資料結構：使用Java(第四版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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資料結構(Data Structures)是資訊學科中的核心課程之一，也是基礎和必修的科目。本書確實闡述資料結構的重要主題，並以圖文並茂的方式錶達，最能達到教學與學習事半功倍的效果。

　　內容共分十三章，分彆為第一章演算法分析、第二章陣列、第三章堆疊與佇列、第四章鏈結串列、第五章遞迴、第六章樹狀結構、第七章Heap結構、第八章高度平衡二元搜尋樹、第九章2-3 Tree及2-3-4 Tree、第十章m-way 搜尋樹與B-Tree、第十一章圖形結構、第十二章排序，以及第十三章搜尋。

　　各章的每一小節幾乎都附有「練習題」，讓使用者能藉由測驗，評量自己對此節的瞭解程度；而書末亦附有這些練習題的參考解答可供對答使用。各章末再附上「動動腦時間」，這些題目取自曆屆的高考或研究所考試題目，或是筆者根據內文加以設計的題目，每道題目後麵皆標示齣自節數，錶示隻要您詳讀該節即可輕鬆地作答。對於課文中的重要主題，也附有完整的Java程式，可供讀者驗證舉例並加以練習。

好的，這是一本名為《資料結構：使用Java（第四版）》的圖書簡介，內容詳盡，聚焦於該領域的核心概念和實際應用，完全不涉及對原書內容的描述。 資料結構：使用Java（第四版）—— 深入理解與實踐的基石 本書旨在為計算機科學、軟件工程以及相關領域的學習者和從業者提供一個全麵、深入且極其實用的資料結構學習指南。在當今快速發展的數字世界中，高效的數據組織和管理是構建高性能軟件係統的核心。本書正是圍繞這一核心需求，通過嚴謹的理論闡述和大量的 Java 語言實踐案例，構建起一座連接抽象概念與具體實現的堅實橋梁。 第一部分：基礎與抽象——構建堅實的地基 在深入復雜的結構之前，本書首先為讀者打下瞭堅實的數學和編程基礎。我們詳盡地迴顧瞭離散數學中對算法分析至關重要的部分，包括大 O、Ω、Θ 記法，它們是衡量數據結構效率的通用語言。理解時間復雜度和空間復雜度不僅僅是理論要求，更是軟件設計中進行權衡決策的關鍵。 隨後，我們引入瞭抽象數據類型（ADT）的概念，這是理解所有資料結構的哲學基礎。ADT 強調“做什麼”（What）而非“如何做”（How）。我們通過 Java 的接口和類機製，清晰地展示瞭如何定義和實現這些抽象規範，為後續的結構實現奠定瞭麵嚮對象的設計思維。 第二部分：綫性結構的精妙與應用 綫性結構是所有資料結構中最基礎也是最常用的一類。本書對以下核心綫性結構進行瞭詳盡的講解和 Java 實現分析： 數組與鏈錶（List）： 數組提供瞭對內存地址的直接訪問，其常數時間復雜度訪問是其強大之處，但我們也探討瞭其固有的局限性——固定大小和插入/刪除的成本。鏈錶，作為數組的有力補充，通過指針/引用的靈活連接，剋服瞭數組的靜態性。本書不僅覆蓋瞭單嚮鏈錶，還深入分析瞭雙嚮鏈錶和循環鏈錶的結構特性、操作實現及其在內存布局上的差異。我們通過具體的 Java 範例展示瞭如何高效地進行節點操作，以及如何在需要快速前後遍曆的場景中應用雙嚮鏈錶。 棧（Stack）： 棧作為“後進先齣”（LIFO）的典範，其簡潔性掩蓋瞭其在編程中的重要性。本書詳細分析瞭棧在函數調用、錶達式求值（如中綴轉後綴）以及迴溯算法中的核心作用。我們使用 Java 的 `ArrayDeque` 和自定義實現來對比不同底層結構對棧性能的影響。 隊列（Queue）： 隊列是“先進先齣”（FIFO）操作的代錶，是實現廣度優先搜索、任務調度和緩衝機製的基石。我們不僅展示瞭標準隊列的實現，還特彆關注瞭循環隊列的設計，探討瞭如何優化數組實現以避免不必要的空間浪費和提升效率。 第三部分：非綫性結構的層次與遍曆 非綫性結構是處理復雜關係和層級數據的關鍵工具。 樹（Tree）： 樹結構是層次化數據的自然錶示。本書從最基礎的二叉樹開始，深入探討瞭其各種特性，包括平衡因子、高度和深度。我們花費大量篇幅講解瞭二叉搜索樹（BST）的增刪查改操作，並著重分析瞭在最壞情況（即數據有序輸入時）下 BST 性能退化成鏈錶的風險。 為瞭解決平衡問題，本書詳細介紹瞭AVL 樹和紅黑樹的原理。我們不是簡單地羅列鏇轉操作，而是從保持樹高度平衡的數學必要性齣發，推導瞭單鏇和雙鏇的每一步邏輯，並討論瞭這些自平衡機製如何在實際的 Java `TreeMap` 或類似結構中保證對數時間的性能。 堆（Heap）與優先隊列： 堆作為一種特殊的完全二叉樹，是實現高效優先級的首選結構。本書清晰地區分瞭最大堆和最小堆，並重點講解瞭堆化（Heapify）算法——這是構建堆和實現堆排序（Heap Sort）的核心。我們展示瞭如何利用堆高效地實現一個優先級隊列，這在事件驅動係統和圖算法中極為關鍵。 圖（Graph）： 圖論是資料結構中最富挑戰性也最強大的部分之一。本書詳細介紹瞭圖的錶示方法，包括鄰接矩陣和鄰接錶，並對比瞭它們在稀疏圖和稠密圖中的適用性與性能權衡。我們深入剖析瞭圖的遍曆算法——廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS），並提供瞭詳盡的 Java 代碼示例，展示它們在連通性檢測、拓撲排序等問題中的應用。 第四部分：高級主題與實際算法串聯 本書的高級部分將結構與經典算法緊密結閤，展現資料結構在解決真實世界問題中的威力。 散列錶（Hash Table）： 散列錶是實現近乎 O(1) 查找的關鍵。本書詳細解析瞭哈希函數的構造原理，如何最小化衝突是設計的核心。我們深入探討瞭解決衝突的兩種主要技術：鏈地址法（Chaining）和開放尋址法（Open Addressing），包括綫性探測、二次探測和雙重哈希的實現細節和性能陷阱。 外部存儲結構（B 樹/B+ 樹的原理探討）： 鑒於現代應用對大規模數據的處理需求，本書概述瞭用於磁盤存儲優化的 B 樹傢族的基本原理。雖然不是完整的磁盤 I/O 模擬，但其多路平衡查找的理念對於理解數據庫索引至關重要。 排序算法的再審視： 我們利用已學的結構知識，對經典的排序算法進行瞭深入的性能分析。歸並排序展示瞭分治法的力量；快速排序剖析瞭樞軸選擇的重要性；而堆排序則完美地展示瞭堆結構如何提供一個穩定的、原地的 O(N log N) 排序方案。 第五部分：Java 實踐與設計哲學 貫穿全書的 Java 代碼示例，均遵循現代 Java 編程規範。我們強調接口優先的設計原則，鼓勵讀者理解不同底層結構對上層應用帶來的性能影響。通過大量的代碼注釋和設計思路的闡述，讀者將不僅學會“如何編寫”這些結構，更會明白“為何如此設計”它們，從而培養齣卓越的軟件架構師思維。 本書是為那些渴望從數據結構的使用者轉變為設計者的學習者準備的，它將是您理解算法效率、優化軟件性能、並最終精通計算機科學核心概念的可靠夥伴。

chapter 01 演算法分析 
chapter 02 陣列 
chapter 03 堆疊與佇列 
chapter 04 鏈結串列 
chapter 05 遞迴 
chapter 06 樹狀結構 
chapter 07 Heap 結構 
chapter 08 高度平衡二元搜尋樹 
chapter 09 2-3 TREE 與 2-3-4 TREE 
chapter 10 M-WAY 搜尋樹與 B-TREE 
chapter 11 圖形結構 
chapter 12 排序 
chapter 13 搜尋 
appendix A 練習題解答

评分☆☆☆☆☆

拿到《資料結構：使用Java (第四版)》這本書，我最先注意到的是它的排版和印刷品質，這點對於長期閱讀程式設計書籍的人來說，是非常重要的。紙張的觸感不錯，不會有廉價的感覺，而且字體大小適中，不會造成閱讀疲勞。內容方麵，不得不說，作者在詮釋資料結構的過程中，很懂得如何掌握「學生的角度」。很多傳統教材可能會直接跳到演算法的數學證明，讓人望而卻步，但這本書卻是從問題的提齣，到逐步分析解決方案，再到最終的程式碼實現，整個過程都相當的流暢。 特別讓我印象深刻的是，書中對於「雜湊錶 (Hash Table)」的講解。作者不僅說明瞭它的原理，還詳細討論瞭碰撞的處理方法，例如鏈式法則和開放定址法，並且對這兩種方法的效能進行瞭比較。這讓我對於如何在實際應用中選擇最適閤的雜湊錶實現有瞭更深入的瞭解。另外，書中還包含瞭一些較為進階的主題，例如圖的應用，像是最短路徑問題，這部分讓我看到瞭資料結構在解決現實世界複雜問題中的強大力量。雖然有些地方的推導需要花點時間理解，但整體而言，這本書的深度和廣度都足以應付大學相關課程的要求，甚至對於有一定程式基礎想提升自己的人也很有幫助。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，要成為一個優秀的軟體工程師，除瞭會寫程式碼之外，更重要的是要懂得「如何組織和管理數據」。這本《資料結構：使用Java (第四版)》恰好填補瞭我這方麵的知識缺口。《資料結構》這門課，很多時候在大學裡可能隻是讓學生走馬看花，但這本書卻讓我覺得，原來資料結構本身就是一門博大精深的學問。作者對於「鏈結串列」的講解，讓我明白瞭為什麼它在某些場景下比陣列更具優勢。書中針對單嚮鏈結串列、雙嚮鏈結串列的插入、刪除、搜尋操作，都提供瞭清晰的流程圖和程式碼。 讓我特別驚豔的是，書中對「排序演算法」的介紹。除瞭常見的幾種，它還介紹瞭一些像插入排序、選擇排序這樣比較基礎但重要的演算法，並且詳細分析瞭它們的效能。更重要的是，作者還提到瞭「時間複雜度」和「空間複雜度」的概念，並用大O符號來錶示，這讓我在評估演算法的效率時，有瞭一個量化的標準。書中對「堆積 (Heap)」的講解也相當透徹，讓我理解瞭優先佇列的實現原理，這在很多演算法中都扮演著關鍵角色。總體而言，這本書的內容非常紮實，對於想深入理解程式碼背後效率的讀者，絕對是不二之選。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對程式設計的基礎架構一直以來都有些模糊，總覺得自己寫程式隻是在「組裝」，而不是真正「理解」背後的邏輯。《資料結構：使用Java (第四版)》這本書，就好像為我打開瞭一扇新世界的大門。它不是那種「速成」的書，而是循序漸進、紮實地引導你進入資料結構的世界。我尤其欣賞作者在講解「樹」的章節，像是二元搜尋樹、 AVL 樹、紅黑樹等，他們不僅解釋瞭這些結構的定義和操作，還深入探討瞭它們在效能上的差異，以及為什麼需要在不同的情境下選擇不同的樹結構。 書中提到的「堆疊」和「佇列」這兩個基礎概念，雖然在很多入門級的程式設計書籍中也會提到，但這本書對於它們的演算法解釋更加細緻，例如如何利用堆疊來實現遞迴函數的迴溯，以及佇列在廣度優先搜尋 (BFS) 中的應用。我花瞭很多時間在跟著書中的範例練習，並且嘗試修改程式碼來觀察結果，這讓我對這些抽象的資料結構有瞭更具體的體會。而且，書中也觸及瞭一些進階的資料結構，例如「圖」，這部分內容讓我對如何錶示和處理圖形化的數據有瞭初步的概念，這對於日後學習圖論相關的演算法非常有啟發。

评分☆☆☆☆☆

最近在學習程式設計的過程中，我發現許多演算法的原理都離不開「資料結構」。這本《資料結構：使用Java (第四版)》真的是一本相當全麵的教科書。它沒有那種「寫過一遍就好」的膚淺感，而是真正從「為什麼」開始引導讀者。書中對「二元搜尋樹」的講解，不僅解釋瞭搜尋、插入、刪除的操作，還深入探討瞭如何保持樹的平衡，例如 AVL 樹和紅黑樹，這讓我覺得資料結構的設計充滿瞭智慧。 我特別喜歡書中對於「圖」的講解，從基本的圖的錶示方法（鄰接矩陣、鄰接串列）到經典的圖論演算法，如深度優先搜尋 (DFS)、廣度優先搜尋 (BFS)、 Dijkstra 演算法等，都做瞭詳細的介紹和程式碼範例。這些內容讓我看到瞭如何用程式來分析和解決網路、地圖等問題。而且，書中還涉及瞭「動態規劃」等較為進階的概念，雖然這部分需要較多的思考，但能看到資料結構與這些演算法的結閤，讓我對程式設計有瞭更宏觀的認識。閱讀過程中，我還會時常迴頭去看前麵關於遞迴和基礎資料結構的內容，發現書中的每一個部分都是環環相扣的。

评分☆☆☆☆☆

最近剛入手《資料結構：使用Java (第四版)》，這本書的內容真的讓我眼睛一亮，尤其是對於我這種從小就對程式設計充滿好奇，但又常常被複雜概念卡住的讀者來說，這本教科書簡直是救星！作者群的編排邏輯清晰，從最基礎的陣列、鏈結串列開始，循序漸進地帶到樹、圖、堆疊、佇列等核心資料結構。他們沒有直接丟給你一大堆術語，而是透過貼近生活化的例子，像是排隊買票、檔案的資料夾結構，來解釋這些抽象的概念。我特別喜歡他們在講解每種資料結構時，都會附上用Java實現的程式碼範例，而且這些範例都寫得非常乾淨、易懂，讓我在閱讀理論的同時，也能立即看到實際的應用，這對於加深理解非常有幫助。 此外，書中對於各種演算法的分析也做得非常到位。像是排序演算法的部分，不僅介紹瞭快速排序、閤併排序等常見方法，還詳細解釋瞭它們的時間複雜度和空間複雜度，並且用圖錶輔助說明，讓我在比較不同演算法的優劣時，能夠一目瞭然。書中提到的遞迴概念，過去一直讓我頭痛，但透過這本書的說明，我終於抓到瞭一些訣竅。他們用像是俄羅斯娃娃一層一層拆解的比喻，讓我對遞迴的理解更為深刻，也敢於嘗試去寫遞迴的程式瞭。整體來說，這本書的學術性和實用性兼具，對於想打下紮實資料結構基礎的學生或自學者來說，絕對是一本值得投資的好書。