计算机算法的设计与分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:Alfred V.Aho

出品人:

页数:470

译者:

出版时间:2006-1-1

价格:48.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111177753

丛书系列:经典原版书库

图书标签:

• 算法
• algorithm
• 计算机
• 数据结构与算法
• 英文原版
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• 搜索算法

《数据结构与算法：核心原理与实践应用》 本书深入探讨了计算机科学的基石——数据结构和算法。它旨在为读者构建坚实的概念框架，并提供将理论知识转化为实际编程技能的途径。本书不仅仅是理论的罗列，更强调理论与实践的紧密结合，通过大量的代码示例和精心的练习题，引导读者一步步理解并掌握各种算法的精髓。 核心内容概述： 本书内容涵盖了以下几个关键领域： 第一部分：数据结构基础 线性数据结构： 数组（Array）： 深入剖析数组的内存布局、访问效率，以及基于数组实现的常见操作（插入、删除、查找）。讨论了动态数组（如C++的`std::vector`，Java的`ArrayList`）的内部机制和性能权衡。 链表（Linked List）： 详述单向链表、双向链表和循环链表的结构特点、节点操作（插入、删除、遍历），并分析其与数组在插入删除操作上的效率差异。 栈（Stack）： 介绍栈的LIFO（后进先出）原则，基于数组和链表实现栈，并展示栈在函数调用、表达式求值、括号匹配等实际问题中的应用。 队列（Queue）： 讲解队列的FIFO（先进先出）原则，基于数组和链表实现队列，并探讨队列在多任务调度、广度优先搜索等场景下的作用。 非线性数据结构： 树（Tree）： 二叉树（Binary Tree）： 详细介绍二叉树的定义、遍历方式（前序、中序、后序），以及递归与迭代遍历的实现。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）： 深入理解BST的查找、插入、删除操作，并分析其在最坏情况下的性能退化问题。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）： 介绍AVL树和红黑树的平衡机制，以及它们如何通过旋转等操作保证查找、插入、删除操作的对数时间复杂度。 堆（Heap）： 讲解最大堆和最小堆的性质，堆的插入、删除（提取最大/最小元素）操作，以及堆在优先队列和堆排序中的应用。 B树与B+树（B-Tree & B+ Tree）： 探讨这些数据结构在文件系统和数据库索引中的重要性，理解它们的多路查找特性。 图（Graph）： 图的表示： 详解邻接矩阵和邻接表两种表示方法，并分析它们的优缺点。 图的遍历： 深入理解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法，并展示它们在连通性判断、寻路等问题中的应用。 哈希表（Hash Table）： 哈希函数： 讨论设计良好哈希函数的原则，以及常见的哈希函数构造方法。 冲突解决： 详述链地址法（拉链法）和开放地址法（线性探测、二次探测、双重哈希）等冲突解决技术，并分析它们的性能影响。 应用： 阐述哈希表在字典、集合、缓存等场景下的高效应用。 第二部分：核心算法设计与分析 排序算法（Sorting Algorithms）： 简单排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序的实现原理、时间复杂度和空间复杂度分析。 高效排序： 快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略、分区过程，以及其平均和最坏情况下的性能。归并排序（Merge Sort）的分治思想和稳定性。 特殊排序： 堆排序（Heap Sort）的构建堆和提取堆顶过程。计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）、基数排序（Radix Sort）等非比较排序算法的适用条件和实现。 稳定性与复杂度分析： 详细比较各种排序算法的时间、空间复杂度，以及算法的稳定性。 搜索算法（Searching Algorithms）： 线性查找（Linear Search）： 最基本的查找方法。 二分查找（Binary Search）： 适用于有序数组的对数时间复杂度查找，以及其变种（查找第一个/最后一个等于目标值的元素）。 递归与分治（Recursion and Divide and Conquer）： 递归思想： 深入理解递归的定义、基本要素（基线条件、递归调用），以及如何将其转化为迭代。 分治策略： 分析典型的分治算法，如归并排序、快速排序、汉诺塔问题、矩阵乘法等，理解其如何将大问题分解为小问题解决。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 基本思想： 揭示动态规划的核心——“最优子结构”和“重叠子问题”，以及如何通过状态转移方程来解决问题。 常见DP问题： 详细讲解背包问题（0/1背包、完全背包）、最长公共子序列、最长递增子序列、硬币找零、矩阵链乘法等经典动态规划问题，提供清晰的解题思路和代码实现。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 贪心选择性质： 理解贪心算法适用的条件，即局部最优选择能够导致全局最优解。 经典应用： 讲解活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Kruskal算法、Prim算法）的贪心策略。 图算法（Graph Algorithms）： 最短路径算法： Dijkstra算法： 求解单源非负权最短路径。 Bellman-Ford算法： 求解单源可包含负权最短路径，并能检测负权环。 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，逐步生长最小生成树。 Kruskal算法： 贪心策略，按边权重从小到大添加边。 拓扑排序（Topological Sort）： 针对有向无环图（DAG）的顶点排序。 回溯与分支限界（Backtracking and Branch and Bound）： 回溯法： 讲解如何通过深度优先搜索的策略，系统地搜索解空间，当发现当前路径不满足条件时进行“回溯”。典型问题如N皇后问题、数独求解。 分支限界法： 介绍如何利用剪枝策略，在搜索过程中排除不可能得到最优解的分支，以提高搜索效率。 第三部分：算法分析与复杂度 渐进时间复杂度与空间复杂度： 详细介绍大O记法（O）、大Ω记法（Ω）和大Θ记法（Θ），用于描述算法在输入规模增大时的时间和空间消耗的增长趋势。 常用复杂度类别： O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)、O(2^n)等，并分析不同复杂度算法的性能差异。 最好、最坏、平均情况分析： 理解针对同一算法，在不同输入下的性能表现可能存在差异。 递归方程求解： 介绍主定理（Master Theorem）等方法，用于求解递归算法的时间复杂度。 实践导向： 本书的每一章节都配有精心设计的代码示例（通常使用C++或Java，并可根据读者需求调整），清晰地展示算法的实现细节。丰富的练习题从易到难，覆盖了概念理解、算法实现和问题解决等多个层面，帮助读者巩固所学知识，并培养独立解决算法问题的能力。 适用读者： 本书适合计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业的本科生、研究生，以及希望系统学习数据结构与算法的程序员和技术爱好者。无论您是初学者，还是希望深化理论理解、提升编程技巧的开发者，都能从本书中获益。 通过阅读本书，您将能够： 深刻理解各种基本和高级数据结构的内部工作原理。 熟练掌握多种经典算法的设计思想和实现方法。 能够准确分析算法的时间和空间复杂度，并选择最优的算法方案。 提升抽象思维能力和解决复杂计算问题的能力。 为后续学习更高级的计算机科学主题打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

<Data Structures and Algorithms>主要内容来本书的前六章。 可以说是本书的一个通俗化读本。 因此，本书可以说是高级版本，学术性很强，内容较深。本书1974年出版，虽然时间很早，但本书仍然是算法领域不可或缺的经典读物。 ------------------------- 如同灰姑娘书，恐龙书...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

<Data Structures and Algorithms>主要内容来本书的前六章。 可以说是本书的一个通俗化读本。 因此，本书可以说是高级版本，学术性很强，内容较深。本书1974年出版，虽然时间很早，但本书仍然是算法领域不可或缺的经典读物。 ------------------------- 如同灰姑娘书，恐龙书...

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机科学的底层原理充满好奇的学生，《计算机算法的设计与分析》这本书，仅仅是标题就让我感到一股强大的吸引力。我猜想，它会带领我深入算法的世界，从最基本的概念开始，一步步揭示算法设计的美妙之处。我特别想了解，书中是如何讲解递归（Recursion）和分治（Divide and Conquer）思想的，这两种思想是很多复杂算法的基础。我也对书中关于图算法的讲解非常期待，图论在很多领域都有着广泛的应用，比如社交网络分析、交通路线规划等。我希望书中能够详细讲解各种图遍历算法，比如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），以及它们在解决实际问题中的应用。此外，我还会关注书中是否有关于数据结构与算法结合的内容，比如如何利用堆（Heap）和优先队列（Priority Queue）来优化某些算法。我喜欢那种能够激发我思考的书籍，我猜想这本书会包含很多挑战性的习题，能够帮助我巩固所学知识，并培养我的问题解决能力。这本书给我的感觉，就像是一张通往算法世界的地图，指引着我去探索那些未知的领域。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在软件行业工作多年的工程师，我一直在寻找一本能够系统性梳理和深化我对算法理解的书籍。《计算机算法的设计与分析》这本书，给我的第一印象就是它的专业性和权威性。我猜测，它会以一种严谨的学术态度，深入剖析各种算法的设计思想、数学原理和实现细节。我特别关注书中关于 NP-hard 和 NP-complete 问题的内容，这部分往往是算法理论中最具挑战也最引人入胜的部分。我希望书中能够清晰地解释这些概念，并介绍一些近似算法（Approximation Algorithms）和启发式算法（Heuristic Algorithms）来处理这类问题。另外，我还对书中关于并行算法（Parallel Algorithms）和分布式算法（Distributed Algorithms）的探讨很感兴趣，随着计算能力的飞速发展，这些领域的知识变得越来越重要。我喜欢那种能够将理论与实践相结合的书籍，我猜想这本书中会提供丰富的算法实现代码示例，并且会针对不同算法的性能进行详细的分析和比较。我期待它能够成为我职业生涯中一个宝贵的参考工具，帮助我设计出更高效、更健壮的软件系统。

评分☆☆☆☆☆

我一直对算法领域充满好奇，但又总觉得入门无从下手。《计算机算法的设计与分析》这本书，虽然我还没来得及细读，但从它扎实的理论基础和严谨的逻辑结构来看，绝对是这个领域的“定海神针”。我猜想，它会从最基础的概念讲起，比如什么是算法，如何衡量算法的优劣，时间复杂度和空间复杂度又是如何确定的。我特别期待它能够深入浅出地讲解各种经典的排序算法，像是快速排序、归并排序，以及搜索算法，比如二分查找。这些都是编程中最基本也最核心的工具，如果能在这里打下坚实的基础，对后续学习更复杂的算法会非常有帮助。而且，我一直觉得，真正优秀的算法书籍，不仅仅是罗列公式和代码，更重要的是能够引导读者理解算法背后的设计思想和优化技巧。这本书给我的感觉就是这样，它不会停留在“how-to”，而是会深入到“why-so”。我甚至想象，书中可能会有很多图示和例子，来帮助我们更直观地理解那些抽象的概念。比如，当讲到动态规划时，我希望它能像剥洋葱一样，一层层揭示问题的最优子结构和重叠子问题，最终引导出简洁高效的递推公式。这本书的封面设计也很朴素专业，给人一种可靠的感觉，让我觉得它里面蕴含的知识一定非常宝贵。我已经在期待着，在我遇到编程难题时，能够翻开这本书，找到那把解决问题的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一名在算法领域摸爬滚打了几年的程序员，也算看过不少相关的书籍。但《计算机算法的设计与分析》这本书，仅仅是浏览了目录和部分章节，就让我感受到了它与众不同的深度和广度。它似乎不是一本“速成”指南，而是致力于构建读者对算法的全面认知。我特别想知道，它在数据结构方面会花多大的篇幅？是会将数据结构与算法融会贯通，还是会独立成章？毕竟，一个优秀的算法往往离不开高效的数据结构支撑。我猜测，书中可能会详细解析图论算法，比如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法，以及它们在实际应用中的场景，比如最短路径的计算。我还对书中关于贪心算法和回溯法的讲解非常感兴趣，这两种算法往往能解决很多看似复杂但又有迹可循的问题。我喜欢那种能够一步步引导读者分析问题、构建模型、最终找到最优解的过程。而且，我特别期待书中能够包含一些关于算法复杂度分析的进阶技巧，比如摊还分析（Amortized Analysis），这对于理解某些动态数据结构的性能至关重要。这本书的气质，就像一位经验丰富的导师，它不会给你现成的答案，而是会教会你思考的方法，让你自己能够独立解决问题。

评分☆☆☆☆☆

我对《计算机算法的设计与分析》这本书最大的期待，在于它是否能够帮助我提升解决实际问题的能力。作为一名正在学习计算机科学的学生，我知道理论知识固然重要，但更重要的是如何将这些理论应用于解决现实世界的各种挑战。我猜想，这本书不会仅仅停留在介绍各种算法的原理，更会深入探讨这些算法的适用范围、优缺点以及在不同场景下的优化策略。我特别希望能看到书中包含一些经典的算法案例分析，比如如何使用动态规划来解决背包问题，或者如何利用图算法来优化网络路由。这些具体的例子，能够帮助我更好地理解算法的实际价值。我也期待书中能够讲解一些更高级的算法，比如网络流算法（Network Flow Algorithms）或者字符串匹配算法（String Matching Algorithms），这些算法在很多领域都有着广泛的应用，了解它们能够极大地拓宽我的视野。而且，我一直觉得，一本优秀的算法书，应该能够培养读者的“算法思维”，也就是一种能够将复杂问题分解、抽象、建模，并最终找到高效解决方案的思维方式。《计算机算法的设计与分析》这本书，从它的名字就可以感受到这种力量，我希望它能够真正帮助我成为一个更优秀的算法开发者。

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