具体描述
This practically-focused textbook presents a concise tutorial on data structures and algorithms using the object-functional language Scala. The material builds upon the foundation established in the title Programming with Scala: Language Exploration by the same author, which can be treated as a companion text for those less familiar with Scala.
Topics and features: discusses data structures and algorithms in the form of design patterns; covers key topics on arrays, lists, stacks, queues, hash tables, binary trees, sorting, searching, and graphs; describes examples of complete and running applications for each topic; presents a functional approach to implementations for data structures and algorithms (excepting arrays); provides numerous challenge exercises (with solutions), encouraging the reader to take existing solutions and improve upon them; offers insights from the author’s extensive industrial experience; includes a glossary, and an appendix supplying an overview of discrete mathematics.
Highlighting the techniques and skills necessary to quickly derive solutions to applied problems, this accessible text will prove invaluable to time-pressured students and professional software engineers.
作者简介
Bhim P. Upadhyaya is a certified enterprise architect, application architect, software engineer, Java and JEE developer, and big data and Scala enthusiast. In addition to his professional experience as a software architect working for more than 15 companies in the USA, he has more than half a decade of university teaching and research experience, including research work at the world’s largest (non-profit) organization, the United Nations. He has also served as a visiting scholar at the School of Information Technology and Electrical Engineering (ITEE) in the University of Queensland (Brisbane, Australia). He is the founder of EqualInformation, LLC (Sunnyvale, CA, USA), a company that focuses on data synthesis and visualization, web application design and development, enterprise architecture, and integration solutions. He has a master's degree in Software Management, a master's degree in Computer Science, a graduate certificate in Enterprise Architecture, and a bachelor's degree in Electrical and Electronic Engineering, with a specialization in Communications Engineering.
His other publications include the Springer textbook Programming with Scala: Language Exploration.
目录信息
读后感
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用户评价
我必须说，这是一本我迫不及待想推荐给所有对编程有热情的人的书。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一次思想的启迪。在阅读《Data Structures and Algorithms with Scala》的过程中，我被作者那种深厚的功底和独特的视角所折服。他并没有将Scala仅仅作为一个实现数据结构和算法的工具，而是将其作为一种思考和表达方式来贯穿始终。例如，在讲解动态规划（Dynamic Programming）时，作者巧妙地运用了Scala的模式匹配（pattern matching）和memoization技术，将原本可能复杂的递归状态转移方程变得异常清晰和易于理解。他让我看到了函数式编程在解决这类具有重叠子问题和最优子结构的问题时，所能展现出的惊人简洁性。此外，书中对于图（Graph）的遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），也提供了多种Scala风格的实现，让我能够从不同角度去理解这些经典算法的精髓，并体会到Scala在处理递归和迭代方面的灵活性。我特别喜欢书中对“惰性求值”（lazy evaluation）在算法实现中的应用，这是一种非常强大的技术，在处理大数据集或生成无限序列时，可以极大地提高效率并避免不必要的计算。作者通过具体的代码示例，让我深刻理解了惰性求值的原理及其在算法设计中的重要作用。这本书对我来说，不仅仅是学习了新的数据结构和算法，更是学习了一种全新的编程思维方式，让我对如何写出更优雅、更高效的代码有了更深刻的认识。
评分在我阅读《Data Structures and Algorithms with Scala》这本书的过程中，我被作者那种深入骨髓的功力和清晰的逻辑思维所深深吸引。他并没有仅仅将 Scala 作为一个工具来教授数据结构和算法，而是将 Scala 的语言特性与算法的内在逻辑紧密地结合在一起，形成了一种独具特色的讲解风格。最让我印象深刻的是，书中对“树”（Tree）相关算法的讲解。作者利用 Scala 的代数数据类型（Algebraic Data Types）来表示各种树结构，如二叉树、平衡二叉树等，这使得代码在语义上更加贴近数学定义，极大地降低了理解的门槛。他通过模式匹配（Pattern Matching）和递归（Recursion）来处理树的各种操作，例如插入、删除、查找以及遍历，这些代码不仅简洁优雅，而且易于推理和测试。我特别欣赏书中对“堆”（Heap）的讲解，作者深入剖析了最小堆和最大堆的原理，并展示了如何利用 Scala 的不可变数组（immutable arrays）和函数式操作来高效地实现这些数据结构，特别是对“堆排序”（Heap Sort）的讲解，让我对这个经典的排序算法有了更深刻的理解。此外，书中对“图”（Graph）的讲解也同样精彩。作者深入探讨了图的各种表示方法，并展示了如何利用 Scala 的集合库（如 `Map` 和 `Set`）来构建高效的图数据结构，以及如何利用高阶函数（Higher-Order Functions）来实现各种图算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。这本书让我真正体会到了用 Scala 来构建复杂数据结构和算法的乐趣，也让我对函数式编程的实践有了更深的领悟，是一本不可多得的佳作。
评分这本书的出现，无疑为我这个 Scala 爱好者和算法学习者带来了福音。我一直觉得，将 Scala 的函数式编程思想与数据结构和算法相结合，能够带来一种全新的、更具洞察力的理解方式，而这本书恰恰做到了这一点。作者在处理各种经典数据结构时，展现出了对 Scala 语言特性的深度理解和熟练运用。比如，在讲解队列（Queue）和栈（Stack）时，书中就通过不可变数据结构（immutable data structures）的实现，以及利用尾递归（tail recursion）来模拟它们的操作，这不仅避免了传统实现中潜在的副作用（side effects），更使得代码在并发环境下更加安全和易于推理。我特别欣赏书中对“持久化数据结构”（persistent data structures）的介绍，以及它们在实现某些算法时的优势，这是一种我之前接触较少但非常感兴趣的概念。作者通过生动的例子，让我理解了如何在 Scala 中有效地利用这些数据结构来构建高效、可维护的代码。而且，书中对于哈希表（Hash Table）和散列（Hashing）的讲解，也让我大开眼界。作者没有简单地罗列实现细节，而是深入探讨了哈希函数的选择、冲突解决策略，以及如何利用 Scala 的 Map 和 Set 来高效地实现这些功能。他对算法的性能分析，也总是能与 Scala 的运行时特性相结合，给出了非常实用的建议。读这本书，感觉就像是和一位经验丰富的 Scala 工程师一起探索算法的奥秘，他不仅分享知识，更分享智慧。
评分我必须承认，在翻开《Data Structures and Algorithms with Scala》之前，我对于“用 Scala 学习数据结构和算法”这件事，内心是抱有一些疑虑的。我担心 Scala 的一些高级特性，比如隐式转换（implicit conversions）和类型类（type classes），会不会让原本就抽象的数据结构和算法变得更加难以理解。然而，这本书完全颠覆了我的这种担忧，它以一种令人惊叹的方式，将 Scala 的强大功能与数据结构和算法的精髓完美结合。最让我印象深刻的是，书中对“图”（Graph）的讲解。作者不仅仅是提供了基本的图表示方法，更是深入探讨了如何利用 Scala 的 `Map` 和 `Set` 来构建高效的图数据结构，并且展示了如何利用高阶函数（higher-order functions）来实现诸如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）等图遍历算法。这种函数式的实现方式，不仅代码简洁优雅，更重要的是，它让我看到了在 Scala 中如何用一种更抽象、更具表达力的方式来处理图问题。此外，书中对“排序算法”（Sorting Algorithms）的讲解也同样精彩。作者不仅提供了各种经典排序算法的 Scala 实现，如归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort），更是深入分析了它们的性能特点，并与 Scala 的集合库进行了巧妙的结合，让我对如何选择合适的排序算法有了更深的理解。我还特别喜欢书中对“哈希表”（Hash Table）的讲解，作者利用 Scala 的不可变数据结构，展示了如何实现高效且线程安全的哈希表，这对于理解并发编程中的数据结构设计非常有价值。这本书让我体会到了，原来学习数据结构和算法，也可以是一场优雅的 Scala 之旅。
评分哇，这本《Data Structures and Algorithms with Scala》真是让人惊喜连连！拿到书的时候，我其实对“Scala”和“数据结构与算法”的结合抱有一些既期待又有点忐忑的心情。我之前接触过不少用Java或C++编写的数据结构算法书籍，虽然内容扎实，但总觉得在某些抽象概念的表达上，语言本身的限制让理解的深度打了个折扣。而Scala，这门我一直很感兴趣却又觉得门槛不低的语言，在与算法结合的语境下，会带来怎样的火花呢？翻开第一页，我就被作者那种从容不迫的叙事风格所吸引。他没有一开始就抛出复杂的概念，而是循序渐进地构建知识体系，从最基础的数组和链表开始，就展现了Scala在处理这些经典结构时所特有的函数式编程的优雅。例如，在讲解链表逆置时，作者并非简单地展示迭代代码，而是深入探讨了如何利用模式匹配和递归来实现一个简洁而富有表现力的解决方案，这让我眼前一亮。这种“先易后难，由浅入深”的处理方式，对于我这种既想夯实算法基础，又希望掌握Scala精髓的读者来说，简直是福音。我尤其喜欢书中对递归的讲解，作者用了很多生动的例子，将原本抽象的递归概念变得触手可及。他不仅仅是给出代码，更是剖析了递归的逻辑思维过程，以及如何在Scala中巧妙地运用它来解决问题。而且，书中对于每个数据结构和算法的性能分析也毫不含糊，图文并茂地展示了时间复杂度和空间复杂度，并对比了不同实现方式的优劣。这让我意识到，学习数据结构算法不仅仅是掌握实现方式，更重要的是理解其背后的设计哲学和权衡取舍。读到后面，对于图、树等更复杂的数据结构，作者更是下足了功夫，他通过Scala的特性能将这些结构的表示和操作变得异常清晰。感觉像是用一种更高级的语言来重新审视这些经典问题，焕发出了新的生命力。我迫不及待地想将书中的知识应用到我实际的项目中去，相信它会极大地提升我的编程效率和代码质量。
评分说实话，这本书是我近期读过的最让我感到震撼和启发的一本技术书籍。它不仅仅是关于数据结构和算法，更是一次对编程思维方式的重塑。《Data Structures and Algorithms with Scala》这本书，让我看到了 Scala 语言在处理复杂算法时的独特优势。作者以一种非常直观和富有启发性的方式，将各种经典的数据结构和算法呈现在我面前。例如，在讲解“动态规划”（Dynamic Programming）时，作者利用 Scala 的模式匹配（pattern matching）和不可变数据结构，将原本可能冗长的递归和迭代过程，变得异常简洁和易于理解。他通过生动的例子，让我看到了如何利用 Scala 来构建清晰的状态转移方程，并且有效地进行状态的缓存（memoization），从而避免了重复计算，极大地提高了算法的效率。我尤其欣赏书中对“图算法”（Graph Algorithms）的讲解。作者不仅提供了标准的图表示方法，更是深入探讨了如何利用 Scala 的函数式特性来设计高效的图算法，例如，如何使用高阶函数来抽象图的遍历逻辑，以及如何利用 Scala 的不可变集合来确保算法的线程安全性。此外，书中对“字符串匹配算法”（String Matching Algorithms）的讲解也让我大开眼界，作者不仅介绍了朴素匹配算法，更是深入探讨了 KMP 算法和 Boyer-Moore 算法，并提供了 Scala 的实现，让我对这些经典算法的原理和性能有了更深刻的认识。这本书让我明白，掌握数据结构和算法，不仅仅是记住实现代码，更重要的是理解其背后的设计思想，而 Scala 恰恰是实现这种思想的绝佳工具。
评分我必须承认，在拿起《Data Structures and Algorithms with Scala》之前，我对于用Scala学习数据结构与算法这件事持保留态度。毕竟，传统的C++和Java的教材已经非常成熟，而且市面上不乏优秀的资源。我担心Scala的语法和概念会过于复杂，可能会让数据结构与算法的学习变得更加困难，甚至会掩盖掉算法本身的核心思想。然而，这本书完全颠覆了我的看法。作者以一种非常巧妙的方式，将Scala的强大功能与经典的数据结构和算法完美融合。最让我印象深刻的是，书中对抽象数据类型（ADT）的讲解，利用Scala的代数数据类型（ADT）特性，使得像二叉树、表达式树等抽象概念的表示变得异常直观和清晰。例如，在定义一个树结构时，作者展示了如何使用Scala的case class和sealed trait来定义一个代数的抽象数据类型，这使得代码在语义上非常贴近数学定义，极大地降低了理解的门槛。而且，书中对于每种数据结构的操作（如插入、删除、查找），都提供了多种Scala风格的实现，包括函数式和命令式风格的对比，让我能够深刻理解不同实现方式的优缺点，以及Scala在函数式编程方面的强大支持。我尤其喜欢书中对图算法的讲解，例如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，作者不仅提供了高效的Scala实现，还深入剖析了算法的原理和复杂度分析，并与Scala的集合库（如Map和Set）进行了巧妙的结合，使得代码更加简洁优雅。这本书不仅仅是教会我如何实现数据结构和算法，更是教会我如何用Scala的思维去设计和优化它们，让我对算法的理解上升到了一个新的高度。
评分这本书简直是一场Scala与算法的盛宴，我从未想过将两者如此完美地结合在一起。一开始，我担心的是Scala的函数式特性会不会让算法的讲解变得过于晦涩，或者相反，会不会因为要照顾初学者而牺牲了Scala的精髓。但事实证明，我的担忧是多余的。作者在书中展现了一种令人惊叹的平衡能力。他没有回避Scala的函数式特性，反而将其巧妙地融入到数据结构和算法的讲解中。举个例子，在讲解排序算法时，书中对归并排序和快速排序的实现，充分利用了Scala的不可变性（immutability）和高阶函数（higher-order functions），写出的代码既简洁又高效，让我不禁拍案叫绝。与传统的命令式语言实现相比，Scala的版本更易于理解其逻辑流程，也更不容易出错。而且，作者并没有仅仅停留在代码层面，他深入剖析了这些算法的内在原理，例如为什么归并排序在处理大量数据时表现出色，以及快速排序中的“枢轴选择”策略对性能的影响。书中对于每种数据结构和算法的优缺点分析，都结合了Scala的语言特性进行了阐述，这使得我对算法的理解不再是孤立的，而是将其置于Scala的生态系统中去审视。我特别欣赏书中对“尾递归优化”的讲解，这对于理解Scala在处理大量递归操作时的性能至关重要，作者用清晰的例子说明了如何写出可以被编译器优化的递归函数，避免了堆栈溢出的风险。读这本书，就像是打开了一扇新的大门，我不仅在学习数据结构和算法，更在学习如何用一种更现代、更优雅的方式去思考和解决问题。它鼓励我去拥抱函数式编程的思维模式，并将其与经典的计算机科学概念相结合，这对我来说是一次巨大的思维升级。
评分这本书的出现，简直就像是为我量身定做的。我一直对 Scala 的函数式编程特性着迷，同时也深知数据结构与算法的重要性，渴望找到一本能够将两者完美融合的书籍。《Data Structures and Algorithms with Scala》正是这样一本令人欣喜的作品。作者在讲解各种数据结构时，无一例外地展现了 Scala 语言的强大表现力。以“链表”（Linked List）为例，书中提供的不可变链表实现，让我看到了函数式编程在处理序列数据时的优雅。利用尾递归（tail recursion）来实现链表的遍历和操作，不仅避免了潜在的栈溢出风险，更使得代码的意图清晰明了。我尤其喜欢书中对“栈”（Stack）和“队列”（Queue）的讲解，作者通过 Scala 的 `List` 和 `Vector` 等数据结构，巧妙地实现了这两个经典抽象数据类型，并且对它们的性能进行了细致的分析，让我对不同数据结构的适用场景有了更深刻的理解。此外，书中对“树”（Tree）的讲解也是我非常看重的一部分。作者利用 Scala 的代数数据类型（ADT）来表示各种树结构，如二叉树、平衡二叉树等，这使得代码在语义上与数学定义高度吻合，极大地降低了理解难度。我对书中对“红黑树”（Red-Black Tree）的讲解印象尤为深刻，作者不仅清晰地阐述了其平衡机制，更展示了如何在 Scala 中实现高效且安全的插入和删除操作。这本书让我真正体会到了用 Scala 来构建复杂数据结构和算法的乐趣，也让我对函数式编程的实践有了更深的领悟。
评分坦白说，当我拿到《Data Structures and Algorithms with Scala》这本书时，我内心是有些许忐忑的。我之前对 Scala 的了解并不算深入，更多的是将其看作一门“高大上”的语言，而数据结构和算法又是计算机科学的基石，二者结合，我担心会变成两头不靠岸的尴尬境地。然而，这本书彻底打消了我的顾虑。作者以一种极其平易近人的方式，将 Scala 的强大功能与数据结构和算法的精髓巧妙地结合在一起。最让我印象深刻的是，书中对“二叉搜索树”（Binary Search Tree）的讲解，作者不仅仅提供了标准的插入、删除、查找操作的实现，更是利用 Scala 的模式匹配和递归，将这些操作写得如同艺术品一般。他通过对树结构的不可变（immutable）处理，让我看到了在 Scala 中如何优雅地实现这些操作，并且这种实现方式更符合函数式编程的理念，更容易进行推理和测试。而且，书中对“堆”（Heap）的讲解也同样精彩。作者深入剖析了最小堆和最大堆的原理，并展示了如何利用 Scala 的数组和函数式操作来高效地实现它们，特别是对“堆排序”（Heap Sort）的讲解，让我对这个经典的排序算法有了更深刻的理解。我还特别喜欢书中对“散列表”（Hash Table）的讲解，作者不仅介绍了开放寻址法和链地址法的原理，更是利用 Scala 的 Array 和 List 来构建这些数据结构，并且对哈希冲突的处理进行了详细的阐述，这让我对散列表的内部工作机制有了更全面的认识。这本书让我明白，学习数据结构和算法，也可以是一件充满乐趣和艺术感的事情。
评分内容太简略了 就不应该出版 亚马逊还我血汗钱
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