算法基礎（第5版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 那不勒坦（Richard E.Neapolitan） 著，賈洪峰 譯

圖書標籤:

• 算法
• 數據結構
• 編程
• 計算機科學
• 算法分析
• 基礎教程
• 第5版
• 普林斯頓大學
• Robert Sedgewick
• Kevin Wayne

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115416575

版次：1

商品編碼：11891856

包裝：平裝

叢書名： 圖靈計算機科學叢書

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

頁數：398

正文語種：中文

編輯推薦

《算法基礎》自1997年齣版以來深受讀者喜愛，已經被翻譯成多種語言齣版，並成為世界許多高校廣泛采用的算法教材之一。書中對算法設計、算法的復雜度分析和計算復雜度進行瞭恰如其分的介紹。作者用平實的語言和簡單的符號介紹瞭各種抽象的數學概念，既淺顯易懂，又不失嚴謹。為瞭便於讀者理解和記憶，作者還提供瞭大量的示例，並在附錄中介紹瞭基本的數學概念。

第5版新增瞭一章，介紹遺傳算法和遺傳編程，其中提供瞭理論和實踐兩方麵的應用。此外，這一版還對練習和示例進行瞭全麵更新，並且改進瞭教師資源。本書可作為本科生和研究生算法課程的教材，也可供程序員及算法分析和設計人員閱讀。

本書特點：

使用C++和Java僞代碼而不是真正的代碼，幫助讀者理解復雜算法
不需要微積分背景知識
提供瞭大量示例，幫助讀者理解和掌握理論概念

內容簡介

本書通過大量示例介紹瞭算法設計、算法的復雜度分析以及計算復雜度。主要內容有：算法設計與分析、分而治之方法、動態規劃方法、貪婪方法、迴溯算法、分支定界算法、計算復雜度、難解性和NP理論、遺傳算法和遺傳編程、數論算法、並行算法等。此外，本書在每章末尾都提供瞭大量練習，而且還提供瞭全麵的教輔材料及答案，是教授和學習算法設計與分析的理想教材。

作者簡介

Richard E. Neapolitan，美國東北伊利諾伊大學計算機科學教授，C Suite Consulting Group貝葉斯網絡和統計學研究員。研究方嚮包括：概率與統計、人工智能、認知科學，以及貝葉斯網絡和概率建模在醫學、生物和金融領域的應用。他是國際知名的理論傢和實踐者，並受邀在世界各地發錶講演、舉辦研討會。Neapolitan還是一位多産的作傢，另著有《專傢係統的概率推理》《學習貝葉斯網絡》《當代人工智能》等專著。

目錄

第1 章 算法：效率、分析和階 1
1．1 算法 1
1．2 開發高效算法的重要性 5
1．2．1 順序查找與二分查找的對比 6
1．2．2 斐波那契序列 7
1．3 算法分析 10
1．3．1 復雜度分析 10
1．3．2 理論應用 14
1．3．3 正確性分析 15
1．4 階 15
1．4．1 階的直觀介紹 15
1．4．2 階數的嚴謹介紹 17
1．4．3 利用極限計算階 23
1．5 本書概要 25
1．6 習題 25
第2 章 分而治之 30
2．1 二分查找 30
2．2 閤並排序 33
2．3 分而治之方法 38
2．4 快速排序（分割交換排序） 38
2．5 Strassen矩陣乘法算法 42
2．6 大整數的算術運算 46
2．6．1 大整數的錶示：加法和其他綫性時間運算 46
2．6．2 大整數的乘法 46
2．7 確定閾值 50
2．8 不應使用分而治之方法的情況 53
2．9 習題 53
第3 章 動態規劃 58
3．1 二項式係數 58
3．2 Floyd最短路徑算法 61
3．3 動態規劃與最優化問題 66
3．4 矩陣鏈乘法 67
3．5 最優二叉查找樹 73
3．6 旅行推銷員問題 79
3．7 序列對準 84
3．8 習題 88
第4 章 貪婪方法 92
4．1 最小生成樹 94
4．1．1 Prim算法 96
4．1．2 Kruskal算法 100
4．1．3 Prim算法與Kruskal算法的比較 103
4．1．4 最終討論 103
4．2 單源最短路徑的Dijkstra算法 104
4．3 調度計劃 106
4．3．1 使係統內總時間最短 106
4．3．2 帶有最終期限的調度安排 108
4．4 霍夫曼編碼 112
4．4．1 前綴碼 113
4．4．2 霍夫曼算法 114
4．5 貪婪方法與動態規劃的比較：背包問題 116
4．5．1 0-1背包問題的一種貪婪方法 116
4．5．2 部分背包問題的貪婪方法 118
4．5．3 0-1背包問題的動態規劃方法 118
4．5．4 0-1背包問題動態規劃算法的改進 118
4．6 習題 120
第5 章 迴溯 124
5．1 迴溯方法 124
5．2 n皇後問題 129
5．3 用濛特卡洛算法估計迴溯算法的效率 132
5．4 “子集之和”問題 134
5．5 圖的著色 138
5．6 哈密頓迴路問題 141
5．7 0-1背包問題 143
5．7．1 0-1背包問題的迴溯算法 143
5．7．2 比較0-1背包問題的動態規劃算法與迴溯算法 149
5．8 習題 150
第6 章 分支定界 153
6．1 用0-1背包問題說明分支定界 154
6．1．1 帶有分支定界修剪的寬度優先查找 154
6．1．2 帶有分支定界修剪的最佳優先查找 158
6．2 旅行推銷員問題 161
6．3 溯因推理（診斷） 167
6．4 習題 173
第7 章 計算復雜度介紹：排序問題 175
7．1 計算復雜度 175
7．2 插入排序和選擇排序 176
7．3 每次比較最多減少一個倒置的算法的下限 179
7．4 再談閤並排序 181
7．5 再談快速排序 185
7．6 堆排序 186
7．6．1 堆和基本堆例程 186
7．6．2 堆排序的一種實現 189
7．7 閤並排序、快速排序和堆排序的比較 193
7．8 僅通過鍵的比較進行排序的下限 194
7．8．1 排序算法的決策樹 194
7．8．2 最差情況下的下限 196
7．8．3 平均情況下的下限 197
7．9 分配排序（基數排序） 200
7．10 習題 203
第8 章 再談計算復雜度：查找問題 207
8．1 僅通過鍵的比較進行查找的下限 207
8．1．1 最差錶現的下限 209
8．1．2 平均情況下的下限 210
8．2 插值查找 213
8．3 樹中的查找 215
8．3．1 二叉查找樹 215
8．3．2 B樹 218
8．4 散列 219
8．5 選擇問題：對手論證 222
8．5．1 找齣最大鍵 222
8．5．2 同時找齣最大鍵和最小鍵 223
8．5．3 找齣第二大的鍵 227
8．5．4 查找第k小的鍵 230
8．5．5 選擇問題的一種概率算法 236
8．6 習題 238
第9 章 計算復雜度和難解性：NP 理論簡介 241
9．1 難解性 241
9．2 再談輸入規模 242
9．3 三類一般問題 244
9．3．1 已經找到多項式時間算法的問題 244
9．3．2 已經證明難解的問題 245
9．3．3 未被證明是難解的，但也從來沒有找到多項式時間算法的問題 245
9．4 NP理論 245
9．4．1 集閤P和NP 247
9．4．2 NP完全問題 250
9．4．3 NP睏難、NP容易和NP等價問題 256
9．5 處理NP睏難問題 259
9．5．1 旅行推銷員問題的近似算法 259
9．5．2 裝箱問題的近似算法 263
9．6 習題 266
第10 章 遺傳算法和遺傳編程 268
10．1 遺傳知識復習 268
10．2 遺傳算法 270
10．2．1 算法 270
10．2．2 說明範例 270
10．2．3 旅行推銷員問題 272
10．3 遺傳編程 278
10．3．1 說明範例 279
10．3．2 人造螞蟻 281
10．3．3 在金融貿易中的應用 283
10．4 討論及擴展閱讀 284
10．5 習題 284
第11 章 數論算法 286
11．1 數論迴顧 286
11．1．1 閤數與質數 286
11．1．2 最大公約數 286
11．1．3 質因數分解 288
11．1．4 最小公倍數 289
11．2 計算最大公約數 290
11．2．1 歐氏算法 290
11．2．2 歐氏算法的擴展 292
11．3 模運算迴顧 294
11．3．1 群論 294
11．3．2 關於n同餘 295
11．3．3 子群 299
11．4 模綫性方程的求解 302
11．5 計算模的冪 305
11．6 尋找大質數 307
11．6．1 尋找大質數 307
11．6．2 檢查一個數字是否為質數 307
11．7 RSA公鑰密碼係統 318
11．7．1 公鑰加密係統 318
11．7．2 RSA加密係統 319
11．8 習題 321
第12 章 並行算法簡介 324
12．1 並行體係結構 325
12．1．1 控製機製 326
12．1．2 地址空間的組織 326
12．1．3 互聯網絡 328
12．2 PRAM模型 330
12．2．1 為CREW PRAM模型設計算法 332
12．2．2 為CRCW PRAM模型設計算法 337
12．3 習題 339
附錄A 必備數學知識迴顧 340
附錄B 求解遞歸方程：在遞歸算法分析
中的應用 363
附錄C 不交集的數據結構 388
參考文獻 395

前言/序言

《算法解析：從原理到實踐》（第三版） 探索計算的本質，駕馭數據洪流的利器 在這個信息爆炸的時代，數據以驚人的速度增長，算法作為處理和理解這些數據的核心工具，其重要性不言而喻。無論是優化搜索引擎的效率，還是實現復雜的人工智能模型，抑或是確保金融交易的安全可靠，強大的算法都是幕後默默貢獻的基石。 《算法解析：從原理到實踐》（第三版）正是這樣一本旨在幫助讀者深入理解算法世界，掌握從理論到實際應用的關鍵知識的著作。它並非一本簡單的算法匯編，而是通過清晰的邏輯、嚴謹的數學推導以及生動的實例，引導讀者一步步揭開算法的神秘麵紗，培養解決復雜計算問題的能力。 本書的獨特價值在於其“原理與實踐”並重的理念。 我們深知，僅僅瞭解算法的定義和僞代碼是遠遠不夠的。真正的掌握在於理解算法背後的設計思想、數學原理以及其在不同場景下的適用性和局限性。因此，本書在介紹每一種算法時，都會深入剖析其核心思想，詳細闡述其工作機製，並結閤數學工具進行嚴格的證明和分析。這種紮實的理論基礎，將幫助讀者建立起對算法的深刻認知，使其能夠觸類旁通，舉一反三，甚至在麵對全新問題時，能夠獨立設計齣高效的解決方案。 精選經典，覆蓋廣泛，兼顧廣度和深度 《算法解析：從原理到實踐》（第三版）精選瞭計算機科學中最具代錶性和實用價值的算法，內容涵蓋瞭從基礎的數據結構到高級的圖算法、動態規劃、字符串匹配以及近似算法等多個重要領域。每一章節都力求內容充實，講解透徹。 基礎數據結構： 我們從最基本的數組、鏈錶、棧、隊列入手，深入探討瞭樹（二叉樹、平衡查找樹如AVL樹和紅黑樹、B樹）、堆、哈希錶等重要數據結構。不僅僅是介紹其結構特性，更重要的是分析瞭它們在插入、刪除、查找等操作上的時間復雜度和空間復雜度，以及它們各自的優缺點和適用場景。例如，在講解平衡查找樹時，我們會詳細分析其為何能夠保證對數級彆的查找效率，以及其在數據庫索引等實際應用中的重要作用。 排序與搜索算法： 從經典的冒泡排序、插入排序、選擇排序，到更高效的歸並排序、快速排序、堆排序，本書都進行瞭詳盡的介紹和性能分析。我們不僅會給齣算法的實現步驟，還會通過圖示和實例，幫助讀者直觀理解算法的執行過程。同時，對二分查找等搜索算法的講解，也強調瞭其前提條件和高效性。 圖論算法： 圖是描述對象之間關係的重要模型，圖算法在網絡分析、路徑規劃、資源調度等領域有著廣泛的應用。本書係統地介紹瞭圖的錶示方法（鄰接矩陣、鄰接錶），以及經典的圖遍曆算法（深度優先搜索DFS、廣度優先搜索BFS）。在此基礎上，我們深入講解瞭單源最短路徑算法（Dijkstra算法、Bellman-Ford算法）、所有頂點對最短路徑算法（Floyd-Warshall算法）、最小生成樹算法（Prim算法、Kruskal算法）以及拓撲排序等。對這些算法的講解，我們會結閤實際問題，例如如何找到兩城市間最短的公路距離，如何規劃公交綫路的最優方案等，增強讀者對算法應用場景的理解。 動態規劃： 動態規劃是解決具有重疊子問題和最優子結構性質的問題的強大工具。本書將通過一係列經典案例，如斐波那契數列、背包問題、最長公共子序列、矩陣鏈乘法等，詳細闡述動態規劃的設計思想，包括如何定義狀態、如何寫齣狀態轉移方程以及如何進行邊界條件的設定。我們強調理解動態規劃的“填錶”過程，以及如何通過自頂嚮下（帶備忘錄的遞歸）或自底嚮上（迭代）的方式來實現。 字符串算法： 在文本處理、模式匹配等領域，字符串算法發揮著至關重要的作用。本書介紹瞭樸素的字符串匹配算法，並重點講解瞭更高效的KMP算法和Boyer-Moore算法，深入分析瞭它們如何利用預處理信息避免不必要的比較，從而顯著提升匹配效率。 高級算法與主題： 除瞭上述核心內容，本書還觸及瞭更多高級算法主題，例如貪心算法的設計思想和應用、分治策略的應用、迴溯法和分支限界法解決組閤優化問題，以及NP-完全性理論的初步介紹和近似算法的思想。這些內容的加入，旨在為讀者提供更廣闊的視野，為進一步深入研究算法打下堅實的基礎。 教學方法：嚴謹而不失生動，理論與實踐相結閤 《算法解析：從原理到實踐》（第三版）的編寫，我們始終遵循“授之以魚不如授之以漁”的教學理念。 清晰的邏輯結構： 每一章都從引言開始，闡述該算法領域的重要性，然後逐步深入到具體算法的介紹。算法的描述邏輯清晰，步驟分明，配閤詳細的文字說明和僞代碼，便於讀者理解。 數學推導與復雜度分析： 我們不會迴避算法背後的數學原理。對於每一種算法，都會進行嚴格的時間復雜度和空間復雜度分析，並輔以數學證明。這有助於讀者理解算法的性能瓶頸，並能對其進行優化。 豐富的實例與圖示： 理論的學習需要與實際應用相結閤。本書穿插瞭大量經過精心設計的實例，這些實例涵蓋瞭算法在不同學科和行業中的應用，從軟件工程到生物信息學，從金融建模到數據科學。同時，大量的圖示將幫助讀者直觀地理解算法的執行過程，將抽象的概念具象化。 代碼實現建議： 雖然本書不直接提供具體的編程語言代碼，但我們會提供清晰的僞代碼，並給齣實現算法時的關鍵考慮和技巧，引導讀者根據自己的編程習慣進行實現。我們鼓勵讀者動手實踐，通過編寫和調試代碼來加深對算法的理解。 思考題與習題： 每章末尾都配有精心設計的思考題和習題，這些題目旨在鞏固所學知識，拓展思維，引導讀者思考算法的變種、優化以及在實際問題中的應用。部分習題會提供提示或解答，幫助讀者剋服睏難。 適閤讀者群體 《算法解析：從原理到實踐》（第三版）適閤以下讀者群體： 計算機科學與技術、軟件工程、人工智能等相關專業的本科生和研究生： 本書是學習算法理論和方法的理想教材，能夠為後續深入學習打下堅實的基礎。 希望係統學習算法的程序員和軟件工程師： 無論您的工作是否直接涉及算法設計，掌握紮實的算法知識都能顯著提升您的編程能力、解決問題的效率和代碼質量。 對計算科學和數據分析感興趣的自學者： 如果您希望瞭解數據如何被處理、信息如何被提取，算法是您繞不開的關鍵。 準備參加算法競賽（如ACM-ICPC、Codeforces等）的學生： 本書提供的算法知識體係和解題思路，將是您在競賽中取得優異成績的重要保障。 結語 算法是計算機科學的靈魂，是解決復雜問題的強大武器。《算法解析：從原理到實踐》（第三版）將陪伴您一起，踏上探索算法世界的奇妙旅程。通過本書的學習，您將不再僅僅是被動地使用算法，而是能夠理解算法的精妙之處，掌握算法的設計哲學，並能靈活地將算法應用於解決各種現實世界的挑戰，成為一名更具洞察力和創造力的計算問題解決者。我們相信，這本書將成為您技術道路上不可或缺的夥伴。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《算法基礎（第5版）》這本書的語言風格我特彆喜歡。作者的文字既嚴謹又不失幽默，讀起來一點都不枯燥。很多時候，我在看其他算法書的時候，會因為晦澀難懂的術語而望而卻步，但這本書不同，它總能在恰當的時候用一些生活化的比喻來解釋復雜的概念。例如，在講解遞歸的時候，它用瞭“套娃”的比喻，一下子就讓我抓住瞭核心思想。同時，書中還穿插瞭一些曆史故事和算法發展的小插麯，讓我在學習知識的同時，也能瞭解到算法領域的演變過程，這無疑增加瞭學習的趣味性。而且，這本書的結構也安排得非常閤理，每一章都有清晰的章節目標和總結，方便我迴顧和鞏固所學內容。我感覺這本書不僅僅是一本學習資料，更像是一位經驗豐富的老師，在耐心地引導我一步步走嚮算法的殿堂。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本優秀的計算機科學教材，不僅僅要傳授知識，更要培養讀者的思維方式。《算法基礎（第5版）》在這方麵做得非常齣色。在閱讀過程中，我深刻體會到瞭作者對於算法設計思路的精妙講解。它不僅僅是羅列各種算法，而是通過分析問題本身的特性，引齣解決問題的策略，然後再將這些策略具象化為具體的算法。這種“從問題齣發”的學習路徑，讓我更容易理解算法的誕生緣由和適用場景。比如，在講解分治算法的時候，它不僅僅是介紹瞭快速排序和歸並排序，更是從“如何把一個大問題分解成小問題，再將小問題的結果閤並”這個思想入手，讓我對分治策略有瞭整體的把握。此外，書中對不同算法的比較分析也十分到位，它會清晰地指齣各種算法的優缺點，以及它們各自最適閤解決哪類問題。這種批判性思維的引導，讓我能夠根據實際需求，選擇最閤適的算法，而不是盲目套用。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習算法最難的地方在於其抽象性和普適性，它們看似與具體應用場景脫節，實則無處不在。《算法基礎（第5版）》這本書在這方麵給我帶來瞭極大的啓發。它不僅僅停留在理論的講解，而是花瞭大量的篇幅來探討算法的實際應用。書中結閤瞭大量來自實際工程中的案例，比如在搜索引擎的索引構建、社交網絡的推薦係統、甚至是生物信息學的數據分析等方麵，都詳細闡述瞭相關算法的應用。這讓我深刻地認識到，算法並非空中樓閣，而是支撐現代科技發展的基石。更重要的是，它鼓勵我帶著解決實際問題的視角去學習算法，理解算法的設計不僅僅是為瞭滿足理論上的完美，更是為瞭在復雜多變的應用場景中找到最優的解決方案。這種“理論與實踐相結閤”的學習理念，讓我對未來的學習和工作方嚮有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前在學習算法的時候，總覺得概念太多，代碼實現起來更是讓人抓狂。翻瞭翻《算法基礎（第5版）》，感覺這本書簡直是為我量身打造的。它的代碼示例非常詳盡，而且是用的現在最流行的語言之一，這一點我非常贊賞。作者在講解每個算法的時候，不僅給齣瞭僞代碼，還提供瞭完整的、可直接運行的代碼片段，並且對代碼的每一個細節都做瞭細緻的解釋。這對於我這種喜歡動手實踐的人來說，簡直太友好瞭。我嘗試著敲瞭幾段代碼，發現它們都能夠完美運行，並且輸齣的結果也符閤預期。更重要的是，這本書非常注重算法的效率分析，比如時間復雜度和空間復雜度，它不僅僅是給齣一個結論，而是會詳細推導齣過程，讓你明白為什麼這個算法是高效的，又或者在什麼情況下它的效率會下降。這種深入骨髓的分析，讓我對算法有瞭更深刻的理解，也更能指導我寫齣更優化的代碼。

評分☆☆☆☆☆

哇，拿到《算法基礎（第5版）》這本書，真的像挖到寶藏一樣！雖然我還沒開始深入啃，但光是翻閱一下目錄和前言，就被深深吸引瞭。這本書的排版設計非常現代化，大量的插圖和圖示，讓那些抽象的算法概念一下子變得生動具體起來。我特彆喜歡它那種循序漸進的講解方式，從最基礎的數據結構講起，然後逐步引入更復雜的算法。很多我之前覺得頭疼的算法，比如圖算法、動態規劃，在這本書裏都有很清晰的解釋，感覺不再是高不可攀的理論瞭。而且，它還提供瞭很多真實的案例分析，這讓我立刻就能感受到這些算法在實際工程中的應用價值，而不是僅僅停留在理論層麵。我這人嚮來不喜歡枯燥的講解，這本書的作者似乎很有經驗，把復雜的知識點用通俗易懂的語言錶達齣來，還穿插瞭一些趣味性的例子，讓我在學習過程中不會感到疲憊。總的來說，這本書給我一種“學有所用，學有所樂”的初步印象，非常期待接下來的深入學習。

評分☆☆☆☆☆

不錯，很給力，適閤初學者學算法用，老師上課用不得不買！！

評分☆☆☆☆☆

開啓學習模式

評分☆☆☆☆☆

對專業學習很有幫助的書。

評分☆☆☆☆☆

速度挺快的，東西也不錯

評分☆☆☆☆☆

這個書是純粹講算法的，所以需要有數據結構的基礎纔能看，但是我覺得價錢有點貴瞭，算法導論纔100多一點。

評分☆☆☆☆☆

內容不錯，讀瞭有收獲。

評分☆☆☆☆☆

統一幫大傢買的書，還沒看呢，圖快

評分☆☆☆☆☆

需要學習，走上一條加班路

評分☆☆☆☆☆

速度快，不錯