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全国计算机专业技术资格考试办公室 著

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• 软件
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• 2018
• 教材
• 编程

店铺： 启东新华书店图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302495260

商品编码：29648738435

包装：平装-胶订

开本：32

出版时间：2018-04-01

页数：43

字数：35000

内容介绍
本书是全国计算机专业技术资格考试办公室组织编写的程序员考试大纲，本书除大纲内容外，还包括了人力资源和社会保障部、工业和信息化部的有关文件以及考试简介。 　　程序员考试大纲是针对本考试的计算机软件初级资格制定的。通过本考试的考生，可被用人单位择优聘任为助理工程师。

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全国计算机技术与软件专业资格（水平）考试由人力资源和社会保障部、工业和信息化部领导组织实施的*职业资格考试；软考考试既是职业资格考试，又是职称资格考试；报考任何级别不需要学历、资历条件；程序员考试大纲由全国计算机专业技术资格考试办公室编写；程序员考试大纲针对本考试的初级资格制定。程序员考试实现中日、中韩互认通过数据库系统工程师考试的考生可以获得由人力资源和社会保障部、工业和信息化部认可的职业资格证书，本考试为中级资格认证。  暂时没有目录，请见谅！

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《精通数据结构与算法：为高效编程打下坚实基础》 前言 在飞速发展的软件开发领域，算法和数据结构始终是核心的基石。它们不仅是衡量一位程序员技术功底的重要标尺，更是解决复杂问题、优化程序性能、构建可扩展系统的关键所在。无论您是初入代码殿堂的新手，还是经验丰富的资深工程师，深入理解并熟练掌握数据结构与算法，都将极大地提升您的编程能力和职业竞争力。 本书旨在为您构建一个全面、系统且深入的数据结构与算法知识体系。我们不回避理论的深度，但更注重实践的指导。通过清晰的讲解、丰富的示例和精心设计的练习，我们希望帮助您真正“理解”而不是仅仅“记忆”各种算法和数据结构的设计思想、实现细节及其适用场景。本书的目标是让您能够自信地分析问题，设计出高效的解决方案，并在实际开发中灵活运用这些强大的工具。 第一部分：数据结构——组织信息的智慧 数据结构是组织、管理和存储数据的方式，它直接影响到程序的效率和可维护性。本部分将带您系统地探索各种经典数据结构的奥秘。 第一章：数组与链表——序列数据的两种形态 数组（Array）： 核心概念：连续内存空间，通过索引快速访问元素。 类型：一维数组、多维数组。 基本操作：插入、删除、查找、遍历。 优缺点分析：访问速度快，但插入删除效率低，空间固定。 应用场景：查找表、矩阵表示、缓冲区等。 动态数组：如 C++ 的 `std::vector` 和 Java 的 `ArrayList`，如何实现动态扩容，以及其内部机制。 链表（Linked List）： 核心概念：非连续内存空间，通过指针连接节点。 类型：单向链表、双向链表、循环链表。 基本操作：插入、删除、查找、遍历。 优缺点分析：插入删除效率高，空间灵活，但访问效率较低。 应用场景：实现栈、队列、管理动态分配的内存块等。 与数组的对比：在不同场景下选择哪种数据结构的考量因素。 第二章：栈与队列——遵循特定顺序的抽象 栈（Stack）： 核心概念：后进先出（LIFO - Last In, First Out）。 基本操作：`push`（入栈）、`pop`（出栈）、`peek`（查看栈顶元素）。 实现方式：可以使用数组或链表实现。 实际应用：函数调用栈（递归的本质）、表达式求值（中缀转后缀）、括号匹配校验。 队列（Queue）： 核心概念：先进先出（FIFO - First In, First Out）。 基本操作：`enqueue`（入队）、`dequeue`（出队）、`front`（查看队首元素）。 实现方式：可以使用数组（循环队列）或链表实现。 实际应用：任务调度、消息队列、广度优先搜索（BFS）。 特殊队列：双端队列（Deque）。 第三章：哈希表——快速查找的秘密武器 核心概念：通过哈希函数将键映射到存储位置，实现近乎 O(1) 的查找。 哈希函数：设计原则、常见哈希函数介绍（如除法散列法、乘法散列法）。 冲突处理： 链地址法（Chaining）：在哈希桶中存储链表。 开放地址法（Open Addressing）：线性探测、二次探测、双重散列。 装载因子（Load Factor）：影响哈希表性能的关键指标。 优缺点分析：查找、插入、删除效率极高，但需要额外的空间，哈希函数的设计至关重要。 实际应用：字典、缓存、数据库索引、快速查找重复元素。 第四章：树——层级结构的优雅表达 基本概念：节点、根节点、父节点、子节点、叶子节点、高度、深度。 二叉树（Binary Tree）： 定义与性质：每个节点最多有两个子节点。 遍历方式：前序遍历、中序遍历、后序遍历（递归与非递归实现）。 平衡二叉树：AVL 树、红黑树（及其在实际系统中的应用，如 C++ STL 的 `std::map` 和 `std::set`，Java 的 `TreeMap` 和 `TreeSet`）。 二叉搜索树（Binary Search Tree - BST）： 定义与性质：左子节点小于父节点，右子节点大于父节点。 操作：插入、删除、查找。 性能分析：在理想情况下为 O(log n)，但在最坏情况下（退化成链表）为 O(n)。 堆（Heap）： 定义：一种特殊的完全二叉树，满足堆序性（最大堆或最小堆）。 操作：插入、删除（根节点）、建堆。 应用：优先队列、堆排序。 Trie（字典树/前缀树）： 定义：用于高效存储和检索字符串的树形结构。 应用：自动补全、拼写检查、IP 路由查找。 第五章：图——网络与关系的建模 基本概念：顶点（节点）、边（连接）。 图的表示： 邻接矩阵（Adjacency Matrix）：二维数组表示。 邻接表（Adjacency List）：数组或哈希表存储每个顶点的邻居列表。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS - Depth First Search）：递归或栈实现。 广度优先搜索（BFS - Breadth First Search）：队列实现。 连通性：连通分量、强连通分量。 最短路径算法： Dijkstra 算法：单源最短路径（非负权边）。 Floyd-Warshall 算法：所有顶点对之间的最短路径。 Bellman-Ford 算法：单源最短路径（允许负权边，可检测负权环）。 最小生成树（Minimum Spanning Tree - MST）： Prim 算法。 Kruskal 算法。 实际应用：社交网络分析、导航系统、网络路由。 第二部分：算法——解决问题的策略 算法是解决特定计算问题的步骤和方法。本部分将深入探讨各类经典算法的设计思想、实现技巧以及性能分析。 第六章：排序算法——数据的有序化之旅 基本概念：稳定性、时间复杂度、空间复杂度。 比较排序： 冒泡排序（Bubble Sort）：简单但效率低下。 选择排序（Selection Sort）：简单，交换次数少。 插入排序（Insertion Sort）：对于部分有序的数据效率较高。 快速排序（Quick Sort）：平均时间复杂度 O(n log n)，是实际应用中最常用的排序算法之一，深入理解其分治思想和枢轴选择。 归并排序（Merge Sort）：稳定，时间复杂度 O(n log n)，基于分治。 堆排序（Heap Sort）：利用堆结构进行排序，时间复杂度 O(n log n)。 非比较排序： 计数排序（Counting Sort）：适用于整数范围较小的情况。 桶排序（Bucket Sort）：将元素分配到不同的桶中。 基数排序（Radix Sort）：按位进行排序。 算法选择的考量：根据数据特性、存储空间、稳定性要求选择合适的排序算法。 第七章：查找算法——高效地定位信息 线性查找（Linear Search）：遍历所有元素，适用于无序数据。 二分查找（Binary Search）：要求数据有序，时间复杂度 O(log n)。 变种：查找第一个/最后一个出现的元素，查找第一个大于/小于某个值的元素。 插值查找：对二分查找的优化，适用于数据分布均匀的情况。 斐波那契查找：基于斐波那契数列的查找算法。 第八章：递归与分治策略 递归（Recursion）： 核心思想：将问题分解为与原问题相似但规模更小的子问题，直至达到基本情况。 构成要素：递归调用、基本情况。 优缺点：代码简洁，易于理解，但可能导致栈溢出，效率不如迭代。 经典应用：阶乘、斐波那契数列、汉诺塔、树的遍历。 分治策略（Divide and Conquer）： 核心思想：将问题分解为若干个规模较小且相互独立的子问题，递归地解决子问题，然后合并子问题的解以得到原问题的解。 经典算法：快速排序、归并排序、二分查找。 第九章：动态规划——最优解的递推构建 核心思想：将一个复杂问题分解为相互重叠的子问题，通过存储子问题的解（备忘录）来避免重复计算，从而达到最优解。 关键要素： 最优子结构：问题的最优解包含其子问题的最优解。 重叠子问题：子问题在计算过程中被重复计算多次。 解题步骤： 确定状态定义。 找到状态转移方程。 确定初始条件。 计算最终结果。 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）。 最长递增子序列（LIS）。 矩阵链乘法。 与贪心算法的对比：理解何时适用动态规划，何时适用贪心。 第十章：贪心算法——局部最优走向全局最优 核心思想：在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的。 适用条件： 贪心选择性质：可以通过一系列贪心选择来得到整体最优解。 最优子结构性质：问题的最优解包含子问题的最优解。 经典问题： 霍夫曼编码。 活动选择问题。 部分背包问题。 最小生成树（Prim 和 Kruskal 算法的贪心思想）。 局限性：贪心算法不适用于所有优化问题，需要仔细证明其正确性。 第十一章：回溯法与分支限界法——探索解空间 回溯法（Backtracking）： 核心思想：一种通过深度优先搜索（DFS）策略来搜索解空间的算法。当发现当前路径不能通往有效解时，就“回溯”到上一步，尝试另一条路径。 应用场景：解决组合问题（如全排列、组合）、图着色问题、N 皇后问题。 如何优化：剪枝（Pruning）。 分支限界法（Branch and Bound）： 核心思想：与回溯法类似，也是一种系统地搜索解空间的方法。它通过使用某种评估函数（界限函数）来确定搜索的范围，并优先搜索有希望得到最优解的分支。 主要区别：分支限界法通常用于求解最优值问题，而回溯法更常用于求解可行解问题。 应用场景：旅行商问题、0/1 背包问题。 第三部分：算法设计与分析 第十二章：算法复杂度分析 时间复杂度：衡量算法执行时间随输入规模增长而增长的趋势。 大 O 记法（Big O Notation）：如 O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n) 等。 常见复杂度类型：常数时间、对数时间、线性时间、对数线性时间、平方时间、指数时间。 空间复杂度：衡量算法执行过程中所需的额外存储空间随输入规模增长而增长的趋势。 最坏情况、平均情况、最好情况：理解不同情况下的复杂度分析。 递归算法的时间复杂度分析：主定理（Master Theorem）。 第十三章：复杂度与 NP 问题 P 类问题：可以在多项式时间内解决的问题。 NP 类问题：可以在多项式时间内“验证”解的问题。 NP 完全问题 (NP-Complete)：NP 类问题中最难的一类，如果其中任何一个问题能被多项式时间解决，那么 NP 类中的所有问题都能被多项式时间解决。 NP 难问题 (NP-Hard)：比 NP 完全问题更难，可能不属于 NP 类。 近似算法与启发式算法：在 NP 完全问题面前的策略。 第四部分：实战应用与进阶 第十四章：常见面试算法题解析 字符串相关：反转字符串、判断回文、字符串匹配（KMP 算法初步）。 数组与链表：两数之和、合并两个有序数组、删除链表节点。 树与图：二叉树的层序遍历、判断对称二叉树、找到二叉树的最近公共祖先。 动态规划：爬楼梯、买卖股票的最佳时机。 位运算：位运算的常用技巧。 第十五章：编程语言中的数据结构与算法实践 C++ STL：`vector`, `list`, `deque`, `stack`, `queue`, `priority_queue`, `set`, `map`, `unordered_set`, `unordered_map` 等容器及其应用。 Java Collections Framework：`ArrayList`, `LinkedList`, `Stack`, `Queue`, `PriorityQueue`, `HashSet`, `LinkedHashSet`, `TreeSet`, `HashMap`, `LinkedHashMap`, `TreeMap` 等。 Python 内置数据结构：列表（List）、元组（Tuple）、集合（Set）、字典（Dictionary）。 结语 掌握数据结构与算法，如同为您的编程工具箱添置了最精良的利器。它们是理解计算机科学本质、提升解决问题能力、编写高效健壮代码的关键。本书的内容涵盖了数据结构与算法的核心知识，并辅以大量实例和分析，希望能够成为您学习道路上可靠的伙伴。 技术是不断发展的，但数据结构与算法的普适性与重要性却历久弥新。鼓励您在阅读本书后，继续深入探索，多加实践，将所学知识融会贯通，并在实际项目中灵活运用，最终成为一名技艺精湛、思想深刻的优秀程序员。 附录 复杂度速查表 常用算法伪代码示例

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《程序员考试大纲（2018年审定通过）》，首先映入眼帘的是其严谨的学术风格。书中的内容逻辑清晰，层层递进，从基础概念到高级理论，再到实际应用，都进行了系统而深入的阐述。我尤其欣赏作者在处理那些容易混淆或者理解困难的知识点时，所展现出的深刻洞察力。他们不仅仅是简单地罗列定义，而是通过对比分析、追根溯源，让我能够彻底理解其本质。例如，在讲解数据结构和算法时，书中并没有止步于理论上的介绍，而是通过多种题型的设计，引导读者思考不同场景下的最优解法，这对于我这种追求精益求精的开发者来说，无疑是一份极大的馈赠。此外，书中还穿插了大量与时俱进的技术发展趋势的讨论，这让我意识到，即使是备考，也不能脱离行业发展的脉搏。虽然考试大纲的年代是2018年，但其中所涵盖的核心知识体系，依然是当前IT行业的基础。我期待在接下来的学习中，能够进一步挖掘书中隐藏的“干货”，将理论知识转化为实实在在的技能提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，配色也比较沉稳，给人一种专业、可靠的感觉。拿到手里，纸张的触感很不错，印刷质量也很高，没有出现模糊不清的字迹或者油墨晕染的情况。我最看重的是图书的内容是否能真正帮助到我。虽然这本书的名字听起来比较官方，但我还是对它能否为我的学习提供清晰的指引抱有期待。我希望它能够系统地梳理出考试的重点和难点，并且有针对性地讲解。毕竟，备考的过程本身就充满了挑战，如果能有一本优质的书籍作为向导，无疑能事半功倍。我特别关注的是，这本书的讲解方式是否生动易懂，是否能将枯燥的技术概念化繁为简，用通俗易懂的语言来阐述。如果能结合一些实际的案例和代码片段，那就更好了，这样可以帮助我更好地理解和掌握知识点，并将其运用到实际的解题中去。我还会留意书中的排版布局，是否清晰明了，章节划分是否合理，这对于我快速查阅和复习信息至关重要。总而言之，我希望这不仅仅是一本“大纲”，而是一本能够真正引领我通往成功之路的学习伙伴。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，就感受到了一种扑面而来的厚重感。它不仅仅是一本简单的复习资料，更像是一本蕴含着丰富经验和智慧的宝典。我一直以来都对程序员考试抱有很大的兴趣，但苦于没有一个清晰的学习路径，常常感到无从下手。这本书的出现，仿佛为我指明了方向。它不仅仅罗列了考试的知识点，更是对每一个知识点进行了深入浅出的讲解，并且在讲解的过程中，穿插了大量的实际案例和代码示例。这对我来说是极大的帮助，因为我更倾向于通过实践来学习，而不是仅仅记住枯燥的理论。书中对一些经典算法的解析，以及对常见编程问题的解决方案，都给我留下了深刻的印象。我尤其喜欢的是，它能够将那些看似复杂的概念，用非常直观的方式呈现出来，让我能够轻松理解并掌握。这本书的内容深度和广度都非常令人满意，我相信它能够帮助我有效地提升自己的技术水平，并最终在考试中取得优异的成绩。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计和内页排版，都体现出一种精雕细琢的专业态度。每一页的文字都清晰可见，间距适宜，阅读起来毫无压力。我最看重的是，它是否能够有效地帮助我节省备考时间。我目前的工作比较繁忙，能够用于学习的时间非常有限，因此，我需要一本能够帮助我快速抓住考试核心、掌握重点的图书。这本书在这方面做得相当出色。它将庞杂的考试内容进行了高度的提炼和概括，让我在短时间内就能对整个考试的知识体系有一个宏观的把握。而且，书中对每个知识点的讲解都非常精炼，点到为止，不多余的废话，非常适合我这种时间宝贵、需要高效学习的读者。最让我感到欣慰的是，书中并没有回避一些“难啃”的章节，而是用一种更具启发性的方式来引导读者思考，而不是直接给出答案。这促使我去主动探索，而不是被动接受，从而加深了我对知识的理解和记忆。

评分☆☆☆☆☆

这本书的到来，让我对即将到来的考试有了更清晰的认识，也带来了一种前所未有的动力。虽然我是一名有着几年开发经验的程序员，但对于一些标准化考试的考察范围和深度，还是需要系统地梳理一下。这本书的目录设计得相当详尽，几乎涵盖了我能想到的所有与考试相关的技术领域。更让我惊喜的是，它并没有仅仅列出考点，而是对每个知识点都进行了深入的剖析，并且在讲解的过程中，融入了大量作者的经验和独到见解。这对我来说是尤为宝贵的，因为很多时候，死记硬背的知识点很难灵活运用，而这种带有实践经验的讲解，能够帮助我真正理解其背后的逻辑和原理。我特别喜欢书中对一些复杂概念的阐释，往往能够用非常巧妙的比喻或者类比，让我瞬间豁然开朗。而且，书中还提供了大量的练习题，并且对答案进行了详细的解析，这对于我检验学习成果、巩固知识点起到了至关重要的作用。我觉得，这本书不仅仅是一本考试指南，更是一本能够提升我整体编程思维和解决问题能力的宝典。