数据结构与算法经典问题解析：Java语言描述（原书第2版） 计算机与互联…|4966052 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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印 纳拉辛哈 卡鲁曼希Narasimha 著，骆嘉伟 译

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• Java
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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111538455

商品编码：10932473599

出版时间：2016-06-01

书[0名0]：	数据结构与算[0法0]经典问题解析：Java语言描述（原书[0第0]2版）|4966052
图书定价：	79元
图书作者：	（印）纳拉辛哈·卡鲁曼希（Narasimha Karumanchi）
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2016/6/1 0:00:00
ISBN号：	9787111538455
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

作者简介

作者:(印)纳拉辛哈·卡鲁曼希 译者:骆嘉伟 译者:李晓鸿 译者:肖正 译者:吴帆 纳拉辛哈·卡鲁曼希，在尼赫鲁科技[0大0][0学0]获得计算机科[0学0][0学0]士[0学0]位，在印度理工[0学0]院孟买分校获得计算机科[0学0]硕士[0学0]位。他是印度公司资深的软件开发工程师，之前曾就职于IBM和微软公司。他善于用轻松、浅显的方式编写技术书籍，其作[0品0]在上深受好[0评0]。他曾在各种培训中心和[0大0][0学0]教授数据结构和算[0法0]课程。

内容简介

本书是一本数据结构方面的[0优0]秀教材，以Java为描述语言，介绍了计算机编程中使用的数据结构和算[0法0]。本书强调问题及其分析，而非理论阐述，共分为21章，讲述了基本概念、递归和回溯、链表、栈、队列、树、[0优0]先队列和堆、并查集DAT、图算[0法0]、排序、查找、选择算[0法0]（中位数）、符号表、散列、字符串算[0法0]、算[0法0]设计技术、贪婪算[0法0]、分治算[0法0]、动态规划算[0法0]、复杂度类型等内容。每章[0首0]先阐述必要的理论基础，然后给出问题集。全书中[0大0]约有700个算[0法0]问题及相应的解[0法0]，对于许多问题，本书提供了多个具有不同复杂度的解决方[0法0]。 本书可作为高等院校计算机及其相关专业的数据结构课程的教材或教[0学0]参考书，同时也可以作为从事计算机研究与开发的技术人员的参考书，特别是对正在准备面试、参加选拔性考试以及校园面试的读者尤为有用。

目录

译者序 前言 [0第0]1章绪论1 1.1变量1 1.2数据类型1 1.3数据结构2 1.4抽象数据类型2 1.5什么是算[0法0]3 1.6为什么需要算[0法0]分析3 1.7算[0法0]分析的目的3 1.8什么是运行时间分析4 1.9如何比较算[0法0]4 1.10什么是增长率4 1.11常用的增长率4 1.12分析的类型5 1.13渐近表示6 1.14[0大0]O表示[0法0]6 1.15Ω表示[0法0]7 1.16Θ表示[0法0]8 1.17重要说明9 1.18为什么称为渐近分析9 1.19渐近分析指南9 1.20渐近表示[0法0]的性质11 1.21常用的对数和累加公式11 1.22分治[0法0]主定理12 1.23分治[0法0]主定理的相关问题12 1.24问题规模减小和递归求解主定理13 1.25问题规模减小和递归求解主定理的变型13 1.26猜测和确认的方[0法0]14 1.27平摊分析15 1.28算[0法0]分析的相关问题15 [0第0]2章递归和回溯28 2.1引言28 2.2什么是递归28 2.3为什么要用递归28 2.4递归函数的格式28 2.5递归和内存（可视化）29 2.6递归与迭代30 2.7递归说明30 2.8递归算[0法0]的经典用例30 2.9递归的相关问题31 2.10什么是回溯32 2.11回溯算[0法0]的经典用例32 2.12回溯的相关问题32 [0第0]3章链表34 3.1什么是链表34 3.2链表抽象数据类型34 3.3为什么要用链表35 3.4数组概述35 3.5链表、数组和动态数组的比较36 3.6单向链表36 3.7[0[0双0]0]向链表41 3.8循环链表46 3.9一种存储高效的[0[0双0]0]向链表51 3.10松散链表52 3.11链表的相关问题55 [0第0]4章栈72 4.1什么是栈72 4.2如何使用栈72 4.3栈抽象数据类型73 4.4异常73 4.5应用73 4.6实现73 4.7栈的各种实现方[0法0]比较77 4.8栈的相关问题78 [0第0]5章队列98 5.1什么是队列98 5.2如何使用队列98 5.3队列抽象数据类型99 5.4异常99 5.5应用99 5.6实现99 5.7队列的相关问题104 [0第0]6章树110 6.1什么是树110 6.2术语110 6.3二叉树111 6.4二叉树的遍历114 6.5通用树（N叉树）135 6.6线索（无栈或无队列结构）二叉树遍历141 6.7表达式树147 6.8异或树149 6.9二叉搜索树150 6.10平衡二叉搜索树164 6.11AVL树165 6.12树的其他形式178 6.12.1红黑树178 6.12.2伸展树179 6.12.3增强树179 6.12.4替罪羊树179 6.12.5区间树180 [0第0]7章[0优0]先队列和堆181 7.1什么是[0优0]先队列181 7.2[0优0]先队列ADT181 7.3[0优0]先队列的应用182 7.4[0优0]先队列的实现182 7.5堆和二叉堆183 7.6二叉堆184 7.7[0优0]先队列（堆）的相关问题190 [0第0]8章并查集ADT201 8.1引言201 8.2等价关系和等价类201 8.3并查集ADT202 8.4应用202 8.5并查集ADT实现中的[0权0]衡202 8.6快速UNION实现（慢FIND）203 8.7快速UNION实现（快速FIND）206 8.8路径压缩208 8.9小结209 8.10并查集的相关问题209 [0第0]9章图算[0法0]211 9.1引言211 9.2术语211 9.3图的应用214 9.4图的表示214 9.5图的遍历217 9.6拓扑排序225 9.7短路径算[0法0]226 9.8小生成树231 9.9图算[0法0]的相关问题235 [0第0]10章排序256 10.1什么是排序256 10.2为什么需要排序256 10.3排序的分类256 10.4其他分类方[0法0]257 10.5冒泡排序257 10.6选择排序258 10.7插入排序259 10.8希尔排序261 10.9归并排序262 10.10堆排序264 10.11快速排序264 10.12树排序266 10.13排序算[0法0]比较267 10.14线性排序算[0法0]267 10.15计数排序267 10.16桶排序268 10.17基数排序268 10.18拓扑排序269 10.19外部排序269 10.20排序的相关问题270 [0第0]11章查找279 11.1什么是查找279 11.2为什么需要查找279 11.3查找的类型279 11.4符号表和散列281 11.5字符串查找算[0法0]281 11.6查找的相关问题281 [0第0]12章选择算[0法0](中位数)304 12.1什么是选择算[0法0]304 12.2基于排序的选择算[0法0]304 12.3基于划分的选择算[0法0]304 12.4线性选择算[0法0]——中位数的中位数算[0法0]305 12.5按照排序顺序查找K个小元素305 12.6选择算[0法0]的相关问题305 [0第0]13章符号表314 13.1引言314 13.2什么是符号表314 13.3符号表的实现315 13.4符号表实现方[0法0]的比较315 [0第0]14章散列317 14.1什么是散列317 14.2为什么用散列317 14.3散列表ADT317 14.4散列的例子317 14.5散列的组成部分319 14.6散列表319 14.7散列函数319 14.8负载因子320 14.9冲突320 14.10冲突解决技术320 14.11分离链接[0法0]320 14.12开放定址[0法0]321 14.13冲突解决技术的比较322 14.14散列如何达到O(1)的时间复杂度322 14.15散列技术323 14.16不适用散列表的问题323 14.17布鲁姆过滤器323 14.18散列的相关问题325 [0第0]15章字符串算[0法0]335 15.1引言335 15.2字符串匹配算[0法0]335 15.3蛮力[0法0]336 15.4Robin�睰arp字符串匹配算[0法0]336 15.5基于有限自动机的字符串匹配算[0法0]337 15.6KMP算[0法0]338 15.7Boyce�睲oore算[0法0]342 15.8存储字符串的数据结构342 15.9字符串的散列表实现342 15.10字符串的二叉搜索树实现343 15.11键树343 15.12三叉搜索树345 15.13二叉搜索树、键树和三叉搜索树的比较349 15.14后缀树349 15.15字符串的相关问题353 [0第0]16章算[0法0]设计技术361 16.1引言361 16.2分类361 16.3按实现方[0法0]分类361 16.4按设计方[0法0]分类362 16.5其他分类[0法0]363 [0第0]17章贪婪算[0法0]364 17.1引言364 17.2贪婪策略的定义364 17.3贪婪算[0法0]的要素364 17.4贪婪算[0法0]的适用范围365 17.5贪婪算[0法0]的[0优0]缺点365 17.6贪婪算[0法0]的应用365 17.7贪婪思想365 17.8贪婪算[0法0]的相关问题368 [0第0]18章分治算[0法0]375 18.1引言375 18.2分治策略的定义375 18.3分治[0法0]的适用范围375 18.4分治[0法0]的图形化描述375 18.5分治思想376 18.6主定理377 18.7分治[0法0]的应用377 18.8分治[0法0]的相关问题378 [0第0]19章动态规划算[0法0]390 19.1引言390 19.2动态规划策略的定义390 19.3动态规划策略的性质390 19.4动态规划的适用范围390 19.5动态规划的实现方[0法0]391 19.6动态规划算[0法0]的例子391 19.7动态规划思想391 19.8动态规划的相关问题396 [0第0]20章复杂度类型425 20.1引言425 20.2多项式/指数时间425 20.3决策问题的定义426 20.4决策过程426 20.5复杂度类型的定义426 20.6复杂度类型426 20.7归约428 20.8复杂度类型的相关问题430 [0第0]21章杂谈433 21.1引言433 21.2位运算的使用433 21.2.1按位与操作433 21.2.2按位或操作434 21.2.3按位异或操作434 21.2.4按位左移操作434 21.2.5按位右移操作434 21.2.6按位补操作434 21.2.7检测[0第0]K位是否置位434 21.2.8[0第0]K位置位435 21.2.9[0第0]K位清零435 21.2.10切换[0第0]K位435 21.2.11切换值为1的右位435 21.2.12隔离值为1的右位435 21.2.13隔离值为0的右位435 21.2.14检查某个数是否是2的幂436 21.2.15将某个数乘以2的幂436 21.2.16将某个数除以2的幂436 21.2.17找到给定操作数的模436 21.2.18反转二进制数436 21.2.19位值1的计数436 21.2.20创建末尾位为0的掩码437 21.2.21交换奇偶位438 21.2.22不使用除[0法0]来计算平均数438 21.3其他编程问题438 参考文献442

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深入探索数据世界的奥秘：经典算法与高效实现 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心动力。理解并掌握如何高效地组织、存储、检索和处理海量数据，是每一位计算机科学从业者和爱好者必备的核心技能。本书旨在为您揭开数据结构与算法的神秘面纱，通过深入浅出的讲解和 Java 语言的实践，帮助您构建坚实的基础，解决现实世界中的复杂问题，迈向更高的技术阶梯。 一、 数据结构：搭建高效信息世界的基石 数据结构是组织和存储数据的方式，不同的数据结构适合解决不同类型的问题。本书将带领您系统地学习各种经典的数据结构，并深入剖析它们的设计理念、优缺点以及适用场景。 线性数据结构： 数组 (Array): 探索数组的静态和动态特性，理解其在内存中的连续存储带来的访问效率，以及在填充、查找、排序等常见操作中的性能考量。学习如何利用数组模拟其他更复杂的数据结构，如栈和队列。 链表 (Linked List): 深入理解单向链表、双向链表以及循环链表的结构。对比数组，链表在插入和删除操作上展现出独特的优势，我们将详细分析其遍历、查找、插入、删除等操作的实现细节和时间复杂度。探索链表在实现栈、队列、多项式运算等场景下的应用。 栈 (Stack) 和队列 (Queue): 剖析栈的“后进先出”（LIFO）和队列的“先进先出”（FIFO）特性，理解它们在函数调用、表达式求值、广度优先搜索等算法中的核心作用。通过链表和数组的实现方式，对比它们的性能差异。 哈希表 (Hash Table) / 散列表: 学习哈希函数的设计原则，理解冲突解决策略（如链地址法、开放寻址法）的重要性。掌握哈希表在快速查找、插入和删除操作上的卓越性能，及其在缓存、数据库索引等领域的广泛应用。 非线性数据结构： 树 (Tree): 二叉树 (Binary Tree): 深入理解二叉树的定义、遍历方式（前序、中序、后序），以及递归和迭代的实现。 二叉搜索树 (Binary Search Tree, BST): 探索 BST 的特性，即左子节点小于父节点，右子节点大于父节点。学习其插入、删除、查找操作的实现，并分析其在最坏情况下的性能退化问题。 平衡二叉搜索树 (Balanced BST): 介绍 AVL 树和红黑树等平衡二叉搜索树的概念，理解它们如何通过旋转等机制保持树的高度平衡，从而保证查找、插入、删除操作的最优时间复杂度。 堆 (Heap): 学习最大堆和最小堆的定义，理解其完全二叉树的结构特性。掌握堆的插入、删除（extract-max/min）、堆化等操作，及其在优先队列和堆排序中的核心应用。 B 树与 B+ 树: 了解 B 树及其变种 B+ 树在磁盘 I/O 优化方面的优势，及其在数据库和文件系统中的关键作用。 图 (Graph): 图的表示: 学习邻接矩阵和邻接表两种表示方法，理解它们各自的优缺点。 图的遍历: 深入掌握深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS) 算法，理解它们在连通性判断、最短路径查找（无权图）等问题上的应用。 最短路径算法: 学习 Dijkstra 算法（单源最短路径，非负权边）和 Floyd-Warshall 算法（所有顶点对最短路径），理解它们背后的动态规划思想。 最小生成树算法: 掌握 Prim 算法和 Kruskal 算法，学习如何构建图的最小生成树。 二、 算法：解决问题的智慧与效率 算法是解决问题的具体步骤和方法。本书不仅介绍各种经典的算法，更强调算法的设计思想、分析方法和优化技巧。 排序算法 (Sorting Algorithms): 基本排序: 深入理解冒泡排序、选择排序、插入排序的实现原理，分析其时间复杂度和稳定性。 高效排序: 学习归并排序和快速排序的递归思想，分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 特种排序: 介绍计数排序、桶排序、基数排序等非比较排序算法，理解它们在特定数据分布下的效率优势。 搜索算法 (Searching Algorithms): 线性搜索: 学习基础的线性搜索法。 二分搜索 (Binary Search): 深入理解二分搜索在有序数组中的高效查找机制，及其应用场景。 递归与分治 (Recursion and Divide and Conquer): 递归: 掌握递归的定义、基本要素（基线条件和递归步骤），以及如何将其应用于解决诸如斐波那契数列、阶乘、汉诺塔等问题。 分治: 学习分治策略，即将复杂问题分解为若干个规模更小的相同问题，然后递归地解决这些问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。归并排序和快速排序是典型的分治算法。 动态规划 (Dynamic Programming, DP): 概念与思想: 深入理解动态规划的核心思想：将问题分解成子问题，通过记录和复用子问题的解来避免重复计算。 状态定义与转移方程: 学习如何定义状态和设计状态转移方程，这是动态规划的关键。 经典问题: 解决诸如背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典动态规划问题。 贪心算法 (Greedy Algorithm): 思想与策略: 理解贪心算法“每一步都做出局部最优选择，期望最终得到全局最优解”的策略。 应用: 学习贪心算法在活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Kruskal 算法）等问题中的应用。 回溯算法 (Backtracking Algorithm): 思想与探索: 学习回溯算法如何通过“试探”和“撤销”的方式，系统地搜索解空间，查找所有可能的解。 应用: 解决诸如 N 皇后问题、数独求解、全排列等问题。 字符串匹配算法: 朴素算法: 理解基本的字符串匹配方法。 KMP 算法: 深入学习 Knuth-Morris-Pratt 算法，理解其如何利用失配信息避免不必要的比较，从而提高匹配效率。 BM 算法: 介绍 Boyer-Moore 算法，分析其在实际应用中的高效性。 三、 Java 语言的实践与应用 本书贯穿始终的是 Java 语言的实现。您将看到： 面向对象的实现: 如何利用 Java 的类、对象、继承、多态等特性，优雅地实现各种数据结构和算法。 泛型的运用: 理解泛型如何提高代码的类型安全性和可重用性。 集合框架的深入: 熟练运用 Java 集合框架 (Collections Framework)，如 `ArrayList`、`LinkedList`、`HashMap`、`HashSet` 等，并理解它们底层数据结构的实现。 代码的优化与性能分析: 通过实际的 Java 代码，理解如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度，以及如何进行代码优化以提升性能。 测试与调试: 掌握如何编写单元测试来验证算法的正确性，以及如何进行调试来定位和修复 Bug。 本书特色： 全面性: 涵盖了数据结构与算法领域最核心、最经典的内容，从基础概念到高级算法，由浅入深。 实践性: 每一章都配有大量的 Java 代码示例，帮助您将理论知识转化为实际操作能力。 解析性: 针对每个问题，不仅给出解决方案，更深入剖析其背后的设计思路、算法原理和时间空间复杂度。 系统性: 循序渐进，结构清晰，帮助您建立起完整的数据结构与算法知识体系。 适用人群： 希望打牢计算机科学基础的在校学生。 寻求提升编程能力和解决复杂问题能力的软件工程师。 对算法和数据结构感兴趣的自学爱好者。 准备技术面试的开发者。 通过本书的学习，您将不仅能够理解“是什么”，更能领悟“为什么”和“怎么做”，从而在纷繁复杂的数据世界中游刃有余，以高效、优雅的方式解决各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名在算法领域求知若渴的学习者，《数据结构与算法经典问题解析：Java语言描述（原书第2版）》无疑是一次极其宝贵的学习经历。这本书的结构安排非常合理，从基础的数据结构开始，循序渐进地引入更复杂的算法。作者的写作风格严谨且富有洞察力，他善于将复杂的概念分解成易于理解的部分，并且总能精准地抓住问题的核心。我最欣赏的一点是，书中对每一种数据结构和算法的分析都力求严谨，无论是数学上的推导，还是实际的编程实现，都做得非常到位。例如，在分析快速排序算法的平均时间复杂度时，作者的推导过程清晰易懂，让我对算法的效率有了深入的理解。此外，书中还涉及了一些关于算法设计模式的内容，这对于提升我的编码能力和思维方式非常有益。总而言之，这本书是一部值得反复阅读的经典之作，它为我构建了坚实的数据结构与算法基础，也为我未来的学习指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我选择《数据结构与算法经典问题解析：Java语言描述（原书第2版）》这本书，主要是看中了它“Java语言描述”这个标签，因为我主要使用Java进行开发。读完之后，我发现这本书最大的价值远不止于此。作者在用Java语言描述算法的同时，并没有忽略对算法思想本身的深刻剖析。他对于各种算法的“前因后果”都讲得非常清楚，比如为什么需要某种数据结构，它解决了什么问题，又带来了什么新的挑战。书中还包含了很多经典的算法难题，这些题目往往能触及算法的核心，解决它们能够极大地锻炼解决问题的能力。我特别喜欢书中关于“递归”和“分治”思想的讲解，作者通过一些生动的例子，将这些抽象的概念变得易于理解。例如，在解释汉诺塔问题时，作者用图示和代码一步步展示了递归的魅力。这本书不仅仅是提供代码，它更像是一位经验丰富的导师，引导你思考，启发你发现。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是它的“全面性”和“深度”。《数据结构与算法经典问题解析：Java语言描述（原书第2版）》这本书几乎涵盖了数据结构与算法领域的所有核心内容，从最基础的数组、链表，到复杂的图论、树的各种变种，再到各种排序、查找、图遍历算法，以及一些高级主题如位运算、字符串匹配算法等，都得到了详尽的阐述。而且，作者对于每一个主题的讲解都非常深入，不是浅尝辄止。我印象最深刻的是关于“树”的部分，书中不仅详细介绍了二叉树、平衡二叉树（AVL、红黑树）、B树等，还对其在文件系统、数据库索引等领域的应用进行了分析，让我对这些数据结构的威力有了全新的认识。另外，作者在解释算法时，常常会给出多种不同的实现方式，并对比它们的优劣，这对于培养我的代码优化能力非常有帮助。这本书的学习曲线可能略有陡峭，但一旦你克服了初期的困难，你会发现自己对数据结构和算法的理解会达到一个全新的高度。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在编程世界摸爬滚打了几年，却总觉得自己基础不够扎实的开发者，我一直渴望能有一本真正能带我“通透”数据结构与算法的书。《数据结构与算法经典问题解析：Java语言描述（原书第2版）》这本书，就像是一盏指路明灯，照亮了我前进的道路。初拿到这本书时，我被它厚实的篇幅和密集的公式所震撼，但当我真正沉下心来，逐页翻阅时，却发现了一个全新的世界。作者用精炼的语言，将那些曾经让我头疼不已的算法概念，如链表、树、图、排序、查找等，剖析得淋漓尽致。书中不仅仅是罗列公式和代码，更重要的是对每一个算法背后的思想、原理以及在实际应用中的优缺点进行了深入的探讨。我尤其喜欢书中对时间复杂度和空间复杂度分析的详细讲解，这让我对算法的效率有了更直观的认识，也学会了如何根据具体场景选择最优的算法。书中的Java代码实现清晰易懂，配合详细的注释，让我能够一步步跟踪算法的执行过程，真正做到“知其然，更知其所以然”。这本书已经成为我案头必备的参考书，每次遇到棘手的算法问题，翻开它总能找到灵感和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚读完《数据结构与算法经典问题解析：Java语言描述（原书第2版）》，这次阅读体验绝对是超乎预期的。这本书并非那种“看完即忘”的快餐式读物，而是需要静下心来，反复咀嚼，才能体会到其深厚的功底。作者在讲解每一个数据结构或算法时，都会追溯其历史渊源，探讨其设计初衷，这对于理解其精髓非常有帮助。我特别欣赏书中对“为什么”的解释，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。比如，在讲解动态规划时，作者并没有直接给出DP的解法，而是先从暴力递归、记忆化搜索一步步引出DP的状态转移方程，这个过程非常具有启发性。书中还引入了不少实际的工程案例，将抽象的算法概念与现实世界的应用场景相结合，这极大地增强了我的学习兴趣和动力。例如，书中关于图算法的应用，讲解了如何在社交网络中寻找共同好友，以及如何在地图应用中进行路径规划，这些内容都让我觉得算法不再是枯燥的理论，而是解决实际问题的强大工具。书中的习题设计也相当巧妙，既有巩固基础的练习，也有挑战思维的难题，能够有效地检验学习成果。