算法 第4版 (美)塞奇威克,(美)韦恩,谢路云 9787115293800 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 塞奇威克，[美] 韦恩，谢路云 著

图书标签:

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• 计算机科学
• Java
• 塞奇威克
• 韦恩
• 谢路云
• 经典教材
• 基础算法

店铺： 博远慧达图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115293800

商品编码：12109153385

包装：平装

出版时间：2012-10-01

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基本信息

书名:算法 第4版

定价：99.00元

售价：58.41元,便宜40.59元,折扣59

作者:(美)塞奇威克,(美)韦恩,谢路云

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2012-10-01

ISBN：9787115293800

字数：1115000

页码：636

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：1.203kg

编辑推荐

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内容提要

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《算法（第4版）》全面讲述算法和数据结构的必备知识，具有以下几大特色。
1、 算法领域的经典参考书：Sedgewick畅销著作的新版，反映了经过几十年演化而成的算法核心知识体系
2、内容全面：全面论述排序、搜索、图处理和字符串处理的算法和数据结构，涵盖每位程序员应知应会的50种算法
3、全新修订的代码：全新的Java实现代码，采用模块化的编程风格，所有代码均可供读者使用
4、与实际应用相结合：在重要的科学、工程和商业应用环境下探讨算法，给出了算法的实际代码，而非同类著作常用的伪代码
5、富于智力趣味性：简明扼要的内容，用丰富的视觉元素展示的示例，精心设计的代码，详尽的历史和科学背景知识，各种难度的练习，这一切都将使读者手不释卷
6、科学的方法：用合适的数学模型地讨论算法性能，这些模型是在真实环境中得到验证的
7、与网络相结合：配套网站algs4.cs.princeton.edu提供了本书内容的摘要及相关的代码、测试数据、编程练习、教学课件等资源

目录

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作者介绍

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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AdobeSystems公司董事会成员，曾在Xerox PARC、国防分析研究所（Institute for DefenseAnalyses）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。
KevinWayne，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。

文摘

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序言

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数据结构与算法：揭秘计算机科学的基石 在浩瀚的数字世界中，数据以千变万化的形式涌动，而算法则是驾驭这些数据的魔法咒语。它们是计算机科学的核心，是解决复杂问题的利器，更是构建高效、智能系统的基石。本书将带领您深入探索数据结构与算法的迷人领域，揭示它们如何驱动着现代科技的飞速发展。 一、 数据结构：组织的艺术 想象一下，您需要管理一个庞大的图书馆。书籍的摆放方式直接影响着您找到所需书籍的速度。同样，在计算机科学中，数据结构就是组织和存储数据的方式。不同的数据结构在处理特定任务时，表现出截然不同的效率。 线性数据结构： 数组（Array）： 最基本的数据结构，将相同类型的数据按顺序存储在连续的内存空间中。您可以将其想象成一排整齐的储物柜，每个储物柜都有一个编号，方便您快速存取。数组的优点在于访问速度快（O(1)），但插入和删除操作可能比较耗时（O(n)），因为需要移动后续元素。 链表（Linked List）： 与数组不同，链表中的元素不一定存储在连续的内存空间中。每个元素（称为节点）包含数据以及指向下一个节点的指针。这就像一条长长的队伍，每个人都知道下一个是谁。链表的优点在于插入和删除操作非常高效（O(1)），但访问特定元素则需要遍历（O(n)）。链表又可以细分为单向链表、双向链表和循环链表，各有其适用场景。 栈（Stack）： 遵循“后进先出”（LIFO）原则的数据结构，就像叠盘子一样，最后放上去的盘子最先被取走。栈常用于函数调用、表达式求值以及撤销操作。 队列（Queue）： 遵循“先进先出”（FIFO）原则的数据结构，就像排队买票一样，先来的人先服务。队列常用于任务调度、缓冲区管理等。 非线性数据结构： 树（Tree）： 具有层级关系的数据结构，就像一棵倒置的树，有一个根节点，每个节点可以有零个或多个子节点。树的应用非常广泛，例如文件系统、组织结构图、以及许多高级数据结构的基础。 二叉树（Binary Tree）： 每个节点最多有两个子节点（左子节点和右子节点）。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）： 在二叉树的基础上，增加了有序性：左子树中所有节点的值都小于根节点的值，右子树中所有节点的值都大于根节点的值。这使得查找、插入和删除操作更加高效。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）： 如AVL树和红黑树，它们通过自平衡机制，确保树的高度不会过大，从而保证操作的平均时间复杂度维持在O(log n)。 图（Graph）： 由一系列节点（顶点）和连接这些节点的边组成。图可以用来表示各种复杂的关系，例如社交网络、地图导航、网络路由等。 有向图（Directed Graph）： 边有方向，表示单向的关系。 无向图（Undirected Graph）： 边没有方向，表示双向的关系。 哈希表（Hash Table）： 通过哈希函数将键映射到存储桶（bucket）中，实现快速的查找、插入和删除。哈希表可以看作是数组和链表的结合，通过巧妙的设计，可以达到近乎O(1)的平均时间复杂度。 二、 算法：智慧的行动指南 数据结构提供了组织数据的框架，而算法则是对这些数据进行操作的步骤和逻辑。一个好的算法能够用最少的资源（时间、空间）解决问题。 排序算法： 将一组数据按照特定顺序排列。 简单排序： 冒泡排序（Bubble Sort）： 通过不断比较相邻元素并交换位置，将最大（或最小）元素逐渐“冒泡”到正确的位置。时间复杂度为O(n^2)。 选择排序（Selection Sort）： 每次从未排序的部分中选择最小（或最大）的元素，放到已排序部分的末尾。时间复杂度为O(n^2)。 插入排序（Insertion Sort）： 将待排序的元素逐个插入到已排序序列的合适位置。在部分有序的情况下效率较高，平均时间复杂度为O(n^2)，最好情况为O(n)。 高效排序： 快速排序（Quick Sort）： 通过“分而治之”的思想，选择一个“基准”元素，将小于基准的元素放到左边，大于基准的元素放到右边，然后递归地对左右两部分进行排序。平均时间复杂度为O(n log n)，最坏情况为O(n^2)。 归并排序（Merge Sort）： 同样是“分而治之”，将序列分成两半，递归地对两半进行排序，然后将两个有序的子序列合并成一个有序序列。时间复杂度始终为O(n log n)。 堆排序（Heap Sort）： 利用堆（一种特殊的树状数据结构）进行排序，构建一个最大堆（或最小堆），然后不断提取堆顶元素。时间复杂度为O(n log n)。 查找算法： 在数据集合中寻找特定元素。 顺序查找（Linear Search）： 逐个遍历数据集合，直到找到目标元素或遍历完所有元素。时间复杂度为O(n)。 二分查找（Binary Search）： 仅适用于有序数据集合。每次将查找区间减半，直到找到目标元素或查找区间为空。时间复杂度为O(log n)。 图算法： 图的遍历： 广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）： 从起始节点开始，逐层向外遍历图。常用于寻找最短路径（无权图）和连通性问题。 深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）： 从起始节点开始，沿着一条路径尽可能深地搜索，直到无法继续，然后回溯。常用于寻找路径、拓扑排序和连通性问题。 最短路径算法： Dijkstra算法： 寻找带非负权重的图中，从源顶点到其余所有顶点的最短路径。 Floyd-Warshall算法： 寻找带任意权重（允许负权重，但不允许负权环）的图中，所有顶点对之间的最短路径。 最小生成树算法： Prim算法： 寻找连接所有顶点的、权重之和最小的无环连通子图（生成树）。 Kruskal算法： 同样是寻找最小生成树，但采用了一种不同的策略，通过从小到大选择边来构建。 动态规划（Dynamic Programming）： 一种通过将问题分解成子问题，并存储子问题的解来避免重复计算的算法设计技术。适用于具有重叠子问题和最优子结构的问题，例如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等。 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（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的。适用于局部最优选择能够导致全局最优解的问题，例如霍夫曼编码、活动选择问题等。 回溯算法（Backtracking Algorithm）： 一种通过深度优先搜索的方式搜索解空间树的算法。当发现当前路径不能构成一个解时，就“回溯”到上一步，尝试其他的选择。适用于解决组合性问题，例如N皇后问题、数独求解等。 三、 算法分析：衡量的艺术 理解算法的优劣，需要对其进行分析。 时间复杂度（Time Complexity）： 衡量算法执行时间随输入规模增长而增长的速度。通常用大O记法（Big O notation）表示，如O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n)等。 空间复杂度（Space Complexity）： 衡量算法执行过程中所需的额外内存空间随输入规模增长而增长的速度。同样用大O记法表示。 四、 实践与应用 数据结构与算法并非纸上谈兵，它们在现实世界的应用无处不在： 搜索引擎： 利用图算法和高效的数据结构来索引和检索海量网页信息。 社交网络： 使用图算法来分析用户关系、推荐好友。 操作系统： 调度算法、内存管理等都离不开数据结构和算法。 数据库系统： 索引、查询优化等核心功能依赖于高效的数据结构和算法。 人工智能与机器学习： 各种模型和算法的实现都基于基础的数据结构和算法。 游戏开发： 路径查找、物理引擎、AI行为等都需要精妙的算法。 金融交易： 高频交易、风险管理等需要极速和高效的算法。 结语 数据结构与算法是计算机科学的精髓，掌握它们，您将能够更深入地理解计算机的工作原理，设计出更高效、更优雅的解决方案，并为解决未来更具挑战性的问题奠定坚实的基础。本书将为您提供一个系统化的学习路径，从基础概念到高级应用，带领您在这个充满魅力的领域中不断探索与进步。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的，不仅仅是知识，更是一种解决问题的思维方式。作者在讲解每一个算法时，都会从实际应用场景出发，让我们理解算法的价值和重要性。例如，在讲到图算法时，书中就引用了社交网络分析、地图导航等例子，让我们看到了算法在现实世界中的广泛应用。这让我觉得学习算法不再是“死记硬背”，而是变得生动有趣，并且充满了实际意义。而且，这本书的排版非常精美，文字清晰，代码格式规范，阅读体验极佳。即使是很长的篇幅，也不会让人感到疲惫。我特别喜欢它在讲解过程中，穿插的一些“思考题”和“拓展阅读”，这些设计鼓励我主动去思考，去探索更深层次的知识。通过这些引导，我不仅掌握了书中的内容，还能触类旁通，举一反三。它培养了我一种严谨的逻辑思维能力，以及分析和解决问题的能力，这些都是我未来在技术道路上不可或缺的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法（第4版）》真是一部让我爱不释手的经典之作。翻开它的第一页，我就被作者们严谨而又生动的叙述风格深深吸引。书中对各种经典算法的讲解，不是那种枯燥的公式堆砌，而是辅以大量形象的比喻和直观的图示，让那些原本抽象的概念瞬间变得清晰起来。我尤其喜欢它在讲解图算法时，那些绘制精美的图，让我能一目了然地理解最短路径、最小生成树等复杂算法的原理。而且，它对于每一种算法的分析，都做到了深度和广度的兼顾，不仅讲解了算法的实现，更深入分析了其时间复杂度和空间复杂度，这对于我这种想要深入理解算法精髓的读者来说，简直是福音。书中的代码示例，采用的是Java语言，这门语言本身就以其严谨和面向对象的特性著称，与算法的逻辑结合得天衣无缝。那些完整的、可运行的代码，让我可以跟着作者一起敲打、调试，在实践中真正掌握算法。每一次的阅读，都能有新的收获，感觉就像在与两位智者进行一场深刻的思想交流。它不仅仅是一本书，更像是一位循循善诱的老师，引导我一步步走向算法的殿堂。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一个宝藏，每一次翻阅都能挖掘出新的惊喜。我之前在参加一些技术面试时，经常会因为对某些算法的理解不够深入而感到焦虑。但自从读了《算法（第4版）》之后，我感觉自信心增强了不少。书中对数据结构和算法的讲解，非常系统且全面。从基础的数组、链表，到复杂的树、图，再到各种高效的查找和排序方法，它都进行了深入的剖析。我尤其喜欢它对于“为什么”的解释。很多时候，我们只是知道一个算法怎么用，但不知道它为什么这样设计，以及在什么场景下最优。这本书就恰恰弥补了这一点，它会告诉你算法设计的动机，以及不同算法之间的权衡取舍。比如，在讲解哈希表时，作者不仅介绍了各种哈希函数的设计思路，还详细分析了冲突解决策略，并且还深入探讨了如何通过调整哈希表的大小来优化性能，这让我对数据结构和算法有了更深刻的理解，不再是停留在“知其然”的层面，而是达到了“知其所以然”的境界。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在拿到这本书之前，我对算法一直抱有一种敬畏但又略带畏惧的态度。总觉得那些枯燥的理论和密密麻麻的公式是计算机科学的“拦路虎”。但《算法（第4版）》完全颠覆了我的看法。它没有上来就给我灌输晦涩的数学定理，而是从最基本的概念入手，比如排序，它就用了整整一个章节来详细讲解各种排序算法的优劣，从冒泡排序的朴实无华，到快速排序的精妙高效，再到归并排序的稳定可靠，每一种算法的演进都像是历史的画卷在我眼前展开。作者们并没有回避算法的数学分析，但他们巧妙地将数学工具融入到理解算法的实际应用中，而不是让数学成为学习的障碍。比如在讲到概率算法时，他们会用生动的例子解释为何随机性可以带来效率的提升。这种“寓教于乐”的方式，让我在不知不觉中就消化了大量的信息。我特别欣赏书中的一些小技巧和“陷阱”提示，这表明作者对初学者的痛点有着深刻的理解，能够预判我们可能遇到的问题，并提前给出指导，这大大减少了我的试错成本，让我学习的过程更加顺畅和高效。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《算法（第4版）》是那种可以让你反复阅读，每一次都能从中汲取新养分的书。它不像很多技术书籍那样，看完一遍就束之高阁。这本书的内容深度和广度都非常惊人，涵盖了算法领域的众多重要主题。从基础的排序和查找，到更高级的图算法、字符串算法、动态规划等等，作者们都进行了深入浅出的讲解。我最欣赏的是它对待算法的态度，不是简单地罗列，而是将算法的理解上升到一种哲学层面。它会让你思考算法的本质，思考效率与空间之间的权衡，思考在不同的应用场景下，应该如何选择最合适的算法。书中给出的Java代码实现，不仅逻辑严谨，而且非常具有可读性，这对于想要将算法付诸实践的读者来说，无疑是巨大的帮助。我常常会把书中的代码复制到自己的开发环境中进行测试和修改，通过这种方式，我不仅巩固了理论知识，也提升了自己的编程能力。这本书就像一位百科全书，让我对算法世界有了更全面、更深入的认识。