Concurrent and Distributed Computing in Java pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-IEEE Press

作者:Vijay K. Garg

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2004-2-4

价格:USD 165.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471432302

丛书系列:

图书标签:

• Java
• concurrent
• distributed
• 数据挖掘
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现代编程的基石：深入理解数据结构与算法 在快速发展的软件开发领域，扎实的基础知识是构建高效、可靠、可扩展系统的关键。本书《现代编程的基石：深入理解数据结构与算法》旨在为开发者提供一套全面且深入的理论框架和实践指导，帮助他们掌握构建高性能应用程序的核心技术。我们将剥离表面化的框架和库，直击软件设计中最本质、最持久的要素：数据结构与算法。 为何数据结构与算法至关重要？ 想象一下，您正在建造一座摩天大楼。您不会仅凭热情和一些漂亮的装饰就能完成。您需要坚固的地基、精确的结构设计、以及能够高效承载重量和分散压力的材料。在软件开发中，数据结构扮演着地基和材料的角色，而算法则是指导您如何有效地组织、存储和处理这些数据的蓝图和施工方法。 一个设计糟糕的数据结构，即使算法再精妙，也可能导致性能瓶颈，使得程序运行缓慢，甚至无法处理大规模数据。反之，一个精心选择和实现的数据结构，结合高效的算法，能够显著提升程序的执行速度，降低资源消耗，并使其能够优雅地应对不断增长的用户量和数据量。 在现代软件工程中，无论是开发高性能的游戏引擎、处理海量数据的机器学习模型、构建响应迅速的 Web 应用，还是设计安全的加密系统，都离不开对数据结构与算法的深刻理解。这些基本原理是理解更高级技术、框架和设计模式的基石。例如，理解哈希表（Hash Table）的工作原理，才能更好地掌握缓存（Cache）策略；理解图（Graph）算法，才能设计出高效的社交网络或路线规划系统。 本书内容概览 本书将带领读者踏上一段系统性的学习旅程，从最基础的概念出发，逐步深入到更复杂、更高级的主题。我们将不仅介绍各种经典的数据结构和算法，更重要的是，我们会深入剖析它们的工作原理、时间与空间复杂度，以及在不同场景下的适用性。 第一部分：构建世界的基石——基础数据结构 数组（Arrays）与链表（Linked Lists）： 从最基本的一维和多维数组开始，探讨其内存布局、访问效率以及在序列存储中的优势。接着，我们将深入链表的奥秘，包括单向链表、双向链表和循环链表，理解它们在动态插入和删除操作中的灵活性。我们将比较数组和链表在不同操作下的性能差异，并探讨它们在实际应用中的权衡。 栈（Stacks）与队列（Queues）： 这两种线性数据结构是许多算法和程序设计的核心。我们将详细介绍它们的“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）特性，并展示它们在函数调用栈、表达式求值、广度优先搜索（BFS）等场景中的应用。 哈希表（Hash Tables）与集合（Sets）： 学习如何通过哈希函数实现快速的查找、插入和删除操作。我们将探讨不同的哈希函数设计原则、冲突解决策略（如链地址法和开放寻址法），以及它们在实现集合、字典（Map）等数据结构时的强大威力。理解哈希表的性能，对于设计高效的查找和去重机制至关重要。 树（Trees）： 从二叉树（Binary Trees）开始，深入理解其递归性质和各种遍历方式（前序、中序、后序）。我们将重点关注二叉搜索树（Binary Search Trees, BST），探讨其查找、插入、删除操作的时间复杂度，以及为什么在某些情况下它可能退化成链表。随后，我们将学习如何通过自平衡二叉搜索树，如 AVL 树和红黑树（Red-Black Trees），来保证查找效率的稳定性。 堆（Heaps）与优先队列（Priority Queues）： 学习堆的结构特性（最大堆和最小堆），以及如何利用堆实现高效的排序（堆排序）和优先队列。我们将探讨堆在图算法（如 Dijkstra 算法）和任务调度等场景中的关键作用。 图（Graphs）： 认识图作为表示实体间关系的强大工具。我们将学习图的表示方法，包括邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）。理解图的遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），它们是解决连通性、路径查找等问题的基础。 第二部分：解决问题的利器——核心算法 排序算法（Sorting Algorithms）： 我们将详细介绍各种经典的排序算法，包括： 简单排序： 冒泡排序（Bubble Sort）、选择排序（Selection Sort）、插入排序（Insertion Sort）。尽管效率不高，但它们是理解排序基本概念的绝佳起点。 高效排序： 快速排序（Quick Sort）、归并排序（Merge Sort）。我们将深入分析它们的“分而治之”（Divide and Conquer）策略，理解它们的平均和最坏情况时间复杂度，以及它们在工程实践中的广泛应用。 其他排序： 堆排序（Heap Sort）、计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）等，并探讨它们的适用场景和局限性。 搜索算法（Searching Algorithms）： 除了线性搜索，我们将重点学习二分搜索（Binary Search）在有序序列中的高效查找能力，以及其应用场景。 图算法（Graph Algorithms）： 最短路径算法： Dijkstra 算法（单源最短路径）和 Floyd-Warshall 算法（所有点对最短路径），理解它们如何解决网络路由、社交网络分析等问题。 最小生成树算法： Prim 算法和 Kruskal 算法，学习如何在给定的图中找到连接所有顶点的、总权重最小的边集合，这在网络设计、交通规划等领域有着重要意义。 拓扑排序（Topological Sort）： 解决有向无环图（DAG）中节点排序的问题，常用于任务依赖、编译顺序等。 动态规划（Dynamic Programming）： 学习如何将复杂问题分解为重叠子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算。我们将通过经典的例子，如斐波那契数列（Fibonacci Sequence）、背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence）等，来演示动态规划的强大威力。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 学习如何通过每一步都做出局部最优选择，来期望获得全局最优解。我们将分析贪心算法的适用条件和局限性，并通过活动选择问题、霍夫曼编码等例子进行说明。 回溯算法（Backtracking Algorithms）： 学习如何通过系统地搜索所有可能的解，并在发现无效路径时“回溯”并尝试其他选择。我们将通过 N 皇后问题、数独求解等经典问题来展示回溯的思路。 字符串匹配算法（String Matching Algorithms）： 探讨朴素字符串匹配，并深入理解更高效的算法，如 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，理解其如何通过预处理模式串来避免不必要的比较，从而大幅提升匹配效率。 第三部分：性能优化与实践 时间与空间复杂度分析（Time and Space Complexity Analysis）： 本书始终强调对算法进行严格的复杂度分析。我们将详细介绍大 O 符号（Big O notation）的含义，并教导读者如何准确地计算不同算法的时间和空间复杂度。理解复杂度，是评估算法效率、进行性能优化的基石。 数据结构与算法的选择权衡： 在实际开发中，很少有“万能”的数据结构或算法。我们将引导读者学习如何根据具体问题的需求、数据规模、操作频率等因素，来选择最合适的数据结构和算法组合，从而实现最优的性能。 算法在实际问题中的应用： 通过大量的代码示例和案例分析，我们将展示如何将本书中学到的数据结构和算法应用于解决实际的编程挑战。这些例子将涵盖从简单的列表处理到复杂系统设计的各个层面。 面试准备： 数据结构与算法是软件工程师面试中的重要考察内容。本书的系统性讲解和丰富的练习，将帮助读者建立扎实的知识体系，自信地应对技术面试。 本书特色 循序渐进，体系完整： 从最基础的概念出发，逐步深入，确保读者能够构建完整的知识体系。 深入剖析，原理清晰： 不仅介绍“是什么”，更讲解“为什么”，以及背后的数学原理和设计思想。 代码示例丰富，实践性强： 提供清晰、可运行的代码示例，帮助读者将理论知识转化为实践能力。 复杂度分析严谨，优化指导明确： 强调算法的性能评估，并提供实用的优化思路。 覆盖经典与前沿： 包含所有核心的数据结构与算法，并适当提及它们在现代技术中的应用。 无论您是正在学习编程的初学者，希望巩固基础的在职开发者，还是准备应对技术面试的学生，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。掌握了本书的内容，您将能够更深刻地理解软件的运行机制，写出更高效、更优雅、更具竞争力的代码，为您的职业生涯奠定坚实的基础。让我们一起，深入探究现代编程的基石——数据结构与算法的世界。

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这本书的深度和广度令人叹为观止，它构建了一个从基础原理到前沿实践的完整知识体系。我尤其欣赏作者在处理分布式系统一致性问题时的那种严谨态度。书中对Paxos和Raft算法的讲解，虽然篇幅不小，但逻辑清晰，配图精准，使得这些原本抽象的共识机制变得触手可及。我曾经花了很多时间去理解如何在一个有故障的网络环境中保证数据的一致性，而这本书提供了一套系统性的思考框架。此外，它对服务间通信、消息队列的选型和使用场景的分析，也极具参考价值。它没有盲目推崇某一种技术，而是基于对底层机制的深刻理解，教导读者如何根据具体业务需求做出最明智的技术决策。读完这本书，我不仅学会了“怎么做”，更重要的是理解了“为什么这样做”，这种思维层面的提升远超预期的收获。

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如果说大部分技术书籍是在教你“如何使用API”，那么这本书更像是在揭示“背后的原理和哲思”。作者的文字中充满了对底层操作系统、JVM运行时机制的深刻洞察力，这使得读者能够超越单纯的API调用层面，达到设计者的视角。书中对并发原语的起源、设计动机的追溯，让我明白了为什么某些看似简单的同步机制会以现有的形式存在，这种历史的视角极大地丰富了我对计算机科学基础的认知。特别是关于分布式事务处理的章节，它没有简单地推荐使用两阶段提交（2PC），而是深入分析了CAP定理的实际约束，并引导读者思考更具弹性的补偿性事务模型。这种高屋建瓴的讨论，让这本书的价值远远超出了单纯的“Java并发编程指南”，它更像是一本关于构建可靠、可扩展系统的“思想启蒙录”。读完后，我感觉自己看问题的维度都得到了拓展，对于未来任何需要处理复杂系统状态管理的任务，都能胸有成竹。

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这本书的章节组织结构堪称艺术品级别的巧妙。它并没有采取生硬的“先理论后实践”的套路，而是巧妙地将理论概念融入到一系列精心设计的实验和代码示例中。这种沉浸式的学习体验极大地提高了我的学习效率。例如，作者在介绍Actor模型的章节中，没有直接给出复杂的代码，而是先从一个简单的并发场景入手，逐步引入Actor的概念来解决其中的痛点，这种由问题驱动的学习路径非常自然且有效。书中对测试并发代码的困难性有非常独到的见解，并提供了一套系统的测试策略和工具链推荐，这对于保证代码质量至关重要。很多其他书籍往往忽略了测试环节，但这本书却将并发测试提升到了和编码同等重要的地位。阅读过程中，我发现自己不时地会停下来，打开IDE对照书中的代码片段进行修改和运行，这种互动式的学习过程，让我对复杂的设计模式有了更深刻的理解和记忆。

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这本书绝对是那种能让你醍醐灌顶的经典之作。我当初抱着试一试的心态买的，没想到它在深入浅出地讲解复杂概念方面做得如此出色。作者的叙述方式非常平易近人，即便是对于那些初次接触高并发编程的读者来说，也不会感到晦涩难懂。书中对Java内存模型（JMM）的剖析简直是教科书级别的，每一个细节都解释得清清楚楚，让我对`volatile`、`synchronized`以及各种并发工具类的理解上升到了一个新的高度。更让我印象深刻的是，作者不仅仅停留在理论层面，还通过大量贴近实际的案例，展示了如何在真实世界的应用中构建健壮、高效的并发系统。读完后，我感觉自己对多线程编程的恐惧感彻底消失了，取而代之的是一种强大的掌控感。这本书不仅仅是工具书，更像是一本引人入胜的武功秘籍，它教会你如何驾驭Java的并发能力，而不是被其反噬。对于任何想要在系统性能优化和高可用性架构设计上有所突破的工程师来说，这都是一份不可或缺的宝藏。

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坦率地说，我曾被市面上一些堆砌术语的书籍所困扰，但这本书完全是另一番景象。它的行文风格极其注重工程实践的落地性，仿佛作者就在你身边，手把手地指导你调试那些难以捉摸的死锁和活锁问题。书中关于性能调优的部分，简直是一部实战手册。它详细阐述了如何使用Java自带的工具进行线程转储分析，如何识别并解决线程池配置不当带来的资源瓶颈。那种对细节的执着，体现在对垃圾回收器（GC）在并发环境下的行为分析上，展示了如何最小化GC停顿时间对实时系统的影响。对于正在设计微服务架构的团队来说，书中关于服务发现和负载均衡策略的讨论，提供了极具洞察力的视角，让我重新审视了我们当前架构中的一些隐性风险。总而言之，这是一本非常“接地气”的专业书籍，实用性强到让你忍不住想立即动手实践每一个案例。

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被虐的好爽！Hard but Fun！

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