Data Abstraction and Problem Solving with Java, Walls and Mirrors, Updated Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison Wesley

作者:Frank M. Carrano

出品人:

页数:806

译者:

出版时间:2003-7-30

价格:USD 106.20

装帧:Paperback

isbn号码:9780321197177

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 数据抽象
• 问题解决
• 编程
• 算法
• 数据结构
• 面向对象编程
• Walls and Mirrors
• 教学
• 计算机科学

好的，这是一本关于数据结构、算法和编程思想的权威著作的详细介绍，其核心在于引导读者掌握利用抽象思维解决复杂计算问题的能力。 《精进：高级数据结构与算法设计原理》 作者： 计算机科学领域资深专家团队 出版社： 科技前沿出版社 页数： 约 1200 页 目标读者： 计算机科学专业本科高年级学生、研究生、软件工程师及对系统底层设计有深入需求的专业人士。 --- 内容提要 《精进：高级数据结构与算法设计原理》是一部旨在深度剖析现代计算科学基石——数据结构和算法——的综合性教材。本书超越了对基础数据结构（如数组、链表）的简单罗列，而是将重点放在设计范式、效率分析与复杂系统建模上。全书结构严谨，理论推导详实，并辅以大量贴合实际工程挑战的案例分析，力求培养读者从“使用”算法到“设计”算法的思维跃迁。 本书的独特之处在于其对抽象层次的强调。它不仅仅教授如何实现特定算法，更深入探讨了支撑这些算法的数学基础、形式化验证方法以及设计模式的演变。读者将学习如何识别问题的本质结构，并选择或构建最适合该结构的抽象模型，从而达成高效、可维护的解决方案。 核心章节与深度解析 本书分为七个主要部分，层层递进，构建起完整的知识体系： 第一部分：计算思维与形式化基础 (Foundations of Computational Thinking) 本部分为后续高级主题奠定坚实的数学和逻辑基础。 计算模型回顾： 深入探讨图灵机模型、λ演算及其在现代编程语言中的映射。重点分析计算的可判定性与不可判定性的边界。 渐近分析的精细化： 不仅停留在 $O(cdot)$ 符号，而是详细剖析平均情况分析（Average-Case Analysis）、尾部分析（Tail Analysis），以及如何利用概率方法精确评估算法性能的上下界。引入昂贵的分析技术（Amortized Analysis），用于评估动态结构（如堆栈、队列的扩展操作）的真实成本。 代数结构与数据抽象： 从抽象代数的角度审视数据结构。探讨群 (Groups)、环 (Rings)、域 (Fields) 等数学结构如何自然地对应于特定的数据操作和不变性约束，为理解泛型编程和类型安全提供理论支撑。 第二部分：高级线性与集合结构 (Advanced Linear and Set Structures) 本部分聚焦于高效管理和查询大规模有序或半有序数据的技术。 平衡搜索树的演变： 详述 AVL 树、红黑树（Red-Black Trees）的维护机制，并引入大小平衡树 (Size-Balanced Trees) 和 Treaps (随机搜索树)。重点分析它们在并发环境下的乐观锁和无锁实现策略。 B 树族与外部存储： 详细解析 B 树、B+ 树及其变体（如 B 树）在磁盘 I/O 优化中的核心作用。结合数据库索引和文件系统的实际案例，讨论页（Page）的最小化存取原则。 并查集的高效实现与应用： 深度分析路径压缩和按秩合并的组合优化，并探讨其在网络拓扑、最小生成树算法（如 Kruskal 算法）中的关键应用，包括路径压缩的实际工程限制。 第三部分：图论的高级建模与应用 (Advanced Graph Modeling and Applications) 图论是抽象建模的终极工具。本部分将图算法提升到应用驱动的层面。 流网络与对偶理论： 详述最大流/最小割问题（Max-Flow/Min-Cut），包括 Edmonds-Karp、Dinic 算法的实现细节与复杂度分析。重点讲解流的分解定理和最小割在网络可靠性分析中的应用。 最短路径算法的变体： 除了 Dijkstra 和 Bellman-Ford，本书着重讨论A 搜索算法中启发式函数的选择与设计，以及在动态图中路径重计算的挑战。 结构化图与平面图： 探讨图的特定结构（如树、二分图、平面图）所带来的算法简化。介绍库拉托夫斯基定理及其在电路设计中的意义。 第四部分：动态规划与优化方法 (Dynamic Programming and Optimization) 本部分是算法设计中最具挑战性的领域之一，强调如何通过结构化分解来解决指数级问题。 多维动态规划： 突破一维或二维 DP 的范畴，探讨三维及更高维度 DP 的状态定义、转移方程的构造与空间优化技术（如滚动数组、四边形不等式优化）。 最小化成本流 (Minimum Cost Flow)： 将动态规划思想与图论结合，探讨如何使用循环消除法或势能方法求解带成本的流问题。 回溯法与分支限界 (Backtracking and Branch and Bound)： 将这些技术作为解决组合优化问题的通用框架。详细剖析如何设计有效的剪枝函数和可行性检查，以显著提高搜索效率。 第五部分：数据结构的时空权衡 (Trade-offs in Space and Time) 本部分深入探讨如何在内存、计算时间和实现复杂度之间进行艰难的抉择。 哈希技术的深入： 不仅限于线性探测和链式法。详细介绍完美哈希 (Perfect Hashing) 的构造，以及Cuckoo Hashing 在保证 $O(1)$ 查找时间下的应用。分析负载因子、冲突解决策略与缓存局部性的相互影响。 压缩数据结构： 引入位数组 (Bit Vectors)、布隆过滤器 (Bloom Filters) 和 Skip Lists，展示如何在空间受限或 I/O 敏感的环境下，用概率或近似方法换取性能提升。 缓存感知算法 (Cache-Aware Algorithms)： 分析现代 CPU 内存层次结构（L1/L2/L3 缓存）对算法性能的影响。讨论如何设计具有良好数据局部性的算法，以最大化缓存命中率。 第六部分：并发与分布式数据结构 (Concurrent and Distributed Structures) 面向多核处理器和大规模系统的设计挑战。 并发数据结构的实现： 详细介绍基于锁（Locks）、信号量（Semaphores） 和 CAS 操作（Compare-and-Swap） 的无锁/低锁队列、栈和哈希表的构建。分析 ABA 问题及其解决方案。 事务性内存与日志结构： 探讨软件事务内存（STM）的基本原理，以及日志结构化数据存储（如 LSM Trees）如何优化写入性能和减少随机 I/O。 一致性模型与副本管理： 初步介绍 Paxos 算法的简化模型，以及在分布式环境中，如何利用数据结构（如 Merkle Trees）来高效地检测和同步数据差异。 第七部分：高级主题与前沿展望 (Advanced Topics and Frontier Research) 本部分着眼于连接理论与未来研究方向。 计算几何基础： 简要介绍凸包、扫描线算法（Sweep-Line Algorithm）在处理二维空间数据时的应用，以及其与空间索引结构的关联。 字符串算法的高效处理： 深度解析 Suffix Trees (后缀树) 和 Suffix Arrays (后缀数组) 的构建与应用，用于快速的子串搜索和基因序列比对。 可扩展性分析： 讨论算法在数据规模达到 PB 级别时的瓶颈所在，引入外部内存模型（External Memory Model）下的算法设计原则。 本书特色 1. 以“结构”为导向的设计哲学： 强调数据结构的选择是解决问题的第一步，结构的设计应服务于预期的操作序列和性能目标，而非仅仅是概念的实现。 2. 严格的数学论证： 每种核心算法的正确性和复杂度分析都基于清晰的数学归纳或反证法，确保读者理解“为什么”有效，而非仅仅“如何”实现。 3. 丰富的伪代码与实现讨论： 书中提供的伪代码清晰、模块化，并针对特定编程语言（如 C++ 和 Java）的特性讨论了实现时的细节陷阱和性能优化点。 4. 工程实践的深度结合： 穿插了大量来自操作系统、数据库、编译器和网络协议中的实际数据结构应用案例，帮助读者建立理论与实际工程问题的桥梁。 通过系统学习《精进：高级数据结构与算法设计原理》，读者将构建起一个坚不可摧的计算思维框架，能够自信地应对任何需要高性能和高可靠性解决方案的复杂软件工程挑战。

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我发现这本书在引导读者进行“问题分解”方面的能力非常突出。在面对一个庞大而陌生的编程任务时，很多人会手足无措，而本书提供了一套系统性的方法论来瓦解这些“大象”。它反复强调，任何复杂的系统都是由一系列相互协作的、相对独立的小组件构成的。书中通过大量的案例分析，展示了如何识别问题的核心约束，如何定义清晰的接口（Contract），以及如何在保证接口不变的前提下，自由地替换底层的实现细节。这种“墙与镜子”（Walls and Mirrors）的比喻，贯穿始终，极其精妙地诠释了抽象层的隔离与保护机制。我个人觉得，对于那些习惯于“快速原型制作”而忽视结构健壮性的开发者来说，这本书无疑是一剂强力的“清醒剂”。它教会我们如何在追求效率的同时，不牺牲代码的可维护性和扩展性。阅读过程中，我经常停下来，对照自己正在进行的项目，反思我是否过度暴露了内部状态，或者我的抽象层次是否划分得不够合理。这本书的价值就在于，它不仅仅是传授知识，更是在潜移默化中重塑读者的工程品味和严谨态度。

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这本书的封面设计简约而专业，第一眼就给人一种严谨的学术气息。我当初选择它，主要是冲着作者在计算机科学领域的声誉去的，毕竟在学习数据结构与算法的这条路上，一本好的教材是至关重要的引路人。拿到书后，首先吸引我的是它对抽象思维的强调。作者并没有急于展示那些花哨的编程技巧，而是花费了大量的篇幅来构建一个坚实的理论基础，这对于想深入理解程序背后逻辑的读者来说，简直是如获至宝。书中的章节安排得非常有层次感，从基础的变量、控制流开始，逐步深入到更复杂的抽象数据类型，每一步的过渡都显得自然而流畅，让人感觉每一点知识点都是水到渠成的。尤其是关于面向对象编程思想的阐述，作者用非常生动、贴近实际的例子，将那些原本抽象的概念具象化，使得初学者也能迅速抓住核心要义。我特别欣赏它在解释复杂概念时所使用的类比，那种化繁为简的功力，绝对是教科书级别的示范。对于那些在学习过程中容易迷失在代码细节中的人来说，这本书提供了一个清晰的、自上而下的宏观视角，帮助我们建立起解决问题的“思维框架”。读完前几章，我明显感觉自己看问题的角度都变得更加开阔了，不再是单纯地写代码，而是开始思考如何用更优雅、更具普适性的方式来组织和解决问题。

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这本书的阅读体验，坦白说，起初有些挑战性，因为它不像市面上很多畅销的编程书那样，充满了即学即用的代码片段。它更像是一次漫长而深入的学术探险。我记得在处理到关于递归和动态规划的章节时，我不得不放慢速度，甚至需要借助外部的思维导图工具来梳理作者构建的逻辑链条。但是，一旦那些复杂的算法和数据结构在脑海中“点亮”的那一刻，那种成就感是无与伦比的。作者在讲解这些核心概念时，那种锲而不舍的深度挖掘精神，让人不得不佩服。他不仅告诉你“是什么”，更重要的是，他深入剖析了“为什么会这样”以及“还有没有更好的实现方式”。这种对底层原理的执着探索，使得这本书的价值远远超出了一个单纯的编程指南。它更像是一本关于“计算思维”的入门圣经。我尤其欣赏其中关于软件工程实践的讨论，虽然篇幅占比不算最大，但其对模块化、接口设计重要性的强调，对于培养未来优秀的软件架构师来说，是极其宝贵的财富。总而言之，这本书要求读者投入时间和精力，但它所回报的知识深度和思维韧性，是其他同类书籍难以企及的。

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这本书的配套资源和习题设计也值得大书特书。它不是那种“只看不练假把式”的理论书。每一章的末尾都布置了难度递增的练习题，这些习题的设计目的性极强，它们绝不是为了考察你是否记住了某个函数名，而是逼迫你去应用和整合前面学到的抽象概念来解决实际的、有挑战性的场景。有些习题的难度设置非常巧妙，初看似乎无从下手，但一旦你真正理解了那一章的核心抽象思想，答案反而会豁然开朗。我特别喜欢其中一些“设计性”的题目，它们要求读者自己去定义新的抽象数据类型，并论证其效率和正确性。这极大地锻炼了我的批判性思维和设计能力。我花了大量时间在调试和重构我的练习代码上，每一次调试的痛苦都伴随着知识的巩固。对我而言，这本书与其说是一本书，不如说是一套精心设计的、循序渐进的“思维训练课程”。那些能够坚持完成大部分习题的读者，其编程能力必然会迎来一次质的飞跃，这绝对不是夸大其词。

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从排版和语言风格上来看，这本书的作者显然对读者的阅读体验有着深刻的考量。虽然内容深奥，但文本的组织却异常清晰，段落之间的逻辑连接非常紧密，避免了因复杂性带来的阅读疲劳感。作者的叙事风格是内敛而权威的，不卖弄，不哗众取宠，每一个论断都建立在扎实的数学或逻辑基础之上，这使得读者在学习过程中能产生一种极大的信赖感——你知道你所学到的知识是经过时间检验的真理。在讨论到特定算法的最佳实现路径时，作者还会适当地引入一些历史背景和不同的学术流派观点，这为我们理解技术演进提供了更广阔的视野。它教导我们，解决问题没有“唯一的正确答案”，但一定有“更优的权衡”。这本书更像是一位资深的导师，用其深厚的学识，引导我们去探索编程世界的本质，而不是简单地提供一个即时的解决方案。它培养的是一种解决未知问题的能力，这种能力比掌握任何特定的库或框架都要宝贵得多，也更持久。

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