Java程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:372

译者:

出版时间:2010-5

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787302215233

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 编程
• 程序设计
• 计算机科学
• 软件开发
• 入门
• 教程
• 基础
• 算法
• 数据结构

《算法之美：深入探索数据结构与高效计算》 图书简介 在信息技术飞速发展的今天，数据已成为驱动世界变革的核心动力。然而，海量数据的背后，潜藏着计算效率与资源消耗的巨大挑战。本书《算法之美：深入探索数据结构与高效计算》，旨在为读者构建一座坚实的桥梁，连接理论知识与工程实践，带领读者穿越数据结构与算法的复杂迷宫，抵达高效计算的彼岸。 本书并非对任何特定编程语言的入门指南，而是专注于计算机科学中最基础、最核心的构建模块——算法与数据结构。我们相信，掌握了独立于任何特定语法的高效思维模式，才是应对未来技术迭代的根本之道。 第一部分：基石——高效组织数据的艺术 本部分专注于数据的内在结构，探讨如何以最优化、最便捷的方式组织和存储信息，从而为后续的复杂操作打下坚实基础。 第一章：线性结构的精妙运用 线性结构是数据组织的基石。本章将从最基础的数组（Array）出发，深入剖析其内存布局和随机访问的内在机制。随后，我们将系统地探讨链表（Linked List）——包括单向链表、双向链表及循环链表——的动态内存管理优势与实现细节。 重点内容包括： 动态数组与容量管理： 如何在底层模拟动态扩展，以及摊还分析（Amortized Analysis）在评估其性能中的作用。 栈（Stack）与队列（Queue）的抽象实现： 不仅限于使用数组或链表构建，更深入探讨它们在函数调用（递归与迭代）和任务调度中的实际应用。 双端队列（Deque）的应用场景： 解决滑动窗口最大值等需要快速在两端操作的问题。 第二章：树形结构——层次化思维的体现 树结构是处理层次关系和需要快速搜索、插入、删除操作的理想选择。本章将系统地解析树的各类变体及其核心应用。 二叉树与遍历策略： 深度解析前序、中序、后序遍历的原理，并对比递归与迭代实现方式的优劣。 二叉搜索树（BST）的平衡挑战： 深入讨论在最坏情况下，BST退化为链表的风险。 自平衡树的奥秘： 详细介绍红黑树（Red-Black Tree）和AVL树的旋转与重新着色机制。这不仅是理论知识，更是现代数据库索引和内存管理算法的核心。 B树与B+树： 重点讲解它们在外部存储（磁盘I/O优化）中的关键作用，这是理解数据库系统和文件系统性能瓶颈的关键。 第三章：抽象与关联——图论基础与应用 图论是描述复杂网络关系的最强大工具。本部分将从基础概念出发，系统讲解图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）及其对时间和空间复杂度的影响。 图的遍历算法： 深度剖析广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）在迷宫寻路、拓扑排序中的应用。 最小生成树（MST）： 详述普里姆（Prim）算法和克鲁斯卡尔（Kruskal）算法的内在逻辑和效率比较。 最短路径的探索： 详尽阐述迪杰斯特拉（Dijkstra）算法和解决负权边问题的贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法。 第二部分：效率的追求——算法设计与分析 本部分将焦点从“如何存储数据”转移到“如何高效处理数据”，是本书的核心价值所在。我们不满足于“能跑”的代码，而是追求“最优解”的思维。 第四章：算法性能的度量与分析 在深入研究具体算法之前，必须建立一套严谨的性能评估体系。 渐近记号的精确理解： 深入探讨大O（$O$）、大Ω（$Omega$）和大Θ（$Theta$）的数学定义及其在不同输入规模下的意义。 时间复杂度和空间复杂度的计算： 通过实例演示如何通过递归树、主定理等方法，精确推导算法的复杂度。 摊还分析的应用： 揭示看似昂贵的单步操作，在大量连续操作下的平均性能优势。 第五章：算法设计范式——从暴力到优雅 本章系统介绍解决问题的几种核心设计哲学。 分治策略（Divide and Conquer）： 以快速排序和归并排序为代表，解析其如何通过拆解问题来简化计算。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 讨论其适用条件和局限性，通过活动安排问题和赫夫曼编码（Huffman Coding）展示其直观的局部最优选择。 动态规划（Dynamic Programming）： 这是本书的重点之一。我们将系统讲解最优子结构、重叠子问题以及备忘录（Memoization）和自底向上（Tabulation）的实现技巧。涵盖最长公共子序列、背包问题等经典案例，强调如何构建正确的转移方程。 第六章：复杂度理论与高级搜索 本章将探索计算的极限，并深入研究解决复杂搜索问题的技术。 回溯法（Backtracking）： 用于解决约束满足问题，如八皇后问题和数独求解，重点在于剪枝（Pruning）的艺术。 分支限界法（Branch and Bound）： 对回溯法的优化，引入成本函数和界限估计，用于优化旅行商问题（TSP）等NP难问题。 P、NP与NP完全性： 对计算复杂性理论进行必要的介绍，帮助读者理解哪些问题是可高效解决的，哪些问题可能需要指数级时间，从而避免在理论上不可能实现的目标上浪费精力。 第三部分：超越基础——专业化数据结构与应用 本部分将视角从通用算法扩展到特定领域中发挥巨大作用的高级结构。 第七章：散列技术与冲突解决 散列是实现近乎常数时间查找的关键。 散列表（Hash Table）的内部机制： 详解散列函数的设计原则、冲突（Collision）的产生机制。 冲突解决策略的性能对比： 深入分析链式法（Chaining）、开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）的优劣及性能退化点。 一致性散列（Consistent Hashing）： 探讨其在分布式缓存系统（如Memcached, Redis集群）中如何最小化数据迁移负载。 第八章：字符串匹配与数据压缩 字符串作为文本和序列数据的载体，其高效处理至关重要。 高级字符串匹配算法： 详细解析KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法，展示它们如何通过预处理避免不必要的字符比较。 Trie（前缀树）的应用： 讲解Trie在字典查询、自动补全和IP路由查找中的高效性。 数据压缩的算法基础： 简要介绍基于游程编码（RLE）和更复杂的基于树的编码（如霍夫曼编码）原理，连接算法与信息论。 结语：构建高效的工程思维 本书的核心目标是培养读者对“效率”的敏感度，使读者在面对任何技术挑战时，都能自然而然地思考：是否有更优的数据组织方式？是否存在一种更快的算法？我们坚信，对算法与数据结构的深刻理解，是构建健壮、可扩展、高性能软件系统的唯一途径。本书内容不局限于任何特定的平台或语言，其思想和技术是跨越时代的通用知识财富。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆