具体描述
为了适应计算机网络技术的快速发展，充分体现网络实用技术的特点，按照全国计算机等级考试三级网络技术的要求和全国计算机水平考试网络设计师的考试要点，我们编写了此书。与第1版相比，主要有3方面的改进：调整了理论部分：增加了一些最新的网络技术，同时去掉了一些过时的内容；加大了实训部分的比重，由原来的9个增加到12个，以Windows 2003为主，兼顾Windows 2000，反映了网络的主流技术，应用技能更强；增加了网络规划课程设计部分，以网络规划方案的制作为主线，通过2个实例让读者真正掌握如何为用户进行网络设计。 全书分为3大部分，第1部分是网络基础知识理论，第2部分是网络实验与实训指导，第3部分是网络规划课程设计。其中网络基础知识理论部分包括前9章内容。网络实验与实训指导部分包括第10章共12个实验内容，每个实验均包含实验所需基础理论和基本技术，可以单独使用。网络规划课程设计部分包 括第ll章内容。 每章后面配有丰富的习题方便教学与练习，包括选择题、填空题、简答题，习题具有一定的代表性，可作为学生等级考试与水平考试的练习题，并附有参考答案。 本教材可以作为本科、高职高专的计算机网络基础课程，也可以作为非计算机专业的网络普及教材，还可以作为计算机网络培训或技术人员自学参考，也是计算机等级考试和水平考试考生的重要参考资料。 本教材配有电子教案。
《数据结构与算法实战》 目录概览 第一部分：基础构建——数据结构的核心原理 第1章 绪论：算法思维与数据组织 1.1 算法与程序的本质区别 1.2 计算复杂度概述：时间与空间效率的权衡 1.3 问题的抽象与建模：如何将现实问题转化为数据结构问题 1.4 学习路径规划与工具链介绍 第2章 线性数据结构：组织与访问的基石 2.1 数组（Array）：内存连续性的力量与限制 2.1.1 静态数组与动态数组的实现细节 2.1.2 二维数组与多维数组的内存映射 2.2 链表（Linked List）：灵活的结构 2.2.1 单向链表、双向链表与循环链表的深入剖析 2.2.2 插入、删除操作的效率分析与实现陷阱 2.3 栈（Stack）：后进先出（LIFO）的应用场景 2.3.1 基于数组和链表的实现比较 2.3.2 递归的底层机制与栈帧的解析 2.4 队列（Queue）：先进先出（FIFO）的调度艺术 2.4.1 循环队列的优化与溢出处理 2.4.2 优先级队列的引入与最小堆的初步概念 第3章 非线性数据结构：高效搜索与关联 3.1 树（Tree）结构入门 3.1.1 树的基本术语、表示法（父节点、子节点、兄弟节点） 3.1.2 树的遍历方法：先序、中序、后序的算法实现与应用场景 3.2 二叉树与二叉搜索树（BST） 3.2.1 BST的性质、插入、删除与查找操作的复杂度 3.2.2 平衡BST的概念引入：为什么需要AVL树和红黑树（仅作概念介绍，不深入实现细节） 3.3 堆（Heap）：构建优先级的利器 3.3.1 最大堆与最小堆的结构特性 3.3.2 堆化（Heapify）过程详解与在排序中的应用 第4章 集合与映射：高效查找与唯一性保障 4.1 哈希表（Hash Table）：平均O(1)查找的奥秘 4.1.1 哈希函数的设计原则与常见冲突处理机制（开放定址法与链地址法） 4.1.2 装载因子（Load Factor）对性能的影响 4.2 集合（Set）与映射（Map）的底层逻辑 4.3 树集与树映射：平衡二叉搜索树在集合管理中的应用案例 第二部分：算法设计与分析——解决问题的策略 第5章 算法效率度量与设计范式 5.1 渐进记号：大O、Omega和Theta的精确理解 5.2 常见复杂度分析：线性、对数、平方与指数增长的对比 5.3 迭代与递归的思维转换 5.4 算法设计的四大范式简介（分治、贪心、动态规划、回溯） 第6章 经典排序算法的深度解析 6.1 基础排序：冒泡排序、选择排序、插入排序（O(n^2)）的细致比较 6.2 改进的排序方法 6.2.1 希尔排序：增量序列的选择与优化路径 6.2.2 快速排序（Quick Sort）：枢轴（Pivot）选择的艺术与最坏情况的规避 6.2.3 归并排序（Merge Sort）：分治法的典范与稳定性分析 6.3 非比较排序：计数排序、基数排序（介绍其适用范围） 第7章 搜索算法与图的初步探索 7.1 线性搜索与二分查找（Binary Search）的高效性分析 7.1.1 二分查找的迭代与递归实现 7.1.2 对“已排序”前提条件的依赖性 7.2 图论基础概念入门（仅描述性介绍，不涉及复杂路径算法） 7.2.1 图的表示法：邻接矩阵与邻接表 7.2.2 树与图的关系 第8章 递归、分治与动态规划的实战应用 8.1 分治法实例：汉诺塔问题与最大子数组和问题 8.2 动态规划（DP）的引入：最优子结构与重叠子问题 8.2.1 DP的备忘录法（Top-Down）与表格法（Bottom-Up） 8.2.2 经典案例：斐波那契数列的优化计算与最长公共子序列（LCS）的框架构建 第三部分：高级结构与实践 第9章 图结构的应用与遍历 9.1 图的深度优先搜索（DFS） 9.1.1 DFS在拓扑排序中的作用（概念介绍） 9.2 图的广度优先搜索（BFS） 9.2.1 BFS在查找最短路径（无权图）中的核心地位 第10章 内存管理与数据结构的实现细节 10.1 内存分配与垃圾回收的机制初探（与C/C++指针操作的关联） 10.2 抽象数据类型（ADT）的定义与接口设计 10.3 常见编程语言中标准库数据结构（如STL, Java Collections）的内部实现对比 --- 图书简介：数据结构与算法实战 在信息技术飞速发展的今天，程序设计的能力已不再仅仅局限于语法层面的熟练运用。数据结构与算法是驱动高效计算的真正核心，它们决定了软件的性能边界、可扩展性以及解决复杂问题的能力。本书旨在为有一定编程基础的学习者提供一套系统、深入且高度侧重实践的教程，带领读者跨越理论与工程实现之间的鸿沟。 本书内容完全侧重于数据组织、信息存储效率、以及问题求解策略的优化。我们关注的核心在于如何有效地存储数据，以及如何利用精确的步骤（算法）在可接受的时间内完成计算任务。 核心聚焦：效率与原理 不同于关注网络协议、硬件连接或系统层级配置的专业书籍，本书的叙事主线紧紧围绕计算效率展开。我们深入剖析了线性结构（数组、链表）、分层结构（树、堆）和关联结构（哈希表、图）的内在工作原理。读者将不再满足于仅仅会使用`std::vector`或`ArrayList`，而是能够理解它们在内存中的布局、动态扩容的开销，以及在特定场景下选择链表而非数组的根本原因。 例如，在讲解哈希表时，我们将详细拆解散列函数的设计哲学，探究冲突如何发生，以及链地址法和开放定址法在不同数据分布下的性能权衡。这要求读者对计算复杂度有深刻的认识，这也是本书贯穿始终的理论基石。 算法设计：从直觉到精确 算法部分是本书的另一大支柱。我们不满足于罗列排序算法，而是致力于培养读者的“算法思维”。 排序的演进：我们将对比O(n²)的朴素排序与O(n log n)的优秀算法（如快速排序和归并排序）的内在差异。特别是对于快速排序，我们会详细分析枢轴选择这一关键决策如何影响其在实际应用中的性能表现，并讨论如何通过随机化等手段规避最坏情况。 策略的转变：本书重点讲解分治法和动态规划（DP）这两种强大的设计范式。通过汉诺塔和最大子数组和等经典问题，读者将学会如何识别问题中的“最优子结构”和“重叠子问题”，从而将看似复杂的优化问题转化为可高效求解的表格计算。 图论入门：我们对图结构进行基础介绍，重点在于其在数据关联性建模中的作用，并详细阐述深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）作为遍历和路径查找基础工具的实现机制与应用边界。 实践导向与代码实现 本书的每一个章节都配有详实的伪代码和主流编程语言的实现示例（不限于单一语言），强调理论概念如何转化为可执行的代码。我们鼓励读者亲自动手实现基础的数据结构，例如从零开始构建一个双向链表，或是设计一个自定义的哈希函数，从而真正掌握其底层逻辑。 本书的读者对象是： 1. 希望夯实编程基础，理解代码性能瓶颈的初、中级程序员。 2. 正在准备技术面试，需要系统复习核心数据结构与算法的开发者。 3. 计算机科学专业的学生，寻求一本能深入讲解“为什么”而不是仅仅停留在“是什么”的辅助教材。 请注意： 本书内容聚焦于数据存储、组织逻辑和计算效率优化，不涉及关于物理传输介质、信号处理、协议栈（如TCP/IP、OSI模型）、路由选择或无线通信等网络技术的具体细节和配置实践。学习本书，你将获得的是构建高性能软件的“内功心法”，而非特定领域的技术手册。掌握这些核心原理，你将能以更高效的方式处理任何规模的数据集，无论上层的应用是数据库、图形处理还是系统编程。
作者简介
目录信息
第1章 计算机网络概述第2章 数据通信基础知识第3章 计算机网络体系结构第4章 局域网第5章 常用网络操作系统的使用第6章 广域网第7章 网络互联技术第8章 因特网应用技术第9章 计算机网络安全第10章 网络实验与实训第11章 网络规划课程设计附录 部分习题参考答案
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读后感
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