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黑馬程序員 著

圖書標籤:

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• 書籍
• 計算機
• 技術

店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302475415

商品編碼：17284655057

開本：16

齣版時間：2017-10-01

頁數：1

字數：1

內容簡介

本書從初學者的角度齣發，詳細講解瞭從Java基礎到SSH框架應用的各種技術知識。全書可分為四個部分，分彆為基礎篇、Web篇、框架篇和實戰篇，其中前6章為基礎篇，主要講解Java環境的搭建、語法規則、麵嚮對象、集閤和IO等內容；第7～16章為Web篇，主要對Web開發中常用的JSP技術、Servlet技術、jQuery框架、MySQL數據庫和JDBC等知識進行詳細講解；第17～31章為框架篇，主要對當前主流的SSH（Struts2、Spring、Hibernate）框架進行詳細講解；第32～33章為實戰篇，主要講解SSH框架的整閤知識以及一個基於SSH框架的實戰項目——學生信息管理係統。
本書既可作為高等院校本/專科計算機相關專業的程序設計課程教材，也可作為Java技術的培訓教材，是一本適閤廣大計算機編程愛好者的學習教材。

《深度探秘：算法與數據結構精解》 內容概述 本書旨在為讀者構建堅實的算法與數據結構理論基礎，並引導讀者將其應用於實際編程問題中。我們不局限於某一特定編程語言的語法細節，而是將重點放在算法設計思維、效率分析以及不同數據結構的核心原理與適用場景。全書內容循序漸進，從基礎概念齣發，逐步深入到復雜算法和高級數據結構，每一章節都配以豐富的案例分析和思考題，幫助讀者融會貫通，真正掌握核心知識。 第一部分：算法設計與分析基礎 第一章：算法導論與效率度量 1.1 什麼是算法？ 算法的定義：解決特定問題的一係列清晰、有限的指令。 算法的特性：輸入、輸齣、確定性、有限性、有效性。 算法在計算機科學中的地位：解決問題的核心手段。 1.2 算法效率的重要性 時間效率（時間復雜度）：算法執行所需的時間。 空間效率（空間復雜度）：算法執行所需占用的內存空間。 為什麼關注效率：在處理大規模數據時，效率的差異是決定性因素。 1.3 漸進記號（Big O Notation） O（上界）、Ω（下界）、Θ（確界）的概念。 如何分析算法的時間復雜度： 基本操作計數法。 循環語句的復雜度分析。 遞歸語句的復雜度分析（主定理）。 常見時間復雜度：O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n), O(n!)。 空間復雜度的分析方法。 1.4 算法設計的基本策略 分治法（Divide and Conquer）：將問題分解為更小的子問題。 動態規劃（Dynamic Programming）：避免重復計算，存儲中間結果。 貪心算法（Greedy Algorithm）：在每一步都做齣局部最優選擇。 迴溯法（Backtracking）：通過試錯來尋找解決方案。 第二章：排序算法詳解 2.1 插入排序（Insertion Sort） 原理：逐步構建有序序列，將未排序元素插入到已排序部分的適當位置。 時間復雜度：O(n^2)（最壞、平均）、O(n)（最好）。 空間復雜度：O(1)。 穩定性：穩定排序。 適用場景：數據規模小，或數據基本有序。 2.2 選擇排序（Selection Sort） 原理：每次從未排序的部分選擇最小（或最大）的元素，放到已排序部分的末尾。 時間復雜度：O(n^2)（最壞、平均、最好）。 空間復雜度：O(1)。 穩定性：不穩定排序。 適用場景：數據規模小，對穩定性要求不高。 2.3 冒泡排序（Bubble Sort） 原理：重復地遍曆要排序的數列，一次比較兩個元素，如果它們的順序錯誤就交換它們。 時間復雜度：O(n^2)（最壞、平均）、O(n)（最好，加優化）。 空間復雜度：O(1)。 穩定性：穩定排序。 適用場景：教育目的，或數據規模極小。 2.4 快速排序（Quick Sort） 原理：選擇一個“基準”（pivot），將數組分區，使得所有小於基準的元素都在基準前麵，所有大於基準的元素都在基準後麵。然後對左右兩邊的子數組遞歸地進行快速排序。 時間復雜度：O(n log n)（平均）、O(n^2)（最壞，需優化）。 空間復雜度：O(log n)（平均，遞歸棧）、O(n)（最壞）。 穩定性：不穩定排序。 優化策略：三數取中法選取基準，隨機化選取基準。 2.5 歸並排序（Merge Sort） 原理：采用分治法，將數組遞歸地分成兩半，直到每個子數組隻有一個元素，然後將有序的子數組閤並，直到整個數組有序。 時間復雜度：O(n log n)（最壞、平均、最好）。 空間復雜度：O(n)（需要額外的空間來存儲閤並後的子數組）。 穩定性：穩定排序。 適用場景：需要穩定排序，對時間復雜度要求高。 2.6 堆排序（Heap Sort） 原理：構建一個最大堆（或最小堆），然後不斷地將堆頂元素（最大值或最小值）與堆的最後一個元素交換，並調整堆，直到堆為空。 時間復雜度：O(n log n)（最壞、平均、最好）。 空間復雜度：O(1)。 穩定性：不穩定排序。 適用場景：需要原地排序，時間復雜度較高。 2.7 計數排序（Counting Sort） 原理：適用於整數排序，基於元素的範圍，統計每個元素齣現的次數，然後根據計數來確定元素的位置。 時間復雜度：O(n + k)（其中 k 是整數的範圍）。 空間復雜度：O(k)。 穩定性：穩定排序（可以通過額外標記實現）。 適用場景：數據範圍有限且不大的整數排序。 2.8 桶排序（Bucket Sort） 原理：將元素分配到有限數量的桶中，每個桶再獨立地排序。 時間復雜度：O(n + k)（平均，假設元素均勻分布，k 為桶的數量），O(n^2)（最壞）。 空間復雜度：O(n + k)。 穩定性：取決於桶內排序算法。 適用場景：數據均勻分布於一個範圍。 2.9 基數排序（Radix Sort） 原理：按照元素的不同“位”（例如十進製的個位、十位、百位）來排序。 時間復雜度：O(nk)（其中 n 是元素個數，k 是數字的最大位數）。 空間復雜度：O(n + k)（取決於使用的內部排序算法，如計數排序）。 穩定性：穩定排序（如果內部排序穩定）。 適用場景：整數排序，特彆是位數不多的情況。 第三章：查找算法 3.1 順序查找（Linear Search） 原理：從頭到尾依次比較目標值與序列中的元素。 時間復雜度：O(n)（最壞、平均）、O(1)（最好）。 適用場景：無序序列。 3.2 二分查找（Binary Search） 原理：前提是序列必須是有序的。每次將查找區間縮小一半。 時間復雜度：O(log n)（最壞、平均、最好）。 適用場景：有序序列。 變種：查找第一個大於等於/小於等於某個值的元素。 3.3 哈希查找（Hash Search） 原理：利用哈希函數將關鍵字映射到哈希錶中的索引，實現快速查找。 時間復雜度：O(1)（平均），O(n)（最壞，齣現大量哈希衝突）。 空間復雜度：O(n)。 衝突解決方法：鏈地址法、開放地址法（綫性探測、二次探測、雙哈希）。 應用：哈希錶（Hash Table）、集閤（Set）、字典（Dictionary）。 第二部分：核心數據結構 第四章：綫性數據結構 4.1 數組（Array） 特點：連續內存空間，通過索引訪問，大小固定（靜態數組）。 操作：訪問、插入、刪除（效率低）。 動態數組（ArrayList/Vector）：封裝瞭動態擴容機製。 4.2 鏈錶（Linked List） 特點：節點包含數據和指嚮下一個節點的指針，非連續內存空間。 類型：單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶、循環鏈錶。 操作：插入、刪除（效率高，O(1)），訪問（效率低，O(n)）。 與數組的比較。 4.3 棧（Stack） 特點：後進先齣（LIFO - Last In, First Out）原則。 基本操作：push（入棧）、pop（齣棧）、peek（查看棧頂）。 實現方式：數組、鏈錶。 應用：函數調用棧、錶達式求值、括號匹配。 4.4 隊列（Queue） 特點：先進先齣（FIFO - First In, First Out）原則。 基本操作：enqueue（入隊）、dequeue（齣隊）、peek（查看隊首）。 實現方式：數組（循環隊列）、鏈錶。 應用：任務調度、廣度優先搜索（BFS）、緩衝區。 第五章：非綫性數據結構 5.1 樹（Tree） 5.1.1 樹的基本概念 根節點、父節點、子節點、葉節點、兄弟節點、深度、高度、度。 5.1.2 二叉樹（Binary Tree） 定義：每個節點最多有兩個子節點。 遍曆方式：前序遍曆、中序遍曆、後序遍曆。 滿二叉樹、完全二叉樹。 5.1.3 二叉搜索樹（Binary Search Tree - BST） 定義：左子樹所有節點的值小於根節點，右子樹所有節點的值大於根節點。 操作：查找、插入、刪除。 性能：平均 O(log n)，最壞 O(n)（退化成鏈錶）。 5.1.4 平衡二叉搜索樹 AVL樹：通過鏇轉來維持高度平衡。 紅黑樹（Red-Black Tree）：通過顔色屬性和鏇轉來維持局部平衡，插入刪除操作的均攤復雜度為 O(log n)。 B樹/B+樹：多叉搜索樹，常用於數據庫索引。 5.2 堆（Heap） 5.2.1 堆的定義 通常是完全二叉樹，滿足堆的性質：最大堆（父節點不小於其子節點）或最小堆（父節點不大於其子節點）。 5.2.2 堆的基本操作 構建堆（heapify）。 插入（insert）。 刪除堆頂（extract-max/min）。 調整堆（sift-up/sift-down）。 5.2.3 應用 堆排序。 優先隊列（Priority Queue）。 圖算法（如 Dijkstra 算法、Prim 算法）。 5.3 圖（Graph） 5.3.1 圖的基本概念 頂點（Vertex）、邊（Edge）、有嚮圖、無嚮圖、加權圖。 度（入度、齣度）、連通分量、環。 5.3.2 圖的錶示 鄰接矩陣（Adjacency Matrix）。 鄰接錶（Adjacency List）。 5.3.3 圖的遍曆 深度優先搜索（DFS - Depth-First Search）。 廣度優先搜索（BFS - Breadth-First Search）。 5.3.4 圖的常見算法 最短路徑算法：Dijkstra 算法（非負權）、Bellman-Ford 算法（可處理負權）。 最小生成樹算法：Prim 算法、Kruskal 算法。 拓撲排序（Topological Sort）。 5.4 散列錶（Hash Table） 5.4.1 哈希函數 選擇哈希函數的原則：均勻性、計算簡便性。 常見哈希函數：除留餘數法、乘法散列法、斐波那契散列法。 5.4.2 衝突處理 鏈地址法（Separate Chaining）。 開放地址法（Open Addressing）：綫性探測、二次探測、雙哈希。 5.4.3 性能分析 負載因子（Load Factor）。 平均查找、插入、刪除時間。 5.4.4 應用 實現字典、集閤。 緩存。 快速查找。 第三部分：進階算法與應用 第六章：高級算法思想 6.1 分治法（Divide and Conquer） 遞歸思想。 典型應用：歸並排序、快速排序、二分查找。 6.2 動態規劃（Dynamic Programming） 最優子結構。 重疊子問題。 狀態定義與狀態轉移方程。 自頂嚮下（帶備忘錄）與自底嚮上（迭代）實現。 典型問題：斐波那契數列、背包問題、最長公共子序列、硬幣兌換。 6.3 貪心算法（Greedy Algorithm） 局部最優解能否導齣全局最優解。 選擇性質與最優子結構。 典型問題：活動選擇問題、霍夫曼編碼、最小生成樹（某些情況下）。 6.4 迴溯法（Backtracking） 搜索解空間樹。 剪枝策略。 典型問題：N皇後問題、數獨求解、全排列。 第七章：字符串算法 7.1 字符串匹配算法 樸素匹配算法。 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法：利用前綴和後綴信息避免不必要的比較。 BM（Boyer-Moore）算法：從後往前匹配，效率更高。 Sunday 算法。 7.2 字符串編輯距離（Edit Distance） 動態規劃應用。 Levenshtein 距離。 7.3 字符串哈希（Rolling Hash） 快速比較子串。 應用：查找重復子串、字符串匹配。 第八章：數學相關算法 8.1 數論基礎 素數判定、質因數分解。 最大公約數（GCD）、最小公倍數（LCM）。 歐幾裏得算法。 8.2 模運算與同餘 模運算性質。 中國剩餘定理。 8.3 組閤數學 排列、組閤。 楊輝三角（組閤數計算）。 8.4 隨機化算法 濛特卡洛算法。 拉斯維加斯算法。 本書特色 理論與實踐並重：每個算法和數據結構都詳細講解其原理，並輔以僞代碼或通用代碼示例，幫助讀者理解其實現過程。 深入分析：對各種算法的時間和空間復雜度進行詳細分析，並討論其最優、最壞和平均情況。 情境化教學：通過豐富的應用場景和問題，讓讀者理解不同算法和數據結構適用的領域，以及它們在實際開發中的價值。 循序漸進：內容結構清晰，從基礎概念到高級主題，由淺入深，適閤不同水平的讀者。 啓發式思考：每章末尾的思考題旨在引導讀者深入理解，並嘗試解決更復雜的問題，培養解決問題的能力。 目標讀者 本書適閤所有希望深入理解算法與數據結構、提升編程能力、為學習更高級計算機科學概念打下堅實基礎的開發者、計算機科學專業的學生以及對算法充滿興趣的自學者。無論您是初學者還是有一定經驗的程序員，本書都將是您寶貴的參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本《Java自學寶典》簡直是為我量身定做的！作為一個完全的編程新手，我之前嘗試過一些其他的Java入門書籍，但都因為過於晦澀難懂而半途而廢。這本書的語言風格真的太友好瞭，作者用非常通俗易懂的語言，把那些復雜的概念解釋得明明白白，就像在跟一個朋友聊天一樣，一點都沒有壓迫感。而且，書中大量的代碼示例都非常有針對性，每一個示例都能很好地解釋前麵講到的知識點，並且還附帶瞭詳細的注釋，讓我這個小白也能看懂每一行代碼的作用。我特彆喜歡書中的“疑難解答”和“易錯點提醒”這些小版塊，它們總能提前猜到我可能會遇到的問題，並給齣解決方案，大大減少瞭我卡殼的幾率，讓我能更順暢地繼續學習。這種貼心到傢的設計，真的讓我在學習的道路上少走瞭很多彎路。現在，我每天都迫不及待地想翻開它，學習新的知識，感覺自己離成為一名閤格的Java程序員又近瞭一步。

評分☆☆☆☆☆

拿到《Java自學寶典》後，我最直觀的感受就是它的“乾貨”含量。這本書真的非常厚實，拿在手裏沉甸甸的，一看就是內容豐富。我最喜歡的地方在於，它沒有過多地去灌輸理論，而是將理論與實踐完美地結閤在一起。每講完一個知識點，作者都會緊接著給齣一係列相關的練習題，而且這些練習題的難度設置也很有講究，從簡單的鞏固到稍微復雜的應用，層層遞進，能夠有效地檢驗我是否真正掌握瞭所學內容。更難得的是，書後麵還附帶瞭這些練習題的詳細解答，並且對解題思路進行瞭深入的剖析，這對於自學者來說簡直是無價之寶。我可以通過對比自己的答案和標準答案，找齣自己的不足之處，並學習更優的解題方法。這種“學、練、測、析”的學習閉環，極大地提升瞭我的學習效率和學習質量。我現在已經開始利用裏麵的練習題來鞏固知識，感覺學得踏實多瞭。

評分☆☆☆☆☆

終於拿到這本《Java自學寶典》瞭，之前就聽說瞭這本書的名氣，一直想入手一本，這次終於如願以償。打開扉頁，一股淡淡的書香撲鼻而來，瞬間就讓人心情舒暢。封麵設計簡潔大氣，很有質感，一看就不是那種粗製濫造的書。迫不及待地翻開第一章，裏麵的排版和字體都非常舒服，閱讀起來一點都不費勁。不得不說，作者在內容上的安排也非常用心，循序漸進，從最基礎的概念講起，一點點深入。我之前對Java瞭解不多，但看完第一章，感覺豁然開朗，很多之前模糊不清的概念都變得清晰起來。特彆是關於Java的運行機製那部分，解釋得非常到位，讓我對JVM有瞭更深入的認識。而且，書裏還穿插瞭一些小案例，這些案例都非常貼近實際，讓人在學習理論知識的同時，也能很快地將所學運用到實踐中去。這一點是我非常看重的，因為很多技術書籍雖然講得理論紮實，但卻缺乏實際操作指導，學完之後還是不知道怎麼用。這本書在這方麵做得非常齣色，讓我充滿瞭學習的動力。我非常期待接下來的內容，相信一定會有更多的驚喜。

評分☆☆☆☆☆

我是一名有一定編程基礎的學習者，希望通過《Java自學寶典》來係統地梳理和深化我對Java的理解。這本書帶給我的驚喜在於，它在很多細節的處理上都非常到位。比如，在講解異常處理時，作者不僅列舉瞭各種常見的異常類型，還深入分析瞭不同異常的處理策略，並給齣瞭一些最佳實踐。在講解多綫程時，作者更是花瞭大量篇幅去解釋綫程的生命周期、同步機製以及綫程池的應用，這些都是非常核心且容易齣錯的概念。我尤其喜歡書中標注的“進階拓展”和“注意事項”這些內容，它們往往能點撥齣一些非常關鍵的技術細節，讓我少走很多彎路。而且，書中的例子都相當精煉，不會冗長，能夠快速地讓我抓住問題的核心。對於我這種有一定基礎的人來說，這種既有深度又不失廣度的講解方式，正是最需要的。它幫助我填補瞭一些知識盲區，也讓我對Java的理解上升到瞭一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《Java自學寶典》在知識體係的構建上非常有條理。它不像我之前看過的某些書，知識點零散，東一榔頭西一棒子。這本書從最基礎的Java語法，到麵嚮對象編程的思想，再到更高級的集閤框架、IO流、多綫程等等，每一個章節都承接得非常自然，邏輯性極強。就像搭積木一樣，一層一層地往上蓋，讓我能夠清晰地看到整個Java知識體係的全貌。而且，作者在講解過程中，還會時不時地提及一些相關的設計模式和開發規範，這對於初學者建立良好的編程習慣非常有幫助。我尤其欣賞書中關於“如何思考”的指導，它不僅僅是教我怎麼寫代碼，更是教我如何像一個程序員一樣去思考問題，去分析需求，去設計解決方案。這種思維層麵的提升，是很多技術書籍難以達到的。感覺這本書不隻是一本技術手冊，更是一位經驗豐富的導師，在指引我前行的道路。