算法设计与分析（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郑宗汉，郑晓明 著

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 算法设计
• 算法分析
• 计算机科学
• 编程
• 理论计算机科学
• 计算复杂度
• 递归
• 分治法

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302251989

版次：2

商品编码：10797756

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 高等学校计算机教材

开本：16开

出版时间：2011-07-01

用纸：胶版纸

页数：419

字数：624000

正文语种：中文

编辑推荐

尽可能用通俗的语言来表达深奥的问题，对实现算法的思想方法、推导过程、实现的步骤、所涉及到的数据结构和变量的描述尽可能详细，易于学生深刻地理解和掌握算法的工作原理，学会如何设计和实现算法。
对算法的理论基础和定理的证明给以足够的重视，定义的叙述尽可能严谨，方法推导、定理证明的逻辑尽可能严密，培养学生良好的逻辑思维能力和严谨规范的科学方法。
无论是算法的基本概念、算法复杂性的分析方法，还是算法的实现步骤，都尽可能提供大量实例加以解释说明，用实例来模拟算法的运行，有助于学生学以致用。读者对象《高等学校计算机教材：算法设计与分析（第2版）》可作为高等院校计算机专业本科生和研究生的教材，也可作为计算机科学与应用的科学技术人员的参考用书。

内容简介

《算法设计与分析（第2版）》介绍：算法设计与分析的概念和方法，共4部分内容。第1部分介绍算法设计与分析的基本概念，结合穷举法、排序问题及其他一些算法，对算法的时间复杂性的概念及复杂性的分析方法作了较为详细的叙述；第2部分以算法设计技术为纲，从合并排序、堆排序、离散集合的union和find操作开始，进而介绍递归技术、分治法、贪婪法、动态规划、回溯法、分支与限界法和随机算法等算法设计技术及其复杂性分析；第3部分介绍计算机应用领域里的一些算法，如图和网络流，以及计算几何中的一些问题；第4部分介绍算法设计与分析中的一些理论问题，如NP完全问题、计算复杂性问题、下界理论问题，最后介绍了近似算法及其性能分析。
《高等学校计算机教材：算法设计与分析（第2版）》内容选材适当、编排合理、由浅入深、循序渐进、互相衔接、逐步展开，并附有大量实例，既注重算法的思想方法、推导过程和正确性的证明技术，也注重算法所涉及的数据结构、算法的具体实现和算法的工作过程。
《高等学校计算机教材：算法设计与分析（第2版）》可作为高等院校计算机专业本科生和研究生的教材，也可作为计算机科学与应用的科学技术人员的参考资料。

目录

1章算法的基本概念
1.1 引言
1.1.1 算法的定义和特征
1.1.2 算法设计的例子，穷举法
1.1.3 算法的复杂性分析
1.2 算法的时间复杂性
1.2.1 算法的输入规模和运行时间的阶
1.2.2 运行时间的上界，Ο记号
1.2.3 运行时间的下界，Ω记号
1.2.4 运行时间的准确界，Θ记号
1.2.5 Ο记号、Ω记号、Θ记号的性质
1.2.6 复杂性类型和Ο记号
习题17
参考文献

第2章 算法的复杂性分析
2.1 常用的函数和公式
2.1.1 整数函数
2.1.2 对数函数
2.1.3 排列、组合和二项式系数
2.1.4 级数求和
2.2 算法的时间复杂性分析
2.2.1 循环次数的统计
2.2.2 基本操作频率的统计
2.2.3 计算步的统计
2.3 最好情况、最坏情况和平均情况分析
2.3.1 最好情况、最坏情况和平均情况
2.3.2 最好情况和最坏情况分析
2.3.3 平均情况分析
2.4 用生成函数求解递归方程
2.4.1 生成函数及其性质
2.4.2 用生成函数求解递归方程
2.5 用特征方程求解递归方程
2.5.1 k阶常系数线性齐次递归方程
2.5.2 k阶常系数线性非齐次递归方程
2.6 用递推方法求解递归方程
2.6.1 递推
2.6.2 用递推法求解变系数递归方程
2.6.3 换名
2.7 算法的空间复杂性53
2.8 最优算法
习题55
参考文献57

第3章 排序问题和离散集合的操作
3.1 合并排序
3.1.1 合并排序算法的实现
3.1.2 合并排序算法的分析
3.2 基于堆的排序
3.2.1 堆
3.2.2 堆的操作
3.2.3 堆的建立
3.2.4 堆的排序
3.3 基数排序
3.3.1 基数排序算法的思想方法
3.3.2 基数排序算法的实现
3.3.3 基数排序算法的分析
3.4 离散集合的union_find操作
3.4.1 用于union_find操作的数据结构
3.4.2 union、find操作及路径压缩
习题
参考文献

第4章 递归和分治
4.1 基于归纳的递归算法
4.1.1 基于归纳的递归算法的思想方法
4.1.2 递归算法的例子
4.1.3 排列问题的递归算法
4.1.4 求数组主元素的递归算法
4.1.5 整数划分问题的递归算法
4.2 分治法
4.2.1 分治法的例子
……
第5章 贪婪法
第6章 动态规划
第7章 回溯
第8章 分支与限界
第9章 随机算法
第10章 图和网络问题
第11章 计算几何问题
第12章 np完全问题
第13章 计算复杂性
第14章 下界
第15章 近似算法
参考文献

前言/序言

《计算思维的基石：深入探索算法的魅力与实践》 在信息爆炸的时代，算法早已渗透到我们生活的方方面面，从搜索引擎的精准推荐，到金融市场的瞬息万变，再到人工智能的飞速发展，无不体现着算法的强大力量。理解并掌握算法的设计与分析，已成为现代科技从业者、研究人员乃至任何希望在这个数字化浪潮中立足的个体的核心竞争力。本书旨在为读者构建一个坚实的计算思维基础，带领大家深入探索算法的精妙世界，掌握分析和设计高效算法的必备技能，并认识到算法在解决现实世界复杂问题中的关键作用。 一、 开启算法探索之旅：从基础概念到核心思想 本书的起点，将是算法的本质与基本概念的梳理。我们将从“什么是算法？”这一根本问题出发，探讨算法的定义、特性以及其在计算机科学中的核心地位。这不仅仅是理论的介绍，更是对“计算思维”这一思维模式的启蒙。我们将理解如何将现实世界的问题抽象成可以用计算机解决的模型，如何以清晰、严谨的逻辑步骤来描述解决方案。 紧接着，我们将聚焦于算法的度量标准——复杂度分析。理解算法的效率至关重要，因为即使是最巧妙的算法，如果运行时间或空间占用过大，也无法真正投入实际应用。我们将详细介绍时间复杂度和空间复杂度，学习如何使用大O符号来刻画算法的渐进增长趋势，并掌握分析各种基本操作（如赋值、比较、算术运算）的成本方法。这部分内容将是后续深入学习算法设计技巧的基础，理解了复杂度，我们才能更有针对性地去优化算法。 二、 数据结构与算法的有机结合：构建高效解决方案的基石 算法的设计与数据结构密不可分，高效的数据组织方式是实现高效算法的前提。本书将系统地介绍一系列经典且重要的数据结构，并阐述它们如何与不同的算法配合，共同解决问题。 我们将从最基础的线性数据结构开始，如数组和链表。深入探讨它们各自的优缺点，以及在不同场景下的适用性。例如，何时选择数组的快速随机访问，何时采用链表的动态插入和删除。 随后，我们将进入非线性数据结构的世界，其中栈和队列作为抽象数据类型，在算法中扮演着重要的角色。我们将理解它们的后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）特性，并学习它们在函数调用、表达式求值、广度优先搜索等经典算法中的应用。 树作为一种强大的非线性结构，将占据相当大的篇幅。我们将深入剖析二叉树的各种遍历方法（前序、中序、后序），以及它们在表达式解析、文件系统模拟等方面的应用。更重要的是，我们将重点讲解二叉搜索树（BST），理解其查找、插入、删除操作的时间复杂度，并探讨如何通过平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）来克服BST在某些情况下性能退化的缺点，从而保证对数级别的操作效率。 图是另一种极为重要的非线性数据结构，它能够有效地表示对象之间的复杂关系。我们将学习图的两种基本表示方法：邻接矩阵和邻接表，并深入研究图的经典遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。我们将详细分析这两种算法的原理、实现方式以及它们在连通性判断、最短路径查找（初步介绍）等问题中的应用。 此外，我们还将触及其他重要的数据结构，如堆（Heap），它在优先队列和堆排序中的关键作用；散列表（Hash Table），以其平均常数时间复杂度的查找、插入和删除能力，在各种应用场景中大放异彩，我们将深入理解哈希函数的设计原则、冲突解决策略（如链地址法、开放寻址法）。 三、 经典算法设计范式：解锁解决问题的通用策略 掌握了数据结构的基础，我们便可以开始学习各种强大的算法设计范式，这些范式如同解决问题的通用“工具箱”，能够帮助我们高效地构建各种复杂算法。 分治法（Divide and Conquer）将一个大问题分解成若干个规模更小的子问题，分别解决这些子问题，然后将子问题的解合并起来，形成原问题的解。我们将通过经典的例子，如归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），来理解分治法的思想。我们将分析这些排序算法的原理、递归结构以及它们的复杂度。 动态规划（Dynamic Programming）是解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的强大方法。我们将从斐波那契数列的例子入手，理解动态规划的基本思想：将问题分解为互相重叠的子问题，并存储子问题的解以避免重复计算。然后，我们将深入探讨如何识别动态规划问题的关键要素，如状态定义、状态转移方程，并学习求解背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典动态规划问题。 贪心算法（Greedy Algorithm）在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择，从而希望导致最终问题的最优解。我们将通过活动选择问题、最小生成树（Kruskal算法和Prim算法）、霍夫曼编码等例子，来理解贪心算法的设计思想，以及何时何地贪心算法能够保证获得全局最优解。 回溯法（Backtracking）是一种通过试探性地搜索来组织，并记录随机选择的算法。当发现当a条路径不能通往问题的解时，就返回到上一步，然后try other paths。我们将学习回溯法在解决N皇后问题、组合总和、数独求解等问题中的应用，理解其搜索树的构建和剪枝策略。 四、 算法分析的深度探索：理解效率与正确性的保证 算法的设计固然重要，但对算法进行深入的分析，以证明其正确性并评估其效率，同样不可或缺。本书将引导读者掌握严谨的算法分析方法。 我们将学习数学归纳法在证明算法正确性方面的应用。对于递归算法，我们将深入理解递归树法和主定理等方法来求解递归关系式，从而得到算法的时间复杂度。 除了时间复杂度，我们还将关注空间复杂度，分析算法在运行过程中所需的额外存储空间。在实际应用中，有时空间复杂度比时间复杂度更为关键。 我们还将探讨平均情况分析和最坏情况分析的差异，理解为什么在某些算法的分析中，平均情况下的性能表现远优于最坏情况。 五、 算法在实际中的应用与展望：连接理论与实践 本书并非仅仅停留在理论层面，我们将通过丰富的实例，展示算法如何在计算机科学的各个分支以及其他领域中发挥核心作用。 排序与搜索算法：除了基础的排序算法，我们将介绍更高级的排序方法，并探讨在不同规模和特性的数据集上，哪种搜索算法（如二分查找、哈希查找）最为高效。 图算法的拓展：我们将深入研究最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）在导航系统、网络路由等领域的应用，以及最小生成树算法在网络设计、聚类分析中的价值。 字符串匹配算法：介绍KMP算法等高效的字符串匹配技术，在文本处理、模式识别中的应用。 NP-完备性初步：我们将对计算复杂性理论进行初步的介绍，理解P类、NP类问题的概念，以及NP-完备性问题对算法设计带来的挑战，例如，理解为什么对于某些问题，我们可能找不到多项式时间的精确解，而需要寻找近似解或启发式算法。 最后，本书将展望算法研究的未来发展趋势，包括机器学习算法、并行与分布式算法、算法的安全性等前沿领域，鼓励读者保持好奇心，不断学习和探索。 本书的目标读者： 本书适合所有对计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学等领域感兴趣的读者，包括： 计算机科学专业的学生：为构建扎实的理论基础，应对课程学习和学术研究。 软件工程师：提升代码效率，设计更具可扩展性和鲁棒性的系统。 数据科学家和机器学习工程师：理解算法的底层原理，更好地选择和优化模型。 对计算思维和解决复杂问题感兴趣的任何人：培养逻辑思维能力，掌握解决问题的系统化方法。 通过深入学习本书内容，你将不仅掌握一套强大的算法工具，更重要的是，你将培养一种严谨、高效的计算思维方式，为应对未来科技挑战打下坚实的基础。让我们一起踏上这场激动人心的算法探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机科学的理论基础很感兴趣，尤其是那些支撑起现代计算世界的底层逻辑。这本书给了我一种全新的视角去审视那些我习以为常的计算机操作。它并没有停留在“如何使用”的层面，而是深入到“为何如此”的层面。例如，在讨论动态规划时，作者并没有急于给出公式，而是先通过一个背包问题的演变过程，层层剥茧，让我们理解“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心概念是如何自然产生的。这种循序渐进的引导方式，让我在理解复杂概念时感到轻松且富有成就感。我非常享受阅读这本书的过程，它就像在解开一道道精妙的数学谜题，每解决一道，都能获得一种豁然开朗的喜悦。而且，它在阐述贪心算法时，也并没有简单地给出几个例子，而是深入分析了贪心算法适用的条件以及它为什么能够保证最优解，这让我对算法的适用性有了更深刻的认识。我迫不及待地想继续探索书中的其他章节，尤其是那些关于 NP-hard 问题和近似算法的讨论，我相信它会为我打开一个全新的算法世界。

评分☆☆☆☆☆

作为一个非科班出身的程序员，我在学习算法时常常感到力不从心，很多教材的讲解都显得过于理论化，让我难以将书本知识与实际编程联系起来。然而，这本书真的给了我很大的惊喜。它在讲解每个算法时，都会配以生动的图示和详细的伪代码，这让抽象的算法逻辑变得可视化，更容易理解。我尤其喜欢它在介绍分治算法时，用“归并排序”的例子，将整个过程描绘得如同电影画面一般，让我能清晰地看到数据是如何被分割、处理，然后又如何被合并的。这对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。而且，书中的一些小提示和“思考题”，总是能恰到好处地点醒我，让我自己去发现问题的关键，而不是被动地接受答案。这种主动学习的方式，让我感觉更有参与感，也更容易将知识内化。我甚至开始尝试用书中的算法思想去优化我自己的代码，虽然还不完美，但已经能感受到算法带来的效率提升，这让我非常有成就感。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在备考某项技术认证的在职工程师，工作中常常会遇到需要对海量数据进行处理和优化的场景。虽然我之前也接触过一些算法，但总觉得不够系统，缺乏理论深度。直到我偶然发现了这本《算法设计与分析（第2版）》，才感觉像是找到了救星。它不像市面上很多速成教材，上来就讲一大堆高级概念，而是非常有条理地从算法的各个方面进行了深入剖析。我特别欣赏它对图论算法的讲解，那些抽象的图遍历、最短路径问题，在书中被分解得异常清晰。它不仅给出了标准的算法实现，还对不同算法的优劣势进行了详细的对比分析，比如在解决旅行商问题时，不同近似算法的性能差异。这对我理解算法的权衡和选择至关重要。而且，书后附带的大量习题，涵盖了从简单到复杂的各种题型，这对于巩固学习效果非常有帮助。我感觉通过解答这些习题，我不仅巩固了书本上的知识，更重要的是，培养了独立解决算法问题的能力。我深信，掌握了这本书中的核心思想和方法，我将能更自信地应对工作中遇到的各种复杂算法挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法设计与分析（第2版）》给我最大的感受就是它的“全局观”。它不仅仅是罗列各种算法，而是从算法设计的哲学和思想层面出发，帮助读者建立起一套完整的算法思维框架。我特别欣赏它在探讨各种算法范式时，所展现出的深刻洞察力。比如，在介绍回溯法时，它不仅仅是讲解如何实现，而是将其置于解决搜索空间问题的宏大背景下，让我们理解回溯法的本质是一种“试探性查找”。又如，在讨论概率算法时，它也并没有回避其不确定性，而是深入分析了其在特定场景下的优势，比如在素数检测等问题上的效率。这种对算法背后原理的深入挖掘，让我不再满足于仅仅“知道”算法，而是开始思考“为什么”这样设计，以及“在什么情况下”最优。书中的一些关于算法复杂性理论的介绍，也为我打开了新的视野，让我认识到并非所有问题都能找到高效的精确解，这对于理性地看待计算问题的本质非常有帮助。总而言之，这本书对我而言，更像是一本关于如何“思考”算法的书，它正在重塑我的思维模式。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位循循善诱的老师，虽然我才翻开了几页，但已经能感受到它深厚的功底和严谨的治学态度。它并没有一开始就抛出复杂的概念，而是从最基础的算法思想切入，用生动形象的比喻和清晰易懂的逻辑，将原本枯燥的理论变得妙趣横生。尤其是关于“分而治之”的思想，作者通过一个简单的排序问题，将递归的思想阐释得淋漓尽致，让人在不知不觉中就领悟了问题的本质。我特别喜欢它在介绍每一个算法时，都会给出详细的伪代码，并且还会分析其时间复杂度和空间复杂度，这对于我这样初学者来说，简直是及时雨，让我能够清晰地理解算法的效率和开销，为后续的学习打下了坚实的基础。而且，书中的例子都非常贴近实际应用，让我能联想到在实际开发中遇到的问题，思考如何用算法去优化。这不仅仅是一本书，更像是一个思维训练营，它正在悄悄地改变我对问题的看法，让我开始用一种更系统、更具分析性的方式去思考。我期待着后续章节中更深入的探讨，相信这本书一定会成为我计算机科学学习道路上的重要里程碑。

评分☆☆☆☆☆

比如作者对分治做了几个分类。纯思维层面的切入分析，而不像以前的分为一般算法和图论那样子。

评分☆☆☆☆☆

对算法做了一个很新颖的划分，可以看到它和我们经常看的算法书的知识点划分很不一样。作者得归类很不错。对一些常用思想做了分类。

评分☆☆☆☆☆

比如作者对分治做了几个分类。纯思维层面的切入分析，而不像以前的分为一般算法和图论那样子。

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非常满意，五星

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学习算法的好书

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没有缺页，没有破损，没有刮痕，可以信赖，只是送货速度不够给力！

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帮人买的，这个版本似乎不错

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其实里面体现的就是贪心之类的思想具体应用。从思想上面，更贴近通性的本质

评分☆☆☆☆☆

发货快；送货快，好好好