具体描述
本书示例丰富，图文并茂，以让人容易理解的方式阐释了算法，旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量。书中的前三章将帮助你打下基础，带你学习二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅将主要介绍应用广泛的算法，具体内容包括：面对具体问题时的解决技巧，比如，何时采用贪婪算法或动态规划；散列表的应用；图算法；K最近邻算法。
作者简介
Aditya Bhargava
软件工程师，兼具计算机科学和美术方面的教育背景，在adit.io撰写编程方面的博客。
目录信息
1.1 引言 1
1.1.1 性能方面 1
1.1.2 问题解决技巧 2
1.2 二分查找 2
1.2.1 更佳的查找方式 4
1.2.2 运行时间 8
1.3 大O表示法 8
1.3.1 算法的运行时间以不同的速度增加 9
1.3.2 理解不同的大O运行时间 10
1.3.3 大O表示法指出了最糟情况下的运行时间 12
1.3.4 一些常见的大O运行时间 12
1.3.5 旅行商 13
1.4 小结 15
第2章 选择排序 16
2.1 内存的工作原理 16
2.2 数组和链表 18
2.2.1 链表 19
2.2.2 数组 20
2.2.3 术语 21
2.2.4 在中间插入 22
2.2.5 删除 23
2.3 选择排序 25
2.4 小结 28
第3章 递归 29
3.1 递归 29
3.2 基线条件和递归条件 32
3.3 栈 33
3.3.1 调用栈 34
3.3.2 递归调用栈 36
3.4 小结 40
第4章 快速排序 41
4.1 分而治之 41
4.2 快速排序 47
4.3 再谈大O表示法 52
4.3.1 比较合并排序和快速排序 53
4.3.2 平均情况和最糟情况 54
4.4 小结 57
第5章 散列表 58
5.1 散列函数 60
5.2 应用案例 63
5.2.1 将散列表用于查找 63
5.2.2 防止重复 64
5.2.3 将散列表用作缓存 66
5.2.4 小结 68
5.3 冲突 69
5.4 性能 71
5.4.1 填装因子 72
5.4.2 良好的散列函数 74
5.5 小结 75
第6章 广度优先搜索 76
6.1 图简介 77
6.2 图是什么 79
6.3 广度优先搜索 79
6.3.1 查找最短路径 82
6.3.2 队列 83
6.4 实现图 84
6.5 实现算法 86
6.6 小结 93
第7章 狄克斯特拉算法 94
7.1 使用狄克斯特拉算法 95
7.2 术语 98
7.3 换钢琴 100
7.4 负权边 105
7.5 实现 108
7.6 小结 116
第8章 贪婪算法 117
8.1 教室调度问题 117
8.2 背包问题 119
8.3 集合覆盖问题 121
8.4 NP 完全问题 127
8.4.1 旅行商问题详解 127
8.4.2 如何识别NP完全问题 131
8.5 小结 133
第9章 动态规划 134
9.1 背包问题 134
9.1.1 简单算法 135
9.1.2 动态规划 136
9.2 背包问题FAQ 143
9.2.1 再增加一件商品将如何呢 143
9.2.2 行的排列顺序发生变化时结果将如何 145
9.2.3 可以逐列而不是逐行填充网格吗 146
9.2.4 增加一件更小的商品将如何呢 146
9.2.5 可以偷商品的一部分吗 146
9.2.6 旅游行程最优化 147
9.2.7 处理相互依赖的情况 148
9.2.8 计算最终的解时会涉及两
个以上的子背包吗 148
9.2.9 最优解可能导致背包没装满吗 149
9.3 最长公共子串 149
9.3.1 绘制网格 150
9.3.2 填充网格 151
9.3.3 揭晓答案 152
9.3.4 最长公共子序列 153
9.3.5 最长公共子序列之解决方案 154
9.4 小结 155
第10章 K最近邻算法 156
10.1 橙子还是柚子 156
10.2 创建推荐系统 158
10.2.1 特征抽取 159
10.2.2 回归 162
10.2.3 挑选合适的特征 164
10.3 机器学习简介 165
10.3.1 OCR 165
10.3.2 创建垃圾邮件过滤器 166
10.3.3 预测股票市场 167
10.4 小结 167
第11章 接下来如何做 168
11.1 树 168
11.2 反向索引 171
11.3 傅里叶变换 171
11.4 并行算法 172
11.5 MapReduce 173
11.5.1 分布式算法为何很有用 173
11.5.2 映射函数 173
11.5.3 归并函数 174
11.6 布隆过滤器和HyperLogLog 174
11.6.1 布隆过滤器 175
11.6.2 HyperLogLog 176
11.7 SHA算法 176
11.7.1 比较文件 177
11.7.2 检查密码 178
11.8 局部敏感的散列算法 178
11.9 Diffie-Hellman密钥交换 179
11.10 线性规划 180
11.11 结语 180
练习答案 181
· · · · · · (收起)
读后感
其实，我们平时常用的数据结构，就是数组链表，树，图，然后，由此，我们就可以遍历，在里面放了数据，就要用到查找，查找的时候，如果有顺序，那肯定就比较快，那么如何查找呢？查找一般用二分和查找树，查找，那就得排序啊，排序呢，简单的有，冒泡，快速，插入，选择，希尔...
评分 评分所以第七章后面假设海报到底是Sarah的还是Alex的？拿黑胶唱片到海报的边的权重为负7，也就是黑胶唱片换海报后，还能额外得到7美金，这样才解释得通。英文版网上没找到，中文版这部分看得揪心，是翻译出了问题还是作者笔误?全书还是比较侧重于让读者更容易理解，这点确实很不错...
评分 评分一处小错误。 第90页（第6章 广度优先搜索）中的“运行时间”部分，有一句话： 所以，广度优先搜索的运行时间为 O(人数 + 边数)，这通常写作O(V + E)，其中V为顶点（vertice）数，E为边数。 这句话对应的原文是： Breadth-irst search takes O(number of people + number of ed...
用户评价
说实话，我对市面上很多算法书籍都有“恐高症”，要么是数学推导冗长到让人望而却步，要么就是代码示例太过复杂，脱离了初学者的实际编程能力。然而，这本书给我的感受是完全不一样的——它简直就是一本“防呆”指南。它的语言极其精准，但又充满了生活化的比喻。比如讲解**广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）**时，它没有陷入复杂的递归栈理论中，而是直接拿“迷宫寻路”和“文件系统遍历”来做比喻，让人立刻就能建立起两种搜索策略的直观差异。更让我惊艳的是，它对每种算法的性能分析部分，没有采用晦涩难懂的数学证明，而是通过大量的实际运行数据和图形对比，让读者“眼见为实”地理解“为什么快”和“为什么慢”。特别是它在讲解**树结构**，例如二叉搜索树和平衡树时，它非常注重解释“平衡”的必要性，并通过动画般的描述展示了在插入和删除过程中，树形结构是如何自动调整以维持高效查找的。这本书的结构安排也体现了“渐进式学习”的精髓，从基础到高级，层层递进，绝不让你在某个知识点上“掉队”。
评分哎呀，最近读完一本关于数据结构与算法的书，真是让人茅塞顿开！这本书没有那种生涩难懂的数学公式堆砌，而是用非常直观的方式，把那些抽象的概念一个个剥开来展示。比如讲到图算法的时候，作者竟然能用日常生活中常见的例子来类比，让我这个对编程背景不深的人也能迅速抓住核心思想。最让我印象深刻的是，它对**排序算法**的讲解，不仅仅是罗列了快速排序、归并排序这些“老面孔”，更深入地探讨了它们在不同场景下的性能权衡和适用性，甚至还提到了时间复杂度和空间复杂度的直观感受，而不是单纯地给出$O(n^2)$这种冷冰冰的符号。这本书的排版也相当用心，大量的插图和流程图，简直就是为视觉学习者量身定做。我记得有一章专门讲**动态规划**，很多教材里都会把这部分写得像天书，但这本书通过一个“背包问题”的实例，层层递进地展示了状态转移方程是如何一步步构建出来的，看完之后，我感觉自己真的掌握了那种“分解子问题”的思维方式，而不是只会套用模板。对于初学者来说，这本书无疑是一座友善的桥梁，它让我对“算法”这个曾经觉得高不可攀的领域，产生了浓厚的兴趣和实践的欲望。它教会我的，不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这样做会更优”。
评分这本书的魅力在于它提供了一种构建算法思维的全新框架，它似乎在说：“别担心那些公式，先学会思考问题的本质。” 我发现自己读完后，看问题的角度都有所转变。以前看到一个需要优化的场景，我可能只会本能地尝试暴力解法；现在，我首先会问自己：这个问题能不能用贪心策略？或者，有没有更优的子结构可以用动态规划来解决？这种思考模式的转变是无价的。其中关于**最短路径算法**（如Dijkstra和Floyd-Warshall）的阐述尤为精彩，它不仅仅是展示了算法步骤，更深入剖析了它们各自的适用边界——什么时候选Dijkstra，什么时候必须用Floyd-Warshall处理负权边。这种对“适用场景”的强调，是很多理论书籍所缺乏的。作者的写作语气非常平等、真诚，像一位耐心的导师，总是在关键节点给予恰到好处的提示和警告，确保读者不会因为走错路而气馁。这本书与其说是一本工具书，不如说是一本算法哲学的入门读物，它教会你如何优雅地解决复杂性问题。
评分我必须承认，我以前对算法的理解是碎片化的，知道一些概念，但无法融会贯通。这本书彻底改变了我的认知。它成功地将离散的知识点编织成了一个有机的整体。例如，它在介绍**集合与映射**时，会自然地引出布尔代数和集合操作的效率问题，然后顺理成章地过渡到如何使用位操作来优化特定场景下的运算速度。这种知识点的交叉引用和串联，使得学习过程充满了“发现”的乐趣。最让我印象深刻的是，它对**网络流**这类稍微偏难的章节，采取了非常克制的讲解方式，先从最大匹配的简单例子入手，逐步引入Ford-Fulkerson方法的核心思想——寻找增广路径，而不是直接抛出复杂的最小割最大流定理。这种循序渐进、注重“为什么”的设计哲学，让原本望而生畏的领域变得触手可及。这本书的价值远超出了提供代码实现，它提供的是一种高级的抽象能力和问题建模的视角，对于任何希望在计算领域走得更远的人来说，都是一本不可或缺的参考书。
评分这本书的叙述风格简直是另辟蹊径，它更像是一位经验丰富的老工程师在跟你“唠嗑”，而不是一位严肃的教授在授课。它没有那种故作高深的腔调，反而处处透露着一种务实的精神。我特别喜欢它对**哈希表**的讲解方式，它没有直接跳到拉链法或开放寻址法，而是先从“如何快速查找”这个痛点出发，引出冲突（Collision）的问题，然后才引入解决方案。这种“问题驱动”的学习路径，让每一种数据结构和算法的出现都显得顺理成章，而不是凭空捏造。读到关于**堆（Heap）结构**的部分时，我甚至产生了一种“原来如此”的顿悟感。它把堆的性质和优先队列的应用结合得天衣无缝，图文并茂地展示了元素插入和删除时，树形结构如何通过“上浮”或“下沉”操作来维持平衡，这种动态的演示效果，比静态的文字描述有力太多了。这本书的实用性体现在每一个细节上，它似乎一直在提醒读者：算法的价值在于解决实际问题，而不是纯粹的理论游戏。它甚至还会穿插一些历史小典故，让整个阅读过程充满了人文气息，极大地缓解了阅读技术书籍的枯燥感。
评分适合零基础当做入门科普读物吧，书中的python代码不多，还算直观。买这本书是冲着python代码去的。有点小失落，理论部分还行。
评分囫囵吞枣
评分比较新且是亚马逊的热门，选取的算法注重实用性，讲解循序渐进、关注理念并有实操的代码（Python）。英文原版2015年12月出版。
评分好书。有点太入门了。有时下定义的方式不够严谨直接。第九章对动态规划的讲解不清晰。第十章有点混淆KNN和协同过滤。因此开始怀疑其他章节。
评分对于初学者真的蛮好的，概念拆的很清晰。树立起学习信心才能更好地进行学习嘛，赞
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