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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:1992-05-10

价格:USD 64.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780201510591

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• C++
• 算法
• 数据结构
• 编程
• 计算机科学
• 面向对象
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• 排序
• 查找

《算法解析与 C++ 实现》 在纷繁复杂的计算机科学领域，算法犹如一座座灯塔，指引着我们解决问题的方向。本书《算法解析与 C++ 实现》并非一本简单的 C++ 编程教材，也不是对 C++ 语言特性的罗列。它是一次深入的算法探索之旅，旨在为你揭示那些驱动现代计算核心的强大思想，并以 C++ 这门强大且高效的语言作为实践的载体，将理论转化为可执行的代码。 本书的核心目标是培养读者扎实的算法思维和解决问题的能力。我们相信，理解算法的本质，远比仅仅掌握某种特定语言的语法更为重要。C++ 的引入，则是因为其在性能上的卓越表现和对底层机制的精妙控制，使其成为实现和验证算法的理想选择。我们不会止步于介绍算法的名称和复杂度，而是深入挖掘其背后的逻辑、设计思想、优缺点，以及在不同场景下的适用性。 核心内容概述： 本书的章节设计，围绕着计算机科学中最经典、最核心的算法范畴展开，力求涵盖广泛且深度适宜。 基础数据结构与算法： 在深入探讨复杂算法之前，我们首先会回顾和巩固那些构成算法基石的基础数据结构。链表、栈、队列、树（包括二叉搜索树、AVL 树、红黑树等）、图、哈希表等，它们不仅是存储和组织数据的工具，更是算法设计的基础。我们会详细讲解它们的内部结构、操作方式、时间与空间复杂度，并通过 C++ 的抽象类、模板等特性，展示如何优雅地实现这些数据结构。在此基础上，我们将引入基本的排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序，并对比它们的性能特点。 高效排序算法： 随着数据规模的增长，简单的排序算法效率会显著下降。本书将重点讲解分治策略的典范——归并排序和快速排序，深入分析它们的递归实现、优化技巧（如三数取中法、小范围使用插入排序）以及在实际应用中的表现。此外，堆排序作为一种基于堆数据结构的排序方法，也将被详细阐述，其原地排序的特性和稳定性考量也会被充分讨论。 搜索算法： 除了对已排序数据的有序搜索（如二分查找），本书还将介绍图搜索算法。深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是解决图遍历、连通性判断、最短路径（无权图）等问题的核心。我们会详细讲解它们的实现原理，并通过 C++ 的递归和迭代方式，以及使用栈和队列等数据结构，来清晰地展示如何构建和应用它们。 图算法的进阶： 图算法是算法领域中一个极为重要且应用广泛的分支。在掌握了基础的图搜索后，我们将深入探索更复杂的图算法。 最短路径算法： 对于带权图，Dijkstra 算法和 Bellman-Ford 算法是解决单源最短路径问题的关键。我们会详细讲解它们的工作原理、数据结构选择（如优先队列在 Dijkstra 中的应用）以及负权边和负权环的处理。 最小生成树算法： Prim 算法和 Kruskal 算法是构建最小生成树的两种经典方法。本书将剖析它们的贪心策略，以及如何利用并查集等数据结构来高效实现 Kruskal 算法。 拓扑排序： 对于有向无环图（DAG），拓扑排序是揭示节点之间依赖关系的重要工具，广泛应用于任务调度、编译等领域。 动态规划： 动态规划（DP）是解决具有重叠子问题和最优子结构性质问题的强大技术。本书将从最简单的经典问题入手，如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列/子串，逐步引导读者理解状态定义、状态转移方程的构建，以及备忘录法和递推法的应用。我们会强调如何识别问题中的“重叠子问题”和“最优子结构”，以及如何将复杂的 DP 问题分解为可管理的子问题。 贪心算法： 贪心算法通过在每一步选择局部最优解来期望获得全局最优解。本书将介绍贪心算法的设计思路，并分析其适用范围和局限性。例如，活动选择问题、霍夫曼编码等都将作为案例进行深入剖析，帮助读者理解何时可以信任贪心策略。 字符串匹配算法： 在处理文本数据时，高效的字符串匹配至关重要。除了朴素的匹配方法，我们将深入研究 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，详细讲解其前缀函数（next 数组）的构建原理以及如何利用它避免不必要的字符比较，从而实现线性的匹配复杂度。 数值算法与计算几何基础（可选）： 根据内容的深度，我们可能会触及一些基础的数值算法，如二分查找在求解方程根中的应用，或者简单的计算几何概念，如点、线段的表示和基本操作。 本书的独特之处： 理论与实践的完美结合： 每一项算法的介绍，都将伴随详尽的 C++ 代码实现。这些代码不仅是算法的直观体现，更是经过精心设计和优化的，体现了 C++ 的面向对象特性、模板编程等高级用法。 深入的复杂度分析： 我们不会仅仅停留在“O(n)”或“O(n log n)”的简单标注，而是会通过详细的步骤分析，推导出算法的时间复杂度和空间复杂度，并讨论其在不同数据规模下的性能表现。 多角度的思考与优化： 对于同一类问题，我们可能会介绍多种解决思路和算法，并从时间、空间、易实现性等多个维度进行比较和权衡，培养读者灵活运用算法解决问题的能力。 丰富的案例与应用场景： 每一个算法的讲解，都会结合实际应用场景，例如，在网络路由中应用图算法，在数据压缩中应用动态规划，在搜索引擎中应用字符串匹配等，让读者深刻理解算法的价值。 循序渐进的学习路径： 本书的章节安排遵循由浅入深的原则，从基础概念到高级技术，确保读者能够逐步建立起对算法的全面认识。 适合读者： 本书适合所有对计算机科学充满热情，渴望提升编程功力和解决问题能力的开发者、学生以及计算机科学爱好者。无论你是初学者，想要打下坚实的算法基础，还是有一定经验的开发者，希望系统地学习和回顾算法知识，本书都将是你宝贵的参考。尤其对于计划深入学习数据结构与算法，或者准备参加技术面试的读者，本书将提供系统、深入的学习资源。 通过阅读《算法解析与 C++ 实现》，你将不仅仅是学会编写代码，更重要的是理解代码背后所蕴含的智慧，掌握解决复杂问题的通用方法论，并能在 C++ 的强大支持下，将这些智慧转化为高效、优雅的解决方案。

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这本书封面设计简洁大气，银灰色的背景搭配深蓝色的书名，透着一股严谨的学术气息。我第一次在书店看到它时，就被深深吸引了。虽然我并非计算机专业的科班出身，但一直对编程中的“算法”这个概念充满好奇。总觉得它就像是武林秘籍里的招式，能够解决各种棘手的计算难题。我一直希望有一本能够系统性地介绍算法的书籍，最好还能结合我熟悉的C++语言。所以，当我在朋友那里看到这本书，并了解到它专注于算法与C++结合时，便迫不及待地想借来一窥究竟。我对于书中是否会包含诸如二分查找、快速排序、图的遍历等经典算法，以及它们在C++中是如何优雅实现的，充满了期待。我也希望它能从更宏观的角度，比如算法的复杂度分析、最优解的寻找策略等方面，给我带来启发。毕竟，理解算法的本质，远比记住几行代码来得重要。我对这本书的内容充满幻想，希望能它能为我打开一扇通往算法世界的大门。

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一直以来，我对“数据结构”这个概念和“算法”之间的关系都感到有些模糊。我知道它们是相辅相成的，但具体如何相互影响，又该如何根据数据结构来选择合适的算法，我一直没能完全理清。我希望这本书能够清晰地阐述这一点。例如，当处理链表、树、图等不同数据结构时，哪些算法会表现得更优？反过来，当需要实现某种特定功能的算法时，又应该选择哪种数据结构来存储数据？我特别关注书中是否会讲解如何根据实际场景，设计或选择最适合的数据结构，以及如何根据数据结构来优化算法的实现。我期待它能帮助我建立起一个更清晰的认知框架，理解数据结构和算法是如何协同工作，共同构建高效的程序。

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这本书的篇幅看起来就相当可观，厚实的装帧预示着内容的分量。我平时接触的编程书籍，大多侧重于语言特性的介绍，或者是某个特定领域的应用开发，而纯粹深入讲解算法理论的书籍，我涉猎不多。我的疑问是，这本书的理论讲解会多么深入？它是否会涉及一些较为抽象的数学概念，比如数论、离散数学在算法中的应用？对于我这样背景的读者来说，这可能会是一个不小的挑战。我特别好奇书中对“分治法”、“动态规划”等思想的阐述方式，能否用通俗易懂的语言，配合生动的例子，将这些复杂的思想剖析清楚。另外，我一直对“NP问题”这类挑战计算极限的领域感到好奇，不知道这本书是否会触及相关内容，或者给出一些入门的引导。我希望它能够在我现有的知识基础上，帮助我建立起对算法更深层次的理解，让我能够思考如何从根本上优化我的代码，而不是仅仅停留在语法层面。

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我是一位对算法的理论性思考很感兴趣的读者。我不仅仅想知道“怎么做”，更想知道“为什么这么做”。我希望这本书能够深入讲解算法背后的数学原理和逻辑推理，让我理解每一种算法设计思想的出发点和优势。比如，对于递归算法，它背后的数学归纳法原理是什么？对于贪心算法，它成功的关键在于什么？对于动态规划，它如何通过“最优子结构”和“重叠子问题”来达到最优解？我非常期待书中能够提供严谨的数学证明，或者至少是清晰的逻辑推导过程，让我能够理解算法的正确性和效率的由来。我希望通过阅读这本书，能够提升我分析问题、设计算法的能力，培养出一种“算法思维”，让我能够在面对新的问题时，能够独立思考，找到最佳的解决方案。

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我在工作中使用C++已经有一段时间了，虽然能够完成日常的任务，但总觉得在处理一些大规模数据或者需要高效响应的场景时，自己的代码总显得有些力不从心。我一直在寻找能够提升代码性能的方法，而算法无疑是其中的关键。我希望这本书能够告诉我，如何通过选择更合适的算法来解决实际问题。比如，在面对海量数据的排序或检索时，有哪些比标准库函数更高效的算法？在处理图结构的数据时，又该如何选择合适的遍历或搜索算法？我更关注的是，书中的算法实现是否紧密结合了C++的语言特性，能否充分利用STL（Standard Template Library）提供的容器和算法，写出既高效又简洁的代码？我对书中的实例代码质量非常看重，希望它们能够做到清晰、可读性强，并且具有一定的实际参考价值，能够直接应用到我的开发工作中，帮助我解决实际的难题。

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