算法 第4版 Algorithms Fourth Edition [Algorithms, Fourth Edition] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] Robert Sedgewick，[美] Kevin Wayne 著，謝路雲 譯

圖書標籤:

• 算法
• 數據結構
• 編程
• 計算機科學
• Java
• Robert Sedgewick
• Kevin Wayne
• 普林斯頓大學
• 經典教材
• 圖算法

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115293800

版次：4

商品編碼：11098789

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

外文名稱：Algorithms, Fourth Edition

開本：16開

齣版時間：2012-10-01

用紙：膠版紙

頁數：636

正文語種：中文

編輯推薦

　　Sedgewick之巨著，與高德納TAOCP一脈相承
　　幾十年多次修訂，經久不衰的暢銷書
　　涵蓋所有程序員必須掌握的50種算法

更多精彩，點擊進入品牌店查閱>>

內容簡介

　　《算法（第4版）》全麵講述算法和數據結構的必備知識，具有以下幾大特色。
　　1、 算法領域的經典參考書：Sedgewick暢銷著作的新版，反映瞭經過幾十年演化而成的算法核心知識體係
　　2、內容全麵：全麵論述排序、搜索、圖處理和字符串處理的算法和數據結構，涵蓋每位程序員應知應會的50種算法
　　3、全新修訂的代碼：全新的Java實現代碼，采用模塊化的編程風格，所有代碼均可供讀者使用
　　4、與實際應用相結閤：在重要的科學、工程和商業應用環境下探討算法，給齣瞭算法的實際代碼，而非同類著作常用的僞代碼
　　5、富於智力趣味性：簡明扼要的內容，用豐富的視覺元素展示的示例，精心設計的代碼，詳盡的曆史和科學背景知識，各種難度的練習，這一切都將使讀者手不釋捲
　　6、科學的方法：用閤適的數學模型討論算法性能，這些模型是在真實環境中得到驗證的
　　7、與網絡相結閤：配套網站algs4.cs.princeton.edu提供瞭本書內容的摘要及相關的代碼、測試數據、編程練習、教學課件等資源

作者簡介

　　Robert Sedgewick，斯坦福大學博士，導師為Donald E. Knuth，從1985年開始一直擔任普林斯頓大學計算機科學係教授，曾任該係主任，也是Adobe Systems公司董事會成員，曾在Xerox PARC、國防分析研究所（Institute for Defense Analyses）和法國國傢信息與自動化研究所（INRIA）從事研究工作。他的研究方嚮包括解析組閤學、數據結構和算法的分析與設計、程序可視化等。

　　Kevin Wayne，康奈爾大學博士，普林斯頓大學計算機科學係高級講師，研究方嚮包括算法的設計、分析和實現，特彆是圖和離散優化。

內頁插圖

目錄

第1章　 基礎
1.1　基礎編程模型
1.1.1　Java程序的基本結構
1.1.2　原始數據類型與錶達式
1.1.3　 語句
1.1.4　 簡便記法
1.1.5　 數組
1.1.6　 靜態方法
1.1.7　 API
1.1.8　 字符串
1.1.9　 輸入輸齣
1.1.10　 二分查找
1.1.11　 展望
1.2　 數據抽象
1.2.1　 使用抽象數據類型
1.2.2　 抽象數據類型舉例
1.2.3　 抽象數據類型的實現
1.2.4　 更多抽象數據類型的實現
1.2.5　 數據類型的設計
1.3　 背包、隊列和棧
1.3.1　 API
1.3.2　 集閤類數據類型的實現
1.3.3　 鏈錶
1.3.4　 綜述
1.4　 算法分析
1.4.1　 科學方法
1.4.2　 觀察
1.4.3　 數學模型
1.4.4　 增長數量級的分類
1.4.5　 設計更快的算法
1.4.6　 倍率實驗
1.4.7　 注意事項
1.4.8　 處理對於輸入的依賴
1.4.9　 內存
1.4.10　 展望
1.5　 案例研究：union-find算法
1.5.1　 動態連通性
1.5.2　 實現
1.5.3　 展望

第2章　 排序
2.1　 初級排序算法
2.1.1　 遊戲規則
2.1.2　 選擇排序
2.1.3　 插入排序
2.1.4　 排序算法的可視化
2.1.5　 比較兩種排序算法
2.1.6　 希爾排序
2.2　 歸並排序
2.2.1　 原地歸並的抽象方法
2.2.2　 自頂嚮下的歸並排序
2.2.3　 自底嚮上的歸並排序
2.2.4　 排序算法的復雜度
2.3　 快速排序
2.3.1　 基本算法
2.3.2　 性能特點
2.3.3　 算法改進
2.4　 優先隊列
2.4.1　 API
2.4.2　 初級實現
2.4.3　 堆的定義
2.4.4　 堆的算法
2.4.5　 堆排序
2.5　 應用
2.5.1　 將各種數據排序
2.5.2　 我應該使用哪種排序算法
2.5.3　 問題的歸約
2.5.4　 排序應用一覽

第3章　查找
3.1　符號錶
3.1.1　API
3.1.2　有序符號錶
3.1.3　用例舉例
3.1.4　無序鏈錶中的順序查找
3.1.5　有序數組中的二分查找
3.1.6　對二分查找的分析
3.1.7　預覽
3.2　二叉查找樹
3.2.1　基本實現
3.2.2　分析
3.2.3　有序性相關的方法與刪除操作
3.3　平衡查找樹
3.3.1　2-3查找樹
3.3.2　紅黑二叉查找樹
3.3.3　實現
3.3.4　刪除操作
3.3.5　紅黑樹的性質
3.4　散列錶
3.4.1　散列函數
3.4.2　基於拉鏈法的散列錶
3.4.3　基於綫性探測法的散列錶
3.4.4　調整數組大小
3.4.5　內存使用
3.5　應用
3.5.1　我應該使用符號錶的哪種實現
3.5.2　集閤的API
3.5.3　字典類用例
3.5.4　索引類用例
3.5.5　稀疏嚮量

第4章　 圖
4.1　 無嚮圖
4.1.1　 術語錶
4.1.2　 錶示無嚮圖的數據類型
4.1.3　 深度優先搜索
4.1.4　 尋找路徑
4.1.5　 廣度優先搜索
4.1.6　 連通分量
4.1.7　 符號圖
4.1.8　 總結
4.2　 有嚮圖
4.2.1　 術語
4.2.2　 有嚮圖的數據類型
4.2.3　 有嚮圖中的可達性
4.2.4　 環和有嚮無環圖
4.2.5　 有嚮圖中的強連通性
4.2.6　 總結
4.3　 最小生成樹
4.3.1　 原理
4.3.2　 加權無嚮圖的數據類型
4.3.3　 最小生成樹的API和測試用例
4.3.4　 Prim算法
4.3.5　 Prim算法的即時實現
4.3.6　 Kruskal算法
4.3.7　 展望
4.4　 最短路徑
4.4.1　 最短路徑的性質
4.4.2　 加權有嚮圖的數據結構
4.4.3　 最短路徑算法的理論基礎
4.4.4　 Dijkstra算法
4.4.5　 無環加權有嚮圖中的最短路徑算法
4.4.6　 一般加權有嚮圖中的最短路徑問題
4.4.7　 展望

第5章　 字符串
5.1　 字符串排序
5.1.1　 鍵索引計數法
5.1.2　 低位優先的字符串排序
5.1.3　 高位優先的字符串排序
5.1.4　 三嚮字符串快速排序
5.1.5　 字符串排序算法的選擇
5.2　 單詞查找樹
5.2.1　 單詞查找樹
5.2.2　 單詞查找樹的性質
5.2.3　 三嚮單詞查找樹
5.2.4　 三嚮單詞查找樹的性質
5.2.5　 應該使用字符串符號錶的哪種實現
5.3　 子字符串查找
5.3.1　 曆史簡介
5.3.2　 暴力子字符串查找算法
5.3.3　 Knuth-Morris-Pratt子字符串查找算法
5.3.4　 Boyer-Moore字符串查找算法
5.3.5　 Rabin-Karp指紋字符串查找算法
5.3.6　 總結
5.4　 正則錶達式
5.4.1　 使用正則錶達式描述模式
5.4.2　 縮略寫法
5.4.3　 正則錶達式的實際應用
5.4.4　 非確定有限狀態自動機
5.4.5　 模擬NFA的運行
5.4.6　 構造與正則錶達式對應的
5.5　 數據壓縮
5.5.1　 遊戲規則
5.5.2　 讀寫二進製數據
5.5.3　 局限
5.5.4　 熱身運動：基因組
5.5.5　 遊程編碼
5.5.6　 霍夫曼壓縮

第6章　 背景
索引

前言/序言

　　本書力圖研究當今最重要的計算機算法並將一些最基礎的技能傳授給廣大求知者。它適閤用做計算機科學進階教材，麵嚮已經熟悉瞭計算機係統並掌握瞭基本編程技能的學生。本書也可用於自學，或是作為開發人員的參考手冊，因為書中實現瞭許多實用算法並詳盡分析瞭它們的性能特點和用途。這本書取材廣泛，很適閤作為該領域的入門教材。
　　算法和數據結構的學習是所有計算機科學教學計劃的基礎，但它並不隻是對程序員和計算機係的學生有用。任何計算機使用者都希望計算機能運行得更快一些或是能解決更大規模的問題。本書中的算法代錶瞭近50年來的大量優秀研究成果，是人們工作中必備的知識。從物理中的N體模擬問題到分子生物學中的基因序列問題，我們描述的基本方法對科學研究而言已經必不可少；從建築建模係統到模擬飛行器，這些算法已經成為工程領域極其重要的工具；從數據庫係統到互聯網搜索引擎，算法已成為現代軟件係統中不可或缺的一部分。這僅是幾個例子而已，隨著計算機應用領域的不斷擴張，這些基礎方法的影響也會不斷擴大。
　　在開始學習這些基礎算法之前，我們先要熟悉全書中都將會用到的棧、隊列等低級抽象的數據類型。然後依次研究排序、搜索、圖和字符串方麵的基礎算法。最後一章將會從宏觀角度總結全書的內容。
　　獨特之處
　　本書緻力於研究有實用價值的算法。書中講解瞭多種算法和數據結構，並提供瞭大量相關的信息，讀者應該能有信心在各種計算環境下實現、調試並應用它們。本書的特點涉及以下幾個方麵。算法　書中均有算法的完整實現，並討論瞭程序在多個樣例上的運行狀況。書中的代碼都是可以運行的程序而非僞代碼，因此非常便於投入使用。書中程序是用Java語言編寫的，但其編程風格方便讀者使用其他現代編程語言重用其中的大部分代碼來實現相同算法。
　　數據類型
　　我們在數據抽象上采用瞭現代編程風格，將數據結構和算法封裝在瞭一起。
　　應用
　　每一章都會給齣所述算法起到關鍵作用的應用場景。這些場景多種多樣，包括物理模擬與分子生物學、計算機與係統工程學，以及我們熟悉的數據壓縮和網絡搜索等。
　　學術性
　　我們非常重視使用數學模型來描述算法的性能。我們用模型預測算法的性能，然後在真實的環境中運行程序來驗證預測。
　　廣度
　　本書討論瞭基本的抽象數據類型、排序算法、搜索算法、圖及字符串處理。我們在算法的討論中研究數據結構、算法設計範式、歸納法和解題模型。這將涵蓋20世紀60年代以來的經典方法以及近年來産生的新方法。
　　我們的主要目標是將今天最重要的實用算法介紹給盡可能廣泛的群體。這些算法一般都十分巧妙奇特，20行左右的代碼就足以錶達。它們展現齣的問題解決能力令人嘆為觀止。沒有它們，創造計算智能、解決科學問題、開發商業軟件都是不可能的。
　　本書網站
　　本書的一個亮點是它的配套網站algs4.cs.princeton.edu。這一網站麵嚮教師、學生和專業人士，免費提供關於算法和數據結構的豐富資料。
　　一份在綫大綱　包含瞭本書內容的結構並提供瞭鏈接，瀏覽起來十分方便。
　　全部實現代碼　書中所有的代碼均可以在這裏找到，且其形式適閤用於程序開發。此外，還包括算法的其他實現，例如高級的實現、書中提及的改進的實現、部分習題的答案以及多個應用場景的客戶端代碼。我們的重點是用真實的應用環境來測試算法。
　　習題與答案　網站還提供瞭一些附加的選擇題（隻需要一次單擊便可獲取答案）、很多算法應用的例子、編程練習和答案以及一些有挑戰性的難題。
　　動態可視化　書是死的，但網站是活的，在這裏我們充分利用圖形類演示瞭算法的應用效果。課程資料　網站包含和本書及網上內容對應的一整套幻燈片，以及一係列編程作業、核對錶、測試數據和備課手冊。
　　相關資料鏈接　網站包含大量的鏈接，提供算法應用的更多背景知識以及學習算法的其他資源。我們希望這個站點和本書互為補充。一般來說，建議讀者在第一次學習某種算法或是希望獲得整體概念時看書，並把網站作為編程時的參考或是在綫查找更多信息的起點。
　　作為教材
　　本書為計算機科學專業進階的教材，涵蓋瞭這門學科的核心內容，並能讓學生充分鍛煉編程、定量推理和解決問題等方麵的能力。一般來說，此前學過一門計算機方麵的先導課程就足矣，隻要熟悉一門現代編程語言並熟知現代計算機係統，就都能夠閱讀本書。
　　雖然本書使用Java實現算法和數據結構，但其代碼風格使得熟悉其他現代編程語言的人也能看懂。我們充分利用瞭Java的抽象性（包括泛型），但不會依賴這門語言的獨門特性。書中涉及的多數數學知識都有完整的講解（少數會有延伸閱讀），因此閱讀本書並不需要準備太多數學知識，不過有一定的數學基礎當然更好。應用場景都來自其他學科的基礎內容，同樣也在書中有完整介紹。
　　本書涉及的內容是任何準備主修計算機科學、電氣工程、運籌學等專業的學生應瞭解的基礎知識，並且對所有對科學、數學或工程學感興趣的學生也十分有價值。
　　背景介紹
　　這本書意在接續我們的一本基礎教材《Java程序設計：一種跨學科的方法》，那本書對計算機領域做瞭概括性介紹。這兩本書閤起來可用做兩到三個學期的計算機科學入門課程教材，為所有學生在自然科學、工程學和社會科學中解決計算問題提供必備的基礎知識。
　　本書大部分內容來自Sedgewick的算法係列圖書。本質上，本書和該係列的第1版和第2版最接近，但還包含瞭作者多年教學和學習的經驗。Sedgewick的《C算法（第3版）》、《C++算法（第3版）》、《Java算法（第3版）》更適閤用做參考書或是高級課程的教材，而本書則是專門為大學一、二年級學生設計的一學期教材，也是最新的基礎入門書或從業者的參考書。
　　緻謝
　　本書的編寫花瞭近40年時間，因此想要一一列齣所有參與人是不可能的。本書的前幾版一共列齣瞭好幾十人，其中包括（按字母順序）Andrew Appel、Trina Avery、Marc Brown、Lyn Dupré、PhilippeFlajolet、Tom Freeman、Dave Hanson、Janet Incerpi、Mike Schidlowsky、Steve Summit和Chris VanWyk。我要感謝他們所有人，盡管其中有些人的貢獻要追溯到幾十年前。至於第4版，我們要感謝試用瞭本書樣稿的普林斯頓及其他院校的數百名學生，以及通過本書網站發錶意見和指齣錯誤的世界各地的讀者。
　　我們還要感謝普林斯頓大學對於高質量教學的堅定支持，這是本書得以麵世的基礎。Peter Gordon幾乎從本書寫作之初就提齣瞭很多有用的建議，這一版奉行的“歸本溯源”的指導思想也是他最早提齣的。關於第4版，我們要感謝Barbara Wood認真又專業的編輯工作，Julie Nahil對生産過程的管理，以及Pearson齣版公司中為本書的付梓和營銷辛勤工作的朋友。所有人都在積極地追趕進度，而本書的質量並沒有受到絲毫影響。

深入理解計算思維的基石：一本探索數據結構與算法世界的指南 在飛速發展的數字時代，軟件的效率與性能往往取決於其底層所依賴的數據結構和算法。它們是構建高效、可靠、可擴展係統的核心驅動力，更是解決復雜計算問題的關鍵所在。本書並非直接介紹某一本特定的著作，而是旨在為讀者構建一個關於數據結構與算法的宏觀理解框架，揭示這些抽象概念背後蘊含的深刻思想、解決問題的邏輯以及在現實世界中的廣泛應用。 核心概念的剖析：構建高效計算的基石 本書將從最基礎的數據結構開始，逐步深入到更加復雜且實用的高級結構。我們首先會探討數組（Arrays），這個最基本的數據組織形式。盡管簡單，數組的靜態分配、隨機訪問特性使其在許多場景下成為不可或缺的工具。我們將分析其優點，例如 O(1) 的訪問時間，同時也會討論其缺點，例如插入和刪除元素的成本（通常為 O(n)）以及固定大小帶來的限製。 接著，我們將進入鏈錶（Linked Lists）的世界。與數組不同，鏈錶通過節點間的指針連接，提供瞭更靈活的內存分配和動態大小調整能力。我們將深入研究單嚮鏈錶（Singly Linked Lists），理解其如何通過 `next` 指針串聯元素，以及實現插入、刪除等操作的時間復雜度。在此基礎上，我們將探討雙嚮鏈錶（Doubly Linked Lists），增加 `previous` 指針帶來的優勢，例如從後嚮前遍曆的便利性，以及在某些操作中效率的提升。我們還會簡要提及循環鏈錶（Circular Linked Lists），瞭解其在特定應用場景下的應用。 棧（Stacks）和隊列（Queues）是兩種重要的綫性數據結構，它們以 LIFO（後進先齣）和 FIFO（先進先齣）的原則組織數據，分彆對應著“壓棧/彈棧”和“入隊/齣隊”的操作。我們將深入剖析它們的抽象數據類型（ADT）定義，以及如何使用數組或鏈錶來實現它們。棧的應用場景廣泛，例如函數調用棧、錶達式求值、括號匹配等；隊列則在任務調度、廣度優先搜索（BFS）等領域扮演著重要角色。 樹（Trees）作為一種分層的數據結構，是解決查找、排序和組織數據的強大工具。本書將重點關注二叉樹（Binary Trees），特彆是二叉搜索樹（Binary Search Trees, BST）。我們將詳細闡述 BST 的定義：左子節點的值小於父節點，右子節點的值大於父節點。這將引齣查找、插入和刪除操作的平均 O(log n) 時間復雜度，以及在最壞情況下（如退化成鏈錶）可能達到的 O(n) 復雜度。 在此基礎上，我們將深入探討如何優化 BST 的性能，引入平衡二叉搜索樹（Balanced Binary Search Trees）的概念，例如AVL 樹（AVL Trees）和紅黑樹（Red-Black Trees）。我們將解釋它們如何通過特定的鏇轉和顔色標記機製，在插入和刪除操作後自動進行調整，始終保持樹的平衡，從而保證查找、插入和刪除操作的最壞時間復雜度維持在 O(log n)。這些平衡樹是許多高效查找算法和數據庫索引的基礎。 散列錶（Hash Tables）是另一個不可或缺的高效數據結構，它通過哈希函數將鍵映射到數組中的特定位置，實現瞭平均 O(1) 的查找、插入和刪除操作。我們將詳細講解哈希函數的設計原則（均勻分布、不可逆性等），以及衝突處理（Collision Handling）的重要性。我們將探討兩種主要的衝突處理方法：鏈地址法（Separate Chaining），即在數組的每個位置存儲一個鏈錶來存放可能發生衝突的鍵值對；以及開放地址法（Open Addressing），包括綫性探測（Linear Probing）、二次探測（Quadratic Probing）和雙重散列（Double Hashing），它們將衝突的鍵值對存儲在數組的其他可用位置。理解散列錶的內部機製對於設計高性能的查找錶、緩存和數據庫索引至關重要。 圖（Graphs）是描述實體之間復雜關係的強大模型，廣泛應用於社交網絡分析、路徑查找、網絡路由等領域。我們將介紹圖的基本概念，包括頂點（Vertices）和邊（Edges），以及有嚮圖（Directed Graphs）和無嚮圖（Undirected Graphs）。我們將討論圖的錶示方法，主要有兩種：鄰接矩陣（Adjacency Matrix）和鄰接錶（Adjacency List），並分析它們各自的優缺點。 基於圖結構，我們將深入學習兩種經典的圖遍曆算法：深度優先搜索（Depth-First Search, DFS）和廣度優先搜索（Breadth-First Search, BFS）。DFS 傾嚮於沿著路徑盡可能深地探索，而 BFS 則按層級逐一訪問。我們將理解它們的應用，例如查找連通分量、拓撲排序、最短路徑（BFS 適用於無權圖）等。 對於加權圖，我們將探討最短路徑算法（Shortest Path Algorithms）。Dijkstra 算法是解決單源最短路徑問題的經典算法，適用於非負權重的圖。我們將理解其貪心策略，如何維護一個已訪問集閤，並通過優先隊列（通常基於堆實現）來高效地選擇下一個節點。對於可能存在負權重的圖，我們將介紹Bellman-Ford 算法，它能夠檢測負權重迴路，並找到單源最短路徑。 高級數據結構與算法範式：應對復雜挑戰 除瞭上述基礎數據結構，本書還將引導讀者探索更加高級的概念和算法範式。 堆（Heaps），特彆是最小堆（Min-Heap）和最大堆（Max-Heap），是實現優先隊列的有效數據結構。堆的性質保證瞭根節點是最小（或最大）元素，這使得查找最小（或最大）元素的時間復雜度為 O(1)。我們將學習如何構建堆，以及如何在 O(log n) 的時間內插入新元素和刪除根節點。堆在堆排序（Heap Sort）中發揮著核心作用，它是一種原地、穩定的排序算法，時間復雜度為 O(n log n)。 排序算法（Sorting Algorithms）是算法領域的核心內容。我們將係統地學習各種排序算法，從簡單的冒泡排序（Bubble Sort）、選擇排序（Selection Sort）、插入排序（Insertion Sort），理解它們的工作原理、時間復雜度（通常為 O(n^2)）和空間復雜度。然後，我們將深入研究更高效的算法，例如歸並排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），它們通常具有 O(n log n) 的平均時間復雜度。我們將分析快速排序的“分治”思想，以及選擇閤適的“基準（pivot）”對於其性能的關鍵影響。此外，我們還會涉及計數排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基數排序（Radix Sort）等非比較排序算法，它們在特定條件下可以達到 O(n) 的時間復雜度。 動態規劃（Dynamic Programming, DP）是一種強大的算法設計技術，用於解決具有重疊子問題和最優子結構的問題。我們將學習如何將復雜問題分解為更小的、可重用的子問題，並通過存儲子問題的解來避免重復計算。我們將通過經典的 DP 問題，如斐波那契數列（Fibonacci Sequence）、背包問題（Knapsack Problem）、最長公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）等，來展示 DP 的思想和實現方法。 貪心算法（Greedy Algorithms）是另一種重要的算法範式，它在每一步選擇當前看起來最優的解，希望最終能得到全局最優解。我們將分析貪心算法的應用場景，如活動選擇問題（Activity Selection Problem）、霍夫曼編碼（Huffman Coding）等，並討論其適用的條件和局限性。 算法分析與復雜度理論：衡量效率的標尺 理解算法的效率至關重要。本書將深入探討算法分析（Algorithm Analysis），重點關注時間復雜度（Time Complexity）和空間復雜度（Space Complexity）。我們將學習使用大O記法（Big O Notation）來描述算法的漸進性能，理解 O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2) 等不同復雜度類彆的含義及其對算法性能的影響。掌握算法復雜度分析是評估和選擇最優算法的關鍵能力。 應用與實踐：將理論付諸實踐 數據結構與算法並非孤立的理論概念，它們是構建現實世界中各種應用的基石。我們將探討這些概念如何在操作係統（任務調度、內存管理）、數據庫（索引、查詢優化）、網絡（路由、協議）、人工智能（機器學習算法）、圖形學、編譯器等領域得到廣泛應用。通過理解這些底層原理，讀者可以更深入地理解現有技術的運行機製，並能夠設計齣更優化的解決方案。 學習建議與方法： 要真正掌握數據結構與算法，理論學習與實踐練習缺一不可。本書鼓勵讀者： 1. 理解基本概念： 確保對每種數據結構和算法的基本原理有深刻的理解。 2. 動手實現： 嘗試用自己熟悉的編程語言實現各種數據結構和算法。從簡單的開始，逐步挑戰更復雜的。 3. 分析復雜度： 養成分析算法時間復雜度和空間復雜度的習慣。 4. 解決實際問題： 嘗試將所學知識應用於解決實際編程問題，例如在綫編程挑戰平颱（如 LeetCode, HackerRank）是絕佳的練習場所。 5. 學習不同實現： 瞭解同一數據結構或算法在不同編程語言或不同實現方式下的差異。 6. 探索關聯性： 理解不同數據結構和算法之間的聯係與區彆，以及它們在解決特定問題時的優勢互補。 總而言之，本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的數據結構與算法學習路徑。通過理解這些核心概念，掌握分析工具，並付諸實踐，讀者將能夠提升計算思維能力，為構建更高效、更智能的軟件係統打下堅實的基礎。這趟探索之旅將不僅限於知識的獲取，更將點燃解決問題的熱情與創造力。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸《算法（第4版）》，我首先被其內容編排的邏輯性所摺服。它就像一位循循善誘的老師，從最基礎的“數據結構”和“算法分析”入手，為讀者構建起堅實的理論基礎。在我以往的學習經驗中，往往會因為基礎不牢而對更高級的算法望而卻步，這本書恰好解決瞭我的痛點。它用清晰易懂的語言解釋瞭時間復雜度和空間復雜度這些抽象的概念，並通過生動的例子讓讀者理解它們的重要性。我尤其喜歡它在講解過程中穿插的各種思考題和練習題，這些題目看似簡單，卻能巧妙地引導你去思考算法的優劣，以及在不同場景下應該如何選擇最優的算法。我一直認為，學習算法不僅僅是記住各種算法的名稱和實現方式，更重要的是理解其背後的設計思想和權衡取捨。這本書在這方麵做得非常到位，它不僅僅是在“教”你算法，更是在“培養”你成為一個能夠獨立思考、設計和優化算法的人。我非常期待能通過這本書，深入理解各種基礎算法的精髓，並為我後續學習更復雜的算法打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在技術領域摸爬滾打多年的從業者，我對“算法”這個詞匯有著特殊的感情。它既是計算機科學的基石，也是提升程序性能的關鍵。而《算法（第4版）》這本書，在我眼中，更像是一本藝術品，它將抽象的算法概念以一種極為具象、生動的方式呈現齣來。書中的插圖設計非常巧妙，每一幅圖都恰到好處地解釋瞭一個核心思想，讓人豁然開朗。我一直相信，好的圖示能夠抵過韆言萬語，而這本書在這方麵做得非常齣色。我之前接觸過一些算法書籍，但很多都過於偏嚮理論，讀起來枯燥乏味，難以消化。這本書不同，它在理論講解的同時，融入瞭大量的實際案例和代碼實現，讓我在學習的過程中能夠立即看到理論是如何轉化為實踐的。這種“知行閤一”的學習方式，對我來說具有極大的吸引力。我迫不及待地想深入到各個章節，去探索那些經典的算法，比如排序、查找、圖算法等等，並學習如何用Java語言將它們優雅地實現齣來。我相信，這本書不僅能提升我的技術硬實力，更能鍛煉我的邏輯思維能力和問題解決能力，讓我成為一個更優秀的開發者。

評分☆☆☆☆☆

拿到《算法（第4版）》這本書，我感覺就像獲得瞭一把開啓計算世界奧秘的鑰匙。它的內容覆蓋麵之廣，讓我驚嘆不已，從基礎的數據結構到復雜的圖算法、字符串算法，仿佛涵蓋瞭算法領域的大部分重要內容。而且，這本書在講解這些算法時，並非簡單羅列，而是深入剖析瞭每種算法的原理、實現細節以及適用場景。我最看重的是它對於“為什麼”的解答，它會告訴你為什麼會存在某種算法，它的優點和缺點是什麼，以及它在實際應用中扮演著怎樣的角色。這種探究式的學習方式，讓我覺得非常有收獲。我一直認為，技術知識的學習，最怕的就是“知其然，不知其所以然”。這本書在這方麵做得非常齣色，它鼓勵我去思考，去質疑，去探索算法背後的邏輯。我特彆期待能夠學習到書中關於圖算法和字符串處理的部分，因為這些是我在實際工作中經常會遇到的挑戰。我相信，通過這本書的學習，我能夠對這些領域有更深刻的理解，並找到更高效的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

終於拿到這本期待已久的《算法（第4版）》，翻開第一頁就感受到一種沉甸甸的厚重感，這不僅僅是紙張的分量，更是知識的積澱。我個人對算法一直抱有濃厚的興趣，但很多時候在學習過程中會遇到一些瓶頸，感覺像是站在一座高山前，看到的隻是一層層迷霧。這本書的封麵設計簡潔大氣，沒有任何花哨的裝飾，給人一種迴歸本源、專注於知識的專業感。我個人一直認為，學習算法就像是在學習一種思維方式，它能夠幫助我們更清晰、更有效地解決各種復雜的問題。這本書的排版和字體我都覺得非常舒適，閱讀起來不會感到疲勞，這對於長時間的學習來說至關重要。我特彆欣賞的是它沒有上來就講過於晦澀難懂的概念，而是循序漸進，從基礎講起，這對於像我這樣需要鞏固基礎的讀者來說，簡直是福音。我非常期待能在這本書的引導下，一步步撥開迷霧，真正理解算法的精髓，並將其運用到實際的項目中去，解決那些曾經讓我頭疼不已的問題。希望這本書能成為我算法學習道路上的良師益友，陪伴我攀登更高的知識高峰。

評分☆☆☆☆☆

《算法（第4版）》這本書給我的第一印象就是“全麵”與“實用”。它不僅僅是一本理論性的書籍，更是一本能夠指導實踐的工具書。從遞歸到排序，從查找樹到圖，這本書就像一個算法的百科全書，幾乎涵蓋瞭程序員在日常工作中會遇到的絕大多數核心算法。我尤其喜歡書中提供的Java代碼實現，它們不僅寫得規範、簡潔，而且配有詳細的注釋，讓我能夠清晰地理解每一步的邏輯。對於我這樣一個偏愛動手實踐的學習者來說，能夠邊學邊練，將理論知識轉化為實際的代碼，無疑是最有效的學習方式。這本書還非常注重算法的應用場景，它會解釋每種算法最適閤解決的問題類型，以及在實際項目中可能遇到的性能瓶頸。這種將理論與實踐緊密結閤的方式，讓我覺得這本書的價值遠超其紙麵價格。我非常期待能夠通過這本書，係統地梳理和鞏固自己的算法知識，並掌握如何用Java高效地實現和優化各種算法，從而在未來的開發工作中遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

好，買瞭很多。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

趕上搞活動時候買的，還可以。

評分☆☆☆☆☆

價格有點高 活動的時候搞一下

評分☆☆☆☆☆

很不錯的東西值得推薦哦！

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯哦

評分☆☆☆☆☆

一年一度打摺屯書，一百塊買這麼多書，超值啊

評分☆☆☆☆☆

，正好趕上活動，跟朋友一起團購瞭三應該是等用過再追評

評分☆☆☆☆☆

說實話，還沒看，不過先五星好評吧，信賴京東，就是買完就降價，等我想起價保就過瞭，唉，虧瞭

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯~~~