计算机网络安全理论与技术教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:北京航天航空大学出版社

作者:蔡永泉

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:2003-8

价格:20.0

装帧:平装

isbn号码:9787810773621

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络安全
• 网络安全
• 信息安全
• 网络技术
• 安全技术
• 计算机安全
• 网络协议
• 安全工程
• 数据安全
• 渗透测试

编程实践中的数据结构与算法解析 本书导言： 在软件工程的浩瀚领域中，效率与性能是衡量代码质量的两把核心标尺。本书聚焦于数据结构与算法的深度剖析与实战应用，旨在为读者构建坚实的计算思维基础。我们深知，一个精心设计的数据结构能够将原本复杂的查找、插入或删除操作转化为近乎瞬时完成的任务；而一个高效的算法，则是解决大规模问题的关键所在。本书摒弃了纯粹的理论堆砌，力求将抽象的概念与具体的编程实现紧密结合，以C++和Python两种主流语言作为载体，展现算法在实际项目中的威力。 第一部分：基础构件——核心数据结构的精雕细琢 本部分将系统梳理并深入探讨支撑现代计算系统的基础数据结构。我们不仅会讲解它们的基本操作、时间复杂度和空间复杂度，更会剖析其背后的设计哲学。 第一章：线性结构的深入挖掘与优化 我们将从最基础的数组（Array）讲起，探讨其内存连续性的优势与局限，特别关注动态数组（如`std::vector`或`list`的底层实现）如何通过扩容策略来平衡空间占用与访问速度。 随后是链表（Linked List）家族的全面梳理，包括单向链表、双向链表乃至循环链表。重点分析它们在应对频繁插入/删除操作时的优势，并提供在特定场景下（如内存碎片化处理）的优化思路。 栈（Stack）与队列（Queue）的讲解将侧重于抽象数据类型（ADT）的实现。我们将探讨基于数组和链表的实现方式，并深入分析双端队列（Deque）在构建滑动窗口、最近最少使用（LRU）缓存中的关键作用。 第二章：非线性结构的维度扩展 本章进入更复杂的非线性世界。 树（Tree）结构的学习将以二叉树为核心，详细剖析前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现。重点攻克二叉搜索树（BST）的平衡问题，引入AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转与着色规则，解释它们如何保证$O(log n)$的最坏情况性能。 堆（Heap）的讲解将聚焦于其构建最大堆和最小堆的原理，以及如何利用堆结构高效地实现优先队列（Priority Queue）。我们将展示堆排序（Heap Sort）的精确流程，并比较其与快速排序的性能差异。 散列表（Hash Table）是本章的重中之重。我们将深入探究哈希函数的构造原则（如MD5的特性与适用场景），以及解决冲突的四大主要策略：分离链接法、开放定址法（线性探测、二次探测、双重散列）。特别关注如何设计自定义的哈希函数以适应特定类型的数据。 第三部分：连接与遍历——图论的计算实践 图结构是描述复杂关系网络的基石。本部分将侧重于图的存储方式（邻接矩阵与邻接表）的选择，并详述两大核心遍历算法： 1. 深度优先搜索（DFS）：在迷宫求解、拓扑排序中的应用实例。 2. 广度优先搜索（BFS）：在最短路径（无权图）计算中的核心地位。 随后，我们将转向加权图中最著名的最短路径算法： 1. 迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）：利用优先队列优化后的实现，及其在网络路由中的应用。 2. 弗洛伊德-沃沙尔算法（Floyd-Warshall Algorithm）：处理所有节点对之间最短路径的动态规划方法。 此外，本书还将介绍最小生成树（MST）的构建算法：普里姆算法（Prim's）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's），并阐述它们在网络规划中的价值。 第四部分：效率的终极追求——算法设计范式 本部分旨在教授读者如何系统地设计高效算法，超越简单的暴力求解。 第四章：分治、贪心与动态规划 1. 分治策略（Divide and Conquer）：详细分析归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的实现细节，特别是快速排序中“基准元选择”对性能的影响。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms）：探讨其适用边界，通过霍夫曼编码（Huffman Coding）的实例，展示贪心策略在构造最优解时的直观优势。 3. 动态规划（Dynamic Programming, DP）：本书将DP视为“带记忆的递归”。我们将通过背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）等经典案例，系统讲解DP的“状态定义”、“转移方程”和“边界条件”这三大核心要素。 第五章：高级算法与复杂度分析 本章将涉及一些对计算效率要求极高的领域。 字符串匹配算法：从基础的朴素算法过渡到KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，分析其如何通过构建“失效函数”（或称“部分匹配表”）避免不必要的字符回溯，实现线性时间复杂度的匹配。 复杂度理论与计算模型：深入探讨P类问题、NP类问题的概念，并对NP完全问题（NP-Complete）进行介绍，使读者理解哪些问题是目前计算理论中“难以解决”的，从而在工程实践中做出更合理的复杂度取舍。 附录：编程实现与性能调优 附录部分提供了使用C++标准模板库（STL）和Python内置数据结构实现上述所有算法的完整代码示例。更重要的是，我们将介绍性能分析工具的使用，如C++的`chrono`库和Python的`timeit`模块，教授读者如何通过实际测量来验证算法的理论复杂度，并进行针对性的代码优化。本书强调的不是“能跑起来”，而是“跑得快、用得巧”。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆