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出版者:Addison-Wesley Professional

作者:[美] Robert Sedgewick

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:2009-02-22

价格:USD 69.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780321606334

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• C++
• 算法
• 数据结构
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• 计算机科学
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《现代 C++ 算法精粹》 本书深入探索了在现代 C++ 环境下，如何设计、实现和优化各类核心算法。我们不仅仅停留于算法本身的理论讲解，更注重于如何在 C++ 的语言特性和标准库的支持下，高效地运用这些算法，以解决实际问题。 核心内容概览： 数据结构基石： 在算法的实践运用中，高效的数据结构是不可或缺的。本书将从链表、栈、队列等基础结构开始，逐步深入到树（二叉树、平衡树、B树等）、图、哈希表、堆等更为复杂的结构。我们将详细分析每种数据结构的特性、优劣，以及它们在不同场景下的适用性，并提供贴合实际需求的 C++ 实现。学习如何根据问题的特点选择最合适的数据结构，是构建高效算法的第一步。 排序与搜索的艺术： 排序算法是算法领域最基础也是最重要的组成部分。本书将涵盖经典的排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等，深入剖析它们的原理、时间复杂度和空间复杂度。更重要的是，我们将讨论如何根据数据规模和特点选择最优的排序算法，并展示如何利用 C++ 的 STL 库（如 `std::sort`）来实现这些算法，以及如何进行性能调优。在搜索方面，除了线性搜索，我们将重点讲解二分查找、插值查找等高效搜索技术，以及它们在排序数组中的应用，并探讨哈希查找的原理和实现。 图论的强大力量： 图算法在解决网络、路径、关联等问题时展现出强大的能力。本书将深入讲解图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），并系统性地介绍图的遍历算法，如广度优先搜索 (BFS) 和深度优先搜索 (DFS)。在此基础上，我们将详细阐述最短路径算法，包括 Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法，以及贝尔曼-Ford 算法，并分析它们的适用场景和复杂性。此外，最小生成树算法，如 Prim 算法和 Kruskal 算法，也将得到深入的讲解。 动态规划与贪心策略： 动态规划是一种强大的解决优化问题的方法。本书将引导读者理解动态规划的核心思想，即“最优子结构”和“重叠子问题”，并通过经典的例子，如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等，演示如何构建状态转移方程，并用 C++ 实现动态规划解决方案。贪心算法则提供了一种直观的解决问题思路。我们将通过活动选择、霍夫曼编码等实例，讲解贪心算法的设计原则和正确性证明，以及如何有效地利用 C++ 实现贪心策略。 字符串处理与模式匹配： 字符串是信息世界的基本单元。本书将介绍字符串的常用操作，并深入讲解高效的字符串匹配算法，如 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和 Boyer-Moore 算法。我们将详细解析这些算法的工作原理，包括如何构建辅助数组（如 KMP 的 next 数组），以及如何利用 C++ 实现这些算法，并对比它们的性能。 数值算法与概率算法： 除了组合算法，本书还将涉足一些常用的数值算法。例如，我们将探讨大数运算的实现，以及基本的数论算法，如最大公约数 (GCD) 和最小公倍数 (LCM) 的计算。此外，随机化在算法设计中的应用也将被提及，例如蒙特卡洛算法的基本思想和应用场景。 现代 C++ 的算法实践： 本书的另一大亮点在于，我们将始终强调如何在现代 C++ 环境下实现和优化这些算法。我们将充分利用 C++11、C++14、C++17 及更高版本提供的语言特性，例如： STL 容器与算法： 深入讲解 `std::vector`、`std::list`、`std::map`、`std::set`、`std::priority_queue` 等 STL 容器，以及 `std::algorithm` 头文件中提供的各种通用算法，并展示如何将它们与自定义算法结合使用，以提高开发效率和代码质量。 Lambda 表达式： 学习如何使用 Lambda 表达式来编写简洁、高效的比较函数、谓词函数，以及回调函数，从而简化算法的实现。 智能指针： 在涉及动态内存分配的算法实现中，我们将演示如何安全地使用智能指针（如 `std::unique_ptr` 和 `std::shared_ptr`）来管理内存，避免内存泄漏。 并发与并行： 在适用的算法部分，我们将引入 C++ 的并发和并行特性，例如 `std::thread`、`std::async`，以指导读者如何将算法并行化，从而提升在大规模数据集上的处理速度。 性能分析与优化： 书中将穿插介绍性能分析工具和技巧，以及代码优化的常见策略，例如空间换时间、循环展开、函数内联等，帮助读者写出更高效的代码。 学习目标： 通过学习本书，您将能够： 深刻理解各类基础和进阶算法的原理。 熟练运用 C++ 语言特性和 STL 库实现高效的算法。 掌握分析算法时间和空间复杂度的能力。 学会根据实际问题选择和设计最合适的算法。 能够识别和优化代码中的性能瓶颈。 为解决复杂计算问题奠定坚实的基础。 本书旨在成为您在 C++ 算法学习道路上的得力助手，帮助您构建严谨的计算思维，编写出优雅、高效、可维护的代码。

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说实话，当我打开这本书时，我原本预期会看到又一本充斥着晦涩数学符号的理论大全，毕竟“算法”这个主题已经被写了无数遍。然而，这本书的排版和图示设计彻底颠覆了我的预期。页面布局清爽、留白得当，大量的流程图和状态转换图都不是那种标准的、僵硬的计算机图形，而是经过精心设计的，能直观地引导读者的目光。特别是介绍高级排序算法如基数排序或桶排序时，作者巧妙地引入了“数据分布的概率模型”作为背景铺垫，这使得原本感觉有些‘黑箱’的操作变得透明可循。这种对视觉化教学的重视，极大地降低了理解高维或复杂时间空间的门槛。我甚至发现自己可以脱离电脑，仅仅依靠书中的图表就能在白板上重构出大部分算法的逻辑流程。对于视觉学习者来说，这本书简直是一场及时雨，它将抽象的逻辑概念转化成了可触摸、可追踪的视觉路径，真正做到了“授人以渔”的教学典范。

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这本新近问世的“算法”教材，坦白说，让我这个浸淫编程界多年的老兵都感到耳目一新。首先，它在数据结构与算法的讲解上，摒弃了那种过于注重理论推导的枯燥模式，转而采用了大量的、与实际工程场景紧密结合的案例。我印象最深的是关于图算法的那一章，作者没有直接抛出复杂的证明，而是首先构建了一个模拟城市交通网络的场景，然后逐步引入Dijkstra和A*算法的优化思路。这种“问题驱动”的学习路径，使得读者在理解算法效率和适用边界时，不再是死记硬背复杂度符号，而是能切实体会到每一步决策背后的权衡。特别是对于那些希望从“码农”转型为“架构师”的工程师来说，这种自底向上构建认知的过程至关重要。书中的代码实现部分也极为考究，每一个函数都力求简洁且富有表现力，大量运用了现代C++的特性，比如智能指针和模板元编程，这保证了示例代码不仅是正确的，而且是高质量、可维护的工业级代码片段。它成功地在学术的严谨性和工程的实用性之间找到了一个绝佳的平衡点，绝对是工具箱里不可或缺的一本参考书。

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作为一名专注于高性能计算的工程师，我对书籍中对“常数因子”和“内存访问模式”的讨论尤为关注，而这本著作在这方面的表现堪称惊艳。在讲解数组和链表操作的性能差异时，作者不仅仅停留在 $O(n)$ 和 $O(1)$ 的理论对比上，而是深入探讨了现代CPU缓存行填充（Cache Line Fill）和分支预测（Branch Prediction）如何影响实际运行时间。例如，它用一个实际的例子对比了顺序访问和随机访问对L1/L2缓存的命中率影响，并给出了相应的C++优化建议，比如如何通过数据重排（Data Layout Optimization）来最大化缓存局部性。这种将理论算法知识嫁接到具体硬件架构层面的探讨，是很多纯学术著作所缺乏的。它不再将计算机视为一个理想化的图灵机模型，而是将其视为一个受制于物理定律和架构限制的复杂系统。读完这部分内容后，我对如何编写出真正“快”的代码有了更深层次的理解，这种对底层细节的把控能力，是区分普通程序员和资深专家的关键。

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我花了整整一个周末啃完了关于动态规划和贪心策略的那部分，感觉像是经历了一次智力的极限拉伸，但收获是巨大的。这本书的叙述风格非常独特，它不像传统的教科书那样板着脸孔，反而更像是一位经验丰富的前辈在深夜的咖啡馆里，耐心地为你剖析那些看似玄妙的优化技巧。它的语言充满了洞察力，尤其是在讲解递归与迭代的转换时，作者没有简单地给出公式，而是通过一个经典的背包问题演变过程，展示了思路是如何一步步从朴素解法蜕变成最优解的。更令人称道的是，它对“反例”的分析极为透彻。很多算法书只告诉你“怎么做”，这本书却花了大篇幅去解释“为什么其他方法不行”。这种对失败路径的剖析，远比单纯展示成功案例更能加深读者的理解和记忆。对于正在准备高级面试或者想深入理解系统性能瓶颈的读者而言，这本书提供的思维框架是无价的。它的深度足以让你挑战CS Ph.D.的预备课程，但它的可读性又不会让初级开发者望而却步，这种跨越式的兼容性是极少数书籍能做到的。

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这本书的价值远超出了作为一本技术手册的范畴，它更像是一部算法思想的哲学思辨录。作者在穿插讲解具体算法的实现细节之余，总能适时地抛出一些关于“计算的本质”、“最优解的定义”以及“算法的局限性”的深刻见解。例如，在处理NP完全问题时，作者并未简单地止步于“我们尚未找到多项式时间解”，而是花了一整节篇幅讨论了近似算法和启发式算法在现实世界中的伦理地位和实用价值。这使得读者在学习如何高效解决问题之余，也学会了如何审视问题的可解性。这种引导读者进行批判性思考的写作方式，是真正优秀的教育材料的标志。它培养的不仅仅是动手能力，更是对整个计算科学领域的敬畏和探索精神。每次合上书本，我都会花上几分钟沉浸在那种对逻辑美感的赞叹之中，它让我重新燃起了对计算机科学最初的那份纯粹的好奇心。

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