计算机程序设计基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:华南理工大学出版社

作者:庞振平

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2007-2

价格:36.50元

装帧:

isbn号码:9787562325727

丛书系列:

图书标签:

• 计算机程序设计
• 编程入门
• C语言
• 算法基础
• 数据结构
• 程序设计
• 计算机基础
• 编程教程
• 入门教材
• 计算机科学

《算法设计与分析精要》 本书旨在深入探讨计算科学的核心——算法的奥秘。我们不仅仅停留在“如何编写代码”的层面，而是着力于“如何设计出高效、优雅且可扩展的解决方案”。通过对经典算法的深入剖析，以及对现代算法设计范式的介绍，本书将引导读者建立起强大的算法思维能力。 核心内容概览： 1. 算法基础与复杂度分析： 算法定义与特性： 什么是算法？它的基本属性（正确性、可行性、确定性、有穷性）是什么？我们将从最基础的概念出发，为后续深入的学习奠定坚实的基础。 时间复杂度和空间复杂度： 理解算法效率的关键在于分析其随着输入规模增长而增长的资源消耗。我们将详细介绍大O记法、大Ω记法、大Θ记法，并辅以大量实例，教会读者如何精确地量化算法的性能。这包括对循环、递归、嵌套结构等常见代码模式的复杂度分析方法。 渐进分析： 掌握如何忽略常数因子和低阶项，聚焦于算法在规模增长时的主要趋势，这是进行有效比较和选择算法的关键。 2. 经典算法设计范式： 分治法 (Divide and Conquer)： 学习如何将复杂问题分解为更小的、同类型的子问题，分别解决后再合并结果。我们将详细讲解归并排序、快速排序、二分搜索等经典分治算法，并分析其背后的递归关系和效率提升原理。 动态规划 (Dynamic Programming)： 掌握如何通过存储子问题的解来避免重复计算，从而高效地解决具有重叠子问题和最优子结构特性的问题。我们将深入探讨背包问题、最长公共子序列、最短路径等动态规划的经典应用，并引导读者学习如何识别问题的动态规划性质和构建状态转移方程。 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 了解如何通过每一步都做出局部最优选择，以期望获得全局最优解。我们将分析活动选择问题、霍夫曼编码等贪心算法的示例，并探讨何时贪心算法能够保证最优解，以及其局限性。 回溯法与分支限界法 (Backtracking and Branch and Bound)： 学习如何通过系统地搜索解空间来寻找问题的解决方案。我们将介绍如何使用递归来构建搜索树，以及如何通过剪枝技术（回溯）和更高级的界限估计（分支限界）来优化搜索效率，适用于N皇后问题、旅行商问题等。 3. 图算法精粹： 图的表示与遍历： 学习邻接矩阵、邻接表等图的表示方法，以及深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种基本的图遍历算法，并分析它们在解决连通性、最短路径等问题中的应用。 最短路径算法： 深入研究Dijkstra算法（单源最短路径，非负权边）、Bellman-Ford算法（单源最短路径，可处理负权边），以及Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径）。 最小生成树算法： 掌握Prim算法和Kruskal算法，理解它们如何通过贪心策略构建加权无向图的最小生成树。 拓扑排序： 学习如何对有向无环图（DAG）的顶点进行线性排序，使其满足所有有向边均从排序前的顶点指向排序后的顶点，及其在任务调度、依赖关系分析等领域的应用。 4. 搜索与排序的进阶： 高级排序算法： 除了快速排序和归并排序，还将介绍堆排序（Heap Sort）的原理，以及基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）等非比较排序算法，探讨它们在特定数据分布下的性能优势。 搜索算法的优化： 探讨二叉搜索树（BST）、平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）以及B树等数据结构，分析它们如何通过保持有序性来提高搜索、插入和删除操作的效率。 5. NP-完全性理论初步： 可判定性与可计算性： 简要介绍图灵机模型，理解计算的极限。 P类问题与NP类问题： 区分可以在多项式时间内解决的问题（P类）与可以在多项式时间内验证解的问题（NP类）。 NP-完全性概念： 介绍NP-完全性问题的定义，以及如何通过多项式归约来证明一个问题是NP-完全的。我们将简要触及旅行商问题、Satisfiability问题等，让读者对计算复杂度理论的难点有所认识。 本书特色： 理论与实践并重： 在介绍算法原理的同时，提供清晰的伪代码示例，并辅以详细的推导过程，帮助读者理解算法的“为什么”和“怎么做”。 启发式引导： 并非简单罗列算法，而是通过引导读者思考问题的本质、分析问题的结构，来自然地引出相应的算法设计思想。 深度与广度结合： 覆盖了算法领域最核心、最常用的内容，同时也对一些前沿概念进行了初步的介绍，为读者后续深入学习打下基础。 严谨的数学分析： 强调复杂度分析的严谨性，让读者能够理性地评估和比较不同算法的优劣。 适用读者： 本书适合计算机科学、软件工程、信息科学等相关专业的本科生、研究生，以及对算法设计和分析有浓厚兴趣的软件开发人员。读者应具备一定的离散数学和数据结构基础。阅读本书将显著提升您解决复杂计算问题的能力，为应对更高级的算法挑战做好充分准备。

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这本书的语言风格非常平易近人，简直就像一位经验丰富的老朋友在手把手教你编程入门。作者似乎深谙初学者的痛点，总是能用最贴近生活的例子来阐释抽象的编程逻辑。我记得有一段讲解循环结构的代码示例，用的是模拟烘焙蛋糕的过程，每一步操作都对应着一个循环的迭代，让我瞬间就明白了“重复执行”的真正含义。这种教学方式的优势在于，它极大地降低了学习曲线的陡峭程度，让那些原本对代码感到畏惧的人也能鼓起勇气去尝试。书中对调试（Debugging）技巧的介绍尤为精彩，它没有把调试描绘成一个令人沮丧的过程，而是将其视为发现和解决问题的侦探游戏，并提供了非常实用的排查步骤和工具使用心得。此外，作者对代码规范的强调也值得称赞，从一开始就引导读者写出整洁、易读的代码，这对于培养良好的编程习惯至关重要。读完后，我感觉自己不仅仅是学会了写几行代码，更重要的是建立了一种严谨的、面向解决问题的思维模式。这本书的价值在于它教会你如何“像程序员一样思考”。

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我必须得说，这本书的深度和广度超出了我的预期。虽然它定位在“基础”，但它在一些核心概念上的阐述达到了教科书级别的严谨性。例如，它对函数调用栈的内部工作原理进行了深入浅出的剖析，这一点很多入门书籍都会一带而过。作者通过精妙的图示，清晰地展示了参数传递和局部变量的生命周期，这对于理解程序执行流程至关重要。不仅如此，书中对面向对象编程思想的引入也处理得非常到位，它不是在初级阶段就抛出复杂的概念，而是在读者对过程式编程有了扎实基础后，循序渐进地引入封装、继承和多态，并用大量的对比案例来凸显面向对象编程的优势。这种层层递进的结构设计，保证了知识的吸收是牢固且连贯的。阅读过程中，我常常需要对照着书本的代码运行环境进行验证，每一次成功的运行都带来强烈的成就感。这本书对细节的关注度令人印象深刻，即便是最基础的输入输出操作，作者也会提醒潜在的边界条件和异常处理方法。

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这本书的排版实在是太棒了，拿到手里就感觉爱不释手。装帧设计简约而不失大气，书页的纸张质感也相当不错，阅读起来眼睛一点都不累。更难得的是，作者在内容组织上的匠心独运，将复杂的编程概念化繁为简，条理清晰得让人惊叹。比如，在讲解变量和数据类型时，作者不仅用生动的比喻，还配合了大量的图示和流程图，即便是初学者也能迅速把握精髓。书中的每一个章节都像精心雕琢的艺术品，逻辑衔接自然流畅，读起来毫无晦涩感。我特别喜欢它在每节课后都设置的“思考与实践”环节，这些问题不是简单的重复知识点，而是引导读者进行深度思考和实际动手操作，极大地提升了学习的主动性。这本书的引入非常巧妙，它没有直接抛出枯燥的语法，而是从解决实际问题的角度切入，让人立刻感受到编程的魅力和实用价值。对于想要系统学习编程基础的读者来说，这本书无疑提供了一个绝佳的入门路径，它注重培养的是底层思维，而非死记硬背的技巧。阅读过程中，我甚至会时不时地停下来，回味那些精辟的总结，感觉自己对编程世界的认知正在被逐步构建和夯实。

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这本书的配套资源和售后服务简直是业界良心。我指的是官方网站上提供的所有辅助材料，包括所有代码示例的完整源码包，甚至还有针对每一章内容的配套视频讲解链接。这些资源极大地弥补了纯文本阅读的局限性。特别是那套交互式的在线练习平台，你可以在浏览器里直接修改代码、实时看到输出结果，这种即时反馈的学习机制效率极高。我发现许多其他同类书籍的作者会忽视实践环境的搭建，但这本书从一开始就提供了清晰、简便的安装指南，确保读者能够快速进入编程状态，避免在环境配置上浪费过多时间。更让我惊喜的是，作者团队似乎在保持内容更新方面非常积极，我看到他们会根据最新的编译器和开发环境的变化，在官网上发布勘误和增补内容。这保证了这本书的实用性和时效性，避免了因技术发展过快而导致学习材料过时的风险。这种对学习者体验的全面关注，让阅读过程变得顺畅而愉悦。

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从作者的写作态度中，我感受到了强烈的责任感和对读者的尊重。全书的论述充满了严谨的学术气息，但又不乏人文关怀。作者在讲解每一个编程范式时，都会引用一些历史上的经典案例，让读者了解这些概念是如何一步步演变和成熟的，这极大地丰富了学习的内涵，将编程从单纯的技术操作提升到了科学史的角度去审视。书中对算法复杂度的初步介绍，虽然没有深入到数论层面，但已经足够让读者理解效率的重要性，这为后续学习更高级的计算机科学内容打下了坚实的基础。我个人非常欣赏作者在论述中体现出的批判性思维，他们不仅告诉你“怎么做”，更会探讨“为什么是这样”，以及“有没有更好的替代方案”。例如，在选择数据结构时，作者会详细对比不同结构的优缺点和适用场景，而不是简单地推荐某一种。这种引导性的讲解方式，培养了读者独立分析问题的能力，而不是盲目地接受既定结论。这本书是一次扎实的智力投资，它为我的技术生涯打下了一块坚硬的基石。

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