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《新电脑课堂 •Excel2007公式函数与图表》以“图解式教学”模式全面系统地讲解了Excel 2007中公式、函数与图表的知识。第1章和第2章讲解了Excel 2007的入门和基础知识，引领读者走进Excel 2007的大门；第3章至第8章讲解了公式与函数的知识，包括公式与函数基础以及各种类型函数的应用方法；第9章至第15章讲解了图表的知识，包括图表基础、编辑图表、各种类型图表的应用方法以及Excel数据库和数据透视图表的应用方法。《新电脑课堂 •Excel2007公式函数与图表》内容翔实、结构清晰、实例丰富、图文并茂。每一部分内容都从基础入手，一步一步地教读者学会在实际工作中如何应用所讲的知识。
《精通编程：从零构建高效数据结构与算法库》 本书特色： 本书并非专注于电子表格软件的操作技巧，而是深入计算机科学的核心领域——数据结构与算法。它旨在为有志于成为扎实程序员的读者提供一条清晰的进阶路径，从最基础的逻辑构建入手，逐步过渡到复杂系统的设计与实现。全书严格围绕“效率”与“实现”两大主题展开，理论与实践紧密结合，确保读者不仅理解算法的原理，更能亲手实现高性能的代码。 目标读者： 具有一定编程基础，希望系统性提升算法与数据结构功底的开发者。 准备参加技术面试，需要夯实理论基础的求职者。 计算机专业学生，需要深入理解课程知识并应用于实际项目的学习者。 对操作系统、数据库底层原理感兴趣，需要理解其核心优化机制的技术人员。 --- 第一部分：基础奠定与计算思维 第一章：程序设计范式的演进与选择 本章首先回顾经典编程范式（过程式、面向对象）的优劣，并引入函数式编程的核心思想，如不可变性、高阶函数。重点探讨在现代多核并行计算环境下，不同范式如何影响代码的健壮性和执行效率。分析了如何根据应用场景（如系统级开发、数据分析、Web后端）合理选择或组合编程范式，为后续的算法设计打下灵活的思维基础。 第二章：计算复杂性理论的基石 详细解析时间复杂度和空间复杂度分析的数学基础（大O、Omega、Theta记号）。引入图灵机模型作为理论计算的抽象载体，阐述可计算性理论的基本概念。重点讲解如何通过最坏情况、平均情况和最佳情况分析，精确量化算法的性能瓶颈。本章将用大量实例对比不同解法在复杂度上的巨大差异，强调“算法选择优于代码优化”的原则。 第三章：内存层级结构与缓存优化 深入剖析现代计算机的内存体系结构：寄存器、L1/L2/L3缓存、主内存（RAM）到磁盘（SSD/HDD）的层次结构。阐述局部性原理（时间局部性和空间局部性）如何影响程序运行速度。讲解如何设计数据布局和访问模式，以最大化缓存命中率。本章将通过剖析矩阵乘法等案例，直观展示内存访问模式对实际运行时间的影响，这是优化性能的关键一环，远超单纯的语言语法技巧。 --- 第二部分：核心数据结构与高效存储 第四章：线性结构的精细化实现 超越基础数组和链表，本章深入探讨栈、队列在并发环境下的无锁实现（Lock-Free Stacks/Queues）的技术难点与应用场景，如内存屏障（Memory Barriers）的使用。详细讲解双端队列（Deque）在滑动窗口算法中的高效应用。针对动态数组，分析其底层扩容机制的摊还分析（Amortized Analysis），并设计更优化的增量扩容策略。 第五章：树与图的结构化遍历与应用 全面覆盖二叉搜索树（BST）的自平衡技术，重点剖析AVL树、红黑树（Red-Black Tree）的旋转与重新着色算法，并提供一套完整的C++或Java模板实现。对于图论部分，不仅讲解DFS和BFS，更侧重于拓扑排序在依赖关系解析中的应用，以及连通分量识别的算法细节。 第六章：高级树结构与空间划分 本章聚焦于处理多维数据的专用树结构。深入讲解B树（B-Tree）和B+树的结构，及其在磁盘I/O优化和数据库索引中的核心地位。详细分析四叉树（Quadtree）和八叉树（Octree）在地理信息系统（GIS）、碰撞检测和三维渲染中的应用原理，包括节点的划分标准和空间搜索的效率提升。 第七章：散列技术与冲突解决的艺术 系统阐述散列表（Hash Table）的内部工作原理，对比链式法（Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）的性能权衡。深入分析完美的哈希（Perfect Hashing）的构造方法，以及如何应对哈希冲突的先进策略，例如Cuckoo Hashing（布谷鸟哈希），它如何保证平均查找时间接近O(1)的理论最优。 --- 第三部分：核心算法的深度剖析与实践 第八章：排序算法的极限性能挑战 不仅复习快速排序（QuickSort）和归并排序（MergeSort），本章重点分析内省排序（Introsort）——一种结合了快速排序、堆排序和插入排序的混合算法，以应对极端数据输入。讲解基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）在特定数据分布下的线性时间优势，并讨论并行化排序算法的设计思路。 第九章：图算法的高级应用 超越基础遍历，本章深入探讨最短路径算法的优化。详细对比Dijkstra算法、Bellman-Ford算法（处理负权边）及Floyd-Warshall算法（处理所有点对最短路径）的适用场景和内在复杂度。重点讲解最小生成树（MST）的Kruskal与Prim算法的实现细节，以及最大流/最小割问题的Ford-Fulkerson方法及其改进。 第十章：动态规划与贪心策略的精确制导 动态规划（DP）的精髓在于最优子结构和重叠子问题的识别。本章通过背包问题、最长公共子序列等经典问题，系统性地指导读者如何构建状态转移方程。同时，对比性地讲解贪心算法（如霍夫曼编码），强调判断一个问题是否适用贪心策略的必要条件。 第十一章：搜索与回溯算法的效率工程 讲解分支限界法（Branch and Bound）在解决NP-hard问题（如旅行商问题TSP）时的剪枝优化策略。深入剖析A搜索算法中启发式函数（Heuristic Function）的设计，及其对搜索空间剪裁的决定性作用。本章侧重于如何在指数级搜索空间中，通过精巧的评估函数，将求解时间控制在可行范围内。 --- 第四部分：高级主题与系统集成 第十二章：字符串匹配与文本处理算法 系统讲解高效的字符串搜索算法，包括KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法的失效函数构建，以及Boyer-Moore算法的坏字符启发规则。引入后缀树（Suffix Tree）和后缀数组（Suffix Array）的结构及其在基因序列分析、大规模文本索引中的应用。 第十三章：概率算法与近似求解 介绍在无法获得精确解或精确解计算成本过高时，如何使用概率性算法。重点讲解蒙特卡洛方法（Monte Carlo）和拉斯维加斯算法（Las Vegas）的区别与应用。通过实例展示如何利用随机化来提高算法的平均性能或简化设计。 附录：算法性能调优与工具链 提供针对主流编程语言的性能分析工具使用指南（如Valgrind, gprof, IDE Profiler）。教授如何使用汇编级分析来识别代码中的微小瓶颈，以及如何利用编译器优化选项（如`-O3`）来辅助算法的实际性能提升。强调基准测试（Benchmarking）的规范性设计。
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