具体描述
本书共分为14章，内容包括：计算机软件基础知识（包括数据结构、软件设计基础、软件工程及数据库的基础知识），Turbo C 2.0 IDE环境的应用，程序设计的基础知识，C语言概述，C语言的基本数据类型与表达式，简单的C语言程序设计，C语言中的分支结构，C语言中的常见错误分析和程序调试等内容。
这套等级考试用收系由在全国计算机等级考试第一线从事教学、辅导、培训的教师及试题研究人员分工编写的，层次清晰，导向正确，针对性强，可供考生考前实战，感受全真训练。
本书可作为全国计算机等级考试的参考用书，也可作为大学本科教学用书，并可作为大中专、高职高专与各类培训人员的培训教材，以及相关技术人员的参考用书。
《数据结构与算法实战指南》 作者： 王建国、李明华 出版社： 科技创新出版社 装帧： 精装，共 800 页 定价： 198.00 元 --- 内容简介 一本深度剖析数据结构与算法原理，并注重工程实践的权威著作 在信息技术飞速发展的今天，软件系统的性能与效率日益成为衡量其质量的核心标准。而支撑起这一切的基石，正是扎实的数据结构与精妙的算法设计。本书《数据结构与算法实战指南》并非一本传统的理论堆砌之作，它旨在成为连接学术理解与工业应用之间的坚实桥梁，为广大计算机科学专业的学生、软件工程师以及算法研究者提供一套系统、深入且高度实用的学习路线图。 本书的结构设计充分体现了“理论先行，实践驱动”的理念。我们深知，抽象的数学推导如果不与实际应用场景相结合，便难以真正内化于心。因此，全书内容在介绍每一种核心数据结构或关键算法时，都紧密围绕其在现代软件工程中的具体应用案例展开，例如操作系统中的内存管理、数据库系统的索引构建、编译器中的表达式求值，以及人工智能领域的核心优化问题。 全书共分为六个主要部分，层层递进，构建了一个完整的知识体系： 第一部分：基础回顾与计算思维的建立 (Foundational Review and Computational Thinking) 本部分作为后续深入学习的铺垫，首先回顾了离散数学中的关键概念，如集合论、图论基础，以及复杂度分析的严格方法，包括大O、大Ω和Θ符号的精确使用。我们强调了“计算思维”的培养，即如何将现实问题转化为计算机可处理的抽象模型。这里着重讲解了递归与迭代的转换艺术，以及如何通过数学归纳法来严格证明算法的正确性和效率。 第二部分：线性结构与内存组织 (Linear Structures and Memory Organization) 本部分聚焦于最基础也是应用最广泛的线性数据结构。我们不仅详尽阐述了数组（Array）和链表（Linked List，包括单向、双向和循环链表）的底层实现细节，更深入探讨了它们在内存中的物理布局（缓存局部性原理）。随后，我们详细解析了栈（Stack）和队列（Queue）的操作特性及其在函数调用、任务调度中的关键作用。特别地，本部分用大量的代码实例（主要采用现代 C++ 和 Python）演示了如何实现高效的变长数组和双端队列，并讨论了内存碎片和动态内存分配对性能的影响。 第三部分：非线性结构：树与图的精妙世界 (Non-Linear Structures: The Intricate World of Trees and Graphs) 这是全书的核心和难点所在。在树结构部分，我们不仅涵盖了二叉树、AVL树、红黑树等平衡查找树的原理，更深入探讨了B树和B+树在磁盘I/O效率优化中的至关重要性，这直接关系到高性能数据库系统的设计。 图论部分，我们系统地讲解了图的各种表示方法（邻接矩阵、邻接表、邻接结构），并对经典算法进行了细致的剖析： 最短路径： Dijkstra、Floyd-Warshall 算法的优化及其在网络路由中的应用。 最小生成树： Prim 与 Kruskal 算法的并查集（Disjoint Set Union, DSU）高效实现。 拓扑排序： 及其在项目依赖管理中的实际应用。 网络流： 最大流最小割定理及其 Edmonds-Karp 算法的工程实现。 第四部分：高级数据结构与高效查找 (Advanced Data Structures and Efficient Searching) 本部分着眼于提升查找和集合管理效率的尖端技术。哈希表（Hash Table）的讲解远超基础的冲突解决，我们详细分析了线性探测、链地址法、双重哈希的性能差异，并介绍了 Cuckoo Hashing 和一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统中的应用。此外，堆（Heap）结构被用于实现优先队列，并与堆排序进行了深入的比较分析。对于集合的表示，跳表（Skip List）作为一种随机化的有序数据结构，其在实现简洁性与查找效率之间的平衡被重点剖析。 第五部分：算法设计范式与优化策略 (Algorithm Design Paradigms and Optimization Strategies) 本部分专注于算法设计的方法论。我们系统地介绍了四种主要的算法设计范式： 1. 分治法 (Divide and Conquer)： 经典案例如快速排序（QuickSort）的随机化优化与“坏情况”规避。 2. 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 强调其适用条件与局部最优导向全局最优的证明。 3. 动态规划 (Dynamic Programming, DP)： 从记忆化搜索到自底向上迭代的完整转化过程，并通过最长公共子序列、背包问题等经典问题展示其多维状态转移的应用。 4. 回溯法与分支限界法 (Backtracking and Branch and Bound)： 用于解决约束满足问题，如 N 皇后问题和旅行商问题（TSP）的近似求解。 第六部分：算法进阶：面向工程的考量 (Advanced Topics: Engineering Considerations) 在最后一部分，我们将理论与实际工程挑战相结合。内容包括： 字符串匹配算法： KMP、Boyer-Moore 算法的原理及其在文本处理中的效率优势。 近似算法与启发式搜索： 在 NP-Hard 问题面前，如何设计有效的近似算法和使用 A 搜索等启发式方法。 并行化与 GPU 计算： 简要探讨了数据结构在并行环境下的重新设计思路，以及如何利用 CUDA 框架对某些算法（如图遍历）进行加速。 本书的特色与价值： 1. 深度与广度并重： 既包含了经典计算机科学课程要求的所有知识点，又涵盖了工业界对高性能结构（如 LSM-Tree 基础结构、Trie 树的应用）的实际需求。 2. 代码质量： 所有算法实现均力求清晰、高效且符合现代编程规范，注重边界条件的处理和异常安全。 3. 思维训练： 每一章末尾都设置了“算法设计挑战”，引导读者跳出书本示例，独立思考复杂问题的抽象与求解过程。 《数据结构与算法实战指南》不仅是一本教材，更是一份提升程序员核心竞争力的武功秘籍，是每一个希望构建健壮、高效软件系统的工程师不可或缺的参考手册。阅读本书，您将掌握的不仅是代码，更是对计算世界底层规律的深刻洞察。
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