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[美] 乔治·T.·海涅曼（George T. Heineman），加里·波利切 著，杨晨，曹如进 译

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 编程
• 计算机科学
• 技术手册
• 第二版
• 算法设计
• 问题解决
• 程序员
• 开发

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111562221

版次：1

商品编码：12164139

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： OReilly精品图书系列

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：340

内容简介

本书使用实际代码而非伪代码来描述算法，并以经验主导支撑数学分析，侧重于应用且规范严谨。本书提供了用多种程序设计语言实现的文档化的实际代码解决方案，还介绍了近40种核心算法，其中包括用于计算点集的Voronoi图的Fortune算法、归并排序、多线程快速排序、AVL平衡二叉树实现以及空间算法。

目录

前言
第1章用算法的眼光去看问题
1.1理解问题
1.2简单解法
1.3高明做法
1.4总结
1.5参考文献
第2章算法的数学原理
2.1问题样本的规模
2.2函数的增长率
2.3最好、最坏和平均情况下的性能分析
2.4性能指标
2.5基准测试
2.6参考文献
第3章算法基础
3.1算法模板的格式
3.2伪代码模板的格式
3.3实验评估的格式
3.4浮点计算
3.5算法举例
3.6常用方法
3.7参考文献
第4章排序算法
4.1概述
4.2移位排序
4.3选择排序
4.4堆排序
4.5基于分区的排序算法
4.6不基于比较的排序算法
4.7桶排序
4.8使用额外存储空间的排序算法
4.9字符串基准测试结果
4.10分析技术
4.11参考文献
第5章搜索算法
5.1顺序搜索
5.2二分搜索
5.3散列搜索
5.4布隆过滤器
5.5 -叉搜索树
5.6参考文献
第6章图算法
6.1图
6.2深度优先搜索
613广度优先搜索
6.4单源顶点最短路径
6.5针对稠密图的Dijkstra算法
6.6比较单源顶点最短路径的各种方案
6.7所有点对最短路径
6.8最小生成树算法
6.9关于图的最后一些想法
6.10参考文献
第7章AI寻路
7.1博弈树
7.2寻路算法的概念
7.3 Minimax......
7.4 NegMax
7.5 AlphaBeta
7.6搜索树
7.7深度优先搜索
7.8广度优先搜索
7.9 A*搜索
7.10比较搜索树算法
7.11参考文献
第8章网络流算法
8.1网络流
8.2最大流
8.3二分图匹配
8.4对于增广路径的深入思考
8.5最小费用流
8.6转运问题
8.7运输问题
8.8任务分配问题
8.9线性规划
8.10参考文献
第9章计算几何
9.1问题类型
9.2凸包
9.3凸包扫描
9.4计算线段交点
9.5线段扫描
9.6 Voronoi图
9.7参考文献
第1 0章空间树结构
10.1最近邻查询
10.2范围查询
10.3交集查询
10.4空间树
10.5最近邻查询
10.6范围查询
10.7四叉树
10.8 R树
10.9参考文献
第1 1章新兴算法
11.1特定情形下的衍生算法
11.2近似算法
11.3并行算法
11.4概率算法
11.5参考文献
第1 2章尾声：算法原理
12.1了解数据
12.2将问题分解成更小的问题
12.3选择正确的数据结构
12.4空间换时间
12.5构造一个搜索
12.6将问题归约为另一个问题
12.7编写算法难，测试算法更难
12.8在可能的情况下接受近似解
12.9增加并行化以提升性能
附录A基准测试

《算法技术手册（原书第2版）》简介 洞察底层逻辑，精炼编程智慧 在信息技术飞速发展的浪潮中，算法作为一切计算的基石，其重要性不言而喻。它不仅是解决复杂问题的核心驱动力，更是优化程序性能、提升系统效率的关键所在。《算法技术手册（原书第2版）》正是这样一本集理论深度与实践指导于一体的权威著作，旨在带领读者深入探索算法的精妙世界，掌握驾驭各类算法的艺术。 本书并非泛泛而谈，而是以严谨的学术态度和清晰的逻辑结构，系统性地梳理了计算机科学领域最核心、最实用的算法知识。它深入浅出地讲解了从基础数据结构到高级算法设计的方方面面，为读者构建起一个全面而扎实的算法知识体系。无论您是初涉编程的新手，渴望构建扎实的基础；还是经验丰富的开发者，希望精进技艺、解决更具挑战性的问题；抑或是对计算机科学原理充满好奇的研究者，想要深入理解算法的奥秘，《算法技术手册（原书第2版）》都将是您不可或缺的良师益友。 内容精要：涵盖广博，深入透彻 本书的核心内容围绕着“算法”这一主题展开，其深度与广度令人印象深刻。在内容编排上，它遵循由浅入深的原则，从最基本的数据结构入手，逐步过渡到复杂的算法设计技巧和分析方法。 第一部分：基础篇——数据结构与基本算法 在踏入算法殿堂之前，理解和掌握基本的数据结构是至关重要的。本书在此部分详细介绍了诸如数组、链表（单向、双向、循环）、栈、队列、散列表（哈希表）、树（二叉树、平衡二叉搜索树如AVL树和红黑树，B树）以及图等 fundamental 数据结构。对于每一种数据结构，本书不仅阐述其定义、特性，更重要的是讲解其内部实现机制、各种操作（如插入、删除、查找）的时间和空间复杂度，以及它们在实际问题中的应用场景。例如，在讲解链表时，会详细分析与数组相比，链表在插入和删除操作上的优势；在讲解散列表时，会深入探讨哈希函数的设计原则、冲突解决方法（如链地址法、开放寻址法）及其对性能的影响。 在此基础上，本书进一步引入了排序和搜索等基本算法。经典的排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序和堆排序，都会被一一剖析。作者不仅仅是列出算法的伪代码，更重要的是深入分析它们的运作原理、时间复杂度和空间复杂度，并通过详细的图示和实例，帮助读者直观地理解算法的执行过程。同时，还会讨论各种排序算法在不同场景下的优劣势，以及如何根据实际需求选择最合适的排序方法。 搜索算法方面，线性搜索、二分搜索（要求数据有序）以及基于树和图的搜索算法（如深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS）也得到了详尽的讲解。对于图的遍历算法，会详细阐述DFS和BFS的实现方式，以及它们在解决连通性、最短路径等问题中的应用。 第二部分：进阶篇——高级算法设计与分析 在掌握了基本的数据结构和算法后，本书将带领读者进入更广阔、更具挑战性的算法领域。 递归与分治法（Divide and Conquer）： 递归作为一种强大的问题解决方法，在算法设计中扮演着核心角色。本书将深入剖析递归的原理，并通过汉诺塔、斐波那契数列、归并排序、快速排序等经典案例，展示如何运用递归解决复杂问题。分治法作为一种重要的算法设计范式，通过将问题分解为更小的子问题，然后递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来，达到解决原问题的目的。本书将详细讲解分治法的思想，并结合实际例子，如最大子数组问题、最近点对问题等，展示其强大威力。 动态规划（Dynamic Programming）： 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构性质的优化问题的强大工具。本书将循序渐进地介绍动态规划的核心思想：最优子结构、重叠子问题以及自底向上（或自顶向下带备忘录）的计算方法。通过背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法、最短路径问题（如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法）等一系列经典问题，详细讲解如何构建状态转移方程，如何设计动态规划的解决方案，并分析其时间与空间复杂度。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 贪心算法是一种在每一步选择局部最优解，以期达到全局最优解的算法。本书将讲解贪心算法的设计思想，并通过活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Kruskal算法和Prim算法）等实例，说明贪心算法的适用条件和局限性，以及如何证明贪心策略的正确性。 图算法（Graph Algorithms）： 图作为一种强大的数据建模工具，在现实世界中有着广泛的应用。本书将在此部分深入探讨各类图算法，除了之前提到的DFS、BFS、Dijkstra和Floyd-Warshall算法外，还会涵盖拓扑排序、强连通分量、最小生成树、最大流等算法。对于每一种算法，都会详细解释其原理、实现细节以及在网络流、调度问题、社交网络分析等领域的应用。 字符串算法（String Algorithms）： 字符串匹配是计算机科学中的一个重要问题，本书将介绍多种字符串匹配算法，包括朴素匹配、KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、Boyer-Moore算法等，并分析它们的效率和适用范围。此外，还会涉及字符串的后缀树、后缀数组等高级数据结构，以及它们在文本处理、生物信息学等领域的应用。 近似算法与回溯法（Approximation Algorithms and Backtracking）： 对于一些NP-hard问题，找到精确解可能非常困难。本书将介绍近似算法的思想，以及如何设计和分析近似算法，以在可接受的时间内获得接近最优解。回溯法则是一种系统地搜索问题解的搜索算法，适用于求解具有约束条件的组合问题，如N皇后问题、数独求解等。本书将详细讲解回溯法的基本框架和剪枝技巧。 第三部分：专项领域与理论分析 除了上述核心算法内容外，本书还可能涉及一些专项领域和更深入的理论分析，例如： 计算几何算法： 涉及点、线、多边形等几何对象的计算，如凸包、最近点对等。 数论算法： 如素数判定、大数分解、模运算等。 随机化算法： 利用随机性来设计和分析算法，如蒙特卡洛算法。 算法的复杂度理论： 深入探讨P、NP、NP-completeness等概念，理解算法的可解性界限。 本书的特点： 理论与实践并重： 本书不仅讲解算法的理论原理，更注重算法在实际编程中的应用。每种算法的讲解都辅以详细的伪代码或实际代码示例，帮助读者将理论知识转化为实践能力。 清晰的数学分析： 对每种算法的时间复杂度和空间复杂度都进行了严谨的数学推导和分析，帮助读者理解算法的性能瓶颈和优化方向。 图示丰富，直观易懂： 大量的图示和流程图被用于解释复杂的算法概念和执行过程，使得理解更加直观和高效。 循序渐进，结构合理： 内容按照由简到繁、由基础到高级的逻辑顺序编排，确保读者能够逐步建立起完整的算法知识体系。 权威性与前瞻性： 作为一本被广泛认可的经典著作，它涵盖了算法领域的核心知识，并对一些前沿的研究方向有所涉猎，能够帮助读者跟上技术发展的步伐。 学习价值： 掌握本书所阐述的算法知识，将极大地提升读者的编程能力和问题解决能力。无论是面试准备，还是日常开发中的性能优化，抑或是应对复杂的技术挑战，扎实的算法功底都将是您坚实的后盾。通过本书的学习，您将能够： 写出更高效、更优化的代码。 清晰地分析算法的优劣，做出明智的技术选型。 理解和解决各类计算难题，从数据处理到系统设计。 为深入学习计算机科学的其他领域（如机器学习、人工智能、图形学等）打下坚实的基础。 《算法技术手册（原书第2版）》是一本值得反复研读的宝藏，它将引领您在算法的海洋中乘风破浪，发现代码背后的智慧，最终成为一名更优秀的工程师。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初入编程领域的新手，《算法技术手册（原书第2版）》对我来说，更像是一位耐心且博学的导师。我之前接触到的算法知识多是零散的，要么是课程上的简单介绍，要么是在解决特定问题时临时查阅的片段。这本书的出现，彻底改变了我的学习方式。它从最基础的概念讲起，比如时间复杂度和空间复杂度，然后一步步引导我理解各种排序和搜索算法的优劣，让我明白为什么在不同的场景下，我们需要选择不同的算法。最让我印象深刻的是，书中不仅讲解了算法本身，还强调了算法背后的思想和设计哲学。比如，在介绍递归和分治时，它会从不同角度剖析问题，让我理解如何将一个大问题分解成若干个相似的小问题来解决。这种“授人以渔”的学习方式，让我不仅学会了如何“用”算法，更重要的是学会了如何“思考”算法。虽然书中很多内容我还需要反复钻研，尤其是那些关于图算法和动态规划的部分，但我能感受到自己对问题的分析能力和解决问题的思路正在发生潜移默化的改变，这对我未来的学习和职业发展来说，无疑是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买《算法技术手册（原书第2版）》主要是出于对效率提升的追求。作为一名长期与代码打交道的开发者，我深知优化算法对于提升程序性能的重要性。这本书在这方面提供了非常详尽的指导。它不仅仅是罗列算法，而是深入分析了每种算法的时间和空间复杂度，并提供了详细的证明过程。我尤其喜欢它对各种数据结构与其对应算法之间关系的阐述，比如哈希表、堆、树等，以及它们如何影响算法的效率。书中还包含了很多关于算法设计的技巧和策略，例如贪心算法、回溯法、分治法等，并通过具体的实例来演示这些技巧的应用。我曾经遇到过一个在处理大规模数据集时性能瓶颈的问题，在翻阅了这本书的相关章节后，我找到了几种可行的优化方案，并成功地将程序的运行时间缩短了数倍。这让我深切体会到，一本好的算法技术书籍，不仅仅是知识的载体，更是解决实际工程问题的利器。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到《算法技术手册（原书第2版）》的时候，我带着一种既期待又有些忐忑的心情。期待是因为它在算法领域久负盛名，理论扎实，内容全面，这正是我希望能够系统性地提升算法功底所需要的。忐忑则是因为我知道，算法的学习往往伴随着大量的数学推导和逻辑推理，而我自认在这方面并非天赋异禀，生怕被那些复杂的公式和证明弄得焦头烂额。然而，这本书在一定程度上打消了我的顾虑。它在处理复杂概念时，并没有一味地堆砌学术性的语言，而是尝试用一种更加直观和易于理解的方式来呈现。特别是对于一些经典的算法，比如快排、归并排序，它会用生动的比喻和详细的步骤分解，让我能够清晰地把握其工作原理。即使是涉及到一些证明，作者也尽可能地给出辅助性的解释，或者通过一些图示来帮助读者理解。当然，这并不意味着这本书是“小白读物”，其中的一些高级主题，比如NP-完全性理论，仍然需要相当的专注和思考。但总体而言，它提供了一个相对平缓的学习曲线，让我在面对看似遥不可及的算法世界时，也能找到进入的路径，并感受到不断进步的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《算法技术手册（原书第2版）》是一本值得反复品味的经典之作。它所呈现的算法知识体系非常完整，几乎涵盖了计算机科学领域最重要的算法和数据结构。我特别欣赏它在讲解过程中所展现出的严谨性。每一个算法的定义、性质、证明，都经过了精心的组织和清晰的阐述，使得读者在理解的同时，也能建立起对算法的深刻认知。即使是一些听起来相当抽象的概念，比如计算复杂性理论中的P类和NP类问题，书中也通过形象的例子和逻辑的引导，让读者能够逐步理解其核心思想。对于那些希望在理论层面夯实算法基础的读者来说，这本书无疑是极佳的选择。它不是那种看完一遍就束之高阁的书，而是我工作和学习过程中，会不断回溯、参考的重要工具。每次的重读，我都会有新的发现和体悟，这充分证明了其内容的深度和价值。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法技术手册（原书第2版）》在我手边已经有一段时间了，断断续续地翻阅，不得不说，它是一本相当厚实的作品，光是目录就足够让人眼前一亮，涵盖了从基础排序、搜索到图论、动态规划，再到更高级的数据结构和复杂性理论，可以说应有尽有。我尤其喜欢它在讲解算法时那种循序渐进的逻辑，不会一开始就丢给你一堆复杂的数学公式，而是先用清晰的伪代码和图示来阐述核心思想，然后再逐步深入到效率分析和具体实现。很多时候，我会在遇到实际编程问题时，翻到对应的章节，然后就像打开了一扇新的大门，之前困扰我的那些“为什么会这样”或者“有没有更好的办法”瞬间豁然开朗。书中的例子也是我非常看重的部分，它们往往来自真实世界的应用场景，比如推荐系统中的协同过滤，或者网络流中的最大匹配问题，这让算法不再是枯燥的理论，而是解决实际问题的有力工具。当然，作为一本技术手册，它的篇幅自然不会太短，有些章节的内容深度和广度都需要花时间去消化，但这种“硬核”的学习体验恰恰是它吸引我的地方，每一次的深入理解都感觉自己的知识库得到了显著的扩充。

评分☆☆☆☆☆

必备用书

评分☆☆☆☆☆

这是演示算法的书，能不好好读？

评分☆☆☆☆☆

给所有需要算法学习的人

评分☆☆☆☆☆

是本好书,得好好学习。

评分☆☆☆☆☆

商品质量很好，非常满意。

评分☆☆☆☆☆

专业理论、实用性强、前沿！

评分☆☆☆☆☆

里面有我想要的算法设计过程…

评分☆☆☆☆☆

还可以

评分☆☆☆☆☆

必备用书