图灵教育 算法 英文版 第4版 Algorithms Fourth Edition [Algori pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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塞奇威克 著，无 译

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 图灵教育
• 英文版
• 第四版
• 计算机科学
• 编程
• Algorithms
• Robert Sedgewick
• Kevin Wayne

店铺： 人民邮电出版社官方旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115416902

商品编码：10246451770

包装：平装

开本：大24

出版时间：2016-03-01

字数：966

内容介绍
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必备知识，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。

作者介绍
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。

关联推荐
Sedgewick之巨著，与高德纳TAOCP一脉相承。几十年多次修订，经久不衰的畅销书。 涵盖所有程序员必须掌握的50种算法。
目录
1 Fundamentals 3
1.1 Basic Programming Model 8
1.2 Data Abstraction 64
1.3 Bags, Queues, and Stacks 120
1.4 Analysis of Algorithms 172
1.5 Case Study: Union-Find 216
2 Sorting 243
2.1 Elementary Sorts 244
2.2 Mergesort 270
2.3 Quicksort 288
2.4 Priority Queues 308
2.5 Applications 336
3 Searching 361
3.1 Symbol Tables 362
3.2 Binary Search Trees 396
3.3 Balanced Search Trees 424
3.4 Hash Tables 458
3.5 Applications 486
4 Graphs 515
4.1 Undirected Graphs 518
4.2 Directed Graphs 566
4.3 Minimum Spanning Trees 604
4.4 Shortest Paths 638
5 Strings 695
5.1 String Sorts 702
5.2 Tries 730
5.3 Substring Search 758
5.4 Regular Expressions 788
5.5 Data Compression 810
6 Context 853
Index 933
Algorithms 954
Clients 955

算法：经典之作，洞悉计算的本质 在信息时代飞速发展的今天，算法，作为解决问题和优化过程的核心思想，扮演着至关重要的角色。它不仅是计算机科学的基石，更是现代科技进步的驱动力。无论是搜索引擎的高效检索，社交网络的精准推荐，还是人工智能的深度学习，背后都离不开精巧设计的算法。《算法：经典之作》英文版第四版，正是这样一本深入浅出、引领读者探索算法世界的权威著作。它以清晰的逻辑、严谨的论证和丰富的实例，为广大读者，特别是对计算机科学充满热情、希望在算法领域打下坚实基础的初学者和进阶者，提供了一场系统而深刻的学习体验。 这本书并非一本单纯的编程手册，它更像是一本关于计算思维的哲学读物。作者团队以其深厚的学术造诣和丰富的实践经验，将抽象的算法概念，通过生动形象的语言和严谨的数学分析，转化为读者能够理解和掌握的知识。它旨在教授的，不仅仅是“如何实现”某种算法，更是“为何要这样做”，以及“如何评价”不同算法的优劣。这种对“为什么”和“怎么样”的深入剖析，能够帮助读者培养出独立思考和解决问题的能力，而这正是算法学习的精髓所在。 为何选择《算法：经典之作》？ 市场上关于算法的书籍琳琅满目，但《算法：经典之作》之所以能够成为经典，并历经四版而不衰，其独特之处在于： 内容为王，体系完整： 本书涵盖了算法领域的绝大多数核心主题，从基础的数据结构（如数组、链表、栈、队列）到复杂的图算法、字符串算法、几何算法，再到 NP 完全性等理论性内容，构建了一个完整而系统的知识体系。读者无需阅读多本零散的书籍，即可在此一本中获得全面的理解。 理论与实践的完美结合： 作者并非仅仅罗列算法的定义和伪代码，而是深入分析了每个算法的原理、复杂度（时间复杂度和空间复杂度），以及它们在实际应用中的优势与局限。同时，书中提供了大量使用 Java 语言实现的具体代码示例，这些代码清晰、简洁，并附有详细的注释，方便读者理解和运行。这种理论与实践的紧密结合，使得读者既能理解算法的“灵魂”，又能掌握算法的“形体”。 循序渐进，易于理解： 尽管内容深刻，但本书的编排极其人性化。它从最基础的概念讲起，逐步引入更高级的算法和数据结构。每一个新概念的提出，都伴随着清晰的图示和直观的解释，使得即便是初学者，也能逐步跟上作者的思路。对于有一定基础的读者，本书的深度和广度也将带来新的启发。 强调算法设计和分析的思想： 书中不仅仅介绍已有的算法，更重要的是教授读者如何去设计新的算法，以及如何对算法进行有效的分析。它会引导读者思考如何将一个复杂的问题分解为更小的子问题，如何利用分治、动态规划、贪心等策略来构建高效的解决方案。这种思想的培养，远比记住几个具体的算法更有价值，因为它能让读者具备解决未知问题的能力。 贴近实际应用，紧跟时代步伐： 本书的示例代码和讨论紧密联系实际应用场景，例如网络路由、数据压缩、文本编辑、图形渲染等。第四版更是更新了对机器学习、数据挖掘等新兴领域算法的介绍，使其保持了高度的相关性和前瞻性，确保读者所学的知识能够应用于当下和未来的技术挑战。 内容梗概：一场算法的探索之旅 《算法：算法：经典之作》英文版第四版，可以被看作是一场由浅入深、由表及里的算法探索之旅。 第一部分：算法基础与排序 旅程始于对算法最基本概念的梳理，包括算法的定义、重要性、度量标准（时间复杂度和空间复杂度）以及求解算法的通用策略。这一部分是理解后续内容的基础，作者会通过通俗易懂的语言解释“大 O”符号等复杂度分析工具，让读者能够量化评估算法的效率。 随后，本书将带领读者深入探索经典的排序算法。从简单的冒泡排序、选择排序、插入排序，到更高效的归并排序、快速排序、堆排序，再到针对特定场景的计数排序、基数排序等。每一个排序算法的讲解，都将伴随着清晰的图示，展示算法的执行过程，并对其时间复杂度和空间复杂度进行严格的分析。读者将理解不同排序算法的优势和劣势，以及它们在何种情况下表现最佳。 第二部分：查找与符号表 在掌握了排序之后，查找算法自然成为下一个重点。本书将介绍线性查找、二分查找等基本查找方法，并重点讲解基于二叉查找树（BST）、平衡二叉查找树（如 AVL 树、红黑树）的查找。更重要的是，作者将引入“符号表”这一抽象数据类型，它允许我们通过键来存储和检索值，这在几乎所有的编程任务中都至关重要。通过对不同符号表实现的分析，读者将理解其效率差异，以及为何选择特定的实现方式。 第三部分：图算法：连接世界的网络 图作为一种强大的数据结构，在建模现实世界中的各种关系（如社交网络、交通路线、计算机网络）方面发挥着不可替代的作用。本部分将深入讲解图的基本概念，包括图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及各种重要的图算法。 读者将学习如何进行图的遍历，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），它们是许多复杂图算法的基础。之后，将进一步探讨图的连通性问题，例如查找强连通分量、判断图是否连通。 对于寻找最短路径，本书将介绍 Dijkstra 算法（单源最短路径）和 Floyd-Warshall 算法（所有顶点对最短路径）。这些算法在导航系统、网络路由等方面有着广泛的应用。 此外，本书还将覆盖最小生成树（MST）的算法，如 Prim 算法和 Kruskal 算法，它们在网络设计、资源分配等问题中至关重要。 第四部分：字符串算法 字符串处理是计算机科学中另一项基础且重要的技能。本书将介绍字符串匹配的经典算法，如暴力匹配、KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、Boyer-Moore 算法。理解这些算法的原理，不仅能够帮助读者编写高效的文本搜索程序，还能为理解更复杂的字符串处理技术打下基础。 第五部分：算法的理论基础与高级主题 在掌握了各种具体的算法之后，本书将进一步深入到算法的理论层面。这部分将探讨 NP-完全性问题，解释为何有些问题被认为是“难以解决”的，以及如何在这种情况下寻找近似解。这部分内容对于理解算法的极限和探索计算的边界至关重要。 同时，本书还会涉及一些高级算法主题，例如随机化算法、几何算法以及一些与计算科学前沿相关的算法介绍。这部分内容旨在开阔读者的视野，让他们了解算法领域的更广阔天地。 第六部分：其他重要主题 除了以上核心内容，本书还会涉及其他一些重要但可能不属于独立章节的主题，例如压缩算法（如 Huffman 编码）、数据加密算法的基本原理，以及如何利用算法来解决实际工程问题。 学习方法与建议 阅读《算法：经典之作》并非仅仅是被动地接受信息，而是一个主动学习和实践的过程。以下是一些建议，帮助您最大化学习效果： 1. 动手实践： 务必亲手将书中的 Java 代码示例敲一遍，并尝试运行、调试。理解代码的每一行，并尝试修改和扩展它们，解决一些小问题。 2. 深入理解复杂度： 花时间真正理解时间复杂度和空间复杂度的概念，以及它们如何影响算法的性能。尝试分析自己编写的代码的复杂度。 3. 画图理解： 对于图算法、树结构等，动手画图是理解其工作原理的最佳方式。尝试用纸笔模拟算法的执行过程。 4. 解决练习题： 书中的每一章都附有大量的练习题，这些题目是检验您理解程度、巩固知识的绝佳途径。尝试解决尽可能多的题目。 5. 与其他学习者交流： 如果可能，找到志同道合的学习伙伴，一起讨论算法问题，分享学习心得。 6. 持续回顾： 算法的学习是一个循序渐进的过程，需要不断地回顾和巩固。定期复习学过的算法和数据结构。 结语 《算法：经典之作》英文版第四版，不仅仅是一本书，它更是一扇通往计算世界深层奥秘的大门。它教会的，是逻辑思维、问题解决能力和严谨的科学态度。无论您是计算机科学专业的学生，还是希望提升编程技能的开发者，亦或是对科技充满好奇的探索者，这本书都将是您宝贵的财富。通过它，您将不再仅仅是代码的使用者，而是能够真正理解并驾驭算法的力量，在数字时代劈波斩浪，创造属于自己的辉煌。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我拿到这本厚重的《算法（第四版）》时，内心是有一些忐忑的。我并非科班出身，对计算机科学的接触也相对有限。我之前尝试过一些国内出版的算法书籍，但往往因为语言风格过于生硬，或者内容深度过高，而半途而废。然而，这本书给我带来的却是意想不到的惊喜。它的英文原版风格，恰到好处地保持了一种严谨又不失优雅的学术气息。作者并没有回避数学上的严谨性，但他们非常善于用清晰、简洁的语言来阐述复杂的概念。我特别欣赏书中对于“为什么”的深入挖掘。在介绍一个算法时，作者不仅仅告诉你“如何实现”，更会解释“为什么这样做能达到预期的效果”，以及“这种方法的优缺点是什么”。这种探究式的写作方式，让我不仅仅是“记住”一个算法，而是真正“理解”它。书中提供的代码示例，虽然是Java语言，但其核心思想和逻辑是通用性的，我可以通过类比的方式将其迁移到我熟悉的编程语言中。我常常在工作之余，翻开这本书，随意选择一个章节进行阅读。有时是关于图算法的深入剖析，有时是关于字符串匹配的各种技巧。每一次阅读，都能为我的编程思路打开新的窗口，让我意识到解决问题的方式并非只有一种，而且往往存在更高效、更巧妙的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

说句实话，我购买这本书的契机，源于一次与资深工程师的交流。当时我正苦恼于如何优化一段低效的代码，而那位工程师向我推荐了这本书，并强调了其在理解算法本质方面的价值。收到书后，我首先被其精炼的英文表达所吸引。相较于一些翻译书籍可能存在的“翻译腔”，原版书籍的语言更加地道、流畅，并且能够更好地传达作者的原意。书中对于数学概念的引入，也恰到好处，不会让人感到突兀或难以理解。作者并非简单地堆砌公式，而是将数学工具作为理解算法的辅助手段。我尤其欣赏书中关于“递归”的讲解，从简单的斐波那契数列到复杂的汉诺塔问题，作者层层递进，让读者逐渐掌握递归的思想精髓。我曾经尝试过自己动手实现书中的部分算法，并在本地环境中进行测试。这种“学以致用”的方式，让我更加深刻地体会到算法的魅力，也发现了自己在某些地方的理解偏差。这本书不仅仅是一本教材，更像是一本“思想宝典”，它引导我如何去思考问题，如何去设计高效的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一本陈年的佳酿，每一次翻阅都能品味出新的甘醇。我最初购入这本书，完全是出于对“算法”这个概念的纯粹好奇。在接触之前，我对算法的理解仅限于一些模糊的印象，比如“数据结构”和“排序”。然而，当我真正沉浸在这本书的海洋里时，我才意识到，算法远不止于此。它是一个庞大的、精妙的、贯穿计算机科学的逻辑体系。这本书的编排方式非常巧妙，它并非一上来就抛出晦涩难懂的数学证明，而是循序渐进地从最基础的概念入手，比如数据类型、基本操作，然后逐步引入数组、链表等数据结构，再到排序、搜索等经典算法。书中大量的图示和伪代码，极大地降低了理解的门槛，让我能够直观地感受到算法的运行过程。我尤其喜欢作者在讲解每个算法时，都会详细分析其时间复杂度和空间复杂度，并与其他算法进行比较。这不仅让我理解了算法的效率，也培养了我用“性能”的眼光去审视代码的习惯。有时，我会在深夜独自一人，对着书中的例子冥思苦想，试图在脑海中模拟算法的每一步执行。这种思考的过程，虽然有时会感到吃力，但每当豁然开朗的那一刻，那种成就感是难以言喻的。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一场思维的修行。

评分☆☆☆☆☆

我买这本书的初衷，是为了在面试准备中巩固和深化我对算法的理解。众所周知，算法是面试中的重中之重，而《算法（第四版）》被誉为这个领域的经典之作，我自然不会错过。收到书后，我做的第一件事就是翻阅目录，大致了解其内容的广度和深度。从基础的数据结构，到高级的图算法、字符串算法，再到理论性的内容，这本书几乎涵盖了算法领域的方方面面。它的优点在于，对于每一个算法，都进行了详尽的分析，包括其原理、实现方式、以及在不同场景下的适用性。我特别喜欢书中对于“渐进意义上的复杂度”的讲解，这让我能够从更宏观的视角来评估算法的性能，而不仅仅是关注微小的细节。书中的一些例子，比如红黑树的插入和删除操作，确实需要反复推敲才能完全理解，但作者提供的详细步骤和图示，极大地帮助了我攻克难关。我曾经花了整整一个下午的时间，才彻底弄懂了KMP算法的原理。这个过程虽然有些煎熬，但当我在脑海中构建出完整的匹配流程时，那种豁然开朗的感觉，是任何技术博客都无法比拟的。这本书需要耐心和毅力，但回报绝对是丰厚的。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书，很大程度上是受到了社区里各位前辈的强烈推荐。大家普遍认为，这是一本能够真正“打好算法基础”的必读之作。拿到手后，我确实感受到了它与众不同之处。它不仅仅是在罗列各种算法，更是在构建一个完整的算法知识体系。书中对于“概率和随机化算法”的介绍，尤其让我眼前一亮。我之前对这类算法的认识非常有限，这本书则通过生动形象的例子，比如随机化查找和近似算法，让我看到了算法在处理复杂、不确定问题时的强大能力。书中的图论部分，对于各种图的遍历、最短路径、最小生成树等算法的讲解，也非常系统和全面。我曾经尝试过用它来解决一些实际的编程问题，比如如何在社交网络中找到两个用户之间的最短联系路径，或者如何设计一个高效的路径规划算法。通过对书中算法的理解和应用，我不仅提升了解决问题的效率，也拓宽了我的技术视野。这本书需要反复研读，每一次阅读都会有新的收获，就像是在一座知识的宝库中不断地挖掘宝藏。

评分☆☆☆☆☆

还行

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一般般吧

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还行

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还行

评分☆☆☆☆☆

看了第一章后发现书中的印刷有点问题，不知后面有没有问题。。。

评分☆☆☆☆☆

看了第一章后发现书中的印刷有点问题，不知后面有没有问题。。。

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看了第一章后发现书中的印刷有点问题，不知后面有没有问题。。。

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