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出版者:

作者:成秀莲

出品人:

页数:282

译者:

出版时间:2010-1

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787894762788

丛书系列:

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编程语言与算法设计入门 书籍名称： 编程语言与算法设计入门 内容简介： 本书旨在为计算机科学的初学者提供一套扎实且全面的基础知识体系，重点聚焦于理解现代编程语言的核心概念，并深入掌握计算机科学的基石——算法与数据结构。我们不侧重于某一个特定软件或硬件的操作技巧，而是着眼于培养读者抽象思维能力和解决问题的能力，这是成为一名优秀程序员的必备素质。 第一部分：编程语言基础与范式 本部分将首先引导读者了解编程语言的本质、发展历史以及不同设计哲学之间的差异。我们将从最基础的语法结构、变量类型和控制流开始，确保读者对程序执行的基本流程有清晰的认识。 抽象层次与机器码的关联： 探讨高级语言如何通过编译器或解释器转化为机器可执行的指令，帮助读者建立起对计算机底层工作原理的初步概念。 程序设计范式剖析： 详细介绍主流的编程范式，包括命令式编程（着重于描述“如何做”）、函数式编程（强调“做什么”和不可变性）以及面向对象编程（OOP）的核心思想。 面向对象编程（OOP）深入探讨： 详述封装、继承、多态这三大支柱，并通过具体的代码示例展示如何使用类、对象、接口和抽象类来构建可维护、可扩展的软件结构。我们不会局限于特定的OOP语言，而是侧重于OOP思想的通用性。 内存管理与变量生命周期： 解释栈（Stack）和堆（Heap）的区别，探讨自动垃圾回收机制的工作原理，以及在涉及底层操作时，手动内存分配与释放的重要性。 并发与并行基础： 介绍现代计算环境中多任务处理的必要性。我们将引入线程、进程的概念，讨论同步机制（如锁、信号量），并解释死锁的成因及避免策略。 第二部分：核心数据结构详解 数据结构是组织和存储数据的有效方式，是算法高效运行的前提。本部分将系统地介绍和实现各种经典数据结构，并分析它们在不同场景下的性能表现。 线性数据结构： 数组与链表： 比较它们在随机访问、插入和删除操作上的时间复杂度差异。深入探讨单向链表、双向链表以及循环链表的实现细节。 栈（Stack）与队列（Queue）： 讲解它们“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的应用场景，例如表达式求值、任务调度等。 非线性数据结构： 树（Trees）： 重点讲解二叉树、二叉搜索树（BST）的遍历（前序、中序、后序）和查找操作。随后深入探讨平衡树的概念，如AVL树和红黑树，解释它们如何保证对数时间复杂度的性能。 堆（Heaps）： 区分最大堆和最小堆，并阐述其在实现优先队列（Priority Queue）中的核心作用。 图（Graphs）： 图的表示法： 学习使用邻接矩阵和邻接表来存储图结构。 图的遍历算法： 详细讲解广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并分析它们在连通性判断和拓扑排序中的应用。 第三部分：算法设计与分析 本部分是本书的核心，旨在教授读者如何系统地分析问题的复杂性并设计高效的解决方案。我们将严格遵循算法分析的标准方法。 算法复杂度分析： 掌握大O表示法、Omega表示法和Theta表示法，学会对算法进行渐进时间复杂度和空间复杂度的精确度量。理解最好情况、最坏情况和平均情况的重要性。 基础排序与搜索算法： 简单排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序。 高效排序： 深入剖析归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的工作原理、递归特性以及它们的稳定性分析。 搜索： 线性搜索与高效的二分查找（Binary Search）的原理与局限性。 高级算法设计范式： 分治法（Divide and Conquer）： 通过经典案例（如汉诺塔问题、快速排序）说明如何将大问题分解为相互独立的小问题。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 介绍贪心选择性质和最优子结构，并通过活动安排问题、最小生成树（Prim's 或 Kruskal's 算法的初步介绍）来展示其实用性。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 这一部分将着重讲解如何识别重叠子问题和最优子结构，并使用备忘录法或表格法构建状态转移方程。经典案例包括背包问题（Knapsack Problem）和最长公共子序列（LCS）。 图论算法进阶： 最短路径问题： 详细讲解迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）单源最短路径的实现，以及贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford Algorithm）处理带负权边的能力。 最小生成树（MST）： 详述Kruskal算法和Prim算法的逻辑与效率对比。 第四部分：计算理论与工程实践的衔接 本部分将把理论知识提升到一个更高的层面，探讨计算的极限，并为读者进入实际工程项目做准备。 计算模型基础： 简要介绍图灵机（Turing Machine）的概念，理解其作为通用计算模型的意义。 P/NP问题初探： 介绍可判定性（Decidability）的概念，并解释P类问题（多项式时间可解）和NP类问题（多项式时间可验证）的区别，对NP完全性问题进行概述，帮助读者理解哪些问题在计算上是“困难的”。 模块化设计与代码质量： 讨论如何通过良好的抽象、恰当的注释和遵循设计模式（如工厂模式、单例模式的适用场景）来编写出健壮且易于维护的代码。 性能优化思维： 强调在没有明确瓶颈时，应避免过度优化。介绍如何使用性能分析工具（Profiler）来定位代码中的热点区域，指导读者将优化精力集中在对整体性能影响最大的部分。 本书的最终目标是使读者能够独立分析一个计算问题，选择最合适的数据结构和算法范式，并能用任何主流编程语言清晰地实现解决方案，而非仅仅停留在软件界面的操作层面。它为深入学习操作系统、编译原理或高级人工智能打下坚实的理论基础。

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我是一个喜欢钻研的电脑爱好者，虽然平时接触电脑比较多，但总觉得自己的知识体系不够系统，很多都是零散的了解。这本书的出现，正好填补了我这方面的空白。它的内容非常系统化，从硬件的基本原理到操作系统的精髓，再到各种常用软件的深度应用，都做了非常详尽的阐述。我尤其欣赏它在讲解一些技术性概念时，能够做到深入浅出，既不失专业性，又能让非技术背景的读者理解。我喜欢它里面关于电脑故障排除的章节，让我觉得以后遇到一些小问题，也能自己动手解决了。这本书给我一种“原来我还可以这样理解”的顿悟感，它让我对电脑的认识更加全面和深刻，也激发了我进一步探索的兴趣。

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这本书的封面就给我一种非常亲切的感觉，那种经典的蓝白配色，再加上“完全自学手册”这几个字，直接点燃了我学习的欲望。我一直想在电脑方面提升一下自己，但又怕太枯燥，这本书的排版和字体都很舒服，读起来一点压力都没有。翻开目录，看到里面的章节划分简直太细致了，从最基础的开关机，到文件管理，再到一些常用的办公软件，感觉把所有我可能会遇到的问题都考虑到了。而且，它还强调“自学”，这对我这种不喜欢被盯着学的人来说太友好了，我可以按照自己的节奏来，遇到不懂的就反复看，书里还配了很多图，我这种视觉型学习者简直是如获至宝。我尤其期待里面的“网络连接与安全”章节，现在网络这么发达，学会保护自己的信息安全真的太重要了。这本书给我的第一印象就是：实用、易懂、全面，让我充满了学习的信心。

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我是一个已经工作多年的白领，虽然每天都在和电脑打交道，但总感觉自己的电脑技能还停留在“够用就成”的阶段，效率不高，很多功能也不太清楚。这本书的出现，简直就是我工作中的一盏明灯。它不仅仅是教你基础操作，更重要的是它提供了很多提高效率的技巧和方法。我特别喜欢它讲解的关于文件管理的逻辑，让我意识到之前的文件整理方式有多么混乱。还有它关于常用办公软件的高级技巧，比如Excel的数据透视表和Word的长文档排版，这些都是我工作中最常用但又觉得很吃力的地方，这本书的讲解让我茅塞顿开。它让我看到，原来电脑还有这么多我不知道的强大功能，可以帮助我更好地完成工作。这本书给我带来的，是一种“原来我还能做得更好”的提升感。

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作为一名刚开始接触电脑的家庭主妇，我一直觉得电脑是个高科技的东西，离我有点遥远。但最近家里的孩子学习需要用到电脑，我也想跟上时代，所以就抱着试试看的心态买了这本书。打开一看，果然没让我失望！书里的例子都非常贴近生活，比如如何使用电脑查找菜谱、如何和远方的亲戚视频聊天，这些内容对我来说特别实用。而且，书里的排版也很清晰，字迹也很大，看起来很舒服。我最喜欢的是它一点点地引导，从最基础的操作开始，比如怎么把U盘插进去、怎么打开一个文件，这些小细节都讲得非常仔细。我希望通过这本书，我能变得更独立，不再依赖别人帮忙处理电脑上的事情，也能更好地帮助孩子学习。这本书让我觉得，学习电脑原来可以这么轻松有趣。

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我一直对数码产品有着浓厚的兴趣，但总感觉自己离“懂电脑”还有一段距离。在网上搜寻了很久，偶然看到了这本书，名字听起来就很高大上，但我更看重它“完全自学”的定位。我试着翻了几页，发现它的语言风格非常接地气，没有那些让人摸不着头脑的专业术语，更像是一位经验丰富的老师在手把手地教你。我最喜欢的是它深入浅出的讲解方式，对于一些看似复杂的操作，它都能拆解成非常简单的步骤，再配上清晰的插图，我感觉即使是完全没有基础的人也能看得懂。我尤其期待里面的“常用软件技巧”部分，我希望能够通过这本书掌握一些提高工作效率的小技巧，比如快捷键的使用、文档的排版优化等等。这本书给我一种“原来电脑可以这么学”的惊喜感，它让我觉得学习电脑不再是一件困难的事情。

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