程序员考试同步辅导-考点串讲.真题详解与强化训练(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

内容介绍
基本信息

书名：	程序员考试同步辅导-考点串讲.真题详解与强化训练(D2版)
作者：	赵美惠//尹静//汪胡青	开本：
YJ：	58	页数：
现价：	见1；CY =CY部	出版时间	2014-06-01
书号：	9787302363750	印刷时间：
出版社：	清华大学出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 精彩导读 目录 D1章  计算机系统基础知识
1.1备考指南
1.1.1考纲要求
1.1.2考点统计
1.1.3命题特点
1.2考点串讲
1.2.1计算机系统的基本组成
1.2.2计算机中数据的表示及运算
1.2.3计算机的基本组成及工作原理
1.2.4指令系统简介
1.3真题详解
综合知识试题
1.4强化训练
1.4.1综合知识试题
1.4.2综合知识试题参考答案

D2章  操作系统基础知识
2.1备考指南
2.1.1考纲要求
2.1.2考点统计
2.1.3命题特点
2.2考点串讲
2.2.1操作系统概述
2.2.2处理机管理
2.2.3存储管理
2.2.4设备管理
2.2.5文件管理
2.2.6作业管理
2.3真题详解
综合知识试题
2.4强化训练
2.4.1综合知识试题
2.4.2综合知识试题参考答案

D3章  数据库基础知识
3.1备考指南
3.1.1考纲要求
3.1.2考点统计
3.1.3命题特点
3.2考点串讲
3.2.1基本概念
3.2.2数据模型
3.2.3数据库管理系统的功能和特征
3.2.4数据库模式
3.2.5关系数据库与关系运算
3.2.6关系数据库SQL语言简介
3.2.7数据库设计
3.3真题详解
综合知识试题
3.4强化训练
3.4.1综合知识试题
3.4.2综合知识试题参考答案

D4章  多媒体基础知识
4.1备考指南
4.1.1考纲要求
4.1.2考点统计
4.1.3命题特点
4.2考点串讲
4.2.1多媒体的基本概念
4.2.2音频
4.2.3图形和图像
4.2.4动画和视频
4.2.5多媒体网络
4.3真题详解
综合知识试题
……
D5章  网络基础知识
D6章  程序设计语言基础知识
D7章  软件工程基础知识
D8章  数据结构与算法
D9章  标准化和知识产权
D10章  安全性基础知识
D11章  C语言程序设计
D12章  C++程序设计
D13章  Java程序设计
D14章  计算机专业英语
D15章  计算机应用基础知识
D16章  考前模拟卷

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《精通算法的艺术：从基础到高级的实战指南》 内容简介 本书旨在为有志于在程序设计领域深耕的读者提供一套系统、深入且极具实践指导意义的学习路径。它并非聚焦于某个特定考试的应试技巧，而是致力于构建读者坚实的算法理论基础，并在此基础上，引导读者掌握各类核心算法的设计思想、实现方法及其在实际问题中的应用。全书围绕“理解、掌握、应用”这一核心理念展开，力求让读者不仅知其然，更能知其所以然，最终成为能够独立解决复杂计算问题的优秀程序员。 第一部分：算法的基石——思维与工具 在进入具体算法的世界之前，本书首先将带领读者回顾并巩固那些支撑起一切算法理论的基石。这包括： 数据结构： 深入剖析数组、链表、栈、队列、哈希表、树（二叉树、平衡二叉树、B树等）以及图等基本数据结构的内部构造、特性、操作复杂度及适用场景。我们将不仅仅停留在定义层面，而是通过大量图示和代码示例，展示它们如何组织数据，如何影响算法的效率。重点会放在如何根据具体问题选择最合适的数据结构，以优化存储和访问。 数学与逻辑： 算法的分析离不开严谨的数学工具。本书将梳理和介绍在算法分析中常用的数学概念，如求和、递推关系、概率论基础、离散数学中的图论、集合论等。我们将学习如何使用大 O 符号、Ω 符号、Θ 符号来描述算法的时间复杂度和空间复杂度，理解它们背后的含义，以及如何进行渐进分析。同时，逻辑思维能力的培养也是重中之重，我们将探讨如何将实际问题抽象为逻辑模型，并转化为算法。 算法设计范式： 在介绍具体算法之前，我们会先了解几种通用的算法设计思想。这包括： 分治法（Divide and Conquer）： 讲解如何将大问题分解为小问题，分别解决后再合并，例如快速排序、归并排序。 动态规划（Dynamic Programming）： 阐述如何通过保存子问题的解来避免重复计算，从而高效地解决具有重叠子问题和最优子结构的问题，如背包问题、最长公共子序列。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 介绍在每一步选择局部最优解，以期达到全局最优的策略，例如活动选择问题、霍夫曼编码。 回溯法（Backtracking）与分支限界法（Branch and Bound）： 探讨如何通过系统地搜索解空间，剪枝无效分支来找到最优解或所有解，例如 N 皇后问题、数独求解。 第二部分：核心算法的深度解析与实践 这一部分将系统地讲解各类经典算法，不仅会深入剖析其原理，更会结合大量的实战代码，让读者掌握从理论到实践的转化。 排序算法： 除了基础的冒泡排序、插入排序、选择排序，本书将重点讲解性能更优的快速排序、归并排序、堆排序。我们会深入分析它们的时空复杂度，理解它们在不同数据规模和分布下的表现，并探讨如何通过随机化、三路快排等优化手段提升性能。 查找算法： 除了线性查找，二分查找及其变种将是重点。我们还将介绍基于哈希表的查找，以及在树结构中的查找，如二叉搜索树、AVL树、红黑树的查找原理和性能。 图算法： 图是描述关系网络的强大工具，本书将花费大量篇幅介绍图的遍历（DFS、BFS），最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall），最小生成树算法（Prim、Kruskal），以及拓扑排序等。我们将通过实际案例，如社交网络分析、导航系统、网络路由，来展示图算法的魅力。 字符串算法： 字符串是数据处理中最常见的数据类型之一。我们将学习 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、Boyer-Moore 算法等高效的字符串匹配技术，以及后缀树、后缀数组等用于复杂字符串匹配和分析的工具。 数论与几何算法： 针对一些特定领域的需求，本书还将介绍一些基础的数论算法，如素数判定、最大公约数、模运算等，以及一些简单的计算几何算法，如点线关系、凸包等。 高级算法主题： 随着读者基础的巩固，我们将进一步探讨一些更高级的算法话题，如： 网络流（Network Flow）： 包括最大流、最小割等问题，以及 Ford-Fulkerson、Edmonds-Karp 等算法。 NP 完全性理论： 介绍 NP-hard 和 NP-complete 的概念，理解某些问题的计算复杂度上限，以及近似算法和启发式算法的作用。 随机化算法（Randomized Algorithms）： 探讨如何利用随机性来设计高效算法，例如 Monte Carlo 算法、Las Vegas 算法。 并行与分布式算法： 简要介绍如何设计和分析在多核处理器或分布式系统上运行的算法。 第三部分：问题解决与工程实践 理论知识的掌握最终是为了解决实际问题。本部分将聚焦于如何运用所学算法来应对各种挑战。 算法分析与优化： 学习如何对已有算法进行性能分析，找出瓶颈，并提出有效的优化方案。这包括代码层面的优化（如减少冗余计算、改进数据访问模式）和算法层面的改进（如更换更适合的算法或数据结构）。 算法应用场景剖析： 通过大量精选的实际案例，展示算法在不同领域的应用，例如： 数据挖掘与机器学习： 决策树、聚类算法、推荐系统中的协同过滤算法。 计算机图形学： 渲染算法、碰撞检测算法。 操作系统： 进程调度算法、内存管理算法。 数据库： 查询优化算法、索引算法。 编译器： 语法分析、代码优化。 面试与竞赛真题解析（非特定考试）： 本部分将选取一些具有代表性的、广泛用于技术面试和编程竞赛的典型问题，进行深入的剖析。我们将展示如何从问题描述出发，分析其本质，选择合适的数据结构和算法，并逐步推导出最优解。这并非为了“押题”，而是为了培养读者独立解决问题的能力，以及应对各类算法挑战的信心。解析将侧重于解题思路的形成、不同方案的权衡以及代码实现的细节。 构建高效的代码： 除了算法本身，代码的可读性、可维护性和效率同样重要。本书将贯穿始终地强调编写清晰、模块化、易于理解和调试的代码风格，并提供关于如何利用语言特性和标准库来提升代码质量的建议。 学习方法与目标 本书鼓励读者在阅读过程中，积极动手实践。每一章节都配有精心设计的编程练习题，涵盖了从基础应用到复杂变种的各种情况。读者可以通过自行编码、运行、调试，来加深对算法的理解。此外，我们还建议读者： 思考题： 鼓励读者思考算法的局限性、潜在的改进方向以及与其他算法的联系。 代码重构： 尝试对书中的示例代码进行优化和重构，探索不同的实现方式。 阅读经典论文： 对于有深入研究兴趣的读者，我们将推荐一些重要的算法研究论文，引导其接触更前沿的理论。 通过系统学习本书，读者将能够： 扎实掌握核心数据结构与算法原理。 熟练运用多种算法设计范式解决问题。 具备独立分析和优化算法的能力。 将算法知识有效地应用于实际工程开发中。 自信地应对各类技术面试和编程挑战。 本书的目标是为您铺就一条通往“算法精通”的康庄大道，让您在日益激烈的技术竞争中，拥有核心的竞争力。