算法与数据结构 - 第1页

《算法导论·核心篇（原书第 4 版）》是经典算法教材《算法导论》第 4 版的核心内容版本，面向希望系统学习算法设计与分析的计算机专业学生和程序开发人员。全书强调算法思想、正确性和复杂度分析。内容涵盖算法基础、排序和顺序统计、数据结构、哈希表、二叉搜索树、红黑树、基本图算法、最小生成树、单源最短路径、动态规划、贪心算法以及分治等重要知识。本书的特点是将算法描述、数学分析和伪代码结合起来，重点解释算法

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

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

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

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

《数据结构与算法分析：Java 语言描述（第 3 版）》是马克·艾伦·维斯面向计算机专业学习者编写的数据结构与算法教材，以 Java 作为主要实现工具，系统讨论数据组织方式以及算法运行效率。全书从数学基础、递归和泛型程序设计开始，逐步介绍表、栈、队列、树、散列、排序、图等经典数据结构，并进一步讨论算法设计、优先队列、并查集以及相关高级算法。本书强调数据结构实现与算法复杂度分析的结合，不仅关注程序能

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。

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

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

本书总计 9 章。第 1 章讲解 C 基础知识，涉及语法、数组、字符串、结构体和指针等；第 2 章带读者感受算法之美，涉及算法复杂度、函数和递归；第 3 章讲解线性表的应用，涉及顺序表、链表、栈和队列，以及 STL 中的常用函数和容器；第 4 章讲解树的应用，涉及树、二叉树、二叉树遍历、哈夫曼树和二叉搜索树； 第 5 章讲解图论基础，涉及图的存储和图的遍历；第 6 章讲解算法入门知识，涉及贪心算法