资料结构与演算法：使用JAVA(第四版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• Java
• 计算机科学
• 编程
• 教材
• 高等教育
• 数据存储
• 算法设计
• 程序设计

本书为Goodrich与Tamassia累积多年经验，根据JAVA5.0程式语言之需求，所撰写关于资料结构与演算法之书籍。内容架构完整，鉅细 靡遗。并透过书中的图片及教学网站的解说使读者清楚了解资料结构与演算法的观念。并附有精选习题，课后立即复习，加强实力。

本书特色

　　1.本书为Goodrich与Tamassia累积多年经验，根据JAVA5.0程式语言之需求，所撰写关于资料结构与演算法之书籍。
　　2.书中程式码与例题均能将JAVA5.0版本之特色呈现出来。
　　3.透过书中的图片及教学网站上的动画清晰的解说资料结构与演算法的观念。
　　4.借由数百个精选的习题，以增强读者暸解概念。
　　5.新增符合目前科技发展的专题研究题目。

深入理解计算机科学核心：透过不同的视角与工具 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，探索计算机科学的基石——数据结构与算法。我们不局限于单一的实现语言或理论框架，而是通过对比和结合多种现代计算范式，展示这些核心概念如何在不同背景下得到应用与优化。 第一部分：理论基石与抽象建模 本部分着重于建立坚实的理论基础，理解数据组织和处理的本质。 1. 算法的数学严谨性与效率分析 我们从算法设计的核心——效率分析入手，深入探讨时间复杂度和空间复杂度的精确度量。重点不再是简单的 $O(n)$ 符号应用，而是深入理解为什么不同的输入规模会导致性能呈指数级或多项式级的差异。内容将涵盖： 渐进分析的高级应用： 探究紧致界（$Theta$ 符号）和最好情况分析（$Omega$ 符号）在特定应用场景下的指导意义，例如在可以预先对数据进行部分排序或结构化的情况下。 概率分析与摊还分析（Amortized Analysis）： 详细解析随机化算法的预期性能，以及在连续操作序列中，如何通过摊还分析（如斐波那契堆或动态数组的扩容机制）来证明平均性能的优越性，而非仅仅关注最坏情况的孤立事件。 不可判定性与计算的极限： 在介绍完高效算法后，我们将转向计算理论的边界。讨论不可判定问题（如停机问题）的严格证明，并引入复杂性理论的核心概念，如 $P$、$NP$、$NP$-完全问题。我们将探讨在实际工程中，如何识别那些可能无法在多项式时间内解决的问题，并转而寻求启发式或近似解。 2. 基础抽象数据类型（ADT）的深度剖析 本章将超越对栈、队列、链表的简单介绍，转而关注它们在高级系统中的作用和替代方案。 广义表结构与数组的内存布局： 探讨连续内存分配的优势与局限性。深入研究高维数组（如张量）在硬件缓存（Cache Hierarchy）中的存取模式对性能的影响，并引入缓存感知（Cache-aware）的算法设计思想。 非线性数据结构的拓扑与遍历策略： 对树和图的遍历不仅停留在 DFS/BFS，更会引入更复杂的遍历优化，如 A 搜索中的启发式函数设计，以及在并行计算环境中如何高效地分解图结构进行分布式遍历。 第二部分：高级数据组织与内存优化 本部分侧重于那些需要精细内存管理或特定访问模式的数据结构。 3. 查找效率的极致追求：平衡与动态结构 本章集中讨论如何维持查找的高效性，特别是在数据频繁变动的情况下。 B 树家族的演进与应用： 详细对比 B 树、B+ 树和 B 树的结构差异、扇出（Fanout）因子对磁盘 I/O 的影响。着重分析 B+ 树如何成为现代关系型数据库索引（如 MySQL InnoDB）的首选结构，并讨论其范围查询的天然优势。 跳跃表（Skip List）的概率保证： 探讨跳跃表作为一种高并发环境下的替代方案。分析其概率平衡的数学基础，并将其与红黑树在实际应用中的性能权衡进行对比，特别是在需要快速迭代和并发访问的场景下。 4. 散列技术的深入与冲突管理 散列不再只是一个简单的取模运算。我们将深入探讨如何构造高质量的散列函数，以及如何应对不可避免的冲突。 高级散列函数设计： 介绍如 MurmurHash、CityHash 等现代非加密散列函数的原理，重点关注它们如何最大化位扩散（Bit Diffusion）和最小化雪崩效应（Avalanche Effect）。 完美的散列（Perfect Hashing）与最小完美散列： 在数据集合固定的场景下，如何构造出零冲突的散列结构，并探讨其在编译器符号表或网络路由表查找中的应用。 一致性哈希（Consistent Hashing）： 深入探讨其在分布式系统（如 Memcached 集群或负载均衡中）中最小化节点增减对数据重分布影响的机制。 第三部分：算法范式的扩展与应用场景 本部分将拓宽算法的应用范围，关注处理复杂问题的特定策略。 5. 图算法的高级应用与网络流 图算法是解决现实世界连接性问题的核心工具。 最短路径算法的演进： 除了 Dijkstra 和 Bellman-Ford，我们将研究针对特定图结构的加速方法，如在导航系统中使用的分层图方法（Hierarchical Graph Pruning）和基于预计算的加速技术。 最大流与最小割的对偶性： 深入理解 Ford-Fulkerson 方法的各种实现（如 Edmonds-Karp 算法），并探讨最大流-最小割定理在线性规划和网络可靠性分析中的深刻含义。 匹配理论与网络流的桥接： 分析如何将二分图匹配问题转化为最大流问题来求解，并介绍如匈牙利算法在资源分配问题中的应用。 6. 动态规划与优化求解策略 动态规划（DP）的精髓在于最优子结构和重叠子问题。 DP 的状态压缩与空间优化： 探讨如何利用滚动数组或位掩码技术，将高维 DP 问题的空间复杂度从 $O(N^2)$ 压缩到 $O(N)$ 或更低，以解决内存受限的问题。 DP 的加速技术： 介绍凸壳优化（Convex Hull Trick）如何加速某些特定形式的 DP 转移方程的计算，将 $O(N^2)$ 优化至 $O(N log N)$ 或 $O(N)$。 贪心算法的正确性证明： 强调贪心算法的应用前提，并通过反例展示其局限性，同时教授如何使用交换论证法（Exchange Argument）来严格证明一个贪心选择的局部最优性如何导向全局最优解。 7. 近似算法与启发式搜索 对于 NP 难问题，我们探讨如何实用性地求解。 近似算法的性能保证： 理解近似比（Approximation Ratio）的含义，并研究如何构造具有良好性能保证的近似算法，例如在旅行商问题（TSP）中，如何利用度量空间保证解的质量。 元启发式算法（Metaheuristics）： 详细介绍模拟退火（Simulated Annealing）和遗传算法（Genetic Algorithms）的机制，着重于它们如何通过模拟自然过程来跳出局部最优解，并在复杂、高维度的解空间中进行有效的全局搜索。 本书的结构设计旨在引导读者超越特定的编程语言语法，将数据结构和算法视为解决计算问题的通用工具箱，强调理论深度、效率分析和不同环境下的适应性设计。

第1章　基本Java程式设计
1.1　入门：类别、型别与物件
1.1.1　基本型别
1.1.2　物件
1.1.3　列举 (Enum) 型别
1.2　方法
1.3　运算式
1.3.1　字面常数
1.3.2　运算子
1.3.3　运算式中的「转型」与「自动装箱／拆箱」
1.4　控制流
1.4.1　If及Switch述句
1.4.2　回圈
1.4.3　显式控制流述句
1.5　阵列
1.5.1　阵列的宣告
1.5.2　阵列物件
1.6　简单输入与输出
1.7　范例程式
1.8　巢状类别与套件
1.9　Java程式的撰写
1.9.1　设计
1.9.2　虚拟码
1.9.3　撰写程式码
1.9.4　测试及除错
1.10　习题

第2章　物件导向设计
2.1　目标、法则与设计模式
2.1.1　物件导向设计的目标
2.1.1　物件导向设计法则
2.1.3　设计模式
2.2　继承与多型
2.2.1　继承
2.2.2　多型
2.2.3　使用Java继承
2.3　例外
2.3.1　丢出例外
2.3.2　「接住」例外
2.4　介面及抽象类别
2.4.1　实作介面
2.4.2　介面中的多重继承
2.4.3　抽象类别与强型别
2.5　转型与泛型
2.5.1　转型
2.5.2　泛型
2.6　习题

第3章　阵列、连结串链及递回
3.1　阵列的使用
3.1.1　在阵列存放游戏条目
3.1.2　排序一个阵列
3.1.3　阵列和随机数字的java.util方法
3.1.4　用字串和字元阵列的简单密码学
3.1.5　二维阵列和定位游戏
3.2　单向连结串链
3.2.1　单向连结串链的插入
3.2.2　从一个单向连结串链移除元素
3.3　双向连结串链
3.3.1　在双向连结串链的中间作插入
3.3.2　在双向连结串链的中间作移除
3.3.3　双向连结串链的实作
3.4　循环连结串链和连结串链的排序
3.4.1　循环连结串链和抓鬼游戏Duck, Duck, Goose
3.4.2　排序一个连结串链
3.5　递回
3.5.1　线性递回
3.5.2　二元递回
3.5.3　多元递回
3.6　习题

第4章　分析工具
4.1　在本书中用到的七个函数
4.1.1　常数函数
4.1.2　对数函数
4.1.3　线性函数
4.1.4　N-log-N函数
4.1.5　二次方函数
4.1.6　三次方函数及其它多项式
4.1.7　指数函数
4.1.8　比较成长率
4.2　演算法分析
4.2.1　实验分析
4.2.2　原生指令
4.2.3　渐近符号
4.2.4　渐近分析
4.2.5　使用Big-Oh标记法
4.2.6　计算幂次的递回演算法
4.3　简单的验证技巧
4.3.1　实例证明
4.3.2　反向证明法
4.3.3　归纳法及回圈不变量
4.4　习题

第5章　堆叠与伫列
5.1　堆叠
5.1.1　堆叠抽象资料型态
5.1.2　利用阵列完成的简单堆叠实作
5.1.3　利用泛型连结串链完成的堆叠实作
5.1.4　用堆叠反转一个阵列
5.1.5　括号及HTML标签配对
5.2　伫列
5.2.1　伫列抽象资料型态
5.2.2　利用阵列完成的简单伫列实作
5.2.3　使用泛型连结串链实作伫列
5.2.4　循环排程器
5.3　双端伫列
5.3.1　双端伫列抽象资料型态
5.3.2　Deque的实作
5.4　习题

第6章　串列与迭代器
6.1　阵列串列
6.1.1　阵列串列的抽象资料型态
6.1.2　转接器模式
6.1.3　以阵列为基础的简单实作
6.1.4　一个简单的介面与java.util.ArrayList类别
6.1.5　利用可延伸阵列实作阵列串列
6.2　节点串列
6.2.1　以节点为基础的运算
6.2.2　位置
6.2.3　节点串列抽象资料型态
6.2.4　双向连结串链实作
6.3　迭代器
6.3.1　迭代器与可迭代的抽象资料型态
6.3.2　Java的For-Each回圈
6.3.3　实作迭代器
6.3.4　Java的串列迭代器
6.4　List ADTs以及Collections框架
6.4.1　Java的Collections框架
6.4.2　java.util.LinkedList类别
6.4.3　序列
6.5　案例研究：移至前端试探法
6.5.1　使用排序串列以及巢状类别
6.5.2　以「移至前端试探法」使用串列
6.5.3　Favorites List的可能应用
6.6　习题

第7章　树
7.1　一般树
7.1.1　树的定义及特性
7.1.2　树抽象资料型态
7.1.3　树的实作
7.2　树的走访演算法
7.2.1　深度和高度
7.2.2　前序走访
7.2.3　后序走访
7.3　二元树
7.3.1　二元树ADT
7.3.2　Java的二元树介面
7.3.3　二元树的性质
7.3.4　二元树的链结结构
7.3.5　二元树的阵列串列表示法
7.3.6　二元树的走访
7.3.7　样版方法模式
7.4　习题

第8章　优先权伫列
8.1　优先权伫列抽象资料结构
8.1.1　键、优先权与全体顺序关系
8.1.2　项目与比较子
8.1.3　优先权伫列ADT
8.1.4　以优先权伫列排序
8.2　使用串列实作优先权伫列
8.2.1　利用未排序串列来实作
8.2.2　利用已排序串列来实作
8.2.3　选择排序及插入排序
8.3　堆积
8.3.1　堆积资料结构
8.3.2　完整二元树及其表示法
8.3.3　使用堆积实作优先权伫列
8.3.4　Java堆积实作
8.3.5　堆积排序
8.3.6　由下到上建构堆积
8.4　可转接的优先权伫列
8.4.1　可转接优先权伫列之方法
8.4.2　定位感知项目
8.4.3　实作可转接优先权伫列
8.5　习题

第9章　映射与字典
9.1　映射的抽象资型态集合
9.1.1　以串列为基础的简单映射实作
9.2　杂凑表
9.2.1　水桶阵列
9.2.2　杂凑函数
9.2.3　杂凑码
9.2.4　压缩函数
9.2.5　冲突处理方案
9.2.6　Java杂凑表实作
9.2.7　负载因数与再杂凑
9.2.8　应用：计算文字的频率
9.3　字典抽象资料型态
9.3.1　以串列为基础的字典与稽核纪录
9.3.2　杂凑表的字典实作
9.3.3　有序查询表与二元搜寻
9.4　跳跃串列
9.4.1　跳跃串列中的搜寻与更新运算
9.4.2　跳跃串列的机率分析
9.5　字典的延伸及应用
9.5.1　支援定位感知的字典项目
9.5.2　有序字典ADT
9.5.3　航班资料库与最大值集合
9.6　习题

第10章　搜寻树
10.1　二元搜寻树
10.1.1　搜寻
10.1.2　更新运算
10.1.3　Java实作
10.2　AVL树
10.2.1　更新运算
10.2.2　Java实作
10.3　外张树
10.3.1　外张
10.3.2　何时外张
10.3.3　外张的摊销分析
10.4　(2.4) 树
10.4.1　多元搜寻树
10.4.2　(2,4) 的更新运算
10.5　红黑树
10.5.1　更新运算
10.5.2　Java实作
10.6　习题

第11章　排序、集合与选择
11.1　合併排序
11.1.1　各个击破
11.1.2　合併阵列与串列
11.1.3　合併排序的执行时间
11.1.4　合併排序的Java实作
11.1.5　合併排序与递回方程式　
11.2　快速排序
11.2.1　随机快速排序
11.2.2　原位的快速排序
11.3　一个排序的下限
11.4　桶子排序与基底排序
11.4.1　桶子排序
11.4.2　基底排序
11.5　排序演算法的比较
11.6　集合抽象资料型态与Union/Find结构
11.6.1　一个简单的集合实作
11.6.2　寻找联集运算的分割
11.6.3　以树实作分割
11.7　选择
11.7.1　修剪与搜寻
11.7.2　随机快速选择
11.7.3　分析随机快速选择
11.8　习题

第12章　文字处理
12.1　字串运算
12.1.1　Java的String类别
12.1.2　Java的StringBuffer类别
12.2　样式比对演算法
12.2.1　暴力法
12.2.2　Boyer-Moore演算法
12.2.3　Knuth-Morris-Pratt演算法
12.3　Trie树
12.3.1　标准Trie树
12.3.2　压缩Tries
12.3.3　字尾Tries
12.3.4　搜寻引擎
12.4　文字压缩
12.4.1　霍夫曼编码演算法
12.4.2　贪婪演算法
12.5　文字相似性测试
12.5.1　最长共同子序列问题
12.5.2　动态规划
12.5.3　运用动态规划至LCS问题上
12.6　习题

第13章　图
13.1　图的抽象资料型态
13.1.1　图的ADT
13.2　图的资料结构
13.2.1　边串列结构
13.2.2　邻接串列结构
13.2.3　邻接矩阵结构
13.3　图形走访
13.3.1　深度优先搜寻
13.3.2　深度优先搜寻的实作
13.3.3　广度优先搜寻
13.4　有向图
13.4.1　走访有向图
13.4.2　递移包
13.4.3　无回路的有向图
13.5　有权重的图
13.6　最短路径
13.6.1　Dijkstra演算法
13.7　最小生成树
13.7.1　Kruskal演算法
13.7.2　Prim-Jarnik演算法
13.8　习题

第14章　记忆体
14.1　记忆体管理
14.1.1　Java虚拟机器的堆叠结构
14.1.2　在记忆体堆积中配置空间
14.1.3　资源回收
14.2　外部记忆体及快取
14.2.1　记忆体阶层
14.2.2　快取策略
14.3　外部搜寻及B-tree
14.3.1　(, ) 树
14.3.2　B树
14.4　外部记忆体排序
14.4.1　多路合併
14.5　习题

附录A　常用的数学定理
参考文献

评分☆☆☆☆☆

终于拿到了这本《资料结构与演算法：使用JAVA(第四版)》，拿到手沉甸甸的，纸张的质感很棒，封面设计也比前几版更有现代感。我是在准备一次重要的技术面试，之前学过的相关知识有些零散，听说这本书是这方面的经典之作，所以毫不犹豫地入手了。刚翻开目录，就对里面的章节划分和内容的深度有了初步的期待。作者们显然花了很多心思来组织材料，从基础的数据结构如数组、链表，到更高级的树、图，再到各种排序和搜索算法，脉络清晰，循序渐进。我特别关注的是它使用Java作为实现语言这一点，因为我目前主要的工作语言就是Java，能够直接将理论知识转化为实际代码，并且能够调试运行，这对于巩固理解至关重要。前几章主要回顾了一些Java的基础知识和一些常用的库，这一点对于像我这样已经有一段时间Java开发经验的人来说，既是复习，也为后续更复杂的算法讲解打下了坚实的基础。排版也很舒适，行间距和字号都比较适中，不会让人产生阅读疲劳。我打算按照书中的进度，每天抽出一定时间来研读，并且动手实践书中的每一个例子，希望能通过这本书，把我的算法功底提升到一个新的台阶，也希望能为我的面试增添一份信心。这本书的厚度也说明了内容的丰富程度，相信它能够给我带来很多启发和收获。

评分☆☆☆☆☆

从朋友那里借到了这本《资料结构与演算法：使用JAVA(第四版)》，我之前一直在寻找一本能够系统梳理数据结构和算法知识的书籍，这本真的让我眼前一亮。作者的讲解风格非常独特，他善于用一些生动形象的比喻来解释复杂的概念，比如在讲解图的遍历时，他会用寻找迷宫出口的比喻，瞬间就让抽象的BFS和DFS变得易于理解。而且，这本书的重点不仅仅在于“是什么”，更在于“为什么”和“怎么样”。它深入剖析了每种算法背后的逻辑，解释了其时间复杂度和空间复杂度的计算方法，并且通过比较不同算法的性能，引导读者去思考如何做出最优选择。我特别喜欢书中对于各种排序算法的对比分析，从冒泡排序到快速排序、归并排序，每一个都给出了详细的Java实现，并且还会讨论它们的稳定性、原地性以及在不同数据规模下的表现。这种深入的剖析让我对算法的理解不再停留在表面，而是真正触及到了其本质。此外，书中还包含了一些实际应用场景的案例，将理论知识与实际开发联系起来，这对于我来说是非常宝贵的。能够看到同一个算法在不同场景下的应用，能极大地加深我的理解和记忆。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在学习Java开发的初学者，在网上搜集资料时，经常看到有人推荐《资料结构与演算法：使用JAVA(第四版)》。我抱着试一试的心态买了这本书，没想到它带给了我巨大的惊喜。与其他晦涩难懂的理论书籍不同，这本书的语言非常平实易懂，即使是初学者也能轻松理解。它从最基本的数据结构讲起，例如数组和链表，然后逐步深入到更复杂的结构，如二叉树、堆和图。书中提供了大量的Java代码示例，这些代码都非常清晰，并且经过了良好的组织，让我在学习理论知识的同时，也能通过实践来巩固理解。我特别喜欢书中对于排序和搜索算法的讲解，从简单的线性查找，到高效的二分查找，再到各种复杂的排序算法，作者都给出了详细的分析和对比，让我对不同算法的效率有了直观的认识。这本书的优点在于它能够将复杂的概念拆解成易于理解的小部分，并且通过不断的重复和练习，帮助读者建立起牢固的知识体系。对我而言，这本书就像一本百科全书，让我系统地了解了数据结构和算法的世界，为我未来的Java开发之路打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

购买《资料结构与演算法：使用JAVA(第四版)》纯粹是出于好奇，听说这本书在业界评价很高，所以想来看看它究竟有什么特别之处。拿到手后，我被它的内容深度和广度所震撼。它不仅涵盖了所有经典的数据结构，如栈、队列、树、堆、图等，并且对它们的实现方式和操作进行了详尽的讲解。最令我印象深刻的是，这本书对算法的分析是极其严谨的。它详细地介绍了各种算法分析技术，如大O表示法，并对每一种算法的时间复杂度和空间复杂度进行了量化分析。这对于我这种对算法效率非常关注的开发者来说，简直是福音。书中提供的Java代码实现也非常规范，并且都有详细的注释，读起来非常舒服，可以轻松地理解每一个步骤。让我惊喜的是，它还涉及了一些更高级的主题，比如动态规划、贪心算法，这些都是在其他基础书籍中很少能看到的。这本书就像一个宝库，每翻一页都能学到新的知识，让我对数据结构和算法有了更深刻的认识。它不仅能帮助我提升编程技能，更能培养我严谨的逻辑思维能力。

评分☆☆☆☆☆

我是在大学期间被老师推荐购买这本《资料结构与演算法：使用JAVA(第四版)》的。那时候对编程还处于懵懂阶段，很多概念都觉得十分抽象和难以理解，尤其是那些关于效率和复杂度的分析。这本书给我的第一印象就是“实在”。它不是那种空泛地讲解理论的书，而是通过大量的Java代码示例，将枯燥的算法变成生动的实例。我还记得当时为了理解递归，反复看了书里关于斐波那契数列和阶乘的例子，结合代码一步步调试，才算是真正体会到递归的精妙之处。书中对于各种数据结构的优缺点以及适用场景的分析也非常到位，让我明白在实际开发中，选择合适的数据结构对程序的性能有着至关重要的影响。比如，什么时候用链表比数组更合适，什么时候哈希表能带来惊人的查找速度，这些知识点都被讲解得明明白白。虽然是第四版，但书中引入的Java新特性和一些现代化的编程思想，也让我感受到了技术的与时俱进。这本书不只是一本教材，更像是一位循循善诱的老师，它教会我如何思考问题，如何分析问题的复杂度，以及如何用更优化的方式去解决问题。即使毕业工作几年了，我偶尔还会翻开这本书，温习一些概念，总能发现新的理解和感悟。