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[巴西] 洛伊安妮·格罗纳(LoianeGraner 著

图书标签:

• JavaScript
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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115467539

商品编码：16869203605

出版时间：2017-09-01

作  者:(巴西)洛伊安妮·格罗纳(Loiane Graner) 著;邓钢 等 译 著作 定  价:49 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2017年09月01日 页  数:217 装  帧:平装 ISBN:9787115467539 ●暂无

内容简介

暂无

深入探索编程的基石：数据结构与算法的奇妙世界 在浩瀚的软件开发领域，有一股潜藏的力量，它塑造着应用程序的效率、性能乃至逻辑的严谨性，这股力量便是数据结构与算法。它们是构成一切复杂软件系统的基石，理解并掌握它们，如同掌握了语言的语法和词汇，能够让你用更精炼、更高效的方式表达思想，解决问题。本书并非是某本特定书籍的介绍，而是旨在为你打开一扇通往数据结构与算法核心世界的窗户，让你领略其中的奥妙与魅力。 想象一下，你是一位精明的建筑师，在建造一座宏伟的摩天大楼。你需要精心设计每一个房间的布局，规划每一条输送管道的路径，确保建筑的稳固与高效。数据结构就像是你手中的蓝图和工具箱，它们提供了组织和存储信息的方式，而算法则是你遵循的施工指南和技术，指导你如何高效地处理这些信息，完成建造任务。没有好的蓝图和高效的施工方法，即使拥有再多的材料，也难以建造出令人赞叹的建筑。在编程世界里，数据结构和算法扮演着同样至关重要的角色。 数据结构：信息之海的智慧导航 数据结构，顾名思义，是组织和管理数据的方式。它们不仅仅是简单的容器，更是对数据之间关系和访问模式的深刻理解。不同的数据结构有着各自独特的优势和适用场景，选择合适的数据结构，能够显著提升程序的运行效率。 线性数据结构：有序的队列与链接 数组（Array）： 最基本的数据结构之一，将相同类型的数据元素存储在连续的内存空间中。它的特点是访问速度快，可以直接通过索引访问任何元素，但插入和删除元素（尤其是在中间位置）的开销较大，因为可能需要移动大量元素。想象一下你把一排整齐的书籍放在书架上，查找某本书很方便，但如果需要在一排书中间插入一本书，就需要把后面的书都往后挪。 链表（Linked List）： 与数组不同，链表中的元素（节点）不必存储在连续的内存空间中，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。这使得链表的插入和删除操作非常高效，只需修改指针即可。但链表的访问速度相对较慢，需要从头开始遍历才能找到特定元素。你可以想象成一串由线串起来的珠子，你可以在任何地方方便地增减珠子，但要找到某个特定的珠子，你得一串串地数过去。 栈（Stack）： 遵循“后进先出”（Last-In, First-Out, LIFO）的原则。你可以把它想象成一个叠盘子，最后放上去的盘子最先被拿走。栈在函数调用、表达式求值、浏览器历史记录等场景中有着广泛的应用。 队列（Queue）： 遵循“先进先出”（First-In, First-Out, FIFO）的原则。就像排队买票一样，先来的人先被服务。队列在任务调度、广度优先搜索（BFS）等算法中至关重要。 非线性数据结构：多维的关联与高效检索 树（Tree）： 一种分层的数据结构，由节点和边组成，通常有一个根节点，每个节点可以有零个或多个子节点。树的种类繁多，最常见的有： 二叉树（Binary Tree）： 每个节点最多有两个子节点（左子节点和右子节点）。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）： 一种特殊的二叉树，左子树中所有节点的值都小于根节点的值，右子树中所有节点的值都大于根节点的值。这使得二叉搜索树能够非常高效地进行查找、插入和删除操作。 平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Tree, e.g., AVL Tree, Red-Black Tree）： 为了解决普通二叉搜索树在某些情况下退化成链表（导致查找效率低下）的问题，引入了平衡的概念，确保树的高度尽可能小，从而保证查找、插入和删除操作的平均时间复杂度为O(log n)。 图（Graph）： 由一组顶点（节点）和连接这些顶点的边组成。图可以用来表示各种复杂的关系，例如社交网络、道路地图、网络连接等。图的遍历（如深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS）是解决许多实际问题的基础。 哈希表（Hash Table）： 也称为散列表，它通过散列函数将键（Key）映射到一个存储位置（桶），从而实现快速的查找、插入和删除。它的平均查找时间复杂度接近O(1)，是实际应用中最常用的数据结构之一，广泛用于缓存、数据库索引等。 算法：解决问题的精巧之术 算法是解决特定问题的一系列有序的指令或步骤。它们是数据结构得以发挥作用的灵魂，更是优化程序性能的关键。好的算法能够事半功倍，而糟糕的算法则可能导致程序缓慢甚至崩溃。 排序算法：数据的秩序之舞 排序是将数据按照特定顺序排列的过程，对于数据的检索、分析和处理至关重要。经典的排序算法包括： 冒泡排序（Bubble Sort）： 简单易懂，通过不断比较相邻元素并交换位置来完成排序，但效率较低。 选择排序（Selection Sort）： 每次从未排序的部分选择最小（或最大）的元素放到已排序的末尾。 插入排序（Insertion Sort）： 将元素逐个插入到已排序的序列中，适合处理部分有序的数据。 归并排序（Merge Sort）： 分治法的经典应用，将序列分成两半，递归地排序，然后合并。效率较高，时间复杂度为O(n log n)。 快速排序（Quick Sort）： 同样是分治法的代表，选择一个“基准”元素，将其他元素分区，然后递归排序。在平均情况下效率很高，时间复杂度为O(n log n)。 堆排序（Heap Sort）： 利用堆这种数据结构进行排序，效率也为O(n log n)。 查找算法：信息海洋的寻宝之旅 在海量数据中快速找到所需信息是计算机科学的基本需求。 线性查找（Linear Search）： 逐个检查元素，直到找到目标。 二分查找（Binary Search）： 适用于已排序的数据，通过不断将搜索范围减半来快速定位目标，效率很高，时间复杂度为O(log n)。 哈希查找（Hash Search）： 利用哈希表结构，通过散列函数直接计算目标元素的位置，平均时间复杂度接近O(1)。 图算法：连接世界的智慧 图算法是解决网络、路径、连通性等问题的核心。 深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）： 沿着图的一条路径尽可能深地探索，直到无法继续，然后回溯。 广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）： 从起始节点开始，逐层向外探索，遍历所有相邻的节点，然后继续下一层。 最短路径算法（Shortest Path Algorithms, e.g., Dijkstra's Algorithm, Floyd-Warshall Algorithm）： 用于找到图中两个顶点之间距离最短的路径。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 一种通过将复杂问题分解成子问题，并存储子问题的解来避免重复计算的算法设计技巧。常用于解决具有最优子结构和重叠子问题特征的问题，例如背包问题、最长公共子序列问题等。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 在解决问题的每一步都采取在当前看起来最优的选择，希望最终能够得到全局最优解。虽然不保证一定能得到全局最优，但在某些问题上非常有效，例如霍夫曼编码、最小生成树算法（Prim's Algorithm, Kruskal's Algorithm）等。 学习的意义：通往卓越之路 掌握数据结构与算法，并非只是为了应对面试，更是为了成为一名更优秀的开发者。 提升代码效率与性能： 选择合适的数据结构和算法，能够显著提高程序的运行速度，减少内存占用，尤其是在处理大规模数据时。 解决复杂问题的能力： 数据结构和算法提供了解决问题的通用框架和思考方式，让你能够更系统、更有效地分析和解决各种复杂的技术难题。 理解底层原理： 深入理解数据结构和算法，能够帮助你更好地理解计算机科学的底层原理，例如操作系统的内存管理、数据库的索引机制等等。 职业发展的基础： 在技术驱动的行业中，扎实的数据结构与算法基础是晋升和获得更好职业机会的关键。 这篇介绍旨在为你勾勒出数据结构与算法的宏伟图景，它们是编程世界的基石，是提升技术实力的必经之路。深入学习和实践，你将解锁解决问题的全新视角，为自己的技术生涯注入强大的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引我，深邃的蓝色背景搭配简洁有力的字体，立刻就点燃了我对探索JavaScript数据结构与算法的热情。我一直对编程的底层逻辑很感兴趣，但感觉自己就像是在一片未知的森林里摸索，缺乏清晰的指引。翻开这本书，我立刻被它条理清晰的排版和生动形象的插图所吸引。作者并没有直接抛出晦涩难懂的理论，而是从最基础的概念入手，通过一个个小例子，循序渐进地引导读者理解数据结构和算法的本质。我特别喜欢书中对不同数据结构的讲解，比如链表、栈、队列，它们就像一个个精心设计的工具箱，每个工具都有其独特的用途和解决问题的场景。作者用类比的方式，将抽象的概念具象化，让我更容易理解它们的工作原理和优缺点。即使我之前对这些概念感到有些畏惧，但阅读的过程却充满了乐趣和成就感。书中的代码示例也都非常贴合实际，可以直接拿来实践，这对于我这种喜欢动手实践的学习者来说，无疑是极大的福音。我已经迫不及待地想要深入学习其中的内容，相信这本书会成为我JavaScript学习道路上的重要伙伴。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在编程领域摸爬滚打多年的老兵，我深知数据结构和算法对于提升代码性能和解决复杂问题的关键性。然而，随着JavaScript生态的飞速发展，很多新的框架和库层出不穷，有时候我们容易被表面的光鲜所迷惑，而忽略了底层原理的重要性。这本《学习JavaScript数据结构与算法(第2版)》恰恰填补了我的这一块空白。它以一种非常系统和深入的方式，重新梳理了JavaScript中最核心的数据结构和算法。作者对每个知识点的讲解都非常透彻，而且往往会提供多种实现方式，并进行详尽的优劣分析，这对于我这种追求极致性能的开发者来说，是极其宝贵的。我特别喜欢书中关于“如何选择合适的数据结构”的部分，它提供了一个非常实用的决策框架，让我在面对实际问题时，能够更快速、更准确地选择最优的解决方案。而且，书中还涉及了一些高级算法的应用场景，这对我来说是一个很好的学习和提升的机会。总而言之，这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一次对编程思想的深度洗礼。

评分☆☆☆☆☆

我之前总是觉得，JavaScript作为一门动态语言，在数据结构和算法方面并没有太多需要深入研究的地方，可能只需要掌握一些基本的数组和对象操作就足够了。但自从我接触了这本书，我的认知彻底被颠覆了。作者用极具说服力的论证和详实的案例，让我看到了JavaScript在处理复杂数据和实现高效算法方面的巨大潜力。书中对不同数据结构（如树、图、哈希表）的讲解，远超出了我之前的想象，它们在实际的Web开发中，可以发挥出意想不到的作用。比如，我从未想过可以用树形结构来优化DOM操作的性能，或者用图算法来处理社交网络中的关系。书中的代码示例不仅仅是简单的实现，更包含了很多优化技巧和设计模式，让我学到了很多实用的“内功”。阅读过程中，我感觉自己就像是在解锁一项项新的编程技能，每掌握一个知识点，都能感受到自己的编程能力得到了质的飞跃。这本书让我对JavaScript的理解上升到了一个全新的高度。

评分☆☆☆☆☆

对于刚接触编程的新手来说，数据结构和算法往往是学习路上的一个巨大门槛。我承认，在遇到这本书之前，我也曾经因为各种原因而望而却步。但这本书的出现，彻底改变了我的学习体验。它从零开始，用最通俗易懂的语言，将复杂的概念变得生动有趣。作者的讲解方式非常具有启发性，他总是能够抓住问题的核心，然后用最简单的方式将其剖析清楚。我特别喜欢书中提供的练习题，它们都非常贴合实际，能够帮助我巩固所学的知识，并且让我有机会去运用这些知识解决问题。而且，这本书还贴心地提供了一些调试和排查错误的技巧，这对于新手来说，无疑是雪中送炭。我不再感到迷茫和无助，而是充满了学习的动力和信心。这本书让我明白，学习数据结构和算法并非难事，只要找到正确的方法和优质的资源，任何人都可以掌握它们。我已经迫不及待地想继续探索这本书中更多的精彩内容了！

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，要想真正精通一门编程语言，数据结构和算法是绕不开的坎。但市面上很多相关的书籍，要么过于理论化，要么代码晦涩难懂，读起来总感觉云里雾里。直到我遇到了这本《学习JavaScript数据结构与算法(第2版)》，我才找到了我想要的学习路径。这本书的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的老师在手把手地教你。它没有使用那些华而不实的术语，而是用最直接、最简洁的方式解释了每一个概念。我尤其欣赏书中对不同算法的分析，比如排序算法和搜索算法，作者不仅给出了详细的实现步骤，还深入剖析了它们的时间复杂度和空间复杂度，让我明白了为什么在不同的场景下需要选择不同的算法。这种深入的理解，远比死记硬背代码要有意义得多。书中的图解也画得非常棒，清晰明了地展示了数据结构的演变过程和算法的执行流程，让我能直观地感受到它们的变化。我已经开始尝试用书中的方法去解决一些实际编程中的问题，感觉效率和代码质量都有了显著提升。这本书真的太适合那些想要夯实JavaScript基础，提升编程能力的开发者了。