具体描述
这是一本零基础就能读懂的算法书籍，读者不需要因为自己没有语言基础而畏惧。书籍的第2章便是一个C语言的入门教程，内容非常易懂，并且十分实用，阅读完这章就可以对本书需要的C语言基础有一个较好的掌握。
本书已经覆盖了大部分基础经典算法，不仅可以作为考研机试和PAT的学习教材，对其他的一些算法考试（例如CCF的CSP考试）或者考研初试的数据结构科目的学习和理解也很有帮助，甚至仅仅想学习经典算法的读者也能从本书中学到许多知识，本书还有配套的《算法笔记上机训练实战指南》
本书的作者是同样经历过考研机试和各类算法考试的专家型学长，知晓这类考试中的痛点，以及考生在学习算法时容易产生困惑的地方，因此可以把本书看作是学长为你奉献的满满的经验干货，这是有价值的东西。
本书的试印版本献给了浙大考研学子，并令当年的浙大考研机试平均分增加了十多分，收获了考生的大量好评。但作者并没有止步于此，经过了半年多时间的内容完善和补充之后，新的版本在新一年的考研机试中再次获得了考生的一致赞美。最后，在经过精心整理之后，书籍终于定稿，并编撰成书。
我们知道，纸质书籍的一个弱点就在于不能像软件一样随时更新内容，但本书采用了与二维码相结合的方式，使得本书变为能够随时更新内容的书籍，读者也可以随时从二维码中找到勘误。这种作者和读者能够相互沟通的方式让书籍变“活”了，也能够帮助提升读者对知识的理解。
内容简介
本书内容包括：C/C++快速入门、入门模拟、算法初步、数学问题、C++标准模板库（STL）、数据结构专题（二章）、搜索专题、图算法专题、动态规划专题、字符串专题、专题扩展。本书印有二维码，用来实时更新、补充内容及发布勘误的。
本书可作为计算机专业研究生入学考试复试上机、各类算法等级考试（如PAT、CSP等）的辅导书，也可作为“数据结构”科目的考研教材及辅导书内容的补充。本书还是学习C语言、数据结构与算法的入门辅导书，非常适合零基础的学习者对经典算法进行学习。
作者简介
目录信息
第1章 如何使用本书 1
1.1 本书的基本内容 1
1.2 如何选择编程语言和编译器 1
1.3 在线评测系统 2
1.4 常见的评测结果 3
1.5 如何高效地做题 4
第2章 C/C++快速入门 5
2.1 基本数据类型 7
2.1.1 变量的定义 7
2.1.2 变量类型 7
2.1.3 强制类型转换 11
2.1.4 符号常量和const常量 12
2.1.5 运算符 14
2.2 顺序结构 17
2.2.1 赋值表达式 17
2.2.2 使用scanf和printf输入/输出 18
2.2.3 使用getchar和putchar输入/输出字符 23
2.2.4 注释 24
2.2.5 typedef 24
2.2.6 常用math函数 25
2.3 选择结构 28
2.3.1 if语句 28
2.3.2 if语句的嵌套 31
2.3.3 switch语句 32
2.4 循环结构 34
2.4.1 while语句 34
2.4.2 do while语句 35
2.4.3 for语句 36
2.4.4 break和continue语句 38
2.5 数组 39
2.5.1 一维数组 39
2.5.2 冒泡排序 41
2.5.3 二维数组 43
2.5.4 memset——对数组中每一个元素赋相同的值 46
2.5.5 字符数组 47
2.5.6 string.h头文件 50
2.5.7 sscanf与sprintf 53
2.6 函数 55
2.6.1 函数的定义 55
2.6.2 再谈main函数 58
2.6.3 以数组作为函数参数 58
2.6.4 函数的嵌套调用 59
2.6.5 函数的递归调用 60
2.7 指针 61
2.7.1 什么是指针 61
2.7.2 指针变量 62
2.7.3 指针与数组 63
2.7.4 使用指针变量作为函数参数 65
2.7.5 引用 68
2.8 结构体（struct）的使用 70
2.8.1 结构体的定义 70
2.8.2 访问结构体内的元素 71
2.8.3 结构体的初始化 72
2.9 补充 74
2.9.1 cin与cout 74
2.9.2 浮点数的比较 75
2.9.3 复杂度 78
2.10 黑盒测试 80
2.10.1 单点测试 80
2.10.2 多点测试 80
第3章 入门篇（1）——入门模拟 85
3.1 简单模拟 85
3.2 查找元素 87
3.3 图形输出 89
3.4 日期处理 91
3.5 进制转换 93
3.6 字符串处理 95
第4章 入门篇（2）——算法初步 99
4.1 排序 99
4.1.1 选择排序 99
4.1.2 插入排序 100
4.1.3 排序题与sort函数的应用 101
4.2 散列 106
4.2.1 散列的定义与整数散列 106
4.2.2 字符串hash初步 109
4.3 递归 111
4.3.1 分治 111
4.3.2 递归 112
4.4 贪心 118
4.4.1 简单贪心 118
4.4.2 区间贪心 122
4.5 二分 124
4.5.1 二分查找 124
4.5.2 二分法拓展 131
4.5.3 快速幂 134
4.6 two pointers 137
4.6.1 什么是two pointers 137
4.6.2 归并排序 139
4.6.3 快速排序 142
4.7 其他高效技巧与算法 146
4.7.1 打表 146
4.7.2 活用递推 147
4.7.3 随机选择算法 149
第5章 入门篇（3）——数学问题 152
5.1 简单数学 152
5.2 最大公约数与最小公倍数 154
5.2.1 最大公约数 154
5.2.2 最小公倍数 156
5.3 分数的四则运算 156
5.3.1 分数的表示和化简 157
5.3.2 分数的四则运算 157
5.3.3 分数的输出 159
5.4 素数 159
5.4.1 素数的判断 160
5.4.2 素数表的获取 160
5.5 质因子分解 165
5.6 大整数运算 170
5.6.1 大整数的存储 170
5.6.2 大整数的四则运算 171
5.7 扩展欧几里得算法 176
5.8 组合数 181
5.8.1 关于n!的一个问题 181
5.8.2 组合数的计算 183
第6章 C++标准模板库（STL）介绍 191
6.1 vector的常见用法详解 191
6.2 set的常见用法详解 197
6.3 string的常见用法详解 202
6.4 map的常用用法详解 213
6.5 queue的常见用法详解 218
6.6 priority_queue的常见用法详解 221
6.7 stack的常见用法详解 227
6.8 pair的常见用法详解 230
6.9 algorithm头文件下的常用函数 232
6.9.1 max()、min()和abs() 232
6.9.2 swap() 233
6.9.3 reverse() 233
6.9.4 next_permutation() 234
6.9.5 fill() 235
6.9.6 sort() 235
6.9.7 lower_bound()和upper_bound() 242
第7章 提高篇（1）——数据结构专题（1） 245
7.1 栈的应用 245
7.2 队列的应用 251
7.3 链表处理 253
7.3.1 链表的概念 253
7.3.2 使用malloc函数或new运算符为链表结点分配内存空间 254
7.3.3 链表的基本操作 256
7.3.4 静态链表 260
第8章 提高篇（2）——搜索专题 269
8.1 深度优先搜索（DFS） 269
8.2 广度优先搜索（BFS） 274
第9章 提高篇（3）——数据结构专题（2） 283
9.1 树与二叉树 283
9.1.1 树的定义与性质 283
9.1.2 二叉树的递归定义 284
9.1.3 二叉树的存储结构与基本操作 285
9.2 二叉树的遍历 289
9.2.1 先序遍历 289
9.2.2 中序遍历 290
9.2.3 后序遍历 291
9.2.4 层序遍历 292
9.2.5 二叉树的静态实现 298
9.3 树的遍历 302
9.3.1 树的静态写法 302
9.3.2 树的先根遍历 303
9.3.3 树的层序遍历 303
9.3.4 从树的遍历看DFS与BFS 304
9.4 二叉查找树（BST） 310
9.4.1 二叉查找树的定义 310
9.4.2 二叉查找树的基本操作 310
9.4.3 二叉查找树的性质 314
9.5 平衡二叉树（AVL树） 319
9.5.1 平衡二叉树的定义 319
9.5.2 平衡二叉树的基本操作 320
9.6 并查集 328
9.6.1 并查集的定义 328
9.6.2 并查集的基本操作 328
9.6.3 路径压缩 330
9.7 堆 335
9.7.1 堆的定义与基本操作 335
9.7.2 堆排序 339
9.8 哈夫曼树 342
9.8.1 哈夫曼树 342
9.8.2 哈弗曼编码 345
第10章 提高篇（4）——图算法专题 347
10.1 图的定义和相关术语 347
10.2 图的存储 348
10.2.1 邻接矩阵 348
10.2.2 邻接表 348
10.3 图的遍历 350
10.3.1 采用深度优先搜索（DFS）法遍历图 350
10.3.2 采用广度优先搜索（BFS）法遍历图 359
10.4 最短路径 367
10.4.1 Dijkstra算法 367
10.4.2 Bellman-Ford算法和SPFA算法 391
10.4.3 Floyd算法 398
10.5 最小生成树 400
10.5.1 最小生成树及其性质 400
10.5.2 prim算法 401
10.5.3 kruskal算法 409
10.6 拓扑排序 414
10.6.1 有向无环图 414
10.6.2 拓扑排序 415
10.7 关键路径 417
10.7.1 AOV网和AOE网 417
10.7.2 最长路径 419
10.7.3 关键路径 419
第11章 提高篇（5）——动态规划专题 425
11.1 动态规划的递归写法和递推写法 425
11.1.1 什么是动态规划 425
11.1.2 动态规划的递归写法 425
11.1.3 动态规划的递推写法 426
11.2 最大连续子序列和 429
11.3 最长不下降子序列（LIS） 432
11.4 最长公共子序列（LCS） 434
11.5 最长回文子串 436
11.6 DAG最长路 439
11.7 背包问题 442
11.7.1 多阶段动态规划问题 442
11.7.2 01背包问题 443
11.7.3 完全背包问题 446
11.8 总结 447
第12章 提高篇（6）——字符串专题 449
12.1 字符串hash进阶 449
12.2 KMP算法 455
12.2.1 next数组 456
12.2.2 KMP算法 458
12.2.3 从有限状态自动机的角度看待KMP算法 463
第13章 专题扩展 465
13.1 分块思想 465
13.2 树状数组（BIT） 470
13.2.1 lowbit运算 470
13.2.2 树状数组及其应用 470
参考文献 481
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
我是在一个非常偶然的机会下接触到这本书的，当时我正在为准备一场技术面试而焦头烂额，市面上那些教程要么过于基础，对我这种已有一定经验的人来说是浪费时间，要么就是难度陡增，根本无法在短时间内消化吸收。这本《算法笔记》的出现，就像是及时雨。它的结构设计非常巧妙，前半部分着重于基础的数据结构，比如链表、树、堆栈的底层实现逻辑，讲解得极其透彻，甚至连内存分配的细节都有涉及，这对于理解计算机的底层运作机制非常有帮助。而最让我欣赏的是，它没有停留在理论层面，而是将这些基础知识无缝地衔接到更高级的主题，比如我一直很头疼的二分查找树的平衡维护问题，书中给出了好几种不同场景下的自平衡策略的优劣对比，这种比较性的分析，比单纯的罗列方法要有效得多。阅读过程中，我感觉作者不仅仅是在传授知识，更像是在分享他多年的实践心得和踩过的“坑”，这种真诚感，是其他一些冷冰冰的教材所不具备的。读完之后，我感觉自己的算法基础打得异常扎实，自信心也随之提升了不少，面试时面对那些考察数据结构设计题时，胸有成竹。
评分坦白说，市面上算法书浩如烟海，很多都让人读不下去，不是排版混乱就是语言晦涩，但《算法笔记》在用户体验上做得非常出色。装帧设计简洁大气，内文的字体选择和行间距都非常舒服，长时间阅读也不会感到视觉疲劳。更重要的是，它对算法复杂度的分析，采用了多维度视角。它不满足于仅仅给出大O表示法，还会结合实际运行在现代CPU上的性能表现，讨论缓存命中率、分支预测等硬件层面的影响。这一点，对于编写高性能、高并发系统的工程师来说，简直是福音。我曾经因为过度优化一个哈希表的插入逻辑，反而因为过多的位操作导致性能下降，后来回顾书中的讲解，才明白在特定数据规模下，牺牲一点理论上的最优复杂度，换取更佳的实际运行效率，才是王道。这种对工程实践的深刻理解，使得这本书的价值远超一本纯粹的学术著作，它更像是一本指导我们如何写出“好代码”的实践手册。
评分这本《算法笔记》简直是为我们这些在代码海洋里摸爬滚打的工程师量身定做的指南针。我之前在处理那些涉及到复杂数据结构和优化问题的场景时，总是感到力不从心，尤其是在面对时间复杂度和空间复杂度这种硬指标时，常常需要花费大量时间去查阅各种零散的资料，效率低下。这本书的叙述方式非常贴近实战，它不像那些堆砌公式的教科书那样高高在上，而是用一种循序渐进的方式，将那些看似玄奥的算法原理，通过清晰的图解和恰到好处的代码示例展现出来。特别是对于动态规划和图论部分的处理，作者似乎深谙初学者的思维盲区，总能在关键节点设置“顿悟点”，让我茅塞顿开。我清晰地记得，有一次我为一个项目需要优化一个路径查找模块，尝试了多种启发式算法都效果平平，翻阅了书中的A*算法章节后，我立刻找到了突破口，不仅算法的运行速度有了质的飞跃，代码的可读性也大大增强了。这本书的价值不在于它收录了多少算法，而在于它教会了读者如何“思考”算法，如何根据不同的应用场景灵活地裁剪和组合现有的工具箱。对于想要从“会写代码”迈向“精通设计”的开发者来说，这是一本不可多得的内功心法。
评分我是一个偏爱用类比和生活实例来理解抽象概念的学习者，所以很多偏重数学推导的书籍对我来说形同天书。《算法笔记》在这方面做得相当接地气。它没有回避数学的严谨性，但它总能在引入复杂的数学概念之前，先用一个非常贴近日常生活的例子来搭建起概念的直观理解。例如，在讲解优先队列（Priority Queue）时，它没有直接跳到堆的结构，而是用了一个医院急诊室病患分诊的场景来解释为什么需要一个动态维护最大/最小元素的结构。这种由浅入深、由具象到抽象的讲解路径，极大地降低了学习曲线。对于团队中新入职的初级工程师，我也会推荐他们先从这本书的基础章节开始阅读，因为它能帮助他们快速建立起对程序效率的敏感度。这本书的结构清晰，章节间的逻辑衔接自然流畅，即便是章节跳跃阅读，也不会感到思路断裂。总而言之，这是一本真正为学习者着想的算法书籍，阅读体验绝佳，效果立竿见影。
评分这本书给我带来的最大改变，在于它重塑了我解决问题的思维框架。以前遇到一个复杂问题，我习惯性地在脑海中构建一个单一的解决方案，然后花费大量时间去打磨它。读完《算法笔记》后，我学会了“模块化思考”。比如，在解决一个涉及到多个独立子问题的优化组合时，作者展示了如何将一个大问题拆解成一系列可以独立优化的最小单元，再通过某种策略（比如贪心或动态规划的融合）将它们高效地串联起来。书中关于字符串匹配算法的章节尤其精彩，它不仅讲解了KMP和Rabin-Karp，还深入探讨了它们在自然语言处理和生物信息学中的应用场景，让我看到了算法的无限延展性。这种引导性的叙述方式，极大地激发了我对算法应用的兴趣，让我不再仅仅将算法视为面试的工具，而是将其视为解决现实世界复杂挑战的强大武器。这本书的深度和广度，让我感觉自己像是在一位经验丰富的导师的带领下，进行了一次深入的思维探险。
评分PAT 考试复习用书
评分神书!
评分如果早点看到这本书刷题之路会更顺畅点的吧
评分算法入门，PAT题解，好用
评分这本书重复着拜读了三遍，刚读完第三遍。第一次为了408专业课，第二次为了9月份的PAT，现在为了考研复试。每次拜服都很有收获。适合有一定C语言基础的同学，由入门到深入，针对PAT考试和一般竞赛已经足够了。非常值得阅读，是算法竞赛的必备先读书籍。
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