具体描述
本书以通俗和简洁的语言讲述了数据库应用系统开发的基础知识、Visual FoxPro可视化编程工具和编程方法，特别突出了事件驱动和面向对象程序设计，强调工具的使用。在提出问题和解决问题的过程中，使学生得到系统的应用技能训练。每章后附有习题和实验实训题。
本书立意新颖、结构合理、概念清晰、深入浅出、通俗易懂、易于自学和教学，重在培养学生的应用技能。该书适合作为高职高专的教材，也可作为培训班教材、自学教材及工程技术人员的参考书。
好的，以下是一本名为《数据结构与算法导论》的图书简介，字数在1500字左右，内容详实，不含《Visual FoxPro程序设计》的相关信息： --- 《数据结构与算法导论》 内容详尽，深入浅出，全面构建扎实的计算机科学基础 第一部分：绪论与基础 本书旨在为读者提供一个全面、系统且深入的数据结构与算法学习路径。在信息技术飞速发展的今天，无论从事软件开发、系统设计还是数据分析，对数据结构与算法的深刻理解都是构建高效、健壮系统的基石。本书的编写遵循“理论与实践相结合”的原则，不仅涵盖了经典理论模型，更注重在现代编程环境下的实际应用和性能分析。 第一章：计算思维与问题分解 本章首先界定了数据结构与算法在计算机科学中的核心地位。我们探讨了什么是计算思维，它是如何指导我们将复杂的现实问题抽象、建模，并最终转化为可执行的计算步骤。重点阐述了算法的定义、特性（如正确性、效率、可读性）以及描述方法，包括自然语言、流程图和伪代码。本章还引入了算法分析的初步概念，强调了“好”算法的标准，为后续的复杂度分析打下基础。 第二章：数学基础回顾 高效的算法分析离不开坚实的数学功底。本章系统回顾了读者在后续学习中必需的数学工具。我们详细讲解了渐近分析的核心理论，包括大O表示法 ($O$)、大Ω表示法 ($Omega$) 和紧致Θ表示法 ($Theta$)。通过大量实例，展示如何比较不同函数族（如常数、对数、线性、$nlog n$、平方、指数）的增长率。同时，对递推关系式的求解方法进行了详尽的介绍，包括主定理（Master Theorem）的应用，这是分析递归算法（如分治法）复杂度的关键。 第二部分：核心数据结构 本部分是本书的主体，系统介绍了最常用和最具代表性的数据结构，深入剖析其内部机制、适用场景及其性能权衡。 第三章：线性结构——数组与链表 本章从最基础的数组结构入手，分析其随机访问的优势与插入/删除操作的局限性。随后，转向链表结构，详细比较了单向链表、双向链表和循环链表的实现细节和操作复杂度。我们不仅讨论了链表的静态实现，还探讨了动态内存管理在链表操作中的重要性，并特别关注了“哨兵节点”等实用技巧在简化边界条件处理中的作用。 第四章：栈与队列 栈（Stack）和队列（Queue）是操作受限的线性结构，在系统调用、表达式求值和任务调度中扮演着关键角色。本章分别讲解了它们的LIFO（后进先出）和FIFO（先进先出）原则。我们展示了如何使用数组或链表高效地实现这两种抽象数据类型（ADT）。重点案例包括：使用栈实现中缀表达式到后缀表达式的转换，以及使用队列实现广度优先搜索的基础框架。 第五章：树形结构——基础与应用 树是处理层次关系数据的核心结构。本章从树的术语（根、度、层、叶子）开始，随后深入探讨二叉树的遍历方法（前序、中序、后序）及其递归与迭代实现。核心内容包括二叉搜索树（BST）的构建、查找、插入和删除操作，并分析了其在最坏情况下的性能退化问题。本章的难点在于理解树的高度与平衡性对操作效率的决定性影响。 第六章：高效树结构——平衡与查找 为了解决普通BST在极端输入下可能退化为链表的问题，本章重点介绍了平衡搜索树。我们将详细讲解AVL树的旋转操作（单旋与双旋）及其维持平衡的机制。随后，引入更为实用的红黑树（Red-Black Tree），阐述其五大性质以及通过颜色调整来实现自平衡的复杂过程，为理解操作系统和标准库中关联容器的底层实现提供理论支撑。 第七章：堆结构与优先队列 堆（Heap）是实现高效优先级的理想结构。本章定义了最大堆和最小堆的性质，并基于数组实现其高效的“上滤”（Heapify-Up）和“下滤”（Heapify-Down）操作。我们将优先队列（Priority Queue）作为堆的应用实例，演示如何构建一个能够高效获取最高/最低优先级元素的抽象数据结构。 第八章：散列表（哈希表） 散列表是提供近乎常数时间查找效率的关键结构。本章深入剖析了散列函数的设计原则，包括除法散列、乘法散列以及万能散列族。针对冲突解决问题，本章详细对比了链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）的优劣，并分析了装载因子（Load Factor）对性能的影响。 第九章：图结构与基础遍历 图（Graph）是处理网络、依赖关系等复杂关联数据的通用模型。本章定义了图的术语（顶点、边、权重、有向/无向、连通性）。重点讲解了图的两种主要存储方式：邻接矩阵和邻接表，并分析了它们在不同场景下的空间和时间效率对比。随后，系统介绍了图的两种核心遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的实现细节和应用场景。 第三部分：高级算法与设计范式 本部分从算法设计策略的角度出发，介绍解决复杂问题的通用框架和优化技术。 第十章：排序算法的精进 本章对排序算法进行深入的横向比较和分析。除了回顾基础的冒泡排序、插入排序和选择排序外，我们将重点分析$ ext{Merge Sort}$（归并排序）和$ ext{Quick Sort}$（快速排序）的原理、递归结构以及它们在$O(nlog n)$时间复杂度上的实现细节。特别地，本章将对快速排序的“基准选择”对性能的敏感性进行详尽的案例分析。此外，还将介绍堆排序的实现，作为堆数据结构在排序领域的直接应用。 第十一章：分治法与动态规划 分治法（Divide and Conquer）作为一种强大的设计范式，在本章通过实例（如Strassen矩阵乘法或查找最大子数组和）进行阐述。 动态规划（Dynamic Programming, DP）被视为解决重叠子问题和最优子结构的利器。本章将通过经典的斐波那契数列、背包问题（0/1 Knapsack）和最长公共子序列（LCS）等案例，清晰地演示DP的“记忆化搜索”和“自底向上”两种实现方式，强调状态转移方程的构建过程。 第十二章：贪心算法 贪心算法（Greedy Algorithm）的设计侧重于每一步做出局部最优的选择，以期达到全局最优解。本章通过霍夫曼编码（Huffman Coding）和活动选择问题等案例，展示了贪心策略的适用条件，并探讨了如何证明一个贪心选择是正确的。 第十三章：图算法的高级应用 本章将图论的应用推向深入。重点介绍寻找最短路径的算法：迪杰斯特拉（Dijkstra's Algorithm）用于单源最短路径（非负权边），以及贝尔曼-福特（Bellman-Ford Algorithm）用于处理含有负权边的图，并能检测负权环。此外，还将涉及最小生成树（MST）的构建算法——普里姆（Prim's Algorithm）和克鲁斯卡尔（Kruskal's Algorithm）。 第十四章：算法效率与计算理论前沿 本章将视角提升至理论层面。我们探讨了算法设计的摊还分析（Amortized Analysis）方法，用于评估序列操作的平均性能。最后，本章引入P类问题、NP类问题的基本概念，以及NP完全性（NP-Completeness）的直观理解，为读者理解计算复杂度的极限和不可解性问题打下基础。 附录：C++ / Java 语言实现参考 本书的理论分析后附有关键数据结构的参考实现代码片段，旨在帮助读者将抽象概念转化为可运行的程序，强化对内存管理、指针操作和面向对象设计的理解。 目标读者： 本书适合于计算机科学、软件工程、信息技术等专业的高年级本科生、研究生，以及希望系统性提升自身算法和数据结构素养的初中级软件工程师。通过本书的学习，读者将能够自信地分析现有算法的效率，并设计出更优化的解决方案。 ---
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