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页数:226

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出版时间:2009-10

价格:25.00元

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isbn号码:9787115209399

丛书系列:

图书标签:

• 高职
• Java
• 编程
• 计算机科学
• 软件开发
• 入门
• 教材
• 基础
• 算法
• 面向对象
• 数据结构

编程思维进阶：数据结构与算法精粹 内容提要 本书深入剖析了现代软件开发中至关重要的两大基石：数据结构与核心算法。不同于侧重于特定编程语言语法的教材，本书旨在培养读者从底层逻辑出发思考问题的能力，构建坚实的计算思维框架。我们将带领读者穿越抽象的理论迷宫，直抵效率与性能的本质。全书结构清晰，从最基础的线性结构开始，逐步过渡到复杂的图论与高级搜索优化，力求让读者不仅知其然，更能解其所以然。 第一部分：数据组织的艺术——基础与线性结构 本部分着重于理解数据如何在内存中高效地组织和访问。 第1章：计算思维的基石与复杂度分析 在深入具体结构之前，必须建立一套衡量程序好坏的标准。本章首先探讨何谓高效的程序设计，引入算法分析的理论框架。重点讲解大O表示法（$O$）、大$Omega$表示法（$Omega$）和大$Theta$表示法（$Theta$），并详述如何通过最坏情况、最好情况和平均情况分析来评估算法的性能。我们将通过对比不同规模输入下的执行时间增长曲线，直观展示线性时间、对数时间、多项式时间及指数时间算法之间的巨大差异。此外，还会简要介绍空间复杂度分析，强调资源约束下的优化策略。 第2章：数组的内在潜力与局限 数组作为最原始、最直接的存储方式，其随机访问（Random Access）的特性是所有后续复杂结构的基础。本章不仅回顾了静态数组的内存布局，更着重于动态数组（如可变长度列表）的内部机制——扩容策略。我们将详细分析不同扩容因子对摊还时间复杂度（Amortized Time Complexity）的影响，并探讨内存连续性带来的缓存局部性优势。本章末尾会引入二维数组的高级应用，例如矩阵的转置与优化访问模式。 第3章：链表的灵活切换 链表，尤其是单向链表（Singly Linked List）和双向链表（Doubly Linked List），提供了动态插入和删除的便利，弥补了数组在中间位置操作效率低下的缺陷。我们将深入探究节点结构、指针操作的微妙之处，并讨论在不使用额外空间的前提下实现链表反转的技巧。对于双向链表，重点分析其在实现循环链表以及高效“向前/向后”遍历中的独特优势。 第4章：栈与队列：操作受限的高效工具 栈（Stack）和队列（Queue）是抽象数据类型（ADT）的经典范例，它们严格的操作规则（LIFO/FIFO）确保了特定场景下的逻辑清晰和流程控制。本章将详细阐述如何使用数组和链表实现这两种结构，并聚焦于它们的实际应用：函数调用栈的工作原理、表达式求值（中缀转后缀/前缀）以及广度优先搜索（BFS）中队列的应用。 第二部分：非线性结构的深度探索 数据之间的关系往往比简单的序列更为复杂，本部分将转向处理层级和网络关系。 第5章：树形结构：层级数据的优雅表达 树是表示层级关系最强大的工具。本章从最基础的树的定义、术语（根、叶子、深度、高度）入手，然后转向二叉树（Binary Tree）。我们将详细介绍三种主要的遍历方法：先序、中序和后序遍历，并探讨如何利用中序遍历结合其他遍历结果来唯一重建一棵树。随后，我们深入探讨平衡搜索树的概念，为后续的AVL树和红黑树做理论铺垫。 第6章：高效查找的利器——二叉搜索树（BST）与平衡 二叉搜索树保证了查找、插入和删除操作在理想情况下能达到$O(log N)$的效率。然而，其性能高度依赖于数据输入的顺序。本章的核心在于解决退化问题，详细阐述AVL树的旋转机制（单旋与双旋）如何维护树的平衡因子，确保查找性能的稳定性。 第7章：堆结构：优先级的管理大师 堆（Heap）是一种特殊的树形结构，主要用于实现优先队列（Priority Queue）。本章聚焦于二叉堆（Binary Heap）的实现，通过数组来高效表示，并详细解释上滤（Bubble-Up）和下滤（Bubble-Down）操作。重点讲解如何利用堆来实现堆排序（Heap Sort），并分析其相对于快速排序的优势与劣势。 第8章：散列表（哈希表）：接近完美的O(1)查找 散列表是现代编程中不可或缺的一部分，它通过散列函数（Hash Function）将键映射到数组索引。本章将深入探讨散列函数的优秀特性（均匀性、雪崩效应），并重点分析处理冲突（Collision）的两种主要策略：链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）。此外，还会讨论负载因子（Load Factor）对性能的影响以及何时需要重散列（Rehashing）。 第三部分：图论与高级算法 本部分将图结构作为核心，探讨网络、路径与连通性问题。 第9章：图的表示与基础遍历 图（Graph）是描述复杂关系网的终极模型。本章首先定义图的类型（有向/无向、带权/无权）。重点讲解图的两种主要表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析在不同稀疏性图中的优劣。随后，我们将详细对比深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在图结构上的实现及其应用，如拓扑排序和强连通分量的初步识别。 第10章：最短路径算法的里程碑 最短路径问题是图论的核心挑战之一。本章系统介绍解决不同约束下的最短路径算法： 1. Dijkstra算法：用于解决单源最短路径问题（无负权边）。我们将详细分析其如何借助优先队列（基于堆）优化松弛操作的效率。 2. Bellman-Ford算法：处理包含负权边的图，并能有效检测负权环的存在。 3. Floyd-Warshall算法：解决所有对之间最短路径问题（APSP），并探讨其动态规划的本质。 第11章：最小生成树（MST）的构建 在连通加权图中，最小生成树是连接所有顶点的边集，且总权重最小。本章聚焦于两大经典算法： 1. Prim算法：自一个起点开始，贪婪地扩展生成树。 2. Kruskal算法：基于边的排序，利用并查集（Disjoint Set Union, DSU）数据结构来高效判断添加新边是否会形成回路，是理解DSU应用的关键。 第四部分：算法设计的核心范式 本部分将超越数据结构的具体实现，关注解决问题的通用策略。 第12章：递归与分治策略 递归是处理自相似问题的强大工具。本章深入剖析递归的执行流程（栈帧），并强调基准情况（Base Case）的重要性。随后，我们将分治法的思想应用到具体算法中，如归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），详细剖析它们的合并/划分过程与时间复杂度保证。 第13章：贪心算法：局部最优的全局诱惑 贪心算法（Greedy Algorithm）依赖于做出当前看起来最好的选择，期望达到全局最优。本章将通过活动选择问题、霍夫曼编码等经典案例，讲解贪心选择性质和最优子结构，并明确指出何时贪心策略会失效，以及如何识别这种失效。 第14章：动态规划：避免重复计算的艺术 动态规划（Dynamic Programming, DP）是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的终极武器。本章将采用自底向上的表格法（Tabulation）和自顶向下的记忆化搜索（Memoization）两种实现方式，详尽解析斐波那契数列、背包问题（0/1和分数）、最长公共子序列（LCS）等核心问题的状态定义、状态转移方程的建立过程，并强调空间优化的技巧。 结语：从理论到实践的桥梁 本书最终目标是让读者掌握在面对任何计算问题时，能够迅速判断出最合适的数据结构和算法范式。每一章的示例代码都力求简洁、规范，旨在提供可复用的思维模型，而非单纯的语法参考。掌握这些内容，将为未来深入学习操作系统、编译原理、人工智能等高级课程打下不可动摇的基础。

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市面上的编程书，要么过于学院派，要么过于草率，这本书却找到了一个绝妙的平衡点。它的语言风格非常接地气，读起来没有任何隔阂感。我尤其喜欢它在介绍集合框架（Collections Framework）时所采用的类比手法。作者将不同的集合比喻成不同功能的仓库管理员，生动地解释了为什么在某些场景下 `ArrayList` 优于 `LinkedList`，而在另一些场景下，后者又是更高效的选择。这种基于场景的讲解方式，极大地提高了知识的实用转化率。我发现自己不再是孤立地学习一个语法点，而是将其放入一个真实的应用蓝图中进行考量。此外，全书的排版风格非常注重阅读的流畅性，大量的空白和恰当的粗体强调，使得长时间阅读眼睛不容易疲劳。对于我这种需要将编程作为终身事业的人来说，一本能够伴随职业生涯成长的参考书至关重要，而这本书无疑具备了这样的潜质——它既能满足初学者的启蒙需求，也能为资深开发者提供深入的查阅价值。

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这本厚重的书，光是捧在手里就能感受到一种沉甸甸的知识分量。我原本以为这会是一本枯燥的技术手册，没想到扉页上那句“代码是思想的延伸”一下子就抓住了我的心。书中的排版设计非常用心，大段的代码块和清晰的注释穿插得恰到好处，即便是像我这样初次接触编程概念的“小白”，也能勉强跟上作者的思路。特别是它对面向对象编程思想的阐述，简直是茅塞顿开。作者没有直接抛出那些高深的术语，而是用了很多生活中的比喻，比如“类就像是制造汽车的蓝图，而对象则是根据蓝图生产出来的具体汽车”，这种具象化的描述让复杂的概念一下子变得鲜活起来。虽然中间涉及到的继承、多态等内容，我还是需要反复阅读才能真正消化，但不得不说，作者的叙事节奏把握得很好，总能在你快要迷失时，及时提供一个清晰的导航点。阅读过程中，我甚至会不自觉地在草稿纸上画出那些类的关系图，这大概是学习任何一门手艺的必经之路吧。总体而言，这是一次非常扎实且引人入胜的阅读体验，它让编程不再是冷冰冰的字符堆砌，而更像是在构建一个可以运行的逻辑世界。

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坦率地说，我原本对这类书籍的期待值不高，总觉得市面上这类教材大多千篇一律，充斥着过时的示例代码和陈旧的理论。然而，这本《Java语言程序设计》彻底颠覆了我的看法。它最成功的地方在于，它并没有沉湎于历史或追逐最新的技术潮流，而是专注讲解了语言核心的“不变性”——那些无论技术如何迭代都将是基石的编程哲学。比如，它对内存模型和垃圾回收机制的讲解，深入浅出地展示了底层运行的机制，这部分内容通常是其他教材避重就轻的地方。作者运用了大量的图示来描绘对象在堆栈中的生命周期，我通过这些图表才真正理解了“引用传递”和“值传递”的微妙差异，而不是停留在死记硬背的阶段。这本书的阅读体验更像是一场深入的“解剖学”课程，它让你不仅仅停留在使用工具的层面，而是去理解工具的每一个零件是如何咬合在一起的。这对于任何想要从事底层开发或者追求性能优化的人来说，都是一份无价的财富。

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我是在一个非常偶然的机会下接触到这本书的，当时我正被好几个开源项目的技术文档折磨得焦头烂额，急需一个能够快速建立系统化认知框架的工具。这本书的结构非常严谨，它不是简单地罗列语法规则，而是将语言特性置于实际的软件开发场景中去讲解。尤其让我印象深刻的是关于异常处理那一章节。作者用了足足十页的篇幅来探讨“为什么我们需要优雅地处理失败”，而不是简单地告诉你 `try-catch` 怎么用。他深入分析了软件健壮性对用户体验的巨大影响，并提供了一套完整的错误分级和日志记录的最佳实践。这已经超越了一本“入门”书籍的范畴，更像是一本“工程伦理”的教材。我发现自己不再是机械地复制粘贴代码片段，而是开始思考“这段代码在极端情况下会如何表现？”。虽然全书的技术细节非常扎实，但作者行文的语气却保持了一种近乎朋友般的鼓励，这对于长时间在技术泥潭中挣扎的人来说，无疑是一剂强心针。读完后，我感觉自己像是完成了一次高强度的思维体能训练，整个人都轻盈了不少。

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我是在一个非常忙碌的过渡期开始阅读这本书的，时间碎片化严重，只能利用通勤和午休时间来啃。这本书的章节划分设计得极具人性化，每一章的长度都控制得恰到好处，就像是精心准备的自助餐——你可以根据自己的饥饿程度选择合适的份量。最让我惊喜的是，书中嵌入了许多“挑战性习题”，这些习题往往不是简单的代码填写，而是需要你结合前几章学到的知识点进行综合设计。例如，有一个练习要求设计一个简单的并发队列，这直接把我推向了线程同步的深水区。我花了整整一个周末来调试那个死锁问题，那种在代码中不断追逐逻辑错误的成就感，是看任何教程视频都无法比拟的。作者没有提供这些挑战题的完整答案，而是给出了思路引导，这无疑是在培养读者的独立解决问题的能力。这本书的价值不在于它告诉你“怎么做”，而在于它强迫你思考“为什么这样做会更好”。它不是一个简单的知识容器，更像是一个能自我成长的学习系统。

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