Data Structures and Problem Solving Using Java pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison Wesley

作者:[美] Mark Allen Weiss

出品人:

页数:960

译者:

出版时间:2005-2-24

价格:USD 128.20

装帧:Hardcover

isbn号码:9780321322135

丛书系列:

图书标签:

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《算法的艺术：用 Java 深入探索数据结构与问题求解》 在这本引人入胜的著作中，我们将踏上一段激动人心的旅程，探索构建高效、优雅软件解决方案的基石：数据结构与算法。本书并非仅仅罗列各种结构和方法的定义，而是旨在培养读者对“为何”和“如何”的深刻理解，教会大家如何根据具体问题选择最适合的工具，并运用这些工具来优化程序性能。 核心内容概览： 本书围绕着“数据结构”与“问题求解”这两大核心展开，旨在提供一个全面而深入的学习体验。 第一部分：数据结构的基石 我们将从最基本、最常用的数据结构开始，逐一剖析它们的内部机制、优缺点以及适用场景。 数组与链表： 学习动态数组的动态伸缩机制，以及链表在插入和删除操作上的灵活性。理解它们在内存中的存储方式，以及不同操作的时间复杂度差异，为后续更复杂结构的学习打下坚实基础。 栈与队列： 探索后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）的抽象数据类型。我们将学习它们在函数调用、表达式求值、任务调度等实际场景中的应用，并实现基于数组和链表的不同版本。 哈希表（散列表）： 深入理解键值对存储的强大威力。我们将学习哈希函数的原理，如何处理哈希冲突（如链地址法、开放寻址法），以及哈希表在快速查找、数据去重等方面的卓越性能。 树形结构： 二叉树与二叉搜索树： 学习树的递归定义，以及二叉搜索树如何实现高效查找、插入和删除。我们将探讨树的遍历方式（前序、中序、后序、层序），并理解它们在排序和信息检索中的应用。 平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）： 认识到普通二叉搜索树在最坏情况下的性能退化。我们将深入学习 AVL 树和红黑树的平衡机制，理解它们如何在插入和删除过程中自动调整结构，始终保持较高的查找效率，这对于构建高性能数据库索引和字典尤为重要。 堆（Heap）： 学习最小堆和最大堆的概念，理解它们在优先队列和堆排序中的关键作用。我们将剖析堆的构建和调整过程，以及其对高效处理具有优先级的数据的优势。 B 树与 B+ 树： 接触更高级的树结构，了解它们如何用于优化磁盘 I/O，在文件系统和大型数据库中实现高效的数据管理。 图（Graph）： 学习图的基本概念，包括顶点、边、邻接矩阵和邻接表表示法。我们将探索图的遍历算法（深度优先搜索 DFS、广度优先搜索 BFS），以及它们在网络路由、社交网络分析、最短路径查找等问题中的应用。 第二部分：算法的智慧 在掌握了丰富的数据结构后，我们将转向实现这些结构并解决实际问题的核心——算法。 排序算法： 基础排序： 学习冒泡排序、选择排序、插入排序等简单但易于理解的排序方法，理解它们的时间复杂度。 高级排序： 深入研究归并排序、快速排序、堆排序等更高效的算法，理解它们的分治思想和复杂度分析。我们将重点关注快速排序的枢轴选择和分区策略，以及归并排序的稳定性。 计数排序、桶排序、基数排序： 探索适用于特定数据分布的非比较排序算法，学习它们如何利用数据的取值范围来提升效率。 搜索算法： 线性搜索与二分搜索： 对比两种基本搜索方法的效率，理解二分搜索对有序数据的强大优势。 图搜索算法： 再次重温 DFS 和 BFS 在搜索路径、连通性等问题中的应用。 图算法： 最短路径算法： 学习 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法，理解它们如何找到加权图中两个顶点或所有顶点对之间的最短路径。 最小生成树算法： 探索 Prim 算法和 Kruskal 算法，学习如何构建连接所有顶点的成本最低的生成树。 拓扑排序： 学习如何对有向无环图（DAG）进行排序，这在任务依赖关系、课程安排等问题中至关重要。 动态规划（Dynamic Programming）： 认识到许多问题可以通过将大问题分解为子问题并存储子问题的解来避免重复计算。我们将学习如何识别动态规划问题的特征，设计状态转移方程，并用表格或递归+记忆化搜索来求解，例如背包问题、最长公共子序列等经典问题。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 学习如何通过每一步都做出局部最优选择来达到全局最优解。我们将分析贪心算法的适用条件，并探讨其在活动选择、霍夫曼编码等问题中的应用。 回溯与分支限界（Backtracking and Branch and Bound）： 探索如何通过系统地搜索所有可能的解决方案来解决组合问题，并学习如何通过剪枝优化搜索空间，例如 N 皇后问题、数独求解等。 第三部分：问题求解的实践 理论学习固然重要，但更重要的是将所学知识应用于实际问题。本书将通过大量的案例研究和编程练习，帮助读者将数据结构和算法的理解转化为解决实际编程挑战的能力。 设计模式与算法的结合： 探讨如何将面向对象设计原则与算法设计相结合，编写出更具可维护性和扩展性的代码。 性能分析与优化： 学习如何通过时间复杂度和空间复杂度分析来评估算法的效率，并掌握常见的性能优化技巧。 实际应用场景分析： 深入剖析各种现实世界中的问题，例如搜索引擎索引、推荐系统、游戏 AI、网络安全等，展示数据结构和算法在其中的关键作用。 学习方法与特色： 深度解析： 每一个数据结构和算法都将进行细致入微的讲解，从原理到实现，再到性能分析，不放过任何细节。 清晰的代码示例： 提供大量用 Java 编写的、可运行的代码示例，直观地展示算法的实现过程和数据结构的运用。 循序渐进的学习路径： 从基础概念出发，逐步深入到更复杂的结构和算法，确保读者能够稳步提升。 挑战性的练习题： 每章都配有不同难度的练习题，帮助读者巩固知识，锻炼解决问题的能力。 注重思维培养： 强调培养读者的算法思维和问题解决能力，使其能够独立分析问题并设计出最优解决方案。 无论您是计算机科学的学生，还是希望提升编程技能的开发者，《算法的艺术：用 Java 深入探索数据结构与问题求解》都将是您不可或缺的学习伙伴。它将为您打开一扇通往高效、优雅编程世界的大门，让您在面对复杂挑战时，游刃有余，得心应手。

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我花了很长时间才意识到，编程面试考察的核心往往不是你掌握了多少冷门的算法，而是你解决问题的结构化思维能力，而这本书恰恰在这方面表现出色。它处理复杂问题的方式，提供了一套清晰的框架。当我拿到一个看似无从下手的算法题时，我下意识地会回忆起书中关于“选择合适数据结构”的章节。例如，在处理需要频繁查找和删除的场景时，我会立刻联想到哈希表或平衡二叉搜索树的适用性。这本书的精妙之处在于，它并没有把算法和数据结构割裂开来，而是把它们视为解决特定问题的工具箱。每一个章节的结尾都有大量的“挑战性问题”，这些问题设计得极其巧妙，往往需要你组合使用两到三种不同的数据结构才能找到最优解。这迫使你进行跨越式的思考，不再将栈和图视为孤立的知识点。我尤其欣赏它对“时间复杂度”和“空间复杂度”分析的严谨性，它不仅仅给出一个 $O(n)$ 的结论，还会细致地推导出每一步操作的成本，这让我在评估自己代码效率时有了一个坚实的理论后盾。这本书没有让我成为一个只会调包的“API 工程师”，而是让我真正开始理解底层运行的逻辑。

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这本书的排版和学习路径设计也值得称赞。通常这种技术书籍内容冗杂，阅读体验很差，但《Data Structures and Problem Solving Using Java》在视觉上做到了清晰的层次感。每个核心概念的引入都伴随着清晰的 UML 图和流程图，这些图形元素并非装饰，而是对复杂逻辑的提炼。而且，它的学习节奏控制得非常好，不会让你感觉内容堆砌。比如，在介绍完线性结构后，它会用一个专门的小节来回顾如何用这些结构解决特定的实际问题，然后再引入非线性结构，这种“学-练-巩固”的循环模式，极大地增强了知识的吸收效率。我特别喜欢它在讨论图算法时，引入了 Dijkstra 算法和 A* 搜索算法，并且通过一个实际的地图导航小案例将抽象的图论与空间计算联系起来。这让学习过程充满了“啊哈！”的惊喜时刻，而不是枯燥的公式推导。它成功地将一门严肃的计算机科学课程，变成了一场引人入胜的逻辑探险。

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如果说有什么不足，那就是这本书对某些前沿的、非传统的数据结构讨论略显保守，但也许正是这种“保守”保证了它的恒久价值。它聚焦于那些经过时间检验、在绝大多数软件系统中都不可或缺的基石。我用这本书建立起来的数据结构基础，甚至帮助我理解了操作系统中内存管理的基本原理，比如页面置换算法（LRU、FIFO等）的本质，其实就是对队列和哈希表的高级应用。对于那些希望快速掌握最新的 NoSQL 数据库底层索引结构或者量子计算数据表示法的读者来说，这本书可能需要配合其他更专业的资料。然而，对于任何想成为一名扎实、可靠的软件工程师的人来说，这本书提供了坚不可摧的地基。它教会你的不是 Java 语言本身（语言特性会变），而是计算机科学的核心原理，这些原理是永恒不变的。读完它，我感觉自己不再是简单地在操作工具，而是真正理解了工具背后的设计哲学，这才是它最宝贵的地方。

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这本《Data Structures and Problem Solving Using Java》在我大学的第一个学期就成了我的“圣经”。坦白讲，我当时对编程的理解还停留在基础语法层面，对于数据结构这种听起来就很高深的理论更是感到望而生畏。然而，这本书的叙事方式非常平易近人。它不是那种干巴巴的教科书，而是像一位经验丰富但又充满热情的导师，一步步引导你进入抽象的世界。作者似乎深谙初学者的痛点，在介绍链表、栈、队列这些基本概念时，总是能用非常贴近现实生活的例子来类比，比如用排队买票来解释队列的先进先出原则，或者用俄罗斯套娃来比喻栈的后进先出特性。更重要的是，它没有仅仅停留在理论层面，而是无缝地将这些结构与 Java 语言的特性结合起来。讲解如何用 Java 实现一个 AVL 树的平衡操作时，代码的注释详尽到仿佛作者就坐在我旁边手把手教我一样。我记得有一次为了搞懂二叉搜索树的递归遍历，我卡了整整一个周末，最后还是翻回这本书，看到其中关于树的深度优先搜索的图解和伪代码对比，才豁然开朗。这本书的价值在于，它不仅教你“是什么”，更深入地教你“为什么这样设计”，这种思维层面的培养，远比单纯记住代码实现重要得多。

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对于一个有一定经验的开发者来说，这本书的价值就体现在其对“性能优化”的深入挖掘上。我以前总是习惯性地使用 Java 标准库里最方便的 `ArrayList` 或者 `HashMap`，但对于它们背后的开销却知之甚少。这本书详尽地对比了不同实现方式的优劣。比如，它用大量的篇幅分析了数组和链表的内存连续性差异，以及这在现代 CPU 缓存机制下对实际运行速度的影响，这种讨论已经超出了普通教材的范畴，更像是一本高级性能调优手册。当我开始着手构建一个高并发系统中的缓存层时，我翻阅了书中关于“堆”和“优先队列”的章节，它不仅解释了如何用 Java 的 `PriorityQueue` 实现，还探讨了在极端负载下，如果使用自定义的斐波那契堆（虽然 Java 标准库没有直接提供，但其理论模型是必学的），性能边界会在哪里。这本书的深度在于，它不会满足于“能跑就行”，而是会追问“为什么它跑得不够快”，并指向数据结构层面的根本原因。这种对极致性能的追求，让我的编程视野得到了极大的拓宽。

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