Data Abstraction and Object Pascal pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Mcgraw-Hill (Tx)

作者:Joseph A. Bergin

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1994-01

价格:USD 34.29

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070049567

丛书系列:

图书标签:

• Object Pascal
• Data Abstraction
• Programming
• Pascal
• Software Development
• Computer Science
• Algorithms
• Data Structures
• Abstraction
• Programming Language

探索数据世界的深层结构：算法、设计与高效实现 在信息爆炸的时代，我们每天都在与海量数据打交道。然而，数据本身往往是杂乱无章的，它们需要被有效地组织、管理和处理，才能从中提取有价值的洞察。本书并非直接聚焦于某个特定编程语言的抽象语法，而是深入探讨数据在计算机科学中的核心地位，以及如何通过精妙的算法和严谨的设计，将原始数据转化为有意义的信息和可执行的功能。我们将一起踏上一段探索数据本质、理解其组织方式、掌握高效处理技巧的旅程。 第一部分：数据之基——理解数据的本质与表示 在深入探讨抽象概念之前，了解数据最基本的形态至关重要。本部分将从根本上剖析数据在计算机内部是如何被表示的。 数字的奥秘：二进制、十六进制与浮点数的背后 我们将从计算机最原始的语言——二进制开始，理解所有信息的载体。您将了解到二进制如何表示整数，以及与之相关的十进制和十六进制之间的转换原理。更重要的是，我们将揭示计算机如何处理非整数，即浮点数。这涉及到IEEE 754标准，它定义了单精度和双精度浮点数在内存中的存储方式，以及由此带来的精度限制和潜在的计算误差。理解这些底层细节，对于编写健壮、可靠的代码至关重要，尤其是在金融、科学计算等领域。 字符的编码：ASCII、Unicode与万国码的演变 文字是信息传递的重要载体。我们将回顾字符编码的演变历程，从早期的ASCII编码，到能够表示几乎所有世界语言字符的Unicode。您将了解UTF-8、UTF-16等Unicode的编码方案，以及它们在空间效率和兼容性方面的权衡。这将帮助您理解为何在处理不同语言文本时，选择正确的编码方式是多么关键，避免出现乱码等令人头疼的问题。 数据的结构化：数组、链表与栈、队列的初探 将单个数据项组织起来，形成有用的结构，是数据处理的第一步。我们将介绍最基础的数据结构，如数组（Array），它提供连续的内存访问，实现快速的随机存取；以及链表（Linked List），它通过节点间的指针连接，提供灵活的插入和删除操作。同时，我们还将初步接触线性数据结构的抽象概念，如栈（Stack）——遵循“后进先出”（LIFO）原则，以及队列（Queue）——遵循“先进先出”（FIFO）原则。这些基本结构是构建更复杂数据结构和算法的基石。 第二部分：算法的智慧——高效处理数据的工具箱 拥有了对数据的基本理解，接下来我们将学习如何利用算法，对这些数据进行高效、有意义的处理。算法是解决问题的步骤和指令的集合。 排序的艺术：冒泡、选择、插入到快速排序与归并排序 排序是将数据按照特定顺序排列的过程，是数据处理中最常见也是最重要的操作之一。我们将从直观易懂的冒泡排序、选择排序、插入排序开始，理解它们的工作原理和时间复杂度。然后，我们将深入学习更高效的排序算法，如基于分治策略的快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）。您将学习如何分析算法的效率，理解“时间复杂度”和“空间复杂度”的概念，并根据实际需求选择最适合的排序算法。 查找的艺术：线性查找与二分查找的效率对比 在大量数据中找到特定项的需求同样普遍。我们将介绍简单的线性查找（Linear Search），逐个遍历列表以找到目标。随后，我们将重点讲解二分查找（Binary Search），它要求数据必须是已排序的，并能够极大地缩短查找时间。通过对比这两种查找算法，您可以深刻体会到数据结构和算法选择对效率的影响。 字符串处理的挑战：模式匹配与正则表达式的强大 文本数据是信息的重要组成部分。本部分将探讨字符串处理中的关键问题，例如模式匹配——如何在文本中寻找特定的子串。我们将介绍朴素的模式匹配算法，并进一步引出正则表达式（Regular Expressions）的概念。正则表达式提供了一种强大的、简洁的语言来描述、匹配和操作文本模式，在文本搜索、数据验证、文本分析等领域有着广泛的应用。 图与树的探索：网络分析与层级结构的表示 现实世界中许多问题都可以被建模为图（Graph）或树（Tree）结构。我们将介绍图的基本概念，如顶点（Vertex）和边（Edge），以及常见的图遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。这些算法在网络路由、社交网络分析、最短路径查找等方面有着重要应用。接着，我们将深入理解树的概念，特别是二叉树（Binary Tree）及其变种，如二叉搜索树（Binary Search Tree），它们在数据索引、数据库系统等领域发挥着核心作用。 第三部分：设计的哲学——构建可维护、可扩展的系统 理解了数据和算法，我们还需要学习如何将它们有效地组织起来，构建出能够应对复杂需求的软件系统。本部分将侧重于软件设计的原则和模式。 模块化与组件化：降低复杂性，提高复用性 大型软件系统如果不进行良好的组织，将变得难以理解和维护。我们将探讨模块化（Modularity）和组件化（Componentization）的设计思想。模块化是将系统分解为独立的、可管理的单元，每个单元负责特定的功能。组件化则更进一步，将这些模块设计成可重用的、可替换的构建块。通过这些方法，我们可以降低系统的复杂性，提高代码的复用率，并使团队协作更加顺畅。 抽象的威力：隐藏细节，暴露接口 “抽象”（Abstraction）是计算机科学中的核心概念之一。它意味着我们将关注事物的本质，而忽略不必要的细节。我们将学习如何通过抽象来定义数据的类型、行为和关系，从而简化对复杂系统的理解。例如，在处理不同类型的“形状”时，我们可以定义一个通用的“形状”概念，而无需关心它是圆形、方形还是三角形的具体实现。抽象使得我们可以更专注于问题的逻辑层面，而无需被底层实现细节所困扰。 接口设计：明确的契约，灵活的交互 良好的接口设计是实现模块化和组件化的关键。接口定义了不同模块或组件之间交互的标准方式，就像是一份明确的“契约”。我们将探讨如何设计清晰、一致、易于使用的接口，以确保系统的各个部分能够无缝协作，并且在未来进行修改或替换时，能够最大限度地减少对其他部分的影响。 设计模式的应用：解决重复性问题的成熟方案 在软件开发过程中，许多问题会反复出现。为了避免每次都从头开始解决，前人总结出了许多成熟的设计模式（Design Patterns）。本部分将介绍一些经典的设计模式，如创建型模式（如单例模式、工厂模式），用于对象的创建；结构型模式（如适配器模式、装饰器模式），用于组合对象以形成更大的结构；以及行为型模式（如观察者模式、策略模式），用于对象间的通信和职责分配。理解并运用设计模式，能够极大地提升代码的可读性、可维护性和可扩展性。 第四部分：性能的追求——优化与效率的实践 即使是设计精良的算法和系统，也可能在实际运行时面临性能瓶颈。本部分将聚焦于如何识别和解决性能问题，以达到更高的执行效率。 性能分析与瓶颈识别：剖析程序的运行 “测量是优化的第一步。”我们将学习如何使用性能分析工具（Profilers）来观察程序的运行情况，识别出消耗最多时间和资源的“瓶颈”部分。理解CPU占用率、内存使用情况、I/O操作等关键指标，是进行有效优化的基础。 数据结构的选择与优化：场景决定效率 我们在第二部分介绍了各种数据结构，但它们的效率并非在所有场景下都最优。本部分将进一步探讨，在特定应用场景下，选择哪种数据结构能够最大程度地提升性能。例如，对于频繁的插入和删除操作，链表可能优于数组；而对于需要快速查找的场景，平衡二叉搜索树或哈希表则可能是更好的选择。 算法的微调与改进：渐进的效率提升 即使是已知的高效算法，也可能存在微小的优化空间。我们将讨论一些算法的局部优化技巧，例如避免不必要的计算，优化循环结构，以及利用硬件特性等。虽然这些优化可能不会改变算法的渐进复杂度，但在实际应用中可以带来可观的性能提升。 内存管理与垃圾回收：理解资源的消耗 内存是有限的宝贵资源。我们将探讨手动和自动内存管理的概念。理解程序的内存分配和释放机制，以及垃圾回收（Garbage Collection）的原理，有助于我们编写不会出现内存泄漏或过度消耗内存的代码，从而提高程序的稳定性和效率。 通过对本书内容的深入学习，您将不仅能够理解数据在计算机科学中的重要性，掌握组织和处理数据的各种算法和技巧，更能学会如何通过优秀的设计原则和模式，构建出健壮、可维护、高性能的软件系统。这本书将成为您在数据世界中探索、构建和优化的坚实指南。

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