数据结构与问题求解Java语言描述 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:维斯

出品人:图灵教育

页数:480

译者:翁惠玉

出版时间:2006-7

价格:49.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115149886

丛书系列:图灵计算机科学丛书

图书标签:

• 数据结构
• Java
• 算法
• 算法与数据结构
• 计算机
• Algorithm
• 软件开发
• 图灵社区
• 数据结构
• 问题求解
• Java
• 编程语言
• 算法
• 计算机科学
• 面向对象
• 学习指导
• 程序设计

《算法设计与分析：原理、技巧与实践》 本书旨在为读者提供一个深入理解算法世界的大门。我们不满足于仅仅列举各种数据结构和算法，而是着重于揭示它们背后蕴含的设计思想、分析方法和实际应用。本书将引导读者从根本上掌握解决计算问题的关键策略，培养严谨的计算思维，并能灵活运用所学知识应对各种复杂的挑战。 核心内容概览： 算法设计范式： 本书系统地介绍了多种经典的算法设计范式，包括但不限于： 分治法（Divide and Conquer）： 探讨如何将复杂问题分解为更小的、同类型的子问题，分别求解后再合并结果。我们将深入分析归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）等经典算法，以及它们在实际应用中的效率提升。 动态规划（Dynamic Programming）： 讲解如何通过记录和重用子问题的解来避免重复计算，从而解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。例如，我们将详细剖析最长公共子序列（Longest Common Subsequence）、背包问题（Knapsack Problem）等。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 介绍在每一步都做出局部最优选择，以期获得全局最优解的策略。我们将通过活动选择问题（Activity Selection Problem）、霍夫曼编码（Huffman Coding）等实例，阐述贪心算法的适用条件和局限性。 回溯法（Backtracking）与分支限界法（Branch and Bound）： 探讨如何系统地搜索解空间，通过剪枝策略来优化搜索过程。我们将学习如何解决旅行商问题（Traveling Salesperson Problem）、N皇后问题（N-Queens Problem）等。 概率算法（Randomized Algorithms）： 介绍利用随机性来设计高效算法的思路，例如蒙特卡洛算法（Monte Carlo Algorithms）和拉斯维加斯算法（Las Vegas Algorithms）。 算法分析的艺术： 掌握算法的效率是至关重要的。本书将详细阐述各种算法分析技术： 渐进分析（Asymptotic Analysis）： 深入理解大O记法（Big O Notation）、大Omega记法（Big Omega Notation）和大Theta记法（Big Theta Notation）等，用于描述算法的渐进时间复杂度和空间复杂度。 递归关系的求解： 学习主定理（Master Theorem）等方法，有效分析基于递归的算法的复杂度。 平均情况分析（Average-Case Analysis）： 探讨在输入呈某种概率分布的情况下，算法的平均性能表现。 摊还分析（Amortized Analysis）： 讲解如何分析一系列操作的总成本，得出平均每次操作的成本，例如在动态数组和散列表中的应用。 高级数据结构与抽象： 除了基础的数据结构，本书还将探索一些更复杂、更具表现力的数据结构，以及它们如何支持高效的算法： 图算法（Graph Algorithms）： 深入学习图的表示方法、遍历算法（如DFS、BFS），以及最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树算法（Prim、Kruskal）等。 字符串匹配算法（String Matching Algorithms）： 介绍朴素算法、KMP算法、Boyer-Moore算法等，以及它们在文本搜索中的应用。 计算几何初步（Introduction to Computational Geometry）： 简要介绍凸包（Convex Hull）、点定位（Point Location）等基本概念。 流网络（Flow Networks）： 学习最大流（Max-Flow）和最小割（Min-Cut）等概念及其相关算法。 算法的工程实践： 理论与实践相结合是本书的另一个重要侧重点。我们将探讨： 算法的实现技巧： 讨论在实际编程中，如何有效地实现各种算法，注意代码的清晰性、可维护性和效率。 性能调优（Performance Tuning）： 学习识别算法瓶颈，并应用各种技术来优化算法性能。 算法的应用场景： 通过丰富的案例研究，展示算法在现实世界中的广泛应用，例如在搜索引擎、推荐系统、生物信息学、金融建模等领域。 本书特色： 严谨的数学基础： 每种算法的设计和分析都建立在坚实的数学原理之上，确保读者理解其“为什么”而不仅仅是“是什么”。 清晰的逻辑结构： 内容组织层层递进，从基础概念到高级主题，帮助读者构建完整的知识体系。 详实的图示与例子： 大量精心设计的图示和具体例子，生动形象地解释抽象的概念，便于理解。 强调问题求解能力： 通过分析不同类型的问题，引导读者学习如何选择和应用合适的算法和数据结构，培养独立解决问题的能力。 面向未来： 关注新兴的算法研究方向和计算模型，为读者未来的学习和研究打下基础。 无论您是计算机科学专业的学生，还是希望提升计算思维和算法能力的开发者，本书都将是您宝贵的学习资源。掌握了本书的内容，您将能够更自信地面对日益复杂的计算挑战，设计出更高效、更优雅的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，简洁而不失专业，深邃的蓝色背景搭配着银色的标题字体，仿佛在诉说着数据结构世界的奥秘。当翻开第一页，那熟悉的Java语言风格扑面而来，瞬间拉近了我与书本的距离。我一直对如何高效地组织和管理数据充满好奇，而数据结构正是实现这一切的基石。这本书的讲解方式，我感觉像是经验丰富的导师，循序渐进地引导着我探索各种经典的数据结构，从链表、栈、队列到树、图，再到更复杂的哈希表和堆。作者并没有止步于理论的介绍，而是巧妙地将Java语言的应用贯穿其中，每一个概念的阐述都配有清晰易懂的代码示例，这对于像我这样更倾向于动手实践的读者来说，无疑是莫大的福音。我特别喜欢书中关于算法分析的部分，它让我明白了为什么某些数据结构在特定场景下比其他结构更优越，这种对“为什么”的深入剖析，远比死记硬背公式来得更有意义。书中的一些练习题也极具挑战性，它们不仅巩固了我对知识点的理解，更激发了我独立思考和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排逻辑和内容深度都让我眼前一亮。从最基础的线性结构开始，逐步过渡到非线性结构，最后涉及一些更高级的主题，这种循序渐进的方式对于初学者来说非常友好，也能够帮助有一定基础的读者系统地梳理和巩固知识。我尤其欣赏作者在讲解过程中所展现出的严谨性，每一个算法的细节都被仔细推敲，每一个代码的实现都考虑到了各种边界情况。在阅读有关图的部分时，我被书中对各种图遍历算法（如BFS和DFS）的详细讲解所吸引，并通过代码示例理解了它们在实际应用中的不同侧重点。此外，书中对动态规划和贪心算法等经典算法思想的引入，也极大地拓展了我解决问题的思路。它让我明白，理解数据结构本身固然重要，但更重要的是如何运用它们去解决实际的计算问题。书中提供的许多小技巧和注意事项，都体现了作者在教学和实践方面的丰富经验，这些内容往往是课堂教学和普通教材难以触及的。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的内容质量相当高。作为一名Java开发者，我一直在寻找一本能够系统地介绍数据结构并与Java语言紧密结合的优质书籍，而这本书恰好满足了我的需求。作者对于各种数据结构的描述，既有理论上的深度，又有实践上的广度，让我能够全面地理解它们的工作原理。我尤其喜欢书中对高级数据结构（如B树和Trie树）的讲解，它们在数据库和搜索引擎等领域有着广泛的应用，而这本书则为我打开了通往这些领域的大门。书中对算法效率的分析，也让我对如何写出高性能的Java代码有了更清晰的认识。我注意到，书中不仅提供了代码实现，还对代码进行了详细的解释和分析，这对于我这样的读者来说，是学习的宝贵财富。它让我能够理解代码的背后逻辑，并从中吸取经验，改进自己的编码习惯。

评分☆☆☆☆☆

当我拿起这本书时，我并没有预设它会带给我多少惊喜，但事实证明，我的预期被远远超越了。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Java语言优雅地解决问题的指南。作者在书中反复强调的“问题求解”导向，让我意识到学习数据结构并非为了而学，而是为了更好地解决实际的编程挑战。我特别喜欢书中那些结合实际应用场景的案例分析，比如如何用哈希表来高效地实现缓存，或者如何利用堆来构建优先队列。这些生动的例子，让我对数据结构的抽象概念有了更直观的理解，也看到了它们在现实世界中的巨大价值。书中对递归和分治等编程范式的讲解，也让我对如何设计更高效的算法有了更深刻的认识。我印象深刻的是，书中在讲解每个数据结构时，都会清晰地列出其优缺点以及适用场景，这为我选择合适的数据结构提供了清晰的指导。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是它如何将抽象的概念变得触手可及。我一直以为数据结构是高高在上的理论，但这本书却用生动的笔触和实际的代码，将它们融入到我们日常的编程思维中。作者在描述每一个数据结构时，不仅仅是罗列其定义和操作，而是深入浅出地剖析了其背后的思想和设计哲学。例如，在讲解树结构时，书中不仅介绍了二叉搜索树的插入、删除和查找，还详细阐述了平衡树（如AVL树和红黑树）为何能够保证查找效率，以及它们是如何通过旋转操作来实现平衡的。这种层层递进的讲解方式，让我对数据的组织和操作有了全新的认识。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些关于算法设计与分析的内容，这对于理解数据结构的应用场景至关重要。我学会了如何通过时间复杂度和空间复杂度来评估算法的效率，以及如何选择最适合特定问题的数据结构来优化程序性能。那些书中提供的Java代码片段，简洁而精炼，直接展示了如何用代码实现各种数据结构，这对我来说是极大的帮助，让我能够立即将理论付诸实践，并通过运行和调试来加深理解。

评分☆☆☆☆☆

大部分内容看过，不过还是有不少有用的知识的。

评分☆☆☆☆☆

textbook with abundant examples and applications

评分☆☆☆☆☆

虽然是JAVA写的数据结构书， 但是写的很好。

评分☆☆☆☆☆

textbook with abundant examples and applications

评分☆☆☆☆☆

主要看看java数据结构实现，现在在读java.util的源码，感觉大同小异