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本书以目前国外最新的计算机原版教材和计算机技术文章为基础编写。内容覆盖了计算机概述、计算机基础、计算机硬件、软件、计算机程序、软件工程、数据通信、网络、多媒体、计算机安全、电子商务等内容。本书每章内容包括课文、词汇、科技英语语法、练习、参考译文和阅读材料几部分。这些都有利于提高读者阅读计算机英语文献的水平，同时也帮助读者掌握大量的专业词汇。
本书可作为大专院校计算机及IT相关专业的专业英语教材使用，也可作为广大IT业技术人员的学习参考书。
《数据结构与算法导论》 书籍简介 本书是一本全面、深入、且极具实践指导意义的经典教材，旨在为读者构建坚实的数据结构与算法基础。在信息技术飞速发展的今天，无论是软件工程、人工智能、大数据分析还是高性能计算，数据结构和算法都是支撑一切计算活动的核心基石。本书以清晰的逻辑、严谨的数学分析和丰富的代码示例，系统地介绍了计算机科学中最基本和最重要的结构与方法。 第一部分：基础回顾与分析方法 本书伊始，我们首先对必要的数学知识和初步的编程概念进行回顾，确保读者具备必要的预备知识。随后，我们引入了算法效率分析的核心工具——渐近记号（大O、Ω、Θ）。我们将深入探讨如何通过时间复杂度和空间复杂度来量化和比较不同算法的性能。这部分内容不仅仅是理论介绍，更会结合实际的计算场景，展示如何利用数学工具准确地预测程序在海量数据下的表现。我们还将介绍递归的概念及其求解技巧，特别是主定理（Master Theorem）在分析分治算法时的应用，为后续更复杂的算法学习打下坚实的基础。 第二部分：核心线性与非线性数据结构 本部分是本书的重点，详细阐述了构建和组织数据的基本模型。 1. 数组与链表： 我们将对比静态数组和动态数组的优劣，随后深入剖析单向链表、双向链表和循环链表的底层实现、插入、删除和遍历操作的效率差异。特别地，我们会探讨链表在模拟栈和队列结构时的优势。 2. 栈与队列： 这两种基本抽象数据类型（ADT）是程序控制流和任务调度的核心。我们将展示栈如何用于表达式求值、函数调用堆栈的实现，以及队列（包括循环队列和优先队列）在缓冲区管理和广度优先搜索中的关键作用。优先队列的实现将着重于使用堆（Heap）结构。 3. 树结构： 树是处理层次化数据的最自然方式。本书详细讲解了二叉树的遍历方法（前序、中序、后序），并重点分析了二叉搜索树（BST）的平均和最坏情况性能。为了确保搜索效率，我们花费大量篇幅讲解了平衡二叉树，包括AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）的详细旋转与再平衡机制，这是许多现代数据库和文件系统中索引结构的基础。此外，我们还会介绍B 树和 B+ 树，它们是磁盘存储系统和关系型数据库索引的基石。 4. 散列表（哈希表）： 散列表提供了近乎 $O(1)$ 的平均查找时间，是高效数据存储的关键。我们将深入探讨哈希函数的设计原则，以及如何有效地处理冲突，包括链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）（线性探测、二次探测和双重散列）。本章还会涉及负载因子和加载极限对性能的影响。 第三部分：高效排序与搜索算法 本部分聚焦于如何快速地组织和检索数据。 1. 比较排序算法： 我们将系统地实现和分析经典的排序算法，包括冒泡排序、插入排序和选择排序。随后，重点分析效率更高的分治排序方法，如归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），并讨论快速排序中枢元选择对性能的关键影响。我们还将介绍堆排序，它利用堆结构在原地完成高效排序。 2. 非比较排序： 对于特定类型的数据，非比较排序能达到线性时间复杂度。本书会详细介绍计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）的工作原理和适用场景。 3. 搜索算法： 除了基于树结构的搜索外，我们还将分析二分查找的精确实现及其在有序数组上的效率。 第四部分：图算法的深度探索 图结构用于建模复杂的关系网络，是网络科学、路由选择和社交媒体分析的核心。 1. 图的表示： 详细对比邻接矩阵和邻接表在不同图稀疏度下的优缺点和空间开销。 2. 图的遍历： 系统阐述广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的机制，并展示它们在连通性检测、拓扑排序（针对有向无环图 DAG）中的应用。 3. 最短路径问题： 这是图论中最核心的应用之一。我们将分析Dijkstra 算法用于解决单源最短路径问题，并探讨在包含负权边的图上如何使用Bellman-Ford 算法，以及如何通过Floyd-Warshall 算法解决所有对最短路径问题。 4. 最小生成树（MST）： 详细讲解如何使用Prim 算法和Kruskal 算法在带权无向图中找到成本最低的连接方案。 第五部分：高级算法设计范式 本书的最后一部分将引导读者掌握解决复杂问题的通用设计哲学。 1. 贪心算法（Greedy Algorithms）： 介绍贪心选择性质和最优子结构，并通过活动安排问题、霍夫曼编码等实例展示其简洁高效的特性。 2. 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 阐明 DP 的核心思想——避免重复子问题的计算。通过斐波那契数列、背包问题（0/1 和分数背包）、最长公共子序列等经典案例，细致剖析状态定义、转移方程的建立过程以及自底向上的实现技巧。 3. 摊还分析（Amortized Analysis）： 针对那些操作成本在短时间内可能很高，但在长时间序列中平均成本很低的结构（如动态数组的扩容、斐波那契堆），本书将引入摊还分析方法，提供更精确的性能评估视角。 特色与目标 本书的每一章都配有大量的理论证明、伪代码描述，以及使用主流编程语言（如 C++ 或 Java）实现的完整、可运行的代码示例。我们强调算法的正确性、效率和实际工程中的取舍。通过本书的学习，读者不仅能熟练掌握现有的数据结构和算法，更能培养出一种结构化的思维方式，使他们在面对任何新的计算挑战时，都能够设计出优雅、高效的解决方案。本书适合于计算机科学、软件工程、电子信息工程等专业的本科生、研究生，以及希望系统提升编程能力和算法素养的专业技术人员。
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