工程化程序设计 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:高等教育出版社

作者:张荣新

出品人:

页数:374

译者:

出版时间:2006-1

价格:35.40元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040184211

丛书系列:

图书标签:

程序设计
工程化
软件工程
编程
计算机科学
算法
数据结构
软件开发
代码
实践

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具体描述

工程化程序设计，ISBN：9787040184211，作者：张荣新

《数据结构与算法：核心原理与实践》内容简介在信息爆炸的时代，高效处理和组织海量数据的能力是衡量一个程序员专业素养的关键指标。《数据结构与算法：核心原理与实践》一书，旨在深入剖析计算科学的基石——数据结构与算法，为读者构建坚实的理论基础，并提供丰富的实践指导，使其能够应对复杂多变的编程挑战。本书并非仅仅罗列枯燥的定义和公式，而是通过清晰的逻辑、生动的案例和详尽的代码示例，引领读者逐步理解各类数据结构的设计思想、运作机制及其适用的场景。从基础的线性结构如数组、链表、栈和队列，到复杂的非线性结构如树（二叉树、平衡树、堆）、图，再到高效的查找与排序算法，本书都进行了系统性的阐述。第一部分：数据结构基础在数据结构的世界里，选择合适的数据结构往往比选择最优的算法更为重要，因为一个糟糕的数据结构选择可能导致即便最精妙的算法也无法发挥其应有的效率。本部分将首先介绍数组，作为最基本也是应用最广泛的数据结构，我们将探讨其连续存储的特性、随机访问的优势，以及在内存分配、插入删除操作中的潜在效率问题。在此基础上，我们将深入理解链表，包括单向链表、双向链表以及循环链表，分析其动态内存管理的灵活性，以及在遍历、插入删除操作中的特性，并比较其与数组在不同应用场景下的优劣。接着，我们将聚焦于栈和队列，这两种 LIFO（后进先出）和 FIFO（先进先出）的抽象数据类型，它们在函数调用、表达式求值、广度优先搜索等众多算法和程序设计中扮演着不可或缺的角色。我们会详细解析它们的接口操作，并通过数组和链表等底层实现方式，展现它们的具体工作原理。第二部分：高级数据结构随着数据规模和复杂度的增长，我们需要更高级的数据结构来应对挑战。本部分将带您进入树的殿堂。我们将从最基础的二叉树开始，理解其定义、遍历方式（前序、中序、后序）以及在信息检索和组织中的作用。随后，我们将深入探讨二叉搜索树（BST），分析其查找、插入、删除操作的平均和最坏情况复杂度，并引出其在实际应用中可能面临的退化问题。为了解决BST的退化问题，我们将重点讲解平衡二叉搜索树，如AVL树和红黑树。我们会详细分析它们的平衡机制、插入删除操作后的旋转和着色调整，以及它们如何保证对数时间的查找、插入和删除效率，这对于构建高效的数据库索引、字典等至关重要。紧接着，我们将探讨堆（Heap），特别是最小堆和最大堆。我们将阐述堆的性质（堆序性质和完全二叉树性质），以及堆在高效实现优先队列、堆排序等算法中的核心作用。然后，本书将转向图（Graph），作为描述实体之间关系的强大工具。我们将定义图的几种表示方法，包括邻接矩阵和邻接表，分析它们在存储空间和操作效率上的差异。我们将详细介绍深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）这两种基本的图遍历算法，并阐述它们在查找路径、连通性分析、拓扑排序等问题中的应用。第三部分：核心算法理论数据结构最终需要通过算法来实现其价值。本部分将系统梳理和分析一系列核心的算法，帮助读者构建解决问题的通用框架。查找算法方面，我们将从线性查找出发，分析其简单直观的特点和在无序数据中的局限性。随后，我们将重点讲解二分查找（Binary Search），深入分析其对有序数组的要求，以及对数时间复杂度的优越性，并探讨其在各种查找场景下的应用。排序算法是数据处理的基础。我们将从简单排序开始，如冒泡排序、选择排序和插入排序，理解它们的基本思想、时间复杂度（O(n²)）以及在小规模数据或基本有序数据上的适用性。然后，我们将进入高效排序的范畴。我们将详细解析快速排序（Quick Sort），包括其分治策略、枢轴选择的重要性以及平均和最坏情况下的性能分析。我们还将深入讲解归并排序（Merge Sort），理解其递归分治的思路，以及稳定的排序特性。此外，我们还将介绍堆排序，它结合了堆数据结构的优势，实现高效的就地排序。本书将对这些排序算法的时间和空间复杂度进行严格的分析，并对比它们在不同数据特性下的表现，为读者选择合适的排序方法提供依据。除了基本的查找和排序，本书还将触及字符串匹配算法，如朴素匹配算法，并可能介绍更高效的KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，使其能够快速有效地在文本中查找特定模式。第四部分：算法设计技巧与分析理解算法的实现固然重要，但更重要的是掌握算法的设计思想和分析方法，使读者能够独立解决新的问题。本部分将深入探讨分治法（Divide and Conquer），如快速排序和归并排序所示，如何将大问题分解为小问题，逐个击破。我们将介绍动态规划（Dynamic Programming），理解其最优子结构和重叠子问题特性，并通过经典的例子（如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列）来展示如何构建状态转移方程，从而避免重复计算，获得最优解。此外，本书将详细讲解算法复杂度分析，包括时间复杂度和空间复杂度的概念，以及大O符号（O-notation）的意义。读者将学习如何分析一个算法的渐进性能，理解O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n²)等不同复杂度类别的含义及其对程序性能的影响。我们将强调在算法设计中权衡时间与空间的方法，以及如何根据具体需求进行优化。第五部分：实践与应用理论最终要落地到实践。《数据结构与算法：核心原理与实践》不仅注重理论的深度，更强调实践的重要性。本书将提供大量的实际编程示例，使用主流的编程语言（如C++、Java或Python），展示如何实现各种数据结构和算法，并解决实际编程问题。这些示例将覆盖从简单的数组操作到复杂的图遍历应用，帮助读者将所学知识转化为实际的编码能力。本书还包含常见算法题分析，从 LeetCode 等平台精选具有代表性的题目，详细解析解题思路、关键数据结构和算法的应用，并提供优化方案。通过对这些典型问题的深入剖析，读者可以有效提升解决算法面试题和实际项目挑战的能力。总结《数据结构与算法：核心原理与实践》致力于为读者打造一条通往精通数据结构与算法的清晰路径。无论您是计算机科学的学生，还是希望提升编程技能的在职开发者，亦或是对算法的严谨之美充满好奇的爱好者，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。通过系统学习本书内容，您将不仅掌握核心的数据结构和算法知识，更能培养出独立分析问题、设计高效解决方案的编程思维，为您的技术生涯奠定坚实的基础。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

拿到这本厚厚的《工程化程序设计》时，我首先被它那严谨的封面设计吸引了，那种黑白分明、信息量巨大的排版，立刻让人联想到教科书级别的深度。我原本以为这会是一本枯燥乏味的工具书，主要讲授各种框架的API调用和配置流程，但读进去之后才发现，我的预判完全错了。这本书的格局要大得多，它似乎并不满足于教你如何“快速实现功能”，而是试图从根本上探讨“如何构建一个可持续、可维护的软件系统”。书中花了大量的篇幅来论述软件架构的演进，从单体到微服务，再到事件驱动的各种模式，每一个章节的逻辑递进都像搭积木一样严密。特别是关于依赖管理和模块化的探讨，作者用大量的实际案例来剖析了“为什么有些项目能长久发展，有些项目却在第三年就陷入泥潭”，这种深入骨髓的洞察力，让我这个在业界摸爬滚打了多年的工程师都感到醍醐灌顶。它不是那种只停留在概念层面空谈的理论书，而是将理论与实践结合得非常紧密，让你在理解设计哲学的同时，也能找到落地的具体方法。我尤其欣赏它对“技术债”的讨论，作者将其视为一种必然存在的成本，并提供了一套系统的评估和偿还策略，这对于项目经理和架构师来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验非常具有挑战性，它要求读者具备一定的编程基础和项目经验，否则很容易迷失在作者构建的庞大体系中。我记得在阅读到关于“契约先行设计（Contract-First Design）”的那一章节时，我不得不停下来，对照我正在负责的几个遗留系统，重新审视我们过去那种“边写边改”的开发习惯。作者的论述极其犀利，他将这种习惯比喻为在没有蓝图的情况下盖摩天大楼，最终必然导致结构性风险。这本书的行文风格偏向于学术论文，逻辑链条极长，需要全神贯注才能跟上作者的思路，偶尔还会引用一些非常晦涩的计算机科学理论作为支撑。但是，一旦你跨过了最初的门槛，你会发现它提供的视野是极其开阔的。它不只是教你如何写出“能跑起来的代码”，而是引导你去思考“如何写出能在十年后依然能被团队理解和修改的代码”。我特别喜欢它在讨论自动化测试和持续集成（CI/CD）流程时所展现出的那种近乎偏执的严谨，作者认为，没有强大的自动化流程支撑的“工程化”，不过是自欺欺人。这本书更像是一本内功心法，它打磨的不是招式，而是你的内力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚从学院派进入工业界的新手，我发现这本书简直就是一座灯塔，虽然初期看起来有点吓人。它没有像市面上很多流行书籍那样，一股脑地推荐最新的、最火热的框架和工具，而是将焦点放在了那些“永恒不变”的工程原则上：解耦、抽象、稳定性和可观测性。我之前总是在追逐“最佳实践”，今天学这个模式，明天用那个库，结果项目反而越来越臃肿。这本书教会我做的第一件事就是“慢下来”，深入剖析业务场景的复杂性，然后才去匹配合适的工程手段，而不是反过来。书中对于“配置管理”的章节让我印象深刻，它详细区分了环境配置、运行时配置和部署配置，并给出了每种配置的最佳实践存储位置和生命周期管理策略，这在很多快速迭代的项目中往往是被忽略的细节。这种对“细节的深度挖掘”让整本书的价值感倍增。它没有提供任何复制粘贴就能用的代码片段，但它提供的思维框架，比任何代码片段都更有价值。读完之后，我对自己写下的每一行代码都会多一个审视的维度：它是否符合工程的原则？它的边界在哪里？

评分☆☆☆☆☆

我花了将近两个月的时间才把这本书啃完，过程中经历了多次想放弃又被其内在逻辑链条拉回来的过程。这本书的最大特点是它的“反直觉性”。很多时候，作者提出的解决方案与业界主流的“快节奏”开发理念背道而驰，比如他强烈主张在引入任何新技术之前，必须进行为期数周的“技术可行性验证”和“风险评估”，这在很多追求季度交付压力的公司里是很难被接受的。但作者通过严谨的论证证明了这种“慢”的必要性，它是在避免未来更大的“失控”风险。这本书的语言风格非常凝练，几乎没有多余的客套话，每一个句子都旨在传递信息或建立逻辑连接。它不是一本可以用来消磨时间的读物，更像是一本需要反复研读的工具手册，尤其是在面对“系统重构”或者“技术选型”的关键时刻，我总会翻回到其中的章节寻找最初的指导原则。这本书的价值不在于它教会了你哪一种工具，而在于它教会了你如何去“选择”和“驾驭”工具，确保你的“设计”是面向未来的、具备弹性的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编辑和排版设计，坦白说，有点过于“极简主义”了。我希望它能在一些关键概念的解释旁边，多配一些直观的流程图或者示意图，而不是仅仅依靠密集的文字来构建逻辑。我理解作者想要保持内容的高纯度和学术性，但对于像我这样习惯了视觉辅助学习的读者来说，理解某些复杂的部署拓扑结构时，确实需要花费额外的精力去脑补画面。不过，抛开排版上的小瑕疵不谈，这本书在深度上是无可挑剔的。它探讨了从代码层面到组织架构层面如何实现“工程化”的统一。我尤其欣赏作者在讨论“团队结构对工程实践的影响”时所提出的观点，他认为软件的设计选择往往是组织结构缺陷的体现，这让我开始思考我们团队内部的沟通方式和职责划分是否也在无形中影响了代码的质量。这本书提供了一个宏观的视角，让你能够跳出日常的Bug修复和功能开发，站在更高的维度去规划和改进整个开发生态。对于希望从“编码者”蜕变为“系统设计者”的专业人士来说，这本书绝对是值得投入时间的。

评分☆☆☆☆☆