Think Data Structures：Java演算法實作和資料檢索 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 數據結構
• Java
• 算法
• 資料檢索
• 編程
• 計算機科學
• 數據結構與算法
• Java編程
• 算法實現
• 代碼實踐

“一本極好又務實的資料結構入門書籍，讓讀者擁有剛好的理論知識以進行演算法分析，同時兼顧實際應用。”－Barry Wittman Associate Professor Elizabethtown College

　　“經由閱讀本書，讀者進入Java collection framework的世界，使用Ant和JUnit，並建立一個有趣的網路搜尋引擎雛型，繼Think Java之後又一力作！”－Chris Mayfield Associate Professor James Madison University

　　如果你是在學學生，或是準備要應徵軟體工程師的話，本書較其它同類型的書籍更清楚、簡明和深入，幫助你學習或復習，軟體工程中資料結構和演算法的一些重點。

　　藉由闡明理論架構之上的實用知識和技巧，作者Allen Downey呈現給你的是如何用資料結構，實作有效率的演算法，以及分析測量演算法的效率。你會用到很多Java collection framework(JCF）裏的重要類彆，知道這些類彆是如何被實作以及知道它們的執行效能。每一個章節都有實作練習題，還有對應的測試程式檢查讀者練習題解答是否正確。

　　‧使用像list和map這樣的資料結構，並瞭解其動作原理
　　‧製作一個可以讀取維基百科網頁、分析網頁內容而且瀏覽産齣資料tree
　　‧分析程式碼以預測程式碼執行效率，以及程式要用多少記憶體
　　‧為Map介麵作數個實作類彆，過程中包括使用雜湊錶以及二元搜尋樹
　　‧建立一個簡單的網頁搜尋引擎，引擎包含爬蟲和儲存網頁內容的索引器，以及能將資料迴傳給使用者的檢索器

深入探索 Java 核心：數據結構與算法的實戰指南 本書旨在為讀者提供一個紮實、深入的 Java 編程實踐平颱，專注於講解和實現計算機科學中最基礎且至關重要的兩大支柱：數據結構和算法。我們不再停留在理論的錶麵，而是通過海量的 Java 源代碼實例，帶領讀者親手構建、優化和應用這些核心概念。 這不是一本關於特定領域應用（如大數據或機器學習）的指南，也不是一本純粹的 Java 語言語法參考手冊。相反，我們的核心目標是培養讀者構建高效、可維護軟件的內在能力，理解程序性能的真正瓶頸所在，並學會如何運用恰當的工具（數據結構）和方法（算法）來解決復雜問題。 第一部分：基石構建——Java 語言特性的高效利用 在進入復雜結構之前，我們首先需要確保讀者對 Java 語言的高級特性有透徹的理解，因為這些特性是實現高性能數據結構的基石。 模塊一：Java 內存模型與性能調優基礎 本模塊將剖析 Java 虛擬機（JVM）的工作原理，特彆是堆、棧、方法區的內存分配機製。我們將詳細探討對象創建的生命周期、垃圾迴收（GC）的常見算法（如分代迴收），以及如何通過內存模型來預判和避免常見的性能陷阱。理解這些機製，是編寫高效代碼的前提。我們將關注 `final` 關鍵字、內部類和匿名類的內存占用差異，以及它們對代碼可讀性和運行效率的影響。 模塊二：泛型（Generics）的深度應用 泛型不僅僅是簡單的類型擦除。本部分深入講解瞭 Java 泛型的協變（Covariance）、逆變（Contravariance）以及無變（Invariance）的概念，並使用通配符（`? extends T` 和 `? super T`）來構建靈活且類型安全的集閤框架組件。我們將實現自定義的泛型棧和隊列，並探討泛型在編譯期和運行期的差異，以及如何利用反射機製繞過（或理解）類型擦除的限製，從而實現更通用的數據結構操作。 模塊三：集閤框架（Collections Framework）的內部構造 我們將徹底解構 Java 標準庫中的 `java.util.Collection` 接口體係。重點剖析 `ArrayList` 底層數組的動態擴容機製、`LinkedList` 中雙嚮鏈錶的節點操作效率，以及 `HashMap` 的核心——哈希衝突處理（開放定址法與鏈地址法）。特彆是對於 `HashMap`，我們將詳細實現不同負載因子下的性能變化，並展示如何通過調整初始容量來優化特定場景下的存取速度。`TreeMap` 和 `LinkedHashMap` 將被單獨分析，以展示它們在排序和訪問順序保持上的獨特優勢。 第二部分：核心數據結構的實現與分析 這一部分是本書的核心。我們將遵循“先理論，後實現，再分析”的路徑，親手用 Java 實現每一個重要的數據結構，而非僅僅調用 API。 模塊四：綫性結構的高效迭代 我們將從基礎的數組和鏈錶開始。鏈錶部分不僅實現單嚮鏈錶，還將重點實現雙嚮鏈錶和循環鏈錶，並對比它們在插入和刪除操作中的時間復雜度差異。在此基礎上，我們將實現雙端隊列（Deque），並探討如何利用它來優化某些需要快速訪問兩端元素的場景。 模塊五：堆棧與隊列的進階應用 棧（Stack）的 LIFO 原則將在反嚮計算、錶達式求值（中綴轉後綴）中得到實踐。隊列（Queue）的 FIFO 原則將用於模擬等待係統和廣度優先搜索（BFS）。我們將深入實現優先隊列（Priority Queue），這需要我們親手構建一個高效的二叉堆（Binary Heap）。我們會詳盡講解最小堆和最大堆的構建過程，以及 `heapify` 操作的精確步驟，並將其應用於 Dijkstra 算法的優化中。 模塊六：樹形結構：組織與檢索的藝術 樹是理解層次關係的關鍵。我們將從最基礎的二叉樹開始，區分滿二叉樹、完全二叉樹。隨後，重點轉嚮二叉搜索樹（BST），分析其在最壞情況下的性能退化問題。為解決此問題，本書將花費大量篇幅實現和分析平衡二叉搜索樹，包括AVL 樹和紅黑樹（Red-Black Tree）。每一步的鏇轉、顔色翻轉操作都將配有詳盡的圖解和 Java 代碼注釋。此外，B 樹和B+ 樹的結構原理和它們在外部存儲（如數據庫索引）中的重要性也將被介紹。 模塊七：圖論基礎：連接世界的模型 圖是描述復雜關係網的最佳工具。我們將定義圖的抽象錶示，並實現鄰接矩陣和鄰接錶兩種錶示方式，並對比它們在稀疏圖和稠密圖中的空間和時間效率。圍繞圖的遍曆，我們將詳細實現深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS），並展示它們在連通性檢測和拓撲排序中的應用。 第三部分：算法的實現與性能分析 數據結構提供瞭“容器”，而算法則提供瞭“操作”。本部分關注於如何高效地操作這些容器，並對算法的效率進行嚴謹的數學分析。 模塊八：排序算法的全麵性能考察 我們將超越基礎的冒泡排序和選擇排序，重點實現和對比高效比較排序： 1. 歸並排序（Merge Sort）：強調其穩定性及 O(N log N) 的時間保證。 2. 快速排序（Quick Sort）：深入探討樞軸（Pivot）的選擇策略（如隨機選擇、三數取中法），以及在最壞情況下如何避免棧溢齣。 3. 堆排序（Heap Sort）：利用之前實現的二叉堆，展示如何在原地（In-Place）完成排序。 此外，對於特定數據集，我們還將實現計數排序、基數排序等非比較排序算法，分析其綫性時間復雜度背後的數據限製。 模塊九：搜索與查找的效率極限 除瞭基礎的順序查找，我們將重點實現二分查找（Binary Search）在數組中的應用，並擴展到插值查找和斐波那契查找，分析它們在數據分布均勻性上的性能差異。在樹結構中，我們將探討如何在平衡樹上進行高效查找，以及如何利用哈希函數實現平均 O(1) 的查找操作，深入剖析“散列值碰撞”的處理策略。 模塊十：貪心算法與動態規劃 本模塊將算法設計思想與數據結構實踐相結閤： 1. 貪心策略：通過最小生成樹（MST）問題，實現 Prim 算法和 Kruskal 算法，展示如何結閤優先隊列和並查集（Disjoint Set Union）來高效解決問題。 2. 動態規劃（DP）：剖析 DP 的最優子結構和重疊子問題特性，實現經典的背包問題、最長公共子序列，並展示如何使用二維數組（作為備忘錄/錶格）來存儲和優化子問題的解。 第四部分：高級主題與實用工具 本書最後將觸及一些更高階但與實際開發緊密相關的主題。 模塊十一：並查集（Disjoint Set Union）的應用 我們將實現並查集結構，並重點介紹路徑壓縮（Path Compression）和按秩閤並（Union by Rank/Size）這兩種優化技術。此結構將直接應用於判斷圖中的環路以及快速閤並集閤元素。 模塊十二：字符串匹配算法 在處理文本數據時，高效的字符串搜索至關重要。我們將實現並分析 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，詳細解釋其前綴函數的構建過程，以及它如何避免迴溯，實現綫性時間復雜度的字符串查找。 全書的每一個概念都將伴隨著精心設計的 Java 代碼示例，這些代碼不僅關注於功能實現，更強調其可讀性、健壯性和性能指標（時間復雜度和空間復雜度）。讀者完成本書的學習後，將不僅能熟練使用 Java 集閤框架，更能自信地在麵對任何性能挑戰時，設計並實現最優的數據結構和算法解決方案。

作者簡介

Allen B. Downey

　　Allen B. Downey 是Olin College of Engineering(Olin工程學院)的資訊工程(Computer Science)教授，他曾經在Wellesley College、Colby College以及U.C. Berkeley教書。在U.C. Berkeley取得Computer Science博士學位，在MIT取得學士及碩士學位。

　　Allen B. Downey的其它著作還有Think Java、Think Python、Think Stats以及Think Bayes。

chapter 01 介麵
chapter 02 演算法分析
chapter 03 ArrayList
chapter 04 LinkedList
chapter 05 雙嚮鏈結串列
chapter 06 Tree 的遍曆
chapter 07 找到 Philosophy
chapter 08 Indexer
chapter 09 Map 介麵
chapter 10 雜湊
chapter 11 HashMap
chapter 12 TreeMap
chapter 13 二元搜尋樹
chapter 14 持久性資料
chapter 15 爬行 Wikipedia
chapter 16 布林搜尋
chapter 17 排序
索引

 

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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閤瞭 Java 的實作，這對我來說是非常吸引人的。我希望透過這本書，能夠親手寫齣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齣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、閤併排序等，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係統性認識，並提升我的程式設計能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在職的軟體工程師，已經在業界打滾瞭好幾年，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，問題的根源都齣在資料結構的選擇或演算法的設計不夠優化。因此，我最近入手瞭《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麵的知識。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係統、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，讓我能夠寫齣更高效、更穩定的程式碼，這對我個人職涯的發展非常有助益。

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，雖然纍積瞭一些實務經驗，但總覺得在某些底層的原理上，好像少瞭點什麼，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。這本書的齣現，就像是及時雨，不僅提供瞭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瞭！我一直覺得，光是瞭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，纔是真正學會。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。

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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係統，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，對於寫齣高效、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》正好擊中瞭我的痛點。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，我也很想瞭解書中如何闡述圖 (Graph) 資料結構的錶示方法，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，選擇最閤適的資料結構和演算法的指導，而不僅僅是停留在理論層麵。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瞭它的實用性。

评分☆☆☆☆☆

身為一名在學的資訊工程係學生，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，而且很多時候都隻是點到為止，並沒有深入探討。這本書的標題就直接點齣瞭「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錶 (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。這本書的齣現，讓我對資料結構和演算法的學習，不再隻是死記硬背，而是能夠透過實際的程式碼，建立起更清晰、更有係統的認知。