Data Structures and Abstractions with Java (2nd Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Frank Carrano

出品人:

页数:1024

译者:

出版时间:2006-08-14

价格:USD 126.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780132370455

丛书系列:

图书标签:

• 必读什么的
• Computer.Science
• 数据结构
• 抽象数据类型
• Java
• 算法
• 编程
• 计算机科学
• 面向对象编程
• 第二版
• 教材
• 数据抽象

精选图书简介：探索算法与软件工程的基石 本书深入探讨了现代软件开发中的核心概念，旨在为读者提供坚实的基础，使其能够设计、实现和分析高效、可靠的计算机程序。全书内容紧密围绕数据结构与抽象的原理展开，同时融合了面向对象编程的实践经验，尤其侧重于使用 Java 语言进行教学和示例演示。 第一部分：编程基础与面向对象范式 本书首先建立起读者在 Java 编程环境下的坚实基础。它不仅仅是关于语法复习，而是更侧重于如何将 Java 语言的特性——如类、对象、继承、多态和接口——应用于解决实际的计算问题。 抽象思维的引入： 强调如何从现实世界的问题中提炼出合适的抽象模型。这部分详细介绍了什么是数据类型，以及如何通过类来封装数据和行为，这是后续所有复杂结构设计的前提。 控制流与递归： 彻底剖析了程序控制的结构，包括顺序、选择和循环。特别深入探讨了递归的概念，这是理解许多高级算法（如树的遍历、分治策略）的关键所在。书中通过精心设计的实例，帮助读者掌握何时应该使用迭代，何时递归是更自然、更清晰的解决方案。 异常处理与防御性编程： 软件的健壮性至关重要。本部分详细讲解了 Java 的异常处理机制（`try-catch-finally` 块），指导读者如何编写能优雅地应对意外情况的代码，提高程序的容错能力和用户体验。 第二部分：基础数据结构与性能分析 此部分是全书的核心，专注于介绍那些构成几乎所有高效算法基石的基本数据结构。每种结构都不仅仅停留在概念层面，而是与它们的实际 Java 实现和性能分析紧密结合。 线性结构精讲： 数组（Arrays）： 作为最基本的数据存储方式，详细分析了其内存布局、访问时间复杂度，并讨论了静态数组的局限性。 链表（Linked Lists）： 深入讲解了单向链表、双向链表和循环链表的实现细节。重点对比了链表与数组在插入、删除操作上的时间复杂度优势，以及它们在内存分配上的差异。 栈（Stacks）与队列（Queues）： 这两种 LIFO 和 FIFO 结构通过抽象数据类型（ADT）的方式定义，随后展示了如何使用数组或链表高效地实现它们。应用实例涵盖了表达式求值、函数调用栈模拟等经典场景。 性能度量： 在引入复杂结构之前，本书投入了大量篇幅讲解如何科学地分析算法的效率。详细介绍了大 O 记法（$O$）、$Omega$ 和 $Theta$ 符号，并对常见操作（如搜索、插入、排序）的时间复杂度和空间复杂度进行了严谨的推导和对比。这确保读者在选择数据结构时，能够基于量化的指标做出最佳决策。 第三部分：非线性结构与高级抽象 随着问题的复杂化，线性结构往往不足以高效地表示数据间的复杂关系。本部分转向非线性结构，这些结构是解决搜索、排序和图论问题的关键工具。 树结构（Trees）： 树是层次化数据的核心表示。 通用树与二叉树： 详细阐述了树的术语（根、节点、叶子、深度）和遍历方法（前序、中序、后序）。 二叉搜索树（BST）： 深入探讨了 BST 的查找、插入和删除操作。分析了在数据输入顺序不当时，BST 可能退化成链表的问题，从而引出对平衡性的需求。 平衡树的概念（不涉及 AVL/红黑树的深度实现细节，但会介绍其设计目标）： 明确了保持树的平衡对于保证对数时间复杂度操作的重要性。 堆（Heaps）： 作为一种特殊的完全二叉树，堆是实现优先队列的基础。详细讲解了最大堆和最小堆的结构特性，以及如何利用堆的结构高效地执行插入和提取最大/最小元素操作，其时间复杂度分析是重点。 散列表（Hash Tables）： 这是实现快速平均查找的关键。本书详细讲解了散列函数的设计原则、冲突解决策略（如链式法和开放定址法），并分析了负载因子对性能的影响。 第四部分：关系建模与算法实现 最后一部分将所学的结构知识应用于更广阔的算法领域，特别是涉及对象间复杂交互的场景。 图论基础： 图是表示网络、路径和连接关系的最通用模型。 图的表示法： 重点对比了邻接矩阵和邻接表在不同图密度下的优劣。 基本图算法： 介绍了广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的原理和实现，并展示了它们在连通性判断、拓扑排序等问题中的应用。 排序算法的深度剖析： 不仅介绍了冒泡排序、选择排序等基础算法，更侧重于分析那些具有更优性能的比较排序算法： 归并排序（Merge Sort）： 强调其分治法的思想和稳定的 $O(N log N)$ 性能。 快速排序（Quick Sort）： 探讨了枢轴元（Pivot）的选择对性能的决定性影响。 抽象数据类型（ADT）的软件工程视角： 最后，本书回归到面向对象的设计原则，强调如何通过接口（Interfaces）来定义清晰的 ADT，使数据结构的使用者无需关心底层的具体实现细节（如选择使用链表还是数组来实现队列），从而促进了代码的模块化、可替换性和长期可维护性。 本书通过大量的 Java 代码示例、详细的算法步骤分解以及对性能的严格分析，为有志于构建复杂软件系统的读者提供了必要的理论框架和实战技能。

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我最近一直在关注编程语言的教育类书籍，因为作为一名开发者，不断学习和巩固基础知识是非常重要的。这本书的作者似乎在Java领域有比较丰富的经验，我从网上看到一些零散的评价，都提到这本书在概念的阐释上比较到位。我个人非常看重书籍的逻辑性和连贯性，希望它能像一条清晰的脉络，将分散的数据结构知识点串联起来，形成一个完整的知识体系。比如，在讲解栈和队列时，希望它能自然地引出它们在实际应用中的例子，而不是孤立地介绍。另外，我希望书中能够提供足够的练习题，并且这些练习题的难度和广度都能够覆盖到教材中的主要内容。做题是检验学习效果的最好方式，如果书中的题目能够设计得既有挑战性，又能引导我思考，那我一定会觉得物有所值。

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说实话，我选择这本书很大程度上是因为它提到了“抽象”这个概念，这正是我在学习数据结构时常常感到困惑的地方。很多时候，我们看到的只是具体的实现，但背后隐藏的通用设计思想却容易被忽略。这本书的标题让我觉得它能够帮助我从更深层次理解数据结构，而不仅仅是记住各种排序算法的伪代码。我希望它能详细讲解不同数据结构的设计哲学，比如为什么链表适合某些场景，而数组又更适合其他场景，以及它们在内存管理和性能上的权衡。另外，我对书中是否有对常见算法的深入分析也很感兴趣，比如它们的时间复杂度和空间复杂度是如何推导出来的，以及在实际应用中如何选择最优的算法。我个人比较喜欢带有一定理论深度，又能结合实际代码讲解的书籍，这样学习起来既能打下坚实基础，又能快速上手实践。希望这本书能在这方面给我带来惊喜。

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这本书的第二版，意味着它可能在前一版的基础上做了更新和改进，这让我对它的质量有了更高的期待。我希望它能够涵盖当前Java发展的一些新特性，并且在数据结构和算法的讲解上，能紧跟业界的最新发展趋势。虽然我不是初学者，但每次学习数据结构和算法，都能从中获得新的启发。我尤其关注的是书中对效率的讨论，例如如何通过优化算法和数据结构来提升程序的性能。很多时候，一个微小的优化就能带来巨大的收益。所以，我希望书中能够提供一些关于性能分析和调优的指导，帮助我写出更高效、更健壮的代码。另外，如果书中能够包含一些关于实际项目中的算法应用案例，那就更好了，能够让我将学到的知识与实际工作联系起来，提升学习的实操性。

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在我看来，一本优秀的计算机科学教材，不应该仅仅是知识的搬运工，更应该是一位耐心的引导者。我希望这本书能够帮助我建立起对数据结构和算法的直觉，而不是让我死记硬背。例如，在讲解递归的时候，我希望它能够提供一些生动形象的比喻，或者是一些图示，来帮助我理解递归的本质。同时，我也非常期待书中能够展示如何利用Java的特性来优雅地实现这些数据结构和算法。Java作为一门面向对象的语言，它的许多特性都可以很好地应用于数据结构的抽象和实现。我希望能看到书中对这些应用进行深入的探讨，例如如何使用接口、抽象类、泛型等来提高代码的可重用性和可维护性。如果书中还能包含一些对高级数据结构（如树、图、堆等）的介绍，并且能够讲解它们在实际开发中的应用场景，那就更完美了。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的，简洁大气，给人一种专业学习的感觉。我一直都在寻找一本能够系统性梳理数据结构和算法的 Java 教材，据说这本评价不错，所以抱着试试看的心态入手了。拿到书的时候，它的纸张质感很好，印刷清晰，拿在手里也很有分量，感觉是那种可以反复翻阅的扎实教材。我特别在意书籍排版是否舒适，因为长时间阅读技术书籍，眼睛很容易疲劳。翻了几页，发现它的段落划分、代码展示方式都比较合理，有足够的留白，看起来不会显得过于拥挤。而且，我注意到它在一些概念的引入上，似乎会先从一些直观的例子入手，然后再深入到技术细节，这种循序渐进的学习方式对我这种需要一点时间来理解抽象概念的学习者来说，是非常友好的。当然，最重要的是内容是否精彩，这部分我还需要时间去深入探索，但初步来看，它的呈现形式给我留下了不错的印象，让我对接下来的学习充满了期待。

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