算法与数据结构

出版者:清华大学出版社

作者:梅霍内 (Kurt Mehlhorn)

页数:224

译者:葛秀慧

出版时间:2013-4-1

价格:29.50元

装帧:平装

isbn号码:9787302310174

具体描述

算法是每个计算机应用程序的核心。算法学是计算机科学的一个崭新、活跃的领域。每位计算机科学家和专业程序员都应该熟悉算法的基本工具包：即有效组织和检索数据的结构；常用的算法：用于建模、理解并求解算法问题的基本技术。

《世界著名计算机教材精选：算法与数据结构》内容精炼，强调了学生和专业人员必须熟悉的编程和基本数学语言，包括了数组与链表、散列表与关联数组、排序与选择、优先队列、有序序列、图的表示、图的遍历、最短路径、最小生成树和优化等章节。《世界著名计算机教材精选：算法与数据结构》首先提出问题，然后进行分析说明，最后给出问题的解决方案，在讲解过程中，不仅给出清晰的定义，丰富的示例和练习，而且还采用插图和伪代码来解释算法，再用真正的编程语言（如C++和Java）高效实现算法。

《世界著名计算机教材精选：算法与数据结构》是作者多年的本科生和研究生算法课程的经验荟萃，非常适合作为算法与数据结构课程的教材。

目录信息

第1章 开胃菜：整数运算
1.1 加法
1.2 乘法：学校方法
1.3 结果检查
1.4 递归版的学校方法
1.5 Karatsuba乘法
1.6 算法工程
1.7 程序
1.8 引理1.5和定理1.7的证明
1.9 实现提示
1.9.1 C++
1.9.2 Java
1.10 历史注释与进一步的读物
第2章 概述
2.1 渐近表示法
2.2 机器模型
2.2.1 外部存储器
2.2.2 并行处理
2.3 伪代码
2.3.1 变量和基本数据类型
2.3.2 语句
2.3.3 过程与函数
2.3.4 面向对象
2.4 设计正确的算法和程序
2.4.1 断言和不变量
2.4.2 循环不变量
2.4.3 数据结构不变量
2.4.4 验证算法
2.5 一个示例：二分查找
2.6 基本算法分析
2.6.1 求和
2.6.2 递推
2.6.3 全局参数
2.7 平均情况分析
2.7.1 递增计数器
2.7.2 从左到右的最大值
2.7.3 线性搜索
2.8 随机算法
2.8.1 形式模型
2.8.2 Las Vegas和Monte Carlo算法
2.9 图
2.9.1 第一个图算法
2.9.2 树
2.9.3 有序树
2.10 P与NP
2.1 实现提示
2.11.1 C++
2.11.2 Java
2.12 历史注释与进一步的读物
第3章 用数组与链表表示序列
3.1 链表
3.1.1 双链表
3.1.2 单链表
3.2 无界数组
3.2.1 无界数组的平摊分析：全局参数
3.2.2 无界数组的平摊分析：局部参数
3.2.3 二进制计数器的平摊分析
3.3 平摊分析
3.3.1 平摊分析：势能方法或银行账户方法
3.3.2 势能方法的普遍性
3.4 栈与队列
3.5 链表与数组
3.6 实现提示
3.6.1 C++
3.6.2 Java
3.7 历史注释与进一步的读物
第4章 散列表与关联数组
4.1 链接法散列
4.2 通用散列
4.3 线性探测散列
……
第5章 排序与选择
第6章 优先级队列
第7章 有序序列
第8章 图的表示
第9章 图的遍历
第10章 最短路径
第11章 最小生成树
第12章 遗传方法优化
附录 A
参考文献
· · · · · · (收起)

用户评价

《算法与数据结构》这本书，给我带来的不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的重塑。它不像市面上很多技术书籍那样，只注重“术”的层面，而是花了大量的篇幅去探讨“道”。在阅读过程中，我最大的收获在于，作者培养了我一种“用算法的眼光看问题”的能力。举个例子，当我遇到一个需要处理大量数据的问题时，我不再仅仅想着如何写出能运行的代码，而是会立刻思考：我需要选择哪种数据结构来存储这些数据？我应该使用哪种算法来处理它们？这样才能最大限度地提高效率，避免不必要的资源浪费。书中对各种算法的性能分析，以及不同数据结构在不同场景下的适用性分析，给了我极大的启发。我学会了如何根据问题的特点，去权衡和选择最优的解决方案。此外，书中的一些算法分析，还涉及了数学证明，这让我对算法的严谨性有了更深的认识，也让我明白，在计算机科学领域，严密的数学推导是多么重要。这本书，已经成为了我书架上不可或缺的一本参考书，我确信，它会在我未来的编程生涯中，扮演越来越重要的角色。

这本书给我的感觉，就像是在参加一场由算法大师亲自指导的修炼课程。其严谨性毋庸置疑，但更难能可贵的是，作者并没有让这份严谨变得冰冷和教条。恰恰相反，每一章节都充满了作者对算法的热情和思考。我特别喜欢书中对“为什么”的追问。例如，在讲解动态规划时，作者不仅仅是给出了状态转移方程，而是层层剥茧，先从暴力搜索的低效说起，然后引出如何通过记忆化搜索来避免重复计算，最终才过渡到动态规划的迭代解法。这样的讲解方式，让我能够深入理解算法的精髓，而不是仅仅停留在表面。书中的一些高级算法，如图算法中的Dijkstra和Floyd，以及字符串匹配的KMP算法，在其他一些书中可能只是简略带过，但在这本书里，作者都给予了相当篇幅的讲解，并且配有清晰的图示和详细的步骤分解，让我即使面对复杂的算法，也能一步步地跟上思路，最终理解其原理。读完之后，我感觉自己对算法的理解，已经从“知其然”上升到了“知其所以然”。

说实话，刚拿到《算法与数据结构》这本书时，我内心是忐忑的。毕竟，“算法”和“数据结构”这两个词在我脑海里总是和“难”、“枯燥”划等号。然而，翻开书页的那一刻，我的疑虑便烟消云散了。作者似乎深谙学习者的心理，以一种极其优雅的方式，将原本庞杂的知识体系化、结构化。书的开篇并没有直接进入算法细节，而是先铺垫了数据结构的重要性，以及它们如何影响算法的效率。这种“先有鸡还是先有蛋”的思考，让我从一开始就对整体有了清晰的认识。随后的章节，作者对每一种数据结构都进行了详尽的阐述，从其定义、特点，到各种操作的实现方法，再到它们在实际应用中的例子，都讲解得细致入微。我特别喜欢书中对各种数据结构之间权衡利弊的讨论，比如在需要快速插入和删除的场景下，链表比数组更合适，而在需要快速查找的场景下，哈希表则有其独特的优势。这种对比分析，让我能够根据具体需求，做出更明智的选择。读这本书，与其说是学习，不如说是在进行一场思维的升级，让我开始用更专业的眼光去审视编程问题。

这本书的阅读体验，简直就像是在与一位经验丰富的老友进行一场深刻的技术交流。作者的语言风格非常亲切，没有丝毫的故弄玄虚，而是用一种平实的、娓娓道来的方式，将那些本应枯燥的算法和数据结构知识，讲得引人入胜。我尤其欣赏书中大量的实例分析，它们大多来源于实际的编程问题，读起来非常有代入感。比如，在讨论图的遍历时，书中结合了社交网络的好友推荐、地图导航等场景，让我瞬间明白了这些理论知识在现实世界中的巨大价值。而且，书中的代码示例也非常精炼，通常不会冗长地堆砌，而是精准地展示核心的实现逻辑，这让我能够快速抓住重点，并尝试着自己动手去实现。更让我惊喜的是，书中还会提及一些算法的变种和优化，虽然不深入展开，但已经足够让我对这个领域有更广阔的认识，了解到算法并非一成不变，而是可以不断被改进和完善的。这种“授人以渔”的教学方式，比单纯地背诵某个算法要有效得多，让我觉得这本书不仅仅是一本工具书，更像是一本启迪思维的指南，让我对未来在编程道路上的探索充满了信心。

终于有机会翻开这本《算法与数据结构》，书名本身就带着一股厚重感，仿佛预示着一场严谨的智力探险。作为一名初入编程世界的学习者，我对它的期待可谓是又敬又畏。初次翻阅，最直观的感受就是内容的详实和条理清晰。从最基础的线性结构，如数组、链表，到复杂的树、图，再到各种排序和搜索算法，每一个概念的引入都伴随着深入浅出的讲解，并辅以图示和伪代码，让那些抽象的概念变得生动易懂。特别让我印象深刻的是，书中并没有直接扔给你一堆公式和代码，而是循序渐进地引导读者去理解算法的设计思想和背后的逻辑。比如，在讲解快速排序时，作者并没有上来就展示递归的复杂性，而是先从分治法的思想讲起，然后逐步引出“pivot”的选择和分区操作，每一步都力求让读者“知其所以然”。此外，书中对常见算法的时间复杂度和空间复杂度的分析也相当到位，这对于我理解算法的效率和选择最优解至关重要。我发现，这本书不仅仅是在教授“如何实现”，更重要的是在培养“如何思考”。这种从宏观到微观、从理论到实践的讲解方式，让我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地构建自己的算法思维模型。