具体描述
《Java基础案例教程》根据高职高专教育特点，以着重体现“理论性、实用性、技术性”三者相结合的编写特色，引导读者快速、高效地进入Java编程世界。全书共分10章，采用循序渐进的方式，介绍面向对象的基本概念和相关技术，并对Java语言进行概述，围绕抽象性、封装性、继承性、多态性以及I／O、异常等内容由浅入深地进行讲解，并介绍运用Java语言及其类库在J2SE平台下进行图形用户界面编程、网络编程、数据库编程等内容。全书内容丰富，通俗易懂，通过大量精选的实例，使读者逐步掌握Java应用程序开发方法和技巧。每章内容均围绕几个典型案例展开，案例讲述包括“任务描述”、“任务分析”、“任务实现”和“相关知识”，并通过大量针对性强的“练一练”来强化“知识点”的学习和掌握。书后附有“复习与训练”供读者练习和提高。
深入探索数据结构与算法的奥秘：C++实践指南 书籍简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且极具实践性的C++数据结构与算法学习路径。我们深知，扎实的理论基础与熟练的编程实现是成为优秀软件工程师的两块基石。本书摒弃了枯燥的理论堆砌，而是专注于通过大量的、贴近实际工程需求的C++代码实例，将抽象的算法概念转化为可操作的解决方案。 面向读者 本书特别适合以下几类读者： 1. 有一定C++基础，希望系统提升算法和数据结构能力的学习者： 读者应熟悉C++的基本语法、面向对象编程概念，以及指针、引用等核心特性。 2. 准备技术面试的工程师： 算法与数据结构是各大科技公司面试的重中之重。本书覆盖了面试中最常考查的经典结构和高级算法，并提供了优化思路和复杂度分析。 3. 希望深入理解底层原理的开发者： 通过对标准模板库（STL）底层实现的剖析，帮助读者理解高效代码背后的设计哲学。 核心内容概览 本书的结构设计遵循“理论—实现—应用—优化”的逻辑链条，确保知识的消化与吸收。全书分为五大部分，共十六章： --- 第一部分：C++基础回顾与高性能编程要素 (约300字) 在深入复杂的结构之前，我们首先对C++的现代特性进行一次高效的回顾，重点聚焦于那些对算法实现至关重要的领域。 第1章：现代C++特性与性能考量： 深入讲解C++11/14/17中的关键特性，如`auto`、右值引用（Rvalue References）和移动语义（Move Semantics）。我们将详细探讨移动构造函数和移动赋值运算符如何显著优化包含大量资源的结构（如链表、图结构）的复制开销。同时，内存模型、缓存局部性（Cache Locality）和内联函数（Inlining）对算法时间复杂度的实际影响将被量化分析。 第2章：STL容器的深度剖析与选择策略： 我们不会止步于简单使用`std::vector`或`std::map`。本章将揭示`std::vector`的内存分配机制、`std::list`的双向链表结构、`std::deque`的块状存储设计，以及红黑树在`std::map`和`std::set`中的应用。更重要的是，我们会提供详尽的场景分析，指导读者何时应该选择特定容器以达到最优的平均与最坏时间复杂度。 --- 第二部分：基础数据结构与经典实现 (约400字) 本部分是构建高级算法的基石，所有结构都将使用C++原生特性从零开始构建，而非仅仅依赖STL。 第3章：线性结构的高效构建： 从基础的动态数组（Vector的简化版）入手，着重分析其动态扩容的摊还分析（Amortized Analysis）。随后深入实现单向链表、双向链表，并探讨循环链表的应用。重点讲解了哨兵节点（Sentinel Nodes）在简化边界条件处理中的优雅作用。 第4章：栈与队列的抽象与应用： 实现基于数组和链表的栈与队列。特别关注双端队列（Deque）的实现，展示其如何在O(1)时间内高效地在两端进行插入和删除操作。我们将通过经典的括号匹配问题和迷宫寻路问题，展示栈和队列在状态管理中的核心地位。 第5章：树结构入门与遍历策略： 介绍二叉树的基本概念、属性与术语。详细阐述前序、中序、后序遍历的递归与非递归（使用栈模拟）实现。引入层序遍历（BFS），为后续的图算法做铺垫。 第6章：堆结构与优先队列： 完整实现二叉堆（Binary Heap），包括上滤（Bubble Up）和下滤（Sink Down）操作。我们将使用C++数组实现底层存储，并对比其与标准库`std::priority_queue`的性能差异和接口适配。 --- 第三部分：非线性结构与高级抽象 (约400字) 本部分聚焦于需要复杂维护和查找策略的结构，特别是平衡树和图论。 第7章：树的平衡艺术：AVL与红黑树原理： 深入讲解二叉搜索树（BST）的缺点——可能退化为链表。本章重点剖析AVL树的旋转操作（单旋与双旋）及其严格的平衡因子要求。随后，我们将转入更实用的红黑树，解释其五个维持性质，并分析插入和删除操作中颜色翻转和旋转的复杂逻辑，重点展示如何在实际工程中应用这些平衡结构来保证查询效率。 第8章：散列表（Hash Table）的构建与冲突解决： 详述哈希函数的设计原则（如除法散列、乘法散列）。重点对比链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）的性能权衡。我们将实现一个可动态调整容量的哈希表，并详细分析负载因子对性能的影响。 第9章：图结构：表示、遍历与连通性： 介绍图的两种主要表示法：邻接矩阵与邻接表。使用C++的`std::vector>`等结构实现邻接表。全面实现深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并探讨它们在寻找路径和判断连通分量中的应用。 --- 第四部分：核心算法的精妙实现 (约300字) 本部分将算法的实现与数据结构紧密结合，是全书的技术核心。 第10章：最短路径算法的探索： 详细讲解Dijkstra算法（使用最小堆优化），并讨论其适用范围。随后，引入Bellman-Ford算法，重点分析其如何检测负权环。对于全源最短路径问题，我们将实现Floyd-Warshall算法，并探讨动态规划的思想如何融入其中。 第11章：最小生成树（MST）的构造： 覆盖Prim算法和Kruskal算法。Kruskal算法的实现将紧密依赖于高效的并查集（Disjoint Set Union, DSU）结构，本章将实现带有路径压缩和按秩合并的优化版DSU。 第12章：排序算法的全面回顾与优化： 实现并对比经典排序算法，包括冒泡、插入、选择排序（用于小规模数据）。重点分析快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略、归并排序（Merge Sort）的稳定性。最后，我们将实现堆排序，展示它如何利用堆结构实现原地排序。 --- 第五部分：高级主题与工程实践 (约100字) 收尾部分将涉及更具挑战性的应用和性能优化。 第13章：动态规划（DP）的建模艺术： 通过背包问题、最长公共子序列等经典问题，教授如何识别子问题、定义状态转移方程。本章侧重于从递归到自底向上迭代的优化过程。 第14章：贪心算法与回溯法： 分析何时贪心策略能够得到全局最优解（如活动选择问题）。对回溯法进行深入讲解，通过N皇后问题和数独求解器，展示如何使用递归和剪枝技术来有效地搜索解空间。 --- 本书特色 本书的每一个算法实现都力求清晰的注释、严格的复杂度分析（时间与空间），并提供单元测试代码，确保读者不仅学会了“做什么”，更理解了“为什么这样做”。我们坚信，只有亲手用C++编写出红黑树的旋转逻辑，才能真正掌握其精髓。
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