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黑马程序员 著

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店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302475415

商品编码：17284655057

开本：16

出版时间：2017-10-01

页数：1

字数：1

内容简介

本书从初学者的角度出发，详细讲解了从Java基础到SSH框架应用的各种技术知识。全书可分为四个部分，分别为基础篇、Web篇、框架篇和实战篇，其中前6章为基础篇，主要讲解Java环境的搭建、语法规则、面向对象、集合和IO等内容；第7～16章为Web篇，主要对Web开发中常用的JSP技术、Servlet技术、jQuery框架、MySQL数据库和JDBC等知识进行详细讲解；第17～31章为框架篇，主要对当前主流的SSH（Struts2、Spring、Hibernate）框架进行详细讲解；第32～33章为实战篇，主要讲解SSH框架的整合知识以及一个基于SSH框架的实战项目——学生信息管理系统。
本书既可作为高等院校本/专科计算机相关专业的程序设计课程教材，也可作为Java技术的培训教材，是一本适合广大计算机编程爱好者的学习教材。

《深度探秘：算法与数据结构精解》 内容概述 本书旨在为读者构建坚实的算法与数据结构理论基础，并引导读者将其应用于实际编程问题中。我们不局限于某一特定编程语言的语法细节，而是将重点放在算法设计思维、效率分析以及不同数据结构的核心原理与适用场景。全书内容循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到复杂算法和高级数据结构，每一章节都配以丰富的案例分析和思考题，帮助读者融会贯通，真正掌握核心知识。 第一部分：算法设计与分析基础 第一章：算法导论与效率度量 1.1 什么是算法？ 算法的定义：解决特定问题的一系列清晰、有限的指令。 算法的特性：输入、输出、确定性、有限性、有效性。 算法在计算机科学中的地位：解决问题的核心手段。 1.2 算法效率的重要性 时间效率（时间复杂度）：算法执行所需的时间。 空间效率（空间复杂度）：算法执行所需占用的内存空间。 为什么关注效率：在处理大规模数据时，效率的差异是决定性因素。 1.3 渐进记号（Big O Notation） O（上界）、Ω（下界）、Θ（确界）的概念。 如何分析算法的时间复杂度： 基本操作计数法。 循环语句的复杂度分析。 递归语句的复杂度分析（主定理）。 常见时间复杂度：O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n), O(n!)。 空间复杂度的分析方法。 1.4 算法设计的基本策略 分治法（Divide and Conquer）：将问题分解为更小的子问题。 动态规划（Dynamic Programming）：避免重复计算，存储中间结果。 贪心算法（Greedy Algorithm）：在每一步都做出局部最优选择。 回溯法（Backtracking）：通过试错来寻找解决方案。 第二章：排序算法详解 2.1 插入排序（Insertion Sort） 原理：逐步构建有序序列，将未排序元素插入到已排序部分的适当位置。 时间复杂度：O(n^2)（最坏、平均）、O(n)（最好）。 空间复杂度：O(1)。 稳定性：稳定排序。 适用场景：数据规模小，或数据基本有序。 2.2 选择排序（Selection Sort） 原理：每次从未排序的部分选择最小（或最大）的元素，放到已排序部分的末尾。 时间复杂度：O(n^2)（最坏、平均、最好）。 空间复杂度：O(1)。 稳定性：不稳定排序。 适用场景：数据规模小，对稳定性要求不高。 2.3 冒泡排序（Bubble Sort） 原理：重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就交换它们。 时间复杂度：O(n^2)（最坏、平均）、O(n)（最好，加优化）。 空间复杂度：O(1)。 稳定性：稳定排序。 适用场景：教育目的，或数据规模极小。 2.4 快速排序（Quick Sort） 原理：选择一个“基准”（pivot），将数组分区，使得所有小于基准的元素都在基准前面，所有大于基准的元素都在基准后面。然后对左右两边的子数组递归地进行快速排序。 时间复杂度：O(n log n)（平均）、O(n^2)（最坏，需优化）。 空间复杂度：O(log n)（平均，递归栈）、O(n)（最坏）。 稳定性：不稳定排序。 优化策略：三数取中法选取基准，随机化选取基准。 2.5 归并排序（Merge Sort） 原理：采用分治法，将数组递归地分成两半，直到每个子数组只有一个元素，然后将有序的子数组合并，直到整个数组有序。 时间复杂度：O(n log n)（最坏、平均、最好）。 空间复杂度：O(n)（需要额外的空间来存储合并后的子数组）。 稳定性：稳定排序。 适用场景：需要稳定排序，对时间复杂度要求高。 2.6 堆排序（Heap Sort） 原理：构建一个最大堆（或最小堆），然后不断地将堆顶元素（最大值或最小值）与堆的最后一个元素交换，并调整堆，直到堆为空。 时间复杂度：O(n log n)（最坏、平均、最好）。 空间复杂度：O(1)。 稳定性：不稳定排序。 适用场景：需要原地排序，时间复杂度较高。 2.7 计数排序（Counting Sort） 原理：适用于整数排序，基于元素的范围，统计每个元素出现的次数，然后根据计数来确定元素的位置。 时间复杂度：O(n + k)（其中 k 是整数的范围）。 空间复杂度：O(k)。 稳定性：稳定排序（可以通过额外标记实现）。 适用场景：数据范围有限且不大的整数排序。 2.8 桶排序（Bucket Sort） 原理：将元素分配到有限数量的桶中，每个桶再独立地排序。 时间复杂度：O(n + k)（平均，假设元素均匀分布，k 为桶的数量），O(n^2)（最坏）。 空间复杂度：O(n + k)。 稳定性：取决于桶内排序算法。 适用场景：数据均匀分布于一个范围。 2.9 基数排序（Radix Sort） 原理：按照元素的不同“位”（例如十进制的个位、十位、百位）来排序。 时间复杂度：O(nk)（其中 n 是元素个数，k 是数字的最大位数）。 空间复杂度：O(n + k)（取决于使用的内部排序算法，如计数排序）。 稳定性：稳定排序（如果内部排序稳定）。 适用场景：整数排序，特别是位数不多的情况。 第三章：查找算法 3.1 顺序查找（Linear Search） 原理：从头到尾依次比较目标值与序列中的元素。 时间复杂度：O(n)（最坏、平均）、O(1)（最好）。 适用场景：无序序列。 3.2 二分查找（Binary Search） 原理：前提是序列必须是有序的。每次将查找区间缩小一半。 时间复杂度：O(log n)（最坏、平均、最好）。 适用场景：有序序列。 变种：查找第一个大于等于/小于等于某个值的元素。 3.3 哈希查找（Hash Search） 原理：利用哈希函数将关键字映射到哈希表中的索引，实现快速查找。 时间复杂度：O(1)（平均），O(n)（最坏，出现大量哈希冲突）。 空间复杂度：O(n)。 冲突解决方法：链地址法、开放地址法（线性探测、二次探测、双哈希）。 应用：哈希表（Hash Table）、集合（Set）、字典（Dictionary）。 第二部分：核心数据结构 第四章：线性数据结构 4.1 数组（Array） 特点：连续内存空间，通过索引访问，大小固定（静态数组）。 操作：访问、插入、删除（效率低）。 动态数组（ArrayList/Vector）：封装了动态扩容机制。 4.2 链表（Linked List） 特点：节点包含数据和指向下一个节点的指针，非连续内存空间。 类型：单向链表、双向链表、循环链表。 操作：插入、删除（效率高，O(1)），访问（效率低，O(n)）。 与数组的比较。 4.3 栈（Stack） 特点：后进先出（LIFO - Last In, First Out）原则。 基本操作：push（入栈）、pop（出栈）、peek（查看栈顶）。 实现方式：数组、链表。 应用：函数调用栈、表达式求值、括号匹配。 4.4 队列（Queue） 特点：先进先出（FIFO - First In, First Out）原则。 基本操作：enqueue（入队）、dequeue（出队）、peek（查看队首）。 实现方式：数组（循环队列）、链表。 应用：任务调度、广度优先搜索（BFS）、缓冲区。 第五章：非线性数据结构 5.1 树（Tree） 5.1.1 树的基本概念 根节点、父节点、子节点、叶节点、兄弟节点、深度、高度、度。 5.1.2 二叉树（Binary Tree） 定义：每个节点最多有两个子节点。 遍历方式：前序遍历、中序遍历、后序遍历。 满二叉树、完全二叉树。 5.1.3 二叉搜索树（Binary Search Tree - BST） 定义：左子树所有节点的值小于根节点，右子树所有节点的值大于根节点。 操作：查找、插入、删除。 性能：平均 O(log n)，最坏 O(n)（退化成链表）。 5.1.4 平衡二叉搜索树 AVL树：通过旋转来维持高度平衡。 红黑树（Red-Black Tree）：通过颜色属性和旋转来维持局部平衡，插入删除操作的均摊复杂度为 O(log n)。 B树/B+树：多叉搜索树，常用于数据库索引。 5.2 堆（Heap） 5.2.1 堆的定义 通常是完全二叉树，满足堆的性质：最大堆（父节点不小于其子节点）或最小堆（父节点不大于其子节点）。 5.2.2 堆的基本操作 构建堆（heapify）。 插入（insert）。 删除堆顶（extract-max/min）。 调整堆（sift-up/sift-down）。 5.2.3 应用 堆排序。 优先队列（Priority Queue）。 图算法（如 Dijkstra 算法、Prim 算法）。 5.3 图（Graph） 5.3.1 图的基本概念 顶点（Vertex）、边（Edge）、有向图、无向图、加权图。 度（入度、出度）、连通分量、环。 5.3.2 图的表示 邻接矩阵（Adjacency Matrix）。 邻接表（Adjacency List）。 5.3.3 图的遍历 深度优先搜索（DFS - Depth-First Search）。 广度优先搜索（BFS - Breadth-First Search）。 5.3.4 图的常见算法 最短路径算法：Dijkstra 算法（非负权）、Bellman-Ford 算法（可处理负权）。 最小生成树算法：Prim 算法、Kruskal 算法。 拓扑排序（Topological Sort）。 5.4 散列表（Hash Table） 5.4.1 哈希函数 选择哈希函数的原则：均匀性、计算简便性。 常见哈希函数：除留余数法、乘法散列法、斐波那契散列法。 5.4.2 冲突处理 链地址法（Separate Chaining）。 开放地址法（Open Addressing）：线性探测、二次探测、双哈希。 5.4.3 性能分析 负载因子（Load Factor）。 平均查找、插入、删除时间。 5.4.4 应用 实现字典、集合。 缓存。 快速查找。 第三部分：进阶算法与应用 第六章：高级算法思想 6.1 分治法（Divide and Conquer） 递归思想。 典型应用：归并排序、快速排序、二分查找。 6.2 动态规划（Dynamic Programming） 最优子结构。 重叠子问题。 状态定义与状态转移方程。 自顶向下（带备忘录）与自底向上（迭代）实现。 典型问题：斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列、硬币兑换。 6.3 贪心算法（Greedy Algorithm） 局部最优解能否导出全局最优解。 选择性质与最优子结构。 典型问题：活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（某些情况下）。 6.4 回溯法（Backtracking） 搜索解空间树。 剪枝策略。 典型问题：N皇后问题、数独求解、全排列。 第七章：字符串算法 7.1 字符串匹配算法 朴素匹配算法。 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法：利用前缀和后缀信息避免不必要的比较。 BM（Boyer-Moore）算法：从后往前匹配，效率更高。 Sunday 算法。 7.2 字符串编辑距离（Edit Distance） 动态规划应用。 Levenshtein 距离。 7.3 字符串哈希（Rolling Hash） 快速比较子串。 应用：查找重复子串、字符串匹配。 第八章：数学相关算法 8.1 数论基础 素数判定、质因数分解。 最大公约数（GCD）、最小公倍数（LCM）。 欧几里得算法。 8.2 模运算与同余 模运算性质。 中国剩余定理。 8.3 组合数学 排列、组合。 杨辉三角（组合数计算）。 8.4 随机化算法 蒙特卡洛算法。 拉斯维加斯算法。 本书特色 理论与实践并重：每个算法和数据结构都详细讲解其原理，并辅以伪代码或通用代码示例，帮助读者理解其实现过程。 深入分析：对各种算法的时间和空间复杂度进行详细分析，并讨论其最优、最坏和平均情况。 情境化教学：通过丰富的应用场景和问题，让读者理解不同算法和数据结构适用的领域，以及它们在实际开发中的价值。 循序渐进：内容结构清晰，从基础概念到高级主题，由浅入深，适合不同水平的读者。 启发式思考：每章末尾的思考题旨在引导读者深入理解，并尝试解决更复杂的问题，培养解决问题的能力。 目标读者 本书适合所有希望深入理解算法与数据结构、提升编程能力、为学习更高级计算机科学概念打下坚实基础的开发者、计算机科学专业的学生以及对算法充满兴趣的自学者。无论您是初学者还是有一定经验的程序员，本书都将是您宝贵的参考书。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到这本《Java自学宝典》了，之前就听说了这本书的名气，一直想入手一本，这次终于如愿以偿。打开扉页，一股淡淡的书香扑鼻而来，瞬间就让人心情舒畅。封面设计简洁大气，很有质感，一看就不是那种粗制滥造的书。迫不及待地翻开第一章，里面的排版和字体都非常舒服，阅读起来一点都不费劲。不得不说，作者在内容上的安排也非常用心，循序渐进，从最基础的概念讲起，一点点深入。我之前对Java了解不多，但看完第一章，感觉豁然开朗，很多之前模糊不清的概念都变得清晰起来。特别是关于Java的运行机制那部分，解释得非常到位，让我对JVM有了更深入的认识。而且，书里还穿插了一些小案例，这些案例都非常贴近实际，让人在学习理论知识的同时，也能很快地将所学运用到实践中去。这一点是我非常看重的，因为很多技术书籍虽然讲得理论扎实，但却缺乏实际操作指导，学完之后还是不知道怎么用。这本书在这方面做得非常出色，让我充满了学习的动力。我非常期待接下来的内容，相信一定会有更多的惊喜。

评分☆☆☆☆☆

这本《Java自学宝典》简直是为我量身定做的！作为一个完全的编程新手，我之前尝试过一些其他的Java入门书籍，但都因为过于晦涩难懂而半途而废。这本书的语言风格真的太友好了，作者用非常通俗易懂的语言，把那些复杂的概念解释得明明白白，就像在跟一个朋友聊天一样，一点都没有压迫感。而且，书中大量的代码示例都非常有针对性，每一个示例都能很好地解释前面讲到的知识点，并且还附带了详细的注释，让我这个小白也能看懂每一行代码的作用。我特别喜欢书中的“疑难解答”和“易错点提醒”这些小版块，它们总能提前猜到我可能会遇到的问题，并给出解决方案，大大减少了我卡壳的几率，让我能更顺畅地继续学习。这种贴心到家的设计，真的让我在学习的道路上少走了很多弯路。现在，我每天都迫不及待地想翻开它，学习新的知识，感觉自己离成为一名合格的Java程序员又近了一步。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有一定编程基础的学习者，希望通过《Java自学宝典》来系统地梳理和深化我对Java的理解。这本书带给我的惊喜在于，它在很多细节的处理上都非常到位。比如，在讲解异常处理时，作者不仅列举了各种常见的异常类型，还深入分析了不同异常的处理策略，并给出了一些最佳实践。在讲解多线程时，作者更是花了大量篇幅去解释线程的生命周期、同步机制以及线程池的应用，这些都是非常核心且容易出错的概念。我尤其喜欢书中标注的“进阶拓展”和“注意事项”这些内容，它们往往能点拨出一些非常关键的技术细节，让我少走很多弯路。而且，书中的例子都相当精炼，不会冗长，能够快速地让我抓住问题的核心。对于我这种有一定基础的人来说，这种既有深度又不失广度的讲解方式，正是最需要的。它帮助我填补了一些知识盲区，也让我对Java的理解上升到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《Java自学宝典》在知识体系的构建上非常有条理。它不像我之前看过的某些书，知识点零散，东一榔头西一棒子。这本书从最基础的Java语法，到面向对象编程的思想，再到更高级的集合框架、IO流、多线程等等，每一个章节都承接得非常自然，逻辑性极强。就像搭积木一样，一层一层地往上盖，让我能够清晰地看到整个Java知识体系的全貌。而且，作者在讲解过程中，还会时不时地提及一些相关的设计模式和开发规范，这对于初学者建立良好的编程习惯非常有帮助。我尤其欣赏书中关于“如何思考”的指导，它不仅仅是教我怎么写代码，更是教我如何像一个程序员一样去思考问题，去分析需求，去设计解决方案。这种思维层面的提升，是很多技术书籍难以达到的。感觉这本书不只是一本技术手册，更是一位经验丰富的导师，在指引我前行的道路。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Java自学宝典》后，我最直观的感受就是它的“干货”含量。这本书真的非常厚实，拿在手里沉甸甸的，一看就是内容丰富。我最喜欢的地方在于，它没有过多地去灌输理论，而是将理论与实践完美地结合在一起。每讲完一个知识点，作者都会紧接着给出一系列相关的练习题，而且这些练习题的难度设置也很有讲究，从简单的巩固到稍微复杂的应用，层层递进，能够有效地检验我是否真正掌握了所学内容。更难得的是，书后面还附带了这些练习题的详细解答，并且对解题思路进行了深入的剖析，这对于自学者来说简直是无价之宝。我可以通过对比自己的答案和标准答案，找出自己的不足之处，并学习更优的解题方法。这种“学、练、测、析”的学习闭环，极大地提升了我的学习效率和学习质量。我现在已经开始利用里面的练习题来巩固知识，感觉学得踏实多了。