具体描述
本书是《Visual Basic 6.0程序设计实用教程》的配套教材。全书分为3篇。实验篇精心设计了18个实验，除给出具体要求外，还给出了较为完整的程序提示和操作步骤，并且给出了一些举一的三的编程题目和思考题。阅读篇选择了部分例程，为读者进一步的学习提供帮助和指导。实训篇选择了一些难度适当、工作量适当，并且具有一定拓展空间的题目，供读者参考。每个题目给出了基本功能要求、思路分析和难点指导。
本书可作为高职高专相关专业的Visual Basic程序设计语言配套教材，也可作为培训教材以及各类人员自学使用。
深入探索数据结构与算法的奥秘：C++实现与实践 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数据结构与算法学习路径，重点关注如何使用C++语言高效地实现和应用这些核心计算理论。本书内容设计既兼顾理论的严谨性，又强调实践操作的有效性，旨在培养读者扎实的编程基础和解决复杂问题的能力。 第一部分：基础奠基与工具准备 本部分将带领读者回顾C++语言的关键特性，特别是对于理解高级数据结构至关重要的部分。我们将不再重复基础的变量、循环和函数，而是将重点放在面向对象编程（OOP）在算法设计中的应用，例如类的封装、继承和多态如何帮助我们构建清晰、可维护的数据结构模型。 C++高级特性回顾与算法语境下的应用： 深入探讨模板（Templates）的威力，展示如何利用函数模板和类模板编写适用于不同数据类型的通用算法容器。同时，详细解析智能指针（Smart Pointers）在管理动态内存和避免资源泄漏中的作用，这在构建复杂图结构和树结构时至关重要。 复杂度分析的精细化： 建立严格的渐进时间复杂度和空间复杂度分析体系。除了常见的$O(n)$, $O(n^2)$，我们将引入对数复杂度、$O(n log n)$ 的详细推导过程，并结合实际代码片段进行量化分析，教会读者如何准确评估不同算法的效率瓶颈。 第二部分：线性与集合数据结构的精深构造 本部分系统地构建和分析最常见和基础的数据结构，强调其C++实现细节和性能考量。 数组与动态数组（Vector/ArrayList）： 不仅介绍其基本操作，更深入探讨底层内存分配策略、扩容机制（Amortized Analysis）以及缓存局部性对性能的影响。 链表家族的深度剖析： 详细比较单向链表、双向链表和循环链表的优劣。特别关注在C++中如何安全地进行节点插入、删除操作，以及如何利用迭代器（Iterators）来统一访问逻辑，避免裸指针操作的风险。 栈（Stack）与队列（Queue）的抽象与实现： 展示如何使用链表或数组实现遵循“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）原则的抽象数据类型。重点讲解双端队列（Deque）的应用场景，例如在滑动窗口最大值问题中的高效实现。 哈希表（Hash Table）的底层机制： 这是本书的重点之一。我们将详细讲解哈希函数的构造原则（如除法、乘法、FNV等），以及关键的冲突解决策略，如开放寻址法（线性探测、二次探测）和链式法。读者将亲手实现一个支持动态调整大小（Resizing）的哈希映射。 第三部分：树形结构与层次化数据的处理 树结构是处理层次化数据的核心工具。本部分专注于各种特殊树结构的构建、遍历与应用。 基础二叉树与遍历策略： 彻底掌握前序、中序、后序遍历的递归与非递归（使用栈）实现。讨论如何根据不同遍历结果重建树结构。 二叉搜索树（BST）的平衡挑战： 分析标准BST在极端输入下的性能退化问题（退化为链表）。 自平衡树的实现哲学（AVL树与红黑树导论）： 我们将详细介绍AVL树的旋转操作（单旋与双旋），理解其严格的高度平衡约束。随后，对红黑树的五大性质进行深入解析，展示插入和删除操作中如何通过颜色调整和旋转来维护局部平衡，并分析其$O(log n)$的保证。 堆（Heap）及其应用： 实现最大堆和最小堆，重点展示堆排序（Heap Sort）的稳定性和效率。同时，深入探讨优先队列（Priority Queue）的实际应用，如Dijkstra算法的优化。 B树与B+树（面向外部存储）： 讲解这些结构如何针对磁盘I/O操作进行优化，它们在数据库索引设计中的核心地位。 第四部分：图论算法的计算实现 图结构是表示复杂关系的强大模型。本部分着重于图的存储方式和核心遍历及搜索算法。 图的表示法： 对比邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）的适用场景，并使用C++ `std::vector`和`std::list`（或`std::unordered_map`）进行高效实现。 图的遍历算法： 详细实现广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并分析它们在连通性判断、拓扑排序中的应用。 最短路径问题： Dijkstra算法： 使用优先队列优化后的实现，解决单源最短路径问题。 Bellman-Ford算法： 探讨其处理负权边的能力，以及如何利用其迭代过程检测负权环。 Floyd-Warshall算法： 实现基于动态规划的多源最短路径算法。 最小生成树（MST）： 详细演示Prim算法和Kruskal算法的实现流程，对比两者在不同图密度下的性能表现。 第五部分：高级算法范式与设计模式 本部分将视角从具体数据结构转向通用的算法设计思想。 分治法（Divide and Conquer）： 深入分析快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略与性能优化，以及归并排序（Merge Sort）的稳定性。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 强调DP的核心思想——最优子结构和重叠子问题。通过经典案例（如背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法）展示自底向上（迭代）和自顶向下（记忆化搜索）的实现技巧，并清晰界定状态转移方程的建立过程。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 分析区间调度、霍夫曼编码等问题，重点在于证明贪心选择性质的正确性。 回溯法与分支限界法： 讲解这些技术在解决组合优化问题（如八皇后问题、N-Queens、数独求解）中的应用，强调剪枝策略对搜索效率的决定性影响。 实践与工具 全书贯穿单元测试的概念，鼓励读者使用C++标准库中的调试工具（如GDB）和性能分析工具对自己的实现进行严格验证。每个章节末尾均附有精心设计的实战项目，要求读者将所学的结构和算法组合起来，解决贴近工程实际的复杂问题，例如实现一个简易的内存分配器（基于链表或哈希表）、构建一个路由查找系统（基于图算法），从而巩固理论知识并提升动手能力。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有