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刘新宇 著

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 编程
• 计算机科学
• 代码
• 面试
• 学习
• 提升
• 技巧
• 问题解决

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115440358

版次：1

商品编码：12025431

包装：平装

丛书名： 图灵原创

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：566

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　伪代码与多语言实现并存，充分发挥语言特性
　　理论与实例结合，轻松学习算法与数据结构
　　内含ACM竞赛趣题和传统趣题，发现算法的乐趣
　　七年磨一剑，中国高级研发人员重磅力作

内容简介

　　本书同时用函数式方法和传统方法介绍了主要的基本算法和数据结构，数据结构部分包括二叉树、红黑树、AVL树、Trie、Patricia、后缀树、B树、二叉堆、二项式堆、斐波那契堆、Pairing堆、队列、序列等；基本算法部分包括各种排序算法、序列搜索算法，字符串匹配算法（KMP等），深度优先、广度有限搜索算法、贪心算法以及动态规划。

作者简介

　　刘新宇，1999年和2001年分别获得清华大学自动化系学士和硕士学位，之后长期从事软件研发工作。他关注基本算法和数据结构，尤其是函数式算法，目前就职于***中国仓储和物流技术团队。

目录

序一 常成博士，4数网主编
序二 姚冬，YY直播架构师
前言
第一部分 树
第1章 二叉搜索树：数据结构中的“hello world” 3
1．1 定义 3
1．2 数据组织 5
1．3 插入 6
1．4 遍历 8
1．5 搜索 10
1．5．1 lookup 10
1．5．2 最小元素和最大元素 11
1．5．3 前驱和后继 12
1．6 删除 14
1．7 随机构建二叉搜索树 18
第2章 插入排序的进化 19
2．1 简介 19
2．2 插入 20
2．3 改进一：二分查找 20
2．4 改进二：使用链表 22
2．5 使用二叉搜索树的最终改进 26
2．6 小结 27
第3章 并不复杂的红黑树 28
3．1 红黑树的定义 32
3．2 插入 33
3．3 删除 36
3．4 命令式的红黑树算法 * 44
3．5 小结 47
第4章 AVL树 48
4．1 AVL树的定义 48
4．2 插入 51
4．2．1 平衡调整 53
4．2．2 模式匹配 57
4．3 删除 59
4．4 AVL树的命令式算法 * 59
4．5 小结 63
第5章 基数树：Trie和Patricia 65
5．1 整数Trie 65
5．1．1 整数Trie的定义 67
5．1．2 插入 67
5．1．3 查找 69
5．2 整数Patricia 70
5．2．1 定义 71
5．2．2 插入 72
5．2．3 查找 78
5．3 字符Trie 80
5．3．1 定义 80
5．3．2 插入 81
5．3．3 查找 83
5．4 字符Patricia 84
5．4．1 定义 84
5．4．2 插入 85
5．4．3 查找 90
5．5 Trie和Patricia的应用 92
5．5．1 电子词典和单词自动补齐 92
5．5．2 T9输入法 97
5．6 小结 102
第6章 后缀树 103
6．1 后缀Trie 104
6．1．1 节点转移和后缀链接 105
6．1．2 on-line构造 107
6．2 后缀树 111
6．3 后缀树的应用 121
6．3．1 字符串搜索和模式匹配 121
6．3．2 查找最长重复子串 123
6．3．3 查找最长公共子串 125
6．3．4 查找最长回文 127
6．3．5 其他 128
6．4 小结 128
第7章 B树 129
7．1 插入 131
7．2 删除 139
7．2．1 删除前预合并 139
7．2．2 先删除再修复 139
7．3 搜索 153
7．4 小结 155
第二部分 堆
第8章 二叉堆 159
8．1 用数组实现隐式二叉堆 159
8．1．1 定义 159
8．1．2 Heapify 160
8．1．3 构造堆 163
8．1．4 堆的基本操作 164
8．1．5 堆排序 168
8．2 左偏堆和skew堆：显式的二叉堆 169
8．2．1 定义 170
8．2．2 合并 172
8．2．3 基本堆操作 173
8．2．4 使用左偏堆实现堆排序 174
8．2．5 skew堆 174
8．3 伸展堆 177
8．3．1 定义 177
8．3．2 堆排序 183
8．4 小结 183
第9章 从吃葡萄到世界杯：选择排序的进化 184
9．1 查找最小元素 186
9．1．1 标记 186
9．1．2 分组 188
9．1．3 选择排序的性能 189
9．2 细微改进 190
9．2．1 比较方法参数化 190
9．2．2 细微调整 191
9．2．3 鸡尾酒排序 192
9．3 本质改进 196
9．3．1 锦标赛淘汰法 196
9．3．2 使用堆排序进行最后的改进 204
9．4 小结 204
第10章 二项式堆、斐波那契堆和配对堆 205
10．1 二项式堆 205
10．1．1 定义 205
10．1．2 基本的堆操作 209
10．2 斐波那契堆 220
10．2．1 定义 220
10．2．2 基本堆操作 221
10．2．3 弹出操作的性能分析 230
10．2．4 减小key 232
10．2．5 “斐波那契堆”名字的由来 234
10．3 配对堆 237
10．3．1 定义 237
10．3．2 基本堆操作 238
10．4 小结 244
第三部分 队列和序列
第11章 并不简单的队列 247
11．1 单向链表和循环缓冲区实现的队列 247
11．1．1 单向链表实现 247
11．1．2 循环缓冲区实现 251
11．2 纯函数式实现 253
11．2．1 双列表队列 254
11．2．2 双数组队列：一种对称实现 255
11．3 小改进：平衡队列 257
11．4 进一步改进：实时队列 259
11．5 惰性实时队列 266
11．6 小结 269
第12章 序列：最后一块砖 271
12．1 二叉随机访问列表 271
12．1．1 普通数组和列表 271
12．1．2 使用森林表示序列 272
12．1．3 在序列的头部插入 273
12．2 二叉随机访问列表的数值表示 279
12．3 命令式双数组列表 285
12．3．1 定义 285
12．3．2 插入和添加 286
12．3．3 随机访问 286
12．3．4 删除和平衡 287
12．4 可连接列表 289
12．5 手指树 293
12．5．1 定义 293
12．5．2 向序列的头部插入元素 295
12．5．3 从头部删除元素 298
12．5．4 删除时处理不规则的手指树 300
12．5．5 在序列的尾部添加元素 304
12．5．6 从尾部删除元素 306
12．5．7 连接 307
12．5．8 手指树的随机访问 312
12．6 小结 325
第四部分 排序和搜索
第13章 分而治之：快速排序和归并排序 329
13．1 快速排序 329
13．1．1 基本形式 330
13．1．2 严格弱序 331
13．1．3 划分 331
13．1．4 函数式划分算法的小改进 335
13．2 快速排序的性能分析 337
13．3 工程实践中的改进 340
13．4 针对最差情况的工程实践 348
13．5 其他工程实践 351
13．6 其他 351
13．7 归并排序 352
13．8 原地归并排序 360
13．8．1 死板原地归并 360
13．8．2 原地工作区 362
13．8．3 原地归并排序与链表归并排序 366
13．9 自然归并排序 368
13．10 自底向上归并排序 374
13．11 并行处理 377
13．12 小结 377
第14章 搜索 379
14．1 序列搜索 379
14．1．1 分而治之的搜索 379
14．1．2 信息复用 400
14．2 解的搜索 428
14．2．1 深度优先搜索和广度优先搜索 428
14．2．2 搜索最优解 468
14．3 小结 498
附录 列表 500
列表的定义 500
列表的基本操作 502
变换 527
提取子列表 536
fold 543
搜索和匹配 549
zip和unzip 555
小结 558
参考文献 559
索引 563

《算法新解》 并非一本教你如何“重新解读”已有算法的书籍，而是旨在为你打开一扇全新的视角，去理解和构建那些驱动现代世界运转的计算逻辑。它不是对经典算法的简单复述或换汤不换药的改写，而是深入到算法的核心思想，从更本质、更普遍的层面进行阐释，并在此基础上探索其在解决复杂问题时的无限可能。 本书的核心在于“新解”，这并非意味着抛弃所有过往的积累，而是以一种更为深刻的洞察力，去审视算法的设计哲学，以及它们如何与现实世界的复杂性进行交互。我们会摒弃那些晦涩难懂的数学推导，转而聚焦于算法的直观理解，让即使是算法初学者，也能通过清晰的图示和生动的类比，把握其精髓。然而，本书的深度绝不因此而减损。我们将在理解基本概念后，迅速进阶到对算法效率、可扩展性以及鲁棒性的深入分析。 “新解”的另一层含义，是指在理解经典算法的基础上，探索解决现代计算挑战的新方法。随着数据量的爆炸式增长，以及计算能力的飞跃，许多传统的算法在应对海量、高维度、实时性要求极强的问题时，显露出其局限性。本书将重点关注那些能够突破这些瓶颈的新兴算法范式，例如机器学习中的深度学习算法。我们将不仅仅是介绍神经网络的结构，而是深入探讨其学习原理，比如反向传播算法如何通过梯度下降优化参数，以及各种激活函数、损失函数和优化器在训练过程中的作用。我们会用大量的实际案例来展示深度学习在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域的强大能力，并分析其在不同应用场景下的调优策略。 此外，图算法在现代信息学中的重要性不言而喻。从社交网络的连接分析，到知识图谱的构建，再到物流路径的优化，图算法无处不在。本书将从图的基本概念出发，深入讲解如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法、Prim算法、Kruskal算法等经典最短路径和最小生成树算法。但我们不会止步于此，而是将重点放在如何有效地处理大规模图数据，例如近似算法在某些NP-hard问题上的应用，以及分布式图计算框架如何应对海量图谱的处理需求。我们会探讨如何设计能够在大规模分布式环境中高效运行的图算法，以及如何平衡计算精度和效率。 在处理海量数据方面，数据结构的设计与算法的效率紧密相连。本书将不仅仅是罗列各种数据结构，而是强调如何根据具体的应用场景，选择最适合的数据结构，以最大化算法的性能。我们会深入探讨哈希表的冲突解决机制，B树/B+树在数据库索引中的作用，堆在优先队列中的应用，以及trie树在字符串匹配和自动补全中的优势。更重要的是，我们会分析这些数据结构在支持复杂算法，如范围查询、最近邻搜索、流式数据处理等场景下的表现，并提出优化策略。 并行与分布式计算是现代高性能计算的基石。本书将系统地介绍并行算法的设计思想，包括任务分解、数据划分、同步与通信机制等。我们将探讨MapReduce模型在处理大规模数据集时的威力，以及Spark等更先进的分布式计算框架如何通过内存计算和迭代式处理提升效率。书中会包含并行排序算法、并行图算法以及并行机器学习算法的实例分析，帮助读者理解如何在多核处理器或集群环境中，设计和实现能够充分利用计算资源的算法。 算法的复杂度分析是评估算法优劣的关键。本书将以严谨而又不失趣味的方式，引导读者掌握时间复杂度和空间复杂度的分析方法，包括大O表示法、Ω表示法和Θ表示法。我们将通过大量的实例，从简单的线性搜索到复杂的动态规划，一步步剖析不同算法的复杂度，并强调如何通过优化算法或选择更合适的数据结构来降低复杂度。同时，我们会探讨NP-completeness等计算复杂性理论中的重要概念，让读者对算法的可解性边界有更清晰的认识。 算法的工程实现同样是本书关注的重点。理论上的最优算法，如果无法高效地实现，也无法发挥其应有的价值。本书将结合常见的编程语言（如Python、Java、C++），提供大量高质量的代码示例。这些示例将不仅仅是功能的实现，更会融入代码优化技巧、内存管理、并发编程等工程实践的内容。我们将讨论如何利用编译器优化、内存局部性原理、缓存利用等技术，进一步提升算法的运行效率。 此外，本书还将触及一些前沿的算法研究方向，例如算法博弈论、量子计算算法的初步介绍，以及随机算法在解决一些经典问题时的巧妙应用。这些内容旨在拓宽读者的视野，激发他们对算法领域未来发展的思考。 《算法新解》 是一本面向所有对计算科学充满好奇的读者，无论是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中获益的书籍。它不提供“魔法公式”式的速成秘籍，而是通过深入浅出的讲解，引导读者掌握解决问题的思维方式，培养分析和设计高效算法的能力。阅读本书，你将不再是被动地接受算法，而是能够主动地创造算法，用计算的智慧去解决现实世界中的各种挑战。它将是你从“知道算法”走向“理解并运用算法”的理想旅伴。

评分☆☆☆☆☆

在阅读的过程中，我发现作者似乎非常注重算法的“工程化”应用，以及在实际场景中可能遇到的挑战。我猜想，书中可能不仅仅停留在理论层面，而是会涉及大量的代码示例、性能分析，甚至是与实际开发相关的最佳实践。我一直认为，再好的算法，如果不能落地，或者在实际部署中遇到各种问题，那么它的价值就会大打折扣。所以，我非常期待看到书中如何将抽象的算法概念与具体的工程实现相结合，例如如何优化空间和时间复杂度，如何处理大规模数据，以及如何在不同的硬件平台上进行高效的运行。这样的内容，对于我这样希望将算法知识转化为实际生产力的人来说，无疑是极具价值的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当引人注目，简洁的线条勾勒出抽象的图腾，让人一眼就能感受到一种深邃与理性。封面的色彩搭配也很有考究，暗色调中点缀着明亮的元素，仿佛在诉说着黑暗中蕴藏的智慧。迫不及待地翻开扉页，纸张的触感也相当不错，有一种温润而厚实的感觉，这是许多纸质书迷所看重的细节。目录的排版清晰明了，每一章的标题都经过深思熟虑，既概括了内容，又激发了读者的好奇心。虽然我还没有深入阅读，但仅从这些初步的观察来看，这本书在出版制作上就显得非常有诚意，这足以让我在还没开始“啃”内容之前，就对其产生极大的好感和期待。这种对细节的追求，往往预示着内容的质量也不会差到哪里去。我猜想，作者在内容上也应该花费了不少心思，力求做到既严谨又易于理解，能够真正地触及到算法的核心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格似乎相当独特，既有学术的严谨，又带着一种别样的文学色彩，读起来不像枯燥的技术手册，更像是一场智识的探险。作者在描述算法时，似乎善于运用一些巧妙的比喻和生动的类比，将那些原本抽象的概念变得形象易懂。我喜欢这种能够将复杂问题简单化，却又不失其深度的叙述方式。而且，书中似乎还融入了一些作者对算法发展趋势的独到见解，以及对未来可能出现的新算法的展望。这种前瞻性的思考，能够帮助我更好地把握学科的发展方向，从而在未来的学习和研究中占据主动。能够有这样的思考和洞察，这本书就已经超越了一般的教材范畴，成为了一本值得反复品读的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构看起来非常严谨，从基础概念的铺陈，到理论推导的深入，再到应用场景的拓展，逻辑链条环环相扣，仿佛在带领读者一步步登上智慧的高峰。我尤其欣赏那种能够从最根本的问题出发，然后逐步构建起复杂理论体系的叙述方式。这样的好处在于，即便读者在某些地方遇到理解上的障碍，也可以回溯到源头，找到清晰的指引。而且，好的算法书籍往往不仅仅是罗列公式和代码，更重要的是要阐释算法背后的思想和哲学，比如为什么这样的设计是有效的，它解决了什么样的问题，又在哪些方面存在局限性。我希望这本书能够在这方面做得非常出色，不仅仅教我“怎么做”，更重要的是让我理解“为什么这么做”，以及如何根据实际情况进行创新。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我就被它传递出的那种“重量感”所吸引。不是指书的物理重量，而是它所散发出的知识密度和深度。第一眼扫过去，那些熟悉的术语和概念，但又似乎隐藏着某种我从未触及的角度。我想，这本书很可能是对那些经典算法进行了一次全新的审视，或许是引入了最新的研究成果，又或者是从一个更基础、更普适的原理出发，去剖析它们的内在逻辑。我特别期待看到书中对一些复杂算法的阐述，比如动态规划、图论算法，甚至是那些在机器学习中至关重要的算法，是否能有令人耳目一新的讲解。我喜欢那种能够颠覆我原有认知的解读方式，而不是简单地重复市面上随处可见的知识。如果这本书真的能做到这一点，那么它在我心目中的价值将是不可估量的。

评分☆☆☆☆☆

每次都在京东买东西，每次都挺开心的，物美价廉，服务让人满意。这下字数够了吧？

评分☆☆☆☆☆

拿到手发现袋子被划破了，这本书也损伤的比较严重

评分☆☆☆☆☆

又买了一本算法书，不知能坚持看到哪页

评分☆☆☆☆☆

朋友推荐的，内容不错才来买的

评分☆☆☆☆☆

还没开始看，书很新

评分☆☆☆☆☆

写的好，对自己工作受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

活动买了好多书，充实自己，沉淀自己

评分☆☆☆☆☆

学习中，对自身不足的知识有所提高

评分☆☆☆☆☆

写的很好很专业