具体描述
《计算机电路基础》是根据高职高专教学大纲要求编写的教科书，涉及电路基础、模拟电子技术和数字电子技术三方面内容。本书系统地介绍了电路基本分析方法、正弦交流电路、瞬态分析、半导体器体、放大电路、运算放大器、稳压电路、门电路、触发器、组合逻辑电践和时序逻辑电路。书中在对传统的基础理论和电路进行详细分析的同时，对集成电路的应用作了大量的介绍，是一本由浅入深、循序渐进、内容丰富、层次清淅、易于学习教材。《计算机电路基础》可作为高等学校非电类专业，高职高专、成人教育计算机各专业和电类相关专业电路课程教材，还可供工程技术人员学习参考。
现代数据结构与算法精讲 内容提要 本书深入剖析了现代计算机科学的基石——数据结构与算法。它不仅涵盖了经典的线性结构（如数组、链表、栈、队列）和非线性结构（如树、图），更着重讲解了面向高性能计算和大规模数据处理的复杂结构，例如B+树、Trie树、红黑树以及各种图论算法在实际工程中的应用。本书旨在帮助读者建立严谨的计算思维，掌握分析和设计高效算法的能力，从而应对当今软件工程中对性能和效率的严苛要求。 第一部分：数据结构基础与核心范式 第一章：抽象数据类型（ADT）与计算思维的建立 本章首先界定“数据结构”与“算法”的核心概念，强调抽象数据类型（ADT）在软件设计中的指导作用。我们将详细讨论如何利用ADT来封装数据和操作，从而实现逻辑清晰、易于维护的模块化设计。重点剖析了数据结构的“为什么”（效率与适用性）而非仅仅是“如何实现”。 第二章：线性结构的深入剖析 数组与动态数组： 除了基本的内存布局和访问效率分析外，本章深入探讨了内存局部性原理在现代CPU缓存体系中的重要性，以及动态数组（如`ArrayList`或`std::vector`）在内存重分配和数据迁移过程中的性能瓶颈分析。 链表家族： 对单向链表、双向链表和循环链表的实现进行详尽的对比。特别关注了在并发环境下使用链表的潜在死锁问题和原子操作的应用。 栈与队列： 它们作为最基础的后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）结构，是递归、表达式求值和任务调度的核心。本章将通过操作系统中的进程调度队列和函数调用栈的实例，阐释其在系统级编程中的关键地位。 第三章：索引与搜索的高效实现 本章聚焦于如何快速定位数据，这是所有大型信息系统的核心挑战。 哈希表（散列表）： 详细介绍理想的哈希函数设计原则、冲突解决方法（开放寻址法与链地址法），并深入讨论了一致性哈希在分布式系统（如缓存集群）中的应用，解决节点增减带来的数据迁移问题。 平衡搜索树： 摒弃对AVL树的简单介绍，直接切入更实用的红黑树（Red-Black Tree）。详细解析其旋转与重新着色操作的底层逻辑，确保树的高度始终保持在对数级别。同时，本章对比了B树和B+树的结构差异，明确指出B+树作为数据库索引的优越性在于其叶子节点间的有序链接，极大地优化了范围查询的性能。 第二部分：高级结构与图论基础 第四章：树结构的高级应用 本章将树的概念扩展到专业领域。 堆结构（Heap）： 不仅实现最大堆和最小堆，更重要的是讲解二项式堆（Binomial Heap）和斐波那契堆（Fibonacci Heap）。重点分析斐波那契堆如何在摊还分析（Amortized Analysis）下实现更优的合并与减小键值的复杂度，这对于某些高级图算法至关重要。 Trie（前缀树）： 探讨Trie在字符串匹配、自动补全和IP路由表（如最长前缀匹配）中的高效应用，并分析如何将其转换为压缩Trie以节省空间。 第五章：图结构与遍历策略 图是表示复杂关系网络的强大工具。本章从图的邻接矩阵和邻接表两种表示法入手，分析它们各自的适用场景和空间复杂度。 图的遍历： 深入对比广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的应用边界。BFS在寻找最短路径中的核心地位，以及DFS在拓扑排序、连通分量检测中的作用。 最短路径算法族群： 完整推导迪杰斯特拉（Dijkstra）算法的正确性，并针对包含负权边的场景，详细讲解贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法，以及它如何检测负权环。对于多源最短路径问题，介绍Floyd-Warshall算法的动态规划思想。 第六章：图论的实用模型 最小生成树（MST）： 重点实现和比较Prim算法和Kruskal算法，分析它们在稠密图和稀疏图中的性能差异。 网络流基础： 引入最大流-最小割定理，并以Ford-Fulkerson方法为基础，解释如何利用增广路径的概念解决资源分配、匹配等实际问题。 第三部分：算法设计范式与性能分析 第七章：算法分析的严谨性 本章是理论与实践的桥梁。我们将从最基本的大O、$Omega$、$Theta$ 记号开始，强调最坏、最好和平均情况分析的差异。核心内容在于摊还分析（Amortized Analysis）的介绍，它能揭示那些操作分散昂贵但整体高效的算法的真实性能。 第八章：核心算法设计范式 分治法： 以快速排序（QuickSort）为例，分析“枢轴选择”对性能的决定性影响，并引入随机化快速排序。同时讲解归并排序的稳定性与性能保证。 动态规划（DP）： DP是解决重叠子问题和最优子结构的关键。通过经典的背包问题（Knapsack）、最长公共子序列（LCS）等案例，系统地演示状态定义、转移方程的建立过程，强调自底向上（迭代）与自顶向下（记忆化）的实现选择。 第九章：贪心算法与近似解 贪心算法的精髓在于局部最优选择的叠加能否导向全局最优。本章会探讨霍夫曼编码（Huffman Coding）作为经典贪心成功的案例，同时也会讨论其局限性，并引入近似算法的概念，例如在NP难问题（如旅行商问题TSP）中，如何设计可接受的近似解。 第十章：NP理论与计算复杂性 本章为理论的升华，介绍计算复杂性理论的基石。明确区分P类、NP类问题，并解释NP完全（NPC）问题的概念。虽然这类问题在当前算力下无精确多项式时间解，但理解其难度边界，对于选择合适的工程策略（如使用启发式算法或回溯法）至关重要。 适用读者 本书适合具有一定C/C++或Java编程基础，希望深入理解计算机底层工作原理和提升算法设计能力的软件工程师、计算机专业高年级本科生和研究生。它不仅是理论学习的良伴，更是应对技术面试和高难度系统设计挑战的必备参考手册。通过本书的学习，读者将能够自信地评估和优化任何涉及数据处理和逻辑运算的软件模块。
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