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MichaelMcMillan 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115363398

商品编码：1314592337

出版时间：2014-09-01

作  者:Michael McMillan 著作 王群锋 等 译者 定  价:49 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2014年09月01日 页  数:200 装  帧:平装 ISBN:9787115363398 ●推荐序
●前言
●第1章  的编程环境和模型
●1.1  环境
●1.2  编程实践
●1.2.1  声明和初始化变量
●1.2.2  中的算术运算和数学库函数
●1.2.3  判断结构
●1.2.4  循环结构
●1.2.5  函数
●1.2.6  变量作用域
●1.2.7  递归
●1.3  对象和面向对象编程
●1.4  小结
●第2章  数组
●2.1  中对数组的定义
●2.2  使用数组
●2.2.1  创建数组
●2.2.2  读写数组
●2.2.3  由字符串生成数组
●部分目录

内容简介

在过去几年中，凭借node.js和spidermonkey等平台，在服务器端编程中得到了广泛应用。程序员因而迫切需要使用传统语言（比如c++和java）提供的工具，包括传统的数据结构以及传统的排序和查找算法。麦米伦编著的《数据结构与算法描述》讨论在数组即对象、无处不在的全局变量、基于原型的对象模型等语言的环境下，如何实现高效的数据结构和算法。
《数据结构与算法描述》适合程序员以及对语言感兴趣的学习者，特别是在学校中没有系统学习过计算机科学相关课程的“跨界”程序员。
Michael McMillan 著作 王群锋 等 译者 Michael McMillan，作为大学老师和程序员，曾编写过多部受到好评的数据结构与算法图书，包括Data Structures and Algorithms Using C#、Data Structures and Algorithms Using Visual Basic.NET，以及其他计算机教程，如Object-Oriented Programming with Visual Basic.NET、C++ Progr等

《数据结构与算法：JavaScript 实现与解析》 一、 严谨的理论根基，为坚实的地基铺垫 本书深入浅出地讲解了计算机科学中最核心、最基础的两个概念——数据结构与算法。我们坚信，一个优秀的开发者，无论其专注于前端、后端还是移动开发，都必须深刻理解这些底层原理。因为它们不仅是构建高效、可扩展应用程序的基石，更是解决复杂问题的有力工具。 我们并非简单地罗列各种数据结构和算法的定义，而是力求从其本质、设计思想、核心操作的效率分析（即时间复杂度和空间复杂度）等多个维度进行透彻的剖析。这能够帮助读者理解“为什么”要选择某种特定的数据结构，以及“为什么”某种算法会比另一种更优。 在数据结构部分，我们将从最基本的一维结构开始，逐步过渡到复杂的多维及非线性结构。 线性结构： 数组 (Array)： 我们会详细介绍数组的内在机制，包括其在内存中的连续存储特性，这带来的快速随机访问能力，以及在插入和删除操作时可能发生的元素移动，进而引出其时间复杂度。还会探讨不同编程语言中数组的实现差异，以及动态数组（如 JavaScript 的 Array）的扩容机制。 链表 (Linked List)： 从单向链表开始，我们会剖析其节点结构、指针的意义，以及如何在链表中实现插入、删除、查找等操作。接着，我们将引入双向链表和循环链表，分析它们各自的优劣势，以及在特定场景下的适用性。链表的动态分配内存和插入删除效率的优势，与数组的对比将是重点。 栈 (Stack)： 以“后进先出 (LIFO)”的原理为核心，我们将演示栈在函数调用、表达式求值、括号匹配等实际应用中的作用。 队列 (Queue)： 以“先进先出 (FIFO)”的原理为核心，我们将讲解队列在任务调度、广度优先搜索 (BFS) 等场景下的应用。同时，我们还会探讨循环队列的实现，以优化队列的空间利用率。 非线性结构： 树 (Tree)： 二叉树 (Binary Tree)： 我们将从二叉树的基本概念出发，包括根节点、父节点、子节点、叶子节点等。在此基础上，我们将重点讲解二叉搜索树 (Binary Search Tree, BST)，深入理解其查找、插入、删除操作的平均和最坏情况时间复杂度，以及平衡二叉搜索树（如 AVL 树、红黑树）在维持性能方面的重要性，虽然不一定会深入实现它们的具体平衡算法，但会强调其存在的意义和解决的问题。 堆 (Heap)： 讲解最大堆 (Max Heap) 和最小堆 (Min Heap) 的定义，以及它们在优先队列 (Priority Queue) 和堆排序中的应用。 图 (Graph)： 作为最通用的数据结构之一，我们将从图的定义（顶点、边、有向图、无向图、加权图）开始，然后深入讲解图的遍历算法，包括深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS)，并分析它们在连通性判断、最短路径查找（如 Dijkstra 算法，尽管不深入实现，但会介绍其思想）、拓扑排序等方面的应用。 散列表 (Hash Table)： 散列表是实现高效查找、插入和删除的关键。我们将详细讲解哈希函数 (Hash Function) 的设计原则，如何将键映射到数组索引，以及冲突解决策略，如链地址法 (Chaining) 和开放寻址法 (Open Addressing)（包括线性探测、二次探测、双重散列等）。理解散列表的平均 O(1) 操作时间复杂度，以及哈希函数设计不当导致的性能退化，是学习的重点。 在算法部分，我们将围绕核心的算法设计范式和经典算法展开。 算法设计范式： 分治法 (Divide and Conquer)： 讲解如何将一个大问题分解成若干个规模更小的子问题，分别解决后再合并结果。经典例子包括归并排序、快速排序。 动态规划 (Dynamic Programming, DP)： 介绍动态规划的核心思想，即重叠子问题和最优子结构。我们将通过一些经典问题（如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列）来演示如何构建状态转移方程，并分析其时间空间复杂度。 贪心算法 (Greedy Algorithm)： 讲解贪心算法的特点，即在每一步选择局部最优解，期望最终得到全局最优解。我们会分析贪心算法适用的条件，并给出一些实例，如活动选择问题。 回溯算法 (Backtracking)： 介绍回溯算法用于求解所有可能解或满足特定约束条件解的搜索方法，通过递归和剪枝来避免不必要的计算。 经典算法： 排序算法 (Sorting Algorithms)： 从简单但效率不高的冒泡排序、选择排序、插入排序，到效率更高的归并排序 (Merge Sort)、快速排序 (Quick Sort)（详细讲解其原理、分区过程、以及不同枢纽元选择策略的影响），再到接近线性时间的计数排序 (Counting Sort)、桶排序 (Bucket Sort) 和基数排序 (Radix Sort)（分析它们的适用场景和限制）。 查找算法 (Searching Algorithms)： 除了在数据结构中介绍的散列表查找，我们还将深入讲解二分查找 (Binary Search) 的原理，以及其在有序数组中的高效性。 图算法： 重申图的遍历（DFS, BFS）在查找连通分量、判断有环等问题上的应用。还会介绍Dijkstra 算法（单源最短路径）和Floyd-Warshall 算法（所有对最短路径）的基本思想和应用场景，强调理解其原理，而非死记硬背代码。 二、 JavaScript 的实践落地，理论与代码的无缝衔接 将抽象的数据结构和算法理论与具体的编程实现相结合，是本书的核心特色。我们选择 JavaScript 作为主要的实现语言，原因在于： 广泛的应用范围： JavaScript 已经从前端走向全栈，在 Web 开发、服务器端 (Node.js)、移动应用 (React Native) 等领域扮演着越来越重要的角色。掌握在 JavaScript 中实现数据结构和算法，能直接提升开发者的竞争力。 易于理解的语法： JavaScript 的语法相对灵活，易于上手，能够让读者更专注于算法和数据结构的逻辑本身，而非被复杂的语言特性所困扰。 动态类型和原型链： JavaScript 的动态类型特性为我们提供了另一种视角来理解某些数据结构的实现。原型链机制也能为理解面向对象实现提供便利。 本书中，每一个数据结构和算法的讲解，都会伴随 清晰、简洁、可执行的 JavaScript 代码示例。这些示例并非为了展示多么“炫酷”的代码，而是以清晰表达算法逻辑、易于理解和调试为首要目标。我们将： 从零开始实现： 对于核心的数据结构，如链表、栈、队列、树、图、散列表，我们将一步一步地展示其 JavaScript 实现的类或函数。 注重代码的可读性： 采用富有意义的变量名，添加必要的注释，以及遵循良好的编码规范，确保代码易于阅读和维护。 展示核心操作： 每一个数据结构都会实现其关键的操作（如插入、删除、查找、遍历），并提供对应的测试用例。 算法的 JavaScript 实现： 无论是排序、查找还是图算法，都会提供完整的 JavaScript 实现，并解释其执行流程。 我们还会探讨一些在 JavaScript 中实现数据结构和算法时需要注意的细节和陷阱，例如： JavaScript 数组的底层机制： 如何理解其与传统静态数组的区别，以及性能影响。 递归在 JavaScript 中的应用与限制： 栈溢出问题，以及尾调用优化 (Tail Call Optimization) 的概念。 闭包 (Closure) 在实现某些数据结构时的妙用。 ES6+ 新特性对数据结构和算法实现的影响。 三、 解决问题的实战思维，提升开发者的“内功” 本书的终极目标，是培养读者独立分析问题、选择合适的数据结构和算法，并用代码高效解决问题的能力。因此，我们不仅仅是在“教”知识，更是在“授”方法： 问题分析的步骤： 我们会引导读者学习如何从一个实际问题出发，识别出问题的核心需求，然后抽象出其所需的数据结构，并思考可以采用哪些算法来高效地处理这些数据。 复杂度分析的实践： 在介绍完理论概念后，我们会通过具体的代码示例，演示如何通过“大 O”表示法来分析算法的时间和空间复杂度，以及如何在实际开发中权衡不同方案的优劣。 实际应用场景的举例： 每一个数据结构和算法的讲解，都会尽可能地联系实际开发中的应用场景，例如： 数组和链表： 用于存储用户列表、日志记录。 栈： 用于撤销/重做功能、浏览器历史记录。 队列： 用于消息队列、打印机任务。 树： 用于文件系统、DOM 结构、组织配置信息。 图： 用于社交网络关系、地图导航、网络路由。 散列表： 用于缓存、对象属性访问、字典查找。 排序算法： 用于数据展示、数据分析。 查找算法： 用于快速检索用户信息、配置项。 动态规划： 用于优化计算密集型任务，如推荐系统、路径规划。 面试导向的准备： 数据结构与算法是各大技术公司面试中的重点考察内容。本书的内容和讲解方式，将极大地帮助读者为技术面试做好充分准备，不仅能够理解和回答问题，更能通过清晰的逻辑和恰当的实现给面试官留下深刻印象。 四、 适合的读者群体 初级到中级 JavaScript 开发者： 希望系统学习并夯实数据结构与算法基础，提升代码效率和解决复杂问题的能力。 准备技术面试的开发者： 想要全面复习和掌握数据结构与算法相关知识，提升面试通过率。 计算机科学专业的学生： 作为课堂学习的补充，提供更贴近实际开发实践的视角。 对算法和数据结构有浓厚兴趣的开发者： 渴望深入理解计算机底层原理，并将其应用于实践。 结语 掌握扎实的数据结构与算法知识，是成为一名优秀软件工程师的必经之路。本书将带领您在 JavaScript 的世界里，一步一个脚印地构建起这座坚实的理论与实践的桥梁。我们相信，通过本书的学习，您将不仅能够理解各种数据结构和算法的精妙之处，更能将这些知识内化为自己解决问题的“内功”，在未来的开发道路上，更加游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

这本书的质量绝对超出了我的预期！我拿到《数据结构与算法 JavaScript 描述》时，本来就抱着学习的心态，但读了几章之后，我感觉我找到了一个真正的宝藏。首先，它的逻辑非常清晰，从最基础的概念开始，一步步深入。作者在解释每一个数据结构或算法时，都做得非常细致，不仅仅是给出代码，更重要的是，它会解释“为什么”这样做，以及“这样做的好处”是什么。这种讲解方式，对于理解算法背后的原理至关重要。我特别喜欢它在讲解一些经典算法时，会对比不同实现方式的优劣，并分析其时间复杂度和空间复杂度。这让我不再是死记硬背，而是真正理解了算法的精髓。而且，它对 JavaScript 的运用也非常到位，很多抽象的概念通过 JavaScript 代码的实现，变得直观易懂。我特别期待后面章节关于图和树的讲解，因为这部分内容对我来说一直是个难点，希望这本书能有令人耳目一新的阐述。这本书的排版和印刷也非常好，阅读起来非常舒适，没有任何压迫感。总而言之，这是一本非常值得推荐的、能够提升技术硬实力的好书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名开发者，我深知数据结构和算法的重要性，但很多时候，在理论学习和实际编程之间总感觉有一层隔阂。《数据结构与算法 JavaScript 描述》这本书，恰恰有效地弥补了这一差距。它不仅仅是理论的堆砌，更注重将抽象的概念转化为可执行的 JavaScript 代码。我尤其欣赏作者在讲解过程中，始终保持着一种“开发者视角”，去思考如何用最简洁、最高效的方式来实现某个算法，以及在实际项目中可能遇到的性能瓶颈。我非常期待书中关于时间复杂度和空间复杂度的分析，这部分内容对于优化代码至关重要。此外，书中对于递归、分治等思想的阐述，也让我对问题的解决思路有了更深的认识。我猜测，这本书可能还会深入探讨一些更高级的数据结构，例如哈希表、二叉搜索树等，并给出相应的 JavaScript 实现。读这本书，我感觉不仅仅是在学习知识，更是在学习一种解决问题的思维方式，一种用代码去优雅地解决问题的艺术。

评分☆☆☆☆☆

终于入手了这本《数据结构与算法 JavaScript 描述》，之前一直在寻找一本能深入浅出地讲解数据结构和算法，并且能结合 JavaScript 实践的书，市面上这类书籍确实不少，但真正能让我眼前一亮的却不多。这本书从拿到手的那一刻起，就给我一种踏实的感觉。封面设计简约而不失专业，打开目录，更是被丰富的章节内容吸引。它不仅仅是列出一些经典的数据结构和算法，更重要的是，它强调了“JavaScript 描述”这一特性，这对于我这样主要使用 JavaScript 进行开发的工程师来说，简直是雪中送炭。我一直认为，理论知识的学习一定要落地到实际的编程语言中，才能真正转化为解决问题的能力。这本书显然抓住了这一点，它会如何用 JavaScript 来巧妙地实现这些抽象的概念呢？我非常期待它对动态数组、链表、栈、队列等基础数据结构的解释，特别是那些可能涉及到底层细节或者性能考量的部分，希望作者能够通过 JavaScript 代码清晰地展现出来。同时，对于排序、搜索、图论等算法，我也迫切想知道书中的实现方式，是否能够做到既高效又易于理解。我猜测，它可能还会涉及到一些进阶的内容，比如树、堆，甚至是图的遍历和最短路径算法。总而言之，这本书的出现，让我对数据结构与算法的学习充满了信心和好奇。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都在寻找一本能够真正帮助我提升解决复杂问题能力的图书，而《数据结构与算法 JavaScript 描述》这本书，正是我苦苦寻觅的那一本。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位循循善诱的老师，带领我一步步走进数据结构与算法的世界。让我印象深刻的是，作者在讲解每个概念时，都会先从实际应用场景出发，比如在介绍排序算法时，会先引出日常生活中遇到的排序问题，然后才引出各种排序算法的原理和实现。这种“由表及里”的教学方式，极大地增强了我的学习兴趣。书中对 JavaScript 代码的运用也恰到好处，每一个算法和数据结构的实现都精炼而高效，并且配有详细的注释，让我能够轻松理解代码背后的逻辑。我尤其期待它在讲解动态规划和贪心算法时的内容，因为这部分通常是算法学习中的难点，希望作者能够用清晰的思路和精妙的示例来化繁为简。这本书的出现，让我对算法的学习不再感到枯燥乏味，而是充满了探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对我这样一直致力于提升自身编程功底的开发者来说，无疑是一份厚礼。《数据结构与算法 JavaScript 描述》的标题就点明了其核心价值：以 JavaScript 为载体，深入剖析数据结构与算法。我迫切想知道，作者是如何将那些相对抽象的理论，通过生动形象的 JavaScript 代码来呈现的。例如，在讲解链表时，我期待看到清晰的节点定义和遍历、插入、删除等操作的函数实现；在讲解树结构时，我希望了解如何用 JavaScript 来构建和操作二叉树，以及如何实现深度优先和广度优先搜索。这本书的深度和广度是我非常看重的，希望它能够覆盖从基础到进阶的各种重要算法和数据结构，并且在解释原理的同时，也能提供一些实际应用的案例，让我能更好地理解这些知识的价值。我非常看好这本书，因为它提供了一个将理论与实践紧密结合的学习平台，对于我这样希望在技术道路上不断前进的开发者来说，是不可或缺的工具书。

评分☆☆☆☆☆

不错………………………

评分☆☆☆☆☆

一定要看看的书

评分☆☆☆☆☆

是正版，实惠。

评分☆☆☆☆☆

很不错的。。。。

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

感觉纸张不像特别正版的，不过适合做前端的学习，提升下自己的水平

评分☆☆☆☆☆

一定要看看的书

评分☆☆☆☆☆

速度很快，书挺好

评分☆☆☆☆☆

感觉纸张不像特别正版的，不过适合做前端的学习，提升下自己的水平