算法与数据结构 - 第1页

八年前，“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。读者说，读了“数学之美”，才发现大学时学的数学知识，比如马尔可夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生，才发现自然语言和信息处理这么有趣。在纸本书的创作中，作者几乎把所有文章都重写了一遍，为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式

数学拥有无穷的力量。它既帮助游戏开发工程师建模物理世界，也帮助量化金融分析师赚取利润，还帮助音频处理工程师制作音乐。在数据科学和机器学习领域，数学知识更是不可或缺的。有人热爱数学，将它比作诗歌，为之着迷一生；有人很难领会数学的妙处，受困于“数学焦虑症”。本书正是为了帮助程序员消除这种焦虑，用自己熟悉的工具，即代码，重新发现数学之美。本书以图文结合的方式帮助你用 Python 代码解决程序设计中的数

本书示例丰富，图文并茂，以简明易懂的方式阐释了算法，旨在帮助程序员在日常项目中更好地利用算法为软件开发助力。前三章介绍算法基础，包括二分查找、大 O 表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅主要介绍应用广泛的算法，具体内容包括：面对具体问题时的解决技巧，比如何时采用分而治之、贪婪算法或动态规划，哈希表的应用，图和树算法，K 最近邻算法等。这一版将示例代码更新到了 Python 3，并新增了

《算法设计与分析（第3版）》将经典问题和算法设计技术结合，以读者容易理解和接受的方式，系统介绍了算法设计技术，包括模拟法、递推法、蛮力法、分治法、减治法、贪心法、动态规划法、深度优先搜索、广度优先搜索、回溯法、A*算法、限界剪枝法、近似算法、概率算法和群智能算法；同时以通俗易懂的方式，系统介绍了算法分析技术，包括算法的时间复杂度分析、空间复杂度分析、算法、确定性算法、非确定性算法、P类问题、NP类

本书是国外数据结构与算法分析方面的标准教材，介绍了数据结构（大量数据的组织方法）以及算法分析（算法运行时间的估算）。本书的编写目标是同时讲授好的程序设计和算法分析技巧，使读者可以开发出具有最高效率的程序。本书可作为高级数据结构课程或研究生一年级算法分析课程的教材，使用本书需具有一些中级程序设计知识，还需要离散数学的一些背景知识。

本书采用大量图片，通过详细的分步讲解，以直观、易懂的方式展现了7个数据结构和26个基础算法的基本原理。第1章介绍了链表、数组、栈等7个数据结构；从第2章到第7章，分别介绍了和排序、查找、图论、安全、聚类等相关的26个基础算法，内容涉及冒泡排序、二分查找、广度优先搜索、哈希函数、迪菲 - 赫尔曼密钥交换、k-means 算法等。本书没有枯燥的理论和复杂的公式，而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结

在有关算法的书中，有一些叙述非常严谨，但不够全面；另一些涉及了大量的题材，但又缺乏严谨性。本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。全书各章自成体系，可以作为独立的学习单元；算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。《算法导论（原书第三版）》选材经典、内容丰富、结构合理、逻

通过对本书的学习，读者可掌握 12 种初级数据结构、15 种常用 STL 函数、10 种二叉树和图的应用，以及 8 种搜索技术，并领悟不同的数据结构和算法的精髓，熟练应用各种算法解决实际问题。 本书总计 9 章。第 1 章讲解 C++语言基础，包括语法、函数、递归和数组；第 2 章讲解算法入门知识，包括算法复杂度计算、贪心算法、分治算法和 STL 应用；第 3 章讲解线性表的应用，包括顺序表、单链

本书以海量图解的形式，详细讲解常用的数据结构与算法，并结合竞赛实例引导读者进行刷题实战。通过对本书的学习，读者将掌握 22 种高级数据结构、7 种动态规划算法、5 种动态规划优化技巧，以及 5 种网络流算法，并熟练应用各种算法解决实际问题。本书总计 8 章。第 1 章讲解实用数据结构，包括并查集、优先队列；第 2 章讲解区间信息维护与查询，包括倍增、ST、RMQ、LCA、树状数组、线段树和分块；第

《算法训练营：进阶篇（全彩版）》图文并茂、通俗易懂，详细讲解数据结构和算法进阶知识，并融入大量的竞赛实例和解题技巧，可帮助读者领悟数据结构和算法的精髓，并熟练应用其解决实际问题。 《算法训练营：进阶篇（全彩版）》总计 8 章。第 1 章讲解数据结构进阶知识，涉及分块算法和跳跃表；第 2 章讲解字符串算法进阶知识，涉及 AC 自动机和后缀数组；第 3 章讲解树上操作，涉及树链剖分、点分治和边分治；第