算法分析与设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:古德里奇

出品人:图灵教育

页数:487

译者:霍红卫

出版时间:2006-10

价格:55.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787115150547

丛书系列:图灵计算机科学丛书

图书标签:

• 算法
• 算法分析
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《数据结构与算法：从入门到精通》 在这瞬息万变的数字时代，高效的计算能力和优雅的解决方案是构建强大应用程序的基石。本书 《数据结构与算法：从入门到精通》 便是一扇通往这一领域的指南之门，它将带领读者深入探索计算思维的核心，掌握构建高效、可扩展系统的关键技术。 本书并非仅仅罗列枯燥的概念，而是以一种循序渐进、深入浅出的方式，引导读者理解并实践各类经典的数据结构和算法。从最基础的数组、链表、栈和队列，到更复杂的树（如二叉搜索树、平衡二叉搜索树、堆）、图以及哈希表，本书都进行了详尽的阐释，并配以直观的图示和易于理解的伪代码，帮助读者构建扎实的数据结构基础。 在算法方面，本书覆盖了从基础的排序（冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序）和搜索（线性搜索、二分搜索）到更高级的动态规划、贪心算法、回溯算法、图算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法、Prim算法、Kruskal算法）等关键领域。每一类算法都配以实际应用场景的分析，让读者明白这些算法为何重要，以及如何在实际问题中应用它们。 本书的独特之处在于其强调“理解”而非“记忆”。我们深入剖析每种数据结构和算法的设计思想、时间复杂度和空间复杂度，并通过大量的代码示例（提供多种主流编程语言的支持，例如Python, Java, C++等）和练习题，帮助读者在实践中巩固所学。读者将不仅仅是学习如何实现，更会理解其背后的原理，从而能够根据具体问题灵活选择和设计最优的数据结构与算法。 学习目标： 掌握核心数据结构： 深入理解数组、链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树、堆）、图、哈希表等基本和高级数据结构的内部工作原理、优缺点及适用场景。 精通常用算法： 熟练掌握排序、搜索、查找、图遍历、最短路径、动态规划、贪心等各类经典算法的设计思路、实现方法以及性能分析。 提升问题解决能力： 学会如何将实际问题抽象成数据结构与算法模型，并运用所学知识设计出高效、优雅的解决方案。 理解算法效率： 掌握时间复杂度和空间复杂度的概念，能够评估和比较不同算法的效率，并进行优化。 培养计算思维： 建立严谨的逻辑思维和分析能力，为进一步深入学习计算机科学的其他领域打下坚实基础。 本书内容概览： 第一部分：数据结构基础 第一章：导论 数据结构与算法的重要性 抽象数据类型（ADT）的概念 算法分析入门：大 O 表示法、时间复杂度和空间复杂度 第二章：线性结构 数组：概念、操作、优缺点 链表：单向链表、双向链表、循环链表，插入、删除、查找操作 栈：LIFO 原理，应用场景（函数调用、表达式求值） 队列：FIFO 原理，应用场景（任务调度、广度优先搜索） 第三章：树形结构 树的基本概念：根节点、子节点、父节点、高度、深度 二叉树：遍历（前序、中序、后序）、应用（表达式树） 二叉搜索树（BST）：插入、删除、查找、平衡概念 平衡二叉搜索树：AVL树、红黑树（概念和基本原理） 堆（Heap）：最大堆、最小堆，堆排序 第四章：图结构 图的表示：邻接矩阵、邻接表 图的遍历：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS） 第五章：哈希表 哈希函数的设计原则 冲突解决方法：链地址法、开放地址法（线性探测、二次探测） 哈希表的应用：查找、缓存 第二部分：算法设计与分析 第六章：排序算法 简单排序：冒泡排序、插入排序、选择排序（原理、实现、复杂度） 高效排序：快速排序、归并排序（分治法思想，实现细节，稳定性） 堆排序 第七章：搜索算法 线性搜索 二分搜索（前提条件、实现） 第八章：递归与分治 递归思想的理解与应用 分治策略：汉诺塔、归并排序、快速排序 第九章：动态规划 最优子结构与重叠子问题 经典问题：斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法 第十章：贪心算法 贪心选择性质 经典问题：活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim、Kruskal 算法） 第十一章：图算法进阶 最短路径算法：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 第十二章：回溯与分支限界 回溯法的思想：试探与剪枝 经典问题：N皇后问题、数独求解、组合总和 第三部分：实践应用与进阶 第十三章：实际问题中的数据结构与算法应用 字符串匹配算法（KMP 算法简介） 文件压缩与编码 数据库索引原理（B树/B+树简介） 图在社交网络、导航系统中的应用 第十四章：算法优化与性能调优 常见的性能瓶颈分析 空间换时间策略 位运算的妙用 第十五章：复杂度理论与计算模型（选讲） P类与NP类问题简介 NP完全性概念 本书适合所有希望提升编程功底、理解程序效率、解决复杂计算问题的读者。无论您是计算机科学的学生、软件开发工程师、数据科学家，还是对算法充满好奇的学习者，都能从中获益匪浅。通过本书的学习，您将能够自信地应对各种算法挑战，为构建更加智能、高效的软件系统奠定坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

翻译地很烂，许多语法不通的句子，叫人不知所云。 书里有不少低级的错误，大概是没有仔细校验吧。 幸亏是借的图书馆的书。自己买的还不得心疼死。 PS. 纸不错。

评分☆☆☆☆☆

翻译地很烂，许多语法不通的句子，叫人不知所云。 书里有不少低级的错误，大概是没有仔细校验吧。 幸亏是借的图书馆的书。自己买的还不得心疼死。 PS. 纸不错。

评分☆☆☆☆☆

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翻译地很烂，许多语法不通的句子，叫人不知所云。 书里有不少低级的错误，大概是没有仔细校验吧。 幸亏是借的图书馆的书。自己买的还不得心疼死。 PS. 纸不错。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我而言，最大的价值在于它提供了一种系统性的思考问题的方法论。我之前写代码，更多的是一种“想到哪儿写到哪儿”的模式，遇到bug就调试，遇到性能瓶颈就盲目优化。但这本书让我明白，一个好的算法设计，应该是在最开始就进行周全的考虑。它不仅仅是如何实现功能，更是如何以最优的效率、最小的资源消耗来实现功能。我特别喜欢书中关于“递归”和“回溯”的讲解，虽然一开始觉得有点绕，但一旦理清了逻辑，就会发现它们在解决很多问题时，都能提供优雅且高效的解决方案。比如在处理组合问题、路径搜索等场景，递归的思路简直是神器。而且，书中对各种数据结构的深入剖析，让我对数组、链表、树、图等有了更全面的认识，理解了它们各自的优缺点，以及在不同场景下应该如何选择。这让我写出来的代码，不仅仅是能跑，而且是“跑得漂亮”，能够经受住各种考验，不会轻易出现性能问题。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始买这本书，是抱着一种“拓展知识边界”的心态，因为之前在一些技术分享或者论文中，经常会听到“NP-hard”、“复杂度理论”这些词，感觉如果不了解一下，可能会跟不上技术发展的步伐。这本书的开头确实让我有点头晕，各种数学符号和抽象的概念铺天盖地，一度让我怀疑自己是不是选错了方向。但硬着头皮读下去之后，我发现它就像一把钥匙，慢慢打开了我之前对计算理论的模糊认知。它不仅仅是介绍算法，更是在探讨“什么问题是难解的”，以及“我们能做到什么程度”。理解了这些，我才明白为什么有些问题看似简单，但在大规模场景下却几乎无解，也理解了为什么有些近似算法的存在是有其必然性的。这本书让我对“计算”这个概念有了更深刻的哲学思考，不仅仅是代码的执行，更是信息处理的本质。它帮助我建立了一种“量力而行”的工程观念，知道在遇到一些棘手问题时，不要一味地追求完美解，而是要去寻找最适合当前资源的、可接受的解决方案。这种思想上的转变，比掌握几个具体的算法要来得更重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书我不是一次性读完的，而是断断续续地，在遇到具体问题的时候，会翻出来查找相关的章节。我发现它就像一本“算法的百科全书”，总能在你最需要的时候，提供最直接的帮助。我经常会遇到需要对数据进行排序、查找的问题，而书中关于各种排序算法（冒泡、插入、归并、快速排序等）的详细分析，包括它们的稳定性、时间空间复杂度，让我能根据实际需求选择最合适的排序方法。同样，对于查找算法（顺序查找、二分查找、哈希查找等），书中也做了非常详尽的介绍，让我对它们的应用场景有了清晰的认识。而且，它不仅仅是告诉“怎么做”，更重要的是“为什么这么做”，解释了每种算法背后的原理和设计思想，这让我知其然，更知其所以然。我感觉我的“算法储备”得到了极大的丰富，解决实际编程问题时，也更加得心应手了，不再局限于几招“独门秘籍”，而是能根据问题的特点，灵活运用各种算法工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书我真的从头到尾读了一遍，虽然它讲的是算法分析和设计，但我发现它里面涉及的许多思想，比如如何将一个复杂的问题分解成更小的、可管理的部分，然后在逐个击破，这在我日常工作中解决各种技术难题的时候非常有启发。我经常会遇到一些需要优化性能的场景，比如在处理大量数据时，如何快速找到数据中的规律，或者如何设计一个更高效的检索系统。这本书里面关于分治策略、动态规划的讲解，虽然理论性很强，但稍加转化，就能应用到实际的编码中，让我对如何构建一个健壮且性能优越的系统有了更深的理解。而且，书中对各种算法的时间复杂度和空间复杂度的分析，也让我养成了严谨的分析习惯，不再盲目地追求功能的实现，而是会花更多时间去考量代码的效率。特别是关于图算法的部分，我之前对图的理解一直停留在比较表面的层次，这本书的讲解让我对最短路径、最小生成树等概念有了透彻的认识，并且明白了它们在网络路由、资源分配等领域的实际应用。读完之后，我感觉自己的“工程思维”提升了一个档次，看问题的角度也更加全面了。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书给我带来的最大改变，是一种对“效率”和“优化的追求”。我之前可能更关注功能的完整性，而这本书让我意识到，在软件开发中，性能和资源消耗同样是至关重要的考量因素。它让我明白，很多我们认为“理所当然”的实现方式，可能并非最优解，而通过一些巧妙的算法设计，可以带来指数级的性能提升。书中关于“贪心算法”的例子，让我看到了在某些情况下，局部最优选择如何导向全局最优解，这给了我很多启发。还有关于“二分查找”的应用，虽然简单，但在大量数据中，其效率的提升是惊人的。这本书让我养成了在写代码之前，先思考“有没有更优的算法”的习惯，这对我自己的职业成长非常有帮助。它不仅仅是教科书，更像是一个良师益友，不断提醒我，在技术的世界里，永远有更精妙、更高效的解决方案等待我去发现。

评分☆☆☆☆☆

覆盖的领域很广，但是细节不足，陈述>启发。

评分☆☆☆☆☆

思想大于内容。。。

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覆盖的领域很广，但是细节不足，陈述>启发。

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覆盖的领域很广，但是细节不足，陈述>启发。

评分☆☆☆☆☆

思想大于内容。。。