具体描述
《Java语言程序设计案例教程》用通俗易懂的语言，结合一些较为实用的案例，对Java语言中的类、对象、方法、继承、多态、异常等基础知识进行了较为详细的介绍；同时，为了注重实用性，用了较大的篇幅介绍了GUI程序和数据库应用程序的设计。
《Java语言程序设计案例教程》以面向对象的思想为线索进行内容的组织与编排，使读者在学习完该书内容后，不仅能够掌握Java语言的有关知识，也能掌握面向对象编程的基础知识。
《Java语言程序设计案例教程》既可供大专院校作为“Java语言程序设计”课程的教材使用，也可供Java语言的爱好者作为入门和自学的读物使用。
《数据结构与算法实战精讲》 内容概要： 本书致力于深入剖析计算机科学的核心基石——数据结构与算法，并强调理论与实际应用场景的紧密结合。全书结构清晰，从基础概念出发，逐步过渡到复杂的数据结构设计与高级算法的实现与优化。 第一部分：基础理论与核心概念 本部分首先对数据结构的基本概念进行界定，包括抽象数据类型（ADT）的定义、数据结构的逻辑结构与物理存储结构的区别。详细阐述了算法的特性，如正确性、效率、可读性，并引入了渐近分析法（大O、Ω、Θ表示法）作为衡量算法效率的通用标准。 第一章：线性数据结构详解 本章重点介绍线性结构，包括数组（Array）和链表（Linked List）。 数组：讨论静态数组与动态数组的内存管理差异，以及在不同操作（访问、插入、删除）下的时间复杂度分析。特别关注二维数组的存储方式及其在矩阵运算中的应用。 链表：系统介绍单向链表、双向链表和循环链表的结构与实现。深入探讨链表在实现动态内存分配和高效插入/删除操作中的优势，并设计案例说明其在实现栈（Stack）和队列（Queue）基础操作中的应用。 第二章：栈与队列的深入应用 本章将栈和队列作为两个重要的线性结构进行专题研究。 栈（Stack）：从后进先出（LIFO）的原则出发，详细讲解栈的实现方式（基于数组和链表），并重点展示其在表达式求值（如中缀转后缀/前缀）、括号匹配、以及递归过程的底层模拟中的关键作用。 队列（Queue）：阐述先进先出（FIFO）的特性，实现环形队列以优化数组存储效率。通过模拟任务调度和广度优先搜索（BFS）的基础框架，展示队列在并发处理中的价值。 第二部分：非线性数据结构的构建与应用 本部分转向更复杂的非线性结构，这些结构是解决复杂查询和优化问题的关键。 第三章：树形结构：基础与应用 树是层次化数据组织的典范。本章从树的术语（根、节点、度、深度、高度）开始，细致讲解： 树的遍历：深度优先搜索（先序、中序、后序）和广度优先搜索。 二叉树：重点分析二叉树的性质和存储（例如，使用数组实现完全二叉树）。 二叉搜索树（BST）：讲解BST的插入、删除和查找操作的原理及平均时间复杂度。 第四章：平衡搜索树与高效查找 为解决普通BST在极端情况下退化成链表的问题，本章引入了平衡树的概念。 AVL树：详细解析AVL树的旋转操作（LL, RR, LR, RL）及其在维持平衡状态下的恢复机制。 红黑树（Red-Black Tree）：介绍红黑树的五大性质，并结合实际操作展示其插入和删除后的颜色调整与再平衡过程。通过实际案例说明红黑树在标准库（如`std::map`）中的核心地位。 第五章：堆（Heap）结构与优先队列 堆是一种特殊的完全二叉树，是实现高效优先级的核心。 最大堆与最小堆：讲解堆的构建（Heapify过程）和调整操作（上滤/下滤）。 优先队列（Priority Queue）：展示如何利用堆实现高效的优先队列，并分析其在Dijkstra算法和Prim算法中的应用潜力。 第六章：图论：模型的建立与遍历 图是表示实体间复杂关系的最佳工具。 图的表示：深入比较邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）的优缺点及其在不同稀疏度图中的适用性。 图的遍历：详细阐述深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在图结构上的实现，并区分它们在路径查找和连通性分析中的作用。 第三部分：经典算法设计与分析 本部分聚焦于算法的设计范式和效率优化。 第七章：排序算法的精深解析 本章不仅覆盖基础的插入排序、选择排序和冒泡排序，更侧重于高效的比较排序。 快速排序（Quick Sort）：深入分析枢轴（Pivot）的选择对性能的影响，讨论最佳、最坏和平均情况下的复杂度，并提供原地排序的实现细节。 归并排序（Merge Sort）：讲解“分而治之”策略，分析其稳定性及在外部排序中的优势。 堆排序（Heap Sort）：展示如何利用堆结构实现一个与归并排序同为$O(nlog n)$的就地排序算法。 第八章：查找与散列技术 二分查找：对有序数组的查找优化，分析其查找过程和边界条件处理。 散列表（Hash Table）：详细介绍散列函数的设计原则，以及如何处理冲突（Chaining链式法和Open Addressing开放寻址法，如线性探测、二次探测）。分析散列表在理想和非理想情况下的性能表现。 第九章：高级算法范式 本章介绍解决复杂问题的两大核心设计思想。 贪心算法（Greedy Algorithms）：通过确定性选择局部最优解来期望获得全局最优解的案例，如霍夫曼编码和活动选择问题。 动态规划（Dynamic Programming, DP）：阐述DP的两个核心要素——最优子结构和重叠子问题。通过经典的背包问题（0/1 Knapsack）、最长公共子序列（LCS）和斐波那契数列的优化计算，系统展示自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）的实现方法。 第十章：图算法的深入探索 本部分将图论知识应用于解决实际的路径优化问题。 最短路径算法： Dijkstra算法：使用优先队列实现，解决单源最短路径问题（非负权边）。 Bellman-Ford算法：处理含有负权边的图，并能检测是否存在负权环。 最小生成树（MST）： Prim算法和Kruskal算法的原理与实现对比，分析两者在不同图结构下的效率差异。 实践与展望： 本书的每一章都配有精心设计的、贴近工程实践的代码示例（语言不限，但注重通用逻辑描述），帮助读者理解抽象概念在实际系统中的运作方式。最后，本书对时间复杂度的极限、NP问题导论等前沿概念进行了展望，引导读者进行更深层次的学习和研究。通过本书的学习，读者将建立起扎实的底层数据结构基础，并能够运用高效的算法思维解决实际工程中的性能瓶颈问题。
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