计算机文化基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:李伟凯

出品人:

页数:417

译者:

出版时间:

价格:34.60元

装帧:

isbn号码:9787109091023

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 文化
• 科普
• 入门
• 知识
• 信息技术
• 数字素养
• 学习
• 教育
• 通识

编程思维与数据结构：构建高效能软件的基石 本书导读： 在这个信息爆炸、技术飞速迭代的时代，软件系统已渗透到社会运作的方方面面。无论是驱动全球经济的金融系统，保障生命安全的医疗设备，还是支撑我们日常社交与娱乐的移动应用，其背后都依赖于精妙的算法设计和严谨的数据组织。本书并非聚焦于计算机的历史演变或基础硬件的构造原理，而是深入探讨构建健壮、高效、可维护软件系统的核心思维模式与技术工具集——编程思维与数据结构。 我们假设读者已经对计算机的基本操作有所了解，但渴望从“使用者”跃升为“构建者”，掌握如何将现实世界的问题，转化为计算机可以理解并高效解决的逻辑流程。本书旨在为有志于深入软件工程、算法设计，或希望提升现有编程技能的读者提供一条清晰、实用的进阶路径。 --- 第一部分：编程思维的淬炼——从抽象到实现的逻辑桥梁 软件开发本质上是一种解决问题的艺术。本部分将着重培养读者系统化、结构化地思考问题的能力，这是高效编程的先决条件。 第一章：问题的解构与抽象化能力 软件工程师面对的首要挑战是如何理解一个复杂的需求。本章将教授如何运用领域建模（Domain Modeling）的方法，将模糊的现实世界概念转化为清晰的软件实体。我们将探讨如何识别关键的实体、属性以及它们之间的关系，例如在构建一个库存管理系统时，如何精确定义“商品”、“仓库”和“交易”的概念边界。 层级分解法： 如何将一个宏大的任务分解为一系列可独立解决的子问题。 关注点分离（Separation of Concerns）： 强调将不同职责的代码模块清晰地划分，例如将用户界面逻辑与核心业务逻辑彻底分离。 抽象的层次性： 从概念层面的抽象到接口层面的抽象，理解“什么是不变的”以及“什么是可变的”。 第二章：算法设计与流程控制的精妙艺术 算法是解决问题的具体步骤。本章将超越简单的顺序执行，探讨更高级的控制结构和设计范式。 递归的魔力与陷阱： 深入理解递归思维，掌握何时递归是优雅的解决方案，以及如何通过尾递归优化避免栈溢出。 迭代与循环优化： 针对大规模数据处理，学习如何选择最合适的循环结构，并理解循环不变量（Loop Invariants）在证明算法正确性中的作用。 状态机模型： 如何利用有限状态自动机（FSA）来管理复杂的程序流程，特别是在解析器、网络协议处理等场景中的应用。 第三章：时间与空间的效率考量——基础性能分析 在软件开发中，“正确”只是第一步，“高效”才是衡量质量的重要标准。本章引入对程序资源消耗的基本量化分析方法。 大O表示法（Big O Notation）的深入解析： 不仅仅是记住 $O(n^2)$ 和 $O(n log n)$ 的区别，而是理解它们背后的增长趋势，以及如何根据输入规模的预期变化来选择算法。 最坏、最好与平均情况分析： 认识到不同输入数据对算法性能的巨大影响，并学会如何在实际应用中预估最坏情况的发生概率。 常数因子与实际运行时间： 理解大O符号的局限性，讨论硬件、编译器优化等因素对实际执行时间的影响，避免“理论最优，实践最差”的陷阱。 --- 第二部分：数据结构的构建——信息组织的蓝图 如果说算法是“如何做”，那么数据结构就是“如何存”。数据结构的选择直接决定了算法执行的效率和代码的组织性。本书将详细剖析一系列核心数据结构，重点在于它们的应用场景和内在的性能权衡。 第四章：线性结构的深度挖掘 线性结构是程序中最常见的数据组织方式，但其内部实现和应用场景远比初学者想象的要丰富。 动态数组与向量（Arrays & Vectors）： 深入探讨底层内存分配的机制，理解动态扩容的开销，以及在随机访问和顺序插入/删除之间的权衡。 链表（Linked Lists）： 区分单向、双向及循环链表。重点分析链表在非连续内存环境下的优势，以及其在实现栈（Stack）和队列（Queue）时的灵活性。 栈与队列的专业应用： 不仅作为基本抽象，更深入探讨它们在函数调用机制、表达式求值（如使用后缀表达式）、以及广度优先搜索（BFS）中的核心作用。 第五章：非线性结构的遍历与查询 当数据间存在复杂关联时，非线性结构成为组织信息的关键。 树结构精要（Trees）： 详述二叉树（Binary Trees）的构建、遍历（前序、中序、后序）及其在表达式解析中的应用。 平衡搜索树的艺术： 重点解析 AVL 树和 红黑树（Red-Black Trees） 的自平衡机制。理解旋转操作如何保证 $O(log n)$ 的查找、插入和删除性能，这是高效数据库索引和标准库实现的基础。 堆（Heaps）： 区分最大堆与最小堆。探讨堆在实现优先队列（Priority Queue）中的关键地位，以及其在堆排序算法中的应用。 第六章：高效查找的利器——散列与映射 散列技术是现代编程中实现近乎 $O(1)$ 查找效率的基石。 哈希函数的设计原则： 探讨理想哈希函数的特性，如均匀分布性。分析常见的哈希算法（如乘法法、除法法）。 冲突解决策略： 深入对比链式法（Chaining）与开放定址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重哈希）的优缺点，特别是在内存布局和缓存友好性上的差异。 负载因子与性能衰减： 理解负载因子如何影响散列表的性能，以及何时需要触发重哈希（Rehashing）以维持效率。 第七章：图论基础：描绘复杂关系网络 图结构是建模现实世界中网络关系（如社交网络、道路地图、依赖关系）的终极工具。 图的表示法： 深入对比邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）的存储成本、空间效率和适用场景。 图的遍历算法： 详细分析深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的实现细节，以及它们在拓扑排序、连通分量查找中的应用。 最短路径与最小生成树： 介绍 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法在加权图中的应用，以及 Prim 算法和 Kruskal 算法在构建最小成本连接结构中的原理。 --- 总结：从工具到思想的升华 本书的最终目标是帮助读者建立起一套“为数据选择结构，为结构设计算法”的思维框架。掌握这些核心概念，意味着你将不再是简单地调用库函数，而是能够深刻理解其背后的工作原理，从而在面对前所未有的性能挑战时，能够自主设计出兼具正确性、效率与可维护性的解决方案。本书为读者提供的是通往高级软件架构师和算法专家的坚实阶梯。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆