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出版者:Addison Wesley

作者:Tony Gaddis

出品人:

页数:1319

译者:

出版时间:2006-08-14

价格:USD 123.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780321421029

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 编程入门
• 面向对象
• 初学者
• 算法
• 数据结构
• 控制台程序
• 基础语法
• 练习题
• 教学教程

编程思维与算法实践：深入探索数据结构与高效解决问题 图书名称： 编程思维与算法实践：深入探索数据结构与高效解决问题 目标读者： 本书面向所有希望系统提升编程能力、掌握核心算法与数据结构原理，并能够运用这些知识解决实际复杂问题的程序员、计算机科学专业的学生，以及希望转行进入软件开发领域的初学者。无论您是已经掌握了某种编程语言的语法，还是刚刚踏入编程世界，本书都将为您提供坚实的基础和深入的洞察力。 --- 内容概述 在这个信息爆炸的时代，代码的优雅与效率比以往任何时候都更为重要。本书旨在超越单纯的语法学习，将读者的注意力引向如何像计算机科学家一样思考——即如何设计出高效、可扩展且易于维护的解决方案。我们深信，真正的编程能力来自于对底层数据组织方式的理解和对经典算法的熟练运用。 《编程思维与算法实践：深入探索数据结构与高效解决问题》不是一本特定语言的教程，而是一本通用方法论的指南。它将数据结构视为组织信息的蓝图，将算法视为实现目标的精确步骤。全书结构清晰，从基础概念逐步深入到高级主题，旨在构建一个全面且实用的知识体系。 第一部分：计算思维的基石 本部分着重于建立正确的编程思维框架，理解计算的本质，并为后续深入学习打下坚实的基础。 第一章：计算思维导论 什么是计算思维？ 将复杂问题分解为可管理的小问题的艺术。 抽象的力量： 如何通过构建模型来忽略不重要的细节，专注于问题的核心逻辑。 效率的度量： 引入时间复杂度与空间复杂度的概念，理解“好”代码的真正含义。 大O表示法精讲： 详细解析$O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2)$ 等常见复杂度的实际意义和适用场景。 第二章：程序执行与内存模型 计算机的层次结构回顾： 从硬件到软件的执行流程。 数据在内存中的布局： 栈（Stack）与堆（Heap）的生命周期管理与区别。 引用、指针与值语义： 理解数据在不同编程范式下的存储与传递方式，避免常见的引用陷阱。 内存分配与回收机制概述： 了解垃圾回收（如果适用）或手动内存管理的原理，为性能优化奠定基础。 第二部分：核心数据结构：信息组织的蓝图 数据结构是解决任何计算问题的起点。本部分系统地介绍最常用且最具代表性的数据结构，侧重于它们在不同场景下的选择标准和性能权衡。 第三章：线性结构的精研 数组（Array）与动态数组： 随机访问的优势与插入/删除的代价。 链表（Linked List）： 单向、双向及循环链表的实现细节与操作分析。 栈（Stack）： 后进先出（LIFO）的应用，如函数调用、表达式求值。 队列（Queue）： 先进先出（FIFO）的应用，如任务调度、缓冲区管理。 双端队列（Deque）： 灵活的首尾操作及其在滑动窗口问题中的应用。 第四章：非线性结构的构建 树（Tree）结构基础： 术语定义、遍历方法（前序、中序、后序、层序）。 二叉树与二叉搜索树（BST）： 插入、删除和查找的$O(log n)$ 保证（在平衡情况下）。 平衡树的必要性： 引入红黑树（Red-Black Trees）和AVL树的平衡思想，确保最坏情况下的性能。 堆（Heap）： 最大堆与最小堆的实现，及其在优先级队列中的核心地位。 第五章：高级数据结构与映射 散列表（Hash Table/Map）： 冲突解决策略（链式法、开放寻址法），散列函数的设计原则。 集合（Set）的实现： 利用散列表实现不重复元素的快速查找。 Trie（前缀树）： 在字符串匹配和自动补全系统中的高效应用。 并查集（Disjoint Set Union, DSU）： 路径压缩和按秩合并优化，用于连通性问题的快速判断。 第三部分：核心算法：解决问题的工具箱 掌握了数据结构后，本部分专注于将数据组织起来并进行高效操作的经典算法。 第六章：排序与搜索的艺术 基础排序算法回顾： 冒泡、选择、插入排序——理解$O(n^2)$ 的局限性。 分治思想的胜利： 快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）的深度剖析与实践。 线性时间排序： 计数排序（Counting Sort）和基数排序（Radix Sort）的适用条件。 二分查找的变种： 在有序数据中高效定位元素，以及如何处理边界条件。 第七章：图论基础与遍历 图的表示法： 邻接矩阵与邻接表及其空间效率对比。 图的遍历策略： 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的应用场景，如何使用递归和迭代实现。 拓扑排序： 针对有向无环图（DAG）的任务依赖性排序。 第八章：最短路径与网络流 单源最短路径： Dijkstra 算法详解及其对负权边的限制。 处理负权边的挑战： Bellman-Ford 算法的原理与负环检测。 所有对最短路径： Floyd-Warshall 算法的动态规划思想。 最小生成树（MST）： Prim 算法与 Kruskal 算法的比较与实现。 第四部分：高级算法设计范式 本部分探讨解决复杂、优化型问题的核心设计模式，这是从“能跑”到“高性能”飞跃的关键。 第九章：动态规划（Dynamic Programming, DP） DP的核心思想： 最优子结构与重叠子问题。 自底向上与自顶向下（带备忘录）： 两种实现方式的对比。 经典案例实战： 背包问题、最长公共子序列、零钱兑换等。 第十章：贪心算法（Greedy Algorithms） 贪心选择性质的判断： 何时可以信任局部最优解。 贪心算法的局限性与反例分析。 典型应用： 活动安排问题、霍夫曼编码。 第十一章：回溯与分支限界 回溯法（Backtracking）： 系统地搜索解空间，常用于排列、组合和子集问题（如八皇后问题）。 剪枝优化： 如何通过分支限界技术避免不必要的搜索路径。 --- 学习收获与实践导向 本书不仅提供理论讲解，更强调实践应用。每一章的讲解后都附有精心设计的“场景挑战”，要求读者运用刚刚学到的数据结构和算法来解决一个贴近工业界的实际问题。 通过本书的学习，读者将： 1. 建立强大的算法分析能力： 能够准确评估任何解决方案的时间和空间效率。 2. 精通数据结构的选用： 针对特定需求，选择最匹配的底层数据组织方式。 3. 掌握问题分解的艺术： 能够将复杂的工程问题拆解为可被经典算法解决的小模块。 4. 为高级主题做准备： 为后续机器学习、大规模系统设计等领域打下坚不可摧的理论基础。 本书的编写风格力求清晰、严谨且富于启发性，旨在激发读者对算法美学的热爱，最终实现高效、健壮的软件构建能力。

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这本书的封面设计得相当简洁明了，纯粹的蓝白配色，给人一种专业而沉稳的感觉，没有太多花哨的元素，这一点我很欣赏。初次翻开时，我最直观的感受是它的排版非常清晰，字体大小适中，段落之间的留白处理得恰到好处，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。对于一个编程初学者来说，阅读体验是非常重要的，这本书在这方面做得非常到位。作者在讲解每一个新概念时，都会先用非常直观的语言进行概括，然后再逐步深入到技术细节，这种“由浅入深”的组织方式，让我感觉学习曲线被拉得非常平缓。特别是那些基础概念的引入，比如变量、数据类型这些，作者并没有直接抛出复杂的代码示例，而是先用生活中的类比来帮助理解，比如将变量比作贴有标签的盒子，一下子就抓住了核心。书中穿插的“思考题”环节也很有意思，它们不是那种标准化的习题，而是更偏向于启发性的问题，促使读者在学完知识点后，自己动手去思考代码应该如何组织，而不是仅仅停留在复制粘贴的层面。总的来说，这本书的物理呈现和初步阅读感受，完全符合一本优秀入门教材的标准，让人充满了继续探索下去的动力。

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这本书的练习题和项目设计部分，是我认为它真正能够将读者从“知道”提升到“做到”的关键所在。很多编程书的练习题往往是“换汤不换药”的重复性劳动，解完一套后，你仍然感觉自己对知识点的掌握是浮于表面的。但这本书的章节末尾设计了一系列循序渐进的实践任务，它们的目的性非常强。比如，在学完文件I/O操作后，它要求读者设计一个简单的日志记录器，需要考虑写入模式、缓冲区管理和关闭流的最佳实践。等到学完集合框架后，紧接着的任务就是要求用不同的集合类型（List, Map）来实现同一个数据管理功能，并比较它们的性能差异。最让我印象深刻的是最后那个综合项目——一个简单的命令行待办事项（To-Do List）应用。这个项目需要用到之前学到的几乎所有知识点：类与对象来定义任务项，集合来存储列表，文件I/O来保存和加载数据，甚至还引入了简单的用户输入验证来处理错误。这种层层递进、最终汇聚成一个完整应用的设计思路，极大地增强了我的编程自信心和解决实际问题的能力，让我觉得我真的学会了如何“构建”软件，而不是仅仅“写”代码。

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如果从一个稍微进阶一点的角度来看待这本书，我会注意到作者在细节处理上的严谨性，这对于未来转向更复杂的企业级开发是至关重要的铺垫。书中对Java内存模型的讨论虽然不是极其深入的底层剖析，但它清晰地解释了栈（Stack）和堆（Heap）的区别，以及`String`对象在内存中的特殊性。更重要的是，作者在讲解“引用传递”和“值传递”的细微差别时，并没有陷入无休止的争论，而是通过精确的内存地址变化图示，让读者直观地理解参数在函数调用过程中实际发生了什么。这对于理解后续的并发编程和对象生命周期管理是至关重要的基础。此外，书中对标准库（Java API）的使用推荐也很有见地。它不仅教你如何使用`ArrayList`，还会适时地提示什么时候应该考虑使用`LinkedList`，以及为什么在需要随机访问时，`HashMap`的键的使用需要注意哈希冲突的问题。这种对不同数据结构适用场景的辨析，体现了作者希望读者能够写出“高效”代码的良苦用心，而不是仅仅停留在“能跑”的阶段。

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这本书的语言风格保持了一种非常恰当的平衡：既有学术的严谨性，又不失亲切的指导感。它避免了那种过于口语化、甚至有点轻佻的教学方式，但同时也坚决抵制了那种只有专业术语堆砌的晦涩难懂。我尤其欣赏作者在讲解那些容易引起混淆的概念时，所采用的“纠错”机制。例如，很多新手会混淆`==`和`.equals()`的使用场景，这本书不是简单地说“基本类型用这个，对象用那个”，而是花了专门的篇幅，通过定制一个学生类，展示如果不对`.equals()`方法进行重写，两个内容相同的对象实例在比较时会返回错误的结果，从而自然而然地引出方法重写的必要性。这种“先展示错误，再提供修正”的教学流程，比单纯的规则灌输更具说服力。阅读过程中，我感觉不像是在被动地接受知识，而更像是有一位经验丰富的导师在我身边，随时准备解答我心中可能出现的每一个“等等，如果我这么做会怎么样？”的疑问，这种陪伴式的学习体验，让学习过程变得更为顺畅和愉快，极大地减少了自我学习中常见的挫败感。

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我必须得说，这本书在面向新手友好的程度上，几乎达到了教科书的典范。我之前尝试过几本其他语言的入门书，常常在讲到“面向对象”这个概念时就彻底迷失了，很多作者要么解释得过于抽象，要么直接跳过了关键的铺垫。然而，这本书处理面向对象编程（OOP）的方式，简直是教科书级别的细腻。它不是一下子把封装、继承、多态这“三大支柱”一起砸在你面前，而是花了整整两章的篇幅，先从类和对象的实际建模开始，用构建一个虚拟图书馆管理系统的例子贯穿始终。每引入一个新的OOP特性，都会立即体现在这个案例的迭代升级中。比如，在讲继承时，它会展示如何将“图书”类派生出“小说类”和“教材类”，并且清晰地标明了哪些方法和属性是共享的，哪些是特有的。这种“情境化教学”远比那些纯理论的描述要有效得多。而且，书中对异常处理的讲解也相当到位，它没有把`try-catch-finally`当作一个必须掌握的语法点来介绍，而是放在了程序健壮性讨论的语境下，让人明白为什么要捕获异常，而不是仅仅为了让编译器不再报错。这种深入到“为什么”的讲解，是很多速成读物所欠缺的。

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写的也太大白话了，真是一本很棒的英语教材（不对

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