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出版者:清华大学出版社

作者:莱维丁 (Anany Levitin)

出品人:

页数:565

译者:

出版时间:2013-5-1

价格:CNY 79.00

装帧:平装

isbn号码:9787302311850

丛书系列:

图书标签:

• 算法
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• 计算机技术
• 数据结构和算法
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• 科学
• 数据结构
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• 编程

《深入理解数据结构与算法：理论、实践与优化》 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数据结构与算法学习体验，从基础概念的扎实构建，到高级应用的探索，再到性能优化的策略，力求帮助读者在计算思维和解决复杂问题的能力上实现质的飞跃。全书共分为三大部分：理论基石、实践演练与优化进阶。 第一部分：理论基石 本部分将系统性地介绍数据结构与算法的核心理论框架。我们不会停留在表面的定义和语法，而是深入剖析每种数据结构的设计思想、内在逻辑以及其在解决特定问题时的优势与局限。 基础数据结构： 从线性结构（数组、链表、栈、队列）的动态存储与访问机制，到非线性结构（树、图）的遍历、搜索与构建原理，我们将详细讲解它们的内部表示、操作复杂度以及适用的场景。例如，在讲解二叉搜索树时，我们会深入探讨其平衡性问题，并引出 AVL 树和红黑树等自平衡二叉搜索树的构造和操作，分析它们如何保证对数时间的查找、插入和删除。对于图结构，我们将区分邻接矩阵和邻接表表示法，并深入探讨深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在不同问题中的应用，如连通性判断、拓扑排序等。 核心算法范式： 本节将围绕几种重要的算法设计范式展开。 分治法： 剖析其“分而治之”的思想，通过经典案例如归并排序、快速排序、大数乘法等，揭示其递归的本质和解决问题的模式。我们会详细推导这些算法的时间复杂度，并探讨其在大规模数据处理中的潜力。 动态规划： 深入理解“最优子结构”和“重叠子问题”这两个关键概念，通过背包问题、最长公共子序列、最短路径（如 Floyd-Warshall 算法）等实例，演示如何通过构建状态转移方程来求解最优解。我们会强调自顶向下（带备忘录）和自底向上（递推）两种实现方式的异同。 贪心算法： 探讨其“局部最优推导全局最优”的策略，并通过活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Kruskal 和 Prim 算法）等例子，分析贪心策略的适用条件和证明方法。我们会特别指出贪心算法并非万能，并给出判断其可行性的思路。 回溯法与分支限界法： 介绍这些用于解决搜索类问题的技术，通过 N 皇后问题、数独求解、旅行商问题等，展示如何通过剪枝策略来减少搜索空间，提高效率。 复杂度分析： 掌握大O、大Ω、大Θ符号的含义，理解时间复杂度和空间复杂度的概念，并学习如何分析算法的渐进复杂度。我们将通过实际的算法示例，一步步引导读者进行严谨的复杂度分析，包括最坏情况、平均情况和最好情况分析。 第二部分：实践演练 理论的海洋需要实践的船只来航行。本部分将聚焦于将理论知识转化为实际解决问题的能力，通过一系列精心设计的编程实践，帮助读者巩固理解并熟悉不同算法在实际场景中的应用。 经典算法应用： 针对第一部分介绍的算法，提供一系列具有代表性的编程题目，涵盖从 LeetCode 上的简单到困难级别的问题，例如： 排序算法的实现与比较： 不仅包括快速排序、归并排序等，还会涉及堆排序、计数排序、基数排序等，并指导读者在不同数据规模和特性下选择最合适的排序算法。 图算法的实战： 如使用 Dijkstra 算法解决单源最短路径问题，使用 Bellman-Ford 算法处理存在负权边的图，使用 Kosaraju 或 Tarjan 算法求解强连通分量。 字符串匹配算法： 详细讲解朴素匹配、KMP 算法、Boyer-Moore 算法，并讨论它们在文本搜索、模式匹配等场景下的性能表现。 高级数据结构的应用： 如使用哈希表（散列表）实现高效的查找和去重，利用堆（优先队列）解决 Top K 问题，构建 Trie（前缀树）进行字符串检索等。 问题解决导向： 强调如何将问题抽象为合适的数据结构和算法模型。我们会提供一套系统性的解题流程，包括：理解问题、识别关键信息、选择合适的数据结构、设计算法、编写代码、测试与调试、以及最后的性能优化。 算法可视化与调试： 介绍如何利用现有的可视化工具或自行实现简单的可视化来帮助理解算法的执行过程，以及在实际编程中进行有效的调试技巧。 第三部分：优化进阶 在掌握了基础算法和实践技巧后，本部分将引导读者深入探索算法优化的策略和更高级的算法技术，以应对更大规模、更复杂的计算挑战。 高级算法主题： 图论进阶： 深入探讨网络流（最大流最小割定理）、匹配算法（二分图匹配）等。 数论算法： 介绍素数判断、模运算、扩展欧几里得算法等在密码学和组合数学中的应用。 计算几何基础： 讲解点、线、面的基本操作，如凸包算法、最近点对等。 概率算法与近似算法： 介绍 Monte Carlo 算法、Las Vegas 算法，以及在 NP-hard 问题中寻求近似最优解的思想。 性能调优策略： 常数因子优化： 探讨如何在保证渐进复杂度的前提下，通过减少冗余计算、优化数据访问模式等方式提升实际运行速度。 并行与分布式算法简介： 简要介绍多线程、多进程以及 MapReduce 等并行计算模型下的算法设计思路。 内存局部性优化： 分析缓存机制，以及如何通过优化数据结构和访问顺序来提高缓存命中率。 算法面试准备： 结合实际的面试经验，提供针对性的算法面试准备建议，包括常见面试题的类型、解题思路、以及如何清晰地表达自己的思考过程。 本书的编写风格力求严谨而不失生动，理论讲解清晰透彻，结合丰富的图示和实例，确保读者能够循序渐进地掌握数据结构与算法的精髓。通过本书的学习，读者将能够更自信地应对各种编程挑战，并为进一步深入学习计算机科学的其他领域打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在我们学校，一年一开的算法课由数学系与计算机系的教授轮流教学，教材便是Levitin的这本算法设计与分析基础（当然是英文版）。在学期末的时候，教授会被要求对课程设计本身提出些建议。数学系教授的建议非常明确：请换一本教材！是的，对于做理论出身研究方向为Operations Res...  

评分☆☆☆☆☆

在我们学校，一年一开的算法课由数学系与计算机系的教授轮流教学，教材便是Levitin的这本算法设计与分析基础（当然是英文版）。在学期末的时候，教授会被要求对课程设计本身提出些建议。数学系教授的建议非常明确：请换一本教材！是的，对于做理论出身研究方向为Operations Res...  

评分☆☆☆☆☆

这本是我们这学期的教材。很不错。 对算法做了一个很新颖的划分，可以看到它和我们经常看的算法书的知识点划分很不一样。作者得归类很不错。对一些常用思想做了分类。 比如作者对分治做了几个分类。纯思维层面的切入分析，而不像以前的分为一般算法和图论那样子。 书中有不错的...  

评分☆☆☆☆☆

这本是我们这学期的教材。很不错。 对算法做了一个很新颖的划分，可以看到它和我们经常看的算法书的知识点划分很不一样。作者得归类很不错。对一些常用思想做了分类。 比如作者对分治做了几个分类。纯思维层面的切入分析，而不像以前的分为一般算法和图论那样子。 书中有不错的...  

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还没读过其他算法的经典书，但是觉得这本易懂，入门很好... 比较喜欢这种分类方法 英文已经到第三版了 每章的 epigraph挺有意思，尤其是DIVIDE AND CONQUER那章 "...Every prayer reduces itself to this--Great God, grant that twice be not four." (文中)"But often our...  

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始拿到《算法设计与分析基础》这本书，我并没有抱太大的期望，毕竟算法类的书籍通常都比较枯燥。但当我翻开之后，就被深深吸引了。这本书的结构安排非常合理，从最基础的算法概念开始，逐步深入到更复杂的主题。我最喜欢的是其中关于“算法分析”的部分，作者不仅介绍了渐近分析，还讨论了平均情况分析和最坏情况分析，以及如何通过数学归纳法来证明算法的正确性。这些内容让我感觉自己不仅仅是在学习算法，更是在学习一种严谨的科学思维方式，这对我将来在其他领域解决问题，都将大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了这本《算法设计与分析基础》，说实话，这本书的深度远超我的预期。它不仅仅是一本“知其然”的书，更是“知其所以然”的典范。作者在介绍各种算法时，都会追溯到其设计的哲学和数学基础，比如在讲解动态规划时，对递归、重叠子问题和最优子结构这几个核心概念的剖析，就足以让初学者茅塞顿开。我尤其喜欢书中对 NP-hard 问题部分的讨论，虽然这类问题本身就充满挑战，但作者的讲解方式，将问题的本质、各种近似算法和启发式算法的思路都娓娓道来，让我对复杂计算问题的研究方向有了更清晰的认识，感觉打开了一个新的视野。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法设计与分析基础》的书，我之前听几位朋友推荐过，他们说这本书在入门算法方面做得相当不错，很多经典算法的讲解都非常透彻，特别是对于数据结构和算法之间的关系，作者的阐述逻辑清晰，层次分明。我个人一直觉得，理解算法不仅仅是记住几个伪代码，更重要的是理解其背后的思想和原理，这本书在这方面做得非常好。例如，在讲解图算法时，作者没有停留在BFS和DFS的表面，而是深入分析了它们的适用场景、时间复杂度以及各种变种的应用，让我对图的遍历和搜索有了更深层次的理解。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在备战ACM/ICPC的选手，我最近一直在翻阅这本《算法设计与分析基础》。不得不说，这本书的实用性非常强，很多题目中的核心思路和技巧，都能在这本书里找到影子。作者在讲解分治算法时，给出的几个经典例子，例如快速排序和归并排序的优化，以及它们在不同场景下的性能对比，让我受益匪浅。书中关于字符串匹配算法的章节也写得非常精彩，KMP算法的推导过程详细得令人惊叹，让我彻底理解了其“前缀函数”的巧妙之处，这对于提升匹配效率至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我之前对算法的理解一直停留在比较模糊的状态，直到我读了这本《算法设计与分析基础》。这本书的语言风格非常平实，但内容却非常精炼，作者用一种非常自然的方式引导读者去思考问题。我特别欣赏书中对于算法效率的分析，不仅仅是简单的给出时间复杂度和空间复杂度，而是会详细讲解为什么会是这样的复杂度，以及如何通过一些技巧来优化算法的性能。例如，在讲解贪心算法时，作者通过一个又一个生动的例子，展示了贪心策略如何一步步逼近最优解，以及在什么情况下贪心策略是有效的，什么情况下则不然，这种深入浅出的讲解方式，让我对算法的“取舍”有了更深的体会。

评分☆☆☆☆☆

补足了翻译版的若干小瑕疵。从设计技术的角度分类很新颖，也谈不上谁好谁坏吧，从问题角度分类也有其优点。讲课的时候还是要依实际情况来决定的。

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补足了翻译版的若干小瑕疵。从设计技术的角度分类很新颖，也谈不上谁好谁坏吧，从问题角度分类也有其优点。讲课的时候还是要依实际情况来决定的。

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从算法本质的角度来分类说明，简直不要太实用！

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补足了翻译版的若干小瑕疵。从设计技术的角度分类很新颖，也谈不上谁好谁坏吧，从问题角度分类也有其优点。讲课的时候还是要依实际情况来决定的。

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补足了翻译版的若干小瑕疵。从设计技术的角度分类很新颖，也谈不上谁好谁坏吧，从问题角度分类也有其优点。讲课的时候还是要依实际情况来决定的。