用Photoshop進行圖像處理(計算機基礎課堂) pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:人民郵電齣版社

作者:錢曉菁

出品人:

頁數:212

译者:

出版時間:2000-10-1

價格:22.0

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787115088581

叢書系列:

圖書標籤:

• Photoshop
• 圖像處理
• 圖像編輯
• 計算機基礎
• 圖形設計
• 軟件教程
• 實戰技巧
• 入門教程
• 數碼圖像
• 圖像修復

計算機基礎課堂：精通現代編程範式與數據結構實踐 作者： [此處留空，或填寫假想的作者名] 齣版社： [此處留空，或填寫假想的齣版社名] --- 內容簡介 本書旨在為計算機科學的初學者和希望鞏固基礎知識的開發者，提供一套全麵、深入且側重實踐的現代編程範式與核心數據結構的教程。我們堅信，紮實的理論基礎和對高級抽象概念的理解，是構建高效、可維護和可擴展軟件係統的基石。本書摒棄瞭過於專注於特定軟件工具或圖形界麵的講解，而是將全部篇幅聚焦於計算思維、算法設計以及數據在內存中的組織與操作。 全書內容按照邏輯遞進的結構組織，從最基本的計算模型開始，逐步深入到復雜的數據結構和關鍵的編程思想。我們力求以清晰、嚴謹的數學邏輯為支撐，輔以大量貼近實際工程問題的代碼示例（主要采用僞代碼和主流通用語言的結構進行闡述，而非特定應用軟件的菜單操作），幫助讀者建立起對計算機科學核心領域的完整認知圖譜。 第一部分：計算的基石——抽象與邏輯（約占全書20%） 本部分首先為讀者構建起理解現代計算的理論框架。我們不會停留在簡單的“打開軟件”或“點擊按鈕”的層麵，而是深入探究什麼是計算。 第一章：計算模型與圖靈論 介紹馮·諾依曼架構的本質，以及有限狀態機和圖靈機的概念。重點闡述抽象機器的概念如何指導我們設計程序。我們將討論不可判定性問題，理解計算的邊界，這對於避免在實際工程中陷入不必要的復雜性至關重要。 第二章：離散數學基礎與邏輯推理 強調在編程中至關重要的邏輯結構。內容涵蓋命題邏輯、一階邏輯、集閤論基礎，以及證明的方法（如歸納法和反證法）。通過這些工具，讀者將學會如何嚴謹地驗證代碼片段的正確性，而非僅憑經驗判斷。 第三章：程序設計的範式演變 係統梳理主要的編程哲學。我們將詳細對比命令式編程（Imperative）的流程控製，函數式編程（Functional）的無副作用與高階函數，以及麵嚮對象編程（OOP）的封裝、繼承與多態的深層含義。本書強調，理解這些範式的優劣，纔能在實際項目中做齣正確的架構決策。 第二部分：核心數據結構與內存管理（約占全書45%） 數據結構是高效軟件的骨架。本部分詳細解構瞭最常用和最重要的數據組織形式，並深入探討瞭它們在底層內存中的實際布局和性能影響。 第四章：綫性結構的深入剖析 超越簡單的數組和鏈錶概念。我們探討動態數組的擴容機製與攤還分析（Amortized Analysis），以及單嚮、雙嚮和循環鏈錶的實現細節。特彆關注棧（Stack）和隊列（Queue）作為抽象數據類型（ADT）的應用場景，例如錶達式求值和廣度優先搜索（BFS）的基礎。 第五章：非綫性結構：樹與圖的精妙世界 這是本書的重點之一。我們將從二叉樹開始，詳細講解二叉搜索樹（BST）的插入、刪除和平衡操作。隨後，進入復雜的平衡樹結構，如AVL 樹和紅黑樹（Red-Black Tree）的維護機製，理解它們如何保證 $O(log n)$ 的查找效率。 第六章：圖論基礎與應用 圖結構是建模復雜係統（如網絡、社交關係）的關鍵。本章詳細介紹圖的錶示方法（鄰接矩陣與鄰接錶），以及經典的圖遍曆算法：深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）。更進一步，深入講解最短路徑算法，包括 Dijkstra 算法和 Bellman-Ford 算法，分析其在不同圖結構下的適用性與復雜度。 第七章：哈希錶的革命 講解哈希函數的構造原理、衝突解決策略（開放尋址法和鏈地址法），以及負載因子對性能的影響。深入探討如何設計理想的哈希函數，實現平均時間復雜度為 $O(1)$ 的查找性能。 第三部分：算法設計與性能分析（約占全書35%） 本部分將計算思維轉化為可執行的、高效的解決方案。我們聚焦於如何分析、設計和優化算法，這完全脫離瞭對任何圖形化界麵的依賴。 第八章：算法分析的數學工具 嚴格引入大 O 記法、Omega 記法和小 O 記法，並教授如何使用主定理（Master Theorem）快速分析遞歸算法的復雜度。我們將區分時間復雜度和空間復雜度，理解硬件資源（如緩存、內存層級）對算法實際性能的影響。 第九章：高效排序與搜索策略 全麵對比和分析 $O(n^2)$ 級彆的簡單排序（如冒泡、選擇）與更優的 $O(n log n)$ 排序方法。重點深入講解快速排序（Quick Sort）的樞軸選擇策略，以及歸並排序（Merge Sort）的穩定性分析。同時，探討在已排序數據結構中的二分查找優化。 第十營：動態規劃與貪心算法 這兩大高級算法設計範式是解決優化問題的核心。 貪心算法： 探討其局部最優選擇的條件和證明方法，例如霍夫曼編碼的應用。 動態規劃（DP）： 詳細解析 DP 的核心要素——最優子結構和重疊子問題。通過背包問題、最長公共子序列等經典案例，教授自頂嚮下（帶備忘錄）和自底嚮上（迭代）的實現技巧。 第十一章：並發與並行計算的底層邏輯 在多核處理器日益普及的今天，理解並行處理的基礎概念至關重要。本章探討並發的挑戰（如死鎖、競態條件），以及同步機製（信號量、互斥鎖）的底層工作原理，為後續學習操作係統和分布式係統打下堅實的理論基礎。 --- 讀者對象與本書特色 本書並非麵嚮特定軟件操作的用戶，而是為計算機科學專業的學生、希望深入理解底層原理的軟件工程師，以及對數據結構和算法有強烈學習興趣的自學者而設計。 理論驅動，實踐輔助： 每種數據結構和算法的講解都基於清晰的數學證明和嚴密的邏輯推導，而非簡單的操作步驟羅列。 跨語言通用性： 代碼示例以清晰的結構化僞代碼為主，便於讀者將其映射到 C++、Java、Python 或其他任何編程語言中。 強調計算思維： 本書的核心目標是培養讀者將復雜問題分解、抽象並用最優化的數據組織方式解決的能力，這是一種超越任何特定軟件工具的通用技能。 通過學習本書，讀者將建立起堅不可摧的計算機科學基礎，從而能夠自信地迎接從底層係統開發到高級人工智能等各個領域的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆