Think Data Structures：Java演算法实作和资料检索 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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“一本极好又务实的资料结构入门书籍，让读者拥有刚好的理论知识以进行演算法分析，同时兼顾实际应用。”－Barry Wittman Associate Professor Elizabethtown College

　　“经由阅读本书，读者进入Java collection framework的世界，使用Ant和JUnit，并建立一个有趣的网路搜寻引擎雏型，继Think Java之后又一力作！”－Chris Mayfield Associate Professor James Madison University

　　如果你是在学学生，或是准备要应征软体工程师的话，本书较其它同类型的书籍更清楚、简明和深入，帮助你学习或复习，软体工程中资料结构和演算法的一些重点。

　　借由阐明理论架构之上的实用知识和技巧，作者Allen Downey呈现给你的是如何用资料结构，实作有效率的演算法，以及分析测量演算法的效率。你会用到很多Java collection framework(JCF）里的重要类别，知道这些类别是如何被实作以及知道它们的执行效能。每一个章节都有实作练习题，还有对应的测试程式检查读者练习题解答是否正确。

　　‧使用像list和map这样的资料结构，并了解其动作原理
　　‧制作一个可以读取维基百科网页、分析网页内容而且浏览产出资料tree
　　‧分析程式码以预测程式码执行效率，以及程式要用多少记忆体
　　‧为Map介面作数个实作类别，过程中包括使用杂凑表以及二元搜寻树
　　‧建立一个简单的网页搜寻引擎，引擎包含爬虫和储存网页内容的索引器，以及能将资料回传给使用者的检索器

深入探索 Java 核心：数据结构与算法的实战指南 本书旨在为读者提供一个扎实、深入的 Java 编程实践平台，专注于讲解和实现计算机科学中最基础且至关重要的两大支柱：数据结构和算法。我们不再停留在理论的表面，而是通过海量的 Java 源代码实例，带领读者亲手构建、优化和应用这些核心概念。 这不是一本关于特定领域应用（如大数据或机器学习）的指南，也不是一本纯粹的 Java 语言语法参考手册。相反，我们的核心目标是培养读者构建高效、可维护软件的内在能力，理解程序性能的真正瓶颈所在，并学会如何运用恰当的工具（数据结构）和方法（算法）来解决复杂问题。 第一部分：基石构建——Java 语言特性的高效利用 在进入复杂结构之前，我们首先需要确保读者对 Java 语言的高级特性有透彻的理解，因为这些特性是实现高性能数据结构的基石。 模块一：Java 内存模型与性能调优基础 本模块将剖析 Java 虚拟机（JVM）的工作原理，特别是堆、栈、方法区的内存分配机制。我们将详细探讨对象创建的生命周期、垃圾回收（GC）的常见算法（如分代回收），以及如何通过内存模型来预判和避免常见的性能陷阱。理解这些机制，是编写高效代码的前提。我们将关注 `final` 关键字、内部类和匿名类的内存占用差异，以及它们对代码可读性和运行效率的影响。 模块二：泛型（Generics）的深度应用 泛型不仅仅是简单的类型擦除。本部分深入讲解了 Java 泛型的协变（Covariance）、逆变（Contravariance）以及无变（Invariance）的概念，并使用通配符（`? extends T` 和 `? super T`）来构建灵活且类型安全的集合框架组件。我们将实现自定义的泛型栈和队列，并探讨泛型在编译期和运行期的差异，以及如何利用反射机制绕过（或理解）类型擦除的限制，从而实现更通用的数据结构操作。 模块三：集合框架（Collections Framework）的内部构造 我们将彻底解构 Java 标准库中的 `java.util.Collection` 接口体系。重点剖析 `ArrayList` 底层数组的动态扩容机制、`LinkedList` 中双向链表的节点操作效率，以及 `HashMap` 的核心——哈希冲突处理（开放定址法与链地址法）。特别是对于 `HashMap`，我们将详细实现不同负载因子下的性能变化，并展示如何通过调整初始容量来优化特定场景下的存取速度。`TreeMap` 和 `LinkedHashMap` 将被单独分析，以展示它们在排序和访问顺序保持上的独特优势。 第二部分：核心数据结构的实现与分析 这一部分是本书的核心。我们将遵循“先理论，后实现，再分析”的路径，亲手用 Java 实现每一个重要的数据结构，而非仅仅调用 API。 模块四：线性结构的高效迭代 我们将从基础的数组和链表开始。链表部分不仅实现单向链表，还将重点实现双向链表和循环链表，并对比它们在插入和删除操作中的时间复杂度差异。在此基础上，我们将实现双端队列（Deque），并探讨如何利用它来优化某些需要快速访问两端元素的场景。 模块五：堆栈与队列的进阶应用 栈（Stack）的 LIFO 原则将在反向计算、表达式求值（中缀转后缀）中得到实践。队列（Queue）的 FIFO 原则将用于模拟等待系统和广度优先搜索（BFS）。我们将深入实现优先队列（Priority Queue），这需要我们亲手构建一个高效的二叉堆（Binary Heap）。我们会详尽讲解最小堆和最大堆的构建过程，以及 `heapify` 操作的精确步骤，并将其应用于 Dijkstra 算法的优化中。 模块六：树形结构：组织与检索的艺术 树是理解层次关系的关键。我们将从最基础的二叉树开始，区分满二叉树、完全二叉树。随后，重点转向二叉搜索树（BST），分析其在最坏情况下的性能退化问题。为解决此问题，本书将花费大量篇幅实现和分析平衡二叉搜索树，包括AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）。每一步的旋转、颜色翻转操作都将配有详尽的图解和 Java 代码注释。此外，B 树和B+ 树的结构原理和它们在外部存储（如数据库索引）中的重要性也将被介绍。 模块七：图论基础：连接世界的模型 图是描述复杂关系网的最佳工具。我们将定义图的抽象表示，并实现邻接矩阵和邻接表两种表示方式，并对比它们在稀疏图和稠密图中的空间和时间效率。围绕图的遍历，我们将详细实现深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并展示它们在连通性检测和拓扑排序中的应用。 第三部分：算法的实现与性能分析 数据结构提供了“容器”，而算法则提供了“操作”。本部分关注于如何高效地操作这些容器，并对算法的效率进行严谨的数学分析。 模块八：排序算法的全面性能考察 我们将超越基础的冒泡排序和选择排序，重点实现和对比高效比较排序： 1. 归并排序（Merge Sort）：强调其稳定性及 O(N log N) 的时间保证。 2. 快速排序（Quick Sort）：深入探讨枢轴（Pivot）的选择策略（如随机选择、三数取中法），以及在最坏情况下如何避免栈溢出。 3. 堆排序（Heap Sort）：利用之前实现的二叉堆，展示如何在原地（In-Place）完成排序。 此外，对于特定数据集，我们还将实现计数排序、基数排序等非比较排序算法，分析其线性时间复杂度背后的数据限制。 模块九：搜索与查找的效率极限 除了基础的顺序查找，我们将重点实现二分查找（Binary Search）在数组中的应用，并扩展到插值查找和斐波那契查找，分析它们在数据分布均匀性上的性能差异。在树结构中，我们将探讨如何在平衡树上进行高效查找，以及如何利用哈希函数实现平均 O(1) 的查找操作，深入剖析“散列值碰撞”的处理策略。 模块十：贪心算法与动态规划 本模块将算法设计思想与数据结构实践相结合： 1. 贪心策略：通过最小生成树（MST）问题，实现 Prim 算法和 Kruskal 算法，展示如何结合优先队列和并查集（Disjoint Set Union）来高效解决问题。 2. 动态规划（DP）：剖析 DP 的最优子结构和重叠子问题特性，实现经典的背包问题、最长公共子序列，并展示如何使用二维数组（作为备忘录/表格）来存储和优化子问题的解。 第四部分：高级主题与实用工具 本书最后将触及一些更高阶但与实际开发紧密相关的主题。 模块十一：并查集（Disjoint Set Union）的应用 我们将实现并查集结构，并重点介绍路径压缩（Path Compression）和按秩合并（Union by Rank/Size）这两种优化技术。此结构将直接应用于判断图中的环路以及快速合并集合元素。 模块十二：字符串匹配算法 在处理文本数据时，高效的字符串搜索至关重要。我们将实现并分析 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，详细解释其前缀函数的构建过程，以及它如何避免回溯，实现线性时间复杂度的字符串查找。 全书的每一个概念都将伴随着精心设计的 Java 代码示例，这些代码不仅关注于功能实现，更强调其可读性、健壮性和性能指标（时间复杂度和空间复杂度）。读者完成本书的学习后，将不仅能熟练使用 Java 集合框架，更能自信地在面对任何性能挑战时，设计并实现最优的数据结构和算法解决方案。

作者简介

Allen B. Downey

　　Allen B. Downey 是Olin College of Engineering(Olin工程学院)的资讯工程(Computer Science)教授，他曾经在Wellesley College、Colby College以及U.C. Berkeley教书。在U.C. Berkeley取得Computer Science博士学位，在MIT取得学士及硕士学位。

　　Allen B. Downey的其它着作还有Think Java、Think Python、Think Stats以及Think Bayes。

chapter 01 介面
chapter 02 演算法分析
chapter 03 ArrayList
chapter 04 LinkedList
chapter 05 双向链结串列
chapter 06 Tree 的遍历
chapter 07 找到 Philosophy
chapter 08 Indexer
chapter 09 Map 介面
chapter 10 杂凑
chapter 11 HashMap
chapter 12 TreeMap
chapter 13 二元搜寻树
chapter 14 持久性资料
chapter 15 爬行 Wikipedia
chapter 16 布林搜寻
chapter 17 排序
索引

 

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身為一個資深Java開發者，多年來在各種專案中摸爬滾打，從前端到後端，從單機應用到分散式系統，可謂經驗豐富。然而，隨著技術的迭代和業務需求的複雜化，我越來越意識到，對底層的資料結構和演算法的深刻理解，對於寫出高效、可擴展、可維護的程式碼至關重要。這本《Think Data Structures：Java演算法實作和資料檢索》正好擊中了我的痛點。我期待這本書能夠提供一些我未曾深入接觸過的資料結構，例如可能包含一些更進階的樹結構，像是紅黑樹 (Red-Black Tree) 或 AVL 樹，以及它們在平衡搜尋效率上的巧妙設計。同時，我也很想了解書中如何闡述圖 (Graph) 資料結構的表示方法，以及相關的遍歷演算法，如 DFS (深度優先搜尋) 和 BFS (廣度優先搜尋) 在 Java 中的實際應用場景，例如在社交網絡分析或路徑規劃等問題上。更重要的是，我希望書中能提供一些關於如何根據具體問題，選擇最合適的資料結構和演算法的指導，而不僅僅是停留在理論層面。我需要的是能夠直接轉化為解決方案的知識，而這本書的標題恰恰暗示了它的實用性。

评分☆☆☆☆☆

我是一個對程式設計抱有濃厚興趣的技術愛好者，雖然我目前並不是全職的軟體工程師，但我總是在工作之餘，不斷地學習新的技術和知識。最近，我被《Think Data Structures：Java演算法實作和資料檢索》這本書深深吸引。我一直認為，資料結構和演算法是所有程式設計的基石，如果能夠打好這個基礎，未來學習任何新的程式語言或框架都會事半功倍。這本書的特色在於它結合了 Java 的實作，這對我來說是非常吸引人的。我希望透過這本書，能夠親手寫出各種資料結構的程式碼，並且深入理解它們的運作原理。尤其是在資料檢索的部分，我對如何高效地從大量的資料中找出我需要的資訊感到好奇。我希望能看到書中詳細解釋各種搜尋演算法，例如二分搜尋法、雜湊搜尋等，以及它們的效率比較。我也對書中可能會介紹的排序演算法，像是快速排序、合併排序等，如何透過 Java 實現以及它們的優缺點感到期待。我相信這本書能夠幫助我建立起對資料結構和演算法的系統性認識，並提升我的程式設計能力。

评分☆☆☆☆☆

天啊，我最近剛入手這本《Think Data Structures：Java演算法實作和資料檢索》！光是書名就讓我眼睛一亮，對我這個從小就對程式設計充滿好奇，後來也一路學習 Java 的人來說，這根本是為我量身打造的吧！平常在業界摸爬滾打，雖然累積了一些實務經驗，但總覺得在某些底層的原理上，好像少了點什麼，尤其是在處理大量資料、或是需要優化程式效能的時候，更是會感到力不從心。這本書的出現，就像是及時雨，不僅提供了紮實的演算法基礎知識，更重要的是，它強調的是 Java 的實作，這對我來說太有幫助了！我一直覺得，光是了解演算法的理論是不夠的，能夠實際應用在程式碼中，並且理解背後的邏輯，才是真正學會。所以，我迫不及待地想翻開書本，看看書中會介紹哪些經典的資料結構，像是陣列、鏈結串列、樹、圖等等，以及它們各自的優缺點和適用情境。更讓我期待的是，書中會如何透過 Java 來實作這些資料結構，並探討各種演算法的效率分析，像是時間複雜度和空間複雜度。我希望透過這本書，能夠更深入地理解這些概念，進而提升我撰寫程式碼的品質和效率。

评分☆☆☆☆☆

身為一名在學的資訊工程系學生，我最近正在為專題和未來的求職做準備，而《Think Data Structures：Java演算法實作和資料檢索》這本書，絕對是我近期最重要的投資之一！說實話，在學校的課程中，我們確實學過一些資料結構和演算法的基礎，但總覺得課本的內容比較理論化，而且很多時候都只是點到為止，並沒有深入探討。這本書的標題就直接點出了「實作」和「資料檢索」這兩個關鍵字，這正是我目前最需要的！我希望透過這本書，能夠看到實際的 Java 程式碼範例，學習如何從零開始建構各種資料結構，並且理解這些結構在實際應用中的效用。尤其是在資料檢索的部分，我對如何有效地搜尋、排序和組織資料特別感興趣，這在我的專題中也扮演著非常重要的角色。我希望能從書中學到像是雜湊表 (Hash Table)、二元搜尋樹 (Binary Search Tree)、或是更進階的 B-tree 等結構的實現方式，並且理解它們在查詢、插入和刪錯等操作上的效能差異。這本書的出現，讓我對資料結構和演算法的學習，不再只是死記硬背，而是能夠透過實際的程式碼，建立起更清晰、更有系統的認知。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在職的軟體工程師，已經在業界打滾了好幾年，主要負責後端的開發。雖然平常的工作已經很忙碌，但總覺得自己在處理一些效能瓶頸問題時，似乎有點捉襟見肘。很多時候，問題的根源都出在資料結構的選擇或演算法的設計不夠優化。因此，我最近入手了《Think Data Structures：Java演算法實作和資料檢索》，希望能藉由這本書來補強我在這方面的知識。我特別希望書中能夠提供一些比較貼近業界實際應用的案例，例如在處理高併發的系統、大數據的分析，或是搜尋引擎的優化上，哪些資料結構和演算法是比較常見且有效的。我也很期待書中能夠探討一些比較進階的演算法，像是圖的遍歷、最短路徑問題、或是動態規劃的應用，並且說明它們在 Java 中的具體實現方法。對我而言，這本書不僅僅是學習理論，更重要的是能提供我解決實際工作問題的工具和思路，讓我能夠寫出更高效、更穩定的程式碼，這對我個人職涯的發展非常有助益。