Introduction to Programming Using Java pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison-Wesley

作者:Arnow, David M./ Dexter, Scott/ Weiss, Gerald

出品人:

页数:736

译者:

出版时间:2003-8

价格:$ 151.19

装帧:Pap

isbn号码:9780321200068

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 编程入门
• 程序设计
• 计算机科学
• 面向对象
• 算法
• 数据结构
• 教学
• 教材
• 初学者

好的，这是一份关于一本假设名为《数据结构与算法精解》的图书简介，内容将专注于数据结构、算法设计与分析，不涉及Java编程语言的具体应用，力求详细且自然流畅。 《数据结构与算法精解》：通往高效计算的基石 在计算机科学的宏伟殿堂中，数据结构与算法无疑是支撑一切应用与创新的核心支柱。它们不仅是理论研究的对象，更是衡量一个软件系统性能、可靠性和可扩展性的关键尺度。本书《数据结构与算法精解》旨在为读者提供一套全面、深入且富含洞察力的知识体系，帮助读者彻底掌握如何有效地组织数据，并设计出高效解决复杂问题的计算流程。我们摒弃对特定编程语言语法的纠缠，转而聚焦于底层原理、逻辑构建与性能优化，使读者能够将所学知识灵活应用于任何计算环境。 第一部分：数据抽象与基础结构 本卷伊始，我们将从最基础的抽象数据类型（ADT）概念入手，确立理解后续复杂结构的思维框架。我们首先详述线性结构。数组作为最基本的数据组织形式，其内存布局、随机访问的效率与动态扩展的局限性将被细致剖析。紧接着，我们将深入探讨链表的各个变体——从单向链表到双向链表，再到循环链表，重点分析其在插入和删除操作上的时间复杂度优势，以及与数组在内存连续性上的根本差异。 栈（Stack）和队列（Queue）作为操作受限的线性结构，其“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的特性在系统设计中扮演着至关重要的角色。我们将不仅展示如何用数组或链表实现它们，更会探讨其在函数调用管理、表达式求值、缓冲区处理等场景中的实际应用。 第二部分：树形结构与层次化数据管理 树是处理分层数据和实现高效查找的强大工具。本书投入大量篇幅讲解树的基本概念，包括根、节点、度、深度和遍历顺序。二叉树是核心内容，我们将详细阐述先序、中序和后序遍历的逻辑，并比较它们在数据恢复和表达式解析中的不同用途。 随后，我们进入性能优化的高级阶段：二叉搜索树（BST）。我们分析其平均情况下的 $O(log n)$ 查找效率，并深入探究其在极端输入下可能退化成链表的问题。为解决这一瓶颈，本书将详尽介绍自平衡树的精妙设计： 1. AVL 树：通过严格的平衡因子约束，确保树的高度始终保持在对数级别。我们将详细推导其旋转操作（单旋与双旋）的数学基础和实现步骤。 2. 红黑树 (Red-Black Tree)：作为工业界广泛采用的结构，我们不仅会解释五个核心性质，更会着重分析插入和删除操作如何通过颜色调整和旋转操作来维护全局的近似平衡，这是理解现代高性能库如标准模板库（STL）或Java集合框架底层实现的必经之路。 此外，我们还将覆盖B 树和 B+ 树，它们是磁盘I/O优化领域的王者，对数据库索引系统至关重要。我们将分析多路搜索树如何通过增加分支因子来最小化磁盘读取次数，这是理解外部存储数据管理的基石。 第三部分：图论基础与网络分析 图是表示复杂关系网络的通用模型。本书将从严谨的数学定义出发，介绍图的表示方法：邻接矩阵与邻接表，并比较它们在稀疏图和稠密图中的空间和时间效率权衡。 在核心算法部分，我们将系统性地解决路径查找问题： 1. 广度优先搜索（BFS）：用于查找无权图中的最短路径，其逐层扩展的机制将被清晰阐述。 2. 深度优先搜索（DFS）：应用于连通性分析、拓扑排序以及寻找强连通分量的基础。 3. Dijkstra 算法：针对非负权图的最短路径问题，我们将剖析其贪心策略的正确性证明，以及如何利用优先队列（通常由堆实现）来优化其性能。 4. Bellman-Ford 算法：处理包含负权边的图，着重分析其迭代机制以及如何检测负权环路。 5. Floyd-Warshall 算法：实现所有顶点对之间的最短路径计算，揭示动态规划在图算法中的强大应用。 图论的另一重要应用是最小生成树（MST）。我们将深入对比 Prim 算法和 Kruskal 算法，分析它们各自适用的场景，并展示如何利用并查集 (Disjoint Set Union) 结构来高效地进行边的合并与连通性测试。 第四部分：算法设计范式与性能分析 数据结构是“名词”，算法是“动词”。本部分聚焦于如何系统地设计和分析算法的效率。 复杂度分析：我们从大 O 符号入手，定义渐进分析的严格标准，并区分 $O$、$ Omega$ 和 $Theta$ 符号的精确含义。读者将学会如何通过代数方法和主定理来精确估算循环、递归等代码结构的运行时间。 核心设计范式： 1. 分治法 (Divide and Conquer)：以经典的快速排序 (Quick Sort) 和合并排序 (Merge Sort) 为例，展示如何将大问题分解为可独立解决的子问题，并在合并时获得高效的整体解。 2. 贪心算法 (Greedy Algorithms)：探讨局部最优选择如何导致全局最优解（如霍夫曼编码、活动选择问题），并强调贪心策略适用的严格条件。 3. 动态规划 (Dynamic Programming, DP)：这是本书的重点之一。我们清晰地区分 DP 与简单分治法的界限，强调其“最优子结构”和“重叠子问题”的特性。通过背包问题、最长公共子序列等经典案例，读者将掌握自底向上（迭代）和自顶向下（带记忆化）的实现技巧。 排序与查找的深度探索：除了基础排序，我们还会深入探讨基于比较的排序的理论下界（$Omega(n log n)$），并分析堆排序的实现细节，以及基数排序、计数排序等非比较排序算法在特定数据范围下的线性时间优势。 第五部分：高级主题与实践考量 最后，本书将触及一些在现代计算中日益重要的领域： 散列表 (Hash Tables)：深入解析哈希函数的构造原理，包括处理冲突的各种机制（开放寻址法、链式法）。我们将分析散列表的负载因子、重新哈希策略，以及在理想情况下实现 $O(1)$ 期望时间复杂度的精妙之处。 堆结构 (Heaps)：作为优先级队列的理想实现，我们将详细讲解二叉堆的结构特性、上滤（Sift-Up）和下滤（Sift-Down）操作，以及它们如何支持快速的 $ ext{Insert}$ 和 $ ext{Extract-Max/Min}$。 复杂度类的概念：简要引入可判定性、可计算性理论的初步概念，讨论 $P$ (多项式时间可解) 和 $NP$ (多项式时间可验证) 类的区别，并探讨诸如旅行商问题 (TSP) 等 NP-Complete 问题的本质困难性，帮助读者建立对“困难问题”的工程直觉。 《数据结构与算法精解》的目标是培养一种计算思维——一种能够看到数据潜在结构、并能设计出最优路径解决问题的能力。掌握这些核心概念，将使任何技术人员在面对大规模数据和复杂逻辑挑战时，都能自信地构建出高性能、可维护的系统。

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这本书带给我的第一印象，是一种扎实的“硬功夫”训练感。我并非一开始就抱着“我要成为顶尖程序员”的宏大理想，更多的是出于一种解决实际问题的渴望，想通过学习编程来自动化一些重复性的工作，或者更深入地理解我所从事的行业背后的一些技术逻辑。 在初步翻阅时，我注意到作者在讲解一些核心概念时，并没有直接抛出复杂的代码示例，而是花了相当多的篇幅去铺垫，去解释“为什么”要这样设计，以及这样设计背后的逻辑和考虑。 比如，在介绍变量和数据类型时，不仅仅是告诉你int是什么，float又有什么区别，更会联系到实际的数据存储和计算的原理，让你明白不同类型在内存中的占用以及它们在运算时的潜在差异。 这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，对我这种偏重理解性学习的人来说，简直是福音。 它没有让我感觉只是在死记硬背，而是在构建一个完整的知识体系。 此外，我也注意到书中给出的练习题，看起来都很有针对性，并且难度循序渐进。我猜想，通过完成这些练习，我不仅能巩固课堂上的知识，还能逐步培养解决问题的能力，这正是我所需要的。

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坦白说，在入手这本书之前，我曾尝试过一些其他平台的在线课程，但总感觉碎片化，知识点之间缺乏连贯性，学完一段后，往往会陷入“我到底学了啥”的迷茫。 这本书给我的感觉就完全不一样，它像一条精心编织的丝线，将编程的各个要素巧妙地串联起来。 从最基础的语法规则，到如何组织代码，再到如何利用面向对象的思想来构建更复杂的程序，整个过程的逻辑递进非常流畅。 我特别喜欢的是它在讲解过程中，反复强调了代码的可读性和可维护性。 这点在我看来非常重要，因为我未来的工作中，很可能需要和他人协作，或者在很长一段时间后回顾自己的代码，如果写得晦涩难懂，那将是极大的阻碍。 书中对命名规范、注释的使用，以及如何进行代码重构等方面都有深入的探讨，这让我意识到，写出能运行的代码只是第一步，写出“好”的代码才是更长远的目标。 这种前瞻性的指导，让我觉得这本书不仅仅是在教我如何编程，更是在培养我成为一个负责任、有条理的开发者。

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初次翻开这本书，我内心其实是怀揣着一丝忐忑的。编程这东西，听起来总是那么高深莫测，总觉得是计算机系天才们的专属领域。然而，这本书的封面设计倒是意外地亲切，没有那些复杂的图示，只有简洁的字体和柔和的色彩，仿佛在告诉我：“别怕，这扇门为你敞开着。” 翻到前几页，序言的部分也写得很实在，没有空泛的套话，而是真诚地阐述了学习编程的意义以及这本书的定位——为初学者铺就一条平稳的学习之路。 我特别欣赏的是作者在“致读者”部分提到的学习心态，强调了耐心、实践和犯错的重要性。这对于我这样一个新手来说，无疑是一剂强心针。我总是害怕自己会拖团队的后腿，害怕自己无法跟上进度，而这些话让我意识到，学习是一个循序渐进的过程，不必急于求成。 接着，我浏览了一下目录，看到从最基础的变量、数据类型，到流程控制、函数，再到面向对象编程的概念，结构安排得非常清晰。每个章节的标题都直观明了，没有使用过于晦涩的技术术语。 这也让我对接下来的学习充满了期待，希望这本书真的能像它的名字所承诺的那样，引领我踏入Java编程的世界，让我能够理解那些曾经觉得高不可攀的代码，甚至能够自己动手编写一些小程序，实现一些小小的功能。

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不得不说，这本书在“啃硬骨头”这方面做得非常到位。 我在接触编程之前，总以为这门学科就是各种符号的堆砌，各种算法的堆叠，充满了逻辑上的挑战。 但这本书却用一种相对温和，但又丝毫不妥协的方式，引导我一步步去理解那些看似复杂的概念。 比如，它在介绍类和对象时，没有直接跳到继承和多态，而是先从现实世界中的“事物”出发，引导我去思考如何将这些事物抽象成编程中的“对象”，再思考这些对象之间如何交互，如何拥有属性和行为。 这种由外向内，由具体到抽象的讲解路径，让我在理解面向对象编程的核心思想时，感到非常轻松。 此外，书中对每一个概念的讲解都非常细致，甚至会考虑到一些新手可能会遇到的误区，并提前给出解释和提醒。 这种“防患于未然”的设计，让我避免了不少弯路。 我相信，通过这本书的系统学习，我不仅能够掌握Java的编程技巧，更重要的是，能够建立起一套清晰的编程思维模式，这对我未来的学习和工作都将大有裨益。

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我一直认为，学习编程就像学习一门新的语言，你需要掌握它的词汇、语法，然后才能用它来表达自己的思想。 这本书给我的感觉，就是一本非常全面的“Java语言词典+语法手册”，而且它还附带了一套非常实用的“沟通指南”。 首先，它在词汇的介绍上非常详尽，每一个关键字、每一个方法，都提供了清晰的定义和使用场景。 其次，在语法讲解的部分，它循序渐进，从最简单的语句开始，逐步引入循环、分支、异常处理等复杂的结构，并且对每一个语法点都提供了大量的示例代码。 这些示例代码都非常简洁，直观地展示了语法的使用方式。 更让我惊喜的是，这本书不仅仅是枯燥的技术讲解，它还穿插了一些实际的应用场景和案例分析。 比如，在介绍字符串处理时，它会举例说明如何在实际应用中进行文本分析；在讲解文件操作时，它会演示如何读取和写入配置文件。 这些案例让我能够更直观地感受到编程的魅力，也让我对如何将所学知识应用到实际问题中有了更清晰的思路。 这种理论与实践相结合的方式，让我在学习过程中保持了高度的兴趣和动力。

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