具体描述
本书带领你全方位学习Java编程语言。 全书共5篇24章。“认识篇”包括前3章，介绍了Java编程语言的常识；“基础篇”详细介绍了程序的基本单元、表达式和语句等等；第7－12章是“高级篇”，讲解面向对象程序设计方法、Object类的用法、内存管理、Application和Applet、异常处理等常用的Java编程知识；“GUI篇”介绍容器与布局、事件处理、AWT组件应用、绘图等更高级的Java编程技术。附录部分分别介绍了J2SDK1.4的新增特性Assertion、Java Web Start和New I/O。 本书适合Java语言的初学者学习Java编程。清晰的讲解、精彩的例程能够帮助读者打下良好的基础。
深入探索数据结构与算法的奥秘：构建高效能软件的基石 面向对象编程的进阶实践与底层原理剖析 本书聚焦于软件开发中最为核心且基础的两个支柱——数据结构和算法。不同于泛泛而谈的编程语言语法介绍，我们致力于提供一个扎实、深入且具有高度实践指导意义的学习路径，帮助开发者从“会用”编程语言过渡到“精通”软件设计的核心思想。 第一部分：数据结构——组织信息的艺术 数据的组织方式直接决定了程序处理效率的上限。本部分将全面剖析和实践各种经典数据结构，并探讨它们在现代计算环境中的适用场景与性能权衡。 1. 线性结构的高效重塑： 数组与链表： 深入对比静态数组的内存布局、缓存友好性与动态数组（如 `ArrayList` 的内部实现机制）的扩容策略。详细解析单向、双向、循环链表的插入、删除操作的时间复杂度分析，并结合实际内存模型讨论指针操作的风险与优化。 栈与队列的抽象应用： 不仅限于 `LIFO` 和 `FIFO` 的定义，重点探讨如何使用栈实现递归的迭代化（如深度优先搜索的非递归实现），以及队列在并发编程中（如生产者-消费者模型）的线程安全设计考量。特别引入双端队列（Deque）在滑动窗口最大值等算法中的巧妙应用。 2. 非线性结构的深度挖掘： 树的结构与遍历： 全面覆盖二叉树、平衡查找树（AVL树、红黑树的原理与旋转操作）、B/B+树（在数据库索引中的核心作用）。详述前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现，并引入树的层序遍历在广度优先搜索（BFS）中的应用。 堆（Heap）的精妙设计： 深入讲解二叉堆的构建过程（Floyd算法），及其如何高效地维护最大/最小元素。重点解析堆在优先队列（Priority Queue）中的实际性能优势，以及在选择排序和堆排序中的效率体现。 图论基础与应用： 将图视为最复杂、最灵活的数据结构。细致讲解图的存储方式（邻接矩阵与邻接表）的优劣比较。涵盖图的连通性、拓扑排序、最小生成树（Prim和Kruskal算法）的数学基础和实际路径规划应用。 3. 散列技术与集合的基石： 哈希表（散列表）的内幕： 详细解析哈希函数的设计原则、冲突解决策略（链地址法、开放寻址法）。深入探讨负载因子、重新哈希（Rehashing）机制，并分析其在实现高效查找、插入操作中的理论极限与工程实践中的“最坏情况”应对。 集合（Set）与映射（Map）的底层实现： 剖析基于红黑树实现的有序集合与基于哈希表实现的无序集合在性能和有序性要求下的选择差异。 第二部分：算法——解决问题的智慧 算法是驱动程序的灵魂。本部分旨在提供一套系统的算法思维框架，强调算法的分析、设计与优化。 1. 算法设计范式： 分治法（Divide and Conquer）： 通过对归并排序和快速排序的细致剖析，理解如何将复杂问题分解为可并行处理的子问题，并精确计算分治算法的递归关系与主定理的应用。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 探讨局部最优解如何导向全局最优解的条件。通过活动选择问题、霍夫曼编码等经典案例，明确贪心策略适用的边界和局限性。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 算法学习的难点与重点。系统讲解 DP 的核心思想——最优子结构和重叠子问题。通过背包问题（0/1、完全背包）、最长公共子序列、矩阵链乘法等范例，教授如何构建状态转移方程，并实现自底向上（Tabulation）与自顶向下（Memoization）的优化实现。 2. 搜索与路径优化： 图搜索算法的精进： 深入比较广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的应用场景。重点讲解 Dijkstra 算法（非负权最短路径）和 Bellman-Ford 算法（处理负权边）的原理、松弛操作和时间复杂度。对于更复杂的应用，引入 A 搜索算法中启发式函数的构建与作用。 3. 算法性能分析与复杂度理论： 渐近分析的严格性： 详细解释大 O、Ω、Θ 符号的数学定义及其在描述算法最坏、最好和平均情况下的重要性。 计算复杂度分类： 对 P 类、NP 类问题进行清晰的界定，理解 P vs NP 问题的核心意义。对 NP 完全问题（如旅行商问题）的识别，以及在实际工程中采用近似算法或启发式搜索的必要性。 第三部分：实践与工程化考量 理论知识必须与实际的工程约束相结合。本部分侧重于将数据结构与算法应用于真实的软件架构中。 内存布局与缓存效率： 探讨局部性原理（时间局部性和空间局部性）如何影响数组操作和树结构访问的实际性能。如何通过数据对齐和结构体布局优化来提升代码的“硬件友好性”。 并发环境下的挑战： 分析在多线程环境中，标准数据结构（如链表、哈希表）的线程安全问题。介绍如何利用原子操作、锁（Lock-Free/Wait-Free）技术和并发数据结构来构建高性能的并行系统组件。 本书旨在为渴望构建高性能、高可维护性软件的工程师提供一套坚实的基础工具箱。通过对这些核心概念的深入理解和实践，读者将能够自信地驾驭复杂系统的设计挑战。
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