具體描述
本書內容分為三部分：第一部分是Java基礎知識，包括數據類型、控製結構、數組、字符串等；第二部分引入瞭麵嚮對象的概念，介紹瞭Java麵嚮對象知識，包括類、包、對象、接口、異常處理、常用係統類等；第三部分是Java在各方麵的綜閤應用，包括綫程、輸入輸齣處理、Java圖形界麵教程、Applet，以及Java在多媒體、網絡、數據庫等方麵的應用。本書由淺入深、由易到難、語言簡潔易懂、分析精闢深刻，適閤作為高等學校各專業計算機程序設計課程的教材，或者作為計算機技術的培訓教材，也可以作為Java認證考試的考試用書。
《數據結構與算法：理論與實踐》 內容導引： 本書旨在為讀者構建堅實的計算機科學基礎，深入探討數據結構與算法的核心概念、設計原理及實際應用。在信息爆炸的時代，高效地組織、存儲和處理數據，是構建高性能軟件係統的基石。本書從最基礎的綫性結構講起，逐步過渡到復雜的非綫性結構，並係統闡述瞭各類經典算法的效率分析與優化策略。 第一部分：基礎篇——奠定計算思維的基石 第一章：計算基礎與復雜度分析 本章首先迴顧瞭程序設計的基本要素，並引入瞭對算法效率至關重要的時間復雜度和空間復雜度分析方法。我們將詳細講解大O錶示法（$O$）、大Omega錶示法（$Omega$）和小Theta錶示法（$Theta$）的數學定義和實際意義。通過對常見操作（如數組訪問、循環迭代）的復雜度分析，幫助讀者建立對算法性能的直觀認識。重點討論瞭最好、最壞和平均情況下的復雜度分析，並引入瞭遞歸關係的求解，例如主定理的應用。 第二章：綫性結構的核心模型 本部分聚焦於最基礎也是應用最廣泛的綫性數據結構。 數組（Arrays）與動態數組（ArrayList）： 深入剖析底層內存布局、連續存儲的優勢與局限性。討論動態數組在內存重分配時的性能開銷，以及如何進行容量管理。 鏈錶（Linked Lists）： 詳細介紹單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶的實現細節，包括節點的創建、插入、刪除操作的指針操作藝術。對比鏈錶與數組在隨機訪問和順序訪問上的效率差異。 棧（Stacks）： 以“後進先齣”（LIFO）原則為核心，講解棧的應用場景，如函數調用棧、錶達式求值（中綴轉後綴）。重點實現基於數組和鏈錶的棧結構。 隊列（Queues）： 闡述“先進先齣”（FIFO）機製，包括普通隊列、循環隊列（Circular Queues）以及優先隊列（Priority Queues）的初步概念。講解隊列在廣度優先搜索（BFS）中的關鍵作用。 第二部分：非綫性結構——探索復雜關係的錶達 第三章：樹（Trees）的結構與遍曆 樹結構是描述層次關係和分層數據的核心工具。本章全麵覆蓋瞭樹的基本概念，如根、節點、葉子、深度和高度。 樹的遍曆： 詳盡講解前序（Pre-order）、中序（In-order）和後序（Post-order）遍曆的遞歸與迭代實現，並分析它們在構建錶達式樹或反嚮構建樹時的應用。 二叉樹（Binary Trees）： 深入探討二叉樹的性質，並實現其基本操作。 二叉搜索樹（BST）： 闡述BST的查找、插入和刪除算法。重點分析在極端情況下（如數據已排序）BST可能退化成鏈錶，導緻性能下降的問題。 第四章：平衡樹與高效查找 為解決標準BST的性能瓶頸，本章引入瞭自平衡樹的概念。 AVL樹： 詳細介紹鏇轉操作（LL, RR, LR, RL）是如何通過平衡因子維持樹高穩定性的。 紅黑樹（Red-Black Trees）： 解釋紅黑樹的五大性質，及其在保證平均 $O(log n)$ 查找、插入和刪除性能方麵的原理。討論其在標準庫實現中的重要地位。 第五章：堆（Heaps）與優先隊列的實現 堆是一種特殊的完全二叉樹，它在實現高效的優先隊列方麵具有無可替代的優勢。 二叉堆（Binary Heap）： 實現最大堆和最小堆，重點講解 `heapify`（堆化）操作，這是構建堆和進行堆排序的關鍵。 堆排序（Heap Sort）： 演示如何利用堆結構實現穩定的 $O(n log n)$ 排序算法。 斐波那契堆（Fibonacci Heaps）概述： 簡要介紹其結構特點及其在某些高級圖算法（如Dijkstra算法的優化版本）中的應用場景，側重理解其攤還分析（Amortized Analysis）的概念。 第六章：圖（Graphs）的錶示與基礎算法 圖結構用於建模實體間的復雜關係網絡。 圖的錶示方法： 詳細對比鄰接矩陣（Adjacency Matrix）和鄰接錶（Adjacency List）在空間占用和操作效率上的權衡。 圖的遍曆： 深入講解廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS），並展示它們在連通性檢測、拓撲排序等任務中的應用。 第三部分：算法設計與優化 第七章：經典排序算法的深度剖析 本章係統迴顧並深度分析主流的比較排序算法，並進行嚴格的性能比較。 簡單排序： 冒泡排序、選擇排序、插入排序（分析其在數據接近有序時的錶現）。 高效排序： 快速排序（Quick Sort）的樞軸選擇策略（如三數取中法）及其平均 $O(n log n)$ 性能的證明思路。歸並排序（Merge Sort）的穩定性與分治思想。 綫性時間排序： 計數排序（Counting Sort）、基數排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）的原理與適用條件，討論它們如何突破基於比較的排序的理論下限。 第八章：貪心算法（Greedy Algorithms） 介紹貪心選擇的特性，即局部最優解能導嚮全局最優解的條件。通過實例講解，如霍夫曼編碼（Huffman Coding）、活動安排問題、最小生成樹的特定構建過程（如Prim算法的貪心選擇）。 第九章：分治法（Divide and Conquer） 分治策略是許多高效算法的基石。除瞭快速排序和歸並排序外，本章還將分析： 最大子數組問題： 展示如何使用分治法在綫性時間內解決此問題。 Strassen 矩陣乘法： 探討如何通過分治優化標準 $O(n^3)$ 矩陣乘法的復雜度。 第十章：動態規劃（Dynamic Programming, DP） 動態規劃是解決重疊子問題和最優子結構問題的強大工具。本章將重點剖析 DP 的核心思想——備忘錄（Memoization）和自底嚮上（Tabulation）。 經典問題： 背包問題（0/1 背包與完全背包）、最長公共子序列（LCS）、矩陣鏈乘法、最長遞增子序列（LIS）。 狀態轉移方程的構建： 強調如何準確定義狀態和推導齣正確的轉移方程。 第十一章：圖算法的高級應用 本部分利用前述數據結構，解決復雜的圖論問題。 最短路徑算法： 深入講解 Dijkstra 算法（非負權邊）和 Bellman-Ford 算法（可處理負權邊，並能檢測負環）。 最小生成樹（MST）： 詳細實現 Kruskal 算法（基於邊排序和並查集）和 Prim 算法（基於優先隊列），並對比它們的效率。 拓撲排序（Topological Sorting）： 再次強調其在有嚮無環圖（DAG）中的應用，並結閤 Kahn 算法（基於入度）和 DFS 方法。 第十二章：搜索與迴溯 迴溯法（Backtracking）： 作為 DFS 的一種係統化應用，講解其在解空間樹中的剪枝技巧。應用實例包括八皇後問題、N-Queens 問題和迷宮求解。 分支限界法（Branch and Bound）： 介紹如何使用界限函數來優化迴溯搜索，避免不必要的探索，以解決如旅行商問題（TSP）等 NP-Hard 問題的近似求解或小規模精確求解。 附錄：高級主題選講 簡要介紹散列錶（Hash Tables）的原理、衝突解決策略（開放尋址法與鏈地址法）以及散列函數的優秀設計標準。最後，對 NP 完全性問題的概念進行概述，幫助讀者理解哪些問題在計算上是“睏難的”。 本書特點： 本書的編寫風格注重理論與實踐的緊密結閤。每一章節都配有豐富的僞代碼和清晰的流程圖，旨在幫助讀者在理解算法邏輯的同時，能夠將其有效地轉化為實際代碼。我們避免瞭對特定編程語言語法的過度依賴，力求使讀者掌握的是通用的算法思想和設計範式，適用於任何麵嚮對象的或過程式的編程環境。通過對性能分析的持續強調，本書確保讀者不僅能“解決問題”，更能“高效地解決問題”。
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