Schaum's Outline of Data Structures with Java pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill

作者:John R. Hubbard

出品人:

页数:369

译者:

出版时间:2000-11-17

价格:USD 16.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780071361286

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• Java
• 算法
• Schaum's Outline
• 计算机科学
• 编程
• 数据类型
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数据结构与算法的基石：深入探索经典与现代实践 本书旨在为读者构建坚实的数据结构与算法基础，同时融入现代软件开发实践中的关键技术。我们不局限于某一特定编程语言的语法细节，而是专注于理解抽象概念背出的核心原理、性能分析以及实际应用场景。全书内容围绕数据如何在内存中组织、高效地进行操作，以及如何设计出既精确又快速的算法展开。 第一部分：基础概念与线性结构的回顾与深化 本部分首先回顾了计算机科学中不可或缺的基础知识，包括计算复杂性理论的基础——大O表示法、$Omega$ 记号与$Theta$ 记号的精确定义和应用，帮助读者建立对算法效率的量化评估体系。 数组与链表的精妙对比： 我们不仅讲解了静态数组和动态数组（如可变大小数组）的内存布局，更深入探讨了单向链表、双向链表和循环链表的底层实现机制。重点在于分析在不同操作（插入、删除、访问）下，它们的时间复杂度如何随数据规模变化。特别地，我们探讨了虚拟数组（Vector/ArrayList）在底层如何通过复制和扩容策略，实现平均 $O(1)$ 的尾部插入操作，并精确计算其摊还分析（Amortized Analysis）。 栈与队列的抽象与应用： 栈（Stack）和队列（Queue）作为最基础的抽象数据类型（ADT），其 LIFO 和 FIFO 原则贯穿于大量算法之中。本书详细阐述了如何使用数组和链表来实现这些结构，并着重分析了它们在函数调用栈管理、表达式求值（如后缀表达式转换与计算）以及广度优先搜索（BFS）中的核心作用。我们还将介绍双端队列（Deque）的实现及其在滑动窗口最大值问题中的高效应用。 第二部分：非线性数据结构的结构解析 本部分是理解复杂信息组织的关键，重点剖析了层次性、关系型数据结构。 树结构（Trees）： 树是层次化数据的理想模型。我们从基础的有序树和无序树概念入手，深入讲解了二叉树的遍历方法（前序、中序、后序及层序遍历），并分析了递归和迭代实现之间的权衡。 平衡搜索树的挑战与解决方案： 标准二叉搜索树（BST）在数据分布不均时可能退化为链表，性能急剧下降。为解决此问题，本书详细剖析了AVL 树和红黑树（Red-Black Trees）的自平衡机制。我们不仅展示了旋转操作（单旋与双旋）的几何原理，还深入理解了红黑树的五个保持平衡的性质，以及它们如何确保所有操作的时间复杂度始终保持在 $O(log n)$。此外，我们还探讨了B 树和 B+ 树在文件系统和数据库索引中的关键作用，强调其多路查找的优势。 堆（Heaps）： 堆作为一种特殊的树形结构，以其高效的最大元/最小元提取能力而著称。我们详细讲解了二叉堆（Binary Heap）的数组实现，以及堆排序（Heapsort）的稳定性与性能分析。更进一步，本书探讨了斐波那契堆（Fibonacci Heaps）在实现普里姆算法（Prim's）和迪杰斯特拉算法（Dijkstra's）优化时的理论优势。 第三部分：高级搜索与图论基础 图结构是描述复杂关系网络的强大工具。 图的表示法： 我们详细对比了邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）在不同图密度下的空间和时间效率差异。 图的遍历： 深入分析了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在有向图和无向图中的具体实现，并探讨了它们在拓扑排序、连通分量识别以及寻找最短路径问题中的基础应用。 最短路径算法： 本部分聚焦于网络优化问题。我们详细解析了迪杰斯特拉算法（Dijkstra's）处理非负权边的原理，以及贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford）如何处理负权边并检测负权环。对于需要计算所有节点对之间最短路径的问题，Floyd-Warshall 算法的动态规划思想被清晰阐述。 最小生成树（MST）： 讨论了构建连通网络成本最低的两种经典贪心算法：Prim 算法和Kruskal 算法，并分析了它们结合优先队列或并查集时的实际性能表现。 第四部分：数据检索与高级技术 本部分关注数据快速查找和数据结构设计中的数学优化。 哈希技术（Hashing）： 哈希表是现代编程中不可或缺的工具。我们不仅讲解了哈希函数的设计原则（如一致性、雪崩效应），还详细分析了解决冲突的几种主要方法：分离链接法（Separate Chaining）和各种开放寻址法（Open Addressing），包括线性探测、二次探测和双重散列。本书特别强调了装载因子（Load Factor）对性能的关键影响，以及如何通过动态重哈希（Rehashing）来维持高效的 $O(1)$ 平均查找时间。 并查集（Disjoint Set Union）： 这种结构在处理动态集合划分问题中效率极高。本书着重分析了路径压缩（Path Compression）和按秩合并（Union by Rank/Size）这两项关键优化技术，它们使得并查集的查找和合并操作的复杂度几乎恒定（阿克曼函数的反函数）。 排序算法的全面比较： 我们回顾并深入分析了各种排序算法的内部机制：冒泡、选择、插入排序的 $O(n^2)$ 性能分析；归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的分治法思想及其 $O(n log n)$ 的平均性能保证。对于快速排序，我们探讨了选择良好主元（Pivot）的策略，以避免最坏情况的发生。此外，我们还分析了堆排序与计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）等非比较排序方法的适用场景。 第五部分：算法设计范式与动态规划 本部分将重点放在如何系统地设计解决复杂问题的策略。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 探讨了贪心选择性质的判断标准，并通过活动安排问题和霍夫曼编码（Huffman Coding）等案例说明贪心策略的有效性。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： DP 是解决重叠子问题和最优子结构问题的核心。本书通过经典的背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法等案例，清晰地展示了如何定义状态转移方程，并从自底向上（Bottom-Up）或自顶向下（Top-Down，带备忘录）的方式实现 DP 解法。我们着重强调 DP 与递归的本质区别在于避免重复计算。 全书结构严谨，理论阐述深入浅出，力求在提供扎实的理论基础的同时，引导读者将这些抽象结构应用于解决实际的工程挑战。

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这部著作的讲解方式实在令人印象深刻，它仿佛一位经验丰富、耐心十足的导师，一步步引导着我们深入数据结构的核心世界。书中对基础概念的阐述绝非浮于表面，而是深入挖掘了其背后的数学原理和逻辑推导。例如，在讨论树形结构时，作者不仅展示了如何实现二叉搜索树，更是细致地剖析了红黑树在保持平衡过程中每一步操作的依据，那种严谨的逻辑链条让人在理解的同时，也对算法的健壮性有了更深层次的敬畏。Java作为实现语言的选择，也体现了作者的实用主义精神，毕竟在当前的工业界，Java仍然占据着重要的地位。每一章的代码示例都力求精炼而完整，注释详尽到仿佛作者就在耳边低语，解释着每一行代码背后的意图。尤其值得称赞的是，书中对于不同数据结构之间性能权衡的讨论，那种深入到时间复杂度和空间复杂度的量化分析，为读者在实际工程中做出技术选型提供了坚实的理论支撑。读完一个章节，感觉就像是完成了一次高强度的智力马拉松，虽然过程略显艰辛，但收获的知识广度和深度却是实实在在的。对于希望从“会用”到“精通”的开发者而言，这本书无疑是一份不可多得的宝贵财富。

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如果要用一个词来形容这本书给我的感受，那一定是“扎实”。它不追求花哨的时髦技术，而是专注于计算机科学中最经久不衰的核心知识体系。书中对链表、栈、队列这些基础结构的操作细节，描述得极其到位，例如在实现双向链表的插入和删除时，指针的重新指向关系是如何一步步保证数据完整性的，作者会用多个图示配合文字，做到零歧义。对于那些在面试中经常出现的陷阱题，比如如何在不知道链表长度的情况下找到中点，书中也提供了清晰、高效的解法，并且分析了该解法的最优性。我尤其欣赏它在每一章末尾提供的“挑战性练习”，这些练习往往不是简单的代码复现，而是要求读者结合本章知识去优化已有的结构或设计一个新的变体，这极大地锻炼了独立思考和解决问题的能力。很多时候，我会在解决完这些挑战后，回头再看书中的标准解法，那种“原来如此”的顿悟感，是阅读其他轻松读物难以获得的。这本书需要投入时间去精读，但其回报是无可替代的硬核技能。

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这本书的价值在于它提供的“工具箱”的深度和广度，远超一般教材的范畴。它不仅仅是教会你如何实现一个哈希表，而是深入探讨了不同哈希函数设计背后的概率论基础，以及如何通过链式法、开放寻址法等不同策略来应对“碰撞”这一核心难题。对于高级主题，比如高级排序算法或动态规划的引入，处理得尤其得心应手。动态规划的部分，作者没有急于抛出复杂的递推公式，而是通过经典的例子（如背包问题、最长公共子序列）循序渐进地引导读者理解“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心概念的精髓。这种由浅入深的教学路径，使得原本被誉为“算法圣杯”的DP问题，也变得触手可及。更令人称道的是，它对于内存管理和垃圾回收在数据结构操作中的潜在影响也进行了必要的提醒，这在强调性能的Java环境中尤为重要。读完全书，我感觉自己对“数据结构”的理解，已经从一个简单的“数据容器列表”上升到了“系统性能优化的基石”这一高度，这是一种质的飞跃。

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说实话，初次翻开这本书的时候，我有些担心它会不会过于学术化而显得枯燥，毕竟很多教材在追求理论深度时，往往牺牲了阅读的趣味性。然而，这本书成功地找到了一个极佳的平衡点。它不像某些纯理论书籍那样晦涩难懂，也不像一些入门教程那样过于简化而失真。作者似乎深谙学习者的心理，总能在关键的技术难点处穿插一些非常贴切的生活化比喻，使得抽象的概念瞬间变得具象可感。我特别喜欢它在讲解图论算法时所采用的叙事方式，仿佛在讲述一场场精心设计的寻宝游戏，每一步的决策都关乎最终能否找到最短路径或最大流。这种叙事性的引导，极大地降低了初学者面对复杂算法时的畏惧感。此外，书中对Java特性的融合也做得非常巧妙，它没有把Java当作一个简单的工具，而是利用其面向对象的特性，来更好地抽象和封装数据结构的行为，这让读者在学习算法的同时，也巩固了扎实的面向对象设计思想。这本书的排版和图示设计也极为考究，清晰的流程图和结构图，简直是救星般的存在，避免了读者在代码和概念之间来回摸索的困境。

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这本书的编排逻辑体现了一种对学习过程的深刻洞察力。它没有将数据结构视为孤立的知识点，而是将它们置于一个相互关联的体系中进行讲解。例如，在讲完堆（Heap）之后，作者立即会引导读者思考，如何利用堆的特性来优化我们之前学过的优先级队列，并对比其与基于平衡二叉搜索树实现的优先队列在实际性能上的差异。这种前后呼应、知识迁移的教学模式，极大地增强了知识的粘性，避免了“学完就忘”的窘境。对于那些有一定Java基础，但对算法和数据结构感到迷茫的读者来说，这本书简直是一剂良方。它没有用过于复杂的数学符号去恐吓读者，而是将复杂的算法思想转化为清晰的、可执行的Java代码逻辑。即使面对像B树和B+树这类偏向存储系统和数据库的结构，作者也能将其核心思想提炼出来，用Java模拟出其高效查找的原理。总的来说，这是一本兼具学术严谨性、工程实用性与出色教学设计的高质量教材，是系统学习数据结构与算法的可靠伙伴。

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