资料结构：使用Java(第四版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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资料结构(Data Structures)是资讯学科中的核心课程之一，也是基础和必修的科目。本书确实阐述资料结构的重要主题，并以图文并茂的方式表达，最能达到教学与学习事半功倍的效果。

　　内容共分十三章，分别为第一章演算法分析、第二章阵列、第三章堆叠与伫列、第四章链结串列、第五章递回、第六章树状结构、第七章Heap结构、第八章高度平衡二元搜寻树、第九章2-3 Tree及2-3-4 Tree、第十章m-way 搜寻树与B-Tree、第十一章图形结构、第十二章排序，以及第十三章搜寻。

　　各章的每一小节几乎都附有「练习题」，让使用者能借由测验，评量自己对此节的了解程度；而书末亦附有这些练习题的参考解答可供对答使用。各章末再附上「动动脑时间」，这些题目取自历届的高考或研究所考试题目，或是笔者根据内文加以设计的题目，每道题目后面皆标示出自节数，表示只要您详读该节即可轻松地作答。对于课文中的重要主题，也附有完整的Java程式，可供读者验证举例并加以练习。

好的，这是一本名为《资料结构：使用Java（第四版）》的图书简介，内容详尽，聚焦于该领域的核心概念和实际应用，完全不涉及对原书内容的描述。 资料结构：使用Java（第四版）—— 深入理解与实践的基石 本书旨在为计算机科学、软件工程以及相关领域的学习者和从业者提供一个全面、深入且极其实用的资料结构学习指南。在当今快速发展的数字世界中，高效的数据组织和管理是构建高性能软件系统的核心。本书正是围绕这一核心需求，通过严谨的理论阐述和大量的 Java 语言实践案例，构建起一座连接抽象概念与具体实现的坚实桥梁。 第一部分：基础与抽象——构建坚实的地基 在深入复杂的结构之前，本书首先为读者打下了坚实的数学和编程基础。我们详尽地回顾了离散数学中对算法分析至关重要的部分，包括大 O、Ω、Θ 记法，它们是衡量数据结构效率的通用语言。理解时间复杂度和空间复杂度不仅仅是理论要求，更是软件设计中进行权衡决策的关键。 随后，我们引入了抽象数据类型（ADT）的概念，这是理解所有资料结构的哲学基础。ADT 强调“做什么”（What）而非“如何做”（How）。我们通过 Java 的接口和类机制，清晰地展示了如何定义和实现这些抽象规范，为后续的结构实现奠定了面向对象的设计思维。 第二部分：线性结构的精妙与应用 线性结构是所有资料结构中最基础也是最常用的一类。本书对以下核心线性结构进行了详尽的讲解和 Java 实现分析： 数组与链表（List）： 数组提供了对内存地址的直接访问，其常数时间复杂度访问是其强大之处，但我们也探讨了其固有的局限性——固定大小和插入/删除的成本。链表，作为数组的有力补充，通过指针/引用的灵活连接，克服了数组的静态性。本书不仅覆盖了单向链表，还深入分析了双向链表和循环链表的结构特性、操作实现及其在内存布局上的差异。我们通过具体的 Java 范例展示了如何高效地进行节点操作，以及如何在需要快速前后遍历的场景中应用双向链表。 栈（Stack）： 栈作为“后进先出”（LIFO）的典范，其简洁性掩盖了其在编程中的重要性。本书详细分析了栈在函数调用、表达式求值（如中缀转后缀）以及回溯算法中的核心作用。我们使用 Java 的 `ArrayDeque` 和自定义实现来对比不同底层结构对栈性能的影响。 队列（Queue）： 队列是“先进先出”（FIFO）操作的代表，是实现广度优先搜索、任务调度和缓冲机制的基石。我们不仅展示了标准队列的实现，还特别关注了循环队列的设计，探讨了如何优化数组实现以避免不必要的空间浪费和提升效率。 第三部分：非线性结构的层次与遍历 非线性结构是处理复杂关系和层级数据的关键工具。 树（Tree）： 树结构是层次化数据的自然表示。本书从最基础的二叉树开始，深入探讨了其各种特性，包括平衡因子、高度和深度。我们花费大量篇幅讲解了二叉搜索树（BST）的增删查改操作，并着重分析了在最坏情况（即数据有序输入时）下 BST 性能退化成链表的风险。 为了解决平衡问题，本书详细介绍了AVL 树和红黑树的原理。我们不是简单地罗列旋转操作，而是从保持树高度平衡的数学必要性出发，推导了单旋和双旋的每一步逻辑，并讨论了这些自平衡机制如何在实际的 Java `TreeMap` 或类似结构中保证对数时间的性能。 堆（Heap）与优先队列： 堆作为一种特殊的完全二叉树，是实现高效优先级的首选结构。本书清晰地区分了最大堆和最小堆，并重点讲解了堆化（Heapify）算法——这是构建堆和实现堆排序（Heap Sort）的核心。我们展示了如何利用堆高效地实现一个优先级队列，这在事件驱动系统和图算法中极为关键。 图（Graph）： 图论是资料结构中最富挑战性也最强大的部分之一。本书详细介绍了图的表示方法，包括邻接矩阵和邻接表，并对比了它们在稀疏图和稠密图中的适用性与性能权衡。我们深入剖析了图的遍历算法——广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并提供了详尽的 Java 代码示例，展示它们在连通性检测、拓扑排序等问题中的应用。 第四部分：高级主题与实际算法串联 本书的高级部分将结构与经典算法紧密结合，展现资料结构在解决真实世界问题中的威力。 散列表（Hash Table）： 散列表是实现近乎 O(1) 查找的关键。本书详细解析了哈希函数的构造原理，如何最小化冲突是设计的核心。我们深入探讨了解决冲突的两种主要技术：链地址法（Chaining）和开放寻址法（Open Addressing），包括线性探测、二次探测和双重哈希的实现细节和性能陷阱。 外部存储结构（B 树/B+ 树的原理探讨）： 鉴于现代应用对大规模数据的处理需求，本书概述了用于磁盘存储优化的 B 树家族的基本原理。虽然不是完整的磁盘 I/O 模拟，但其多路平衡查找的理念对于理解数据库索引至关重要。 排序算法的再审视： 我们利用已学的结构知识，对经典的排序算法进行了深入的性能分析。归并排序展示了分治法的力量；快速排序剖析了枢轴选择的重要性；而堆排序则完美地展示了堆结构如何提供一个稳定的、原地的 O(N log N) 排序方案。 第五部分：Java 实践与设计哲学 贯穿全书的 Java 代码示例，均遵循现代 Java 编程规范。我们强调接口优先的设计原则，鼓励读者理解不同底层结构对上层应用带来的性能影响。通过大量的代码注释和设计思路的阐述，读者将不仅学会“如何编写”这些结构，更会明白“为何如此设计”它们，从而培养出卓越的软件架构师思维。 本书是为那些渴望从数据结构的使用者转变为设计者的学习者准备的，它将是您理解算法效率、优化软件性能、并最终精通计算机科学核心概念的可靠伙伴。

chapter 01 演算法分析 
chapter 02 阵列 
chapter 03 堆叠与伫列 
chapter 04 链结串列 
chapter 05 递回 
chapter 06 树状结构 
chapter 07 Heap 结构 
chapter 08 高度平衡二元搜寻树 
chapter 09 2-3 TREE 与 2-3-4 TREE 
chapter 10 M-WAY 搜寻树与 B-TREE 
chapter 11 图形结构 
chapter 12 排序 
chapter 13 搜寻 
appendix A 练习题解答

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我一直覺得，要成為一個優秀的軟體工程師，除了會寫程式碼之外，更重要的是要懂得「如何組織和管理數據」。這本《資料結構：使用Java (第四版)》恰好填補了我這方面的知識缺口。《資料結構》這門課，很多時候在大學裡可能只是讓學生走馬看花，但這本書卻讓我覺得，原來資料結構本身就是一門博大精深的學問。作者對於「鏈結串列」的講解，讓我明白了為什麼它在某些場景下比陣列更具優勢。書中針對單向鏈結串列、雙向鏈結串列的插入、刪除、搜尋操作，都提供了清晰的流程圖和程式碼。 讓我特別驚豔的是，書中對「排序演算法」的介紹。除了常見的幾種，它還介紹了一些像插入排序、選擇排序這樣比較基礎但重要的演算法，並且詳細分析了它們的效能。更重要的是，作者還提到了「時間複雜度」和「空間複雜度」的概念，並用大O符號來表示，這讓我在評估演算法的效率時，有了一個量化的標準。書中對「堆積 (Heap)」的講解也相當透徹，讓我理解了優先佇列的實現原理，這在很多演算法中都扮演著關鍵角色。總體而言，這本書的內容非常紮實，對於想深入理解程式碼背後效率的讀者，絕對是不二之選。

评分☆☆☆☆☆

最近剛入手《資料結構：使用Java (第四版)》，這本書的內容真的讓我眼睛一亮，尤其是對於我這種從小就對程式設計充滿好奇，但又常常被複雜概念卡住的讀者來說，這本教科書簡直是救星！作者群的編排邏輯清晰，從最基礎的陣列、鏈結串列開始，循序漸進地帶到樹、圖、堆疊、佇列等核心資料結構。他們沒有直接丟給你一大堆術語，而是透過貼近生活化的例子，像是排隊買票、檔案的資料夾結構，來解釋這些抽象的概念。我特別喜歡他們在講解每種資料結構時，都會附上用Java實現的程式碼範例，而且這些範例都寫得非常乾淨、易懂，讓我在閱讀理論的同時，也能立即看到實際的應用，這對於加深理解非常有幫助。 此外，書中對於各種演算法的分析也做得非常到位。像是排序演算法的部分，不僅介紹了快速排序、合併排序等常見方法，還詳細解釋了它們的時間複雜度和空間複雜度，並且用圖表輔助說明，讓我在比較不同演算法的優劣時，能夠一目了然。書中提到的遞迴概念，過去一直讓我頭痛，但透過這本書的說明，我終於抓到了一些訣竅。他們用像是俄羅斯娃娃一層一層拆解的比喻，讓我對遞迴的理解更為深刻，也敢於嘗試去寫遞迴的程式了。整體來說，這本書的學術性和實用性兼具，對於想打下紮實資料結構基礎的學生或自學者來說，絕對是一本值得投資的好書。

评分☆☆☆☆☆

最近在學習程式設計的過程中，我發現許多演算法的原理都離不開「資料結構」。這本《資料結構：使用Java (第四版)》真的是一本相當全面的教科書。它沒有那種「寫過一遍就好」的膚淺感，而是真正從「為什麼」開始引導讀者。書中對「二元搜尋樹」的講解，不僅解釋了搜尋、插入、刪除的操作，還深入探討了如何保持樹的平衡，例如 AVL 樹和紅黑樹，這讓我覺得資料結構的設計充滿了智慧。 我特別喜歡書中對於「圖」的講解，從基本的圖的表示方法（鄰接矩陣、鄰接串列）到經典的圖論演算法，如深度優先搜尋 (DFS)、廣度優先搜尋 (BFS)、 Dijkstra 演算法等，都做了詳細的介紹和程式碼範例。這些內容讓我看到了如何用程式來分析和解決網路、地圖等問題。而且，書中還涉及了「動態規劃」等較為進階的概念，雖然這部分需要較多的思考，但能看到資料結構與這些演算法的結合，讓我對程式設計有了更宏觀的認識。閱讀過程中，我還會時常回頭去看前面關於遞迴和基礎資料結構的內容，發現書中的每一個部分都是環環相扣的。

评分☆☆☆☆☆

拿到《資料結構：使用Java (第四版)》這本書，我最先注意到的是它的排版和印刷品質，這點對於長期閱讀程式設計書籍的人來說，是非常重要的。紙張的觸感不錯，不會有廉價的感覺，而且字體大小適中，不會造成閱讀疲勞。內容方面，不得不說，作者在詮釋資料結構的過程中，很懂得如何掌握「學生的角度」。很多傳統教材可能會直接跳到演算法的數學證明，讓人望而卻步，但這本書卻是從問題的提出，到逐步分析解決方案，再到最終的程式碼實現，整個過程都相當的流暢。 特別讓我印象深刻的是，書中對於「雜湊表 (Hash Table)」的講解。作者不僅說明了它的原理，還詳細討論了碰撞的處理方法，例如鏈式法則和開放定址法，並且對這兩種方法的效能進行了比較。這讓我對於如何在實際應用中選擇最適合的雜湊表實現有了更深入的了解。另外，書中還包含了一些較為進階的主題，例如圖的應用，像是最短路徑問題，這部分讓我看到了資料結構在解決現實世界複雜問題中的強大力量。雖然有些地方的推導需要花點時間理解，但整體而言，這本書的深度和廣度都足以應付大學相關課程的要求，甚至對於有一定程式基礎想提升自己的人也很有幫助。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對程式設計的基礎架構一直以來都有些模糊，總覺得自己寫程式只是在「組裝」，而不是真正「理解」背後的邏輯。《資料結構：使用Java (第四版)》這本書，就好像為我打開了一扇新世界的大門。它不是那種「速成」的書，而是循序漸進、紮實地引導你進入資料結構的世界。我尤其欣賞作者在講解「樹」的章節，像是二元搜尋樹、 AVL 樹、紅黑樹等，他們不僅解釋了這些結構的定義和操作，還深入探討了它們在效能上的差異，以及為什麼需要在不同的情境下選擇不同的樹結構。 書中提到的「堆疊」和「佇列」這兩個基礎概念，雖然在很多入門級的程式設計書籍中也會提到，但這本書對於它們的演算法解釋更加細緻，例如如何利用堆疊來實現遞迴函數的回溯，以及佇列在廣度優先搜尋 (BFS) 中的應用。我花了很多時間在跟著書中的範例練習，並且嘗試修改程式碼來觀察結果，這讓我對這些抽象的資料結構有了更具體的體會。而且，書中也觸及了一些進階的資料結構，例如「圖」，這部分內容讓我對如何表示和處理圖形化的數據有了初步的概念，這對於日後學習圖論相關的演算法非常有啟發。