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出版者:O'Reilly Media

作者:David Flanagan

出品人:

页数:628

译者:

出版时间:1997-5-11

价格:250.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781565922624

丛书系列:

图书标签:

• Java
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《数据结构与算法实战指南》 简介 在这个信息爆炸、计算能力飞速发展的时代，软件的性能和效率已成为衡量其质量的核心标准。无论您是致力于构建高性能的后端服务、开发资源受限的嵌入式系统，还是深耕于数据分析与机器学习领域，对底层数据组织方式和处理流程的深刻理解都是不可或缺的基石。《数据结构与算法实战指南》正是为此目标而精心打造的一本实用主义教程，它摒弃了过于深奥的纯理论推导，专注于如何将经典和现代的数据结构与算法，以清晰、高效的方式应用于真实的工程实践中。 本书结构严谨，内容覆盖面广，旨在帮助读者跨越从理论到实践的鸿沟。我们假定读者已经具备一定的编程基础，但对如何选择和实现最优的数据结构以解决特定问题感到困惑。本书将系统性地梳理并深入剖析计算机科学中最核心的构成要素：数据结构与算法。 第一部分：数据组织的基石 本部分聚焦于程序设计中基础但至关重要的各种数据组织形态。我们不仅仅停留在概念层面，而是深入探讨每种结构在内存中的物理布局、时间与空间复杂度分析，以及其在特定场景下的适用性。 第一章：数组与动态数组的优化策略 我们将从最基础的数组讲起，探讨其内存连续性的优势与局限。重点在于动态数组（如 C++ 的 `std::vector` 或 Java 的 `ArrayList`）的底层实现机制——数组扩容策略（如 2 倍扩容的摊还分析），以及如何通过预分配内存来规避不必要的复制开销。我们还将介绍稀疏数组和循环数组在解决特定问题（如环形缓冲区）中的巧妙应用。 第二章：链表结构的深度解析与应用 链表是理解指针和引用操作的绝佳载体。本书详细对比了单向链表、双向链表和循环链表的插入、删除操作，并着重分析了在并发环境下实现无锁链表的挑战与现有方案。一个专门的章节将用于讲解如何使用链表高效实现最近最少使用（LRU）缓存机制，这是系统设计中的经典考点。 第三章：栈与队列：控制流的艺术 栈（LIFO）和队列（FIFO）看似简单，却是控制流和任务调度设计的核心。我们将探讨栈在函数调用栈（递归与迭代的转换）中的作用，以及队列在广度优先搜索（BFS）和消息队列（如 Kafka 或 RabbitMQ 的简化模型）中的关键地位。特别地，我们将介绍双端队列（Deque）如何在单调队列和滑动窗口最大值问题中发挥作用。 第四章：树结构：层级与有序数据的管理 树是处理层次关系和实现快速查找的关键。 二叉树与遍历：详细介绍前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现，并用实例展示如何通过中序遍历重建树结构。 二叉搜索树（BST）：深入探讨其平均 O(log N) 查找的原理，以及在极端情况下性能退化为 O(N) 的问题。 自平衡树的工程实现：我们将侧重于红黑树的旋转和着色规则，解释其如何在保证对数时间复杂度的同时，兼顾插入和删除的效率。我们将通过具体的代码示例，展示如何在不依赖标准库的情况下实现一个基本的键值存储结构。 B 树与 B+ 树：重点分析它们在数据库索引（如 InnoDB）设计中的核心优势，解释为什么它们比 BST 更适合磁盘 I/O 密集型操作。 第五章：堆：优先级管理的利器 堆（Heap）是实现优先级的理想工具。本书详细阐述了最大堆和最小堆的构建、上滤（sift-up）和下滤（sift-down）操作。我们将重点讲解如何利用堆解决Top K 问题、求数据流的中位数，以及堆排序的稳定性和实际应用场景。 第二部分：高效检索与映射 本部分专注于如何快速定位和访问数据，这是构建高性能应用程序的关键。 第六章：散列表（哈希表）的机制与冲突解决 散列表是现代编程中最常用的数据结构之一。我们将深入探讨哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应），并详细对比几种主流的冲突解决策略：链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探查、二次探查和双重散列）。我们还将讨论负载因子对性能的影响以及动态重哈希的触发机制。 第七章：图论基础与遍历算法 图结构是表示网络、依赖关系和复杂连接的强大工具。 图的表示：对比邻接矩阵与邻接表在空间和时间复杂度上的权衡，并讨论在不同稀疏度图中的选择标准。 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）：不仅展示其遍历能力，更强调它们在拓扑排序（项目依赖管理）、连通分量查找和迷宫求解中的实际应用。 第八章：最短路径与最小生成树 本章聚焦于图中最核心的优化问题。我们将详细解析Dijkstra 算法（单源最短路）的贪心策略和时间复杂度优化（使用斐波那契堆的理论优势与实际应用的局限性），以及处理负权边的Bellman-Ford 算法。对于无权图，我们将重申 BFS 的高效性。同时，我们将剖析Prim 算法和Kruskal 算法在构建最小生成树（MST）时的差异，并展示它们在线路规划中的应用。 第三部分：算法设计与优化范式 本部分从宏观视角介绍解决复杂问题的通用设计思路和技术。 第九章：递归、分治法与快速排序 递归是描述复杂问题的优雅方式，但必须理解其背后的栈开销。我们将深入剖析分治法的思想，并通过归并排序和快速排序的实现，展示如何利用递归有效地将大问题分解为可管理的子问题。特别是对快速排序的轴点选择策略（如三数取中法）进行实战探讨。 第十章：动态规划：消除冗余的艺术 动态规划（DP）是解决具有最优子结构和重叠子问题问题的核心方法。本书采用自底向上的迭代方法为主，辅以自顶向上的记忆化搜索。我们将通过背包问题（0/1、完全、多重）、最长公共子序列（LCS）和编辑距离（Levenshtein Distance）等经典案例，教会读者如何正确地定义状态转移方程，并优化空间复杂度（例如，将二维 DP 降至一维）。 第十一章：贪心算法：局部最优的全局视野 贪心算法以其直观和高效性著称。本章强调贪心选择的正确性证明是应用贪心算法的前提。我们将通过霍夫曼编码（无损压缩的基础）、活动选择问题和分数背包问题，演示如何在每次迭代中做出当前看来最好的选择，并最终达到全局最优解。 第十二章：字符串匹配与高级搜索 字符串处理是 I/O 和文本处理中常见的性能瓶颈。我们将超越朴素的暴力匹配，深入讲解： KMP 算法：如何利用前缀函数（最长真前缀作为前缀的后缀）来避免不必要的字符回溯。 Rabin-Karp 算法：基于滚动哈希的思想，实现高效的子串查找。 第四部分：算法性能的量化与实践 最后，本部分关注如何衡量和提升算法的实际运行效果。 第十三章：复杂度分析的实践应用 本书不仅计算渐进复杂度 $O(f(n))$，更关注常数因子和实际运行时间。我们将介绍如何利用性能分析工具（Profiler）来识别代码中的热点，并讨论在实际内存访问模式下（缓存命中率）对算法选择的影响。 第十四章：实用工具与库的集成 在现代工程中，很少需要从零开始实现每一个数据结构。本章将指导读者如何高效地利用主流编程语言（如 C++ STL, Java Collections Framework）中经过高度优化的标准库实现。重点讲解如何根据具体需求，正确选择 `std::map` (红黑树) 与 `std::unordered_map` (哈希表) 的适用场景，以及标准库中堆、优先队列的实际用例。 --- 《数据结构与算法实战指南》旨在成为一本读者在项目开发中随时可以翻阅的参考手册。它通过大量的代码示例、性能对比和工程案例，将抽象的理论转化为可操作的工程智慧，是所有追求代码质量和系统性能的开发者必备的工具书。读完本书，您将能自信地诊断性能瓶颈，并为任何复杂问题设计出高效、可扩展的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我得说，出版社的本意是好的，把后面的参考手册截了，大家网上查查就行。 可惜Java网上文档的质量啊……唉。别的不说，就那个排版和字体，看起来真是头疼。 建议以后还是保留，不翻译也没关系。  

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评分☆☆☆☆☆

就像本书背面所描述的那样，这是带着读者进入java程序设计殿堂的一本好书。整本书言简意赅，不像编程思想那些大部头那样让人望而止步，能让你在短时间内对java平台有个大概的了解。

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评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我这种常年在Java世界摸爬滚打的老鸟量身定做的“武功秘籍”，翻开第一页，我就知道自己淘到宝了。它没有那些初级教程里冗长乏味的铺垫，直接切入核心，仿佛一个经验老到的师傅，直接将最精妙的招式甩在你面前。特别是关于并发编程那几章，作者的讲解深入浅出，那些原本让我头疼不已的`volatile`关键字和`CAS`操作，在他的笔下变得逻辑清晰，犹如庖丁解牛般流畅自然。我记得我之前为了搞懂并发容器的底层实现，查阅了无数官方文档和博客，理解起来总是隔了一层纱。但这本书里，它用非常精炼的语言和恰到好处的图示，将那些复杂的内存屏障和锁机制的运作原理彻底剖析清楚了。阅读过程中，我经常会停下来，对照着自己正在做的项目代码来思考，感觉脑子里的知识点瞬间就串联起来了。如果你已经掌握了Java的基础语法，并且希望自己的内功心法更上一层楼，这本书绝对是能让你功力大增的利器，那种“醍醐灌顶”的感觉，是其他泛泛而谈的书籍所无法给予的。

评分☆☆☆☆☆

说句实在话，这本书的排版和索引设计，是为专业人士服务的典范。它似乎没有刻意去设计那种流畅的叙事性章节结构，而是更像一本精心组织的工具箱。章节间的跳转和关联，需要读者自己在大脑中建立起强大的知识网络。但一旦你掌握了它的逻辑脉络，查找特定信息的效率将会是无与伦比的。我曾经花了一个下午，在其他资料中拼凑一个关于Java反射机制性能损耗的精确论述，结果在这本书的对应章节里，作者用不到半页的篇幅，就用简洁的图表和数据清晰地呈现了所有关键点，包括启动时间、缓存机制以及安全管理器下的性能影响。这种“快、准、狠”的知识传递方式，极大地提高了我的工作效率。它不是一本让你从头读到尾的书，而是一本你会伴随职业生涯长期翻阅、并且每次都能从中获得新启发的案头宝典，它真正做到了在有限的篇幅内，将Java生态的精髓提炼出来。

评分☆☆☆☆☆

我得承认，这本书的阅读体验是极具挑战性的，它绝不是那种可以窝在沙发里轻松翻阅的休闲读物。它的语言风格极其严谨，措辞精炼到极致，每一个句子似乎都经过了字斟句酌的打磨，力求用最少的文字表达最完整的技术含义。对于初学者来说，这可能是一道难以逾越的门槛，因为缺少了大量用来“陪伴”读者的解释和比喻。但是，对于已经有几年经验，渴望从“会用”到“精通”的工程师来说，这种高度浓缩的知识密度反而是最大的优点。我发现自己不得不经常查阅其他资料来辅助理解一些极其深奥的细节，但这反而促使我进行了更深层次的探索和验证，这本书就像一个高难度的“考题”，它逼迫你去主动挖掘知识的深度，而不是被动接受喂养。这种主动学习的过程，无疑比单纯阅读教科书要来得更加深刻和持久，它训练的不仅仅是知识储备，更是解决复杂技术问题的思维框架。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最初拿到这本书的时候，内心是带着一丝怀疑的，毕竟“Nutshell”这个词往往意味着内容的取舍和深度的牺牲。然而，事实证明，我的担忧是多余的。它在保持极度精炼的同时，对于Java语言特性和标准库的覆盖面广度是惊人的。比如，对于Java 8引入的Stream API和Lambda表达式的解析，它并没有停留于“如何使用”的表面，而是深入到了函数式编程范式在JVM上的具体实现机制，这对于需要进行高性能函数式编程优化的开发者来说，提供了极具价值的参考。更让我印象深刻的是，它对JVM的垃圾回收机制的描述，详尽地对比了G1、ZGC等新型垃圾收集器的设计哲学和适用场景，甚至提到了特定参数调优的经验法则。这本书的编排结构非常紧凑，每一页信息密度都极高，如果不是用心去读，很容易漏掉关键信息。它更像一本“参考词典”和“知识地图”的结合体，非常适合在需要快速定位和回顾某个技术点时使用，能迅速将你带回到问题的核心脉络之中，避免在细节的泥潭中迷失方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书最棒的一点在于它的“面向实践的抽象力”。它并没有局限于展示API的用法，而是花了大量的篇幅去探讨“为什么”和“在什么情况下”。例如，在讨论IO模型时，它没有仅仅罗列`NIO`和`BIO`的区别，而是巧妙地结合了操作系统层面的I/O复用技术（如epoll和kqueue）来解释Java是如何在用户空间模拟出高并发处理能力的。这种从语言特性向上追溯到底层原理，再向下延伸到实际应用场景的设计思路，让整本书的知识体系显得非常立体和完整。我发现自己以前在处理网络编程时，很多性能瓶颈的猜测，在这本书里找到了明确的技术依据。它教会我如何从系统调优的角度去审视代码，而不是仅仅停留在代码本身的逻辑正确性上。这种对“底层设计意图”的洞察力，是任何只停留在表面封装的书籍无法提供的，它真正体现了“深入骨髓”的内涵。

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