具体描述
Java从诞生至今发生了许多重大的发展变化，《Java程序设计及应用》是为了满足学习Java编程的人员深入研究Java而编写的。《Java程序设计及应用》共分11章，分别讲解了Java入门、编程基础、面向对象、泛型、异常、线程、I／O、集合框架、常用API、枚举、GUI编程等内容。
《Java程序设计及应用》吸收了最新的Java技术和语法；融合了编程思想、理论、实践、应用于一体：并且知识点前呼后应，始终站在Java编程整体的高度上来分章节讲解，使读者掌握的知识点是有机的整体；为读者留下了一定的思考空间，培养读者思考问题的能力。
《Java程序设计及应用》配有《Java程序设计实训》，精心设计的典型案例都来源于企业项目，与教材紧密结合，使理论知识与实践技能紧密结合、交互循环贯通。随书附赠光盘内容为《Java程序设计及应用》所有范例源程序、相关软件、教学动画演示等。
《Java程序设计及应用》可作为理工科高等院校的“Java程序设计”课程教材，也可作为软件培训或者自学的教材。《Java程序设计及应用》是作者长期从事Java研究、开发、教学、企业软件项目指导的心得体会，在此奉献给大家，愿《Java程序设计及应用》能够为广大Java爱好者提供有益的帮助。
深入理解数据结构与算法：C++实现视角 前言 在计算机科学的广袤领域中，数据结构与算法无疑是构建高效、可靠软件系统的基石。它们如同建筑师手中的蓝图与工具箱，决定了程序的性能边界与内在逻辑的优劣。本书旨在为读者提供一个全面而深入的C++视角下的数据结构与算法学习指南。我们聚焦于核心概念的透彻理解、经典算法的精妙实现，以及如何在实际工程中运用这些知识来解决复杂问题。 本书结构与内容概述 本书内容组织严谨，从基础的数据组织形式逐步深入到复杂的图论算法与高级主题，旨在帮助读者构建扎实的理论基础和卓越的编程实践能力。 第一部分：基础与核心数据结构 本部分将为读者打下坚实的数学基础与编程实现基础，这是理解后续复杂结构的前提。 第一章：算法复杂度分析与数学预备 时间与空间复杂度： 详细讲解大O、$Omega$、$Theta$ 符号的严格定义及其在不同场景下的应用。重点分析迭代、递归、分治等编程模式对复杂度的影响。 求和公式与对数性质： 回顾必要的数学工具，特别是等差、等比数列求和以及对数在分治算法分析中的关键作用。 递归树方法： 介绍使用递归树直观地求解递推关系式，这是分析分治算法效率的核心工具。 第二章：数组、链表与内存模型 动态数组（Vector）的实现原理： 深入探讨底层内存分配、容量扩容机制（摊还分析），以及为什么动态数组在平均情况下能提供常数时间访问。 单向链表、双向链表与循环链表： 对比数组和链表的存取速度与插入删除效率。详细讲解指针操作的技巧，以及在链表操作中避免悬空指针和循环引用的方法。 多维数组与内存连续性： 分析C++中多维数组在内存中的实际存储布局（行优先还是列优先），以及这如何影响缓存局部性。 第三章：栈与队列 栈（Stack）的应用： 重点讲解栈在函数调用机制（调用栈）中的核心作用。实现基于数组和链表的栈，并演示其在表达式求值（中缀转后缀/前缀）中的应用。 队列（Queue）的实现与变体： 介绍先进先出（FIFO）的基本原理。深入探讨循环队列的实现，以高效利用固定大小的数组空间。 双端队列（Deque）： 阐述双端队列的结构和应用场景，例如在滑动窗口最大值问题中的应用。 第二部分：树形结构与搜索 树结构是组织层级数据的最常用方式，本部分将深入剖析各类树结构及其高效搜索方法。 第四章：树的基础概念与二叉树 树的定义与术语： 根、叶子、深度、高度、兄弟节点等基本概念的精确界定。 二叉树的遍历： 深入讲解前序、中序、后序的递归和非递归（使用栈辅助）实现，以及如何仅凭中序和前序（或后序）重建唯一二叉树。 应用： 讲解二叉树在文件系统组织、语法分析树中的作用。 第五章：二叉搜索树（BST）与平衡 BST的性质与操作： 详细分析查找、插入、删除操作的时间复杂度，并明确其最坏情况（链表化）的性能瓶颈。 平衡二叉树导论： 引入平衡性的概念，理解其目的在于将树高限制在对数级别。 AVL树与红黑树（理论基础）： 详细介绍AVL树的旋转操作（LL, LR, RL, RR）及其平衡维护机制。对红黑树的关键性质、颜色规则和插入/删除后的重新着色与旋转操作进行详尽的原理性阐述，重点在于理解其维护平衡的复杂逻辑。 第六章：堆（Heap）与优先队列 二叉堆的结构与性质： 重点讲解最大堆和最小堆的结构特性，以及如何在数组中高效地表示完全二叉树。 堆化（Heapify）操作： 详细分析 `sift-up` 和 `sift-down` 算法，这是构建堆和维护堆性质的关键。 优先队列的实现与应用： 使用堆实现优先队列，并展示其在Dijkstra算法、Prim算法等需要快速提取最小/最大元素的场景中的高效性。 第七章：B树与B+树 磁盘I/O与B树的起源： 解释为什么需要B树——为减少磁盘访问次数而设计的结构。 B树的阶数与结构： 深入理解B树的度（或阶数）如何影响其高度，以及多路查找的优势。 B+树在数据库中的作用： 分析B+树（所有数据记录位于叶子节点，叶子节点间有指针连接）相对于B树在范围查询方面的巨大优势，这是现代关系型数据库索引的核心。 第三部分：高级图论与搜索 图结构是建模网络、依赖关系和路径问题的强大工具。本部分聚焦于图的表示方法和核心遍历及路径算法。 第八章：图的基础表示与遍历 图的表示方法： 详尽比较邻接矩阵与邻接表的优缺点。在稀疏图和稠密图中，应如何选择合适的表示方式。 深度优先搜索（DFS）： 介绍DFS的递归实现，并重点讲解其在拓扑排序（针对有向无环图DAG）和检测图中是否存在环的应用。 广度优先搜索（BFS）： 介绍BFS的队列实现，并阐述其在寻找无权图中的最短路径问题上的唯一性。 第九章：最短路径算法 Dijkstra算法： 详细讲解该算法的工作流程，特别是如何使用优先队列优化查找“下一个最近节点”的步骤，并分析其在包含非负权边图中的时间复杂度。 Bellman-Ford算法： 介绍该算法如何处理图中包含负权边的情况，以及其利用松弛操作迭代的原理。重点分析如何利用该算法检测负权环。 Floyd-Warshall算法： 讲解该算法的动态规划思想，实现所有顶点对之间的最短路径（APSP），并分析其平方复杂度特性。 第十章：最小生成树（MST） MST的定义与性质： 理解MST在连接所有顶点且总权重最小的子图概念。 Prim算法： 分析Prim算法如何从一个顶点开始，逐步“贪婪地”扩展MST。 Kruskal算法： 分析Kruskal算法的核心思想——按边权排序，并利用并查集（Disjoint Set Union, DSU）高效地判断加入新边是否会形成环路。深入讲解DSU的路径压缩与按秩合并优化。 第四部分：高级主题与算法思想 本部分探讨更复杂的计算模型和设计范式。 第十一章：排序算法的深入比较 基础排序回顾（冒泡、插入、选择）： 强调它们在小规模数据或近乎有序数据中的适用性。 快速排序（Quicksort）： 深入剖析“分区（Partition）”操作的实现，探讨轴点（Pivot）选择对性能的决定性影响，并介绍随机化快速排序以避免最坏情况。 归并排序（Mergesort）： 强调其稳定性，以及在外部排序中的应用潜力。 线性时间排序： 介绍计数排序、基数排序和桶排序，明确它们适用的数据范围和工作原理。 第十二章：动态规划（DP） DP思想： 阐述最优子结构和重叠子问题是应用DP的两个前提条件。 自底向上与自顶向下（带备忘录）： 对比两种实现方式的优劣。 经典问题实践： 详细分析斐波那契数列的优化、背包问题（0/1背包与完全背包）、最长公共子序列（LCS）的求解过程，并给出详细的DP表格推导。 第十三章：贪心算法与回溯法 贪心算法： 讲解贪心选择性质和最优子结构。通过活动选择问题、霍夫曼编码（与堆结合）等实例，说明何时贪心策略是正确的。 回溯法（Backtracking）： 介绍其系统搜索的本质，如何通过剪枝（Pruning）来减少搜索空间。重点演示N皇后问题和迷宫寻路的解法。 附录：C++实现细节与性能调优 附录将提供所有核心数据结构和算法的现代C++实现模板，强调使用`std::vector`、`std::priority_queue`等标准库组件的正确姿势，并提供调试技巧和性能分析工具的使用指南，确保读者不仅理解理论，更能写出高性能的生产级代码。 结语 掌握数据结构与算法，意味着掌握了计算思维的精髓。本书提供了一个坚实的框架，鼓励读者不仅要会“用”，更要理解“为什么”这样设计最优，从而在未来的软件开发征程中游刃有余。
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