算法I～IV（C++实现）――基础、数据结构、排序和搜索（第三版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国电力出版社

作者:[美] Robert Sedgewick

出品人:

页数:532

译者:张铭泽

出版时间:2004-2-1

价格:55.00

装帧:平装

isbn号码:9787508318080

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• C++
• algorithm
• 编程
• 算法与数据结构
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• 搜索
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• 程序设计

《算法I～IV（C++实现）——基础、数据结构、排序和搜索（第三版）》 内容简介 本书系统地阐述了算法设计与分析的核心概念，并以 C++ 语言作为实现载体，旨在为读者打下坚实的计算机科学基础。本书共分为四个部分，循序渐进地引导读者深入理解算法的世界。 第一部分：算法基础 本部分是全书的基石，着重于介绍算法设计的基本思想和分析工具。读者将学习如何形式化地描述问题，并理解算法的效率至关重要。我们将从最基本的概念入手，包括： 问题解决思维： 学习如何将实际问题转化为计算机可理解的抽象模型，并设计解决这些问题的步骤。 算法的定义与特性： 掌握算法的四个基本特性：有穷性、确定性、可行性和输入输出。 算法效率分析： 引入时间复杂度和空间复杂度的概念，学习使用大 O 记法来度量算法的渐进效率。我们将深入探讨常数时间、对数时间、线性时间、平方时间以及指数时间等常见复杂度类别，并分析如何通过实例来计算它们的复杂度。 递归思想： 学习递归的思想，理解递归函数的定义、基本情况（终止条件）和递归步骤。我们将通过经典的递归问题，如阶乘计算、斐波那契数列以及汉诺塔，来展示递归的强大之处，并讨论递归的优缺点及如何将其转化为迭代实现。 分治策略： 介绍分治策略这一重要的算法设计范式。分治策略的核心是将大问题分解成若干个规模更小的子问题，递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。我们将通过二分搜索、归并排序（后续章节会详细介绍）等典型例子来阐述分治的应用。 算法实现中的 C++ 基础： 简要回顾 C++ 语言中与算法实现密切相关的基础知识，包括基本数据类型、控制结构（if-else, for, while）、函数以及指针等，为后续章节的代码实现做好准备。 第二部分：数据结构 数据结构是算法实现的基础，本部分将详细介绍各种常用的数据结构，以及它们在 C++ 中的实现方式和应用场景。理解不同数据结构的特性，能够帮助我们更高效地组织和管理数据。 数组与链表： 介绍数组作为最基本的数据结构，讨论其优点（随机访问）和缺点（插入删除效率低）。接着，我们将深入讲解单向链表、双向链表和循环链表，分析它们在插入、删除和查找操作上的性能特点，并提供 C++ 的实现代码。 栈与队列： 学习栈（后进先出 LIFO）和队列（先进先出 FIFO）的抽象数据类型，理解它们在函数调用、表达式求值、广度优先搜索等方面的应用。我们将展示如何利用数组或链表来实现栈和队列，并编写相应的操作函数。 树形结构： 二叉树： 深入探讨二叉树的基本概念，包括根节点、父节点、子节点、叶子节点等。我们将介绍二叉树的遍历方式（前序、中序、后序）及其应用。 二叉搜索树 (BST)： 学习二叉搜索树的定义和性质，理解其查找、插入和删除操作的原理，并分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 平衡二叉搜索树 (AVL树, 红黑树)： 简要介绍 AVL 树和红黑树的概念，以及它们如何通过旋转等操作来保证树的平衡，从而提高查找、插入和删除操作的效率，避免最坏情况的发生。 堆 (Heap)： 学习堆这一特殊的完全二叉树结构，包括最大堆和最小堆。我们将详细介绍堆的插入、删除（提取最大/最小值）以及堆排序的实现。 图结构： 图的表示： 介绍邻接矩阵和邻接表两种表示图的方式，分析它们的优缺点。 图的遍历： 深入讲解深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS) 算法，并展示它们在连通性判断、寻找路径等问题上的应用。 哈希表 (Hash Table)： 学习哈希表的核心思想，包括哈希函数的设计、冲突处理方法（链地址法、开放地址法）。理解哈希表如何实现平均 O(1) 的查找、插入和删除操作。 第三部分：排序算法 高效的排序算法对于数据处理至关重要。本部分将详细介绍各种经典的排序算法，并分析它们的性能特点。 基本排序算法： 冒泡排序 (Bubble Sort)： 介绍冒泡排序的原理，分析其时间复杂度，并理解其在小规模数据上的适用性。 选择排序 (Selection Sort)： 讲解选择排序的思路，分析其时间复杂度，并与其他简单排序算法进行比较。 插入排序 (Insertion Sort)： 学习插入排序的逐个插入思想，分析其时间复杂度，并理解其在部分有序数据上的优势。 高效排序算法： 归并排序 (Merge Sort)： 深入讲解基于分治思想的归并排序，理解其递归的实现方式以及合并两个有序序列的细节。分析其稳定的 O(n log n) 时间复杂度。 快速排序 (Quick Sort)： 学习快速排序的分治思想，包括枢轴的选择和分区过程。分析其平均 O(n log n) 的时间复杂度，并讨论其最坏情况的发生以及如何优化。 堆排序 (Heap Sort)： 结合第二部分介绍的堆结构，讲解堆排序的实现过程，分析其 O(n log n) 的时间复杂度。 其他排序算法： 计数排序 (Counting Sort)： 介绍计数排序的工作原理，适用于待排序数据范围有限的情况，分析其时间复杂度。 桶排序 (Bucket Sort)： 学习桶排序的思想，理解其如何将数据分配到不同的桶中，并对桶内数据进行排序。 基数排序 (Radix Sort)： 讲解基数排序，理解其按位进行排序的原理。 第四部分：搜索算法 在海量数据中快速查找所需信息是计算机科学中的一项基本任务。本部分将介绍各种搜索算法，包括线性搜索和更高效的搜索技术。 线性搜索 (Linear Search)： 介绍最简单的线性搜索方法，分析其在未排序数据集上的时间复杂度。 二分搜索 (Binary Search)： 重点讲解二分搜索算法，强调其对已排序数据集的要求。详细阐述二分搜索的递归和迭代实现，并分析其 O(log n) 的时间复杂度。我们将通过多种实例来巩固二分搜索的应用。 哈希搜索 (Hash Search)： 回顾第二部分介绍的哈希表，重点关注其利用哈希函数实现平均 O(1) 查找的特性。 图搜索算法： 深度优先搜索 (DFS)： 再次回顾 DFS，强调其在图搜索中的应用，如寻找路径、连通分量等。 广度优先搜索 (BFS)： 再次回顾 BFS，强调其在图搜索中的应用，如寻找最短路径（在无权图的情况下）。 搜索的应用场景： 结合前述的搜索算法，讨论它们在实际问题中的应用，例如在数据库中查找记录、在搜索引擎中匹配关键词、在游戏中寻路等。 本书不仅提供了清晰的概念解释和算法原理，更通过丰富的 C++ 代码示例，帮助读者将理论知识转化为实践能力。每一章节都包含精心设计的代码，读者可以通过阅读、理解和调试这些代码，深入掌握算法的实现细节。本书的目标是培养读者独立思考、分析问题和设计高效算法的能力，为读者在计算机科学领域的进一步学习和发展奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这是一本好书，像所有好书一样，这本书也有自己的定位与特点。书中涉及的算法十分全面，在广度上来说应该是市面上比较全的，但这本书在具体算法的描述与分析上面却略显局限，所谓的局限就是分析较少，而是直接给出答案。总的来说，这本书介绍的算法比较全、也比较实用，跟实...

评分☆☆☆☆☆

我大学里的专业是电气工程，毕业之后吃了计算机这口饭，而且是从写程序做起的，当初难免被人诟病，不是计算机科班出身，底子差。说实在的，这也难怪大家会这么想，我现在能想起来的，我们专业当时只有三门计算机相关的课程，《微机原理》，《Fortrun语言》和《C语言》，如果单...  

评分☆☆☆☆☆

这是一本好书，像所有好书一样，这本书也有自己的定位与特点。书中涉及的算法十分全面，在广度上来说应该是市面上比较全的，但这本书在具体算法的描述与分析上面却略显局限，所谓的局限就是分析较少，而是直接给出答案。总的来说，这本书介绍的算法比较全、也比较实用，跟实...

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

坦白说，在拿起《算法I～IV（C++实现）》之前，我对“算法”这个词总是带着一丝敬畏，总觉得那是计算机科学的“高精尖”领域。但这本书彻底改变了我的看法。它以一种非常接地气的方式，将抽象的算法概念转化为可理解、可操作的代码。书中的C++实现，不是那种冰冷的“代码片段”，而是充满了逻辑和思路的“教学示例”。我尤其欣赏作者在讲解时，常常会引入一些实际的应用场景，帮助我理解为什么需要这个算法，以及这个算法在实际开发中能解决什么问题。比如，在讲到图算法时，书中就举了路由选择、社交网络分析等例子，这让我觉得算法不再是纸上谈兵，而是与我们的生活息息相关的。此外，书中提供的习题也非常有挑战性，但解决这些习题的过程，正是检验我学习成果、加深理解的最佳途径。

评分☆☆☆☆☆

对于一个对算法充满好奇，但又担心技术门槛的读者来说，《算法I～IV（C++实现）》提供了一个非常友好的入口。虽然书名听起来有点“硬核”，但实际阅读起来，你会发现作者的讲解方式很具条理性。他不是上来就抛出复杂的概念，而是从最基础的“为什么需要算法”开始，循序渐进地介绍各种算法和数据结构。C++的实现代码非常规范，注释也很详细，即使你对C++不是非常精通，也能通过上下文和代码逻辑来理解。我特别喜欢书中关于“思想”的讲解，比如在介绍链表的时候，作者会详细说明为什么需要链表，它相比数组有什么优势和劣势，什么时候应该选择链表。这种“为什么”的思考方式，对于理解算法的本质非常有帮助。总的来说，这是一本既有深度又有广度的算法入门读物，非常适合想要系统学习算法的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书，怎么说呢？它更像是一本“武林秘籍”，一本需要你静下心来，逐字逐句去参悟的宝典。我之前也看过一些算法的书，但总觉得隔靴搔痒，停留在概念层面。而这本《算法I～IV（C++实现）》却提供了一种更深层次的理解方式。它不是简单地罗列算法，而是深入剖析了算法的设计思想和背后的原理。每次读完一个章节，我都会尝试自己动手去实现，然后和书中的代码对比，看看哪里可以优化，哪里可以改进。这个过程虽然耗时，但收获是巨大的。我能感受到自己思维的转变，从“怎么实现”变成了“为什么这么实现”以及“如何更优雅地实现”。书中大量的例子和习题，也为我提供了绝佳的练习机会。有些习题确实很有难度，需要我查阅更多的资料，或者和同学讨论，但这恰恰是学习过程中最宝贵的经历。它让我明白，算法的学习不是一蹴而就的，而是需要不断地实践、反思和总结。

评分☆☆☆☆☆

终于把这本《算法I～IV（C++实现）——基础、数据结构、排序和搜索（第三版）》啃下来了，说实话，过程是充满了挑战，但回过头来看，真的学到了很多东西。这本书涵盖的范围非常广，从最基本的算法概念，到复杂的数据结构，再到各种排序和搜索算法，几乎把计算机科学入门的算法知识点都梳理了一遍。刚开始看的时候，确实被那些数学公式和抽象的概念搞得有点头疼，尤其是涉及到递归和分治的时候，需要反复推敲才能理解其精髓。但是，书中C++的实现代码真的帮了大忙，将理论知识具象化，让我能通过实际运行来验证自己的理解，也更容易发现自己思维上的盲点。不得不说，作者的讲解非常细致，即使是初学者，只要肯花时间，也能慢慢跟上节奏。我尤其喜欢书中关于复杂度分析的部分，每次遇到新的算法，书中都会给出清晰的时间复杂度和空间复杂度分析，这对于培养严谨的算法思维至关重要。读完之后，感觉对算法的理解上升了一个台阶，写起代码来也更有底气了。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，是希望能够更扎实地掌握一些核心的计算机科学基础知识，尤其是在数据结构和算法方面。这本书可以说完美地满足了我的需求。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位循循善诱的老师。从最基础的栈、队列，到更复杂的树、图，以及各种排序（冒泡、选择、插入、快速、归并等）和搜索（线性、二分、哈希等）算法，书中都给出了详尽的讲解和C++实现。我最看重的是书中对于算法“复杂度”的细致分析。每一次引入新的算法，作者都会深入剖析其时间复杂度和空间复杂度，并给出直观的解释。这对于我理解算法的效率和选择最合适的算法解决问题至关重要。这本书的第三版，在内容上有所更新和优化，相比之前的版本，更加贴合当前的学习需求。

评分☆☆☆☆☆

前半截像在看《C++程序设计语言》，后半截像在看TAOCP

评分☆☆☆☆☆

讲的比较易懂，代码也挺好，另推荐http://www.ics.uci.edu/~eppstein/161/syl.html

评分☆☆☆☆☆

c++风格不标准。 翻译的非常的烂。 好在可以看代码。

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前半截像在看《C++程序设计语言》，后半截像在看TAOCP

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c++风格不标准。 翻译的非常的烂。 好在可以看代码。