算法導論+數據結構、算法與應用：C++語言描述原書第2版 計算機編程書籍 自學編程語言 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111407010

商品編碼：18183785821

産品名稱：算法導論                                                                 ISBN編號: 9787111407010

産品名稱：數據結構、算法與應用：C++語言描述原書第2版              ISBN編號: 9787111496007

算法導論  

《算法導論(原書第3版)》

齣版者的話

譯者序

前言

第一部分 基礎知識

第1章 算法在計算中的作用3

1.1 算法3

1.2 作為一種技術的算法6

思考題8

本章注記8

第2章 算法基礎9

2.1 插入排序9

2.2 分析算法13

2.3 設計算法16

2.3.1 分治法16

2.3.2 分析分治算法20

思考題22

本章注記24

第3章 函數的增長25

3.1 漸近記號25

3.2 標準記號與常用函數30

思考題35

本章注記36

第4章 分治策略37

4.1 最大子數組問題38

4.2 矩陣乘法的Strassen算法43

4.3 用代入法求解遞歸式47

4.4 用遞歸樹方法求解遞歸式50

4.5 用主方法求解遞歸式53

4.6 證明主定理55

4.6.1 對b的冪證明主定理56

4.6.2 嚮下取整和嚮上取整58

思考題60

本章注記62

第5章 概率分析和隨機算法65

5.1 雇用問題65

5.2 指示器隨機變量67

5.3 隨機算法69

��5.4 概率分析和指示器隨機變量的進一步使用73

5.4.1 生日悖論73

5.4.2 球與箱子75

5.4.3 特徵序列76

5.4.4 在綫雇用問題78

思考題79

本章注記80

第二部分 排序和順序統計量

第6章 堆排序84

6.1 堆84

6.2 維護堆的性質85

6.3 建堆87

6.4 堆排序算法89

6.5 優先隊列90

思考題93

本章注記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 快速排序的隨機化版本100

7.4 快速排序分析101

7.4.1 最壞情況分析101

7.4.2 期望運行時間101

思考題103

本章注記106

第8章 綫性時間排序107

8.1 排序算法的下界107

8.2 計數排序108

8.3 基數排序110

8.4 桶排序112

思考題114

本章注記118

第9章 中位數和順序統計量119

9.1 最小值和最大值119

9.2 期望為綫性時間的選擇算法120

9.3 最壞情況為綫性時間的選擇算法123

思考題125

本章注記126

第三部分 數據結構

第10章 基本數據結構129

10.1 棧和隊列129

10.2 鏈錶131

10.3 指針和對象的實現134

10.4 有根樹的錶示137

思考題139

本章注記141

第11章 散列錶142

11.1 直接尋址錶142

11.2 散列錶143

11.3 散列函數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 開放尋址法151

11.5 完全散列156

思考題158

本章注記160

第12章 二叉搜索樹161

12.1 什麼是二叉搜索樹161

12.2 查詢二叉搜索樹163

12.3 插入和刪除165

12.4 隨機構建二叉搜索樹169

思考題171

本章注記173

第13章 紅黑樹174

13.1 紅黑樹的性質174

13.2 鏇轉176

13.3 插入178

13.4 刪除183

思考題187

本章注記191

第14章 數據結構的擴張193

14.1 動態順序統計193

14.2 如何擴張數據結構196

14.3 區間樹198

思考題202

本章注記202

第四部分 高級設計和分析技術

第15章 動態規劃204

15.1 鋼條切割204

15.2 矩陣鏈乘法210

15.3 動態規劃原理215

15.4 最長公共子序列222

15.5 最優二叉搜索樹226

思考題231

本章注記236

第16章 貪心算法237

16.1 活動選擇問題237

16.2 貪心算法原理242

16.3 赫夫曼編碼245

16.4 擬陣和貪心算法250

16.5 用擬陣求解任務調度問題253

思考題255

本章注記257

第17章 攤還分析258

17.1 聚閤分析258

17.2 核算法261

17.3 勢能法262

17.4 動態錶264

17.4.1 錶擴張265

17.4.2 錶擴張和收縮267

思考題270

本章注記273

第五部分 高級數據結構

第18章 B樹277

18.1 B樹的定義279

18.2 B樹上的基本操作281

18.3 從B樹中刪除關鍵字286

思考題288

本章注記289

第19章 斐波那契堆290

19.1 斐波那契堆結構291

19.2 可閤並堆操作292

19.3 關鍵字減值和刪除一個結點298

19.4 最大度數的界300

思考題302

本章注記305

第20章 van Emde Boas樹306

20.1 基本方法306

20.2 遞歸結構308

20.2.1 原型van Emde Boas結構310

20.2.2 原型van Emde Boas結構上的操作311

20.3 van Emde Boas樹及其操作314

20.3.1 van Emde Boas樹315

20.3.2 van Emde Boas樹的操作317

思考題322

本章注記323

第21章 用於不相交集閤的數據結構324

21.1 不相交集閤的操作324

21.2 不相交集閤的鏈錶錶示326

21.3 不相交集閤森林328

*21.4 帶路徑壓縮的按秩閤並的分析331

思考題336

本章注記337

第六部分 圖算法

第22章 基本的圖算法341

22.1 圖的錶示341

22.2 廣度優先搜索343

22.3 深度優先搜索349

22.4 拓撲排序355

22.5 強連通分量357

思考題360

本章注記361

第23章 最小生成樹362

23.1 最小生成樹的形成362

23.2 Kruskal算法和Prim算法366

思考題370

本章注記373

第24章 單源最短路徑374

24.1 Bellman�睩ord算法379

24.2 有嚮無環圖中的單源最短路徑問題381

24.3 Dijkstra算法383

24.4 差分約束和最短路徑387

24.5 最短路徑性質的證明391

思考題395

本章注記398

第25章 所有結點對的最短路徑問題399

25.1 最短路徑和矩陣乘法400

25.2 Floyd�瞁arshall算法404

25.3 用於稀疏圖的Johnson算法409

思考題412

本章注記412

第26章 最大流414

26.1 流網絡414

26.2 Ford�睩ulkerson方法418

26.3 最大二分匹配428

26.4 推送重貼標簽算法431

26.5 前置重貼標簽算法438

思考題446

本章注記449

第七部分 算法問題選編

第27章 多綫程算法453

27.1 動態多綫程基礎454

27.2 多綫程矩陣乘法465

27.3 多綫程歸並排序468

思考題472

本章注記476

第28章 矩陣運算478

28.1 求解綫性方程組478

28.2 矩陣求逆486

28.3 對稱正定矩陣和最小二乘逼近489

思考題493

本章注記494

第29章 綫性規劃495

29.1 標準型和鬆弛型499

29.2 將問題錶達為綫性規劃504

29.3 單純形算法507

29.4 對偶性516

29.5 初始基本可行解520

思考題525

本章注記526

第30章 多項式與快速傅裏葉變換527

30.1 多項式的錶示528

30.2 DFT與FFT531

30.3 高效FFT實現536

思考題539

本章注記541

第31章 數論算法543

31.1 基礎數論概念543

31.2 最大公約數547

31.3 模運算550

31.4 求解模綫性方程554

31.5 中國餘數定理556

31.6 元素的冪558

31.7 RSA公鑰加密係統561

31.8 素數的測試565

31.9 整數的因子分解571

思考題574

本章注記576

第32章 字符串匹配577

32.1 樸素字符串匹配算法578

32.2 Rabin�睰arp算法580

32.3 利用有限自動機進行字符串匹配583

32.4 Knuth�睲orris�睵ratt算法588

思考題594

本章注記594

第33章 計算幾何學595

33.1 綫段的性質595

33.2 確定任意一對綫段是否相交599

33.3 尋找凸包604

33.4 尋找最近點對610

思考題613

本章注記615

第34章 NP完全性616

34.1 多項式時間619

34.2 多項式時間的驗證623

34.3 NP完全性與可歸約性626

34.4 NP完全性的證明633

34.5 NP完全問題638

34.5.1 團問題638

34.5.2 頂點覆蓋問題640

34.5.3 哈密頓迴路問題641

34.5.4 旅行商問題644

34.5.5 子集和問題645

思考題647

本章注記649

第35章 近似算法651

35.1 頂點覆蓋問題652

35.2 旅行商問題654

35.2.1 滿足三角不等式的旅行商問題654

35.2.2 一般旅行商問題656

35.3 集閤覆蓋問題658

35.4 隨機化和綫性規劃661

35.5 子集和問題663

思考題667

本章注記669

第八部分 附錄：數學基礎知識

附錄A 求和672

A.1 求和公式及其性質672

A.2 確定求和時間的界674

思考題678

附錄注記678

附錄B 集閤等離散數學內容679

B.1 集閤679

B.2 關係682

B.3 函數683

B.4 圖685

B.5 樹687

B.5.1 自由樹688

B.5.2 有根樹和有序樹689

B.5.3 二叉樹和位置樹690

思考題691

附錄注記692

附錄C 計數與概率693

C.1 計數693

C.2 概率696

C.3 離散隨機變量700

C.4 幾何分布與二項分布702

*C.5 二項分布的尾部705

思考題708

附錄注記708

附錄D 矩陣709

D.1 矩陣與矩陣運算709

D.2 矩陣基本性質712

思考題714

附錄注記715

參考文獻716

索引732

數據結構、算法與應用：C++語言描述原書第2版

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

齣版者的話

譯者序

前言

第一部分 預備知識

第1章 C++迴顧 2

1.1 引言 2

1.2 函數與參數 3

1.2.1 傳值參數 3

1.2.2 模闆函數 4

1.2.3 引用參數 4

1.2.4 常量引用參數 5

1.2.5 返迴值 5

1.2.6 重載函數 6

1.3 異常 7

1.3.1 拋齣異常 7

1.3.2 處理異常 7

1.4 動態存儲空間分配 9

1.4.1 操作符new 9

1.4.2 一維數組 9

1.4.3 異常處理 9

1.4.4 操作符delete 10

1.4.5 二維數組 10

1.5 自有數據類型 12

1.5.1 類currency 12

1.5.2 一種不同的描述方法 18

1.5.3 操作符重載 20

1.5.4 友元和保護性類成員 22

1.5.5 增加#ifndef、#define和#endif語句 23

1.6 異常類illegalParameterValue 24

1.7 遞歸函數 25

1.7.1 遞歸的數學函數 25

1.7.2 歸納 25

1.7.3 C++遞歸函數 26

1.8 標準模闆庫 30

1.9 測試與調試 32

1.9.1 什麼是測試 32

1.9.2 測試數據的設計 34

1.9.3 調試 36

1.10 參考及推薦讀物 37

第2章 程序性能分析 38

2.1 什麼是程序性能 38

2.2 空間復雜度 39

2.2.1 空間復雜度的組成 39

2.2.2 舉例 42

2.3 時間復雜度 44

2.3.1 時間復雜度的組成 44

2.3.2 操作計數 45

2.3.3 最好、最壞和平均操作計數 48

2.3.4 步數 53

第3章 漸近記法 64

3.1 引言 64

3.2 漸近記法 65

3.2.1 大Ο記法 65

3.2.2 漸近記法Ω和Θ 67

3.3 漸近數學（可選） 69

3.3.1 大O記法 69

3.3.2 Ω記法 71

3.3.3 Θ記法 72

3.3.4 小ο記法 73

3.3.5 特性 73

3.4 復雜度分析舉例 75

3.5 實際復雜度 78

3.6 參考及推薦讀物 80

第4章 性能測量 81

4.1 引言 81

4.2 選擇實例的大小 82

4.3 設計測試數據 82

4.4 實驗設計 82

4.5 高速緩存 87

4.5.1 簡單計算機模型 87

4.5.2 緩存未命中對運行時間的影響 87

4.5.3 矩陣乘法 88

4.6 參考及推薦讀物 90

第二部分 數據結構

第5章 綫性錶——數組描述 92

5.1 數據對象和數據結構 92

5.2 綫性錶數據結構 93

5.2.1 抽象數據類型linearList 94

5.2.2 抽象類linearList 94

5.3 數組描述 95

5.3.1 描述 95

5.3.2 變長一維數組 96

5.3.3 類arrayList 97

5.3.4 C++迭代器 102

5.3.5 arrayList的一個迭代器 103

5.4 vector的描述 107

5.5 在一個數組中實現的多重錶 109

5.6 性能測量 111

5.7 參考及推薦讀物 112

第6章 綫性錶——鏈式描述 113

6.1 單嚮鏈錶 113

6.1.1 描述 113

6.1.2 結構chainNode 114

6.1.3 類chain 115

6.1.4 抽象數據類型linearList的擴充 121

6.1.5 類extendedChain 121

6.1.6 性能測量 122

6.2 循環鏈錶和頭節點 126

6.3 雙嚮鏈錶 128

6.4 鏈錶用到的詞匯錶 129

6.5 應用 130

6.5.1 箱子排序 130

6.5.2 基數排序 134

6.5.3 凸包 135

6.5.4 並查集 137

第7章 數組和矩陣 146

7.1 數組 146

7.1.1 抽象數據類型 146

7.1.2 C++數組的索引 147

7.1.3 行主映射和列主映射 147

7.1.4 用數組的數組來描述 148

7.1.5 行主描述和列主描述 149

7.1.6 不規則二維數組 149

7.2 矩陣 151

7.2.1 定義和操作 151

7.2.2 類matrix 152

7.3 特殊矩陣 157

7.3.1 定義和應用 157

7.3.2 對角矩陣 158

7.3.3 三對角矩陣 159

7.3.4 三角矩陣 160

7.3.5 對稱矩陣 161

7.4 稀疏矩陣 164

7.4.1 基本概念 164

7.4.2 用單個綫性錶描述 165

7.4.3 用多個綫性錶描述 170

7.4.4 性能測量 172

第8章 棧 175

8.1 定義和應用 175

8.2 抽象數據類型 177

8.3 數組描述 178

8.3.1 作為一個派生類實現 178

8.3.2 類arrayStack 179

8.3.3 性能測量 181

8.4 鏈錶描述 182

8.4.1 類derivedLinkedStack 182

8.4.2 類linkedStack 183

8.4.3 性能測量 184

8.5 應用 184

8.5.1 括號匹配 184

8.5.2 漢諾塔 185

8.5.3 列車車廂重排 187

8.5.4 開關盒布綫 191

8.5.5 離綫等價類問題 193

8.5.6 迷宮老鼠 196

8.6 參考及推薦讀物 204

第9章 隊列 205

9.1 定義和應用 205

9.2 抽象數據類型 206

9.3 數組描述 207

9.3.1 描述 207

9.3.2 類arrayQueue 209

9.4 鏈錶描述 212

9.5 應用 214

9.5.1 列車車廂重排 214

9.5.2 電路布綫 217

9.5.3 圖元識彆 219

9.5.4 工廠仿真 222

9.6 參考及推薦讀物 234

第10章 跳錶和散列 235

10.1 字典 235

10.2 抽象數據類型 236

10.3 綫性錶描述 237

10.4 跳錶錶示（可選） 239

10.4.1 理想情況 239

10.4.2 插入和刪除 241

10.4.3 級的分配 241

10.4.4 結構skipNode 242

10.4.5 類skipList 242

10.4.6 skipList方法的復雜度 246

10.5 散列錶描述 246

10.5.1 理想散列 246

10.5.2 散列函數和散列錶 248

10.5.3 綫性探查 250

10.5.4 鏈式散列 255

10.6 一個應用——文本壓縮 260

10.6.1 LZW壓縮 260

10.6.2 LZW壓縮的實現 261

10.6.3 LZW解壓縮 264

10.6.4 LZW解壓縮的實現 265

10.6.5 性能評價 268

10.7 參考及推薦讀物 269

第11章 二叉樹和其他樹 270

11.1 樹 270

11.2 二叉樹 273

11.3 二叉樹的特性 274

11.4 二叉樹的描述 275

11.4.1 數組描述 275

11.4.2 鏈錶描述 276

11.5 二叉樹常用操作 277

11.6 二叉樹遍曆 277

11.7 抽象數據類型BinaryTree 281

11.8 類linkedBinaryTree 282

11.9 應用 285

11.9.1 設置信號放大器 285

11.9.2 並查集 288

11.10 參考及推薦讀物 296

第12章 優先級隊列 297

12.1 定義和應用 297

12.2 抽象數據類型 298

12.3 綫性錶 299

12.4 堆 299

12.4.1 定義 299

12.4.2 大根堆的插入 300

12.4.3 大根堆的刪除 301

12.4.4 大根堆的初始化 301

12.4.5 類maxHeap 302

12.4.6 堆和STL 305

12.5 左高樹 306

12.5.1 高度優先與寬度優先的最大及最小左高樹 306

12.5.2 最大HBLT的插入 308

12.5.3 最大HBLT的刪除 308

12.5.4 兩棵最大HBLT的閤並 308

12.5.5 初始化 309

12.5.6 類maxHblt 310

12.6 應用 313

12.6.1 堆排序 313

12.6.2 機器調度 314

12.6.3 霍夫曼編碼 317

12.7 參考及推薦讀物 322

第13章 競賽樹 323

13.1 贏者樹和應用 323

13.2 抽象數據類型WinnerTree 326

13.3 贏者樹的實現 327

13.3.1 錶示 327

13.3.2 贏者樹的初始化 328

13.3.3 重新組織比賽 328

13.3.4 類completeWinnerTree 328

13.4 輸者樹 329

13.5 應用 331

13.5.1 用最先適配法求解箱子裝載問題 331

13.5.2 用相鄰適配法求解箱子裝載問題 335

13.6 參考及推薦讀物 337

第14章 搜索樹 338

14.1 定義 338

14.1.1 二叉搜索樹 338

14.1.2 索引二叉搜索樹 340

14.2 抽象數據類型 340

14.3 二叉搜索樹的操作和實現 341

14.3.1 類binarySearchTree 341

14.3.2 搜索 342

14.3.3 插入 342

14.3.4 刪除 343

14.3.5 二叉搜索樹的高度 346

14.4 帶有相同關鍵字元素的二叉搜索樹 347

14.5 索引二叉搜索樹 348

14.6 應用 349

14.6.1 直方圖 349

14.6.2 箱子裝載問題的最優匹配法 351

14.6.3 交叉分布 353

第15章 平衡搜索樹 359

15.1 AVL樹 360

15.1.1 定義 360

15.1.2 AVL樹的高度 361

15.1.3 AVL樹的描述 361

15.1.4 AVL搜索樹的搜索 361

15.1.5 AVL搜索樹的插入 361

15.1.6 AVL搜索樹的刪除 364

15.2 紅-黑樹 367

15.2.1 基本概念 367

15.2.2 紅-黑樹的描述 368

15.2.3 紅-黑樹的搜索 368

15.2.4 紅-黑樹的插入 368

15.2.5 紅-黑樹的刪除 371

15.2.6 實現細節的考慮及復雜性分析 374

15.3 分裂樹 376

15.3.1 介紹 376

15.3.2 分裂樹的操作 376

15.3.3 摺算復雜性 378

15.4 B-樹 379

15.4.1 索引順序訪問方法 379

15.4.2 m叉搜索樹 380

15.4.3 m階B-樹 381

15.4.4 B-樹的高度 382

15.4.5 B-樹的搜索 382

15.4.6 B-樹的插入 382

15.4.7 B-樹的刪除 384

15.4.8 節點結構 387

15.5 參考及推薦讀物 389

第16章 圖 390

16.1 基本概念 390

16.2 應用和更多的概念 391

16.3 特性 394

16.4 抽象數據類型graph 395

16.5 無權圖的描述 396

16.5.1 鄰接矩陣 396

16.5.2 鄰接鏈錶 397

16.5.3 鄰接數組 398

16.6 加權圖的描述 400

16.7 類實現 400

16.7.1 不同的類 400

16.7.2 鄰接矩陣類 401

16.7.3 擴充chain類 405

16.7.4 鏈錶類 405

16.8 圖的遍曆 407

16.8.1 廣度優先搜索 407

16.8.2 廣度優先搜索的實現 408

16.8.3 方法graph::bfs的復雜性分析 409

16.8.4 深度優先搜索 410

16.8.5 深度優先搜索的實現 411

16.8.6 方法graph::dfs的復雜性分析 412

16.9 應用 412

16.9.1 尋找一條路徑 412

16.9.2 連通圖及其構成 414

16.9.3 生成樹 415

第三部分 算法設計方法

第17章 貪婪算法 420

17.1 最優化問題 420

17.2 貪婪算法思想 421

17.3 應用 424

17.3.1 貨箱裝載 424

17.3.2 0/1背包問題 425

17.3.3 拓撲排序 427

17.3.4 二分覆蓋 430

17.3.5 單源最短路徑 433

17.3.6 最小成本生成樹 436

17.4 參考及推薦讀物 445

第18章 分而治之 446

18.1 算法思想 446

18.2 應用 453

18.2.1 殘缺棋盤 453

18.2.2 歸並排序 455

18.2.3 快速排序 459

18.2.4 選擇 464

18.2.5 相距最近的點對 466

18.3 解遞歸方程 474

18.4 復雜度的下限 475

18.4.1 最小最大問題的下限 476

18.4.2 排序算法的下限 477

第19章 動態規劃 479

19.1 算法思想 479

19.2 應用 481

19.2.1 0/1背包問題 481

19.2.2 矩陣乘法鏈 484

19.2.3 所有頂點對之間的最短路徑 489

19.2.4 帶有負值的單源最短路徑 492

19.2.5 網組的無交叉子集 496

19.3 參考及推薦讀物 501

第20章 迴溯法 502

20.1 算法思想 502

20.2 應用 506

20.2.1 貨箱裝載 506

20.2.2 0/1背包問題 512

20.2.3 最大完備子圖 515

20.2.4 旅行商問題 517

20.2.5 電路闆排列 519

第21章 分支定界 525

21.1 算法思想 525

21.2 應用 528

21.2.1 貨箱裝載 528

21.2.2 0/1背包問題 535

21.2.3 最大完備子圖 536

21.2.4 旅行商問題 538

21.2.5 電路闆排列 541

算法導論

在有關算法的書中，有一些敘述非常嚴謹，但不夠全麵；另一些涉及瞭大量的題材，但又缺乏嚴謹性。本書將嚴謹性和全麵性融為一體，深入討論各類算法，並著力使這些算法的設計和分析能為各個層次的讀者接受。全書各章自成體係，可以作為獨立的學習單元；算法以英語和僞代碼的形式描述，具備初步程序設計經驗的人就能看懂；說明和解釋力求淺顯易懂，不失深度和數學嚴謹性。

《算法導論(原書第3版)》選材經典、內容豐富、結構閤理、邏輯清晰，對本科生的數據結構課程和研究生的算法課程都是非常實用的教材，在IT專業人員的職業生涯中，本書也是一本案頭必備的參考書或工程實踐手冊。

第3版的主要變化：

新增瞭van Emde Boas樹和多綫程算法，並且將矩陣基礎移至附錄。

修訂瞭遞歸式（現在稱為“分治策略”）那一章的內容，更廣泛地覆蓋分治法。

移除兩章很少講授的內容：二項堆和排序網絡。

修訂瞭動態規劃和貪心算法相關內容。

流網絡相關材料現在基於邊上的全部流。

由於關於矩陣基礎和Strassen算法的材料移到瞭其他章，矩陣運算這一章的內容所占篇幅更小。

修改瞭對Knuth-Morris-Pratt字符串匹配算法的討論。

新增100道練習和28道思考題，還更新並補充瞭參考文獻。

數據結構、算法與應用：C++語言描述原書第2版

全書共分三個部分。第一部分從第1章到第4章，旨在復習C++程序設計的概念以及程序性能的分析和測量方法。第二部分從第5章到第16章，研究數據結構，包括綫性錶的數組描述和鏈式描述，以及用這兩種描述方法描述的數組和矩陣、棧、隊列、字典、二叉樹、優先級隊列、競賽樹和圖等數據結構。第三部分從第17章到第21章，研究常用算法，包括貪婪算法、分而治之算法、動態規劃、迴溯算法和分支定界算法。

本書內容廣博、組織閤理、論述清晰、循序漸進，每章包含豐富的習題，對程序性能的分析和測量係統且細緻，不僅是數據結構和算法的經典教材，而且是計算機科學與工程領域的理想參考書。

踏上編程的奧秘之旅：掌握算法與數據結構的精髓 在快速發展的數字時代，計算機科學的核心力量在於其深邃的算法思想與高效的數據組織方式。這兩者如同軟件世界的基石，決定瞭程序的性能、可擴展性以及解決復雜問題的能力。本書旨在為 aspiring 程序員、在校學生以及希望深化理解的行業從業者提供一份全麵而深入的學習指南，幫助讀者構建紮實的計算機科學理論基礎，並熟練掌握解決實際編程挑戰所需的關鍵技能。 為什麼掌握算法與數據結構至關重要？ 想象一下，你正麵臨一項艱巨的任務：管理海量數據，設計一個能夠實時響應用戶輸入的應用程序，或者優化一個需要極高性能的係統。沒有紮實的算法和數據結構知識，這些任務將變得異常睏難，甚至不可能高效完成。 效率的基石： 算法是解決問題的步驟和方法，而數據結構則是組織和存儲數據的方式。選擇閤適的算法和數據結構，可以直接決定你的程序運行速度是毫秒級還是秒級，內存占用是 KB 級還是 GB 級。在處理大規模數據集或實時性要求極高的應用時，這種效率的差異將是決定性的。 解決復雜問題的利器： 許多看似復雜的問題，都可以通過巧妙地運用特定的算法和數據結構來分解和解決。從排序、搜索到圖論、動態規劃，本書將為你揭示解決這些經典難題的通用模式和高效策略。 編程思維的升華： 學習算法與數據結構，不僅僅是學習一係列的公式或代碼片段，更重要的是培養一種抽象思維、邏輯推理和問題分解的能力。這種能力將使你能夠更好地理解現有代碼，設計齣更優雅、更健壯的解決方案，並能站在更高的層麵思考軟件架構。 職業發展的加速器： 在許多技術麵試中，算法和數據結構是考察候選人基本功的關鍵環節。紮實的掌握不僅能幫助你順利通過麵試，更能讓你在工作中脫穎而齣，成為團隊中不可或缺的技術骨乾。 本書內容概覽：循序漸進，構建堅實的知識體係 本書的設計理念是以“引導式學習”為主，從基礎概念齣發，逐步深入到高級主題，並始終貫穿實際應用的視角。我們相信，理解理論的同時，通過實踐來鞏固和內化知識，是最高效的學習方式。 第一部分：數據結構——信息的組織之道 在信息爆炸的時代，如何高效地存儲、檢索和管理數據，是所有計算問題的起點。本部分將帶領你探索各種基本而強大的數據結構，理解它們的設計原理、特性以及各自的適用場景。 綫性結構： 數組（Arrays）： 作為最基本的數據結構，數組提供瞭順序訪問的便利性。我們將探討其內部機製、訪問復雜度，以及在動態數組（如 `ArrayList`）和多維數組中的應用。 鏈錶（Linked Lists）： 鏈錶通過指針連接元素，提供瞭靈活的插入和刪除能力。我們將深入理解單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶以及循環鏈錶的結構，分析它們在內存管理和操作效率上的優勢與劣勢。 棧（Stacks）與隊列（Queues）： 這兩種“後進先齣”（LIFO）和“先進先齣”（FIFO）的抽象數據類型，在許多算法和係統中扮演著核心角色。我們將學習它們的接口設計、實現方式，並瞭解它們在函數調用棧、廣度優先搜索等場景下的應用。 非綫性結構： 樹（Trees）： 樹結構以分層方式組織數據，具有廣泛的應用。 二叉樹（Binary Trees）： 從基礎的二叉樹遍曆（前序、中序、後序）到二叉搜索樹（BST）及其性能優化（如平衡二叉搜索樹，AVL樹、紅黑樹），我們將一一剖析。BST 的查找、插入、刪除操作的時間復雜度將是重點。 堆（Heaps）： 特彆是最大堆和最小堆，它們是實現優先隊列的理想數據結構，在圖算法（如 Dijkstra 算法）和堆排序中至關重要。 B 樹與 B+ 樹： 對於大型數據庫和文件係統，B 樹及其變體提供瞭高效的磁盤 I/O 操作，我們將探討它們的結構和查找原理。 圖（Graphs）： 圖是錶示對象之間復雜關係的最強大結構之一。 圖的錶示： 鄰接矩陣和鄰接錶是兩種主要的錶示方式，我們將分析它們的優缺點。 圖的遍曆： 深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）是圖論中最基本的算法，它們是許多其他圖算法的基礎。 散列錶（Hash Tables）： 散列錶通過哈希函數實現平均 O(1) 的查找、插入和刪除操作，是現代編程中不可或缺的高效查找結構。我們將深入理解哈希函數的設計原則、衝突解決方法（如鏈地址法、開放尋址法）以及散列錶的性能分析。 第二部分：算法——解決問題的智慧 掌握瞭數據組織的工具，接下來我們將聚焦於解決問題的策略和技巧。本部分將係統介紹各種經典算法的設計思想、實現細節以及復雜度分析，幫助你構建解決問題的強大思維框架。 排序算法： 基礎排序： 冒泡排序、選擇排序、插入排序。雖然效率不高，但它們是理解排序過程的入門。 高效排序： 快速排序、歸並排序。我們將詳細分析它們的分治思想，以及在不同情況下的性能錶現。 其他排序： 堆排序、計數排序、基數排序。瞭解這些算法的特性，可以針對特定數據特點進行優化。 排序的穩定性與時間復雜度： 這是評價排序算法的重要維度，我們將進行深入的比較和分析。 搜索算法： 綫性搜索： 簡單直接，但效率較低。 二分搜索（Binary Search）： 在有序數組中實現 O(log n) 的高效查找，是算法中的典範。 哈希搜索： 基於散列錶的高效查找，前麵已經討論過。 字符串算法： 模式匹配： 樸素匹配、KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt）。KMP 算法通過預處理模式串，顯著提高瞭查找效率。 其他字符串處理： 子序列、編輯距離等。 圖算法： 最短路徑： Dijkstra 算法（單源最短路徑）、Floyd-Warshall 算法（所有頂點對最短路徑）。 最小生成樹： Prim 算法、Kruskal 算法。 拓撲排序： 適用於有嚮無環圖（DAG）的排序。 遞歸與分治： 遞歸的思想： 理解遞歸如何將復雜問題分解為更小的、相似的子問題，並通過解決子問題來解決原問題。 分治策略： 許多高效算法，如歸並排序、快速排序、二分搜索，都采用瞭分治的思想。 動態規劃（Dynamic Programming）： 概念與思想： 解決具有重疊子問題和最優子結構的問題。 狀態定義與狀態轉移方程： 動態規劃的核心在於如何正確定義狀態和寫齣狀態轉移方程。 經典問題： 0/1 背包問題、最長公共子序列、硬幣找零等。 貪心算法（Greedy Algorithms）： 思想： 在每一步選擇當前看起來最優的選項，期望最終得到全局最優解。 適用場景： 盡管不總能保證最優，但在某些問題中，貪心算法能夠得到高效且最優的解決方案，如活動選擇問題。 迴溯算法（Backtracking Algorithms）： 思想： 通過嘗試所有可能的解決方案，並在發現不可行時迴溯。 應用： N 皇後問題、數獨求解等。 第三部分：實踐與應用 理論的學習離不開實踐的檢驗。本部分將強調如何將所學知識應用於實際編程場景，並提供一些進階的思考方嚮。 復雜度分析（Complexity Analysis）： 時間復雜度與空間復雜度： 理解 Big O 記號（O, Ω, Θ）的含義，學會分析算法的效率。 最佳、平均與最壞情況分析： 瞭解算法在不同輸入下的性能錶現。 算法設計的思維模式： 問題建模： 如何將實際問題轉化為計算機可以理解和處理的模型。 算法選擇與優化： 在已知問題的復雜度範圍內，選擇最適閤的算法，並進行必要的優化。 進階主題導覽： 數據結構的高級應用： 如 Trie 樹、綫段樹、Fenwick 樹（二叉索引樹）等。 算法的進一步探索： 如 NP-完全性理論、近似算法、隨機算法等。 本書的學習方法建議 1. 勤於思考，動手實踐： 閱讀理論知識後，務必親手編寫代碼實現算法和數據結構。通過調試和運行，加深理解。 2. 多做練習題： 題目是檢驗學習成果的最佳方式。書中和課後提供的練習題，以及在綫編程平颱的挑戰，都將極大地幫助你鞏固知識。 3. 理解而非死記硬背： 專注於算法背後的邏輯和思想，而不是簡單地記憶代碼。理解瞭原理，纔能靈活運用。 4. 循序漸進，不求一步到位： 計算機科學的學習是一個長期的過程，保持耐心，一步一個腳印地前進。 5. 與他人交流： 加入學習社區，與同學或同行交流，可以從不同的視角獲得啓發。 結語 掌握算法與數據結構，是通往精通編程之路的必經之路。它們不僅是解決技術問題的工具，更是塑造你的邏輯思維、培養嚴謹編程習慣的強大催化劑。本書將是你在這段旅程中不可或缺的夥伴，為你揭示計算機科學的深刻魅力，激發你解決更復雜、更具挑戰性問題的熱情。準備好開啓這段激動人心的學習之旅瞭嗎？

評分☆☆☆☆☆

我之前一直覺得，編程嘛，就是敲代碼，把想法變成現實。直到我讀瞭這本《算法導論+數據結構、算法與應用：C++語言描述原書第2版》，我纔意識到，原來“敲代碼”背後還有這麼深的學問。這本書真的是把數據結構和算法這兩個概念剖析得淋灕盡緻，簡直是把它們“大卸八塊”瞭。我印象最深刻的是關於“排序算法”的章節，它不僅僅列齣瞭冒泡排序、快速排序、歸並排序這些常見的，還講瞭各種算法的穩定性、時間復雜度、空間復雜度，甚至還分析瞭它們在不同數據分布下的錶現。我當時就感覺，原來排序這件看似簡單的事情，背後竟然有這麼多門道！而且，這本書的語言風格比較嚴謹，學術性很強，不像一些通俗的編程教程那樣有大量的口語化錶達或者輕鬆的比喻。它更像是給一個已經具備一定編程基礎，並且對計算機科學有濃厚興趣的人準備的。我有時候會對著書上的僞代碼，然後對照C++的實現，一邊調試一邊思考，感覺自己像是偵探一樣，在尋找算法的蛛絲馬跡。雖然花費的時間比預想的要多，但每次理解透徹一個算法，都會有一種豁然開朗的感覺，覺得自己的編程思維又提升瞭一個檔次。

評分☆☆☆☆☆

《算法導論+數據結構、算法與應用：C++語言描述原書第2版》這本書，真的是一本“磨人”的書，但也是一本“煉人”的書。我原本是想通過它來“自學編程語言”，希望能把它當作一本通俗易懂的入門讀物。結果發現，這書的“通俗易懂”是建立在一定的數學和計算機科學基礎之上的。它對於算法的講解，不是那種“是什麼，怎麼用”的模式，而是“為什麼是這樣，它有什麼優劣，在什麼情況下錶現最好”的深入剖析。我記得在學習“動態規劃”這一章節的時候，書中用瞭一個非常經典的背包問題作為例子。我花瞭整整一個下午的時間，纔勉強理解瞭那個遞推關係的由來，以及如何通過狀態轉移來求解最優解。書中的C++代碼，看起來簡潔而高效，但背後蘊含的思考是需要花費大量時間去體會的。我常常在讀完一段內容後，會暫停下來，去思考作者為什麼會選擇這樣的實現方式，這種方式有什麼好處，有沒有其他可能的解法。這本書帶來的挑戰，更多的是思維上的，它迫使你去深度思考問題的本質，而不是停留在錶麵的語法和API。我目前還在不斷地探索中，感覺自己就像是在攀登一座險峻的山峰，過程雖然艱難，但每一步的進步都讓我更加自信，也更加期待最終的登頂。

評分☆☆☆☆☆

天哪，我最近真的是被這本《算法導論+數據結構、算法與應用：C++語言描述原書第2版》給摺磨得不輕！我當初是抱著“自學編程語言”的雄心壯誌買的，想著 algorithms 和 data structures 這種基礎知識，學紮實瞭，什麼編程語言都能信手拈來。結果… 嘿嘿，我得承認，這書確實是硬核，內容非常紮實，每一章都像是在啃一塊巨石。我一開始以為自己能像切黃油一樣輕鬆掌握，結果發現我連黃油刀都沒拿穩。就拿那個圖論部分，什麼最小生成樹、最短路徑算法，我光是理解那些概念就頭暈眼花，更彆提什麼證明瞭，簡直是數學和邏輯的雙重暴擊。我記得有個晚上，我對著那個霍夫曼編碼的例子，看瞭好久好久，腦子裏就像有無數個小人在吵架，最後還是沒完全理順。而且，雖然是C++描述，但它並沒有手把手教你C++的語法細節，更多的是假設你已經對C++有一定的基礎，然後用C++來實現算法。所以，我一邊查C++的語法，一邊學算法，感覺效率有點低。不過，話說迴來，當我終於搞懂一個復雜的算法，並且能夠自己實現的時候，那種成就感也是無與倫比的。這書就像一座高峰，爬上去很纍，但山頂的風景絕對值得。我目前還在半山腰掙紮，但至少能感受到那種“撥開雲霧見月明”的希望。

評分☆☆☆☆☆

說實話，拿到這本《算法導論+數據結構、算法與應用：C++語言描述原書第2版》的時候，我其實是有點“被騙”的感覺的，當然，是善意的“被騙”。封麵上的“計算機編程書籍 自學編程語言”這些字眼，很容易讓人聯想到那種輕鬆入門、快速掌握的教程。但當我翻開第一頁，我就知道，這絕對不是一本“速成”手冊。這本書的理論深度和廣度都令人咋舌，它不僅僅是講解算法和數據結構本身，更是深入剖析瞭它們背後的數學原理和復雜度分析。比如，我剛看到“遞歸”這個章節的時候，腦子裏就閃過瞭“堆棧溢齣”的噩夢，這本書對遞歸的講解非常透徹，從概念到實現，再到優化，幾乎是把所有能想到的細節都涵蓋瞭。而且，它還涉及到一些數論、組閤數學的知識，這對於我這種數學基礎比較薄弱的人來說，確實是一大挑戰。雖然書中有C++的實現，但它更側重於算法本身的邏輯，而不是C++的語法糖或者一些高級特性。我常常需要反復閱讀，並且查閱很多其他的資料纔能勉強跟上它的節奏。然而，不得不承認，這本書的價值就在於它的“硬核”。如果你真的想在算法和數據結構領域打下堅實的基礎，而不是停留在錶麵，那麼這本書絕對是你的不二之選。我目前還在啃，但每啃下一塊，都感覺自己的功力在增長，雖然過程艱辛，但收獲也是實實在在的。

評分☆☆☆☆☆

這本書，怎麼說呢，它給我一種“高手在民間”的感覺。初看之下，好像內容都很經典，數據結構、算法，這些都是老生常談瞭。但是，當你真正深入進去，就會發現它對每一個知識點的挖掘都非常到位。比如，在講解“樹”這個數據結構的時候，它不僅僅介紹瞭二叉樹、平衡樹，還詳細講解瞭AVL樹、紅黑樹的構建和操作，並且對它們的復雜度進行瞭嚴格的證明。我當時就覺得，這哪是“自學編程語言”的入門書，這簡直是為未來想成為算法工程師的人量身定做的“內功心法”啊！書中的C++代碼實現，也絕不是那種簡單堆砌的例子，而是精煉、高效，並且充滿瞭算法設計的智慧。我常常會把書上的代碼和自己之前寫的簡單實現進行對比，然後發現自己之前的寫法有多麼的“原始”。而且，這本書的內容組織非常嚴謹，邏輯鏈條清晰，讓你能夠循序漸進地理解復雜的概念。雖然它對新手來說可能有些難度，但我堅信，如果你能夠堅持下來，並且真正吃透裏麵的內容，那麼你在編程的世界裏，將會擁有更加紮實的內功。我目前還在努力消化中，感覺自己就像是在一個武功秘籍裏遨遊，雖然時常感到睏惑，但每一次的領悟都讓我更加敬畏。