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出版者:

作者:Mayfield, Blayne

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:

价格:44.95

装帧:

isbn号码:9781423901884

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 编程
• 计算机科学
• 软件开发
• 面向对象
• 数据结构
• 算法
• 入门
• 教程
• 技术

《算法的艺术与实践》 本书深入探索算法的世界，从基础概念到高级优化技巧，为读者构建坚实的理论基础和实用的编程能力。我们不仅仅是介绍现成的算法，更侧重于理解算法的设计思想、分析方法以及在实际问题中的应用。 第一部分：算法的基石 导论：何为算法？ 算法的定义、特性与重要性。 算法的表示方法：伪代码、流程图。 算法的复杂度分析：时间复杂度和空间复杂度，大O表示法。 选择合适的数据结构以优化算法性能。 基本数据结构与算法： 线性结构： 数组、链表（单向、双向、循环）、栈、队列。深入剖析它们的实现原理、操作效率以及在不同场景下的适用性。 树形结构： 二叉树（满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树）、二叉搜索树、AVL树、红黑树。讲解树的遍历（前序、中序、后序、层序）、插入、删除操作，以及如何保持树的平衡以获得 logarithmic 时间复杂度。 图结构： 图的表示（邻接矩阵、邻接表）、图的遍历（DFS、BFS）。 排序算法： 冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、快速排序、归并排序、堆排序。详细分析每种排序算法的原理、时间空间复杂度，以及稳定性。探讨不同排序算法在实际应用中的优势与劣势。 查找算法： 顺序查找、二分查找。分析其效率并讨论适用条件。 第二部分：经典算法范式 递归与分治： 递归的思想、终止条件与回溯。 分治策略的应用：汉诺塔、斐波那契数列、归并排序、快速排序。 分析递归算法的空间开销（栈溢出风险）并介绍尾递归优化。 动态规划： 动态规划的适用条件：最优子结构、重叠子问题。 状态定义、状态转移方程的构建。 经典问题解析：背包问题（0/1背包、完全背包）、最长公共子序列、最长递增子序列、硬币找零问题、矩阵连乘问题。 自顶向下（带备忘录）与自底向上（迭代）两种实现方式的比较。 贪心算法： 贪心选择性质与最优子结构。 经典问题解析：活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim、Kruskal）、最短路径（Dijkstra）。 分析贪心算法的正确性证明思路。 回溯算法： 回溯法的思想：深度优先搜索的变种。 状态空间树的构建与剪枝。 经典问题解析：N皇后问题、数独求解、组合问题、排列问题。 第三部分：高级算法主题 图算法进阶： 最短路径算法：Bellman-Ford算法（处理负权边）、Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径）。 最小生成树算法：Prim算法与Kruskal算法的详细实现与比较。 拓扑排序：解决有向无环图（DAG）中的任务调度问题。 强连通分量（Tarjan算法、Kosaraju算法）。 字符串匹配算法： 朴素字符串匹配。 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法：预处理next数组，理解其优化原理。 BM（Boyer-Moore）算法：坏字符规则与好后缀规则。 Rabin-Karp算法：哈希函数的应用。 数论算法： 最大公约数（GCD）与最小公倍数（LCM）。 素数判定与筛选（埃氏筛法、线性筛法）。 模运算与欧几里得算法。 计算几何基础： 点、线段、多边形的表示。 两点间距离、点到直线距离。 判断点是否在多边形内（射线法）。 凸包算法（Graham扫描法、Jarvis步进法）。 搜索与优化： A搜索算法：启发式函数的设计。 模拟退火、遗传算法（初步介绍）。 第四部分：算法实现与优化 并发与并行算法： 多线程编程中的同步与互斥。 简单的并行算法设计思想。 算法效率的实际考量： 常数因子与实际性能。 内存局部性与缓存优化。 大数据集下的算法选择。 算法调试与测试： 单元测试、集成测试。 边界条件的处理。 性能分析工具的使用。 本书旨在培养读者独立分析问题、设计高效算法的能力，并理解算法在计算机科学中的核心地位。通过大量的例题和深入的讲解，读者将能够掌握解决各种复杂计算问题的工具和方法，为进一步学习高级计算机科学主题打下坚实的基础。

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我花了大概两周的时间啃完了这本书的前半部分，最大的感受就是作者对待细节的“偏执”。举个例子，在讲解集合框架（Collections Framework）的时候，它不仅仅是罗列出`ArrayList`和`LinkedList`的用法，而是深入到它们底层的数据结构实现，比如数组动态扩容的机制，以及链表节点操作的时间复杂度。更厉害的是，作者似乎预料到了读者可能会在哪些地方犯迷糊，专门设置了“陷阱”和“误区”的小栏目。我个人就深受启发于关于“值传递”和“引用传递”的那一段论述。在很多教材中，这个概念总是讲得模棱两可，让人似懂非懂。但这本书用了一系列极其巧妙的、甚至有些反直觉的例子，比如传入一个对象，在方法内部尝试用一个新的对象替换掉原有的引用，然后观察外部引用是否改变，这种即时反馈式的验证，让我彻底打通了这方面的认知壁垒。这本书的语言风格非常严谨，但绝不枯燥，它更像是一位经验丰富的大师在你的耳边耐心指导，每一个知识点都像是经过千锤百炼的真理，而不是简单的信息堆砌。

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我不得不提一下这本书的配图和图表。很多技术书籍的图表要么是模糊不清的截图，要么是那种用最简单的线条拼凑出来的示意图，看了等于没看。但这本书里的图示，简直是艺术品级别的。比如解释多线程并发访问共享资源时，它们用了非常形象的比喻，像是工厂里的流水线工人抢夺同一个工具，并用锁的图标清晰地标明了“临界区”。更让我印象深刻的是，在讲解垃圾回收（Garbage Collection）机制时，作者没有使用晦涩的术语，而是用一系列动态的“内存快照”图，清晰地展示了新生代和老年代是如何划分，以及Minor GC和Major GC的触发条件和过程。这种可视化能力，极大地降低了理解JVM底层复杂性的门槛。可以说，这本书在视觉传达方面做得非常出色，它证明了即便是最硬核的技术内容，也可以通过精良的制作和设计，变得易于消化和吸收。这让我每次拿起它时，心情都非常愉悦。

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这本书的后半部分，开始接触到一些更高级的主题，比如反射机制（Reflection）和注解（Annotations）。我以前总觉得这些东西离我的日常开发很远，是框架底层才会用到的“黑魔法”。但作者用非常生活化的语言解释了反射的原理，比如它如何在运行时动态地检查和调用类的方法，就像你突然拥有了可以窥探任何对象内部结构的“X光眼镜”。更重要的是，它立刻衔接到了注解在代码生成和简化样板代码中的实际用途，比如如何利用自定义注解来简化日志记录或事务管理的代码。这种由浅入深，由底层原理到上层应用的过渡，处理得极其平滑自然，丝毫没有生硬的转折感。读完这些，我立刻着手在自己的一个小项目中尝试集成一些自定义注解，去简化我原先手动编写的配置代码。这本书的真正魔力在于，它不仅仅是传授知识，它是在激发你动手去改造和优化现有代码的内在驱动力，让我对未来使用这门语言进行复杂系统构建充满了信心和期待。

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这本书的实战性部分，说实话，比我想象的要扎实得多。我原本以为它会停留在理论层面，但它在介绍完设计模式后，立刻就给出了一个实际的项目场景模拟。这个模拟项目虽然规模不大，但五脏俱全，涉及到了工厂模式、单例模式以及观察者模式的应用。作者很聪明地没有直接把完整的解决方案砸过来，而是引导我们思考：“如果现在需求变了，需要增加一种新的产品类型，你现有的结构该如何扩展？”这种提问方式强迫我必须动手去修改和重构代码，而不是光看不练。我记得我尝试了两种不同的实现路径，然后对比了作者提供的“推荐方案”，发现自己在面对扩展性问题时，思维的广度和深度确实有所欠缺。这本书的价值就在于此，它不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是教你“为什么这样做是最好的选择”，培养的是一种面向工程实践的思维习惯。读完这些实战章节，我感觉自己不再是一个只会调用API的“码农”，而是一个开始理解软件架构的工程师了。

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这本书的封面设计实在是太引人注目了，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，一看就知道是正经的技术书籍，没有丝毫花哨的营销噱头。我是在一个技术论坛上看到有人推荐的，说它对初学者非常友好，能把那些复杂的面向对象概念讲得深入浅出。刚翻开目录，我就被它的结构吸引住了——它似乎是按照一个非常清晰的逻辑链条构建起来的，从最基础的变量和数据类型开始，一步步引导读者进入到类、继承、多态这些核心概念。我最欣赏的是，它似乎没有急于展示那些花哨的框架和库，而是把大部分篇幅放在了“内功”的修炼上。我记得其中一个章节专门讲解了JVM的工作原理，那种详尽的图解和步骤分解，简直是把一个黑匣子硬生生拆开给我看，让我对代码如何在机器上运行有了全新的认识。读完那部分，我甚至感觉自己对那些常见的“空指针异常”有了更深刻的理解，知道该从哪个层面去追溯问题的根源。这本书的排版也做得相当到位，代码示例的字体大小和颜色对比度都很舒适，长时间阅读也不会让人感到眼睛疲劳，这对于我们这些需要长时间对着屏幕敲代码的工程师来说，简直是福音。

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