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出版者:Addison-Wesley Professional

作者:Zakhour, Sharon Biocca; Kannan, Sowmya; Gallardo, Raymond

出品人:

页数:768

译者:

出版时间:2013-2

价格:$ 56.49

装帧:Paperback

isbn号码:9780132761697

丛书系列:

图书标签:

• Java
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深入探索数据结构与算法的奥秘：C++实现精要 本书致力于为读者提供一套全面、深入且实用的C++数据结构与算法学习指南。我们旨在超越传统的理论讲解，聚焦于如何在实际编程环境中，利用C++语言的强大特性，高效地设计、实现和分析核心数据结构与经典算法。全书内容结构严谨，从基础概念的夯实，到复杂算法的剖析，再到性能优化的实践，力求为渴望在算法领域有所建树的开发者、计算机科学专业的学生以及希望提升软件工程能力的工程师提供一份权威参考。 第一部分：C++基础与准备工作 在正式进入数据结构的世界之前，本书首先确保读者对现代C++语言的关键特性有扎实的理解，特别是那些直接影响算法实现效率和代码质量的方面。 第一章：现代C++特性回顾与算法实现基础 本章首先回顾了C++11/14/17标准中对性能至关重要的特性，例如右值引用（Rvalue References）、移动语义（Move Semantics）和智能指针（Smart Pointers）。我们详细解释了为何移动语义在处理大型数据结构（如向量、图）时能显著减少不必要的拷贝开销，从而提升算法的运行效率。 接着，我们深入探讨了C++标准模板库（STL）中的核心组件：``、`` 和 ``。读者将学习如何利用STL提供的标准算法（如`std::sort`, `std::find`, `std::transform`）来快速构建原型，以及何时需要自行实现以实现特定优化。本章的实践部分聚焦于如何使用`std::function`和Lambda表达式，构建灵活、可配置的算法回调机制。 第二章：内存管理、性能考量与模板元编程初探 高效的算法设计离不开对底层内存布局的理解。本章详细分析了栈（Stack）与堆（Heap）的运作机制，并结合C++中的`new`/`delete`以及智能指针，演示了如何在动态数据结构中安全、高效地管理资源。 此外，我们引入了性能分析的基础知识，包括时间复杂度（Big O Notation）的精确计算方法，以及如何使用性能分析工具（如Valgrind或特定编译器的性能计数器）来定位代码瓶颈。针对模板的深入应用，本章初步介绍了模板元编程（Template Metaprogramming）的概念，展示了如何在编译期执行部分计算，以期在运行时获得更快的执行速度，特别是在构建通用容器时。 --- 第二部分：核心数据结构的实现与分析 本部分是全书的核心，我们不仅会介绍标准教科书中的定义，更重要的是，展示如何使用C++的面向对象和泛型编程能力，从零开始实现这些结构，并与STL实现进行对比分析。 第三章：线性数据结构的高效实现 本章涵盖了数组、链表、栈和队列。 动态数组（Vector）的实现： 重点分析`std::vector`的内部工作原理，包括容量（Capacity）管理和自动扩容策略（2倍扩容机制）。我们将实现一个自定义的动态数组类，并使用移动语义优化其重新分配操作。 链表（Singly, Doubly, Circular）： 详细讲解指针操作的精妙之处。在实现双向链表时，我们将重点关注删除操作中的边界条件处理和指针维护的原子性。 栈与队列： 基于底层数组和链表实现栈和队列，并探讨何时使用`std::stack`/`std::queue`适配器，以及它们与底层容器（如`std::deque`）的关系。 第四章：树形数据结构：遍历、平衡与应用 树结构是解决层次化和搜索问题的关键。本章内容深入且细致。 二叉树（Binary Trees）与遍历： 深入讲解前序、中序、后序遍历的递归与非递归（使用栈）实现。特别分析了如何利用中序遍历的特性重建二叉树。 二叉搜索树（BST）与平衡机制： 实现基本的BST插入、查找和删除。随后，本书引入了维护树平衡的必要性，并详细推导和实现了AVL树的旋转操作（单旋与双旋），强调在C++中如何精确管理子节点指针以完成旋转。 堆（Heaps）与优先队列： 介绍二叉堆的结构特性（完全二叉树），并实现`Heapify`操作。我们将展示如何利用堆实现高效的优先队列，并将其应用于Top K问题。 B树与B+树（概念与应用）： 鉴于其在数据库和文件系统中的重要性，本章会概述B树的结构特点和多路查找的优势，重点分析其插入和分裂操作的逻辑。 第五章：散列技术与冲突解决策略 散列表（Hash Table）是实现接近$O(1)$平均时间复杂度查找的关键。 散列函数设计： 探讨常见散列函数（如除法、乘法、折叠法）的优缺点，并讨论如何设计良好的散列函数以减少碰撞。 冲突解决： 详细实现开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列）和链地址法（Separate Chaining）。本书将侧重于链地址法，使用C++的`std::list`或自定义链表作为桶。 动态调整： 深入分析负载因子（Load Factor）的概念，并实现散列表的自动重哈希（Rehashing）机制，确保性能的长期稳定。 --- 第三部分：高级算法与图论的实现 本部分将焦点转向解决复杂问题的算法设计范式，特别是图论在网络分析、路径规划中的核心地位。 第六章：排序算法的性能优化与稳定性探究 本章对排序算法进行深度剖析，超越了基础的冒泡排序。 $O(N log N)$ 算法： 详细实现归并排序（Merge Sort），强调其稳定性以及在外部排序中的应用。实现快速排序（Quick Sort）时，我们将对比不同的枢轴（Pivot）选择策略（如中位数取法），并分析其最坏情况的避免方法。 线性时间排序： 讲解计数排序（Counting Sort）和基数排序（Radix Sort），分析它们对输入数据范围和特性的依赖性。 内省排序（Introsort）： 介绍C++ `std::sort`内部采纳的混合策略——Introsort，它结合了快速排序的平均性能和堆排序的最坏情况保证。 第七章：图数据结构与基础遍历 图论是算法领域的皇冠，本书采用邻接表（Adjacency List）作为主要实现方式，因为它在稀疏图上效率更高。 图的表示： 使用C++的`std::vector>>`结构，清晰地表示带权或无权图。 图的遍历： 彻底实现广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。重点展示如何使用BFS查找最短无权路径，以及如何使用DFS进行拓扑排序和强连通分量的检测（Kosaraju算法的C++框架）。 第八章：经典图算法的优化实现 本章专注于寻找图中的最优路径和连接性问题。 最短路径算法： Dijkstra算法： 关键在于使用最小堆（Priority Queue）优化邻接节点的查找，实现$O((E+V)log V)$的复杂度。我们将详细演示C++ `std::priority_queue`在实现中的具体配置。 Bellman-Ford算法： 解释其如何处理负权边，以及如何利用其松弛操作来检测负权环路。 最小生成树（MST）： 详细实现Prim算法（基于堆实现）和Kruskal算法（基于并查集Disjoint Set Union, DSU实现）。对DSU的数据结构，我们将重点讲解路径压缩（Path Compression）和按秩合并（Union by Rank）这两大优化技术的C++代码实现细节，这是确保其近乎常数时间复杂度的关键。 --- 第四部分：高级算法范式与应用 第九章：动态规划（DP）的建模与自底向上实现 动态规划是解决重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。 DP基础： 通过斐波那契数列和背包问题（0/1 Knapsack）的实例，建立状态转移方程的概念。 DP表的实现： 强调使用二维或高维`std::vector`作为DP表的构建方式，并讨论如何通过空间优化技术（如滚动数组）来减少内存占用。 第十章：贪心算法与回溯法 贪心选择： 讲解Huffman编码的实现过程，突出其贪心选择性质（局部最优导致全局最优）的证明思路。 回溯法（Backtracking）： 重点分析N皇后问题和数独求解器。我们将使用C++递归和参数传递机制来管理搜索空间的状态，并演示如何有效地“剪枝”（Pruning）以避免不必要的计算。 附录：算法分析工具与测试框架 附录部分指导读者如何使用Google Test等C++测试框架来为自定义的数据结构编写单元测试，以及如何利用Gprof或类似工具对实现的代码进行基准测试（Benchmarking），确保理论性能能够转化为实际的速度提升。本书所有代码均严格遵循现代C++最佳实践，提供清晰的注释和详细的复杂度分析，是每一位严肃的软件开发者案头不可或缺的参考书。

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这本书的实用性简直令人拍案叫绝，它完美地平衡了理论知识与实际工程应用的结合点。很多技术书籍读完后，你会发现自己掌握了一堆理论，但一到实际项目中就手足无措，因为现实世界的代码往往比书本上的例子复杂得多。然而，这本书在这方面做得非常出色。它在介绍完某个语法或类库后，往往会紧接着附带一个小型项目案例或者一个“最佳实践”的模块。例如，在讲解文件I/O时，它不仅仅是展示了`FileInputStream`的使用，还模拟了一个简单的日志文件读取和解析场景，让我们能立刻看到这些API在真实环境中的作用。更重要的是，作者对于Java生态系统的整体把握非常到位，即便不深入讲解大型框架，但它会引导读者了解常用的标准库包结构，这为未来学习Spring、Hibernate等主流技术铺平了道路。这本书让我感觉自己不再是一个孤立地学习Java语法的人，而是在学习如何成为一名合格的Java工程师。它教会了我如何编写出符合行业规范的代码，而不是仅仅能通过编译的代码。

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我必须强调一下这本书的叙事节奏控制，这在技术书籍中是相当罕见的优点。很多技术书籍要么过于平缓，让人读着打瞌睡；要么节奏过快，像机关枪一样倾泻知识点，让人应接不暇。这本书的节奏感把握得非常精准。每当读者可能因为复杂概念感到疲惫时，作者就会巧妙地插入一些历史背景介绍，或者一个关于Java发展历程的有趣花絮，让大脑得到短暂的休息和转换。这种“松弛有度”的写作风格，极大地降低了长时间阅读的技术疲劳感。而且，书中的章节设计逻辑性极强，知识点之间的过渡非常自然流畅，几乎不需要反复翻页确认上下文。比如，讲完接口后，自然而然地就过渡到了匿名内部类，然后再引出Lambda表达式，这种循序渐进的引导，使得知识点之间的联系变得清晰可见。阅读体验上来说，这更像是在听一位高水平的讲师在做一场精心准备的学术报告，而不是在啃一本枯燥的教科书，让人愿意主动去探索下一页的内容。

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说实话，这本书的深度和广度超出了我的预期，它绝不是那种只停留在表面、介绍几个基本语法的“入门读物”。我发现作者在讲解每一个新特性时，都会深入剖析其背后的设计哲学和底层原理。比如，在讲解异常处理机制时，它不仅教你如何使用`try-catch-finally`，还详细解释了JVM是如何处理堆栈回溯的，以及何时应该抛出受检异常（Checked Exception）而非运行时异常（Runtime Exception）。这种对“为什么”的深挖，极大地提升了我对代码健壮性的理解。我过去写代码总感觉是“能跑就行”，但读了这本书后，我开始思考代码的长期维护性和可扩展性。它甚至还涉及了一些性能调优的初级概念，比如String的拼接操作在不同Java版本下的效率差异，这些都是很多初级教程会略过的内容。对我这种已经工作了一段时间，但总觉得Java基础不够扎实的开发者来说，这本书提供了一个绝佳的回炉重塑的机会。它不是那种快速通关的“速成手册”，而是一本值得反复研读的“工具书”，每次重读都会有新的领悟。

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这本书简直是为编程新手量身定做的！我记得我刚接触编程那会儿，面对那些晦涩难懂的官方文档，简直是寸步难行。但拿起这本书后，那种迷茫感瞬间消散了。作者的叙述方式非常亲切，就像一个经验丰富的导师在你身边手把手地教你一样。特别是对于Java那些核心概念，比如面向对象编程（OOP）的思想，这本书没有用那些高深的术语堆砌，而是通过生动具体的例子，让我一下子就抓住了精髓。比如，讲到继承和多态时，书中构建的场景非常贴合生活实际，让我很容易就能理解“为什么”要这样做，而不仅仅是“怎么做”。我尤其欣赏它对基础数据结构和常用API的讲解，详略得当，不会让人感到信息过载。读完前几章，我感觉自己仿佛打下了一块异常坚实的地基，对后续学习任何新的框架或库都有了极大的信心。这本书的排版也很舒服，代码示例清晰易读，注释恰到好处，让人在跟随练习时能够专注于理解逻辑而不是纠结于语法细节。对于想要系统性入门Java的读者来说，这无疑是一份极其宝贵的财富，它真正做到了化繁为简，让学习过程充满了乐趣和成就感。

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从排版和装帧来看，这本书也体现了出版方对读者的尊重。首先，纸张的质量很好，反光度适中，长时间阅读眼睛不会感到酸涩，这对我们这些需要长时间对着屏幕和书本的人来说至关重要。其次，书中的代码块采用了清晰的等宽字体，缩进和高亮都处理得非常专业，即使是复杂的嵌套结构，也能一目了然。我特别欣赏的是，书中对Java版本特性的说明非常严谨。它会明确指出某个特性是从哪个JDK版本引入的，这对于需要维护老旧系统或者需要兼容不同环境的开发者来说，简直是福音。不像有些书，写着写着就混淆了Java 8之前的语法和Java 11之后的特性。这本书在这一点上保持了极高的准确性和前瞻性，确保了我们学到的知识是现代且实用的。总而言之，这是一本从内容质量到制作工艺都力求完美的典范之作，它值得在任何技术书架上占据一个重要的位置。

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Oracle自己编的tutorial写得非常好

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官方出品，每一个严肃的Java学习者都应该读一读。

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Oracle自己编的tutorial写得非常好

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官方出品，每一个严肃的Java学习者都应该读一读。

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