Java编程案例教程

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出版者:电子工业出版社
作者:向传杰
出品人:
页数:206
译者:
出版时间:2004-5
价格:17.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787505398283
丛书系列:
图书标签:
  • Java
  • 编程
  • 教程
  • 案例
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具体描述

《数据结构与算法实战》 引言 在飞速发展的计算机科学领域,数据结构和算法是构建高效、可靠软件系统的基石。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角,超越简单的理论讲解,聚焦于如何在实际工程中应用和优化这些核心概念。我们相信,只有将理论知识与实际操作紧密结合,才能真正掌握构建高性能应用的能力。 第一部分:基础结构与底层原理 第一章:内存模型与数据组织 本章将从计算机硬件层面剖析数据是如何在内存中组织和访问的。我们将详细探讨缓存一致性、局部性原理(时间局部性和空间局部性)以及它们对算法性能的实际影响。不再将内存视为一个统一的存储空间,而是深入理解不同层级缓存(L1, L2, L3)的延迟差异。 1.1 内存层次结构深度解析: 探讨SRAM与DRAM的区别,以及它们在系统中的角色。 1.2 字节对齐与填充(Padding): 讲解结构体和类在内存中的布局优化,如何通过字节对齐提高访问速度,以及不当布局可能带来的性能损失。 1.3 引用与指针的开销: 分析不同编程语言中引用类型的底层实现,以及间接寻址对CPU流水线的影响。 第二章:线性结构的精细化处理 线性结构是所有复杂数据结构的基础。本章重点讨论如何针对特定场景优化数组和链表的性能,并引入跳表(Skip List)作为一种高性能的动态序列结构。 2.1 数组的动态管理与内存分配: 深入探讨`ArrayList`或`std::vector`在扩容时的开销分析(摊还分析的实际应用),以及如何预估容量以减少重新分配次数。 2.2 链表的变种与应用: 除了传统的单向和双向链表,我们将研究循环链表在缓冲区管理中的应用,以及如何利用双向链表实现高效的“最近最少使用”(LRU)缓存淘汰策略。 2.3 跳表:概率模型的工程实现: 跳表如何通过随机化实现接近平衡二叉树的查找性能($O(log n)$),同时简化了插入和删除的维护工作。我们将实现一个高并发友好的跳表结构。 第三部分:树与图的深度遍历与路径优化 树和图结构是解决关系型、层级型问题的核心工具。本部分侧重于平衡性、连通性和路径查找的工程实现。 第三章:平衡搜索树的实战优化 平衡二叉搜索树(BST)是实现高效映射和集合的关键。我们不再止步于红黑树的旋转规则,而是关注其在特定应用中的性能表现。 3.1 AVL树与红黑树的权衡: 比较两者在实际操作(特别是高频插入/删除混合场景)中的性能差异,以及在不同内存模型下的缓存友好性。 3.2 B树与B+树在外部存储中的统治地位: 详细解析B+树如何通过减少磁盘I/O次数来优化数据库索引的查找效率。我们将模拟一个简化的B+树索引结构。 3.3 尝试性优化:大小平衡树(Treap): 结合随机化和BST特性,Treap如何提供简单且性能稳健的解决方案。 第四章:图算法的高效实现与空间复杂度控制 图算法在网络分析、路由选择和依赖解析中无处不在。本章关注如何选择正确的图表示法(邻接矩阵 vs. 邻接表)以及如何高效地处理稀疏图和稠密图。 4.1 图的表示法选择: 明确在何种情况下使用邻接矩阵(适用于稠密图,但空间开销大),何时使用邻接表(适用于稀疏图,节省空间)。 4.2 拓扑排序的进阶应用: 不仅实现Kahn算法和DFS算法,更将其应用于项目依赖管理和编译顺序确定。 4.3 最短路径算法的性能瓶颈: Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的时间复杂度分析。重点讲解A搜索算法如何引入启发式函数(Heuristic Function)来显著加速在大型地图或网格搜索中的寻路效率。 第四部分:高级结构与并发挑战 第五章:哈希表的极限性能调优 哈希表(HashMap/Hashtable)的平均 $O(1)$ 性能极具诱惑力,但其性能高度依赖于良好的散列函数和冲突解决策略。 5.1 散列函数的工程设计: 探讨如何设计对特定类型数据(如字符串、自定义对象)友好的散列函数,避免“坏数据”导致的集群效应。介绍MurmurHash、FNV等非加密哈希算法的原理。 5.2 冲突解决策略的性能对比: 详细对比链式法(Separate Chaining)和开放寻址法(Open Addressing),特别是线性探测、二次探测在缓存命中率上的差异。 5.3 无锁哈希表的挑战: 引入并发场景下,如何使用原子操作(Atomic Operations)构建线程安全的哈希表,以避免传统锁带来的性能竞争。 第六章:堆与优先级的应用场景扩展 堆(Heap)是实现优先级的标准工具,但其应用远不止于构建优先队列。 6.1 斐波那契堆(Fibonacci Heap): 尽管实现复杂,但它在Dijkstra算法和Prim算法的某些变体中,能够将渐近时间复杂度进一步优化到理论最优。我们将剖析其延迟合并操作的精妙之处。 6.2 二项堆与配对堆: 比较这两种堆结构在“合并”和“删除最小元素”操作上的平衡点。 6.3 排序算法的工程选择: 深入分析堆排序、快速排序和归并排序在不同数据规模和数据特性(如数据是否接近有序)下的实际性能表现,以及如何通过三路快排(Three-way QuickSort)解决大量重复元素的问题。 第五部分:算法的工程实现与性能度量 第七章:动态规划与记忆化搜索的效率边界 动态规划(DP)是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章强调如何识别DP结构,并优化其空间复杂度。 7.1 状态转移方程的精确建模: 通过背包问题、最长公共子序列等经典案例,训练读者快速准确地定义DP状态。 7.2 空间优化技巧: 讲解如何通过“滚动数组”等技术,将二维DP问题的空间复杂度从 $O(N cdot M)$ 降至 $O(min(N, M))$,这在处理超大数据集时至关重要。 7.3 记忆化搜索与自底向上DP的切换: 探讨何时使用递归+缓存(自顶向下)更直观,何时使用迭代(自底向上)更利于性能的稳定输出。 第八章:复杂系统的性能度量与基准测试 理论上的时间复杂度 $O(n)$ 并不等同于实际运行速度。本章专注于如何科学地度量和比较不同算法实现的真实性能。 8.1 性能分析工具链: 介绍如何使用专业的性能分析工具(如Linux `perf`, Callgrind等)来识别算法执行中的热点代码(Hot Spots)和缓存未命中(Cache Misses)。 8.2 基准测试框架的构建: 强调编写可重复、统计学有效的基准测试的原则,包括预热(Warm-up)、多次运行和排除外部干扰。 8.3 渐近分析的局限性: 讨论小规模输入时,常数因子(Constant Factor)对算法选择的影响,例如,一个 $O(n^2)$ 的算法可能因为常数因子极小,而在 $n < 100$ 的范围内优于一个 $O(n log n)$ 的算法。 结语 掌握数据结构与算法,意味着掌握了解决问题的“内功”。本书提供的不仅仅是代码实现,更是一套工程思维框架,旨在帮助读者在面对真实世界的复杂挑战时,能够做出性能最优、设计合理的结构选择和算法决策。通过本书的学习,你将能够构建出真正高效、健壮的计算系统。

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我发现这本书在知识体系的构建上采取了一种“螺旋上升”的策略,而不是一次性抛出所有复杂知识点。比如,在早期案例中只是简单地使用变量和基础流程控制,但当你学习到后期,需要实现一个稍微复杂点的功能时,它会巧妙地回顾并扩展早期学过的概念,比如将简单的变量升级为类的属性,将简单的`if`判断升级为面向对象的接口回调。这种设计迫使读者不断回顾和巩固已学知识,形成牢固的知识网络。它不是那种读完一章就忘一章的书。而且,书的最后还附带了一些“进阶思考题”,这些题目往往需要综合运用前面好几个章节的知识才能解决,真正考验了读者的综合运用能力。对于我这种希望未来能系统性提升自己的读者来说,这种由浅入深、循序渐进的引导,是至关重要的学习阶梯。这本书无疑是我目前接触过的最全面、最实用的Java入门与进阶教材之一。

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这本书的封面设计非常有质感,深蓝色的底色配上简洁明了的白色字体,一下子就抓住了我的眼球。我是一个编程新手,刚开始接触Java时感到非常迷茫,网上的教程零散且质量参差不齐,让我无从下手。然而,当我翻开这本《Java编程案例教程》时,心中的焦虑感立刻烟消云散。它的内容组织非常系统化,从最基础的数据类型、运算符讲起,逐步过渡到面向对象的核心概念,每一步都走得非常扎实。尤其是那些小案例,看似简单,却巧妙地串联起了理论知识点,让我明白“学以致用”的真正含义。不像有些教材那样堆砌概念,这本书的讲解方式更像是一位经验丰富的老师在手把手地教你,既有深度又不失亲和力。我特别喜欢它在讲解过程中穿插的“陷阱提醒”,这些都是我在实践中经常会踩的坑,提前避开,事半功倍。总的来说,这本书为我的Java学习之旅打下了坚实的理论和实践基础,是一次非常愉快的阅读体验。

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我对这本书的排版和细节处理印象深刻。在很多技术书籍中,代码的可读性往往是一个痛点,要么是字体太小,要么是行间距过于拥挤,阅读起来非常费劲。这本书的字体选择恰到好处,代码块的背景色和正文区分明显,注释清晰明了,逻辑结构一目了然。我通常喜欢在咖啡馆或者光线不佳的环境下学习,这本书的墨色和纸张质量都很不错,长时间阅读眼睛不易疲劳。除了这些“硬件”上的优势,它在讲解面向对象三大特性——封装、继承和多态时,使用的比喻非常形象。比如讲解多态时,它引用了一个“动物的不同叫声”的例子,一下子就把抽象的概念具体化了。这种将复杂的计算机科学概念转化为日常生活的理解模型的能力,是区分一本优秀教材和普通教材的关键所在。它真的做到了把“难懂”的东西“讲透彻”。

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说实话,我以前买过好几本Java入门书,不是内容太老旧,跟不上现在的技术栈,就是案例陈旧得像上个世纪的产物,根本没法在现代开发环境中使用。这本书在这方面做得非常出色,它紧跟Java语言的发展趋势,案例贴近现代应用的需求,比如涉及到文件I/O操作时,它讲解的是NIO的内容,而不是过时的、效率低下的传统流操作。对于初学者而言,建立正确的初始认知至关重要,这本教材恰恰提供了这种前瞻性。更让我惊喜的是,它对异常处理和多线程的讲解非常到位。这两个知识点是很多初级教程的薄弱环节,处理得不好会导致程序健壮性很差。这本书用清晰的流程图和对比实验,让我彻底理解了`try-catch-finally`的执行顺序,以及线程安全问题的根源和常见的同步机制。这种对关键难点的精准把握和深入浅出的剖析,体现了编者深厚的教学功底和实践经验。

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这本书的结构安排简直是为我这种“重实战,轻理论”的学习者量身定制的。我一直觉得,编程不是背诵公式,而是解决问题的能力。这本教材完美地体现了这一点。它没有花太多篇幅在晦涩难懂的理论推导上,而是直接切入实际应用场景,通过大量的案例来驱动学习。比如,在讲解集合框架时,它没有枯燥地罗列List、Set、Map的所有方法,而是设计了一个“学生信息管理系统”的案例,让你在实现功能的过程中自然而然地学会如何选用最合适的集合类型,以及如何高效地进行增删改查操作。这种“任务驱动”的学习模式,极大地激发了我的学习热情。我感觉自己不是在“看书”,而是在“做项目”。每完成一个小节的学习,都能获得即时的成就感,这比单纯地做课后习题要来得更有动力。书中的代码示例简洁且完整,可以直接复制运行,调试起来也方便快捷,这一点对于自学者来说太重要了。

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