Algorithms + Data Structures = Programs pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:Niklaus Wirth

出品人:

页数:366

译者:

出版时间:1975-11-11

价格:GBP 84.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780130224187

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 计算机科学
• 程序设计
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• N.Wirth
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• Efficiency

《算法与数据结构：构建高效程序的基石》 这本书并非一本关于一本名为“Algorithms + Data Structures = Programs”的特定书籍的介绍，而是深入探讨了计算机科学两大核心基石——算法与数据结构——如何协同工作，最终演化成高效、可靠的程序。它旨在为读者提供一个坚实的基础，使他们能够理解并设计出在性能和效率上表现卓越的软件解决方案。 核心思想： 计算机程序的本质，无论其应用领域如何，都离不开对信息的组织、处理和转换。算法定义了完成特定任务的步骤和逻辑，而数据结构则提供了组织和存储这些信息的方式。这两者如同建造摩天大楼的蓝图和钢筋水泥，缺一不可。本书将系统地阐述这一核心关系，揭示算法和数据结构如何共同驱动程序的运行效率和解决问题的能力。 内容概览： 本书分为两个主要部分，分别聚焦于数据结构和算法，并在最后探讨它们的整合应用。 第一部分：数据结构——信息的组织之道 本部分将带领读者走进各种经典和现代的数据结构世界，理解它们的设计原理、优劣势以及适用场景。 线性数据结构： 数组 (Arrays)： 作为最基础的数据结构，我们将深入探讨其连续内存分配的特性，以及在访问、插入和删除操作上的时间复杂度分析。我们将研究不同类型的数组，如静态数组和动态数组，并讨论在实际编程中如何有效地利用它们。 链表 (Linked Lists)： 相对数组而言，链表提供了更灵活的内存管理。我们将详细介绍单向链表、双向链表以及循环链表，分析它们在插入、删除和遍历等操作上的优势，并探讨它们在实现其他复杂数据结构时的作用。 栈 (Stacks)： 基于“后进先出”（LIFO）原则的栈，将在本书中展现其在函数调用、表达式求值和语法解析等方面的关键作用。我们将探讨栈的实现方式，包括基于数组和链表的实现，并分析其操作的时间复杂度。 队列 (Queues)： 作为“先进先出”（FIFO）的数据结构，队列在任务调度、广度优先搜索等场景中不可或缺。我们将深入研究队列的各种实现，如顺序队列和链式队列，并理解其在模拟现实世界中的应用。 非线性数据结构： 树 (Trees)： 树形结构在表示层级关系方面具有天然优势。我们将从二叉树入手，逐步深入到二叉搜索树 (BST)，理解其高效查找的原理。接着，我们将探讨平衡二叉搜索树，如AVL树和红黑树，分析它们如何通过自平衡机制来保证查询效率，以及在数据库索引和文件系统中的应用。 堆 (Heaps)： 作为一种特殊的完全二叉树，堆（最大堆和最小堆）在优先级队列和堆排序等算法中扮演着核心角色。本书将详细讲解堆的构建、插入和删除操作，以及它们在算法设计中的巧妙运用。 图 (Graphs)： 图是最通用的数据结构之一，能够表示对象之间的任意关系。我们将从图的表示方法（邻接矩阵和邻接表）开始，深入探讨无向图、有向图、加权图等概念。随后，我们将为理解图算法奠定基础。 哈希表 (Hash Tables)： 通过哈希函数将键映射到存储位置，哈希表提供了近乎常数时间的平均查找、插入和删除操作。本书将深入探讨哈希函数的选择、冲突解决策略（如链地址法和开放寻址法），以及哈希表在缓存、数据库索引等领域的广泛应用。 第二部分：算法——解决问题的智慧 在掌握了数据组织的基本原理后，本部分将聚焦于各种经典的算法设计范式和具体算法，教导读者如何有效地解决计算问题。 排序算法 (Sorting Algorithms)： 基础排序： 我们将从冒泡排序、选择排序和插入排序等简单但重要的算法开始，理解其基本思想和时间复杂度。 高效排序： 随后，我们将深入研究更具效率的排序算法，如归并排序、快速排序和堆排序，分析它们的递归或分治策略，以及在不同场景下的性能表现。 特殊排序： 还会涉及计数排序、桶排序和基数排序等，这些算法在特定数据分布下能取得比比较排序更优异的性能。 搜索算法 (Searching Algorithms)： 线性搜索： 最简单直接的搜索方式，分析其局限性。 二分搜索 (Binary Search)： 在有序数据上实现对数时间复杂度的查找，是算法中的经典之作。 图搜索： 广度优先搜索 (BFS) 和深度优先搜索 (DFS)，它们在遍历图、寻找路径等方面至关重要，并为解决许多图论问题提供了基础。 图算法 (Graph Algorithms)： 最短路径算法： Dijkstra 算法（单源最短路径，非负权）和 Floyd-Warshall 算法（所有对最短路径）将帮助我们解决网络路由、交通规划等问题。 最小生成树算法： Prim 算法和 Kruskal 算法，用于构建连接所有顶点的最小权值边集合，在网络设计和成本优化中具有重要意义。 拓扑排序： 在有向无环图中安排任务的先后顺序，在项目管理和依赖关系处理中发挥作用。 动态规划 (Dynamic Programming)： 一种强大的算法设计技术，通过将复杂问题分解为子问题，并存储子问题的解来避免重复计算。我们将通过经典的例子，如斐波那契数列、背包问题和最长公共子序列，来深入理解其“最优子结构”和“重叠子问题”的特性。 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 在每一步选择局部最优解，期望最终获得全局最优解。我们将分析贪心算法的适用条件，并通过活动选择问题、霍夫曼编码等实例来展示其简洁高效的特点。 回溯算法 (Backtracking Algorithms)： 一种通过探索所有可能的解决方案来找到目标解的系统性方法。我们将通过 N-Queens 问题、数独求解等例子，来理解回溯算法的递归搜索和剪枝策略。 第三部分：整合与实践——构建高效程序 本书的最后部分将强调算法和数据结构之间的协同作用，并提供实践指导，帮助读者将所学知识应用到实际的软件开发中。 性能分析与优化： 我们将深入探讨时间复杂度和空间复杂度的分析方法，理解大 O 符号的含义，并学会如何评估和比较不同算法和数据结构的效率。 学习如何识别程序中的性能瓶颈，并运用合适的算法和数据结构进行优化。 算法设计范式： 分治 (Divide and Conquer)： 如何将大问题分解为小问题，分别解决后再合并。 蛮力法 (Brute Force)： 简单直接但可能效率低下的方法，理解其局限性。 实际应用案例： 我们将通过一些贴近实际的编程问题，展示如何选择合适的数据结构和算法来构建高效的解决方案。例如： 如何设计一个高效的搜索引擎索引？ 如何实现一个快速的网络路由算法？ 如何优化一个大型数据库的查询性能？ 如何设计一个高效的内存管理系统？ 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解各种基本和高级数据结构的原理、实现和应用场景。 掌握经典算法的设计思想、分析方法和适用范围。 学会如何分析程序的性能，并进行有效的优化。 培养用算法和数据结构解决实际编程问题的能力。 为深入学习更复杂的计算机科学主题奠定坚实的基础。 本书适合计算机科学专业的学生、软件工程师以及任何希望提升编程技能、理解程序效率背后原理的读者。它不仅仅是关于一套工具的介绍，更是关于如何用更聪明、更高效的方式来思考和构建软件的哲学。

评分☆☆☆☆☆

我还没读过，本来是想看看大家的评论的，结果我是第一个。这本书的影响就不用说了，这个等式大家应该都知道。至于这个等式为什么成立，还有其中真正的内涵，我还没体会出来。 我的评论太短了。 我的评论太短了。 我的评论太短了。

评分☆☆☆☆☆

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刚拿到这本书的时候，就被它厚实的质感和沉甸甸的分量所吸引，预感这一定是一本内容丰富的著作。打开后，果然不出所料。作者在讲解算法和数据结构时，展现了非凡的洞察力。他能够将原本抽象的概念，通过生动形象的比喻和图示，变得触手可及。我尤其喜欢书中关于递归和分治策略的讲解，作者用非常直观的方式，展示了如何将一个复杂的问题分解成更小的、更易于管理的部分，然后逐步解决。这本书的讲解风格非常独特，既有学术的严谨性，又不失趣味性，让人在阅读过程中不会感到枯燥。对于一些经典的排序算法，比如快速排序和归并排序，作者不仅给出了清晰的伪代码，还详细分析了它们的优缺点以及适用场景。而且，书中对于哈希表的讲解也让我印象深刻，作者详细介绍了哈希函数的选择、冲突解决方法等关键技术，让我对这个高效的数据结构有了更深刻的理解。总而言之，这是一本值得反复研读，并且能够带来深刻启发的书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，简洁却充满了知识的厚重感。当我第一次翻开它时，就被那种严谨的逻辑和清晰的讲解所吸引。作者在处理每一个算法和数据结构时，都力求做到极致的清晰和透彻，仿佛在带领读者一步步走进一个精密的机械世界，每一个齿轮的转动，每一个组件的配合，都精确而有规律。书中对各种经典算法的剖析，比如排序、搜索、图算法等，都不仅仅是提供代码实现，更重要的是深入讲解了其背后的思想和原理，让你不仅知其然，更知其所以然。而且，对于数据结构的讲解，也做到了同样的高度，从基础的数组、链表，到更复杂如树、图、堆等，都描绘得栩栩如生，让你能够直观地理解它们的内部构造和操作方式。我特别喜欢书中对于时间复杂度和空间复杂度的分析，这是衡量一个算法优劣的关键指标，作者在这方面的讲解深入浅出，让我能够真正掌握如何去评估和优化算法。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我掌握计算机科学的核心精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我一直对计算机科学的底层原理充满好奇，总想知道那些我们每天使用的软件和服务，背后到底是怎么运作的。而这本书，就像一座宝库，为我打开了通往这个神秘世界的大门。作者用一种非常易于理解的方式，将复杂的算法和数据结构概念娓娓道来，仿佛在讲述一个引人入胜的故事。我特别欣赏的是，书中并没有一味地堆砌理论，而是将理论与实际应用紧密结合，通过大量的例子和习题，让我能够亲手去实践，去感受算法的魅力。尤其是书中对于动态规划和贪心算法的讲解，让我豁然开朗，解决了长期以来困扰我的很多难题。我还注意到，书中对于图论的讲解非常扎实，从基础的图遍历到最短路径算法，再到最小生成树，都讲解得非常到位。而且，作者还鼓励读者去思考如何根据不同的问题场景选择最合适的数据结构和算法，这一点非常宝贵。这本书不仅提升了我的编程技能，更重要的是培养了我解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像在进行一场智力探险。作者以一种非常系统和有条理的方式，引导读者探索算法和数据结构的奥秘。我尤其欣赏书中对于不同数据结构之间的比较和权衡，作者能够清晰地指出它们各自的优势和劣势，以及在不同场景下应该如何选择。比如，在处理大量数据查找时，作者会详细对比线性查找、二分查找以及哈希查找的效率差异，并给出详细的分析。书中对于树形结构，如二叉搜索树、平衡二叉树（AVL树、红黑树）的讲解，更是让我受益匪浅。作者不仅讲解了这些数据结构的定义和操作，还深入剖析了它们为什么能够实现高效的查找、插入和删除。此外，书中还涉及了图的邻接矩阵和邻接表表示法，以及深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用，让我对图算法有了更全面的认识。这本书的语言风格非常专业，但又不会让人望而却步，反而充满了探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对我而言无疑是一场及时雨。我一直在寻找一本能够系统性地梳理算法和数据结构知识的书籍，而这本书恰好满足了我的需求。作者的讲解方式非常成熟，他能够准确地抓住每一个知识点的核心，并用最精炼的语言表达出来。我特别喜欢书中对于动态规划的思想性讲解，作者并没有直接给出各种动态规划问题的解法，而是先引导读者理解动态规划的核心思想——最优子结构和重叠子问题，然后再通过具体的例子来展示如何应用。这一点对于我理解和掌握动态规划至关重要。书中还对一些高级的数据结构，如堆（Heap）和优先队列（Priority Queue）进行了详细的介绍，并讲解了它们在实际应用中的各种场景，比如在图算法中的应用。此外，书中对于字符串匹配算法，如KMP算法的讲解，也非常到位，让我能够理解其高效的原理。这本书的深度和广度都令人称赞，绝对是一本计算机科学领域的必备读物。

评分☆☆☆☆☆

好古朴的算法书

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