Struktury Danych I Algorytmy W Języku Java. Przewodnik Dla Początkujących (Ebook) Rybnik

Aby aplikacje mogły spełniać oczekiwania dotyczące wydajności i szybkości działania, programista musi orientować się w typowych problemach z wykonywaniem kodu i wiedzieć, które techniki sprawdzą się w danej sytuacji. W tym celu powinien biegle posługiwać się algorytmami i strukturami danych. Wiedza ta umożliwia rozpoznawanie typowych zagrożeń i wybór najlepszych rozwiązań. Warto pamiętać, że w przypadku większości codziennych problemów z kodem istnieją już wypróbowane rozwiązania. Znajomość tych zagadnień jest niezwykle ważna dla każdego inżyniera oprogramowania. To książka przeznaczona dla programistów, którzy chcą w praktyczny sposób posługiwać się popularnymi algorytmami i strukturami danych, zrozumieć ich działanie i skuteczniej poprawiać wydajność swojego kodu w Javie. Przedstawiono tu narzędzia przydatne w pracy z algorytmami i w tworzeniu efektywnych aplikacji. Opisano praktyczne aspekty złożoności algorytmów. Omówiono algorytmy sortowania oraz inne popularne wzorce programowania, a także takie struktury danych jak drzewa binarne, tablice z haszowaniem i grafy. Następnie zaprezentowano koncepcje bardziej zaawansowane, wśród nich paradygmaty projektowania algorytmów i teorię grafów. W tej książce między innymi: definiowanie algorytmu i złożoność algorytmiczna struktury danych i ich implementacje algorytmy sortowania i wyszukiwania wzorca w tekście paradygmaty projektowania algorytmów grafy i sposoby ich reprezentacji w programach komputerowych grafy jako moduły do budowy złożonych algorytmów Algorytm i struktura danych: tak działa optymalny kod! Spis treści: O autorze 7 Wstęp 9 Rozdział 1. Algorytmy i ich złożoność 13 Tworzymy nasz pierwszy algorytm 14 Algorytm konwersji liczb dwójkowych na dziesiętne 14 Mierzenie złożoności algorytmów za pomocą notacji dużego O 16 Przykład na złożoność 16 Zrozumienie złożoności 18 Notacja złożoności 22 Identyfikacja algorytmów o różnej złożoności 26 Złożoność liniowa 26 Złożoność kwadratowa 27 Złożoność logarytmiczna 28 Złożoność wykładnicza 30 Złożoność stała 31 Podsumowanie 33 Rozdział 2. Algorytmy sortowania i podstawowe struktury danych 35 Wprowadzenie do sortowania bąbelkowego 35 Zrozumienie sortowania bąbelkowego 36 Udoskonalanie sortowania bąbelkowego 37 Zrozumienie sortowania szybkiego 40 Zrozumienie rekurencji 40 Podział w wyszukiwaniu szybkim 41 Jak to wszystko poskładać razem 44 Korzystanie z sortowania przez scalanie 45 Dzielenie problemu 46 Scalanie problemu 47 Rozpoczęcie pracy z podstawowymi strukturami danych 50 Wprowadzenie do struktur danych 50 Struktura list powiązanych 51 Operacje na listach powiązanych 53 Kolejki 56 Stosy 57 Modelowanie stosów i kolejek przy użyciu tablic 59 Podsumowanie 63 Rozdział 3. Tablice z haszowaniem i binarne drzewa poszukiwań 65 Wprowadzenie do tablic z haszowaniem 65 Zrozumienie tablic z haszowaniem 66 Rozwiązywanie kolizji przez łańcuchowanie 68 Rozwiązywanie kolizji przez adresowanie otwarte 71 Haszowanie uniwersalne 76 Rozpoczęcie pracy z binarnymi drzewami poszukiwań 78 Struktura drzewa binarnego 78 Operacje na binarnych drzewach poszukiwań 80 Przechodzenie przez binarne drzewo poszukiwań 83 Zrównoważone binarne drzewa poszukiwań 85 Podsumowanie 90 Rozdział 4. Paradygmaty projektowania algorytmów 91 Wprowadzenie do algorytmów zachłannych 92 Problem wyboru zajęć 92 Rozwiązanie problemu wyboru zajęć 94 Składniki algorytmu zachłannego 94 Kodowanie Huffmana 96 Ćwiczenie: Implementacja algorytmu zachłannego do obliczania ułamków egipskich 100 Wprowadzenie do algorytmów typu "dziel i zwyciężaj" 101 Podejście "dziel i zwyciężaj" 101 Metoda rekurencji uniwersalnej 102 Problem najbliższej pary punktów 104 Ćwiczenie: Rozwiązywanie problemu podtablicy o największej sumie 106 Zrozumienie programowania dynamicznego 108 Elementy problematyki programowania dynamicznego 108 Dyskretny problem plecakowy 109 Najdłuższy wspólny podciąg 112 Ćwiczenie: Problem wydawania reszty 114 Podsumowanie 115 Rozdział 5. Algorytmy wyszukiwania wzorca w tekście 117 Algorytm wyszukiwania naiwnego 117 Implementacja wyszukiwania naiwnego 118 Usprawnienie algorytmu wyszukiwania naiwnego 119 Pierwsze kroki z algorytmem wyszukiwania wzorca Boyera-Moore'a 120 Zasada niezgodności 120 Zasada dobrego sufiksu 123 Zastosowanie algorytmu Boyera-Moore'a 126 Prezentacja innych algorytmów wyszukiwania wzorca w tekście 127 Algorytm Rabina-Karpa 128 Algorytm Knutha-Morrisa-Pratta 129 Algorytm Aho-Corasick 130 Podsumowanie 130 Rozdział 6. Grafy, liczby pierwsze i klasy złożoności 131 Reprezentacja grafów 132 Listy sąsiedztwa 133 Macierz sąsiedztwa 135 Przechodzenie przez graf 137 Przeszukiwanie wszerz 138 Przeszukiwanie w głąb 140 Wykrywanie cykli 143 Obliczanie najkrótszych ścieżek 145 Najkrótsza ścieżka z pojedynczego źródła: algorytm Dijkstry 145 Najkrótsze ścieżki dla wszystkich par wierzchołków: algorytm Floyda-Warshalla 150 Liczby pierwsze w algorytmach 153 Sito Eratostenesa 154 Rozkład na czynniki pierwsze 154 Inne koncepcje związane z grafami 155 Minimalne drzewa rozpinające 155 Algorytm A* 156 Problem maksymalnego przepływu 156 Zrozumienie klas złożoności problemów 157 Podsumowanie 158 Skorowidz 159 O autorze: James Cutajar jest programistą specjalizującym się w skalowalnych obliczeniach o wysokiej wydajności oraz w algorytmach rozproszonych. Pisze książki, bierze udział w projektach rozwoju otwartego oprogramowania, bloguje i zajmuje się marketingiem technologii.