現貨 算法(第4版) 計算機程序設計編程算法導論基礎書籍 算法與數據結構教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115293800

商品編碼：29271406269

包裝：平裝

套裝數量：1

書名：算法（第4版）

作者：[美] Robert Sedgewick，[美] Kevin Wayne 著；謝路雲 譯

齣版社：人民郵電齣版社

齣版時間：2012-10

版次：1

印刷時間：2017-8

印次：22

頁數：636

字數：1115000

開本：16開

裝幀：平裝

ISBN：9787115293800

定價：99.00

dy 章 基礎

1.1 基礎編程模型

1.1.1 Java程序的基本結構

1.1.2 原始數據類型與錶達式

1.1.3 語句

1.1.4 簡便記法

1.1.5 數組

1.1.6 靜態方法

1.1.7 API

1.1.8 字符串

1.1.9 輸入輸齣

1.1.10 二分查找

1.1.11 展望

1.2 數據抽象

1.2.1 使用抽象數據類型

1.2.2 抽象數據類型舉例

1.2.3 抽象數據類型的實現

1.2.4 更多抽象數據類型的實現

1.2.5 數據類型的設計

1.3 背包、隊列和棧

1.3.1 API

1.3.2 集閤類數據類型的實現

1.3.3 鏈錶

1.3.4 綜述

1.4 算法分析

1.4.1 科學方法

1.4.2 觀察

1.4.3 數學模型

1.4.4 增長數量級的分類

1.4.5 設計更快的算法

1.4.6 倍率實驗

1.4.7 注意事項

1.4.8 處理對於輸入的依賴

1.4.9 內存

1.4.10 展望

1.5 案例研究：union-find算法

1.5.1 動態連通性

1.5.2 實現

1.5.3 展望

第2章 排序

2.1 初級排序算法

2.1.1 遊戲規則

2.1.2 選擇排序

2.1.3 插入排序

2.1.4 排序算法的可視化

2.1.5 比較兩種排序算法

2.1.6 希爾排序

2.2 歸並排序

2.2.1 原地歸並的抽象方法

2.2.2 自頂嚮下的歸並排序

2.2.3 自底嚮上的歸並排序

2.2.4 排序算法的復雜度

2.3 快速排序

2.3.1 基本算法

2.3.2 性能特點

2.3.3 算法改進

2.4 優先隊列

2.4.1 API

2.4.2 初級實現

2.4.3 堆的定義

2.4.4 堆的算法

2.4.5 堆排序

2.5 應用

2.5.1 將各種數據排序

2.5.2 我應該使用哪種排序算法

2.5.3 問題的歸約

2.5.4 排序應用一覽

第3章 查找

3.1 符號錶

3.1.1 API

3.1.2 有序符號錶

3.1.3 用例舉例

3.1.4 無序鏈錶中的順序查找

3.1.5 有序數組中的二分查找

3.1.6 對二分查找的分析

3.1.7 預覽

3.2 二叉查找樹

3.2.1 基本實現

3.2.2 分析

3.2.3 有序性相關的方法與刪除操作

3.3 平衡查找樹

3.3.1 2-3查找樹

3.3.2 紅黑二叉查找樹

3.3.3 實現

3.3.4 刪除操作

3.3.5 紅黑樹的性質

3.4 散列錶

3.4.1 散列函數

3.4.2 基於拉鏈法的散列錶

3.4.3 基於綫性探測法的散列錶

3.4.4 調整數組大小

3.4.5 內存使用

3.5 應用

3.5.1 我應該使用符號錶的哪種實現

3.5.2 集閤的API

3.5.3 字典類用例

3.5.4 索引類用例

3.5.5 稀疏嚮量

第4章 圖

4.1 無嚮圖

4.1.1 術語錶

4.1.2 錶示無嚮圖的數據類型

4.1.3 深度優先搜索

4.1.4 尋找路徑

4.1.5 廣度優先搜索

4.1.6 連通分量

4.1.7 符號圖

4.1.8 總結

4.2 有嚮圖

4.2.1 術語

4.2.2 有嚮圖的數據類型

4.2.3 有嚮圖中的可達性

4.2.4 環和有嚮無環圖

4.2.5 有嚮圖中的強連通性

4.2.6 總結

4.3 zui小生成樹

4.3.1 原理

4.3.2 加權無嚮圖的數據類型

4.3.3 zui小生成樹的API和測例

4.3.4 Prim算法

4.3.5 Prim算法的即時實現

4.3.6 Kruskal算法

4.3.7 展望

4.4 zui短路徑

4.4.1 zui短路徑的性質

4.4.2 加權有嚮圖的數據結構

4.4.3 zui短路徑算法的理論基礎

4.4.4 Dijkstra算法

4.4.5 無環加權有嚮圖中的zui短路徑算法

4.4.6 一般加權有嚮圖中的zui短路徑問題

4.4.7 展望

第5章 字符串

5.1 字符串排序

5.1.1 鍵索引計數法

5.1.2 低位優先的字符串排序

5.1.3 高位優先的字符串排序

5.1.4 三嚮字符串快速排序

5.1.5 字符串排序算法的選擇

5.2 單詞查找樹

5.2.1 單詞查找樹

5.2.2 單詞查找樹的性質

5.2.3 三嚮單詞查找樹

5.2.4 三嚮單詞查找樹的性質

5.2.5 應該使用字符串符號錶的哪種實現

5.3 子字符串查找

5.3.1 曆史簡介

5.3.2 暴力子字符串查找算法

5.3.3 Knuth-Morris-Pratt子字符串查找算法

5.3.4 Boyer-Moore字符串查找算法

5.3.5 Rabin-Karp指紋字符串查找算法

5.3.6 總結

5.4 正則錶達式

5.4.1 使用正則錶達式描述模式

5.4.2 縮略寫法

5.4.3 正則錶達式的實際應用

5.4.4 非確定有限狀態自動機

5.4.5 模擬NFA的運行

5.4.6 構造與正則錶達式對應的

5.5 數據壓縮

5.5.1 遊戲規則

5.5.2 讀寫二進製數據

5.5.3 局限

5.5.4 熱身運動：基因組

5.5.5 遊程編碼

5.5.6 霍夫曼壓縮

第6章 背景

索引

《算法（第4版）》全麵講述算法和數據結構的 備知識，具有以下幾大特色。 

1、 算法領域的經典參考書：Sedgewick著作的新版，反映瞭經過幾十年演化而成的算法核心知識體係 

2、內容全麵：全麵論述排序、搜索、圖處理和字符串處理的算法和數據結構，涵蓋每位程序員應知應會的50種算法 

3、全新修訂的代碼：全新的Java實現代碼，采用模塊化的編程風格，所有代碼均可供讀者使用 

4、與實際應用相結閤：在重要的科學、工程和商業應用環境下探討算法，給齣瞭算法的實際代碼，而非同類著作常用的僞代碼 

5、富於智力趣味性：簡明扼要的內容，用豐富的視覺元素展示的示例，精心設計的代碼，詳盡的曆史和科學背景知識，各種難度的練習，這一切都將使讀者手不釋捲 

6、科學的方法：用閤適的數學模型討論算法性能，這些模型是在真實環境中得到驗證的 

7、與網絡相結閤：配套網站algs4.cs.princeton.edu提供瞭本書內容的摘要及相關的代碼、測試數據、編程練習、教學課件等資源

 

 

《精通算法：理論與實踐》 書籍簡介 這本《精通算法：理論與實踐》並非一本簡單的算法教材，它是一場深刻的數學與計算思維的探索之旅。它旨在為渴望理解算法背後優雅邏輯，並能將其轉化為高效、健壯程序的設計者和開發者們，提供一條從原理到實踐的清晰路徑。本書涵蓋瞭算法設計的核心思想、分析方法，以及在現代計算領域中至關重要的各類數據結構與算法，並輔以大量經過精心挑選的實戰案例，力求讓讀者在掌握理論知識的同時，也具備解決實際問題的能力。 第一部分：算法的基石——理解與度量 在信息爆炸的時代，高效的算法是應對海量數據、優化計算資源的關鍵。本書的開篇，我們將一同迴歸算法的本質——它不僅僅是一串指令，更是解決特定問題的一種思維模式。我們將從最基礎的概念入手，探討什麼是算法，它的要素是什麼，以及如何清晰地描述和理解一個算法。 算法的定義與特性：我們將解析算法的嚴格定義，理解其正確性、終止性、確定性、有效性等核心特性。通過對不同問題求解過程的對比，讓讀者體會到算法的精妙之處，以及其在計算機科學中的 foundational role。 算法復雜度分析：時間與空間：在眾多的解法中，我們如何辨彆優劣？本書將深入講解算法復雜度分析，即我們常說的“大O符號”錶示法。我們將詳細闡述如何分析算法的時間復雜度和空間復雜度，理解漸進增長的概念，並掌握求齣算法最優、最壞及平均情況復雜度的技巧。這部分內容是進行算法評估和選擇的基礎，其重要性不言而喻。我們會通過大量的實例，例如綫性搜索、二分搜索、插入排序等，來演示復雜度分析的實際操作過程，幫助讀者建立起直觀的理解。 漸進符號的深入理解：除瞭大O符號，我們還將介紹其他相關的漸進符號，如Ω（Omega）和Θ（Theta），並闡述它們之間的關係和適用場景。理解這些符號的細微差彆，能幫助我們更精確地描述算法的性能界限。 遞歸與分治的思想：遞歸是解決許多復雜問題的高效手段，它簡潔而優雅。本書將詳細介紹遞歸的原理，如何設計遞歸函數，以及如何通過“遞推關係式”來分析遞歸算法的復雜度。同時，我們將引齣“分治”這一強大的算法設計範式。通過“歸並排序”、“快速排序”等經典算法，我們會展示如何將一個大問題分解成若乾個相似的子問題，獨立解決後再將結果閤並，從而高效地解決原問題。 第二部分：核心數據結構——組織信息的藝術 數據結構是算法的載體，沒有有效的數據組織方式，再精妙的算法也難以施展。本部分將聚焦於計算機科學中最核心、最常用的數據結構，深入剖析它們的內部機製、操作方式以及各自的優勢與劣勢。 綫性數據結構：數組、鏈錶、棧與隊列： 數組：作為最基本的數據結構，我們將迴顧數組的特性，包括其隨機訪問的優勢，以及在插入和刪除操作上的局限性。 鏈錶：我們將深入講解單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶。通過對比數組，我們會清晰地展示鏈錶在動態內存分配、插入刪除操作上的靈活性，並分析其在訪問效率上的權衡。 棧：理解棧的“後進先齣”（LIFO）特性，並通過實例說明其在函數調用、錶達式求值等方麵的應用。 隊列：解析隊列的“先進先齣”（FIFO）特性，並探討其在任務調度、廣度優先搜索等場景下的應用。 非綫性數據結構：樹與圖： 樹：我們將從二叉樹開始，詳細介紹二叉查找樹（BST）的插入、刪除、查找操作，並分析其在最壞情況下的性能問題。在此基礎上，我們將引入平衡二叉查找樹，如AVL樹和紅黑樹，闡述它們如何通過鏇轉等機製保持平衡，從而保證對數級彆的查找、插入和刪除操作。此外，我們還將介紹堆（Heap）這一重要的數據結構，包括最大堆和最小堆，以及它們在優先隊列和堆排序中的應用。 圖：圖是一種更通用的數據結構，可以錶示各種復雜的現實關係。我們將講解圖的幾種錶示方法（鄰接矩陣和鄰接錶），並重點介紹圖的遍曆算法，包括深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）。這些遍曆算法是解決許多圖問題的基礎。 散列錶（哈希錶）：散列錶以其近乎常數時間的平均查找、插入和刪除速度而聞名。我們將深入講解哈希函數的原理，碰撞衝突的處理方法（如鏈地址法和開放尋址法），以及如何選擇閤適的散列錶實現來優化性能。 第三部分：經典算法設計範式與應用 掌握瞭基礎的數據結構和分析方法後，本書將引導讀者學習幾種強大的算法設計範式，並通過具體的經典算法來展示這些範式的威力。 貪心算法：貪心算法以其“局部最優選擇導緻全局最優解”的思想而著稱。我們將通過“活動選擇問題”、“最小生成樹（Kruskal和Prim算法）”等例子，深入理解貪心算法的適用條件以及如何設計貪心策略。 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問題的強大工具。本書將係統地介紹動態規劃的思想，包括如何識彆子問題、定義狀態轉移方程，以及如何通過自底嚮上或自頂嚮下（帶備忘錄）的方式來求解。我們將詳細講解“斐波那契數列”、“背包問題”（0/1背包、完全背包）、“最長公共子序列”、“硬幣找零問題”等經典動態規劃問題，幫助讀者掌握這一重要的算法設計技巧。 迴溯法：迴溯法是一種通過係統地搜索解空間來尋找所有或部分解的算法。我們將通過“N皇後問題”、“子集生成”等例子，來理解迴溯法的搜索過程，以及如何通過剪枝來優化搜索效率。 圖算法進階： 最短路徑算法：我們將深入講解單源最短路徑算法，包括Dijkstra算法（適用於非負權圖）和Bellman-Ford算法（適用於存在負權邊但無負權環的圖）。同時，我們將介紹多源最短路徑算法Floyd-Warshall。 最小生成樹：除瞭在貪心算法部分提到的Kruskal和Prim算法，我們還會進一步分析它們的實現細節和復雜度。 拓撲排序：對於有嚮無環圖（DAG），拓撲排序是至關重要的，我們將講解其原理和應用。 第四部分：高級算法主題與實踐 為瞭滿足現代計算對性能的極緻追求，本書還將涉足一些更高級的算法領域，並強調在實際開發中的應用。 字符串匹配算法：對於海量文本數據的處理，高效的字符串匹配算法必不可少。我們將講解經典的Knuth-Morris-Pratt（KMP）算法和Boyer-Moore算法，理解它們如何通過預處理和模式匹配的優化來提高搜索效率。 排序算法的深度比較：除瞭前麵提到的插入排序、歸並排序、堆排序，我們還將介紹冒泡排序、選擇排序等基礎排序算法，並進行更深入的性能比較。同時，我們將探討快速排序（QuickSort）的實現細節和性能優化，以及計數排序、桶排序、基數排序等非比較排序算法，理解它們在特定場景下的優勢。 NP-完備性初步：雖然不深入探討理論證明，但我們將介紹NP-完備性這一計算機科學中的重要概念，理解其在算法復雜度理論中的意義，以及它對我們理解問題求解難度的影響。 算法工程實踐：理論知識最終需要轉化為實踐。本部分將引導讀者思考如何在實際項目中選擇和實現算法，如何進行性能調優，以及如何使用各種工具來輔助算法的開發和測試。我們將強調代碼的可讀性、可維護性，以及測試的重要性。 學習方法建議 本書的設計理念是理論與實踐並重。為瞭最大化學習效果，我們強烈建議讀者： 1. 勤於思考，動手實踐：閱讀完每個算法的介紹後，務必在紙上或通過編程語言實現一遍。嘗試不同的輸入，觀察算法的運行過程和結果。 2. 理解推導過程：對於復雜度分析和算法推導，不要僅僅記住結論，而是要理解每一步的邏輯。 3. 類比與聯想：嘗試將書中講解的算法思想與你遇到的實際問題進行類比，思考它們是否可以解決。 4. 閱讀源碼：如果條件允許，可以嘗試閱讀一些開源項目中的算法實現，學習優秀的工程實踐。 5. 積極討論：與同學、同事或在綫社區的開發者交流，討論算法問題，可以加深理解，拓寬思路。 《精通算法：理論與實踐》希望成為每一位追求卓越的計算機科學學習者和實踐者的良師益友，助你構建堅實的算法功底，開啓更廣闊的計算世界。

評分☆☆☆☆☆

我一直對計算機科學的核心概念充滿好奇，尤其是算法，總感覺它是驅動一切的底層邏輯。《現貨 算法(第4版) 計算機程序設計編程算法導論基礎書籍 算法與數據結構教程》這本書，滿足瞭我對算法的探索欲望，並且遠遠超齣瞭我的預期。它不是一本簡單的工具書，而更像是一次深入的思維訓練。作者以一種非常啓發性的方式，引導讀者去思考問題的本質，然後如何將其轉化為高效的算法。書中的圖示和可視化講解做得非常齣色，很多復雜的概念，通過簡單的圖形就能一目瞭然。我尤其喜歡它對算法優化策略的講解，例如如何通過調整數據結構或者改變算法的實現方式來獲得性能上的飛躍。這本書讓我不再滿足於“知道有這個算法”，而是開始思考“為什麼這個算法有效”、“它有哪些局限性”，並且能夠自己去分析和設計新的解決方案。它培養瞭我一種“算法思維”，讓我看待編程問題時，能夠從效率、空間、時間和可維護性等多個維度進行考量。這是一本能夠真正提升一個人編程內功的書。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我以前對算法這個東西是有點敬而遠之的。總覺得那是非常高深、隻屬於學術界或者頂級技術大神的東西，自己可能永遠也學不會。直到我遇到瞭這本《現貨 算法(第4版) 計算機程序設計編程算法導論基礎書籍 算法與數據結構教程》。我之前也翻過一些其他的算法書，但要麼是過於晦澀難懂，要麼是代碼示例太老舊，看不齣實際意義。這本書的語言風格非常平易近人，而且它提供的代碼示例都是現代化的，非常實用，我可以直接拿來運行和修改。更重要的是，它在講解每個算法的時候，都會先講清楚算法背後的思想，然後一步步推導齣實現方法，最後再分析它的性能。這種循序漸進的學習方式，讓我感覺自己真的能夠理解算法，而不是死記硬背。我特彆喜歡書中對一些經典算法的“刨根問底”式的講解，比如快速排序的多種實現方式，以及它們的性能差異，都分析得非常細緻。這本書讓我覺得，算法並沒有那麼遙不可及，隻要方法得當，每個人都能掌握它，並且能用它來提升自己的編程能力。

評分☆☆☆☆☆

我是在朋友的強烈推薦下入手這本《現貨 算法(第4版) 計算機程序設計編程算法導論基礎書籍 算法與數據結構教程》的。我一直覺得自己在編程方麵，尤其是處理一些效率要求比較高的場景時，總是力不從心。感覺自己寫齣來的代碼雖然能跑，但總覺得不夠“聰明”，性能也堪憂。這本書恰好填補瞭我的這塊知識短闆。它不僅僅是介紹算法，更重要的是講瞭“為什麼”要用這個算法，以及在什麼場景下用最閤適。書中的分析非常透徹，比如在講到查找算法時，它會詳細對比綫性查找、二分查找的時間復雜度，並用圖錶清晰地展示它們的效率差異。這讓我瞬間明白，為什麼在處理大規模數據時，簡單的綫性查找會變得如此緩慢。而且，書中對於各種數據結構（比如鏈錶、棧、隊列、樹、圖等）的講解也極其到位，它們之間的關係，以及如何與算法結閤，來解決實際問題，都講得非常清楚。我印象最深的是關於圖的應用部分，它通過解決交通路綫規劃、社交網絡分析等問題，讓我看到瞭算法的強大力量，不再是紙上談兵，而是真正能解決現實世界難題的工具。

評分☆☆☆☆☆

作為一名初入行不久的程序員，我發現自己在麵對一些復雜的需求時，經常會陷入“代碼能跑就行”的怪圈，而忽略瞭代碼的效率和可擴展性。這本書《現貨 算法(第4版) 計算機程序設計編程算法導論基礎書籍 算法與數據結構教程》就像是我編程道路上的一盞明燈。它係統地梳理瞭各種基礎算法和數據結構，並且非常注重理論與實踐的結閤。書中不僅僅是給齣算法的定義和僞代碼，而是通過大量的實際案例，展示瞭如何運用這些算法來解決實際的軟件開發問題。我尤其欣賞作者對於算法復雜度分析的講解，這種嚴謹的分析方法，讓我能夠客觀地評估不同算法的優劣，從而選擇最適閤特定場景的解決方案。例如，在處理海量用戶數據時，我之前可能會憑感覺選擇一個“看起來好用”的查找方式，但讀完這本書後，我明白瞭二分查找和哈希查找在不同數據規模下的巨大性能差異，這讓我開始更加審慎地思考每一個技術決策。這本書極大地拓寬瞭我的技術視野，讓我認識到，寫齣“能跑”的代碼隻是第一步，寫齣“高效、健壯”的代碼纔是真正考驗程序員功力的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《現貨 算法(第4版) 計算機程序設計編程算法導論基礎書籍 算法與數據結構教程》的時候，我本來是抱著一種“隨便看看，瞭解一下”的心態。畢竟現在市麵上算法書不少，而且很多都寫得枯燥乏味，或者過於理論化，離實際開發總感覺隔著一層。但翻開第一頁，我就被吸引住瞭。作者的講解方式非常獨特，他不是一股腦地把概念堆砌給你，而是通過一些生動形象的比喻和實際的例子，一步步引導你理解算法的本質。比如，講到排序算法的時候，他並沒有直接給齣代碼，而是先用生活中洗牌、整理文件的方式來類比，讓你體會到排序的邏輯，然後再引入不同的排序方法，分析它們的優缺點。這種從易到難，從具象到抽象的過程，對於我這種非科班齣身、感覺數學公式就頭疼的人來說，簡直是福音。而且，書中穿插的很多小故事和曆史淵源，也讓學習過程變得更加有趣，而不是單純地記憶代碼和公式。我感覺這本書更像是一位經驗豐富的朋友，在耐心地教你一項你一直想學的技能，而不是一個冷冰冰的教材。它讓我不再害怕算法，甚至開始有點躍躍欲試，想自己動手去實現一些小算法來驗證。