Estructura de datos y algoritmos en java/ Data Structures And Algorithms In Java pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Adam Drozdek

出品人:

页数:768

译者:

出版时间:2007-01-02

价格:USD 70.95

装帧:Paperback

isbn号码:9789706866110

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• Java
• 编程
• 计算机科学
• 数据存储
• 算法分析
• 软件工程
• 代码实现
• 学习资源

《Java 数据结构与算法：基础与实践》 本书致力于为读者提供一套全面且易于理解的Java数据结构与算法学习指南。内容涵盖了计算机科学领域最核心的两个基石——数据结构和算法，并以Java语言为载体，通过清晰的代码示例和深入的理论讲解，帮助读者构建扎实的编程基础，提升解决实际问题的能力。 核心内容概览： 第一部分：基础数据结构 数组 (Arrays)：深入探讨数组的定义、特性、存储方式以及在Java中的实现。我们将学习如何有效地创建、访问和操作数组，包括一维数组、多维数组及其在内存中的布局。同时，会介绍一些常见的基于数组的算法，如排序和查找。 链表 (Linked Lists)：从单向链表到双向链表，再到循环链表，本书将详细剖析链表的概念、优势与劣势。读者将学习链表的插入、删除、查找等基本操作的实现，理解链表与数组在内存管理和操作效率上的区别。 栈 (Stacks)：介绍栈作为“后进先出”（LIFO）数据结构的原理。我们将实现基于数组和链表的栈，并通过实际应用场景，如函数调用栈、表达式求值等，展现栈的强大功能。 队列 (Queues)：阐述队列作为“先进先出”（FIFO）数据结构的特点。本书会讲解基于数组和链表的队列实现，以及其在广度优先搜索、任务调度等领域的应用。 哈希表 (Hash Tables)：深入理解哈希函数、冲突解决策略（如链地址法和开放寻址法）以及哈希表的实现。读者将学习如何高效地存储和检索数据，理解哈希表在字典、缓存等场景下的重要性。 树 (Trees)： 二叉树 (Binary Trees)：从基本概念到前序、中序、后序遍历，再到平衡二叉树（如AVL树和红黑树），本书将逐步引导读者掌握二叉树的构建与操作。 二叉搜索树 (Binary Search Trees)：详细介绍二叉搜索树的特性、插入、删除、查找等操作，以及其在排序和检索中的效率优势。 堆 (Heaps)：讲解最大堆和最小堆的概念，以及堆的插入、删除（提取最大/最小值）等核心操作。堆在优先队列和堆排序中的应用也将被重点阐述。 B树与B+树 (B-Trees and B+Trees)：为深入理解数据库索引等高级概念打下基础，我们将简要介绍B树及其变种B+树的结构和特性。 图 (Graphs)：介绍图的定义、表示方法（邻接矩阵和邻接表）以及常见的图算法。 第二部分：核心算法与设计思想 排序算法 (Sorting Algorithms)： 基础排序：冒泡排序、选择排序、插入排序，详细分析其时间复杂度和空间复杂度。 高效排序：快速排序、归并排序，深入讲解分治策略在排序中的应用，以及它们的优化技巧。 其他排序：堆排序、计数排序、基数排序等，介绍它们的适用场景和实现原理。 查找算法 (Searching Algorithms)： 线性查找：基础查找方法。 二分查找 (Binary Search)：讲解在有序数组中的高效查找，以及其变种。 递归 (Recursion)：深入理解递归的概念、基本构成要素（基本情况和递归步骤），并通过实际例子（如阶乘、斐波那契数列、汉诺塔）展示递归的优雅与威力。 分治算法 (Divide and Conquer)：讲解分治思想，以及其在排序、搜索等问题中的应用。 贪心算法 (Greedy Algorithms)：介绍贪心选择性质，并通过背包问题、活动选择问题等经典案例说明贪心策略的运用。 动态规划 (Dynamic Programming)： 基本思想：阐述最优子结构和重叠子问题，引导读者掌握动态规划的思考框架。 经典问题：背包问题、最长公共子序列、最长递增子序列、硬币找零等，通过详细的推导过程展示动态规划的求解过程。 回溯算法 (Backtracking Algorithms)：介绍回溯法的基本思想，并以八皇后问题、数独求解等问题为例，展示其在组合搜索问题中的应用。 图算法 (Graph Algorithms)： 图的遍历：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），讲解它们的实现方法和应用场景。 最短路径：Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法，以及Bellman-Ford算法，学习如何在带权图中找到最短路径。 最小生成树：Prim算法和Kruskal算法，掌握构建连通图中最小权重边集合的方法。 第三部分：算法分析与性能优化 时间复杂度与空间复杂度 (Time and Space Complexity)：详细介绍大O记法，学会分析算法的效率，并理解不同数据结构和算法在时间和空间上的权衡。 算法效率的衡量标准：如何选择最适合特定场景的算法。 性能优化技巧：介绍一些常见的性能优化方法，如缓存、预计算等。 学习本书您将获得： 坚实的数据结构基础：系统掌握链表、树、图、哈希表等核心数据结构的原理、实现及应用。 精湛的算法技能：熟练运用排序、查找、图算法、动态规划等经典算法解决复杂问题。 代码实现能力：通过大量的Java代码示例，将理论知识转化为实际的编程能力。 分析与解决问题的能力：培养分析问题、设计算法、评估算法效率的思维方式。 为进阶学习铺平道路：为学习更高级的算法、系统设计以及参与软件开发面试打下坚实基础。 本书内容循序渐进，从基础概念到复杂算法，力求做到讲解透彻、示例丰富。无论您是计算机科学专业的学生，还是希望提升编程技能的开发者，亦或是准备技术面试的求职者，本书都将是您宝贵的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期与企业级系统打交道的工程师，我深知算法效率直接关系到系统的可扩展性和用户体验。这本书对我最大的价值在于，它提供了一种“工程化”的视角来看待数据结构和算法。它不是孤立地讨论算法理论，而是将它们置于一个真实的软件工程环境中进行审视。例如，在讲解内存管理和垃圾回收相关的章节时，它巧妙地结合了某些数据结构（如哈希表）在不同JVM环境下的实际表现差异。书中对于“为什么不用链表而用数组列表”或者“何时使用ConcurrentHashMap而非普通HashMap”这类实际工程问题给出了基于数据结构特性的深刻见解。这种从“理论到实践”的无缝过渡，让我对过去一些凭直觉写出的代码有了更深层次的反思。这本书真正教会了我如何权衡取舍：在牺牲一点点空间复杂度的前提下，如何最大化地换取执行速度，或者如何在并发环境下保持数据一致性的同时，优化算法的吞吐量。它是一本真正能够提升代码质量和系统性能的实战指南。

评分☆☆☆☆☆

这套书给我的整体感受是——“专业、细致、无可挑剔的参考书”。我对比了市面上几本同类书籍，这本书在细节的处理上展现出了明显的优势。比如，在分析时间复杂度和空间复杂度的时候，它不仅仅是给出一个大O表示法，还会深入分析常数因子和平均情况与最坏情况的差异，这对于需要进行性能调优的实际项目来说至关重要。我尤其喜欢它在讲解递归和回溯问题时所采用的框架式思维，它教会了我如何系统地识别问题的子结构，并有效地设置终止条件，而不是盲目地尝试。我记得有一次为一个复杂的搜索问题伤脑筋，最终是在回顾这本书中关于树的遍历章节时，找到了关键的思路启发。此外，这本书的排版和图示设计也值得称赞。那些流程图和结构图绘制得非常清晰，完美地辅助理解了那些难以想象的数据结构状态，这对于视觉学习者来说简直是福音。这本书已经成为了我工作台面上那本被翻阅次数最多的工具书，每当遇到棘手的算法挑战，我总会翻到相关的章节寻求灵感。

评分☆☆☆☆☆

如果非要用一个词来形容这本书，我会选择“深度沉浸”。这本书的内容深度足以满足研究生级别的学习需求，但叙述方式却保持了极高的可读性，这是一种非常难得的平衡。它没有把复杂的概念简单化到失去意义，而是将复杂性结构化，让读者能够逐步攀登知识的阶梯。我特别欣赏作者在引入新概念时，总会先回顾前一个章节的关键知识点，建立起一个坚实的知识脚手架，这极大地降低了学习曲线的陡峭程度。例如，在讲解动态规划时，它首先回顾了递归和备忘录模式的局限性，然后自然而然地引出了DP的迭代解法，整个过程行云流水，逻辑严密到让人信服。这本书的价值不在于它告诉你“是什么”，而在于它清晰地阐述了“为什么是这样”以及“如何将此应用于你自己的项目中”。对于任何希望从“能写代码”提升到“能设计高效系统”的开发者来说，这本书绝对是不可或缺的基石，它构建的知识体系非常坚固，能够支撑未来多年复杂技术栈的学习和发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我的救星，尤其是在我准备面试那些对数据结构和算法要求特别高的科技公司时。我之前看过好几本号称“权威”的教材，但它们要么过于理论化，要么代码示例陈旧不堪，看得人昏昏欲睡。这本书的厉害之处在于它的实用性——它把那些抽象的概念，比如红黑树、B树这些听起来就让人头疼的东西，用清晰易懂的Java实现娓娓道来。我特别欣赏作者在讲解每种算法时，都会穿插一些实际应用场景的分析，让我一下子就能明白“我为什么要学这个？”。比如，在讲到堆排序的时候，它不仅仅是展示了排序过程，还顺带解释了在优先队列实现中它是如何发挥作用的。而且，这本书的章节结构安排得非常合理，从基础的数组、链表开始，逐步深入到图论和动态规划，逻辑链条非常完整，让人感觉每一步的学习都是在为下一步的深度知识做扎实的铺垫。对于我这种喜欢通过动手实践来巩固学习效果的人来说，书中的每一个代码块都像是精心打磨的工具，可以直接拿来修改、运行、测试，这种即学即用的感觉，极大地提升了我的学习效率和自信心。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚拿到这本书的时候，我有点担心它会不会太偏向于初学者，毕竟书名听起来比较基础。但事实证明我的担忧是多余的。它在基础的讲解上确实做到了深入浅出，确保了新手能够跟上，但它在高阶主题的处理上展现出的深度和广度，绝对能让有一定经验的开发者感到惊喜。举个例子，在讲解图算法时，它不仅仅停留在经典的Dijkstra或Floyd-Warshall，而是深入探讨了它们在特定约束条件下的优化方法，甚至提到了近似算法在处理NP-难问题时的策略。作者对于Java特性的运用也非常巧妙，比如如何利用Java 8的新特性来简化某些算法的实现，或者如何设计出更具面向对象特性的数据结构类。这本书的语言风格是那种非常严谨且富有洞察力的，它不会用花哨的辞藻来包装复杂的概念，而是用最直接、最精确的数学和逻辑语言去构建知识体系。读完之后，我感觉自己对如何选择“对”的数据结构来解决“特定”的问题，有了一种全新的、更加成熟的判断力，这比单纯记住一堆算法定义有价值得多。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆