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出版者:东南大学出版社

作者:许晓宁 编

出品人:

页数:286

译者:

出版时间:2005-1

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810898201

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 编程
• 教程
• 入门
• 实用
• 技术
• 开发
• 学习
• 代码
• 实例

《数据结构与算法精讲》 内容提要： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的数据结构与算法学习指南。在当今快速迭代的软件开发领域，对底层原理和高效解决问题能力的掌握已成为区分普通开发者与资深工程师的关键要素。本书并非仅仅停留在理论概念的罗列，而是将理论与海量工程实践相结合，旨在培养读者构建健壮、高性能系统的核心能力。 全书共分为四个主要部分，逻辑清晰，层层递进。 第一部分：基础数据结构与抽象思维的构建 本部分奠定了后续复杂结构学习的基石。我们首先从最基础的线性结构——数组（Array）与链表（Linked List）入手。重点不仅在于理解其内存布局和基本操作的时间复杂度，更在于深入剖析静态数组在内存分配上的效率与动态数组（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`的底层实现逻辑）在扩容机制上的权衡取舍。 接着，我们将详细探讨栈（Stack）与队列（Queue）。通过应用场景的对比，如函数调用栈的实现机制、表达式的求值（中缀转后缀/前缀）以及广度优先搜索（BFS）在图遍历中的应用，展示LIFO和FIFO原则在解决实际问题中的威力。 随后，本书将焦点转移到非线性结构。我们用大量篇幅讲解树（Tree）结构。从基础的二叉树（Binary Tree）出发，深入讲解二叉搜索树（BST）的插入、删除和查找操作，并引入平衡二叉树（AVL Tree和红黑树Red-Black Tree）的维护机制。对于红黑树，我们将详细解析其自平衡的五大旋转与颜色翻转规则，确保读者能够理解其在保证$O(log N)$查找效率方面的精妙设计。此外，堆（Heap）结构作为一种特殊的树，其最大堆与最小堆的构建、上滤（sift-up）和下滤（sift-down）操作被细致分解，为后续学习优先队列（Priority Queue）和堆排序打下坚实基础。 第二部分：高级数据结构与优化实践 在掌握了基础结构后，本部分聚焦于在特定场景下能带来性能飞跃的高级结构。 散列表（Hash Table）的学习被视为重中之重。我们将详述哈希函数的设计原则（如一致性哈希、乘积法、除留余数法），以及解决冲突的各种策略——链地址法（Separate Chaining）与开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重哈希）。通过对负载因子和性能退化的分析，指导读者如何在实际工程中配置最优的哈希表参数。 图（Graph）理论是算法世界的庞大基石。本书采用邻接矩阵和邻接表两种主要的图表示方法，并详细对比两者的空间和时间复杂度特性。我们将引入图的遍历算法——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并通过实际案例（如迷宫求解、连通分量查找）强化理解。 第三部分：核心算法思想与应用 本部分是算法思想的精粹所在。 排序算法的讲解将遵循从效率低到高，从直观到巧妙的顺序：冒泡排序、选择排序、插入排序作为基础回顾；然后深入快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略（随机枢轴、中位数选择）和分区操作的优化；紧接着讲解归并排序（Merge Sort）的稳定性及其在外部排序中的应用；最后，对堆排序和计数排序/基数排序等线性时间复杂度排序进行深入探讨，并提供一个完整的性能对比分析表格。 搜索算法方面，除了基础的二分查找（Binary Search）的边界处理技巧外，我们将重点攻克图的经典算法： 1. 最短路径问题： 详细解析迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）（适用于非负权图）和贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford Algorithm）（可检测负权环）。对于全源最短路径，Floyd-Warshall算法的动态规划思想被清晰阐述。 2. 最小生成树（MST）： 介绍普里姆算法（Prim's）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's），并利用并查集（Disjoint Set Union, DSU）数据结构来高效判断环路的产生，这是DSU在工程中的经典应用。 第四部分：设计范式与高级优化技术 本部分关注解决复杂问题的通用方法论。 贪心算法（Greedy Algorithms）：通过经典的活动选择问题、霍夫曼编码等案例，阐释局部最优解如何导向全局最优解的条件和局限性。 动态规划（Dynamic Programming, DP）：这是本书的难点与重点之一。我们采用自底向上（Bottom-Up）和自顶向下加记忆化（Top-Down with Memoization）两种方式，系统讲解背包问题（0/1背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）和最长递增子序列（LIS）的递推关系建立与状态转移方程的推导。 回溯法与分支限界法：用于解决组合优化问题，如八皇后问题、N-Queens、数独求解等，强调剪枝（Pruning）在提高搜索效率中的核心作用。 复杂度分析与摊还分析：最后，本书回归到理论的严谨性，深入讲解如何精确分析算法的渐近复杂度，并引入摊还分析（Amortized Analysis）的概念，用于分析那些虽然单次操作代价高昂，但长期平均代价低廉的数据结构（如动态数组的扩容、斐波那契堆的操作）。 本书特色： 工程导向： 所有理论讲解均辅以伪代码和主流编程语言的实现思路，强调时间复杂度和空间复杂度的对比分析。 可视化辅助： 许多复杂结构（如红黑树的旋转、图的遍历过程）配有详细的步骤图解，帮助读者直观理解。 实战挑战： 每章末尾提供“进阶挑战”环节，包含来自真实面试和开源项目中的经典问题，鼓励读者动手实践。 掌握本书内容，读者将不仅能熟练使用各种数据结构，更能形成一种系统化的、面向效率的算法思维，为构建高性能的软件系统奠定坚实的技术基础。

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说实话，我之前也啃过不少号称“权威”的Java书籍，但往往读到一半就会因为晦涩难懂的理论推导而放弃。然而，这本书的叙事风格非常平易近人，它更像是一位经验丰富的工程师在茶水间跟你分享他的实战心得，而不是一位冰冷的学者在宣读教科书。作者善于用讲故事的方式来引入复杂概念，比如在解释I/O模型时，他会用一个快递分拣站的效率对比来阐述非阻塞IO的优越性，这种接地气的比喻，极大地降低了初学者的心理门槛。这种“授人以渔”的教学理念贯穿始终，它不仅教你如何写出能运行的代码，更重要的是，教你如何写出健壮、高效、易于维护的“好代码”。

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我必须得说，这本书的排版简直是业界良心。很少有技术书籍能做到如此赏心悦目的阅读体验。字体大小适中，行间距也处理得恰到好处，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到特别疲劳。更值得称赞的是，它在处理代码示例时的细节：关键性的代码片段会用特殊的背景色或加粗字体突出显示，使得我们在快速浏览时，能够迅速抓住核心逻辑，这一点对于需要碎片化时间学习的职场人士来说，简直是福音。此外，书中的图示部分，那些流程图和架构图，绘制得非常精美且信息密度极高，它们将那些抽象的、难以理解的技术概念（比如垃圾回收机制的内存变化过程）具象化了，我甚至不用回头去看文字描述，光是盯着那几张图，就能在脑海中构建起完整的运行模型。这种对视觉化学习的重视，体现了作者对读者学习体验的深刻洞察。

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这本书的配套资源支持也做得相当到位，这在很多实体书中是很少见的。随书附带的在线代码仓库组织得井井有条，每一个章节的代码示例都能精确对应，并且都经过了版本控制，非常方便我进行本地验证和修改调试。更关键的是，书后提供的那些“进阶挑战题”，简直是为那些渴望突破瓶颈的读者量身定做的“磨刀石”。这些题目往往需要综合运用书本中多个章节的知识点才能解决，难度适中偏上，解开一道题的成就感不亚于解决一个真实的工作难题。它成功地将“阅读”和“动手实践”这两个环节无缝衔接起来，形成了一个完整的学习闭环，让学习过程不再是单向的知识输入，而是一种主动的、充满互动的探索之旅。

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这本书最让我感到惊喜的是它在深入探讨Java新特性时的那种与时俱进的态度。很多老牌的教程内容更新缓慢，跟不上Java版本的迭代速度，但这本书显然在这方面下了大功夫。它不仅仅停留在Java 8的Lambda表达式和Stream API的讲解上，还花了大篇幅去剖析Java 11甚至17引入的模块化系统（Jigsaw）和记录类型（Records）等内容。这种前瞻性的内容安排，使得这本书的生命周期大大延长，它不再是一本只能用一两年的“工具书”，而更像是一份长期的技术参考手册。尤其是在讲到新的并发工具类时，作者会对比新旧API的性能差异和适用场景，这种横向对比的分析方法，让我对如何选择最优技术栈有了更成熟的判断力，而不是盲目追随最新的语法糖。

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这本书的封面设计真是充满了复古的魅力，那种深沉的蓝色调配上简洁的白色字体，让人一眼就能感受到一种扎实的专业气息。拿到手里的时候，那种略带磨砂质感的纸张触感，非常舒服，感觉不像是一本技术教程，更像是一本可以珍藏的典籍。我迫不及待地翻开目录，发现它对核心概念的梳理非常到位，从最基础的面向对象思想的引入，到后面复杂的并发编程和JVM原理的剖析，整个知识体系的脉络清晰可见，简直是一张详尽的航海图，为初学者指明了方向。特别是书中对设计模式的讲解部分，作者没有简单地罗列各种模式的定义，而是通过大量的实际业务场景来嵌入讲解，让我这个在实际工作中经常感到概念模糊的开发者，豁然开朗，真正理解了“为什么”要使用这些模式，而不是停留在“怎么用”的层面。这种由浅入深、理论与实践紧密结合的编排方式，极大地提升了我的学习效率和对Java这门语言的敬畏感。

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