Java语言程序设计

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页数:400
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出版时间:1970-1
价格:36.00元
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isbn号码:9787307074637
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  • Java
  • 编程
  • 计算机科学
  • 软件开发
  • 入门
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  • 基础
  • 算法
  • 面向对象
  • 数据结构
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具体描述

Java语言是近年来非常盛行的程序设计语言,更是一门通用的网络编程语言,在Internet网络上有着广泛的应用。《Java语言程序设计实训(第2版)》比较全面地介绍了Java语言的功能和特点,主要内容有:面向对象程序设计概述,Java语言和HTML简介,数据类型,运算符和表达式,基本语句,数组、字符串、向量和基础类,方法,类的声明和对象的实例化,继承和多态性,接口、异常和包,数据流和对象序列化,多线程,图形用户界面设计,AWT组件及应用,网络编程,数据库编程等内容。

本教材的题型以Java语言二级考试和Java语言ITAT考试试题为参考模型,通过一定的训练,学习者完全可以参加上述考试并获得通过。

本教材以通俗的语言介绍了186个实例,从实用的角度解释了Java语言面向对象的编程思想,揭示了Java语言的编程技巧。

本教材在各章后共附有选择题113题,填空题114题,读程41题和编程题34题,这些题目的参考答案在本教材的配套教材《Java语言程序设计实训(第二版)》一书中给出。

《Java语言程序设计实训(第2版)》不仅适合于Java语言初学者的学习,也适合于广大在职的工程技术人员的自学。可以作为高等院校计算机专业和计算机培训班的教材使用,也可以作为二级院校和高职高专的Java语言教材使用,还可以作为科技人员和软件开发人员的参考书。

《算法导论:从入门到精通》 导言:探寻计算的基石 在信息爆炸的时代,数据以惊人的速度增长,对计算效率和问题解决能力的要求也达到了前所未有的高度。本书《算法导论:从入门到精通》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的算法知识体系。它不仅仅是一本理论参考书,更是一份通往高效编程和复杂问题求解的路线图。我们将从最基础的概念出发,逐步深入到前沿的复杂算法设计与分析,确保读者能够构建扎实的理论基础,并熟练掌握在实际工程中应用这些工具的能力。 第一部分:算法基础与分析(The Foundation) 本部分聚焦于理解算法的本质、如何量化其性能,以及分析不同算法间的优劣。这是所有高级算法学习的基石。 第一章:算法的定义与度量 本章首先清晰界定了“算法”的概念,探讨了算法在计算机科学中的核心地位。随后,我们详细介绍了算法分析的数学工具,特别是渐近记号(大O、Omega、Theta)。我们将用直观的例子说明,为什么在处理大规模数据时,时间复杂度和空间复杂度分析至关重要。重点讲解如何对涉及递归、循环和迭代过程的算法进行精确的复杂度估算。 第二章:数据结构的基石 高效的算法往往依赖于高效的数据组织结构。本章将系统回顾和深入探讨基础数据结构,包括: 线性结构:数组(Array)、链表(Linked List,包括单向、双向和循环链表)。讨论它们在内存布局和操作效率上的权衡。 栈与队列:基于LIFO和FIFO原则的抽象数据类型,及其在过程调用和缓冲区管理中的应用。 散列表(Hash Table):深入剖析散列函数的设计原则(如模运算、平方取中法),以及解决冲突的经典方法——链式法和开放寻址法(线性探测、二次探测、双重散列)。我们还会评估这些方法在最坏情况和平均情况下的性能表现。 第三章:排序算法的艺术 排序是计算机科学中最经典的问题之一。本章将详尽分析主流排序算法的内部机制、性能特点及其适用场景: 简单排序:冒泡排序、插入排序、选择排序。理解它们的$O(n^2)$复杂度并认识其局限性。 高效排序:归并排序(Merge Sort)的“分治”思想;快速排序(Quick Sort)的枢轴选择策略及其平均 $O(n log n)$ 性能的数学证明。 线性时间排序:在特定条件下可达的排序算法,如计数排序(Counting Sort)、基数排序(Radix Sort)和桶排序(Bucket Sort)。 第二部分:设计范式与经典应用(Design Paradigms) 本部分转向算法设计的高级策略,介绍解决复杂问题的通用思维框架。 第四章:分治法(Divide and Conquer) 分治法是高效算法设计的核心思想之一。本章将展示如何通过“分解问题、解决子问题、合并结果”的模式来构建强大的算法: 经典应用:快速傅里叶变换(FFT)的初步介绍、Strassen 矩阵乘法(展示如何用分治法优化乘法复杂度)。 主定理(Master Theorem):提供一个快速求解分治算法递归关系式的强大工具。 第五章:贪心算法(Greedy Algorithms) 贪心算法追求每一步都做出局部最优选择,期望最终得到全局最优解。本章侧重于证明贪心选择性质和最优子结构,确保贪心策略的有效性: 关键案例:赫夫曼编码(Huffman Coding)在数据压缩中的应用;活动选择问题;最小生成树(MST)的Prim算法和Kruskal算法。 第六章:动态规划(Dynamic Programming, DP) 动态规划是处理具有重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章将详细解析其构建步骤——状态定义、转移方程的建立以及自底向上(Bottom-Up)和自顶向下(Top-Down with Memoization)的实现方式: 核心实例:最长公共子序列(LCS)、背包问题(0/1 Knapsack)、矩阵链乘法。 对DP与分治、贪心算法的区别与联系进行深入辨析。 第三部分:图论算法的深度探索(Graph Algorithms) 图是表示现实世界复杂关系(网络、路径、依赖)的强大模型。本部分专注于图的遍历、搜索和最短路径问题。 第七章:图的基础与遍历 图的表示:邻接矩阵与邻接表,及其在空间和时间上的效率比较。 深度优先搜索(DFS):递归实现,用于拓扑排序和强连通分量(SCC)的发现。 广度优先搜索(BFS):确保找到最短路径(在无权图中),及其在迷宫和网络爬虫中的应用。 第八章:最短路径算法 本章解决图中点到点或单源到所有点的最短距离问题: Dijkstra算法:单源最短路径,使用优先队列优化后的性能分析。 Bellman-Ford算法:处理含负权边的图,并能检测负权环。 Floyd-Warshall算法:求解所有顶点对之间的最短路径(All-Pairs Shortest Path)。 第九章:最小生成树(MST)与网络流 MST:回顾Prim和Kruskal算法,并分析其在网络设计、连通性优化中的价值。 网络流基础:介绍最大流与最小割定理(Max-Flow Min-Cut Theorem),以及Ford-Fulkerson方法和Edmonds-Karp算法的原理。 第四部分:高级主题与计算复杂度(Advanced Topics) 本部分将拓展读者的视野,介绍更抽象的计算模型、性能界限和NP完全性理论。 第十章:数据结构的高级应用 平衡二叉搜索树(AVL、红黑树):深入讲解它们如何通过旋转操作来保证树的高度始终保持对数级别,从而实现 $O(log n)$ 的查找、插入和删除。 堆(Heap)结构:二叉堆的构建与操作,以及它如何支撑堆排序和优先队列的实现。 并查集(Disjoint Set Union, DSU):路径压缩与按秩合并的优化,在Kruskal算法和网络连通性问题中的高效应用。 第十一章:计算复杂性理论导论 本章探讨“哪些问题是计算机可以有效解决的”这一根本性问题: 时间与空间复杂度类:定义 P 类、NP 类、NPC(NP-Complete)和 NP-Hard。 可归约性(Reducibility):理解如何证明一个问题属于NP类,通过已知的NP完全问题(如布尔可满足性问题SAT)进行归约。 对P vs NP问题的哲学思考与现实意义。 第十二章:近似算法与启发式方法 对于NP难问题,我们通常需要放弃精确解而转向寻找“足够好”的解。本章介绍: 近似比(Approximation Ratio):如何量化近似算法的质量。 旅行商问题(TSP)的近似解法。 局部搜索与模拟退火(Simulated Annealing):一种强大的基于概率的启发式搜索技术。 结语:迈向实践 本书的最终目标是培养读者将算法思维应用于实际工程问题的能力。通过本书的学习,读者将不仅掌握经典算法的实现细节,更重要的是理解不同设计范式背后的数学原理和权衡取舍,为开发高性能、可扩展的软件系统打下坚实的基础。后续的学习路径应包括参与开源项目、解决实际竞赛题目,并将所学理论应用于数据库优化、机器学习模型构建或大规模系统设计中。

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读后感

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用户评价

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拿到这本《Java语言程序设计》后,我本来期望能看到扎实的面向对象思想的深入剖析,特别是关于设计模式在实际Java项目中的应用案例。然而,翻阅后发现,本书的内容似乎更侧重于基础语法的罗列和初级数据结构的实现,比如对链表和树的讲解,虽然完整,但深度和广度都不尽如人意。我尤其希望看到现代Java特性,比如Lambda表达式在并发编程中的优雅应用,或者响应式编程框架如Reactor的实践经验分享,这些在当前企业级应用中至关重要。书中对异常处理的讲解也显得有些陈旧,停留在try-catch的基本用法,鲜有涉及Checked Exception和Unchecked Exception的设计哲学,以及在大型系统故障恢复中的最佳实践。对于希望从初学者跨越到中高级开发者的读者来说,这本书的知识深度可能略显不足,更像是一本为大学初级课程准备的教材,而非能指导实际工程问题的参考书。如果能增加更多关于JVM内存模型、垃圾回收机制的剖析,以及如何利用这些知识优化性能的实例,相信会大大提升其价值。

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我对编程书籍的期望是,它能提供一种清晰的、可遵循的学习路径图。但《Java语言程序设计》在这方面做得并不出色。全书的逻辑结构显得有些松散,前后的章节衔接不够自然流畅。比如,在讲解完集合框架后,突然跳到了网络编程的基础,两者之间的过渡缺乏必要的桥梁,比如介绍如何利用集合数据结构来构建网络通信的数据包或会话管理。更让我感到困惑的是,书中对面向对象三大特性——封装、继承、多态的阐述,虽然概念上都有覆盖,但在如何通过合理的类设计来体现这些特性方面,给出的指导非常笼统。我没有看到关于“好的API设计应该是什么样的”、“如何避免不必要的继承链”等更具指导性的讨论。总体而言,这本书更像是一个知识点的堆砌,而不是一个经过精心雕琢、引导读者心智成熟的学习旅程。

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作为一本号称“程序设计”的书籍,我期望看到的是如何将理论知识转化为解决实际问题的能力。然而,这本书更像是一本枯燥的规范手册。它详细列举了各种关键字和API的用法,但鲜有高质量的、富有挑战性的编程难题解析。例如,在处理文件I/O时,书中只是展示了基本的流操作,但对于NIO(New I/O)的缓冲区(Buffer)和通道(Channel)的非阻塞操作机制,讲解得不够细致,也缺乏将其应用于高性能网络服务器的案例研究。这种“教科书式”的讲解方式,使得学习过程非常单调,缺乏那种豁然开朗的成就感。编程的乐趣往往来自于攻克一个复杂问题后的喜悦,而这本书提供的更多是公式的背诵,而不是解决谜题的钥匙。我更希望看到的是,作者能引导我们如何像一个经验丰富的架构师那样去思考数据流、资源分配和系统健壮性。

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这本书的排版和阅读体验是我最先注意到的地方,说实话,视觉上让人感觉有些压抑。大量的代码示例堆砌在一起,缺乏清晰的逻辑分块和必要的图形化解释。例如,在讲解多线程同步机制时,书中直接抛出了`synchronized`和`volatile`的代码块,但对于内存屏障(Memory Barrier)的底层原理,以及它们是如何保证指令重排序和可见性的,描述得非常模糊,需要读者自行去查阅大量的官方文档才能勉强理解。此外,书中对Java标准库中常用类的介绍也流于表面,比如`HashMap`的内部结构,只提到了数组加链表的结构,却完全没有深入探讨负载因子(Load Factor)的调整对性能的影响,以及JDK 8之后红黑树优化的具体实现细节。这种“知其然不知其所以然”的叙述方式,对于志在成为资深工程师的人来说,无疑是一种知识上的“卡点”,让人读完后感觉知识没有真正沉淀下来,更多的是一种匆忙的浏览。

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我本以为这是一本紧跟时代步伐的编程指南,毕竟Java生态发展迅速,但这本书给我的感觉像是停留在五到六年前的版本。我查找了关于模块化(Project Jigsaw)的内容,却发现提及甚少,甚至很多示例代码仍然在使用过时的包管理方式。更让我感到遗憾的是,书中对于构建工具的介绍,仅仅是简单提到了Ant,对Maven和Gradle的现代化依赖管理方式几乎是避而不谈。在现代软件工程中,如何高效管理第三方库、如何配置构建生命周期,是程序设计中不可或缺的一部分。这本书完全跳过了这些实践层面的内容,使得读者即便学会了语法,也无法独立构建一个结构良好、易于维护的实际项目。这就像是学会了单兵作战的技巧,却没学过如何加入现代化的军队体系,实用性大打折扣。

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