具体描述
《高等学校计算机教材·C++面向对象程序设计教程》是作者总结了多年教学和编程的实践经验，并借鉴国内外大量资料精心编写而成的，书中以浅显的语言深入讲解难懂的思想和语法规则，并配以大量的图解和例题，力争做到深入浅出，详略得当，便于读者在学习时有的放矢。《高等学校计算机教材·C++面向对象程序设计教程》在编写上具有以下创新之处：(1)既适用具有一定C语言基础的读者，也兼顾不具备C语言基础的读者；(2)每章中指明了本章的学习目标，内容中提出了进一步的学习建议和思考问题，利于教学和学习；(3)简单而清晰地表达了面向对象的思想，在介绍面向对象思想的基础上，结合应用领域和现实生活中的典型事例，阐述了面向对象程序设计语言的基础知识；(4)注重学习能力的培养，通过对现实问题的具体分析，以及结合上机试验，不断加强读者对面向对象程序设计应用和分析的能力，从而达到轻松、熟练运用的目的；(5)语言流畅，图文并茂，易于理解；(6)结构合理，由浅人深，层层引导，重点突出，注重更详细、更深入的问题分析；(7)例题典型化，习题样式多样化、基础化且有深度，可为各类计算机程序设计考试提供扎实的基础。
C++是一种高效实用的程序设计语言。
《高等学校计算机教材·C++面向对象程序设计教程》共八章，适合用做大学计算机专业和非计算机专业的程序设计基础课程教材，也可供自学的读者使用。
《数据结构与算法基础：从理论到实践》 图书简介 在现代计算机科学与软件工程领域，数据结构与算法是构建高效、可靠系统的基石。本书《数据结构与算法基础：从理论到实践》旨在为读者提供一套全面、深入且极具实践指导意义的学习路径，以掌握计算机科学中最核心的这两大支柱。本书的定位并非传统的理论堆砌，而是力求在严谨的数学基础之上，紧密结合实际应用场景，引导读者形成系统化的算法思维。 本书内容横跨基础理论、经典结构、高级算法以及实际应用案例分析，结构清晰，逻辑严密。 --- 第一部分：基础奠基与计算模型（约 250 字） 本部分着重于建立坚实的理论基础，为后续复杂结构的学习做好铺垫。 1. 计算思维与问题抽象： 首先阐述什么是计算思维，如何将现实世界的问题转化为计算机可以处理的抽象模型。重点讲解算法的定义、特性以及正确性、效率的评判标准。 2. 渐进分析与复杂度理论： 深入介绍大O、大Ω、Θ等渐进符号的精确含义及其应用，这是衡量算法性能的关键工具。通过实例分析，教会读者如何对循环、递归等常见结构进行时间复杂度和空间复杂度的精确估算。讨论最好、最坏和平均情况分析的区别。 3. 基础数据组织： 介绍最基本的线性数据组织方式，包括记录（Record）和数组（Array）。详细分析数组在内存中的连续存储特性，以及在此基础上进行随机访问（Random Access）操作的效率。讨论静态分配与动态分配的区别。 4. 栈（Stack）与队列（Queue）的抽象与实现： 详细剖析栈的“后进先出”（LIFO）和队列的“先进先出”（FIFO）原则。本书将通过两种方式实现这两种抽象数据类型（ADT）：基于数组的实现，并分析其在容量限制下的局限性；以及基于链表的实现，着重探讨动态扩展的机制和性能优势。实际应用案例将包括表达式求值、函数调用栈的模拟等。 --- 第二部分：线性与非线性结构深度解析（约 400 字） 本部分是本书的核心内容，系统地介绍了最常用和最重要的几种数据结构。 5. 链表家族（Linked Lists）： 详细讲解单向链表、双向链表和循环链表。重点在于理解指针（或引用）的管理艺术，特别是插入、删除操作在时间复杂度上如何优于数组的移动操作。通过对比分析，明确链表的空间开销（Overhead）。 6. 树（Trees）结构精要： 树作为非线性结构中最基础的模型，占据了重要篇幅。从树的术语（根、叶子、度、深度）入手，深入讲解二叉树的遍历（前序、中序、后序）及其在编译器和解析器中的作用。 7. 二叉搜索树（BST）的构建与维护： 详细介绍 BST 的插入、删除和查找算法，并分析其在数据有序性上的优势。关键在于分析其最坏情况（数据完全有序或逆序）下性能退化为 O(n) 的问题。 8. 平衡树理论的引入： 为了解决 BST 的效率问题，本书引入平衡树的概念。重点介绍 AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）的基本维护机制，特别是旋转（Rotation）操作的原理，确保操作时间复杂度稳定在 O(log n)。本书将侧重于红黑树的五条性质及其在实际标准库中的应用。 9. 堆（Heap）结构与优先队列： 介绍基于完全二叉树实现的堆结构，区分最大堆和最小堆。重点讲解堆化（Heapify）过程以及如何利用堆来实现高效的优先队列（Priority Queue），这在图算法（如 Dijkstra 算法）中至关重要。 --- 第三部分：高级结构与存储模型（约 350 字） 本部分将视角扩展到处理大规模数据和磁盘存储优化的数据结构。 10. 图（Graphs）的基础： 图是表示复杂关系网络的强大工具。本书详细介绍图的定义、基本术语（顶点、边、权值、路径）。重点讲解图的两种主要存储方式：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析它们在稀疏图和稠密图中的适用性及空间效率对比。 11. 散列表（Hash Tables）与冲突解决： 散列表是实现平均 O(1) 查找效率的关键。本书深入探讨哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应），以及处理哈希冲突的常见策略，包括链式法（Separate Chaining）和开放地址法（Open Addressing，如线性探测、二次探测和双重哈希）。分析负载因子（Load Factor）对性能的影响。 12. B 树与 B+ 树： 针对外部存储（如磁盘）的特性，系统介绍 B 树及其变种 B+ 树。重点解释为什么它们是数据库索引（Database Indexing）的首选结构，以及其平衡机制如何最小化 I/O 操作次数。 13. 集合（Set）与映射（Map）的底层实现： 结合前述的平衡树和散列表知识，详细解析标准库中 `Set` 和 `Map`（或字典）在不同语言实现背后的数据结构选择及其性能考量。 --- 第四部分：经典算法与设计范式（约 350 字） 本部分从数据结构的应用层面，转向算法思想的提炼和归纳。 14. 排序算法的全面审视： 对经典排序算法进行深入对比分析。包括： 简单排序（选择、插入、冒泡）及其 O(n²) 的局限性。 高效比较排序（快速排序 Quick Sort、归并排序 Merge Sort）的实现细节、稳定性和平均/最坏时间复杂度分析。特别关注快速排序的枢轴（Pivot）选择策略。 非比较排序（计数排序、基数排序）在特定数据范围内的 O(n) 优势。 15. 贪心算法（Greedy Algorithms）： 介绍贪心选择的特性，并通过活动安排问题、霍夫曼编码等实例说明其适用场景和局限性。 16. 分治策略（Divide and Conquer）： 以归并排序和快速排序为例，阐释分治思想的迭代应用。引入主定理（Master Theorem）辅助分析分治算法的复杂度。 17. 动态规划（Dynamic Programming）： 作为解决重叠子问题和最优子结构问题的强大工具，动态规划将详细讲解其核心思想——自底向上（Bottom-Up）和自顶向下带备忘（Memoization）的实现方式。案例包括背包问题、最长公共子序列等。 18. 图搜索算法： 详细讲解两种核心的图遍历方法——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并分析它们在路径查找中的应用。 19. 最短路径算法： 系统介绍解决单源最短路径问题的 Dijkstra 算法（基于优先队列优化）和解决含负权边的 Bellman-Ford 算法。对于全源最短路径问题，介绍 Floyd-Warshall 算法。 --- 第五部分：高级主题与实践展望（约 150 字） 20. 算法优化与实践技巧： 讨论位运算在数据处理中的高效应用、缓存友好性（Cache Locality）对实际运行时间的影响，以及如何利用 SIMD 等现代硬件特性优化算法。 21. 摊还分析（Amortized Analysis）： 介绍除简单最坏情况分析外，另一种更精细的性能评估方法，特别适用于分析动态数组和散列表等结构在连续操作序列中的平均性能。 22. 结语与进阶方向： 总结数据结构与算法之间的辩证统一关系，并为读者指明进一步探索 NP 完全问题、随机化算法、几何算法等高级领域的前进方向。 本书力求通过大量的伪代码、清晰的流程图和详尽的数学推导，使读者不仅“知道”这些结构和算法如何工作，更能“理解”它们为什么以这种方式设计，从而具备独立设计和优化复杂软件系统的能力。
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