资料结构：使用JAVA(精装本)(附范例光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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「资料结构」在资讯学科中是一门重要的课程。本书的内容依不同的主题共分为14章，在各章的每一小节中均附有练习题及类似题，旨在让读者测试对该小节所谈及的内容是否已全盘了解。在各章末有「动动脑时间」，并标註与该题的相关章节。每章的重要主题均附有范例程式加以测试，以期让读者对理论能有进一步的认识与了解。

本书特色

　　1.图解范例丰富：本书使用大量范例和图解，让读者能从这些实用范例中，轻松了解到资料结构的精髓。

　　2.内容浅显易懂：本书内文详尽充实，作者并以循序渐进的手法和浅显易懂的文辞，来解说资料结构较艰涩的部分，相信能让初学者更快进入到资料结构的世界中。

　　3.随时自我检测：丰富的测验题，让读者学习完每个单元后，便能自我检测是否了解该单元的内容。

计算机科学基础系列：算法与数据结构精要 （精装典藏版） --- 本书导言：构建高效计算的基石 在信息技术的广阔疆域中，算法与数据结构无疑是构建一切复杂系统的核心骨架。本书并非侧重于单一编程语言的特定实现，而是致力于深入剖析数据在内存中的组织方式，以及操作这些数据的高效方法论。我们相信，对底层原理的深刻理解，才是应对未来技术变革的终极武器。 本书专为那些渴望超越“会用”层面，迈向“精通”的计算机科学学习者、软件工程师以及系统架构师精心撰写。我们聚焦于那些跨越技术世代、永恒适用的核心概念，确保读者能够构建出既健壮又具备卓越性能的软件解决方案。 --- 第一部分：基础理论与计算模型 本部分为读者奠定坚实的理论基础，理解算法效率的衡量标准和基本计算模型的特性。 第一章：计算思维的引入与问题求解范式 计算的本质： 从图灵机模型到冯·诺依曼架构的演变，理解计算的物理与逻辑边界。 问题分解与抽象： 如何将现实世界的复杂问题转化为计算机可以处理的数学模型。 算法设计哲学： 贪婪法、分治法、动态规划的初步介绍，确立不同场景下的问题求解路径。 第二章：性能度量与渐近分析 时间复杂度和空间复杂度： 不仅仅是 $O(cdot)$ 符号的堆砌，而是对资源消耗的精确预测能力。 大 $O$ 符号、 $Omega$ 符号和 $Theta$ 符号的严格定义与应用： 如何在最坏、最好和平均情况下准确评估算法性能。 基本操作的计数艺术： 深入分析循环结构、递归调用和数据访问模式对整体复杂度的影响。 --- 第二部分：核心数据结构深度解析 本部分详尽探讨了构建现代软件基础设施所需的核心数据组织形式，着重于它们在不同操作下的内在权衡。 第三章：线性结构的高级应用 数组的内存布局与缓存优化： 理解连续存储带来的访问优势与动态扩展的局限性。 栈（Stack）与队列（Queue）： 它们在函数调用、表达式求值、广度优先搜索（BFS）中的不可替代性。 链表结构精要： 单向、双向及循环链表的实现细节，以及它们在实现高级结构时的灵活性。 第四章：非线性结构：树（Trees）的遍历与平衡 树的拓扑学基础： 树形结构中的父子关系、深度、高度与森林的概念。 二叉树的结构与遍历： 前序、中序、后序遍历的理论与实践，以及如何利用中序遍历重建树。 二叉搜索树（BST）的性能挑战： 探究其在极端情况下的效率退化。 平衡树的艺术（侧重理论而非特定实现）： 探讨如何通过旋转和重构来维持 $O(log n)$ 的平均查找、插入和删除性能。 第五章：图（Graphs）的表示与遍历 图论基础： 顶点、边、有向图与无向图、权重的概念。 邻接矩阵与邻接表的对比分析： 在稀疏图和稠密图情境下的内存效率与遍历效率的权衡。 图的遍历算法： 深度优先搜索（DFS）在连通性检测、拓扑排序中的应用。 第六章：散列技术与冲突解决 散列函数的设计原则： 如何构造均匀分布的哈希值，最小化冲突。 冲突处理策略的评估： 链式法（Separate Chaining）与开放定址法（Open Addressing）的性能差异。 一致性哈希（Conceptual Introduction）： 在分布式系统中保持数据局部性的必要性。 第七章：堆结构（Heaps）与优先队列 堆的结构特性： 最大堆与最小堆的定义，以及它们作为完全二叉树的特殊性质。 构建与维护堆： Heapify 过程的效率分析。 优先队列的实现： 利用堆实现高效的任务调度与优先级管理。 --- 第三部分：经典算法范式与效率提升 本部分深入讲解了解决复杂问题的经典算法思想，强调其在不同数据结构上的应用。 第八章：排序算法的全面审视 简单排序的局限性： 冒泡、选择、插入排序的 $O(n^2)$ 分析及其适用场景。 基于比较排序的理论下限： 证明 $O(n log n)$ 是比较排序的理论最优。 分治排序的典范： 归并排序（Merge Sort）的稳定性和最坏情况下的性能保证。 快速排序（Quick Sort）的性能优化： 对枢轴选择（Pivot Selection）策略的讨论。 第九章：图论算法的核心 最短路径问题： 迪杰斯特拉（Dijkstra）算法的原理与前提条件；贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法处理负权边的能力。 最小生成树（MST）： 普里姆（Prim）算法与克鲁斯卡尔（Kruskal）算法的实现思路对比。 第十章：动态规划与优化 最优子结构与重叠子问题： 识别适合动态规划的场景。 备忘录化（Memoization）与自底向上（Tabulation）： 两种实现动态规划的方法论。 经典应用实例解析： 如背包问题、最长公共子序列等。 第十一章：回溯法与分支限界 搜索空间的有效剪枝： 如何通过提前判断来避免不必要的计算。 约束满足问题（CSP）： 回溯法在八皇后、数独求解中的应用模型。 --- 结语：面向未来的算法视野 本书的价值在于提供的思维框架，而非特定技术的实现细节。掌握这些结构与算法，读者将能够独立分析任何新的计算挑战，并选择或设计出最适合的解决方案。未来的技术浪潮将不断涌现，但支撑这些浪潮的，永远是扎实的数据组织能力和高效的算法思维。 --- 本书特色： 理论深度优先： 严格的数学推导与清晰的逻辑证明贯穿始终。 独立于语言的原理阐述： 概念讲解不依赖于特定的语法结构，确保知识的持久性。 案例驱动的复杂性剖析： 通过实例展示抽象概念如何在实际系统中发挥作用。 面向系统设计： 强调数据结构选择对系统整体性能和可扩展性的深远影响。

第一章 演算法分析
1.1 演算法
1.2 Big-O
1.3 动动脑时间

第二章 阵列
2.1 阵列的表示法
2.2 上三角形和下三角形表示法
2.3 多项式表示法
2.4 魔术方阵
2.5 动动脑时间

第三章 堆叠与伫列
3.1 堆叠和伫列基本观念
3.2 堆叠的加入与删除
3.3 伫列的加入与删除
3.4 环状伫列
3.5 堆叠与伫列的应用
3.6 如何计算后序表示法
3.7 动动脑时间

第四章 链结串列
4.1 单向链结串列
4.2 环状串列
4.3 双向链结串列
4.4 链结串列之应用
4.5 动动脑时间

第五章 递 回
5.1 一些递回基本范例
5.2 一个典型的递回范例:河内塔
5.3 另一个范例:八个皇后
5.4 何时不要使用递回?
5.5 动动脑时间

第六章 树状结构
6.1 树状结构的一些专有名词
6.2 二元树
6.3 二元树的表示法
6.4 二元树的追踪
6.5 引线二元树
6.6 其他议题
6.7 动动脑时间

第七章 二元搜寻树
7.1 何谓二元搜寻树
7.2 二元搜寻树的加入
7.3 二元搜寻树的删除
7.4 动动脑时间

第八章 堆积
8.1 何谓堆积
8.2 何谓min-heap
8.3 min-max heep
8.4 Deap
8.5 动动脑时间

第九章 高度平衡二元搜寻树
9.1 何谓高度平衡二元搜寻树
9.2 AVL-tree的加入
9.3 AVL-tree的删除
9.4 动动脑时间

第十章 2-3tree与2-3-4tree
10.1 2-3 tree
10.2 2-3-4 tree
10.3 动动脑时间

第十一章 B-tree
11.1 m-way搜寻树
11.2 B-tree
11.3 动动脑时间

第十二章 图形结构
12.1 图形的一些专有名词
12.2 图形资料结构表示法
12.3 图形追踪
12.4 扩展树
12.5 最短路径
12.6 拓朴排序
12.7 临界路径法
12.8 动动脑时间

第十三章 排序
13.1 气泡排序
13.2 选择排序
13.3 插入排序
13.4 合併排序
13.5 快速排序
13.6 堆积排序
13.7 二元树排序
13.8 谢耳排序
13.9 基数排序
13.10 动动脑时间

第十四章 搜寻
14.1 循序搜寻
14.2 二元搜寻
14.3 杂凑
14.4 动动脑时间

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對於這本《資料結構：使用JAVA(精裝本)(附範例光碟)》，我最感興趣的是它的「範例光碟」這個部分。我是一個比較偏向實作的學習者，很多時候，單純的文字敘述對於理解複雜的資料結構會顯得有些吃力，尤其是像遞迴、指標、或是複雜的演算法。如果光碟裡面提供了清晰、可執行、且能夠動態展示資料結構運作過程的範例，那就太棒了！想像一下，我可以透過程式碼，看到一個鏈結串列是如何建立、插入、刪除節點的；或是觀察一個二元搜尋樹是如何進行插入、搜尋，以及平衡的。這種「眼見為憑」的學習方式，對於加深印象和理解至關重要。而且，Java本身就是一個非常普及的程式語言，用Java來講解資料結構，也意味著這些概念在許多實際應用中都具有很高的參考價值。我不確定光碟裡的範例程式碼會不會有額外的解釋，但即使只是原始碼，我也可以試著去跑跑看，看看輸出的結果，然後對照書中的講解，這樣互動式的學習體驗，絕對比枯燥的文字更能激發我的學習興趣。希望這本書的範例光碟能夠物超所值，提供真正有幫助的學習資源。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，我都對電腦底層的運作機制非常好奇，而資料結構無疑是理解這些機制的關鍵。這本《資料結構：使用JAVA(精裝本)(附範例光碟)》的出現，讓我眼前一亮。我之前接觸過一些資料結構的介紹，但總覺得有些概念比較抽象，很難想像它們在實際運作中的樣子。而這本書使用了Java，並且「附有範例光碟」，這兩個特點讓我對它充滿了期待。我希望透過Java的程式碼，能夠更直觀地理解各種資料結構，例如陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、樹、圖等等。我特別希望看到作者是如何將這些抽象的數學模型，轉化成具體的程式碼實現，並且在光碟中提供相應的範例。這樣我就可以親手去操作、去測試，去觀察它們的效能和特性。光是「精裝本」的標示，就已經給人一種這本書品質很高、內容很紮實的感覺。我認為，一本好的資料結構書籍，不僅要講清楚「是什麼」，更要講清楚「為什麼」以及「怎麼用」。我希望這本書能夠提供深入的分析，讓我不僅知道如何實現，更能理解各種結構的優劣勢，以及在不同場景下的選擇依據，進而提升我解決問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我是在網路上看到有人在討論這本書，評價好像還不錯，才決定購入的。我本身是念資訊工程的，雖然畢業一陣子了，但對於資料結構的觀念一直覺得若有似無，有時候在解決實際問題時，會覺得自己好像少了什麼關鍵的工具。這本書用了Java，這也是我比較熟悉的程式語言，這點讓我覺得很安心。畢竟，如果書裡用的語言我完全不熟悉，光是語言的學習成本就會很高，更不用說去理解資料結構本身了。我特別在意作者是如何講解抽象的概念，例如鏈結串列、樹、圖等等，這些東西在書本上看起來好像都很有道理，但要自己實際畫出來、寫出來，就會發現很多細節。希望這本書能夠透過Java的範例，把這些概念解釋得非常清楚，甚至是用比較視覺化的方式來呈現，讓我可以從程式碼中看到資料是如何組織和操作的。附帶的光碟更是加分項，代表我不需要自己從頭打程式，可以直接下載作者寫好的範例來測試，這樣就能更專注於理解資料結構本身，而不是被程式語法的細節卡住。總體而言，我希望這本書能成為我重拾和深化資料結構知識的敲門磚，幫助我更好地理解和應用這些基礎知識。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《資料結構：使用JAVA(精裝本)(附範例光碟)》真是讓人眼睛一亮！光是看到「精裝本」三個字，就覺得質感十足，拿在手上沉甸甸的，光是收藏價值就很高了。我一直對電腦科學的基礎理論很感興趣，但很多書都寫得又乾又硬，光看標題就讓人卻步。不過，這本的封面設計和書名搭配起來，感覺比較親切，不像學術專著那麼嚴肅，比較有「實用」的感覺。而且，它還「附範例光碟」，這點超級重要！我最怕那種只講理論，卻沒有實際程式碼可以參考的書了。有光碟的話，就代表作者很用心，把書中的概念都轉化成了可執行的程式碼，這樣學習起來才會事半功倍，不會光是動腦筋，還能動手實作。我平常的工作雖然不是直接寫程式，但偶爾需要理解一些系統的底層原理，如果能藉由這本書，把抽象的資料結構概念具象化，那絕對是大大加分。我對光碟裡的範例程式非常期待，希望能看到作者精心設計的、能清晰展現各個資料結構特點的範例。總之，這本書光從外觀和標配來看，就已經讓我有滿滿的期待感，迫不及待想翻開來好好研究一番了！

评分☆☆☆☆☆

我是一個對軟體開發充滿熱情的學生，目前正在學習程式設計的過程中。《資料結構：使用JAVA(精裝本)(附範例光碟)》這本書，光是「精裝本」的稱謂，就讓我覺得它應該是一本值得深入研究的經典。資料結構是電腦科學的基石，我深知掌握好這方面的知識，對於未來開發更高效、更優雅的程式至關重要。而Java作為一種廣泛應用於企業級開發和Andriod應用的語言，用它來學習資料結構，無疑是為未來的職業生涯打下堅實的基礎。我非常看重書中是否能提供清晰的理論闡述，以及是否有足夠的實際程式碼範例來輔助理解。特別是「附範例光碟」這一點，我期望它裡面能包含豐富多樣的範例，不僅僅是簡單的演示，最好還能有一些進階的應用場景，讓我能夠看到資料結構在真實世界中的應用。例如，如何利用鏈結串列來實現一個簡單的播放清單，或是如何使用雜湊表來加速搜尋。我希望這本書能引導我從基礎概念，一步步深入到各種資料結構的優缺點分析，以及它們在不同情境下的最佳應用，為我未來的程式設計之路提供清晰的指引。