算法导论+数据结构、算法与应用：C++语言描述原书第2版 计算机编程书籍 自学编程语言 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111407010

商品编码：18183785821

产品名称：算法导论                                                                 ISBN编号: 9787111407010

产品名称：数据结构、算法与应用：C++语言描述原书第2版              ISBN编号: 9787111496007

算法导论  

《算法导论(原书第3版)》

出版者的话

译者序

前言

第一部分 基础知识

第1章 算法在计算中的作用3

1.1 算法3

1.2 作为一种技术的算法6

思考题8

本章注记8

第2章 算法基础9

2.1 插入排序9

2.2 分析算法13

2.3 设计算法16

2.3.1 分治法16

2.3.2 分析分治算法20

思考题22

本章注记24

第3章 函数的增长25

3.1 渐近记号25

3.2 标准记号与常用函数30

思考题35

本章注记36

第4章 分治策略37

4.1 最大子数组问题38

4.2 矩阵乘法的Strassen算法43

4.3 用代入法求解递归式47

4.4 用递归树方法求解递归式50

4.5 用主方法求解递归式53

4.6 证明主定理55

4.6.1 对b的幂证明主定理56

4.6.2 向下取整和向上取整58

思考题60

本章注记62

第5章 概率分析和随机算法65

5.1 雇用问题65

5.2 指示器随机变量67

5.3 随机算法69

��5.4 概率分析和指示器随机变量的进一步使用73

5.4.1 生日悖论73

5.4.2 球与箱子75

5.4.3 特征序列76

5.4.4 在线雇用问题78

思考题79

本章注记80

第二部分 排序和顺序统计量

第6章 堆排序84

6.1 堆84

6.2 维护堆的性质85

6.3 建堆87

6.4 堆排序算法89

6.5 优先队列90

思考题93

本章注记94

第7章 快速排序95

7.1 快速排序的描述95

7.2 快速排序的性能97

7.3 快速排序的随机化版本100

7.4 快速排序分析101

7.4.1 最坏情况分析101

7.4.2 期望运行时间101

思考题103

本章注记106

第8章 线性时间排序107

8.1 排序算法的下界107

8.2 计数排序108

8.3 基数排序110

8.4 桶排序112

思考题114

本章注记118

第9章 中位数和顺序统计量119

9.1 最小值和最大值119

9.2 期望为线性时间的选择算法120

9.3 最坏情况为线性时间的选择算法123

思考题125

本章注记126

第三部分 数据结构

第10章 基本数据结构129

10.1 栈和队列129

10.2 链表131

10.3 指针和对象的实现134

10.4 有根树的表示137

思考题139

本章注记141

第11章 散列表142

11.1 直接寻址表142

11.2 散列表143

11.3 散列函数147

11.3.1 除法散列法147

11.3.2 乘法散列法148

11.3.3 全域散列法148

11.4 开放寻址法151

11.5 完全散列156

思考题158

本章注记160

第12章 二叉搜索树161

12.1 什么是二叉搜索树161

12.2 查询二叉搜索树163

12.3 插入和删除165

12.4 随机构建二叉搜索树169

思考题171

本章注记173

第13章 红黑树174

13.1 红黑树的性质174

13.2 旋转176

13.3 插入178

13.4 删除183

思考题187

本章注记191

第14章 数据结构的扩张193

14.1 动态顺序统计193

14.2 如何扩张数据结构196

14.3 区间树198

思考题202

本章注记202

第四部分 高级设计和分析技术

第15章 动态规划204

15.1 钢条切割204

15.2 矩阵链乘法210

15.3 动态规划原理215

15.4 最长公共子序列222

15.5 最优二叉搜索树226

思考题231

本章注记236

第16章 贪心算法237

16.1 活动选择问题237

16.2 贪心算法原理242

16.3 赫夫曼编码245

16.4 拟阵和贪心算法250

16.5 用拟阵求解任务调度问题253

思考题255

本章注记257

第17章 摊还分析258

17.1 聚合分析258

17.2 核算法261

17.3 势能法262

17.4 动态表264

17.4.1 表扩张265

17.4.2 表扩张和收缩267

思考题270

本章注记273

第五部分 高级数据结构

第18章 B树277

18.1 B树的定义279

18.2 B树上的基本操作281

18.3 从B树中删除关键字286

思考题288

本章注记289

第19章 斐波那契堆290

19.1 斐波那契堆结构291

19.2 可合并堆操作292

19.3 关键字减值和删除一个结点298

19.4 最大度数的界300

思考题302

本章注记305

第20章 van Emde Boas树306

20.1 基本方法306

20.2 递归结构308

20.2.1 原型van Emde Boas结构310

20.2.2 原型van Emde Boas结构上的操作311

20.3 van Emde Boas树及其操作314

20.3.1 van Emde Boas树315

20.3.2 van Emde Boas树的操作317

思考题322

本章注记323

第21章 用于不相交集合的数据结构324

21.1 不相交集合的操作324

21.2 不相交集合的链表表示326

21.3 不相交集合森林328

*21.4 带路径压缩的按秩合并的分析331

思考题336

本章注记337

第六部分 图算法

第22章 基本的图算法341

22.1 图的表示341

22.2 广度优先搜索343

22.3 深度优先搜索349

22.4 拓扑排序355

22.5 强连通分量357

思考题360

本章注记361

第23章 最小生成树362

23.1 最小生成树的形成362

23.2 Kruskal算法和Prim算法366

思考题370

本章注记373

第24章 单源最短路径374

24.1 Bellman�睩ord算法379

24.2 有向无环图中的单源最短路径问题381

24.3 Dijkstra算法383

24.4 差分约束和最短路径387

24.5 最短路径性质的证明391

思考题395

本章注记398

第25章 所有结点对的最短路径问题399

25.1 最短路径和矩阵乘法400

25.2 Floyd�瞁arshall算法404

25.3 用于稀疏图的Johnson算法409

思考题412

本章注记412

第26章 最大流414

26.1 流网络414

26.2 Ford�睩ulkerson方法418

26.3 最大二分匹配428

26.4 推送重贴标签算法431

26.5 前置重贴标签算法438

思考题446

本章注记449

第七部分 算法问题选编

第27章 多线程算法453

27.1 动态多线程基础454

27.2 多线程矩阵乘法465

27.3 多线程归并排序468

思考题472

本章注记476

第28章 矩阵运算478

28.1 求解线性方程组478

28.2 矩阵求逆486

28.3 对称正定矩阵和最小二乘逼近489

思考题493

本章注记494

第29章 线性规划495

29.1 标准型和松弛型499

29.2 将问题表达为线性规划504

29.3 单纯形算法507

29.4 对偶性516

29.5 初始基本可行解520

思考题525

本章注记526

第30章 多项式与快速傅里叶变换527

30.1 多项式的表示528

30.2 DFT与FFT531

30.3 高效FFT实现536

思考题539

本章注记541

第31章 数论算法543

31.1 基础数论概念543

31.2 最大公约数547

31.3 模运算550

31.4 求解模线性方程554

31.5 中国余数定理556

31.6 元素的幂558

31.7 RSA公钥加密系统561

31.8 素数的测试565

31.9 整数的因子分解571

思考题574

本章注记576

第32章 字符串匹配577

32.1 朴素字符串匹配算法578

32.2 Rabin�睰arp算法580

32.3 利用有限自动机进行字符串匹配583

32.4 Knuth�睲orris�睵ratt算法588

思考题594

本章注记594

第33章 计算几何学595

33.1 线段的性质595

33.2 确定任意一对线段是否相交599

33.3 寻找凸包604

33.4 寻找最近点对610

思考题613

本章注记615

第34章 NP完全性616

34.1 多项式时间619

34.2 多项式时间的验证623

34.3 NP完全性与可归约性626

34.4 NP完全性的证明633

34.5 NP完全问题638

34.5.1 团问题638

34.5.2 顶点覆盖问题640

34.5.3 哈密顿回路问题641

34.5.4 旅行商问题644

34.5.5 子集和问题645

思考题647

本章注记649

第35章 近似算法651

35.1 顶点覆盖问题652

35.2 旅行商问题654

35.2.1 满足三角不等式的旅行商问题654

35.2.2 一般旅行商问题656

35.3 集合覆盖问题658

35.4 随机化和线性规划661

35.5 子集和问题663

思考题667

本章注记669

第八部分 附录：数学基础知识

附录A 求和672

A.1 求和公式及其性质672

A.2 确定求和时间的界674

思考题678

附录注记678

附录B 集合等离散数学内容679

B.1 集合679

B.2 关系682

B.3 函数683

B.4 图685

B.5 树687

B.5.1 自由树688

B.5.2 有根树和有序树689

B.5.3 二叉树和位置树690

思考题691

附录注记692

附录C 计数与概率693

C.1 计数693

C.2 概率696

C.3 离散随机变量700

C.4 几何分布与二项分布702

*C.5 二项分布的尾部705

思考题708

附录注记708

附录D 矩阵709

D.1 矩阵与矩阵运算709

D.2 矩阵基本性质712

思考题714

附录注记715

参考文献716

索引732

数据结构、算法与应用：C++语言描述原书第2版

Data Structures, Algorithms, and Applications in C++, Second Edition

出版者的话

译者序

前言

第一部分 预备知识

第1章 C++回顾 2

1.1 引言 2

1.2 函数与参数 3

1.2.1 传值参数 3

1.2.2 模板函数 4

1.2.3 引用参数 4

1.2.4 常量引用参数 5

1.2.5 返回值 5

1.2.6 重载函数 6

1.3 异常 7

1.3.1 抛出异常 7

1.3.2 处理异常 7

1.4 动态存储空间分配 9

1.4.1 操作符new 9

1.4.2 一维数组 9

1.4.3 异常处理 9

1.4.4 操作符delete 10

1.4.5 二维数组 10

1.5 自有数据类型 12

1.5.1 类currency 12

1.5.2 一种不同的描述方法 18

1.5.3 操作符重载 20

1.5.4 友元和保护性类成员 22

1.5.5 增加#ifndef、#define和#endif语句 23

1.6 异常类illegalParameterValue 24

1.7 递归函数 25

1.7.1 递归的数学函数 25

1.7.2 归纳 25

1.7.3 C++递归函数 26

1.8 标准模板库 30

1.9 测试与调试 32

1.9.1 什么是测试 32

1.9.2 测试数据的设计 34

1.9.3 调试 36

1.10 参考及推荐读物 37

第2章 程序性能分析 38

2.1 什么是程序性能 38

2.2 空间复杂度 39

2.2.1 空间复杂度的组成 39

2.2.2 举例 42

2.3 时间复杂度 44

2.3.1 时间复杂度的组成 44

2.3.2 操作计数 45

2.3.3 最好、最坏和平均操作计数 48

2.3.4 步数 53

第3章 渐近记法 64

3.1 引言 64

3.2 渐近记法 65

3.2.1 大Ο记法 65

3.2.2 渐近记法Ω和Θ 67

3.3 渐近数学（可选） 69

3.3.1 大O记法 69

3.3.2 Ω记法 71

3.3.3 Θ记法 72

3.3.4 小ο记法 73

3.3.5 特性 73

3.4 复杂度分析举例 75

3.5 实际复杂度 78

3.6 参考及推荐读物 80

第4章 性能测量 81

4.1 引言 81

4.2 选择实例的大小 82

4.3 设计测试数据 82

4.4 实验设计 82

4.5 高速缓存 87

4.5.1 简单计算机模型 87

4.5.2 缓存未命中对运行时间的影响 87

4.5.3 矩阵乘法 88

4.6 参考及推荐读物 90

第二部分 数据结构

第5章 线性表——数组描述 92

5.1 数据对象和数据结构 92

5.2 线性表数据结构 93

5.2.1 抽象数据类型linearList 94

5.2.2 抽象类linearList 94

5.3 数组描述 95

5.3.1 描述 95

5.3.2 变长一维数组 96

5.3.3 类arrayList 97

5.3.4 C++迭代器 102

5.3.5 arrayList的一个迭代器 103

5.4 vector的描述 107

5.5 在一个数组中实现的多重表 109

5.6 性能测量 111

5.7 参考及推荐读物 112

第6章 线性表——链式描述 113

6.1 单向链表 113

6.1.1 描述 113

6.1.2 结构chainNode 114

6.1.3 类chain 115

6.1.4 抽象数据类型linearList的扩充 121

6.1.5 类extendedChain 121

6.1.6 性能测量 122

6.2 循环链表和头节点 126

6.3 双向链表 128

6.4 链表用到的词汇表 129

6.5 应用 130

6.5.1 箱子排序 130

6.5.2 基数排序 134

6.5.3 凸包 135

6.5.4 并查集 137

第7章 数组和矩阵 146

7.1 数组 146

7.1.1 抽象数据类型 146

7.1.2 C++数组的索引 147

7.1.3 行主映射和列主映射 147

7.1.4 用数组的数组来描述 148

7.1.5 行主描述和列主描述 149

7.1.6 不规则二维数组 149

7.2 矩阵 151

7.2.1 定义和操作 151

7.2.2 类matrix 152

7.3 特殊矩阵 157

7.3.1 定义和应用 157

7.3.2 对角矩阵 158

7.3.3 三对角矩阵 159

7.3.4 三角矩阵 160

7.3.5 对称矩阵 161

7.4 稀疏矩阵 164

7.4.1 基本概念 164

7.4.2 用单个线性表描述 165

7.4.3 用多个线性表描述 170

7.4.4 性能测量 172

第8章 栈 175

8.1 定义和应用 175

8.2 抽象数据类型 177

8.3 数组描述 178

8.3.1 作为一个派生类实现 178

8.3.2 类arrayStack 179

8.3.3 性能测量 181

8.4 链表描述 182

8.4.1 类derivedLinkedStack 182

8.4.2 类linkedStack 183

8.4.3 性能测量 184

8.5 应用 184

8.5.1 括号匹配 184

8.5.2 汉诺塔 185

8.5.3 列车车厢重排 187

8.5.4 开关盒布线 191

8.5.5 离线等价类问题 193

8.5.6 迷宫老鼠 196

8.6 参考及推荐读物 204

第9章 队列 205

9.1 定义和应用 205

9.2 抽象数据类型 206

9.3 数组描述 207

9.3.1 描述 207

9.3.2 类arrayQueue 209

9.4 链表描述 212

9.5 应用 214

9.5.1 列车车厢重排 214

9.5.2 电路布线 217

9.5.3 图元识别 219

9.5.4 工厂仿真 222

9.6 参考及推荐读物 234

第10章 跳表和散列 235

10.1 字典 235

10.2 抽象数据类型 236

10.3 线性表描述 237

10.4 跳表表示（可选） 239

10.4.1 理想情况 239

10.4.2 插入和删除 241

10.4.3 级的分配 241

10.4.4 结构skipNode 242

10.4.5 类skipList 242

10.4.6 skipList方法的复杂度 246

10.5 散列表描述 246

10.5.1 理想散列 246

10.5.2 散列函数和散列表 248

10.5.3 线性探查 250

10.5.4 链式散列 255

10.6 一个应用——文本压缩 260

10.6.1 LZW压缩 260

10.6.2 LZW压缩的实现 261

10.6.3 LZW解压缩 264

10.6.4 LZW解压缩的实现 265

10.6.5 性能评价 268

10.7 参考及推荐读物 269

第11章 二叉树和其他树 270

11.1 树 270

11.2 二叉树 273

11.3 二叉树的特性 274

11.4 二叉树的描述 275

11.4.1 数组描述 275

11.4.2 链表描述 276

11.5 二叉树常用操作 277

11.6 二叉树遍历 277

11.7 抽象数据类型BinaryTree 281

11.8 类linkedBinaryTree 282

11.9 应用 285

11.9.1 设置信号放大器 285

11.9.2 并查集 288

11.10 参考及推荐读物 296

第12章 优先级队列 297

12.1 定义和应用 297

12.2 抽象数据类型 298

12.3 线性表 299

12.4 堆 299

12.4.1 定义 299

12.4.2 大根堆的插入 300

12.4.3 大根堆的删除 301

12.4.4 大根堆的初始化 301

12.4.5 类maxHeap 302

12.4.6 堆和STL 305

12.5 左高树 306

12.5.1 高度优先与宽度优先的最大及最小左高树 306

12.5.2 最大HBLT的插入 308

12.5.3 最大HBLT的删除 308

12.5.4 两棵最大HBLT的合并 308

12.5.5 初始化 309

12.5.6 类maxHblt 310

12.6 应用 313

12.6.1 堆排序 313

12.6.2 机器调度 314

12.6.3 霍夫曼编码 317

12.7 参考及推荐读物 322

第13章 竞赛树 323

13.1 赢者树和应用 323

13.2 抽象数据类型WinnerTree 326

13.3 赢者树的实现 327

13.3.1 表示 327

13.3.2 赢者树的初始化 328

13.3.3 重新组织比赛 328

13.3.4 类completeWinnerTree 328

13.4 输者树 329

13.5 应用 331

13.5.1 用最先适配法求解箱子装载问题 331

13.5.2 用相邻适配法求解箱子装载问题 335

13.6 参考及推荐读物 337

第14章 搜索树 338

14.1 定义 338

14.1.1 二叉搜索树 338

14.1.2 索引二叉搜索树 340

14.2 抽象数据类型 340

14.3 二叉搜索树的操作和实现 341

14.3.1 类binarySearchTree 341

14.3.2 搜索 342

14.3.3 插入 342

14.3.4 删除 343

14.3.5 二叉搜索树的高度 346

14.4 带有相同关键字元素的二叉搜索树 347

14.5 索引二叉搜索树 348

14.6 应用 349

14.6.1 直方图 349

14.6.2 箱子装载问题的最优匹配法 351

14.6.3 交叉分布 353

第15章 平衡搜索树 359

15.1 AVL树 360

15.1.1 定义 360

15.1.2 AVL树的高度 361

15.1.3 AVL树的描述 361

15.1.4 AVL搜索树的搜索 361

15.1.5 AVL搜索树的插入 361

15.1.6 AVL搜索树的删除 364

15.2 红-黑树 367

15.2.1 基本概念 367

15.2.2 红-黑树的描述 368

15.2.3 红-黑树的搜索 368

15.2.4 红-黑树的插入 368

15.2.5 红-黑树的删除 371

15.2.6 实现细节的考虑及复杂性分析 374

15.3 分裂树 376

15.3.1 介绍 376

15.3.2 分裂树的操作 376

15.3.3 折算复杂性 378

15.4 B-树 379

15.4.1 索引顺序访问方法 379

15.4.2 m叉搜索树 380

15.4.3 m阶B-树 381

15.4.4 B-树的高度 382

15.4.5 B-树的搜索 382

15.4.6 B-树的插入 382

15.4.7 B-树的删除 384

15.4.8 节点结构 387

15.5 参考及推荐读物 389

第16章 图 390

16.1 基本概念 390

16.2 应用和更多的概念 391

16.3 特性 394

16.4 抽象数据类型graph 395

16.5 无权图的描述 396

16.5.1 邻接矩阵 396

16.5.2 邻接链表 397

16.5.3 邻接数组 398

16.6 加权图的描述 400

16.7 类实现 400

16.7.1 不同的类 400

16.7.2 邻接矩阵类 401

16.7.3 扩充chain类 405

16.7.4 链表类 405

16.8 图的遍历 407

16.8.1 广度优先搜索 407

16.8.2 广度优先搜索的实现 408

16.8.3 方法graph::bfs的复杂性分析 409

16.8.4 深度优先搜索 410

16.8.5 深度优先搜索的实现 411

16.8.6 方法graph::dfs的复杂性分析 412

16.9 应用 412

16.9.1 寻找一条路径 412

16.9.2 连通图及其构成 414

16.9.3 生成树 415

第三部分 算法设计方法

第17章 贪婪算法 420

17.1 最优化问题 420

17.2 贪婪算法思想 421

17.3 应用 424

17.3.1 货箱装载 424

17.3.2 0/1背包问题 425

17.3.3 拓扑排序 427

17.3.4 二分覆盖 430

17.3.5 单源最短路径 433

17.3.6 最小成本生成树 436

17.4 参考及推荐读物 445

第18章 分而治之 446

18.1 算法思想 446

18.2 应用 453

18.2.1 残缺棋盘 453

18.2.2 归并排序 455

18.2.3 快速排序 459

18.2.4 选择 464

18.2.5 相距最近的点对 466

18.3 解递归方程 474

18.4 复杂度的下限 475

18.4.1 最小最大问题的下限 476

18.4.2 排序算法的下限 477

第19章 动态规划 479

19.1 算法思想 479

19.2 应用 481

19.2.1 0/1背包问题 481

19.2.2 矩阵乘法链 484

19.2.3 所有顶点对之间的最短路径 489

19.2.4 带有负值的单源最短路径 492

19.2.5 网组的无交叉子集 496

19.3 参考及推荐读物 501

第20章 回溯法 502

20.1 算法思想 502

20.2 应用 506

20.2.1 货箱装载 506

20.2.2 0/1背包问题 512

20.2.3 最大完备子图 515

20.2.4 旅行商问题 517

20.2.5 电路板排列 519

第21章 分支定界 525

21.1 算法思想 525

21.2 应用 528

21.2.1 货箱装载 528

21.2.2 0/1背包问题 535

21.2.3 最大完备子图 536

21.2.4 旅行商问题 538

21.2.5 电路板排列 541

算法导论

在有关算法的书中，有一些叙述非常严谨，但不够全面；另一些涉及了大量的题材，但又缺乏严谨性。本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。全书各章自成体系，可以作为独立的学习单元；算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。

《算法导论(原书第3版)》选材经典、内容丰富、结构合理、逻辑清晰，对本科生的数据结构课程和研究生的算法课程都是非常实用的教材，在IT专业人员的职业生涯中，本书也是一本案头必备的参考书或工程实践手册。

第3版的主要变化：

新增了van Emde Boas树和多线程算法，并且将矩阵基础移至附录。

修订了递归式（现在称为“分治策略”）那一章的内容，更广泛地覆盖分治法。

移除两章很少讲授的内容：二项堆和排序网络。

修订了动态规划和贪心算法相关内容。

流网络相关材料现在基于边上的全部流。

由于关于矩阵基础和Strassen算法的材料移到了其他章，矩阵运算这一章的内容所占篇幅更小。

修改了对Knuth-Morris-Pratt字符串匹配算法的讨论。

新增100道练习和28道思考题，还更新并补充了参考文献。

数据结构、算法与应用：C++语言描述原书第2版

全书共分三个部分。第一部分从第1章到第4章，旨在复习C++程序设计的概念以及程序性能的分析和测量方法。第二部分从第5章到第16章，研究数据结构，包括线性表的数组描述和链式描述，以及用这两种描述方法描述的数组和矩阵、栈、队列、字典、二叉树、优先级队列、竞赛树和图等数据结构。第三部分从第17章到第21章，研究常用算法，包括贪婪算法、分而治之算法、动态规划、回溯算法和分支定界算法。

本书内容广博、组织合理、论述清晰、循序渐进，每章包含丰富的习题，对程序性能的分析和测量系统且细致，不仅是数据结构和算法的经典教材，而且是计算机科学与工程领域的理想参考书。

踏上编程的奥秘之旅：掌握算法与数据结构的精髓 在快速发展的数字时代，计算机科学的核心力量在于其深邃的算法思想与高效的数据组织方式。这两者如同软件世界的基石，决定了程序的性能、可扩展性以及解决复杂问题的能力。本书旨在为 aspiring 程序员、在校学生以及希望深化理解的行业从业者提供一份全面而深入的学习指南，帮助读者构建扎实的计算机科学理论基础，并熟练掌握解决实际编程挑战所需的关键技能。 为什么掌握算法与数据结构至关重要？ 想象一下，你正面临一项艰巨的任务：管理海量数据，设计一个能够实时响应用户输入的应用程序，或者优化一个需要极高性能的系统。没有扎实的算法和数据结构知识，这些任务将变得异常困难，甚至不可能高效完成。 效率的基石： 算法是解决问题的步骤和方法，而数据结构则是组织和存储数据的方式。选择合适的算法和数据结构，可以直接决定你的程序运行速度是毫秒级还是秒级，内存占用是 KB 级还是 GB 级。在处理大规模数据集或实时性要求极高的应用时，这种效率的差异将是决定性的。 解决复杂问题的利器： 许多看似复杂的问题，都可以通过巧妙地运用特定的算法和数据结构来分解和解决。从排序、搜索到图论、动态规划，本书将为你揭示解决这些经典难题的通用模式和高效策略。 编程思维的升华： 学习算法与数据结构，不仅仅是学习一系列的公式或代码片段，更重要的是培养一种抽象思维、逻辑推理和问题分解的能力。这种能力将使你能够更好地理解现有代码，设计出更优雅、更健壮的解决方案，并能站在更高的层面思考软件架构。 职业发展的加速器： 在许多技术面试中，算法和数据结构是考察候选人基本功的关键环节。扎实的掌握不仅能帮助你顺利通过面试，更能让你在工作中脱颖而出，成为团队中不可或缺的技术骨干。 本书内容概览：循序渐进，构建坚实的知识体系 本书的设计理念是以“引导式学习”为主，从基础概念出发，逐步深入到高级主题，并始终贯穿实际应用的视角。我们相信，理解理论的同时，通过实践来巩固和内化知识，是最高效的学习方式。 第一部分：数据结构——信息的组织之道 在信息爆炸的时代，如何高效地存储、检索和管理数据，是所有计算问题的起点。本部分将带领你探索各种基本而强大的数据结构，理解它们的设计原理、特性以及各自的适用场景。 线性结构： 数组（Arrays）： 作为最基本的数据结构，数组提供了顺序访问的便利性。我们将探讨其内部机制、访问复杂度，以及在动态数组（如 `ArrayList`）和多维数组中的应用。 链表（Linked Lists）： 链表通过指针连接元素，提供了灵活的插入和删除能力。我们将深入理解单向链表、双向链表以及循环链表的结构，分析它们在内存管理和操作效率上的优势与劣势。 栈（Stacks）与队列（Queues）： 这两种“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的抽象数据类型，在许多算法和系统中扮演着核心角色。我们将学习它们的接口设计、实现方式，并了解它们在函数调用栈、广度优先搜索等场景下的应用。 非线性结构： 树（Trees）： 树结构以分层方式组织数据，具有广泛的应用。 二叉树（Binary Trees）： 从基础的二叉树遍历（前序、中序、后序）到二叉搜索树（BST）及其性能优化（如平衡二叉搜索树，AVL树、红黑树），我们将一一剖析。BST 的查找、插入、删除操作的时间复杂度将是重点。 堆（Heaps）： 特别是最大堆和最小堆，它们是实现优先队列的理想数据结构，在图算法（如 Dijkstra 算法）和堆排序中至关重要。 B 树与 B+ 树： 对于大型数据库和文件系统，B 树及其变体提供了高效的磁盘 I/O 操作，我们将探讨它们的结构和查找原理。 图（Graphs）： 图是表示对象之间复杂关系的最强大结构之一。 图的表示： 邻接矩阵和邻接表是两种主要的表示方式，我们将分析它们的优缺点。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是图论中最基本的算法，它们是许多其他图算法的基础。 散列表（Hash Tables）： 散列表通过哈希函数实现平均 O(1) 的查找、插入和删除操作，是现代编程中不可或缺的高效查找结构。我们将深入理解哈希函数的设计原则、冲突解决方法（如链地址法、开放寻址法）以及散列表的性能分析。 第二部分：算法——解决问题的智慧 掌握了数据组织的工具，接下来我们将聚焦于解决问题的策略和技巧。本部分将系统介绍各种经典算法的设计思想、实现细节以及复杂度分析，帮助你构建解决问题的强大思维框架。 排序算法： 基础排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序。虽然效率不高，但它们是理解排序过程的入门。 高效排序： 快速排序、归并排序。我们将详细分析它们的分治思想，以及在不同情况下的性能表现。 其他排序： 堆排序、计数排序、基数排序。了解这些算法的特性，可以针对特定数据特点进行优化。 排序的稳定性与时间复杂度： 这是评价排序算法的重要维度，我们将进行深入的比较和分析。 搜索算法： 线性搜索： 简单直接，但效率较低。 二分搜索（Binary Search）： 在有序数组中实现 O(log n) 的高效查找，是算法中的典范。 哈希搜索： 基于散列表的高效查找，前面已经讨论过。 字符串算法： 模式匹配： 朴素匹配、KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt）。KMP 算法通过预处理模式串，显著提高了查找效率。 其他字符串处理： 子序列、编辑距离等。 图算法： 最短路径： Dijkstra 算法（单源最短路径）、Floyd-Warshall 算法（所有顶点对最短路径）。 最小生成树： Prim 算法、Kruskal 算法。 拓扑排序： 适用于有向无环图（DAG）的排序。 递归与分治： 递归的思想： 理解递归如何将复杂问题分解为更小的、相似的子问题，并通过解决子问题来解决原问题。 分治策略： 许多高效算法，如归并排序、快速排序、二分搜索，都采用了分治的思想。 动态规划（Dynamic Programming）： 概念与思想： 解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。 状态定义与状态转移方程： 动态规划的核心在于如何正确定义状态和写出状态转移方程。 经典问题： 0/1 背包问题、最长公共子序列、硬币找零等。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 思想： 在每一步选择当前看起来最优的选项，期望最终得到全局最优解。 适用场景： 尽管不总能保证最优，但在某些问题中，贪心算法能够得到高效且最优的解决方案，如活动选择问题。 回溯算法（Backtracking Algorithms）： 思想： 通过尝试所有可能的解决方案，并在发现不可行时回溯。 应用： N 皇后问题、数独求解等。 第三部分：实践与应用 理论的学习离不开实践的检验。本部分将强调如何将所学知识应用于实际编程场景，并提供一些进阶的思考方向。 复杂度分析（Complexity Analysis）： 时间复杂度与空间复杂度： 理解 Big O 记号（O, Ω, Θ）的含义，学会分析算法的效率。 最佳、平均与最坏情况分析： 了解算法在不同输入下的性能表现。 算法设计的思维模式： 问题建模： 如何将实际问题转化为计算机可以理解和处理的模型。 算法选择与优化： 在已知问题的复杂度范围内，选择最适合的算法，并进行必要的优化。 进阶主题导览： 数据结构的高级应用： 如 Trie 树、线段树、Fenwick 树（二叉索引树）等。 算法的进一步探索： 如 NP-完全性理论、近似算法、随机算法等。 本书的学习方法建议 1. 勤于思考，动手实践： 阅读理论知识后，务必亲手编写代码实现算法和数据结构。通过调试和运行，加深理解。 2. 多做练习题： 题目是检验学习成果的最佳方式。书中和课后提供的练习题，以及在线编程平台的挑战，都将极大地帮助你巩固知识。 3. 理解而非死记硬背： 专注于算法背后的逻辑和思想，而不是简单地记忆代码。理解了原理，才能灵活运用。 4. 循序渐进，不求一步到位： 计算机科学的学习是一个长期的过程，保持耐心，一步一个脚印地前进。 5. 与他人交流： 加入学习社区，与同学或同行交流，可以从不同的视角获得启发。 结语 掌握算法与数据结构，是通往精通编程之路的必经之路。它们不仅是解决技术问题的工具，更是塑造你的逻辑思维、培养严谨编程习惯的强大催化剂。本书将是你在这段旅程中不可或缺的伙伴，为你揭示计算机科学的深刻魅力，激发你解决更复杂、更具挑战性问题的热情。准备好开启这段激动人心的学习之旅了吗？

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本《算法导论+数据结构、算法与应用：C++语言描述原书第2版》的时候，我其实是有点“被骗”的感觉的，当然，是善意的“被骗”。封面上的“计算机编程书籍 自学编程语言”这些字眼，很容易让人联想到那种轻松入门、快速掌握的教程。但当我翻开第一页，我就知道，这绝对不是一本“速成”手册。这本书的理论深度和广度都令人咋舌，它不仅仅是讲解算法和数据结构本身，更是深入剖析了它们背后的数学原理和复杂度分析。比如，我刚看到“递归”这个章节的时候，脑子里就闪过了“堆栈溢出”的噩梦，这本书对递归的讲解非常透彻，从概念到实现，再到优化，几乎是把所有能想到的细节都涵盖了。而且，它还涉及到一些数论、组合数学的知识，这对于我这种数学基础比较薄弱的人来说，确实是一大挑战。虽然书中有C++的实现，但它更侧重于算法本身的逻辑，而不是C++的语法糖或者一些高级特性。我常常需要反复阅读，并且查阅很多其他的资料才能勉强跟上它的节奏。然而，不得不承认，这本书的价值就在于它的“硬核”。如果你真的想在算法和数据结构领域打下坚实的基础，而不是停留在表面，那么这本书绝对是你的不二之选。我目前还在啃，但每啃下一块，都感觉自己的功力在增长，虽然过程艰辛，但收获也是实实在在的。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直觉得，编程嘛，就是敲代码，把想法变成现实。直到我读了这本《算法导论+数据结构、算法与应用：C++语言描述原书第2版》，我才意识到，原来“敲代码”背后还有这么深的学问。这本书真的是把数据结构和算法这两个概念剖析得淋漓尽致，简直是把它们“大卸八块”了。我印象最深刻的是关于“排序算法”的章节，它不仅仅列出了冒泡排序、快速排序、归并排序这些常见的，还讲了各种算法的稳定性、时间复杂度、空间复杂度，甚至还分析了它们在不同数据分布下的表现。我当时就感觉，原来排序这件看似简单的事情，背后竟然有这么多门道！而且，这本书的语言风格比较严谨，学术性很强，不像一些通俗的编程教程那样有大量的口语化表达或者轻松的比喻。它更像是给一个已经具备一定编程基础，并且对计算机科学有浓厚兴趣的人准备的。我有时候会对着书上的伪代码，然后对照C++的实现，一边调试一边思考，感觉自己像是侦探一样，在寻找算法的蛛丝马迹。虽然花费的时间比预想的要多，但每次理解透彻一个算法，都会有一种豁然开朗的感觉，觉得自己的编程思维又提升了一个档次。

评分☆☆☆☆☆

天哪，我最近真的是被这本《算法导论+数据结构、算法与应用：C++语言描述原书第2版》给折磨得不轻！我当初是抱着“自学编程语言”的雄心壮志买的，想着 algorithms 和 data structures 这种基础知识，学扎实了，什么编程语言都能信手拈来。结果… 嘿嘿，我得承认，这书确实是硬核，内容非常扎实，每一章都像是在啃一块巨石。我一开始以为自己能像切黄油一样轻松掌握，结果发现我连黄油刀都没拿稳。就拿那个图论部分，什么最小生成树、最短路径算法，我光是理解那些概念就头晕眼花，更别提什么证明了，简直是数学和逻辑的双重暴击。我记得有个晚上，我对着那个霍夫曼编码的例子，看了好久好久，脑子里就像有无数个小人在吵架，最后还是没完全理顺。而且，虽然是C++描述，但它并没有手把手教你C++的语法细节，更多的是假设你已经对C++有一定的基础，然后用C++来实现算法。所以，我一边查C++的语法，一边学算法，感觉效率有点低。不过，话说回来，当我终于搞懂一个复杂的算法，并且能够自己实现的时候，那种成就感也是无与伦比的。这书就像一座高峰，爬上去很累，但山顶的风景绝对值得。我目前还在半山腰挣扎，但至少能感受到那种“拨开云雾见月明”的希望。

评分☆☆☆☆☆

这本书，怎么说呢，它给我一种“高手在民间”的感觉。初看之下，好像内容都很经典，数据结构、算法，这些都是老生常谈了。但是，当你真正深入进去，就会发现它对每一个知识点的挖掘都非常到位。比如，在讲解“树”这个数据结构的时候，它不仅仅介绍了二叉树、平衡树，还详细讲解了AVL树、红黑树的构建和操作，并且对它们的复杂度进行了严格的证明。我当时就觉得，这哪是“自学编程语言”的入门书，这简直是为未来想成为算法工程师的人量身定做的“内功心法”啊！书中的C++代码实现，也绝不是那种简单堆砌的例子，而是精炼、高效，并且充满了算法设计的智慧。我常常会把书上的代码和自己之前写的简单实现进行对比，然后发现自己之前的写法有多么的“原始”。而且，这本书的内容组织非常严谨，逻辑链条清晰，让你能够循序渐进地理解复杂的概念。虽然它对新手来说可能有些难度，但我坚信，如果你能够坚持下来，并且真正吃透里面的内容，那么你在编程的世界里，将会拥有更加扎实的内功。我目前还在努力消化中，感觉自己就像是在一个武功秘籍里遨游，虽然时常感到困惑，但每一次的领悟都让我更加敬畏。

评分☆☆☆☆☆

《算法导论+数据结构、算法与应用：C++语言描述原书第2版》这本书，真的是一本“磨人”的书，但也是一本“炼人”的书。我原本是想通过它来“自学编程语言”，希望能把它当作一本通俗易懂的入门读物。结果发现，这书的“通俗易懂”是建立在一定的数学和计算机科学基础之上的。它对于算法的讲解，不是那种“是什么，怎么用”的模式，而是“为什么是这样，它有什么优劣，在什么情况下表现最好”的深入剖析。我记得在学习“动态规划”这一章节的时候，书中用了一个非常经典的背包问题作为例子。我花了整整一个下午的时间，才勉强理解了那个递推关系的由来，以及如何通过状态转移来求解最优解。书中的C++代码，看起来简洁而高效，但背后蕴含的思考是需要花费大量时间去体会的。我常常在读完一段内容后，会暂停下来，去思考作者为什么会选择这样的实现方式，这种方式有什么好处，有没有其他可能的解法。这本书带来的挑战，更多的是思维上的，它迫使你去深度思考问题的本质，而不是停留在表面的语法和API。我目前还在不断地探索中，感觉自己就像是在攀登一座险峻的山峰，过程虽然艰难，但每一步的进步都让我更加自信，也更加期待最终的登顶。