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页数:286

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出版时间:1970-1

价格:29.00元

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isbn号码:9787307064898

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《现代数据结构与算法解析》 内容概述 《现代数据结构与算法解析》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的数据结构与算法学习体验。本书并非传统意义上枯燥的理论堆砌，而是紧密结合现代软件开发的需求，以清晰的逻辑、丰富的实例和循序渐进的讲解，帮助读者构建扎实的数据结构与算法基础，并学会如何将其应用于解决实际问题。本书涵盖了计算机科学中最核心、最具价值的数据结构与算法知识，从基础概念到高级应用，层层递进，确保读者能够真正理解其精髓并熟练掌握。 核心数据结构详述 本书开篇将从最基本但至关重要的数据结构讲起，为后续的学习奠定坚实基础。 数组与链表： 我们将详细探讨数组的优点（随机访问效率高）与缺点（插入删除效率低，空间固定），并引出链表（单向链表、双向链表、循环链表）的概念，分析其在动态存储和高效插入删除方面的优势，以及随机访问的劣势。本书将通过对比分析，让读者深刻理解两者的适用场景。 栈与队列： 这两种基本但功能强大的线性结构将被深入剖析。我们将介绍栈的“后进先出”（LIFO）原理及其在函数调用、表达式求值等方面的应用，并通过数组和链表实现栈。接着，我们将详细讲解队列的“先进先出”（FIFO）原则，并演示其在任务调度、广度优先搜索等场景下的重要作用，同样会涉及数组和链表两种实现方式。 散列表（哈希表）： 作为现代编程中最常用的数据结构之一，散列表的重要性不言而喻。本书将详细解释哈希函数的概念、设计原则以及冲突解决策略（如链地址法、开放地址法）。读者将学习如何构建高效的散列表，理解其在查找、插入、删除操作上接近O(1)的平均时间复杂度，并探讨其在数据库索引、缓存机制等领域的广泛应用。 树结构： 树作为一种重要的非线性数据结构，我们将从二叉树（满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树）出发，深入讲解二叉搜索树（BST）的原理、插入、删除、查找操作，以及其可能出现的性能退化问题。在此基础上，我们将引入更高级的平衡二叉树，如AVL树和红黑树，详细分析它们如何通过旋转等机制保持平衡，从而保证对数时间复杂度的操作。此外，堆（最大堆、最小堆）作为一种特殊的完全二叉树，在优先队列和堆排序中的应用也将被详细讲解。 图结构： 图作为表示对象之间复杂关系的强大工具，本书将详细介绍图的基本概念（顶点、边、有向图、无向图、加权图、无权图），以及常见的图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）。我们将深入探讨图的遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并在此基础上讲解一系列经典的图算法。 核心算法精讲 在掌握了丰富的数据结构之后，本书将重点聚焦于各种核心算法，阐述其原理、实现方式以及效率分析。 排序算法： 我们将从基础的排序算法入手，如冒泡排序、选择排序、插入排序，分析它们的简单实现和O(n^2)的时间复杂度。随后，我们将重点讲解更高效的排序算法，包括： 分治法思想： 快速排序（Quick Sort）将作为经典的分治算法进行详细解析，探讨其平均O(n log n)的时间复杂度以及在不同基准选择策略下的性能表现。 归并排序（Merge Sort）： 另一种重要的分治排序算法，以其稳定性（O(n log n)的稳定排序）和易于理解的合并过程得到深入讲解。 堆排序（Heap Sort）： 利用堆的结构实现的高效原地排序算法，我们将分析其O(n log n)的时间复杂度。 线性时间排序： 对于特定范围的数据，我们将介绍计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基数排序（Radix Sort）等线性时间复杂度排序算法，并分析其适用条件。 搜索算法： 除了前面提到的链表和散列表中的查找，本书还将重点讲解： 二分查找（Binary Search）： 基于有序数组的高效查找算法，我们将详细分析其O(log n)的时间复杂度，并讨论其在实际应用中的扩展（如查找第一个/最后一个匹配项）。 图的搜索算法： 在图结构部分，DFS和BFS不仅是遍历方法，更是许多其他图算法的基础，我们将在此基础上进一步阐述它们的具体应用。 图算法： 图结构的学习将伴随一系列强大的算法，本书将深入讲解： 最短路径算法： Dijkstra算法： 用于计算单源最短路径，特别适用于非负权重的图。我们将详细解析其工作原理、数据结构选择（优先队列）以及时间复杂度。 Bellman-Ford算法： 能够处理负权边，并能检测负权重回路，我们将分析其实现过程。 Floyd-Warshall算法： 用于计算所有顶点对之间的最短路径，适合解决所有顶点对最短路径问题。 最小生成树算法： Prim算法： 贪心算法的一种，用于找到加权无向连通图的最小生成树。 Kruskal算法： 另一种贪心算法，利用并查集来构建最小生成树。 拓扑排序： 对于有向无环图（DAG），拓扑排序是一种重要的操作，本书将介绍基于DFS和BFS的实现方法。 动态规划（Dynamic Programming）： 作为解决许多优化问题的强大工具，动态规划的思维方式是本书的重点之一。我们将从最简单的斐波那契数列开始，逐步引入最优子结构和重叠子问题这两个核心概念。通过一系列经典案例，如背包问题、最长公共子序列、硬币找零等，读者将学会如何定义状态转移方程，并采用自顶向下（带备忘录的递归）和自底向上（迭代）两种方式实现动态规划解决方案。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 针对一些局部最优选择能够导致全局最优解的问题，我们将介绍贪心算法的思想。通过活动选择问题、Huffman编码等例子，读者将理解贪心算法的设计思路和应用场景。 回溯算法（Backtracking）： 针对一些需要系统地搜索解空间的问题，如N皇后问题、数独求解等，我们将讲解回溯算法的原理，即通过深度优先搜索的方式，在搜索过程中进行剪枝，避免无效的搜索路径。 算法分析与复杂度 贯穿全书的另一个核心主题是算法分析。本书将详细讲解： 时间复杂度与空间复杂度： 介绍大O记法（Big O Notation），并对每种数据结构和算法的操作进行严谨的时间和空间复杂度分析。 渐进分析： 讲解如何忽略常数因子和低阶项，关注算法在规模增大时的增长趋势。 最佳、平均和最坏情况分析： 阐述不同输入情况对算法性能的影响。 算法效率的比较： 引导读者根据问题特性选择最优的算法和数据结构组合。 学习方法与实践 本书不仅注重理论知识的传授，更强调实践能力的培养。 伪代码与清晰的逻辑： 算法的讲解将以伪代码或清晰的逻辑步骤呈现，并辅以详细的文字说明，确保易于理解。 丰富的实例与练习： 为每个数据结构和算法都配有精心设计的实例，演示其在实际场景中的应用。每章末尾都设有不同难度的练习题，帮助读者巩固所学知识，并挑战自己的解决问题能力。 思考题与拓展： 鼓励读者深入思考，提出一些开放性的问题，引导他们探索更高级的主题和优化方向。 代码实现建议： 在讲解算法原理后，我们会提供实现算法的思路和技巧，引导读者独立完成代码的编写和调试。 目标读者 本书适合以下读者： 计算机科学专业的学生： 作为课程的补充读物或重点参考，帮助深入理解数据结构与算法的核心概念。 有一定编程基础但希望提升技术深度的开发者： 想要系统学习和掌握核心算法，提高编程效率和解决复杂问题的能力。 准备参加技术面试的工程师： 数据结构与算法是面试中的重中之重，本书将提供全面、扎实的准备。 对计算机科学原理感兴趣的自学者： 能够帮助他们建立起对计算机核心工作机制的深刻理解。 学习本书的收获 通过学习《现代数据结构与算法解析》，读者将能够： 构建扎实的数据结构基础： 深刻理解各种数据结构的原理、特点、优缺点及其适用场景。 掌握核心算法的实现与分析： 熟练掌握排序、搜索、图算法、动态规划等关键算法的设计与分析方法。 提升解决复杂问题的能力： 学会如何选择合适的数据结构和算法来高效地解决实际编程问题。 理解算法效率的重要性： 能够从时间复杂度和空间复杂度的角度评估算法的优劣。 为更高级的计算机科学主题打下坚实基础： 如操作系统、编译原理、人工智能等领域都依赖于强大的数据结构与算法知识。 《现代数据结构与算法解析》将是一本陪伴您深入探索计算机科学世界，提升编程实力的宝贵指南。

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这本书的排版和细节处理，是它区别于其他同类书籍的一个显著特征。作为一个细节控，我非常在意代码块的字体和高亮效果，这本书在这方面做得无可挑剔。清晰的缩进、合理的行距，让那些长串的代码块看起来不再是令人望而生畏的“代码瀑布”，而是井然有序的建筑图纸。此外，书中随处可见的“陷阱提示”和“进阶思考”小方框，简直就是为我这种喜欢刨根问底的读者量身定做的“彩蛋”。这些小方框里往往提示了一些编译器默认不报错但运行时却可能导致严重后果的隐晦行为，或者引申出更深层次的JVM规范讨论。正是这些看似不起眼的边注，将这本书的深度提升到了一个专业的水准。它不仅教你写出能运行的代码，更教你如何写出“正确且健壮”的代码，这是区分初级程序员和资深工程师的重要分水岭。读完后，我立刻回去翻阅了我过去写的一些代码，发现了许多原本以为“没问题”的地方其实暗藏杀机。

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这部关于Java编程的书籍，简直就是一本深入浅出的武功秘籍，尤其对于像我这样半路出家、想在编程世界里站稳脚跟的“江湖新人”来说，它提供的指引简直太及时了。我记得刚开始接触Java的时候，各种类、接口、抽象方法这些概念，就像蒙着一层纱，看得我晕头转向。但这本书的叙述方式非常平实，它不是那种高高在上的理论堆砌，而是像一位经验丰富的老前辈，手把手地带着你从最基础的语法结构开始，一步步搭建起对面向对象思想的理解。特别是它对内存管理和垃圾回收机制的剖析，简直是点睛之笔，让我终于明白了Java虚拟机背后的运行逻辑，而不是停留在“会写代码”的表面。书中配的那些代码示例，都非常贴合实际工作场景，不是那种为了演示语法而生硬拼凑的例子，读完后，我感觉自己手上握着的不再是零散的知识点，而是一套可以立刻投入实战的工具箱，那种自信感的提升是立竿见影的。作者对细节的关注度令人佩服，即便是初学者容易忽略的异常处理和I/O操作，也讲得清晰明了，保证了后续学习的健壮性。

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坦白讲，我原本对市面上大多数编程教材抱有“差不多得了”的态度，无非就是把官方文档的概念换个说法重复一遍，读起来枯燥乏味，晦涩难懂。然而，这本书的阅读体验完全出乎我的意料，它仿佛拥有某种魔力，能将枯燥的技术术语转化为生动有趣的画面。我尤其欣赏它在讲解多线程并发那一章时的布局和节奏感。作者没有急于抛出复杂的同步锁和`volatile`关键字，而是先用生活中的排队买票的场景来比喻，让读者直观感受到“竞态条件”的危害。随后，才逐步引入`synchronized`块的锁定机制，讲解得层层递进，逻辑链条清晰到不行。这种叙事风格，让我感觉自己不是在啃技术书，而是在跟随一位优秀的导师进行一场高水平的思维对话。对于我们这些已经工作了一段时间，时间成本非常宝贵的从业者来说，这种高效的学习路径和清晰的知识脉络，无疑是最大的价值所在，它节省了我大量在黑暗中摸索的时间，直接指向了问题的核心。

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这本书的结构设计，充分体现了作者对学习者心理的深刻洞察。它并不是简单地按照A到Z的顺序排列知识点，而是巧妙地穿插了“回顾与提升”的环节。比如，在前几章奠定了面向对象的基础后，作者会立即安排一个小型的综合项目——构建一个简单的库存管理系统——来强迫读者将新学的类、继承和多态性全部整合运用起来。这种“学完即用，用中学”的教学闭环，极大地强化了知识的记忆和应用能力。更妙的是，书中对设计模式的介绍部分，没有陷入过度理论化的泥潭，而是将几种核心的模式（如工厂模式、单例模式）嵌入到前面的代码重构案例中，让你在不知不觉中，就已经掌握了如何写出更优雅、更具扩展性的代码。我感觉自己像是通过一个精心设计的迷宫，每走一步都有收获，最终不仅学会了“如何做”，更重要的是理解了“为什么这样做是最好的选择”。这种对“内功心法”的强调，是很多速成类书籍所欠缺的。

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最令我印象深刻的是，这本书并没有止步于Java语言本身，而是巧妙地将Java生态中的关键技术点融入其中，形成了一个宏大的技术视野。例如，在讲解集合框架时，作者不仅细致对比了`ArrayList`和`LinkedList`的底层数组和链表实现差异，还非常自然地引入了关于哈希冲突处理的讨论，这为后续理解高性能数据结构打下了坚实的基础。更难得的是，它似乎预判了读者在学习完基础语法后会自然而然地接触到外部框架，所以在适当的地方，它会用非常简洁的篇幅，勾勒出如反射机制或注解处理器等高级特性的工作原理，为未来深入学习Spring或Hibernate这类框架做了完美的铺垫，使得知识的迁移成本降到了最低。这本书的格局很大，它不只是一个语言指南，更像是一张通往现代企业级应用开发世界的导航图，引导读者在学习Java的同时，也培养了构建复杂系统的全局观，这点是我认为它超越了绝大多数同类教材的关键所在。

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