现货 算法(第4版) 计算机程序设计编程算法导论基础书籍 算法与数据结构教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115293800

商品编码：29271406269

包装：平装

套装数量：1

书名：算法（第4版）

作者：[美] Robert Sedgewick，[美] Kevin Wayne 著；谢路云 译

出版社：人民邮电出版社

出版时间：2012-10

版次：1

印刷时间：2017-8

印次：22

页数：636

字数：1115000

开本：16开

装帧：平装

ISBN：9787115293800

定价：99.00

dy 章 基础

1.1 基础编程模型

1.1.1 Java程序的基本结构

1.1.2 原始数据类型与表达式

1.1.3 语句

1.1.4 简便记法

1.1.5 数组

1.1.6 静态方法

1.1.7 API

1.1.8 字符串

1.1.9 输入输出

1.1.10 二分查找

1.1.11 展望

1.2 数据抽象

1.2.1 使用抽象数据类型

1.2.2 抽象数据类型举例

1.2.3 抽象数据类型的实现

1.2.4 更多抽象数据类型的实现

1.2.5 数据类型的设计

1.3 背包、队列和栈

1.3.1 API

1.3.2 集合类数据类型的实现

1.3.3 链表

1.3.4 综述

1.4 算法分析

1.4.1 科学方法

1.4.2 观察

1.4.3 数学模型

1.4.4 增长数量级的分类

1.4.5 设计更快的算法

1.4.6 倍率实验

1.4.7 注意事项

1.4.8 处理对于输入的依赖

1.4.9 内存

1.4.10 展望

1.5 案例研究：union-find算法

1.5.1 动态连通性

1.5.2 实现

1.5.3 展望

第2章 排序

2.1 初级排序算法

2.1.1 游戏规则

2.1.2 选择排序

2.1.3 插入排序

2.1.4 排序算法的可视化

2.1.5 比较两种排序算法

2.1.6 希尔排序

2.2 归并排序

2.2.1 原地归并的抽象方法

2.2.2 自顶向下的归并排序

2.2.3 自底向上的归并排序

2.2.4 排序算法的复杂度

2.3 快速排序

2.3.1 基本算法

2.3.2 性能特点

2.3.3 算法改进

2.4 优先队列

2.4.1 API

2.4.2 初级实现

2.4.3 堆的定义

2.4.4 堆的算法

2.4.5 堆排序

2.5 应用

2.5.1 将各种数据排序

2.5.2 我应该使用哪种排序算法

2.5.3 问题的归约

2.5.4 排序应用一览

第3章 查找

3.1 符号表

3.1.1 API

3.1.2 有序符号表

3.1.3 用例举例

3.1.4 无序链表中的顺序查找

3.1.5 有序数组中的二分查找

3.1.6 对二分查找的分析

3.1.7 预览

3.2 二叉查找树

3.2.1 基本实现

3.2.2 分析

3.2.3 有序性相关的方法与删除操作

3.3 平衡查找树

3.3.1 2-3查找树

3.3.2 红黑二叉查找树

3.3.3 实现

3.3.4 删除操作

3.3.5 红黑树的性质

3.4 散列表

3.4.1 散列函数

3.4.2 基于拉链法的散列表

3.4.3 基于线性探测法的散列表

3.4.4 调整数组大小

3.4.5 内存使用

3.5 应用

3.5.1 我应该使用符号表的哪种实现

3.5.2 集合的API

3.5.3 字典类用例

3.5.4 索引类用例

3.5.5 稀疏向量

第4章 图

4.1 无向图

4.1.1 术语表

4.1.2 表示无向图的数据类型

4.1.3 深度优先搜索

4.1.4 寻找路径

4.1.5 广度优先搜索

4.1.6 连通分量

4.1.7 符号图

4.1.8 总结

4.2 有向图

4.2.1 术语

4.2.2 有向图的数据类型

4.2.3 有向图中的可达性

4.2.4 环和有向无环图

4.2.5 有向图中的强连通性

4.2.6 总结

4.3 zui小生成树

4.3.1 原理

4.3.2 加权无向图的数据类型

4.3.3 zui小生成树的API和测例

4.3.4 Prim算法

4.3.5 Prim算法的即时实现

4.3.6 Kruskal算法

4.3.7 展望

4.4 zui短路径

4.4.1 zui短路径的性质

4.4.2 加权有向图的数据结构

4.4.3 zui短路径算法的理论基础

4.4.4 Dijkstra算法

4.4.5 无环加权有向图中的zui短路径算法

4.4.6 一般加权有向图中的zui短路径问题

4.4.7 展望

第5章 字符串

5.1 字符串排序

5.1.1 键索引计数法

5.1.2 低位优先的字符串排序

5.1.3 高位优先的字符串排序

5.1.4 三向字符串快速排序

5.1.5 字符串排序算法的选择

5.2 单词查找树

5.2.1 单词查找树

5.2.2 单词查找树的性质

5.2.3 三向单词查找树

5.2.4 三向单词查找树的性质

5.2.5 应该使用字符串符号表的哪种实现

5.3 子字符串查找

5.3.1 历史简介

5.3.2 暴力子字符串查找算法

5.3.3 Knuth-Morris-Pratt子字符串查找算法

5.3.4 Boyer-Moore字符串查找算法

5.3.5 Rabin-Karp指纹字符串查找算法

5.3.6 总结

5.4 正则表达式

5.4.1 使用正则表达式描述模式

5.4.2 缩略写法

5.4.3 正则表达式的实际应用

5.4.4 非确定有限状态自动机

5.4.5 模拟NFA的运行

5.4.6 构造与正则表达式对应的

5.5 数据压缩

5.5.1 游戏规则

5.5.2 读写二进制数据

5.5.3 局限

5.5.4 热身运动：基因组

5.5.5 游程编码

5.5.6 霍夫曼压缩

第6章 背景

索引

《算法（第4版）》全面讲述算法和数据结构的 备知识，具有以下几大特色。 

1、 算法领域的经典参考书：Sedgewick著作的新版，反映了经过几十年演化而成的算法核心知识体系 

2、内容全面：全面论述排序、搜索、图处理和字符串处理的算法和数据结构，涵盖每位程序员应知应会的50种算法 

3、全新修订的代码：全新的Java实现代码，采用模块化的编程风格，所有代码均可供读者使用 

4、与实际应用相结合：在重要的科学、工程和商业应用环境下探讨算法，给出了算法的实际代码，而非同类著作常用的伪代码 

5、富于智力趣味性：简明扼要的内容，用丰富的视觉元素展示的示例，精心设计的代码，详尽的历史和科学背景知识，各种难度的练习，这一切都将使读者手不释卷 

6、科学的方法：用合适的数学模型讨论算法性能，这些模型是在真实环境中得到验证的 

7、与网络相结合：配套网站algs4.cs.princeton.edu提供了本书内容的摘要及相关的代码、测试数据、编程练习、教学课件等资源

 

 

《精通算法：理论与实践》 书籍简介 这本《精通算法：理论与实践》并非一本简单的算法教材，它是一场深刻的数学与计算思维的探索之旅。它旨在为渴望理解算法背后优雅逻辑，并能将其转化为高效、健壮程序的设计者和开发者们，提供一条从原理到实践的清晰路径。本书涵盖了算法设计的核心思想、分析方法，以及在现代计算领域中至关重要的各类数据结构与算法，并辅以大量经过精心挑选的实战案例，力求让读者在掌握理论知识的同时，也具备解决实际问题的能力。 第一部分：算法的基石——理解与度量 在信息爆炸的时代，高效的算法是应对海量数据、优化计算资源的关键。本书的开篇，我们将一同回归算法的本质——它不仅仅是一串指令，更是解决特定问题的一种思维模式。我们将从最基础的概念入手，探讨什么是算法，它的要素是什么，以及如何清晰地描述和理解一个算法。 算法的定义与特性：我们将解析算法的严格定义，理解其正确性、终止性、确定性、有效性等核心特性。通过对不同问题求解过程的对比，让读者体会到算法的精妙之处，以及其在计算机科学中的 foundational role。 算法复杂度分析：时间与空间：在众多的解法中，我们如何辨别优劣？本书将深入讲解算法复杂度分析，即我们常说的“大O符号”表示法。我们将详细阐述如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度，理解渐进增长的概念，并掌握求出算法最优、最坏及平均情况复杂度的技巧。这部分内容是进行算法评估和选择的基础，其重要性不言而喻。我们会通过大量的实例，例如线性搜索、二分搜索、插入排序等，来演示复杂度分析的实际操作过程，帮助读者建立起直观的理解。 渐进符号的深入理解：除了大O符号，我们还将介绍其他相关的渐进符号，如Ω（Omega）和Θ（Theta），并阐述它们之间的关系和适用场景。理解这些符号的细微差别，能帮助我们更精确地描述算法的性能界限。 递归与分治的思想：递归是解决许多复杂问题的高效手段，它简洁而优雅。本书将详细介绍递归的原理，如何设计递归函数，以及如何通过“递推关系式”来分析递归算法的复杂度。同时，我们将引出“分治”这一强大的算法设计范式。通过“归并排序”、“快速排序”等经典算法，我们会展示如何将一个大问题分解成若干个相似的子问题，独立解决后再将结果合并，从而高效地解决原问题。 第二部分：核心数据结构——组织信息的艺术 数据结构是算法的载体，没有有效的数据组织方式，再精妙的算法也难以施展。本部分将聚焦于计算机科学中最核心、最常用的数据结构，深入剖析它们的内部机制、操作方式以及各自的优势与劣势。 线性数据结构：数组、链表、栈与队列： 数组：作为最基本的数据结构，我们将回顾数组的特性，包括其随机访问的优势，以及在插入和删除操作上的局限性。 链表：我们将深入讲解单向链表、双向链表和循环链表。通过对比数组，我们会清晰地展示链表在动态内存分配、插入删除操作上的灵活性，并分析其在访问效率上的权衡。 栈：理解栈的“后进先出”（LIFO）特性，并通过实例说明其在函数调用、表达式求值等方面的应用。 队列：解析队列的“先进先出”（FIFO）特性，并探讨其在任务调度、广度优先搜索等场景下的应用。 非线性数据结构：树与图： 树：我们将从二叉树开始，详细介绍二叉查找树（BST）的插入、删除、查找操作，并分析其在最坏情况下的性能问题。在此基础上，我们将引入平衡二叉查找树，如AVL树和红黑树，阐述它们如何通过旋转等机制保持平衡，从而保证对数级别的查找、插入和删除操作。此外，我们还将介绍堆（Heap）这一重要的数据结构，包括最大堆和最小堆，以及它们在优先队列和堆排序中的应用。 图：图是一种更通用的数据结构，可以表示各种复杂的现实关系。我们将讲解图的几种表示方法（邻接矩阵和邻接表），并重点介绍图的遍历算法，包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。这些遍历算法是解决许多图问题的基础。 散列表（哈希表）：散列表以其近乎常数时间的平均查找、插入和删除速度而闻名。我们将深入讲解哈希函数的原理，碰撞冲突的处理方法（如链地址法和开放寻址法），以及如何选择合适的散列表实现来优化性能。 第三部分：经典算法设计范式与应用 掌握了基础的数据结构和分析方法后，本书将引导读者学习几种强大的算法设计范式，并通过具体的经典算法来展示这些范式的威力。 贪心算法：贪心算法以其“局部最优选择导致全局最优解”的思想而著称。我们将通过“活动选择问题”、“最小生成树（Kruskal和Prim算法）”等例子，深入理解贪心算法的适用条件以及如何设计贪心策略。 动态规划：动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构性质问题的强大工具。本书将系统地介绍动态规划的思想，包括如何识别子问题、定义状态转移方程，以及如何通过自底向上或自顶向下（带备忘录）的方式来求解。我们将详细讲解“斐波那契数列”、“背包问题”（0/1背包、完全背包）、“最长公共子序列”、“硬币找零问题”等经典动态规划问题，帮助读者掌握这一重要的算法设计技巧。 回溯法：回溯法是一种通过系统地搜索解空间来寻找所有或部分解的算法。我们将通过“N皇后问题”、“子集生成”等例子，来理解回溯法的搜索过程，以及如何通过剪枝来优化搜索效率。 图算法进阶： 最短路径算法：我们将深入讲解单源最短路径算法，包括Dijkstra算法（适用于非负权图）和Bellman-Ford算法（适用于存在负权边但无负权环的图）。同时，我们将介绍多源最短路径算法Floyd-Warshall。 最小生成树：除了在贪心算法部分提到的Kruskal和Prim算法，我们还会进一步分析它们的实现细节和复杂度。 拓扑排序：对于有向无环图（DAG），拓扑排序是至关重要的，我们将讲解其原理和应用。 第四部分：高级算法主题与实践 为了满足现代计算对性能的极致追求，本书还将涉足一些更高级的算法领域，并强调在实际开发中的应用。 字符串匹配算法：对于海量文本数据的处理，高效的字符串匹配算法必不可少。我们将讲解经典的Knuth-Morris-Pratt（KMP）算法和Boyer-Moore算法，理解它们如何通过预处理和模式匹配的优化来提高搜索效率。 排序算法的深度比较：除了前面提到的插入排序、归并排序、堆排序，我们还将介绍冒泡排序、选择排序等基础排序算法，并进行更深入的性能比较。同时，我们将探讨快速排序（QuickSort）的实现细节和性能优化，以及计数排序、桶排序、基数排序等非比较排序算法，理解它们在特定场景下的优势。 NP-完备性初步：虽然不深入探讨理论证明，但我们将介绍NP-完备性这一计算机科学中的重要概念，理解其在算法复杂度理论中的意义，以及它对我们理解问题求解难度的影响。 算法工程实践：理论知识最终需要转化为实践。本部分将引导读者思考如何在实际项目中选择和实现算法，如何进行性能调优，以及如何使用各种工具来辅助算法的开发和测试。我们将强调代码的可读性、可维护性，以及测试的重要性。 学习方法建议 本书的设计理念是理论与实践并重。为了最大化学习效果，我们强烈建议读者： 1. 勤于思考，动手实践：阅读完每个算法的介绍后，务必在纸上或通过编程语言实现一遍。尝试不同的输入，观察算法的运行过程和结果。 2. 理解推导过程：对于复杂度分析和算法推导，不要仅仅记住结论，而是要理解每一步的逻辑。 3. 类比与联想：尝试将书中讲解的算法思想与你遇到的实际问题进行类比，思考它们是否可以解决。 4. 阅读源码：如果条件允许，可以尝试阅读一些开源项目中的算法实现，学习优秀的工程实践。 5. 积极讨论：与同学、同事或在线社区的开发者交流，讨论算法问题，可以加深理解，拓宽思路。 《精通算法：理论与实践》希望成为每一位追求卓越的计算机科学学习者和实践者的良师益友，助你构建坚实的算法功底，开启更广阔的计算世界。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机科学的核心概念充满好奇，尤其是算法，总感觉它是驱动一切的底层逻辑。《现货 算法(第4版) 计算机程序设计编程算法导论基础书籍 算法与数据结构教程》这本书，满足了我对算法的探索欲望，并且远远超出了我的预期。它不是一本简单的工具书，而更像是一次深入的思维训练。作者以一种非常启发性的方式，引导读者去思考问题的本质，然后如何将其转化为高效的算法。书中的图示和可视化讲解做得非常出色，很多复杂的概念，通过简单的图形就能一目了然。我尤其喜欢它对算法优化策略的讲解，例如如何通过调整数据结构或者改变算法的实现方式来获得性能上的飞跃。这本书让我不再满足于“知道有这个算法”，而是开始思考“为什么这个算法有效”、“它有哪些局限性”，并且能够自己去分析和设计新的解决方案。它培养了我一种“算法思维”，让我看待编程问题时，能够从效率、空间、时间和可维护性等多个维度进行考量。这是一本能够真正提升一个人编程内功的书。

评分☆☆☆☆☆

我是在朋友的强烈推荐下入手这本《现货 算法(第4版) 计算机程序设计编程算法导论基础书籍 算法与数据结构教程》的。我一直觉得自己在编程方面，尤其是处理一些效率要求比较高的场景时，总是力不从心。感觉自己写出来的代码虽然能跑，但总觉得不够“聪明”，性能也堪忧。这本书恰好填补了我的这块知识短板。它不仅仅是介绍算法，更重要的是讲了“为什么”要用这个算法，以及在什么场景下用最合适。书中的分析非常透彻，比如在讲到查找算法时，它会详细对比线性查找、二分查找的时间复杂度，并用图表清晰地展示它们的效率差异。这让我瞬间明白，为什么在处理大规模数据时，简单的线性查找会变得如此缓慢。而且，书中对于各种数据结构（比如链表、栈、队列、树、图等）的讲解也极其到位，它们之间的关系，以及如何与算法结合，来解决实际问题，都讲得非常清楚。我印象最深的是关于图的应用部分，它通过解决交通路线规划、社交网络分析等问题，让我看到了算法的强大力量，不再是纸上谈兵，而是真正能解决现实世界难题的工具。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初入行不久的程序员，我发现自己在面对一些复杂的需求时，经常会陷入“代码能跑就行”的怪圈，而忽略了代码的效率和可扩展性。这本书《现货 算法(第4版) 计算机程序设计编程算法导论基础书籍 算法与数据结构教程》就像是我编程道路上的一盏明灯。它系统地梳理了各种基础算法和数据结构，并且非常注重理论与实践的结合。书中不仅仅是给出算法的定义和伪代码，而是通过大量的实际案例，展示了如何运用这些算法来解决实际的软件开发问题。我尤其欣赏作者对于算法复杂度分析的讲解，这种严谨的分析方法，让我能够客观地评估不同算法的优劣，从而选择最适合特定场景的解决方案。例如，在处理海量用户数据时，我之前可能会凭感觉选择一个“看起来好用”的查找方式，但读完这本书后，我明白了二分查找和哈希查找在不同数据规模下的巨大性能差异，这让我开始更加审慎地思考每一个技术决策。这本书极大地拓宽了我的技术视野，让我认识到，写出“能跑”的代码只是第一步，写出“高效、健壮”的代码才是真正考验程序员功力的关键。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《现货 算法(第4版) 计算机程序设计编程算法导论基础书籍 算法与数据结构教程》的时候，我本来是抱着一种“随便看看，了解一下”的心态。毕竟现在市面上算法书不少，而且很多都写得枯燥乏味，或者过于理论化，离实际开发总感觉隔着一层。但翻开第一页，我就被吸引住了。作者的讲解方式非常独特，他不是一股脑地把概念堆砌给你，而是通过一些生动形象的比喻和实际的例子，一步步引导你理解算法的本质。比如，讲到排序算法的时候，他并没有直接给出代码，而是先用生活中洗牌、整理文件的方式来类比，让你体会到排序的逻辑，然后再引入不同的排序方法，分析它们的优缺点。这种从易到难，从具象到抽象的过程，对于我这种非科班出身、感觉数学公式就头疼的人来说，简直是福音。而且，书中穿插的很多小故事和历史渊源，也让学习过程变得更加有趣，而不是单纯地记忆代码和公式。我感觉这本书更像是一位经验丰富的朋友，在耐心地教你一项你一直想学的技能，而不是一个冷冰冰的教材。它让我不再害怕算法，甚至开始有点跃跃欲试，想自己动手去实现一些小算法来验证。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我以前对算法这个东西是有点敬而远之的。总觉得那是非常高深、只属于学术界或者顶级技术大神的东西，自己可能永远也学不会。直到我遇到了这本《现货 算法(第4版) 计算机程序设计编程算法导论基础书籍 算法与数据结构教程》。我之前也翻过一些其他的算法书，但要么是过于晦涩难懂，要么是代码示例太老旧，看不出实际意义。这本书的语言风格非常平易近人，而且它提供的代码示例都是现代化的，非常实用，我可以直接拿来运行和修改。更重要的是，它在讲解每个算法的时候，都会先讲清楚算法背后的思想，然后一步步推导出实现方法，最后再分析它的性能。这种循序渐进的学习方式，让我感觉自己真的能够理解算法，而不是死记硬背。我特别喜欢书中对一些经典算法的“刨根问底”式的讲解，比如快速排序的多种实现方式，以及它们的性能差异，都分析得非常细致。这本书让我觉得，算法并没有那么遥不可及，只要方法得当，每个人都能掌握它，并且能用它来提升自己的编程能力。