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出版者:

作者:贾振华 编

出品人:

页数:185

译者:

出版时间:2010-1

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787508470702

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 编程
• 计算机科学
• 软件开发
• 入门
• 教材
• 基础
• 算法
• 面向对象
• 数据结构

《数据结构与算法：从基础到精通》 内容梗概 本书旨在为计算机科学、软件工程及相关专业的学生和从业人员提供一套全面、深入且实用的数据结构与算法学习指南。我们摒弃了纯理论的枯燥叙述，而是采用“理论先行，实践驱动”的教学模式，旨在帮助读者真正掌握如何在实际工程问题中应用这些核心概念。全书内容覆盖了数据结构的基础、经典算法的设计与分析，以及高级算法的应用场景，力求构建起一座连接抽象概念与工程实现的坚实桥梁。 全书共分为六大部分，循序渐进地引导读者进入算法的思维世界： --- 第一部分：算法与数据结构基础 本部分是构建后续知识体系的基石。我们首先确立了算法分析的规范方法，重点讲解了渐近分析（大O、大Ω、Θ符号）的精确含义和实际意义，强调如何通过最坏情况、最好情况和平均情况分析来评估算法的效率。 在数据结构方面，我们首先聚焦于数组与链表的底层实现差异、内存布局优化，以及它们在不同场景下的性能权衡。随后深入探讨了栈（Stack）和队列（Queue）的抽象数据类型（ADT）及其基于数组和链表的具体实现，并通过大量的例子，如表达式求值、递归模拟等，展示它们在控制流管理中的核心作用。 重点章节包括：递归的概念与原理。我们详细拆解了递归的基准情况、递归步骤和归纳假设，并通过经典的汉诺塔问题和斐波那契数列的计算，帮助读者克服对递归的畏惧感，培养结构化的分解问题能力。 --- 第二部分：非线性数据结构的深入探索 本部分将焦点从线性结构转向更复杂的非线性结构，这些结构是处理大规模、复杂关系数据的关键。 树（Trees） 我们从基础的树的基本术语和遍历方法（前序、中序、后序、层序）开始。随后，详细讲解了二叉树的性质与操作。二叉搜索树（BST）是本阶段的重中之重，我们不仅介绍了插入、删除和搜索操作，更重要的是分析了其在极端情况下的性能退化问题。 为了解决标准BST的性能瓶颈，我们引入了平衡树的概念。AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转和颜色维护机制被细致地分解和图示化，确保读者理解如何在保证$O(log n)$查找时间的同时，动态维护树的平衡。此外，B树和B+树作为外部存储优化的代表，被单独成章，解释了它们在数据库索引设计中的不可替代性。 堆（Heaps）与优先队列 堆被视为一种特殊的完全二叉树。我们详细阐述了二叉堆（Max/Min Heap）的构建、插入和删除操作，并着重强调了Floyd构造法的高效性。随后，通过实现优先队列（Priority Queue），读者将看到堆结构在事件调度、最短路径算法（如Dijkstra）中的直接应用。 --- 第三部分：图论基础与遍历算法 图（Graph）是表示现实世界复杂连接关系的最强有力工具。本部分是算法设计中复杂度最高，但也最具回报的部分。 图的表示与基础操作 我们对比了邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）在空间和时间复杂度上的优劣，并讨论了在不同稀疏度图中的选择策略。 图的遍历 广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）是图算法的基石。本书不仅给出它们的标准实现，更侧重于分析它们在有向图和无向图中的行为差异，以及它们在连通分量识别、拓扑排序等问题中的应用。 最短路径问题 本章是算法分析的精华之一。我们系统地介绍了Dijkstra算法（处理非负权边）和Bellman-Ford算法（处理负权边和负权环检测）。通过对比，读者能清晰理解权值约束对算法选择的决定性影响。对于所有点对最短路径问题，则深入探讨了Floyd-Warshall算法的动态规划思想。 --- 第四部分：经典排序算法的深度剖析 排序是检验算法基础功的试金石。本书不满足于简单实现，而是深入到每个算法背后的时间/空间复杂度、稳定性以及适用场景的综合分析。 我们从基础的$O(n^2)$排序（插入排序、选择排序、冒泡排序）入手，明确它们在小规模数据或基本有序数据中的优势。随后，重点转向高级排序方法： 1. 归并排序（Merge Sort）：强调其“分而治之”的特性和稳定性保证。 2. 快速排序（Quick Sort）：深入剖析枢轴（Pivot）的选择策略（如随机化选择）对性能的影响，以及如何有效避免最坏情况的发生。 3. 堆排序（Heap Sort）：再次结合第二部分的知识，展示如何利用堆结构实现原址（In-place）的$O(n log n)$排序。 最后，我们探讨了计数排序、桶排序和基数排序等线性时间复杂度的非比较排序算法，并清晰界定了它们适用的数据范围和限制条件。 --- 第五部分：高级算法设计范式 本部分聚焦于解决复杂问题的通用设计哲学，帮助读者建立起一套解决未知问题的思维框架。 贪心算法（Greedy Algorithms） 讲解贪心选择性质和最优子结构。通过活动安排问题、哈夫曼编码等经典案例，展示如何快速找到局部最优解，并证明其能导向全局最优。 动态规划（Dynamic Programming, DP） 这是全书理论难度较高的部分。我们系统地定义了DP的两个核心要素：重叠子问题和最优子结构。通过记忆化搜索（Top-Down）和表格法（Bottom-Up）两种实现方式，详细分析了背包问题（0/1背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法等经典DP问题的状态定义与转移方程的构建过程。 回溯法与分支限界法 针对组合优化问题，我们详细讲解了回溯法（Backtracking）的剪枝技巧，如八皇后问题和N皇后问题。同时，引入分支限界法（Branch and Bound），展示如何利用界限函数（Bound Function）有效地修剪搜索空间，提高求解效率。 --- 第六部分：专题与应用扩展 最后一部分将理论与前沿工程实践相结合。 哈希技术 详细讲解哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应），并重点对比开放定址法（线性探测、二次探测、双哈希）和链地址法在处理冲突时的性能差异与工程实现细节。 字符串匹配算法 超越朴素匹配，本书深入探讨了KMP算法（利用前缀函数优化匹配过程）和Rabin-Karp算法（利用滚动哈希进行快速比较），分析它们在文本检索中的效率提升。 计算几何初步 简要介绍凸包问题的解决方案，如Graham扫描算法，展示如何将抽象的排序和几何概念结合解决实际问题。 学习特色与目标 本书的每一章都配备了大量的伪代码和C++/Python/Go语言的实现示例（具体语言选择视教材侧重而定，但风格倾向于清晰和效率），并附有详尽的复杂度分析表格。我们强调“为什么”比“怎么做”更重要，鼓励读者不仅要会写代码，更要理解代码背后的数学逻辑和工程权衡。完成本书的学习后，读者将具备扎实的算法基础，能够从容应对技术面试中的复杂编程挑战，并能为设计高效的软件系统打下坚实的基础。

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从实用性的角度来看，这本书的优势在于它对企业级应用开发中常用API的覆盖非常到位，尤其是在数据库连接（JDBC）和网络编程方面，提供了非常详尽的配置和错误排查指南。我印象特别深的是关于事务管理的那一节，它不仅解释了ACID特性，还深入探讨了不同隔离级别下的实际并发冲突场景，并给出了相应的SQL优化建议。这对于我正在参与的项目来说，直接就能拿来用，避免了我们团队在初期踩很多的“坑”。不过，这本书在用户界面（GUI）部分的篇幅相对较短，似乎更侧重于后端逻辑和系统底层。对于那些期望通过这本书快速入门桌面应用开发的读者来说，可能会感到有些意犹未尽。另外，书中提供的所有代码环境都是基于一个较新的稳定版本构建的，这保证了代码的有效性，但同时也意味着，如果读者使用的开发环境版本偏旧，可能在某些特定的库引用上需要花费额外的时间去寻找兼容性方案。总体而言，它是一本面向中高级开发者，致力于构建健壮系统的绝佳参考书。

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坦白说，初看这本书的排版，我差点就想把它放回书架了。整体感觉信息密度有点过大，大量的技术术语和并列的语法结构堆在一起，对于需要快速掌握应用技巧的读者来说，可能会感到有些吃力。特别是关于设计模式的章节，虽然内容全面，几乎涵盖了所有经典模式，但讲解时更倾向于学术性的定义和UML图的展示，缺乏一些生动的、口语化的类比来辅助理解。举个例子，讲解工厂模式时，如果能多用一些日常生活中物品制造流程的比喻，而不是直接抛出抽象接口和实现类，相信会让初学者更容易接受。而且，书中后半部分对多线程并发编程的论述，虽然深度足够，但对上下文的依赖性太强，如果前面的同步机制概念没有理解透彻，直接跳到这里会感觉像在云里雾里。我个人更希望作者能在这些复杂概念旁边，多设置一些“快速回顾”或者“关键点总结”的模块，帮助我们及时巩固前面学过的知识，而不是一股脑地把所有信息塞进来。总体来说，它更像一本工具手册，需要读者具备一定的自学能力和耐心去挖掘其中的宝藏。

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这本书最让我感到振奋的是它对现代编程范式转变的捕捉和融合。它没有沉溺于老旧的编程风格，而是花了相当大的篇幅去介绍函数式编程的思想在中的应用，比如Stream API的链式操作和Lambda表达式的简洁魅力。这种前瞻性使得这本书在众多同类书籍中脱颖而出，它教会我如何用更简洁、更具表达力的方式去编写代码，极大地提升了代码的可读性和可维护性。在讲解泛型时，作者采用了一种“从类型擦除的痛点出发”的倒推方式，先让你感受到没有泛型带来的不便，再自然而然地引入泛型解决方案，这种设计思路非常高明，让学习过程充满了“啊哈！”的顿悟时刻。如果非要挑一个可以改进的地方，那就是书中对最新版本特性（比如某些模块化的改进）的介绍，虽然有涉及，但深度上可以再加强一些，毕竟技术迭代很快，一本经典教材也需要与时俱进。但瑕不掩瑜，这本书无疑是我在编程学习道路上遇到的一个里程碑式的作品，它定义了“精通”的标准。

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这本书的叙事风格，简直就像一位经验丰富的老教授在给我们做一对一的深度辅导，那种沉稳和对细节的偏执让人印象深刻。我特别欣赏作者在讲解递归和迭代算法时的对比分析。他没有简单地给出两种实现方式，而是详细剖析了它们在时间复杂度和空间占用上的微妙差异，并用一个经典的汉诺塔问题作为贯穿始终的案例，使得抽象的算法思维变得具象化。这种“对比中求理解”的处理方式，极大地提高了我的算法素养。再说说输入输出流的部分，我以前一直对NIO（非阻塞I/O）感到头疼，总觉得和传统的BIO（阻塞I/O）界限模糊。但是这本书，通过清晰地绘制数据在缓冲区和通道之间流动的示意图，并配上实际操作文件读写的代码演示，让我终于理清了它们之间的调用机制和性能优势。这种对细节的极致打磨，让我觉得作者对这门语言的热爱是发自内心的，他不仅仅是知识的传递者，更是编程哲学的布道者。读这本书的过程，更像是一次思维的重塑，而非单纯的技能学习。

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这本书的封面设计挺抓人眼球的，那种深邃的蓝色调，加上简洁的字体排版，让人感觉内容会很扎实。我刚拿到手的时候，就被它厚厚的篇幅震住了，但翻开目录，发现结构安排得井井有条，从最基础的变量类型讲起，逐步过渡到面向对象的核心概念，这对于我这种编程新手来说，简直就是一剂强心针。作者在讲解每一个知识点时，都会配上非常贴合实际开发场景的代码示例，而不是那种生硬的教科书式的例子，这点非常赞赏。特别是关于异常处理那一部分，讲解得深入浅出，让人一下子就明白了try-catch块背后的逻辑，而不是死记硬背语法。更让我惊喜的是，书里还穿插了一些关于JVM内存模型和垃圾回收机制的介绍，虽然内容稍微有点深度，但对于想要“知其然也知其所以然”的读者来说，绝对是巨大的加分项。我感觉作者不仅仅是想教我们如何写出能运行的代码，更是在培养我们对底层原理的理解和思考能力。读完前几章，我对编程的热情都被点燃了，期待接下来更精彩的进阶内容，希望它能把我从一个“代码搬运工”变成一个真正的“设计者”。

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