Beta book Problem Solving with Data Structures Using Java pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Mark J. Guzdial

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2009-01-17

价格:USD 105.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780136096672

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• Java
• 算法
• 问题解决
• 编程
• 计算机科学
• Beta书
• 学习
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• 代码

数据结构与算法的实践之路：深入理解与高效实现 导论：编程世界的基石与前沿 本书旨在为渴望精进编程技艺、掌握现代软件开发核心技能的读者提供一本全面而深入的指南。我们深知，在当今技术飞速发展的时代，高效、可靠且可扩展的软件是成功的关键，而支撑这一切的正是对数据结构和算法的深刻理解与熟练应用。 本书并非简单地罗列理论概念，而是致力于搭建一座理论知识与实际工程应用之间的坚实桥梁。我们相信，唯有在解决真实问题的过程中，才能真正领悟数据结构和算法的精妙之处。本书将引导读者从基础概念出发，逐步深入到复杂的设计模式和优化策略，为构建下一代高性能应用打下坚实的基础。 第一部分：基础重塑与核心概念的构建 本部分着重于夯实读者对数据结构基础的认知，确保读者能够清晰地区分不同结构的特性、适用场景及其潜在的性能权衡。 1. 抽象数据类型（ADT）的本质探究： 我们将从抽象化的视角出发，探讨ADT的设计哲学。重点分析列表（List）、栈（Stack）、队列（Queue）等基本结构，不仅仅停留在API层面，更深入剖析其背后的不变式（Invariants）和封装原则。读者将学习如何根据特定需求，选择最合适的底层实现（如数组或链表）。 2. 数组与链表的深度比较与实战： 虽然看似基础，但数组和链表的差异是理解内存布局和访问效率的关键。本书将详细分析缓存局部性（Cache Locality）如何影响数组的查找性能，并探讨不同类型的链表（单向、双向、循环）在插入和删除操作中的细微差别。我们将通过内存模型的视角，揭示为何在某些场景下，看似“慢速”的链表反而是更优选择。 3. 递归思维的培养与尾递归优化： 递归是解决许多复杂问题（如图形遍历、分治算法）的强大工具。本章将系统讲解递归的定义、基线条件和递推关系。更重要的是，我们将探讨尾递归的概念，以及编译器或解释器如何利用这一特性避免栈溢出，实现更高效的迭代式执行。 第二部分：非线性结构的精进之路 一旦掌握了线性结构，我们便开始探索更为复杂的非线性结构，它们是处理层次关系、快速检索和复杂关联的关键。 4. 树的广阔天地：从二叉树到平衡机制： 本章是本书的核心内容之一。我们将全面覆盖二叉树、遍历算法（前序、中序、后序、层序），并着重讲解如何利用二叉搜索树（BST）实现有序数据的管理。随后，我们将重点攻克平衡树的挑战，深入剖析AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转、着色与再平衡机制。读者将理解这些自平衡结构如何在动态插入和删除操作中，始终保持$O(log n)$的最坏情况时间复杂度。 5. 堆（Heap）与优先队列的工程应用： 堆作为一种特殊的树形结构，是实现优先队列的理想选择。本书将详细阐述最大堆和最小堆的构建过程（Heapify），并展示如何使用堆来高效地解决“查找前K个元素”或实现Dijkstra算法等图论基础问题。 6. 图论的基石：表示法、遍历与连通性： 图结构是建模现实世界中网络关系（如社交网络、路线图）的终极工具。我们将对比邻接矩阵和邻接表在空间占用和操作效率上的权衡。遍历算法——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）——的实现细节及其在拓扑排序、寻找最短路径中的应用将得到详尽的讲解。 第三部分：高效检索与数据管理的艺术 快速查找和高效存储是现代应用性能的试金石。本部分专注于那些旨在超越线性时间限制的数据结构。 7. 哈希表（Hash Table）：碰撞、装载因子与完美散列： 哈希表因其近乎$O(1)$的平均查找时间而广受欢迎。本书将深入剖析散列函数的设计原则，讨论链式法和开放定址法（线性探测、二次探测）处理冲突的机制。同时，我们将探讨如何通过动态调整装载因子来维持高性能，并介绍如何设计对特定数据集表现优异的散列函数。 8. 树在检索中的延伸：B树与B+树的数据库视角： 在处理海量磁盘存储数据时，传统内存结构效率低下。本章将介绍B树和B+树——数据库和文件系统的核心。我们将解释多路搜索树的结构如何通过减少磁盘I/O次数来优化检索性能，并分析B+树在范围查询上的独特优势。 第四部分：算法设计范式与性能分析 掌握数据结构是“拥有工具”，而理解算法设计范式则是“懂得使用工具解决问题”。 9. 算法分析的严谨性：渐进分析与复杂性理论： 算法的正确性是前提，但性能才是关键。我们将从数学上严谨地介绍大O表示法、Ω表示法和Θ表示法，并教授读者如何对复杂代码段进行最坏、最好和平均情况下的时间与空间复杂度分析。 10. 分治法与动态规划的思维转换： 分治法（如快速排序、归并排序）通过将问题分解为独立子问题来简化复杂性。而动态规划（DP）则应对那些存在重叠子问题的情况。我们将详细展示DP的核心思想——最优子结构与重叠子问题——并通过背包问题、最长公共子序列等经典案例，指导读者如何构建状态转移方程和使用备忘录（Memoization）或自底向上（Tabulation）的方法。 11. 贪心算法的应用边界： 贪心算法以局部最优选择来期望达到全局最优。本章将探讨其适用场景（如霍夫曼编码、最小生成树的Prim/Kruskal算法），同时也会警示读者其局限性，即何时贪心策略会导致次优解。 结语：构建可持续的解决方案 本书的最终目标是培养读者的“工程直觉”。我们不仅关注“是什么”，更关注“为什么”和“如何更优”。通过大量的实例分析和性能对比，读者将能够自信地在实际项目中，为特定的约束条件选择最合适的数据结构与算法组合，构建出既高效又易于维护的软件系统。掌握这些技能，意味着你已经站在了现代软件开发能力光谱的前沿。

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