具体描述
本套教材特色：
以《基本要求》和《培养规格》为编写依据，内容全面，结构合理，文字简练。
采用“问题（任务）驱动”的编写方式，便于激发学习兴趣。
精选实例并将知识点副于实例中，可读性、可操作性和实用性强。
配有上机指导与实训教程，便于学生练习提高。
提供电子教案和程序源代码，满足老师多媒体教学的需要。
离散数学是计算机科学与
好的，这是一份关于一本不包含《离散数学》内容的图书的详细简介，旨在风格自然、内容丰富，且字数达到要求： --- 《计算思维与算法设计：从理论到实践的桥梁》 导言：数字世界的基石与思维的重塑 在这个信息爆炸、技术迭代日新月异的时代，无论是软件工程的深度开发，还是新兴人工智能领域的探索，都需要一种坚实的基础作为支撑。我们所处的数字世界，其运行的底层逻辑并非天马行空，而是建立在一系列严谨、高效且结构化的思维模式之上。《计算思维与算法设计：从理论到实践的桥梁》正是一本旨在系统性地构建和锤炼读者这种底层思维框架的著作。 本书的核心目标，是跨越纯粹的数学抽象与实际工程应用之间的鸿沟。它不满足于仅仅教授如何“使用”工具，而是深入探究工具背后的“为什么”和“如何更优地构建”。我们相信，真正的创新能力来源于对问题分解、模式识别、抽象化表达以及高效求解路径的深刻理解。 本书的叙事脉络，是围绕“如何将一个模糊的、现实世界的问题，转化为计算机可以精确、快速执行的指令序列”这一核心命题展开的。我们避开了过于侧重数理逻辑证明的深奥分支，转而聚焦于那些直接服务于现代计算科学实践的工具箱——尤其是那些决定程序性能和系统稳定性的关键技术。 第一部分：计算的本质与问题分解的艺术 本部分是全书的基石，旨在帮助读者建立起一个清晰的“计算模型”视图。我们首先探讨的是现代计算机体系结构对算法效率的隐性约束，例如存储层次结构、缓存命中率与时间复杂度之间的微妙关系。 1.1 问题的分解与抽象化建模： 我们将重点放在如何有效地将复杂问题拆解为可管理的子问题。通过大量的案例分析，包括资源调度、路径优化等现实场景，演示如何选择合适的抽象层次来屏蔽不必要的细节，同时保留问题的核心约束。这里，我们将对比不同抽象层次下解决方案的表达难度和维护成本。 1.2 状态空间探索与图论的实际应用： 尽管图论是许多学科的交叉点，但本书侧重于将其作为一种强大的状态空间搜索工具。我们详细分析了图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）及其在不同规模数据集下的空间与时间效率权衡。重点章节将聚焦于网络流、连通性分析在通信拓扑设计中的直接应用，而非其纯粹的数学推导过程。 1.3 递归思维与迭代优化的哲学： 递归是强大的表达工具，但其背后的资源消耗往往是新手程序员的陷阱。本书将深入剖析尾递归优化、动态规划的思想起源，并探讨如何将复杂的递归结构转化为更易于控制和调试的迭代形式，同时确保算法的正确性与效率。 第二部分：核心算法的性能工程 这部分是本书的实操核心，专注于那些构成高效软件的“肌肉群”——排序、搜索、数据结构及特定场景下的优化算法。我们不仅仅罗列算法，更侧重于分析它们在不同数据分布下的实际表现。 2.1 数据的组织与高效存取： 我们对传统线性结构进行了拓展，深入研究了树形结构（如B树、红黑树）在数据库索引和文件系统中的关键作用。特别地，我们将花大量篇幅探讨哈希函数的设计原则、冲突解决机制，以及如何通过负载因子控制来维持$O(1)$平均时间复杂度的承诺。 2.2 排序的艺术与场景化选择： 排序算法是衡量计算能力的基础指标。本书将比较经典的快速排序、归并排序，并引入适用于特定约束条件的算法，如基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）。关键在于提供一个决策树，指导工程师在面对百万级、亿级数据或内存受限环境时，做出最优的排序方案选择。 2.3 搜索策略的深度优化： 在大规模数据集中，如何快速定位信息至关重要。除了二分查找的变体外，我们将引入A搜索算法在启发式设计中的技巧，这对于游戏AI和路径规划至关重要。我们会用具体代码示例展示如何构建有效的启发式函数，平衡探索广度与深度。 第三部分：范式转换与计算效率的极限 进入更高层次的讨论，本部分探讨的是如何通过改变计算的整体范式来突破传统线性思维的限制，追求极致的计算效率。 3.1 贪心策略与局部最优的陷阱： 贪心算法以其简洁性广受欢迎，但其适用范围有限。本书通过经典的背包问题、活动安排问题，详细解析了贪心算法的“最优子结构”与“贪心选择性质”的验证方法。更重要的是，会展示大量贪心失败的案例，帮助读者建立批判性思维。 3.2 动态规划：自底向上与记忆化搜索： 动态规划（DP）是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。我们将其视为一种特殊的自顶向下（记忆化）与自底向上（表格法）的统一。通过分析最长公共子序列、矩阵链乘法等经典案例，读者将掌握如何识别 DP 问题并高效地建立状态转移方程。 3.3 并行化思维与现代多核架构： 在多核CPU成为标配的今天，串行计算已不再是效率的保证。本部分引入了基础的并行计算概念，如任务分解、数据依赖性分析，并探讨了如何重构算法以充分利用多线程环境，例如在图遍历和大规模数据处理中的应用。我们侧重于算法层面的并行化，而非特定编程语言的API调用。 结论：从“知道”到“做到” 《计算思维与算法设计》的最终目的，是培养一种“计算审美”。它要求读者不仅要理解现有算法的原理，更要具备根据具体场景“发明”或“裁剪”新算法的能力。本书通过大量的编程挑战、性能分析练习和实际项目案例，确保读者能够将学到的理论知识无缝地转化为卓越的工程实现。掌握本书内容，意味着您已经为构建下一代高性能、高可靠性的复杂系统打下了最坚实的地基。 ---
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