数据结构与算法分析(原书第3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 马克·艾伦·维斯(MarkAllenWeis 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111528395

商品编码：10183247769

出版时间：2016-03-01

作  者:(美)马克·艾伦·维斯(Mark Allen Weiss) 著；冯舜玺,陈越 译 定  价:69 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2016年03月01日 页  数:403 装  帧:平装 ISBN:9787111528395 ●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
●部分目录

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，使用很好的Java编程语言作为实现工具讨论了数据结构(组织大量数据的方法)和算法分析(对算法运行时间的估计)。本书把算法分析与的Java程序的开发有机地结合起来，深入分析每种算法，内容全面、缜密严格，并细致讲解精心构造程序的方法。 (美)马克·艾伦·维斯(Mark Allen Weiss) 著；冯舜玺,陈越 译 马克·艾伦·维斯(Mark Allen Weiss)佛罗里达靠前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Bob Sedgewick。他曾经担任全美AP(Advanced Placement)考试计算机学科委员会的(2000-2004)。他的主要研究兴趣是数据结构、算法和教育学。 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等

算法的艺术：原理、设计与现代应用 在这日新月异的计算时代，算法的强大力量渗透到我们生活的方方面面，从搜索引擎的精准匹配到社交网络的个性化推荐，从金融市场的风险评估到人工智能的深度学习，无不依赖于高效、优雅的算法设计。然而，算法并非玄之又玄的魔法，其背后蕴藏着一套严谨的数学原理、精巧的设计思想和系统性的分析方法。本书旨在带领读者深入探索算法的本质，理解其工作机制，掌握分析其性能的关键工具，并学会如何根据实际问题设计出最优化的解决方案。 我们常常在面临一个计算难题时，手握一堆看似可行的实现方案，却不知何去何从。是选择简单直观但效率低下的方法，还是追求复杂但可能事半功倍的精妙算法？本书将为你提供一双慧眼，让你能够审视不同算法的优劣，通过严谨的复杂度分析，量化它们的性能差异。我们将从最基础的数据结构开始，逐层深入，揭示隐藏在数组、链表、栈、队列、树、图等经典结构之下的逻辑精髓，以及它们如何被巧妙地组织和运用，为高效算法的实现奠定坚实基础。 本书不仅关注算法的“做什么”，更侧重于“怎么做”和“为什么这么做”。我们将系统地介绍各种经典的算法设计范式，如分治法，它将复杂问题分解为更小的、同类型的子问题，然后递归地解决它们，最后将子问题的解合并；动态规划，它通过将问题分解成重叠的子问题，并存储子问题的解来避免重复计算，从而获得最优解；贪心算法，它在每一步选择局部最优解，以期获得全局最优解；以及回溯法和分支限界法，它们常用于解决组合优化问题，通过系统地搜索解空间来寻找最佳解决方案。这些设计范式并非孤立存在，而是相互关联，共同构成了算法设计者的强大武器库。 在深入学习算法的同时，理解它们的渐近复杂度至关重要。我们将详细讲解大O、大Ω、大Θ等表示法，帮助读者准确地描述算法在输入规模增大时，其运行时间和空间占用的增长趋势。理解复杂度不仅是理论上的要求，更是工程实践中的关键考量。一个看似微小的复杂度差异，在处理大规模数据时，可能导致性能上的天壤之别，甚至影响到整个系统的可用性。本书将通过丰富的实例，展示如何对各种算法进行精确的复杂度分析，从而做出明智的算法选择。 我们不会止步于理论的讲解，更会关注算法在实际应用中的体现。从经典的排序和搜索算法，到图的遍历、最短路径和最小生成树问题；从字符串匹配到数值计算，再到数据压缩和加密。我们将探讨这些算法在计算机科学各个分支的广泛应用，以及它们如何解决现实世界中的各种挑战。例如，图算法在网络分析、交通规划、社交网络分析等领域发挥着不可替代的作用；字符串匹配算法是文本编辑器、搜索引擎和生物信息学中的核心组件；而高效的排序和搜索算法则是几乎所有大规模数据处理的基础。 本书的另一大亮点在于对现代算法的探讨。随着计算能力的飞速发展和数据规模的爆炸式增长，一些经典算法面临着性能瓶颈。我们将介绍一些新兴的算法思想和技术，例如随机化算法，它利用随机性来设计算法，往往能获得更优的性能或更简单的实现；近似算法，它在 NP-hard 问题中，旨在找到一个接近最优解但能在多项式时间内完成的解；以及并行算法和分布式算法，它们是应对超大规模数据和计算任务的关键。我们将探讨这些算法的设计思想、分析方法以及它们在人工智能、大数据处理、云计算等前沿领域的应用前景。 为了帮助读者更好地掌握算法的精髓，本书在讲解过程中，将穿插大量精心设计的习题。这些习题涵盖了从基础概念的巩固到复杂问题的分析与设计，旨在帮助读者在实践中加深理解，锻炼解决问题的能力。通过独立思考和解决这些问题，读者将能够逐步培养出对算法的直觉，并学会如何将抽象的算法原理转化为具体的代码实现。 本书的读者群体广泛，无论你是计算机科学的学生，希望打下坚实的理论基础；还是软件工程师，希望提升算法设计和性能优化的能力；亦或是对计算的魅力充满好奇的初学者，希望系统地了解算法的奥秘，本书都将是你不可或缺的良师益友。我们相信，通过对本书内容的深入学习和反复实践，你将能够掌握算法设计的艺术，具备分析和解决复杂计算问题的能力，并在未来的技术道路上，走得更远、更稳健。 我们鼓励读者在学习过程中，不仅仅是机械地记忆算法，更要深入理解其背后的逻辑和思想。尝试去思考：为什么这个算法是有效的？有没有更优的解决方案？在不同的场景下，应该如何选择和调整算法？将算法的原理与实际问题相结合，进行创造性的应用，才能真正掌握算法的力量。 数据结构和算法是计算机科学的基石，是构建一切复杂软件系统的基石。掌握了它们，你就掌握了解决无数计算难题的钥匙。本书将引领你踏上一段精彩的算法探索之旅，发掘隐藏在代码背后的智慧，让你成为一名更优秀、更有创造力的开发者。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我在CS领域读过的最扎实、最全面的教材之一。它不像市面上很多讲解算法的书籍那样，仅仅罗列一些算法的实现，而是深入剖析了每一种数据结构和算法的设计思想、性能瓶颈以及改进方向。我尤其敬佩作者在分析算法时所展现出的严谨性，每一个结论都经过了周密的数学推导，让人信服。虽然有些地方涉及到一些数学知识，但作者的讲解方式非常清晰，配合着具体的例子，即使是数学基础不是非常扎实的人，也能理解。书中的章节安排也十分合理，从基础到进阶，层层递进，不会让人感到知识跳跃。我最喜欢的是关于图论和动态规划的部分，这些内容往往是很多初学者感到头疼的地方，但在这本书里，作者通过生动的讲解和巧妙的例子，将复杂的概念变得易于理解。例如，在讲解Dijkstra算法时，书中用一个具体的路径寻找问题来引入，让我立刻看到了算法的实际应用价值。同时，这本书也给我带来了很多启发，让我学会如何从更宏观的角度去思考问题，如何去权衡不同的算法方案。这是一本值得反复阅读、深入钻研的好书，无论你是学生还是已经工作的开发者，都能从中获益良多。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是学习算法的圣经！从最基础的数组、链表，到深入的树、图，再到复杂的动态规划和NP完全性问题，它几乎涵盖了计算机科学领域所有核心的数据结构和算法。我尤其喜欢书中对各种算法的讲解方式，不仅给出了严谨的数学证明，还辅以大量清晰易懂的图示和伪代码。每次遇到难懂的概念，翻开这本书，总能找到恰到好处的解释。它不像某些教材那样晦涩难懂，而是循序渐进，让初学者也能逐步掌握。更棒的是，书中的例子都非常贴近实际应用，让我能深刻理解这些理论知识在解决现实问题中的强大力量。比如，在讲到图算法时，书中对最短路径和最小生成树的讲解，让我立刻联想到地图导航和网络优化的场景。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是思维的训练。它教会我如何分析问题的复杂度，如何选择最优的解决方案，如何用严谨的逻辑去思考。虽然内容非常丰富，但结构清晰，索引完整，查找起来非常方便。作为一本原版引进的书籍，翻译质量也相当不错，保留了原著的精髓，读起来很顺畅。这本书是我在学习算法道路上遇到的最得力的助手，强烈推荐给所有想要深入理解数据结构与算法的同学和开发者。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直对算法这个领域感到望而却步，总觉得它充满了晦涩的数学符号和抽象的概念。直到我偶然发现了这本书，才真正打开了新世界的大门。它没有一开始就抛出复杂的理论，而是从最简单的线性表开始，一步步引导我理解数据结构的基本操作和性能分析。我特别欣赏书中对时间复杂度和空间复杂度的详细讲解，这让我第一次清晰地认识到，为什么有的算法效率那么高，而有的则慢如蜗牛。书中的图例设计得非常巧妙，很多抽象的概念通过可视化的方式呈现，瞬间变得清晰起来。例如，在讲解二叉查找树的插入和删除时，书中用动态的图示模拟了树的调整过程，让我一下子就明白了其中的逻辑。而且，书中对每一种数据结构和算法的优缺点都分析得非常透彻，让我懂得根据实际场景来选择最适合的工具。我尝试着跟着书中的例子自己动手实现了一些简单的算法，感觉受益匪浅。这本书让我对编程的理解提升了一个维度，不再仅仅是写出能运行的代码，而是追求写出更高效、更优雅的代码。对于那些和我一样，曾经对算法感到迷茫的人来说，这本书绝对是一剂良药，能帮助你建立起扎实的算法基础，并激发你进一步探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有着几年开发经验的程序员，我一直在寻找一本能够系统性地梳理和提升我算法能力的图书。这本书恰好满足了我的需求。它不仅仅是讲解一些常见的算法，更重要的是，它教会了我如何去“思考”算法。书中对每一种数据结构和算法的分析都极其透彻，从时间复杂度、空间复杂度到其应用场景的优缺点，都进行了详尽的阐述。我特别欣赏书中对递归和分治策略的讲解，这是一种非常强大的解决问题的思维模式，在书中得到了很好的体现。通过阅读这本书，我能够更清晰地认识到自己在算法方面的盲点，并有针对性地进行学习和巩固。书中提供的很多例子都非常具有代表性，并且伴有详细的步骤解析，让我能够一步步地理解算法的逻辑。此外，书中还涉及了一些高级主题，如NP-complete问题，这让我对计算的极限有了一个更深的认识。这本书对我最大的帮助在于，它让我能够更自信地去分析和设计自己的算法，写出更高效、更健壮的代码。对于那些渴望在技术上更进一步的开发者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己对算法的理解达到了一个新的高度。它不是一本简单“教你写代码”的书，而是一本“教你如何思考”的书。书中对数据结构和算法的讲解，深入浅出，既有理论的严谨性，又有实践的可操作性。我特别喜欢书中对各种算法的“前世今生”的梳理，不仅讲了算法本身，还讲了它的演进过程和背后的设计哲学，这让我能够从更深的层次去理解算法的价值。书中对动态规划的讲解尤其令我印象深刻，它不是简单地给出一个公式，而是通过一个接一个的例子，引导我一步步构建出最优子结构和状态转移方程，这种循序渐进的学习方式让我茅塞顿开。此外，书中对复杂度分析的讲解也十分到位，让我能够清楚地衡量算法的效率，并在实际开发中做出更明智的选择。这本书中的图示也非常精美，很多复杂的概念通过图示一下子就变得直观起来。总而言之，这本书为我打下了坚实的算法基础，也拓宽了我解决问题的思路，让我能够用更系统、更高效的方式去面对编程中的挑战。强烈推荐给所有对算法感兴趣的朋友。

评分☆☆☆☆☆

这本书比较经典，适合慢慢研究

评分☆☆☆☆☆

还没看…

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一般吧。前面好多数学的。太难

评分☆☆☆☆☆

质量很好，支持正版！很不错的书

评分☆☆☆☆☆

很 好

评分☆☆☆☆☆

很好讲的很详细，物流快，信任京东

评分☆☆☆☆☆

值得购买，不错的一本书！

评分☆☆☆☆☆

包装很好，正版

评分☆☆☆☆☆

数学不好很吃力啊！哈哈。