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Java数据结构与算法(第二版)

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简介：
《Java数据结构与算法（第二版）》全面介绍了使用Java语言实现的各种经典和现代数据结构及算法，旨在帮助读者深入理解并有效运用这些核心计算机科学概念。 对数据结构和算法基础有兴趣的话，《Java数据结构和算法（第二版）》这本书值得下载阅读。

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  • Java数据结构与算法(第二版)
    优质
    《Java数据结构与算法（第二版）》全面介绍了使用Java语言实现的各种经典和现代数据结构及算法，旨在帮助读者深入理解并有效运用这些核心计算机科学概念。 对数据结构和算法基础有兴趣的话，《Java数据结构和算法（第二版）》这本书值得下载阅读。
     
  • Java数据结构与算法(中文第二版)_Java数据结构_
    优质
    《Java数据结构与算法（中文第二版）》一书深入浅出地介绍了各种经典和现代的数据结构及其在Java中的实现方法，并详述了常用算法的设计思路。 推荐一些关于Java数据结构和算法的优质资源，希望大家会喜欢。
     
  • Java数据结构与算法（第二版）及源代码、Applets
    优质
    《Java数据结构与算法（第二版）》一书提供了全面的数据结构和算法讲解，并附带源代码和Applets，帮助读者深入理解和应用Java编程中的核心概念。 该文件包含《Java数据结构和算法（第二版）》电子书的中文版本、随书全部源代码以及专题Applet，这些演示程序有助于读者理解各种数据结构及算法的过程及其原理。
     
  • 《数据结构与算法（Java版）》
    优质
    本书全面介绍了使用Java语言实现的各种经典数据结构和算法，旨在帮助读者深入理解计算机科学的基本概念和技术。 《Java 数据结构与算法》这本书用Java语言详细讲解了数据结构与算法知识，非常适合非计算机专业的读者以及那些未曾学习过C语言的人阅读。它有助于提升编程技能的基础水平。
     
  • Java数据结构与算法（第二版）及配套源码与Applet小程序
    优质
    本书为《Java数据结构与算法》第二版，不仅提供了全面的数据结构和算法讲解，还包含了丰富的配套源代码和Applet小程序示例，帮助读者深入理解并实践所学内容。 这本书适合希望提升Java技能的人士阅读。书中内容由浅入深，并包含Applet小程序以帮助学习者更好地理解概念。例如，在讲解冒泡排序算法时，程序会逐步执行并显示每次比较的图像结果，避免了抽象的文字描述，使学习过程更加直观和易于掌握。
     
  • C++数据结构与算法（第四版）
    优质
    《C++数据结构与算法（第四版）》全面系统地介绍了使用C++语言实现的各种经典和现代数据结构及算法，旨在帮助读者深入理解并熟练运用这些核心编程概念。 《C++数据结构与算法（第4版）》这本书深入浅出地介绍了C++编程语言中的各种数据结构及其应用，并详细讲解了常用的算法设计技巧。书中不仅涵盖了基本的数据结构如数组、链表、栈和队列，还探讨了一些更高级的主题，比如树、图以及哈希表等。通过丰富的示例代码和练习题，《C++数据结构与算法（第4版）》帮助读者更好地理解和掌握这些概念，并能够将它们应用到实际的编程项目中去。
     
  • Swift版数据结构与算法（第四版）
    优质
    《Swift版数据结构与算法（第四版）》全面介绍了使用Swift编程语言实现的数据结构和算法知识，适合希望提升Swift开发技能的程序员阅读。 学习Swift中的数据结构与算法！理解如何在代码中实现数据结构和算法对于创建高效且可扩展的应用程序至关重要。尽管Swift标准库包含了一些通用的集合类型，但它们并不能涵盖所有情况。在这本书里，你将学会如何实现最流行、最有用的数据结构，并了解何时以及为何选择一种特定的数据结构或算法。 这些基本的数据结构与算法将成为构建更复杂和特殊用途构造的基础。此外，Swift的高度表达性使其成为学习核心概念而不牺牲性能的理想选择。 这本书适合那些熟悉Swift的开发者，他们想要在白板面试中表现出色、提高代码效率，并确保应用程序能够在大规模环境下运行良好。 《数据结构与算法》涵盖的内容包括： - 基本结构：从链表、队列和栈这些基本的数据结构开始学习，并了解如何用一种高度符合Swift风格的方式来实现它们。 - 树形结构：掌握不同类型树的使用，包括通用树、二叉树、AVL树、二叉搜索树以及字典查找树（Trie）等。 - 排序算法：超越冒泡排序和插入排序，学习更高效的排序方法，如归并排序、基数排序、堆排序及快速排序。 - 图形结构：学会构建有向图、无向图与加权图来表示多种现实世界的模型。 - 遍历算法：利用广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）、Dijkstra算法和Prim算法高效地遍历图形或树，以解决诸如在网络中寻找最短路径或最低成本等问题。 通过本书的学习，你将获得使用数据结构与算法解决问题的实际经验，并为开发出更高效的个人实现打下坚实基础。
     
  • 数据结构与算法考研试题解析（第二版）.rar
    优质
    本书为《数据结构与算法考研试题解析》第二版，包含了大量针对数据结构和算法领域的经典例题及其详细解答，旨在帮助读者深入理解和掌握相关知识，适用于备考研究生入学考试的数据结构与算法部分。 《算法与数据结构考研试题精析第二版》是计算机科学与技术专业研究生入学考试的重要参考资料之一。该书深入浅出地讲解了算法与数据结构的基础理论及其实践应用，旨在帮助考生全面掌握这一领域的核心知识，并提升解题能力。 1. **算法基础**： - 排序算法：包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序等。书中详细介绍了这些算法的时间复杂度及适用场景。 - 查找算法：如二分查找和哈希查找，以及它们在不同数据结构中的应用情况。 - 图算法：介绍Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法与Prim最小生成树算法等内容。 - 动态规划：书中讲解了如何利用动态规划解决背包问题、最长公共子序列及最小编辑距离等问题的方法。 2. **数据结构**： - 线性数据结构：涵盖数组、链表、栈和队列的定义、操作及其应用实例。 - 树形数据结构：包括二叉树，平衡树（AVL树与红黑树），B树及B+树等。书中详细介绍了这些结构的特点以及插入删除的操作方法。 - 图数据结构：介绍邻接矩阵和邻接表表示法，并说明它们在图遍历中的作用。 - 散列表：讨论哈希函数的设计、冲突解决策略（开放寻址法与链地址法）及其优缺点。 3. **递归与回溯**： - 递归思想：讲解了递归的基本概念和特性，如何设计递归函数以及设置边界条件的方法。 - 回溯法：介绍用于组合优化问题的解决方案，如八皇后、N皇后及迷宫等问题。 4. **图论基础**： - 图性质：连通性、强连通性、欧拉路径与哈密顿回路等概念和特性。 - 图遍历方法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的原理及其实现方式。 5. **复杂度分析**： - 时间复杂度：介绍计算算法运行时间的方法，以及如何进行时间和效率上的评估与估算。 - 空间复杂度：讲解算法所需内存空间的分析方法，并探讨优化存储结构以节省空间的技术手段。 6. **数据结构设计与分析**： - 数据结构选择：根据实际问题的需求来挑选合适的数据结构。例如使用队列处理先进先出的问题，或者利用堆来进行优先级调度。 - 数据结构优化：通过位运算优化数组访问、用平衡树提高查找效率等方式进行改进。 7. **编程语言与实现**： - C++和Java编程：书中提供了常见数据结构的实现案例，包括构造函数、插入操作以及删除功能等。 - 算法技巧：介绍如何利用迭代和递归来解决问题，并提供编写清晰高效代码的方法指导。 通过《算法与数据结构考研试题精析第二版》，读者不仅能掌握基本的知识点，还能学会将这些知识应用于实际问题中。结合历年真题进行实战演练有助于提高考试成绩。
     
  • 数据结构（C++版·第二版）
    优质
    《数据结构（C++版·第二版）》是一本全面介绍数据结构原理及其应用的经典教材，采用C++语言讲解抽象数据类型和算法设计。 《数据结构(C++版)（第2版）》由王红梅编写。
     
  • Acwing-基础算法-数据结构第二章
    优质
    本章节为Acwing基础算法系列课程中的数据结构部分第二章，深入讲解了栈和队列的应用及实现方法，并通过实例帮助学习者掌握其在实际问题解决中的运用。 数据结构是计算机科学中的核心领域之一，专注于如何高效地组织与存储数据以实现快速访问和操作。在蓝桥杯这样的编程竞赛中，掌握基础算法及数据结构知识对于取得优异成绩至关重要。 以下是针对标题“Acwing-基础算法-第二章-数据结构”及其描述中涉及知识点的详细解释： 1. **链表**： - 单链表：由一系列节点组成，每个节点包含一个值和指向下一个节点的引用。单链表支持简单插入与删除操作，但定位特定位置元素时需要从头开始遍历。 - 双向链表：除了存储数据外还含有指向前一节点的链接，这使得双向访问成为可能，不过这也增加了内存占用。 2. **数组**： - 数组是一种基本的数据结构形式，用于存放一组同类型的值。它支持随机存取特性即通过索引直接定位元素位置；然而在进行插入或删除操作时通常比较耗时，因为这可能导致大量数据的重新排列。 3. **栈和队列**： - 栈（LIFO）：仅允许在一端执行添加与移除操作的数据结构，在函数调用、解析表达式等场景中广泛使用。 - 队列（FIFO）：元素按照加入顺序出队，适用于任务调度或缓冲区管理。 4. **单调栈**： - 一种用于维护有序序列的工具，特别适合于解决需要快速查找特定条件的问题，如找出每个数左边第一个比它小的值。 5. **单调队列**： - 类似于单调栈但采用队列形式存储数据。这种结构能够高效地处理窗口内最大或最小值问题。 6. **KMP算法**： - 一种高效的字符串匹配方法，通过预先计算模式串的部分信息避免了传统暴力搜索中的重复比较步骤，从而提高了效率。 7. **字符串集合（Trie树）**： - 使用类似树状结构存储和检索多个字符串。每个节点代表一个字符，并且可以迅速插入、查找或更新整个单词列表。 8. **并查集**： - 一种用于处理集合合并与查询问题的数据结构，采用森林形式表示各组成员关系并通过优化手段提高操作效率。 9. **堆（优先队列）**： - 堆是一种特殊类型的树形数据结构，分为最大堆和最小堆。它主要用于实现高效的任务调度功能，并支持插入、删除最高/最低优先级元素及查询第k个最高或最低值等操作。 10. **哈希表**： - 通过散列函数将输入映射到固定大小的数组中以存储数据，解决冲突的方法包括开放地址法和链地址法。哈希表提供快速的插入、查找与删除功能，平均时间复杂度为O(1)。 这些知识点构成了理解及应用数据结构的基础框架，在算法竞赛以及实际软件开发项目中都具有重要的作用。掌握并熟练运用它们是提升编程技能的关键途径之一。