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出版者:机械工业出版社

作者:Y.Daniel Liang

出品人:

页数:574

译者:

出版时间:2004-4

价格:65.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111140573

丛书系列:计算机科学丛书

图书标签:

• Java
• 计算机
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算法之舞：从零构建高效数据结构与实现 图书简介 本书并非一本关于特定编程语言语法的教科书，而是一部深入剖析计算机科学核心——算法与数据结构的实战指南。它旨在带领读者跨越语言的藩篱，直接面对计算机解决问题的本质逻辑。我们的目标是培养读者构建健壮、高效软件系统的“内功”，而非仅仅停留在API的调用层面。 一、 为什么要关注“内功”？ 在软件开发的广阔天地中，编程语言如同工具箱中的锤子和扳手，各有其用，但真正区分优秀工程师与普通代码编写者的，是对底层计算原理的深刻理解。数据结构是信息的组织方式，算法是操作这些信息的精确步骤。缺乏对这两者的深刻洞察，代码的性能瓶颈往往难以逾越，系统的可扩展性也无从谈起。 本书将彻底摒弃对特定语言特性的过度依赖，转而聚焦于抽象思维的训练和效率的量化分析。我们相信，一旦掌握了算法的内在规律，学习任何一门新的编程语言，都将是“举一反三”的过程。 二、 内容深度解析：从基础到前沿 本书的结构经过精心设计，确保了知识的层层递进，既能满足初学者的入门需求，也能为有经验的开发者提供深入的思考维度。 第一部分：基础构建块——数据组织的艺术 本部分将从最基础的内存模型和抽象数据类型（ADT）讲起，为后续的复杂结构打下坚实的基础。 1. 内存与抽象： 我们将探讨计算机内存的层次结构（缓存、主存、磁盘），理解数据在不同存储介质间的移动对性能的决定性影响。随后，我们将详细解析抽象数据类型的概念，重点区分接口（Interface）与实现（Implementation），这是软件工程中保持清晰职责分离的关键。 2. 线性结构深度剖析： 数组与链表（Array & Linked List）： 详细对比两者在空间局部性、缓存命中率和随机访问复杂度上的差异。不仅仅是实现，更要分析在并行计算环境中，数组的连续性带来的优化潜力。 栈与队列（Stack & Queue）： 不仅仅是LIFO和FIFO的简单实现，我们将深入探讨它们在递归、进程调度（如广度优先搜索BFS）中的应用，并引入双端队列（Deque）在滑动窗口问题中的高效应用。 散列表（Hash Table）的精髓： 这是本书的重点之一。我们将彻底剖析哈希函数的构造原则（如一致性哈希），并对各种冲突解决策略进行实战模拟：开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希）与链地址法。理解哈希表的平均$O(1)$性能背后的数学概率支撑。 第二部分：树形结构——分层管理的智慧 树结构是处理层级关系和快速查找的利器。本部分将超越简单的二叉树概念。 1. 二叉树的优化与平衡： 我们将从基本的先序、中序、后序遍历讲起，引出二叉搜索树（BST）的局限性——退化为链表。随后，本书将用大量的篇幅和清晰的图示，讲解平衡二叉树的原理和维护机制，包括AVL树的旋转操作（单旋、双旋）和红黑树（Red-Black Tree）的颜色调整规则。重点在于理解这些自平衡机制如何保证最坏情况下的对数时间复杂度。 2. B树族群：磁盘I/O的优化者： 我们将详细探讨B树（B-Tree）及其变种B+树（B+-Tree）在数据库索引和文件系统中的核心地位。分析多路平衡搜索树的设计哲学，如何通过增加分支因子（而非深度）来最小化磁盘寻道次数，这是处理大规模数据的关键。 3. 堆与优先队列： 堆（Heap）作为一种特殊的完全二叉树，是实现高效优先级的基石。本书将细致讲解二项堆（Binomial Heap）和斐波那契堆（Fibonacci Heap），特别关注斐波那契堆在摊还分析（Amortized Analysis）下的优秀性能，以及它在实现更高级的图算法（如Dijkstra算法优化版）中的作用。 第三部分：图论算法——连接世界的网络解析 图（Graph）是建模复杂关系（社交网络、道路系统、电路连接）的终极工具。本部分将侧重于算法的选择和复杂度权衡。 1. 图的表示与遍历： 对比邻接矩阵与邻接表在不同稀疏度图中的空间和时间开销。深入钻研深度优先搜索（DFS）的应用，包括拓扑排序（Topological Sort）和查找强连通分量（SCC）。 2. 最短路径的哲学： 单源最短路径： 详述Dijkstra算法的贪心策略和适用条件，以及Bellman-Ford算法如何处理负权边，并用于检测负权环。 全源最短路径： 深入理解Floyd-Warshall算法的动态规划思想，及其在传递闭包计算中的价值。 3. 最小生成树（MST）： 详细对比Kruskal算法（基于边排序和并查集优化）和Prim算法（基于优先队列），分析在不同图结构下哪种算法更具性能优势。我们将重点展示并查集（Disjoint Set Union, DSU）如何通过路径压缩和按秩合并技术，实现接近常数的均摊时间复杂度。 第四部分：高级算法与效率分析 本部分旨在将读者的视野提升到软件架构层面，关注算法设计模式和效率的理论极限。 1. 动态规划（DP）的思维范式： DP并非一种算法，而是一种解决重叠子问题和最优子结构问题的思维框架。我们将通过经典的背包问题、最长公共子序列（LCS）等案例，提炼出定义状态、寻找转移方程的核心方法论，而非简单套用模板。 2. 贪心策略的边界： 分析贪心算法适用的严格条件，并通过反例说明何时贪心会失败，从而引导读者回到DP或回溯法（Backtracking）的怀抱。 3. 复杂度理论与渐进分析： 我们将回归最根本的数学工具，熟练运用大O、大Ω、大$Theta$符号来精确描述算法的性能。讨论摊还分析（Amortized Analysis）在数据结构（如动态数组的扩容、Fibonacci Heap）中的重要性，理解“平均性能”的真实含义。 四、 本书的独特视角 本书的每一章节都遵循“模型化、分析化、实战化”的路径： 1. 模型化： 首先抽象出问题的数学模型和数据组织形式。 2. 分析化： 严格推导不同实现方案的时间和空间复杂度，讨论缓存和内存布局的影响。 3. 实战化： 给出伪代码实现或基于通用接口的描述，鼓励读者用自己最熟悉的工具去实现，从而真正掌握“如何做”，而不是“照着做”。 结语 掌握算法与数据结构，如同拥有了一套通用的“思维编译器”，它能将任何复杂的工程需求，编译成清晰、可执行的逻辑路径。本书是献给所有渴望深入理解计算本质、追求代码极致性能的实践者的一份邀请函。翻开它，你将开始构建真正经得起时间考验的软件系统。

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这本书的配套资源支持体系也值得称赞，虽然我主要通过纸质书学习，但书后附带的官方GitHub链接和勘误表，体现了作者团队对知识的负责态度。更重要的是，书中对于Java标准库（Standard Library）的介绍并非简单罗列API，而是侧重于讲解那些最常用、效率最高的集合框架（Collections Framework）。特别是对`HashMap`内部工作原理的剖析，深入到了哈希冲突的解决机制和负载因子调整的意义，这对于后续学习并发编程和高性能计算是至关重要的基础。很多教程到这个阶段就戛然而止，但这本书却巧妙地引入了Java 8引入的Lambda表达式和Stream API，并展示了如何用函数式编程的思想来简化传统集合操作的冗长代码。这种对新特性与经典基础的完美结合，使得这本书的生命周期得到了极大的延长，它既能指导一个初学者入门，也能让有一定经验的开发者在其中找到提升视野的角度，而不是感觉内容老旧过时。

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这本书的排版和插图设计简直是教科书级别的典范，让人在长时间阅读后也不会感到视觉疲劳。我尤其注意到它在代码示例的选择上非常用心，没有为了炫技而堆砌那些冗长复杂的代码块，而是每一个示例都紧紧围绕着当前章节要讲解的核心知识点展开，注释详尽到近乎唠叨，但正是这种“啰嗦”保证了即便是最细微的语法点，我也能准确捕捉到其意图。比如在讲解异常处理机制时，书中不仅区分了Checked Exception和Unchecked Exception，还专门用一个专门的章节对比了不同处理方式带来的程序健壮性差异，这在很多同类书籍中往往是一笔带过的内容。此外，书中穿插的“思考与实践”部分，更是体现了作者对教学效果的深刻理解。这些小挑战往往不是直接给出答案的编程题，而是要求读者对现有代码片段进行优化、重构或者找出潜在的错误逻辑，这种主动思考的过程，远比被动接受知识来得有效得多。读完一个大章节后，合上书本，我总有一种强烈的冲动想立即打开IDE去亲手实践一番，而不是学完就忘。

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在我看来，优秀的编程书籍不仅要教你“怎么做”（How-to），更重要的是教你“为什么”（Why）。这本书在这方面做得非常出色。它没有停留在教你写出能运行的代码上，而是深入探讨了代码的质量和可维护性。当涉及到类设计和接口定义时，作者花费了大量篇幅来阐述SOLID原则，并且通过一个贯穿全书的模拟项目——一个简单的库存管理系统——来逐步应用这些高级设计理念。读者可以清晰地看到，一个遵循良好设计原则的类结构是如何抵御未来需求变更的冲击，而一个“面条式”的代码是如何在添加新功能时变得步履维艰。这种实战导向的理论阐述，极大地提升了我的“编程审美”。很多初学者会陷入“代码能跑就行”的误区，但这本书让我认识到，代码是写给人看的，只是偶尔给机器执行。通过阅读，我开始关注命名规范、代码的内聚性和耦合度，这些都是决定一个程序员能走多远的关键素质，而这些素质，往往是那些只关注基础语法的书籍所忽略的。

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坦白说，市面上的编程教材汗牛充栋，但真正能让人产生“相见恨晚”感觉的并不多。这本书最让我印象深刻的一点是它对错误处理和调试技巧的重视程度，这几乎占据了全书一个重要的篇幅。作者不是简单地告诉我们如何使用`try-catch`块，而是详细演示了如何利用IDE（如Eclipse或IntelliJ）的调试工具进行断点设置、单步执行和变量监视，这对于排除那些难以捉摸的运行时错误至关重要。书中提供了大量“反面教材”，展示了哪些常见的逻辑错误会导致难以调试的后果，并提供了系统性的排查思路。这种“授人以渔”的教学方法，远比直接给出正确代码更有价值。读完后，我感觉自己不再是那个面对报错信息手足无措的新手了，而是多了一套系统性的“排错工具箱”。这本书不仅仅是一本语法手册，更像是一位经验丰富的导师，在你学习编程的“野外生存”过程中，为你提供了地图、指南针和急救包，确保你的学习之旅既安全又高效。

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拿到这本书的时候，我就被它那种厚重感和严谨的封面设计给吸引住了。作为一名刚刚接触编程世界的新手，我最怕的就是那些晦涩难懂、充斥着大量专业术语的教材，读起来感觉像在啃一块硬邦邦的石头。然而，这本《Java语言程序设计》的开篇却异常亲切，它没有直接把我扔进复杂的语法细节里，而是花了不少篇幅来描绘Java这门语言的历史背景、设计哲学，以及它在现代软件开发中的地位。这种宏观的视角让我立刻建立起一个清晰的认知框架，明白了我们为什么要学习它，它能做什么。作者在讲解基础概念时，善于用贴近生活的比喻来阐述抽象的内存管理和对象实例化过程，比如用“图书馆的书架和书本”来类比堆栈结构，这对于我这种需要具象化才能理解的初学者来说，简直是救星。更让我欣赏的是，书中对一些核心编程思想，比如面向对象编程（OOP）的封装、继承和多态，没有进行浮光掠影的介绍，而是通过一系列精心设计的、循序渐进的小案例，让我真切地体会到这些概念在实际编程中是如何发挥作用的，而不是仅仅停留在理论层面背诵定义。这种由浅入深、注重实践引导的学习路径，极大地增强了我继续深入下去的信心。

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