具体描述
《高等学校计算机教育系列规划教材•C++程序设计》以程序设计零基础为起点，全面介绍了包括面向过程和面向对象的c++程序设计方法。《高等学校计算机教育系列规划教材•C++程序设计》共10章，各章节内容由浅入深、相互衔接、前后呼应、循序渐进。为了提高读者对程序设计思想方法的理解，《高等学校计算机教育系列规划教材•C++程序设计》将程序设计语言模型与人类自然语言模型相比较，让读者对程序设计语言模型及其内容的理解有了完整的参照对象。全书各章节选用大量程序设计经典实例来讲解基本概念和程序设计方法，同时配有大量习题供读者练习。
《数据结构与算法精粹：从理论到实践》 本书旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的数据结构与算法学习指南，彻底打破理论与实践之间的鸿沟。 我们深知，在当今飞速迭代的软件工程领域，高效、可靠的代码是基石。而支撑起高效代码的，正是对数据组织方式（数据结构）和解决问题策略（算法）的深刻理解。本书并非仅仅是概念的堆砌，而是一场从底层逻辑到高级应用的系统性探索之旅。 第一部分：夯实基础——理解信息的组织艺术 (数据结构篇) 本部分将带您从最基本的元素开始，逐步构建起复杂的数据组织模型。我们不仅仅介绍“是什么”，更深入探讨“为什么是这样设计”以及“在何种场景下最优”。 第一章：数组与链表：内存的哲学 我们将从计算机内存的物理结构出发，解析数组的连续性优势与局限性。随后，我们将精细剖析单向链表、双向链表以及循环链表的实现细节，重点讨论在动态内存分配和元素插入/删除操作中的性能权衡。更进一步，本书会探讨静态数组与动态数组（如`std::vector`的内部机制）在C++环境下的内存管理哲学。 第二章：栈与队列：秩序的维护者 栈（LIFO）和队列（FIFO）是程序控制流的基础。本章不仅涵盖基于数组和链表的标准实现，还将重点讲解应用场景的深度解析，例如函数调用栈的工作原理、表达式求值（中缀转后缀/前缀）以及在操作系统中的任务调度模型。对于队列，我们将详述循环队列的实现技巧及其在缓冲区管理中的优势。 第三章：树的构建与遍历：分层结构的威力 树结构是解决层次化问题的核心工具。本章将详尽介绍二叉树、二叉搜索树（BST）的插入、查找与删除操作。我们不会止步于基础的BST，而是会深入探讨平衡树的必要性。随后，我们将全面分析AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转、再平衡算法，揭示它们如何在保证O(log N)操作时间的同时，维护树的平衡性。遍历部分（前序、中序、后序、层序）将通过实际代码示例，清晰展示不同遍历顺序的实际意义。 第四章：堆与优先队列：高效的优先级管理 堆（Heap）是实现优先队列的理想数据结构。本章将详细讲解最大堆与最小堆的构建过程（Heapify操作），以及如何高效地执行插入和删除最大/最小元素。我们将把理论与实际应用紧密结合，重点阐述堆排序的稳定性分析以及Dijkstra算法和Prim算法中优先队列的关键作用。 第五章：散列表（哈希表）：追求极致的查找速度 散列表是实现平均O(1)查找的关键。本书将深入剖析哈希函数的原理、冲突解决机制（开放定址法与链地址法），并重点分析加载因子对性能的影响。对于C++开发者，本章还将对比分析`std::unordered_map`的内部实现策略，帮助读者理解其性能波动的深层原因。 第六章：图论基础：连接世界的复杂网络 图结构是建模复杂关系（如社交网络、路径规划）的终极工具。本章首先明确图的表示方法（邻接矩阵与邻接表），并侧重于邻接表的内存效率分析。随后，我们将详细讲解图的两种核心遍历方法：广度优先搜索（BFS）与深度优先搜索（DFS），并探讨它们在连通性判断和拓扑排序中的应用。 --- 第二部分：算法的智慧——高效求解的艺术 (算法篇) 本部分聚焦于解决问题的思维模式和优化策略，从基础的搜索与排序到复杂的动态规划和贪心策略。 第七章：排序算法的全面对比与优化 排序是算法的“入门砖”。我们将不仅仅实现冒泡、选择、插入排序，更重要的是，本书将重点剖析快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略、归并排序（Merge Sort）的稳定性与时间复杂度保证，以及堆排序的内在联系。我们还会对比Shell Sort等优化型插入排序，并提供不同算法在不同数据集规模下的性能基准测试，指导读者做出最佳选择。 第八章：搜索算法：路径的探索与优化 除了基础的线性搜索和二分查找，本章将重点放在更复杂的搜索问题上。我们将深入讲解回溯法（Backtracking）在解决组合问题（如N皇后问题、数独求解）中的应用框架，以及分支限界法在优化NP-hard问题求解时的潜力。 第九章：贪心算法：局部最优的智慧 贪心算法依赖于构建一个使当前看起来最好的选择，并期望此序列能导向全局最优。本章将通过霍夫曼编码、活动安排问题等经典案例，教授读者如何识别问题是否具备“贪心选择性质”和“最优子结构”。 第十章：动态规划：消除冗余的宏伟蓝图 动态规划（DP）是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章将采用自底向上和自顶向下的方法，详细解析背包问题（0/1、完全、多重）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法。重点在于状态转移方程的定义和边界条件的精确处理，确保读者能够将DP思想迁移到新问题上。 第十一章：图算法的深度应用：最短路与最小生成树 在图论的基础上，本章聚焦于核心的应用算法： 1. 最短路径： 深入解析Dijkstra算法（非负权边）和Bellman-Ford算法（处理负权边），并阐述Floyd-Warshall算法在所有点对最短路径问题上的应用。 2. 最小生成树（MST）： 详细比较Prim算法和Kruskal算法的实现细节和适用场景，特别是它们在处理稀疏图和稠密图时的性能差异。 第十二章：高级主题：计算复杂性与近似算法 本章将视野扩展到算法的极限。我们将介绍P、NP、NP-Complete等复杂性理论的基本概念，帮助读者区分哪些问题是可以在多项式时间内解决的，哪些问题是计算上棘手的。最后，我们将探讨在无法找到精确解时，近似算法和启发式搜索（如A搜索）是如何在可接受的时间内提供高质量解的。 --- 学习体验与配套资源 本书的每个章节都配备了大量的伪代码与规范的C++实现示例，所有代码均经过严格测试，并力求代码风格清晰、注释详尽。我们强调复杂度分析（时间与空间），确保读者不仅能写出代码，更能评估其在真实世界中的表现。 本书特色： 注重原理： 不回避复杂的数学推导，确保读者理解算法背后的逻辑基础。 工程导向： 大量引用实际工程问题，展示数据结构和算法在高性能计算、后端服务和数据处理中的应用。 对比学习： 系统性地对比不同解决方案的优劣，培养读者的批判性思维。 通过系统地研习本书内容，读者将能够构建坚实的计算思维基础，无论未来从事何种软件开发领域，都能自信地设计出高效、健壮的解决方案。 这不是一本快速浏览的入门读物，而是一份需要沉淀与实践的专业参考手册。
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