算法 英文版 第4版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 塞奇威克（Robert Sedgewick），[美] 韦恩（Kevin Wayne） 著

图书标签:

• Algorithms
• Data Structures
• Computer Science
• Programming
• Java
• Robert Sedgewick
• Kevin Wayne
• Princeton University
• 4th Edition
• Algorithms 4th Edition

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115416902

版次：4

商品编码：11899366

包装：平装

丛书名： 图灵原版计算机科学系列

开本：大24开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：933

正文语种：英文

编辑推荐

　　算法领域的经典参考书——Sedgewick畅销著作，反映了经过几十年演化而成的算法核心知识体系。　　内容全面——全面论述排序、搜索、图处理和字符串处理的算法和数据结构，涵盖每位程序员应知应会的50种算法。　　全新修订的代码——全新的Java实现代码，采用模块化的编程风格，所有代码均可供读者使用。　　与实际应用相结合——在重要的科学、工程和商业应用环境下探讨算法，给出了算法的实际代码，而非同类著作常用的伪代码。　　富于智力趣味性——简明扼要的内容，用丰富的视觉元素展示的示例，精心设计的代码，详尽的历史和科学背景知识，各种难度的练习，这一切都将使读者手不释卷。　　科学的方法——用合适的数学模型讨论算法性能，这些模型是在真实环境中得到验证的。　　与网络相结合——配套网站algs4.cs.princeton.edu提供了本书内容的摘要及相关的代码、测试数据、编程练习、教学课件等资源。

内容简介

　　本书作为算法领域经典的参考书，全面介绍了关于算法和数据结构的知识，并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述。第4 版具体给出了每位程序员应知应会的50 个算法，提供了实际代码，而且这些Java 代码实现采用了模块化的编程风格，读者可以方便地加以改造。本书配套网站提供了本书内容的摘要及更多的代码实现、测试数据、练习、教学课件等资源。

作者简介

　　Robert Sedgewick 斯坦福大学博士，导师为Donald E. Knuth，从1985年开始一直担任普林斯顿大学计算机科学系教授，曾任该系主任，也是Adobe Systems公司董事会成员，曾在Xerox PARC、国防分析研究所（institute for Defense Analyses）和法国国家信息与自动化研究所（INRIA）从事研究工作。他的研究方向包括解析组合学、数据结构和算法的分析与设计、程序可视化等。　　Kevin Wayne 康奈尔大学博士，普林斯顿大学计算机科学系高级讲师，研究方向包括算法的设计、分析和实现，特别是图和离散优化。

目录

第1章　基础　　3
1．1　基础编程模型　　8
1．2　 数据抽象　　64
1．3　 背包、队列和栈　　120
1．4　 算法分析　　172
1．5　 案例研究：union-find算法　　216
第2章　排序　　243
2．1　 初级排序算法　　244
2．2　 归并排序　　270
2．3　 快速排序　　288
2．4　 优先队列　　308
2．5　 应用　　336
第3章　查找　　361
3．1　符号表　　362
3．2　二叉查找树　　396
3．3　平衡查找树　　424
3．4　散列表　　458
3．5　应用　　486
第4章　图　　515
4．1　 无向图　　518
4．2　 有向图　　566
4．3　 最小生成树　　604
4．4　 最短路径　　638
第5章　字符串　　695
5．1　 字符串排序　　702
5．2　 单词查找树　　730
5．3　 子字符串查找　　758
5．4　 正则表达式　　788
5．5　 数据压缩　　810
第6章　背景　　853

前言/序言

《算法：第四版》—— 洞悉计算世界的基石 在飞速发展的数字时代，理解算法的原理与应用，已不再是计算机科学专业人士的专属技能，而是成为任何希望深入理解现代技术运行机制、掌握解决复杂问题能力的人士的必备知识。《算法：第四版》，便是这样一本旨在为读者构建坚实算法知识体系的权威著作。它不仅深入浅出地剖析了核心算法的设计思想、实现细节和性能分析，更通过大量的实例和练习，引导读者在实践中掌握算法的精髓，从而应对日新月异的计算挑战。 本书的语言风格严谨而清晰，力求在复杂概念面前保持直观性，让不同背景的读者都能循序渐进地领略算法的魅力。从最基础的数据结构，如数组、链表、栈和队列，到更高级的图算法、字符串处理和计算几何，《算法：第四版》几乎涵盖了计算机科学中最具代表性和应用价值的算法范畴。它巧妙地将抽象的理论与具体的编程实现相结合，读者可以通过阅读书中提供的Java代码示例，直观地理解算法的运作过程，并能动手实践，加深理解。 数据结构的基石：构建高效计算的蓝图 任何一个有效的算法，都离不开高效的数据结构作为支撑。本书的开篇便系统地介绍了构建复杂算法所需的基本数据结构。我们首先会接触到线性结构，例如数组（Array）和链表（Linked List）。数组以其内存的连续性带来的随机访问优势，在许多场景下是不可或缺的选择；而链表则提供了动态插入和删除的灵活性，适用于频繁变动的数据集合。理解这两种基本结构的区别与适用场景，是后续学习一切复杂算法的基础。 在此基础上，本书会进一步探讨栈（Stack）和队列（Queue），这两种“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的抽象数据类型，在程序执行、任务调度、系统设计等诸多方面发挥着关键作用。例如，函数调用栈的实现就依赖于栈的原理，而消息队列在分布式系统中更是核心组件。 接着，我们将深入到树（Tree）这一层级结构。二叉树（Binary Tree）作为最基础的树结构，其各种变体，如二叉搜索树（Binary Search Tree, BST），为高效的数据检索和排序提供了可能。BST通过维护有序性，使得查找、插入和删除操作的时间复杂度平均可达O(log n)。但BST在极端情况下可能退化为链表，影响性能。为了解决这个问题，本书会介绍自平衡二叉搜索树，如AVL树和红黑树（Red-Black Tree），它们能够自动调整结构以保持平衡，从而保证了 O(log n) 的最坏情况性能。理解这些自平衡树的构造与旋转机制，对于构建高性能的数据检索系统至关重要。 除了二叉树，本书还会介绍堆（Heap）这一重要的优先队列实现。堆根据其特性（最大堆或最小堆）保证了根节点是最大或最小元素，这使得查找最大/最小元素的操作时间复杂度仅为O(1)，而插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)。堆排序（Heap Sort）作为一种高效的排序算法，也正是基于堆的原理。 哈希表（Hash Table）作为另一类核心数据结构，通过哈希函数将键映射到数组索引，在理想情况下能实现O(1)的平均查找、插入和删除操作。本书会详细讲解哈希函数的构造原则、处理哈希冲突的方法（如链地址法和开放地址法），以及如何选择合适的哈希表实现来优化性能。 排序与查找：高效组织数据的核心算法 排序和查找是算法领域中最基本也是最重要的问题之一。本书将从简单到复杂，系统地介绍各种排序算法，并分析它们的性能特点。 简单排序： 冒泡排序（Bubble Sort）、选择排序（Selection Sort）和插入排序（Insertion Sort）是理解排序基本思想的入门算法。虽然它们的平均时间复杂度为O(n^2)，在处理大规模数据时效率较低，但它们易于理解，是学习更高级算法的基石。 高效排序： 快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）是两种具有里程碑意义的O(n log n)时间复杂度的排序算法。快速排序采用分治策略，通过“一次划分”将数组分为两部分，然后递归地对两部分进行排序。它的平均性能非常出色，但最坏情况下的性能可能退化到O(n^2)。归并排序同样采用分治思想，将数组分成两半，递归排序后，再将两个有序的子数组合并。归并排序的性能更为稳定，始终保持O(n log n)的时间复杂度，并且是稳定排序。 其他排序： 除了上述经典算法，本书还会介绍堆排序（Heap Sort）以及面向特定数据分布的计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基数排序（Radix Sort），帮助读者理解如何在不同场景下选择最适合的排序算法。 在查找算法方面，本书将重点介绍二分查找（Binary Search）。该算法要求数据必须是已排序的，通过不断将搜索区间减半，能够在O(log n)的时间复杂度内找到目标元素。这突显了排序对于高效查找的重要性。 图算法：刻画与解决复杂关系网络的问题 图（Graph）是一种强大的数学模型，用于表示对象之间的关系，在社交网络分析、交通导航、网络路由、生物信息学等领域有着广泛的应用。本书将深入探讨图算法的经典问题。 图的表示： 首先，我们会学习如何表示图，常见的有邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）。邻接矩阵在表示稠密图时较为方便，但空间复杂度较高；邻接表则更适合表示稀疏图，并且在遍历时效率更高。 图的遍历： 深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）是两种最基本的图遍历算法。DFS通过递归或栈实现，探索尽可能深的路径；BFS则使用队列，按层级遍历图。这两种遍历方式是许多复杂图算法的基础，例如连通性判断、拓扑排序等。 最短路径算法： 在有权图（Weighted Graph）中，寻找两个节点之间的最短路径是一个核心问题。本书将介绍Dijkstra算法，用于找到从单个源点到所有其他节点的最短路径（适用于非负权重的图）。对于存在负权重的图，Bellman-Ford算法则能胜任。 最小生成树算法： 对于连通的无向带权图，最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）是指包含图中所有顶点的树，且所有边的权重之和最小。Prim算法和Kruskal算法是解决MST问题的两种经典算法。 其他图算法： 此外，本书还会涉及强连通分量（Strongly Connected Components）的查找，以及一些图的动态规划应用。 字符串处理：解析与操作文本信息的利器 字符串处理是计算机科学中一个非常普遍且重要的领域，从简单的文本搜索到复杂的模式匹配，都离不开高效的字符串算法。 朴素字符串匹配： 最简单的字符串匹配方法是朴素的暴力匹配，但其效率较低。 高效字符串匹配： 为了提升效率，本书会介绍KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法。KMP算法通过构建“next”数组，避免了不必要的字符比较，将匹配时间复杂度降低到O(m+n)，其中m是模式串长度，n是文本串长度。Boyer-Moore算法则以一种“自后向前”的匹配方式，在实际应用中通常表现更优。 Trie树（前缀树）： Trie树是一种用于高效存储和检索字符串集合的数据结构，特别适合于字典查询、自动补全等场景。 正则表达式： 正则表达式是描述字符串模式的强大工具，本书会介绍其基本语法以及如何在算法中应用正则表达式进行高效匹配。 计算几何：处理几何对象及其相互关系的数学工具 计算几何是计算机科学的一个分支，专注于使用算法处理几何对象，例如点、线段、多边形等，并研究它们之间的关系。 基本几何图元： 本书会介绍如何表示点、向量，以及如何计算点之间的距离、向量的点乘与叉乘等基本操作。 凸包（Convex Hull）： 凸包是指包含给定点集的最紧的凸多边形。Jarvis步进法（Gift Wrapping）和Graham扫描法是计算凸包的经典算法。 线段相交： 判断两条线段是否相交，以及计算交点，是计算几何中的基本问题，在图形渲染、碰撞检测等领域应用广泛。 算法分析与设计：理解性能与构建新算法的思维 在介绍完各类算法之后，本书还花了相当篇幅讲解算法的分析与设计思想。 渐进表示法： Big-O、Big-Omega和Big-Theta等渐进表示法是度量算法时间复杂度和空间复杂度的标准工具，本书会详细讲解其含义与用法，帮助读者准确评估算法的效率。 分治法（Divide and Conquer）： 如前所述，分治法是一种重要的算法设计范式，将问题分解为更小的子问题，递归地解决子问题，然后合并结果。快速排序和归并排序都是典型例子。 动态规划（Dynamic Programming）： 动态规划适用于具有重叠子问题和最优子结构的问题。它通过构建一个表格来存储子问题的解，避免重复计算，从而提高效率。背包问题、最长公共子序列等都是经典的动态规划问题。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 贪心算法在每一步选择局部最优解，期望最终得到全局最优解。霍夫曼编码、活动选择问题等是贪心算法的代表。 随机化算法（Randomized Algorithms）： 引入随机性，有时可以设计出更简单或更高效的算法，例如随机化快速排序。 结语： 《算法：第四版》 并非一本仅仅罗列算法的百科全书，它更像是一本指引读者掌握解决问题能力的指南。书中丰富的例题和习题，不仅巩固了理论知识，更锻炼了读者的编程实践能力和抽象思维能力。通过深入理解本书的内容，读者将能够： 构建坚实的基础： 掌握核心数据结构与算法原理，为深入学习计算机科学打下坚实基础。 提升解决问题的能力： 学会分析问题、选择合适的算法、并进行优化，从而高效地解决复杂的计算难题。 洞悉技术背后的逻辑： 理解现代软件和系统为何能如此高效地运行，看透那些看不见的“智慧”。 增强编程功底： 通过阅读和实践代码，提升编程技能，写出更优雅、更高效的代码。 无论您是初学者，还是希望深化理论基础的进阶者，《算法：第四版》 都将是您不可多得的良师益友，带领您在算法的世界里，探索无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的震撼，不是它写了多少算法，而是它如何“教”我理解算法。我一直以来都觉得，算法就像是编程世界里的“内功心法”，掌握了它，就能举一反三，解决各种复杂的问题。但过去我对这些“内功”的理解，一直停留在表面，没有真正领会到精髓。《算法（英文版）第4版》彻底改变了我的看法。它并没有直接给我“秘籍”，而是通过一步步的引导，让我自己去“打通任督二脉”。我特别喜欢书中对每种算法的“演进过程”的描述，它会先介绍一个朴素的算法，然后分析它的不足，再逐步优化，最终得到高效的算法。这种“由浅入深”的学习方式，让我能够清晰地看到算法设计的逻辑和演变，也让我明白了为什么会有各种不同的算法存在。而且，书中对算法的分析，不仅仅是停留在理论层面，还会给出具体的代码实现，这让我能够将理论知识转化为实际操作，真正地掌握算法。这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本关于“如何思考”的书，它教会了我用一种更系统、更严谨的方式去分析和解决问题。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前接触过一些关于算法的书籍，但总觉得它们要么太过于理论化，要么过于浅显，无法满足我深入学习的愿望。直到我偶然发现了《算法（英文版）第4版》，我才找到了我一直在寻找的那种“恰到好处”的平衡。这本书的深度毋庸置疑，它覆盖了从基础到高级的各种算法和数据结构，并且在每一个部分都进行了深入的剖析。然而，让我印象深刻的并不是它的深度本身，而是它深度背后的“易懂性”。作者们用一种非常巧妙的方式，将复杂的数学概念和逻辑推理转化成了易于理解的语言和图示。我特别欣赏书中对递归和动态规划的讲解，这是我一直以来比较头疼的部分，但在这本书里，我居然能够清晰地理解它们的工作原理和应用场景。而且，书中的例子都非常贴近实际，让我能够看到算法在解决实际问题中的威力，这极大地激发了我学习和掌握算法的热情。读这本书，感觉就像是在和一位经验丰富的导师对话，他循循善诱，让我不断突破自己的认知边界。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书就像是为我量身定做的算法“启蒙读物”，尽管它已经出了第四版，内容足够深入，但其教育意义和易读性却丝毫不打折扣。我一直觉得，学习算法是一件很“硬核”的事情，很容易陷入各种抽象的概念和数学公式里，然后就迷失方向。但这本书的作者们似乎很懂这一点，他们巧妙地运用了大量的类比和现实世界的例子，让那些原本抽象的算法变得生动有趣，仿佛就在眼前。例如，在讲解排序算法时，书中用到的“抽屉”比喻，让我瞬间就理解了插入排序的原理。还有在介绍图算法时，那些关于网络连接和路径查找的例子，也让我觉得跟生活息息相关。更难得的是，书中对每一种算法的优劣势分析都极其到位，不仅仅停留在理论层面，还会结合实际应用场景，告诉我们在什么情况下应该选择哪种算法，这对于一个初学者来说，简直是如获至宝。它教会我的不只是“怎么写”算法，更是“为什么这么写”，以及“如何做出最优选择”。这本书给我最大的感受就是，学习算法并非遥不可及，只要方法得当，每个人都能掌握这项核心技能，并且享受其中。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是改变了我对编程世界认知的里程碑。当我第一次拿到《算法（英文版）第4版》时，说实话，被它厚实的篇幅和略显“学术”的外表稍微吓到了。但从翻开第一页开始，我就知道自己找对了宝藏。作者们并没有以一种高高在上的姿态来讲述枯燥的理论，而是用一种极其清晰、逻辑严谨且极富启发性的方式，将那些曾经让我头疼不已的算法概念一一拆解。从基础的数据结构，如链表、栈、队列，到更复杂的图算法和字符串处理，每一种算法都被赋予了生命。书中随处可见的图示和代码示例，都不是那种“贴上去”的，而是与讲解融为一体，帮助我这个普通读者能够直观地理解算法的工作原理。特别是那些对时间复杂度和空间复杂度的深入分析，让我第一次真正理解了“效率”这个词在计算机科学中的分量。以前我写代码，更多的是“能跑就行”，但这本书彻底改变了我的思维模式，让我开始思考“如何跑得更好”。而且，书中的某些案例分析，例如在处理大规模数据集时选择合适算法的重要性，让我对现实世界中的工程问题有了更深刻的理解，也更加期待将这些知识应用到实际项目中。

评分☆☆☆☆☆

我一直对算法有着一种既敬畏又好奇的态度。敬畏是因为知道它的重要性，好奇是因为觉得它深奥难懂。直到我遇到了《算法（英文版）第4版》，这种感觉才发生了质的转变。这本书的编写风格非常独特，它不像某些教材那样，上来就抛出一堆定义和公式，而是以一种非常“引导式”的方式，一步步将你带入算法的世界。我特别喜欢它在讲解过程中引入的一些“思考题”，这些问题不是为了刁难读者，而是为了激发我们主动去思考，去探索算法的本质。当我反复琢磨这些问题，并结合书中提供的答案和解释时，我感觉自己的理解力得到了极大的提升。而且，书中的代码实现部分，虽然是英文版，但代码风格清晰，注释也很详细，即使我不是母语者，也能轻松理解。更重要的是，它不仅仅是在讲算法，它更是在传授一种解决问题的思维方式。那些关于如何分析问题、如何设计解决方案、如何评估效率的理念，深深地烙印在了我的脑海里，这对于我未来的学习和工作都将产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

还行吧还行吧还行吧还行吧

评分☆☆☆☆☆

经典教材，英文原版。物流很快，包装也很结实。纸质很舒服，双色看着一目了然。

评分☆☆☆☆☆

还没开始看，但书的质量不错，我一定要把它啃完~

评分☆☆☆☆☆

真的很棒原版的1000多

评分☆☆☆☆☆

在京东买书很花算，送货很快，性价比高。

评分☆☆☆☆☆

物流很快，书包装很好非常满意

评分☆☆☆☆☆

好书

评分☆☆☆☆☆

不错，感觉很好！

评分☆☆☆☆☆

大四毕设用到好多算法，经推荐买了这本，品质很好