数据结构与算法分析(C++版)(第3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:Clifford A. Shaffer

出品人:

页数:393

译者:张铭

出版时间:2013

价格:59.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121209581

丛书系列:国外计算机科学教材系列

图书标签:

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《算法设计与应用》 本书旨在为计算机科学与技术领域的学生、研究人员及从业者提供一套全面而深入的算法设计与分析方法论。我们专注于算法的核心思想、设计技巧以及在实际问题中的应用，强调理论与实践的有机结合。 内容梗概： 本书共分为五大部分，层层递进，系统阐述算法的理论基础、关键设计范式、复杂度分析工具以及在不同领域的典型应用。 第一部分：算法基础与复杂度分析 引论： 介绍算法的定义、重要性以及在现代计算中的核心地位。探讨算法研究的意义，并对本书的组织结构和学习方法进行概述。 算法的度量： 详细讲解如何量化算法的效率，重点介绍时间复杂度和空间复杂度。深入剖析大O记法、$Theta$记法和$Omega$记法，理解其在描述算法增长趋势中的作用。通过具体例子，引导读者掌握对简单算法进行复杂度分析的技巧。 渐进符号的性质： 深入探讨渐进符号的数学性质，例如传递性、加法和乘法规则，以及它们如何帮助我们比较和选择最优算法。 渐进效率的比较： 学习如何利用渐进符号精确比较不同算法在输入规模增大时的表现差异，为算法选择提供量化依据。 第二部分：常用算法设计范式 分治策略： 深入阐述分治法的基本思想——“分解、解决、合并”。通过经典的案例，如归并排序、快速排序，以及矩阵乘法和最近点对问题，展示分治法在处理大规模问题时的威力。 动态规划： 揭示动态规划的核心——最优子结构和重叠子问题。讲解如何构建状态转移方程，并逐步优化计算过程。本书将通过背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等典型问题，引导读者掌握动态规划的设计思路。 贪心算法： 介绍贪心算法的“局部最优选择”策略。探讨贪心算法适用的条件，并通过活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim算法和Kruskal算法）等实例，说明如何构建贪心选择和证明其正确性。 回溯法与分支限界法： 阐述回溯法的“试探性”搜索思想，以及如何通过剪枝优化搜索空间。重点讲解八皇后问题、旅行商问题（简易版）等。在此基础上，介绍分支限界法的思想，及其在求解优化问题中的应用。 第三部分：图算法与数据结构 图的表示与遍历： 介绍图的邻接矩阵和邻接表两种表示方法。深入讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法，并探讨其在连通性、拓扑排序等问题中的应用。 最短路径算法： 详细讲解单源最短路径算法，包括Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，并分析其适用范围和复杂度。介绍多源最短路径问题，并探讨Floyd-Warshall算法。 最小生成树： 深入分析Prim算法和Kruskal算法，比较它们的效率和应用场景。 网络流： 引入网络流的基本概念，如最大流和最小割。介绍Ford-Fulkerson算法及其改进算法，并阐述其在匹配、运输等问题中的应用。 第四部分：高级算法主题 字符串匹配算法： 详细讲解朴素字符串匹配算法，并重点介绍KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，分析其优化原理和线性时间复杂度。 计算几何初步： 介绍计算几何的基本概念，如点、线段、多边形。涵盖凸包的构建（如Graham扫描法）和判断点是否在多边形内等基础问题。 NP完全性理论： 引入可解性与不可解性的概念。讲解P类、NP类、NP-hard和NP-complete的概念，以及NP完全性的证明方法。通过介绍若干NP完全问题（如3-SAT，顶点覆盖），帮助读者理解计算复杂性的边界。 第五部分：算法的实际应用与优化 数据结构的选择与优化： 强调数据结构与算法之间的紧密联系。在具体应用场景中，分析不同数据结构（如哈希表、堆、树）的适用性，并探讨如何通过选择合适的数据结构来优化算法性能。 算法的工程化考量： 讨论在实际工程开发中，除了理论效率外，还需要考虑的因素，如内存管理、缓存效率、并行计算等。 近似算法与启发式算法： 介绍当精确算法不可行或效率低下时，如何设计近似算法和启发式算法来获得高质量的近似解。 本书注重逻辑清晰、案例丰富，辅以大量的伪代码和图示，帮助读者从直观和抽象层面深入理解算法。我们相信，通过对本书内容的系统学习，读者将能够掌握一套强大的算法设计与分析工具，从而在解决复杂计算问题时游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

前面3章先综合了一下算法分析所需的一些数学基础，个人感觉挺好，简洁又不罗嗦。 在后面讲述数据结构的章节中，充分体现了国外教材循循诱导的风格，一步步地分析推进，看后有种畅快淋漓的感觉。  

评分☆☆☆☆☆

前面3章先综合了一下算法分析所需的一些数学基础，个人感觉挺好，简洁又不罗嗦。 在后面讲述数据结构的章节中，充分体现了国外教材循循诱导的风格，一步步地分析推进，看后有种畅快淋漓的感觉。  

评分☆☆☆☆☆

英文版的应该会好些，不过中文版的翻译感觉不是很好 有很多例子的变量名就一个字母，只看中文版的话根本不能和上下文联系起来。注释也很不容易理解 确实想学这本书的人可以先看看王晓东的【计算机算法设计与分析】 里面很多例子和这本书相同，不过讲解得很仔细 http://www.doub...

评分☆☆☆☆☆

英文版的应该会好些，不过中文版的翻译感觉不是很好 有很多例子的变量名就一个字母，只看中文版的话根本不能和上下文联系起来。注释也很不容易理解 确实想学这本书的人可以先看看王晓东的【计算机算法设计与分析】 里面很多例子和这本书相同，不过讲解得很仔细 http://www.doub...

评分☆☆☆☆☆

本书采用程序员最爱用的面向对象C+ +语言来描述数据结构和算法，并把数据结构原理和算法分析技术有机地结合在一起，系统介绍了各种类型的数据结构和排序、检索的各种方法。作者非常注意对每一种数据结构不同存储方法及有关算法进行分析比较。书中还引入了一些比较高级的数据结...  

评分☆☆☆☆☆

**篇章五：** 这本书最大的特点是它对于算法效率的极致追求和对最优解的探索。作者在讲解每一种数据结构和算法时，都会不遗余力地对其进行复杂度分析，从时间复杂度和空间复杂度两个维度，将算法的优劣势展现得一览无余。这种严谨的态度，让我深刻理解了“算法是程序的灵魂”这句话的含义。我尤其喜欢书中对于动态规划和贪心算法的讲解，作者通过一系列经典的案例，将这些看似高深的算法思想，变得通俗易懂，并提供了清晰的解题思路和实现框架。书中的C++代码实现，也非常注重效率和规范，能够作为读者学习优秀编程实践的范本。此外，书中还涉及了一些图论和字符串处理相关的算法，这些都是计算机科学领域非常重要的组成部分，能够帮助读者拓宽视野，提升解决复杂问题的能力。尽管阅读过程可能需要付出更多的时间和精力，但每一次的深入学习，都让我感觉自己的编程功力又上了一个台阶。

评分☆☆☆☆☆

**篇章三：** 作为一名初学者，在接触这本书之前，我对“数据结构”和“算法”的概念其实是很模糊的。这本书的到来，就像是给我点亮了一盏明灯。它从最基础的概念讲起，用非常直观易懂的方式解释了数组、链表这些最基本的构成单元，然后逐步深入到更复杂的树形结构和图结构。令我印象深刻的是，作者并没有直接丢给我们一堆代码，而是先用大量的图示和类比来帮助我们理解数据结构是如何组织的，以及它们在内存中是如何表示的。这种“先理解，后实践”的教学方式，极大地降低了学习门槛。在算法部分，作者选择了C++作为实现语言，对于熟悉C++的读者来说，学习起来会更加得心应手。书中提供的代码示例，清晰明了，注释也非常到位，让我能够轻松地理解算法的实现逻辑。而且，书中不仅讲解了算法本身，更重要的是分析了算法的性能，比如它的时间复杂度和空间复杂度，这让我明白，选择一个合适的算法对程序的效率至关重要。即使是对于一些看起来比较枯燥的证明过程，作者也力求用最简洁、最易于理解的方式呈现，让我能够坚持下来。

评分☆☆☆☆☆

**篇章一：** 拿到这本书，我最大的感受就是它的“厚重感”。打开第一页，精炼的引言就如同为即将踏上的征程奏响了序曲，一下子就能感受到作者深厚的功底和严谨的治学态度。书中对各种数据结构，从基础的数组、链表、栈、队列，到更复杂的树、图、哈希表，讲解都相当透彻。我尤其喜欢它在讲解每一种数据结构时，不仅仅是给出定义和实现，而是深入分析其背后的逻辑、各种操作的时间复杂度和空间复杂度，以及在不同应用场景下的优劣势。这不仅仅是教会你“怎么做”，更是让你理解“为什么这么做”。比如，在讲到链表时，作者并没有停留在静态的图示，而是会详细分析插入、删除、查找等操作的步骤，并用清晰的伪代码或C++片段来辅助理解。更难得的是，书中还穿插了不少经典的算法，如排序、查找、图的遍历等等，并将这些算法与相应的数据结构紧密结合，让你在学习数据结构的同时，也掌握了解决实际问题的关键工具。书中的代码示例也十分精炼，力求用最简洁、高效的方式展现算法的核心思想，这对于我这种需要快速掌握核心要点的人来说，简直是福音。尽管有时需要反复阅读才能完全消化，但每一次的深入理解都让我收获满满。

评分☆☆☆☆☆

**篇章四：** 这本书的优点在于它对理论的深度挖掘和对实践的严谨连接。作者并没有止步于简单地介绍各种数据结构和算法的定义，而是深入到它们的设计原理、核心思想以及各种变体。比如，在讨论二叉搜索树时，它会详细阐述平衡二叉树（如AVL树、红黑树）的必要性，并对其插入和删除操作的平衡机制进行深入分析。这种层层递进的讲解方式，让读者能够建立起一个完整而深刻的知识体系。而且，书中不仅提供了算法的描述，更重要的是，它用C++实现了这些算法，并且代码质量很高，逻辑严谨，注释详尽，非常适合读者进行学习和参考。更值得称赞的是，书中的每一章都配有丰富的习题，涵盖了从基础到进阶的各种难度，这些习题不仅是对知识点的巩固，更是对读者分析和解决问题能力的锻炼。我个人认为，只有通过大量的练习，才能真正掌握数据结构和算法的精髓，而这本书恰恰提供了这样的平台。

评分☆☆☆☆☆

**篇章二：** 这本书的阅读体验，怎么说呢，就像是经历了一场精心设计的迷宫探险。起初，面对密密麻麻的公式和代码，我确实有过一丝畏惧，但随着深入，我发现作者的逻辑线索异常清晰，仿佛一位经验丰富的向导，总能在关键时刻指引方向。他对算法的分析，不仅仅是停留在理论层面，而是会将算法的“血肉”——也就是它的效率，通过时间复杂度和空间复杂度这两个维度，剖析得淋漓尽致。每一项分析都伴随着详实的推导过程，让你无从质疑其结论的可靠性。我尤其欣赏书中对于递归和分治策略的讲解，作者通过多个实例，循序渐进地将这些抽象的概念具象化，让我从最初的“望而却步”到最后的“豁然开朗”。书中的一些章节，例如关于图论的讲解，对我来说尤其具有挑战性，但作者巧妙地引入了一些实际应用场景，比如最短路径问题、最小生成树等，这极大地激发了我的学习兴趣，也让我看到了数据结构和算法在现实世界中的强大力量。整体而言，这本书虽然需要付出一定的努力，但它的回报绝对是成正比的。

评分☆☆☆☆☆

大学数据结构课程教材，中规中矩

评分☆☆☆☆☆

不能抛开数据结构谈算法，想念晓鸿哥的课，讲得很好，书上做满了笔记没舍得扔。会再看的。

评分☆☆☆☆☆

主要介绍的是数据结构，算法介绍的很少。没学过C++，但是代码还是能看懂。

评分☆☆☆☆☆

读到一半了，感觉思维量恰到好处。我读的是第四版。

评分☆☆☆☆☆

主要介绍的是数据结构，算法介绍的很少。没学过C++，但是代码还是能看懂。