具体描述
本书是国外数据结构与算法分析方面的经典教材，使用卓越的Java编程语言作为实现工具讨论了数据结构（组织大量数据的方法）和算法分析（对算法运行时间的估计）。 随着计算机速度的不断增加和功能的日益强大，人们对有效编程和算法分析的要求也不断增长。本书把算法分析与最有效率的Java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
MarkAllen Weiss拥有普林斯顿大学计算机科学博士学位，现在是佛罗里达国际大学计算机学院教授。他是著名的计算机教育专家，在数据结构与算法分析方面卓有建树，著有多部畅销书籍：《Data Structures and Problem Solving：LJsirlg、Java》、《Data Structures and Problem Solving：Using C++》、《数据结构与算法分析——C语言描述》等。他目前是AP(AdvancedPlacement)计算机学科委员会成员。
目录信息
前言
第1章 引论
1.1 本书讨论的内容
1.2 数学知识复习
1.2.1 指数
1.2.2 对数
1.2.3 级数
1.2.4 模运算
1.2.5 证明的方法
1.3 递归简论
1.4 实现泛型特性构件pre-Java5
1.4.1 使用Object表示泛型
1.4.2 基本类型的包装
1.4.3 使用接口类型表示泛型
1.4.4 数组类型的兼容性
1.5 利用Java5泛性实现泛型特性成分
1.5.1 简单的泛型类和接口
1.5.2 自动装箱/拆箱
1.5.3 带有限制的通配符
1.5.4 泛型static方法
1.5.5 类型限界
1.5.6 类型擦除
1.5.7 对于泛型的限制
1.6 函数对象
小结
练习
参考文献
第2章 算法分析
2.1 数学基础
2.2 模型
2.3 要分析的问题
2.4 运行时间计算
2.4.1 一个简单的例子
2.4.2 一般法则
2.4.3 最大子序列和问题的求解
2.4.4 运行时间中的对数
2.4.5 检验你的分析
2.4.6 分析结果的准确性
小结
练习
参考文献
第3章 表、栈和队列
3.1 抽象数据类型
3.2 表ADT
3.2.1 表的简单数组实现
3.2.2 简单链表
3.3 Java Collections API中的表
3.3.1 Collection接口
3.3.2 Iterator接口
3.3.3 List接口、ArrayList类和LinkedList类
3.3.4 例：remove方法对LinkedList类的使用
3.3.5 关于ListIterator接口
3.4 ArrayList类的实现
3.4.1 基本类
3.4.2 迭代器、Java嵌套类和内部类
3.5 Linked List类的实现
3.6 栈ADT
3.6.1 栈模型
3.6.2 栈的实现
3.6.3 应用
3.7 队列ADT
3.7.1 队列模型
3.7.2 队列的数组实现
3.7.3 队列的应用
小结
练习
第4章 树
4.1 预备知识
4.1.1 树的实现
4.1.2 树的遍历及应用
4.2 二叉树
4.2.1 实现
4.2.2 例子：表达式树
4.3 查找树ADT——二叉查找树
4.3.1 contains方法
4.3.2 findMin方法和findMax方法
4.3.3 insert方法
4.3.4 remove方法
4.3.5 平均情况分析
4.4 AVL树
4.4.1 单旋转
4.4.2 双旋转
4.5 伸展树
4.5.1 一个简单的想法（不能直接使用）
4.5.2 展开
4.6 树的遍历
4.7 B树
4.8 标准库中的集合与映射
4.8.1 关于Set接口
4.8.2 关于Map接口
4.8.3 TreeSet类和TreeMap类的实现
4.8.4 使用多个映射的例
小结
练习
参考文献
第5章 散列
5.1 一般想法
5.2 散列函数
5.3 分离链接法
5.4 不用链表的散列表
5.4.1 线性探测法
5.4.2 平方探测法
5.4.3 双散列
5.5 再散列
5.6 标准库中的散列表
5.7 可扩散列
小结
练习
参考文献
第6章 优先队列（堆）
6.1 模型
6.2 一些简单的实现
6.3 二叉堆
6.3.1 结构性质
6.3.2 堆序性质
6.3.3 基本的堆操作
6.3.4 其他的堆操作
6.4 优先队列的应用
6.4.1 选择问题
6.4.2 事件模拟
6.5 d-堆
6.6 左式堆
6.6.1 左式堆性质
6.6.2 左式堆操作
6.7 斜堆
6.8 二项队列
6.8.1 二项队列结构
6.8.2 二项队列操作
6.8.3 二项队列的实现
6.9 标准库中的优先队列
小结
练习
参考文献
第7章 排序
7.1 预备知识
7.2 插入排序
7.2.1 算法
7.2.2 插入排序的分析
7.3 一些简单排序算法的下界
7.4 希尔排序
7.5 堆排序
7.6 归并排序
7.7 快速排序
7.7.1 选取枢纽元
7.7.2 分割策略
7.7.3 小数组
7.7.4 实际的快速排序例程
7.7.5 快速排序的分析
7.7.6 选择问题的线性期望时间算法
7.8 排序算法的一般下界
7.9 桶式排序
7.10 外部排序
7.10.1 为什么需要一些新的算法
7.10.2 外部排序模型
7.10.3 简单算法
7.10.4 多路合并
7.10.5 多相合并
7.10.6 替换选择
小结
练习题
参考文献
第8章 不相交集类
8.1 等价关系
8.2 动态等价性问题
8.3 基本数据结构
8.4 灵巧求并算法
8.5 路径压缩
8.6 路径压缩和按秩求并的最坏情形
8.7 一个应用
小结
练习题
参考文献
第9章 图论算法
9.1 若干定义
9.2 拓扑排序
9.3 最短路径算法
9.3.1 无权最短路径
9.3.2 Dijkstra算法
9.3.3 具有负边值的图
9.3.4 无圈图
9.3.5 所有点对最短路径
9.3.6 最短路径的例子
9.4 网络流问题
9.5 最小生成树
9.5.1 Prim算法
9.5.2 Kruskal算法
9.6 深度优先搜索的应用
9.6.1 无向图
9.6.2 双连通性
9.6.3 欧拉回路
9.6.4 有向图
9.6.5 查找强分支
9.7 NP完全性介绍
9.7.1 难与易
9.7.2 NP类
9.7.3 NP完全问题
小结
练习
参考文献
第10章 算法设计技巧
10.1 贪婪算法
10.1.1 一个简单的调度问题
10.1.2 哈夫曼编码
10.1.3 近似装箱问题
10.2 分治算法
10.2.1 分治算法的运行时间
10.2.2 最近点问题
10.2.3 选择问题
10.2.4 一些算术问题的理论改进
10.3 动态规划
10.3.1 用一个表代替递归
10.3.2 矩阵乘法的顺序安排
10.3.3 最优二叉查找树
10.3.4 所有点对最短路径
10.4 随机化算法
10.4.1 随机数发生器
10.4.2 跳跃表
10.4.3 素性测试
10.5 回溯算法
10.5.1 收费公路重建问题
10.5.2 博弈
小结
练习
参考文献
第11章 摊还分析
11.1 一个无关的智力问题
11.2 二项队列
11.3 斜堆
11.4 斐波那契堆
11.4.1 切除左式堆中的节点
11.4.2 二项队列的懒惰合并
11.4.3 斐波那契堆操作
11.4.4 时间界的证明
11.5 伸展树
小结
练习
参考文献
第12章 高级数据结构及其实现
12.1 自顶向下伸展树
12.2 红黑树
12.2.1 自底向上的插入
12.2.2 自顶向下红黑树
12.2.3 自顶向下的删除
12.3 确定性跳跃表
12.4 AA树
12.5 treap树
12.6 k-d树
12.7 配对堆
小结
练习
参考文献
索引
· · · · · · (收起)
读后感
本书适合作为高级数据结构(CS7)课程或是研究生第一年算法课程的教材。学生应该具有中等程度的程学设计知识，还要具有离散数学的某些知识。
评分 评分本书作者 Mark Allen Weiss 还写过 C 语言描述 和 Java 语言描述 版本的数据结构和算法分析教程。 另外，图灵出版社的同系列还有 Michael McMillan 写的 C# 语言描述 版本的算法书。 C++ 熟练者可忽略讲述 C++ 特性的第 1 章，如果把这些关于 C++ 特性的篇幅去掉，本书会精益不...
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）。
评分这段时间又继续深入的学习了下，觉得主要收获有两个： 收获一：真正的理解了折半查找和插入查找，以前买过一本105元的书，可看了很久，就是不知道作者讲的什么，但是这本书不同，这本书的作者用形象的文字和图片的说明让人的理解入木三分。我自已也动手写了一个demo的查找：查...
用户评价
刚拿到这本《数据结构与算法分析》，迫不及待地翻开，就被封面设计吸引了。那种深邃的蓝色，搭配着简洁的几何图形，仿佛预示着一场关于逻辑与效率的探索之旅。我一直觉得，学习编程，最核心的魅力就在于能够理解那些隐藏在代码之下的精妙设计，而数据结构和算法，无疑是这一切的基石。这本书的排版非常舒服，字体大小适中，行间距也恰到好处，即使长时间阅读也不会感到疲惫。我特别喜欢它在介绍概念时，不仅仅是干巴巴的理论陈述，还穿插了一些生动的比喻和实际应用场景的例子，这让我这个初学者能够更容易地将抽象的概念与现实世界联系起来。比如，它在解释链表时，就用了“一串珍珠”的比喻，非常形象。同时，书中对一些经典算法的讲解，也足够深入，能够让我看到它们是如何一步步演变和优化的。感觉作者在编写这本书时，是站在一个真正想要学习的读者的角度去思考的，而不是仅仅为了堆砌知识点。我期待在接下来的阅读中，能够真正掌握这些核心的计算机科学概念，为我的编程之路打下坚实的基础。
评分我一直认为，一本好的技术书籍，应该是既能满足学术上的严谨性，又能兼顾实际的应用性。《数据结构与算法分析》恰恰做到了这一点。它在讲解数据结构和算法时，保持了高度的学术严谨性，每个定义都清晰明确，每个推导都逻辑严密。但是，它并没有因此而显得高高在上，难以接近。相反，书中穿插了大量的实际应用场景，从操作系统中的内存管理，到数据库中的索引设计，再到网络路由的选择，都能够找到数据结构和算法的身影。这让我深刻体会到，这些理论知识并非空中楼阁，而是支撑着我们日常使用的各种软件和系统的基石。书中提供的伪代码，简洁而富有表现力，能够清晰地展示算法的实现逻辑，让我能够举一反三，将学习到的知识应用到自己的编程实践中。这本书让我明白，掌握了数据结构和算法，就等于掌握了一把开启更高效、更优化的编程世界大门的钥匙。
评分老实说，我一直对数据结构和算法这两个词感到一丝畏惧，觉得它们是计算机科学的“硬骨头”。但最近因为工作需要，我不得不正视这个问题。在朋友的推荐下，我拿起了《数据结构与算法分析》。这本书的书写风格非常平实，没有太多华丽的辞藻，但字里行间透着一股扎实和认真。它从最基础的概念讲起，循序渐进，即使是我这种对理论知识有些欠缺的读者，也能跟得上思路。让我印象深刻的是，书中对每一个数据结构（比如数组、链表、栈、队列、树、图等）的讲解，都非常详尽，包括它们的定义、特性、优缺点以及常见的操作。并且，在介绍完一个数据结构后，都会立刻引出与之相关的算法，并进行详细的分析。这种“结构+算法”的模式，让我能够形成一个完整的知识体系，而不是零散地记忆。更重要的是，书中提供的很多代码示例，都经过了精心设计，简洁明了，可以直接参考和学习。这本书让我觉得，原来学习这些“硬核”知识，也可以如此的清晰和有趣。
评分这本书的出现，简直是我在算法迷宫中迷失许久后看到的一盏明灯。我之前接触过一些关于算法的书籍，但总感觉要么过于晦涩难懂，要么就浅尝辄止，无法真正触及核心。而《数据结构与算法分析》给我带来的感觉完全不同。它的叙述逻辑非常清晰，仿佛一条精心铺设的轨道，引导读者循序渐进地深入。我尤其欣赏作者在分析算法的时间复杂度和空间复杂度时，那种严谨而又易于理解的讲解方式。不再是简单的“O(n)”之类的符号堆砌，而是详细地剖析了每一步操作的成本，以及在不同规模输入下的增长趋势。这种细致的分析，让我对算法的效率有了更深刻的认识，也能够更明智地选择适合特定场景的算法。书中还包含了一些实际问题的建模和求解过程，这对于我来说非常有价值，能够帮助我将理论知识转化为解决实际问题的能力。翻阅这本书，我感受到的不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启迪，让我开始用更优化的角度去审视编程问题。
评分这本书的价值，在于它不仅仅是知识的堆砌，更像是一个经验丰富的导师在循循善诱。我以前学习算法，总是停留在“知道有这个算法”的层面，而这本书让我真正理解了“为什么这个算法是这样设计的”以及“它为什么能够工作得这么好”。作者的讲解，往往会追溯到算法的本质，剖析其背后的数学原理和逻辑推导。例如，在介绍动态规划时，书中并没有直接抛出最优子结构和重叠子问题这两个概念，而是通过一个具体的例子，让读者自己去体会如何将一个大问题分解成小问题，然后如何避免重复计算。这种引导式学习的方式，让我自己去发现规律，而不是被动接受。此外，书中在讨论算法的效率时，也用了很多篇幅去解释“平均情况”、“最坏情况”和“最好情况”的区别，以及为什么我们需要关注这些不同的情况。这对于我理解算法的实际性能至关重要。我感觉，读完这本书，我的编程思维层次得到了显著的提升。
评分虽然短小但是内容很全，要做完所有的习题也不是件简单的事情。吐槽一下翻译，有很多地方中文都读不通都敢拿出来卖。。。
评分比《算法导论》简洁
评分虽然短小但是内容很全，要做完所有的习题也不是件简单的事情。吐槽一下翻译，有很多地方中文都读不通都敢拿出来卖。。。
评分======================== 20160426：不知道啥时候读的
评分出了题 又不给我答案
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