Data Structures and Problem Solving Using Java pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison Wesley

作者:Weiss, Mark A.

出品人:

页数:1024

译者:

出版时间:2009-10

价格:937.00元

装帧:

isbn号码:9780321541406

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《算法设计与高级数据结构》 本书旨在深入探讨计算机科学领域的核心概念——算法设计与高级数据结构。我们着力于帮助读者构建扎实的理论基础，并培养解决复杂计算问题的实践能力。通过清晰的逻辑阐述和严谨的数学分析，本书将引导您掌握各类高效的数据结构，理解它们在不同场景下的适用性，并学会如何分析和优化算法的性能。 核心内容涵盖： 基础数据结构的回顾与深化： 本章将回顾并深入探讨链表、栈、队列、树（包括二叉树、平衡二叉搜索树如AVL树和红黑树）以及图等基本数据结构。我们将不仅介绍它们的实现方式，更会深入剖析其内在的工作原理、时间复杂度和空间复杂度，为后续更高级的概念奠定坚实基础。 高级数据结构的探索： 本部分将引入更复杂但功能更强大的数据结构，如堆（最大堆、最小堆）、优先队列、哈希表（包括冲突解决策略和性能分析）、B树及其变种（如B+树）在数据库索引中的应用。您将学习如何构建和操作这些数据结构，并理解它们如何解决特定的工程难题。 核心算法设计范式： 本书将系统介绍几种重要的算法设计范式，包括： 分治法： 学习如何将问题分解为更小的子问题，独立解决后再合并结果，例如快速排序、归并排序和查找最大/最小元素。 动态规划： 掌握通过构建最优解的子结构来解决重叠子问题的方法，例如背包问题、最长公共子序列和最短路径问题。 贪心算法： 理解如何通过局部最优选择来期望全局最优解，并学习其应用场景，如霍夫曼编码和最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）。 回溯法与分支限界法： 探索系统地搜索解空间以找到所有或最优解的方法，例如N皇后问题、图的遍历和旅行商问题。 算法分析与优化： 本书强调算法的效率分析，包括时间复杂度和空间复杂度的计算方法（如大O记法、大Ω记法、大Θ记法）。您将学会如何比较不同算法的性能，并掌握一些基本的优化技巧，如记忆化（Memoization）和迭代加深搜索。 图论算法的深入研究： 图作为一种强大的建模工具，在本书中占有重要地位。我们将详细介绍图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及经典的图算法，包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在连通性、拓扑排序和查找最短路径（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）等问题上的应用。 高级主题与实际应用： 针对有更高追求的读者，本书还将简要介绍一些更高级的算法和数据结构，如字符串匹配算法（KMP算法）、模式匹配、查找重复元素、数组去重、排序（除了基础的插入、选择、冒泡，还将涉及计数排序、基数排序等非比较排序）以及基本的计算几何问题。此外，我们还将探讨这些技术在实际应用中的案例，例如搜索引擎索引、数据库管理、网络路由和数据压缩。 本书的特色： 理论与实践的完美结合： 每种数据结构和算法都附有详尽的理论解释，并辅以清晰的伪代码和示例，帮助读者从原理上理解，并能动手实现。 严谨的分析： 对每种算法的性能进行了严格的时间和空间复杂度分析，帮助读者建立量化的评估能力。 循序渐进的教学方法： 内容设计由浅入深，确保读者能够逐步掌握复杂的概念，避免信息过载。 问题导向的学习： 许多章节都围绕着解决特定类型的问题展开，让读者在解决实际问题的过程中学习抽象化的思维方式。 激发独立思考： 我们鼓励读者不仅要理解已有的解决方案，更要思考如何根据具体需求设计和优化自己的算法。 无论您是计算机科学专业的学生，还是希望提升编程和问题解决能力的开发者，本书都将是您宝贵的参考资料，助您在不断变化的计算领域中游刃有余。

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这本书在Java语言的应用层面，做得非常到位，使得抽象的数据结构和算法能够以具体的代码形式呈现。我之前阅读过一些理论性较强的数据结构书籍，虽然理论扎实，但总感觉缺少了将理论转化为实际代码的桥梁，而这本书正好填补了这一空白。书中的每一个数据结构和算法，几乎都配有完整的、可以直接运行的Java代码示例。这些代码不仅实现了基本的功能，更重要的是，它们考虑到了代码的可读性、可维护性以及一定的健壮性。例如，在实现链表时，作者不仅仅编写了Node类，还提供了LinkedList类，并封装了add、remove、get、set等常用的方法，这些方法都经过了细致的逻辑处理，考虑了空链表、单节点链表等各种边界情况。对于像二叉树和图这样的复杂数据结构，书中给出的Java实现也相当清晰，并且作者会在代码注释中解释关键的逻辑和算法步骤，这极大地帮助我理解了算法在实际代码中的映射关系。我尤其喜欢书中对于泛型的运用，这使得代码更加灵活和通用，能够适应不同类型的数据。通过阅读和运行这些Java代码，我不仅加深了对数据结构和算法的理解，也学习到了很多Java编程的技巧和最佳实践，例如如何有效地使用接口、抽象类以及集合框架来构建清晰、高效的代码。

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读完《数据结构与算法——使用Java（第XX版）》之后，我发现它在算法效率分析和性能优化方面的内容，确实做到了“知其然，更知其所以然”。书中对于各种算法的时间复杂度和空间复杂度的分析，并不是简单地给出一个O(n)、O(n^2)的结论，而是详细地推导了其计算过程，让我能够清晰地理解这些复杂度是如何得出的。例如，在讲解快速排序时，作者不仅仅给出了递归的实现，还详细分析了在最坏情况（已经排序或逆序）和平均情况下的时间复杂度，并提出了如何通过随机化选择枢轴元素来降低出现最坏情况的概率。对于一些数据结构，比如哈希表，书中不仅讲解了哈希函数的设计原则，还详细介绍了处理哈希冲突的几种常用方法，如链地址法和开放地址法（线性探测、二次探测、双散列），并分析了它们各自的优缺点以及在不同负载因子下的性能表现。还有一个让我受益匪浅的章节是关于堆（Heap）的应用，它不仅是优先队列的底层实现，还与堆排序紧密相关，书中通过清晰的图示和代码，展示了堆的构建、插入和删除操作，以及它们如何转化为高效的排序算法。此外，书中还触及了一些更高级的主题，比如关于图的拓扑排序和关键路径的计算，以及一些 NP-hard 问题的近似算法，这让我对算法的世界有了更广阔的认识。

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这本书在算法设计和问题解决方面的内容，真的给了我很多启发。它不仅仅是列举了各种算法，比如排序（冒泡、插入、选择、快速、归并、堆排序）、搜索（二分查找）等，更重要的是，它教会了我如何从问题的本质出发，分析问题的特点，然后选择或者设计最合适的算法来解决。我特别喜欢书中关于递归和分治策略的讲解，通过几个经典的例子，比如汉诺塔、归并排序、快速排序，让我体会到了如何将一个复杂问题分解成若干个相同或相似的子问题来解决，这种思维方式对于解决很多算法难题都非常有帮助。另外，书中还花了不少篇幅讲解了动态规划，这部分内容我之前一直觉得很抽象，但通过书中由浅入深的讲解，结合实际的例子，比如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等，我逐渐掌握了动态规划的“状态转移方程”的构建方法，以及如何通过记忆化搜索或者自底向上的方式来求解。书中还有一个让我印象深刻的章节是关于字符串匹配的算法，介绍了朴素匹配算法，然后深入讲解了KMP算法，并用图示的方式清晰地展示了KMP算法中“next”数组的构建和使用，这对于理解更高效的字符串处理非常有意义。这本书的价值在于，它不仅仅教你“是什么”，更教你“怎么想”和“怎么做”，培养的是一种解决问题的能力，而非死记硬背算法。

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我最近刚读完《数据结构与算法——使用Java（第XX版）》，这是一本让我印象深刻的书。在翻开它之前，我对数据结构和算法的理解更多是停留在理论层面，知道它们是计算机科学的基石，但实际应用中的具体实现和优化策略却感到模糊。这本书就像一位经验丰富的导师，循序渐进地引导我深入理解了各种核心数据结构，比如数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表等。作者并没有止步于仅仅介绍这些结构的定义和操作，而是花了大量的篇幅去探讨它们在不同场景下的适用性、效率以及性能权衡。比如，在讲解链表时，它不仅展示了单向链表和双向链表的实现，还对比了它们在插入、删除、查找等操作上的时间复杂度和空间复杂度，并提出了优化方案，比如使用虚拟头节点来简化边界条件的处理。对于二叉搜索树，书中深入剖析了平衡二叉树（如AVL树、红黑树）的必要性，并详细阐述了它们的插入和删除过程中如何通过旋转操作来维护平衡，这部分内容对于理解高性能数据结构的底层原理至关重要。此外，图论部分的内容也相当扎实，从图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）到经典的遍历算法（DFS、BFS），再到最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）和最小生成树算法（Prim、Kruskal），都进行了详尽的讲解，并通过实际的Java代码示例，让我能够清晰地看到算法的执行流程和数据结构的变化。这本书的优势在于，它不仅仅是知识的罗列，更是对“为什么”和“如何做”的深入解答。

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这本书的独特之处在于，它不仅仅是单纯地介绍各种数据结构和算法，而是将它们置于“问题解决”的大背景下进行阐述。每一章的学习都伴随着对实际问题的分析和解答，让我能够清晰地看到这些理论知识是如何被应用到解决实际工程问题的。例如，在讲解栈时，书中就探讨了如何使用栈来实现括号匹配的检查，以及如何利用栈进行表达式求值。在讲解队列时，则介绍了如何使用队列来实现广度优先搜索（BFS），以及在操作系统中的任务调度等场景。书中关于图的应用部分，更是将图论与实际问题紧密结合，比如使用图来表示社交网络、地图导航中的最短路径问题，以及网络流问题等。作者在阐述一个数据结构或算法时，往往会先抛出一个实际问题，然后引导读者思考如何用已学知识来解决，再逐步引入新的概念和方法。这种“问题导向”的学习方式，让我在学习过程中始终保持着高度的兴趣和参与感，因为我能感受到所学知识的实际价值和应用前景。书中还包含了一些经典的算法难题，并提供了多种解题思路和代码实现，这对于提升我的算法思维和解决复杂问题的能力非常有帮助。我感觉这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一本关于如何用计算思维去分析和解决问题的指导手册。

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这本书的内容很基础，适合刚学习计算机的新人们--讲的很详细甚至有点啰嗦，但并没有涉及很复杂的知识，比如closure/scoping rules之类。例子也很充分，个人认为这本书的精华是3,4章涉及object-oriented的部分，成功的把我带出了functional programming的天坑

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这本书的内容很基础，适合刚学习计算机的新人们--讲的很详细甚至有点啰嗦，但并没有涉及很复杂的知识，比如closure/scoping rules之类。例子也很充分，个人认为这本书的精华是3,4章涉及object-oriented的部分，成功的把我带出了functional programming的天坑

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这本书的内容很基础，适合刚学习计算机的新人们--讲的很详细甚至有点啰嗦，但并没有涉及很复杂的知识，比如closure/scoping rules之类。例子也很充分，个人认为这本书的精华是3,4章涉及object-oriented的部分，成功的把我带出了functional programming的天坑

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讲的还是很细很深的，看了两个学期了，还有很多地方不是完全懂，需要不停翻出来温习巩固

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半途而废