Robert Sedgewick,斯坦福大学博士(导师是Donald E. Knuth),从1985年开始一直担任普林斯顿大学计算机科学系教授,曾任该系主任,也是Adobe Systems公司董事会成员,曾在Xerox PARC、国防分析研究所(Institute for Defense Analyses)和法国国家信息与自动化研究所(INRIA)从事研究工作。他的研究方向包括解析组合学、数据结构和算法的分析与设计、程序可视化等。
Kevin Wayne,康奈尔大学博士,普林斯顿大学计算机科学系高级讲师。研究方向包括算法的设计、分析和实现,特别是图和离散优化。
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
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收起)
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。
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##需要反复读的一本书。
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##不愧是大师的作品,读起来酣畅淋漓,反复读过几次,没学过数据结构之前只能看懂排序,以至于后来上课排序都不用听!!!其中排序思想全都记得,而如今学完数据结构,教材是《数据结构与算法分析》,其中自己实现了大部分程序,感觉自己上升了一个层次,再来看这本书,简...
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##个人觉得是我见过的最简单易懂的算法入门书籍。 以前搜刮过几本算法竞赛书,但是难度终归太大【好吧,其实是自己太懒了】。 略翻过教材,大多数水校的教材,大家懂的。好一点的也是那本国内的经典,不是说它写的不好,只是没有这一本好。 本书Java实现...
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##这本书适合自学,对有一定编程水平的初学者简直不要太友好,方法抽象做的很好(该说不愧是OOP吗),不少方法附带的图示十分良心,连练习题都有友情提示不至于看到就懵(对自学刷题的人友好)。不过也不是没有缺点,编排有点混乱、体系性还不是很够(相对《数据结构与算法分析》而言,链表、栈、堆的坑都比这本书讲的更深),算法里面重要的动态规划没有讲解,有讲贪心算法但是对贪心的概念一笔带过,不能不说是遗憾。
注:这本书虽然较为通俗易懂,也强烈推荐其中红黑树、单词查找树、字符串算法的部分,KMP有限自动状态机最好也要留意,但是有相当一些重要的算法思想并未多加涉及(如回溯、滑动窗口、动态规划、贪心)。
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##买了原著但是没怎么读,学是学了黑马根据这本书编写的java数据结构与算法课程
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##也许是最好的数据结构入门书籍 在中关村图书大厦看到的这本书,简单浏览了20分钟,说说自己的感受。 1,装帧很别致,大小比普通的书要小一圈,长宽比是一比一,适合放在随身包里阅读。 2,900余页,但内容不多,因为字体较大,而且页面面积很小,同时大量的代码和图示占据了...