DATA STRUCTURES AND ALGORITHM ANALYSIS IN JAVA 3/E pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an advanced algorithms book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. It is also suitable for a first-year graduate course in algorithm analysis

　　As the speed and power of computers increases, so does the need for effective programming and algorithm analysis. By approaching these skills in tandem, Mark Allen Weiss teaches readers to develop well-constructed, maximally efficient programs in Java.

　　Weiss clearly explains topics from binary heaps to sorting to NP-completeness, and dedicates a full chapter to amortized analysis and advanced data structures and their implementation. Figures and examples illustrating successive stages of algorithms contribute to Weiss’ careful, rigorous and in-depth analysis of each type of algorithm. A logical organization of topics and full access to source code complement the text’s coverage.

数据结构与算法分析：C++ 描述（第三版） 导言：计算机科学的基石 本书旨在为读者提供深入理解数据结构和算法的理论基础与实践应用，特别侧重于使用 C++ 语言进行高效实现。在当今快速发展的计算领域，无论您是从事软件开发、系统设计还是前沿研究，对核心数据结构和算法的精湛掌握都是不可或缺的技能。本书不仅是理论的汇编，更是一本强调严谨分析和实际编码能力的指南。 我们假设读者具备一定的 C++ 编程基础，能够理解面向对象编程的基本概念。本书将引导您从基础概念出发，逐步深入到复杂的数据结构和高效的算法设计范式。 第一部分：基础回顾与分析方法 本部分为后续章节打下坚实的基础，主要关注如何量化和评估算法的性能。 第 1 章：算法分析基础 算法的正确性固然重要，但效率才是决定其实用性的关键。本章将详细介绍分析算法所需的基本数学工具和概念。 渐进记号 (Asymptotic Notations)：我们将深入探讨大 O 记号 ($O$)、大 Omega 记号 ($Omega$) 和大 Theta 记号 ($Theta$)。这些工具允许我们描述算法在输入规模增大时性能的增长趋势，从而实现与具体机器和编译器的无关性分析。我们将通过直观的例子和精确的数学定义来区分这些记号的细微差别。 基本函数的复杂度：学习如何确定常见函数的复杂度，如多项式、指数和对数函数，这对于理解递归算法的性能至关重要。 最坏情况、平均情况与最好情况分析：理解算法在不同输入模式下的表现差异。重点分析在实际应用中，最坏情况分析的必要性和平均情况分析的挑战性。 第 2 章：递归与分治策略 递归是算法设计中最强大且优雅的技术之一。本章将剖析递归的工作原理，并将其应用于解决复杂问题。 递归的数学基础：涉及递推关系式的建立与求解。我们将重点介绍主定理（Master Theorem），这是一个解决分治算法时间复杂度的强大工具。 分治法 (Divide and Conquer)：介绍分治法的核心思想——分解、解决、合并。我们将通过经典的归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的详细实现和复杂度分析，来阐述该策略的威力。快速排序中，随机化枢轴选择对性能的提升将有专门的讨论。 第二部分：线性与非线性数据结构 本部分构建了存储和组织数据的基本框架，是所有复杂数据结构的基础。 第 3 章：线性数据结构 线性结构是最直接的数据组织方式，它们的效率高度依赖于底层实现的细节。 数组 (Arrays) 与链表 (Linked Lists)：对比静态数组和动态数组的内存管理。深入探讨单向链表、双向链表以及循环链表的实现。重点分析在不同结构中执行插入、删除和访问操作的成本。 栈 (Stacks) 与队列 (Queues)：将这两种抽象数据类型（ADT）与底层实现（如使用数组或链表）相结合。分析它们在函数调用、表达式求值（如中缀转后缀）和广度优先搜索中的核心作用。 向量 (Vectors) 与迭代器 (Iterators)：在 C++ 标准库的背景下，讨论动态数组的自动扩容机制及其摊还分析（Amortized Analysis），以及迭代器在遍历容器时的抽象和效率优势。 第 4 章：树结构 (Trees) 树是层次化数据的理想模型，广泛应用于文件系统、编译器设计和数据库索引。 基础树概念：定义树的术语（根、叶子、深度、高度）。 二叉树 (Binary Trees)：重点介绍二叉树的遍历方法——先序、中序和后序，以及它们在重建树结构中的关键作用。 二叉搜索树 (Binary Search Trees, BST)：详细说明 BST 的基本操作（查找、插入、删除）的 $O(log N)$ 平均时间复杂度。同时，讨论在数据有序插入时，BST 可能退化为链表的风险。 平衡搜索树 (Self-Balancing Trees)：为了保证最坏情况下的对数时间复杂度，本章将详细介绍两种重要的平衡结构： AVL 树：通过严格的旋转操作来维持高度平衡，确保搜索效率。 红黑树 (Red-Black Trees)：作为更灵活的平衡方案，它们在工程实践中更为常见。我们将详细解析插入和删除操作如何通过颜色调整和旋转来维持平衡性质。 第三部分：高级树结构与外部存储 本部分探讨针对特定场景优化、或用于处理海量数据的树结构。 第 5 章：堆与优先队列 (Heaps and Priority Queues) 堆是一种特殊的树结构，特别适用于需要高效提取最大或最小元素的场景。 二叉堆 (Binary Heaps)：实现原理基于完全二叉树的结构性质。分析其构建（Heapify）和元素插入/删除操作的时间复杂度均为 $O(log N)$。 优先队列的实现：展示如何利用二叉堆高效实现优先队列 ADT，并在最短路径算法（如 Dijkstra 算法）中应用。 堆排序 (Heap Sort)：利用堆结构实现的 $O(N log N)$ 比较排序算法，对比快速排序和归并排序的优劣。 第 6 章：散列表 (Hash Tables) 散列表是实现常数时间平均查找、插入和删除操作的终极目标。 散列函数 (Hash Functions)：讨论设计良好散列函数的原则，包括均匀分布和减少冲突的重要性。介绍几种常见散列技术，如乘法法和除法法。 冲突解决策略：详细对比两种主要的冲突处理机制： 链式法 (Separate Chaining)：每个槽位链接一个链表。 开放寻址法 (Open Addressing)：包括线性探测、二次探测和双重散列，并分析它们在聚集（Clustering）问题上的表现。 性能分析：分析装载因子（Load Factor）对性能的影响，以及如何通过动态调整散列表大小来维持 $O(1)$ 的平均时间复杂度。 第 7 章：B 树及其变体 (B-Trees and Variants) B 树是为磁盘等外部存储设备设计的，是现代数据库和文件系统的核心。 B 树的结构：理解 B 树的阶（Order）概念，以及其如何通过增加分支因子来减少磁盘 I/O 次数。分析其搜索、插入和删除操作的性能，它们都与树的高度成对数关系。 B+ 树 (B+ Trees)：作为 B 树在数据库索引中的重要改进，我们将解析 B+ 树如何通过将所有数据记录存储在叶子节点并形成链表，来优化范围查询的效率。 第四部分：图论算法 图论是模型化复杂关系（如网络、路径、依赖）的强大工具。 第 8 章：图的基础与遍历 图的表示：详细对比邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）在空间占用和操作效率上的权衡。 图的遍历：深入理解广度优先搜索 (BFS) 和深度优先搜索 (DFS)。分析它们在连通性检测、拓扑排序和查找路径中的应用。 第 9 章：最短路径问题 本章关注如何在加权图中寻找最低成本的路径。 单源最短路径： Dijkstra 算法：在非负权重图中的应用，重点分析使用优先队列优化后的性能。 Bellman-Ford 算法：处理包含负权边的图，并能检测负权环。 所有对最短路径：介绍 Floyd-Warshall 算法，它使用动态规划的思想，简洁地解决了图中任意两点之间的最短路径问题。 第 10 章：最小生成树 (Minimum Spanning Trees) 对于连通、无向、带权图，最小生成树旨在用最少的总边权连接所有顶点。 Prim 算法：基于贪心策略，从小集合开始构建 MST。 Kruskal 算法：基于边权排序，利用并查集（Disjoint Set Union）数据结构高效地判断是否形成环路。我们将详细讲解并查集的路径压缩和按秩合并优化。 第五部分：高级算法设计与实现 本部分探讨更复杂的算法设计范式，以及处理特定类型问题的技术。 第 11 章：动态规划 (Dynamic Programming, DP) 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的关键技术。 核心思想：记忆化（Memoization）与自底向上（Bottom-Up）的实现方式的对比。 经典问题：通过分析斐波那契数列、背包问题（0/1 Knapsack）和最长公共子序列 (LCS) 的状态转移方程和时间复杂度，掌握 DP 的建模过程。 第 12 章：贪心算法 (Greedy Algorithms) 贪心算法通过每一步做出当前看起来最好的选择来构造解。 贪心选择性质与最优子结构：讲解如何证明一个贪心选择是正确的。 应用实例：分析霍夫曼编码 (Huffman Coding) 在数据压缩中的高效性，以及区间调度问题的贪心解法。 第 13 章：摊还分析与高级数据结构应用 本章对某些操作成本随时间摊销的结构进行深入分析。 并查集 (Disjoint Set Union, DSU)：除了在 Kruskal 算法中的应用，我们将重点分析其几乎常数的摊还时间复杂度 $O(alpha(N))$，其中 $alpha$ 是反阿克曼函数。 斐波那契堆 (Fibonacci Heaps)：作为一种更复杂的堆结构，它在特定操作（如减少键值）上具有更优异的摊还性能，这在实现更快的 Dijkstra 算法（例如，复杂度达到 $O(E + V log V)$）中至关重要。我们将探讨其复杂的结构和级联削减（Cascading Cut）操作。 结论：性能与工程实践 全书的最终目标是培养读者在面对实际工程问题时，不仅能选择正确的数据结构，更能对其性能进行准确预估和优化。掌握这些核心知识，将使您在构建高性能、可扩展的软件系统时，拥有坚实的技术后盾。本书后续将着重于通过 C++ 语言特性，实现高效、健壮的代码。

Ch1: Introduction
Ch2: Algorithm Analysis
Ch3: Lists, Stacks, and Queues
Ch4: Trees
Ch5: Hashing
Ch6: Priority Queues (Heaps)
Ch7: Sorting
Ch8: The Disjoint Set Class
Ch9: Graph Algorithms
Ch10: Algorithm Design Techniques
Ch11: Amortized Analysis
Ch12: Advanced Data Structures and Implementation

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身為一名喜歡鑽研技術的開發者，我一直認為資料結構和演算法是軟體開發的基石，即使技術不斷更新，這些基礎知識的重要性依然不減。這本《DATA STRUCTURES AND ALGORITHM ANALYSIS IN JAVA 3/E》的第三版，吸引我的地方在於它不僅僅是介紹理論，更強調「分析」的部分，這意味著它會教我們如何評估不同方法在效能上的差異。我對書中如何透過 Java 語言，來具體呈現這些分析過程感到好奇。我希望書中能提供足夠的圖例和逐步說明，幫助讀者理解抽象概念。例如，在探討排序演算法時，除了說明時間複雜度，是否能有更深入的圖示，展示不同演算法在實際排序過程中，資料的移動和比較是如何發達的。我還想知道，書中對於不同資料結構在空間使用上的權衡，是否有明確的比較。例如，在處理大量資料時，動態陣列和鏈結串列在記憶體佔用上的差異，以及在特定操作下的取捨。我期望這本書能幫助我建立一種「效能思維」，讓我在撰寫程式碼時，能夠不自覺地去考量時間和空間的成本，進而寫出更優質、更符合需求的程式。

评分☆☆☆☆☆

這本《DATA STRUCTURES AND ALGORITHM ANALYSIS IN JAVA 3/E》我是一直都有在關注它的更新，畢竟在這個快速變遷的科技時代，演算法和資料結構的基礎知識，才是能讓我們保持競爭力的關鍵。我本身是個非常注重細節的人，尤其在學習程式設計時，如果能有清晰、條理分明的講解，並且搭配一些圖示或流程圖，我會覺得學習起來事半功倍。我很好奇這本第三版，在對各種資料結構的介紹上，會不會有更直觀的圖解，像是鏈結串列、樹狀結構、圖等，它們之間的內部運作原理，如果能用更生動的方式呈現，絕對能加深我的理解。另外，針對「演算法分析」的部分，我期望它能提供更深入的探討，而不僅僅是停留在課本上學到的 Big O 符號。像是對於分治法、動態規劃、貪婪法等常見的演算法設計技巧，書中是否能提供更多實際應用上的考量，例如在效能、記憶體使用、可維護性等方面的權衡。我希望透過這本書，能夠學習到如何在不同的情境下，做出最優的演算法選擇，並且能夠自信地分析其優劣。對於那些在解決複雜演算法問題時，常常會感到「卡住」的讀者來說，一本能夠提供系統性思考框架，並引導我們逐步找出解決方案的書籍，絕對是夢寐以求的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名資深的軟體工程師，過去幾年來，我已經接觸過不少關於資料結構和演算法的書籍，但說實話，很多書都停留在理論層面，或是範例太過學術化，對於實際開發工作幫助有限。這本《DATA STRUCTURES AND ALGORITHM ANALYSIS IN JAVA 3/E》的第三版，聽說在內容上做了不少更新，這讓我非常期待。我特別關注書中關於 Java 語言的實作細節，因為我知道，即使是相同的演算法，在不同的程式語言中，其效能和最佳實作方式也會有所不同。我希望書中能夠提供豐富的 Java 程式碼範例，而且是能夠直接套用到實際專案中的那種。像是對於一些常見的效能瓶頸，例如迴圈巢套、遞迴的深度、或是記憶體分配等，書中是否有針對性的優化建議。我還希望書中能夠探討一些更進階的演算法主題，例如圖演算法的進階應用，或是針對大數據處理的演算法最佳化。畢竟，在現今的軟體開發環境中，我們常常需要處理龐大的資料量，並在有限的時間內完成任務，這對演算法的效能要求是非常高的。如果這本書能夠引導我如何在高併發、低延遲的場景下，設計出高效能的資料結構和演算法，那絕對是一大福音。

评分☆☆☆☆☆

我是一名大學生，正在學習電腦科學的相關知識，而資料結構和演算法絕對是我目前學習的重點。這本《DATA STRUCTURES AND ALGORITHM ANALYSIS IN JAVA 3/E》的第三版，聽說是很經典的教材，加上它是以 Java 為主，這正是我目前學習的程式語言，所以非常有興趣。我希望這本書能夠用比較淺顯易懂的方式，講解一些比較複雜的概念，例如遞迴、樹、圖等等。我特別期待書中能夠提供大量的練習題，而且是有不同難度的，這樣我才能夠透過實際動手做，來加深對這些觀念的理解。另外，關於「演算法分析」的部分，我有點擔心會不會太過數學化，我希望書中能夠將理論與實務做一個很好的結合，例如透過實際的程式碼來驗證演算法的效能，而不是只看著數學公式。我希望這本書能夠引導我，如何自己去分析一個演算法的好壞，並且能夠自己去尋找更優的解法。如果書中能夠有一些關於實際應用的小專案，像是開發一個簡單的搜尋引擎，或是實現一個迷宮問題的求解器，那肯定會讓學習過程更加有趣和有成就感。

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哇，這本《DATA STRUCTURES AND ALGORITHM ANALYSIS IN JAVA 3/E》真的讓我印象深刻！我本身是資訊工程系畢業的，大學時就對資料結構和演算法的部分有點心得了，但畢業後進到業界，又接觸到更多不同的專案和技術，才發現要更深入地理解這些基礎概念的重要性。這本書的第三版，從書名就可以看出它已經有相當的累積和改進，讓我很好奇它在實際應用層面會有哪些新的詮釋。我特別想知道，作者在針對 Java 這個語言的特性上，是如何將抽象的資料結構和演算法具體化的，畢竟 Java 的物件導向特性和記憶體管理機制，都會對演算法的效率和實作方式產生影響。我對書中提到的「分析」部分尤其感興趣，像是時間複雜度和空間複雜度的分析，在實際撰寫高效能程式碼時，絕對是不可或缺的功課。我希望書中能提供足夠多的範例，而且是貼近業界實際開發情境的，這樣才能幫助我們這些已經工作一段時間的開發者，將理論知識與實務經驗做一個很好的連結，進而提升我們在處理複雜問題時的解決能力。例如，在設計一個大型電商平台的搜尋功能時，如何選擇最適合的資料結構，並透過演算法優化查詢速度，這類型的實際應用案例，如果書中有詳細的講解，那絕對是物超所值。