全国计算机等级考试一级WPS辅导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:南开大学出版社

作者:郝艳芬

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2004-6-1

价格:20.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787310020898

丛书系列:

图书标签:

• WPS
• 计算机等级考试
• 一级
• 辅导
• 办公软件
• 技能提升
• 考试必备
• 入门
• 教程
• 学习资料
• 模拟试题

编程思维与算法精进：从零到一构建高效解决方案 本书导读： 在信息技术飞速发展的今天，掌握扎实的编程基础和高效的算法思维，已成为各行业专业人士不可或缺的核心竞争力。本书并非针对特定软件操作技能的培训指南，而是着眼于培养读者解决复杂问题的底层逻辑能力，旨在帮助读者构建坚实的计算机科学知识体系，并将其应用于实际的软件开发与系统设计之中。 本书聚焦于编程思维的建立、核心数据结构与算法的深入解析，以及如何将理论知识转化为高效、可维护的实际代码。我们深知，工具（如WPS等办公软件）的操作技巧固然重要，但更深层次的竞争力来源于对计算机工作原理的理解和对计算效率的极致追求。因此，本书将带您跨越表面的操作界面，直达程序的内核。 --- 第一部分：编程思维的基石——抽象与逻辑构建 第一章：计算思维的本质 本章将彻底剖析“计算思维”在非特定软件环境下的真正含义。它不是软件的按钮组合，而是对现实世界问题的分解、抽象、模式识别和算法设计的过程。我们将探讨： 1. 问题的分解与模块化： 如何将一个宏大复杂的任务拆解为若干个可独立解决的小问题（函数或模块）。 2. 抽象化层次的理解： 从硬件层面到操作系统，再到高级编程语言，不同层次的抽象是如何协同工作的。我们将不涉及任何具体的办公软件功能，而是着重于理解抽象层级带来的效率提升。 3. 逻辑流程的梳理： 深入学习流程图（不限于特定软件绘图功能）的设计规范和逻辑判断（IF/THEN/ELSE, WHILE, FOR）的严谨性。重点分析如何用纯粹的逻辑结构来描述一个计算过程，而非依赖于任何图形界面辅助。 第二章：变量、类型与内存的初探 本章旨在建立读者对程序执行环境的基本认知，这对于理解程序性能至关重要。 1. 数据表示与进制转换： 深入探讨二进制、八进制、十六进制在计算机内部的实际意义。理解为什么底层操作需要关注这些细节，以及数据类型（如整型、浮点型）在内存中占据的空间和表示方式的区别。 2. 内存分配与生命周期： 介绍栈（Stack）和堆（Heap）的基本概念，以及变量在程序运行过程中如何被分配和回收。这对于编写高性能、无内存泄漏的代码至关重要。我们将对比不同编程范式（如面向过程与面向对象）在内存管理上的侧重点。 3. 操作符的优先级与副作用： 详细分析各类算术、逻辑和位操作符的精确执行顺序，避免因顺序错误导致的逻辑谬误。 --- 第二部分：核心数据结构与高效存储 数据结构是组织和管理数据的方式，直接决定了算法的效率。本部分将完全脱离文档处理的范畴，专注于数据存储的科学性。 第三章：线性结构的精妙运用 我们将全面解析线性数据结构，重点分析它们在查找、插入和删除操作中的时间复杂度。 1. 数组（Array）： 深入分析连续内存存储的优势与局限性。重点探讨动态数组的内部实现机制和扩容成本。 2. 链表（Linked List）： 详细剖析单向、双向和循环链表的结构差异及其在特定场景（如快速插入/删除）下的应用优势。 3. 栈（Stack）与队列（Queue）： 不仅停留在“后进先出/先进先出”的定义，而是深入探究其在递归调用（栈的应用）和广度优先搜索（队列的应用）中的底层逻辑。 第四章：非线性结构的优化之道 本章转向处理复杂关系和需要快速检索的数据集。 1. 树（Tree）结构详解： 重点剖析二叉搜索树（BST）的查找效率，并引入平衡树（如AVL或红黑树的原理介绍），解释它们如何保证最坏情况下的查询速度仍保持对数级别。 2. 堆（Heap）结构： 详解最大堆与最小堆的构造与维护，及其在实现优先队列算法（如Dijkstra算法的前置准备）中的核心作用。 3. 图（Graph）的表示与遍历： 介绍邻接矩阵和邻接表的优劣对比。这是理解网络结构、路径规划等复杂问题的关键。 --- 第三部分：算法设计与复杂度分析 算法是解决问题的步骤。本部分的目标是教会读者如何衡量一个解决方案的“好坏”，并掌握设计高效算法的通用范式。 第五章：算法分析的量化标准——复杂度理论 在不讨论任何具体应用的前提下，我们首先要理解如何评估算法的性能。 1. 大O表示法（Big O Notation）： 深入理解时间复杂度和空间复杂度的精确含义，区分常数时间 $O(1)$、对数时间 $O(log n)$、线性时间 $O(n)$、平方时间 $O(n^2)$ 等的实际意义。 2. 最坏、最好与平均情况分析： 探讨不同输入数据分布如何影响算法的实际运行时间。 3. 摊还分析（Amortized Analysis）： 介绍如何分析那些平均表现优异但偶尔会出现高成本操作的动态结构（如动态数组）。 第六章：经典排序与搜索算法的深度剖析 排序是衡量算法实现能力的基础测试。 1. 比较排序的极限： 详细解析归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的递归原理、分区策略及其 $O(n log n)$ 效率的来源。 2. 选择排序的策略： 分析堆排序（Heap Sort）如何利用堆结构在原址排序中实现高效性。 3. 搜索算法： 对比线性搜索与二分搜索（Binary Search）在有序数据集上的性能差异，并探讨如何在树结构中进行高效查找。 第七章：高级算法范式——动态规划与贪心算法 本章引导读者从“试错”转向“构建最优解”。 1. 贪心算法（Greedy Algorithms）： 识别并设计局部最优解能导向全局最优解的问题类型，分析其局限性（何时不适用）。 2. 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 这是算法设计中的核心技能。我们将通过经典的斐波那契数列优化和背包问题等抽象模型，讲解如何通过记忆化搜索和自底向上的递推关系来避免重复计算，从而将指数级复杂度降低到多项式级别。 --- 第四部分：系统实现与代码质量 理论需要通过实践来固化，本部分关注如何将上述逻辑转化为健壮的代码。 第八章：模块化设计与代码的可读性 好的程序不仅要能运行，还要易于他人（和未来的自己）理解和修改。 1. 函数设计原则： 强调单一职责原则（SRP），确保每个函数只做一件事并做好。 2. 命名规范与注释的艺术： 探讨如何使用清晰、一致的命名体系，以及何时应当添加注释来解释“为什么”而不是“做什么”。 3. 错误处理机制： 引入异常（Exception）处理的基本概念，学习如何优雅地处理程序运行中可能出现的意外情况，保证程序的健壮性。 结语：迈向解决问题的工程师 本书旨在为您提供一套独立于任何特定应用软件之外的、通用的计算工具箱。掌握了这些基础知识，您将能够更深入地理解任何复杂的软件系统（无论是数据库、操作系统还是新兴的人工智能应用），从而具备从根本上解决技术难题的能力。本书的内容是计算机科学教育的核心，而非办公技能的速成指南。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆