算法基础（第5版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 那不勒坦（Richard E.Neapolitan） 著，贾洪峰 译

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 编程
• 计算机科学
• 算法分析
• 基础教程
• 第5版
• 普林斯顿大学
• Robert Sedgewick
• Kevin Wayne

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115416575

版次：1

商品编码：11891856

包装：平装

丛书名： 图灵计算机科学丛书

开本：16开

出版时间：2016-03-01

页数：398

正文语种：中文

编辑推荐

《算法基础》自1997年出版以来深受读者喜爱，已经被翻译成多种语言出版，并成为世界许多高校广泛采用的算法教材之一。书中对算法设计、算法的复杂度分析和计算复杂度进行了恰如其分的介绍。作者用平实的语言和简单的符号介绍了各种抽象的数学概念，既浅显易懂，又不失严谨。为了便于读者理解和记忆，作者还提供了大量的示例，并在附录中介绍了基本的数学概念。

第5版新增了一章，介绍遗传算法和遗传编程，其中提供了理论和实践两方面的应用。此外，这一版还对练习和示例进行了全面更新，并且改进了教师资源。本书可作为本科生和研究生算法课程的教材，也可供程序员及算法分析和设计人员阅读。

本书特点：

使用C++和Java伪代码而不是真正的代码，帮助读者理解复杂算法
不需要微积分背景知识
提供了大量示例，帮助读者理解和掌握理论概念

内容简介

本书通过大量示例介绍了算法设计、算法的复杂度分析以及计算复杂度。主要内容有：算法设计与分析、分而治之方法、动态规划方法、贪婪方法、回溯算法、分支定界算法、计算复杂度、难解性和NP理论、遗传算法和遗传编程、数论算法、并行算法等。此外，本书在每章末尾都提供了大量练习，而且还提供了全面的教辅材料及答案，是教授和学习算法设计与分析的理想教材。

作者简介

Richard E. Neapolitan，美国东北伊利诺伊大学计算机科学教授，C Suite Consulting Group贝叶斯网络和统计学研究员。研究方向包括：概率与统计、人工智能、认知科学，以及贝叶斯网络和概率建模在医学、生物和金融领域的应用。他是国际知名的理论家和实践者，并受邀在世界各地发表讲演、举办研讨会。Neapolitan还是一位多产的作家，另著有《专家系统的概率推理》《学习贝叶斯网络》《当代人工智能》等专著。

目录

第1 章 算法：效率、分析和阶 1
1．1 算法 1
1．2 开发高效算法的重要性 5
1．2．1 顺序查找与二分查找的对比 6
1．2．2 斐波那契序列 7
1．3 算法分析 10
1．3．1 复杂度分析 10
1．3．2 理论应用 14
1．3．3 正确性分析 15
1．4 阶 15
1．4．1 阶的直观介绍 15
1．4．2 阶数的严谨介绍 17
1．4．3 利用极限计算阶 23
1．5 本书概要 25
1．6 习题 25
第2 章 分而治之 30
2．1 二分查找 30
2．2 合并排序 33
2．3 分而治之方法 38
2．4 快速排序（分割交换排序） 38
2．5 Strassen矩阵乘法算法 42
2．6 大整数的算术运算 46
2．6．1 大整数的表示：加法和其他线性时间运算 46
2．6．2 大整数的乘法 46
2．7 确定阈值 50
2．8 不应使用分而治之方法的情况 53
2．9 习题 53
第3 章 动态规划 58
3．1 二项式系数 58
3．2 Floyd最短路径算法 61
3．3 动态规划与最优化问题 66
3．4 矩阵链乘法 67
3．5 最优二叉查找树 73
3．6 旅行推销员问题 79
3．7 序列对准 84
3．8 习题 88
第4 章 贪婪方法 92
4．1 最小生成树 94
4．1．1 Prim算法 96
4．1．2 Kruskal算法 100
4．1．3 Prim算法与Kruskal算法的比较 103
4．1．4 最终讨论 103
4．2 单源最短路径的Dijkstra算法 104
4．3 调度计划 106
4．3．1 使系统内总时间最短 106
4．3．2 带有最终期限的调度安排 108
4．4 霍夫曼编码 112
4．4．1 前缀码 113
4．4．2 霍夫曼算法 114
4．5 贪婪方法与动态规划的比较：背包问题 116
4．5．1 0-1背包问题的一种贪婪方法 116
4．5．2 部分背包问题的贪婪方法 118
4．5．3 0-1背包问题的动态规划方法 118
4．5．4 0-1背包问题动态规划算法的改进 118
4．6 习题 120
第5 章 回溯 124
5．1 回溯方法 124
5．2 n皇后问题 129
5．3 用蒙特卡洛算法估计回溯算法的效率 132
5．4 “子集之和”问题 134
5．5 图的着色 138
5．6 哈密顿回路问题 141
5．7 0-1背包问题 143
5．7．1 0-1背包问题的回溯算法 143
5．7．2 比较0-1背包问题的动态规划算法与回溯算法 149
5．8 习题 150
第6 章 分支定界 153
6．1 用0-1背包问题说明分支定界 154
6．1．1 带有分支定界修剪的宽度优先查找 154
6．1．2 带有分支定界修剪的最佳优先查找 158
6．2 旅行推销员问题 161
6．3 溯因推理（诊断） 167
6．4 习题 173
第7 章 计算复杂度介绍：排序问题 175
7．1 计算复杂度 175
7．2 插入排序和选择排序 176
7．3 每次比较最多减少一个倒置的算法的下限 179
7．4 再谈合并排序 181
7．5 再谈快速排序 185
7．6 堆排序 186
7．6．1 堆和基本堆例程 186
7．6．2 堆排序的一种实现 189
7．7 合并排序、快速排序和堆排序的比较 193
7．8 仅通过键的比较进行排序的下限 194
7．8．1 排序算法的决策树 194
7．8．2 最差情况下的下限 196
7．8．3 平均情况下的下限 197
7．9 分配排序（基数排序） 200
7．10 习题 203
第8 章 再谈计算复杂度：查找问题 207
8．1 仅通过键的比较进行查找的下限 207
8．1．1 最差表现的下限 209
8．1．2 平均情况下的下限 210
8．2 插值查找 213
8．3 树中的查找 215
8．3．1 二叉查找树 215
8．3．2 B树 218
8．4 散列 219
8．5 选择问题：对手论证 222
8．5．1 找出最大键 222
8．5．2 同时找出最大键和最小键 223
8．5．3 找出第二大的键 227
8．5．4 查找第k小的键 230
8．5．5 选择问题的一种概率算法 236
8．6 习题 238
第9 章 计算复杂度和难解性：NP 理论简介 241
9．1 难解性 241
9．2 再谈输入规模 242
9．3 三类一般问题 244
9．3．1 已经找到多项式时间算法的问题 244
9．3．2 已经证明难解的问题 245
9．3．3 未被证明是难解的，但也从来没有找到多项式时间算法的问题 245
9．4 NP理论 245
9．4．1 集合P和NP 247
9．4．2 NP完全问题 250
9．4．3 NP困难、NP容易和NP等价问题 256
9．5 处理NP困难问题 259
9．5．1 旅行推销员问题的近似算法 259
9．5．2 装箱问题的近似算法 263
9．6 习题 266
第10 章 遗传算法和遗传编程 268
10．1 遗传知识复习 268
10．2 遗传算法 270
10．2．1 算法 270
10．2．2 说明范例 270
10．2．3 旅行推销员问题 272
10．3 遗传编程 278
10．3．1 说明范例 279
10．3．2 人造蚂蚁 281
10．3．3 在金融贸易中的应用 283
10．4 讨论及扩展阅读 284
10．5 习题 284
第11 章 数论算法 286
11．1 数论回顾 286
11．1．1 合数与质数 286
11．1．2 最大公约数 286
11．1．3 质因数分解 288
11．1．4 最小公倍数 289
11．2 计算最大公约数 290
11．2．1 欧氏算法 290
11．2．2 欧氏算法的扩展 292
11．3 模运算回顾 294
11．3．1 群论 294
11．3．2 关于n同余 295
11．3．3 子群 299
11．4 模线性方程的求解 302
11．5 计算模的幂 305
11．6 寻找大质数 307
11．6．1 寻找大质数 307
11．6．2 检查一个数字是否为质数 307
11．7 RSA公钥密码系统 318
11．7．1 公钥加密系统 318
11．7．2 RSA加密系统 319
11．8 习题 321
第12 章 并行算法简介 324
12．1 并行体系结构 325
12．1．1 控制机制 326
12．1．2 地址空间的组织 326
12．1．3 互联网络 328
12．2 PRAM模型 330
12．2．1 为CREW PRAM模型设计算法 332
12．2．2 为CRCW PRAM模型设计算法 337
12．3 习题 339
附录A 必备数学知识回顾 340
附录B 求解递归方程：在递归算法分析
中的应用 363
附录C 不交集的数据结构 388
参考文献 395

前言/序言

《算法解析：从原理到实践》（第三版） 探索计算的本质，驾驭数据洪流的利器 在这个信息爆炸的时代，数据以惊人的速度增长，算法作为处理和理解这些数据的核心工具，其重要性不言而喻。无论是优化搜索引擎的效率，还是实现复杂的人工智能模型，抑或是确保金融交易的安全可靠，强大的算法都是幕后默默贡献的基石。 《算法解析：从原理到实践》（第三版）正是这样一本旨在帮助读者深入理解算法世界，掌握从理论到实际应用的关键知识的著作。它并非一本简单的算法汇编，而是通过清晰的逻辑、严谨的数学推导以及生动的实例，引导读者一步步揭开算法的神秘面纱，培养解决复杂计算问题的能力。 本书的独特价值在于其“原理与实践”并重的理念。 我们深知，仅仅了解算法的定义和伪代码是远远不够的。真正的掌握在于理解算法背后的设计思想、数学原理以及其在不同场景下的适用性和局限性。因此，本书在介绍每一种算法时，都会深入剖析其核心思想，详细阐述其工作机制，并结合数学工具进行严格的证明和分析。这种扎实的理论基础，将帮助读者建立起对算法的深刻认知，使其能够触类旁通，举一反三，甚至在面对全新问题时，能够独立设计出高效的解决方案。 精选经典，覆盖广泛，兼顾广度和深度 《算法解析：从原理到实践》（第三版）精选了计算机科学中最具代表性和实用价值的算法，内容涵盖了从基础的数据结构到高级的图算法、动态规划、字符串匹配以及近似算法等多个重要领域。每一章节都力求内容充实，讲解透彻。 基础数据结构： 我们从最基本的数组、链表、栈、队列入手，深入探讨了树（二叉树、平衡查找树如AVL树和红黑树、B树）、堆、哈希表等重要数据结构。不仅仅是介绍其结构特性，更重要的是分析了它们在插入、删除、查找等操作上的时间复杂度和空间复杂度，以及它们各自的优缺点和适用场景。例如，在讲解平衡查找树时，我们会详细分析其为何能够保证对数级别的查找效率，以及其在数据库索引等实际应用中的重要作用。 排序与搜索算法： 从经典的冒泡排序、插入排序、选择排序，到更高效的归并排序、快速排序、堆排序，本书都进行了详尽的介绍和性能分析。我们不仅会给出算法的实现步骤，还会通过图示和实例，帮助读者直观理解算法的执行过程。同时，对二分查找等搜索算法的讲解，也强调了其前提条件和高效性。 图论算法： 图是描述对象之间关系的重要模型，图算法在网络分析、路径规划、资源调度等领域有着广泛的应用。本书系统地介绍了图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及经典的图遍历算法（深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS）。在此基础上，我们深入讲解了单源最短路径算法（Dijkstra算法、Bellman-Ford算法）、所有顶点对最短路径算法（Floyd-Warshall算法）、最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法）以及拓扑排序等。对这些算法的讲解，我们会结合实际问题，例如如何找到两城市间最短的公路距离，如何规划公交线路的最优方案等，增强读者对算法应用场景的理解。 动态规划： 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的强大工具。本书将通过一系列经典案例，如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等，详细阐述动态规划的设计思想，包括如何定义状态、如何写出状态转移方程以及如何进行边界条件的设定。我们强调理解动态规划的“填表”过程，以及如何通过自顶向下（带备忘录的递归）或自底向上（迭代）的方式来实现。 字符串算法： 在文本处理、模式匹配等领域，字符串算法发挥着至关重要的作用。本书介绍了朴素的字符串匹配算法，并重点讲解了更高效的KMP算法和Boyer-Moore算法，深入分析了它们如何利用预处理信息避免不必要的比较，从而显著提升匹配效率。 高级算法与主题： 除了上述核心内容，本书还触及了更多高级算法主题，例如贪心算法的设计思想和应用、分治策略的应用、回溯法和分支限界法解决组合优化问题，以及NP-完全性理论的初步介绍和近似算法的思想。这些内容的加入，旨在为读者提供更广阔的视野，为进一步深入研究算法打下坚实的基础。 教学方法：严谨而不失生动，理论与实践相结合 《算法解析：从原理到实践》（第三版）的编写，我们始终遵循“授之以鱼不如授之以渔”的教学理念。 清晰的逻辑结构： 每一章都从引言开始，阐述该算法领域的重要性，然后逐步深入到具体算法的介绍。算法的描述逻辑清晰，步骤分明，配合详细的文字说明和伪代码，便于读者理解。 数学推导与复杂度分析： 我们不会回避算法背后的数学原理。对于每一种算法，都会进行严格的时间复杂度和空间复杂度分析，并辅以数学证明。这有助于读者理解算法的性能瓶颈，并能对其进行优化。 丰富的实例与图示： 理论的学习需要与实际应用相结合。本书穿插了大量经过精心设计的实例，这些实例涵盖了算法在不同学科和行业中的应用，从软件工程到生物信息学，从金融建模到数据科学。同时，大量的图示将帮助读者直观地理解算法的执行过程，将抽象的概念具象化。 代码实现建议： 虽然本书不直接提供具体的编程语言代码，但我们会提供清晰的伪代码，并给出实现算法时的关键考虑和技巧，引导读者根据自己的编程习惯进行实现。我们鼓励读者动手实践，通过编写和调试代码来加深对算法的理解。 思考题与习题： 每章末尾都配有精心设计的思考题和习题，这些题目旨在巩固所学知识，拓展思维，引导读者思考算法的变种、优化以及在实际问题中的应用。部分习题会提供提示或解答，帮助读者克服困难。 适合读者群体 《算法解析：从原理到实践》（第三版）适合以下读者群体： 计算机科学与技术、软件工程、人工智能等相关专业的本科生和研究生： 本书是学习算法理论和方法的理想教材，能够为后续深入学习打下坚实的基础。 希望系统学习算法的程序员和软件工程师： 无论您的工作是否直接涉及算法设计，掌握扎实的算法知识都能显著提升您的编程能力、解决问题的效率和代码质量。 对计算科学和数据分析感兴趣的自学者： 如果您希望了解数据如何被处理、信息如何被提取，算法是您绕不开的关键。 准备参加算法竞赛（如ACM-ICPC、Codeforces等）的学生： 本书提供的算法知识体系和解题思路，将是您在竞赛中取得优异成绩的重要保障。 结语 算法是计算机科学的灵魂，是解决复杂问题的强大武器。《算法解析：从原理到实践》（第三版）将陪伴您一起，踏上探索算法世界的奇妙旅程。通过本书的学习，您将不再仅仅是被动地使用算法，而是能够理解算法的精妙之处，掌握算法的设计哲学，并能灵活地将算法应用于解决各种现实世界的挑战，成为一名更具洞察力和创造力的计算问题解决者。我们相信，这本书将成为您技术道路上不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本优秀的计算机科学教材，不仅仅要传授知识，更要培养读者的思维方式。《算法基础（第5版）》在这方面做得非常出色。在阅读过程中，我深刻体会到了作者对于算法设计思路的精妙讲解。它不仅仅是罗列各种算法，而是通过分析问题本身的特性，引出解决问题的策略，然后再将这些策略具象化为具体的算法。这种“从问题出发”的学习路径，让我更容易理解算法的诞生缘由和适用场景。比如，在讲解分治算法的时候，它不仅仅是介绍了快速排序和归并排序，更是从“如何把一个大问题分解成小问题，再将小问题的结果合并”这个思想入手，让我对分治策略有了整体的把握。此外，书中对不同算法的比较分析也十分到位，它会清晰地指出各种算法的优缺点，以及它们各自最适合解决哪类问题。这种批判性思维的引导，让我能够根据实际需求，选择最合适的算法，而不是盲目套用。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前在学习算法的时候，总觉得概念太多，代码实现起来更是让人抓狂。翻了翻《算法基础（第5版）》，感觉这本书简直是为我量身打造的。它的代码示例非常详尽，而且是用的现在最流行的语言之一，这一点我非常赞赏。作者在讲解每个算法的时候，不仅给出了伪代码，还提供了完整的、可直接运行的代码片段，并且对代码的每一个细节都做了细致的解释。这对于我这种喜欢动手实践的人来说，简直太友好了。我尝试着敲了几段代码，发现它们都能够完美运行，并且输出的结果也符合预期。更重要的是，这本书非常注重算法的效率分析，比如时间复杂度和空间复杂度，它不仅仅是给出一个结论，而是会详细推导出过程，让你明白为什么这个算法是高效的，又或者在什么情况下它的效率会下降。这种深入骨髓的分析，让我对算法有了更深刻的理解，也更能指导我写出更优化的代码。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习算法最难的地方在于其抽象性和普适性，它们看似与具体应用场景脱节，实则无处不在。《算法基础（第5版）》这本书在这方面给我带来了极大的启发。它不仅仅停留在理论的讲解，而是花了大量的篇幅来探讨算法的实际应用。书中结合了大量来自实际工程中的案例，比如在搜索引擎的索引构建、社交网络的推荐系统、甚至是生物信息学的数据分析等方面，都详细阐述了相关算法的应用。这让我深刻地认识到，算法并非空中楼阁，而是支撑现代科技发展的基石。更重要的是，它鼓励我带着解决实际问题的视角去学习算法，理解算法的设计不仅仅是为了满足理论上的完美，更是为了在复杂多变的应用场景中找到最优的解决方案。这种“理论与实践相结合”的学习理念，让我对未来的学习和工作方向有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到《算法基础（第5版）》这本书，真的像挖到宝藏一样！虽然我还没开始深入啃，但光是翻阅一下目录和前言，就被深深吸引了。这本书的排版设计非常现代化，大量的插图和图示，让那些抽象的算法概念一下子变得生动具体起来。我特别喜欢它那种循序渐进的讲解方式，从最基础的数据结构讲起，然后逐步引入更复杂的算法。很多我之前觉得头疼的算法，比如图算法、动态规划，在这本书里都有很清晰的解释，感觉不再是高不可攀的理论了。而且，它还提供了很多真实的案例分析，这让我立刻就能感受到这些算法在实际工程中的应用价值，而不是仅仅停留在理论层面。我这人向来不喜欢枯燥的讲解，这本书的作者似乎很有经验，把复杂的知识点用通俗易懂的语言表达出来，还穿插了一些趣味性的例子，让我在学习过程中不会感到疲惫。总的来说，这本书给我一种“学有所用，学有所乐”的初步印象，非常期待接下来的深入学习。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《算法基础（第5版）》这本书的语言风格我特别喜欢。作者的文字既严谨又不失幽默，读起来一点都不枯燥。很多时候，我在看其他算法书的时候，会因为晦涩难懂的术语而望而却步，但这本书不同，它总能在恰当的时候用一些生活化的比喻来解释复杂的概念。例如，在讲解递归的时候，它用了“套娃”的比喻，一下子就让我抓住了核心思想。同时，书中还穿插了一些历史故事和算法发展的小插曲，让我在学习知识的同时，也能了解到算法领域的演变过程，这无疑增加了学习的趣味性。而且，这本书的结构也安排得非常合理，每一章都有清晰的章节目标和总结，方便我回顾和巩固所学内容。我感觉这本书不仅仅是一本学习资料，更像是一位经验丰富的老师，在耐心地引导我一步步走向算法的殿堂。

评分☆☆☆☆☆

东西不错没有槽点（至少我这单是= =）

评分☆☆☆☆☆

美国算法教程值得一看！

评分☆☆☆☆☆

一句话，很好

评分☆☆☆☆☆

还可以吧。

评分☆☆☆☆☆

没来得及看啊啊啊

评分☆☆☆☆☆

经典

评分☆☆☆☆☆

算法基础，里面详细讲了遗传算法，就这一点也要买来看看

评分☆☆☆☆☆

书的印刷质量非常高。

评分☆☆☆☆☆

书写得的确很好，可以提高编写算法的能力