Algorithms in Java, Part 5 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Addison-Wesley Professional

作者:[美] Robert Sedgewick

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2003-7-25

价格:USD 54.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780201361216

丛书系列:

图书标签:

• Algorithms
• Java
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 程序设计
• Programming
• 课本
• Algorithms
• Java
• Part5
• DataStructures
• Algorithms
• Design
• Patterns
• Programming

Algorithms in Java, Part 5：超越基础，深入现代计算核心 本书简介 《Algorithms in Java, Part 5》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨在现代软件工程和复杂系统设计中至关重要的算法和数据结构。本书并非对初级或中级算法的简单回顾，而是将重点聚焦于那些在高性能计算、大规模数据处理、网络优化以及前沿领域如机器学习和生物信息学中发挥核心作用的高级主题。我们假设读者已经对离散数学基础、面向对象编程范式，特别是Java语言的核心特性有扎实的理解。 本书结构严谨，从理论基础出发，迅速过渡到实际应用中的复杂结构与优化技术。我们致力于揭示算法设计背后的深层原理，并展示如何利用Java语言的特性（如并发机制、泛型编程和内存管理优化）高效地实现这些复杂的算法。 第一部分：高级图论与网络流 本部分将深入探讨图算法的现代应用与扩展。我们不会停留在基础的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），而是着重于以下关键领域： 1. 复杂图模型的表示与操作： 动态图算法： 介绍如何高效处理边或顶点频繁变化的图结构，包括动态连通性查询和维护最小生成树（MST）的动态版本。探讨使用Link-Cut Trees等高级数据结构来处理路径查询和更新的效率问题。 几何图算法： 深入研究在平面或三维空间中构建的图，如Delaunay三角剖分、Voronoi图及其在空间数据索引和最近邻搜索中的应用。我们将详细分析构建这些图的时间复杂度以及如何在Java中实现高效的几何操作（如浮点精度处理）。 2. 高级网络流理论与应用： 最大流/最小割的扩展： 深入讲解Dinic算法、Push-Relabel算法的原理、复杂度分析及其在Java中的精确实现。对比不同算法在稀疏图和稠密图上的性能差异。 多商品流问题（Multi-commodity Flow）： 探讨如何将资源分配问题转化为多商品流模型，并介绍基于线性规划松弛或启发式算法的求解方法。这部分内容对于通信网络路由和供应链优化至关重要。 最小费用最大流（Min-Cost Max-Flow, MCMF）： 详细阐述基于势能的改进最短路算法（如利用Bellman-Ford或SPFA，并最终转向Dijkstra与势能结合）来求解MCMF，并提供实际的调度优化案例。 第二部分：近似算法与优化计算 在许多实际问题中，找到绝对最优解（如旅行商问题或背包问题）的计算成本是不可接受的。本部分专注于在可接受的时间内找到“足够好”的解的策略。 1. 近似算法设计范式： 贪婪近似： 探讨何时贪婪策略能保证固定的近似比，例如在集合覆盖问题中的应用。 线性规划（LP）与整数规划（IP）松弛： 介绍如何将NP难问题转化为LP问题，通过求解松弛的LP来获得有界解，并使用割平面法或分支定界法的基本思想进行解释（侧重于算法思想，而非完整的LP求解器实现）。 随机化近似： 介绍随机四舍五入（Randomized Rounding）技术，用于将连续松弛的解映射回整数域，并分析其概率保证。 2. 启发式与元启发式算法： 模拟退火（Simulated Annealing）： 深入探讨其Metropolis准则，温度调度策略（如指数衰减、对数衰减）对收敛速度和解质量的影响。 遗传算法（Genetic Algorithms）： 详细设计交叉操作、变异操作以及适应度函数的评估机制，特别关注如何在Java中高效地管理种群状态和并行化评估过程。 禁忌搜索（Tabu Search）： 重点讲解如何设计禁忌列表和停滞标准，以避免陷入局部最优。 第三部分：高级串行与并行数据结构 本部分关注内存层级结构优化和多核处理器的利用，这是实现高性能Java应用的关键。 1. 缓存敏感型算法与数据结构： 缓存一致性模型： 简要回顾现代CPU的缓存结构（L1, L2, L3）和缓存命中率对算法性能的决定性影响。 缓存优化技术： 讲解矩阵乘法（Strassen算法的缓存优化版本）、快速傅里叶变换（FFT）的重排策略，以及如何通过数据布局优化来提升内存访问局部性。 B树与B+树的深度剖析： 重点讨论其在磁盘I/O和数据库索引中的作用，并展示如何在Java中实现一个优化的内存映射B树结构，以模拟磁盘访问的行为。 2. 并行与并发算法： 并发数据结构的实现： 超越`java.util.concurrent`包中已有的工具，我们将探讨无锁（Lock-Free）和等待无关（Wait-Free）数据结构的设计。重点实现一个基于CAS（Compare-and-Swap）操作的并发栈或队列。 并行图算法： 讨论如何将图算法（如BFS、Dijkstra）并行化。重点研究任务分解与数据分解的策略，以及如何使用Java的`Fork/Join`框架或`CompletableFuture`来管理并行任务的同步和结果合并。 并行排序算法： 实现并行Merge Sort和并行Quick Sort，并分析它们在多核环境下的可扩展性（Scalability）和负载均衡挑战。 第四部分：算法在特定领域的深度应用 本部分将前三部分的技术应用于解决实际的复杂计算问题。 1. 字符串处理与模式匹配的极限： 后缀树与后缀数组： 详细讲解如何构建Ukkonen算法的后缀树，并对比基于后缀数组（Suffix Array）和LCP数组的字符串匹配、最长公共子串等操作的效率。 Aho-Corasick 算法： 用于多模式匹配的高效算法，深入分析其有限自动机（Failure Links）的构建与应用。 2. 概率算法与数据摘要： 布隆过滤器（Bloom Filter）的精确实现与优化： 讨论如何选择最优的哈希函数数量和位数组大小，以在给定的误报率下最小化空间消耗。 HyperLogLog 算法： 深入讲解该算法如何利用概率统计（调和平均数）以极小的空间估算海量数据集的基数（Cardinality）。我们将展示一个高性能的Java实现，并分析其误差边界。 3. 约束满足问题（CSP）与回溯搜索： 先进的剪枝技术： 讲解前向检查（Forward Checking）、弧一致性（Arc Consistency）等技术在约束图上的传播机制，以加速解决如数独、图着色等问题的求解速度。 局部搜索与WalkSAT： 探讨解决大规模布尔可满足性问题（SAT）的启发式方法。 结语 《Algorithms in Java, Part 5》要求读者具备扎实的理论基础和对性能优化的敏锐洞察力。本书的最终目标是培养读者不仅能“知道”算法，更能“设计”、“实现”并在实际的高性能计算环境中“优化”现代算法的能力。书中所有的代码示例均采用现代Java特性编写，强调内存效率、并发安全性和可维护性。掌握本书内容，将使读者能够胜任涉及复杂系统架构和大规模数据处理的工程挑战。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从语言风格和逻辑连贯性来看，这本书的编辑工作显然是草率的。作者的叙述风格在不同章节之间存在着剧烈的跳跃，前一章可能使用非常严谨的数学符号来定义复杂度，后一章却突然转变为一种非常口语化、近乎随意的解释，中间缺乏必要的过渡和桥接。这种不一致性极大地阻碍了知识的顺畅吸收。例如，在解释递归与回溯法（Recursion and Backtracking）时，上下文的切换非常生硬，读者需要花费额外的精力去重建作者的思维路径。此外，书中某些关键的 Java 代码片段在变量命名上存在严重的混淆，例如在同一个方法内部，使用 `i` 来代表索引，但很快又用 `i` 来代表一个布尔标志，这在调试或理解代码逻辑时，构成了不必要的认知负担。整体而言，阅读过程体验下来，感觉更像是在拼凑一份未完成的、由多人零散贡献的讲义，而非一部精心打磨的专著。

评分☆☆☆☆☆

深入探究这本书中关于动态规划（Dynamic Programming）章节的论述，我感到一种强烈的智力上的不满足感。作者似乎停留在了一种非常浅表的、教科书式的讲解层面，仅仅是罗列了几个经典案例——比如背包问题和最长公共子序列——然后就草草收场。对于DP的核心思想，即最优子结构和重叠子问题是如何在 Java 代码中体现和优化的，作者的阐述缺乏洞察力。他没有深入讲解如何构建有效的状态转移方程，更没有触及到记忆化搜索（Memoization）与自底向上（Bottom-Up）迭代实现之间的细微性能差异和适用场景取舍。一个真正面向实战的 Java 程序员需要的，是理解如何在实际的性能瓶颈出现时，快速调整 DP 的实现策略，而不是只会背诵标准答案。这本书在这方面提供的价值，与我期望从一本“算法 in Java”的专业书籍中获得的支持，相去甚远。它更像是一份面向初学者的入门导览，而非进阶参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量简直是一场灾难，拿到手我就后悔了。纸张的厚度非常不均匀，有些页面的墨迹像是被水稀释过一样，模糊不清，尤其是那些复杂的伪代码和流程图部分，简直让人抓狂。我花了大量时间去猜测作者到底想表达什么，这完全是在浪费我宝贵的学习时间。更别提装订了，才翻阅了三四次，书脊就已经开始松动，感觉随时都会散架。对于一本号称深度讲解算法的书籍来说，这种粗制滥造的实体表现是完全不能接受的。我不得不说，如果作者或出版商在编辑和制作环节如此敷衍，那么我对其中专业内容的严谨性也会抱持十二万分的怀疑。我甚至怀疑这本书是否经过了专业的校对，因为在目录页我就发现了一个明显的印刷错误，这让我对后续内容的信任度直线下降。我宁愿花更多的钱去买一本排版清晰、印刷精良的竞争对手的产品，也不想再忍受这种阅读体验了。这本书在实体层面，彻底失败了。

评分☆☆☆☆☆

与其他声称涵盖了广泛算法主题的书籍相比，本书在图论算法（Graph Algorithms）的处理上显得极为单薄和不平衡。我本来期待看到对高级图算法，例如最小生成树（MST）的 Kruskal 算法和 Prim 算法的深入比较，以及在 Java 中如何高效地表示稀疏图和稠密图，但这些内容被一笔带过。更令人失望的是，对于网络流（Network Flow）这类在实际应用中非常重要的算法，比如 Ford-Fulkerson 或 Edmonds-Karp，书中完全没有涉及。对于一个旨在提供全面算法知识的 Java 教材来说，忽略图论中这些关键的、具有强大应用潜力的分支，是一种重大的疏忽。这使得这本书在需要处理路径规划、资源分配等实际工程问题时，显得力不从心，提供的知识框架存在明显的结构性缺陷。

评分☆☆☆☆☆

我必须对书中关于数据结构与类库使用的部分提出严厉批评。作者似乎对 Java 生态系统中的标准库（Standard Library）缺乏足够的敬畏和理解。在需要用到优先队列（Priority Queue）实现 Dijkstra 算法时，他选择自己从头手写一个基础的二叉堆实现，并占用了大量的篇幅来解释堆的插入和删除操作的 O(log n) 复杂度。这完全是舍本逐末！在企业级 Java 开发中，我们依赖的是经过高度优化的 `java.util.PriorityQueue`，它的性能稳定且经过了 JVM 的深度优化。花费大量精力去重新实现一个标准组件，不仅浪费了读者的宝贵时间，更传递了一种过时的、不贴合现代 Java 工程实践的错误导向。算法学习的重点应该是“如何利用现有工具高效解决问题”，而不是“如何重新发明轮子”。这种对实际工程环境的脱节感，让这本书的实用性大打折扣。

评分☆☆☆☆☆

非常非常的好

评分☆☆☆☆☆

非常非常的好

评分☆☆☆☆☆

非常非常的好

评分☆☆☆☆☆

非常非常的好

评分☆☆☆☆☆

非常非常的好