具体描述
《算法(英文版•第4版)》作为算法领域经典的参考书，全面介绍了关于算法和数据结构的必备知识，并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述。第4版具体给出了每位程序员应知应会的50个算法，提供了实际代码，而且这些Java代码实现采用了模块化的编程风格，读者可以方便地加以改造。本书配套网站提供了本书内容的摘要及更多的代码实现、测试数据、练习、教学课件等资源。
《算法(英文版•第4版)》适合用作大学教材或从业者的参考书。
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
目录信息
1.1 Basic Programming Model 8
1.2 Data Abstraction 64
1.3 Bags, Queues, and Stacks 120
1.4 Analysis of Algorithms 172
1.5 Case Study: Union-Find 216
2 Sorting 243
2.1 Elementary Sorts 244
2.2 Mergesort 270
2.3 Quicksort 288
2.4 Priority Queues 308
2.5 Applications 336
3 Searching 361
3.1 Symbol Tables 362
3.2 Binary Search Trees 396
3.3 Balanced Search Trees 424
3.4 Hash Tables 458
3.5 Applications 486
4 Graphs 515
4.1 Undirected Graphs 518
4.2 Directed Graphs 566
4.3 Minimum Spanning Trees 604
4.4 Shortest Paths 638
5 Strings 695
5.1 String Sorts 702
5.2 Tries 730
5.3 Substring Search 758
5.4 Regular Expressions 788
5.5 Data Compression 810
6 Context 853
Index 933
Algorithms 954
Clients 955
· · · · · · (收起)
读后感
这是工作七年来读完的第一本大部头. 这本书是2014年买的, 买完后一直没下决心去读, 放了两年多才开始读. 为什么要读这本书呢? 首先我是Java程序员, 而这本书中的算法就是用Java语言描述的, 语言这门槛对我来说是没有的, 阅读时直接领会算法不必纠结于语言的语法. 其次, 我认为...
这是工作七年来读完的第一本大部头. 这本书是2014年买的, 买完后一直没下决心去读, 放了两年多才开始读. 为什么要读这本书呢? 首先我是Java程序员, 而这本书中的算法就是用Java语言描述的, 语言这门槛对我来说是没有的, 阅读时直接领会算法不必纠结于语言的语法. 其次, 我认为...
这是工作七年来读完的第一本大部头. 这本书是2014年买的, 买完后一直没下决心去读, 放了两年多才开始读. 为什么要读这本书呢? 首先我是Java程序员, 而这本书中的算法就是用Java语言描述的, 语言这门槛对我来说是没有的, 阅读时直接领会算法不必纠结于语言的语法. 其次, 我认为...
挺好，这本书很适合刚刚入门或者离开校园已久需要复习一下算法基础的人。我就算是后者。 本书前半部分都是必须得会的，即使以前知道复习一下也很好。作者发明的红黑树所以那里讲的很细致清楚。 Merge Sort我一直的解法就有他例子里面的经典performance bug，就是不应该每次都...
这书就是一场大型的mindfuck。它只是向一个向往严肃精神生活的人指明，你再怎么折腾也只能是智力界的amateur。它是一次长征。当你踉踉跄跄淌过sorting和searching两章，还在为红黑树心有余悸的时候，却不期已陷入graphs的沼泽中。在无数次为Prim或Dijkstra的trace of stack揉搓...
用户评价
这本书的书写风格非常独特，它不像许多技术书籍那样冰冷刻板，而是充满了人文关怀和对知识的热爱。作者在讲解算法时，常常会穿插一些历史故事和趣闻轶事，这让整个阅读过程变得轻松愉快。我特别喜欢书中关于排序算法的讨论，从冒泡排序到快速排序、归并排序，作者都进行了非常细致的比较分析，并解释了它们在不同数据规模下的性能差异。这让我对如何选择合适的排序算法有了更清晰的认识。书中对递归的讲解也做得非常到位，作者通过对斐波那契数列、二分查找等问题的讲解，让我真正理解了递归的精髓。我特别欣赏书中对算法的“美学”的追求，作者不仅仅关注算法的效率，更关注算法的简洁性和优雅性。阅读这本书，就像是在欣赏一幅幅精美的数学画卷，让我感受到算法世界独特的魅力。
这本书的质量，从其内容到其形式，都给我留下了深刻的印象。作者在编写这本书时，显然投入了巨大的心血，力求将算法的精髓以最清晰、最易懂的方式呈现给读者。我一直对搜索算法中的二分查找和哈希表的使用方法感到好奇，而这本书则详细地解释了它们的原理和应用场景，让我对如何快速地查找信息有了更深入的理解。书中关于字符串匹配算法的部分，我更是反复阅读了几遍。KMP算法、BM算法这些名字听起来就很有技术含量，而作者通过对它们工作原理的细致剖析，让我明白了这些算法是如何巧妙地避免不必要的比较，从而大大提高匹配效率的。我喜欢书中对各种算法的性能评估，特别是时间复杂度和空间复杂度上的对比，这让我能够量化地认识到不同算法之间的优劣。阅读这本书，就像是和我自己的一位经验丰富的导师在对话，他耐心解答我的疑问，引导我探索算法的奥秘。
在我开始阅读《算法》之前，我对算法的理解，仅仅停留在一些零散的编程技巧层面。这本书的出现，彻底改变了我的认知。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一本关于如何系统性地思考问题、解决问题的宝典。作者在书中对动态规划的讲解，尤其令我印象深刻。之前我总觉得动态规划是一种难以掌握的技巧，但通过书中对各种经典动态规划问题的分解和递推分析，我开始逐渐领悟到其中的精髓。比如，如何识别问题中的重叠子问题和最优子结构，以及如何构建状态转移方程，这些都是书中非常宝贵的经验。我喜欢书中对每一种算法的“为什么”的解释，而不是仅仅停留在“是什么”。这种追根溯源的学习方式，让我能够真正理解算法的内在逻辑，而不是死记硬背。这本书也让我认识到，算法并不仅仅是计算机科学的专属，它在生活中的很多方面都有着广泛的应用，比如优化决策、资源分配等等。
这本书的内容非常扎实，对于想要深入理解算法的读者来说，绝对是一本不可多得的参考书。作者在讲解每个算法时，都非常注重细节，从其基本原理到时间复杂度分析，再到实际应用中的注意事项，都考虑得非常周全。我尤其对书中关于字符串匹配算法的讲解印象深刻，比如对Boyer-Moore算法的分析，让我明白了它如何通过“坏字符规则”和“好后缀规则”来跳跃式地搜索，这种设计思路非常精妙。书中对数据结构和算法之间关系的阐述也让我受益匪浅。我认识到，脱离了数据结构，算法就如同无根之木，而本书则有效地将两者紧密地结合在一起，让我看到数据结构是如何为算法的效率提供支持的。每次阅读完一个章节，我都会尝试去思考，如何将这些算法应用到我正在开发的项目中，从而提升代码的性能。
这本书的语言风格非常接地气，即使是对于初学者来说，也能够轻松地理解其中的内容。作者没有使用太多生僻的术语，而是用一种非常平实的语言，将那些复杂的算法概念一一解释清楚。我特别喜欢书中关于树和图的讲解，这部分内容在我看来是算法的重头戏，因为它们在解决实际问题中扮演着至关重要的角色。作者通过对二叉树、AVL树、B树以及各种图的遍历和搜索算法的详细介绍，让我对如何组织和处理复杂的数据结构有了更深入的认识。书中对各种算法的实现，都提供了非常清晰的伪代码，并且对代码的每一部分都进行了详细的注释，这对于我这种动手能力较强的读者来说，是非常友好的。我甚至尝试着将书中的一些算法用自己熟悉的编程语言重新实现了一遍，这个过程让我更加巩固了对算法的理解。
这本书的封面设计简洁而有力，一种深邃的蓝与黑的融合，仿佛预示着即将踏入一个充满逻辑与秩序的未知领域。我一直对“算法”这个概念既熟悉又陌生，在编程的世界里，它无处不在，但真正理解其精髓，却需要系统的学习。拿到这本《算法》，我的心情是既期待又有些许忐忑。期待的是它能为我揭开那些看似神秘的计算过程的面纱，让我能更深入地理解那些支撑着现代科技运行的基石；忐忑的是，我担心它的理论深度会不会让我望而却步，毕竟算法的世界，有时候确实是严谨到令人窒息的。然而，翻开第一页，我就被作者流畅而富有洞察力的文字所吸引。他并没有一开始就抛出复杂的数学公式或者晦涩的概念，而是从一个非常直观的例子开始，就像是在邀请我一同进行一次思维的探险。我喜欢这种循序渐进的讲解方式，它让我能够随着作者的思路，一点点地构建起对算法的认知。不仅仅是关于“是什么”，更重要的是“为什么”。书中对每一种算法的出现背景、解决的问题以及其内在的逻辑进行了深入的剖析，让我不再只是死记硬背那些效率分析，而是真正理解了它们为何如此设计，又能在何种场景下发挥最大的作用。我尤其喜欢书中对不同算法的比较分析，那种细致入微的优劣势探讨，让我对选择合适的算法有了更深刻的认识。这不仅仅是一本技术书籍，更像是一本关于如何思考、如何解决问题的哲学指南，让我看到了数学与计算机科学之间那奇妙的联系。
我一直以来都对那些能够将复杂问题化繁为简的“智慧”着迷，而算法，正是这种智慧的集中体现。《算法》这本书，如同一位经验丰富的向导，带领我深入探索算法的奇妙世界。作者对图论及其相关算法的讲解，是我阅读的重点。无论是图的遍历、最短路径问题，还是最小生成树问题，书中都通过生动形象的例子，将这些抽象的图算法变得触手可及。例如，在讲解Dijkstra算法时，作者详细阐述了如何从源点出发，逐步扩展最短路径，这个过程充满了逻辑的美感。此外，书中对回溯算法和分支限界法的介绍，也让我大开眼界。我之前总觉得这些解决组合问题的算法非常耗时耗力，但通过书中对剪枝策略的讲解，我才明白如何有效地避免不必要的搜索，从而大大提高效率。这本书让我看到了算法在解决 NP-hard 问题上的强大潜力。
这本书的出版，对于任何一个在信息时代摸索前行的人来说，都无疑是一份宝贵的馈赠。我拿到它的时候，正值我对当前工作中的一些效率瓶颈感到困扰，急需一种更系统、更优化的解决思路。在阅读《算法》的过程中，我惊叹于作者的博学与严谨，他对各种经典算法的阐述，既有理论的深度，又不失实践的可操作性。书中对数据结构与算法的结合进行了详尽的讲解，让我意识到，理解数据是如何组织和存储的，是设计高效算法的关键。例如，在讲解图算法的部分，作者通过生动的案例，将那些抽象的概念具象化，让我不再对着那些节点和边发愁，而是能清晰地看到它们背后所代表的现实世界中的问题，比如社交网络的连接、城市交通的规划等等。我特别欣赏书中对算法复杂度的分析，这部分内容虽然需要一些数学基础，但作者的处理方式非常巧妙，他并没有回避其中的难度，而是通过一系列由浅入深的例子，引导读者逐步理解时间复杂度和空间复杂度的概念，以及它们对于评价算法性能的重要性。每一次看到一个算法被精妙地设计出来，并能以极高的效率解决一个复杂的问题时，我都能感受到一种由衷的敬佩。这本书不仅仅是教会了我“怎么做”，更重要的是让我明白了“为什么这样做”更有效，这种思维上的启迪，对我的工作产生了深远的影响。
我一直在寻找一本能够帮助我提升编程技能的书籍，特别是那些能够让我写出更高效、更优化的代码的书。《算法》这本书，以其深入浅出的讲解方式，完全达到了我的预期。拿到书后，我首先被其丰富的目录吸引，从基础的排序、搜索算法，到更复杂的图算法、字符串匹配算法，几乎涵盖了算法领域的各个方面。作者在讲解时，不仅提供了清晰的伪代码，还辅以大量的图示和文字说明，使得理解起来非常容易。我特别欣赏书中对递归与分治策略的探讨，这些思想是很多高级算法的基础，而作者通过对汉诺塔、快速排序等经典问题的分析，将这些抽象的概念变得生动易懂。阅读过程中，我尝试将书中的一些算法应用到我的实际项目中，效果非常显著，代码的运行速度得到了明显的提升。这本书给我带来的不仅仅是知识上的提升，更是一种解决问题的思维方式的转变。我开始更加关注代码的效率，并且能够更有条理地分析问题的复杂度，从而选择最合适的算法。
作为一名对计算机科学抱有浓厚兴趣的业余爱好者，我一直渴望能有一本书，能够系统地梳理算法的世界，并提供清晰易懂的讲解。《算法》这本书，无疑满足了我的这一期望。从这本书的排版和纸质来看，就能感受到出版方的用心，厚实的书页，清晰的字体，都为阅读体验加分不少。当我开始阅读时，我立刻被作者的叙事风格所吸引。他并没有采用那种枯燥乏味的教科书式语言，而是用一种引人入胜的方式，将那些复杂的概念娓娓道来。书中对每一种算法的起源、发展以及在不同领域的应用都进行了详细的介绍，让我不禁感叹算法的生命力与普遍性。我尤其喜欢书中关于贪心算法和动态规划的章节，这两类算法在我看来，是最能体现“智慧”的算法。作者通过大量的实例，展示了如何运用这些策略来解决一些看似无从下手的问题，比如背包问题、最长公共子序列等等。每一次成功地运用书中的方法解决一个实际问题，都会给我带来巨大的成就感。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本思想的启迪之书，它让我看到了算法在解决问题过程中所蕴含的创造力与优雅。
既然神人看好我，让我勤奋多学技术以后做CTO，我就先研究一下算法哈哈，笑哭~~~
coursera I/II 易懂有图有真相
普林斯顿老爷子的coursera网课课本 嗯 接触到core system之后 越来越多碰到算法了 就得回来温习一下
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内容清晰易懂，印刷和纸质也超好，我多希望这是我看的第一本算法书，可以少花多少时间啊
