编程之美java版

A. X分之3.6等于3分之二节比例

排序算法第一篇-排序算法介绍

在面试中，现在无论大小公司都会有算法的。其中排序算法也是一种很常见的面试题。比如冒泡，快排等。这些，排序算法自己看了一次又一次，可是过一段时间，又忘掉了。所以，这次就把算法是怎么推导出来的，详细记录下来。看看这次多久还会忘记。

本文主要介绍排序算法的分类、时间复杂度、空间复杂。为了后面的学习做准备的。

通过本文学习，将收获到：排序算法分几类？什么是算法的时间复杂度？是怎么算出来的？什么是算法的空间复杂度？常见的时间复杂度比较。

如果这些您都已经知道了，可以不用耽误时间看了。

约定：

文中的n2表示的是n的2次方(n²),n^2也是表示n的2次方；

n3表示的是n的3次方；

n^k表示的是n的k次方；

long2n表示的是以2为底的对数。

本文出自：凯哥java(微信：kaigejava)学习Java版数据结构与算法笔记。

一：介绍

排序又称排序算法(Sort Algorithm),排序是将一组数据，依据指定的顺序进行排序的过程。

二：分类

排序的分类分为两大类

2.1：内部排序

内部排序是指将需要处理的所有数据一次性都加载到内存中进行排序的。

如：冒泡、快排等这些算法都是内部排序的

2.2：外部排序

数据量过大，无法全部加载到内存中，需要借助于外部存储进行排序的。

如：数据库中数据8个G，内存只有4个G的这种。

2.3：参加分类如下图：

三：算法的时间复杂度

3.1：分类

衡量一个程序(算法)执行时间有两种方法

3.1.1：事后统计的方法

所谓的事后统计方法，顾名思义，就是程序(算法)已经写完了，运行后得到的结果。

这种方法虽然是可行的，但是有两个问题：

①：要想对设计的算法运行的性能进行评估，需要实际运行该程序(浪费时间)；

②：运行所得的时间统计严重依赖于机器的硬件、软件等环境因为。

这种方法有个严苛的要求：要在同一台机器在相同状态(软硬件)下运行，才能比较哪个算法更快。

3.1.2：事前估算的方法

通过分析某个算法的时间复杂度来判断哪个算法更优。

3.2：时间频度

概念：一个算法花费的时间与算法中语句执行的次数成正比。哪个算法中语句执行次数多，那么这个算法所花费的时间就多(这不废话吗)。

一个算法中语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为：T(n).

(复杂的概念是，时间频度：一个算法执行所消耗的时间，从理论上是 不能算出来的，想要具体数值，必须要将程序上机运行测试才能知道。但是我们不可能也没必要对每个算法都上机进行测试的，只需要知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句执行的次数成正比的，哪个算法中语句执行次数多，那么这个程序花费的时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或者时间频度，即为：T(n))

例如：我们知道的技术从1到100所有数字的和。这个就有两种算法。分别如下：

①：使用for循环，从1到100循环出来，然后累加出来。代码如下：

根据上面概念(注意对概念的理解,total和end这两行相对于for循环来说，可以忽略。后面我们还会详细讲解还会忽略哪些)，我们来看下这个算法的时间频度是多少呢？

在for循环中，实际需要执行101次(+1的原因是因为，在for循环的时候，需要做最后一次判断，才能推出。因此n个数的计算一共是n+1次操作)。所以其时间频度就是：T(n)=n+1;

我们再来看看第二种算法：

是不是很简单，只要一行代码就执行完成了。所以第二种算法的T(n)=1了。是不是很快呢？

时间频度是不是一眼就看出来了？是不是不用在代码运行下来比较运行时间了？

(ps：从上面简单地从1到100求和算法中，我们是不是感受到算法的魅力了？感受到编程之美了？)

3.3：时间复杂度

在上面3.2中提到的时间频度中,n称为问题的规模，当n不断变化的时候，时间频度T(n)也会不断变化。但是有时我们想知道它在变化的时候呈现什么样的规律呢？为此，我们引入了时间复杂度概念。

一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示。若有某个辅助函数f(n)，是的当n趋近于无穷大的时候，T(n)/f(n)的极限值为不等于零的参数，则称为f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n))为算法的渐进的时间复杂度。简称时间复杂度。这就是大O法。

在计算时间复杂度的时候，我们会忽略以下几个数据值

3.3.1：忽略常数项

比如上面，我们计算1到100的第一种算法中，有两行int total=0；和 int end = 100;这两行代码，这个数值是2，我们一般计算时间复杂度的时候，会忽略这个常数项的。为什么呢？请看下面四个函数，随着n的增大而增大运行时间。

T(n) = 2n+20

T(n) = 2*n

T(n)=3n+10

T(n)=3*n

请看下图随着n的增大所呈现的规律：

我们来看看，把这些数据使用折线图展示：

图例说明：上面两个是3*n及3n+10的，下面两个是2n及2n+10的

从上面两个图表中我们可以得到以下结论：

①：2n+20和2*n随着n的增加，执行曲线无限接近(折线图中下面两个)，常量值20可以忽略了

②：3n+10和3*n随着n的增加，执行曲线无限接近(折线图中上面两个)，常量值10可以忽略了

所以，综上所述，在计算程序(算法)时间复杂度的时候,常量值是可以忽略的

3.3.2：忽略低次项

请看下面四个函数，随着n的增大又会呈现什么规律吗？

T(n)=2n^2+3n+10

T(n)=2n^2

T(n)=n^2+5n+20

T(n)=n^2

说明：n^2表示n的2次方

我们来看看随着n的增加，运行所消耗的时间。如下图：

把上面数据，用折线图表示，如下图：

图例说明：上面两个是2n^2及2n^2+3n+10，下面两个是n^2及 n^2+5n+20

从上面两个图中我们可以得到如下结论：

①：2n^2+3n+10和2n^2随着n的增大，执行曲线无限接近，可以忽略低次项及常量项：3n+10

②：n^2+5n+20和n^2随着n的增大，执行曲线无限接近，可以忽略低次项及常量项：5n+20

综上所述，我们可以得到结论：在计算程序(算法)时间复杂度的时候，低次项(3n=3*n^1比n^2项数少)是可以忽略的

3.3.3：忽略系数

我们再来看看下面四个函数，看看它们随着n的增大呈现出什么样的规律

T(n)=3n^2+2n

T(n)=5n^2+7n

T(n)=n^3+5n

T(n)=6n^3+4n

随着n的增加，运行时间所消耗耗时如下图：

折线图如下：

从上图可以得到如下：

①：随着n值变大，5n^2+7n和3n^2+2n，执行曲线重合，说明这种情况下，系数5和3可以忽略；

②：n^3+5n和6n^3+4n，执行曲线分离，说明多少次方是关键

3.3.4：总结：

• 计算时间复杂度的时候忽略常数项、忽略低次项、忽略系数

• T(n)不同，但时间复杂度可能相同。

如：T(n)=n2+7n+6与T(n)=3n^2+2n+2它们的T(n)不同，但时间复杂相同，都为O(n^2).

• 计算时间复杂度的方法用常数1代替运行时间中的所有加法常数T(n)=n^2+7n+6 =>T(n)=n^2+7n+1修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项T(n)=n^2+7n+1 => T（n）=n^2去除最高阶项的系数T(n)=n^2 =>T(n)=n^2 => O(n^2)

3.4：常见的时间复杂度

• 常数阶O(1)

• 对数阶O(log2n)

• 线性阶O(n)

• 线性对数阶O(nlog2n)

• 平方阶O(n^2)

• 立方阶O(n^3)

• K次方阶(n^k)

• 指数阶O(2^n)

各个时间复杂度复杂度折线图如下图：

总结：

• 常见算法时间复杂度由小到大依次为：

O(1)

• 从上图折线图中，我们可以看出，程序(算法)尽可能的避免使用指数阶段的算法。

3.5：常见算法时间复杂度举例

3.5.1：常数阶O(1)

无论代码执行多少行，只要是没有循环等复杂结构，那这个代码的时间复杂度就是O(1)

(计算时间复杂度的时候，忽略常数项)

代码demo:

上述代码在执行的时候，消耗的时间并不是随着某个变量的增长而增长，那么无论这类代码有多长，即使有有几万几十万行，都是可以用O(1)来表示它的时间复杂度。

3.5.2：对数阶O(log2n)

代码敬上：

说明：

在while循环里面，每次都是将i*2的。n的值是固定的，所以在i乘完之后，i距离n就越来越近了。假设循环x次之后，i就大于n了，此时这个循环就退出了。也就是说2的x次方等于n了。那么x=log2n。也就是说当循环了log2n次以后，代码就结束了。因此这个代码的时间复杂度就是

O(log2n)。

O(log2n)的这个2时间上是随着代码变化的。如果i = i*3，那么时间复杂度就是O(log3n)

回顾下log的理解(这是初中知识点)：

如果a的x次方等于N（a>0,且a≠1），那么熟x就叫做以a为底的对数(logarithm)，记作x=logaN.

其中，a叫做对数的底数，N叫做真数，x叫做“以a为底N的对数”。

3.5.3：线性阶O(n)

代码如下：

说明：

这段代码，for循环里面的代码会执行n次。因此它所消耗的时间随着n的变化而变化的，因此这类代码都是可以用O(n)来表示它的时间复杂度。

3.5.4：线性对数阶O(nlogn)

代码如下：

说明：

线性对数阶O(nlogN)其实非常容易理解的。将时间复杂度为O(logn)的代码循环了N次的话，那么它的时间复杂度就是n*O(logn)，也就是O(nlogN)

3.5.5：平方阶O(n2)

代码：

说明：

平方阶O(n2)就容易理解了。如果把O(n)的代码再嵌套循环一遍，它的时间复杂度就是O(n2)，

上图中的代码起始就是嵌套了2层n循环，它的时间复杂度就是O(n*n)，即时O(n2)。如果将其中一层循环的n修改成m，那么它的时间复杂度就变成了O(m*n).

3.5.6：立方阶O(n3)、K次方阶O(n^k)

说明：参考上面的O(n2)去理解就好了。O(n3)起始就相当于是三层n循环了。其他的一次类推。

3.6：平均时间复杂度和最坏时间复杂度

平均时间复杂度：

是指所有可能的输入实例均以概率出现的情况下，该算法的运行时间

最坏时间复杂度：

是指在最坏情况下的时间复杂度称为最坏时间复杂度。一般讨论时间复杂度均是最坏情况下的时间复杂度。

这样做的原因：最坏情况下的时间复杂度是算法在任何输入实例上运行时间的界限。这就保证了算法的运行时间不会比最坏情况更长了。

平均时间复杂度和最坏时间复杂度是否一致，和算法有关。具体如下图：

四：算法的空间复杂度

空间复杂度介绍

• 类似于时间复杂度的讨论。一个算法的空间复杂度(Space Complexity)定义为该算法所消耗的存储空间，它也是问题规模n的函数；

• 空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。有的算法需要占用临时工作单元数与解决问题的规模n有关。它们随着n的增大而增大，当n较大的时候，将占用较多的存储单元(存储空间)。例如：在快排(快速排序)和归并排序算法就属于这种情况。

• 在做算法分析的时候，主要讨论的是时间的复杂度。因为从用户的使用体验上来看，更看重的是程序执行的速度的快慢。一般缓存产品(比如Redis)和技术排序算法本质就是拿空间换时间的。

下节预告：

下节我们将讲讲冒泡排序和选择排序。使用的是图解+代码一步一步推导出来演示的。欢迎大家一起学习

B. C和C++必须学数据结构吗如果是的话 推荐本书

学计算机如果不学数据结构和算法我觉得和没学一样，CSDN前几天有一句话“程序中最没用的就是代码，真正代表其全部价值的就是数据结构和算法”，必须学的！
推荐清华大学的严蔚敏编着的数据结构教材，C/C++/Java版本的都有，还有《编程之美》也值得一看，《算法导论》也是必须的！

C. java面试需要看剑指offer 编程之美吗

public static void main(final String[] args) {
String string = "We Are Happy";
System.out.println(replaceMethod(string));
}

public static String replaceMethod(final String inputString) {
return inputString.replace(" ", "%20");
}

D. 如果我想学习编程，我应先从何学起，请说明并为我推荐几本入门书籍

推荐经典书籍（内容不全，慢慢补充）

①C语言：（读完之后请混CSDN论坛进行巩固）

《C语言程序设计》
作者：郭有强 编
出 版 社：清华大学出版社

评价：书很利索，该有的都有，如果你还没有一本满意的C语言课本，买它没错。（也可以阅读外国的经典C语言书籍）

《C和指针》
POINTERS ON C Kenneth A.Reek、
徐波 人民邮电出版社

评价：不算厚的书，纠正对指针的错误理解，这是必读经典，相信会带给你很多思考。（单单一本还不够，继续往后看）

《C陷阱与缺陷》
Andrew Koenig、 高巍
人民邮电出版社

评价：172页，应当1-2天看完，读完豁然开朗，对C语言常见的陷阱进行剖析，必须经典。

《C专家编程》
Expert C Programming Deep C Secrets Peter Van
Der Linden 人民邮电出版社 (2008-02出版)

评价：200多页，应当2天左右看完，本书读起来很舒坦，不可多得的好书，带你领略语法之外的奥秘，必读经典。

②数据结构与算法：

《清华大学计算机系列教材•数据结构(C语言版)(附光盘1张)》
吴伟民、 严蔚敏
清华大学出版社

评价：数据结构都是类C的伪代码描述，初次接触编程的同学可能理解不了，我也一样。我是看严蔚敏视频学会的数据结构，希望这个办法对你们也同样有效。

《计算机算法设计与分析(第3版)》
王晓东
电子工业出版社

评价：这是我们的课本，不过的确是学习它才把数据结构和算法入门了，为后面进阶做了铺垫。

《算法艺术与信息学竞赛•算法竞赛入门经典》
刘汝佳
清华大学出版社

评价：了解数据结构怎么用，常用算法与思想，书不厚，但很给力。初学可能有障碍，但这的确是入门经典书籍，请不要放弃。

《算法导论(原书第2版)》
科曼(Cormen T.H.)、等、 潘金贵
机械工业出版社 (2006-09出版)

评价：经典中的经典，无需多说，不要问我看哪些内容，负责任的说：有能力就多看点，其实都能看懂，书中的内容与思想将会终身受用。

《编程之美:微软技术面试心得 》
《编程之美》小组
电子工业出版社

评价：微软出品，像是一本小故事集，将数学和编程之美展露无疑，学起来很轻松，反复回顾收获颇丰。

《编程珠玑(第2版)》
Jon Bentley、黄倩、 钱丽艳
人民邮电出版社

评价：主要是数据结构和算法，都是常用的内容，不过作者思维新奇，跟随作者一起思考会碰撞出不少火花，评价非常高的一本书，本人没有顺序阅读，感兴趣的内容翻了翻。

《算法艺术与信息学竞赛 》
刘汝佳
清华大学出版社

评价：放在最后，因为此书的确很专业，我这点智商也驾驭不了，信息学竞赛必备。

《程序员面试宝典(第3版)》
欧立奇、刘洋、 段韬
电子工业出版社

评价：这本书很神奇，大二下学期的时候我就买了并看完了，等到大三找工作的时候发现里边的提到的陷阱题目还是有点意思的，C语言掌握的怎么样拿这本书验一验就知道了。

《数学之美》
(《浪潮之巅》作者吴军最新力作,李开复作序推荐,Google黑板报百万点击)

评价：吴军博士那是相当犀利，《浪潮之巅》足以让人拜服了，此书一出无与争锋，放在数据结构与算法这里比较合适

E. 找《编程之美》和《算法导论》这两本书。

您是大学，你是第一书籍官员的C + +编程的书，从里面挑一个自己的一个学习学习C + +程序设计，重新学习视觉几个C + +6.0编程战斗，然后再进一步学习Java的过程比较长，要有耐心，如果它是一个自学难，我自学的Visual C + +6.0编程战斗中遇到了很多的问题，我建议感谢所以轻松一点的分歧

F. 程序员面试宝典 剑指offer 编程之美 哪本书好

不管那版，都需要靠自己。我记得我当时看了下程序员面试宝典，其实这些对笔试题有点帮助，但是最后还是需要自己平时学习扎实才能很好的面对笔试题。对于面试的时候，面试官提的问题，其实也是平时学习的知识和技术，只要你回运用就好。我经历的过的面试，还是主要靠自己，那些书本都是辅助的。

G. 关于java学习，有什么书籍或者教程推荐不啦

你好，如果想学习java，推荐自学。如果觉得自己没有自制力，可以去报个培育班，那里有人教，会更好点。至于书的话，有很多的，比如说java编程思想等等，要结合自己的实际需要来选择，然后就是努力了。祝你学有所成！

H. 用java做服务器开发都要学些什么啊请高手帮忙解惑 ps：本人不是学计算机专业的。

java 书籍选择方向
一、入门
《Java 2从入门到精通》－ 推荐
《Thinking in Java》－ 强烈推荐*
O’reilly的Java编程基础系列 － 参考*

二、进阶
《Java Cook Book》－ 非常推荐* （包含了Java编程的Tips，适合当做手册来查阅）
《O’reilly-Java IO》－ 推荐* （包含Java IO编程的各个方面）
《O’reilly-Database Programming with JDBC》－ 推荐* （JDBC编程）
《O’reilly-Java Programming with Oracle JDBC》－ 参考*

三、Java Web编程
《O’reilly-Java Server Pages》－ 强烈推荐*
《O’reilly-Java Servlet Programming》－ 非常推荐*
《O’reilly-Jakarta Struts》－ 推荐* （Java Web编程的一个MVC实现框架Struts的书）

四、EJB编程
《J2EE应用与BEA Weblogic Server》－ 强烈推荐
《Mastering EJB 2.0》－ 非常推荐*
《Enterprise Java Bean》－ 推荐*

五、Java XML编程
《O’reilly-Java and XML》－ 推荐*
《O’reilly-Java and SOAP》－ 参考* （Java的SOAP编程）

六、设计模式
《Core J2EE Patterns》－ 强烈推荐* （J2EE设计模式，设计企业应用软件必备参考书）
《EJB Design Patterns》－ 推荐*

七、其它
《O’reilly Ant - The Definitive Guide》－ 推荐* （Ant是一种功能非常强大的Java工具）

Note:
强烈推荐书籍：建议购买，重点学习
非常推荐书籍：建议花时间学习
推荐书籍：在学有余力的情况下，建议学习
参考书籍：有兴趣的情况下学习

Java， 那些美妙的书籍
文章分类:Java编程
整理一下最近看过或者比较有兴趣的Java书籍，以供大家参考：

1，数据结构、算法方面
《算法导论》 适合有一定基础而且可以平心静气慢慢推荐的人看，有一定难度。个人觉得这本书可以让程序员的水平提升一个档次。(附件有MIT的部分答案)

2，Java 基础相关
《Java 编程思想》 不多说了，看过，没看完，不过的确名不虚传 (附件添加第三版的电子书，中文)
《轻松学用Java2》 个人的Java入门书籍，很适合Java初学者
《Effective Java》正在看，很不错，建议e文不错的直接看英文原版，虽然很多东西以前也会注意到，但是系统的过一遍还是有好处的。(英文版部分章节电子书见附件)
《深入JVM》适合想进一步了解Java以及JVM虚拟机实现的，写的不错。不过很难买得到书了，附件提供中文电子版的下载(扫描版，不是很清晰，还有 英文chm版)。
《Java解惑》 再加一本Java进阶的书，这本书跟Effective Java类似，不过更直接，将各种可能出现的问题进行了归纳整理，目前手头有中文版部分章节的电子书，看看先再决定是不是要买。

3，Eclipse plugin/RCP开发
《Eclipse 从入门到精通》，陈刚着，虽然看完了不一定精通，但是作为少有的几本国内优秀的Eclipse教材，很不错了。个人的RCP入门书籍。(部分章节电子书见 附件)
《Eclipse Rich Client Platform》，着名Addison Wesley Eclipse Rich Client Platform 的第二版，Eclipse官网推荐，hyperbola示例很有用。(电子书见附件)
《Contributing To Eclipse》，大师经典之作。遗憾的是现在各大书店都没货。(附件中有英文版chm格式电子书)
《Swt JFace in Action》个人觉得in action 系统的书都不错，包括《Eclipse in action》《JUnit in action》等，本书对SWT/Jface 组件讲得很详细，也有很多示例程序。(电子书见附件)
《RCP 教程》个人整理的RCP教程，已经在CSDN上提供下载了。

4，GEF/EMF
《Eclipse Model Framework》，第二版出了，中文版也有了，这方面根本没有多少可以选择的余地。GEF就完全没有成形的书，EMF据我所知就这一本了。不便宜，看 过第一版的电子书，那时候觉得对应的版本太老了，看不下去。第二版有机会再试试。
GEF相信很多人是看八进制的博客，和Eclipseworld社区上的某位热心的tx翻译的一本日文教材入门的，至少我是，后来又收集了一些其他方面的 资料，不过还是太少。附件有IBM Developerworks上的GEF进阶系列的文章的电子书版。

4， 结构、设计模式
《敏捷软件开发——原则、模式和实践》，Uncle Bob的大作，个人强烈推荐。里面很详细的讲解了敏捷开发，以及很多实例。这本书花了很多章节讲解常用设计模式，例子非常巧妙，部分由C++实现，也有 Java实现的。如果想了解敏捷开发、软件类包设计、设计模式这方面的东西，这本书是不二选择。
《设计模式》 GOF的23种设计模式。不多说了，有人说很难懂，有人说很经典。(已添加电子书，中英版本都有，pdf)
比较适合入门的还是《Head First 设计模式 》系列，至少语言更生动，一样有人贬低有人热捧，建议先看电子书再决定 是否买，有点小贵。
《Thinking in Patterns》，突然想起Eckel还有一本讲设计模式的书，很早就听说过了，这本书还没看过，不过还是列出来吧。

5，JUnit
《JUnit in action》讲解JUnit很不错的一本书，某看了一部分，受益匪浅，使用JUnit测试就是从看这本书起的。

6， 编程技巧
《编程之美》，据说是微软的面试题集合，不过有些题的确不太好搞。提供部分章节电子书下载，有兴趣的可以看看。

先 写这么多了，上面的书某90%都看过，如果有什么与各位见解上的差距，还请谅解。

索性再加几本电子书吧：
A，《代码大全》也是久负盛名的书了，中文版 清晰版
学院派图书
Java编程入门类
对于没有Java编程经验的程序员要入门，随便读什么入门书籍都一样，这个阶段需要你快速的掌握Java基础语法和基本用法，宗旨就是“囫囵吞枣不求甚 解”，先对Java熟悉起来再说。用很短的时间快速过一遍Java语法，连懵带猜多写写代码，要“知其然”。

1、《Java编程思想》

在有了一定的Java编程经验之后，你需要“知其所以然”了。这个时候《Java编程思想》是一本让你知其所以然的好书，它对于基本的面向对象知 识有比较清楚的交待，对Java基本语法，基本类库有比较清楚的讲解，可以帮你打一个良好的Java编程基础。这本书的缺点是实在太厚，也比较罗嗦，不适 合现代人快节奏学习，因此看这本书要懂得取舍，不是每章每节都值得一看的，挑重点的深入看就可以了。

2、《Agile Java》中文版

这本书是出版社送给我的，我一拿到就束之高阁，放在书柜一页都没有翻过，但是前两天整理书柜的时候，拿出来一翻，竟然发现这绝对是一本好书！这本 书一大特点是以单元测试和TDD来贯穿全书的，在教你Java各种重要的基础知识的过程中，潜移默化的影响你的编程思维走向敏捷，走向TDD。另外这本书 成书很新，以JDK5.0的语法为基础讲解，要学习JDK5.0的新语法也不错。还有这本书对于内容取舍也非常得当，Java语言毕竟类库庞大，可以讲的 内容太多，这本书选择的内容以及内容的多寡都很得当，可以让你以最少的时间掌握Java最重要的知识，顺便培养出来优秀的编程思路，真是一本不可多得的好 书。

虽然作者自己把这本书定位在入门级别，但我不确定这本书用来入门是不是稍微深了点。
Java编程进阶类
打下一个良好的Java基础，还需要更多的实践经验积累，我想没有什么捷径。有两本书值得你在编程生涯的这个阶段阅读，培养良好的编程习惯，提高你的代码质量。

1、《重构 改善既有代码的设计》

这本书名气很大，不用多介绍，可以在闲暇的时候多翻翻，多和自己的实践相互印证。这本书对你产生影响是潜移默化的。

2、《测试驱动开发 by Example》

本书最大特点是很薄，看起来没有什么负担。你可以找一个周末的下午，一边看，一边照做，一个下午就把书看完，这本书的所有例子跑完了。这本书的作用是通过实战让你培养TDD的思路。
Java架构师之路
到这个阶段，你应该已经非常娴熟的运用Java编程，而且有了一个良好的编程思路和习惯了，但是你可能还缺乏对应用软件整体架构的把握，现在就是你迈向架构师的第一步。

1、《Expert One-on-One J2EE Design and Development》

这本书是Rod Johnson的成名着作，非常经典，从这本书中的代码诞生了springframework。但是好像这本书没有中译本。

2、《Expert One-on-One J2EE Development without EJB》

这本书由gigix组织翻译，多位业界专家参与，虽然署名译者是JavaEye，其实JavaEye出力不多，实在是忝居译者之名。

以上两本书都是Rod Johnson的经典名着，Java架构师的必读书籍。在我所推荐的这些书籍当中，是我看过的最仔细，最认真的书，我当时读这本书几乎是废寝忘食的一气读 完的，有小时候挑灯夜读金庸武侠小说的劲头，书中所讲内容和自己的经验知识一一印证，又被无比精辟的总结出来，读完这本书以后，我有种被打通经脉，功力爆 增的感觉。

但是后来我看过一些其他人的评价，似乎阅读体验并没有我那么high，也许是因为每个人的知识积累和经验不同导致的。我那个时候刚好是经验知识积累已经足够丰富，但是还没有系统的整理成型，让这本书一梳理，立刻形成完整的知识体系了。

3、《企业应用架构模式》

Martin的又一本名着，但这本书我只是泛泛的看了一遍，并没有仔细看。这本书似乎更适合做框架的人去看，例如如果你打算自己写一个ORM的 话，这本书是一定要看的。但是做应用的人，不看貌似也无所谓，但是如果有空，我还是推荐认真看看，会让你知道框架为什么要这样设计，这样你的层次可以晋升 到框架设计者的角度去思考问题。Martin的书我向来都是推崇，但是从来都没有像Rod Johnson的书那样非常认真去看。

4、《敏捷软件开发 原则、模式与实践》

Uncle Bob的名着，敏捷的经典名着，这本书比较特别，与其说是讲软件开发过程的书，不如说讲软件架构的书，本书用了很大篇幅讲各种面向对象软件开发的各种模式，个人以为看了这本书，就不必看GoF的《设计模式》了。

软件开发过程
了解软件开发过程不单纯是提高程序员个人的良好编程习惯，也是增强团队协作的基础。

1、《UML精粹》

UML其实和软件开发过程没有什么必然联系，却是软件团队协作沟通，撰写软件文档需要的工具。但是UML真正实用的图不多，看看这本书已经足够了，完全没有必要去啃《UML用户指南》之类的东西。要提醒大家的是，这本书的中译本翻译的非常之烂，建议有条件的看英文原版。

2、《解析极限编程 拥抱变化》XP

这是Kent Beck名着的第二版，中英文对照。没什么好说的，必读书籍。

3、《统一软件开发过程》UP

其实UP和敏捷并不一定冲突，UP也非常强调迭代，测试，但是UP强调的文档和过程驱动却是敏捷所不取的。不管怎么说，UP值得你去读，毕竟在中国真正接受敏捷的企业很少，你还是需要用UP来武装一下自己的，哪怕是披着UP的XP。

4、《敏捷建模》AM

Scott Ambler的名着，这本书非常的progmatic，告诉你怎么既敏捷又UP，把敏捷和UP统一起来了，又提出了很多progmatic的建议和做法。 你可以把《解析极限编程 拥抱变化》、《统一软件开发过程》和《敏捷建模》这三本书放在一起读，看XP和UP的不同点，再看AM是怎么统一XP和UP的，把这三种理论融为一炉，形 成自己的理论体系，那么你也可以去写书了。

软件项目管理
如果你突然被领导提拔为项目经理，而你完全没有项目管理经验，你肯定会心里没底；如果你觉得自己管理项目不善，很想改善你的项目管理能力，那么去考PMP肯定是远水不解近渴的。

1、《快速软件开发》

这也是一本名着。可以这样说，有本书在手，你就有了一个项目管理的高级参谋给你出谋划策，再也不必担心自己不能胜任的问题了。这本书不是讲管理的 理论的，在实际的项目管理中，讲这些理论是不解决问题的，这本书有点类似于“软件项目点子大全”之类的东西，列举了种种软件项目当中面临的各种问题，以及 应该如何解决问题的点子，你只需要稍加变通，找方抓药就行了。

找个相关工作，踏踏实实干吧，戒浮躁~~~

I. 初学Web前端推荐什么书籍学习

做前端开发9年，推荐你下看下面的6本书

《JavaScript DOM 编程艺术》

超级前端畅销书，作为前端程序员必读两遍以上的书籍，这本书籍特别适合初学前端的新人，前端的核心技术就是JavaScript，同时也是前端的难点。而这本书非常适合入门，通俗易懂，生动的案例可以让初学者更好的进行理解。所提及的很多编程思想却适合低中级层次的前端开发者学习。

如果不想买纸质版的书籍，到我的前端交流分享群进行下载PDF电子书。

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如果大家对于学习前端有任何不懂的可以随时来问我，我给你提供一个非常不错的前端交流学习qun：前面是二九六，中间是二一二，后面是五六二。有问题就在里面问我，这样你可以少走很多弯路，做起来有效率，记得多跟有经验的人交流，别闭门造车。如果没有比较好的教程，也可以管我要。

你对此有什么见解，觉得小编推荐的这些前端书籍还靠谱吗？

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J. 硕士毕业程序员找工作准备阶段应该看些什么书

技巧：
《程序员面试宝典》这本书有Java、C++等各种版本，主要介绍笔试面试常考的题，有些知识点真的很细，非常值得看。

数据结构和算法：
《编程之美》里面的编程题经常考到，有些可能比较难。
《剑指offer》这个是强烈推荐的，掌握解决问题的思路很重要。比如以空间换时间、动态规划等。
《数据结构》这个不用多说，链表、树、图是经常考到的。
《算法导论》有精力的话，可以选择性的看一看。
《编程珠玑》

语言：
《深入浅出MFC》
《深度探索C++对象模型》介绍C++面向对象中的构造函数、虚函数等，看完之后能理解程序的运行结果了。
《C++ Primer》大量C++的基础，不过基础不太好的同学建议看谭浩强的《C++程序设计》。
《Effective C++》
《Java编程思想》
《大象Thinking in UML》
《JavaScript 权威指南》
《C++标准程序库》
《STL源码剖析》

设计模式：
《设计模式》
《HeadFirst设计模式》

脚本语言：
《Python学习手册》
掌握一门脚本语言很必要，最好有工程实践。

操作系统方面：
《linux程序设计-鸟哥的私房菜》。
《UNIX网络编程》
不但要会基本命令，最好能在linux环境下有编程经验。
《深入理解计算机系统》个人觉得这本书并不好。

数据库：
没有发现更好的，要会基本的SQL命令。