具体描述
本书系统地介绍了面向对象程序设计的概念和C++语言的基础知识。全书将编程语言和编程思想融为一体，使读者在一步步学习C++语言的同时，可以一层层掌握面向对象的编程原理。为方便读者理解C++面向对象程序设计的相关知识，书中采用通俗易懂的方式介绍了有关理论和原理，并辅以大量实例和插图。每章均配有相关内容的项目设计，便于读者进行实际操作和练习。
本书内容翔实、叙述清晰、注重实践、习题丰富，可作为高职高专各个专业的计算机入门教材，也适合各领域想在计算机方面进修提高的人员自学使用。
深入探索计算思维的基石：数据结构与算法精要 图书简介 本书旨在为读者构建坚实而全面的计算机科学基础，重点聚焦于数据结构的设计、实现及其在解决复杂计算问题中的应用，并深度剖析核心算法的原理、效率分析与优化策略。我们摒弃了对特定编程语言语法的过度依赖，转而强调算法思维、逻辑推理和抽象建模的能力，力求让读者真正掌握解决问题的“道”而非仅仅是“术”。 第一部分：基础构建——计算思维的起点 本部分首先回顾了计算机科学中的基础概念，如信息的表示、计算机体系结构的简化模型，以及算法的严谨定义。我们将时间复杂度与空间复杂度的概念作为贯穿全书的核心度量标准，详细介绍了大O、$Omega$ 和 $Theta$ 符号的精确含义和实际应用场景，确保读者能够量化评估任何解决方案的效率。 抽象数据类型（ADT）的哲学： 我们深入探讨了ADT作为组织和管理复杂数据的核心工具。通过一系列实例，如栈（Stack）、队列（Queue）及其变体（如双端队列、循环队列），读者将学习如何根据功能需求定义接口，并将接口与底层实现（数组或链表）解耦。 递归的艺术与挑战： 递归作为一种强大的思维工具，在许多算法中发挥着关键作用。本章详细剖析了递归的执行机制、基准条件的确定，以及如何通过尾递归优化来提升性能。同时，我们将引入主定理（Master Theorem）作为分析分治算法复杂度的有力武器。 第二部分：线性与非线性数据的组织 本部分是全书的核心，系统性地介绍了各种常见和高级的数据结构，并阐述了它们各自适用于解决哪一类问题。 链式结构的高级应用： 除了基础的单链表和双向链表，我们着重讨论了多重链表的设计，它如何应用于管理复杂实体关系，例如在图形数据库或内存管理系统中的模拟。同时，跳跃列表（Skip List）作为一种概率性数据结构，被详尽分析，它提供了接近平衡二叉树的平均查找性能，但实现复杂度远低于后者，是理解概率算法设计的一个绝佳范例。 树结构的深度挖掘： 我们将二叉树的遍历（前序、中序、后序）作为基础，然后迅速过渡到保证性能的自平衡结构。 AVL 树与红黑树（Red-Black Tree）： 我们不仅展示了旋转操作（单旋、双旋）的几何意义，更重要的是，详细推导了维持平衡的严格规则及其对最坏情况查找时间的保证。对于红黑树，我们将重点讲解“着色不变式”如何确保 $O(log n)$ 的性能界限。 B 树与 B+ 树： 针对外部存储（磁盘 I/O）的特性，我们深入剖析了多路平衡查找树。B+ 树在数据库索引中的关键作用被放在突出位置，特别是它如何通过叶子节点形成有序链表来优化范围查询。 图论基础与应用： 图数据结构被视为描述现实世界复杂联系的终极模型。本章详细介绍了邻接矩阵与邻接表的优缺点对比，并讨论了如何高效地存储稀疏图和稠密图。 第三部分：核心算法的原理与实践 本部分聚焦于解决特定计算任务的经典算法，强调算法设计范式。 排序算法的性能谱系： 我们不仅涵盖了冒泡、插入、选择等基础 $O(n^2)$ 算法，更将篇幅重点投向高效的比较排序。 快速排序（Quick Sort）： 深入剖析了枢轴选择策略（如中位数法）对最坏情况的影响，以及如何通过随机化枢轴来趋向于平均 $O(n log n)$ 性能。 堆排序（Heap Sort）： 详细展示了如何利用二叉堆（最大堆/最小堆）这种特殊的树结构，在原地完成 $O(n log n)$ 排序，重点解释了 `heapify` 操作的效率保证。 非比较排序： 对计数排序、基数排序和桶排序的原理进行了讲解，并明确指出了它们在特定数据分布下的线性时间优势。 图算法的遍历与路径优化： 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的机制、应用场景（拓扑排序、连通分量检测）被清晰阐述。 最短路径算法： 迪杰斯特拉（Dijkstra）算法（单源最短路）的贪心策略与优先队列的应用；贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法（处理负权边）的动态规划思想；以及 Floyd-Warshall 算法（所有顶点对最短路）的矩阵乘法视角。 最小生成树（MST）： 详细比较了 Kruskal 算法（基于边的排序和并查集）与 Prim 算法（基于顶点扩展和优先队列）的实现细节与效率差异。 第四部分：高级算法范式与设计 本部分引导读者从解决单个问题转向掌握解决一类问题的通用策略。 贪心算法的有效性论证： 介绍贪心选择性质和最优子结构，并通过实例（如区间调度、霍夫曼编码）说明如何证明一个贪心策略的正确性。 动态规划的精髓： 动态规划被系统性地拆解为重叠子问题和最优子结构两个核心要素。我们将通过最长公共子序列、背包问题（0/1 和有界）来展示自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）两种实现方式的权衡。 查找与搜索的革命： 抛开传统的线性查找，本书重点探讨了基于比较的查找的极限——信息论下限 $O(log n)$。 二分查找的变种： 深入探讨了如何高效地在旋转数组或存在重复元素的有序数组中进行查找。 散列表（Hash Table）的内部机制： 详述散列函数的设计原则、冲突解决策略（开放寻址法与链地址法），以及如何利用一致性哈希来最小化数据迁移。 第五部分：计算的极限与前沿展望 本部分讨论了在当前计算模型下，哪些问题被认为是难以有效解决的。 NP 问题的世界： 引入判定性问题、P 类、NP 类、NP-完全（NP-Complete）和 NP-难（NP-Hard）的概念。通过对可满足性问题（SAT）的简要介绍，让读者理解复杂度理论的深远意义。 近似算法与启发式方法： 鉴于许多实际问题（如旅行商问题 TSP）属于 NP-Hard，我们将介绍在可接受的时间内获得“足够好”解的策略，例如局部搜索和元启发式方法，作为处理现实世界挑战的工具箱。 本书特色： 理论与实践的平衡： 每个章节都配有大量的伪代码和详细的数学推导，确保读者对性能指标的理解是基于严谨的数学基础。 结构化思维训练： 强调如何将复杂问题分解为可管理的子结构，这是工程实践中最宝贵的技能。 无冗余设计： 所有内容都围绕数据组织和问题求解展开，避免了对特定语言特性的不必要描述，使知识具有长久的生命力。 本书是献给所有希望超越代码实现层面，真正理解计算科学核心逻辑的工程师、研究人员和高阶学生的必备参考。它将引导你从根本上重塑你对“高效解决问题”的理解。
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