数据结构与算法JavaScript描述 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

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。