具体描述
本书是数据结构和算法分析的经典教材，书中使用主流的程序设计语言C++作为具体的实现语言。书中内容包括表、栈、队列、树、散列表、优先队列、排序、不相交集算法、图论算法、算法分析、算法设计、摊还分析、查找树算法、k-d树和配对堆等。本书把算法分析与C++程序的开发有机地结合起来，深入分析每种算法，内容全面、缜密严格，并细致讲解精心构造程序的方法。
作者简介
Mark Allen Weiss，佛罗里达国际大学计算与信息科学学院教授、副院长，本科教育主任和研究生教育主任。他于1987年获得普林斯顿大学计算机科学博士学位，师从Bob Sedgewick。他曾经担任全美AP(Advanced Placement)考试计算机学科委员会的主席(2000-2004)。Weiss教授在数据结构和算法分析方面卓有建树，他的数据结构和算法分析的著作尤其畅销，并受到广泛好评．已被世界500余所大学用作教材。
译者 冯舜玺，天津师范大学数学科学学院退休教授，曾任天津市计算数学学会常务理事，主要教学及研究方向为数值代数，组合数学，数据结构与算法分析。
目录信息
1．1 本书讨论的内容 1
1．2 数学知识复习 2
1．2．1 指数(exponent) 2
1．2．2 对数(logarithm) 2
1．2．3 级数(series) 3
1．2．4 模运算(modular arithmetic) 4
1．2．5 证明方法 5
1．3 递归简论 7
1．4 C++类 10
1．4．1 基本的class语法 10
1．4．2 构造函数的附加语法和访问
函数 11
1．4．3 接口与实现的分离 13
1．4．4 vector类和string类 16
1．5 C++细节 17
1．5．1 指针(pointer) 18
1．5．2 左值、右值和引用 19
1．5．3 参数传递 21
1．5．4 返回值传递 23
1．5．5 std：：swap和std：：move 25
1．5．6 五大函数：析构函数，拷贝构造
函数，移动构造函数，拷贝赋值
operator=，移动赋值operator= 26
1．5．7 C风格数组和字符串 30
1．6 模板 31
1．6．1 函数模板 31
1．6．2 类模板 32
1．6．3 Object、Comparable和一个
例子 33
1．6．4 函数对象 34
1．6．5 类模板的分离式编译 37
1．7 使用矩阵 37
1．7．1 数据成员、构造函数和基本访问
函数 38
1．7．2 operator[] 38
1．7．3 五大函数 39
小结 39
练习 39
参考文献 41
第2章 算法分析 42
2．1 数学基础 42
2．2 模型 44
2．3 要分析的问题 44
2．4 运行时间计算 47
2．4．1 一个简单的例子 47
2．4．2 一般法则 47
2．4．3 最大子序列和问题的求解 49
2．4．4 运行时间中的对数 54
2．4．5 最坏情形分析的局限性 57
小结 58
练习 58
参考文献 63
第3章 表、栈和队列 64
3．1 抽象数据类型(ADT) 64
3．2 表ADT 64
3．2．1 表的简单数组实现 65
3．2．2 简单链表 65
3．3 STL中的vector和list 67
3．3．1 迭代器 68
3．3．2 例子：对表使用erase 69
3．3．3 const_iterators 70
3．4 vector的实现 72
3．5 list的实现 76
3．6 栈ADT 86
3．6．1 栈模型 86
3．6．2 栈的实现 86
3．6．3 应用 87
3．7 队列ADT 93
3．7．1 队列模型 93
3．7．2 队列的数组实现 93
3．7．3 队列的应用 95
小结 96
练习 96
第4章 树 100
4．1 预备知识 100
4．1．1 树的实现 101
4．1．2 树的遍历及应用 102
4．2 二叉树 105
4．2．1 实现 105
4．2．2 一个例子――表达式树 105
4．3 查找树ADT――二叉查找树 108
4．3．1 contains 110
4．3．2 findMin和findMax 111
4．3．3 insert 112
4．3．4 remove 113
4．3．5 析构函数和拷贝构造函数 115
4．3．6 平均情况分析 115
4．4 AVL树 118
4．4．1 单旋转 119
4．4．2 双旋转 121
4．5 伸展树 128
4．5．1 一个简单的想法(不能直接
使用) 128
4．5．2 展开 130
4．6 树的遍历 134
4．7 B树 135
4．8 标准库中的集合与映射 140
4．8．1 集合(set) 140
4．8．2 映射(map) 141
4．8．3 set和map的实现 142
4．8．4 使用多个映射(map)的例 142
小结 147
练习 147
参考文献 153
第5章 散列 155
5．1 一般想法 155
5．2 散列函数 155
5．3 分离链接法 157
5．4 不用链表的散列表 161
5．4．1 线性探测法 161
5．4．2 平方探测法 163
5．4．3 双散列 166
5．5 再散列 167
5．6 标准库中的散列表 169
5．7 以最坏情形O(1)访问的散列表 170
5．7．1 完美散列 170
5．7．2 杜鹃散列 172
5．7．3 跳房子散列 181
5．8 通用散列 184
5．9 可扩散列 186
小结 188
练习 189
参考文献 193
第6章 优先队列(堆) 196
6．1 模型 196
6．2 一些简单的实现 197
6．3 二叉堆 197
6．3．1 结构性质 197
6．3．2 堆序性质 198
6．3．3 基本的堆操作 199
6．3．4 其他的堆操作 203
6．4 优先队列的应用 206
6．4．1 选择问题 206
6．4．2 事件模拟 207
6．5 d堆 208
6．6 左式堆 209
6．6．1 左式堆的性质 209
6．6．2 左式堆操作 210
6．7 斜堆 215
6．8 二项队列 216
6．8．1 二项队列构建 216
6．8．2 二项队列操作 217
6．8．3 二项队列的实现 219
6．9 标准库中的优先队列 224
小结 225
练习 225
参考文献 229
第7章 排序 232
7．1 预备知识 232
7．2 插入排序 233
7．2．1 算法 233
7．2．2 插入排序的STL实现 233
7．2．3 插入排序的分析 235
7．3 一些简单排序算法的下界 235
7．4 希尔排序 236
7．4．1 希尔排序的最坏情形分析 237
7．5 堆排序 239
7．5．1 堆排序的分析 241
7．6 归并排序 242
7．6．1 归并排序的分析 245
7．7 快速排序 247
7．7．1 选取枢纽元 249
7．7．2 分割策略 250
7．7．3 小数组 252
7．7．4 实际的快速排序例程 252
7．7．5 快速排序的分析 254
7．7．6 选择问题的线性期望时间
算法 256
7．8 排序算法的一般下界 258
7．8．1 决策树 258
7．9 选择问题的决策树下界 260
7．10 对手下界(adversary lower
bounds) 262
7．11 线性时间排序：桶式排序和
基数排序 265
7．12 外部排序 269
7．12．1 为什么需要一些新的算法 269
7．12．2 外部排序模型 269
7．12．3 简单算法 269
7．12．4 多路合并 270
7．12．5 多相合并 271
7．12．6 替换选择 272
小结 273
练习题 273
参考文献 278
第8章 不相交集类 281
8．1 等价关系 281
8．2 动态等价性问题 281
8．3 基本数据结构 283
8．4 灵巧求并算法 286
8．5 路径压缩 288
8．6 按秩求并和路径压缩的最坏
情形 289
8．6．1 缓慢增长的函数 289
8．6．2 通过递归分解进行的分析 290
8．6．3 一个O(M log*N)界 295
8．6．4 一个O(Mα(M， N))界 296
8．7 一个应用 297
小结 299
练习 299
参考文献 301
第9章 图论算法 303
9．1 若干定义 303
9．1．1 图的表示 304
9．2 拓扑排序 305
9．3 最短路径算法 308
9．3．1 无权最短路径 309
9．3．2 Dijkstra算法 312
9．3．3 具有负边值的图 317
9．3．4 无圈图 318
9．3．5 所有顶点对间的最短路径 320
9．3．6 最短路径的例 320
9．4 网络流问题 322
9．4．1 一个简单的最大流算法 323
9．5 最小生成树 326
9．5．1 Prim算法 327
9．5．2 Kruskal算法 329
9．6 深度优先搜索的应用 330
9．6．1 无向图 331
9．6．2 双连通性 332
9．6．3 欧拉回路 335
9．6．4 有向图 338
9．6．5 查找强分支 339
9．7 NP完全性介绍 340
9．7．1 难与易 341
9．7．2 NP类 341
9．7．3 NP完全问题 342
小结 344
练习 344
参考文献 350
第10章 算法设计技巧 353
10．1 贪婪算法 353
10．1．1 一个简单的调度问题 354
10．1．2 哈夫曼编码 355
10．1．3 近似装箱问题 359
10．2 分治算法 366
10．2．1 分治算法的运行时间 367
10．2．2 最近点问题 369
10．2．3 选择问题 371
10．2．4 一些算术问题的理论改进 374
10．3 动态规划 377
10．3．1 用表代替递归 377
10．3．2 矩阵乘法的顺序安排 379
10．3．3 最优二叉查找树 382
10．3．4 所有点对最短路径 384
10．4 随机化算法 386
10．4．1 随机数发生器 387
10．4．2 跳跃表 392
10．4．3 素性测试 393
10．5 回溯算法 396
10．5．1 收费公路重建问题 396
10．5．2 博弈 400
小结 405
练习 406
参考文献 413
第11章 摊还分析 418
11．1 一个无关的智力问题 418
11．2 二项队列 419
11．3 斜堆 423
11．4 斐波那契堆 425
11．4．1 切除左式堆中的节点 425
11．4．2 二项队列的懒惰合并 427
11．4．3 斐波那契堆操作 429
11．4．4 时间界的证明 430
11．5 伸展树 432
小结 436
练习 436
参考文献 437
第12章 高级数据结构及其实现 439
12．1 自顶向下伸展树 439
12．2 红黑树 445
12．2．1 自底向上的插入 446
12．2．2 自顶向下红黑树 447
12．2．3 自顶向下删除 452
12．3 treap树 453
12．4 后缀数组和后缀树 456
12．4．1 后缀数组 456
12．4．2 后缀树 458
12．4．3 后缀数组和后缀树的线性
时间构建 461
12．5 k-d树 471
12．6 配对堆 474
小结 479
练习 479
参考文献 483
附录A 类模板的分离式编译 486
索引 489
· · · · · · (收起)
读后感
这种程度的书确实很少能见到了。 它不在简单的地方无谓的浪费笔墨，恰到好处的把初学者带入算法和数据结构的世界。 它基本上涉及了数据结构基础的“方方面面”。很难想象这书的厚度，居然能讲这么多内容（你看看算法导论有多厚就知道我在说什么了）。 它在内容上并不乏深度...
评分薄薄的小书，tex排版，圆圆的字体排代码，c语言代码并不是全的，是c伪代码。 - - 我很菜的，所以专业的东西说不出来。感觉在解说上没有算法导论那样详细（其实我觉得算法导论啰嗦）。
评分大学期间从头到尾看了5遍。 代码比较精致，尤其是avl树那段，记忆犹新。 内容上偏基础向，偏实现，适合有一定C语言基础的人入门数据结构。 自己感觉图论讲的一般，后面摊还分析讲的也比较凑合。 额，我的评论太短了。。
评分断断续续看了两个月，没有完全看完。 所有的算法都能看懂，而且可以编程实现，但还是不会做习题。 离散数学的功底不行，先看看离散数学再看这本书。
评分原著其实还可以比较适合工程人员速成 但是翻译实在让人费解， 举个例子 树的根或者是一片树叶，或者其儿子数在2和M之间。 这个别扭劲...... 还让人误解 树的根在2和M之间 或者一片树叶在2和M之间 或者其儿子在2和M之间， 这无法理解啊.... 其实想表达的是 树的根要么是叶子...
用户评价
这本书的封面设计就透着一股严谨劲儿，那种沉静的蓝色和精心排布的字体，让我第一时间就觉得它不是那种哗众取宠的快餐读物。拿到手里，纸张的质感也很不错，翻阅的时候不会有廉价感，这对于一本需要反复查阅和深入理解的书来说，是很重要的。我当初选择这本书，很大程度上是因为我在大学里接触的早期计算机科学课程，感觉基础理论的东西总归是需要一本好书来打牢的。我对算法和数据结构一直是又爱又恨，爱的是它们能优雅地解决复杂问题，恨的是有时候理解起来确实需要花费不少精力。我当时希望能有一本书，能够系统地梳理这些概念，并且给出一些清晰的例子，让我能够从宏观到微观，一步步地理解背后的逻辑。我希望它不仅仅是罗列公式和代码，更重要的是能解释“为什么”是这样，以及在实际应用中，不同的选择会带来什么样的性能差异。那种能让我“顿悟”的解释，是我最期待的。
评分说实话，拿到这本书的时候，我的心态有点复杂。一方面，我脑子里想着要攻克一些我一直觉得模糊的概念，另一方面，又有点害怕它会像我之前读过的几本同类书籍一样，过于理论化，读起来枯燥乏味。但这本书给我的第一印象是，它并没有试图用过于晦涩的语言去“炫技”，而是用一种相对平实但又不失深度的笔触，开始介绍那些基础性的构建块。我记得我花了很长时间去琢磨它关于“链表”的部分，不仅仅是单向链表，还包括双向链表和循环链表。作者在解释每个节点的连接方式、遍历的逻辑，以及插入和删除操作的细节时，都做得非常细致。更让我印象深刻的是，它开始引入了一些关于时间复杂度和空间复杂度的概念，并且用图示和简单的例子来辅助说明，让我能直观地感受到不同操作的效率差异。这对于我这种需要通过实际感受来理解抽象概念的人来说，简直是福音。
评分这本书在我学习数据结构和算法的进程中，起到了一个承上启下的作用。在它之前，我可能只是零散地了解一些概念，比如什么是栈，什么是队列，但对它们的内在机制和应用场景知之甚少。这本书则把这些零散的点串联了起来。我尤其喜欢它关于“树”的章节，它详细地介绍了二叉树、平衡二叉树（AVL树、红黑树）以及B树等。在解释这些数据结构的构建、查找、插入和删除操作时，它不仅给出了严谨的算法描述，还配上了大量的图解，让我能够清晰地看到数据在结构中是如何组织的，以及操作是如何进行的。特别是关于平衡二叉树的插入和删除过程中，旋转操作的讲解，非常细致，配以动画式的图示（虽然书是静态的，但作者的描述足以让我脑海中形成动态画面），让我彻底理解了为什么需要这些看似复杂的调整，以及它们如何保证了查找效率。
评分我当时最头疼的就是各种排序算法。每次看到“冒泡排序”、“选择排序”、“插入排序”，总觉得它们的名字听起来都差不多，而且网上搜到的讲解视频，要么太浅，要么太深，很难找到一个恰到好处的平衡点。这本书在这方面做得真的让我眼前一亮。它并没有一开始就抛出各种复杂的证明，而是先用生动的比喻，比如“洗牌”或者“排队”，来帮助理解算法的基本思想。然后，它才逐步引入伪代码，并详细解释每一步的含义。更棒的是，它还对比了这些简单排序算法在不同场景下的表现，比如数据已经部分有序或者完全逆序时，它们的效率会有什么变化。这种“情境化”的讲解方式，让我不再觉得这些算法是孤立的知识点，而是真正有了实际的应用背景。我反复看了关于“快速排序”和“归并排序”的部分，它们那种分而治之的思想，以及背后的递归调用，在书中得到了非常清晰的阐述，感觉脑袋里的混沌一点点被梳理开了。
评分我对这本书的评价，更多地集中在它如何帮助我建立起对“复杂性”的认识。在很多编程项目里，我们常常会遇到一些看似简单，但随着数据量增大，性能就急剧下降的问题。这本书就像一盏明灯，让我开始理解“复杂度分析”这个重要的概念。它不仅仅是教我如何计算一个算法的时间或空间复杂度，更重要的是，它让我开始思考“为什么”要进行复杂度分析，以及在实际开发中，如何根据不同的需求选择最合适的算法和数据结构。比如，在讲解图算法的时候，它详细地介绍了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用场景，以及它们在最短路径、连通性判断等问题中的作用。它还引入了“贪心算法”、“动态规划”和“回溯算法”等高级的算法设计思想，并且通过一些经典的例子，如“背包问题”、“最长公共子序列”等，让我体会到这些思想的强大之处。这不仅仅是一本技术书籍，更像是一个思维训练的指南。
评分这书里的代码真是难懂哈哈哈
评分翻译是真的烂！
评分这书里的代码真是难懂哈哈哈
评分翻译先不说，这书的印刷错误也太多了吧？！刚看了一章，就发现几个错误，69页3.3.2里的“它将对list和list……”应为“它将对vector和list……”，71页中，“begin的返回类型经推导是c.beging()的类型”应为“begin的返回类型经推导是c.begin()的类型”，72页中，“2.该Vector将实现……和oprator=……”应为“该Vector将实现……和operator=……”。翻译其实还行，起码很流畅，翻译腔不重，实在有看不懂的地方建议去看英文版的pdf，也很容易找到。
评分翻译是真的烂！
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