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基本信息

书名:病理学(附自学考试大纲)

原价：28.00元

作者：

出版社：北京大学医学出版社

出版日期：2008-09-01

ISBN：9787811160970

字数：

页码：290

版次：1

装帧：平装

开本：16

商品重量：0.458kg

编辑推荐

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《病理学》由北京大学医学出版社出版。

内容提要

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《病理学》虽然沿用了“教材”这个概念，但它与那种仅供教师讲、学生听，教师不讲、学生不懂，以“教”为中心的教科书相比，已经在内容安排、形式体例、行文风格等方面都大不相同了。希望读者对此有所了解，以便从一开始就树立起依靠自己学习的坚定信念，不断探索适合自己的学习方法，充分利用已有的知识基础和实际工作经验，最大限度地发挥自己的潜能，达到学习的目标。

目录

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第一章 绪论
第一节 病理学的研究任务
第二节 病理学的研究对象和应用材料
第三节 病理学的研究方法
第四节 病理学的简要发展历史
第五节 病理学的教学任务

第二章 细胞和组织的损伤与修复
第一节 组织和细胞的损伤
第二节 损伤的修复

第三章 血液和体液循环障碍
第一节 局部循环血量的变化
第二节 出血
第三节 血栓形成
第四节 栓塞
第五节 梗死
第六节 水肿

第四章 炎症
第一节 炎症的概述
第二节 急性炎症
第三节 慢性炎症

第五章 肿瘤
第一节 肿瘤的概念和特征
第二节 肿瘤对机体的影响
第三节 良性肿瘤和恶性肿瘤的区别
第四节 肿瘤的命名和分类
第五节 癌前病变和原位癌
第六节 肿瘤的病理检查方法和意义
第七节 肿瘤的病因学与发病学
第八节 常见肿瘤

第六章 心血管系统疾病
第一节 风湿病
第二节 细菌性心内膜炎
第三节 心辦膜病
第四节 高血压病
第五节 动脉粥样硬化
第六节 冠状动脉粥样硬化
第七节 心肌炎

第七章 呼吸系统疾病
第一节 呼吸系统正常结构和功能，
第二节 上呼吸道疾病
第三节 气管支气管或下呼吸道疾病
第四节 肺炎
第五节 职业性肺疾病
第六节 肺动脉高压症及肺源性心脏病
第七节 肺肿瘤

第八章 消化系统疾病
第一节 慢性胃炎
第二节 溃疡病
第三节 病毒性肝炎
第四节 肝硬化
第五节 胰腺炎
第六节 胆囊炎与胆石症
第七节 消化系统常见肿瘤

第九章 泌尿系统疾病
第一节 概论
第二节 肾小球肾炎
第三节 肾小管疾病
第四节 肾间质疾病
第五节 泌尿系统常见肿瘤

第十章 淋巴和造血系统疾病
第一节 淋巴结反应性增生
第二节 恶性淋巴瘤
第三节 白血病
第四节 恶性组织细胞增生症

第十一章 男性生殖系统疾病
第一节 前列腺疾病
第二节 睾丸疾病

第十二章 女性生殖系统疾病
第一节 外阴疾病+
第二节子宫颈疾病
第三节 子宫体疾病
第四节 胎盘绒毛疾病
第五节 卵巢肿瘤
第六节 乳腺疾病

第十三章 内分泌系统疾病
第一节 甲状腺疾病
第二节 肾上腺疾病
第三节 胰岛疾病

第十四章 传染病、寄生虫病和地方病
第一节 传染病
第二节 寄生虫病
第三节 地方病
后记
病理学课程自学考试大纲出版前言
目录
Ⅰ 课程性质与设置目的要求
Ⅱ 考试内容与考核目标(考核知识点、考核要求)
Ⅲ 有关说明与实施要求
附录 试题类型举例
后记

作者介绍

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文摘

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插图：


第四节 病理学的简要发展历史
近代病理学是从18世纪发展起来的，是建立在解剖学基础上的。通过尸体解剖，主要是肉眼描述各器官异常，证明疾病和器官异常的关系。这是病理学的器官病理学发展阶段。19世纪，随着显微镜和染料的出现和应用，有可能观察到细胞的结构和功能的异常。认识到细胞的变化和机能障碍是疾病的基础.建立了形态学改变和疾病过程和临床表现的关系。这是病理学的大发展阶段，即细胞病理学阶段。病理学的发展有赖于相关学科的进步和推动。引进生理学的理论和实验，发展实验性研究。注重机能和代谢异常，出现了病理学的病理生理学研究方向。把细胞生物学、免疫学、遗传学渗透到疾病的研究领域，使病理学建立在更为广阔的生物学基础上，特别针对基本病理过程的研究，涌现出病理生物学方向。分子病理学是2。世纪后期开展起来的。致力于把基因型分析用于疾病的诊断，在基因水平上阐明疾病的发生、发展规律和发病机制。把2。世纪来所完成的基因图，看作为人类的第二代解剖图，医学界正在此基础上展开对21世纪疾病认识的新描述。
第五节 病理学的教学任务
在教学内容上，病理学有总论和各论区分。总论部分是讲授一般病理过程，包括细胞和组织损伤与修复、血液和体液循环障碍、炎症和肿瘤等，属于疾病的基本过程；各论部分是按系统以疾病为单位，讲授该病的病理变化、病理和临床联系、病因以及发病机制。总论和各论是互相紧密联系的。
（吴秉铨）

序言

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21世纪是一个变幻莫测的世纪，是一个催人奋进的时代。科学技术飞速发展，知识更替日新月异。希望、困惑、机遇、挑战、随时随地都有可能出现在每一个社会成员的生活之中。抓住机遇，寻求发展，迎接挑战，适应变化的制胜法宝就是学习——依靠自己学习，终身学习。
作为我国高等教育组成部分的自学考虑，其职责就是在高等教育这个水平上倡导自学、鼓励自学，为每一个自学者铺就成才之路。组织编写供读者学习的教材就是履行这个职责的重要环节。毫无疑问，这种教材应当适合自学者增强创新意识、培养实践能力、形成自学能力，也有利于学习者学以致用，解决实际工作中所遇到的问题。具有如此特点的书，我们虽然沿用了“教材”这个概念，但它与那种仅供教师讲、学生听，教师不讲、学生不懂，以“教”为中心的教科书相比，已经在内容安排、形式体例、行文风格等方面都大不相同了。希望读者对此有所了解，以便从一开始就树立起依靠自己学习的坚定信念，不断探索适合自己的学习方法，充分利用已有的知识基础和实际工作经验，最大限度地发挥自己的潜能，达到学习的目标。
祝每一位读者自学成功。
本教材由全国考委医药学类专业委员会遴选作者、安排编写、组织审稿，保证了医药学类自考教材的质量。
欢迎读者提出意见和建议。
全国高等教育自学考试指导委员会
2006年4月

《数据结构与算法：Pythonic之道》 核心内容概览： 本书旨在为读者提供一个深入且实用的数据结构与算法学习体验。不同于许多枯燥乏味的理论讲解，我们致力于通过Python这一现代、易读且功能强大的编程语言，将抽象的数据结构和复杂的算法转化为生动、可操作的代码。本书强调“Pythonic”的编程风格，鼓励读者利用Python的特性来更优雅、高效地实现数据结构与算法，从而提升解决问题的能力和代码的健壮性。 目标读者： 初学者： 对计算机科学基础知识感兴趣，希望系统学习数据结构与算法，为后续深入学习打下坚实基础的学生。 有一定编程经验的开发者： 想要巩固和深化对数据结构与算法的理解，提升代码效率和解决复杂问题的能力的程序员。 准备技术面试者： 数据结构与算法是绝大多数技术面试的重中之重，本书将提供全面且贴合实际的准备材料。 任何希望提升逻辑思维和问题解决能力的学习者： 数据结构与算法的学习过程本身就是一种思维训练，有助于培养严谨的逻辑和分析能力。 本书特色与价值： 1. Pythonic的视角： 放弃了C语言等一些传统语言的繁琐细节，充分利用Python的语法糖、内置数据类型和丰富的库，以一种更加直观和高效的方式来讲解数据结构与算法。例如，使用列表、字典、集合等Python原生数据结构来模拟各种抽象数据类型，使用生成器、装饰器等特性来优化算法实现。 2. 理论与实践的深度融合： 每一章节都以清晰的概念讲解为开端，深入剖析数据结构的设计思想、算法的运作原理，并通过大量精心设计的Python代码示例来加以说明。读者不仅能理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。 3. 循序渐进的难度设计： 内容从最基础的线性数据结构（如数组、链表）开始，逐步深入到非线性结构（如树、图），再到各种经典的算法（如排序、搜索、图算法、动态规划等）。难度曲线平缓，确保读者能够逐步建立起完整的知识体系。 4. 丰富的算法分析： 对于每种数据结构和算法，本书都提供了详尽的性能分析，包括时间复杂度和空间复杂度。通过理解这些分析，读者能够更好地评估算法的效率，并在实际应用中做出明智的选择。 5. 真实世界应用场景的模拟： 书中穿插了大量与实际应用场景相关的案例，例如使用哈希表实现缓存、使用优先队列优化任务调度、使用图算法进行社交网络分析等。这有助于读者理解数据结构与算法的实际价值，并激发解决实际问题的灵感。 6. 鼓励主动思考与探索： 每章末尾都附带了具有挑战性的练习题，鼓励读者动手实践，巩固所学知识，并在此过程中培养独立解决问题的能力。部分难题还提供了思考方向和解题思路，引导读者探索更优的解决方案。 7. 代码的清晰性与可读性： 严格遵循Python编码规范，力求代码简洁、易懂、注释清晰，方便读者阅读、理解和复用。 内容章节概览（详述）： 第一部分：基础数据结构与算法 第1章：算法导论与复杂度分析 引言： 什么是算法？算法的重要性？ 算法设计的基本思想： 分治、递归、迭代。 复杂度分析基础： 时间复杂度（O, Ω, Θ），空间复杂度。 常用复杂度类别： O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2) 等的直观理解与计算方法。 Python中的性能考量： 循环、函数调用、数据结构操作的隐藏成本。 案例分析： 简单算法的复杂度分析演示。 第2章：线性数据结构——数组与列表 动态数组： Python `list` 的底层实现机制，动态扩容的策略与性能影响。 数组操作： 插入、删除、查找、遍历及其复杂度。 二维数组与矩阵： 存储与基本操作。 高阶用法： 列表推导式、切片、 `enumerate` 等Pythonic技巧。 应用场景： 缓存、查找表、数据存储等。 练习： 实现一个动态数组，处理矩阵运算。 第3章：线性数据结构——链表 单向链表： 节点结构，头节点、尾节点，遍历、插入（头插、尾插、中间插入）、删除、查找。 双向链表： 节点结构，增加反向指针的优势与劣势。 循环链表： 特殊应用场景。 链表与数组的比较： 性能对比，适用场景分析。 Pythonic实现： 使用类和对象构建链表，利用 `__iter__` 等魔法方法。 应用场景： 内存管理、任务队列、LRU缓存等。 练习： 反转链表，检测链表是否有环，删除链表中重复节点。 第4章：线性数据结构——栈与队列 栈（Stack）： LIFO（后进先出）原则，基本操作（push, pop, peek）。 栈的实现： 基于列表、链表。 栈的应用： 函数调用栈、表达式求值、括号匹配。 队列（Queue）： FIFO（先进先出）原则，基本操作（enqueue, dequeue, peek）。 队列的实现： 基于列表（效率问题）、 `collections.deque`。 双端队列（Deque）： 灵活的双端操作。 应用场景： 任务调度、广度优先搜索（BFS）。 练习： 实现括号匹配检验器，模拟简单的任务调度系统。 第二部分：非线性数据结构与高级算法 第5章：非线性数据结构——集合与字典（哈希表） 集合（Set）： 无序、不重复元素，基于哈希表实现。 集合操作： 并集、交集、差集、对称差集，成员资格测试。 字典（Dictionary）： 键值对存储，键的唯一性，基于哈希表实现。 哈希函数与冲突解决： 链地址法、开放寻址法（概念性介绍）。 Python `dict` 的优化： 动态扩容、渐进式重哈希。 应用场景： 查找、计数、去重、缓存、数据库索引。 练习： 实现一个简单的词频统计工具，找出数组中出现次数大于n/k的元素。 第6章：树结构——基本概念与二叉树 树的基本术语： 节点、边、根节点、父节点、子节点、叶节点、深度、高度。 二叉树： 定义，满二叉树，完全二叉树。 二叉树的遍历： 前序遍历、中序遍历、后序遍历（递归与迭代实现）。 二叉搜索树（BST）： 定义，查找、插入、删除操作的实现与复杂度。 平衡二叉搜索树（概念）： AVL树、红黑树（简要介绍其重要性）。 Pythonic实现： 使用类构建二叉树节点，实现遍历和BST操作。 应用场景： 文件系统、组织结构、数据库索引（B树/B+树的雏形）。 练习： 实现二叉树的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），验证BST的性质。 第7章：树结构——堆与优先队列 堆（Heap）： 堆序性（最小堆、最大堆），完全二叉树的结构。 堆的构建： `heapify` 操作，从数组构建堆。 堆的基本操作： 插入（ `push` ）、删除（ `pop` ）、获取最大/最小值。 优先队列（Priority Queue）： 基于堆的实现，操作与复杂度。 Python `heapq` 模块： 快速实现堆操作。 应用场景： 任务调度、事件驱动模拟、图算法（Dijkstra, Prim）。 练习： 实现Top-K问题，使用优先队列处理任务。 第8章：图结构与算法 图的基本概念： 顶点、边、有向图、无向图、加权图、连通分量。 图的表示： 邻接矩阵、邻接表（Pythonic实现：字典嵌套列表/集合）。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的详细实现与应用。 最短路径算法： Dijkstra算法（单源最短路径，非负权）。 Bellman-Ford算法（单源最短路径，可处理负权）。 Floyd-Warshall算法（所有对最短路径）。 最小生成树算法： Prim算法。 Kruskal算法。 拓扑排序： 针对有向无环图（DAG）。 应用场景： 导航系统、社交网络分析、网络路由、依赖关系分析。 练习： 实现迷宫求解，查找社交网络中的连通组件。 第三部分：经典算法与高级主题 第9章：排序算法 基本排序： 冒泡排序（Bubble Sort）。 选择排序（Selection Sort）。 插入排序（Insertion Sort）。 （分析其O(n^2)复杂度）。 高效排序： 归并排序（Merge Sort）：分治策略，稳定性。 快速排序（Quick Sort）：分治策略，随机化，最佳、最坏、平均情况。 堆排序（Heap Sort）。 特定场景排序： 计数排序（Counting Sort）。 基数排序（Radix Sort）。 排序算法的稳定性与自适应性。 Python内置 `sort()` 与 `sorted()` 的实现原理（Timsort）。 应用场景： 数据处理、数据库索引、文件排序。 练习： 实现各种排序算法，比较它们的性能。 第10章：搜索算法 线性搜索（Linear Search）： O(n) 复杂度。 二分搜索（Binary Search）： 基于有序数组，O(log n) 复杂度，递归与迭代实现。 插值查找、斐波那契查找（可选）。 应用场景： 查找有序数据、二分查找树的查找。 练习： 在旋转有序数组中查找元素。 第11章：回溯与分支限界 回溯法（Backtracking）： 探索所有可能的解，用剪枝函数避免不必要的搜索。 经典问题： N皇后问题、数独求解、组合总和。 分支限界法（Branch and Bound）： 优化回溯，利用界定函数进行剪枝。 Pythonic实现： 递归的优雅运用，状态空间的建模。 应用场景： 组合优化问题、游戏AI。 练习： 解决N皇后问题，找出所有可能的排列组合。 第12章：动态规划（Dynamic Programming） 核心思想： 最优子结构、重叠子问题。 两种实现方式： 自顶向下（带备忘录的递归）与自底向上（迭代）。 经典问题： 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）。 编辑距离。 爬楼梯问题。 状态转移方程的设计。 Pythonic实现： 装饰器 `@lru_cache` 的应用。 应用场景： 算法优化、金融建模、生物信息学。 练习： 解决硬币找零问题，计算最长递增子序列。 第四部分：附录与拓展 附录A：Pythonic技巧回顾与数据结构库 `collections` 模块： `deque`, `namedtuple`, `Counter`, `defaultdict`。 `itertools` 模块：高效的迭代器工具。 `functools` 模块： `lru_cache`, `partial`。 附录B：常见算法复杂度速查表 附录C：进一步学习的方向 结语： 《数据结构与算法：Pythonic之道》不仅是一本技术书籍，更是一扇通往计算思维殿堂的大门。通过掌握这些核心概念和实现技巧，读者将能够以更清晰、更高效的方式解决复杂的编程问题，为未来的软件开发之路奠定坚实的基础。让我们一起踏上这段精彩的算法探索之旅！