数据结构与算法分析

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出版者:机械工业出版社
作者:韦斯 (Mark Allen Weiss)
出品人:
页数:403
译者:陈越
出版时间:2016-3-1
价格:69.00元
装帧:平装
isbn号码:9787111528395
丛书系列:计算机科学丛书
图书标签:
  • 算法
  • Java
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具体描述

本书是国外数据结构与算法分析方面的经典教材,使用卓越的Java编程语言作为实现工具讨论了数据结构(组织大量数据的方法)和算法分析(对算法运行时间的估计)。本书把算法分析与有效率的Java程序的开发有机地结合起来,深入分析每种算法,内容全面、缜密严格,并细致讲解精心构造程序的方法。

《高效能人士的七个习惯》 内容简介: 《高效能人士的七个习惯》是一部经典的时间管理与个人成长著作,由史蒂芬·柯维(Stephen R. Covey)所著。本书系统地阐述了实现个人和职业生涯成功的七个关键习惯,旨在帮助读者提升效率,达成目标,并构建更具意义的人生。 本书并非提供速成的技巧,而是深入探讨了个人品格的塑造和思维模式的转变。柯维认为,真正的改变源于内心的价值观和原则,而非仅仅停留在外在的行为层面。他提出的七个习惯,由内向外,层层递进,形成一个完整的成长体系。 第一部分:从依赖到独立——个人成功 习惯一:积极主动(Be Proactive) 这是所有习惯的基石。积极主动的人不将自己视为环境的产物,而是能够为自己的选择负责。他们将精力集中在自己的“影响圈”内,主动发现问题并寻找解决方案,而不是被动地抱怨或等待他人。本书会通过大量案例分析,阐述积极主动的思维模式如何在工作和生活中发挥作用,以及如何识别和克服消极反应的倾向。 习惯二:以终为始(Begin with the End in Mind) 这意味着在开始任何事情之前,都要先明确自己的目标和愿景。本书强调制定个人使命宣言的重要性,它如同人生的北极星,指引着我们的决策和行动。通过“想象你的葬礼”等深刻的比喻,读者会被引导去思考什么才是生命中真正重要的,并将其作为行动的起点。 习惯三:要事第一(Put First Things First) 这是习惯一和习惯二的实践。它关注的是时间的管理,但不是简单的日程安排,而是“重要性”的管理。柯维提出了一个“时间管理四象限”模型,帮助读者区分紧急与重要,并将精力优先投入到那些虽然不紧急但却重要的事情上,例如建立关系、预防性维护、个人成长等。本书将指导读者如何识别并减少时间陷阱,从而实现真正的高效。 第二部分:从独立到互赖——人际成功 习惯四:双赢思维(Think Win-Win) 在人际交往中,追求互利的解决方案。双赢思维认为,一个人的成功不应以牺牲他人的利益为代价。本书将深入探讨如何培养和实践双赢的心态,在合作中寻求共赢,建立稳固、健康的人际关系。这需要勇气和体谅,并且需要积极倾听和理解他人的观点。 习惯五:知彼解己(Seek First to Understand, Then to Be Understood) 这是有效沟通的关键。在试图说服他人之前,首先要全然地、深刻地理解对方。本书将详细阐述同理心倾听的重要性,以及如何通过有效的提问和反馈来真正把握对方的内心世界。只有当对方感受到被理解时,他们才更有可能敞开心扉,接受你的观点。 习惯六:统合综效(Synergize) 这是集体的力量。统合综效是指通过开放和尊重他人的不同观点,创造出比个体简单相加更美好的结果。本书将展示如何利用差异,激发创造力,并通过合作实现“1+1大于2”的奇迹。它鼓励读者拥抱多样性,并将其转化为创新的源泉。 第三部分:不断更新——个人成长 习惯七:不断更新(Sharpen the Saw) 这是自我更新和持续改进的过程。柯维将“锯木”比喻为我们的体魄、精神、心智和社交/情感四个维度。本书将指导读者如何在这四个领域进行定期的“更新”和“保养”,以保持最佳状态,并为实现前六个习惯提供源源不断的动力。这包括健康的饮食、规律的运动、学习新知、培养兴趣爱好以及建立有意义的社交网络。 本书特色: 原则导向: 强调普适性的“原则”,而非流于表面的技巧。 系统性: 七个习惯相互关联,形成一个完整的个人成长框架。 实践性: 提供了大量实用的工具和方法,指导读者如何将理念转化为行动。 深远影响: 帮助读者实现由内而外的改变,建立更强大、更高效、更令人满意的人生。 《高效能人士的七个习惯》不仅仅是一本关于效率的书,更是一本关于如何成为一个有品格、有原则、有影响力的人的指南。它适用于任何希望提升自我、改善人际关系、达成人生目标的人。

作者简介

马克·艾伦·维斯(MarkAllenWeiss)佛罗里达国际大学计算与信息科学学院教授、副院长,本科教育主任和研究生教育主任。他于1987年获得普林斯顿大学计算机科学博士学位,师从BobSedgewick。他曾经担任全美AP(AdvancedPlacement)考试计算机学科委员会的主席(2000-2004)。他的主要研究兴趣是数据结构、算法和教育学。

目录信息

出版者的话
前言
第1章 引论1
1.1 本书讨论的内容1
1.2 数学知识复习2
1.2.1 指数2
1.2.2 对数2
1.2.3 级数2
1.2.4 模运算4
1.2.5 证明的方法4
1.3 递归简论5
1.4 实现泛型构件pre-Java 57
1.4.1 使用Object表示泛型8
1.4.2 基本类型的包装9
1.4.3 使用接口类型表示泛型9
1.4.4 数组类型的兼容性10
1.5 利用Java 5泛型特性实现泛型构件11
1.5.1 简单的泛型类和接口11
1.5.2 自动装箱/拆箱11
1.5.3 菱形运算符12
1.5.4 带有限制的通配符12
1.5.5 泛型static方法14
1.5.6 类型限界14
1.5.7 类型擦除15
1.5.8 对于泛型的限制15
1.6 函数对象16
小结18
练习18
参考文献19
第2章 算法分析20
2.1 数学基础20
2.2 模型22
2.3 要分析的问题22
2.4 运行时间计算24
2.4.1 一个简单的例子24
2.4.2 一般法则24
2.4.3 最大子序列和问题的求解26
2.4.4 运行时间中的对数31
2.4.5 分析结果的准确性33
小结33
练习34
参考文献37
第3章 表、栈和队列39
3.1 抽象数据类型39
3.2 表ADT39
3.2.1 表的简单数组实现40
3.2.2 简单链表40
3.3 Java Collections API中的表41
3.3.1 Collection接口41
3.3.2 Iterator接口42
3.3.3 List接口、ArrayList类和LinkedList类43
3.3.4 例子:remove方法对LinkedList类的使用44
3.3.5 关于ListIterator接口46
3.4 ArrayList类的实现46
3.4.1 基本类46
3.4.2 迭代器、Java嵌套类和内部类49
3.5 LinkedList类的实现52
3.6 栈ADT58
3.6.1 栈模型58
3.6.2 栈的实现59
3.6.3 应用59
3.7 队列ADT65
3.7.1 队列模型65
3.7.2 队列的数组实现65
3.7.3 队列的应用66
小结67
练习67
第4章 树71
4.1 预备知识71
4.1.1 树的实现72
4.1.2 树的遍历及应用72
4.2 二叉树75
4.2.1 实现76
4.2.2 例子:表达式树76
4.3 查找树ADT——二叉查找树78
4.3.1 contains方法79
4.3.2 findMin方法和findMax方法80
4.3.3 insert方法80
4.3.4 remove方法82
4.3.5 平均情况分析83
4.4 AVL树86
4.4.1 单旋转87
4.4.2 双旋转89
4.5 伸展树94
4.5.1 一个简单的想法(不能直接使用)95
4.5.2 展开96
4.6 再探树的遍历100
4.7 B树101
4.8 标准库中的集合与映射105
4.8.1 关于Set接口105
4.8.2 关于Map接口105
4.8.3 TreeSet类和TreeMap类的实现106
4.8.4 使用多个映射的实例106
小结111
练习111
参考文献115
第5章 散列117
5.1 一般想法117
5.2 散列函数117
5.3 分离链接法119
5.4 不用链表的散列表123
5.4.1 线性探测法123
5.4.2 平方探测法124
5.4.3 双散列129
5.5 再散列130
5.6 标准库中的散列表132
5.7 最坏情形下O(1)访问的散列表 133
5.7.1 完美散列133
5.7.2 布谷鸟散列135
5.7.3 跳房子散列143
5.8 通用散列法146
5.9 可扩散列148
小结149
练习150
参考文献153
第6章 优先队列(堆)156
6.1 模型156
6.2 一些简单的实现156
6.3 二叉堆157
6.3.1 结构性质157
6.3.2 堆序性质157
6.3.3 基本的堆操作158
6.3.4 其他的堆操作162
6.4 优先队列的应用164
6.4.1 选择问题164
6.4.2 事件模拟165
6.5 d-堆166
6.6 左式堆167
6.6.1 左式堆性质167
6.6.2 左式堆操作168
6.7 斜堆172
6.8 二项队列173
6.8.1 二项队列结构174
6.8.2 二项队列操作174
6.8.3 二项队列的实现176
6.9 标准库中的优先队列180
小结180
练习181
参考文献184
第7章 排序186
7.1 预备知识186
7.2 插入排序186
7.2.1 算法186
7.2.2 插入排序的分析187
7.3 一些简单排序算法的下界187
7.4 希尔排序188
7.5 堆排序191
7.6 归并排序193
7.7 快速排序198
7.7.1 选取枢纽元199
7.7.2 分割策略200
7.7.3 小数组202
7.7.4 实际的快速排序例程202
7.7.5 快速排序的分析203
7.7.6 选择问题的线性期望时间算法206
7.8 排序算法的一般下界207
7.9 选择问题的决策树下界209
7.10 对手下界210
7.11 线性时间的排序:桶排序和基数排序212
7.12 外部排序216
7.12.1 为什么需要一些新的算法217
7.12.2 外部排序模型217
7.12.3 简单算法217
7.12.4 多路合并218
7.12.5 多相合并219
7.12.6 替换选择219
小结220
练习221
参考文献225
第8章 不相交集类227
8.1 等价关系227
8.2 动态等价性问题227
8.3 基本数据结构229
8.4 灵巧求并算法231
8.5 路径压缩233
8.6 路径压缩和按秩求并的最坏情形234
8.6.1 缓慢增长的函数235
8.6.2 利用递归分解的分析235
8.6.3 O(M log*N)界240
8.6.4 O(Mα(M,N))界240
8.7 一个应用241
小结243
练习243
参考文献244
第9章 图论算法246
9.1 若干定义246
9.2 拓扑排序248
9.3 最短路径算法250
9.3.1 无权最短路径251
9.3.2 Dijkstra算法254
9.3.3 具有负边值的图258
9.3.4 无圈图259
9.3.5 所有点对最短路径261
9.3.6 最短路径的例子261
9.4 网络流问题262
9.5 最小生成树267
9.5.1 Prim算法267
9.5.2 Kruskal算法269
9.6 深度优先搜索的应用270
9.6.1 无向图270
9.6.2 双连通性271
9.6.3 欧拉回路273
9.6.4 有向图275
9.6.5 查找强分支276
9.7 NP-完全性介绍277
9.7.1 难与易278
9.7.2 NP类278
9.7.3 NP-完全问题279
小结280
练习280
参考文献284
第10章 算法设计技巧288
10.1 贪婪算法288
10.1.1 一个简单的调度问题288
10.1.2 哈夫曼编码290
10.1.3 近似装箱问题293
10.2 分治算法298
10.2.1 分治算法的运行时间298
10.2.2 最近点问题300
10.2.3 选择问题302
10.2.4 一些算术问题的理论改进304
10.3 动态规划307
10.3.1 用一个表代替递归307
10.3.2 矩阵乘法的顺序安排309
10.3.3 最优二叉查找树311
10.3.4 所有点对最短路径312
10.4 随机化算法314
10.4.1 随机数发生器315
10.4.2 跳跃表319
10.4.3 素性测试320
10.5 回溯算法322
10.5.1 收费公路重建问题323
10.5.2 博弈326
小结331
练习331
参考文献336
第11章 摊还分析340
11.1 一个无关的智力问题340
11.2 二项队列340
11.3 斜堆344
11.4 斐波那契堆345
11.4.1 切除左式堆中的节点346
11.4.2 二项队列的懒惰合并347
11.4.3 斐波那契堆操作349
11.4.4 时间界的证明350
11.5 伸展树351
小结354
练习354
参考文献355
第12章 高级数据结构及其实现356
12.1 自顶向下伸展树356
12.2 红黑树362
12.2.1 自底向上的插入362
12.2.2 自顶向下红黑树363
12.2.3 自顶向下的删除367
12.3 treap树368
12.4 后缀数组与后缀树370
12.4.1 后缀数组371
12.4.2 后缀树373
12.4.3 线性时间的后缀数组和后缀树的构建375
12.5 k-d树385
12.6 配对堆387
小结392
练习393
参考文献396
索引399
· · · · · · (收起)

读后感

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开篇第一章引论的第一节提出一个问题: “设有一组N个数而要确定其中第K个最大者” 并给出两种解法 全排序后返回K位置上的元素。平均复杂度O(NLogN) 再建立一个临时数组,从N中读取K个数,全排序,然后依次读入其余N - K个数进来和第K名比较,大于K的值则插入到合适位置...  

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因为最近需要复习数据结构与算法,所以网上搜索了下这方面的经典书籍。这本书的C语言版本高居榜首,获得一致好评,正好该书又有Java语言的版本,就买来拜读一下。前后大概花了1个月的时间将该书看了两遍,书中的主要数据结构都敲代码实现了一遍,现在算是将以前的数据结构课程...  

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这段时间又继续深入的学习了下,觉得主要收获有两个: 收获一:真正的理解了折半查找和插入查找,以前买过一本105元的书,可看了很久,就是不知道作者讲的什么,但是这本书不同,这本书的作者用形象的文字和图片的说明让人的理解入木三分。我自已也动手写了一个demo的查找:查...  

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大学期间从头到尾看了5遍。 代码比较精致,尤其是avl树那段,记忆犹新。 内容上偏基础向,偏实现,适合有一定C语言基础的人入门数据结构。 自己感觉图论讲的一般,后面摊还分析讲的也比较凑合。 额,我的评论太短了。。  

评分

开篇第一章引论的第一节提出一个问题: “设有一组N个数而要确定其中第K个最大者” 并给出两种解法 全排序后返回K位置上的元素。平均复杂度O(NLogN) 再建立一个临时数组,从N中读取K个数,全排序,然后依次读入其余N - K个数进来和第K名比较,大于K的值则插入到合适位置...  

用户评价

评分

我最近在闲暇之余翻阅了一下《数据结构与算法分析》这本书,尽管我并不是科班出身,对这些概念的理解也相对零散,但这本书记载的内容却意外地激发了我对计算机底层原理的好奇心。 这本书并没有回避那些看似枯燥的数学公式和理论推导,而是以一种非常严谨的方式呈现了数据结构和算法的数学基础。作者在讲解每个概念时,都会引用相关的数学定理和证明,这让我意识到,计算机科学的许多方面都建立在坚实的数学之上。虽然有些推导过程对我来说确实有点挑战,但这种深入挖掘其本质的精神,让我对知识有了更深的敬畏。 书中对于不同数据结构的性能对比分析,是我特别感兴趣的部分。比如,它会详细阐述在不同场景下,使用数组、链表、哈希表等数据结构的优缺点,以及它们在插入、查找、删除等操作上的效率差异。这种对比分析,让我不再是孤立地学习每个数据结构,而是能够根据具体需求,选择最适合的工具。 我还注意到,作者在讲解算法时,不仅仅是给出代码,更侧重于算法的设计思想和演化过程。他会分析一个问题是如何被拆解成更小的子问题,然后如何通过递归或迭代的方式来解决。这种“解构”问题的能力,我觉得对于任何需要解决复杂问题的领域都至关重要。 总的来说,《数据结构与算法分析》这本书,给我带来了一种全新的学习体验。它鼓励我去思考“为什么”,而不是仅仅停留在“是什么”的层面。这种思维方式的转变,我相信对我在未来面对更复杂的编程挑战时,会有很大的助益。

评分

作为一个长期在IT行业摸爬滚打的开发者,我最近有幸接触到《数据结构与算法分析》这本书。虽然我过去也接触过类似主题的内容,但这本书的独特视角和深入程度,还是让我眼前一亮。 书中对于大规模数据处理场景的分析,给我留下了深刻的印象。作者并没有局限于理论上的概念,而是结合了许多实际的工程问题,比如如何高效地存储和检索海量日志数据,如何在有限的内存中处理超大数据集等。这些案例让我看到了数据结构和算法在解决实际工程难题时的巨大价值。 令我赞赏的是,书中对于算法的优化技巧讲解得非常到位。除了时间复杂度和空间复杂度分析,作者还介绍了一些更高级的优化方法,例如位运算、缓存优化、并行计算等。这些技巧对于提升程序的性能至关重要,也为我提供了很多实用的思路。 此外,本书在讲解时,善于运用类比和生活化的例子来解释抽象的概念。这一点对于我这样非理论背景的开发者来说,非常有帮助。它能够帮助我快速抓住核心思想,并将其与我的实际工作联系起来。 虽然我可能不需要直接去实现书中的每一个算法,但这本书所传达的“以效率为导向”的设计理念,以及对算法权衡的深刻理解,无疑会影响我未来的编码实践。它让我意识到,好的代码不仅仅是能运行,更应该是高效、可维护且能够应对未来增长的。 总而言之,《数据结构与算法分析》这本书,是我在职业生涯中又一次对基础知识的系统梳理和提升。它不仅仅是一本技术书籍,更是一本思维的启迪之作,让我更加清晰地认识到数据结构和算法在软件工程中的核心地位。

评分

最近拿到一本《数据结构与算法分析》,迫不及待地翻阅起来。作为一名对编程充满热情但技术根基相对薄弱的学习者,我一直希望能够找到一本能够系统性地、深入浅出地讲解数据结构与算法的书籍。 这本书的内容详略得当,既有宏观的理论框架,又有微观的细节解析。在讲解每个数据结构时,作者都会先介绍其基本概念,然后是其在不同操作下的性能表现,最后会给出一个具体的应用场景,让我能直观地感受到这个数据结构的作用。 让我特别惊喜的是,书中对于递归和分治策略的讲解。作者用非常清晰的逻辑和丰富的例子,将这两个看似抽象的概念变得易于理解。我尝试着跟着书中的步骤去推导,感觉像是解开了一个个精巧的数学谜题,充满了乐趣。 此外,这本书的语言风格也非常吸引人。它不像一些教科书那样枯燥乏味,而是充满了作者的思考和见解。有时候,作者还会穿插一些历史故事或者名人轶事,让我在学习技术的同时,也能感受到计算机科学发展的脉络和魅力。 虽然我还没有完全读完这本书,但它已经在我心中种下了一颗探索的种子。我开始意识到,掌握了数据结构和算法,就像是掌握了一套强大的“思维工具”,可以用来解决各种各样的问题。 总而言之,《数据结构与算法分析》这本书,为我提供了一个非常棒的学习起点。它让我对数据结构和算法有了更深刻的认识,也激发了我进一步深入学习的动力。我相信,这本书将是我在编程道路上的重要伙伴。

评分

作为一名正在努力提升编程硬实力的计算机系学生,我最近入手了一本名为《数据结构与算法分析》的书,虽然我还没有完全消化其中的所有知识点,但这本书所展现出的深度和广度已经深深吸引了我。它不仅仅是罗列各种抽象的数据结构和复杂的算法,更像是一位经验丰富的导师,循循善诱地引导我理解这些概念背后的设计思想和解决问题的逻辑。 书中的图文并茂,将抽象的概念具象化,例如在讲解链表时,作者用清晰的图示展示了节点之间的连接关系,以及插入、删除操作的详细过程,这极大地降低了初学者的理解门槛。而对于一些稍显复杂的算法,比如图的遍历或者动态规划,作者并没有简单地给出代码实现,而是深入剖析了算法的每一步操作,并提供了多种不同的实现方式,让我能够从不同的角度去思考同一个问题。这种引导式的学习方式,让我不再是被动地记忆,而是主动地去探索和理解。 我尤其欣赏书中对于算法效率的分析部分。作者详细讲解了时间复杂度和空间复杂度,并用严谨的数学方法去分析不同算法的优劣。这让我明白了为什么在解决实际问题时,选择合适的数据结构和算法至关重要。很多时候,一个微小的优化就能带来指数级的性能提升,而这种提升往往是决定项目成败的关键。这本书让我学会了如何去衡量和评估算法的效率,培养了我对性能优化的敏感度。 此外,这本书的案例分析也非常贴合实际。作者会引用一些现实世界中的场景,例如数据库索引、文件系统组织、网络路由等,来解释各种数据结构和算法的应用。这让我看到了理论知识如何在实践中发挥巨大的作用,也激发了我对这些领域进一步学习的兴趣。我发现,原来那些我日常接触到的软件和系统背后,都蕴含着如此精妙的设计和严谨的逻辑。 总而言之,《数据结构与算法分析》这本书为我打开了一扇通往更深层计算机科学世界的大门。它不仅仅是一本技术手册,更是一本启迪思维的书籍。虽然我还有很长的路要走,但我相信,这本书将是我未来学习和工作中不可或缺的宝贵财富,它将陪伴我不断解决更复杂、更具挑战性的技术难题。

评分

最近入手了一本《数据结构与算法分析》,我还在初步的阅读阶段,但这本书的排版和内容组织确实给我留下了深刻的印象。首先,它的整体设计感很强,文字大小、行间距、段落划分都恰到好处,阅读起来非常舒适,不会感到疲劳。 在内容方面,虽然我还没有深入到每一章节的细节,但从目录和章节的标题就能感受到其内容的系统性和完整性。它似乎从最基础的数据结构讲起,逐步深入到更高级的算法,并且在每一部分都标注了相应的理论基础和应用场景。这一点对于我这样希望建立扎实理论基础的读者来说,非常重要。 让我感到欣喜的是,书中大量的图示和代码示例。这些图示不仅清晰地展示了数据结构的变化过程,还帮助我直观地理解了算法的执行流程。代码示例也非常规范,注释清晰,方便我对照学习和自行实践。我尤其喜欢作者在讲解一些经典算法时,会提供不同语言的实现,这让我能够更灵活地掌握知识。 虽然我对算法的理解还处于学习曲线的早期,但这本书提供的分析方法,尤其是对算法复杂度的讲解,让我对如何评估算法的效率有了初步的认识。我开始意识到,写出能运行的代码只是第一步,写出高效且能应对大规模数据的代码才是真正的挑战。 总而言之,《数据结构与算法分析》这本书给我提供了一个非常棒的学习平台。它在易读性和专业性之间取得了很好的平衡,让我能够循序渐进地掌握数据结构和算法的核心概念。我期待着在接下来的阅读中,能从中汲取更多的养分,提升我的编程能力。

评分

三星半吧!疑似机翻,原文的内容还是不错的。

评分

这本书难度不算入门,但篇幅少,解释又不全面,所以初看总会卡住,不如看点入门的,或者篇幅多解释详细的经典书籍

评分

三星半吧!疑似机翻,原文的内容还是不错的。

评分

三星半吧!疑似机翻,原文的内容还是不错的。

评分

读起来很别扭

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