具体描述
《Java语言程序设计》针对应用型本科院校大规模发展、缺乏实用教材的现状，系统地介绍了Java程序设计的基本概念、编程思想，并通过大量现实生活中的实例讲解了Java应用技巧；同时根据作者的教学和编程经验，向读者提供了详细编程指南和应用程序开发注意事项讲解，帮助读者快速上手，高效率地解决实际问题。
《Java语言程序设计》内容主要包括面向对象程序设计基础、Java语言语法基础、程序流程控制、面向对象中类的特性、接口与多态、异常处理、对象的管理、输入输出操作、多线程编程、网络编程、Eclipse开发环境的使用、图形用户界面编程-Swing技术以及数据库编程，最终使读者能够完成基于C／S架构的桌面应用程序的开发。全书不仅介绍理论基础，更强调实际运用，特别注重提高读者运用Java语言和面向对象思想解决实际问题的能力。
《Java语言程序设计》可以作为高等院校应用型本科计算机及相关专业的教材，也可供初学者或软件开发人员参考使用。
《Java语言程序设计》的电子课件可从清华大学出版社网站（http：／／www．tup．com．cn）下载。
《数据结构与算法：从入门到精通》 内容简介： 在飞速发展的计算机科学领域，深刻理解数据结构与算法是构建高效、稳定、可扩展软件系统的基石。本书旨在为读者提供一套系统、详实的学习路径，带领读者从零开始，逐步掌握核心的数据结构和算法知识，并深入理解其在实际应用中的威力。我们相信，扎实的数据结构与算法功底，将极大地提升开发者的编程能力和解决复杂问题的效率。 本书的内容设计，充分考虑了不同层次读者的需求。对于初学者，我们将从最基础的概念入手，通过清晰的图示和生动的比喻，帮助读者建立起对各种数据结构形态的直观认识。例如，我们会详细讲解数组和链表是如何存储和访问数据的，以及它们各自的优劣之处；会深入剖析栈和队列的“先进后出”和“先进先出”特性，并阐述其在函数调用、任务调度等场景下的应用；会细致描绘树形结构（如二叉树、平衡二叉树）的层级关系和遍历方式，为理解更复杂的搜索和排序算法打下基础。 在掌握了基础数据结构之后，我们将自然而然地过渡到算法部分。算法是解决问题的步骤和方法，而数据结构则是组织和管理数据的方式。本书将重点介绍那些被广泛应用且至关重要的算法。例如，我们会深入分析排序算法的各种实现，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等，并逐一剖析它们的时空复杂度，引导读者理解为何在不同场景下选择最优的排序策略。我们还会详细讲解搜索算法，如线性搜索、二分搜索，并进一步探讨它们在各种数据结构上的效率差异。 随着读者对基础知识的熟练掌握，本书将进一步深入到更高级的数据结构和算法。例如，我们会介绍图（Graph）这种强大的数据结构，并讲解图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）以及遍历算法（DFS、BFS）。然后，我们将基于图结构，讲解诸如最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树算法（Prim、Kruskal）等经典的图算法，这些算法在网络路由、社交网络分析、物流配送等领域有着不可替代的作用。 此外，本书还会涵盖一些重要的算法思想和技巧，它们能够帮助读者解决更广泛的编程问题。例如，我们将详细讲解动态规划（Dynamic Programming）的思想，通过求解经典的“背包问题”、“最长公共子序列”等问题，展示如何将复杂问题分解为相互重叠的子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算，从而获得最优解。我们还将介绍贪心算法（Greedy Algorithm），解释其“局部最优解”策略如何能导出“全局最优解”，并提供相应的应用案例。分治算法（Divide and Conquer）作为另一种重要的算法范式，本书也会通过“汉诺塔”、“快速排序”等例子，清晰地展示其“分解-解决-合并”的思想。 为了让读者更好地理解算法的效率，本书将贯穿时空复杂度的分析。我们会详细讲解大O表示法（Big O notation），教授读者如何评估算法在输入规模增大时，运行时间和所需内存的增长趋势。理解时空复杂度是衡量算法优劣的关键，也是选择最高效解决方案的必要条件。本书将通过丰富的实例，让读者亲手计算和分析不同算法的时空复杂度，从而培养对算法效率的敏锐洞察力。 本书不仅注重理论的讲解，更强调实践的训练。每一章节都会配有大量的编程练习题，涵盖从简单到复杂的各种场景。读者可以通过动手编写代码，将学到的知识转化为实际的编程技能。我们鼓励读者不仅要完成题目，更要尝试自己设计新的测试用例，思考不同实现方式的优缺点，以及如何优化自己的代码。书中还会穿插一些真实的工业界应用案例，展示数据结构与算法如何在实际的软件项目中发挥关键作用，例如在搜索引擎的索引构建、推荐系统的算法设计、数据库的索引优化等方面。 为了帮助读者更好地理解抽象的概念，本书将采用图解的方式，将复杂的算法逻辑和数据结构形态可视化。例如，在讲解链表时，我们会用箭头和节点清晰地展示元素的连接方式；在讲解树时，我们会用层级图来清晰地展示节点之间的父子关系；在讲解图算法时，我们会用节点和边来表示网络结构，并用动画或步骤图展示算法的执行过程。 本书的语言风格力求通俗易懂，避免过多的专业术语堆砌。我们相信，即便是没有深厚计算机科学背景的读者，也能通过本书的学习，逐步建立起对数据结构与算法的信心。我们避免使用模棱两可的表述，力求每一个概念的定义都清晰准确，每一个算法的解释都逻辑严谨。 本书的学习过程，将是一个循序渐进、不断巩固和提升的过程。我们会从最简单的概念出发，逐步引入更复杂的理论和算法，并始终关注理论与实践的结合。读者在完成本书的学习后，不仅能够扎实掌握各种主流的数据结构与算法，更能培养出独立分析问题、设计高效解决方案的能力。这对于每一位希望在软件开发领域取得卓越成就的开发者而言，都将是一笔宝贵的财富。 本书的目录设计，将紧密围绕“数据结构”和“算法”两大核心主题展开。 第一部分：数据结构基础 第一章：引言与绪论 为什么学习数据结构与算法？ 数据结构与算法的关系 算法效率的度量：时间复杂度和空间复杂度概述 第二章：线性结构 数组：基本概念、操作与优缺点 链表：单向链表、双向链表、循环链表，操作详解 栈（Stack）：LIFO原则，应用场景（函数调用、表达式求值） 队列（Queue）：FIFO原则，应用场景（任务调度、广度优先搜索） 第三章：树形结构 树的基本概念：节点、根节点、父节点、子节点、叶子节点、度、高度、深度 二叉树：定义、性质，遍历（前序、中序、后序） 二叉搜索树（BST）：定义、查找、插入、删除操作，平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）简介 第四章：图结构 图的基本概念：顶点、边、有向图、无向图、加权图 图的表示方法：邻接矩阵、邻接表 图的遍历：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS） 第二部分：经典算法解析 第五章：排序算法 基本排序：冒泡排序、选择排序、插入排序 高效排序：快速排序、归并排序 其他排序：堆排序、计数排序、基数排序（简介） 排序算法的稳定性与复杂度分析 第六章：搜索算法 线性搜索 二分搜索（折半查找）：要求与应用 二分搜索树的搜索 哈希查找（Hash Table）：散列表原理、冲突解决 第七章：图算法 最短路径算法：Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法 最小生成树算法：Prim算法、Kruskal算法 拓扑排序 第三部分：高级算法与应用 第八章：算法设计思想 分治算法（Divide and Conquer）：思想、应用（快速排序、归并排序） 贪心算法（Greedy Algorithm）：思想、适用条件、应用（活动选择问题） 动态规划（Dynamic Programming）：思想、状态转移方程、应用（背包问题、最长公共子序列） 第九章：字符串算法 字符串匹配算法（KMP算法简介） 第十章：实际应用案例 数据结构与算法在搜索引擎中的应用 数据结构与算法在数据库系统中的应用 数据结构与算法在社交网络分析中的应用 本书的最后，将提供一个附录，包含常用的算法复杂度速查表，以及一些进阶学习资源的推荐，帮助读者在掌握本书内容后，能继续深入探索更广阔的计算机科学领域。 我们坚信，通过本书的学习，读者将能够构建起坚实的数据结构与算法知识体系，为成为一名出色的软件工程师打下坚实的基础。
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