具体描述
全书共分为11章，主要介绍了Java编程的基础知识、基本算法和流程控制、数组和方法、面向对象编程、常见错误和异常处理、线程及其操作、图形用户界面的设计与实现、Applet基础、输入与输出、Java网络编程等内容。同时，还配合知识的应用详细讲解了87个实例，并且提供了大量习题。
全书以计算机实例操作为主线，以实例带动知识点的学习。通过学习大量实用和经典的编程实例，读者可以快速掌握、应用所学的Java语言编程知识。
本书适于作为高等院校非计算机专业和高职高专计算机专业的教材，还适于作为初学者的自学用书。
深入探索算法的奥秘：从基础到前沿的实践指南 图书名称： 算法设计与实现：高效能代码的构建之路 图书简介： 在当今快速迭代的数字时代，计算效率和问题解决能力的深度决定了软件系统的上限。本书《算法设计与实现：高效能代码的构建之路》并非专注于某一特定编程语言的语法细节，而是将核心视角聚焦于“解决问题的思维框架”与“资源最优化的实践艺术”——即算法设计与分析。我们旨在为读者，无论是计算机科学专业的学生、软件工程师，还是渴望提升编程功底的开发者，提供一个既全面又深入的算法学习路径。 本书结构严谨，内容深度适中，力求在理论的严谨性与工程的实用性之间找到完美的平衡点。我们摒弃了单纯的理论堆砌，而是强调通过精选的经典案例和前沿应用，引导读者理解算法背后的设计哲学。 第一部分：夯实基础——算法的语言与度量 本部分为后续复杂算法的学习奠定坚实的基础。我们首先从算法的本质定义与特性入手，明确何为良好的算法。 数据结构与算法的基石： 我们将回顾并深入解析基础数据结构，包括但不限于：数组（Array）、链表（Linked List，包括单向、双向及循环链表）、栈（Stack）、队列（Queue），并着重探讨它们在内存管理和操作效率上的差异。 算法分析的科学方法： 这一章是全书的灵魂之一。我们详细阐述了大O表示法（Big O Notation）、大Omega（Ω）和大Theta（Θ）的精确含义和应用场景。通过对最好、最坏和平均时间复杂度的严格分析，读者将学会如何量化算法的性能，而不仅仅是停留在“快”或“慢”的直观感受上。我们还会引入空间复杂度的分析，探讨内存消耗与时间效率之间的权衡（Trade-off）。 递归思维的训练： 递归是描述和解决许多复杂问题的强大工具。本书通过斐波那契数列、阶乘计算等入门案例，逐步过渡到汉诺塔问题，并深入解析递归调用的栈帧结构，帮助读者清晰地理解递归的执行流程与终止条件，为理解分治策略打下基础。 第二部分：经典排序与搜索——效率的基准线 本部分集中探讨了计算科学中最基础也最核心的两大类问题：排序和搜索。 排序算法的演进： 我们不仅会介绍冒泡排序（Bubble Sort）、选择排序（Selection Sort）和插入排序（Insertion Sort）这些基础算法的实现细节，更重要的是分析它们在不同数据集下的性能表现。随后，我们将重点攻克效率更高的希尔排序（Shell Sort）。 高效排序策略的深度剖析： 这一章是实践的重点。我们将详尽讲解快速排序（Quick Sort），特别是枢轴（Pivot）的选择策略对性能的决定性影响，并与归并排序（Merge Sort）进行细致的对比，理解归并排序的稳定性与合并操作的开销。最后，我们会探讨堆排序（Heap Sort），如何利用二叉堆（Binary Heap）的结构特性，实现O(n log n)的就地排序。 搜索技术的艺术： 线性搜索固然简单，但在大规模数据集面前力不从心。本书将详细阐述二分查找（Binary Search）的精确条件和实现过程，并将其扩展到插值查找等变体。对于无序数据的搜索，我们将引入基于哈希表的散列表（Hash Table），深入探讨哈希函数的设计原则、冲突解决机制（如链式法和开放寻址法），及其如何实现近乎O(1)的平均查找时间。 第三部分：结构化思维——非线性数据结构的驾驭 当问题结构不再是线性的，我们就需要更强大的工具来组织信息。 树结构的遍历与应用： 我们将从二叉树（Binary Tree）开始，详细定义其结构、性质和重要的遍历方法（前序、中序、后序、层序）。重点内容包括二叉搜索树（BST）的构建、查找与平衡机制。接着，我们将进入更高级的平衡树领域，介绍AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转和着色规则，理解它们如何保证查找效率的稳定性。 图论基础与连通性： 图结构是建模现实世界复杂关系的核心。本书将图论基础概念（顶点、边、权值）清晰化，并详述图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）。我们重点讲解图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并分析它们在寻找连通分量、拓扑排序中的应用。 最短路径与最小生成树： 这是图算法的经典应用。我们将详细实现和分析迪杰斯特拉（Dijkstra's）算法和贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法，理解它们处理带权图的适用场景和限制（如负权边）。对于最小生成树问题，普里姆（Prim's）算法和克鲁斯卡尔（Kruskal's）算法的逻辑将被清晰地分解。 第四部分：高级设计范式与计算复杂性 本部分将视野提升到算法设计的宏观策略和问题的内在难度界限。 分治法、贪心法与动态规划的对决： 1. 分治法（Divide and Conquer）： 回顾快速排序，并引入如Strassen矩阵乘法等提升阶数的应用。 2. 贪心法（Greedy Approach）： 通过霍夫曼编码（Huffman Coding）和活动安排问题，展示如何做出局部最优选择，并证明其在特定场景下的全局最优性。 3. 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 这是最需要思维转变的部分。我们将从重叠子问题和最优子结构的识别入手，详细讲解0/1背包问题、最长公共子序列（LCS）等经典DP问题，并区分自顶向下（带备忘录）与自底向上（迭代）的实现方式。 计算复杂性理论的入门： 理解哪些问题是“难解”的至关重要。本章将简要介绍可判定性（Decidability）的概念，并对P类问题（多项式时间可解）和NP类问题（多项式时间可验证）进行清晰的界定。我们将讨论NP-完全（NP-Complete）问题的概念，帮助读者在面对新问题时，能够合理判断其求解的难度，避免在错误的方向上浪费时间。 结语：面向未来的算法实践 本书的最终目标是培养读者“算法思维”。我们相信，掌握了这些核心范式和技术，读者将能够独立分析和设计出满足现代高性能计算需求的解决方案，无论未来的技术栈如何变化，算法的原理始终是驱动高效软件的核心动力。本书附带了丰富的算法实现示例（语言无关的伪代码与关键步骤的逻辑展示），鼓励读者动手实践，真正内化这些知识。
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