Visual FoxPro 6.0程序设计及会计电算化范例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787806455944

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计算机科学与编程领域经典著作导览 主题聚焦：前沿算法与数据结构精讲 本书是一本深入探讨现代计算机科学核心——算法与数据结构——的权威著作。它摒弃了陈旧的理论框架，紧密结合当前工业界最热门的技术栈，为读者提供了一套系统化、实战化的知识体系。全书分为四大部分，层层递进，确保读者能够从理论基础迈向高效能应用。 第一部分：基础奠基与复杂度分析 本部分首先回顾了离散数学在计算机科学中的基础性作用，着重讲解了集合论、图论在算法设计中的实际应用模型。随后，核心内容聚焦于算法的性能评估标准，详细剖析了时间复杂度和空间复杂度的精确度量方法，包括渐近分析（大O、Ω、Θ符号）的严格推导。书中通过大量真实案例，对比了不同数据规模下，朴素算法与优化算法的性能差异，强调了“没有银弹”的工程哲学。此外，本部分还引入了“摊还分析”的概念，为理解动态数据结构（如动态数组、斐波那契堆）的性能提供了坚实的理论基础。 第二部分：核心数据结构的深入挖掘 本部分对经典与现代数据结构进行了百科全书式的梳理。 在线性结构方面，不仅仅停留在数组和链表的常规描述，而是深入探讨了双向链表的内存优化技巧、循环链表的应用场景，以及跳跃表（Skip List）作为一种概率性数据结构的构建原理与在分布式系统中的应用优势。 非线性结构部分是本书的亮点。对于树结构，详尽阐述了二叉搜索树（BST）的平衡机制，红黑树（Red-Black Tree）的旋转与颜色调整算法被分解为可视化步骤，确保读者能够准确掌握其五大性质的维护过程。紧接着，本书对B/B+树族进行了专门的章节介绍，详细说明了它们如何成为现代数据库（如MySQL InnoDB引擎）索引设计的基石。对于图结构，除了标准的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），还系统讲解了拓扑排序的Kahn算法与基于DFS的实现，以及连通分量与双连通分量的识别方法。 特别值得一提的是，本章对堆（Heap）的实现进行了优化探讨，对比了标准二叉堆与更高效的Binomial Heap和Fibonacci Heap在特定场景下的性能优势，这对于设计高性能的优先队列至关重要。 第三部分：经典与高级算法设计范式 本部分是本书的理论核心，系统介绍了四种主流的算法设计范式。 1. 分治策略 (Divide and Conquer)：除了经典的快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort），本书还深入分析了Strassen矩阵乘法如何突破 $O(n^3)$ 的限制，以及它在并行计算中的潜在优化。 2. 贪心算法 (Greedy Algorithms)：通过霍夫曼编码的构建过程，清晰展示了局部最优选择如何导向全局最优。同时，本书也审慎分析了贪心策略的局限性，并通过反例说明何时不应采用此范式。 3. 动态规划 (Dynamic Programming, DP)：本书将DP视为对“重叠子问题”的记忆化存储。通过最长公共子序列 (LCS)、背包问题（0/1 Knapsack, Unbounded Knapsack），详细讲解了DP的表格填充顺序与状态转移方程的构建逻辑。此外，还涵盖了DAG（有向无环图）上的最短路径问题，作为DP在图论中的一个重要应用。 4. 回溯法与分支限界法 (Backtracking & Branch and Bound)：这两部分是解决组合爆炸问题的关键。通过N皇后问题和旅行商问题（TSP）的求解实例，展示了如何利用剪枝函数有效地缩小搜索空间，实现了从指数级到可接受复杂度的跨越。 第四部分：现代计算中的算法应用与前沿探索 本部分将理论与现代计算需求相结合。 首先，深入探讨了图算法的进阶应用，包括最短路径算法的升级版——Dijkstra算法（使用斐波那契堆优化后的复杂度分析）以及处理负权边的Bellman-Ford算法，最后引入了处理全源最短路径的Floyd-Warshall算法。对于网络流问题，本书详细阐述了Ford-Fulkerson方法及其基于增广路径的实现，并简要介绍了最大流最小割定理。 其次，本书跨越了传统范畴，引入了并行与分布式算法的设计原则，包括MapReduce的基本思想在数据聚合中的应用，以及一致性哈希在负载均衡中的作用。 最后，对计算几何基础进行了概述，介绍了点积、叉积在判断几何关系中的作用，以及凸包的Graham扫描算法。 本书的每一个算法实现都辅以严格的伪代码和对应的C++/Java/Python的高效代码示例，旨在帮助读者不仅理解“如何工作”，更能掌握“如何高效实现”。本书适合作为高等院校计算机科学专业本科高年级、研究生阶段的教材，也是渴望提升工程编程能力和面试准备水平的软件工程师的必备参考书。

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