全国计算机等级考试笔试上机一本通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:2010-1

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787115216731

丛书系列:

图书标签:

• 计算机考试
• 计算机等级考试
• 全国计算机等级考试
• 笔试
• 上机
• 一本通
• 教材
• 练习
• 真题
• 备考
• 信息技术

《深入解析：现代数据结构与算法精粹》 本书旨在为计算机科学与技术领域的学习者提供一套系统、深入的数据结构与算法学习指南。我们不关注特定考试的题型或应试技巧，而是致力于揭示算法背后的逻辑、数据结构的设计思想以及它们在解决复杂问题中的核心作用。通过对经典数据结构和算法的剖析，帮助读者建立起扎实的理论基础，培养严谨的逻辑思维和高效的编程能力，从而能够从容应对各种实际开发挑战。 第一部分：数据结构基础理论与设计 本部分将系统阐述各类基础数据结构的设计原理、实现方式以及各自的优缺点。 数组与链表： 深入分析静态存储与动态存储的区别，探讨数组和链表在插入、删除、查找等操作上的时间与空间复杂度。我们将从底层实现细节出发，理解指针与内存管理的联系，并介绍双向链表、循环链表等变种的特性与应用场景。 栈与队列： 讲解先进后出（LIFO）和先进先出（FIFO）的抽象数据类型，通过实际案例展示栈在函数调用、表达式求值中的应用，以及队列在任务调度、广度优先搜索中的作用。我们将对比使用数组和链表实现栈和队列的性能差异。 哈希表： 深入理解哈希函数的设计原则，探讨冲突解决方法，如链地址法和开放地址法（线性探测、二次探测、双重哈希）。本书将详述哈希表在快速查找、去重、缓存等场景下的高效性，并分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 树结构： 二叉树与二叉搜索树： 详细介绍二叉树的遍历方法（前序、中序、后序），以及二叉搜索树的插入、删除、查找操作。我们将探讨平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）的构建原理和维护机制，理解它们如何在保持查找效率的同时，避免因数据插入顺序不均导致的性能退化。 堆（Heap）： 讲解最大堆和最小堆的概念，以及它们在优先队列、堆排序中的应用。本书将深入分析堆的插入和删除操作的时间复杂度，并阐述堆在解决 Top-K 问题上的优势。 Trie树（前缀树）： 介绍Trie树的结构特点，以及它在字符串匹配、自动补全、字典查询等方面的应用。我们将展示如何高效地构建和查询Trie树。 图结构： 图的表示： 详细介绍邻接矩阵和邻接表两种表示方法，分析它们在存储空间和操作效率上的权衡。 图的遍历： 深入讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法，并通过图示化示例理解其工作过程。我们将分析DFS和BFS在连通性判断、寻找路径等问题中的应用。 第二部分：核心算法设计与分析 本部分将聚焦于各类经典算法的设计思想、实现技巧以及性能分析。 排序算法： 基础排序： 详细讲解冒泡排序、选择排序、插入排序的时间复杂度与工作原理，并分析其在不同数据规模下的适用性。 高效排序： 深入剖析快速排序（Quick Sort）的分治思想，理解其核心的“pivot”选择与分区过程，并探讨其平均和最坏情况下的复杂度。同时，我们将讲解归并排序（Merge Sort）的稳定性及其在数据合并方面的特点。 其他排序： 介绍堆排序（Heap Sort）与数组或链表实现方式的联系，以及计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）等非比较排序算法的原理和适用条件。 搜索算法： 线性搜索与二分搜索： 对比分析两种搜索方法的效率，重点讲解二分搜索的前提条件（有序数据）及其对数级的时间复杂度。 图搜索算法： 在图结构部分已详细介绍DFS和BFS。 动态规划（Dynamic Programming）： 核心思想： 讲解动态规划的“最优子结构”和“重叠子问题”两大特性，以及自顶向下（带备忘录）和自底向上（递推）的两种实现方式。 经典问题： 通过斐波那契数列、背包问题（0/1背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）、最长递增子序列（LIS）等典型问题，引导读者掌握动态规划的解题思路和状态转移方程的推导。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 基本原理： 阐述贪心算法“局部最优解推导出全局最优解”的思想，理解其适用条件。 应用实例： 通过活动选择问题、霍夫曼编码、部分背包问题等，展示贪心算法的简洁与高效。 回溯算法（Backtracking）： 思想精髓： 讲解回溯算法“深度优先搜索”和“剪枝”的策略，适用于解决具有约束条件的搜索问题。 典型应用： 通过八皇后问题、数独求解、子集生成等问题，演示回溯算法的实现步骤。 分治算法（Divide and Conquer）： 基本模式： 介绍分治算法将大问题分解为小问题，递归解决，然后合并结果的思想。 经典算法： 除了快速排序和归并排序，还将涉及其他基于分治思想的算法。 第三部分：算法性能分析与优化 时间复杂度与空间复杂度： 深入理解大O表示法，学习如何准确分析算法的时间和空间消耗。本书将提供大量实例，帮助读者掌握计算和判断复杂度的方法。 算法优化技巧： 介绍各种优化策略，包括减少冗余计算、改进数据结构选择、使用更优的算法等，旨在写出更高效、更健壮的代码。 本书力求内容详实，逻辑清晰，理论与实践相结合，旨在帮助读者建立起坚实的计算机科学基础，培养解决复杂问题的能力，为未来的学习和职业发展奠定坚实的基础。本书不涉及特定考试的模拟题或考点分析，而是专注于知识本身的深度挖掘与理解。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

当初考时用的书好像就是这本！！！

评分☆☆☆☆☆

当初考时用的书好像就是这本！！！

评分☆☆☆☆☆

当初考时用的书好像就是这本！！！

评分☆☆☆☆☆

当初考时用的书好像就是这本！！！

评分☆☆☆☆☆

当初考时用的书好像就是这本！！！