正版 算法第4版+算法导论原书第3版入门算法设计与分析基础教程 算法与数据结构设计 算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 汉唐图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111407010

商品编码：26989469881

包装：平装

开本：16

出版时间：2012-12-01

页数：796

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探索算法的无限可能：一场思想与实践的深度之旅 在这信息爆炸、技术日新月异的时代，算法早已不再是高深莫测的学术概念，而是驱动现代科技进步的核心引擎。从搜索引擎的精准推荐，到智能交通的实时调度，再到人工智能的深度学习，无不闪烁着算法智慧的光芒。本书旨在带领您深入探寻算法的奥秘，揭示其设计之道、分析之法，并提供扎实的基础教程，助您掌握构建高效、优雅解决方案的利器。 为何算法如此重要？ 算法，简单来说，就是解决特定问题的一系列清晰、明确的指令。它们是计算机科学的基石，是软件工程的灵魂。一个优秀的算法能够极大地提升程序的运行效率，节省宝贵的计算资源，甚至直接决定一个产品或服务的成败。 效率的飞跃： 同样的问题，不同的算法可能带来截然不同的性能表现。一个精心设计的算法，可以将原本需要数小时甚至数天才能完成的计算，缩短到几秒钟。这种效率的提升，在处理海量数据、构建大规模系统时尤为关键。 问题的本质： 算法的设计过程，实际上是对问题本质的深刻理解和抽象。通过将复杂问题分解为更小的、可管理的部分，并为每个部分找到最优的解决方案，我们能够构建出健壮且可扩展的系统。 创新的驱动力： 算法的创新是推动技术进步的关键。新的算法思想不断涌现，催生出人工智能、大数据分析、区块链等前沿技术，深刻地改变着我们的生活和工作方式。 本书内容概述：一场循序渐进的学习之旅 本书将带您踏上一场循序渐进的学习之旅，从最基础的概念出发，逐步深入到复杂的算法设计与分析技术。我们注重理论与实践的结合，力求让您不仅理解“是什么”，更能掌握“为什么”和“怎么做”。 第一部分：算法的基石——核心概念与思维 在正式开始学习具体的算法之前，我们需要建立坚实的理论基础。这一部分将为您铺垫必要的知识，让您对算法有一个整体的认识。 什么是算法？ 我们将从最根本的定义出发，清晰阐述算法的内涵、特征以及与程序的区别。理解算法的抽象性和普适性，为后续的学习打下基础。 数据结构：算法的载体。 算法的效率很大程度上依赖于其所操作的数据结构。我们将深入介绍常用的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表等。理解不同数据结构的特点、优缺点以及适用场景，是设计高效算法的前提。 算法的表示方法： 学习如何清晰、准确地描述算法，包括伪代码、流程图等。掌握通用的算法表示方法，便于我们进行交流和理解。 算法分析的基础： 复杂度分析： 引入时间复杂度和空间复杂度的概念，这是衡量算法效率的两个重要指标。我们将学习如何使用大O符号（O）、大Ω符号（Ω）、大Θ符号（Θ）来表示算法的渐进界。 渐进分析： 理解为什么我们更关注算法在规模增大时的表现，以及如何忽略常数因子和低阶项。 几种常见的复杂度： 深入剖析O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)、O(2^n)等常见复杂度类别的含义和性能特点。 递归的思想： 学习递归的概念、递归方程以及求解递归方程的方法。递归是许多经典算法的重要实现方式。 第二部分：经典的算法设计范式 掌握了基础概念后，我们将聚焦于几种核心的算法设计范式，这些范式是解决各类问题的通用方法论。 分治法 (Divide and Conquer): 原理： 将问题分解为若干个规模较小的子问题，递归地解决这些子问题，然后将子问题的解合并起来，得到原问题的解。 经典应用： 快速排序、归并排序、二分查找、汉诺塔问题等。我们将详细讲解这些算法的实现原理和复杂度分析。 动态规划 (Dynamic Programming): 原理： 通过将问题分解为重叠的子问题，并存储子问题的解，避免重复计算，从而提高效率。 核心思想： 最优子结构和重叠子问题。 解题步骤： 定义状态、写出状态转移方程、确定初始状态、求解。 经典应用： 最长公共子序列、背包问题、斐波那契数列、最短路径问题（如 Floyd-Warshall 算法）等。 贪心算法 (Greedy Algorithm): 原理： 在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择，从而希望导致全局的最好或最优解。 适用条件： 贪心选择性质和最优子结构性质。 经典应用： 活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim 算法、Kruskal 算法）、单源最短路径（Dijkstra 算法）等。 回溯法 (Backtracking): 原理： 一种通过尝试所有可能的组合或排列来找到解的算法。当发现当前路径无法达到目标时，就“回溯”到上一步，尝试其他的选择。 解决问题类型： 组合问题、排列问题、子集问题等。 经典应用： N皇后问题、迷宫求解、图的着色问题、旅行商问题（的近似解）等。 分支限界法 (Branch and Bound): 原理： 类似于回溯法，但它通过剪枝（利用限界函数）来避免搜索不必要的解空间。 应用场景： 优化问题，例如旅行商问题、0/1背包问题等。 第三部分：关键算法主题的深入探索 在掌握了基础设计范式后，我们将深入探讨一些在计算机科学中至关重要的算法主题。 排序算法： 冒泡排序、选择排序、插入排序： 理解这些简单排序算法的原理和 O(n^2) 的复杂度。 快速排序 (Quick Sort)： 详细讲解分治思想在快速排序中的应用，以及其平均 O(n log n) 的高效性。 归并排序 (Merge Sort)： 同样基于分治，理解其稳定性和 O(n log n) 的时间复杂度。 堆排序 (Heap Sort)： 介绍堆（Heap）这一数据结构，并在此基础上实现堆排序。 其他排序： 简单介绍计数排序、桶排序、基数排序等非比较排序算法，以及它们的适用场景。 查找算法： 线性查找： 最简单的查找方法，复杂度为 O(n)。 二分查找 (Binary Search)： 对于有序数组，利用分治思想实现的 O(log n) 高效查找。 哈希查找： 介绍哈希表（Hash Table）的工作原理，以及平均 O(1) 的查找效率。 图算法： 图的表示： 邻接矩阵、邻接表。 图的遍历： 深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS)，理解它们的原理和应用。 最短路径算法： Dijkstra 算法： 求解单源最短路径（非负权边）。 Bellman-Ford 算法： 求解单源最短路径（允许负权边，但不能存在负权环）。 Floyd-Warshall 算法： 求解所有顶点对之间的最短路径。 最小生成树算法： Prim 算法： 贪心策略构建最小生成树。 Kruskal 算法： 同样是贪心策略，但从边出发。 拓扑排序： 解决有向无环图 (DAG) 中的排序问题。 字符串匹配算法： 朴素匹配算法： 最简单的字符串匹配方法。 KMP 算法 (Knuth-Morris-Pratt): 改进的匹配算法，利用前缀信息避免不必要的比较，效率更高。 BM 算法 (Boyer-Moore): 另一种高效的字符串匹配算法，通常比 KMP 更快。 其他重要算法领域（简介）： 数论算法： 如欧几里得算法（求最大公约数）。 计算几何算法： 如凸包算法。 随机化算法： 利用随机性来设计算法。 第四部分：从理论到实践——提升你的编程能力 理论的学习最终需要通过实践来巩固和升华。 算法实现的最佳实践： 讲解如何编写清晰、可读、可维护的代码来表示算法。 调试与优化技巧： 学习如何有效地定位和修复 bug，以及如何根据分析结果对算法进行优化。 实际案例分析： 通过一些实际的编程问题，引导您运用所学的算法知识来解决。 算法学习资源推荐： 为您提供进一步学习和深入研究的资源。 本书的特色与优势 清晰的逻辑结构： 内容组织科学合理，从基础到进阶，层层递进，确保学习的连贯性。 严谨的数学分析： 对算法的复杂度进行深入、准确的数学推导，帮助您理解其性能的来源。 丰富的实例演示： 结合具体的例子，将抽象的算法概念具象化，便于理解和记忆。 强调算法思维： 不仅教授具体的算法，更注重培养您的算法设计思维和解决问题的能力。 适合不同层次的读者： 无论是初学者还是有一定基础的开发者，都能从中获益。 谁适合阅读本书？ 计算机科学专业的学生： 系统学习算法与数据结构是必修课程，本书将提供扎实的理论支撑和丰富的实践指导。 软件工程师： 提升编程效率，优化程序性能，应对复杂的技术挑战。 有志于深入技术领域的爱好者： 了解支撑现代科技发展的底层逻辑，为未来的学习和发展打下坚实基础。 任何对如何高效解决问题感兴趣的人： 算法思维本身就是一种宝贵的通用技能。 结语 掌握算法，就如同获得了一把开启无限可能之门的钥匙。它不仅能让您在编程领域游刃有余，更能培养您严谨的逻辑思维和解决问题的能力，这将在您人生的各个层面产生深远的影响。 本书将陪伴您踏上这段激动人心的探索之旅。让我们一起，用算法的力量，构建更美好的未来！

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就像一本百科全书，内容极其丰富，涵盖了从最基础的编程概念到非常前沿的算法理论，让我这个多年未接触深入算法研究的开发者，重新找回了学习的激情。一开始我担心内容会过于晦涩难懂，毕竟“算法导论”这个名字听起来就很有分量，但这本书的编排方式却异常人性化。它从最简单的数组和链表开始，一步步引导读者理解递归、分治等思想，然后逐渐过渡到更复杂的图论、动态规划等领域。 我特别欣赏作者在讲解过程中，对于每个算法的“故事性”阐述。例如，在讲到二分查找时，作者不仅仅是给出公式和代码，而是会用一个在有序书中查找特定页码的场景来类比，让整个过程变得生动形象。这种“化抽象为具体”的讲解方式，极大地降低了理解门槛，让我感觉自己不是在学习枯燥的理论，而是在解决一个个有趣的问题。书中提供的示例代码也非常规范，并且都有详细的注释，这对于我这种习惯于动手实践的人来说，简直是福音。我经常会在阅读一段理论后，立刻去运行相关的代码，观察结果，加深理解。 这本书的价值远不止于此。在每一章的结尾，作者都精心设计了不同难度的练习题，从基础的算法实现到复杂的优化问题，应有尽有。我花了大量时间去攻克这些题目，虽然过程充满了挑战，但每一次成功解决都给我带来了巨大的成就感。我发现，通过这些练习，我不仅仅是掌握了算法的知识，更重要的是培养了分析问题、拆解问题、并最终找到最优解的逻辑思维能力。书中关于算法复杂度分析的部分，更是让我对代码的性能有了全新的认识，以前我可能只关注代码是否能运行，现在则会更进一步思考它运行的速度和占用的资源。 更难能可贵的是，这本书在讲解算法的同时，也融入了大量的“工程思维”。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更会告诉你“为什么这么做”，以及在实际项目中可能遇到的各种挑战。例如，在讲解哈希表时，书中不仅分析了它的查找效率，还探讨了如何处理哈希冲突，以及在不同应用场景下选择哪种哈希函数。这种深入的思考，让这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，在指导你如何成为一名更优秀的工程师。 总而言之，这本书的内容之详实，讲解之到位，让我感到非常满意。它提供了一个完整而深入的学习路径，能够帮助读者从零开始，逐步构建起坚实的算法和数据结构知识体系。这本书不仅是理论的宝库，更是实践的指南，强烈推荐给所有渴望在编程领域更进一步的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，可以说是给我带来了极大的惊喜。作为一名在IT行业摸爬滚打多年的老兵，我一直深知算法在软件开发中的核心地位，但市面上真正能够系统、深入且易于理解的算法书籍却不多见。当我拿到这本《正版 算法第4版+算法导论原书第3版入门算法设计与分析基础教程 算法与数据结构设计 算法》时，我立刻被其严谨的学术性和实用的指导性所吸引。 书中对于经典算法的讲解，堪称教科书级别的。无论是基础的递归、分治，还是进阶的动态规划、图论，作者都用了非常清晰的逻辑和详实的分析来阐述。我特别喜欢作者在讲解过程中，对算法的“演进”过程的描述。他会从一个最简单、最直观的解决方案开始，然后逐步分析其不足，再引出更优化的算法。这种“由简入繁”的教学方式，极大地减轻了读者的认知负担，让我能够更好地理解算法的设计思路。 更让我惊喜的是，书中不仅仅是理论的堆砌，还包含了大量的实际应用案例。作者会将算法的原理与实际的编程问题相结合，例如在讲解字符串匹配算法时，就引入了文本编辑器中的搜索功能，让抽象的算法变得更加具象。通过这些案例，我能够清晰地看到算法在实际工程中的价值，也激发了我去尝试解决更多实际编程挑战的欲望。书中提供的代码示例，我也仔细研究过，它们的实现思路清晰，并且考虑到了各种边界情况，非常具有参考价值。 我个人认为，这本书最宝贵的地方在于它培养了读者的“算法思维”。它不仅仅是传授算法的知识，更是教授一种解决问题的思维方式。在阅读过程中，我学会了如何去分析问题的本质，如何去拆解复杂问题，如何去权衡时间和空间的效率。这种思维方式的养成，对于我今后的职业发展，无疑具有里程碑式的意义。 这本书的内容之丰富，讲解之深入，让我不禁感叹作者的功力。它不仅是一本算法教材，更是一本能够指导开发者提升技术功底的宝典。我将这本书视为我学习算法的“启蒙书”，并且相信它将伴随我走过漫长的职业生涯。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书给我带来的冲击是巨大的！在接触这本书之前，我一直觉得算法是高不可攀的学术概念，只存在于理论书籍和学术论文中。而这本书，却以一种近乎“解密”的方式，将这些复杂的算法展现在我面前，并且让我能够切实地理解和运用。这本书的结构设计非常巧妙，它并没有一开始就抛出大量的术语和公式，而是从最基本的“计数”和“排序”这样的生活化场景入手，循序渐进地引入算法的概念。 让我印象最深刻的是，书中对于“时间复杂度”和“空间复杂度”的讲解。作者用了很多生动形象的比喻，比如“一个人的跑步速度”和“一个背包能装多少东西”，来帮助读者理解这些抽象的概念。我从来没有想过，原来分析一个算法的好坏，可以如此直观和有趣。通过大量的图示和实例，我能够清晰地看到不同算法在处理相同规模数据时，效率上的巨大差异。这种量化的分析，让我对“选择合适的算法”有了更深刻的认识。 这本书的实践性也做得非常出色。每个章节都配有大量精心设计的练习题，并且难度循序渐进。我发现，很多题目都需要我动脑思考，不仅仅是简单的代码实现，而是需要我根据题目的要求，去设计或者优化一个算法。在这个过程中，我体会到了算法的魅力，也看到了自己能力的提升。尤其是一些涉及图算法和字符串匹配的题目，它们不仅锻炼了我的逻辑思维，还让我对现实世界中的很多问题有了新的理解。 另外，这本书在讲解算法的同时，并没有忽略“数据结构”的重要性。它将数据结构和算法紧密地结合在一起，讲解了如何选择合适的数据结构来支撑算法的高效运行。例如，在讲解图算法时，书中详细对比了邻接矩阵和邻接表这两种不同的存储方式，并分析了它们在不同操作下的优劣。这种“软硬兼施”的学习方法，让我能够更全面地理解算法的本质。 我强烈推荐这本书给所有对编程有热情，并且希望深入理解代码底层原理的朋友。它不仅仅是一本学习教材，更像是一本“算法修炼手册”，能够帮助你踏上算法设计的智慧之旅。我在这里真的找到了学习的乐趣，并且对未来的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，真正的好书，不仅仅在于知识的传递，更在于它能否点燃读者的求知欲，能否改变读者的思维方式。而这本《正版 算法第4版+算法导论原书第3版入门算法设计与分析基础教程 算法与数据结构设计 算法》，无疑就是这样一本让我受益匪浅的书籍。 这本书最吸引我的地方在于它的“系统性”。它并没有将算法孤立地讲解，而是将数据结构、算法设计、以及算法分析有机地结合在一起。我发现，在理解了基本的数据结构之后，再去学习相关的算法，会变得异常容易。书中对各种数据结构的深入剖析，让我对它们的内部机制有了更清晰的认识，也为我后续理解算法的效率提供了基础。 作者在讲解算法时，非常注重“直观性”。他使用了大量的图示、伪代码，甚至是简单的生活化例子，来帮助读者理解抽象的算法概念。比如，在讲解图算法时，他会用“地图上的城市和道路”来比喻图的节点和边，让整个过程变得生动有趣。我之前对一些复杂的算法感到畏惧，但在这本书的引导下，我发现它们并没有想象中那么难。 这本书的另一个亮点是它对“算法复杂度”的深入分析。作者不仅仅是告诉你O(n)、O(n log n)这些符号，而是会非常详细地讲解它们是如何推导出来的，以及在不同场景下，这些复杂度意味着什么。我之前可能只是知道要追求更低的复杂度，但通过这本书，我才真正理解了为什么，以及如何去衡量。这种“知其然，知其所以然”的学习，让我对算法有了更深刻的理解。 我特别喜欢书中关于“分治”和“动态规划”的章节。作者用非常巧妙的例子，展示了如何将一个大问题分解成若干个小问题来解决，以及如何通过记忆化来避免重复计算。我甚至尝试着将书中的一些例子用在我的实际项目中，确实带来了显著的性能提升。 总而言之，这本书的内容非常详实，逻辑清晰，讲解到位。它不仅适合初学者入门，也能够帮助有一定基础的开发者进行系统性的提升。我将这本书视为一本“算法圣经”，并且会反复研读，从中汲取养分，不断提升自己的编程能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期阅读过的技术书籍中的佼佼者！作为一个多年来一直沉浸在编程世界里的开发者，我深知一套扎实的算法基础对于提升代码效率、解决复杂问题的重要性。市面上关于算法的书籍琳琅满目，但真正能够做到既深入浅出又兼顾理论与实践的，却寥寥无几。当我拿到这本《正版 算法第4版+算法导论原书第3版入门算法设计与分析基础教程 算法与数据结构设计 算法》时，我首先被其厚重的纸质和精美的装帧所吸引，这至少在物理层面就传递了一种“干货满满”的信号。 翻开第一页，我就被作者严谨的逻辑和清晰的阐述所折服。书中对于各种经典算法的讲解，不仅仅停留在代码的堆砌，而是深入剖析了算法背后的思想、时间复杂度和空间复杂度分析，以及在不同场景下的适用性。例如，在讲解排序算法时，作者详细对比了冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等多种算法的优劣，并通过图文并茂的方式，直观地展示了它们的工作原理和性能差异。对于初学者来说，这种循序渐进的讲解方式无疑是极大的福音。它不会让你在第一页就望而却步，而是像一位循循善诱的老师，引导你一步步走进算法的殿堂。 更让我惊喜的是，这本书并没有止步于理论的讲解，而是提供了大量的实例和练习题。这些习题涵盖了从基础数据结构到高级算法的各种应用，并且很多都来自实际的编程竞赛和工程项目。通过解决这些问题，我能够将学到的理论知识融会贯通，并且切实地感受到算法在实际开发中的强大力量。我特别喜欢其中关于图算法和动态规划的部分，作者用非常形象的比喻和精巧的设计，将原本抽象的概念变得生动易懂。我甚至尝试着将书中的一些代码实现迁移到我自己的项目中，结果显著提升了程序的性能。 这本书的另一个亮点在于其对算法分析的深入探讨。书中不仅讲解了如何计算算法的复杂度，还探讨了如何根据实际需求选择最优的算法。这种“知其然，更知其所以然”的学习方法，对于培养独立解决问题的能力至关重要。我发现，在阅读过程中，我不再仅仅是机械地记忆算法，而是开始思考为什么这个算法是这样设计的，它有哪些潜在的优化空间，以及在什么情况下我需要选择另一个算法。这种思维的转变，是我在这本书中最宝贵的收获。 总而言之，如果你正在寻找一本能够系统学习算法和数据结构的权威书籍，那么这本《正版 算法第4版+算法导论原书第3版入门算法设计与分析基础教程 算法与数据结构设计 算法》绝对是你不可错过的选择。它不仅适合计算机科学专业的学生，也同样适用于任何想要提升编程能力的开发者。这本书的深度和广度都令人印象深刻，我相信它将成为我未来编程生涯中一本重要的参考书。