作 者:(美)埃克尔 (Bruce Eckel) 著；陈吴鹏 译 等 定 价:236 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2007年06月01日 页 数:489 装 帧:平装 ISBN:9787111213826 《Java编程思想》
《Java编程思想(第4版)》获奖历史：
·2003年《Software Development》杂志*佳书籍Jolt大奖
·2003年《Java Developer’s Journal》读者选择*佳书籍奖
·2001年《Java World》编辑选择*佳书籍奖
·2000年《Java World》读者选择*佳书籍奖
·1999年《Software Developme等
●《Java编程思想》
●《算法导论(原书第3版)》
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● 内容简介
《Java编程思想》
《java编程思想(第4版)》书共22章，包括操作符、控制执行流程、访问权限控制、复用类、多态、接口、通过异常处理错误、字符串、泛型、数组、容器深入研究、iava’uo系统、枚举类型、并发以及图形化用户界面等内容。这些丰富的内容，包含了java语言基础语法以及不错特性，适合各个层次的java程序员阅读，同时也是高等院校讲授面向对象程序设计语言以及java语言的教材和参考书。
从《java编程思想(第4版)》一书获得的各项大奖以及来自世界各地的读者评论中，不难看出这是一本经典之作。本书的作者拥有多年教学经验，对c、c++以及java语言都有独到、深入的见解，以通俗易懂及小而直接的示例解释了一个个晦涩抽象的概念
《算法导论(原书第3版)》
本书提供了对当代计算机算法研究的一个全面、综合性的介绍。全书共八部分，内容涵盖基础知识、排序等 (美)埃克尔 (Bruce Eckel) 著；陈吴鹏 译 等 《Java编程思想》
Bruce Eckel是MindView公司的总裁，该公司向客户提供软件咨询和培训。他是C++标准委员会拥有表决权的成员之一，拥有应用物理学学士和计算机工程硕士学位。除本书外，他还是《C++编程思想》的作者，并与人合著了《C++编程思想第2卷》（这两本书的英文影印版及中文版均已由机械工业出版社引进出版）及其他著作。他已经发表了150多篇论文，还经常参加世界各地的研讨会并进行演讲。
《算法导论(原书第3版)》
Thomas
H.
Cormen
（托马斯?科尔曼）达特茅斯学院计算机科学系教授、系主任。目前的研等
Java编程思想 引言：开启面向对象编程的智慧之门 在当今飞速发展的软件开发领域，Java语言以其跨平台性、健壮性、安全性和丰富的生态系统，稳居主流开发语言的宝座。对于每一个渴望深入理解Java精髓，掌握面向对象编程（OOP）核心理念的开发者而言，《Java编程思想》无疑是一部不可多得的经典之作。本书并非简单罗列Java的语法规则，而是着力于揭示Java的设计哲学和内在逻辑，引导读者从“如何做”转向“为什么这样做”，从而培养出对Java深刻的洞察力，并最终提升软件设计和开发的能力。 第一部分：Java语言基础与面向对象的核心 本书的开篇，将带领读者逐步深入Java的世界。从Java的起源、设计目标出发，建立起对这门语言的宏观认识。接着，我们将详细讲解Java的各种基本类型、变量、运算符，以及流程控制语句（如if-else、for、while），为后续复杂概念的学习打下坚实的基础。 然而，《Java编程思想》的精髓远不止于此。本书的核心在于对面向对象编程（OOP）的深入剖析。我们将详细阐述OOP的四大基本特征： 封装（Encapsulation）： 解释如何通过类和对象将数据（属性）和操作（方法）捆绑在一起，实现信息隐藏，保护数据安全，并提高代码的可维护性。读者将学习如何设计具有良好封装性的类，以及访问修饰符（public, private, protected, default）在其中的作用。 继承（Inheritance）： 深入探讨继承机制如何实现代码的重用，以及“is-a”关系在面向对象设计中的重要性。我们将详细讲解父类与子类之间的关系，构造函数的调用顺序，方法重写（overriding），以及`super`关键字的妙用。同时，本书也会讨论继承带来的潜在问题，如“深拷贝”与“浅拷贝”的区分。 多态（Polymorphism）： 这是OOP中最强大也是最核心的概念之一。本书将详细讲解多态的实现方式，包括编译时多态（方法重载）和运行时多态（方法重写）。读者将理解如何通过父类引用指向子类对象，实现“一个接口，多种实现”，从而编写出更加灵活、可扩展的代码。例如，我们将通过生动的例子演示如何利用多态来处理不同的图形对象，而无需显式地判断对象的具体类型。 抽象（Abstraction）： 抽象是隐藏不必要的细节，只保留必要特征的过程。本书将介绍抽象类的概念，以及接口（interface）在Java中的强大作用。读者将学会如何通过接口定义行为契约，实现不同类之间的松耦合，并为构建大型、可维护的系统奠定基础。 第二部分：Java的高级特性与设计模式的启蒙 在掌握了OOP的基础之后，本书将进一步引导读者探索Java更高级的特性，以及这些特性如何支持更复杂的软件设计。 类与对象的高级应用： 我们将深入研究类的内部结构，包括构造函数、实例变量、静态变量、实例方法、静态方法等。本书还会重点讲解内部类（inner classes）的应用场景，如匿名内部类、局部内部类、成员内部类和静态内部类，以及它们在事件处理、回调机制等方面的优势。 接口与抽象类的深入理解： 除了基础的介绍，本书还将深入探讨接口的默认方法（default methods）和静态方法（static methods），以及它们在Java 8及以后版本中为接口带来的灵活性。同时，我们会分析抽象类和接口的选择原则，以及它们在实际项目中的最佳实践。 异常处理（Exception Handling）： 健壮的软件必须能够优雅地处理运行时错误。本书将详细介绍Java的异常处理机制，包括`try-catch-finally`块的使用，`throw`和`throws`关键字的作用，以及checked异常和unchecked异常的区别。读者将学习如何编写能够捕获、处理和抛出异常的代码，从而提高程序的稳定性和鲁棒性。 集合框架（Collections Framework）： Java提供了强大的集合框架，用于存储和管理对象集合。本书将全面介绍`List`、`Set`、`Map`等接口及其常用实现类（如`ArrayList`、`LinkedList`、`HashSet`、`HashMap`）。读者将学习如何根据不同的需求选择合适的集合类型，并掌握集合的常用操作，如添加、删除、查找、遍历等。 泛型（Generics）： 泛型是Java 5引入的重要特性，它提供了类型安全，并在编译时就消除了许多潜在的运行时错误。本书将深入讲解泛型的原理，包括泛型类、泛型接口、泛型方法，以及通配符（wildcard）的使用。读者将学会如何编写类型安全的泛型代码，减少强制类型转换，并提高代码的可读性和可维护性。 并发编程基础（Concurrency）： 在多核处理器日益普及的今天，并发编程是构建高性能应用程序的关键。本书将初步介绍Java的并发机制，包括`Thread`类、`Runnable`接口、线程的生命周期、同步机制（`synchronized`关键字）等。读者将对多线程的运行原理有一个基本的认识，为后续深入学习并发编程打下基础。 输入/输出（I/O）流： 文件操作和网络通信离不开I/O流。本书将详细介绍Java的I/O流体系，包括字节流和字符流，以及各种节点流（如`FileInputStream`、`FileOutputStream`、`FileReader`、`FileWriter`）和处理流（如`BufferedInputStream`、`BufferedReader`、`PrintWriter`）。读者将学会如何读写文件，以及如何处理网络数据。 第三部分：软件设计的原则与实践 《Java编程思想》并非仅限于语言本身，它更注重培养读者的软件设计能力。 设计原则（Design Principles）： 本书将深入讲解SOLID设计原则：单一职责原则（SRP）、开放封闭原则（OCP）、里氏替换原则（LSP）、接口隔离原则（ISP）和依赖倒置原则（DIP）。读者将理解这些原则如何指导我们设计出灵活、可扩展、易于维护的软件系统。 设计模式（Design Patterns）： 本书将介绍一些最常用的设计模式，如单例模式（Singleton）、工厂模式（Factory）、观察者模式（Observer）、策略模式（Strategy）等。通过对这些经典设计模式的讲解，读者将学习如何解决软件开发中常见的重用性、可维护性和灵活性问题，并提升代码的艺术性。 代码的组织与重构： 本书还会提供关于如何组织代码、编写清晰可读的文档，以及如何进行代码重构以改善软件质量的建议。 结论：通往Java大师之路的基石 《Java编程思想》以其深入浅出的讲解、丰富的示例和严谨的逻辑，为读者提供了一个全面而深刻的学习体验。它不仅仅是一本技术手册，更是一本思想的启迪之书。通过阅读和实践本书中的内容，开发者将能够真正理解Java的强大之处，掌握面向对象编程的精髓，并为设计和构建高质量的Java应用程序打下坚实的基础。无论您是初学者还是有一定经验的开发者，这本书都将是您在Java编程道路上不可或缺的良师益友。 --- 算法导论 引言：构建高效算法思维的基石 在日益复杂的计算世界中，算法是解决问题的核心驱动力。无论是在科学计算、数据分析、人工智能，还是在日常的软件开发中，高效且优化的算法都扮演着至关重要的角色。一个精妙的算法不仅能显著提升程序的运行效率，缩短处理时间，更能直接影响到系统资源的消耗。《算法导论》正是这样一本旨在为读者构建坚实算法思维，引领探索算法世界深度与广度的权威著作。本书并非仅限于枯燥的算法描述，而是着力于揭示算法背后的数学原理、设计思想以及分析方法，帮助读者深入理解“如何设计最优算法”和“如何分析算法的优劣”，从而在面对实际问题时，能够设计出优雅、高效且可靠的解决方案。 第一部分：算法设计与分析的基础 本书的开篇，将为读者打下坚实的算法基础。我们将从算法的基本概念出发，理解什么是算法，以及衡量算法优劣的关键指标。 渐进记号（Asymptotic Notations）： 这是算法分析的核心工具。我们将详细讲解大O记号（O）、大Ω记号（Ω）和大Θ记号（Θ），理解它们如何描述算法在输入规模增大时的运行时间增长趋势，从而区分不同算法的效率差异。读者将学会如何分析简单循环和递归算法的时间复杂度。 数学基础： 算法的分析离不开数学工具。本书将回顾和介绍必要的数学知识，包括求和、递推关系（recurrences）的求解方法（如主定理），以及概率论基础。这些数学工具将帮助我们精确地分析复杂算法的性能。 排序算法（Sorting Algorithms）： 排序是计算机科学中最基本也是最重要的问题之一。本书将系统地介绍多种经典的排序算法，并对其进行深入的分析： 简单排序： 如插入排序（Insertion Sort）和选择排序（Selection Sort），理解它们的实现原理和局限性。 分治排序： 如归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），深入剖析分治策略如何将大问题分解为小问题，以及如何高效地合并结果。我们将详细分析它们的平均和最坏情况时间复杂度。 堆排序（Heap Sort）： 介绍堆（heap）这一数据结构，并讲解如何利用堆实现高效的排序。 线性时间排序： 如计数排序（Counting Sort）、桶排序（Radix Sort）和基数排序，理解在特定条件下如何实现比比较排序更快的线性时间排序。 数据结构（Data Structures）： 高效的算法离不开合适的数据结构。本书将深入讲解多种基础和重要的数据结构： 线性数据结构： 如栈（Stack）和队列（Queue），理解它们的LIFO和FIFO特性，以及在实际应用中的场景。 链表（Linked Lists）： 介绍单向链表、双向链表和循环链表，理解它们与数组在内存访问和插入删除操作上的区别。 树（Trees）： 二叉搜索树（Binary Search Trees, BST）： 理解其查找、插入和删除操作的原理，以及它们在平衡问题上的挑战。 平衡二叉搜索树： 介绍AVL树和红黑树（Red-Black Trees），理解它们如何通过旋转操作来维护树的平衡，从而保证对数时间复杂度的操作。 B树（B-Trees）和B+树（B+ Trees）： 介绍它们在数据库和文件系统中的应用，以及如何处理大量数据的磁盘访问。 堆（Heaps）： 再次深入讲解堆的结构和操作，包括最大堆和最小堆，以及它们在优先队列（Priority Queue）中的应用。 图（Graphs）： 图的表示： 介绍邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）两种表示方法，并分析它们各自的优缺点。 图的遍历： 详细讲解广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），理解它们在图的搜索和应用中的重要性。 第二部分：高级算法设计范式与应用 在掌握了基础知识后，本书将进一步带领读者进入更高级的算法设计领域，探索解决更复杂问题的强大范式。 分治法（Divide and Conquer）： 除了在排序算法中的应用，本书还将深入讲解分治法的通用思想，并通过其他经典问题，如最近点对问题（Closest Pair of Points）等，来展示其强大威力。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 这是解决许多优化问题和组合问题的强大工具。我们将详细讲解动态规划的两个核心要素：最优子结构（optimal substructure）和重叠子问题（overlapping subproblems）。通过经典的例子，如斐波那契数列、背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence）、矩阵链乘法（Matrix-Chain Multiplication）等，读者将学会如何识别并构建DP解决方案。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 介绍贪心算法的设计思想，即在每一步都做出局部最优选择，期望最终能够达到全局最优。本书将通过活动选择问题（Activity-Selection Problem）、霍夫曼编码（Huffman Coding）等例子，来讲解贪心算法的应用场景和适用条件，以及何时贪心算法可以保证得到最优解。 图算法（Graph Algorithms）： 最短路径算法（Shortest Path Algorithms）： 单源最短路径： 详细讲解Dijkstra算法（用于非负权边）和Bellman-Ford算法（用于包含负权边但无负权环的图），以及它们的时间复杂度分析。 所有顶点对最短路径： 介绍Floyd-Warshall算法，理解它如何利用动态规划的思想计算任意两点之间的最短路径。 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）： 讲解Prim算法和Kruskal算法，理解它们如何构建连接所有顶点的边集合，使得总权值最小。 网络流（Network Flow）： 介绍最大流最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem），并讲解Ford-Fulkerson算法及其改进算法（如Edmonds-Karp算法），理解它在资源分配、匹配等问题中的应用。 计算几何（Computational Geometry）： 介绍一些基本的计算几何问题，如凸包（Convex Hull）的构建（如Graham Scan算法）、线段交点计算等。 NP完全性（NP-Completeness）： 这是一个理论上的重要概念。本书将介绍可判定性（decidability）、复杂性类P和NP，以及NP完全性问题（如旅行商问题 Traveling Salesperson Problem, TSP），理解这类问题的计算难度，以及在实际中如何寻找近似解或启发式算法。 第三部分：算法的现代视角与工程实践 《算法导论》的价值不仅在于理论，更在于将理论与实践相结合。 随机化算法（Randomized Algorithms）： 介绍随机化算法的设计思想，如在快速排序中使用随机化，如何利用随机化来分析算法的平均性能，以及Monte Carlo算法和Las Vegas算法的区别。 算法的实现与优化： 除了算法的设计和分析，本书还将提供关于如何将算法有效地实现到代码中，以及在实际工程中进行性能优化的建议。这包括对数据结构选择的权衡、避免不必要的计算、以及利用好编译器和硬件的特性。 算法的实际应用场景： 本书的讲解将贯穿大量实际应用场景，帮助读者理解不同算法在现实世界中的价值，例如在搜索引擎的排序、社交网络的连接分析、图像识别的模式匹配、生物信息的序列比对等。 结论：赋能高效解决问题的智慧引擎 《算法导论》是一本集理论深度、广度和实践性于一体的经典之作。它不仅是计算机科学专业学生的必读教材，更是每一位渴望提升问题解决能力、设计出更优软件的开发者的宝贵财富。通过系统学习本书的内容，读者将能够： 建立严谨的算法思维： 能够以抽象、逻辑和数学化的方式来理解和描述问题。 掌握多种经典算法： 能够熟练运用排序、搜索、图算法、动态规划等核心算法解决实际问题。 具备算法分析能力： 能够准确评估算法的效率，并做出明智的技术选择。 提升软件设计水平： 能够设计出更高效、更健壮、更可扩展的软件系统。 掌握算法，就是掌握了解决问题的钥匙。掌握《算法导论》，就是点亮了通往高效计算世界的明灯，为应对未来更复杂、更具挑战性的技术难题，注入源源不断的智慧与力量。
