具体描述
本书全面讲述算法和数据结构的必备知识，具有以下几大特色。
算法领域的经典参考书
Sedgewick畅销著作的最新版，反映了经过几十年演化而成的算法核心知识体系
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
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
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
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
科学的方法
用合适的数学模型精确地讨论算法性能，这些模型是在真实环境中得到验证的
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
作者简介
Robert Sedgewick 斯坦福大学博士，导师为Donald E. Knuth，从1985年开始一直担任普林斯顿大学计算机科学系教授，曾任该系主任，也是Adobe Systems公司董事会成员，曾在Xerox PARC、国防分析研究所（Institute for Defense Analyses）和法国国家信息与自动化研究所（INRIA）从事研究工作。他的研究方向包括解析组合学、数据结构和算法的分析与设计、程序可视化等。
Kevin Wayne 康奈尔大学博士，普林斯顿大学计算机科学系高级讲师，研究方向包括算法的设计、分析和实现，特别是图和离散优化。
目录信息
第1章 基础 1
1.1 基础编程模型 4
1.1.1 Java程序的基本结构 4
1.1.2 原始数据类型与表达式 6
1.1.3 语句 8
1.1.4 简便记法 9
1.1.5 数组 10
1.1.6 静态方法 12
1.1.7 API 16
1.1.8 字符串 20
1.1.9 输入输出 21
1.1.10 二分查找 28
1.1.11 展望 30
1.2 数据抽象 38
1.2.1 使用抽象数据类型 38
1.2.2 抽象数据类型举例 45
1.2.3 抽象数据类型的实现 52
1.2.4 更多抽象数据类型的实现 55
1.2.5 数据类型的设计 60
1.3 背包、队列和栈 74
1.3.1 API 74
1.3.2 集合类数据类型的实现 81
1.3.3 链表 89
1.3.4 综述 98
1.4 算法分析 108
1.4.1 科学方法 108
1.4.2 观察 108
1.4.3 数学模型 112
1.4.4 增长数量级的分类 117
1.4.5 设计更快的算法 118
1.4.6 倍率实验 121
1.4.7 注意事项 123
1.4.8 处理对于输入的依赖 124
1.4.9 内存 126
1.4.10 展望 129
1.5 案例研究：union-find算法 136
1.5.1 动态连通性 136
1.5.2 实现 140
1.5.3 展望 148
第2章 排序 152
2.1 初级排序算法 153
2.1.1 游戏规则 153
2.1.2 选择排序 155
2.1.3 插入排序 157
2.1.4 排序算法的可视化 159
2.1.5 比较两种排序算法 159
2.1.6 希尔排序 162
2.2 归并排序 170
2.2.1 原地归并的抽象方法 170
2.2.2 自顶向下的归并排序 171
2.2.3 自底向上的归并排序 175
2.2.4 排序算法的复杂度 177
2.3 快速排序 182
2.3.1 基本算法 182
2.3.2 性能特点 185
2.3.3 算法改进 187
2.4 优先队列 195
2.4.1 API 195
2.4.2 初级实现 197
2.4.3 堆的定义 198
2.4.4 堆的算法 199
2.4.5 堆排序 205
2.5 应用 214
2.5.1 将各种数据排序 214
2.5.2 我应该使用哪种排序算法 218
2.5.3 问题的归约 219
2.5.4 排序应用一览 221
第3章 查找 227
3.1 符号表 228
3.1.1 API 228
3.1.2 有序符号表 230
3.1.3 用例举例 233
3.1.4 无序链表中的顺序查找 235
3.1.5 有序数组中的二分查找 238
3.1.6 对二分查找的分析 242
3.1.7 预览 244
3.2 二叉查找树 250
3.2.1 基本实现 250
3.2.2 分析 255
3.2.3 有序性相关的方法与删除操作 257
3.3 平衡查找树 269
3.3.1 2-3查找树 269
3.3.2 红黑二叉查找树 275
3.3.3 实现 280
3.3.4 删除操作 282
3.3.5 红黑树的性质 284
3.4 散列表 293
3.4.1 散列函数 293
3.4.2 基于拉链法的散列表 297
3.4.3 基于线性探测法的散列表 300
3.4.4 调整数组大小 304
3.4.5 内存使用 306
3.5 应用 312
3.5.1 我应该使用符号表的哪种实现 312
3.5.2 集合的API 313
3.5.3 字典类用例 315
3.5.4 索引类用例 318
3.5.5 稀疏向量 322
第4章 图 329
4.1 无向图 331
4.1.1 术语表 331
4.1.2 表示无向图的数据类型 333
4.1.3 深度优先搜索 338
4.1.4 寻找路径 342
4.1.5 广度优先搜索 344
4.1.6 连通分量 349
4.1.7 符号图 352
4.1.8 总结 358
4.2 有向图 364
4.2.1 术语 364
4.2.2 有向图的数据类型 365
4.2.3 有向图中的可达性 367
4.2.4 环和有向无环图 369
4.2.5 有向图中的强连通性 378
4.2.6 总结 385
4.3 最小生成树 390
4.3.1 原理 391
4.3.2 加权无向图的数据类型 393
4.3.3 最小生成树的API和测试用例 396
4.3.4 Prim算法 398
4.3.5 Prim算法的即时实现 401
4.3.6 Kruskal算法 404
4.3.7 展望 407
4.4 最短路径 412
4.4.1 最短路径的性质 413
4.4.2 加权有向图的数据结构 414
4.4.3 最短路径算法的理论基础 420
4.4.4 Dijkstra算法 421
4.4.5 无环加权有向图中的最短路径算法 425
4.4.6 一般加权有向图中的最短路径问题 433
4.4.7 展望 445
第5章 字符串 451
5.1 字符串排序 455
5.1.1 键索引计数法 455
5.1.2 低位优先的字符串排序 458
5.1.3 高位优先的字符串排序 461
5.1.4 三向字符串快速排序 467
5.1.5 字符串排序算法的选择 470
5.2 单词查找树 474
5.2.1 单词查找树 475
5.2.2 单词查找树的性质 483
5.2.3 三向单词查找树 485
5.2.4 三向单词查找树的性质 487
5.2.5 应该使用字符串符号表的哪种实现 489
5.3 子字符串查找 493
5.3.1 历史简介 493
5.3.2 暴力子字符串查找算法 494
5.3.3 Knuth-Morris-Pratt子字符串查找算法 496
5.3.4 Boyer-Moore字符串查找算法 502
5.3.5 Rabin-Karp指纹字符串查找算法 505
5.3.6 总结 509
5.4 正则表达式 514
5.4.1 使用正则表达式描述模式 514
5.4.2 缩略写法 516
5.4.3 正则表达式的实际应用 517
5.4.4 非确定有限状态自动机 518
5.4.5 模拟NFA的运行 520
5.4.6 构造与正则表达式对应的
5.5 数据压缩 529
5.5.1 游戏规则 529
5.5.2 读写二进制数据 530
5.5.3 局限 533
5.5.4 热身运动：基因组 534
5.5.5 游程编码 537
5.5.6 霍夫曼压缩 540
第6章 背景 558
索引 611
· · · · · · (收起)
读后感
这书就是一场大型的mindfuck。它只是向一个向往严肃精神生活的人指明，你再怎么折腾也只能是智力界的amateur。它是一次长征。当你踉踉跄跄淌过sorting和searching两章，还在为红黑树心有余悸的时候，却不期已陷入graphs的沼泽中。在无数次为Prim或Dijkstra的trace of stack揉搓...
评分最好的算法入门书，当之无愧 内容全面实用，覆盖常用的排序，查找，图，字符串操作 讲解生动，能用简单精炼的语句将复杂问题讲清楚，作者的算法和语言功力都很出色 值得单说的是里面的配图，一图胜千言，大赞 选择一本书，作者非常重要，好作者不是好书的充分条件，但一定是必...
评分个人觉得是我见过的最简单易懂的算法入门书籍。 以前搜刮过几本算法竞赛书，但是难度终归太大【好吧，其实是自己太懒了】。 略翻过教材，大多数水校的教材，大家懂的。好一点的也是那本国内的经典，不是说它写的不好，只是没有这一本好。 本书Java实现...
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用户评价
《算法（第4版）》带给我的是一种“融会贯通”的学习体验。作者将各种算法和数据结构有机地结合在一起，让我能够看到它们之间的内在联系。我特别喜欢书中在介绍一个新算法时，都会将其与之前学过的算法进行对比，从而突出其特点和优势。例如，在学习图算法时，书中首先介绍了图的表示方法（邻接矩阵和邻接表），然后分别讲解了深度优先搜索和广度优先搜索，并对比了它们在遍历顺序和应用场景上的区别。这种结构化的讲解方式，让我的知识体系更加完整和牢固。书中还提供了大量的练习题，这些题目都非常有挑战性，能够有效地巩固我所学的知识，并培养我独立解决问题的能力。我经常会花费大量时间来思考这些题目，并尝试用不同的算法来求解。这本书让我觉得，学习算法不仅仅是背诵公式，更重要的是思考和实践，是将理论知识转化为实际能力的最佳途径。
评分这本书《算法（第4版）》彻底改变了我对算法学习的看法。在我看来，算法是计算机科学中最核心、最迷人的部分，而这本书正是这迷人世界最棒的向导。我非常欣赏作者在内容组织上的逻辑性和层次感，从最基础的排序和搜索，到图论、字符串处理，再到 NP 完全问题，每一步都走得扎实而深入。我尤其喜欢书中对于算法的“哲学”思考，它不仅仅告诉你如何实现，更引导你思考“为什么”要这样做，以及“有没有更好的方法”。比如，在讲解动态规划时，书中强调了“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心概念，并用清晰的例子来解释它们是如何帮助我们构建出高效的解决方案的。这种对算法设计思想的深入剖析，让我能够举一反三，将所学知识应用到更广泛的问题中。书中提供的代码示例，都是经过精心设计的，既易于理解，又具有很高的实际应用价值。我经常会把书中的代码作为参考，来优化我自己的项目。这本书让我觉得，学习算法的过程本身就是一种智力上的享受，它让我不断挑战自我，突破认知边界。
评分这本《算法（第4版）》给我带来了前所未有的学习体验。一开始，我只是想找一本全面讲解算法的书籍，但没想到它如此引人入胜。作者的讲解方式非常清晰，即使是复杂的算法概念，也能被分解得易于理解。书中不仅仅是罗列算法，更重要的是对算法背后的思想、设计思路以及适用场景进行了深入的剖析。我特别喜欢它在介绍每种算法时，都会辅以大量的伪代码和图示，这极大地帮助我直观地理解算法的执行过程。比如，在学习排序算法时，我通过书中的详细图解，能够清楚地看到快速排序的“分而治之”策略是如何一步步实现的，以及堆排序是如何利用堆结构来优化效率的。这种可视化和逻辑化的讲解，让我告别了以往死记硬背算法的痛苦，转而真正理解算法的精髓。而且，书中还提供了丰富的练习题，难度适中，能够很好地巩固我所学到的知识。通过解决这些问题，我不仅加深了对算法的理解，也锻炼了我的编程和解决问题的能力。这本书的排版也很舒适，字体大小合适，章节划分清晰，让我能够沉浸其中，享受学习的乐趣。总而言之，这是一本让我觉得物超所值的算法书籍，强烈推荐给所有想要系统学习算法的开发者和计算机科学爱好者。
评分《算法（第4版）》是一本让我深刻体会到“精益求精”的书。作者在编写这本书时，无疑投入了巨大的心血，每一个字、每一个公式、每一个图示都经过了仔细的推敲。我特别欣赏书中对于算法的分析，不仅停留在表面的时间复杂度，还涉及到常数因子、渐近行为等更细致的考量。这种严谨的态度，让我对算法的理解更加深入和全面。我经常会回过头来重新阅读某些章节，每一次都有新的感悟。例如，在学习背包问题时，书中不仅讲解了动态规划的思路，还对比了0-1背包、完全背包和多重背包的区别，以及它们各自的解法。这种对同一类问题的不同变种进行清晰的梳理和讲解，大大提升了我的学习效率。书中提供的示例代码，也都写得非常简洁、高效，并且附带了清晰的注释，让我可以轻松地理解其实现细节。这本书不仅仅是一本算法的参考书，更是一本能够提升我编程功底和思维能力的宝贵财富。
评分这本书《算法（第4版）》是我在编程学习道路上遇到的一个里程碑。它不仅仅是知识的罗列，更是一种思维方式的引导。我最喜欢的是书中对算法的“可视化”讲解，通过大量的图示和动画（虽然书中是静态图，但能够想象动画效果），将抽象的算法过程变得生动形象。比如，在学习堆排序时，书中用图例清晰地展示了如何构建大顶堆，以及如何通过交换和下沉操作来完成排序。这种直观的展示方式，让我能够轻松理解算法的每一步操作。而且，书中还强调了算法的“工程化”实现，不仅仅是理论上的最优，还考虑了实际的运行环境和编程技巧。例如，在讲解字符串匹配时，书中对比了朴素匹配、KMP算法和Boyer-Moore算法，并分析了它们在不同场景下的性能表现。这些实际的对比和分析，让我能够更好地理解算法的工程价值。这本书让我明白，算法不仅仅是数学的抽象，更是解决实际问题的强大工具。
评分《算法（第4版）》为我的编程生涯注入了新的活力。在我看来，算法是计算机科学的基石，而这本书正是这座基石的优秀指南。我非常赞赏作者在内容组织上的匠心独运，每一章都围绕一个核心的算法或数据结构展开，并且层层递进，难度逐渐增加。从最基础的排序和查找，到更复杂的图算法和字符串算法，这本书都给出了详尽的介绍。我尤其喜欢书中在讲解每种算法时，都会对其进行详细的分析，包括正确性证明、时间复杂度、空间复杂度以及在不同场景下的适用性。这些深入的分析，让我能够真正理解算法的优势和局限性，从而在实际编程中做出明智的选择。书中提供的各种算法的性能比较，也让我受益匪浅，我能够根据实际需求，选择最适合的算法来解决问题。我曾尝试用书中的某些算法优化我之前的项目，结果令人惊喜，程序的运行效率得到了大幅提升。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的引导，它让我学会了如何从更宏观的角度去思考问题，如何用更有效率的方式去解决问题。
评分坦白说，我拿到《算法（第4版）》时，并没有抱有太高的期望，毕竟算法这个话题听起来就枯燥乏味。然而，这本书却完全颠覆了我的认知。作者的语言风格非常平易近人，即使是面对复杂的数学公式和算法，也能被描述得清晰易懂。我最喜欢的是书中对“为什么”的深入探讨，不仅仅告诉你“是什么”和“怎么做”，更重要的是解释“为什么会是这样”。比如，在讲解哈希表时，作者详细解释了哈希函数的设计原则、冲突解决方法（如链地址法和开放寻址法），以及它们对平均查找时间的影响。这种刨根问底的精神，让我对算法的理解不再停留在表面，而是能够触及到其核心。书中还穿插了很多历史故事和发展脉络，让我了解了这些算法是如何被发明和演进的，这让学习过程变得更加有趣。此外，书中提供的Java代码实现，不仅可以直接运行，而且写得非常规范和易于理解，让我能够对照着代码来加深对算法的理解。这本书让我觉得，学习算法不再是一件苦差事，而是一种智力上的挑战和享受。
评分《算法（第4版）》是一本能够激发我探索欲的书籍。它没有辜负“经典”二字的名声，每一章都充满了智慧和洞察力。我尤其欣赏作者对于算法背后数学原理的严谨推导，这让我能够更深入地理解算法的正确性和效率。书中对数学归纳法、主定理等证明方法的讲解，虽然一开始会觉得有些吃力，但一旦掌握，就会豁然开朗，对算法的理解也上升到了一个新的高度。例如，在分析递归算法时，书中通过递推关系和主定理来计算时间复杂度，这比我之前简单地数操作次数要准确和深刻得多。而且，这本书不仅仅局限于理论，它还提供了大量的实际应用案例，比如在字符串匹配、数据压缩、图形渲染等方面，都能看到算法的身影。这些案例让我明白，算法并非是书本上的抽象概念，而是驱动现代科技发展的核心动力。我开始尝试将书中讲解的算法应用到我自己的项目中，并取得了不错的效果。这本书的深度和广度都让我印象深刻，它为我打开了一扇通往算法世界的大门，让我看到了无限的可能性。
评分读完《算法（第4版）》后，我的编程思维发生了显著的改变。这本书不仅仅是算法的教科书，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我进入算法的世界。我之前总是习惯于直接上手写代码，很少去思考算法的效率问题，而这本书彻底颠覆了我的观念。它用翔实的数据和理论，让我认识到算法的时间复杂度和空间复杂度对于程序性能的决定性影响。例如，在讲解图算法时，书中详细对比了广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）在不同场景下的优劣，以及Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法在最短路径问题上的应用。我通过书中的例子，学会了如何根据具体问题来选择最优的算法，以及如何优化现有的算法以获得更好的性能。书中提到的“用空间换时间”的思想，以及各种数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图、散列表等）的详细介绍和应用，都为我解决实际编程问题提供了宝贵的思路。我开始在项目中主动思考算法的选择，并尝试使用更高效的算法来替代之前粗糙的实现。这种转变不仅提升了我的代码质量，也让我对计算机科学有了更深刻的认识。这本书的严谨性和深度，让我受益匪浅，它真正地教会了我如何“聪明地”编程，而不是“勤奋地”编程。
评分这本书《算法（第4版）》简直是我近期阅读过的最令人兴奋的技术书籍之一。它的内容深度和广度都超乎我的想象，而且讲解方式非常吸引人。我特别喜欢书中在介绍每种数据结构和算法时，都会强调其设计思想和背后的数学原理。这让我不仅仅是学习了“如何使用”，更是理解了“为何如此”。比如，在讲解二叉搜索树时，书中不仅介绍了其基本操作，还深入探讨了平衡二叉搜索树（如AVL树和红黑树）为何是必要的，以及它们是如何通过旋转等操作来维持平衡的。这种对原理的深入挖掘，让我对数据结构的理解更加透彻。书中还提供了很多小技巧和优化方法，例如在数组处理中如何避免重复计算，或者在图遍历中如何有效地记录访问过的节点。这些细节虽然微小，但却能极大地影响程序的效率。我发现自己开始在日常的编程中，不自觉地运用书中提到的各种算法思想和技巧。这本书就像一个宝藏，每一次翻阅都能发现新的闪光点。
评分我来找虐的。已放弃转IT的想法。个人精力有限。
评分在从北京路回来的地铁8号线上，路过中大站的时候读完，读得挺坎坷的一本书。书的内容还好，就是算法性能分析方面过于简略，有点吃力
评分在从北京路回来的地铁8号线上，路过中大站的时候读完，读得挺坎坷的一本书。书的内容还好，就是算法性能分析方面过于简略，有点吃力
评分: TP301.6/3145-8
评分外汇套利技能get......
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