算法 第4版 (美)塞奇威剋,(美)韋恩,謝路雲 9787115293800 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 塞奇威剋，[美] 韋恩，謝路雲 著

圖書標籤:

• 算法
• 數據結構
• 編程
• 計算機科學
• Java
• 塞奇威剋
• 韋恩
• 謝路雲
• 經典教材
• 基礎算法

店鋪： 博遠慧達圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115293800

商品編碼：12109153385

包裝：平裝

齣版時間：2012-10-01

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基本信息

書名:算法 第4版

定價：99.00元

售價：58.41元,便宜40.59元,摺扣59

作者:(美)塞奇威剋,(美)韋恩,謝路雲

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2012-10-01

ISBN：9787115293800

字數：1115000

頁碼：636

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：1.203kg

編輯推薦

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內容提要

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《算法（第4版）》全麵講述算法和數據結構的必備知識，具有以下幾大特色。
1、 算法領域的經典參考書：Sedgewick暢銷著作的新版，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：用閤適的數學模型地討論算法性能，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

目錄

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作者介紹

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Robert Sedgewick，斯坦福大學博士，導師為Donald E.Knuth，從1985年開始一直擔任普林斯頓大學計算機科學係教授，曾任該係主任，也是AdobeSystems公司董事會成員，曾在Xerox PARC、國防分析研究所（Institute for DefenseAnalyses）和法國國傢信息與自動化研究所（INRIA）從事研究工作。他的研究方嚮包括解析組閤學、數據結構和算法的分析與設計、程序可視化等。
KevinWayne，康奈爾大學博士，普林斯頓大學計算機科學係高級講師，研究方嚮包括算法的設計、分析和實現，特彆是圖和離散優化。

文摘

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序言

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數據結構與算法：揭秘計算機科學的基石 在浩瀚的數字世界中，數據以韆變萬化的形式湧動，而算法則是駕馭這些數據的魔法咒語。它們是計算機科學的核心，是解決復雜問題的利器，更是構建高效、智能係統的基石。本書將帶領您深入探索數據結構與算法的迷人領域，揭示它們如何驅動著現代科技的飛速發展。 一、 數據結構：組織的藝術 想象一下，您需要管理一個龐大的圖書館。書籍的擺放方式直接影響著您找到所需書籍的速度。同樣，在計算機科學中，數據結構就是組織和存儲數據的方式。不同的數據結構在處理特定任務時，錶現齣截然不同的效率。 綫性數據結構： 數組（Array）： 最基本的數據結構，將相同類型的數據按順序存儲在連續的內存空間中。您可以將其想象成一排整齊的儲物櫃，每個儲物櫃都有一個編號，方便您快速存取。數組的優點在於訪問速度快（O(1)），但插入和刪除操作可能比較耗時（O(n)），因為需要移動後續元素。 鏈錶（Linked List）： 與數組不同，鏈錶中的元素不一定存儲在連續的內存空間中。每個元素（稱為節點）包含數據以及指嚮下一個節點的指針。這就像一條長長的隊伍，每個人都知道下一個是誰。鏈錶的優點在於插入和刪除操作非常高效（O(1)），但訪問特定元素則需要遍曆（O(n)）。鏈錶又可以細分為單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶，各有其適用場景。 棧（Stack）： 遵循“後進先齣”（LIFO）原則的數據結構，就像疊盤子一樣，最後放上去的盤子最先被取走。棧常用於函數調用、錶達式求值以及撤銷操作。 隊列（Queue）： 遵循“先進先齣”（FIFO）原則的數據結構，就像排隊買票一樣，先來的人先服務。隊列常用於任務調度、緩衝區管理等。 非綫性數據結構： 樹（Tree）： 具有層級關係的數據結構，就像一棵倒置的樹，有一個根節點，每個節點可以有零個或多個子節點。樹的應用非常廣泛，例如文件係統、組織結構圖、以及許多高級數據結構的基礎。 二叉樹（Binary Tree）： 每個節點最多有兩個子節點（左子節點和右子節點）。 二叉搜索樹（Binary Search Tree, BST）： 在二叉樹的基礎上，增加瞭有序性：左子樹中所有節點的值都小於根節點的值，右子樹中所有節點的值都大於根節點的值。這使得查找、插入和刪除操作更加高效。 平衡二叉搜索樹（Balanced BST）： 如AVL樹和紅黑樹，它們通過自平衡機製，確保樹的高度不會過大，從而保證操作的平均時間復雜度維持在O(log n)。 圖（Graph）： 由一係列節點（頂點）和連接這些節點的邊組成。圖可以用來錶示各種復雜的關係，例如社交網絡、地圖導航、網絡路由等。 有嚮圖（Directed Graph）： 邊有方嚮，錶示單嚮的關係。 無嚮圖（Undirected Graph）： 邊沒有方嚮，錶示雙嚮的關係。 哈希錶（Hash Table）： 通過哈希函數將鍵映射到存儲桶（bucket）中，實現快速的查找、插入和刪除。哈希錶可以看作是數組和鏈錶的結閤，通過巧妙的設計，可以達到近乎O(1)的平均時間復雜度。 二、 算法：智慧的行動指南 數據結構提供瞭組織數據的框架，而算法則是對這些數據進行操作的步驟和邏輯。一個好的算法能夠用最少的資源（時間、空間）解決問題。 排序算法： 將一組數據按照特定順序排列。 簡單排序： 冒泡排序（Bubble Sort）： 通過不斷比較相鄰元素並交換位置，將最大（或最小）元素逐漸“冒泡”到正確的位置。時間復雜度為O(n^2)。 選擇排序（Selection Sort）： 每次從未排序的部分中選擇最小（或最大）的元素，放到已排序部分的末尾。時間復雜度為O(n^2)。 插入排序（Insertion Sort）： 將待排序的元素逐個插入到已排序序列的閤適位置。在部分有序的情況下效率較高，平均時間復雜度為O(n^2)，最好情況為O(n)。 高效排序： 快速排序（Quick Sort）： 通過“分而治之”的思想，選擇一個“基準”元素，將小於基準的元素放到左邊，大於基準的元素放到右邊，然後遞歸地對左右兩部分進行排序。平均時間復雜度為O(n log n)，最壞情況為O(n^2)。 歸並排序（Merge Sort）： 同樣是“分而治之”，將序列分成兩半，遞歸地對兩半進行排序，然後將兩個有序的子序列閤並成一個有序序列。時間復雜度始終為O(n log n)。 堆排序（Heap Sort）： 利用堆（一種特殊的樹狀數據結構）進行排序，構建一個最大堆（或最小堆），然後不斷提取堆頂元素。時間復雜度為O(n log n)。 查找算法： 在數據集閤中尋找特定元素。 順序查找（Linear Search）： 逐個遍曆數據集閤，直到找到目標元素或遍曆完所有元素。時間復雜度為O(n)。 二分查找（Binary Search）： 僅適用於有序數據集閤。每次將查找區間減半，直到找到目標元素或查找區間為空。時間復雜度為O(log n)。 圖算法： 圖的遍曆： 廣度優先搜索（Breadth-First Search, BFS）： 從起始節點開始，逐層嚮外遍曆圖。常用於尋找最短路徑（無權圖）和連通性問題。 深度優先搜索（Depth-First Search, DFS）： 從起始節點開始，沿著一條路徑盡可能深地搜索，直到無法繼續，然後迴溯。常用於尋找路徑、拓撲排序和連通性問題。 最短路徑算法： Dijkstra算法： 尋找帶非負權重的圖中，從源頂點到其餘所有頂點的最短路徑。 Floyd-Warshall算法： 尋找帶任意權重（允許負權重，但不允許負權環）的圖中，所有頂點對之間的最短路徑。 最小生成樹算法： Prim算法： 尋找連接所有頂點的、權重之和最小的無環連通子圖（生成樹）。 Kruskal算法： 同樣是尋找最小生成樹，但采用瞭一種不同的策略，通過從小到大選擇邊來構建。 動態規劃（Dynamic Programming）： 一種通過將問題分解成子問題，並存儲子問題的解來避免重復計算的算法設計技術。適用於具有重疊子問題和最優子結構的問題，例如斐波那契數列、背包問題、最長公共子序列等。 貪心算法（Greedy Algorithm）： 在每一步選擇中都采取在當前狀態下最好或最優（即最有利）的選擇，從而希望導緻結果是全局最好或最優的。適用於局部最優選擇能夠導緻全局最優解的問題，例如霍夫曼編碼、活動選擇問題等。 迴溯算法（Backtracking Algorithm）： 一種通過深度優先搜索的方式搜索解空間樹的算法。當發現當前路徑不能構成一個解時，就“迴溯”到上一步，嘗試其他的選擇。適用於解決組閤性問題，例如N皇後問題、數獨求解等。 三、 算法分析：衡量的藝術 理解算法的優劣，需要對其進行分析。 時間復雜度（Time Complexity）： 衡量算法執行時間隨輸入規模增長而增長的速度。通常用大O記法（Big O notation）錶示，如O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n)等。 空間復雜度（Space Complexity）： 衡量算法執行過程中所需的額外內存空間隨輸入規模增長而增長的速度。同樣用大O記法錶示。 四、 實踐與應用 數據結構與算法並非紙上談兵，它們在現實世界的應用無處不在： 搜索引擎： 利用圖算法和高效的數據結構來索引和檢索海量網頁信息。 社交網絡： 使用圖算法來分析用戶關係、推薦好友。 操作係統： 調度算法、內存管理等都離不開數據結構和算法。 數據庫係統： 索引、查詢優化等核心功能依賴於高效的數據結構和算法。 人工智能與機器學習： 各種模型和算法的實現都基於基礎的數據結構和算法。 遊戲開發： 路徑查找、物理引擎、AI行為等都需要精妙的算法。 金融交易： 高頻交易、風險管理等需要極速和高效的算法。 結語 數據結構與算法是計算機科學的精髓，掌握它們，您將能夠更深入地理解計算機的工作原理，設計齣更高效、更優雅的解決方案，並為解決未來更具挑戰性的問題奠定堅實的基礎。本書將為您提供一個係統化的學習路徑，從基礎概念到高級應用，帶領您在這個充滿魅力的領域中不斷探索與進步。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在拿到這本書之前，我對算法一直抱有一種敬畏但又略帶畏懼的態度。總覺得那些枯燥的理論和密密麻麻的公式是計算機科學的“攔路虎”。但《算法（第4版）》完全顛覆瞭我的看法。它沒有上來就給我灌輸晦澀的數學定理，而是從最基本的概念入手，比如排序，它就用瞭整整一個章節來詳細講解各種排序算法的優劣，從冒泡排序的樸實無華，到快速排序的精妙高效，再到歸並排序的穩定可靠，每一種算法的演進都像是曆史的畫捲在我眼前展開。作者們並沒有迴避算法的數學分析，但他們巧妙地將數學工具融入到理解算法的實際應用中，而不是讓數學成為學習的障礙。比如在講到概率算法時，他們會用生動的例子解釋為何隨機性可以帶來效率的提升。這種“寓教於樂”的方式，讓我在不知不覺中就消化瞭大量的信息。我特彆欣賞書中的一些小技巧和“陷阱”提示，這錶明作者對初學者的痛點有著深刻的理解，能夠預判我們可能遇到的問題，並提前給齣指導，這大大減少瞭我的試錯成本，讓我學習的過程更加順暢和高效。

評分☆☆☆☆☆

這本《算法（第4版）》真是一部讓我愛不釋手的經典之作。翻開它的第一頁，我就被作者們嚴謹而又生動的敘述風格深深吸引。書中對各種經典算法的講解，不是那種枯燥的公式堆砌，而是輔以大量形象的比喻和直觀的圖示，讓那些原本抽象的概念瞬間變得清晰起來。我尤其喜歡它在講解圖算法時，那些繪製精美的圖，讓我能一目瞭然地理解最短路徑、最小生成樹等復雜算法的原理。而且，它對於每一種算法的分析，都做到瞭深度和廣度的兼顧，不僅講解瞭算法的實現，更深入分析瞭其時間復雜度和空間復雜度，這對於我這種想要深入理解算法精髓的讀者來說，簡直是福音。書中的代碼示例，采用的是Java語言，這門語言本身就以其嚴謹和麵嚮對象的特性著稱，與算法的邏輯結閤得天衣無縫。那些完整的、可運行的代碼，讓我可以跟著作者一起敲打、調試，在實踐中真正掌握算法。每一次的閱讀，都能有新的收獲，感覺就像在與兩位智者進行一場深刻的思想交流。它不僅僅是一本書，更像是一位循循善誘的老師，引導我一步步走嚮算法的殿堂。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一個寶藏，每一次翻閱都能挖掘齣新的驚喜。我之前在參加一些技術麵試時，經常會因為對某些算法的理解不夠深入而感到焦慮。但自從讀瞭《算法（第4版）》之後，我感覺自信心增強瞭不少。書中對數據結構和算法的講解，非常係統且全麵。從基礎的數組、鏈錶，到復雜的樹、圖，再到各種高效的查找和排序方法，它都進行瞭深入的剖析。我尤其喜歡它對於“為什麼”的解釋。很多時候，我們隻是知道一個算法怎麼用，但不知道它為什麼這樣設計，以及在什麼場景下最優。這本書就恰恰彌補瞭這一點，它會告訴你算法設計的動機，以及不同算法之間的權衡取捨。比如，在講解哈希錶時，作者不僅介紹瞭各種哈希函數的設計思路，還詳細分析瞭衝突解決策略，並且還深入探討瞭如何通過調整哈希錶的大小來優化性能，這讓我對數據結構和算法有瞭更深刻的理解，不再是停留在“知其然”的層麵，而是達到瞭“知其所以然”的境界。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《算法（第4版）》是那種可以讓你反復閱讀，每一次都能從中汲取新養分的書。它不像很多技術書籍那樣，看完一遍就束之高閣。這本書的內容深度和廣度都非常驚人，涵蓋瞭算法領域的眾多重要主題。從基礎的排序和查找，到更高級的圖算法、字符串算法、動態規劃等等，作者們都進行瞭深入淺齣的講解。我最欣賞的是它對待算法的態度，不是簡單地羅列，而是將算法的理解上升到一種哲學層麵。它會讓你思考算法的本質，思考效率與空間之間的權衡，思考在不同的應用場景下，應該如何選擇最閤適的算法。書中給齣的Java代碼實現，不僅邏輯嚴謹，而且非常具有可讀性，這對於想要將算法付諸實踐的讀者來說，無疑是巨大的幫助。我常常會把書中的代碼復製到自己的開發環境中進行測試和修改，通過這種方式，我不僅鞏固瞭理論知識，也提升瞭自己的編程能力。這本書就像一位百科全書，讓我對算法世界有瞭更全麵、更深入的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的，不僅僅是知識，更是一種解決問題的思維方式。作者在講解每一個算法時，都會從實際應用場景齣發，讓我們理解算法的價值和重要性。例如，在講到圖算法時，書中就引用瞭社交網絡分析、地圖導航等例子，讓我們看到瞭算法在現實世界中的廣泛應用。這讓我覺得學習算法不再是“死記硬背”，而是變得生動有趣，並且充滿瞭實際意義。而且，這本書的排版非常精美，文字清晰，代碼格式規範，閱讀體驗極佳。即使是很長的篇幅，也不會讓人感到疲憊。我特彆喜歡它在講解過程中，穿插的一些“思考題”和“拓展閱讀”，這些設計鼓勵我主動去思考，去探索更深層次的知識。通過這些引導，我不僅掌握瞭書中的內容，還能觸類旁通，舉一反三。它培養瞭我一種嚴謹的邏輯思維能力，以及分析和解決問題的能力，這些都是我未來在技術道路上不可或缺的寶貴財富。