算法设计指南（第2版）/清华计算机图书译丛 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Steven S.Skiena 著，谢勰 译

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 算法设计
• 清华大学出版社
• 计算机科学
• 编程
• 算法分析
• 计算几何
• 图论
• 经典教材

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302457343

版次：2

商品编码：12119479

包装：平装

丛书名： 清华计算机图书译丛

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：363

字数：574000

正文语种：中文

编辑推荐

（1）由算法领域的知名专家Steven Skiena教授编写。
（2）“设计”是本书的核心，作者不但以生动有趣的语言讲授了算法设计中的常用技术与思想，还着重教导我们应从已有经典设计和实现中汲取力量来完成问题求解，而这正是一个优秀算法工作者所必备的素养。
（3）为了更全面真实地展现作者的算法设计观，本书每章都给出了若干取自现实案例的精彩War Story，读者可以从中深刻体验到优秀算法设计的曲折历程。
（4）本书配套网站包含大量算法设计资源以及作者本人的授课视频，为算法设计者提供了极大的便利。
（5）本书英文版长期占据算法设计领域畅销书的销售前列，是一本不可多得的“算法设计指南”，它不仅能作为计算机相关专业算法课程的教材，对于相关领域从业人员亦是极具价值的参考书。

内容简介

本书由算法领域的知名专家Steven Skiena教授编写，其主要内容包括基本算法设计、算法分析、数据结构、排序与查找、图算法、动态规划以及难解问题与近似算法。
“设计”是本书的核心，作者不但以生动有趣的语言讲授了算法设计中的常用技术与思想，还着重教导我们应从已有经典设计和实现中汲取力量来完成问题求解，而这正是一个优秀算法工作者所必备的素养。为了更全面真实地展现作者的算法设计观，本书每章都给出了若干取自现实案例的精彩War Story，读者可以从中深刻体验到优秀算法设计的曲折历程。为了减轻阅读的难度，作者淡化了繁难的算法分析而仅仅给出性能结论与对比，这在同类算法书中是相当少见的。此外，本书配套网站包含大量算法设计资源以及作者本人的授课视频，为算法设计者提供了极大的便利。
本书长期居于算法畅销教材前列，是一本不可多得的“算法设计指南”，它不仅能作为计算机相关专业算法课程的教材，对于相关领域从业人员亦是极具价值的参考书。

目录

卷I 实用算法设计
第1章算法设计导引. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.1 机器人巡游优化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2 合理挑选工作. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.3 关于正确性的推理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.4 建立问题的模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.5 关于War Story . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
1.6 War Story: 通灵者的模型建立. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.7 习题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
第2章算法分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.1 RAM计算模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.2 大O记号. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.3 增长量级与强弱关系. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.4 以大O来推演公式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.5 关于效率的推理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.6 对数及其应用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.7 对数的特性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
2.8 War Story: 锥体之秘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2.9 高等分析(.) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
2.10 习题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
第3章数据结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3.1 紧接数据结构与链接数据结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3.2 栈与队列. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.3 字典. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3.4 二叉查找树. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
3.5 优先级队列. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
3.6 War Story: 剥离三角剖分. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
3.7 散列与字符串. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
3.8 专用数据结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
3.9 War Story: 把它们串起来. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
3.10 习题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
X 目录
第4章排序与查找. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
4.1 排序的应用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
4.2 排序的范式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
4.3 堆排序: 借助数据结构而得的最优排序. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
4.4 War Story: 给我一张机票. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
4.5 归并排序: 通过分治来排序. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
4.6 快速排序: 通过随机化来排序. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
4.7 分配排序: 通过装桶来排序. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
4.8 War Story: 为被告辩护的Skiena . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
4.9 二分查找及相关算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
4.10 分治. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
4.11 习题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130

探索计算思维的奥秘：理解、构建与优化高效算法 在信息爆炸的时代，数据量的激增与计算需求的复杂化，使得算法的设计与优化成为计算机科学的核心驱动力。本书旨在为读者构建一个扎实的算法知识体系，引领大家深入理解算法的本质，掌握设计与分析的通用方法，并学会如何为实际问题选择、构建和优化最合适的解决方案。我们不求速成，而致力于培养读者严谨的计算思维，让他们能够独立地思考和解决遇到的挑战。 第一部分：构建坚实的基础——算法的灵魂与度量 在深入探索各种算法之前，理解算法本身的概念和评估其优劣的标准至关重要。本部分将为读者打下坚实的理论基础，为后续的学习铺平道路。 算法的定义与特性： 我们将从最根本之处出发，清晰地阐述什么是算法，它必须具备哪些关键特性，如明确性、可行性、有穷性、输入和输出。理解这些基本概念，是进行任何算法研究的前提。我们将通过一系列生动形象的例子，比如食谱、导航路线规划，来帮助读者直观地理解算法的运作方式。 算法分析的艺术： 算法的效率是衡量其价值的重要标准。本部分将重点介绍算法分析的核心概念，包括时间复杂度和空间复杂度。我们不会停留在理论的表面，而是会深入讲解如何通过“大O符号”（Big O notation）来描述算法在最坏、最好和平均情况下的性能表现。读者将学会分析不同操作（如赋值、比较、算术运算）的成本，并能够逐步推导出复杂算法的复杂度。我们将通过简单的例子，如线性查找和二分查找，来演示复杂度分析的具体过程，并引导读者思考不同算法在处理大规模数据时的性能差异。 递归的思想： 递归作为一种强大的问题求解范式，在算法设计中扮演着举足轻重的角色。本部分将深入剖析递归的原理，讲解递归的基本构成要素（基线条件和递归步骤），并提供多种经典的递归算法示例，如阶乘计算、斐波那契数列、汉诺塔问题等。读者将学习如何将一个复杂的问题分解为规模更小的相同子问题，并通过递归调用来求解。同时，我们也会探讨递归可能带来的性能问题，如栈溢出，并介绍迭代等替代方案。 数据结构的选择与影响： 算法的性能往往与所使用的数据结构息息相关。本部分将对各种基本数据结构进行全面的介绍，包括数组、链表、栈、队列、散列表、树（二叉树、平衡树等）和图。我们会深入探讨每种数据结构的特点、存储方式、以及它们在不同操作（插入、删除、查找、遍历）下的时间与空间复杂度。通过理解不同数据结构的操作特性，读者将能够为特定的算法设计和问题求解选择最合适的数据组织方式，从而事半功倍。 第二部分：通用算法设计范式——智慧的构建蓝图 掌握了算法分析和数据结构的基础后，我们便可以开始学习通用的算法设计范式。这些范式如同设计图纸，指导我们如何系统地构建高效的算法。 分治法的力量： 分治法是一种将复杂问题分解为若干个规模更小的相同或相似的子问题，然后递归地求解这些子问题，最后将子问题的解合并起来形成原问题的解的策略。本部分将通过经典的分治算法，如归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）、矩阵乘法（Strassen's algorithm）和最近点对问题，来详细阐述分治法的应用。读者将学习如何识别可以应用分治法的问题，并掌握如何设计递归求解的步骤。 动态规划的精妙： 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的强大工具。本部分将深入剖析动态规划的核心思想：将问题分解为相互关联的子问题，并存储子问题的解以避免重复计算。我们将通过一系列经典的动态规划问题，如背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence）、硬币找零问题（Coin Change Problem）和编辑距离（Edit Distance），来演示如何构建状态转移方程，并利用表格（或备忘录）来存储计算结果。读者将学会识别适合动态规划的问题，并掌握自顶向下（带备忘录）和自底向上（表格填充）两种实现方式。 贪心算法的直觉： 贪心算法在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选项，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。本部分将介绍贪心算法的特点，并展示其在解决某些特定问题时的有效性，例如活动选择问题（Activity Selection Problem）、霍夫曼编码（Huffman Coding）、最小生成树（Minimum Spanning Tree，如Prim和Kruskal算法）和最短路径（Single-Source Shortest Path，如Dijkstra算法）。我们将强调贪心算法的“局部最优不一定全局最优”的潜在陷阱，并指导读者如何判断一个问题是否适合使用贪心策略。 回溯与分支限界： 当问题无法直接通过分治、动态规划或贪心算法有效求解时，回溯法和分支限界法提供了系统搜索解空间的策略。本部分将介绍回溯法的基本思想：通过深度优先搜索的方式，逐步构建解，并在发现当前路径无法导向有效解时，进行“回溯”并尝试其他路径。我们将通过迷宫求解、N皇后问题、数独求解等例子来演示回溯法的应用。在此基础上，我们将介绍分支限界法，它通过引入界限函数来剪枝搜索空间，从而提高搜索效率。 第三部分：高级算法技术与应用——拓展视野，解决复杂难题 在掌握了基本的算法设计范式后，本部分将进一步拓展读者的视野，介绍更高级的算法技术，并探讨算法在实际问题中的应用。 图论算法的深度探索： 图作为一种极其重要的数学模型，在现实世界中无处不在，如社交网络、交通线路、计算机网络等。本部分将深入研究图的基本概念，包括图的表示（邻接矩阵、邻接表）、图的遍历（深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS）。在此基础上，我们将详细介绍解决图问题的经典算法，如最短路径问题（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树（Prim、Kruskal）、拓扑排序（Topological Sort）以及连通性问题（如强连通分量）。 字符串匹配的效率： 在处理文本和生物信息学等领域，高效的字符串匹配算法至关重要。本部分将介绍经典的字符串匹配算法，如朴素算法，并重点讲解更高效的算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法，分析它们的原理和性能优势。 计算几何基础： 计算几何研究如何利用计算机处理几何图形和空间数据。本部分将介绍一些基本的计算几何概念和算法，如点、线段、多边形的基本操作，凸包（Convex Hull）的构建（如Graham Scan、Jarvis March），以及简单的相交检测等。 NP-完全性理论简介： 对于一些极其困难的问题，我们可能无法在多项式时间内找到精确解。本部分将简要介绍计算复杂性理论中的NP类问题，以及NP-完全性（NP-completeness）的概念。我们将说明为什么某些问题被认为是“不可有效求解”的，并介绍一些近似算法和启发式算法的策略，它们虽然不能保证找到最优解，但能在合理时间内找到质量较高的解。 算法的实际应用与优化： 理论的算法需要与实际问题相结合才能发挥最大价值。本部分将讨论如何将所学的算法应用于实际场景，例如数据库查询优化、网络路由、机器学习中的算法（如搜索和分类）、以及数据压缩等。我们还将强调算法工程的重要性，包括如何进行性能剖析（profiling）、内存管理、以及利用并行计算和分布式系统来加速算法的执行。 本书的最终目标是培养读者成为能够独立分析问题、设计高效算法并进行系统优化的优秀计算机科学人才。我们鼓励读者在学习过程中，不仅要理解算法的原理，更要动手实践，通过编写代码来验证算法的正确性和效率。只有将理论与实践相结合，才能真正掌握算法设计的艺术，并在日新月异的科技领域中不断创新。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解风格可以说是那种老派学院派的严谨与现代工程思维的完美结合。它并没有仅仅停留在算法的“是什么”上，而是深入到“为什么选择这个算法”以及“在实际场景中如何优化”。我特别欣赏它对时间复杂度和空间复杂度的分析，不是简单地给出一个大O表示法就草草了事，而是会结合具体的机器模型和输入规模，去讨论常数因子对实际性能的影响，这对于真正想把算法用到生产环境的工程师来说，价值巨大。记得有一章专门对比了不同排序算法在极端数据分布下的表现差异，那段分析我反复看了好几遍，它清晰地指出了理论最优与工程实践之间的微妙平衡。此外，书里穿插的一些历史背景和算法思想的演变，也让学习过程不再枯燥，仿佛在和那些伟大的计算机科学家对话。这本书的深度是渐进式的，前半部分打好坚实的基础，后半部分则开始触及更前沿、更复杂的优化技术和近似算法，这种层次感处理得非常到位，确保了即便是经验丰富的开发者也能从中找到新的启发点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很吸引人，色彩搭配沉稳又不失现代感，封面上那个抽象的符号仿佛在暗示着算法世界的复杂与美妙。我拿到手的时候，首先被它的厚度和分量所震撼，这感觉就像是抱着一座知识的宝库，沉甸甸的，让人对接下来的阅读充满期待。内容上，我主要关注的是那些对初学者非常友好的部分，比如开篇对数据结构基础的梳理，讲解得非常透彻，各种图示和例子都恰到好处，不像有些教材那样干巴巴的，而是真正引导你去思考“为什么”和“怎么做”。特别是对于那些经典算法的剖析，作者似乎总能找到最直观的角度去切入，让你茅塞顿开，而不是被一堆公式淹没。我记得有一章专门讲了动态规划，以前我总是在不同子问题之间切换感到迷茫，但这本书通过几个生活化的例子，把状态转移方程的构建过程描绘得丝丝入扣，让我感觉DP不再是高不可攀的难题，而是可以像搭积木一样构建起来的逻辑。这本书的排版也做得相当出色，字体大小和行间距都非常适宜长时间阅读，细节之处见真章，看得出出版社在编辑和装帧上的用心。

评分☆☆☆☆☆

我必须强调这本书在代码示例上的严谨性。很多算法书的代码片段往往是为了演示概念而存在，缺乏实战价值，但这本书中的所有示例都经过了精心的设计和打磨，不仅注释详尽，而且结构清晰，可以直接作为参考模板。特别是针对C++或类似底层语言的实现细节，作者对内存管理、指针操作的讲解都极其到位，这使得读者在学习算法的同时，也能潜移默化地提升自己的编程素养。例如，在实现堆结构时，它会详细讨论数组下标的转换和边界条件的处理，这些都是容易出错但又至关重要的细节。更难能可贵的是，书中对于不同实现方式的性能权衡也有深入探讨，比如递归与迭代的取舍，以及尾递归优化等高级话题，都得到了充分的展开。这使得这本书不仅是算法参考书，更是一本高质量的程序设计实践指南。读完后，我感觉自己在抽象思维和代码实现之间的桥梁搭建能力得到了显著增强。

评分☆☆☆☆☆

从一个希望系统性提升自己的读者的角度来看，这本书提供了一种无与伦比的体系感。它不像碎片化的在线教程，只解决眼前的问题，而是构建了一个完整的知识框架，让你明白各种算法是如何相互关联、相互借鉴的。章节之间的过渡非常自然流畅，仿佛在走一条精心设计的路线图，每走一步都能看到更广阔的风景。我特别喜欢它对那些“次优”或“启发式”算法的讨论，这体现了作者的成熟和务实，承认了在很多实际约束下，找到一个“足够好”的解远比追求理论上的完美解更有意义。这种对工程现实的深刻洞察，使得这本书的价值远超一般的学术教材。它真正做到了“指南”的定位，无论是准备面试、参与项目优化，还是进行学术研究，它都能提供扎实可靠的理论支撑和实用的操作建议。读完后，我感觉自己看待任何计算问题的方式都有了一种更高维度的抽象和拆解能力。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我最直观的感受是它在“解决问题”导向上的强大驱动力。它不是单纯的知识点罗列，而更像是一个资深的架构师在手把手教你如何构建一个健壮的系统。例如，在讲解图论算法时，作者并没有拘泥于教科书式的遍历顺序，而是迅速将重点转移到如何利用这些算法来解决网络路由、资源调度这类实际问题上。书中的案例库非常丰富，而且案例的选择非常贴合当前技术领域的热点，比如与数据流处理、大规模并行计算相关的算法优化策略，都有所涉及。有一部分内容专门讨论了如何对不完美或不完整的数据集进行有效的处理，这在现实世界的脏数据面前显得尤为重要。这本书的语言风格非常清晰、精确，几乎没有歧义，这对于学习复杂逻辑是至关重要的。当你被一个复杂的算法卡住时，翻阅这本书，总能找到一个角度让你豁然开朗，那种“原来如此”的感觉，是阅读体验中最为美妙的瞬间。

评分☆☆☆☆☆

入门读物，写的比较清晰。

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好啊好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

原版书的前面一部分，讲的挺细致的。

评分☆☆☆☆☆

刚刚看了一些，感觉翻译的品质还不错

评分☆☆☆☆☆

。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

是正版的，有标。书就是那本书，没啥说的。

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

好书，多看看看有好处。。。

评分☆☆☆☆☆

没想象中好，引用故事需要有西方文化背景才能理解。