Java Software Structures for Ap Computer Science Ab pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison-Wesley

作者:Lewis, John/ Chase, Joseph/ Sudol, Leigh Ann

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:

价格:71.8

装帧:HRD

isbn号码:9780321398789

丛书系列:

图书标签:

• Java
• AP Computer Science A
• 数据结构
• 算法
• 编程
• 教学
• 教材
• 计算机科学
• 面向对象
• 练习题
• 代码示例

算法的本质与实践：代码的优雅之道 编程，远不止是敲击键盘、堆砌语法，它更是一门构建逻辑、解决问题的艺术。当我们深入探索软件开发的深层奥秘，会发现其核心在于对算法的理解与运用。算法，是解决特定问题的步骤和指令的集合，它们是程序得以高效、准确运行的基石。本书将带领您踏上一段关于算法的深度之旅，从基本概念的奠基，到复杂结构的精妙运用，再到性能分析的严谨考量，旨在培养您构建优雅、高效、可维护的软件解决方案的能力。 第一部分：算法的基石——理解问题的本质 在动手编写代码之前，清晰地理解问题本身是至关重要的。这包括准确地定义问题的输入、输出以及约束条件。本书将首先引导您掌握问题分解的艺术，将一个复杂的问题拆解成一系列更小、更易于管理的子问题。我们还将强调抽象思维的重要性，学会从具体场景中提炼出通用的问题模型，从而能够运用通用的算法来解决不同领域的问题。 问题定义与分析： 学习如何精确地描述一个计算问题，明确其目标，识别关键要素，并预设可能遇到的边界情况。 问题分解与建模： 掌握将复杂问题分解为更小的、可控的子问题的技巧，并通过建立抽象模型来捕捉问题的核心逻辑。 数据结构的选择： 认识到不同类型的数据组织方式（数据结构）对算法效率的决定性影响。我们将初步介绍数组、链表等基本数据结构，并探讨它们各自的优缺点，为后续算法的学习打下基础。 第二部分：核心算法的探索与实现 一旦我们对问题有了深入的理解，就可以开始着手构建解决问题的算法。本书将系统地介绍一系列经典且实用的算法，并深入剖析它们的内在机制、工作原理以及适用场景。我们不仅仅满足于“知其然”，更追求“知其所以然”，理解算法为何有效，以及在不同情况下的表现。 排序算法的魅力： 冒泡排序 (Bubble Sort): 从最直观的比较和交换开始，理解简单的排序逻辑，虽然效率不高，但易于理解，是学习排序算法的起点。 选择排序 (Selection Sort): 学习如何通过选择最小（或最大）元素来逐步构建有序序列，体会“选择”策略的核心思想。 插入排序 (Insertion Sort): 模拟扑克牌的整理过程，将元素逐个插入到已排序部分的正确位置，理解“插入”机制的优势。 归并排序 (Merge Sort): 深入理解分治法的强大威力，学习如何将大问题分解，递归地排序子问题，再高效地合并结果。 快速排序 (Quick Sort): 探索分治法的另一种高效实现，理解“枢轴”的选择与分区策略，以及其在实践中的出色表现。 堆排序 (Heap Sort): 引入堆（Heap）这一重要的数据结构，学习如何利用堆的特性进行高效排序。 搜索算法的精度： 线性搜索 (Linear Search): 最直接的搜索方式，逐个检查元素直至找到目标，理解其简单性与局限性。 二分搜索 (Binary Search): 在有序数据中进行高效搜索的关键。我们将详细阐述其“折半”查找的原理，以及对数据有序性的依赖。 递归的奥秘： 递归的定义与原理： 深入理解递归的本质，即函数调用自身来解决问题。我们将通过阶乘、斐波那契数列等经典例子，揭示递归的优雅与力量。 递归的实现与注意事项： 学习如何正确地编写递归函数，理解基准情况（Base Case）和递归步骤（Recursive Step）的重要性，并警惕潜在的栈溢出问题。 递归与迭代的转换： 探讨如何在递归和迭代之间进行选择和转换，理解它们各自的优缺点。 图算法的探索： 图的表示： 学习如何使用邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）来表示图的结构。 图的遍历： 广度优先搜索 (BFS): 探索图的逐层遍历方式，理解其在寻找最短路径等问题上的应用。 深度优先搜索 (DFS): 深入图的各个分支进行探索，理解其在连通性判断、拓扑排序等问题上的作用。 最短路径算法（初步）： 简单介绍如 Dijkstra 算法的基本思想，如何在带权图中找到两个节点之间的最短路径。 第三部分：算法性能的考量——效率与复杂度 编写能够正确运行的程序只是第一步，编写高效且资源消耗低的程序才是我们追求的目标。本书将重点关注算法的性能分析，让您能够量化地评估算法的优劣，并根据实际需求做出最优选择。 时间复杂度 (Time Complexity): 大O记法 (Big O Notation): 学习使用大O记法来描述算法执行时间的增长趋势，理解 O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2) 等常见复杂度类别的含义。 如何分析时间复杂度： 掌握分析循环、递归以及函数调用的时间复杂度的方法。 空间复杂度 (Space Complexity): 理解空间需求： 分析算法在执行过程中所需的额外内存空间。 时间与空间的权衡： 认识到在某些情况下，可能需要在时间和空间之间做出权衡。 算法效率的比较： 不同算法在不同规模数据下的表现： 通过实例分析，直观感受不同排序或搜索算法在处理大量数据时的性能差异。 选择最优算法的原则： 根据问题的规模、数据特性以及对效率的要求，选择最合适的算法。 第四部分：高级数据结构与算法的融合 为了更有效地解决复杂问题，我们需要更高级的数据结构来组织和管理数据。本书将在此基础上，将这些数据结构与我们前面学习的算法相结合，展现出更强大的解决问题的能力。 树形结构： 二叉树 (Binary Tree): 学习二叉树的定义、遍历方式（前序、中序、后序）以及其在组织层级关系数据中的应用。 二叉搜索树 (Binary Search Tree - BST): 深入理解二叉搜索树的特性，即左子节点的值小于父节点，右子节点的值大于父节点，以及其查找、插入、删除操作的效率。 平衡二叉搜索树 (Balanced BST - 初步概念): 简要介绍 AVL 树或红黑树等平衡二叉搜索树的概念，理解它们如何通过自平衡来保证查找效率。 堆（Heap）的深入应用： 最大堆与最小堆： 学习堆的结构特性，即父节点的值总是大于（或小于）其子节点的值。 堆排序的进一步理解： 巩固堆排序的实现细节。 优先队列（Priority Queue）： 理解如何利用堆实现优先队列，并在需要频繁访问最大（或最小）元素的应用中发挥作用。 哈希表 (Hash Table): 哈希函数的概念： 学习如何将任意大小的数据映射到固定大小的数组索引。 冲突解决方法： 理解链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）等处理哈希冲突的技术。 哈希表的优势： 认识到哈希表在平均 O(1) 时间复杂度内实现查找、插入和删除操作的强大能力。 第五部分：算法设计思维与最佳实践 本书的最终目标是培养您成为一名能够独立设计和实现高效算法的开发者。因此，我们将引导您培养良好的算法设计思维，并分享一些在实践中至关重要的最佳实践。 算法设计模式： 贪心算法 (Greedy Algorithm): 学习在每一步都做出局部最优选择，期望最终得到全局最优解的思想。 动态规划 (Dynamic Programming - 初步): 介绍解决具有重叠子问题和最优子结构问题的强大技术，虽然不深入复杂的 DP 状态转移，但会理解其基本思想。 调试与测试： 单元测试： 学习如何为算法编写单元测试，验证其在各种输入情况下的正确性。 调试技巧： 掌握使用调试工具来定位和修复算法中的错误。 代码规范与可读性： 清晰的命名： 强调使用有意义的变量名和函数名。 注释的艺术： 学习如何编写清晰、准确的注释来解释算法的逻辑。 代码重构： 认识到在保证功能正确的前提下，持续改进代码结构的重要性。 通过本书的学习，您将不仅仅是掌握一些算法的实现，更重要的是建立起一种基于逻辑、注重效率的编程思维。您将能够更深刻地理解软件的内在运作机制，并有信心去解决更复杂、更具挑战性的编程问题，为构建高质量的软件奠定坚实的基础。

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