图解算法

出版者:清华大学出版社

作者:吴灿铭

页数:0

出版时间:2018-9-1

价格:49.00

装帧:平装

isbn号码:9787302509882

具体描述

本书是一本综合讲述数据结构及其算法的入门书，力求简洁、清晰、严谨且易于学习和掌握，并没有追求大而全的数据结构和所有相关的算法，而是选择经典的算法来配合介绍常用的数据结构，包括数组、链表、堆栈、队列以及树和图等。 本书为每个算法及其数据结构均提供了演算的详细图解，并为每个经典的算法都提供了Python语言编写的完整范例程序（包含完整的源代码）。每个范例程序都经过了测试和调试，可以直接在标准的Python解释器中运行，非常适合作为普及型的教科书或自学读物。

作者简介

吴灿铭,现任荣钦科技股份有限公司执行长，美国Rochester Institute of Technology计算机科学研究所毕业，长期从事信息教育及计算机图书写作的工作，计算机图书著作包括计算器概论、数据结构、办公室电子数据处理、互联网等相关题材，并监制过多套游戏以及教学软件的研发。

目录信息

目 录
第1章 进入算法的世界 1
1.1 生活中到处都是算法 2
1.1.1 算法的定义 3
1.1.2 算法的条件 4
1.1.3 时间复杂度O(f(n)) 6
1.2 常见算法简介 7
1.2.1 分治法 8
1.2.2 递归法 9
1.2.3 贪心法 11
1.2.4 动态规划法 12
1.2.5 迭代法 13
1.2.6 枚举法 14
1.2.7 回溯法 15
【课后习题】 18
第2章 常用的数据结构 19
2.1 认识数据结构 19
2.2 数据结构的种类 22
2.2.1 数组 23
2.2.2 链表 25
2.2.3 堆栈 26
2.2.4 队列 27
2.3 树形结构 28
2.3.1 树的基本观念 29
2.3.2 二叉树 30
2.4 图形结构简介 32
2.5 哈希表 34
【课后习题】 35
第3章 排序算法 36
3.1 认识排序 37
3.2 冒泡排序法 38
3.3 选择排序法 40
3.4 插入排序法 42
3.5 希尔排序法 44
3.6 合并排序法 46
3.7 快速排序法 49
3.8 基数排序法 51
【课后习题】 53
第4章 查找与哈希算法 54
4.1 常见查找算法的介绍 55
4.1.1 顺序查找法 55
4.1.2 二分查找法 56
4.1.3 插值查找法 58
4.2 常见的哈希法简介 60
4.2.1 除留余数法 60
4.2.2 平方取中法 62
4.2.3 折叠法 62
4.2.4 数字分析法 63
4.3 碰撞与溢出问题的处理 64
4.3.1 线性探测法 64
4.3.2 平方探测法 65
4.3.3 再哈希法 66
【课后习题】 67
第5章 数组与链表算法 68
5.1 矩阵 68
5.1.1 矩阵相加算法 69
5.1.2 矩阵相乘 70
5.1.3 转置矩阵 72
5.2 建立单向链表 73
5.2.1 单向链表的连接功能 74
5.2.2 单向链表的节点删除 76
5.2.3 单向链表的反转 79
【课后习题】 82
第6章 堆栈与队列算法 83
6.1 用数组实现堆栈 83
6.2 用链表实现堆栈 85
6.3 汉诺塔问题的求解算法 87
6.4 八皇后问题的求解算法 93
6.5 用数组实现队列 95
6.6 用链表实现队列 98
6.7 双向队列 100
6.8 优先队列 103
【课后习题】 104
第7章 树形结构及其算法 105
7.1 用数组实现二叉树 107
7.2 用链表实现二叉树 109
7.3 二叉树遍历 111
7.4 二叉树节点的查找 115
7.5 二叉树节点的插入 116
7.6 二叉树节点的删除 118
7.7 堆积树排序法 121
【课后习题】 127
第8章 图的数据结构及其算法 129
8.1 图的遍历 129
8.1.1 深度优先遍历法 130
8.1.2 广度优先遍历法 132
8.2 最小生成树（MST） 136
8.2.1 Prim算法 136
8.2.2 Kruskal算法 138
8.3 图的最短路径法 142
8.3.1 Dijkstra算法与 A* 算法 143
8.3.2 Floyd算法 148
【课后习题】 152
附录 习题和解答 155
· · · · · · (收起)

用户评价

这本书的内容组织非常合理，它提供了一个非常全面的算法知识体系。从基础的数据结构，如数组、链表、栈、队列，到更复杂的树、图，再到各种经典的算法，如排序、搜索、动态规划、贪心算法、回溯算法等等，几乎涵盖了计算机科学领域中最核心的算法内容。而且，它在讲解过程中，并没有为了追求全面而牺牲深度，每一个算法都进行了详细的阐述，并且提供了相应的伪代码和时间/空间复杂度分析。我尤其欣赏它在讲解图算法的部分，从图的遍历到最短路径算法（Dijkstra, Floyd-Warshall），再到最小生成树算法（Prim, Kruskal），都进行了非常详尽的讲解，并且通过清晰的图示来帮助理解。这本书就像一个宝藏，里面包含了解决各种计算问题的“工具箱”，而且每一个工具的使用方法都介绍得非常清楚。对于我来说，它不仅仅是一本书，更是一本“随身携带的算法字典”，可以随时查阅和学习。

这本书的设计感真的绝了，翻开第一页就能感受到作者在视觉呈现上的用心。那些复杂抽象的算法，在图文并茂的讲解下，变得生动形象，仿佛它们不再是冷冰冰的代码，而是有生命的动态过程。我特别喜欢它处理递归的那几个章节，不再是只能在脑海中空想，而是通过层层递进的图示，清晰地展示了函数调用和栈的演变，这种“看图说话”的学习方式，极大地降低了理解门槛。而且，不是那种简单的示意图，而是包含了关键节点、数据流向，甚至在某些地方还加入了色彩区分，让不同概念一目了然。有时候，一个好的图能够抵过千言万语，这本书在这方面做得非常出色。我之前尝试过看一些纯文字的算法书，虽然理论扎实，但总觉得隔靴搔痒，很难抓住精髓。而这本书，就像一位经验丰富的老师，用最直观的方式，一步步引导你走进算法的世界。我尤其欣赏它在讲解动态规划时，用表格和箭头清晰地展示了状态转移的过程，那种“填格子”的感觉，配合上文字的辅助，让困扰我许久的动态规划概念豁然开朗。即使是对我这样初学者来说，也能够毫不费力地跟上作者的思路，这在我看来是非常难得的。它不仅仅是一本算法书，更是一本关于如何“看懂”算法的书，对于想要系统学习算法，但又对抽象概念感到头疼的朋友来说，这本书绝对是物超所值，它能让你重新燃起对算法学习的热情，发现其中的乐趣和美妙。

这本书对于理解算法的“内在逻辑”非常有帮助，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”。作者在讲解每一种算法时，都会深入剖析其设计思想和核心原理，让你明白算法背后的数学原理和优化思路。例如，在介绍快速排序时，它详细讲解了“分治”的思想，以及如何选择“枢轴”来影响排序效率。它还会通过对比不同的枢轴选择策略，让你直观地感受到其重要性。这种深入的分析，让我对算法的理解不再停留在表面，而是能够触及到其本质。我特别喜欢它在讲解贪心算法时，强调了“局部最优解能否导向全局最优解”这个关键问题，并用几个经典的例子来阐述贪心算法的适用范围和局限性。它让你知道，不是所有问题都适合用贪心算法来解决，你需要先判断问题是否具有“贪心选择性质”和“最优子结构性质”。这种批判性的思维方式，对于培养自己的算法设计能力非常有帮助。

这本书的叙事逻辑简直是教科书级别的，从最基础的概念入手，层层递进，每一步都考虑到了读者的接受程度。我最看重的是它在引入新概念时，都会先解释“为什么需要这个算法”，它解决了什么样的问题，带着这种目的性去学习，会让你对算法的理解更加深刻，而不仅仅是记住一个公式或一段代码。比如在介绍排序算法时，它并没有一股脑地把各种排序方法都丢给你，而是先从最简单的冒泡排序讲起，然后分析它的效率瓶颈，再引出插入排序、选择排序，逐步引入更高效的希尔排序、快速排序、归并排序等等，每个算法的出现都有其必然性，都有其在解决特定问题上的优势。而且，它在解释每种算法的时候，都会详细分析其时间复杂度和空间复杂度，并且用清晰的图表来辅助说明，让你能够直观地感受到不同算法的效率差异。我特别喜欢它在讲解完一种算法后，会进行一些“算法的权衡”的讨论，比如在什么情况下应该选择哪种排序，这部分内容对于实际应用非常有指导意义。它不仅仅是教授“是什么”，更重要的是教授“为什么”和“如何选择”，这种深入骨髓的理解，才是真正掌握算法的关键。这本书的作者显然是非常了解读者的学习曲线，他们循序渐进，确保你在掌握了基础之后，再接触更复杂的概念，这样学习过程就不会感到枯燥乏味，而是充满了探索的乐趣。

这本书的优点在于它能够激发读者的思考，不仅仅满足于“知道”算法，而是鼓励读者去“理解”算法。作者在讲解过程中，常常会提出一些引人深思的问题，引导读者去思考算法的局限性、优缺点以及如何进行改进。例如，在讲解哈希表时，它会深入探讨哈希函数的选择、冲突解决策略（如链地址法和开放寻址法）以及它们对性能的影响。它还会引导读者去思考，在不同的应用场景下，哪种冲突解决策略更优。这种“启发式”的学习方式，让我能够更主动地去探索和学习。这本书更像是一个“思想的引导者”，它不仅仅提供知识，更重要的是培养你的思维能力。我能够感受到，作者希望我不仅仅成为一个“算法的搬运工”，而是成为一个能够“思考”和“创造”算法的人。

这本书的语言风格非常吸引人，它不像很多技术书籍那样枯燥乏味，而是充满了活力和趣味性。作者的语言非常生动，常常会用一些巧妙的比喻来解释复杂的概念，让那些原本高深莫测的算法变得通俗易懂。例如，在解释堆栈溢出时，它用了一个“叠盘子”的比喻，非常形象地说明了递归调用过深时内存耗尽的情况。这种轻松幽默的风格，让我在阅读过程中不会感到压力，反而更愿意去深入探索。而且，它在讲解过程中，还穿插了一些算法的历史和背后的故事，这不仅增加了阅读的趣味性，也让我对算法有了更深的理解，知道它们是如何被发明和演进的。我尤其欣赏作者在分析算法效率时，那种“刨根问底”的精神，它会从最基本的比较、交换操作开始，一点点累加，最终得出时间复杂度，这种细致的分析过程，让我能够真正理解“为什么是O(n log n)”而不是仅仅记住这个符号。这本书不仅仅是学习算法的工具，更像是一个有趣的向导，带着你在算法的世界里漫游，让你在轻松愉快的氛围中获得知识。

这本书的排版和设计给我留下了深刻的印象，它不仅仅是一本技术书籍，更像是一本艺术品。整体风格简洁大方，色彩运用得当，没有多余的花哨元素，却能巧妙地突出重点。字体清晰易读，行间距和段落间距都恰到好处，长时间阅读也不会感到疲劳。最令人称道的是那些图示，它们不仅是示意图，更是精心设计的视觉辅助，能够将抽象的算法逻辑具象化。例如，在讲解链表操作时，那些箭头和节点的变化，仿佛在眼前进行一场“可视化表演”，让你瞬间领悟其中的奥妙。而且，书中对于代码的展示也非常规范，使用了清晰的代码高亮，易于阅读和理解。这种对细节的极致追求，体现了作者对读者的尊重。当我翻阅这本书时，我能够感受到一种“愉悦感”，这种愉悦感不仅来自于知识的获取，也来自于视觉的享受。它让我觉得学习算法也可以是一件很享受的事情，而不是枯燥的任务。

这本书的实操性体现在它能够帮助我解决实际编程中的问题。我经常会遇到一些性能瓶颈，而这本书就像一个“诊断师”，能够帮助我分析问题的根源，并提供相应的算法解决方案。例如，在处理大量数据时，我可能会遇到查询效率低下的问题，而这本书中关于索引、哈希表、B树等数据结构的讲解，以及各种搜索算法的比较，能够帮助我找到更优的解决方案。它不仅仅是理论知识的堆砌，更是解决实际问题的“工具箱”。我能够在需要的时候，快速地查阅相关的章节，找到适合的算法和数据结构，并且能够根据书中的指导，将它们应用到我的代码中。这种“学以致用”的体验，让我觉得这本书的价值远远超出了它的价格。它让我明白，算法不仅仅是学术研究，更是实实在在的编程利器。

这本书的实操性非常强，它不仅仅停留在理论层面，而是提供了大量的代码示例和练习题。这些代码示例非常清晰，并且使用了当前主流的编程语言（虽然没有指明具体语言，但风格很接近），可以直接复制粘贴到开发环境中进行运行和调试。我喜欢它在讲解完一个算法后，都会提供几个相关的编程练习，这些练习的难度循序渐进，从简单的实现到更复杂的应用，能够有效地巩固我所学到的知识。通过亲自动手编写代码，我能够更深刻地理解算法的逻辑，并且能够发现一些在理论分析中难以察觉的细节问题。例如，在讲解二叉搜索树的插入和删除操作时，书中不仅给出了代码，还提供了几个测试用例，让我能够验证我的代码是否能够正确处理各种边界情况。这种“学以致用”的学习方式，让我觉得收获巨大。我不仅仅是“知道”算法，而是能够“使用”算法，并且能够根据实际需求来选择和优化算法。

我对这本书的整体结构和内容编排非常满意，它遵循了一个非常科学的学习路径。开头部分对数据结构和算法的基础概念做了非常清晰的梳理，这一点对于我这种需要巩固基础的读者来说至关重要。它不仅仅是定义，更重要的是解释了这些数据结构是如何工作的，以及它们在实际应用中的作用。例如，在讲解链表时，它不仅展示了单向链表、双向链表、循环链表，还通过生动的例子说明了它们在实现栈、队列等抽象数据类型时的优势。然后，它逐步过渡到各种经典的算法，并且将算法与相应的数据结构紧密结合起来。比如，在讲解图算法时，它会先介绍图的表示方法（邻接矩阵和邻接表），然后在此基础上讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），以及如何利用这些搜索算法来解决最短路径、连通性等问题。我尤其喜欢它在讲解图算法时，对复杂图的遍历过程进行了详细的动画模拟，让我能够清晰地看到“访问”和“未访问”节点的交替过程。书中的每一个算法都配有清晰的伪代码和对应的解释，并且大部分都给出了不同场景下的性能分析。这种严谨的逻辑和全面的覆盖，让我觉得这本书非常有深度，能够真正帮助我打下坚实的算法基础。