Java语言程序设计

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页数:273
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出版时间:2008-8
价格:24.20元
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isbn号码:9787040248401
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  • Java
  • 编程
  • 计算机科学
  • 软件开发
  • 入门
  • 教材
  • 基础
  • 算法
  • 面向对象
  • 数据结构
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具体描述

《Java语言程序设计》通过大量程序实例由浅人深地介绍Java语言程序设计的基础知识及各种编程方法和技术。全书共13章,分别介绍了Java语言的基本语法、面向对象程序设计、图形用户界面设计、异常处理、输入/输出、网络编程、多线程技术、多媒体、数据库编程等内容。每章都给出了经过调试运行的实例,通俗易懂,便于初学者入门。每章还附有习题,帮助读者理解Java语言的基本概念和编程技巧。

《Java语言程序设计》遵循“理论够用为度”的原则,在讲解理论的同时,给出大量的例题。学生通过学习丰富的例题,有助于理解相关的理论知识。

《Java语言程序设计》既可供高等职业技术院校作为“Java语言程序设计”课程教材,也可作为Java爱好者自学的入门教材。

《算法导论》 内容简介 《算法导论》并非一本讲述Java语言具体语法或开发技巧的书籍,而是深入探索计算科学基石——算法——的权威性著作。它为读者提供了一个系统、严谨的学习框架,旨在理解和掌握解决计算问题的基本方法和策略。本书的核心在于揭示算法的本质、设计原理、分析技术以及在各种计算场景下的应用,从而赋予读者构建高效、可靠软件系统的能力。 本书的出发点是算法本身,而非特定编程语言的实现细节。它关注的是“做什么”以及“怎么做”,而非“用什么工具做”。因此,无论你使用Java、Python、C++还是其他任何编程语言,本书提供的知识体系都是通用的、基础的。学习本书,你将能够理解不同算法在时间复杂度和空间复杂度上的权衡,从而在面对实际问题时,能够选择最合适的算法来优化解决方案。 核心内容与结构 《算法导论》的结构清晰,内容全面,涵盖了算法领域的绝大部分重要主题。本书大致可以分为以下几个主要部分: 第一部分:基础知识与准备 在深入探讨具体算法之前,本书首先会奠定坚实的基础。这部分内容包括: 数学基础:算法分析离不开严谨的数学工具,本书将介绍必要的离散数学概念,如集合论、图论、计数原理等,以及在算法分析中至关重要的数学归纳法和递归思想。 渐进记号:这是分析算法效率的关键工具,包括大O记号 (O)、大Ω记号 (Ω) 和大Θ记号 (Θ)。读者将学习如何使用这些记号来描述算法的渐近行为,理解其在输入规模增大时的性能增长趋势。 算法分析:详细讲解如何分析算法的运行时间(时间复杂度)和内存占用(空间复杂度)。这包括对循环、递归、分治等不同程序结构的分析方法,以及平均情况、最坏情况和最好情况下的复杂度分析。 第二部分:排序与选择 排序和选择是算法中最基本也最常见的问题之一,本书将深入探讨多种高效的排序算法,并介绍如何从中选择出第k小的元素。 基础排序算法:包括插入排序、选择排序、冒泡排序等,虽然它们在效率上不如更高级的算法,但易于理解,是学习算法分析的良好起点。 分治排序算法:如归并排序和快速排序。归并排序以其稳定的O(n log n)时间复杂度而闻名,而快速排序虽然平均性能优异,但需要仔细处理最坏情况。 堆排序:介绍堆数据结构及其在排序中的应用。 线性时间排序:如计数排序、桶排序和基数排序,这些算法在特定条件下可以达到O(n)的时间复杂度,展示了算法设计的巧妙之处。 选择算法:介绍如何找到无序序列中的第k小元素,包括基于快速排序的划分思想实现的“快速选择”,以及更复杂的线性时间选择算法(如中位数的中位数算法),后者保证了在最坏情况下也能达到O(n)的时间复杂度。 第三部分:数据结构 高效的数据结构是实现高效算法的基础。本书将详细介绍多种重要的数据结构及其操作。 链表:单向链表、双向链表等,及其在插入、删除、查找等操作上的效率。 栈与队列:基本概念及其在算法中的应用,如表达式求值、图的遍历等。 散列表(哈希表):讲解哈希函数的选择、冲突解决技术(如链地址法和开放寻址法),以及在平均O(1)时间复杂度下实现插入、删除和查找。 树结构: 二叉搜索树 (BST):基本原理、插入、删除、查找操作,以及其在特定情况下的性能瓶颈。 平衡二叉搜索树:为了解决普通二叉搜索树可能退化成链表的问题,本书将深入介绍 AVL 树和红黑树。这些自平衡的二叉搜索树能够保证查找、插入和删除操作的最坏时间复杂度为O(log n)。 B 树和 B+ 树:在数据库和文件系统中广泛应用的树结构,尤其适用于磁盘 I/O。 堆 (Heap):最小堆和最大堆,及其在优先队列实现中的关键作用。 图:虽然图本身是一种数学模型,但本书也会在讲解算法时引入图的表示方法(邻接矩阵和邻接表),并在此基础上讲解图相关的算法。 第四部分:图算法 图算法在网络分析、路径查找、调度问题等领域有着极其广泛的应用。 图的遍历:深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS),及其在连通性、拓扑排序、最短路径等问题中的应用。 最小生成树 (MST):介绍 Kruskal 算法和 Prim 算法,用于在加权无向图中找到连接所有顶点的最小权重生成树。 单源最短路径: Dijkstra 算法:适用于非负权重的图。 Bellman-Ford 算法:能够处理带有负权重的边,并能检测负权重环。 所有点对最短路径: Floyd-Warshall 算法:一个动态规划算法,用于计算图中所有顶点对之间的最短路径。 Johnson 算法:在稀疏图上比 Floyd-Warshall 算法更优。 有向无环图 (DAG):拓扑排序及其在项目调度等问题中的应用。 第五部分:算法设计技术 本书不仅介绍了已有的算法,更重要的是传授算法设计的方法和思想。 分治 (Divide and Conquer):将大问题分解为小问题,递归地解决小问题,然后合并结果。例如,归并排序、快速排序。 动态规划 (Dynamic Programming):通过将问题分解成重叠的子问题,并存储子问题的解来避免重复计算。例如,背包问题、最长公共子序列。 贪心算法 (Greedy Algorithms):在每一步选择局部最优解,期望最终能得到全局最优解。例如,霍夫曼编码、最小生成树算法。 网络流 (Network Flow):讲解最大流最小割定理,以及 Ford-Fulkerson 和 Edmonds-Karp 等算法,用于解决资源分配、匹配等问题。 第六部分:高级主题与杂项 除了上述核心内容,本书还涵盖了一些更高级或更具体的算法和技术。 字符串匹配:朴素字符串匹配、KMP (Knuth-Morris-Pratt) 算法、Rabin-Karp 算法等,用于高效地在文本中查找子串。 计算几何:凸包、点定位等基本计算几何问题及其算法。 NP 完全性:介绍计算复杂性理论中的 NP-hard 和 NP-complete 概念,理解哪些问题是“难解”的,以及在实际中如何处理这些问题(如近似算法、启发式算法)。 多项式乘法:Karatsuba 算法等。 学习价值与读者群体 《算法导论》的严谨性和全面性使其成为计算机科学专业学生、研究人员以及任何希望深入理解算法原理的开发者的必备参考书。通过阅读本书,读者将: 1. 掌握算法分析的利器:能够独立评估算法的效率,并做出明智的选择。 2. 学会设计高效算法:掌握多种经典的设计范式,能够应对各种计算挑战。 3. 理解数据结构与算法的协同作用:认识到选择合适的数据结构对算法性能的影响至关重要。 4. 培养严谨的计算思维:从根本上提升解决问题的逻辑能力和抽象能力。 5. 为深入学习打下坚实基础:为后续学习操作系统、数据库、人工智能等领域中的高级算法奠定坚实基础。 本书内容详实,讲解深入,逻辑严密,既是学习算法的绝佳教材,也是一本可以反复研读的参考手册。它将引导读者穿越算法的海洋,发现其精妙之处,并最终成为一名更优秀的计算问题的解决者。

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读后感

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用户评价

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这本书的封面设计得相当简洁有力,黑底白字,中间一个醒目的爪哇咖啡豆图标,一下子就抓住了我的眼球。作为一名刚刚接触编程的新手,我手里已经翻过好几本入门教材,但大多数都让人望而生畏,充斥着晦涩难懂的术语和冗长的理论。然而,这本《Java语言程序设计》却给我带来了耳目一新的感觉。它并没有急于抛出复杂的概念,而是从最基础的“Hello, World!”开始,每一步都配有清晰的代码示例和详尽的注释。我特别欣赏作者在解释面向对象编程(OOP)思想时所采用的类比手法,比如用“蓝图”和“成品”来区分类和对象,这种生活化的描述瞬间打消了我对抽象概念的恐惧。书中的排版也十分友好,关键代码块用不同颜色高亮显示,逻辑流程图清晰直观,让我在阅读时能够轻松地跟上作者的思路。读完前三章,我感觉自己像是被一位耐心且经验丰富的导师手把手带着入门的,不再是面对冰冷的机器指令,而是真正开始理解这门语言的内在逻辑和设计哲学。这种渐进式的学习体验,对于建立初步的编程信心至关重要,它让我相信,只要按照书中的节奏来,我一定能掌握这门强大的语言。

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我个人非常看重一本技术书籍的实战价值,而这本《Java语言程序设计》在项目驱动学习方面做得非常出色。它不是那种只停留在纸上谈兵的理论堆砌,而是巧妙地将每一章学到的知识点融入到一个逐步构建的项目中。一开始是简单的命令行计算器,然后逐步扩展成一个基于Swing图形界面的小型图书管理系统。这种“边学边做”的模式极大地提升了我的学习积极性。通过亲手调试和修改代码,我不仅巩固了对异常处理和文件I/O的理解,还第一次体会到了GUI编程的乐趣。书中的每一个案例都经过精心设计,保证了代码的复用性和模块化。特别是当涉及到数据库连接时,作者没有直接引入复杂的企业级框架,而是先用JDBC完成了基础的数据持久化操作,这使得读者可以清晰地看到底层机制是如何工作的,避免了被框架的黑箱操作所迷惑。这种循序渐进的工程实践,为我未来学习Spring Boot等主流框架打下了极其坚实的基础,是真正意义上的“授人以渔”。

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这本书的深度和广度确实超出了我的预期,尤其是在处理高级主题时,作者展现出了深厚的功底。我原本以为这只是一本面向初学者的基础读物,但很快发现它在数据结构与算法的应用上给出了非常实用的指导。例如,书中对集合框架(Collections Framework)的讲解,不仅仅停留在API的罗列上,而是深入分析了`ArrayList`与`LinkedList`在内存管理和操作效率上的权衡,还通过具体的性能测试数据来支撑论点。最让我印象深刻的是关于并发编程的那一部分。在很多教材中,多线程和同步机制往往被描述得像一个“定时炸弹”,让人不敢轻易触碰,但这本书却用清晰的锁机制和`volatile`关键字的讲解,将复杂的线程安全问题拆解成了可管理的模块。作者没有回避Java语言中那些常常导致程序崩溃的陷阱,反而直面它们,并提供了详尽的排查和修复策略。这种坦诚和务实的态度,让这本书从一本“教科书”升级为一本“工具书”,即便是我这样的中级开发者,也能从中找到解决实际工程问题的钥匙。

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从语言风格来看,这本书的叙事方式非常具有个人特色,读起来不像是在啃一本官方标准文档,更像是在听一位老前辈娓娓道来。作者似乎非常擅长捕捉初学者在学习过程中可能会产生的困惑点,并在关键节点设置了“陷阱提示”或者“误区解析”。比如,在讲解对象的**克隆(Cloning)**时,书中花费了大量的篇幅来区分深拷贝和浅拷贝,并且用一个生动的比喻——“复印一份文件和复印文件中的所有附件”——来解释`Cloneable`接口的复杂性。这种细致入微的关怀,使得阅读体验非常流畅,几乎没有出现阅读障碍。此外,书中的插图和图表设计也相当考究,它们大多是手绘风格的流程图,充满了人情味,避免了那些生硬的、由工具自动生成的流程图带来的冰冷感。这种充满人文关怀的技术写作,使得原本枯燥的学习过程变得充满探索的乐趣,让人愿意花更多时间去细细品味每一个知识点的内涵。

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这本书在对Java生态系统的描绘上,保持了一种恰到好处的平衡。它没有过度吹嘘最新的框架或者时髦的技术栈,而是专注于夯实Java语言本身的核心竞争力。在讨论到泛型(Generics)的应用时,作者不仅解释了它如何解决类型安全问题,还追溯了它与早期Java版本兼容性的历史原因,这种对技术演进脉络的梳理,对于理解现代Java的设计哲学至关重要。它没有简单地教你如何使用`List<String>`,而是让你明白为什么我们需要这个尖括号。更难能可贵的是,书中还涉及了一些关于JVM内存模型(如堆、栈、方法区)的基础知识,但这些内容被巧妙地融合在异常处理和垃圾回收(GC)的章节中,不显得突兀。这种将语言特性与底层虚拟机原理相结合的叙事策略,让我对程序运行的“幕后”有了更深的认识。这本书的最终目的似乎是培养一个能够独立思考、理解原理的开发者,而不是一个只会调用现成库函数的“API工程师”,这一点我深表赞同。

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