数据结构与算法分析：Java语言描述 原书第3版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 静默时光图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111528395

商品编码：28450266477

出版时间：2016-03-01

>内容简介本书是国外数据结构与算法分析方面的经典教材，使用卓越的Java编程语言作为实现工具，讨论数据结构（组织大量数据的方法）和算法分析（对算法运行时间的估计）。
随着计算机速度的不断增加和功能的日益强大，人们对有效编程和算法分析的要求也不断增长。本书将算法分析与*有效率的Java程序的开发有机结合起来，深入分析每种算法，并细致讲解精心构造程序的方法，内容全面，缜密严格。

第3版的主要更新如下：
第4章包含AVL树删除算法的实现。
第5章进行了全面修订和扩充，现在包含两种较新的算法——布谷鸟散列和跳房子散列。
第7章包含基数排序的相关内容，并给出了下界证明。
第12章增加了后缀树和后缀数组的相关材料，包括Karkkainen和Sanders的线性时间后缀数组构造算法。
更新书中的代码，使用了Java 7中的菱形运算符。 >作者简介　　马克·艾伦·维斯(MarkAllenWeiss)佛罗里达大学计算与信息科学学院教授、副院长，本科教育主任和研究生教育主任。他于1987年获得普林斯顿大学计算机科学博士学位，师从BobSedgewick。他曾经担任全美AP(AdvancedPlacement)考试计算机学科委员会的主席(2000-2004)。他的主要研究兴趣是数据结构、算法和教育学。 >目　　录>出版者的话
前言
第1章　引论1
1.1　本书讨论的内容1
1.2　数学知识复习2
1.2.1　指数2
1.2.2　对数2
1.2.3　级数2
1.2.4　模运算4
1.2.5　证明的方法4
1.3　递归简论5
1.4　实现泛型构件pre-Java 57
1.4.1　使用Object表示泛型8
1.4.2　基本类型的包装9
1.4.3　使用接口类型表示泛型9
1.4.4　数组类型的兼容性10
1.5　利用Java 5泛型特性实现泛型构件11
1.5.1　简单的泛型类和接口11
1.5.2　自动装箱/拆箱11
1.5.3　菱形运算符12
1.5.4　带有限制的通配符12
1.5.5　泛型static方法14
1.5.6　类型限界14
1.5.7　类型擦除15
1.5.8　对于泛型的限制15
1.6　函数对象16
小结18
练习18
参考文献19
第2章　算法分析20
2.1　数学基础20
2.2　模型22
2.3　要分析的问题22
2.4　运行时间计算24
2.4.1　一个简单的例子24
2.4.2　一般法则24
2.4.3　大子序列和问题的求解26
2.4.4　运行时间中的对数31
2.4.5　分析结果的准确性33
小结33
练习34
参考文献37
第3章　表、栈和队列39
3.1　抽象数据类型39
3.2　表ADT39
3.2.1　表的简单数组实现40
3.2.2　简单链表40
3.3　Java Collections API中的表41
3.3.1　Collection接口41
3.3.2　Iterator接口42
3.3.3　List接口、ArrayList类和LinkedList类43
3.3.4　例子：remove方法对LinkedList类的使用44
3.3.5　关于ListIterator接口46
3.4　ArrayList类的实现46
3.4.1　基本类46
3.4.2　迭代器、Java嵌套类和内部类49
3.5　LinkedList类的实现52
3.6　栈ADT58
3.6.1　栈模型58
3.6.2　栈的实现59
3.6.3　应用59
3.7　队列ADT65
3.7.1　队列模型65
3.7.2　队列的数组实现65
3.7.3　队列的应用66
小结67
练习67
第4章　树71
4.1　预备知识71
4.1.1　树的实现72
4.1.2　树的遍历及应用72
4.2　二叉树75
4.2.1　实现76
4.2.2　例子：表达式树76
4.3　查找树ADT——二叉查找树78
4.3.1　contains方法79
4.3.2　findMin方法和findMax方法80
4.3.3　insert方法80
4.3.4　remove方法82
4.3.5　平均情况分析83
4.4　AVL树86
4.4.1　单旋转87
4.4.2　双旋转89
4.5　伸展树94
4.5.1　一个简单的想法（不能直接使用）95
4.5.2　展开96
4.6　再探树的遍历100
4.7　B树101
4.8　标准库中的集合与映射105
4.8.1　关于Set接口105
4.8.2　关于Map接口105
4.8.3　TreeSet类和TreeMap类的实现106
4.8.4　使用多个映射的实例106
小结111
练习111
参考文献115
第5章　散列117
5.1　一般想法117
5.2　散列函数117
5.3　分离链接法119
5.4　不用链表的散列表123
5.4.1　线性探测法123
5.4.2　平方探测法124
5.4.3　双散列129
5.5　再散列130
5.6　标准库中的散列表132
5.7　坏情形下O(1)访问的散列表 133
5.7.1　散列133
5.7.2　布谷鸟散列135
5.7.3　跳房子散列143
5.8　通用散列法146
5.9　可扩散列148
小结149
练习150
参考文献153
第6章　优先队列（堆）156
6.1　模型156
6.2　一些简单的实现156
6.3　二叉堆157
6.3.1　结构性质157
6.3.2　堆序性质157
6.3.3　基本的堆操作158
6.3.4　其他的堆操作162
6.4　优先队列的应用164
6.4.1　选择问题164
6.4.2　事件模拟165
6.5　d-堆166
6.6　左式堆167
6.6.1　左式堆性质167
6.6.2　左式堆操作168
6.7　斜堆172
6.8　二项队列173
6.8.1　二项队列结构174
6.8.2　二项队列操作174
6.8.3　二项队列的实现176
6.9　标准库中的优先队列180
小结180
练习181
参考文献184
第7章　排序186
7.1　预备知识186
7.2　插入排序186
7.2.1　算法186
7.2.2　插入排序的分析187
7.3　一些简单排序算法的下界187
7.4　希尔排序188
7.5　堆排序191
7.6　归并排序193
7.7　快速排序198
7.7.1　选取枢纽元199
7.7.2　分割策略200
7.7.3　小数组202
7.7.4　实际的快速排序例程202
7.7.5　快速排序的分析203
7.7.6　选择问题的线性期望时间算法206
7.8　排序算法的一般下界207
7.9　选择问题的决策树下界209
7.10　对手下界210
7.11　线性时间的排序：桶排序和基数排序212
7.12　外部排序216
7.12.1　为什么需要一些新的算法217
7.12.2　外部排序模型217
7.12.3　简单算法217
7.12.4　多路合并218
7.12.5　多相合并219
7.12.6　替换选择219
小结220
练习221
参考文献225
第8章　不相交集类227
8.1　等价关系227
8.2　动态等价性问题227
8.3　基本数据结构229
8.4　灵巧求并算法231
8.5　路径压缩233
8.6　路径压缩和按秩求并的坏情形234
8.6.1　缓慢增长的函数235
8.6.2　利用递归分解的分析235
8.6.3　O(M log*N)界240
8.6.4　O(Mα(M,N))界240
8.7　一个应用241
小结243
练习243
参考文献244
第9章　图论算法246
9.1　若干定义246
9.2　拓扑排序248
9.3　短路径算法250
9.3.1　无权短路径251
9.3.2　Dijkstra算法254
9.3.3　具有负边值的图258
9.3.4　无圈图259
9.3.5　所有点对短路径261
9.3.6　短路径的例子261
9.4　网络流问题262
9.5　小生成树267
9.5.1　Prim算法267
9.5.2　Kruskal算法269
9.6　深度优先搜索的应用270
9.6.1　无向图270
9.6.2　双连通性271
9.6.3　欧拉回路273
9.6.4　有向图275
9.6.5　查找强分支276
9.7　NP-完全性介绍277
9.7.1　难与易278
9.7.2　NP类278
9.7.3　NP-完全问题279
小结280
练习280
参考文献284
第10章　算法设计技巧288
10.1　贪婪算法288
10.1.1　一个简单的调度问题288
10.1.2　哈夫曼编码290
10.1.3　近似装箱问题293
10.2　分治算法298
10.2.1　分治算法的运行时间298
10.2.2　近点问题300
10.2.3　选择问题302
10.2.4　一些算术问题的理论改进304
10.3　动态规划307
10.3.1　用一个表代替递归307
10.3.2　矩阵乘法的顺序安排309
10.3.3　优二叉查找树311
10.3.4　所有点对短路径312
10.4　随机化算法314
10.4.1　随机数发生器315
10.4.2　跳跃表319
10.4.3　素性测试320
10.5　回溯算法322
10.5.1　收费公路重建问题323
10.5.2　博弈326
小结331
练习331
参考文献336
第11章　摊还分析340
11.1　一个无关的智力问题340
11.2　二项队列340
11.3　斜堆344
11.4　斐波那契堆345
11.4.1　切除左式堆中的节点346
11.4.2　二项队列的懒惰合并347
11.4.3　斐波那契堆操作349
11.4.4　时间界的证明350
11.5　伸展树351
小结354
练习354
参考文献355
第12章　数据结构及其实现356
12.1　自顶向下伸展树356
12.2　红黑树362
12.2.1　自底向上的插入362
12.2.2　自顶向下红黑树363
12.2.3　自顶向下的删除367
12.3　treap树368
12.4　后缀数组与后缀树370
12.4.1　后缀数组371
12.4.2　后缀树373
12.4.3　线性时间的后缀数组和后缀树的构建375
12.5　k-d树385
12.6　配对堆387
小结392
练习393
参考文献396
索引399> >前　　言>　　本书目标本书新的Java版论述数据结构——组织大量数据的方法，以及算法分析——算法运行时间的估计。随着计算机的速度越来越快，对于能够处理大量输入数据的程序的需求变得日益迫切。可是，由于在输入量很大的时候程序的低效率变得非常明显，因此这又要求对效率问题给予更仔细的关注。通过在实际编程之前对算法的分析，我们可以确定某个特定的解法是否可行。例如，查阅本书中一些特定的问题，可以看到我们如何通过巧妙的实现，将其处理大量数据的时间限制从几个世纪减至不到1秒。因此，我们在提出所有算法和数据结构时都会阐释其运行时间。在某些情况下，对于影响实现的运行时间的一些微小细节都需要认真探究。
　　一旦确定了解法，接着就要编写程序。随着计算机功能的日益强大，它们必须解决的问题也变得更加庞大和复杂，这就要求我们开发更加复杂的程序。本书的目的是同时教授学生良好的程序设计技巧和算法分析能力，使得他们能够以高的效率开发出这种程序。
　　本书适用于数据结构（CS7）课程或是年研究生的算法分析课程。学生应该掌握一些中级编程知识，包括基于对象的程序设计和递归等内容，并具备一些离散数学的背景。
　　第3版中显著的变化第3版订正了大量的，也修改了很多地方，以使内容更加清晰。此外还有以下修订：
　　●第4章包括了AVL树的删除算法——这也是读者经常需要的内容。
　　●第5章进行了大量修改和扩充，现在包含两种新算法：布谷鸟散列（cuckoohashing）和跳房子散列（hopscotchhashing）。此外还增加了一节讨论通用散列法。
　　●第7章现在包含了基数排序的内容，并且增加了一节讨论下界的证明。
　　●第8章用到Seidel和Sharir提出的新的并查集分析，并且证明了O(Mα(M,N))界，而不是前一版中比较弱的O(Mlog*N)界。
　　●第12章增加了后缀树和后缀数组的内容，包括Karkkainen和Sanders提出的构造后缀数组的线性时间算法（附带实现）。关于确定性跳跃表和AA树的章节被删除。
　　●通篇代码已做更新，使用了Java7的菱形运算符。
　　处理方法虽然本书的内容大部分都与语言无关，但是，程序设计还是需要使用某种特定的语言。正如书名所示，我们为本书选择了Java。
　　人们常常将Java和C 比较。Java具有许多优点，程序员常常把Java看成是一种比C 更安全、更具有可移植性并且更容易使用的语言。因此，这使得它成为讨论和实现基础数据结构的一种的核心语言。Java的其他重要的方面，诸如线程和GUI（图形用户界面），虽然很重要，但是本书并不需要，因此也就不再讨论。
　　完整的Java和C 版数据结构均在互联网上提供。我们采用相似的编码约定以使得这两种语言之间的对等性更加明显。
　　内容概述第1章包含离散数学和递归的一些复习材料。我相信熟练掌握递归的办法是反复不断地研读一些好的用法。因此，除第5章外，递归遍及本书每一章的例子之中。第1章还介绍了一些相关内容，作为对Java中“继承”的复习，包括对Java泛型的讨论。
　　第2章讨论算法分析，阐述渐近分析及其主要缺点，提供了许多例子，包括对对数级运行时间的深入分析。我们通过直观地把递归程序转变成迭代程序，对一些简单递归程序进行了分析。更复杂的分治程序也在此介绍，不过有些分析（求解递推关系）要推迟到第7章再进行详细讨论。
　　第3章介绍表、栈和队列。包括对CollectionsAPIArrayList类和LinkedList类的讨论，提供了CollectionsAPIArrayList类和LinkedList类的一个重要子集的若干实现。
　　.第4章讨论树，重点是查找树，包括外部查找树（B-树）。UNIX文件和表达式树是作为例子来介绍的。这一章还介绍了AVL树和伸展树。查找树实现细节的更仔细的处理可在第12章找到。树的另外一些内容（如文件压缩和博弈树）推迟到第10章讨论。外部介质上的数据结构作为若干章中的后论题来考虑。对于CollectionsAPITreeSet类和TreeMap类的讨论，则通过一个重要的例子来展示三种单独的映射在求解同一个问题中的使用。
　　第5章讨论散列表，既包括经典算法，如分离链接法和线性及平方探测法，同时也包括几个新算法，如布谷鸟散列和跳房子散列。本章还讨论了通用散列法，并且在章末讨论了可扩散列。
　　第6章是关于优先队列的。二叉堆也在这里讲授，还有些附加的材料论述优先队列某些理论上有趣的实现方法。斐波那契堆在第11章讨论，配对堆在第12章讨论。
　　第7章论述排序。这一章特别关注编程细节和分析。所有重要的通用排序算法均在该章进行了讨论和比较。此外，还对四种排序算法做了详细的分析，它们是插入排序、希尔排序、堆排序以及快速排序。这一版新增的是基数排序以及对选择类问题的下界的证明。本章末尾讨论了外部排序。
　　第8章讨论不相交集算法并证明其运行时间。分析部分是新的。这是简短且特殊的一章，如果不讨论Kruskal算法则可跳过该章。
　　第9章讲授图论算法。图论算法之所以有趣，不仅因为它们在实践中经常出现，而且还因为它们的运行时间强烈地依赖于数据结构的恰当使用。实际上，所有标准算法都和适用的数据结构、伪代码以及运行时间的分析一起介绍。为了恰当地理解这些问题，我们对复杂性理论（包括NP-完全性和不可判定性）进行了简短的讨论。
　　第10章通过考察一般性的问题求解技术来介绍算法设计。本章通过大量的例子来增强理解。这一章及后面各章使用的伪代码使得读者在理解例子时不会被实现的细节所困扰。
　　第11章处理摊还分析，主要分析三种数据结构，它们分别在第4章、第6章以及本章（斐波那契堆）介绍。
　　第12章讨论查找树算法、后缀树和数组、k-d树和配对堆。不同于其他各章，本章给出了查找树和配对堆完整且仔细的实现。材料的安排使得教师可以把一些内容纳入其他各章的讨论之中。例如，第12章中的自顶向下红黑树可以和（第4章的）AVL树一起讨论。
　　第1~9章为大多数一学期的数据结构课程提供了足够的材料。如果时间允许，那么第10章也可以包括进来。研究生的算法分析课程可以使用第7~11章的内容。第11章所分析的数据结构可以很容易地被前面各章所提及。第9章里所讨论的NP-完全性太过简短，不适用于这样的课程。另外再用一部NP-完全性方面的著作作为本教材的补充可能是比较有益的。
　　练习每章末尾提供的练习与正文中所述内容的顺序相一致。后的一些练习是对应整章而不是针对特定的某一节的。难度较大的练习标有一个星号，更具挑战的练习标有两个星号。
　　参考文献参考文献列于每章的后。通常，这些参考文献或者是具有历史意义的、给出书中材料的原始出处，或者阐述对书中给出的结果的扩展和改进。有些文献为一些练习提供了解法。
　　补充材料下面的补充材料在www.pearsonhighered.com/cssupport对所有读者公开：
　　●例子程序的源代码此外，下述材料仅提供给经培生教师资源中心（Pearson’sInstructorResourceCenter，IRC）(www.pearsonhighered.com/irc)认可的教师。有意者请访问IRC或联系培生的校园代表以获得访问权限。�」赜诒臼榻谈ㄗ试矗�用书教师可向培生教育出版集团北京代表处申请，电话：010-57355169/57355171，电子邮件：service.cn@pearson.com。——编辑注�　癫糠至废暗慕獯稹窭醋员臼榈囊恍└酵贾滦辉诒臼榈淖急腹�程中，我得到了许多人的帮助，有些已在本书的其他版本中列出，感谢大家。
　　一如既往地，培生的专家们的努力使得本书的写作过程更加轻松。我愿在此感谢我的编辑MichaelHirsch以及制作编辑PatBrown。我还要感谢AbinayaRajendran和她在IntegraSoftwareServices的同事，感谢他们使后的散稿成书的出色工作。贤妻Jill所做的每一件事情都值得我特别感谢。
　　后，我还想感谢发来E-mail并指出前面各版中和矛盾之处的广大读者。我的网页www.cis.fiu.edu/~weiss包含更新后的源代码（用Java和C 编写）、勘误表以及提交问题报告的链接。
　　M.A.W.佛罗里达州迈阿密市>

《程序之骨：深入理解计算机科学核心》 前言：为每一个思考的灵魂 在信息爆炸的时代，我们仿佛置身于一座无边无际的知识海洋。然而，若要在这浩瀚的海洋中航行，而非仅仅随波逐流，我们就必须掌握导航的工具，理解海洋的运行规律。这本书，并非直接传授某个特定领域的具体知识，而是旨在为每一位渴望深入理解计算机科学本质的探索者，构建一座坚实的桥梁。它将带领你穿越那些支撑起现代软件世界的底层逻辑，让你窥见程序运行的脉络，理解算法的精妙，以及数据如何在计算机内部高效地组织和流动。 我们常说“工欲善其事，必先利其器”。而对于计算机科学而言，“器”的锋利与否，很大程度上取决于我们对“骨”的理解——那些最基础、最核心的概念。这本书正是要深入剖析这些“骨架”，让你看到那些看似复杂的软件系统，其背后是如何由简洁而强大的原理驱动的。我们不提供现成的“食谱”，而是教你如何识别食材、如何理解烹饪的科学，从而你能创造出属于自己的美味佳肴。 本书的目标读者是所有对计算机科学怀有好奇心，并希望超越表面应用，触及更深层原理的开发者、学生和爱好者。无论你是初涉编程，希望建立扎实的理论基础；还是经验丰富的工程师，希望重新审视并巩固自己的知识体系，都能在这本书中找到属于你的价值。我们相信，对“骨”的深刻理解，将赋予你更高的设计视野、更强的解决问题的能力，以及在快速变化的计算机领域中持续学习和创新的驱动力。 第一篇：计算的基石——理解程序的灵魂 在计算机科学的宏伟殿堂中，算法和数据结构无疑是最核心的基石。它们如同建筑的梁柱、城市的交通网络，支撑起一切复杂系统的稳定运行和高效发展。本书的这一部分，将剥离具体编程语言的语法糖衣，聚焦于这些最纯粹的计算思想。 第一章：抽象的艺术——构建可计算的世界 计算机并非凭空产生，而是人类逻辑思维的具象化。本章将从最根本的层面探讨“计算”的含义。我们将追溯图灵机的概念，理解什么是可计算性，以及计算过程的本质——通过一系列清晰定义的步骤来处理信息。这不仅仅是关于“如何写代码”，更是关于“什么是代码能够做到的”。我们将深入探讨抽象的概念，理解如何将现实世界的问题转化为计算机可以理解和处理的模型。从变量的引入到基本运算的定义，再到控制流的演进，我们将一步步构建起我们对程序基本构成要素的认知。 第二章：信息之舞——数据的组织之道 数据是计算机科学的血液。如何有效地组织、存储和访问数据，直接决定了程序的效率和性能。本章将全面介绍各种基本的数据组织方式，从最简单的数组和链表，到更为复杂的栈、队列、树和图。我们将不仅仅列举这些结构的定义，更重要的是理解它们各自的优缺点，以及它们在不同应用场景下的适用性。例如，我们将分析链表在插入和删除操作上的优势，以及数组在随机访问上的高效。你将学会如何根据问题的需求，选择最适合的数据结构，而不是仅仅套用已有的模式。 第三章：解决问题的蓝图——算法的设计与分析 算法是解决特定问题的步骤序列。一个优秀的算法，能够以最少的资源（时间、空间）解决问题，并具备良好的可读性和可维护性。本章将深入探讨算法的设计思想，从分治、动态规划、贪心等经典策略，到回溯、搜索等常用技巧。更重要的是，我们将学习如何“衡量”算法的优劣。我们将引入时间复杂度和空间复杂度的概念，学习使用大O符号来分析算法的效率，理解为什么有些算法在处理海量数据时会显得力不从心，而另一些则能游刃有余。你将学会预测算法的性能，并在设计阶段就做出最优选择。 第二篇：算法的实践——从基础到高级的应用 在掌握了基础的算法思想和数据结构后，本篇将带领你进入更广阔的算法应用领域。我们将剖析一些经典且极具代表性的算法，理解它们是如何在现实世界中发挥巨大作用的，并学习如何将这些思想迁移到你自己的问题解决中。 第四章：排序的艺术——让数据井然有序 排序是计算机科学中最基本也最常见的操作之一。本章将详细介绍各种排序算法，从简单的冒泡排序、选择排序，到更高效的插入排序、归并排序、快速排序，再到适用于特定场景的堆排序和基数排序。我们将不仅分析它们的执行过程，更会深入理解它们的时间和空间复杂度，以及它们的稳定性。你将理解为什么快速排序在实践中如此流行，以及如何在不同的数据规模和分布下选择最优的排序算法。 第五章：查找的智慧——在信息海洋中快速定位 在海量数据中高效地查找信息，是许多应用的核心需求。本章将重点介绍各种查找算法，包括线性查找、二分查找。我们将深入探讨二分查找的原理及其对数据有序性的要求，并介绍如何将其推广到更复杂的查找场景。你将理解为什么有序的数据能够带来指数级的查找效率提升，并学习如何将查找的思想应用于各种搜索和匹配问题。 第六章：树的王国——信息的层级结构与高效遍历 树是一种重要的非线性数据结构，广泛应用于文件系统、编译器、数据库索引等领域。本章将深入探索各种类型的树，包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树），以及B树等。我们将学习如何构建、搜索、插入和删除树中的节点，并理解不同树结构的平衡性对于查找效率的影响。你将领略到如何利用树的层级特性，实现高效的数据检索和管理。 第七章：图的连接——现实世界的建模与路径探索 图是最具表现力的数据结构之一，能够优雅地建模现实世界中的各种关联关系，如社交网络、交通线路、网络连接等。本章将介绍图的基本概念，包括顶点、边、邻接矩阵和邻接表等表示方法。我们将深入学习图的遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并在此基础上探讨最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法）等。你将学会如何用图来解决各种路径规划、网络分析和资源分配问题。 第三篇：算法的进阶——应对复杂挑战与优化之路 在掌握了基本算法和数据结构后，本篇将带领你进入更复杂的算法领域，学习如何设计和分析能够应对更严峻挑战的算法，并深入理解算法优化和性能调优的原理。 第八章：动态规划的魅力——化繁为简的递归智慧 动态规划是一种强大的算法设计技术，适用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。本章将详细阐述动态规划的思想，从最简单的斐波那契数列计算，到经典的背包问题、最长公共子序列问题等。我们将学习如何识别问题的动态规划性质，如何定义状态转移方程，以及如何通过自底向上或自顶向下的方式来求解。你将领略到如何将一个庞大复杂的问题分解成一系列相互关联的子问题，并巧妙地避免重复计算，从而获得高效的解决方案。 第九章：贪心算法的直觉——局部最优的全局考量 贪心算法是一种直接而有效的算法设计策略，它在每一步选择当前看起来最优的解，并期望最终能够得到全局最优解。本章将介绍贪心算法的适用场景，并通过具体的例子，如活动选择问题、霍夫曼编码等，来阐述其工作原理。我们将学习如何判断一个问题是否适合使用贪心算法，以及如何证明贪心策略的正确性。你将理解贪心算法的直观性和简洁性，并能在合适的场合快速构建解决方案。 第十章：搜索与回溯的探索——穷尽可能的智慧 搜索和回溯是解决许多组合问题、约束满足问题和游戏类问题的关键技术。本章将深入探讨深度优先搜索（DFS）在解决组合搜索问题中的应用，以及回溯算法如何通过试探性地构建解，并在发现无效路径时“回退”来寻找所有可能的解决方案。我们将学习如何有效地剪枝搜索空间，以提高搜索效率。你将掌握解决诸如N皇后问题、数独求解、排列组合等问题的通用方法。 第十一章：算法的边界与优化——超越理论的实践 理论分析固然重要，但在实际工程中，我们还需要考虑算法的实际性能。本章将探讨一些与算法性能相关的进阶话题。我们将讨论如何进行基准测试和性能分析，如何识别算法中的性能瓶颈。我们将简要介绍一些高级的数据结构和算法，如哈希表、堆、以及一些流式算法的思想，它们在特定场景下能够提供显著的性能提升。此外，我们还会触及NP-hard问题的一些基本概念，以及应对这类问题的策略（如近似算法、启发式算法）。 结语：通往卓越的旅程 《程序之骨：深入理解计算机科学核心》旨在为你铺就一条通往计算机科学精深的道路。它所传授的，不是一时的技巧，而是能够伴随你职业生涯始终的深刻洞见。通过对数据结构和算法核心原理的深入剖析，你将拥有更强的抽象能力、更敏锐的问题分析能力，以及更卓越的工程设计能力。 记住，真正的强大并非源于对工具的熟练掌握，而是源于对工具背后原理的深刻理解。愿这本书成为你探索计算机科学广阔世界，并最终成为卓越开发者的有力伙伴。这趟旅程，才刚刚开始。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有一定工作经验的程序员，我一直在寻找一本能够帮助我巩固和提升算法功底的书籍。市面上这类书籍很多，但很多都过于理论化，或者示例代码陈旧。这本书的出现，可以说是解决了我的一个大难题。它不仅涵盖了数据结构和算法的广度，更重要的是其深度。作者在分析每一种算法时，都会从多个角度进行考量，例如不同输入规模下的性能表现、最佳和最坏情况下的时间复杂度、以及内存占用情况等。我尤其喜欢书中对“平均情况”和“最坏情况”的区分讲解，这在实际的系统设计中非常重要。书中提供的Java代码，不仅严谨，而且具备一定的实用性，有些甚至可以直接拿来参考。我曾尝试过将书中介绍的一些优化算法应用到我负责的项目中，效果立竿见影。这本书的价值在于，它不仅仅是教你“怎么做”，更是让你理解“为什么这样做”，以及“还有没有更好的做法”。它鼓励读者去思考，去探索，去创造。尽管我可能已经熟悉了其中的大部分内容，但每次阅读，总能在细节中发现新的洞见，这或许就是经典书籍的魅力所在吧。

评分☆☆☆☆☆

老实说，刚拿到这本书的时候，就被它厚重的体量给震慑到了。我之前也看过一些数据结构和算法的入门书籍，但很多都比较浅尝辄止，或者语言过于晦涩。这本书给我的感觉是，它真的把“分析”二字做到了极致。作者在介绍每一种数据结构或算法时，都会深入探讨其背后的原理，包括时间复杂度和空间复杂度的详细分析，以及各种变体的优劣势。这一点对于我这种追求知其然更要知其所以然的学习者来说，简直是福音。我特别欣赏书中对递归和分治策略的阐述，以及如何通过动态规划来优化一些看似棘手的计算问题。书中举的例子都很经典，比如斐波那契数列、背包问题等等，这些例子不仅帮助我理解抽象的概念，还让我看到了算法在解决实际问题中的强大力量。不过，实话讲，这本书的难度确实不低，很多章节需要反复阅读和思考，有时甚至要结合网络上的资源和论坛讨论才能完全消化。但正因为如此，它才显得弥足珍贵，它迫使我走出舒适区，去挑战那些更深层次的思维。如果你只是想“会用”某个算法，这本书可能不是你的首选，但如果你想“理解”并“精通”数据结构与算法，那么这本书一定会是你学习道路上的一块重要基石。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚开始接触计算机科学的学生，对数据结构和算法的概念还处于一个比较模糊的状态。身边很多同学都推荐了这本书，说它是“经典中的经典”。在我翻阅了部分章节后，我确实感受到了它的专业性和系统性。书中从最基本的数据结构，如数组、链表、栈、队列开始，逐步深入到更复杂的树、图，再到各种排序、查找算法。每一个概念的引入都非常严谨，作者会先给出理论定义，然后通过生动的例子来阐述，最后给出Java实现。最让我印象深刻的是，书中并没有回避数学方面的内容，而是将其作为理解算法效率的必要工具。虽然有时候看到那些公式会有点头疼，但作者的解释还是比较清晰的，能够引导我一步步理解。而且，这本书的排版也很舒服，代码的缩进和注释都做得很好，方便阅读和理解。虽然还有很多内容我需要慢慢消化，但这本书已经为我打开了一扇通往算法世界的大门，让我看到了这个领域有多么广阔和有趣。我打算利用整个学期的时间，认真学习这本书的每一个章节，我相信这会对我未来的学习和职业发展产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

我最开始接触这本书，完全是因为偶然。当时我在找一些关于面试准备的资料，有人推荐了这本书，说是“面试必刷”。虽然我并非全盘接受这种说法，但出于好奇还是借来翻看了。这本书确实在很多经典的面试算法题上都有涉及，并且给出了深入的讲解。我特别赞赏作者在讲解诸如字符串匹配、图的连通性等问题时，所采用的分析思路。它不仅仅是给出一个解决方案，而是会先分析问题的本质，然后提出几种可能的解决方案，并对比它们的优劣。这种分析方法，对于提升解决问题的能力非常有帮助。书中的Java代码实现，也是我非常看重的一点。清晰易懂的代码，配合详细的解释，让我能够快速地理解算法的逻辑。我曾多次尝试在本地环境中运行书中的代码，并进行调试，这极大地加深了我对算法的理解。虽然我还没有完全读完这本书，但它已经在我心里留下了深刻的印象。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，在指引我探索算法世界的奥秘。对于那些想要在技术面试中脱颖而出，或者希望在数据结构和算法方面打下坚实基础的读者来说，这本书绝对是值得一读的。

评分☆☆☆☆☆

这本书我断断续续啃了快半年了，每次翻开都能有新的收获。我之所以选择这本书，很大一部分原因是看中了“Java语言描述”这个标签。我个人认为，理论知识最终还是要落实到具体的实现上，而Java作为一门非常流行的语言，在实际编程中应用广泛。这本书在这方面做得非常出色，它不仅讲解了各种经典的数据结构和算法，还提供了清晰、可执行的Java代码示例。这些代码不仅仅是“摆设”，而是经过精心设计，能够帮助读者理解算法的运行过程，甚至可以直接用于项目开发。我尤其喜欢书中对一些复杂算法的分解和逐步推导，让我这个对数学不太感冒的人也能渐渐理清思路。例如，书中对图算法的讲解，从基础的遍历到最短路径，再到最小生成树，每一步都衔接得非常自然，配合代码的调试，我感觉自己对图这种数据结构的理解上升了一个层次。当然，这本书的篇幅确实不小，想要完全掌握可能需要投入大量时间和精力，但我觉得这种深入的钻研是值得的，尤其对于想要在算法和数据结构领域打下坚实基础的开发者来说，这本书绝对是一本不容错过的宝藏。它不是那种速成型的书籍，而是需要你静下心来，反复品味，才能体会到其精髓。