Java How to Program pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:Harvey M. Deitel

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-04

价格:USD 55.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780136325895

丛书系列:

图书标签:

java
Java
编程
入门
教程
程序设计
算法
数据结构
面向对象
Deitel
计算机科学

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具体描述

? Totally updated for the new Java event model ? Over 1100 two-color pages that cover Java applet and

application programming ? A unique "live-code" approach to teaching, where each new concept is presented in the context of a complete, fully functional Java applet or application ? By top corporate trainers Harvey and Paul Deitel -- authors of the best-selling C++ How To Program! Over 350 programming tips that include: Good Programming Practices, Common Programming Errors, Testing and Debugging Tips, Performance Tips, Portability Tips, and Software Engineering Tips

深入理解数据结构与算法：构建高效能软件的基石本书简介在当今快速迭代的软件开发领域，仅仅掌握一门或几门编程语言的语法是远远不够的。真正的软件工程挑战在于如何高效地组织数据、设计合理的处理流程，并确保程序在各种负载下都能保持卓越的性能和稳定性。本书《深入理解数据结构与算法：构建高效能软件的基石》正是为弥补这一知识鸿沟而精心撰写。它不是一本关于特定编程语言特性的教程，而是一本致力于揭示计算机科学核心思想，指导读者构建健壮、高效且可维护应用程序的实践指南。目标读者本书面向所有希望将自己的编程技能提升到工程实践层面的人士，包括：有一定编程经验，但希望系统学习和应用核心数据结构与算法的初级和中级开发者。计算机科学专业的学生，寻求将理论知识与实际工程问题相结合的参考读物。需要优化现有系统性能，对底层数据组织方式感到困惑的资深工程师。准备技术面试，希望深入理解算法复杂度和数据结构选择原理的求职者。核心理念：选择正确的工具箱软件的性能瓶颈往往不在于CPU的速度，而在于数据结构的选择是否恰当。一个糟糕的数据结构可能导致一个本应在毫秒级完成的操作，耗费数小时甚至数天。本书的核心理念是：理解每种数据结构的内在权衡（时间复杂度与空间复杂度），并学会根据应用场景做出最优决策。第一部分：基础重塑——从零开始审视数据组织本部分着重于夯实基础，重新审视那些看似简单却至关重要的基础数据组织形式，并引入分析工具。第1章：时间与空间的度量艺术我们首先从理论基础入手，讲解大O表示法（Big O Notation）的精确含义，区分最好、最坏和平均情况复杂度。我们将详细探讨常数时间 $O(1)$、对数时间 $O(log n)$、线性时间 $O(n)$、伪线性时间 $O(n log n)$ 以及平方时间 $O(n^2)$ 在实际代码中的体现。此外，还会介绍空间复杂度的概念，并强调“时间换空间”和“空间换时间”的工程哲学。第2章：线性结构的精妙变奏本章深入探讨线性结构。我们不仅会回顾数组（Array）的底层内存布局和随机访问优势，还会剖析链表（Linked List）——单向、双向及循环链表的实现细节与插入/删除操作的效率。重点将放在动态数组（如动态扩容机制）与栈（Stack）（后进先出LIFO）和队列（Queue）（先进先出FIFO）在实际应用中的差异，例如递归的替代方案、缓冲区管理等。第3章：表格与映射：快速查找的艺术本章聚焦于如何实现高效的查找。我们将从简单的“暴力”查找，逐步过渡到哈希表（Hash Table）。重点内容包括：哈希函数的原理、冲突解决策略（开放定址法与链地址法）的优劣对比，以及负载因子（Load Factor）如何直接影响查找性能。此外，还将讨论一致性哈希在分布式系统中的应用场景。第二部分：树与图——处理复杂关系的核心当数据之间存在层级或复杂关联时，线性结构便力不从心。本部分将带您进入非线性结构的世界。第4章：树结构：层级关系的完美模型从最基础的树（Tree）概念到二叉树（Binary Tree），我们将详细介绍如何遍历树（前序、中序、后序）。随后，我们将深入研究二叉搜索树（BST）的查找、插入和删除操作。真正的挑战在于如何保持树的平衡。因此，本书将用专门的篇幅讲解平衡二叉搜索树，包括AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）的维护规则，解释为什么红黑树是许多标准库中Map和Set实现的首选。第5章：堆与优先队列：动态极值选择堆（Heap）作为一种特殊的树结构，是实现高效优先队列（Priority Queue）的关键。本章将详细讲解最大堆和最小堆的构建过程（Heapify），以及如何保证插入和删除操作保持 $O(log n)$ 的效率。我们会探讨堆排序（Heap Sort）的工作原理，并将其与快速排序和归并排序进行性能对比。第6章：图论基础与遍历图（Graph）是表示网络、路线、依赖关系等复杂系统的终极工具。本章首先定义图的表示方式——邻接矩阵（Adjacency Matrix）与邻接表（Adjacency List）的各自适用场景。随后，我们将系统讲解图的两种核心遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并展示它们在迷宫求解、拓扑排序等问题中的应用。第三部分：高级算法与应用本部分将目光投向解决复杂问题的标准策略，以及这些策略在现代工程中的落地。第7章：排序与搜索的深度优化除了基础的选择排序、插入排序，本书将重点分析那些能在大数据集上展现优越性的算法：快速排序（Quick Sort）的分治思想、归并排序（Merge Sort）的稳定性保证，以及桶排序（Bucket Sort）和基数排序（Radix Sort）在特定数据分布下的线性时间优势。搜索方面，我们将对比二分查找的极限性能与应用前提。第8章：贪心算法与动态规划本章介绍两种强大的设计范式： 1. 贪心算法（Greedy Algorithms）：介绍其“局部最优解”的决策逻辑，并分析其适用性（例如，霍夫曼编码、活动安排问题）。 2. 动态规划（Dynamic Programming, DP）：这是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。我们将通过斐波那契数列、背包问题（Knapsack Problem）等经典案例，深入讲解自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（Top-Down with Memoization）的实现技巧，强调状态转移方程的构建。第9章：图算法的实际部署在本章中，我们将把图论知识转化为解决实际问题的方案。重点包括：最短路径算法：Dijkstra 算法在非负权重图中的应用，以及 Bellman-Ford 算法处理负权边的能力。最小生成树（MST）：Prim 算法和 Kruskal 算法的实现逻辑与效率对比，它们在网络构建中的价值。拓扑排序：在项目依赖管理和指令调度中的核心作用。结语：超越代码的思维模式本书的最终目的，是帮助读者建立起一种“算法思维”。在面对任何一个需要处理大量数据、涉及复杂关系或追求极致性能的工程问题时，您能迅速在脑海中构建出合适的模型，并选择出最高效的工具组合。掌握这些核心概念，您将不再仅仅是代码的编写者，而是真正的高效能软件架构师。 --- 附录：包含常见数据结构操作的性能速查表、复杂度分析速查指南以及工程实践中应避免的性能陷阱案例。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

The entirely great Java textbook I have ever read. It is not only good for Java beginners, but even for medium-level troubleshooting in Java. The readability of source codes in the book is damn good. It shows a pure great coding format while making all th...

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