算法 第4版

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官方网站地址:http://algs4.cs.princeton.edu/home/

内容简介 · · · · · ·

本书全面讲述算法和数据结构的必备知识,具有以下几大特色。
 算法领域的经典参考书
Sedgewick畅销著作的最新版,反映了经过几十年演化而成的算法核心知识体系
 内容全面
全面论述排序、搜索、图处理和字符串处理的算法和数据结构,涵盖每位程序员应知应会的50种算法
 全新修订的代码
全新的Java实现代码,采用模块化的编程风格,所有代码均可供读者使用
 与实际应用相结合
在重要的科学、工程和商业应用环境下探讨算法,给出了算法的实际代码,而非同类著作常用的伪代码
 富于智力趣味性
简明扼要的内容,用丰富的视觉元素展示的示例,精心设计的代码,详尽的历史和科学背景知识,各种难度的练习,这一切都将使读者手不释卷
 科学的方法
用合适的数学模型精确地讨论算法性能,这些模型是在真实环境中得到验证的
 与网络相结合
配套网站algs4.cs.princeton.edu提供了本书内容的摘要及相关的代码、测试数据、编程练习、教学课件等资源
作者简介 · · · · · ·
Robert Sedgewick 斯坦福大学博士,导师为Donald E. Knuth,从1985年开始一直担任普林斯顿大学计算机科学系教授,曾任该系主任,也是Adobe Systems公司董事会成员,曾在Xerox PARC、国防分析研究所(Institute for Defense Analyses)和法国国家信息与自动化研究所(INRIA)从事研究工作。他的研究方向包括解析组合学、数据结构和算法的分析与设计、程序可视化等。
Kevin Wayne 康奈尔大学博士,普林斯顿大学计算机科学系高级讲师,研究方向包括算法的设计、分析和实现,特别是图和离散优化。
目录 · · · · · ·

目录

第1章  基础  1

1.1 基础编程模型  4
1.1.1 Java程序的基本结构  4
1.1.2 原始数据类型与表达式  6
1.1.3  语句  8
1.1.4  简便记法  9
1.1.5  数组  10
1.1.6  静态方法  12
1.1.7  API  16
1.1.8  字符串  20
1.1.9  输入输出  21
1.1.10  二分查找  28
1.1.11  展望  30
1.2  数据抽象  38
1.2.1  使用抽象数据类型  38
1.2.2  抽象数据类型举例  45
1.2.3  抽象数据类型的实现  52
1.2.4  更多抽象数据类型的实现  55
1.2.5  数据类型的设计  60
1.3  背包、队列和栈  74
1.3.1  API  74
1.3.2  集合类数据类型的实现  81
1.3.3  链表  89
1.3.4  综述  98
1.4  算法分析  108
1.4.1  科学方法  108
1.4.2  观察  108
1.4.3  数学模型  112
1.4.4  增长数量级的分类  117
1.4.5  设计更快的算法  118
1.4.6  倍率实验  121
1.4.7  注意事项  123
1.4.8  处理对于输入的依赖  124
1.4.9  内存  126
1.4.10  展望  129
1.5  案例研究:union-find算法  136
1.5.1  动态连通性  136
1.5.2  实现  140
1.5.3  展望  148

第2章  排序  152

2.1  初级排序算法  153
2.1.1  游戏规则  153
2.1.2  选择排序  155
2.1.3  插入排序  157
2.1.4  排序算法的可视化  159
2.1.5  比较两种排序算法  159
2.1.6  希尔排序  162
2.2  归并排序  170
2.2.1  原地归并的抽象方法  170
2.2.2  自顶向下的归并排序  171
2.2.3  自底向上的归并排序  175
2.2.4  排序算法的复杂度  177
2.3  快速排序  182
2.3.1  基本算法  182
2.3.2  性能特点  185
2.3.3  算法改进  187
2.4  优先队列  195
2.4.1  API  195
2.4.2  初级实现  197
2.4.3  堆的定义  198
2.4.4  堆的算法  199
2.4.5  堆排序  205
2.5  应用  214
2.5.1  将各种数据排序  214
2.5.2  我应该使用哪种排序算法  218
2.5.3  问题的归约  219
2.5.4  排序应用一览  221

第3章 查找  227

3.1 符号表  228
3.1.1 API  228
3.1.2 有序符号表  230
3.1.3 用例举例  233
3.1.4 无序链表中的顺序查找  235
3.1.5 有序数组中的二分查找  238
3.1.6 对二分查找的分析  242
3.1.7 预览  244
3.2 二叉查找树  250
3.2.1 基本实现  250
3.2.2 分析  255
3.2.3 有序性相关的方法与删除操作  257
3.3 平衡查找树  269
3.3.1 2-3查找树  269
3.3.2 红黑二叉查找树  275
3.3.3 实现  280
3.3.4 删除操作  282
3.3.5 红黑树的性质  284
3.4 散列表  293
3.4.1 散列函数  293
3.4.2 基于拉链法的散列表  297
3.4.3 基于线性探测法的散列表  300
3.4.4 调整数组大小  304
3.4.5 内存使用  306
3.5 应用  312
3.5.1 我应该使用符号表的哪种实现  312
3.5.2 集合的API  313
3.5.3 字典类用例  315
3.5.4 索引类用例  318
3.5.5 稀疏向量  322

第4章  图  329

4.1  无向图  331
4.1.1  术语表  331
4.1.2  表示无向图的数据类型  333
4.1.3  深度优先搜索  338
4.1.4  寻找路径  342
4.1.5  广度优先搜索  344
4.1.6  连通分量  349
4.1.7  符号图  352
4.1.8  总结  358
4.2  有向图  364
4.2.1  术语  364
4.2.2  有向图的数据类型  365
4.2.3  有向图中的可达性  367
4.2.4  环和有向无环图  369
4.2.5  有向图中的强连通性  378
4.2.6  总结  385
4.3  最小生成树  390
4.3.1  原理  391
4.3.2  加权无向图的数据类型  393
4.3.3  最小生成树的API和测试用例  396
4.3.4  Prim算法  398
4.3.5  Prim算法的即时实现  401
4.3.6  Kruskal算法  404
4.3.7  展望  407
4.4  最短路径  412
4.4.1  最短路径的性质  413
4.4.2  加权有向图的数据结构  414
4.4.3  最短路径算法的理论基础  420
4.4.4  Dijkstra算法  421
4.4.5  无环加权有向图中的最短路径算法  425
4.4.6  一般加权有向图中的最短路径问题  433
4.4.7  展望  445

第5章  字符串  451

5.1  字符串排序  455
5.1.1  键索引计数法  455
5.1.2  低位优先的字符串排序  458
5.1.3  高位优先的字符串排序  461
5.1.4  三向字符串快速排序  467
5.1.5  字符串排序算法的选择  470
5.2  单词查找树  474
5.2.1  单词查找树  475
5.2.2  单词查找树的性质  483
5.2.3  三向单词查找树  485
5.2.4  三向单词查找树的性质  487
5.2.5  应该使用字符串符号表的哪种实现  489
5.3  子字符串查找  493
5.3.1  历史简介  493
5.3.2  暴力子字符串查找算法  494
5.3.3  Knuth-Morris-Pratt子字符串查找算法  496
5.3.4  Boyer-Moore字符串查找算法  502
5.3.5  Rabin-Karp指纹字符串查找算法  505
5.3.6  总结  509
5.4  正则表达式  514
5.4.1  使用正则表达式描述模式  514
5.4.2  缩略写法  516
5.4.3  正则表达式的实际应用  517
5.4.4  非确定有限状态自动机  518
5.4.5  模拟NFA的运行  520
5.4.6  构造与正则表达式对应的
5.5  数据压缩  529
5.5.1  游戏规则  529
5.5.2  读写二进制数据  530
5.5.3  局限  533
5.5.4  热身运动:基因组  534
5.5.5  游程编码  537
5.5.6  霍夫曼压缩  540

第6章  背景  558

索引  611


复习,刷题

个人觉得是我见过的最简单易懂的算法入门书籍。 以前搜刮过几本算法竞赛书,但是难度终归太大【好吧,其实是自己太懒了】。 略翻过教材,大多数水校的教材,大家懂的。好一点的也是那本国内的经典,不是说它写的不好,只是没有这一本好。 本书Java实现,配有大量的图解,没有一句难懂的话,而且全都是模块化实现。 讲的都是实用算法,没有那些高大上听着名字就让人感到很害怕的东西,个人觉得比CLRS实用性要强,更加适合入门的学习。 大一,推荐这本书入门 【有C语言基础即可,自己去搜索下如何用Java写出Hello World就没有问题】 大二,推荐这本书从头到尾好好读一遍,做下上千道的课后习题 【后面的有点小难度,但是难度不大值得一做,听起来很多的样子,用心去做,相信很快就可以做完的】。 大三,推荐这本书,重新温习已知算法,为找工作,考研做准备。 【可以试着自己在纸上全部实现一遍】 大四,依旧推荐这本书,没事重温经典,当手册来查也不错。 Sedgwick 红黑树的发现者,Donald E.Knuth 的得意门生,对各种算法都有比较深入的研究,他的书,我想不会太差。 也许对于数据结构的学习涉及的内容比较少,没有动态规划,图论也只是讲了很基础的东西,字符串中KMP弄的过于复杂(对比于acm)。但是瑕不掩瑜,对于绝大部分内容真的讲的超级清楚,完美的图解,就像单步调试一样,也许是一本不需要智商就能看懂的算法书(习题应该略有难度,还没有做,打算上Princeton的公开课时同步跟进)。至少这是一本让我这个算法渣渣看了爱不释手,怦然心动的书。 完美学习资源: 官方主页:http://algs4.cs.princeton.edu/home/ Coursera公开课:https://www.coursera.org/course/algs4partI (听说已经开课两期了,最近即将开课的时间是2014/09/05号那期,希望有兴趣的同学一起来学习)。 MOOC平台(笔记、讨论等): http://mooc.guokr.com/course/404/Algorithms--Part-I/ http://mooc.guokr.com/course/403/Algorithms--Part-II/ 不得不吐槽,他的lecture比他的书好,他本人讲的课更是一绝。 互补课程: 斯福坦的Algorithms: Design and Analysis, http://mooc.guokr.com/course/157/Algorithms--Design-and-Analysis--Part-1/ 快毕业了才接触到豆瓣和MOOC,看到很多经典的书籍都是推荐大学一二年级的学生看,每每想到自己却连书皮都没有摸过,就深感惭愧。 我们都老的太快,却聪明得太迟。
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