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出版者:机械工业出版社

作者:本社

出品人:

页数:429

译者:

出版时间:2007-8

价格:41.00元

装帧:

isbn号码:9787111220268

丛书系列:

图书标签:

• Java
• Web
• Servlet
• JSP
• MVC
• Web应用
• 开发
• 编程
• 互联网
• 技术

深度探索数据结构与算法的奥秘：一本面向实践的编程指南 书名：深入理解计算思维：数据结构与算法的现代实践 图书简介 在信息技术飞速发展的今天，无论您是追求卓越性能的系统架构师，渴望优化代码效率的资深开发者，还是刚刚踏入编程世界的莘莘学子，对数据结构与算法的透彻理解始终是构建高效、可扩展软件系统的基石。本书《深入理解计算思维：数据结构与算法的现代实践》并非一本枯燥的理论汇编，而是一本结合前沿技术趋势和海量工程实践的深度指南，旨在帮助读者建立起坚实而灵活的计算思维框架。 本书的核心目标是打破理论与实践之间的壁垒。我们深知，掌握算法的公式固然重要，但如何在实际的业务场景中，根据特定的约束条件（如内存限制、延迟要求、数据规模）选择并实现最优的数据结构和算法，才是区分优秀工程师的关键能力。因此，全书采用了“理论阐述—核心机制剖析—主流语言实现—真实世界案例分析”的结构化教学路径。 第一部分：奠定基石——计算思维与基础结构 本部分将带领读者从宏观视角审视计算的本质，并从最基础的元素开始构建起系统的知识体系。 第一章：计算思维的建立与效率度量 本章首先聚焦于“什么是计算思维”。我们将探讨问题分解、模式识别、抽象化和算法设计这四大核心要素，并讲解如何将复杂的现实问题转化为可计算的模型。随后，我们将深入探讨算法分析的基石——渐进时间复杂度和空间复杂度。我们不仅会讲解 $O(n)$ 符号的精确含义，还会用大量的实例对比不同复杂度级别的算法在海量数据下的性能差异，强调“常数因子”在工程实践中的重要性。本章的实践部分将侧重于使用高性能分析工具（如Linux `perf` 或特定语言的性能分析器）进行初步的基准测试。 第二章：线性结构精讲：数组、链表与栈/队列的现代应用 数组和链表是编程语言中最基础的两种结构，但其深层机制和适用场景的差异往往决定了程序的性能上限。本章将详细剖析动态数组（如Java中的`ArrayList`或C++中的`std::vector`）的底层内存管理、扩容机制及其时间复杂度陷阱。接着，我们深入到链表的变体，不仅包括标准的单向和双向链表，还会重点讲解循环链表在特定场景（如操作系统中的时间片轮转调度）中的优雅应用。栈与队列部分，我们将超越简单的后进先出/先进先出模型，着重探讨双端队列（Deque）在高并发缓存淘汰策略（如LIRS或2Q算法的简化版）中的应用，以及如何利用它们实现高效的浏览器历史记录管理。 第三章：递归、迭代与内存管理 算法的表达往往依赖于递归。本章将系统讲解递归的工作原理，特别是其与函数调用栈的紧密联系。随后，我们将引入尾递归优化（TCO）的概念及其在函数式编程中的意义。更重要的是，我们聚焦于如何识别并避免“栈溢出”问题，这通常需要我们将递归转化为迭代形式。此外，本章还会穿插讲解垃圾回收机制（GC）的基本原理，以及不同数据结构在栈区和堆区的内存分配差异，这对理解C/C++中的指针和Java/C中的引用至关重要。 第二部分：构建关联——非线性结构的深度剖析 本部分将带领读者进入更复杂的结构世界，这些结构是构建现代数据库、搜索引擎和网络路由器的核心要素。 第四章：树结构：从基础到高级遍历 树是信息组织的核心。本章从二叉树开始，细致讲解前序、中序、后序遍历的原理和应用。随后，我们将重点转向平衡树。不仅仅是理论上介绍AVL树和红黑树（Red-Black Tree），我们会详细剖析红黑树的插入和删除操作中的颜色翻转和旋转机制，并结合实际场景（如Java `TreeMap`或C++ `std::map`）解释其O(log N)稳定性能的来源。此外，我们还将探索B树和B+树在磁盘存储系统和数据库索引中的关键作用，强调外部存储访问成本的考量。 第五章：堆（Heap）与优先队列的工程实现 堆是实现最高效优先级调度的核心。本章将专注于最大堆和最小堆的构建，特别是如何利用“堆化”（Heapify）操作在O(N)时间内构建一个有效的堆。我们将深入讲解如何利用堆来实现Dijkstra最短路径算法和Prim最小生成树算法。对于优先队列的工程实践，本章会对比标准堆实现与斐波那契堆（Fibonacci Heap）在特定图算法（如大规模网络路由）中的理论优势与实际工程中的取舍。 第六章：散列表（Hash Table）的性能艺术 散列表因其近乎O(1)的平均查找时间而成为最常用的数据结构之一。本章的重点在于“冲突解决策略”。我们将详细对比链式法、开放定址法（线性探测、二次探测和双重散列），并分析各自的性能退化点。更进一步，本章将剖析“一致性哈希”（Consistent Hashing）在分布式系统（如缓存集群和负载均衡）中如何最小化节点增减带来的数据迁移开销，这是现代微服务架构的关键技术之一。 第三部分：连接世界——图论与高级算法应用 图结构是描述复杂关系网络的通用语言。本部分将聚焦于图算法的实际部署与优化。 第七章：图的表示与基础遍历算法 本章首先讲解邻接矩阵和邻接表两种主要的图表示方法，并分析它们在空间和时间维度上的优劣势。随后，我们细致讲解广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的应用场景。BFS在寻找无权图的最短路径中的应用，以及DFS在拓扑排序和识别有向无环图（DAG）中的关键作用将被详尽阐述。 第八章：最优化路径：最短路径与最小生成树 本章深入探讨图算法中的优化问题。我们将详细分析Bellman-Ford算法（处理负权边）和Floyd-Warshall算法（处理所有点对最短路径）的动态规划思想。针对Dijkstra算法，我们将讲解如何利用优先队列（基于堆）将其效率从$O(V^2)$提升到$O((V+E)log V)$。此外，MST部分将结合Prims和Kruskal算法，并探讨它们在构建通信网络或数据中心连接中的实际部署考量。 第九章：网络流与匹配问题 网络流是解决资源分配、最大吞吐量等问题的强大工具。本章将介绍最大流-最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem）的核心思想。我们将讲解Ford-Fulkerson方法，并重点介绍使用Edmonds-Karp算法（基于BFS寻找增广路径）和Dinic算法（利用分层图结构）来高效求解最大流。这些技术是理解通信带宽限制和物流调度问题的关键。 第四部分：高效能实践——排序、搜索与高级主题 本部分将回归到核心的比较和查找技术，并引入更偏向工程应用的优化策略。 第十章：排序算法的全面对比与稳定性分析 排序是算法的“基础测试场”。本章不仅涵盖了快速排序（QuickSort）的枢轴选择策略（Pivot Selection）及其对最坏情况的规避，还详细对比了归并排序（MergeSort）的稳定性和外存排序的适用性。对于实践中经常使用的内建排序函数，我们将剖析其背后的混合算法（如Timsort或Introsort）是如何结合了不同排序的优点，实现工程上的高性能。 第十一章：搜索技术与分治策略 除了二分查找（Binary Search）在有序数据上的威力，本章还将探讨更广义的搜索策略。我们将深入讲解分治法（Divide and Conquer）的设计范式，并分析它在求解最大子数组和等问题中的应用。对于未排序数据的搜索，我们还将引入Bloom Filter（布隆过滤器）作为一种概率性数据结构，用于高效地判断元素是否存在，避免昂贵的数据库查询或磁盘I/O。 第十二章：高级优化与近似算法 在处理NP-Hard问题时，精确解往往代价高昂。本章将引入贪心算法（Greedy Algorithms）的设计原则，并分析其适用范围和局限性。随后，我们将探讨近似算法（Approximation Algorithms）和启发式搜索（Heuristics），例如模拟退火（Simulated Annealing）和遗传算法（Genetic Algorithms）在旅行商问题（TSP）等复杂优化问题中的应用，这些是应对现实世界中计算瓶颈的必备工具。 结语：持续学习与工具链的整合 本书的最后一部分将强调算法学习的迭代性。我们将讨论如何将所学的知识整合到实际的开发流程中，包括性能调优的迭代思维、理解编译器优化对算法实现的影响，以及如何利用开源社区的成熟库（如Boost、STL、Guava等）来安全地复用经过充分验证的高效算法实现。 《深入理解计算思维：数据结构与算法的现代实践》旨在成为一本伴随开发者职业生涯成长的参考书，让读者不仅“知道”算法，更能“精通”算法，并将其转化为解决现实世界复杂工程挑战的强大武器。

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阅读这本书的过程，更像是在经历一场精心策划的“重构之旅”。许多地方的论述，都体现出作者对现代开发实践的深刻理解和批判性思维。例如，在介绍MVC模式时，作者并没有停留在纯粹的理论阐述上，而是通过对比Model层在不同技术栈（如早期Struts到后来的Spring MVC）中的演变，引导读者思考“职责分离”的真正含义。书中对于模板引擎的选择和使用也极富洞察力，它没有强推某一家独大，而是对比了Thymeleaf和FreeMarker在性能、表达能力和与Spring生态集成度上的权衡。尤其让我印象深刻的是，书中对于异常处理和日志记录的章节，作者详细讲解了如何构建一个统一的、可以追溯的错误报告机制，这对于维护一个长期运行的大型应用至关重要。这种对“健壮性”和“可维护性”的关注，使得这本书的价值超越了单纯的技术实现，上升到了软件工程方法论的层面。它教会我的，不仅仅是如何写出能运行的代码，更是如何写出“好用”且“持久化”的代码。

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与其他动辄堆砌框架API文档的书籍不同，这本的设计聚焦于“为什么”而不是仅仅“如何做”。我在阅读到关于性能优化的章节时，深有体会。作者没有简单地罗列缓存策略，而是深入挖掘了JVM内存模型、垃圾回收机制（GC）与Web请求处理之间微妙的耦合关系。他通过对比不同Servlet容器（如Tomcat与Jetty）在线程池配置和I/O模型上的差异，解释了为什么在特定场景下需要调整JVM参数。这种自底向上的分析方法，极大地拓宽了我的视野，让我意识到Web应用的性能优化绝非仅仅是配置几个缓存键那么简单。书中关于负载均衡和集群部署的讨论，虽然篇幅相对精炼，但却精准地抓住了核心难点，比如会话粘滞（Sticky Session）问题的规避，以及如何利用分布式锁来保证跨服务器操作的一致性。这些内容虽然略显硬核，但对于希望将应用推向生产环境的开发者来说，是不可或缺的知识点，显示出作者对真实世界部署挑战的深刻洞察。

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坦白说，这本书的深度远超出了我预期的“设计”范畴，它更像是一部涵盖了Web应用构建全生命周期的实战指南。我特别关注了其中关于数据持久层和业务逻辑层分离的章节，这部分内容的处理非常成熟和具有前瞻性。作者没有固守传统的JDBC模式不放，而是花了相当大的篇幅去探讨如何优雅地集成ORM框架，并针对性地比较了不同框架在懒加载、事务管理方面的细微差异。更让我眼前一亮的是，书中对于“服务层”的设计原则提出了独到的见解，强调了领域驱动设计（DDD）思想在传统Java Web项目中的可行性应用，即如何避免将数据库操作的细节污染到核心业务逻辑中。这种对架构分层的执着追求，在许多面向初学者的教材中是很少见的。此外，书中关于Web安全性的讨论也极为到位，它没有泛泛而谈，而是聚焦于XSS、CSRF这类高频攻击向量，并给出了针对性的拦截器（Interceptor）实现方案，这使得读者在构建应用时，能从一开始就植入安全意识，而不是事后打补丁。

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这本新近入手的技术书籍，虽然封面设计得相当朴实，但初翻阅便能感受到作者在内容组织上的匠心独运。我特别欣赏它在开篇部分对于基础概念的梳理，没有急于展示那些花哨的框架和复杂的配置，而是脚踏实地，从HTTP协议的深层原理、Servlet的生命周期到JSP的编译机制，进行了详尽而深入的剖析。尤其值得称赞的是，书中对于“请求-响应”这一Web核心模式的理解，不仅仅停留在表面的流程介绍，而是结合了多线程并发处理的视角，让初学者也能对性能瓶颈的潜在来源有一个初步的认识。作者似乎深谙教学的艺术，每一个关键概念都配有精心设计的代码示例，这些例子并非那种简单到可以忽略的“Hello World”，而是具备一定的业务逻辑支撑，能够让读者在实际操作中体会到理论与实践的结合点。例如，在讲解Session管理时，它对比了Cookie和URL重写两种机制的优劣，并通过一个模拟购物车场景的实例，清晰地展示了状态维护在分布式环境下的挑战与应对策略。这种由浅入深、层层递进的讲解方式，极大地降低了入门的门槛，同时也为后续深入学习高级主题打下了坚实的理论基础，让人感觉手中的不仅仅是一本手册，更像是一位经验丰富的导师在身边循循善诱。

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这本书的叙事风格非常平稳，但其内容却充满了“颠覆性”的启发。它巧妙地将一些被视为理所当然的最佳实践，重新置于审视的框架之下。例如，在谈及面向对象设计（OOD）在Web组件中的应用时，它提出了对过度泛化的警惕，主张在保持清晰分层的同时，避免引入不必要的抽象层级，导致代码“肥大化”。这种务实到近乎反教条主义的态度，非常符合当下快节奏的开发需求。我尤其喜欢它在最后几章中对“自动化构建与部署（CI/CD）”的集成介绍，它没有将这部分内容视为外围工具，而是将其融入到整个Web应用设计流程中，强调了通过Maven或Gradle脚本来固化开发环境和发布流程的重要性。这种将开发流程本身也视为设计对象的心态，是我在其他同类书籍中鲜少看到的。总而言之，这本书成功地在理论的深度、实践的广度以及架构的远见之间找到了一个完美的平衡点，绝对是一本值得反复研读的经典之作。

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算是一本简短的起步书

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