具体描述
本书为Goodrich、Tamassia与Goldwasser累积多年经验，根据JAVA 7.0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、Tamassia与Goldwasser累积多年经验，根据JAVA 7.0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JAVA7.0版本之特色呈现出来。
3.透过书中的图片，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。
本书特色
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2.书中程式码与例题均能将JAVA7.0版本之特色呈现出来。
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深入理解计算机科学基石：数据结构与算法的精妙世界 本书旨在为读者构建一个坚实的数据结构与算法基础，同时注重实践应用，引导读者掌握设计、分析和实现高效计算解决方案的核心能力。 在快速发展的计算机科学领域，无论是构建复杂的软件系统、进行大规模数据处理，还是优化底层计算效率，对数据结构和算法的深刻理解都是不可或缺的基石。本书不拘泥于某一特定编程语言的语法细节，而是专注于原理的阐述、逻辑的构建以及性能的评估，为读者提供一套普适的、面向问题的解决框架。 第一部分：基础与线性结构的回顾与深化 本部分将首先为读者打下坚实的理论基础，并迅速过渡到最常用也最核心的线性数据结构。 1. 算法分析的科学方法 有效的软件设计始于精确的性能评估。本书将详尽介绍渐近分析法（Asymptotic Analysis），重点讲解大O符号（$O$）、大Ω符号（$Omega$）以及大$Theta$符号（$Theta$）的精确含义与应用。我们将探讨时间复杂度和空间复杂度的计算，区分最好、最坏和平均情况的复杂度分析。 递归的艺术与数学归纳法： 深入剖析递归关系的建立与求解，包括主定理（Master Theorem）的应用，这是分析分治算法的关键工具。 数学预备知识回顾： 简要梳理必要的离散数学概念，如排列组合、概率论基础在算法分析中的作用。 2. 抽象数据类型（ADT）与线性数据组织的精髓 我们将从抽象数据类型的角度出发，解构线性结构的本质。 数组（Arrays）： 不仅仅是内存块的简单映射。我们将讨论动态数组（如可变大小数组）的实现机制、内存对齐对访问效率的影响，以及其作为底层存储的地位。 链表（Linked Lists）： 详细对比单向链表、双向链表和循环链表的结构差异。重点分析其在插入和删除操作上的优势，以及与数组在随机访问上的劣势的权衡。更进一步，将引入哨兵节点（Sentinel Nodes）在简化边界条件处理中的作用。 栈（Stacks）： 探讨“后进先出”（LIFO）原则的应用场景，如函数调用栈的实现原理、表达式求值（中缀转后缀/前缀）以及深度优先搜索（DFS）的基础。 队列（Queues）： 深入理解“先进先出”（FIFO）的机制，包括标准队列、循环队列（Circular Queues）的实现优化，以及它们在任务调度、广度优先搜索（BFS）中的核心地位。 第二部分：组织与效率的提升——非线性数据结构 非线性结构是处理复杂关系和实现高效查找的关键所在。本部分将聚焦于树形结构和图结构。 3. 树形结构的层次与平衡艺术 树是计算机科学中最具表现力的数据结构之一。 树的基本概念与术语： 根、叶子、深度、高度、兄弟节点等，确保术语的精确理解。 二叉树（Binary Trees）与遍历： 深入讲解前序、中序、后序遍历的逻辑，以及它们在解析表达式和构建结构时的应用。 二叉搜索树（BST）： 详细阐述BST的插入、删除和查找操作的平均复杂度为$O(log n)$的原理。更重要的是，我们将分析其在数据极端有序时性能退化为$O(n)$的退化问题。 平衡搜索树的引入： 为了克服BST的局限性，本书将详细介绍AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转操作和再平衡规则。我们将剖析红黑树如何通过颜色属性保证其高度始终保持在对数级别，从而确保操作的高效性。 堆（Heaps）与优先队列： 讲解二叉堆（Binary Heap）的结构特性（完全二叉树性质和堆序性质）。重点分析如何利用堆实现高效的优先队列（Priority Queue），并展示堆化（Heapify）操作的效率。 4. 散列技术：突破线性的查找瓶颈 散列（Hashing）提供了一种平均 $O(1)$ 访问数据的强大机制。 散列函数的设计与要求： 探讨理想散列函数的特性（均匀分布、快速计算）。分析模运算、乘积法等常用散列函数的原理。 冲突解决策略： 详尽对比链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）（包括线性探测、二次探测和双重散列）。深入分析每种方法在负载因子（Load Factor）影响下的性能差异。 完美散列（Perfect Hashing）的初步概念： 介绍在特定数据集上实现零冲突的可能性。 5. 图论基础：建模现实世界的连接 图结构是描述网络、依赖关系和路径问题的核心工具。 图的表示法： 对比邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）在不同图密度下的空间和时间效率权衡。 图的遍历算法： 深入剖析广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的实现细节及其在连通性判断、拓扑排序中的应用。 最小生成树（MST）： 详述Prim算法和Kruskal算法的贪心策略及其基于堆或并查集的优化实现。 最短路径问题： 区分单源最短路径（Dijkstra算法）和全源最短路径（Floyd-Warshall算法）。分析Dijkstra算法在存在负权边时的局限性，并简要介绍Bellman-Ford算法的原理。 第三部分：算法设计的核心范式与排序精研 本部分将集中于解决问题的通用策略，特别是排序和优化。 6. 排序算法的全面评估 排序是检验数据结构实现能力和算法分析深度的试金石。 简单排序回顾： 冒泡、选择、插入排序的$O(n^2)$复杂度分析及其在小规模或近乎有序数据集上的实际优势。 分治排序的典范： 深入解析归并排序（Merge Sort）的稳定性与$O(n log n)$的保证，以及快速排序（Quick Sort）的选择枢轴策略（如随机化、中位数取中）对平均性能的关键影响。 基于比较的下界： 证明任何基于比较的排序算法的理论最优复杂度为$O(n log n)$。 非比较排序： 介绍计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）等，分析它们在特定数据约束下如何突破比较排序的限制，实现线性时间复杂度。 7. 算法设计范式：贪心、动态规划与回溯 本书将引导读者掌握解决复杂问题的三大核心设计范式。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 解释贪心选择性质和最优子结构的要求。通过实例（如活动安排、霍夫曼编码）展示其简洁性，并强调其并非万能钥匙。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 强调DP的两大核心特征——最优子结构和重叠子问题。详细介绍自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）的实现差异，并通过背包问题、最长公共子序列等经典案例进行推导和状态转移方程的建立。 回溯法（Backtracking）与分支限界： 探讨如何系统地搜索解空间树。回溯法常用于解决约束满足问题（如八皇后问题、数独求解），而分支限界法则侧重于在搜索过程中剪枝以提高效率。 总结与展望 本书的最终目标是培养读者的计算思维。通过对不同数据结构和算法的深入剖析，读者将学会：如何根据问题的特性（数据量、实时性要求、数据关系）选择最合适的工具；如何评估现有方案的优劣；以及如何构建出既正确又高效的解决方案。掌握这些知识，便能自如应对从基础编程到前沿计算科学中的各类挑战。
著者信息
图书目录
Chapter 1 Java程式基础
1.1 初步（Preliminaries）
1.1.1 基本型态（Base Types）
1.2 物件和类别（Objects and Classes）
1.2.1 建立和使用物件（Creating and Using Objects）
1.2.2 定义类别（Defining a Class）
1.3 特殊型态（Special Types）
1.4 Java 运算式（Java Expressions）
1.4.1 字面文字（Literals）
1.4.2 运算子（Operators）
1.4.3 型态转换（Type Conversions）
1.5 控制流程（Control Flow）
1.5.1 If和Switch叙述（The If and Switch Statements）
1.5.2 回圈（Loops）
1.5.3 显式控制流叙述（Explicit Control-Flow Statements）
1.6 输入和输出（Input and Output）
1.7 Java 套件（Java Packages）
1.8 编写Java 程式（Writing a Java Program）
1.8.1 设计（Design）
1.8.2 虚拟程式码（Pseudocode）
1.8.3 撰写程式（Coding）
1.8.4 文件和样式（Documentation and Style）
1.8.5 测试和除错（Testing and Debugging）
1.9 习题
Chapter 2 物件导向设计
2.1 目标、原则与设计模式（Goals, Principles, and Patterns）
2.1.1 物件导向设计目标（Object-Oriented Design Goals）
2.1.2 物件导向设计原则（Object-Oriented Design Principles）
2.1.3 设计模式（Design Patterns）
2.2 继承（Inheritance）
2.2.1 Credit Card类别扩展（Extending the CreditCard Class）
2.2.2 多型与动态配置（Polymorphism and Dynamic Dispatch）
2.2.3 继承阶层（Inheritance Hierarchies）
2.3 介面与抽象类别（Interfaces and Abstract Classes）
2.3.1 java中的介面（Interfaces in Java）
2.3.2 介面的多重继承（Multiple Inheritance for Interfaces）
2.3.3 抽象类别（Abstract Classes）
2.4 异常（Exceptions）
2.4.1 捕捉异常（Catching Exceptions）
2.4.2 抛出异常（Throwing Exceptions）
2.4.3 Java 异常阶层（Java's Exception Hierarchy）
2.5 转型与泛型（Casting and Generics）
2.5.1 转型（Casting）
2.5.2 泛型（Generics）
2.6 巢状类别（Nested Classes）
2.7 习题
Chapter 3 阵列与链结串列
3.1 阵列的实际用法（Practical Uses of Arrays）
3.1.1 在阵列存放游戏记录（Storing Game Entries in an Array）
3.1.2 阵列排序（Sorting an Array）
3.1.3 用于阵列随机数值的java.util方法（java.util Methods for Arrays and Random Numbers）
3.1.4 使用字串和字元阵列的简单密码学（Simple Cryptography with Strings and Character Arrays）
3.1.5 二维阵列和定位游戏（Two-Dimensional Arrays and Positional Games）
3.2 单向链结串列（Singly Linked Lists）
3.2.1 实现单向链结串列（Implementing a Singly Linked List Class）
3.3 环状链结串列（Circularly Linked Lists）
3.3.1 循环式排程（Round-Robin Scheduling）
3.3.2 设计与实现环状链结串列（Designing and Implementing a Circularly Linked List）
3.4 双向链结串列（Doubly Linked Lists）
3.4.1 实现双向链结串列（Implementing a Doubly Linked List Class）
3.5 测试相等性（Testing for Equality）
3.5.1 测试阵列的相等性（Equivalence Testing with Arrays）
3.5.2 测试链结串列的相等性（Equivalence Testing with Linked Lists）
3.6 复制资料结构（Copying Data Structures）
3.6.1 复制阵列（Cloning Arrays）
3.6.2 复制链结串列（Cloning Linked Lists）
3.7 习题
Chapter 4 分析工具
4.1 实证分析（Empirical Analysis）
4.1.1超越实验分析（Moving Beyond Experimental Analysis）
4.2 常用数学函式（Common Mathematical Functions）
4.2.1比较成长速率（Comparing Growth Rates）
4.3 Big-Oh 表示法（Big-Oh Notation）
4.3.1定义Big-Oh符号（Defining the “Big-Oh” Notation）
4.3.2比较分析（Comparative Analysis）
4.3.3演算法分析范例（Examples of Algorithm Analysis）
4.4 证明方法（Proof Methods）
4.4.1 实例证明（By Example）
4.4.2 反向证明法（The Contra Attack）
4.4.3 归纳法及回圈不变式（Induction and Loop Invariants）
4.5 习题
Chapter 5 递回
5.1 递回基础（Foundations of Recursion）
5.1.1 阶乘函数（The Factorial Function）
5.1.2 描绘英制尺（Drawing an English Ruler）
5.1.3 二元搜寻（Binary Search）
5.1.4 档案系统（File Systems）
5.2 递回分析（Recursive Analysis）
5.3 递回的应用（Applications of Recursion）
5.3.1 线性递回（Linear Recursion）
5.3.2 二元递回（Binary Recursion）
5.3.3 多重递回 (Multiple Recursion )
5.4 使用递回（Using Recursion）
5.5 递回的陷阱（Pitfalls of Recursion）
5.5.1 Java中的最大递回深度（Maximum Recursive Depth in Java）
5.6 习题
Chapter 6 堆叠与伫列
6.1 堆叠（Stacks）
6.1.1 堆叠抽象资料型态（The Stack Abstract Data Type）
6.1.2 用阵列完成的简单堆叠实作（A Simple Array-Based Stack Implementation）
6.1.3 用链结串列完成堆叠实作（Implementing a Stack with a Singly Linked List）
6.1.4 括号及HTML 标签配对（Matching Parentheses and HTML Tags）
6.2 伫列（Queues）
6.2.1 伫列抽象资料型态（The Queue Abstract Data Type）
6.2.2 利用阵列完成伫列实作（Array-Based Queue Implementation）
6.2.3 使用单向链结串列实作伫列（Implementing a Queue with a Singly Linked List）
6.2.4 回圈伫列（A Circular Queue）
6.3 双向伫列（Double-Ended Queues）
6.3.1 双向伫列抽象资料型态（The Deque Abstract Data Type）
6.3.2 双向伫列实作（Implementing a Deque）
6.3.3 Java集合架构中的双向伫列（Deques in the Java Collections Framework）
6-4 习题
Chapter 7 串列抽象
7.1 串列ADT（The List ADT）
7.2 基于阵列的串列（Array-based Lists）
7.2.1 动态阵列（Dynamic Arrays）
7.2.2 实现动态阵列（Implementing a Dynamic Array）
7.2.3 动态阵列的摊销分析（Amortized Analysis of Dynamic Arrays）
7.2.4 Java的StringBuilder类别
7.3 基于位置的串列（Position-Based Lists）
7.3.1 位置（Positions）
7.3.2 位置串列抽象资料型态（The Positional List Abstract Data Type）
7.3.3 双向链结串列实现（Doubly Linked List Implementation）
7.4 迭代器（Iterators）
7.4.1 可迭代介面和Java的For-Each回圈（The Iterable Interface and Java's For-Each Loop）
7.4.2 实现迭代器（Implementing Iterators）
7.5 群集架构（The Collections Framework）
7.5.1 列出Java中的迭代器（List Iterators in Java）
7.5.2 与Positional List ADT做比较（Comparison to Our Positional List ADT）
7.5.3 Java群集架构中基于串列的演算法（List-Based Algorithms in the Java Collections Framework）
7.6 习题
Chapter 8 树结构
8.1 树的定义和性质（Trees Definitions and Properties）
8.1.1 树抽象资料型态（The Tree Abstract Data Type）
8.1.2 计算深度和高度（Computing Depth and Height）
8.2 二元树（Binary Trees）
8.2.1 二元树抽象资料型态（The Binary Tree Abstract Data Type）
8.2.2 二元树的性质（Properties of Binary Trees）
8.3 树的表示方式（Tree Representations）
8.3.1 二元树的链结结构（Linked Structure for Binary Trees）
8.3.2 基于阵列的二元树表示方式（Array-Based Representation of a Binary Tree）
8.3.3 一般树的链结结构（Linked Structure for General Trees）
8.4 树遍访演算法（Tree Traversal Algorithms）
8.4.1 一般树的前序和后序遍访（Preorder and Postorder Traversals of General Trees）
8.4.2 广度优先树遍访（Breadth-First Tree Traversal）
8.4.3 二元树的中序遍访（Inorder Traversal of a Binary Tree）
8.4.4 在Java中实现树的遍访（Implementing Tree Traversals in Java）
8.4.5 树遍访的应用（Applications of Tree Traversals）
8.4.6 欧拉之旅（Euler Tours）
8.5 习题
Chapter 9 堆积和优先伫列
9.1 优先伫列抽象资料型态（The Priority Queue Abstract Data Type）
9.1.1 优先事项（Priorities）
9.1.2 优先伫列ADT（The Priority Queue ADT）
9.2 实施优先伫列（Implementing a Priority Queue）
9.2.1 项目复合（The Entry Composite）
9.2.2 使用全序比较键值（Comparing Keys with Total Orders）
9.2.3 AbstractPriorityQueue基础类别（The AbstractPriorityQueue Base Class）
9.2.4 使用未排序的串列实现优先伫列（Implementing a Priority Queue with an Unsorted List）
9.2.5 使用排序串列实现优先伫列（Implementing a Priority Queue with a Sorted List）1
9.3 堆积（Heaps）
9.3.1 堆积资料结构（The Heap Data Structure）
9.3.2 使用堆积实现优先伫列（Implementing a Priority Queue with a Heap）
9.3.3 基于堆积的优先伫列的分析（Analysis of a Heap-Based Priority Queue）
9.3.4 自下而上的堆积构造 （Bottom-Up Heap Construction）
9.3.5 使用java.util.PriorityQueue类别
9.4 使用优先伫列排序（Sorting with a Priority Queue）
9.4.1 选择排序和插入排序（Selection-Sort and Insertion-Sort）
9.4.2 堆积排序（Heap-Sort）
9.5 适应性优先伫列（Adaptable Priority Queues）
9.5.1 位置感知项目（Location-Aware Entries）
9.5.2 实现适应性优先伫列（Implementing an Adaptable Priority Queue）
9.6 习题
Chapter 10 杂凑表、MAP与跳跃串列
10.1 Map 抽象资料型态（The Map Abstract Data Type）
10.1.1 Map ADT
10.1.2 应用：计数单字频率（Application: Counting Word Frequencies）
10.1.3 AbstractMap基础类别（An AbstractMap Base Class）
10.1.4 简单的未排序map实作（A Simple Unsorted Map Implementation）
10.2 杂凑（Hashing）
10.2.1 杂凑函数（Hash Functions）
10.2.2 碰撞处理方案（Collision-Handling Schemes）
10.2.3 负载因子，重组和效率（Load Factors, Rehashing, and Efficiency）
10.2.4 Java杂凑表实作（Java Hash Table Implementation）
10.3 排序图抽象资料型态（The Sorted Map Abstract Data Type）
10.3.1 排序搜寻表（Sorted Search Tables）
10.3.2 排序map的应用（Applications of Sorted Maps）
10.4 跳跃串列（Skip Lists）
10.4.1 跳跃串列中的搜寻和更新操作（Search and Update Operations in a Skip List）
10.4.2 跳跃串列的机率分析（ Probabilistic Analysis of Skip Lists）
10.5 Sets、 Multisets、和 Multimaps
10.5.1 Set ADT（The Set ADT）
10.5.2 Multiset ADT
10.5.3 Multimap ADT
10.6 习题
Chapter 11 搜寻树结构
11.1 二元搜寻树（Binary Search Trees）
11.1.1 在二元搜寻树中搜寻（Searching Within a Binary Search Tree）
11.1.2 插入和删除（Insertions and Deletions）
11.1.3 Java实作（Java Implementation）
11.1.4 二元搜寻树的效能（Performance of a Binary Search Tree）
11.2 平衡搜寻树（Java Framework for Balancing Search Trees）
11.2.1 用于平衡搜寻树的Java架构（Java Framework for Balancing Search Trees）
11.3 AVL 树（AVL Trees）
11.3.1 更新操作（Update Operations）
11.3.2 Java实作（Java Implementation）
11.4 (2,4) 树
11.4.1 多路搜寻树（Multiway Search Trees）
11.4.2 (2,4)树操作（(2,4)-Tree Operations）
11.5 红黑树（Red-Black Trees）
11.5.1 红黑树操作（Red-Black Tree Operations）
11.5.2 Java实作（Java Implementation）
11.6 伸展树（Splay Trees）
11.6.1 伸展（Splaying）
11.6.2 何时伸展（When to Splay）
11.6.3 Java实作（Java Implementation）
11.6.4 伸展摊销分析（Amortized Analysis of Splaying）
11.7 习题
Chapter 12 字串与动态规划
12.1 序言（Preliminaries）
12.1.1 文字字串符号（Notations for Character Strings）
12.2 样式- 匹配演算法（Pattern-Matching Algorithms）
12.2.1 暴力法（Brute Force）
12.2.2 Boyer-Moore演算法（The Boyer-Moore Algorithm）
12.2.3 Knuth-Morris-Pratt演算法
12.3 Tries 树（Tries）
12.3.1 标准tries 树（Standard Tries）
12.3.2 压缩tries （Compressed Tries）
12.3.3 字尾tries （Suffix Tries）
12.3.4 搜寻引擎索引（Search Engine Indexing）
12.4 文字压缩和贪婪法（Text Compression and the Greedy Method）
12.4.1 霍夫曼编码演算法（The Huffman Coding Algorithm）
12.4.2 贪婪法（The Greedy Method）
12.5 动态规划（Dynamic Programming）
12.5.1 矩阵链乘法（Matrix Chain-Product）
12.5.2 DNA和文字序列校对（DNA and Text Sequence Alignment）
12.6 习题
Chapter 13 排序和选择
13.1 合併排序（Merge-Sort）
13.1.1 各个击破法（Divide-and-Conquer）
13.1.2 基于阵列的Merge-Sort实现（Array-Based Implementation of Merge-Sort）
13.1.3 合併排序的执行时间（The Running Time of Merge-Sort）
13.1.4 合併排序和递回方程式（Merge-Sort and Recurrence Equations）
13.1.5 合併排序的另类实现（Alternative Implementations of Merge-Sort）
13.2 快速排序（Quick-Sort）
13.2.1 随机快速排序（Randomized Quick-Sort）
13.2.2 快速排序的其他最佳化（Additional Optimizations for Quick-Sort）
13.3 通过演算法特性研究排序（Studying Sorting through an Algorithmic Lens）
13.3.1 排序的时间下限（Lower Bound for Sorting）
13.3.2 线性时间排序：桶子排序和排序（Linear-Time Sorting: Bucket-Sort and Radix-Sort）
13.4 比较排序演算法（Comparing Sorting Algorithms）
13.5 选择（Selection）
13.5.1 修剪和搜索（Prune-and-Search）
13.5.2 随机快速选择（Randomized Quick-Select）
13.5.3 分析随机快速选择（Analyzing Randomized Quick-Select）
13.6 习题
Chapter 14 图
14.1 图（Graphs）
14.1.1 图ADT （The Graph ADT）
14.2 图的资料结构（Data Structures for Graphs）
14.2.1 边串列结构（Edge List Structure）
14.2.2 邻接串列结构（Adjacency List Structure）
14.2.3 邻接Map结构（Adjacency Map Structure）
14.2.4 邻接矩阵结构（Adjacency Matrix Structure）
14.2.5 Java实现（Java Implementation）
14.3 图的遍访（Graph Traversals）
14.3.1 深度优先搜寻（Depth-First Search）
14.3.2 DFS的实施和扩展（DFS Implementation and Extensions）
14.3.3 宽度优先搜索（Breadth-First Search）
14.4 递移封闭（Transitive Closure）
14.5 有向无环图（Directed Acyclic Graphs）
14.5.1 拓扑排序（Topological Ordering）
14.6 最短路径（Shortest Paths）
14.6.1 加权图（Weighted Graphs）
14.6.2 Dijkstra演算法（Dijkstra's Algorithm）
14.7 最小生成树（Minimum Spanning Trees）
14.7.1 Prim-Jarnık演算法
14.7.2 Kruskal演算法
14.7.3 不相交的分区和联合查找结构（Disjoint Partitions and Union-Find Structures）
14.8 习题
Chapter 15 记忆体管理与范围树
15.1 记忆体管理（Memory Management）
15.1.1 Java虚拟机器中的堆叠（Stacks in the Java Virtual Machine）
15.1.2 在记忆体堆积中分配空间（Allocating Space in the Memory Heap）
15.1.3 垃圾收集（Garbage Collection）
15.2 记忆体层次结构和快取（Memory Hierarchies and Caching）
15.2.1 记忆体系统（Memory Systems）
15.2.2 快取策略（Caching Strategies）
15.3 外部搜寻和B 树（External Searching and B-Trees）
15.3.1 (a, b)树
15.3.2 B树
15.4 外部记忆体排序（External-Memory Sorting）
15.4.1 多路合併（Multiway Merging）
15.5 范围树（Range Trees）
15.5.1 一维范围搜寻（One-Dimensional Range Searching）
15.5.2 二维范围树（Two-Dimensional Range Trees）
15.5.3 二维范围搜寻（Two-Dimensional Range Searching）
15.5.4 插入和删除（Insertion and Deletion）
15.5.5 优先搜寻树（Priority Search Trees）
15.5.6 优先范围树（Priority Range Trees）
15.6 习题
1.1 初步（Preliminaries）
1.1.1 基本型态（Base Types）
1.2 物件和类别（Objects and Classes）
1.2.1 建立和使用物件（Creating and Using Objects）
1.2.2 定义类别（Defining a Class）
1.3 特殊型态（Special Types）
1.4 Java 运算式（Java Expressions）
1.4.1 字面文字（Literals）
1.4.2 运算子（Operators）
1.4.3 型态转换（Type Conversions）
1.5 控制流程（Control Flow）
1.5.1 If和Switch叙述（The If and Switch Statements）
1.5.2 回圈（Loops）
1.5.3 显式控制流叙述（Explicit Control-Flow Statements）
1.6 输入和输出（Input and Output）
1.7 Java 套件（Java Packages）
1.8 编写Java 程式（Writing a Java Program）
1.8.1 设计（Design）
1.8.2 虚拟程式码（Pseudocode）
1.8.3 撰写程式（Coding）
1.8.4 文件和样式（Documentation and Style）
1.8.5 测试和除错（Testing and Debugging）
1.9 习题
Chapter 2 物件导向设计
2.1 目标、原则与设计模式（Goals, Principles, and Patterns）
2.1.1 物件导向设计目标（Object-Oriented Design Goals）
2.1.2 物件导向设计原则（Object-Oriented Design Principles）
2.1.3 设计模式（Design Patterns）
2.2 继承（Inheritance）
2.2.1 Credit Card类别扩展（Extending the CreditCard Class）
2.2.2 多型与动态配置（Polymorphism and Dynamic Dispatch）
2.2.3 继承阶层（Inheritance Hierarchies）
2.3 介面与抽象类别（Interfaces and Abstract Classes）
2.3.1 java中的介面（Interfaces in Java）
2.3.2 介面的多重继承（Multiple Inheritance for Interfaces）
2.3.3 抽象类别（Abstract Classes）
2.4 异常（Exceptions）
2.4.1 捕捉异常（Catching Exceptions）
2.4.2 抛出异常（Throwing Exceptions）
2.4.3 Java 异常阶层（Java's Exception Hierarchy）
2.5 转型与泛型（Casting and Generics）
2.5.1 转型（Casting）
2.5.2 泛型（Generics）
2.6 巢状类别（Nested Classes）
2.7 习题
Chapter 3 阵列与链结串列
3.1 阵列的实际用法（Practical Uses of Arrays）
3.1.1 在阵列存放游戏记录（Storing Game Entries in an Array）
3.1.2 阵列排序（Sorting an Array）
3.1.3 用于阵列随机数值的java.util方法（java.util Methods for Arrays and Random Numbers）
3.1.4 使用字串和字元阵列的简单密码学（Simple Cryptography with Strings and Character Arrays）
3.1.5 二维阵列和定位游戏（Two-Dimensional Arrays and Positional Games）
3.2 单向链结串列（Singly Linked Lists）
3.2.1 实现单向链结串列（Implementing a Singly Linked List Class）
3.3 环状链结串列（Circularly Linked Lists）
3.3.1 循环式排程（Round-Robin Scheduling）
3.3.2 设计与实现环状链结串列（Designing and Implementing a Circularly Linked List）
3.4 双向链结串列（Doubly Linked Lists）
3.4.1 实现双向链结串列（Implementing a Doubly Linked List Class）
3.5 测试相等性（Testing for Equality）
3.5.1 测试阵列的相等性（Equivalence Testing with Arrays）
3.5.2 测试链结串列的相等性（Equivalence Testing with Linked Lists）
3.6 复制资料结构（Copying Data Structures）
3.6.1 复制阵列（Cloning Arrays）
3.6.2 复制链结串列（Cloning Linked Lists）
3.7 习题
Chapter 4 分析工具
4.1 实证分析（Empirical Analysis）
4.1.1超越实验分析（Moving Beyond Experimental Analysis）
4.2 常用数学函式（Common Mathematical Functions）
4.2.1比较成长速率（Comparing Growth Rates）
4.3 Big-Oh 表示法（Big-Oh Notation）
4.3.1定义Big-Oh符号（Defining the “Big-Oh” Notation）
4.3.2比较分析（Comparative Analysis）
4.3.3演算法分析范例（Examples of Algorithm Analysis）
4.4 证明方法（Proof Methods）
4.4.1 实例证明（By Example）
4.4.2 反向证明法（The Contra Attack）
4.4.3 归纳法及回圈不变式（Induction and Loop Invariants）
4.5 习题
Chapter 5 递回
5.1 递回基础（Foundations of Recursion）
5.1.1 阶乘函数（The Factorial Function）
5.1.2 描绘英制尺（Drawing an English Ruler）
5.1.3 二元搜寻（Binary Search）
5.1.4 档案系统（File Systems）
5.2 递回分析（Recursive Analysis）
5.3 递回的应用（Applications of Recursion）
5.3.1 线性递回（Linear Recursion）
5.3.2 二元递回（Binary Recursion）
5.3.3 多重递回 (Multiple Recursion )
5.4 使用递回（Using Recursion）
5.5 递回的陷阱（Pitfalls of Recursion）
5.5.1 Java中的最大递回深度（Maximum Recursive Depth in Java）
5.6 习题
Chapter 6 堆叠与伫列
6.1 堆叠（Stacks）
6.1.1 堆叠抽象资料型态（The Stack Abstract Data Type）
6.1.2 用阵列完成的简单堆叠实作（A Simple Array-Based Stack Implementation）
6.1.3 用链结串列完成堆叠实作（Implementing a Stack with a Singly Linked List）
6.1.4 括号及HTML 标签配对（Matching Parentheses and HTML Tags）
6.2 伫列（Queues）
6.2.1 伫列抽象资料型态（The Queue Abstract Data Type）
6.2.2 利用阵列完成伫列实作（Array-Based Queue Implementation）
6.2.3 使用单向链结串列实作伫列（Implementing a Queue with a Singly Linked List）
6.2.4 回圈伫列（A Circular Queue）
6.3 双向伫列（Double-Ended Queues）
6.3.1 双向伫列抽象资料型态（The Deque Abstract Data Type）
6.3.2 双向伫列实作（Implementing a Deque）
6.3.3 Java集合架构中的双向伫列（Deques in the Java Collections Framework）
6-4 习题
Chapter 7 串列抽象
7.1 串列ADT（The List ADT）
7.2 基于阵列的串列（Array-based Lists）
7.2.1 动态阵列（Dynamic Arrays）
7.2.2 实现动态阵列（Implementing a Dynamic Array）
7.2.3 动态阵列的摊销分析（Amortized Analysis of Dynamic Arrays）
7.2.4 Java的StringBuilder类别
7.3 基于位置的串列（Position-Based Lists）
7.3.1 位置（Positions）
7.3.2 位置串列抽象资料型态（The Positional List Abstract Data Type）
7.3.3 双向链结串列实现（Doubly Linked List Implementation）
7.4 迭代器（Iterators）
7.4.1 可迭代介面和Java的For-Each回圈（The Iterable Interface and Java's For-Each Loop）
7.4.2 实现迭代器（Implementing Iterators）
7.5 群集架构（The Collections Framework）
7.5.1 列出Java中的迭代器（List Iterators in Java）
7.5.2 与Positional List ADT做比较（Comparison to Our Positional List ADT）
7.5.3 Java群集架构中基于串列的演算法（List-Based Algorithms in the Java Collections Framework）
7.6 习题
Chapter 8 树结构
8.1 树的定义和性质（Trees Definitions and Properties）
8.1.1 树抽象资料型态（The Tree Abstract Data Type）
8.1.2 计算深度和高度（Computing Depth and Height）
8.2 二元树（Binary Trees）
8.2.1 二元树抽象资料型态（The Binary Tree Abstract Data Type）
8.2.2 二元树的性质（Properties of Binary Trees）
8.3 树的表示方式（Tree Representations）
8.3.1 二元树的链结结构（Linked Structure for Binary Trees）
8.3.2 基于阵列的二元树表示方式（Array-Based Representation of a Binary Tree）
8.3.3 一般树的链结结构（Linked Structure for General Trees）
8.4 树遍访演算法（Tree Traversal Algorithms）
8.4.1 一般树的前序和后序遍访（Preorder and Postorder Traversals of General Trees）
8.4.2 广度优先树遍访（Breadth-First Tree Traversal）
8.4.3 二元树的中序遍访（Inorder Traversal of a Binary Tree）
8.4.4 在Java中实现树的遍访（Implementing Tree Traversals in Java）
8.4.5 树遍访的应用（Applications of Tree Traversals）
8.4.6 欧拉之旅（Euler Tours）
8.5 习题
Chapter 9 堆积和优先伫列
9.1 优先伫列抽象资料型态（The Priority Queue Abstract Data Type）
9.1.1 优先事项（Priorities）
9.1.2 优先伫列ADT（The Priority Queue ADT）
9.2 实施优先伫列（Implementing a Priority Queue）
9.2.1 项目复合（The Entry Composite）
9.2.2 使用全序比较键值（Comparing Keys with Total Orders）
9.2.3 AbstractPriorityQueue基础类别（The AbstractPriorityQueue Base Class）
9.2.4 使用未排序的串列实现优先伫列（Implementing a Priority Queue with an Unsorted List）
9.2.5 使用排序串列实现优先伫列（Implementing a Priority Queue with a Sorted List）1
9.3 堆积（Heaps）
9.3.1 堆积资料结构（The Heap Data Structure）
9.3.2 使用堆积实现优先伫列（Implementing a Priority Queue with a Heap）
9.3.3 基于堆积的优先伫列的分析（Analysis of a Heap-Based Priority Queue）
9.3.4 自下而上的堆积构造 （Bottom-Up Heap Construction）
9.3.5 使用java.util.PriorityQueue类别
9.4 使用优先伫列排序（Sorting with a Priority Queue）
9.4.1 选择排序和插入排序（Selection-Sort and Insertion-Sort）
9.4.2 堆积排序（Heap-Sort）
9.5 适应性优先伫列（Adaptable Priority Queues）
9.5.1 位置感知项目（Location-Aware Entries）
9.5.2 实现适应性优先伫列（Implementing an Adaptable Priority Queue）
9.6 习题
Chapter 10 杂凑表、MAP与跳跃串列
10.1 Map 抽象资料型态（The Map Abstract Data Type）
10.1.1 Map ADT
10.1.2 应用：计数单字频率（Application: Counting Word Frequencies）
10.1.3 AbstractMap基础类别（An AbstractMap Base Class）
10.1.4 简单的未排序map实作（A Simple Unsorted Map Implementation）
10.2 杂凑（Hashing）
10.2.1 杂凑函数（Hash Functions）
10.2.2 碰撞处理方案（Collision-Handling Schemes）
10.2.3 负载因子，重组和效率（Load Factors, Rehashing, and Efficiency）
10.2.4 Java杂凑表实作（Java Hash Table Implementation）
10.3 排序图抽象资料型态（The Sorted Map Abstract Data Type）
10.3.1 排序搜寻表（Sorted Search Tables）
10.3.2 排序map的应用（Applications of Sorted Maps）
10.4 跳跃串列（Skip Lists）
10.4.1 跳跃串列中的搜寻和更新操作（Search and Update Operations in a Skip List）
10.4.2 跳跃串列的机率分析（ Probabilistic Analysis of Skip Lists）
10.5 Sets、 Multisets、和 Multimaps
10.5.1 Set ADT（The Set ADT）
10.5.2 Multiset ADT
10.5.3 Multimap ADT
10.6 习题
Chapter 11 搜寻树结构
11.1 二元搜寻树（Binary Search Trees）
11.1.1 在二元搜寻树中搜寻（Searching Within a Binary Search Tree）
11.1.2 插入和删除（Insertions and Deletions）
11.1.3 Java实作（Java Implementation）
11.1.4 二元搜寻树的效能（Performance of a Binary Search Tree）
11.2 平衡搜寻树（Java Framework for Balancing Search Trees）
11.2.1 用于平衡搜寻树的Java架构（Java Framework for Balancing Search Trees）
11.3 AVL 树（AVL Trees）
11.3.1 更新操作（Update Operations）
11.3.2 Java实作（Java Implementation）
11.4 (2,4) 树
11.4.1 多路搜寻树（Multiway Search Trees）
11.4.2 (2,4)树操作（(2,4)-Tree Operations）
11.5 红黑树（Red-Black Trees）
11.5.1 红黑树操作（Red-Black Tree Operations）
11.5.2 Java实作（Java Implementation）
11.6 伸展树（Splay Trees）
11.6.1 伸展（Splaying）
11.6.2 何时伸展（When to Splay）
11.6.3 Java实作（Java Implementation）
11.6.4 伸展摊销分析（Amortized Analysis of Splaying）
11.7 习题
Chapter 12 字串与动态规划
12.1 序言（Preliminaries）
12.1.1 文字字串符号（Notations for Character Strings）
12.2 样式- 匹配演算法（Pattern-Matching Algorithms）
12.2.1 暴力法（Brute Force）
12.2.2 Boyer-Moore演算法（The Boyer-Moore Algorithm）
12.2.3 Knuth-Morris-Pratt演算法
12.3 Tries 树（Tries）
12.3.1 标准tries 树（Standard Tries）
12.3.2 压缩tries （Compressed Tries）
12.3.3 字尾tries （Suffix Tries）
12.3.4 搜寻引擎索引（Search Engine Indexing）
12.4 文字压缩和贪婪法（Text Compression and the Greedy Method）
12.4.1 霍夫曼编码演算法（The Huffman Coding Algorithm）
12.4.2 贪婪法（The Greedy Method）
12.5 动态规划（Dynamic Programming）
12.5.1 矩阵链乘法（Matrix Chain-Product）
12.5.2 DNA和文字序列校对（DNA and Text Sequence Alignment）
12.6 习题
Chapter 13 排序和选择
13.1 合併排序（Merge-Sort）
13.1.1 各个击破法（Divide-and-Conquer）
13.1.2 基于阵列的Merge-Sort实现（Array-Based Implementation of Merge-Sort）
13.1.3 合併排序的执行时间（The Running Time of Merge-Sort）
13.1.4 合併排序和递回方程式（Merge-Sort and Recurrence Equations）
13.1.5 合併排序的另类实现（Alternative Implementations of Merge-Sort）
13.2 快速排序（Quick-Sort）
13.2.1 随机快速排序（Randomized Quick-Sort）
13.2.2 快速排序的其他最佳化（Additional Optimizations for Quick-Sort）
13.3 通过演算法特性研究排序（Studying Sorting through an Algorithmic Lens）
13.3.1 排序的时间下限（Lower Bound for Sorting）
13.3.2 线性时间排序：桶子排序和排序（Linear-Time Sorting: Bucket-Sort and Radix-Sort）
13.4 比较排序演算法（Comparing Sorting Algorithms）
13.5 选择（Selection）
13.5.1 修剪和搜索（Prune-and-Search）
13.5.2 随机快速选择（Randomized Quick-Select）
13.5.3 分析随机快速选择（Analyzing Randomized Quick-Select）
13.6 习题
Chapter 14 图
14.1 图（Graphs）
14.1.1 图ADT （The Graph ADT）
14.2 图的资料结构（Data Structures for Graphs）
14.2.1 边串列结构（Edge List Structure）
14.2.2 邻接串列结构（Adjacency List Structure）
14.2.3 邻接Map结构（Adjacency Map Structure）
14.2.4 邻接矩阵结构（Adjacency Matrix Structure）
14.2.5 Java实现（Java Implementation）
14.3 图的遍访（Graph Traversals）
14.3.1 深度优先搜寻（Depth-First Search）
14.3.2 DFS的实施和扩展（DFS Implementation and Extensions）
14.3.3 宽度优先搜索（Breadth-First Search）
14.4 递移封闭（Transitive Closure）
14.5 有向无环图（Directed Acyclic Graphs）
14.5.1 拓扑排序（Topological Ordering）
14.6 最短路径（Shortest Paths）
14.6.1 加权图（Weighted Graphs）
14.6.2 Dijkstra演算法（Dijkstra's Algorithm）
14.7 最小生成树（Minimum Spanning Trees）
14.7.1 Prim-Jarnık演算法
14.7.2 Kruskal演算法
14.7.3 不相交的分区和联合查找结构（Disjoint Partitions and Union-Find Structures）
14.8 习题
Chapter 15 记忆体管理与范围树
15.1 记忆体管理（Memory Management）
15.1.1 Java虚拟机器中的堆叠（Stacks in the Java Virtual Machine）
15.1.2 在记忆体堆积中分配空间（Allocating Space in the Memory Heap）
15.1.3 垃圾收集（Garbage Collection）
15.2 记忆体层次结构和快取（Memory Hierarchies and Caching）
15.2.1 记忆体系统（Memory Systems）
15.2.2 快取策略（Caching Strategies）
15.3 外部搜寻和B 树（External Searching and B-Trees）
15.3.1 (a, b)树
15.3.2 B树
15.4 外部记忆体排序（External-Memory Sorting）
15.4.1 多路合併（Multiway Merging）
15.5 范围树（Range Trees）
15.5.1 一维范围搜寻（One-Dimensional Range Searching）
15.5.2 二维范围树（Two-Dimensional Range Trees）
15.5.3 二维范围搜寻（Two-Dimensional Range Searching）
15.5.4 插入和删除（Insertion and Deletion）
15.5.5 优先搜寻树（Priority Search Trees）
15.5.6 优先范围树（Priority Range Trees）
15.6 习题
图书序言
图书试读
用户评价
评分
哇，看到這本《資料結構與演算法：使用 JAVA (第六版)》的書名，我的腦海中立刻浮現大學時期那些熬夜苦讀的日子！那時候，資料結構和演算法根本就是一道道難關，像是迷宮一樣讓人頭痛，但又不得不硬著頭皮去闖。這本書的出現，簡直是救星來著。尤其是我這個對程式設計初學乍練的，光是聽到「指標」、「遞迴」、「樹狀結構」這些名詞就頭皮發麻，更別說要實際寫出程式碼來驗證了。我還記得當時為了搞懂一個排序演算法，整整花了兩天時間，還寫了超多筆記，但總覺得好像哪裡不太對勁。後來有學長推薦我這本書，說是講解得很清楚，就算是不太懂程式的新手也能看懂。雖然我還沒實際翻開它，但光是看到這本書的厚度，就感覺裡面的內容肯定扎實得很，應該能幫我釐清不少概念上的盲點。我尤其期待它在範例程式上的呈現方式，希望能夠循序賤અમ，從簡單的開始，一步步引導我進入更複雜的演算法世界。畢竟，理論再怎麼講得天花亂墜，最後還是要透過實際的程式碼才能真正理解。
评分這本《資料結構與演算法：使用 JAVA (第六版)》光聽名字，就覺得是那種需要花時間靜下心來好好閱讀的經典入門書籍。我還在念大學的時候，為了準備期末考，曾經東翻西找過不少資料結構和演算法的教材，有些書寫得太理論化，有些則又太過簡略，常常讓我卡在中間，不知道該往哪裡鑽研。據說這本書的優點是能夠把一些比較抽象的概念，用比較易懂的方式呈現出來，而且還會結合實際的程式碼範例，這對我來說是非常重要的。我一直認為，學習演算法不只是背誦公式，更重要的是理解背後的邏輯和思維方式，而程式碼的演繹，正是幫助我們建立這種理解的關鍵。我希望這本書能夠像一位循循善誘的老師，一步步引導我，而不是丟給我一大堆難懂的術語，讓我望之卻步。
评分老實說，我對於《資料結構與演算法：使用 JAVA (第六版)》這本書，有一個很大的好奇點，就是它對「學習曲線」的處理。在我過去的經驗裡，很多關於資料結構與演算法的教材，在前期可能講解得還算平順，但到了中期或後期，內容就會突然變得非常陡峭，讓許多讀者望而卻步。我希望這本書能夠在保持內容深度和廣度的同時，也能兼顧到讀者的學習節奏。例如，對於一些較為困難的概念，是否能夠透過不同角度的解釋、圖示，或者由淺入深的範例來幫助讀者理解？另外，我也很想知道，這本書對於初學者在面對諸如「指標」、「記憶體管理」這些比較底層的細節時，是如何引導的？畢竟，Java 本身在記憶體管理上相對封閉，但理解這些底層原理，對於寫出高效、穩定的程式仍然至關重要。
评分這次看到《資料結構與演算法：使用 JAVA (第六版)》上市，我第一個想法就是，這本書的更新速度真的很快！我之前有稍微接觸過舊版的，那時候覺得它在講解一些演算法時，雖然原理有講到，但感覺可以再深入一點。尤其是在時間複雜度和空間複雜度分析這塊，有時候看著書上的符號，總是有種霧裡看花的感覺。這次第六版，我希望能在這方面有更詳盡的闡述，例如針對一些進階的演算法，像是圖論裡面的最短路徑問題，或是動態規劃的應用，希望能有更貼近實務的範例，或者提供更多可以讓讀者思考和練習的題目。畢竟，很多時候在學校學的理論，到了業界應用時，會發現許多變化和挑戰，若能透過這本書提前預習，相信對於未來的學習和工作都會有很大的幫助。我也很好奇，它是否會針對某些演算法的效能優化提供一些建議，畢竟在軟體開發中，效率是很重要的考量因素。
评分我對《資料結構與演算法：使用 JAVA (第六版)》這本書，最期待的就是它在後續章節的安排，是否能與時俱進，涵蓋一些現在業界比較常接觸到的技術。例如，資料結構和演算法在現代軟體開發中，扮演的角色越來越吃重，從分散式系統、大數據處理，到機器學習的優化，背後都離不開高效的資料結構和演算法。我希望這本書不僅僅是講解基礎的陣列、鏈表、樹、圖等，更能引導讀者思考如何將這些基礎概念應用到更複雜的場景中。另外，我也很好奇，第六版是否會加入一些關於并行計算或併發程式設計中，與資料結構和演算法相關的內容，因為這在現今多核心處理器的時代，是個非常重要的課題。能夠看到一些實務上的應用案例，或者針對特定演算法進行性能分析的比較，相信對於提升學習的廣度和深度會非常有幫助。
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