脚本的首选。本章强调Python的“Pythonic”风格： Python的执行机制： 初探字节码、CPython解释器的工作原理，帮助读者理解GIL（全局解释器锁）对多线程的影响。 核心数据结构与动态特性： 深入讲解列表（List）的动态数组特性、字典（Dict）的哈希表实现原理，以及元组（Tuple）的不可变性在性能优化中的作用。 装饰器与生成器： 这是区分初级和中级Python开发者的关键。详细解析装饰器的嵌套使用与闭包的形成，并利用生成器（`yield`）实现高效的迭代器模式，显著降低内存占用。 异常处理与上下文管理器： 规范化错误处理流程，并通过`with`语句讲解上下文管理器协议（`__enter__`与`__exit__`），实现资源（如文件、网络连接）的可靠管理。 --- 第二部分：核心数据结构与算法解析——解决问题的利器 计算机科学的本质是效率的艺术。本部分将学习如何用最优的方法组织数据和设计流程。本书不满足于给出算法实现，更侧重于“为什么这样设计是最好的”。 第三章：基础数据结构——信息的组织之道 本章覆盖了从线性结构到非线性结构的关键知识点，并着重分析其实际应用场景： 数组与链表（Linear Structures）： 深入对比静态数组和动态链表的内存布局差异，理解插入/删除操作在两种结构上的效率区别。 栈与队列（LIFO/FIFO）： 通过经典的括号匹配问题和迷宫遍历案例，展示栈和队列在实际问题建模中的应用。 树结构（Hierarchical Structures）： 重点讲解二叉树、二叉搜索树（BST）的平衡问题。随后，详细剖析AVL树和红黑树的旋转与再平衡机制，理解它们如何保证对数时间复杂度的查找、插入和删除。 图论基础（Relational Structures）： 介绍图的邻接矩阵与邻接表两种表示法，及其各自的优劣。 第四章：算法设计与复杂度分析 本章是算法学习的核心，不仅教授如何实现，更强调如何分析和选择。 时间与空间复杂度分析（Big O Notation）： 建立严谨的数学分析框架，区分$O(n^2)$、$O(n log n)$和$O(2^n)$的巨大差异，理解渐进分析的意义。 经典排序算法的实战对比： 汇集冒泡、插入、选择、归并、快速排序。重点剖析快速排序的枢轴选择策略（随机化与中位数法）对最坏情况的影响。 搜索算法： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在树和图遍历中的应用，并通过实例展示它们如何用于寻找最短路径或拓扑排序。 动态规划（Dynamic Programming）： 介绍动态规划的两个核心要素——最优子结构和重叠子问题。通过经典的背包问题和最长公共子序列案例，演示“自底向上”的迭代解法。 贪心算法的局限性： 讲解贪心算法的适用条件，并通过反例说明其并非万能钥匙。 --- 第三部分：工程实践与项目演练——知识的转化 理论知识只有在实践中才能真正内化。本部分将引导读者完成从代码实现到系统优化的全过程。 第五章：高性能编程技巧与调试 本章聚焦于如何写出“更快、更健壮”的代码： 编译器优化与内联函数： 探讨C++编译器如何通过优化旗标（Flags）提升代码执行速度，以及何时应使用`inline`关键字。 性能瓶颈分析（Profiling）： 介绍使用GDB（GNU Debugger）进行断点调试，并引入更专业的性能分析工具（如Valgrind或Linux `perf`），定位代码中的热点区域。 并行计算初步： 简要介绍多线程的基本概念，以及在C++中使用`std::thread`进行简单的并行任务划分。 第六章：实战项目构建：小型数据处理工具 本章将整合前述的语言特性和算法知识，指导读者完成一个完整的、可运行的项目： 项目目标： 设计并实现一个命令行工具，用于对指定目录下的文本文件进行词频统计和排序输出。 技术选型与实现： 使用Python进行文件I/O和文本预处理（利用正则表达式）。 使用C++实现核心的词频统计模块，利用`std::unordered_map`（哈希表）保证快速计数，并利用堆（优先队列）高效地找出Top K高频词。 代码重构与测试： 强调模块化设计，并编写单元测试（例如使用Google Test框架的思路）来验证算法的正确性。 --- 本书特色总结： 1. 双语视角： 兼顾C++的底层控制力和Python的高效开发力。 2. 思维导向： 强调问题分解、抽象建模和复杂度分析，而非简单的语法记忆。 3. 实践驱动： 每一个核心概念都配有清晰的代码示例和工程案例。 无论您的起点在哪里，《编程思维与算法实战指南》都将是您通往高效、高质量编程世界的坚实桥梁。掌握本书内容，您将不再只是一个代码的“执行者”，而是一个真正的问题“解决者”。

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