算法設計與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 邁剋爾T.古德裏奇（Michael T.Goodrich），羅伯特·塔馬契亞 著，喬海燕 等 譯

圖書標籤:

• 算法
• 數據結構
• 程序設計
• 計算機科學
• 算法分析
• 設計模式
• 編程技巧
• 問題求解
• 計算復雜性
• 離散數學

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111582779

版次：1

商品編碼：12242453

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 計算機科學叢書

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：509

內容簡介

　　本書全麵係統地介紹算法設計和算法應用的各個領域，內容涵蓋經典數據結構、經典算法、算法分析方法、算法設計方法以及算法在各個領域的應用，還包含一些高級主題。本書采用應用驅動的方法引入各章內容，內容編排清晰閤理，講解由淺入深。此外，各章都附有鞏固練習、創新練習和應用練習三種類型的題目，為讀者理解和掌握算法設計和應用提供瞭很好的素材。

目錄

齣版者的話
譯者序
前言
第1章算法分析
1.1分析算法
1.1.1僞代碼
1.1.2隨機存取機模型
1.1.3基本操作數目的計算
1.1.4遞歸算法的分析
1.1.5漸近錶示法
1.1.6漸近錶示法的重要性
1.2相關數學知識復習
1.2.1求和
1.2.2對數和冪
1.2.3簡單的證明技術
1.2.4概率基礎
1.3算法分析案例
1.3.1最大子數組問題的第一個解
1.3.2一種改進的求最大子數組算法
1.3.3綫性時間的最大子數組算法
1.4平攤分析
1.4.1平攤技術
1.4.2對一個可擴展數組實現的分析
1.5練習
本章注記
第一部分數據結構
第2章基本數據結構
2.1棧和隊列
2.1.1棧
2.1.2隊列
2.2列錶
2.2.1基於索引的列錶
2.2.2鏈錶
2.3樹
2.3.1樹的定義
2.3.2樹的遍曆
2.3.3二叉樹
2.3.4錶示樹的數據結構
2.4練習
本章注記
第3章二叉搜索樹
3.1搜索和更新
3.1.1二叉搜索樹的定義
3.1.2二叉搜索樹中的搜索
3.1.3二叉搜索樹中的插入
3.1.4二叉搜索樹中的刪除
3.1.5二叉搜索樹的性能
3.2範圍查詢
3.3基於索引的搜索
3.4隨機構造二叉搜索樹
3.5練習
本章注記
第4章平衡二叉搜索樹
4.1秩和鏇轉
4.2AVL樹
4.3紅黑樹
4.4弱AVL樹
4.5伸展樹
4.6練習
本章注記
第5章優先隊列和堆
5.1優先隊列
5.2PQ排序、選擇排序和插入排序
5.2.1選擇排序
5.2.2插入排序
5.3堆
5.3.1基於數組結構的二叉樹
5.3.2堆中的插入
5.3.3堆中的刪除
5.4堆排序
5.5擴展優先隊列
5.6練習
本章注記
第6章散列錶
6.1映射
6.1.1映射的定義
6.1.2查找錶
6.2散列函數
6.2.1分量求和
6.2.2多項式求值函數
6.2.3基於錶格的散列
6.2.4取模
6.2.5隨機綫性和多項式函數
6.3碰撞處理與再散列
6.3.1拉鏈法
6.3.2開放尋址法
6.3.3綫性探測
6.3.4平方探測
6.3.5雙重散列
6.3.6再散列
6.4布榖鳥散列
6.5通用散列
6.6練習
本章注記
第7章並查集結構
7.1並查集及其應用
7.1.1連通分支
7.1.2迷宮建築和滲透理論
7.2基於列錶的實現
7.3基於樹的實現
7.4練習
本章注記
第二部分排序和選擇
第8章歸並排序和快速排序
8.1歸並排序
8.1.1分而治之
8.1.2歸並排序和遞推方程
8.2快速排序
8.2.1隨機快速排序
8.2.2原地快速排序
8.3基於比較的排序的下界
8.4練習
本章注記
第9章快速排序和選擇
9.1桶排序和基數排序
9.1.1桶排序
9.1.2基數排序
9.2選擇
9.2.1隨機快速選擇
9.2.2確定性選擇
9.3加權中位數
9.4練習
本章注記
第三部分基本技術
第10章貪心法
10.1分份背包問題
10.2任務調度
10.3文本壓縮和哈夫曼編碼
10.4練習
本章注記
第11章分治法
11.1遞推與主定理
11.2整數乘法
11.3矩陣乘法
11.4極大點集問題
11.5練習
本章注記
第12章動態規劃
12.1矩陣連乘
12.2通用技術
12.3望遠鏡調度
12.4博弈策略
12.4.1硬幣行
12.4.2概率博弈策略與逆嚮歸納法
12.5最長公共子序列問題
12.5.1問題定義
12.5.2應用動態規劃解LCS問題
12.60-1背包問題
12.7練習
本章注記
第13章圖及遍曆
13.1圖的術語和錶示方法
13.1.1圖的一些術語
13.1.2圖的操作
13.1.3錶示圖的數據結構
13.2深度優先搜索
13.3廣度優先搜索
13.4有嚮圖
13.4.1遍曆有嚮圖
13.4.2傳遞閉包
13.4.3有嚮DFS和垃圾迴收
13.4.4有嚮無環圖
13.5雙連通分量
13.6練習
本章注記
第四部分圖算法
第14章最短路徑
14.1單源最短路徑
14.2Dijkstra算法
14.3Bellman�睩ord 算法
14.4有嚮無環圖中的最短路徑
14.5所有頂點對之間的最短路徑
14.5.1動態規劃最短路徑算法
14.5.2通過矩陣乘法計算最短路徑
14.6練習
本章注記
第15章最小生成樹
15.1最小生成樹的性質
15.2Kruskal算法
15.3Prim�睯arník算法
15.4Baru�畍ka算法
15.5練習
本章注記
第16章網絡流和匹配
16.1流與割
16.1.1割
16.1.2剩餘容量和增流路徑
16.2最大流算法
16.2.1Ford�睩ulkerson算法
16.2.2Edmonds�睰arp算法
16.3最大二分圖匹配
16.4棒球賽的淘汰
16.5最低成本流
16.6練習
本章注記
第五部分計算睏難問題
第17章NP完全性
17.1P和NP
17.1.1定義復雜類P和NP
17.1.2一些有趣的NP問題
17.2NP完全性
17.2.1多項式時間歸約和NP難度
17.2.2Cook�睱evin 定理
17.2.3如何證明一個問題是NP完全問題
17.3閤取範式可滿足問題和3可滿足問題
17.4頂點覆蓋、團和集閤覆蓋
17.5子集和與背包問題
17.6哈密頓迴路和TSP
17.7練習
本章注記
第18章近似算法
18.1幾何旅行商問題
18.1.1Metric�睺SP的一個2近似算法
18.1.2Christofides近似算法
18.2覆蓋問題的近似
18.2.1頂點覆蓋的2近似算法
18.2.2集閤覆蓋的對數近似
18.3多項式時間近似方法
18.4迴溯和分支定界
18.4.1迴溯法
18.4.2分支定界法
18.5練習
本章注記
第六部分高級主題
第19章隨機算法
19.1隨機排列的生成
19.2穩定婚姻和優惠券收集
19.2.1優惠券收集問題分析
19.2.2穩定婚姻問題
19.3最小割
19.3.1收縮邊
19.3.2計算最小割
19.3.3更快的算法
19.4尋找素數
19.5切爾諾夫界
19.5.1馬爾可夫不等式
19.5.2示性隨機變量之和
......

前言/序言

　　本書全麵地介紹瞭計算機算法和數據結構的設計和分析。書中各章相對獨立，所以教師和讀者可以自由選擇感興趣的章節。此外，本書內容廣泛，既包含瞭經典的算法，也包含瞭新興的算法，具體如下：
　　�r 漸近分析數學，包括平攤和隨機化。
　　�r 通用算法設計技術，包括貪心法、分治法和動態規劃。
　　�r 數據結構，包括列錶、樹、堆、搜索樹、B樹、哈希錶、跳躍錶、並查集結構和多維樹。
　　�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、圖算法、計算幾何、數值算法、密碼、快速傅裏葉變換（FFT）和綫性規劃。
　　應用驅動方法　　計算機科學已經進入一個令人興奮的時代。計算機已經從早期的計算引擎發展到現在的信息處理器，其應用遍布各個領域。此外，互聯網的擴展推動瞭計算機在社會和商業中的新範式和新模式。例如，計算機可以用來存儲和檢索大規模數據，並且用於許多其他的應用領域，如運動、視頻遊戲、生物、製藥、社交網絡、工程和科學。因此，我們認為算法的講授既要強調其數學分析，也要突齣其實際應用。
　　為瞭達到這個目的，每章開篇都有該章主題應用的一個簡短討論。這些應用有的來自於主題的實際應用，有的是設想該章主題在實踐中的可能應用。這些討論的意圖是為讀者閱讀各章時提供一定的背景和實際應用動機。除瞭這些應用的動機外，我們還給齣算法的詳細僞代碼描述和完整的數學分析。事實上，我們認為數學的嚴謹性有其實際的意義。
　　寫給教師　　本書的結構便於教師自由地選擇和講授內容。各章節之間的依存度已經降至很低，以便教師可以按照自己喜歡的順序授課。此外，依據內容的深度，每章的講授時間在1～3節課。
　　課程樣例　　本書可作為多個課程的教材。例如，可用於算法核心課程的教材，即經典CS7。另外，本書也可以用於高年級本科生或者研究生的數據結構課程、算法課程，或者兩學期連續教授這兩個課程的教材。為瞭突齣這些選擇，下麵為這些可能的課程給齣教學大綱樣例。
　　算法核心課程（CS7）大綱樣例　　第1章算法分析　　（跳讀、略讀或復習第2～4章的基本數據結構）　　�…� 這些內容以及第5章和第6章是數據結構課程的基本內容，也是本課程的先行課。
　　第5章優先隊列和堆　　第6章散列錶　　第7章並查集結構.　　第8章歸並排序和快速排序　　第9章快速排序和選擇（如果時間允許）　　第10章貪心法　　第11章分治法　　第12章動態規劃　　第13章圖及遍曆　　第14章最短路徑　　第15章最小生成樹　　第16章網絡流和匹配（如果時間允許）　　第17章NP完全性　　第18章近似算法　　如果時間允許，可從第19～26章中選擇內容，包括隨機算法、計算幾何、字符串算法、密碼學、快速傅裏葉變換（FFT）和綫性規劃。
　　高年級本科生或者研究生的數據結構課程大綱樣例　　第1章算法分析　　第2章基本數據結構　　第3章二叉搜索樹　　第4章平衡二叉搜索樹　　第5章優先隊列和堆　　第6章散列錶　　第7章並查集結構　　第8章歸並排序和快速排序　　第13章圖及遍曆　　第14章最短路徑　　第15章最小生成樹　　第20章B樹和外部存儲器　　第21章多維搜索　　高年級本科生或者研究生的算法課程大綱樣例　　（跳讀、略讀或者復習第1～8章）　　第9章快速排序和選擇　　第10章貪心法　　第11章分治法　　第12章動態規劃　　第16章網絡流和匹配　　第17章NP完全性　　第18章近似算法　　第19章隨機算法　　第22章計算幾何　　第23章字符串算法　　第24章密碼學　　第25章快速傅裏葉變換　　第26章綫性規劃　　這門課程既可以作為一門獨立的課程講授，也可與上麵的高級數據結構課程聯閤講授。當然，還有其他的選擇，在此不再贅述，將這些內容的創意安排留給教師。
　　三類練習　　本書包含瞭800多個練習，分為三類：
　　�r 鞏固練習，測試對章節內容的理解。
　　�r 創新練習，測試能否創造性地利用各章的技術方法。
　　�r 應用練習，測試能否將各章內容應用於實際問題或者設想的問題。
　　這些練習的分布大緻為鞏固練習占35%，創新練習占40%，應用練習占25%。
　　網絡增值學習　　本書有一個網站：
　　�眞iley�眂om/college/goodrich/　　這個網站包含瞭章節內容的附加學習資源，特彆為學生提供瞭以下內容：
　　�r 本書大部分內容的PDF演示講義。
　　�r 某些練習的提示。
　　對於一些學生來說，有些創新練習和應用練習可能具有挑戰性，因此他們會對這些提示感興趣。
　　我們也為使用本書作為教材的教師提供瞭一個教學支持網站，包括下列輔助資源:��
　　關於本書教輔資源，隻有使用本書作為教材的教師纔可以申請，需要的教師可嚮約翰·威立齣版公司北京代錶處申請。　　�r
　　本書一些練習的解。
　　�r 本書大部分內容的可編輯PowerPoint演示文稿。
　　預備知識
　　本書假定讀者具有一定的預備知識。特彆是，假定讀者有基本的數據結

《數據結構的藝術與實踐》 內容簡介 數據結構，作為計算機科學的核心基石，其重要性不言而喻。它不僅是理解復雜算法的必要前置知識，更是構建高效、可擴展軟件係統的關鍵要素。《數據結構的藝術與實踐》一書，旨在深入淺齣地剖析各種經典和現代數據結構的設計原理、內在機製及其在實際問題解決中的巧妙運用。本書力求在理論深度與實踐指導之間取得平衡，幫助讀者不僅掌握“是什麼”，更能理解“為什麼”以及“如何做”。 本書的開篇，我們將從最基礎的綫性結構講起，如數組和鏈錶。我們會詳細探討它們的內部錶示、內存布局、優缺點分析，以及它們在排序、搜索等基本操作中的效率錶現。例如，對於鏈錶，我們不僅會介紹單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶，還會深入研究循環鏈錶，並討論它們在實現棧、隊列等抽象數據類型中的應用。在此過程中，我們將通過豐富的僞代碼和圖示，清晰地展示各種操作的執行流程，幫助讀者建立直觀的理解。 隨後，我們將進入更為復雜但應用更為廣泛的非綫性結構。樹形結構作為其中最重要的一類，我們將投入大量篇幅進行講解。從基礎的二叉樹、二叉搜索樹，到平衡二叉搜索樹（如AVL樹、紅黑樹），再到B樹及其變種，本書將逐步揭示其設計理念和維護平衡的精妙算法。我們會深入分析各種平衡樹的插入、刪除、查找操作的復雜度，並探討它們在數據庫索引、文件係統等領域的實際應用。例如，在講解紅黑樹時，我們將詳細闡述其五條性質以及通過左鏇、右鏇、顔色翻轉等操作來維持平衡的詳細步驟，並舉例說明其在C++ STL等實際庫中的應用。 圖結構是另一類強大的數據組織方式，能夠有效地錶示對象之間的復雜關係。《數據結構的藝術與實踐》將係統地介紹圖的定義、錶示方法（鄰接矩陣、鄰接錶），以及重要的圖遍曆算法，如深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）。在此基礎上，我們將深入探討最短路徑算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小生成樹算法（Prim算法、Kruskal算法）等經典問題，並分析它們在網絡路由、社交網絡分析、資源分配等問題中的解決方案。我們會通過實例演示，如如何使用Dijkstra算法求解地圖應用中的最短路綫，或者如何利用Kruskal算法構建經濟高效的通信網絡。 除瞭傳統的樹和圖結構，本書還將觸及一些更為高級和現代的數據結構。例如，哈希錶（散列錶）因其近乎常數時間的平均查找效率，在緩存、字典、數據庫索引等場景中扮演著至關重要的角色。我們將詳細講解哈希函數的構造原則、衝突解決方法（鏈地址法、開放地址法）以及各種策略的性能考量。讀者將瞭解如何設計一個好的哈希函數，以及如何選擇閤適的衝突解決方法來優化性能。 堆（Heap）作為一種特殊的樹形數據結構，常用於實現優先隊列，對於諸如任務調度、事件模擬等應用至關重要。本書將詳細介紹最大堆和最小堆的概念，以及堆的插入、刪除、堆化等核心操作，並闡述其在堆排序算法中的應用。 同時，我們還將介紹一些在特定領域錶現齣色的數據結構，例如： Trie樹（前綴樹）：特彆適閤於字符串的查找、匹配和自動補全，例如在搜索引擎的關鍵詞提示功能和拼寫檢查中。我們將演示如何構建Trie樹以及如何在其中高效地進行查找和插入操作。 並查集（Disjoint Set Union）：用於處理不相交集閤的閤並與查詢問題，在連通性問題、最小生成樹算法（Kruskal）的實現中非常關鍵。我們將詳細解釋其路徑壓縮和按秩閤並等優化技巧。 Fenwick樹（二叉索引樹） 和 綫段樹（Segment Tree）：這些數據結構在處理區間查詢和更新問題上具有獨特的優勢，廣泛應用於動態區間統計、圖像處理等領域。我們將詳細講解它們的構建、查詢和更新操作，並給齣實際應用案例，例如如何用綫段樹高效地計算數組的區間和。 為瞭更好地服務於實踐，本書的每一章都將包含大量的代碼示例，采用主流編程語言（如Python、Java或C++）實現，力求代碼清晰、注釋詳盡，並配以詳細的運行說明。我們相信，通過動手實踐，讀者能夠更深刻地理解數據結構的抽象概念，並掌握將其轉化為實際解決方案的能力。 在每一章節的末尾，我們還會設置“思考與挑戰”部分，提供一些難度適中的練習題和思考題，旨在引導讀者溫故知新，拓展思路，並鼓勵他們嘗試將所學知識應用於更復雜的問題。這些題目可能涉及對現有數據結構的改進，或者需要組閤多種數據結構來解決問題。 本書的另一大特色在於，我們不僅關注單個數據結構的設計，更強調它們之間的聯係以及如何根據具體應用場景選擇最閤適的數據結構。例如，我們會討論在什麼情況下鏈錶比數組更優，何時應該選擇紅黑樹而非AVL樹，以及哈希錶在處理大規模數據時可能麵臨的性能瓶頸。 《數據結構的藝術與實踐》的目標讀者群體廣泛，包括計算機科學專業的學生、軟件工程師、算法愛好者，以及任何希望深入理解數據存儲和處理原理的從業者。無論您是初次接觸數據結構，還是希望係統性地梳理和提升自己的數據結構知識，本書都將是您值得信賴的參考。我們相信，通過學習本書，您將能夠構建齣更高效、更可靠、更具競爭力的軟件係統。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能領域充滿好奇心的愛好者，我常常在接觸到各種AI應用時，驚嘆於其背後強大的算法支撐。機器學習、深度學習、自然語言處理等等，這些熱門技術無一不建立在復雜的算法之上。我雖然不是科班齣身，但一直努力通過各種渠道學習相關的知識。當我看到《算法設計與應用》這本書時，我感覺到它可能是我深入理解AI背後原理的一把鑰匙。我特彆期待書中能夠詳細闡述一些在AI領域至關重要的算法，比如用於模型訓練的優化算法，用於數據挖掘的搜索算法，或者用於圖像識彆的特徵提取算法。我希望它不僅僅是列齣算法的名稱和公式，而是能夠深入講解這些算法的數學原理、邏輯推導過程，以及它們是如何被巧妙地應用於解決現實世界的復雜問題的。例如，我很好奇梯度下降算法是如何一步步找到最優解的，或者捲積神經網絡中的捲積層是如何提取圖像特徵的。如果書中能提供一些算法的僞代碼實現，甚至是一些簡化的Python代碼示例，那將對我這樣的自學者來說是極大的幫助。我希望這本書能夠幫助我建立起一個更紮實的算法基礎，從而更好地理解和掌握人工智能的各個分支。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，深邃的藍色背景搭配簡潔的白色字體，透露著一種嚴謹而又充滿探索精神的科學感。拿到手裏，紙張的質感也相當不錯，厚實而富有彈性，翻閱起來不會有廉價感。我是一位在校的計算機專業學生，平時對算法的學習一直抱有濃厚的興趣，也常常為此感到睏惑。市麵上關於算法的書籍琳琅滿目，但很多要麼過於理論化，要麼過於淺顯，很難找到一本既能深入講解算法原理，又能指導實際應用的。我當初選擇這本書，很大程度上是被它的名字所吸引。“算法設計與應用”——這個組閤預示著它不僅僅停留在算法的理論層麵，更重要的是它會如何指導我們在實際開發中去運用這些強大的工具。我的期望是，這本書能夠成為我學習算法路上的一個可靠夥伴，幫助我理解那些抽象的僞代碼背後的邏輯，掌握如何根據具體問題選擇最優的算法，甚至能夠啓發我設計齣屬於自己的創新算法。我期待書中能夠有豐富的圖示和案例分析，讓我能夠更直觀地理解復雜的算法流程，比如那些動態規劃的方程是如何一步步推導齣來的，或者是圖算法中的各種剪枝和優化策略。同時，我也希望它能提供一些關於算法在不同領域的實際應用，比如在搜索引擎、推薦係統、或者甚至是生物信息學中的應用，這樣可以讓我看到算法的實際價值，也更有動力去深入學習。

評分☆☆☆☆☆

我是一位在校的數學係學生，雖然我擁有紮實的數學功底，但將數學理論應用於計算機科學中的算法設計，對我來說仍是一個充滿挑戰的領域。我選擇《算法設計與應用》這本書，是因為我希望它能夠成為連接我的數學知識與計算機算法之間的橋梁。我期待書中能夠深入探討算法背後的數學原理，例如圖論在網絡算法中的應用，概率論在隨機算法中的作用，或者離散數學在組閤優化算法中的體現。我希望它能夠用清晰的數學語言來解釋算法的邏輯，並展示如何在數學模型的基礎上構建齣高效的計算方法。我特彆關注書中是否會涉及一些算法的證明過程，以及如何通過數學分析來驗證算法的正確性和最優性。我希望能在這本書中找到一些能夠啓發我從數學角度去思考算法設計的新思路，並學習如何將抽象的數學概念轉化為實際可執行的計算過程。這本書對於我來說，不僅僅是一本算法書，更是一次將理論與實踐結閤的寶貴學習機會。

評分☆☆☆☆☆

我是一名喜歡鑽研技術細節的獨立開發者，我堅信“細節決定成敗”。在開發過程中，我常常會遇到一些性能瓶頸，或者是在處理特定類型的數據時，需要尋找最優的解決方案。這個時候，算法就成瞭我的“秘密武器”。我選擇《算法設計與應用》這本書，是因為我希望它能讓我對算法的設計有更深刻的理解，而不僅僅是停留在“會用”的層麵。我希望這本書能夠引導我思考“為什麼”要這樣設計一個算法，而不是“怎麼”去實現一個已知的算法。我期待書中能夠包含一些關於算法復雜度分析的深入講解，以及如何通過各種技巧來優化算法的效率，比如記憶化搜索、分支限界等等。我對於書中是否會涉及一些經典算法的設計思想，例如分治法、貪心算法、動態規劃等，並分析它們的設計哲學和適用場景非常感興趣。我希望通過閱讀這本書，能夠提升我分析和解決問題的能力，讓我能夠更自信地麵對各種復雜的技術挑戰，甚至能夠創造齣一些新穎的算法來解決我遇到的獨特問題。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛步入工作不久的軟件工程師，日常的工作內容涉及大量的係統設計和性能優化。在項目開發過程中，我越來越深刻地體會到算法能力的重要性。很多時候，一個看似微小的算法選擇，就能決定整個係統的響應速度和資源消耗。然而，我發現自己在實際工程中運用算法的能力還有待提高，常常是憑經驗或者套用一些現成的庫函數，而對深層次的原理和優化空間瞭解不多。這本書的名字《算法設計與應用》，恰恰擊中瞭我當前的需求。我希望它能為我提供一套係統性的方法論，指導我如何在麵對實際問題時，能夠係統地思考，分析問題的本質，然後有針對性地設計齣高效的算法。我非常看重書中對於“應用”部分的講解，期待它能夠提供一些不同於學術界理論的、更貼近工程實踐的案例。比如，在麵對大數據量時，哪些數據結構和算法是更優的選擇？如何衡量一個算法的“好壞”？書中是否會探討一些常見的性能瓶頸分析和優化技巧？我希望它能夠給齣一些可操作的建議，幫助我將書本上的知識轉化為解決實際工程問題的能力，讓我的代碼跑得更快、更穩，也能在團隊中展現齣更強的技術實力。