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出版者:浙江大学出版社

作者:陈根才

出品人:

页数:406

译者:

出版时间:2005-8

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787308043809

丛书系列:

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编程思维与数据结构精要：为数字时代奠定坚实基础 作者： 计算机科学教育专家组 出版社： 世纪智能出版集团 页数： 680 页 开本： 16开 定价： 128.00 元 --- 内容简介 本书并非传统意义上的“计算机入门”教材，它深入聚焦于驱动现代信息技术的两大核心支柱：严谨的编程思维构建与高效的数据结构设计实现。我们深知，在快速迭代的科技浪潮中，掌握工具的使用固然重要，但理解其背后的逻辑和原理，才能构建起面向未来的、可扩展的解决方案。 本书旨在为具有一定逻辑推理能力，渴望从“计算机用户”转变为“数字世界构建者”的学习者提供一条清晰、深入且极具实践价值的学习路径。我们摒弃了对硬件历史和操作系统概览的冗长铺陈，而是将全部精力投注于算法的精髓与数据的组织艺术。 第一部分：编程思维的逻辑淬炼 本部分旨在培养读者面对复杂问题时，能够将其分解、抽象并转化为机器可执行指令的系统化能力。 第一章：问题分解与抽象思维的建立 我们将从经典逻辑谜题入手，引导读者体会如何将现实世界的模糊需求转化为清晰的、可量化的步骤。重点讲解自顶向下设计（Top-Down Design）与自底向上实现（Bottom-Up Implementation）的辩证关系。引入状态机（State Machines）和控制流图（Control Flow Graphs）作为理解复杂逻辑的工具。 第二章：核心控制结构的高效运用 超越简单的顺序、选择和循环，本章深入探讨递归的本质及其在解决分治问题中的强大威力。我们将详细分析尾递归优化（Tail Recursion Optimization）的原理，并对比迭代与递归在性能和可读性上的权衡。此外，深入讲解布尔代数在简化复杂条件判断中的应用。 第三章：函数式思维的初步渗透 介绍纯函数的概念，探讨副作用（Side Effects）的控制，以及高阶函数（Higher-Order Functions）如何提升代码的模块化程度和可测试性。通过实例演示如何使用函数组合（Function Composition）来构建优雅的解决方案，为后续学习函数式编程范式打下坚实基础。 第四章：异常处理与鲁棒性设计 探讨程序健壮性的重要性。详细剖析不同类型的错误（如运行时错误、逻辑错误、资源异常），并教授如何设计合理的错误处理机制，包括使用Try-Catch-Finally结构、自定义异常类型，以及实现幂等性（Idempotency）来确保系统在异常情况下的稳定恢复能力。 第二部分：数据结构的艺术与科学 本部分是全书的核心，它关注如何高效地存储、检索和管理信息。我们不局限于单一编程语言的语法实现，而是专注于数据结构背后的数学模型和性能分析。 第五章：线性结构的深度剖析 全面解析数组（Array）在内存中的连续性带来的优势与限制。深入探讨链表（Linked List）的变体，包括单向、双向及循环链表，重点分析其在动态内存分配中的灵活性。随后，我们将严谨地介绍栈（Stack）和队列（Queue）的抽象数据类型（ADT）实现，并展示它们在表达式求值和任务调度中的关键作用。 第六章：树结构：分层数据的组织者 从最基础的树（Tree）概念出发，本书重点攻克二叉树（Binary Tree）的遍历算法（前序、中序、后序的内在联系）。随后，系统介绍二叉搜索树（BST）的插入、删除操作及其在最坏情况下的性能退化问题。平衡搜索树，特别是AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的维护机制，被详细图解，侧重于旋转操作的几何直观理解。 第七章：堆与优先级的管理 本章聚焦于堆（Heap）结构，特别是二叉堆（Binary Heap）在实现优先队列（Priority Queue）中的高效性。我们将完整推导堆的构造过程（Heapify），并深入分析堆排序（Heap Sort）的稳定性和时间复杂度。此外，还会简要介绍斐波那契堆在特定场景下的渐近优势。 第八章：图论基础与路径搜索 将图论视为处理复杂关系网络的关键工具。本书详细讲解图的表示方法（邻接矩阵与邻接表），并系统对比广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的应用场景。核心内容包括最小生成树（MST）算法（Prim's和Kruskal's）以及最短路径算法（Dijkstra's和Bellman-Ford），重点分析处理负权边的复杂性。 第九章：散列技术：近乎常时的查找 深入探讨散列表（Hash Table）的工作原理。本章将细致解析散列函数（Hash Function）的设计原则（如一致性哈希），以及解决冲突的各种策略，包括链式法（Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）及其探查序列（线性探查、二次探查、双重哈希）。通过负载因子（Load Factor）的分析，讲解如何维持O(1)平均时间复杂度的实现。 第三部分：性能分析与算法效率 本部分将理论与实践相结合，教授读者如何科学地衡量代码的效率。 第十章：算法分析的数学基石 系统介绍大O表示法（Big O Notation）、Omega和Theta符号的精确含义。重点在于分析不同复杂度类别（如$O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2)$）的增长率差异及其对实际运行时间的影响。我们将通过具体的代码片段进行时间复杂度手动推导练习。 第十一章：核心排序算法的精算 对比并分析插入排序、选择排序、冒泡排序的局限性。重点深入研究快速排序（Quick Sort）的选择枢轴策略及其平均/最坏情况分析，以及归并排序（Merge Sort）的稳定性与空间开销。最后，介绍堆排序作为一种原地、基于比较的有效选择。 第十二章：高级算法思想的启蒙 本章作为对前述知识的升华，引入动态规划（Dynamic Programming）的基本思想，通过背包问题和最长公共子序列等经典案例，演示如何利用备忘录（Memoization）或表格填充（Tabulation）来避免重复计算。同时，介绍贪心算法（Greedy Algorithms）适用的场景和局限性。 --- 本书特色与受众定位 面向读者： 计算机科学、软件工程、信息安全、数据科学等专业的核心学习者。 希望系统性提升编程内功，理解底层数据结构支撑的工程师或技术爱好者。 需要为后续学习算法分析、操作系统或编译原理打下坚实基础的在校生。 本书的独特价值： 1. 原理驱动，而非工具灌输： 本书不侧重于某一特定编程语言的语法，而是深入探讨抽象数据类型（ADT）的数学定义和性能特性，确保知识的普适性和持久性。 2. 严格的数学分析： 每一个关键结构（如平衡树、哈希表）都伴随着严格的渐近分析，帮助读者量化“好”与“坏”的性能界限。 3. 图解驱动的复杂概念： 复杂的指针操作、树的旋转和图的遍历，均配有大量定制化的、清晰的图形化辅助说明，极大降低了理解门槛。 4. 从问题到模型的转化训练： 强调“如何将现实问题建模”的过程，这是高级工程师必备的核心素养。 购买理由： 如果您已经接触过基础的编程概念，但对“为什么我的代码运行慢？”、“如何组织海量数据最合理？”感到困惑，本书将为您揭示隐藏在高效软件背后的逻辑骨架。掌握本书内容，意味着您将真正理解计算机解决问题的底层机制，为您迈向更复杂的系统设计和算法优化领域铺平道路。这是一本为思考者和构建者准备的硬核参考书。

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这本《大学计算机基础》的书名听起来挺正经的，但我拿起它的时候，心里其实是有点忐忑的。我并不是计算机科班出身，对编程那些东西一窍不通，平时也就是用个Office、刷刷网页，感觉自己对“计算机”的理解也就停留在开机关机和文件保存的层面。所以，我更希望这本书能像一位耐心又和蔼的老师，能把我从最基础的二进制、冯·诺依曼结构这些高深莫测的概念掰开揉碎了讲清楚，而不是上来就扔一堆专业术语把我吓跑。我特别关注它在数据表示和计算机组成原理这块的处理方式，如果能用生活中的例子来类比，比如把内存比作书架，寄存器比作手边的小本子，那对我这种“小白”来说绝对是福音。另外，对于操作系统这部分，我希望它能清晰地阐述我们点击一个图标到程序运行起来的整个幕后过程，而不是简单地介绍“这是Windows”或者“那是Mac”。如果这本书能在我看完之后，让我对电脑这个每天都在用的工具产生一种“原来如此”的豁然开朗的感觉，而不是一头雾水，那它就成功了一大半。我期待的，是一种由浅入深、循序渐进的学习体验，能真正帮我建立起对现代信息技术世界的底层认知框架。

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对于一本基础教材来说，内容的组织结构和语言风格是决定我能否坚持读下去的关键。我最怕看到那种段落密布、公式繁多、缺乏逻辑脉络的文字堆砌。我更偏爱那种排版清爽、图文并茂的风格，每章的知识点都要有明确的导读和总结，最好每节后面都有一些小测验或者思考题，检验一下我是否真正理解了刚才学到的内容。比如在介绍算法和数据结构时，如果能通过几个经典的例子，比如排序、查找，配上形象的比喻，让我能直观感受到效率的差异，而不是只给我一个抽象的公式，我会感激不尽。另外，这本书的论述深度需要把握得非常好，既不能浅尝辄止，让我觉得像是看了一本普及读物，又不能过于偏重理论推导，让我深陷数学的泥潭。我希望它能在“足够严谨”和“足够易懂”之间找到一个完美的平衡点，让我在学习过程中保持足够的求知欲和成就感，而不是在看到第一个复杂的数学证明时就彻底放弃。

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这本书的配套资源和学习辅助设计也是我衡量其质量的重要标准。在这个数字时代，一本孤零零的纸质书已经很难满足现代学习者的需求了。我非常期待它能提供高质量的在线资源支持，比如配套的视频讲解、可下载的习题答案、甚至是代码示例库。想象一下，如果书上讲到一个逻辑结构，我能立刻点开链接看到一段演示代码运行的动态过程，那学习效率将大大提高。如果这本书的内容是与时俱进的，比如在介绍常用软件或工具时，提供的是最新版本的操作界面和功能介绍，那学习体验会非常顺畅。我特别看重那些能够帮助我进行“动手实践”的部分，单纯的理论学习总有种隔靴搔痒的感觉。如果这本书能巧妙地引导读者将学到的概念应用到实际的小项目中去，哪怕只是一个小小的计算器程序，都能极大地巩固和加深对知识的掌握程度。一本优秀的教材，应该是一座连接理论与实践的坚实桥梁，而不是一个孤立的知识孤岛。

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作为一个非专业学习者，我对信息伦理和社会影响这一块的内容尤为关注。计算机科学的发展已经深刻地改变了社会结构，数据隐私、人工智能的边界、信息茧房等等，这些都是我们未来必须面对的问题。我希望这本书不仅仅是技术层面的讲解，还能引导我们思考技术背后的责任与影响。比如，在讲到数据存储和处理时，能否穿插一些关于个人信息保护的法律常识或者行业规范？如果它能提供一些案例分析，让我们理解技术双刃剑的另一面，那这本书的格局就立刻提升了一个档次。我需要的不是一本冷冰冰的“工具书”，而是一本能帮助我建立起全面、批判性思维的“思维引导工具”。只有当我们理解了技术是如何塑造世界的，我们才能更好地驾驭它，而不是被它所裹挟。如果这本书能在潜移默化中培养我的信息素养和技术伦理感，我会认为它远超出了“基础”二字的范畴。

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说实话，当我翻开这本书，我最在意的是它的实用性和前沿性。现在的技术更新速度快得吓人，如果一本书还在大篇幅地讲已经被淘汰的DOS命令或者过时的硬件架构，那对我们这些想跟上时代步伐的学生来说，简直是浪费时间。我希望它能在基础原理扎实的前提下，能适当地引入一些现代计算环境中的热点，比如云计算的基本概念、数据安全的基础知识，哪怕只是点到为止，也能让我感受到这门学科的活力。尤其是在网络协议方面，我真想搞明白IP地址、DNS解析这些东西到底是怎么运作的，为什么我输入一个网址就能看到全世界的信息。如果这本书能用清晰的流程图和简洁的图示来解释这些复杂的网络交互，而不是堆砌晦涩难懂的协议栈描述，那简直是太棒了。我更看重的是它能否教会我“如何学习计算机知识”，而不是仅仅塞给我一堆“现成的知识点”。毕竟，知识会过时，但学习方法和思维方式是永恒的财富。这本书如果能培养我独立分析和解决简单计算问题的能力，而不是让我成为一个只会操作软件的“点点点”用户，那它的价值就体现出来了。

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