程序員考試同步輔導-考點串講.真題詳解與強化訓練(第2版) 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

內容介紹
基本信息

書名：	程序員考試同步輔導-考點串講.真題詳解與強化訓練(D2版)
作者：	趙美惠//尹靜//汪鬍青	開本：
YJ：	58	頁數：
現價：	見1；CY =CY部	齣版時間	2014-06-01
書號：	9787302363750	印刷時間：
齣版社：	清華大學齣版社	版次：
商品類型：	正版圖書	印次：

內容提要 作者簡介 精彩導讀 目錄 D1章  計算機係統基礎知識
1.1備考指南
1.1.1考綱要求
1.1.2考點統計
1.1.3命題特點
1.2考點串講
1.2.1計算機係統的基本組成
1.2.2計算機中數據的錶示及運算
1.2.3計算機的基本組成及工作原理
1.2.4指令係統簡介
1.3真題詳解
綜閤知識試題
1.4強化訓練
1.4.1綜閤知識試題
1.4.2綜閤知識試題參考答案

D2章  操作係統基礎知識
2.1備考指南
2.1.1考綱要求
2.1.2考點統計
2.1.3命題特點
2.2考點串講
2.2.1操作係統概述
2.2.2處理機管理
2.2.3存儲管理
2.2.4設備管理
2.2.5文件管理
2.2.6作業管理
2.3真題詳解
綜閤知識試題
2.4強化訓練
2.4.1綜閤知識試題
2.4.2綜閤知識試題參考答案

D3章  數據庫基礎知識
3.1備考指南
3.1.1考綱要求
3.1.2考點統計
3.1.3命題特點
3.2考點串講
3.2.1基本概念
3.2.2數據模型
3.2.3數據庫管理係統的功能和特徵
3.2.4數據庫模式
3.2.5關係數據庫與關係運算
3.2.6關係數據庫SQL語言簡介
3.2.7數據庫設計
3.3真題詳解
綜閤知識試題
3.4強化訓練
3.4.1綜閤知識試題
3.4.2綜閤知識試題參考答案

D4章  多媒體基礎知識
4.1備考指南
4.1.1考綱要求
4.1.2考點統計
4.1.3命題特點
4.2考點串講
4.2.1多媒體的基本概念
4.2.2音頻
4.2.3圖形和圖像
4.2.4動畫和視頻
4.2.5多媒體網絡
4.3真題詳解
綜閤知識試題
……
D5章  網絡基礎知識
D6章  程序設計語言基礎知識
D7章  軟件工程基礎知識
D8章  數據結構與算法
D9章  標準化和知識産權
D10章  安全性基礎知識
D11章  C語言程序設計
D12章  C++程序設計
D13章  Java程序設計
D14章  計算機專業英語
D15章  計算機應用基礎知識
D16章  考前模擬捲

暫時沒有目錄，請見諒！

《精通算法的藝術：從基礎到高級的實戰指南》 內容簡介 本書旨在為有誌於在程序設計領域深耕的讀者提供一套係統、深入且極具實踐指導意義的學習路徑。它並非聚焦於某個特定考試的應試技巧，而是緻力於構建讀者堅實的算法理論基礎，並在此基礎上，引導讀者掌握各類核心算法的設計思想、實現方法及其在實際問題中的應用。全書圍繞“理解、掌握、應用”這一核心理念展開，力求讓讀者不僅知其然，更能知其所以然，最終成為能夠獨立解決復雜計算問題的優秀程序員。 第一部分：算法的基石——思維與工具 在進入具體算法的世界之前，本書首先將帶領讀者迴顧並鞏固那些支撐起一切算法理論的基石。這包括： 數據結構： 深入剖析數組、鏈錶、棧、隊列、哈希錶、樹（二叉樹、平衡二叉樹、B樹等）以及圖等基本數據結構的內部構造、特性、操作復雜度及適用場景。我們將不僅僅停留在定義層麵，而是通過大量圖示和代碼示例，展示它們如何組織數據，如何影響算法的效率。重點會放在如何根據具體問題選擇最閤適的數據結構，以優化存儲和訪問。 數學與邏輯： 算法的分析離不開嚴謹的數學工具。本書將梳理和介紹在算法分析中常用的數學概念，如求和、遞推關係、概率論基礎、離散數學中的圖論、集閤論等。我們將學習如何使用大 O 符號、Ω 符號、Θ 符號來描述算法的時間復雜度和空間復雜度，理解它們背後的含義，以及如何進行漸進分析。同時，邏輯思維能力的培養也是重中之重，我們將探討如何將實際問題抽象為邏輯模型，並轉化為算法。 算法設計範式： 在介紹具體算法之前，我們會先瞭解幾種通用的算法設計思想。這包括： 分治法（Divide and Conquer）： 講解如何將大問題分解為小問題，分彆解決後再閤並，例如快速排序、歸並排序。 動態規劃（Dynamic Programming）： 闡述如何通過保存子問題的解來避免重復計算，從而高效地解決具有重疊子問題和最優子結構的問題，如背包問題、最長公共子序列。 貪心算法（Greedy Algorithms）： 介紹在每一步選擇局部最優解，以期達到全局最優的策略，例如活動選擇問題、霍夫曼編碼。 迴溯法（Backtracking）與分支限界法（Branch and Bound）： 探討如何通過係統地搜索解空間，剪枝無效分支來找到最優解或所有解，例如 N 皇後問題、數獨求解。 第二部分：核心算法的深度解析與實踐 這一部分將係統地講解各類經典算法，不僅會深入剖析其原理，更會結閤大量的實戰代碼，讓讀者掌握從理論到實踐的轉化。 排序算法： 除瞭基礎的冒泡排序、插入排序、選擇排序，本書將重點講解性能更優的快速排序、歸並排序、堆排序。我們會深入分析它們的時空復雜度，理解它們在不同數據規模和分布下的錶現，並探討如何通過隨機化、三路快排等優化手段提升性能。 查找算法： 除瞭綫性查找，二分查找及其變種將是重點。我們還將介紹基於哈希錶的查找，以及在樹結構中的查找，如二叉搜索樹、AVL樹、紅黑樹的查找原理和性能。 圖算法： 圖是描述關係網絡的強大工具，本書將花費大量篇幅介紹圖的遍曆（DFS、BFS），最短路徑算法（Dijkstra、Floyd-Warshall），最小生成樹算法（Prim、Kruskal），以及拓撲排序等。我們將通過實際案例，如社交網絡分析、導航係統、網絡路由，來展示圖算法的魅力。 字符串算法： 字符串是數據處理中最常見的數據類型之一。我們將學習 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、Boyer-Moore 算法等高效的字符串匹配技術，以及後綴樹、後綴數組等用於復雜字符串匹配和分析的工具。 數論與幾何算法： 針對一些特定領域的需求，本書還將介紹一些基礎的數論算法，如素數判定、最大公約數、模運算等，以及一些簡單的計算幾何算法，如點綫關係、凸包等。 高級算法主題： 隨著讀者基礎的鞏固，我們將進一步探討一些更高級的算法話題，如： 網絡流（Network Flow）： 包括最大流、最小割等問題，以及 Ford-Fulkerson、Edmonds-Karp 等算法。 NP 完全性理論： 介紹 NP-hard 和 NP-complete 的概念，理解某些問題的計算復雜度上限，以及近似算法和啓發式算法的作用。 隨機化算法（Randomized Algorithms）： 探討如何利用隨機性來設計高效算法，例如 Monte Carlo 算法、Las Vegas 算法。 並行與分布式算法： 簡要介紹如何設計和分析在多核處理器或分布式係統上運行的算法。 第三部分：問題解決與工程實踐 理論知識的掌握最終是為瞭解決實際問題。本部分將聚焦於如何運用所學算法來應對各種挑戰。 算法分析與優化： 學習如何對已有算法進行性能分析，找齣瓶頸，並提齣有效的優化方案。這包括代碼層麵的優化（如減少冗餘計算、改進數據訪問模式）和算法層麵的改進（如更換更適閤的算法或數據結構）。 算法應用場景剖析： 通過大量精選的實際案例，展示算法在不同領域的應用，例如： 數據挖掘與機器學習： 決策樹、聚類算法、推薦係統中的協同過濾算法。 計算機圖形學： 渲染算法、碰撞檢測算法。 操作係統： 進程調度算法、內存管理算法。 數據庫： 查詢優化算法、索引算法。 編譯器： 語法分析、代碼優化。 麵試與競賽真題解析（非特定考試）： 本部分將選取一些具有代錶性的、廣泛用於技術麵試和編程競賽的典型問題，進行深入的剖析。我們將展示如何從問題描述齣發，分析其本質，選擇閤適的數據結構和算法，並逐步推導齣最優解。這並非為瞭“押題”，而是為瞭培養讀者獨立解決問題的能力，以及應對各類算法挑戰的信心。解析將側重於解題思路的形成、不同方案的權衡以及代碼實現的細節。 構建高效的代碼： 除瞭算法本身，代碼的可讀性、可維護性和效率同樣重要。本書將貫穿始終地強調編寫清晰、模塊化、易於理解和調試的代碼風格，並提供關於如何利用語言特性和標準庫來提升代碼質量的建議。 學習方法與目標 本書鼓勵讀者在閱讀過程中，積極動手實踐。每一章節都配有精心設計的編程練習題，涵蓋瞭從基礎應用到復雜變種的各種情況。讀者可以通過自行編碼、運行、調試，來加深對算法的理解。此外，我們還建議讀者： 思考題： 鼓勵讀者思考算法的局限性、潛在的改進方嚮以及與其他算法的聯係。 代碼重構： 嘗試對書中的示例代碼進行優化和重構，探索不同的實現方式。 閱讀經典論文： 對於有深入研究興趣的讀者，我們將推薦一些重要的算法研究論文，引導其接觸更前沿的理論。 通過係統學習本書，讀者將能夠： 紮實掌握核心數據結構與算法原理。 熟練運用多種算法設計範式解決問題。 具備獨立分析和優化算法的能力。 將算法知識有效地應用於實際工程開發中。 自信地應對各類技術麵試和編程挑戰。 本書的目標是為您鋪就一條通往“算法精通”的康莊大道，讓您在日益激烈的技術競爭中，擁有核心的競爭力。