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Princeton Review 著

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• 英语原版
• Cracking the AP Computer Science Exam

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出版社： Princeton Review

ISBN：9781524710040

商品编码：19431857079

Cracking the AP Computer Science A Exam, 2018 Edition: Proven Techniques to Help You Score a 5 (英语) 平装

作者：Princeton Review 

出版社: Princeton Review (2017年8月1日)

丛书名: College Test Preparation

平装: 352页

语种： 英语

ISBN: 1524710040

条形码: 9781524710040

商品尺寸: 21.1 x 2.3 x 27.7 cm

商品重量: 558 g

ASIN: 1524710040

内容简介

EVERYTHING YOU NEED TO HELP SCORE A PERFECT 5. Ace the AP Computer Science A Exam with this comprehensive study guide—including 2 full-length practice tests, thorough content reviews, access to our AP Connect online portal, and targeted strategies for every section of the exam.

Written by the experts at The Princeton Review, this easy-to-understand and simple-to-use book gives you all the tools you need to get the score you want.

Everything You Need to Know to Help Achieve a High Score.

? Comprehensive content review of key Computer Science A topics, including lab requirements

? Engaging activities to help you critically assess your progress

? Access to AP Connect, our online portal for helpful pre-college information and exam updates

Practice Your Way to Excellence.

? 2 full-length practice tests with detailed answer explanations

? Comprehension drills in each content review chapter

? Step-by-step walk-throughs of sample questions

? Diagnostic answer key to help focus your studies

Techniques That Actually Work.

? Tried-and-true strategies to help you avoid traps and beat the test

? Tips for pacing yourself and guessing logically

? Essential tactics to help you work smarter, not harder

作者简介

The experts at The Princeton Review have been helping students, parents, and educators achieve the best results at every stage of the education process since 1981. 

The Princeton Review has helped millions succeed on standardized tests, and provides expert advice and instruction to help parents, teachers, students, and schools navigate the complexities of school admission. 

In addition to classroom courses in over 40 states and 20 countries, The Princeton Review also offers online and school-based courses, one-to-one and small-group tutoring as well as online services in both admission counseling and academic homework help.

深度解析与应试策略：面向未来计算机科学家的学习指南 本书特色： 本书并非针对特定年份考试的复习资料，而是一部着眼于计算机科学核心概念、面向未来挑战的深度学习与实践指南。它旨在为有志于在信息技术领域深耕的读者，无论是初学者还是希望系统梳理知识的进阶者，提供一个坚实且富有洞察力的知识框架。 第一部分：计算机科学基础——构建坚不可摧的理论基石 本部分将带领读者深入探索计算机科学的底层逻辑与核心原理，这些知识点是所有高级技术应用的基础。 第一章：数据结构与抽象思维 本章超越了对标准数据结构的简单介绍，重点探讨了不同数据结构在解决复杂问题时的适用性权衡（Trade-offs）。我们将详尽分析数组、链表、栈、队列、树（特别是二叉搜索树、AVL树和红黑树的平衡机制）以及图的内部工作原理。讨论的重点将放在内存布局、操作的时间复杂度（Time Complexity）与空间复杂度（Space Complexity）的严格数学分析，并引入摊还分析法（Amortized Analysis），以精确评估动态数据结构（如动态数组和哈希表）的真实性能表现。此外，本章将引入抽象数据类型（ADT）的设计哲学，强调如何通过清晰的接口定义来隐藏实现细节，实现代码的模块化和可维护性。 第二章：算法设计与优化范式 本章聚焦于构建高效算法的思维模型。我们将系统地梳理和比较分治法（Divide and Conquer）、贪心算法（Greedy Algorithms）、动态规划（Dynamic Programming）这三大核心范式。对于动态规划，我们将深入剖析其最优子结构和重叠子问题的识别，并通过多个跨领域的经典案例（如最长公共子序列、矩阵链乘法）展示自顶向下（带记忆化）与自底向上（迭代填充表格）的具体实现和性能对比。本章还包含对搜索算法（如DFS、BFS）在不同图结构上的应用深度剖析，以及最短路径算法（Dijkstra’s与Floyd-Warshall）的原理和适用范围的精确界定。 第三章：计算的极限与复杂性理论 本章是理论深度学习的核心。它将引导读者理解“计算”的本质限制。我们将介绍可判定性（Decidability）的概念，并详细论述图灵机模型（Turing Machine）作为通用计算模型的意义。重点讨论P类、NP类问题的定义，理解NP-完全性（NP-Completeness）的含义及其对实际工程的指导意义。读者将学习如何通过规约（Reduction）来证明问题的难解性，从而避免在“不可能”的问题上浪费资源。本章旨在培养读者对计算资源限制的深刻认识。 第二部分：面向对象编程的精深实践（以主流语言为载体） 本部分将超越基础语法，深入探讨面向对象编程（OOP）的深层结构、设计原则及其在构建大规模、高可靠性软件系统中的应用。 第四章：OOP核心原则的深度重构 我们不对继承、封装和多态进行初级定义，而是探讨它们在实际代码库中的滥用与优化。本章重点解析SOLID设计原则（单一职责、开放/封闭、里氏替换、接口隔离、依赖倒置）如何指导类和模块的设计。通过具体的代码重构案例，展示如何将耦合度高的代码转化为松散耦合、高内聚的结构。此外，本章将详细阐述设计模式（Design Patterns）的生态系统，不仅涵盖创建型（如工厂、单例）、结构型（如适配器、装饰器）和行为型（如观察者、策略），更侧重于在特定业务场景下选择“正确”模式而非“所有”模式的决策过程。 第五章：内存管理、并发与并行计算 本章是理解现代计算系统性能瓶颈的关键。我们将深入探究编程语言背后的内存模型，包括堆（Heap）和栈（Stack）的机制，以及垃圾回收（Garbage Collection, GC）算法的工作原理（如引用计数、标记-清除），并分析GC暂停（Pause Time）对应用性能的影响。随后，我们将进入并发编程领域，详细阐述线程、进程的区别，以及同步机制（如互斥锁、信号量、条件变量）在避免竞态条件（Race Conditions）中的作用。本章还会对无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）的原子操作（Atomic Operations）进行初步介绍，为理解高性能并发系统打下基础。 第三部分：系统层面的认识与进阶主题 本部分将视角提升至软件与底层硬件的交互层面，以及对未来技术趋势的预判。 第六章：程序的执行与编译原理概述 本章旨在揭示代码是如何转化为机器指令的。我们将概述编译器（Compiler）和解释器（Interpreter）的不同工作流程，包括词法分析、语法分析（解析树的构建）、语义分析和代码优化阶段。读者将了解中间表示（IR）在不同优化技术中的作用，以及静态链接与动态链接对程序加载和运行环境的影响。这有助于开发者编写出更易于编译器优化的代码。 第七章：编程范式的融合与计算思维的拓展 本章探讨了除了传统命令式和面向对象编程之外的其他重要编程范式。我们将对函数式编程（Functional Programming, FP）的核心概念进行解析，如纯函数、不可变性（Immutability）、高阶函数和闭包。通过对比FP与OOP在处理副作用和并发问题上的差异，培养读者在不同任务中选择最适合的编程风格的能力。本章还简要探讨了元编程（Metaprogramming）和领域特定语言（DSL）的概念，展示如何通过代码来操作代码，实现更高的抽象层次。 结语：持续学习的路径图 本书的最终目标是培养一种终身学习的心态和解决未定义问题的能力。我们提供的是一个坚实的知识骨架，鼓励读者将这些核心原理应用到不断演进的技术栈中。本书不保证读者掌握任何特定框架的API，但保证读者一旦掌握了这些基础原理，将能迅速、高效地吸收任何新的技术知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最大收获，已经超越了单纯的考试准备，它真正地重塑了我对面向对象编程（OOP）的理解。在接触这本书之前，我总觉得OOP是一种必须掌握的“形式”，代码写出来符合要求就行，但内心深处并没有真正领悟到“封装”、“继承”和“多态”的精髓意义。这本书用了一种非常系统和循序渐进的方式，从最基础的类和对象开始，逐步引入更复杂的概念，比如接口和抽象类，并且通过大量的小案例贯穿始终，让我能够清晰地看到每一步抽象是如何提升代码的可维护性和扩展性的。它不是简单地告诉你“这是继承”，而是展示了在真实的代码世界中，为什么我们需要继承，以及如何优雅地使用它来避免代码冗余。特别是对`compareTo`方法和集合框架（Collections Framework）的讲解，简直是教科书级别的清晰。读完之后，我发现自己写代码的习惯都有了潜移默化的改变，开始更注重类的职责划分，代码的可读性也大大提高。这本参考书，与其说是一本考试指南，不如说是一本高质量的、面向实战的Java编程思维训练手册，为我接下来的大学计算机科学学习打下了极其坚实的基础，其价值远超考试本身。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书的实战模拟部分，才是真正让我感觉到物超所值的地方。很多人买备考书，图的就是里面的真题和练习题，但很多书给的题目要么是陈旧的，要么就是和考试风格完全脱节，做完感觉白忙活一场。这本书的题库设计，明显是深入研究了近几年的考试趋势，那些选择题的迷惑性选项设置得极其巧妙，简直是“反套路”专家。它不光告诉你哪个是正确答案，更重要的是，它会深入剖析为什么其他选项是错误的，这种“错误分析法”对于查漏补缺简直是神来之笔。我记得有一次做一道关于异常处理的选择题，我凭直觉选了B，结果答案解析部分详细地从Java语言规范的角度解释了运行时错误和编译时错误的优先级差异，瞬间点醒了我，那种醍醐灌顶的感觉，比我自己琢磨半天要高效得多。而且，它的那些编程题（Free-Response Questions），结构严谨，任务明确，每一道题都像是微缩版的真实项目需求。作者在提供参考答案的同时，还附带了评分标准（Rubric），这让我能够像阅卷老师一样审视自己的代码逻辑、命名规范和效率，这比单纯对答案要进步神速。这种全方位的训练，真正培养了我的应试技巧和编程思维的综合能力。

评分☆☆☆☆☆

如果说有什么让我觉得略微遗憾，那可能就是这本书的视觉设计上，它更偏向于功能性而非美观性。当然，对于一本严肃的AP备考用书来说，内容质量永远是第一位的，这一点它做得无可挑剔。但如果非要吹毛求疵的话，偶尔会觉得图表的排版略显拥挤，尤其是在讲解那些涉及多层继承或复杂数据结构关系图的时候，如果能有更多的留白或者更鲜明的色彩区分，视觉上的冲击力会更强一些。不过，这只是对形式的偏好，绝不影响其核心价值。实际上，这种朴实的、聚焦于内容的排版，反而带来了一种专注感，让人不至于被花哨的图表分神。书中对一些核心术语的加粗和定义部分的清晰划分，确保了即使在快速翻阅查找特定知识点时，也能一目了然。总体而言，这本书的“内涵”远远盖过了“外表”，它把所有资源都投入到了知识的深度和应试策略的精准度上，使得每一次的阅读和回顾，都是一次知识的巩固和技能的打磨。

评分☆☆☆☆☆

这本书，光是翻开它的封面，那种沉甸甸的质感就让人心里踏实了不少。我记得当时准备AP CS A考试的时候，感觉就像是在迷宫里摸索，知识点零散，概念之间总感觉隔着一层纱看不透。市面上那些教材要么过于学术化，读起来像是在啃教科书，要么就是太碎片化，讲了点皮毛就让你自己去消化那些复杂的算法和面向对象的设计思想。但这本书的厉害之处在于，它像一位经验极其丰富的导师，知道你会在哪里绊倒，然后在你还没来得及感到沮丧之前，就已经把那块绊脚石清理干净了。它没有那种冰冷的公式堆砌感，而是用一种非常贴近实际编程经验的视角来解释递归、继承这些核心概念。举个例子，它解释多态性的那一段，我感觉我不是在看书，而是在跟一个老程序员面对面探讨代码结构，他会用很多生动的比喻，把抽象的内存管理和对象引用关系描绘得清晰可见。更别提它对那些晦涩难懂的数据结构，比如链表和二叉树的遍历讲解，简直是化繁为简的大师手笔，让我第一次真正体会到“结构”在计算机科学中的美感，而不是仅仅停留在死记硬背的阶段。这本书的排版设计也值得称赞，重点突出，逻辑流畅，读起来一点都不费劲，甚至可以说是一种享受，让人愿意主动去探索更深层次的内容。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格简直是为我这种“非科班出身但渴望高分”的考生量身定做的。我之前用过几本大部头的计算机科学导论教材，那些术语堆砌和冗长的背景介绍总是让我望而却步，读着读着就容易走神，觉得自己在学一门外语。但这本书的叙述方式非常直接、目标明确，它知道我们是为了通过考试，而不是为了写一篇博士论文。它就像一个经验丰富的“应试教练”，直奔主题，只讲你考试需要知道的，并且用最直白、最能被大脑快速吸收的方式呈现出来。最让我感到贴心的是，它在讲解每一个知识模块时，都会穿插一些“考点提示”或者“常见陷阱”的小方框。这些小小的提示框，往往就是区分高分和中等分数的关键。比如它提醒我们在使用`for`循环进行数组遍历时，要特别注意边界条件`i < array.length`而不是`i <= array.length`，这种细节的强调，避免了我好几次因为粗心大意而失分。这种细致入微的关怀，让我觉得作者不仅仅是在传授知识，更是在帮助我建立起一套高效、稳健的考试策略。