java数据结构预算法

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书名：数据结构与算法分析

作者：韦斯 (Mark Allen Weiss)

出版社：机械工业出版社

出版年份：2013-2-1

页数：614

内容简介：

本书是国外数据结构与算法分析方面的经典教材，使用卓越的Java编程语言作为实现工具讨论了数据结构（组织大量数据的方法）和算法分析（对算法运行时间的估计）。

随着计算机速度的不断增加和功能的日益强大，人们对有效编程和算法分析的要求也不断增长。本书将算法分析与最有效率的Java程序的开发有机地结合起来，深入分析每种算法，并细致讲解精心构造程序的方法，内容全面、缜密严格。

作者简介：

Mark Allen Weiss佛罗里达国际大学计算与信息科学学院教授、副院长，本科教育主任和研究生教育主任。他于1987年获得普林斯顿大学计算机科学博士学位，师从Bob Sedgewick。 他曾经担任全美AP（Advanced Placement）考试计算机学科委员会的主席（2000—2004）。他的主要研究兴趣是数据结构、算法和教育学。

❷ 学java 的数据结构和算法哪本书好

数据结构和算法 是独立于编程语言的，不用纠结于语言
可以看看 《大话数据结构》 ，用来入门不错
《Java数据结构和算法》，这本是用java写的

❸ java数据结构书籍推荐

1. 入门级

针对刚入门的同学，建议不要急着去看那些经典书，像《算法导论》、《算法》这些比较经典、权威的书。虽然书很好，但看起来很费劲，如果看不完，效果会很不好。所以建议先看两本入门级的趣味书：

• 《大话数据结构》

• 《算法图解》

大话数据结构

将理论讲的很有趣，不枯燥。作者结合生活中的例子去对每个数据结构和算法进行讲解，让人通俗易懂。

算法图解

这是一本像小说一样有趣的算法入门书，书中有大量的图解，通俗易懂。

看完上面一本或两本入门级的书，你就会对数据结构和算法有个大概认识和学习。但这些入门级的书缺少细节、不够系统。所以想要深入的学习数据结构和算法，光看这两本书肯定是不够的。

2. 不同语言的教科书

国内外很多大学都是将《数据结构和算法分析》作为教科书。这本书非常系统、严谨、全面，难度适中，很适合对数据结构和算法有些了解，并且已经掌握了至少一门语言的同学学习。针对不同的语言，分别有：

• 《数据结构与算法分析:C语言描述》

• 《数据结构与算法分析:C++描述》

• 《数据结构与算法分析:java语言描述》

如果你不会C、C++、java，会Python或者JavaScript，可以看：

• 《数据结构与算法JavaScript描述》

• 《数据结构与算法:Python语言描述》

3. 面试书籍

现在很多大厂的面试都会考算法题，这里推荐几本面试算法书籍：

• 《剑指offer》

• 《编程珠玑》

• 《编程之美》

剑指offer

为面试算法量身定做的一本书。几乎包含了所有常见的、经典的面试题，如果能搞懂书里面的内容，一般公司的算法面试都应该没问题。

编程珠玑

这本书豆瓣评分有9分，评分很高。这本书最大的特色是讲了很多海量数据的处理技巧。其他算法书籍很少涉及海量数据。

编程之美

有些作者是微软工程师，算法题目较难，比较适合要面试Google、Facebook这样的公司的人去看。

4. 经典书籍

现在数据结构与算法最经典的书籍就是：

• 《算法导论》

• 《算法》

• 《计算机程序设计艺术》

这三本书非常经典，但都很厚，看起来比较费劲，估计很少有人能全部看完。但如果想更深入地学一遍数据结构和算法，还是建议去看看。

算法导论

章节安排不是循序渐进，里面有各种算法正确性、复杂度的证明、推导，对数学功底有一定要求，看起来有些费劲。

算法

偏重讲算法。内容不够全面，对数据结构方面的知识讲的不多，动态规划这么重要的知识点却没有讲。

计算机程序设计艺术

这本书包括很多卷，相比于其他书籍有更好的深度、广度、系统性和全面性。但如果你对数据结构和算法不是特别感兴趣，没有很好的数学、算法、计算机基础，很难把这本书读完、读懂。

5. 课外阅读

有些算法书籍也比较适合在平时悠闲的时候翻翻看看：

• 《算法帝国》

• 《数学之美》

• 《算法之美》

这些书都列举了大量的列子来解释说明，非常通俗易懂。

❹ java（算法与数据结构）tree

代码实现[一]部分
package ChapterEight;

class Tree {
class Node {
public long value;

public Node leftChild;

public Node rightChild;

public Node(long value) {
this.value = value;
leftChild = null;
rightChild = null;
}
}

public Node root;

public Tree() {
root = null;
}

// 向树中插入一个节点
public void insert(long value) {
Node newNode = new Node(value);
// 树是空的
if (root == null)
root = newNode;
else {
Node current = root;
Node parentNode;
while (true) {
parentNode = current;
if (value < current.value) {
current = current.leftChild;
// 要插入的节点为左孩子节点
if (current == null) {
parentNode.leftChild = newNode;
return;
}
} else {
// 要插入的节点为右孩子节点
current = current.rightChild;
if (current == null) {
parentNode.rightChild = newNode;
return;
}
}
}
}
}

// 先续遍历树中的所有节点
public void preOrder(Node currentRoot) {
if (currentRoot != null) {
System.out.print(currentRoot.value + " ");
preOrder(currentRoot.leftChild);
preOrder(currentRoot.rightChild);
}
}

// 中续遍历树中的所有节点
public void inOrder(Node currentNode) {
if (currentNode != null) {
inOrder(currentNode.leftChild);
System.out.print(currentNode.value + " ");
inOrder(currentNode.rightChild);
}
}

// 后续遍历树中的所有节点
public void postOrder(Node currentNode) {
if (currentNode != null) {
postOrder(currentNode.leftChild);
postOrder(currentNode.rightChild);
System.out.print(currentNode.value + " ");
}
}

public void traverse(int traverseType) {
switch (traverseType) {
case 1:
preOrder(root);
break;
case 2:
inOrder(root);
break;
case 3:
postOrder(root);
break;
default:
break;
}
// 依据树节点的值删除树中的一个节点
public boolean delete(int value) {
// 遍历树过程中的当前节点
Node current = root;
// 要删除节点的父节点
Node parent = root;
// 记录树的节点为左孩子节点或右孩子节点
boolean isLeftChild = true;
while (current.value != value) {
parent = current;
// 要删除的节点在当前节点的左子树里
if (value < current.value) {
isLeftChild = true;
current = current.leftChild;
}
// 要删除的节点在当前节点的右子树里
else {
isLeftChild = false;
current = current.rightChild;
}
// 在树中没有找到要删除的节点
if (current == null)
return false;
}
// 要删除的节点为叶子节点
if (current.leftChild == null && current.rightChild == null) {
// 要删除的节点为根节点
if (current == root)
root = null;
// 要删除的节点为左孩子节点
else if (isLeftChild)
parent.leftChild = null;
// 要删除的节点为右孩子节点
else
parent.rightChild = null;
}
// 要删除的节点有左孩子节点，没有右孩子节点
else if (current.rightChild == null) {
// 要删除的节点为根节点
if (current == null)
root = current.leftChild;
// 要删除的节点为左孩子节点
else if (isLeftChild)
parent.leftChild = current.leftChild;
// 要删除的节点为右孩子节点
else
parent.rightChild = current.leftChild;
}
// 要删除的节点没有左孩子节点，有右孩子节点
else if (current.leftChild == null) {
// 要删除的节点为根节点
if (current == root)
root = root.rightChild;
// 要删除的节点为左孩子节点
else if (isLeftChild)
parent.leftChild = current.rightChild;
// 要删除的节点为右孩子节点
else
parent.rightChild = current.rightChild;
}
// 要删除的接节点既有左孩子节点又有右孩子节点
else {
Node successor = getSuccessor(current);
// 要删除的节点为根节点
if (current == root)
root = successor;
// 要删除的节点为左孩子节点
else if (isLeftChild)
parent.leftChild = successor;
// 要删除的节点为右孩子节点
else
parent.rightChild = successor;
}
return true;
}

// 找到要删除节点的替补节点
private Node getSuccessor(Node delNode) {
// 替补节点的父节点
Node successorParent = delNode;
// 删除节点的替补节点
Node successor = delNode;
Node current = delNode.rightChild;
while (current != null) {
// successorParent指向当前节点的上一个节点
successorParent = successor;
// successor变为当前节点
successor = current;
current = current.leftChild;
}
// 替补节点的右孩子节点不为空
if (successor != delNode.rightChild) {
successorParent.leftChild = successor.rightChild;
successor.rightChild = delNode.rightChild;
}
return successor;
}
}

public class TreeApp {
public static void main(String[] args) {
Tree tree = new Tree();
tree.insert(8);
tree.insert(50);
tree.insert(45);
tree.insert(21);
tree.insert(32);
tree.insert(18);
tree.insert(37);
tree.insert(64);
tree.insert(88);
tree.insert(5);
tree.insert(4);
tree.insert(7);

System.out.print("PreOrder : ");
tree.traverse(1);
System.out.println();

System.out.print("InOrder : ");
tree.traverse(2);
System.out.println();

System.out.print("PostOrder : ");
tree.traverse(3);
System.out.println();

System.out.println(tree.delete(7));

System.out.print("PreOrder : ");
tree.traverse(1);
System.out.println();

System.out.print("InOrder : ");
tree.traverse(2);
System.out.println();

System.out.print("PostOrder : ");
tree.traverse(3);
System.out.println();

}
}

❺ Java 与 算法+数据结构 （100分）

说数据结构没用那是不可能的，但是要看你做什么了。

比如说你要血java，如果你想搞网站方面的话就简单了。

数据结构基本可以不用学，因为在web应用中，能用到的算法的地方少之又少，几乎就那么几个，想记不住都难。

但是如果你要往软件方面和手软方面发展的话就要学一部分了，但是这东西学是学不到的，能学到的只不过是思路，到时候自己发挥一下，想个算法就行了，算法这东西说难不难，难的东西有，但是没有你能用到的。

像你这样的情况我想说两点：

首先，说你想从事算法类的工作，那么选择什么样的语言都是一样的，算法肯定有，但是用到的都不多。刚进公司的时候一般是用不到算法的，因为算法都是别人想的，你也许有好的算法，但是别人不一定采用，但是你的算法基础不要丢掉，因为等你当了项目经理后这个是必不可少的。

其次，你要知道，在学计算机的路上，很少有人能学什么就做什么，大家都在被社会潮流推动，想要不掉队就只能随波逐流。因为毕竟我们都不想一辈子写代码。大家都是拿这东西做个跳板。

学java的路很长，但是也很有趣，希望你能学好。我想以你的算法基础，以后想成为专业精英不是问题。加油吧。

❻ 算法与数据结构对于Java程序员意味着什么

我觉得被采纳的答案有失偏颇,数据结构是非常重要的,而且不同的算法根本不会只产生0.01秒的优势.最简单的例子,排序,N^2的效率怎么可能跟N*logN比.在投行等地,有些程序即便是算法大量优化过后还要执行几个小时,可想而知如果不大量优化,恐怕要至少执行几天.另外很多API内部的数据结构搞不清楚,使用上也是稀里糊涂.只不过,真心想研究算法,应该至少会C/C++.java的优势不在这上面.当然了,算法,学了身价肯定会上升的.google,amazon面试都要考算法的

❼ java数据结构与算法分析

于之前面试android的时候考到了很多关于java的知识，所以这次重温数据结构知识就打算用java来学习，毕竟android是以java为基础的，而且我现在学习的j2ee架构也是以java为基础的。

java中的类就是对现实世界的对象的一种抽象，例如人就是一个类别，人有名字，联系电话，住址等成员属性，人拥有说话，吃饭，走路等成员方法。类就是这样，定义了一种对象，它有什么，会做什么。

继承——子类就是父类的一种特定类别。例如学生就是人的子类，学生属于人，是特定的一类人。所以我们让学生继承人，这样学生可以拥有人的属性和方法，也就是说，学生也有了名字，联系电话，住址等成员属性，拥有说话，吃饭，走路等成员方法。但是学生还有特定的一些方法（读书，上课），或者特定的一些属性（学号，年级），这些可以添加在子类中。

因为每个子类都属于父类，例如每个学生都属于人，所以可以用父类来引用子类的对象:People p = new Student();反过来不行。

java中一个类只能继承一个父类，也就是单继承。

但一个类可以实现多个接口，间接地实现了多继承。接口就是一系列方法的声明，没有实现。于之前面试android的时候考到了很多关于java的知识，所以这次重温数据结构知识就打算用java来学习，毕竟android是以java为基础的，而且我现在学习的j2ee架构也是以java为基础的。

java中的类就是对现实世界的对象的一种抽象，例如人就是一个类别，人有名字，联系电话，住址等成员属性，人拥有说话，吃饭，走路等成员方法。类就是这样，定义了一种对象，它有什么，会做什么。

继承——子类就是父类的一种特定类别。例如学生就是人的子类，学生属于人，是特定的一类人。所以我们让学生继承人，这样学生可以拥有人的属性和方法，也就是说，学生也有了名字，联系电话，住址等成员属性，拥有说话，吃饭，走路等成员方法。但是学生还有特定的一些方法（读书，上课），或者特定的一些属性（学号，年级），这些可以添加在子类中。

因为每个子类都属于父类，例如每个学生都属于人，所以可以用父类来引用子类的对象:People p = new Student();反过来不行。

java中一个类只能继承一个父类，也就是单继承。

但一个类可以实现多个接口，间接地实现了多继承。接口就是一系列方

❽ JAVA数据结构与算法

给你写了答案如下，有问题再追问。

1. B

2. A

3. C

4. 确切性

5. 3

6. infexOf

7. 队头指针指向队尾

8. 对

9. 对

10. 顺序表：查找方便，但插入困难；

    链表：查找困难，但插入方便。

11. //最大值
    publicstaticintgetMax(intn,int[]arr){//n是数组最后一个元素的index
    	if(n==0)
    		returnarr[0];
    	if(arr[n]>getMax(n-1,arr))
    		returnarr[n];
    	returngetMax(n-1,arr);
    }

    //平均值
    publicstaticintgetAverage(intn,int[]arr){//n是数组最后一个元素的index
    	if(n==1)
    		returnarr[0];
    	return(arr[n]+getAverage(n-1,arr)*(n-1))/n;
    }

12. //删除节点
    publicstaticNodermNode(Nodehead,Nodenode){
    	Nodetemp=head;
    	while(temp.next!=null){
    		if(temp.next==node){
    			temp.next=node.next;
    			break;
    		}
    		else
    			temp=temp.next;
    	}
    	returnhead;
    }

    //数组元素逆置
    publicstaticint[]inverseArray(int[]arr){
    	intstart=0;
    	intend=arr.length-1;
    		
    	for(;start<arr.length/2;start++,end--){
    		inttemp=arr[start];
    		arr[start]=arr[end];
    		arr[end]=temp;
    	}
    	returnarr;

❾ java（树的内容）算法与数据结构

其实有两种方式：
第一种就是递归 就像现在比较老的树形菜单。这种方式应该string类型应该是存不了的。就是自定义一个类型A 里面有一个成员变量 list<A>。 这种结构就是list里面嵌套list，你有多少级就有多少层。
第二种其实要做处理，就是把原数据按一定规则排序放到一个list里面，这里面不会再嵌套list。list排完序就如你的效果图一样。第一个 一级节点 》》其子节点；然后第二个一级节点》》其子节点，etc。 但是这种结构要有存的时候要循环一遍排成上述的顺序，取的时候还需要判断哪个是下一个不同级节点的开始。

js前台展示比较简单，根据父id直接添加就行了，原数据什么都不用做。但是java里这种方式不行。

❿ 数据结构与JAVA的关系

java里面很多的函数，比如utils包里面的很多函数，比如Arrays类里面对数组的操作之类的，还有String类里面的很多方法，最底层都是通过数据结构分析，写算法得来的。如果你对java很熟悉的话，直接用它的方法即可。如果数学很不错的话，当然，你也可以自己写自己的函数。