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[美] 迈克尔T.古德里奇（Michael T.Goodrich），罗伯特·塔马契亚 著，乔海燕 等 译

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 程序设计
• 计算机科学
• 算法分析
• 设计模式
• 编程技巧
• 问题求解
• 计算复杂性
• 离散数学

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111582779

版次：1

商品编码：12242453

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：509

内容简介

　　本书全面系统地介绍算法设计和算法应用的各个领域，内容涵盖经典数据结构、经典算法、算法分析方法、算法设计方法以及算法在各个领域的应用，还包含一些高级主题。本书采用应用驱动的方法引入各章内容，内容编排清晰合理，讲解由浅入深。此外，各章都附有巩固练习、创新练习和应用练习三种类型的题目，为读者理解和掌握算法设计和应用提供了很好的素材。

目录

出版者的话
译者序
前言
第1章算法分析
1.1分析算法
1.1.1伪代码
1.1.2随机存取机模型
1.1.3基本操作数目的计算
1.1.4递归算法的分析
1.1.5渐近表示法
1.1.6渐近表示法的重要性
1.2相关数学知识复习
1.2.1求和
1.2.2对数和幂
1.2.3简单的证明技术
1.2.4概率基础
1.3算法分析案例
1.3.1最大子数组问题的第一个解
1.3.2一种改进的求最大子数组算法
1.3.3线性时间的最大子数组算法
1.4平摊分析
1.4.1平摊技术
1.4.2对一个可扩展数组实现的分析
1.5练习
本章注记
第一部分数据结构
第2章基本数据结构
2.1栈和队列
2.1.1栈
2.1.2队列
2.2列表
2.2.1基于索引的列表
2.2.2链表
2.3树
2.3.1树的定义
2.3.2树的遍历
2.3.3二叉树
2.3.4表示树的数据结构
2.4练习
本章注记
第3章二叉搜索树
3.1搜索和更新
3.1.1二叉搜索树的定义
3.1.2二叉搜索树中的搜索
3.1.3二叉搜索树中的插入
3.1.4二叉搜索树中的删除
3.1.5二叉搜索树的性能
3.2范围查询
3.3基于索引的搜索
3.4随机构造二叉搜索树
3.5练习
本章注记
第4章平衡二叉搜索树
4.1秩和旋转
4.2AVL树
4.3红黑树
4.4弱AVL树
4.5伸展树
4.6练习
本章注记
第5章优先队列和堆
5.1优先队列
5.2PQ排序、选择排序和插入排序
5.2.1选择排序
5.2.2插入排序
5.3堆
5.3.1基于数组结构的二叉树
5.3.2堆中的插入
5.3.3堆中的删除
5.4堆排序
5.5扩展优先队列
5.6练习
本章注记
第6章散列表
6.1映射
6.1.1映射的定义
6.1.2查找表
6.2散列函数
6.2.1分量求和
6.2.2多项式求值函数
6.2.3基于表格的散列
6.2.4取模
6.2.5随机线性和多项式函数
6.3碰撞处理与再散列
6.3.1拉链法
6.3.2开放寻址法
6.3.3线性探测
6.3.4平方探测
6.3.5双重散列
6.3.6再散列
6.4布谷鸟散列
6.5通用散列
6.6练习
本章注记
第7章并查集结构
7.1并查集及其应用
7.1.1连通分支
7.1.2迷宫建筑和渗透理论
7.2基于列表的实现
7.3基于树的实现
7.4练习
本章注记
第二部分排序和选择
第8章归并排序和快速排序
8.1归并排序
8.1.1分而治之
8.1.2归并排序和递推方程
8.2快速排序
8.2.1随机快速排序
8.2.2原地快速排序
8.3基于比较的排序的下界
8.4练习
本章注记
第9章快速排序和选择
9.1桶排序和基数排序
9.1.1桶排序
9.1.2基数排序
9.2选择
9.2.1随机快速选择
9.2.2确定性选择
9.3加权中位数
9.4练习
本章注记
第三部分基本技术
第10章贪心法
10.1分份背包问题
10.2任务调度
10.3文本压缩和哈夫曼编码
10.4练习
本章注记
第11章分治法
11.1递推与主定理
11.2整数乘法
11.3矩阵乘法
11.4极大点集问题
11.5练习
本章注记
第12章动态规划
12.1矩阵连乘
12.2通用技术
12.3望远镜调度
12.4博弈策略
12.4.1硬币行
12.4.2概率博弈策略与逆向归纳法
12.5最长公共子序列问题
12.5.1问题定义
12.5.2应用动态规划解LCS问题
12.60-1背包问题
12.7练习
本章注记
第13章图及遍历
13.1图的术语和表示方法
13.1.1图的一些术语
13.1.2图的操作
13.1.3表示图的数据结构
13.2深度优先搜索
13.3广度优先搜索
13.4有向图
13.4.1遍历有向图
13.4.2传递闭包
13.4.3有向DFS和垃圾回收
13.4.4有向无环图
13.5双连通分量
13.6练习
本章注记
第四部分图算法
第14章最短路径
14.1单源最短路径
14.2Dijkstra算法
14.3Bellman�睩ord 算法
14.4有向无环图中的最短路径
14.5所有顶点对之间的最短路径
14.5.1动态规划最短路径算法
14.5.2通过矩阵乘法计算最短路径
14.6练习
本章注记
第15章最小生成树
15.1最小生成树的性质
15.2Kruskal算法
15.3Prim�睯arník算法
15.4Baru�畍ka算法
15.5练习
本章注记
第16章网络流和匹配
16.1流与割
16.1.1割
16.1.2剩余容量和增流路径
16.2最大流算法
16.2.1Ford�睩ulkerson算法
16.2.2Edmonds�睰arp算法
16.3最大二分图匹配
16.4棒球赛的淘汰
16.5最低成本流
16.6练习
本章注记
第五部分计算困难问题
第17章NP完全性
17.1P和NP
17.1.1定义复杂类P和NP
17.1.2一些有趣的NP问题
17.2NP完全性
17.2.1多项式时间归约和NP难度
17.2.2Cook�睱evin 定理
17.2.3如何证明一个问题是NP完全问题
17.3合取范式可满足问题和3可满足问题
17.4顶点覆盖、团和集合覆盖
17.5子集和与背包问题
17.6哈密顿回路和TSP
17.7练习
本章注记
第18章近似算法
18.1几何旅行商问题
18.1.1Metric�睺SP的一个2近似算法
18.1.2Christofides近似算法
18.2覆盖问题的近似
18.2.1顶点覆盖的2近似算法
18.2.2集合覆盖的对数近似
18.3多项式时间近似方法
18.4回溯和分支定界
18.4.1回溯法
18.4.2分支定界法
18.5练习
本章注记
第六部分高级主题
第19章随机算法
19.1随机排列的生成
19.2稳定婚姻和优惠券收集
19.2.1优惠券收集问题分析
19.2.2稳定婚姻问题
19.3最小割
19.3.1收缩边
19.3.2计算最小割
19.3.3更快的算法
19.4寻找素数
19.5切尔诺夫界
19.5.1马尔可夫不等式
19.5.2示性随机变量之和
......

前言/序言

　　本书全面地介绍了计算机算法和数据结构的设计和分析。书中各章相对独立，所以教师和读者可以自由选择感兴趣的章节。此外，本书内容广泛，既包含了经典的算法，也包含了新兴的算法，具体如下：
　　�r 渐近分析数学，包括平摊和随机化。
　　�r 通用算法设计技术，包括贪心法、分治法和动态规划。
　　�r 数据结构，包括列表、树、堆、搜索树、B树、哈希表、跳跃表、并查集结构和多维树。
　　�r 算法框架，包括NP完全性、近似算法和外存算法。
　　�r 基本算法，包括排序、图算法、计算几何、数值算法、密码、快速傅里叶变换（FFT）和线性规划。
　　应用驱动方法　　计算机科学已经进入一个令人兴奋的时代。计算机已经从早期的计算引擎发展到现在的信息处理器，其应用遍布各个领域。此外，互联网的扩展推动了计算机在社会和商业中的新范式和新模式。例如，计算机可以用来存储和检索大规模数据，并且用于许多其他的应用领域，如运动、视频游戏、生物、制药、社交网络、工程和科学。因此，我们认为算法的讲授既要强调其数学分析，也要突出其实际应用。
　　为了达到这个目的，每章开篇都有该章主题应用的一个简短讨论。这些应用有的来自于主题的实际应用，有的是设想该章主题在实践中的可能应用。这些讨论的意图是为读者阅读各章时提供一定的背景和实际应用动机。除了这些应用的动机外，我们还给出算法的详细伪代码描述和完整的数学分析。事实上，我们认为数学的严谨性有其实际的意义。
　　写给教师　　本书的结构便于教师自由地选择和讲授内容。各章节之间的依存度已经降至很低，以便教师可以按照自己喜欢的顺序授课。此外，依据内容的深度，每章的讲授时间在1～3节课。
　　课程样例　　本书可作为多个课程的教材。例如，可用于算法核心课程的教材，即经典CS7。另外，本书也可以用于高年级本科生或者研究生的数据结构课程、算法课程，或者两学期连续教授这两个课程的教材。为了突出这些选择，下面为这些可能的课程给出教学大纲样例。
　　算法核心课程（CS7）大纲样例　　第1章算法分析　　（跳读、略读或复习第2～4章的基本数据结构）　　�…� 这些内容以及第5章和第6章是数据结构课程的基本内容，也是本课程的先行课。
　　第5章优先队列和堆　　第6章散列表　　第7章并查集结构.　　第8章归并排序和快速排序　　第9章快速排序和选择（如果时间允许）　　第10章贪心法　　第11章分治法　　第12章动态规划　　第13章图及遍历　　第14章最短路径　　第15章最小生成树　　第16章网络流和匹配（如果时间允许）　　第17章NP完全性　　第18章近似算法　　如果时间允许，可从第19～26章中选择内容，包括随机算法、计算几何、字符串算法、密码学、快速傅里叶变换（FFT）和线性规划。
　　高年级本科生或者研究生的数据结构课程大纲样例　　第1章算法分析　　第2章基本数据结构　　第3章二叉搜索树　　第4章平衡二叉搜索树　　第5章优先队列和堆　　第6章散列表　　第7章并查集结构　　第8章归并排序和快速排序　　第13章图及遍历　　第14章最短路径　　第15章最小生成树　　第20章B树和外部存储器　　第21章多维搜索　　高年级本科生或者研究生的算法课程大纲样例　　（跳读、略读或者复习第1～8章）　　第9章快速排序和选择　　第10章贪心法　　第11章分治法　　第12章动态规划　　第16章网络流和匹配　　第17章NP完全性　　第18章近似算法　　第19章随机算法　　第22章计算几何　　第23章字符串算法　　第24章密码学　　第25章快速傅里叶变换　　第26章线性规划　　这门课程既可以作为一门独立的课程讲授，也可与上面的高级数据结构课程联合讲授。当然，还有其他的选择，在此不再赘述，将这些内容的创意安排留给教师。
　　三类练习　　本书包含了800多个练习，分为三类：
　　�r 巩固练习，测试对章节内容的理解。
　　�r 创新练习，测试能否创造性地利用各章的技术方法。
　　�r 应用练习，测试能否将各章内容应用于实际问题或者设想的问题。
　　这些练习的分布大致为巩固练习占35%，创新练习占40%，应用练习占25%。
　　网络增值学习　　本书有一个网站：
　　�眞iley�眂om/college/goodrich/　　这个网站包含了章节内容的附加学习资源，特别为学生提供了以下内容：
　　�r 本书大部分内容的PDF演示讲义。
　　�r 某些练习的提示。
　　对于一些学生来说，有些创新练习和应用练习可能具有挑战性，因此他们会对这些提示感兴趣。
　　我们也为使用本书作为教材的教师提供了一个教学支持网站，包括下列辅助资源:��
　　关于本书教辅资源，只有使用本书作为教材的教师才可以申请，需要的教师可向约翰·威立出版公司北京代表处申请。　　�r
　　本书一些练习的解。
　　�r 本书大部分内容的可编辑PowerPoint演示文稿。
　　预备知识
　　本书假定读者具有一定的预备知识。特别是，假定读者有基本的数据结

《数据结构的艺术与实践》 内容简介 数据结构，作为计算机科学的核心基石，其重要性不言而喻。它不仅是理解复杂算法的必要前置知识，更是构建高效、可扩展软件系统的关键要素。《数据结构的艺术与实践》一书，旨在深入浅出地剖析各种经典和现代数据结构的设计原理、内在机制及其在实际问题解决中的巧妙运用。本书力求在理论深度与实践指导之间取得平衡，帮助读者不仅掌握“是什么”，更能理解“为什么”以及“如何做”。 本书的开篇，我们将从最基础的线性结构讲起，如数组和链表。我们会详细探讨它们的内部表示、内存布局、优缺点分析，以及它们在排序、搜索等基本操作中的效率表现。例如，对于链表，我们不仅会介绍单向链表、双向链表，还会深入研究循环链表，并讨论它们在实现栈、队列等抽象数据类型中的应用。在此过程中，我们将通过丰富的伪代码和图示，清晰地展示各种操作的执行流程，帮助读者建立直观的理解。 随后，我们将进入更为复杂但应用更为广泛的非线性结构。树形结构作为其中最重要的一类，我们将投入大量篇幅进行讲解。从基础的二叉树、二叉搜索树，到平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树），再到B树及其变种，本书将逐步揭示其设计理念和维护平衡的精妙算法。我们会深入分析各种平衡树的插入、删除、查找操作的复杂度，并探讨它们在数据库索引、文件系统等领域的实际应用。例如，在讲解红黑树时，我们将详细阐述其五条性质以及通过左旋、右旋、颜色翻转等操作来维持平衡的详细步骤，并举例说明其在C++ STL等实际库中的应用。 图结构是另一类强大的数据组织方式，能够有效地表示对象之间的复杂关系。《数据结构的艺术与实践》将系统地介绍图的定义、表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及重要的图遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。在此基础上，我们将深入探讨最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法）等经典问题，并分析它们在网络路由、社交网络分析、资源分配等问题中的解决方案。我们会通过实例演示，如如何使用Dijkstra算法求解地图应用中的最短路线，或者如何利用Kruskal算法构建经济高效的通信网络。 除了传统的树和图结构，本书还将触及一些更为高级和现代的数据结构。例如，哈希表（散列表）因其近乎常数时间的平均查找效率，在缓存、字典、数据库索引等场景中扮演着至关重要的角色。我们将详细讲解哈希函数的构造原则、冲突解决方法（链地址法、开放地址法）以及各种策略的性能考量。读者将了解如何设计一个好的哈希函数，以及如何选择合适的冲突解决方法来优化性能。 堆（Heap）作为一种特殊的树形数据结构，常用于实现优先队列，对于诸如任务调度、事件模拟等应用至关重要。本书将详细介绍最大堆和最小堆的概念，以及堆的插入、删除、堆化等核心操作，并阐述其在堆排序算法中的应用。 同时，我们还将介绍一些在特定领域表现出色的数据结构，例如： Trie树（前缀树）：特别适合于字符串的查找、匹配和自动补全，例如在搜索引擎的关键词提示功能和拼写检查中。我们将演示如何构建Trie树以及如何在其中高效地进行查找和插入操作。 并查集（Disjoint Set Union）：用于处理不相交集合的合并与查询问题，在连通性问题、最小生成树算法（Kruskal）的实现中非常关键。我们将详细解释其路径压缩和按秩合并等优化技巧。 Fenwick树（二叉索引树） 和 线段树（Segment Tree）：这些数据结构在处理区间查询和更新问题上具有独特的优势，广泛应用于动态区间统计、图像处理等领域。我们将详细讲解它们的构建、查询和更新操作，并给出实际应用案例，例如如何用线段树高效地计算数组的区间和。 为了更好地服务于实践，本书的每一章都将包含大量的代码示例，采用主流编程语言（如Python、Java或C++）实现，力求代码清晰、注释详尽，并配以详细的运行说明。我们相信，通过动手实践，读者能够更深刻地理解数据结构的抽象概念，并掌握将其转化为实际解决方案的能力。 在每一章节的末尾，我们还会设置“思考与挑战”部分，提供一些难度适中的练习题和思考题，旨在引导读者温故知新，拓展思路，并鼓励他们尝试将所学知识应用于更复杂的问题。这些题目可能涉及对现有数据结构的改进，或者需要组合多种数据结构来解决问题。 本书的另一大特色在于，我们不仅关注单个数据结构的设计，更强调它们之间的联系以及如何根据具体应用场景选择最合适的数据结构。例如，我们会讨论在什么情况下链表比数组更优，何时应该选择红黑树而非AVL树，以及哈希表在处理大规模数据时可能面临的性能瓶颈。 《数据结构的艺术与实践》的目标读者群体广泛，包括计算机科学专业的学生、软件工程师、算法爱好者，以及任何希望深入理解数据存储和处理原理的从业者。无论您是初次接触数据结构，还是希望系统性地梳理和提升自己的数据结构知识，本书都将是您值得信赖的参考。我们相信，通过学习本书，您将能够构建出更高效、更可靠、更具竞争力的软件系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色背景搭配简洁的白色字体，透露着一种严谨而又充满探索精神的科学感。拿到手里，纸张的质感也相当不错，厚实而富有弹性，翻阅起来不会有廉价感。我是一位在校的计算机专业学生，平时对算法的学习一直抱有浓厚的兴趣，也常常为此感到困惑。市面上关于算法的书籍琳琅满目，但很多要么过于理论化，要么过于浅显，很难找到一本既能深入讲解算法原理，又能指导实际应用的。我当初选择这本书，很大程度上是被它的名字所吸引。“算法设计与应用”——这个组合预示着它不仅仅停留在算法的理论层面，更重要的是它会如何指导我们在实际开发中去运用这些强大的工具。我的期望是，这本书能够成为我学习算法路上的一个可靠伙伴，帮助我理解那些抽象的伪代码背后的逻辑，掌握如何根据具体问题选择最优的算法，甚至能够启发我设计出属于自己的创新算法。我期待书中能够有丰富的图示和案例分析，让我能够更直观地理解复杂的算法流程，比如那些动态规划的方程是如何一步步推导出来的，或者是图算法中的各种剪枝和优化策略。同时，我也希望它能提供一些关于算法在不同领域的实际应用，比如在搜索引擎、推荐系统、或者甚至是生物信息学中的应用，这样可以让我看到算法的实际价值，也更有动力去深入学习。

评分☆☆☆☆☆

我是一名喜欢钻研技术细节的独立开发者，我坚信“细节决定成败”。在开发过程中，我常常会遇到一些性能瓶颈，或者是在处理特定类型的数据时，需要寻找最优的解决方案。这个时候，算法就成了我的“秘密武器”。我选择《算法设计与应用》这本书，是因为我希望它能让我对算法的设计有更深刻的理解，而不仅仅是停留在“会用”的层面。我希望这本书能够引导我思考“为什么”要这样设计一个算法，而不是“怎么”去实现一个已知的算法。我期待书中能够包含一些关于算法复杂度分析的深入讲解，以及如何通过各种技巧来优化算法的效率，比如记忆化搜索、分支限界等等。我对于书中是否会涉及一些经典算法的设计思想，例如分治法、贪心算法、动态规划等，并分析它们的设计哲学和适用场景非常感兴趣。我希望通过阅读这本书，能够提升我分析和解决问题的能力，让我能够更自信地面对各种复杂的技术挑战，甚至能够创造出一些新颖的算法来解决我遇到的独特问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能领域充满好奇心的爱好者，我常常在接触到各种AI应用时，惊叹于其背后强大的算法支撑。机器学习、深度学习、自然语言处理等等，这些热门技术无一不建立在复杂的算法之上。我虽然不是科班出身，但一直努力通过各种渠道学习相关的知识。当我看到《算法设计与应用》这本书时，我感觉到它可能是我深入理解AI背后原理的一把钥匙。我特别期待书中能够详细阐述一些在AI领域至关重要的算法，比如用于模型训练的优化算法，用于数据挖掘的搜索算法，或者用于图像识别的特征提取算法。我希望它不仅仅是列出算法的名称和公式，而是能够深入讲解这些算法的数学原理、逻辑推导过程，以及它们是如何被巧妙地应用于解决现实世界的复杂问题的。例如，我很好奇梯度下降算法是如何一步步找到最优解的，或者卷积神经网络中的卷积层是如何提取图像特征的。如果书中能提供一些算法的伪代码实现，甚至是一些简化的Python代码示例，那将对我这样的自学者来说是极大的帮助。我希望这本书能够帮助我建立起一个更扎实的算法基础，从而更好地理解和掌握人工智能的各个分支。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚步入工作不久的软件工程师，日常的工作内容涉及大量的系统设计和性能优化。在项目开发过程中，我越来越深刻地体会到算法能力的重要性。很多时候，一个看似微小的算法选择，就能决定整个系统的响应速度和资源消耗。然而，我发现自己在实际工程中运用算法的能力还有待提高，常常是凭经验或者套用一些现成的库函数，而对深层次的原理和优化空间了解不多。这本书的名字《算法设计与应用》，恰恰击中了我当前的需求。我希望它能为我提供一套系统性的方法论，指导我如何在面对实际问题时，能够系统地思考，分析问题的本质，然后有针对性地设计出高效的算法。我非常看重书中对于“应用”部分的讲解，期待它能够提供一些不同于学术界理论的、更贴近工程实践的案例。比如，在面对大数据量时，哪些数据结构和算法是更优的选择？如何衡量一个算法的“好坏”？书中是否会探讨一些常见的性能瓶颈分析和优化技巧？我希望它能够给出一些可操作的建议，帮助我将书本上的知识转化为解决实际工程问题的能力，让我的代码跑得更快、更稳，也能在团队中展现出更强的技术实力。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在校的数学系学生，虽然我拥有扎实的数学功底，但将数学理论应用于计算机科学中的算法设计，对我来说仍是一个充满挑战的领域。我选择《算法设计与应用》这本书，是因为我希望它能够成为连接我的数学知识与计算机算法之间的桥梁。我期待书中能够深入探讨算法背后的数学原理，例如图论在网络算法中的应用，概率论在随机算法中的作用，或者离散数学在组合优化算法中的体现。我希望它能够用清晰的数学语言来解释算法的逻辑，并展示如何在数学模型的基础上构建出高效的计算方法。我特别关注书中是否会涉及一些算法的证明过程，以及如何通过数学分析来验证算法的正确性和最优性。我希望能在这本书中找到一些能够启发我从数学角度去思考算法设计的新思路，并学习如何将抽象的数学概念转化为实际可执行的计算过程。这本书对于我来说，不仅仅是一本算法书，更是一次将理论与实践结合的宝贵学习机会。