Data Structures and Algorithm Analysis in Java pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Pearson

作者:Mark A. Weiss

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:2006-3-3

价格:USD 143.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780321370136

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
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《Java 数据结构与算法精粹》 本书旨在为 Java 开发者提供一个深入理解核心数据结构和算法的全面指南。我们不侧重于晦涩难懂的理论推导，而是专注于这些概念在实际 Java 开发中的应用和体现。通过清晰的解释、精炼的代码示例以及对常见问题的剖析，本书将帮助您构建更高效、更具扩展性的软件系统。 核心内容概览： 在本书的旅程中，我们将首先奠定坚实的基础，从最基本但至关重要的数据结构开始。 数组与链表： 我们将深入探讨数组和链表（包括单向链表、双向链表和循环链表）的工作原理、内存模型以及它们各自的优缺点。您将学习如何有效地利用它们来存储和访问数据，并理解在不同场景下选择哪种结构更为合适。我们将重点关注链表在插入和删除操作上的效率优势，以及数组在随机访问上的便捷性。 栈与队列： 理解栈（LIFO）和队列（FIFO）的基本操作（push, pop, enqueue, dequeue），并探索它们在方法调用栈、表达式求值、任务调度等实际应用中的价值。本书将提供使用数组和链表实现栈和队列的示例，并分析不同实现方式的性能特点。 哈希表（散列表）： 这是本书的重点章节之一。我们将深入剖析哈希函数的设计原则，各种冲突解决方法（如链地址法和开放寻址法），以及哈希表在实现快速查找、插入和删除时的强大能力。您将学会如何设计合适的哈希函数以最小化冲突，并理解负载因子对性能的影响。 树： 我们将从二叉树的概念入手，逐步深入到二叉搜索树（BST）、平衡二叉搜索树（如 AVL 树和红黑树）以及 B 树等。您将学习如何在这些树结构中进行高效的搜索、插入和删除操作，并理解平衡二叉搜索树如何保证操作的最坏情况时间复杂度。特别地，我们将探讨红黑树的插入和删除规则，以及它们在实际系统中（如 Java 的 `TreeMap`）的应用。 堆： 本书将详细介绍堆（通常是二叉堆）的性质，包括最大堆和最小堆。您将学习如何使用堆来实现优先队列，并理解堆排序算法的原理和效率。 图： 我们将介绍图的基本概念，包括顶点、边、邻接矩阵和邻接表表示法。您将学习如何进行图的遍历（深度优先搜索 DFS 和广度优先搜索 BFS），以及理解这些遍历算法在求解路径、查找连通分量等问题中的作用。 算法分析与设计： 在掌握了核心数据结构之后，我们将转向算法的分析与设计。 时间复杂度和空间复杂度： 这是理解算法效率的关键。我们将详细介绍大 O 记法、大 Ω 记法和大 Θ 记法，并教会您如何分析算法的渐进时间复杂度和空间复杂度。您将学习如何从代码中识别出算法的瓶颈，并评估其在不同输入规模下的性能表现。 排序算法： 本书将涵盖多种经典的排序算法，包括： 简单排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序。我们将分析它们的简单实现以及各自的时间复杂度。 高效排序： 快速排序、归并排序。您将深入理解这些算法的分治策略，以及它们如何实现 O(n log n) 的平均时间复杂度。我们将讨论快速排序的实现细节和潜在的性能优化。 其他排序： 堆排序、计数排序、基数排序等。我们将介绍这些算法的适用场景和实现方法。 搜索算法： 除了前面提到的基于树的搜索，我们还将重点讨论： 线性搜索： 最基础的搜索方式。 二分搜索： 在有序数组上的高效搜索算法，及其实现细节和性能优势。 算法设计模式： 分治法： 学习如何将大问题分解为小问题，例如在快速排序和归并排序中的应用。 贪心算法： 探讨如何通过局部最优解来达到全局最优解，并分析其适用场景。 动态规划： 学习如何通过存储子问题的解来避免重复计算，以解决更复杂的问题，例如背包问题、最长公共子序列等。我们将逐步引导您理解动态规划的状态定义和递推关系。 实践与进阶： 本书不仅仅停留在理论层面，更强调实际应用。 Java 集合框架的应用： 我们将探讨 Java 集合框架（Collections Framework）是如何实现这些数据结构的，例如 `ArrayList`、`LinkedList`、`HashMap`、`TreeMap`、`HashSet` 等。您将学习如何利用现有的集合类来高效地解决问题，并理解它们底层的数据结构和算法。 性能优化技巧： 结合数据结构和算法的知识，本书将提供一些实用的性能优化建议，帮助您编写出更快的 Java 代码。 面试常见问题解析： 我们将选取一些数据结构和算法在技术面试中常见的题目，并提供详细的解题思路和代码实现，帮助您为面试做好充分准备。 本书特色： 聚焦 Java 实现： 所有示例代码均采用 Java 编写，并遵循 Java 的最佳实践。 清晰易懂的解释： 避免使用过于抽象的数学公式，用直观易懂的语言阐述概念。 循序渐进的教学： 从基础概念到高级主题，层层递进，确保读者能够逐步掌握。 注重实际应用： 强调理论知识在解决实际开发问题中的价值。 无论您是刚开始学习数据结构和算法的新手，还是希望加深对这些核心概念理解的资深开发者，《Java 数据结构与算法精粹》都将是您不可多得的学习伙伴。通过本书的学习，您将能够更自信地设计和实现高性能的 Java 应用程序。

评分☆☆☆☆☆

大学期间从头到尾看了5遍。 代码比较精致，尤其是avl树那段，记忆犹新。 内容上偏基础向，偏实现，适合有一定C语言基础的人入门数据结构。 自己感觉图论讲的一般，后面摊还分析讲的也比较凑合。 额，我的评论太短了。。  

评分☆☆☆☆☆

这种程度的书确实很少能见到了。 它不在简单的地方无谓的浪费笔墨，恰到好处的把初学者带入算法和数据结构的世界。 它基本上涉及了数据结构基础的“方方面面”。很难想象这书的厚度，居然能讲这么多内容（你看看算法导论有多厚就知道我在说什么了）。 它在内容上并不乏深度...  

评分☆☆☆☆☆

不知道为什么豆瓣上大力推荐这本书的人这么多？ 读到第四章，大量的内容连伪代码都没有，只是给了一个大概的解释，对于一个数据结构的初学者来说，真的可以通过这些内容来入门么？ 大量的练习题没有答案，有答案的也大多语焉不详。 Amazon上对这书的差评很多，大家可以自己去看。  

评分☆☆☆☆☆

在学校图书馆借了这本书， 粗略看了一些，发现感觉很多句子不通顺。。。 感觉像《 c primer plus》那本书的翻译风格才是好的。 希望翻译者以后在翻译相关书籍时注意语言的通顺和典雅，不要 太生硬。  

评分☆☆☆☆☆

本书作者 Mark Allen Weiss 还写过 C 语言描述 和 Java 语言描述 版本的数据结构和算法分析教程。 另外，图灵出版社的同系列还有 Michael McMillan 写的 C# 语言描述 版本的算法书。 C++ 熟练者可忽略讲述 C++ 特性的第 1 章，如果把这些关于 C++ 特性的篇幅去掉，本书会精益不...  

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，深蓝色的底色，一行醒目的白字“Data Structures and Algorithm Analysis in Java”，下面是作者的名字。拿到手的那一刻，就能感受到它沉甸甸的分量，这不仅仅是纸张的堆砌，更是知识的厚度。我之前涉猎过一些数据结构和算法的书籍，但总觉得隔靴搔痒，要么过于理论化，要么过于碎片化，难以形成一个完整的体系。这本书的出现，恰好填补了我的这一需求。它并没有一开始就抛出晦涩难懂的概念，而是循序渐进，从最基础的数组、链表开始，逐步深入到树、图、哈希表等核心数据结构。我特别喜欢它在讲解每一个数据结构时，都会配以清晰的Java代码实现，并且详细分析了各个操作的时间复杂度和空间复杂度。这一点对于我这种动手能力稍弱，但又希望理解深刻的读者来说，简直是福音。很多时候，我只是看看书上的文字描述，脑海中会浮现出各种抽象的概念，而代码的出现，就像是为这些抽象概念注入了灵魂，让我能够亲眼“看到”它们是如何工作的。而且，作者在讲解过程中，并没有一味地追求概念的完美，而是更加注重实际应用中的考量，这一点让我在学习过程中，能够更好地将理论知识与工程实践联系起来。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将步入职场的学生，我深知扎实的数据结构和算法基础对于未来的职业发展至关重要。在选择参考书时，我对比了很多本，最终被这本《Data Structures and Algorithm Analysis in Java》所吸引。它的目录就涵盖了从基础到进阶的绝大部分核心内容，并且每章的标题都清晰地标明了所讲解的数据结构或算法。我尤其赞赏作者在讲解抽象数据类型（ADT）时，那种严谨的定义方式，这为后续的学习奠定了坚实的基础。在讲解排序算法时，书中不仅包含了插入排序、选择排序、冒泡排序这些基础的，还深入到了快速排序、归并排序、堆排序等更高效的算法，并且详细分析了它们的优缺点以及适用场景。让我印象深刻的是，作者在分析算法复杂度时，并不是简单地给出一个数学公式，而是通过详细的步骤分解，展示了每个操作的执行次数，从而得出了最终的复杂度。这一点对于我这种习惯于“知其然，更要知其所以然”的学习者来说，非常有帮助。这本书让我明白了，数据结构和算法并非是孤立的知识点，它们之间相互联系，相互影响，并且在实际应用中扮演着至关重要的角色。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习数据结构和算法，最怕的就是“纸上谈兵”。市面上有很多书籍，虽然理论讲得头头是道，但一旦到了实际编程中，就会发现自己无从下手，或者写出的代码效率低下。而这本书，恰恰避开了这个陷阱。它在讲解完一种数据结构或算法后，往往会紧接着给出一些实际应用场景的例子，并且详细分析了在这些场景下，选择哪种数据结构或算法更为合适，以及背后的原因。我印象最深刻的是关于图算法的部分，作者不仅仅介绍了DFS和BFS，还深入讲解了Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等，并且给出了在网络路由、社交网络分析等方面的应用示例。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些更高级的主题，比如动态规划、回溯算法，并且同样提供了详实的Java代码实现和分析。这些内容对我来说，是之前学习中常常感到困惑的地方，而这本书的讲解，条理清晰，逻辑严谨，让我能够豁然开朗。我特别欣赏作者在讲解算法优化时，那种庖丁解牛般的细致，能将一个复杂的算法拆解成若干个小的步骤，然后逐一进行分析和改进，最终达到最优解。这种思考方式，不仅仅是对算法的学习，更是对解决问题能力的培养。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习数据结构和算法，就像是学习编程的内功心法。有了扎实的内功，才能更好地施展招式。而这本书，正是一本能够帮助我修炼“内功”的上乘秘籍。它在讲解每一种数据结构时，都会先从它的概念入手，然后是它的基本操作，接着是通过Java代码实现，最后是详细的复杂度分析。这种循序渐进的讲解方式，让我在学习过程中感觉非常顺畅，不会出现知识断层。我特别喜欢书中在讲解一些复杂数据结构时，比如 B-树、B+树，那种深入浅出的讲解方式。作者通过形象的比喻和精妙的图示，将这些在计算机科学中非常重要的概念，变得易于理解。而且，书中在讲解算法时，不仅仅停留在算法的描述上，还会引导读者思考算法的优化和改进。例如，在讲解图的遍历时，作者会探讨如何避免重复访问节点，以及在特定场景下选择哪种遍历方式更优。这本书给我最大的感受是，它教会了我如何去“思考”数据结构和算法，而不仅仅是“记住”它们。这种思考方式，让我能够举一反三，面对新的问题时，也能从中找到合适的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对算法的畏惧感还是很重的，总觉得它是一个非常高深莫测的领域，只有那些天赋异禀的程序员才能掌握。然而，自从我开始阅读这本《Data Structures and Algorithm Analysis in Java》后，这种感觉逐渐烟消云散。作者的写作风格非常平易近人，他并没有使用过于学术化的语言，而是用一种非常接地气的方式来阐述复杂的概念。即使是一些初学者可能难以理解的递归思想，他也能够通过生动的比喻和清晰的图示来讲解，让人感觉一点都不枯燥。我记得在讲解二叉搜索树的部分，作者花了相当大的篇幅来讨论平衡二叉搜索树，比如AVL树和红黑树。虽然这些概念听起来就很高大上，但作者通过大量的图例和逐步推导，让我能够一步一步地理解它们是如何工作的，以及为什么它们能够保证O(log n)的查找、插入和删除操作。更重要的是，书中提供的Java代码实现，不仅仅是功能的堆砌，更是对算法思想的精确体现。我尝试着自己动手敲代码，运行，调试，这个过程让我对算法的理解更加深刻，不再仅仅停留在“知道有这么个东西”的层面。

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UCSD CSE100

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这个是好书！！！ ＝ ＝0

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