Essential Data Structures and Algorithms in Java: Apply proven problem-solving patterns to write faster and cleaner AI-native code
Sprache: Englisch
Verlag: Packt Publishing, 2026
- Softcover
- Neu

Anbieter: California Books, Miami, FL, USACalifornia Books
Verkäufer:in bei AbeBooks seit 27. Oktober 2023
Zustand: Neu
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In den WarenkorbBestandsnummer des Verkäufers I-9781835883709
- Titel
- Essential Data Structures and Algorithms in Java: Apply proven problem-solving patterns to write faster and cleaner AI-native code
- Autor
- Joseph Su
- Verlag
- Packt Publishing
- Erscheinungsjahr
- 2026
- Zustand
- New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1835883702
- ISBN-13
- 9781835883709
Master essential data structures and algorithms in Java with clear examples, visual walkthroughs, and real-world coding exercises designed to build your problem-solving skills fast
Key Features
- Build solid foundations with a complete overview of core DSA concepts
- Implement advanced data structures for AI agents and complex systems
- Master Java Collections and complexity analysis for scalable applications
- Visualize and debug algorithms with detailed annotated walkthroughs
Book Description
Developing efficient, reliable software starts with mastering data structures and algorithms. This practical guide helps you bridge theory and practice using Java, focusing on real-world challenges and pragmatic solutions. You will explore foundational data structures such as arrays, lists, stacks, queues, trees, and graphs, and learn how to implement them natively and leverage the Java Collections Framework to build scalable applications. With each concept, you will work through step-by-step exercises that illustrate how algorithms are applied to tasks such as searching, sorting, and traversing data.
Rather than being theory-heavy or overly abstract, this book takes a problem-first approach, balancing conceptual explanations with immediate hands-on application. Visual walkthroughs, annotated code, and progressive exercises guide you through each concept, helping you internalize how different structures and algorithms impact performance. Each chapter ends with review problems and thought exercises designed to reinforce key ideas and build your confidence through practice.
Guided by a veteran software engineer with over 20 years of industry experience, you will gain the skills to implement advanced data structures for modern software systems and write faster, cleaner, and more effective Java code in real development environments.
What you will learn
- Understand and implement core data structures in Java
- Analyze time and space complexity with Big O notation
- Solve coding problems with arrays, linked lists, and hash maps
- Use stacks and queues to manage linear data workflows
- Apply tree and graph algorithms to hierarchical and networked data
- Master dynamic programming approaches
- Design concurrent applications using Java's built-in tools
- Evaluate algorithmic trade-offs for real-world applications including AI
Who this book is for
Perfect for aspiring Java developers, CS students, and software engineers with a foundation in JDK 11+ and OOP looking for a practical DSA refresher. This book skips basic syntax tutorials to front-load core principles, allowing you to turn theory into high-performance logic. Master complex algorithms and apply proven problem-solving patterns to write faster, cleaner, and AI-native Java code.
Table of Contents
- Data Structures and Algorithms
- Arrays and Linked Lists
- Stacks and Queues
- Maps and Hash Tables
- Trees
- Priority Queues and Heaps
- Graphs
- Dynamic Programming
- Recursion
- Sorting
- Concurrency
- DSA in Production
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Über die Autorin bzw. den Autor
Joseph is a veteran software engineer with over 20 years of experience, dedicated to developing innovative technologies that address complex challenges in the advertising and entertainment technology sector. He focuses on optimizing performance and efficiency through advanced software engineering techniques. His expertise covers the full lifecycle of machine learning projects, from conceptualization and data processing to the deployment of scalable solutions that deliver significant results.
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