具体描述
本书是根据Cisco最新推出的CCNP CIT考试而编写的备考指南。
全书共七部分，由13章和2个附录组成，内容包括：建立基线、采取有效的故障排除策略、在物理层和数据链路层解决问题、在网络层解决问题、在传输层和应用层解决问题、CIT案例与示例研究。每章开头的“我已经知道了吗？”测验帮助读者确定如何分配有限的学习时间；末尾的“基础总结”以图表和列表的方式总结了最重要的内容，方便读者随时参考和复习；最后的问答题帮助读者评估对本章内容的掌握程度。
本书专门为准备CCNP CIT考试的人而编写，是成功通过CCNP认证考试的最佳参考书。
深入探索数据结构与算法的精妙世界：一本面向实践的编程指南 书名：《代码的艺术：数据结构、算法与高效编程实践》 书籍简介： 在信息技术飞速发展的今天，无论是构建复杂的企业级应用、优化高性能计算系统，还是深入研究人工智能与机器学习模型，坚实的数据结构与算法基础都是构建卓越软件的基石。《代码的艺术：数据结构、算法与高效编程实践》并非一本枯燥的理论汇编，而是一部融合了深刻理论洞察与丰富实战经验的实用手册，旨在帮助读者彻底掌握计算机科学的核心思维模式，并将这些知识转化为高效、健壮的实际代码。 本书的编写者深知，真正的编程能力来源于对“为什么”的理解，而非仅仅对“如何做”的模仿。因此，我们摒弃了传统教材中晦涩难懂的数学推导，转而采用一种侧重于直觉构建、模式识别和实际应用场景驱动的教学方法。全书内容围绕如何选择、设计和实现最适合特定问题的算法和数据结构展开，强调性能分析、空间复杂度权衡以及代码的可维护性。 第一部分：夯实基础——抽象数据类型与核心结构 本书的第一部分将读者带回到计算思维的起点，详细解析支撑现代软件系统的基本构建模块。我们不满足于简单地介绍概念，而是深入探讨每种结构的内在机制、设计哲学及其在真实世界中的局限性。 第一章：数组与链表的深刻对比：内存布局与动态伸缩的艺术 本章首先从底层内存模型的角度剖析静态数组与动态数组（如C++ `std::vector` 或 Java `ArrayList`）的实现差异。重点讨论了内存局部性（Locality of Reference）对程序性能的决定性影响，以及动态数组在“平摊分析”（Amortized Analysis）下的高效扩容策略。随后，我们将深入探讨链表家族——单向、双向、循环链表的结构优势与适用场景，特别是在需要频繁进行插入和删除操作的场景中，链表如何实现 $O(1)$ 的时间复杂度。最后，我们通过一个复杂的内存管理模拟案例，展示如何设计一个高效的内存池，复用链表节点，以减少系统调用开销。 第二章：栈与队列：操作系统的基石与任务调度的核心逻辑 栈（Stack）和队列（Queue）是最基础但功能强大的LIFO/FIFO结构。本章不仅讲解了其标准应用（如函数调用栈、表达式求值），更侧重于高级应用：如何使用栈实现非递归的深度优先搜索（DFS），以及如何运用队列和双端队列（Deque）设计实现操作系统中的多级反馈队列调度算法。我们详细解析了广度优先搜索（BFS）在图遍历中的作用，以及环形缓冲区（Circular Buffer）在流数据处理中的高效实现技巧。 第三章：树的遍历与高级组织形态：从二叉树到B树的演进 树结构是处理层次化数据的关键。本章从基础的二叉树开始，详述了前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现。重点篇幅留给了二叉搜索树（BST），并引入了平衡因子的概念。随后，本书将视角转向保证查询效率的自平衡树——红黑树（Red-Black Tree）和AVL树。我们不仅描述了旋转（Rotation）操作的原理，更通过大量的图示和代码演示，教会读者如何准确地维护平衡属性。此外，我们会深入探讨数据库索引的基石——B树及其变体B+树，阐述它们如何在磁盘I/O受限的环境中保持高效的查找性能。 第四章：散列技术：冲突解决与高性能查找的哲学 散列表（Hash Table）是实现近乎 $O(1)$ 平均查找时间的秘密武器。本章详细剖析了哈希函数的优劣判断标准（雪崩效应、均匀分布），并系统地比较了处理冲突的多种策略：分离链接法（Separate Chaining）、线性探测（Linear Probing）、二次探测（Quadratic Probing）以及Cuckoo Hashing。我们将构建一个可根据负载因子自动调整容量的通用散列表，并讨论如何设计抗碰撞的哈希函数，以应对恶意输入攻击。 第二部分：算法的核心——效率与解决问题的模式 第二部分聚焦于算法设计范式和关键的领域应用，旨在培养读者识别问题类型并应用相应模式的能力。 第五章：排序算法的终极比较：稳定性和性能的权衡 排序是算法学习的起点，但本书超越了简单的冒泡排序。我们全面分析了归并排序（Merge Sort）在稳定性和并行性上的优势，以及快速排序（Quick Sort）在实践中的性能卓越性（重点讨论了主元选择策略）。对于大规模数据，我们将探讨堆排序（Heap Sort）的实用性，并对比计数排序（Counting Sort）和基数排序（Radix Sort）在特定数据范围下的线性时间复杂度优势。 第六章：图论的应用：网络分析与路径规划 图算法是解决连接性问题的核心。本章从基础的图表示（邻接矩阵与邻接表）入手，详述了如何应用Dijkstra算法求解单源最短路径，以及Bellman-Ford算法在处理负权边时的关键作用。对于无权图，BFS的效率优势被凸显。随后，我们深入探讨了最小生成树（MST）的Kruskal算法和Prim算法，并通过一个实际的物流网络优化案例，展示如何利用连通分量和割点来分析网络鲁棒性。 第七章：递归、分治与动态规划：从暴力到优化的飞跃 本章是本书的理论核心之一。我们首先用优雅的递归解法来理解分治策略（如Strassen矩阵乘法思想的简化版）。然后，本书将重点讲解动态规划（DP）——一种通过避免重复计算来实现优化的强大技术。我们将通过经典的背包问题（Knapsack）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法等案例，系统地介绍DP的状态定义、转移方程构建与自底向上/自顶向下的实现技巧。本书特别强调了如何通过“记忆化搜索”（Memoization）来平滑地过渡到DP的实现。 第八章：贪心算法：局部最优与全局策略的边界 贪心算法以其简洁高效著称。本章旨在澄清贪心策略何时适用，以及何时会导向错误的解。我们将通过活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）的构建过程来展示贪心选择的有效性。同时，我们会明确指出贪心算法的局限性，并与需要全局优化的动态规划进行对比，帮助读者建立清晰的判断标准。 第三部分：面向未来的编程实践与性能优化 第三部分将理论知识与现代软件开发环境相结合，探讨了算法设计在实际工程中的进阶应用。 第九章：高级数据结构与内存管理优化 本章探索了处理特定复杂需求的专业数据结构。我们将详细介绍Trie树（前缀树）在字符串搜索和自动补全系统中的高效实现，并对比其与散列表在字典场景下的性能特点。此外，我们还会深入剖析堆（Heap）结构，解释其如何不仅仅用于排序，更是优先队列（Priority Queue）的基础，并探讨在多线程环境下使用并发堆的挑战。 第十章：算法的复杂度分析与性能调优 本章是贯穿全书的实践指导。我们不仅教授如何使用大O、$Omega$ 和 $Theta$ 符号进行渐进分析，更强调了常数因子在真实世界性能中的重要性。我们将使用现代语言的性能分析工具（Profiler）来实际测量不同算法实现的时间和空间开销，展示如何通过位运算、缓存友好的数据布局（Cache-aware design）以及并行化策略（如使用OpenMP或线程池）来突破性能瓶颈。 结语：工程中的算法思维 《代码的艺术》旨在培养读者一种“算法思维”——一种能够将任何复杂问题抽象为可操作的模型，并系统性地评估不同解决方案成本的能力。本书的每一个章节都配有大量的代码示例（以C++和Python为主，兼顾通用性），旨在确保读者不仅理解了理论，更能立即将其应用于自己的开发工作中，写出既优雅又高效的程序。掌握本书内容，将为读者在系统设计、性能工程及前沿技术领域的发展打下坚不可摧的基础。
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