书籍摘要

《Classic Computer Science Problems in Java》是由David Kopec编写的一本专注于计算机科学经典问题的书籍。该书由Manning Publications Co.于2020年出版，是一本面向中级Java程序员的实用指南，旨在通过解决一系列经典问题来提升读者的算法和数据结构能力。

书籍结构与内容 本书共分为10章，每章都围绕一个特定的计算机科学领域展开，涵盖了从基础问题到高级算法的广泛内容。以下是各章的主要内容：

第1章：小问题（Small problems）

• 介绍了递归、记忆化等基础问题解决技术。
• 通过斐波那契数列、基因压缩、不可破解的加密和圆周率计算等实例，展示了如何用Java解决简单问题。

第2章：搜索问题（Search problems）

• 探讨了线性搜索、二分搜索、深度优先搜索、广度优先搜索和A*搜索等搜索算法。
• 通过DNA搜索、迷宫求解和传教士与食人族问题，展示了搜索算法在不同场景中的应用。

第3章：约束满足问题（Constraint-satisfaction problems）

• 构建了一个约束满足问题框架，用于解决变量有限域和约束条件的问题。
• 通过澳大利亚地图着色问题、八皇后问题和SEND+MORE=MONEY等经典问题，展示了框架的通用性。

第4章：图问题（Graph problems）

• 介绍了图的基本概念和框架，包括无权图和有权图。
• 通过寻找最短路径、最小生成树和加权图的最短路径问题，展示了图算法在实际问题中的应用。

第5章：遗传算法（Genetic algorithms）

• 探讨了遗传算法的基本原理和实现，包括选择、交叉和变异操作。
• 通过简单的测试、SEND+MORE=MONEY问题和列表压缩优化问题，展示了遗传算法在复杂问题中的应用。

第6章：K均值聚类（K-means clustering）

• 介绍了K均值聚类算法及其在数据集中的应用。
• 通过州长年龄和经度聚类、迈克尔·杰克逊专辑长度聚类等实例，展示了聚类算法在数据分析中的作用。

第7章：简单的神经网络（Fairly simple neural networks）

• 从生物学基础出发，介绍了人工神经网络的基本概念。
• 通过构建简单的前馈神经网络，展示了神经网络在分类问题中的应用。

第8章：对抗搜索（Adversarial search）

• 探讨了在两人零和完美信息游戏中的搜索算法，如极小化极大算法。
• 通过井字棋和连接四游戏，展示了如何开发能够完美游戏的人工对手。

第9章：杂项问题（Miscellaneous problems）

• 包括背包问题、旅行商问题和电话号码助记符等有趣问题。
• 展示了如何应用前面章节的技术解决这些经典问题。

第10章：与Brian Goetz的访谈（Interview with Brian Goetz）

• 包含了与Java语言架构师Brian Goetz的访谈，提供了关于编程和计算机科学的宝贵建议。

适用人群 本书适合以下几类读者：

• 中级Java程序员，希望通过解决经典问题提升编程能力。
• 计算机科学专业的学生，需要巩固数据结构和算法知识。
• 自学程序员，希望通过实际问题学习计算机科学的核心概念。
• 准备技术面试的程序员，需要复习和练习经典问题。

总结 《Classic Computer Science Problems in Java》是一本内容丰富、实用性强的书籍。它不仅涵盖了计算机科学中的经典问题，还提供了详细的Java代码实现和实际应用案例。通过阅读本书，读者可以深入理解算法和数据结构的核心概念，并学会如何将这些技术应用于解决实际问题。无论是作为学习资料还是参考书籍，这本书都值得每一位Java程序员拥有。