具体描述
《Visual Basic实用编程技术》通过丰富的实例，深入浅出地介绍了Visual Basic程序设计的基础知识和进行项目编程的方法。全书共分为三篇8章，第1篇包括第1、2章，第1章讲解了Visual Basic入门，第2章讲解了Visual Basic编程基础； 第2篇包括第3~5章，第3章讲解了基本控件应用，第4章讲解了数据库应用实例，第5章讲解了高级控件编程； 第3篇包括第6~8章，分别用几个项目设计实例介绍了如何在Visual Basic平台下进行项目设计； 并在最后的附录中给出了ASCII字符集、常用控件、常用属性、方法、事件以及常用错误信息。
《Visual Basic实用编程技术》适合作为高等院校、高职高专学校计算机相关专业的教材，也适合作为计算机技术培训的教材，同时也适合初、中级读者学习使用，对于Visual Basic初学者及软件开发人员也非常实用。
《高级算法解析与应用》 本书深入剖析了计算机科学领域中最具影响力和实用价值的一系列高级算法，旨在为读者提供扎实的理论基础和丰富的实践指导。我们不局限于对经典算法的梳理，更着重于探索其背后的设计思想、性能优化策略以及在现代计算场景下的创新应用。 核心内容概览： 高级数据结构与抽象: 在深入算法之前，本书将首先回顾并拓展读者对核心数据结构的理解，包括但不限于： 平衡树的深度探索: 除了AVL树和红黑树，我们将进一步探讨B树、B+树在数据库索引、文件系统中的实际应用，以及无锁数据结构在并发场景下的挑战与解决方案。 图论的精妙建模: 从最短路径、最小生成树的经典算法（Dijkstra, Prim, Kruskal）出发，延伸至网络流（Ford-Fulkerson, Edmonds-Karp, Dinic）在资源分配、匹配问题中的强大威力，并介绍流与割的对偶关系。 动态数据结构: 探讨如跳跃表（Skip List）、斐波那契堆（Fibonacci Heap）等在维护动态集合、优化某些算法（如Dijkstra算法的优化）中的作用。 动态规划的模式识别与状态转移: 经典问题重塑: 深入分析背包问题、最长公共子序列、编辑距离等问题的多角度解法，重点在于如何抽象出最优子结构和重叠子问题。 进阶DP技巧: 介绍状态压缩DP、数据结构优化DP（如凸优化DP、四边形不等式优化DP）等，处理更大规模或更复杂的状态空间。 概率与期望DP: 探讨在随机过程中应用动态规划，解决如马尔可夫链、博弈等问题。 贪心算法的局部最优性与全局有效性: 证明贪心策略: 重点在于如何严谨地证明贪心选择性质和最优子结构，确保贪心算法的正确性。 应用场景拓展: 探索贪心算法在调度问题、区间覆盖、霍夫曼编码等领域的应用。 与DP的对比与选择: 分析何时选择贪心，何时必须采用动态规划，以及两者之间的联系。 搜索算法的策略与优化: 回溯与剪枝: 详细讲解如何有效地设计回溯搜索的递归结构，并结合各种剪枝技术（如上下界剪枝、重复状态剪枝）来提高效率。 分支限界法: 介绍分支限界法的核心思想，如何利用界限函数对搜索空间进行裁剪，并结合实例说明其应用。 启发式搜索: 深入探讨A算法，理解其启发式函数的设计原则，以及在路径搜索、问题求解中的强大能力。 近似算法与NP-难问题: 理解NP-难的本质: 阐述NP类问题、NP完全问题、NP难问题的定义，以及解决NP-难问题的可行性研究。 近似算法设计: 介绍如何设计和分析近似算法，讨论近似比的概念，并以旅行商问题（TSP）的近似算法为例进行说明。 随机化算法: 探讨随机化算法在解决某些复杂问题时的优势，如Monte Carlo方法、Las Vegas方法。 字符串算法的精炼: 模式匹配的进化: 除了KMP算法，还将深入讲解Boyer-Moore算法、Sunday算法，以及它们在实际文本处理中的性能表现。 后缀数据结构: 详细介绍后缀数组（Suffix Array）和后缀树（Suffix Tree）的构建与应用，包括最长公共子串、最长重复子串、回文子串等问题。 字符串匹配的高级技巧: 探讨如Aho-Corasick算法在多模式匹配中的效率。 计算几何初步: 基础几何概念与操作: 点、线段、多边形的表示与基本操作，如距离计算、夹角计算、交点判断。 凸包算法: 介绍Graham扫描法、Jarvis步进法等构建凸包的算法。 几何查找: 探讨最近点对问题、最远点对问题等。 本书的特色： 理论与实践并重: 每个算法都配有详细的数学推导和证明，同时辅以精心设计的代码示例，帮助读者理解算法的实现细节。 深入的分析: 不仅讲解“如何做”，更注重“为何这样做”，深入剖析算法的设计思路、复杂度分析以及优化空间。 广泛的应用背景: 结合实际工程案例，展示算法在操作系统、数据库、网络通信、人工智能、生物信息学等领域的实际应用。 循序渐进的难度: 内容从基础概念延伸至前沿技术，适合具有一定编程基础、希望深入理解算法原理并将其应用于复杂问题的读者。 适合读者： 计算机科学、软件工程、人工智能等专业的本科生和研究生。 希望提升算法设计与分析能力的软件开发工程师。 对算法理论有浓厚兴趣，并希望将其应用于实际项目中的技术爱好者。 准备参加各类算法竞赛（如ACM/ICPC、LeetCode等）的选手。 通过阅读本书，读者将能够构建一个更强大、更灵活的算法工具箱，从而在解决复杂的计算问题时，找到最高效、最优雅的解决方案。
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