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出版者:

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出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2006-8

价格:18.00元

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isbn号码:9787312019418

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VB程序设计
VB
程序设计
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具体描述

“Visual Basic程序设计”作为电子商务专业的一门专业基础主干课程，其目的是为了使学生建立面向对象的可视化编程思想，培养学生逻辑编程能力，提高学生使用计算机的能力，从而培养学生认识、分析和解决问题的思路和能力。作为主干课程还有以下两点优势：一是相对于C和JAVA等语言，学生学习起来难度相对小一些，特别是对于高职类电子商务专业的学生；二是就目前的现实应用来看，Visual Basic有着广泛的市场基础和前景。

本教材以电子商务应用的实例为主线，讲授Visual Basic：的各个知识点，通过介绍使用Visual Basic：开发windows应用程序的方法，使学生掌握对象、事件、属性和方法等面向对象的基本概念，以达到学生能独立开发应用程序的目的。该教材正确处理了理论知识和实践技能的关系，实用性、针对性强，既可作为高职高专院校电子商务专业、物流专业的教学用书，也非常适合初、中级编程爱好者、技术人员自学。

本教材的内容提要：具体介绍了VB与电子商务的结合，VB的数据类型、常量和变量、运算符与表达式、常用内部函数、程序控制结构、数组与过程，简单介绍了面向对象程序设计的基本概念，详细介绍了标准控件、菜单等的设计方法，介绍了多文档界面、工具栏、状态栏的程序设计方法，数据库、常用的ActiveX控件的应用，以及简单实用的电子商务应用程序的开发。

本教材的特点：是面向高职高专电子商务专业学生的教材，因而紧紧围绕高职高专教育电子商务专业培养电子商务岗位第一线所需要的，能够直接上岗操作的专门人才的目标；坚持以提高学生整体素质为基础，以能力为本位，着力培养学生的操作实践能力和创新能力，突出职业教育特点；坚持按照先进、精简、实用的原则选择教材内容；把握合适的难易程度，引入生动实例，尽量做到简单明了、通俗易懂。重视运用图、表、例及典型案例说明问题，加大了案例的比例，语言通俗易懂，可读性强。每章最后都安排了适当的训练题，有利于学生复习、巩固所学的知识。

本书中大部分案例程序代码可在相关支持网站上查找及下载，支持网站网址：prss.ustc.edu.cn。

《数据结构与算法：理论与实践》导言：理解计算的基石在信息技术的广阔领域中，数据与算法是构建一切高效软件系统的核心支柱。无论我们面对的是处理海量用户请求的后端服务，还是需要进行复杂图形渲染的前端应用，其底层逻辑都离不开对数据如何组织以及如何高效处理这些数据的精妙设计。本书《数据结构与算法：理论与实践》旨在为读者提供一套系统、深入且兼具实战意义的数据结构与算法知识体系。我们深知，理论的深度决定了实践的上限。因此，本书不仅仅罗列了各种抽象的数据结构和算法，更侧重于剖析其背后的数学原理、时间与空间复杂度分析，以及在实际工程场景中的应用考量。第一部分：基础篇——数据的组织艺术 (Foundation: The Art of Data Organization) 本部分将为读者奠定坚实的理论基础，重点关注数据的基本组织形式及其操作效率。第一章：复杂度分析与数学基础在深入探讨具体结构之前，我们必须建立一套量化性能的标尺。本章详细阐述了时间复杂度和空间复杂度的概念，着重介绍大O、大Ω和Θ记号的精确含义。我们将通过大量的示例，展示如何对递归、循环结构进行精确的渐近分析。同时，对离散数学中的基本概念，如排列组合、数论基础，进行必要的复习和提炼，强调它们在算法分析中的关键作用。我们不会回避数学推导，而是鼓励读者通过理解这些基础，建立对算法效率的直觉判断力。第二章：线性结构：数组、链表与栈数组是最基础的数据结构，但其内存连续性带来的优势与固定大小带来的限制需要深入探讨。本章会详细分析动态数组（如C++ `std::vector` 或 Java `ArrayList` 的内部实现），阐释其摊还分析（Amortized Analysis）的原理。随后，我们转向链式结构：单向链表、双向链表和循环链表。我们将通过详细的图示，对比它们在插入、删除操作上的优势与劣势，并探讨“哨兵节点”（Sentinel Node）的使用技巧，以简化边界条件的处理。栈（Stack）和队列（Queue）作为受限访问的线性结构，是程序控制流的直接映射。我们不仅会实现基于数组和链表的标准栈和队列，还将扩展到更复杂的变种，如双端队列（Deque），并探讨它们在表达式求值（如逆波兰表示法）和操作系统中任务调度中的实际应用。第三章：树形结构：层次的构建 (Tree Structures: Building Hierarchy) 树是处理层次关系和分层数据的核心工具。本章将从基础的树的定义、术语（如度、深度、高度）开始，引导读者理解树结构的递归特性。第四章：递归与分治策略递归不仅仅是一种编程技巧，它更是处理树形结构和许多复杂问题的数学思维方式。本章将深入剖析尾递归、非尾递归的本质，并探讨递归到迭代的转换过程。分治法作为一种重要的算法设计范式，我们将通过著名的归并排序和快速排序案例，展示如何将大问题分解为可独立解决的小问题，并讨论划分基准（Pivot Selection）对快速排序性能的决定性影响。第五章：图论基础与遍历图结构是描述复杂网络关系（如社交网络、地图、电路）的终极工具。本章将全面介绍图的表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），分析它们在不同图密度下的空间与时间效率权衡。重点内容在于图的遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。我们将严格区分这两种遍历的应用场景，例如，BFS如何保证找到最短路径（在无权图中），而DFS如何用于拓扑排序和强连通分量的查找。第二部分：高级篇——效率的优化与精炼 (Advanced Topics: Optimization and Refinement) 在掌握了基础结构后，本部分将聚焦于那些能显著提升性能的专业结构和优化算法。第六章：高效查找结构：平衡二叉搜索树标准的二叉搜索树（BST）在最坏情况下可能退化成链表，导致查找效率降至 O(n)。本章致力于解决这一核心问题，详细剖析红黑树（Red-Black Tree）和 AVL 树的平衡机制。我们将深入讲解旋转操作（左旋与右旋）的原理，以及颜色/平衡因子是如何保证树的高度始终保持在对数级别，从而实现 O(log n) 的查找、插入和删除。第七章：堆结构与优先队列堆（Heap）是实现优先队列（Priority Queue）最有效的数据结构。本章详细介绍二叉堆的结构特性，并重点讲解其核心操作——“上滤”（Sift-Up）和“下滤”（Sift-Down）。我们将展示如何利用堆结构，高效地实现堆排序（Heap Sort），并讨论其与传统比较排序算法的性能对比。第八章：散列技术：突破线性束缚散列（Hashing）是实现平均 O(1) 时间复杂度查找的利器。本章不仅介绍哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应），还会深入对比处理冲突的两种主要方法：链式法（Separate Chaining）和开放地址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）。我们将分析负载因子（Load Factor）对性能的影响，并探讨如何选择合适的哈希函数以抵抗恶意输入。第九章：最短路径与最小生成树在图论算法中，最短路径问题是工程中的常见需求。本章将系统介绍： 1. Dijkstra 算法：处理非负权边的最短路径，重点讲解其如何结合优先队列来优化搜索效率。 2. Bellman-Ford 算法：处理包含负权边的图，并能检测负权环。 3. Floyd-Warshall 算法：用于计算所有顶点对之间的最短路径。此外，最小生成树（MST）是网络设计中的关键问题。本章将详细讲解 Prim 算法和 Kruskal 算法的实现细节及其贪婪选择策略的正确性证明。第十章：高级算法设计范式：动态规划 (Dynamic Programming) 动态规划（DP）是解决具有最优子结构和重叠子问题特征的复杂优化问题的核心工具。本章将强调 DP 的核心思想：“记忆化搜索”与“自底向上”的迭代实现。我们将通过经典的例子，如背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法等，训练读者识别和构建 DP 状态转移方程的能力。结论：从理论到工程的飞跃本书的最终目标是培养读者将抽象知识转化为高效代码的能力。在每一章的末尾，我们都提供了结合 C++ 或 Java 语言实现的源代码示例，并附带了详尽的性能测试与调试指南。掌握这些内容，读者将不再是被动地使用库函数，而是能够根据具体业务场景，设计并实现最优的数据结构和算法方案，真正驾驭现代计算系统的性能瓶颈。