具体描述
本书是一部关于BIOS与注册表知识的计算机用书，本书分为BIOS与Windows注册表两大部分，涵盖了相关知识点，采用循序渐进的讲解方式，系统、全面地介绍BIOS与注册表的基本操作及使用方法。全书通过操作实例，在对读者进行基础知识普及的同时起到了强有力的实战指导作用，便于读者在学习过程中亲身体验和掌握操作要领，具有很强的指导性。
本书是全国优秀计算机培训教材——“金牌成功电脑”系列教材之一，既适合培训，又可用于自学。
本书每一章前面都提纲挈领地介绍了该章的教学目标及教学重点与难点。本书每一章后都有课后练习，其中包括选择题、填空题、判断题、问答题等。本书附录为习题参考答案。
本书特点在于起点低、入门快、内容新，通俗易懂、图文并茂，依据科学的学习规律，合理编排章节，优化知识结构，不仅有各种功能和步骤的详细说明，还结合大量上机实战进行训练，使读者能够学练结合，更加容易吸收所学知识。
本书内容丰富、条理清楚、简明通俗，适用于具有一定电脑使用基础的初、中级读者，可以作为从事电脑专业维护工作人员的参考用书，同时也可以作为电脑爱好者和电脑操作人员进行电脑系统维护的指导用书。
深入探究数据结构与算法的奥秘：构建高效能软件的基石 图书名称：数据结构与算法实战指南 图书简介： 在软件工程的广袤领域中，效率与性能永远是衡量代码质量的核心标准。本书《数据结构与算法实战指南》并非关注硬件底层或操作系统内核的细节，而是将视角聚焦于构建高效、可扩展软件的内在逻辑——数据结构与算法的设计、实现和优化。我们致力于为读者，无论你是渴望在技术面试中脱颖而出的在校学生，还是寻求提升代码效率的资深开发人员，提供一套系统、深入且极富实践指导意义的学习路径。 本书的基石：理解数据如何在内存中“呼吸” 本书的开篇，我们将系统地梳理和剖析基础数据结构的原理与应用。我们不会停留在概念的罗列，而是深入探讨每种结构背后的时间复杂度和空间复杂度考量。 首先，我们会用大量图示和伪代码来清晰阐述线性结构的精髓。这包括从最简单的数组（Array）到链表（Linked List），我们详细对比了它们在随机访问、插入和删除操作上的性能差异，并特别讲解了双向链表和循环链表在特定场景下的优势。紧接着，我们进入更复杂的线性组织形式，如栈（Stack）和队列（Queue）。我们不仅会展示如何用数组或链表实现它们，还会探讨优先队列（Priority Queue）的实现，这为后续讨论堆结构奠定了坚实的基础。 迈向非线性世界的航程：树、图与高级索引 软件世界充满了层次关系和复杂连接，这需要我们掌握非线性数据结构。本书用大量的篇幅解析了树（Tree）结构，特别是二叉树（Binary Tree）的遍历（前序、中序、后序）的递归与非递归实现。随后，我们进入性能优化的核心——平衡二叉搜索树（Balanced BST）的世界。我们将详细拆解AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转与再平衡机制，这些机制是许多现代数据库索引和编程语言内部实现的关键。 对于处理复杂关系网络的应用，图（Graph）结构是不可或缺的。本书将图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）进行对比分析，并详尽讲解了图遍历的两种核心算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。更进一步，我们深入探讨了图论中的经典应用，例如最短路径算法（Dijkstra 算法和 Bellman-Ford 算法），以及最小生成树算法（Prim 和 Kruskal 算法），这些在网络路由、物流规划等领域具有直接的指导价值。 算法的艺术：解决问题的思维框架 数据结构是“容器”，而算法则是“操作”。本书的后半部分致力于提升读者的算法设计和分析能力。 我们从最基础的排序算法入手，全面覆盖了从冒泡排序到快速排序（QuickSort）和归并排序（MergeSort）的每一步实现细节。我们会深入分析快速排序的性能瓶颈（如最坏情况）以及如何通过“随机化”来规避这些问题。 随后，本书聚焦于解决复杂计算问题的通用范式： 1. 递归与分治策略（Divide and Conquer）：通过经典的汉诺塔问题和矩阵乘法，巩固分治思想。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms）：探讨其适用范围与局限性，通过活动选择问题等实例展示其简洁的魅力。 3. 动态规划（Dynamic Programming, DP）：这是本书的重点之一。我们采用自底向上的填充表方法，系统解析了背包问题（Knapsack）、最长公共子序列（LCS）以及矩阵链乘法，强调如何识别重叠子问题和寻找最优子结构。 性能优化与现代应用：从理论到实战的飞跃 掌握基础算法后，本书将带领读者接触更贴近现代软件开发的领域： 搜索优化：详细讲解了哈希表（Hash Table）的原理，包括哈希函数的选择、冲突解决策略（开放定址法与链地址法），以及如何设计一个健壮的哈希集合。 内存管理与高级结构：我们探讨了堆（Heap）结构在实现优先队列中的高效性，并介绍了B 树和 B+ 树，这些是理解数据库索引（如 InnoDB 存储引擎）的必修知识。 字符串匹配算法：深入解析KMP 算法和Rabin-Karp 算法，展示如何避免在文本搜索中不必要的重复比较。 本书中的所有算法实现均采用现代主流编程语言（如 Python 或 Java/C++ 混合风格）提供清晰的代码示例，并辅以大量的测试用例和性能分析图表，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”以及“为何这样做更优”。 《数据结构与算法实战指南》旨在培养读者一种结构化的思维模式——即在面对任何编程挑战时，首先思考数据的最佳组织方式，其次是选择或设计最高效的解决路径。掌握这些核心技能，将是您构建高性能、高可靠性软件系统的坚实基石。
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