第1章 基础 1
1.1 基础编程模型 4
1.1.1 Java程序的基本结构 4
1.1.2 原始数据类型与表达式 6
1.1.3 语句 8
1.1.4 简便记法 9
1.1.5 数组 10
1.1.6 静态方法 12
1.1.7 API 16
1.1.8 字符串 20
1.1.9 输入输出 21
1.1.10 二分查找 28
1.1.11 展望 30
1.2 数据抽象 38
1.2.1 使用抽象数据类型 38
1.2.2 抽象数据类型举例 45
1.2.3 抽象数据类型的实现 52
1.2.4 更多抽象数据类型的实现 55
1.2.5 数据类型的设计 60
1.3 背包、队列和栈 74
1.3.1 API 74
1.3.2 集合类数据类型的实现 81
1.3.3 链表 89
1.3.4 综述 98
1.4 算法分析 108
1.4.1 科学方法 108
1.4.2 观察 108
1.4.3 数学模型 112
1.4.4 增长数量级的分类 117
1.4.5 设计更快的算法 118
1.4.6 倍率实验 121
1.4.7 注意事项 123
1.4.8 处理对于输入的依赖 124
1.4.9 内存 126
1.4.10 展望 129
1.5 案例研究：union-find算法 136
1.5.1 动态连通性 136
1.5.2 实现 140
1.5.3 展望 148
第2章 排序 152
2.1 初级排序算法 153
2.1.1 游戏规则 153
2.1.2 选择排序 155
2.1.3 插入排序 157
2.1.4 排序算法的可视化 159
2.1.5 比较两种排序算法 159
2.1.6 希尔排序 162
2.2 归并排序 170
2.2.1 原地归并的抽象方法 170
2.2.2 自顶向下的归并排序 171
2.2.3 自底向上的归并排序 175
2.2.4 排序算法的复杂度 177
2.3 快速排序 182
2.3.1 基本算法 182
2.3.2 性能特点 185
2.3.3 算法改进 187
2.4 优先队列 195
2.4.1 API 195
2.4.2 初级实现 197
2.4.3 堆的定义 198
2.4.4 堆的算法 199
2.4.5 堆排序 205
2.5 应用 214
2.5.1 将各种数据排序 214
2.5.2 我应该使用哪种排序算法 218
2.5.3 问题的归约 219
2.5.4 排序应用一览 221
第3章 查找 227
3.1 符号表 228
3.1.1 API 228
3.1.2 有序符号表 230
3.1.3 用例举例 233
3.1.4 无序链表中的顺序查找 235
3.1.5 有序数组中的二分查找 238
3.1.6 对二分查找的分析 242
3.1.7 预览 244
3.2 二叉查找树 250
3.2.1 基本实现 250
3.2.2 分析 255
3.2.3 有序性相关的方法与删除操作 257
3.3 平衡查找树 269
3.3.1 2-3查找树 269
3.3.2 红黑二叉查找树 275
3.3.3 实现 280
3.3.4 删除操作 282
3.3.5 红黑树的性质 284
3.4 散列表 293
3.4.1 散列函数 293
3.4.2 基于拉链法的散列表 297
3.4.3 基于线性探测法的散列表 300
3.4.4 调整数组大小 304
3.4.5 内存使用 306
3.5 应用 312
3.5.1 我应该使用符号表的哪种实现 312
3.5.2 集合的API 313
3.5.3 字典类用例 315
3.5.4 索引类用例 318
3.5.5 稀疏向量 322
第4章 图 329
4.1 无向图 331
4.1.1 术语表 331
4.1.2 表示无向图的数据类型 333
4.1.3 深度优先搜索 338
4.1.4 寻找路径 342
4.1.5 广度优先搜索 344
4.1.6 连通分量 349
4.1.7 符号图 352
4.1.8 总结 358
4.2 有向图 364
4.2.1 术语 364
4.2.2 有向图的数据类型 365
4.2.3 有向图中的可达性 367
4.2.4 环和有向无环图 369
4.2.5 有向图中的强连通性 378
4.2.6 总结 385
4.3 最小生成树 390
4.3.1 原理 391
4.3.2 加权无向图的数据类型 393
4.3.3 最小生成树的API和测试用例 396
4.3.4 Prim算法 398
4.3.5 Prim算法的即时实现 401
4.3.6 Kruskal算法 404
4.3.7 展望 407
4.4 最短路径 412
4.4.1 最短路径的性质 413
4.4.2 加权有向图的数据结构 414
4.4.3 最短路径算法的理论基础 420
4.4.4 Dijkstra算法 421
4.4.5 无环加权有向图中的最短路径算法 425
4.4.6 一般加权有向图中的最短路径问题 433
4.4.7 展望 445
第5章 字符串 451
5.1 字符串排序 455
5.1.1 键索引计数法 455
5.1.2 低位优先的字符串排序 458
5.1.3 高位优先的字符串排序 461
5.1.4 三向字符串快速排序 467
5.1.5 字符串排序算法的选择 470
5.2 单词查找树 474
5.2.1 单词查找树 475
5.2.2 单词查找树的性质 483
5.2.3 三向单词查找树 485
5.2.4 三向单词查找树的性质 487
5.2.5 应该使用字符串符号表的哪种实现 489
5.3 子字符串查找 493
5.3.1 历史简介 493
5.3.2 暴力子字符串查找算法 494
5.3.3 Knuth-Morris-Pratt子字符串查找算法 496
5.3.4 Boyer-Moore字符串查找算法 502
5.3.5 Rabin-Karp指纹字符串查找算法 505
5.3.6 总结 509
5.4 正则表达式 514
5.4.1 使用正则表达式描述模式 514
5.4.2 缩略写法 516
5.4.3 正则表达式的实际应用 517
5.4.4 非确定有限状态自动机 518
5.4.5 模拟NFA的运行 520
5.4.6 构造与正则表达式对应的
5.5 数据压缩 529
5.5.1 游戏规则 529
5.5.2 读写二进制数据 530
5.5.3 局限 533
5.5.4 热身运动：基因组 534
5.5.5 游程编码 537
5.5.6 霍夫曼压缩 540
第6章 背景 558
索引 611
· · · · · · (收起)
1.1 基础编程模型 4
1.1.1 Java程序的基本结构 4
1.1.2 原始数据类型与表达式 6
1.1.3 语句 8
1.1.4 简便记法 9
1.1.5 数组 10
1.1.6 静态方法 12
1.1.7 API 16
1.1.8 字符串 20
1.1.9 输入输出 21
1.1.10 二分查找 28
1.1.11 展望 30
1.2 数据抽象 38
1.2.1 使用抽象数据类型 38
1.2.2 抽象数据类型举例 45
1.2.3 抽象数据类型的实现 52
1.2.4 更多抽象数据类型的实现 55
1.2.5 数据类型的设计 60
1.3 背包、队列和栈 74
1.3.1 API 74
1.3.2 集合类数据类型的实现 81
1.3.3 链表 89
1.3.4 综述 98
1.4 算法分析 108
1.4.1 科学方法 108
1.4.2 观察 108
1.4.3 数学模型 112
1.4.4 增长数量级的分类 117
1.4.5 设计更快的算法 118
1.4.6 倍率实验 121
1.4.7 注意事项 123
1.4.8 处理对于输入的依赖 124
1.4.9 内存 126
1.4.10 展望 129
1.5 案例研究：union-find算法 136
1.5.1 动态连通性 136
1.5.2 实现 140
1.5.3 展望 148
第2章 排序 152
2.1 初级排序算法 153
2.1.1 游戏规则 153
2.1.2 选择排序 155
2.1.3 插入排序 157
2.1.4 排序算法的可视化 159
2.1.5 比较两种排序算法 159
2.1.6 希尔排序 162
2.2 归并排序 170
2.2.1 原地归并的抽象方法 170
2.2.2 自顶向下的归并排序 171
2.2.3 自底向上的归并排序 175
2.2.4 排序算法的复杂度 177
2.3 快速排序 182
2.3.1 基本算法 182
2.3.2 性能特点 185
2.3.3 算法改进 187
2.4 优先队列 195
2.4.1 API 195
2.4.2 初级实现 197
2.4.3 堆的定义 198
2.4.4 堆的算法 199
2.4.5 堆排序 205
2.5 应用 214
2.5.1 将各种数据排序 214
2.5.2 我应该使用哪种排序算法 218
2.5.3 问题的归约 219
2.5.4 排序应用一览 221
第3章 查找 227
3.1 符号表 228
3.1.1 API 228
3.1.2 有序符号表 230
3.1.3 用例举例 233
3.1.4 无序链表中的顺序查找 235
3.1.5 有序数组中的二分查找 238
3.1.6 对二分查找的分析 242
3.1.7 预览 244
3.2 二叉查找树 250
3.2.1 基本实现 250
3.2.2 分析 255
3.2.3 有序性相关的方法与删除操作 257
3.3 平衡查找树 269
3.3.1 2-3查找树 269
3.3.2 红黑二叉查找树 275
3.3.3 实现 280
3.3.4 删除操作 282
3.3.5 红黑树的性质 284
3.4 散列表 293
3.4.1 散列函数 293
3.4.2 基于拉链法的散列表 297
3.4.3 基于线性探测法的散列表 300
3.4.4 调整数组大小 304
3.4.5 内存使用 306
3.5 应用 312
3.5.1 我应该使用符号表的哪种实现 312
3.5.2 集合的API 313
3.5.3 字典类用例 315
3.5.4 索引类用例 318
3.5.5 稀疏向量 322
第4章 图 329
4.1 无向图 331
4.1.1 术语表 331
4.1.2 表示无向图的数据类型 333
4.1.3 深度优先搜索 338
4.1.4 寻找路径 342
4.1.5 广度优先搜索 344
4.1.6 连通分量 349
4.1.7 符号图 352
4.1.8 总结 358
4.2 有向图 364
4.2.1 术语 364
4.2.2 有向图的数据类型 365
4.2.3 有向图中的可达性 367
4.2.4 环和有向无环图 369
4.2.5 有向图中的强连通性 378
4.2.6 总结 385
4.3 最小生成树 390
4.3.1 原理 391
4.3.2 加权无向图的数据类型 393
4.3.3 最小生成树的API和测试用例 396
4.3.4 Prim算法 398
4.3.5 Prim算法的即时实现 401
4.3.6 Kruskal算法 404
4.3.7 展望 407
4.4 最短路径 412
4.4.1 最短路径的性质 413
4.4.2 加权有向图的数据结构 414
4.4.3 最短路径算法的理论基础 420
4.4.4 Dijkstra算法 421
4.4.5 无环加权有向图中的最短路径算法 425
4.4.6 一般加权有向图中的最短路径问题 433
4.4.7 展望 445
第5章 字符串 451
5.1 字符串排序 455
5.1.1 键索引计数法 455
5.1.2 低位优先的字符串排序 458
5.1.3 高位优先的字符串排序 461
5.1.4 三向字符串快速排序 467
5.1.5 字符串排序算法的选择 470
5.2 单词查找树 474
5.2.1 单词查找树 475
5.2.2 单词查找树的性质 483
5.2.3 三向单词查找树 485
5.2.4 三向单词查找树的性质 487
5.2.5 应该使用字符串符号表的哪种实现 489
5.3 子字符串查找 493
5.3.1 历史简介 493
5.3.2 暴力子字符串查找算法 494
5.3.3 Knuth-Morris-Pratt子字符串查找算法 496
5.3.4 Boyer-Moore字符串查找算法 502
5.3.5 Rabin-Karp指纹字符串查找算法 505
5.3.6 总结 509
5.4 正则表达式 514
5.4.1 使用正则表达式描述模式 514
5.4.2 缩略写法 516
5.4.3 正则表达式的实际应用 517
5.4.4 非确定有限状态自动机 518
5.4.5 模拟NFA的运行 520
5.4.6 构造与正则表达式对应的
5.5 数据压缩 529
5.5.1 游戏规则 529
5.5.2 读写二进制数据 530
5.5.3 局限 533
5.5.4 热身运动：基因组 534
5.5.5 游程编码 537
5.5.6 霍夫曼压缩 540
第6章 背景 558
索引 611
· · · · · · (收起)
具体描述
本书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。配套网站 algs4.cs.princeton.edu 提供了本书内容摘要以及相关代码、测试数据、编程练习、教学课件等资源。
用户评价
评分
##: TP301.6/3145-8
评分
##最近在跟着Coursera的课程学习这本书，相比于本科时候学的《算法导论》，我觉得这本书更注重实践。整本书的算法由Java实现，和JVM特性结合紧密，比如计算内存的占有量；再一个是和数据结构的紧密结合。《算法导论》的代码是由伪代码组成，我觉得它有点不适合在coding方面还是新手的学生学习，当然它对P/NP问题的探讨要更深入。不过作为一个实践派我还是更推荐这本书。或许就是学术和工程之别了。
评分
##比算法导论友好得多 更是秒杀大学时的那堆不知所云的计算机教材
评分
##这种书读一本少一本，真的。
评分
##我来找虐的。已放弃转IT的想法。个人精力有限。
评分
##这本书也非常牛，用java实现，我觉得这本书是最适合用来算法入门的，说它适合入门不是说它太浅，而是讲的深入浅出，非常容易理解，里面那些小彩图呀，啧啧，美极了！建议中英对照着读。
评分
##讲的虽然不深，但确实是我读过的讲的最清晰的算法书。
评分
##在从北京路回来的地铁8号线上，路过中大站的时候读完，读得挺坎坷的一本书。书的内容还好，就是算法性能分析方面过于简略，有点吃力
##看完这本书，我立马把严蔚敏那本书扔了