Java Programming for the Internet pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall Ptr

作者:Marc Loy

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996-10

价格:USD 69.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780132707787

丛书系列:

图书标签:

• Java
• Internet
• Programming
• Web Development
• Server-side
• Networking
• HTTP
• Servlets
• JSP
• Web Applications

深入理解 Python 数据结构与算法：从基础到高级实践 图书简介 在当今数据驱动的世界中，高效地处理和分析数据已成为软件开发人员和数据科学家的核心竞争力。本书《深入理解 Python 数据结构与算法：从基础到高级实践》旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的学习路径，帮助他们精通 Python 语言中最关键的两个基石：数据结构和算法。 本书的创作理念是：理解“为什么”比单纯记住“怎么做”更重要。 我们不仅会介绍如何在 Python 中实现栈、队列、链表、树、图等经典数据结构，更会深入剖析它们背后的时间复杂度和空间复杂度，并探讨在实际应用场景中，何时选择哪种结构能够最大化性能。 全书内容结构清晰，循序渐进，共分为五大部分，力求覆盖从初学者到有经验的开发者所需掌握的全部核心知识点。 --- 第一部分：Python 基础回顾与性能基石 (Foundations) 本部分将快速回顾 Python 语言中内置数据结构（列表、元组、字典、集合）的底层实现机制和性能特性。我们将深入探究 Python 列表的动态数组原理、字典的哈希冲突解决策略，以及集合如何利用散列实现O(1)平均时间复杂度查找。 Python 内置容器的性能陷阱： 详细分析 `list.insert(0, x)` 和 `dict.popitem()` 等操作在不同场景下的实际开销，避免常见的性能误区。 迭代器与生成器的高效之道： 阐述 Python 的延迟计算机制如何通过生成器节省内存，并教授如何编写高效的、可迭代的自定义数据结构。 理解时间与空间复杂度 (Big O)： 建立坚实的基础，学习如何精确地分析代码的效率，这是后续所有算法学习的前提。 --- 第二部分：线性数据结构与内存管理 (Linear Structures) 线性结构是最基础也是应用最广泛的结构。本部分将带领读者超越 Python 标准库的封装，亲手实现并优化这些结构。 动态数组的极限： 深入实现一个自定义的可自动扩容的动态数组（类似于 `ArrayList`），理解扩容的成本与收益平衡。 单向与双向链表： 详尽对比两种链表的优劣，特别关注在 Python 中实现节点的引用管理，以及如何高效地执行节点的插入、删除操作。 栈 (Stack) 的应用： 不仅实现基于列表和链表的栈，还将探讨栈在表达式求值（如逆波兰表示法）和函数调用栈模拟中的实际应用。 队列 (Queue) 与双端队列 (Deque)： 重点分析 `collections.deque` 的高效实现原理，并将其应用于广度优先搜索（BFS）的准备工作。 --- 第三部分：非线性结构：树与堆的精妙设计 (Non-Linear Structures) 非线性结构是处理复杂层级关系和优先级的关键。本部分将系统地介绍树结构，并重点讲解堆在优先级队列中的核心作用。 树的基础理论： 涵盖二叉树、满二叉树、完全二叉树的概念，并实现标准的二叉树遍历算法（前序、中序、后序）。 二叉搜索树 (BST) 的平衡艺术： 深入探讨 BST 的性能瓶颈（最坏情况为链表），并介绍 AVL 树 和 红黑树 (Red-Black Tree) 的旋转与再平衡机制。我们将模拟红黑树的插入过程，揭示其 O(log N) 保证的实现细节。 堆 (Heap) 的构建与应用： 详细解释最大堆和最小堆的结构，重点剖析 `heapify` 过程的时间复杂度。实现一个基于堆的优先队列，并用其解决“Top K”问题。 --- 第四部分：图论基础与高级遍历 (Graph Theory) 图结构是建模网络、地图、依赖关系等复杂系统的核心工具。本部分将从图的表示方法入手，深入掌握图的经典算法。 图的表示方法： 彻底对比邻接矩阵和邻接表在不同密度图上的空间效率和操作复杂度。我们将在 Python 中使用字典的嵌套结构实现高效的邻接表。 图的遍历算法： 详尽解析深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS) 的实现，并展示它们在连通性检测、拓扑排序中的实际应用。 最短路径问题： 掌握 Dijkstra 算法（用于非负权图）和 Bellman-Ford 算法（处理负权边）。我们将重点分析 Dijkstra 算法如何结合优先队列（堆）来优化性能。 最小生成树 (MST)： 学习 Prim 算法 和 Kruskal 算法 的工作原理，理解它们在网络规划中的价值。 --- 第五部分：算法设计范式与 Python 实现 (Algorithmic Paradigms) 掌握数据结构后，我们将转向构建高效算法的设计哲学。本部分侧重于提升解决问题的思维高度。 递归与回溯法 (Recursion & Backtracking)： 深入理解递归的本质，并应用回溯法解决经典的组合问题，如 N 皇后问题和数独求解。 分治策略 (Divide and Conquer)： 重点剖析 快速排序 (Quick Sort) 和 归并排序 (Merge Sort) 的优化技巧，对比它们的实际稳定性和并行化潜力。 动态规划 (Dynamic Programming, DP)： 这是算法学习的难点，本书将通过大量的实例（如背包问题、最长公共子序列）来阐明 DP 的两个核心要素——最优子结构和重叠子问题，并教导如何从自顶向下（带备忘录）和自底向上（迭代）两种方式构建状态转移方程。 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 识别可以应用贪心策略的问题，并提供严格的证明思路，说明为何局部最优选择能导向全局最优解（例如活动安排问题）。 --- 本书的特色与优势 本书不仅仅是一本算法“食谱”，更是一本面向生产环境的编程指南： 1. 实践驱动的 Pythonic 代码： 所有算法和数据结构都使用现代、清晰的 Python 语法实现，注重代码的可读性和 PEP 8 规范。 2. 性能剖析与基准测试： 提供了大量的代码片段，用于实际测量不同实现（如列表、链表、`heapq` 模块）的微观性能差异。 3. 面试级深度： 内容覆盖了科技公司技术面试中所有核心的数据结构和算法题目类型，帮助读者准备最高难度的技术挑战。 4. 超越标准库的探索： 鼓励读者理解标准库背后的 C 语言实现逻辑，从而更好地利用或扩展 Python 的能力。 目标读者： 具备扎实的 Python 基础，希望系统性掌握核心数据结构和算法，并将其应用于构建高性能应用或准备技术面试的软件工程师、计算机科学学生及数据分析师。 通过研读本书，读者将不再满足于调用 `list.sort()`，而是能够设计出针对特定业务需求量身定制的、最高效的数据处理方案。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在很大程度上，是受限于其出版年代的。它清晰地展示了Java生态系统在Web领域是如何“起步”的，对于理解一些基本概念的起源很有帮助，比如请求分发、生命周期管理等，这些底层原理确实被讲解得很透彻。然而，对于任何希望将这些知识转化为市场竞争力的现代开发者来说，这本书提供的工具箱已经布满了锈迹。它缺少了对异步编程模型（如Reactor模式的早期讨论或后来的NIO应用）、安全框架（如Spring Security）以及模块化构建工具（如Maven/Gradle）的任何提及。这就像是学习驾驶一辆没有助力转向和ABS系统的老爷车，虽然能感受到机械的原始反馈，但无法应对现代交通的复杂性和速度要求。对于一个想快速找到工作的人来说，阅读这本书的投资回报率极低，因为它提供的技能点在当前行业中几乎没有直接兑换价值，更多的是一种历史视野的补充，如同阅读一份泛黄的专利文献，充满历史的厚重感，却无法指导当下的制造流程。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次尝试跟着书中的示例敲代码时，我立刻遭遇了环境配置的巨大障碍。书中描述的JDK版本和应用服务器（比如Tomcat的某个古老版本）的安装和配置流程，在现在的操作系统环境下几乎是寸步难行。很多工具类的命令都已经过时，即使用虚拟机模拟出那个时代的运行环境，也会因为依赖库的缺失或冲突而卡住。更让人头疼的是，书里大量的核心代码片段依赖于一些已经被废弃的API或者设计模式。例如，处理表单提交时的某些输入验证逻辑，在现代Java安全标准下简直是漏洞百出。我不得不花费比阅读正文多三倍的时间去Google搜索“为什么这个方法找不到？”或者“XX类在现代版本中如何替代？”。这种“找岔子”的过程极大地消耗了学习的积极性。这本书的价值更倾向于理念的阐述，而不是可执行的代码实现。它的理论深度毋庸置疑，对于理解面向对象编程如何映射到Web请求处理层面很有帮助，但这种深度是以牺牲实用性为代价的。它要求读者不仅要理解Java本身，还要对早期Web服务器的工作机制有深刻的洞察，这对于初学者来说门槛高得吓人。它更像是给那个时代的研究生编写的参考书，而不是面向广大工程师的实战手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格异常的正式和学院派，几乎没有使用任何可以缓和阅读节奏的幽默或类比。每一章都像一篇严谨的论文，逻辑链条非常长，常常需要反复阅读才能完全捕捉作者想要表达的细微差别。比如，当它讲解到“会话管理”时，会用长篇幅去对比不同Cookie策略的性能影响，深入到字节级别的传输细节，而不是像现代书籍那样直接推荐使用Session或Token的最佳实践。这种严谨性在学术探讨中或许是优点，但在实际的快速开发场景中，则显得过于冗余和拖沓。我发现自己常常需要跳过大段的理论推导，只为寻找一个可以立即应用到项目中的“黑魔法”技巧，结果往往是失望的，因为它更侧重于“为什么这样设计”，而非“如何使用它”。而且，书中的练习题设计也偏向于理论验证，比如要求手动实现一个简化的Servlet容器监听器，而不是实际构建一个用户注册系统。这让我感觉自己像是在进行一场关于计算机科学历史的考试，而不是学习一门编程语言的应用技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装和设计真的很有年代感，封面那种带着点磨损的质感，让我立刻想起了上世纪末互联网刚刚兴起时的那种蓬勃朝气。我翻开目录时，心里咯噔一下，里面的章节命名方式，比如“CGI脚本的秘密”、“动态网页的基石”这类用词，都透露着一股浓厚的“老派”气息。显然，它并不是一本针对现代前后端分离、微服务架构或者响应式设计的新书。阅读体验上，文字密度非常高，而且排版偏向于教科书的风格，没有太多图示或代码块的视觉引导，全靠密密麻麻的解释来构建知识体系。对于一个期望快速上手现代Web开发流程的读者来说，这本书的知识体系构建速度慢得让人有些抓狂。它似乎更专注于讲解底层的HTTP协议交互是如何被早期Java技术（比如JSP的早期版本，甚至是Servlet的初代概念）处理的，而非当下流行的框架如Spring Boot或React的集成方式。我花了大量时间去辨认那些已经淡出主流视野的技术栈术语，感觉自己像是在考古。它更像是一份详尽的历史记录，记录了Java在互联网早期扮演的关键角色，而不是一本可以让你立刻投入生产环境的实战指南。如果你对互联网技术史有极大的热情，想追溯一下Java Web的“前世”，这本书或许能提供一份宝贵的、未经修饰的第一手资料，但若是指望它能教会你如何用Java构建一个现代的、高并发的电商网站，那恐怕要失望了。

评分☆☆☆☆☆

从内容结构来看，这本书的覆盖范围非常“窄而深”，它似乎只专注于Java在Web服务端逻辑处理的某一个特定阶段。我对它在数据持久化部分的叙述感到非常不满足。书中对数据库交互的描述，停留在非常基础的JDBC调用层面，几乎完全没有提及任何ORM（对象关系映射）工具，比如Hibernate或JPA的影子。这意味着，所有的数据操作都需要读者亲手编写大量的SQL拼接和结果集的映射代码，这在现代Java开发中是极度反效率的。如果说它是一本入门书，它跳过了Web开发中至关重要的“数据层”的现代化解决方案；如果说它是一本高级书，它又没有深入探讨性能优化和事务管理的复杂性。它似乎停留在“能跑起来”的阶段，而没有触及到“如何优雅且高效地运行”的领域。这种知识的“断层”使得读者在学完这本书后，面对一个真实的、需要与现代数据库交互的Web应用时，仍然会感到茫然无措，必须去寻找另一套关于数据访问技术的资料来补课。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆