Data Structures and Algorithms in Java pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Sams

作者:Robert Lafore

出品人:

页数:800

译者:

出版时间:2002-11-06

价格:USD 64.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780672324536

丛书系列:

图书标签:

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《Java数据结构与算法：原理与实践》 洞悉数据潜能，驾驭算法精髓 在软件开发的广阔天地中，高效的数据组织方式与巧妙的算法设计是构建 robust、scalable 且高性能应用程序的基石。本书《Java数据结构与算法：原理与实践》将引领您深入探索这两个核心领域，以 Java 语言为载体，系统阐述各种重要的数据结构和算法，并结合丰富的实际案例，帮助您真正理解并灵活运用它们。 为何学习数据结构与算法？ 无论您是计算机科学的学生，还是经验丰富的软件工程师，对数据结构与算法的深刻理解都至关重要。它们不仅是面试中的必考项，更是解决复杂计算问题的利器。掌握它们，您将能够： 优化程序性能： 选择合适的数据结构和算法，可以指数级地提升程序的运行速度和内存使用效率。 解决实际问题： 从排序、搜索到图遍历、动态规划，大量现实世界的挑战都可以通过经典的数据结构和算法来有效解决。 设计更优雅的代码： 熟悉这些基本概念，能够帮助您写出更具可读性、可维护性和模块化的代码。 提升职业竞争力： 扎实的数据结构和算法功底是成为一名优秀软件开发者的重要标志。 本书内容概览 《Java数据结构与算法：原理与实践》循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到高级主题。本书结构清晰，逻辑严谨，力求让读者在理解理论的同时，也能掌握实践技巧。 第一部分：数据结构基础 基本概念与抽象数据类型（ADT）： 我们将从最基础的定义开始，理解数据结构的概念，以及如何通过抽象数据类型来定义其行为和接口，为后续的学习打下坚实基础。 线性数据结构： 数组（Array）： 深入探讨固定大小数组的优势与局限，以及其在内存中的存储方式。 链表（Linked List）： 详细介绍单向链表、双向链表和循环链表，理解节点概念、插入、删除等操作的时间复杂度，以及其在动态内存管理中的作用。 栈（Stack）： 讲解 LIFO（后进先出）原则，实现栈的压栈（push）、弹栈（pop）、查看栈顶元素（peek）等操作，并探讨其在函数调用、表达式求值等场景的应用。 队列（Queue）： 讲解 FIFO（先进先出）原则，实现队列的入队（enqueue）、出队（dequeue）、查看队首元素（peek）等操作，以及其在任务调度、广度优先搜索中的应用。 非线性数据结构： 树（Tree）： 二叉树（Binary Tree）： 介绍二叉树的基本概念，包括根节点、子节点、叶子节点、高度、深度等。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）： 学习如何构建和维护二叉搜索树，理解其高效的查找、插入和删除特性，以及如何通过遍历（前序、中序、后序）来访问节点。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）： 深入探讨 AVL 树和红黑树等平衡技术，理解它们如何通过旋转操作来维持树的高度平衡，从而保证操作的时间复杂度为 O(log n)。 堆（Heap）： 学习最大堆和最小堆的概念，掌握堆的插入、删除（提取最大/最小元素）操作，以及其在优先队列和堆排序中的关键作用。 图（Graph）： 介绍图的基本概念，包括顶点、边、有向图、无向图、加权图等。我们将学习图的表示方法，如邻接矩阵和邻接表。 哈希表（Hash Table）/散列表： 讲解哈希函数的设计原则，以及冲突解决方法，如链地址法和开放地址法。理解哈希表如何实现平均 O(1) 的查找、插入和删除操作，是解决查找密集型问题的首选。 第二部分：算法精粹 算法分析基础： 时间复杂度与空间复杂度： 掌握 Big O 符号，学习如何分析算法的效率，理解 O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2) 等常见复杂度。 递归（Recursion）： 深入理解递归的概念、递归的基本构成要素（基线条件和递归调用），以及如何将其转化为迭代。 排序算法（Sorting Algorithms）： 简单排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序。理解它们的实现原理和时间复杂度。 高效排序： 归并排序（Merge Sort）： 理解分治策略，实现稳定且时间复杂度为 O(n log n) 的排序。 快速排序（Quick Sort）： 学习经典的“分而治之”算法，理解枢轴（pivot）的选择和分区（partition）过程，掌握其平均 O(n log n) 的高效性能。 堆排序（Heap Sort）： 利用堆的性质实现高效排序。 查找算法（Searching Algorithms）： 线性查找（Linear Search）： 最简单的查找方法。 二分查找（Binary Search）： 针对有序数组，实现 O(log n) 的高效查找。 哈希查找： 利用哈希表实现平均 O(1) 的查找。 图算法（Graph Algorithms）： 图的遍历： 深度优先搜索（Depth First Search, DFS）： 讲解递归和栈的应用，如何系统地探索图的路径。 广度优先搜索（Breadth First Search, BFS）： 讲解队列的应用，如何按层级遍历图。 最短路径算法： Dijkstra 算法： 解决单源最短路径问题（非负权边）。 Floyd-Warshall 算法： 解决所有顶点对之间的最短路径问题。 最小生成树算法： Prim 算法。 Kruskal 算法。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 学习如何识别和解决具有重叠子问题和最优子结构的问题，掌握状态转移方程的设计，并通过实例（如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列）来理解其强大威力。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 理解贪心选择性质，通过局部最优选择来达到全局最优，学习其应用场景。 实践导向的学习方法 本书不仅注重理论知识的讲解，更强调实践能力的培养。每一章节都包含了： 清晰的代码示例： 使用 Java 语言提供了大量可运行的代码片段，直观展示数据结构和算法的实现细节。 详细的解释： 对每个算法或数据结构的实现过程进行详细的分解和解释，帮助读者理解其背后的逻辑。 复杂度分析： 对每种数据结构的操作和每种算法的性能进行严谨的时间和空间复杂度分析。 应用场景探讨： 结合实际的软件开发场景，分析何时以及如何应用特定的数据结构和算法，帮助读者建立解决问题的思维模式。 练习题： 每章末尾都提供了一系列精心设计的练习题，从基础巩固到进阶挑战，帮助读者检验学习成果，并加深对知识的理解。 目标读者 对数据结构与算法有系统学习需求的计算机科学、软件工程专业的学生。 希望提升编程能力，优化现有代码性能的初级和中级软件开发者。 准备技术面试，需要巩固数据结构与算法知识的求职者。 任何对计算机科学核心原理感兴趣的读者。 《Java数据结构与算法：原理与实践》是您在软件开发旅程中不可或缺的伙伴。通过本书，您将不仅掌握知识，更能培养出分析问题、设计解决方案和编写高效代码的能力。现在就开始，开启您的算法探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

灰常好的一本书，浅显易懂，amazon上面评价也比较高。初学数据结构两天读完。但是在它的applet上面讲了太多废话。而且写的一些示范例子比较臃肿，但是无碍它非常适合入门。同期看了MT/RT的同题材书，虽然cs61b很推荐。但是对于初学者非常不友好。真心看不下去。 我觉得看完这本...  

评分☆☆☆☆☆

数据结构的书也翻阅了不少，这本书可以说是最详细的。在我看来一本好的技术书就是废话多，只有高信息量的冗余才能让读者更清晰的理解，像清华那本广受推崇的数据结构书，薄薄一本，满是精华，但是对初学者来说实在是艰涩难懂。这本书一个是代码结构清晰，注释丰富，并且配合了...  

评分☆☆☆☆☆

刚看完Chap6 Recursion 递归这一章，作者在阐述解答问题时采用由浅入深的方式进行，建议在看最后的代码实现时可以先尝试给出自己的答案，增强对整个过程的思考。 另外也许作者是为了避免学术性的数学公式的证明，对算法复杂度的计算只是以文字推断的形式给出来，个人以为学习...  

评分☆☆☆☆☆

优点是这本书讲的很清晰易懂，分析的很透彻，对于初学数据结构和算法是很好的推荐 缺点是中文版翻译的实在是太差了，有的地方不对照英文版根本不知道在说什么，遇到很多处这样的情况了真是不能忍。感觉书中的例子代码写的也不够好，不如文字解释的那么清楚。 之所以没有放弃这...  

评分☆☆☆☆☆

好几年前就入手了《算法C++实现》，到现在都没看，断断续续在看《C++ Primer Plus》，一直没什么时间，只完成了一半。 最近学java，凭借着C++的基础，在网上看了点文档，就着手开始用java写代码。当我解Distances in Trees时，一如既往地简单粗暴去解决问题，写下了NWCK.java...  

评分☆☆☆☆☆

从我个人的学习经历来看，这本书在帮助我建立扎实的计算机科学基础方面，起到了决定性的作用。在阅读之前，我虽然能够写出一些Java程序，但对于程序的效率和潜在的性能瓶颈缺乏深刻的认识。这本书系统地讲解了各种数据结构和算法的特性，以及它们如何影响程序的性能。作者通过严谨的数学分析和直观的图示，清晰地展示了不同算法在处理大规模数据时的表现差异。我开始理解，为什么在某些情况下，使用链表比数组更合适，为什么选择二叉搜索树而不是简单的线性查找能带来数量级的性能提升。书中对递归和回溯算法的深入剖析，以及如何使用动态规划来解决复杂问题，是我学习过程中的一大突破。我曾花了很多时间去理解回溯法求解组合问题的原理，书中清晰的步骤分解和代码示例，让我最终掌握了这一强大的编程技巧。这本书也让我认识到，算法和数据结构并非孤立的知识点，而是相互关联，共同构成了解决复杂问题的基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来了前所未有的震撼，它不仅仅是一本关于数据结构和算法的书，更是一次关于如何构建高效、健壮系统的思维训练。作者在讲解每一个数据结构或算法时，都会将其置于更广阔的计算机科学背景下进行阐述，并强调它们在实际应用中的价值和权衡。例如，在讨论哈希表时，作者不仅详细讲解了哈希函数的设计和冲突解决策略，还深入分析了它在数据库索引、缓存系统等场景下的应用，以及不同哈希算法在性能上的差异。书中对高级主题的探讨，如B树、红黑树、图的各种遍历算法和最短路径算法，都处理得非常到位，既有理论深度，又不乏实践指导。让我印象深刻的是，作者在讲解某些经典算法时，还会介绍其演进历史和不同优化版本的优缺点，这种“追根溯源”的方式，极大地增强了我对算法的理解和 appreciation。读完这本书，我感觉自己看问题的视角发生了根本性的转变，不再局限于单一的实现，而是能够从整体上评估不同解决方案的优劣，并做出更明智的技术决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是那些渴望深入理解计算机科学核心的Java开发者的福音。当我翻开第一页，就被作者那严谨而又清晰的叙述风格深深吸引。书中的每一个概念，从最基础的数组和链表，到复杂的图论和动态规划，都被拆解得淋漓尽致。作者并没有满足于仅仅罗列定义和伪代码，而是通过大量精心设计的Java示例，将抽象的理论具象化。这些代码片段不仅可运行，而且充满注释，能够引导读者一步步理解算法的实现细节。我尤其喜欢书里对于时间复杂度和空间复杂度分析的部分，它们不是生硬的公式堆砌，而是通过直观的图示和对比，让你真正理解为什么某个算法是“好”的，而另一个则是“差”的。即使是对数据结构和算法已经有一定了解的开发者，也会从中获益匪浅，因为书中提供了许多不同角度的解读和优化技巧，这让我对许多“老朋友”有了新的认识。我常常会在遇到实际编程难题时，回过头来查阅这本书，总能从中找到灵感和解决之道。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，随时准备为你答疑解惑，指引方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值体现在它能够将抽象的理论与实际的编码世界紧密地联系起来。作者在讲解每一个概念后，都会提供一系列与该概念相关的Java代码示例，这些示例不仅仅是为了演示，更是为了展示如何在实际开发中应用这些知识。例如，在介绍排序算法时，书中不仅详细分析了各种排序算法的时间和空间复杂度，还提供了快速排序、归并排序等经典算法的Java实现，并对比了它们在不同数据规模下的性能表现。我发现，通过阅读和调试书中的代码，我不仅巩固了对算法的理解，还学到了许多Java编程的最佳实践。书中对于面向对象设计原则在数据结构实现中的应用，也给我留下了深刻的印象。它让我明白，如何设计出既高效又易于维护的数据结构和算法。总的来说，这本书为我提供了一个宝贵的学习平台，让我能够在理论学习和实践操作之间找到完美的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在努力提升编程技能的初学者，我发现这本书简直就是我的“救星”。之前接触过一些关于数据结构和算法的资料，但总觉得云里雾里，难以消化。这本书的语言非常平实易懂，作者仿佛知道我这样的读者在学习过程中会遇到哪些困难，并提前准备好了答案。他会用生活中的类比来解释一些复杂的概念，比如用“排队购票”来讲解队列，用“社交网络”来比喻图，这些生动的例子让我茅塞顿开。更重要的是，书中的每一个算法都有对应的Java代码实现，而且代码写得非常规范，易于阅读和理解。我常常会一边看书，一边敲代码，尝试着去修改和运行，在这个过程中，我不仅学会了算法的原理，更掌握了如何在Java中有效地实现它们。书中还提供了不少练习题，难度适中，能够帮助我巩固所学知识。我感觉自己对那些曾经让我头疼的递归、分治、回溯等算法有了更深刻的理解，也更有信心去解决更复杂的编程问题了。

评分☆☆☆☆☆

马一下证明这个夏天还是"读过书"的..

评分☆☆☆☆☆

优点是讲解非常清晰，可以说是同类书之冠了，同时配以直接可执行的Java代码。缺点就是Applet废话实在太多了，习题难度也偏低。总的来说，挺推荐的， 特别是针对初学者来说。

评分☆☆☆☆☆

完全不遵守代码规范

评分☆☆☆☆☆

优点是讲解非常清晰，可以说是同类书之冠了，同时配以直接可执行的Java代码。缺点就是Applet废话实在太多了，习题难度也偏低。总的来说，挺推荐的， 特别是针对初学者来说。

评分☆☆☆☆☆

简单易懂读起来很轻快的数据结构教材。随书提供的可视化小程序对理解也很有帮助。