数据结构Java语言描述

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出版者:清华大学出版社
作者:Duane A.Bailey
出品人:
页数:424
译者:李化
出版时间:2004-9-1
价格:48.0
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787302089834
丛书系列:
图书标签:
  • 数据结构
  • Java
  • 编程
  • 计算机
  • 国外教材
  • 数据结构
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具体描述

这是一本阐述如何在现代编程语言Java中创建和分析传统数据结构舶书籍。

全书首先介绍Java面向对象的编程方法和良好的编程风格,然后系统讲解子向量、程序设计的基础知识、排序、接口、迭代器、列表、线性数据结构、有序数据结构、二叉树、优先队列、查找树、映射和图。在每章中都提供于相应的原理;练习、实例、实验和思考题。附录中提供了各章部分问题的答案、Java编:程基础知识和术语表等内容。

本书特色:

章——每章讲述一个主题,每种数据结构独立成章;

基本概念——每章开头列出本章将要学习的主要内容;

练习——结合所讲具体内容进行针对性的练习;

原理——在设计数据结构方面应遵守的一些主要原则;

自测题——通过自测题,回顾本章的知识点。

本章问题——通过设计和扩展练习检测本章所学内容;

实验——针对各章主题,进行动手练习。

好的,以下是一份关于一本名为《数据结构与算法实践指南》的图书简介,该书内容与《数据结构Java语言描述》完全不同,并力求详实自然: --- 图书简介:《数据结构与算法实践指南:面向现代系统与性能优化》 作者: 张伟、李明 出版社: 创新科技出版社 建议零售价: 128.00 元 页数: 约 750 页 开本: 16 开 深入理解数据与算法的现代应用视角 在当今软件系统的复杂性和对性能的严苛要求下,数据结构和算法不再是孤立的理论概念,而是直接决定系统效率和用户体验的核心基石。本书《数据结构与算法实践指南:面向现代系统与性能优化》旨在提供一个高度实战化、面向工程应用的视角,聚焦于如何将经典与现代数据结构和算法应用于解决实际的工程难题,尤其侧重于现代多核架构、分布式环境以及大规模数据处理场景下的优化策略。 本书完全不涉及任何特定编程语言(如Java)的语法细节或特定类库的实现讲解。我们的核心关注点在于概念的精妙、性能的权衡与设计模式的运用。 全书结构与核心内容概述 本书内容被划分为四个主要部分,循序渐进地引导读者从基础概念跃升至前沿实践: 第一部分:基础结构与性能模型重构(约 200 页) 本部分旨在夯实读者对数据结构底层逻辑的理解,并引入现代计算模型的性能考量。我们不再停留在传统的“大O”时间复杂度分析,而是深入探讨缓存一致性、内存访问模式(局部性原理)对实际运行时间的影响。 1. 内存层级结构对结构选择的影响: 详细分析 L1/L2/L3 缓存的工作原理,以及如何设计“缓存友好型”的数据结构,例如,如何通过数据对齐和顺序存储来最大化缓存命中率。 2. 数组与链表的新视角: 重新审视数组和链表的适用场景,重点讨论变长数组(如动态数组)在内存分配和回收机制下的开销,以及在并发环境中对链表操作进行无锁化或锁粒度控制的设计思路。 3. 栈、队列与堆的资源管理: 讨论内存池(Memory Pool)技术在实现高效栈和队列时的应用,特别是在嵌入式系统和高性能服务器中的资源预分配策略。 4. 哈希表的演进与冲突解决的现代策略: 深入探讨Cuckoo Hashing (布谷鸟哈希)、Robin Hood Hashing (罗宾汉哈希) 等先进技术,并分析它们在面对高负载和高并发时的优劣。 第二部分:高级抽象与高效检索(约 250 页) 本部分聚焦于如何利用抽象数据类型来优化复杂信息的组织和快速检索,这是构建任何大型信息系统的关键。 1. 树形结构的深度剖析: B 树族系及其磁盘 I/O 优化: 详尽解析 B 树、B+ 树在数据库索引中的作用,重点分析扇区大小对节点大小选择的影响,以及如何针对 SSD 结构进行优化。 Trie 树的压缩与变体: 介绍 Radix Trie(基数树)和 Patricia Trie,及其在路由查找、IP 过滤等场景中的应用,分析其空间效率。 Skip List (跳跃表) 的概率保证与并发实现: 探讨跳跃表作为一种可扩展有序数据结构,如何通过精妙的概率控制实现接近平衡树的性能,并分析其在并发环境下的无锁化尝试。 2. 图结构处理的工程化难题: 讨论图算法在网络分析、路径规划中的瓶颈。重点介绍 Label Propagation (标签传播) 算法在社交网络中的应用,以及如何利用外部存储(External Memory)算法来处理超大规模图数据集(如 PageRank 的分布式计算框架)。 3. 集合与有序结构的平衡选择: 深入比较基于平衡二叉搜索树(如红黑树的变种)和跳跃表在内存限制和更新频率下的实际表现差异。 第三部分:算法设计范式与优化技术(约 200 页) 本部分将算法从理论推导转移到实际的优化实践中,强调算法的选择、组合与迭代改进。 1. 动态规划的工程应用与状态压缩: 讨论如何识别 DP 结构,重点介绍记忆化搜索与自底向上迭代的工程实现差异。更重要的是,介绍如何使用状态压缩技术(如轮廓线 DP)来处理具有较大状态空间的优化问题。 2. 贪心算法的正确性证明与“局部最优到全局最优”的桥梁: 探讨为何某些贪心策略有效,并介绍 Augmenting Path (增广路径) 思想在匹配算法(如最大二分匹配)中的应用。 3. 分治策略与大规模排序: 关注并行排序算法的设计,例如如何有效划分数据以适应多核处理器,以及在数据溢出到磁盘时(外部排序)的合并策略。 4. 回溯与剪枝的效率控制: 介绍启发式搜索(如 A 算法)中启发式函数的构建,以及如何设计有效的剪枝策略来控制搜索空间的指数级增长。 第四部分:面向现代系统的特定挑战(约 100 页) 本部分是本书最具前瞻性的部分,专注于现代计算环境对数据结构提出的新要求。 1. 并发数据结构的原子性保证: 探讨CAS (Compare-and-Swap) 等底层硬件指令如何用于构建高性能的无锁(Lock-Free)或无等待(Wait-Free)数据结构,例如无锁队列和栈的实现原理,重点在于理解 ABA 问题和内存屏障(Memory Barrier)。 2. 流数据处理与近似算法: 介绍处理无限数据流时的挑战。重点讲解Count-Min Sketch (计数最小草图)、Bloom Filter (布隆过滤器) 等概率数据结构,分析其在空间效率与错误率之间的权衡。 3. 缓存敏感的并行化设计: 讨论如何重新组织数据结构(如将树的节点扁平化存储)以适应 SIMD 指令集和流水线操作,最大化指令级并行性。 本书的独特价值 本书的编写风格旨在“去工具化”,专注于原理的深度挖掘和工程决策的权衡。读者不需要关心特定语言的语法细节,而是需要理解: 为什么在特定场景下,一个看似复杂的结构比简单结构更快? 在多核并发环境下,如何保证数据结构操作的正确性和高性能? 如何根据硬件特性(如缓存大小、磁盘寻道时间)来调整算法和数据结构的参数? 本书适合有扎实编程基础,希望深入理解底层计算原理,并致力于构建高性能、可扩展系统的软件工程师、系统架构师和高级计算机科学专业的学生阅读。阅读本书后,您将能以更具洞察力的眼光去审视和设计任何复杂的软件系统。

作者简介

目录信息

第1章 面向对象的方法
第2章 注释、条件和断言
第3章 向量
第4章 设计基础
第5章 排序
第6章 一种设计方法
第7章 迭代器
第8章 列表
……
附录A 答案
附录B JAVA入门
附录C 集合
附录D 文档
附录E 环境
附录F 深入阅读
附录G 术语表
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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阅读体验上,这本书的排版和示例代码的管理简直是艺术品。通常来说,技术书籍的插图往往是黑白、模糊不清的,导致图文对照阅读效率低下。但这本书的字体选择非常友好,行间距适中,即便长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。对于代码块,作者采用了高亮显示关键操作的着色方案,比如在展示哈希表的冲突解决策略时,用于计算新探查位置的数学公式部分会被加粗或用不同的颜色标注出来,这极大地帮助了阅读的节奏感。我特别喜欢的是,几乎每一个核心算法的实现后,都附带了一个“性能分析与优化建议”的小节。这个小节通常篇幅不长,但切中要害,比如它会指出在特定情况下使用数组比使用链表更优的原因,或者在多线程环境下某些数据结构可能引发的问题。这种将理论学习与实际工程考量紧密结合的做法,让这本书的实用价值得到了几何级的提升。

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整本书的逻辑脉络构建得非常严密,从最基础的数组和链表开始,逐步升级到集合、树、图,最后收尾于一些高级话题,如B树和Trie树的初步探讨。给我留下最深刻印象的是作者在收尾部分对“设计模式”的引入。他并未将其作为独立章节,而是巧妙地将工厂模式、观察者模式融入到特定数据结构(如抽象工厂模式在创建不同类型的图遍历器时的应用)的实现细节中。这种潜移默化的教学方式,避免了将设计模式讲解得空泛无力。它传递给读者的信息是:优秀的数据结构设计,本身就是对某些设计原则的完美体现。读完此书,我不仅对数据结构的内部工作原理有了透彻的理解,更重要的是,它培养了一种用面向对象、面向性能的思维去审视和设计代码的习惯。这对于我未来处理任何复杂系统设计工作,都将是一笔宝贵的财富,绝非仅限于应付考试或面试。

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这本书的封面设计得非常简洁、专业,那种深蓝与白色搭配的风格,立刻让人联想到严谨的学术氛围。我翻开目录,首先注意到了它在基础概念上的阐述方式。作者似乎非常注重原理的深度挖掘,而不是仅仅停留在代码实现层面。例如,在讲解链表结构时,它不仅仅展示了节点的创建和指针的指向,还花了大量篇幅去分析不同操作(如插入、删除)在不同场景下的时间复杂度,并且用图形化的方式辅助理解,这一点对于初学者来说无疑是巨大的福音。它没有急于展示复杂的算法,而是花了很多篇幅来巩固数据组织的基本逻辑,让我感觉好像重新上了一遍大学里的基础课程,但这次的讲解更加聚焦和清晰。特别是关于抽象数据类型(ADT)的引入,作者的处理方式非常优雅,它成功地将理论模型与具体的Java实现之间架起了一座坚实的桥梁,使得读者在学习具体类结构之前,就能对“它能做什么”有一个清晰的认知。这种由宏观到微观的递进,极大地降低了我对复杂数据结构望而却步的心理门槛。

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这本书在Java语言特性的运用上,展现出了作者深厚的工程背景。很多经典的数据结构,如栈和队列,在其他书中可能仅仅是作为接口或简单类来实现。但在《数据结构Java语言描述》中,作者明显地在利用Java 8及以后版本的新特性来优化代码的表达力。例如,在讲解集合框架(Collections Framework)时,作者并未将其视为洪水猛兽,而是巧妙地将其作为学习自建数据结构的对照组。通过对比自己实现的优先级队列和 `PriorityQueue` 的底层机制,读者能够非常清晰地看出标准库的高效之处以及其内部的权衡。更让我惊喜的是,它对泛型(Generics)的应用讲解得极其到位。书中不仅展示了如何使用 `<T>` 来增强类型安全,还深入探讨了在实现可排序结构时,如何恰当地处理 `Comparable` 接口的约束,这种对Java语言特性的深度融合,使得这本书不仅仅是一本关于数据结构的书,更是一本关于如何用现代Java编写健壮算法的指南。

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当我深入到树和图的部分时,这本书的真正价值才显现出来。市面上很多教材在讲解图论时,要么过于偏重理论推导,让人觉得晦涩难懂,要么就是直接贴出伪代码或C++实现,让Java读者感到无所适从。然而,此书在这方面做得非常平衡。它对深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的讲解,几乎达到了教科书级别的严谨,但其语言风格却异常亲切。作者似乎知道读者在哪个环节容易混淆,比如在遍历树的过程中,他特地用了一个比喻,将递归调用栈比作“一串等待被处理的任务清单”,这个比喻非常形象,让我瞬间理解了递归回溯的本质。此外,对于像AVL树或红黑树这种相对复杂的自平衡结构,作者没有直接跳入复杂的旋转操作,而是先用一系列生动的动画式步骤图,展示了插入或删除后,树形结构是如何一步步调整达到平衡的,这比单纯看文字描述要直观太多了。我对这种兼顾理论深度和实践可操作性的叙述方式表示由衷的赞赏。

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