算法 第4版 Algorithms Fourth Edition [Algorithms, Fourth Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Robert Sedgewick，[美] Kevin Wayne 著，谢路云 译

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 编程
• 计算机科学
• Java
• Robert Sedgewick
• Kevin Wayne
• 普林斯顿大学
• 经典教材
• 图算法

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115293800

版次：4

商品编码：11098789

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

外文名称：Algorithms, Fourth Edition

开本：16开

出版时间：2012-10-01

用纸：胶版纸

页数：636

正文语种：中文

编辑推荐

　　Sedgewick之巨著，与高德纳TAOCP一脉相承
　　几十年多次修订，经久不衰的畅销书
　　涵盖所有程序员必须掌握的50种算法

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内容简介

　　《算法（第4版）》全面讲述算法和数据结构的必备知识，具有以下几大特色。
　　1、 算法领域的经典参考书：Sedgewick畅销著作的新版，反映了经过几十年演化而成的算法核心知识体系
　　2、内容全面：全面论述排序、搜索、图处理和字符串处理的算法和数据结构，涵盖每位程序员应知应会的50种算法
　　3、全新修订的代码：全新的Java实现代码，采用模块化的编程风格，所有代码均可供读者使用
　　4、与实际应用相结合：在重要的科学、工程和商业应用环境下探讨算法，给出了算法的实际代码，而非同类著作常用的伪代码
　　5、富于智力趣味性：简明扼要的内容，用丰富的视觉元素展示的示例，精心设计的代码，详尽的历史和科学背景知识，各种难度的练习，这一切都将使读者手不释卷
　　6、科学的方法：用合适的数学模型讨论算法性能，这些模型是在真实环境中得到验证的
　　7、与网络相结合：配套网站algs4.cs.princeton.edu提供了本书内容的摘要及相关的代码、测试数据、编程练习、教学课件等资源

作者简介

　　Robert Sedgewick，斯坦福大学博士，导师为Donald E. Knuth，从1985年开始一直担任普林斯顿大学计算机科学系教授，曾任该系主任，也是Adobe Systems公司董事会成员，曾在Xerox PARC、国防分析研究所（Institute for Defense Analyses）和法国国家信息与自动化研究所（INRIA）从事研究工作。他的研究方向包括解析组合学、数据结构和算法的分析与设计、程序可视化等。

　　Kevin Wayne，康奈尔大学博士，普林斯顿大学计算机科学系高级讲师，研究方向包括算法的设计、分析和实现，特别是图和离散优化。

内页插图

目录

第1章　 基础
1.1　基础编程模型
1.1.1　Java程序的基本结构
1.1.2　原始数据类型与表达式
1.1.3　 语句
1.1.4　 简便记法
1.1.5　 数组
1.1.6　 静态方法
1.1.7　 API
1.1.8　 字符串
1.1.9　 输入输出
1.1.10　 二分查找
1.1.11　 展望
1.2　 数据抽象
1.2.1　 使用抽象数据类型
1.2.2　 抽象数据类型举例
1.2.3　 抽象数据类型的实现
1.2.4　 更多抽象数据类型的实现
1.2.5　 数据类型的设计
1.3　 背包、队列和栈
1.3.1　 API
1.3.2　 集合类数据类型的实现
1.3.3　 链表
1.3.4　 综述
1.4　 算法分析
1.4.1　 科学方法
1.4.2　 观察
1.4.3　 数学模型
1.4.4　 增长数量级的分类
1.4.5　 设计更快的算法
1.4.6　 倍率实验
1.4.7　 注意事项
1.4.8　 处理对于输入的依赖
1.4.9　 内存
1.4.10　 展望
1.5　 案例研究：union-find算法
1.5.1　 动态连通性
1.5.2　 实现
1.5.3　 展望

第2章　 排序
2.1　 初级排序算法
2.1.1　 游戏规则
2.1.2　 选择排序
2.1.3　 插入排序
2.1.4　 排序算法的可视化
2.1.5　 比较两种排序算法
2.1.6　 希尔排序
2.2　 归并排序
2.2.1　 原地归并的抽象方法
2.2.2　 自顶向下的归并排序
2.2.3　 自底向上的归并排序
2.2.4　 排序算法的复杂度
2.3　 快速排序
2.3.1　 基本算法
2.3.2　 性能特点
2.3.3　 算法改进
2.4　 优先队列
2.4.1　 API
2.4.2　 初级实现
2.4.3　 堆的定义
2.4.4　 堆的算法
2.4.5　 堆排序
2.5　 应用
2.5.1　 将各种数据排序
2.5.2　 我应该使用哪种排序算法
2.5.3　 问题的归约
2.5.4　 排序应用一览

第3章　查找
3.1　符号表
3.1.1　API
3.1.2　有序符号表
3.1.3　用例举例
3.1.4　无序链表中的顺序查找
3.1.5　有序数组中的二分查找
3.1.6　对二分查找的分析
3.1.7　预览
3.2　二叉查找树
3.2.1　基本实现
3.2.2　分析
3.2.3　有序性相关的方法与删除操作
3.3　平衡查找树
3.3.1　2-3查找树
3.3.2　红黑二叉查找树
3.3.3　实现
3.3.4　删除操作
3.3.5　红黑树的性质
3.4　散列表
3.4.1　散列函数
3.4.2　基于拉链法的散列表
3.4.3　基于线性探测法的散列表
3.4.4　调整数组大小
3.4.5　内存使用
3.5　应用
3.5.1　我应该使用符号表的哪种实现
3.5.2　集合的API
3.5.3　字典类用例
3.5.4　索引类用例
3.5.5　稀疏向量

第4章　 图
4.1　 无向图
4.1.1　 术语表
4.1.2　 表示无向图的数据类型
4.1.3　 深度优先搜索
4.1.4　 寻找路径
4.1.5　 广度优先搜索
4.1.6　 连通分量
4.1.7　 符号图
4.1.8　 总结
4.2　 有向图
4.2.1　 术语
4.2.2　 有向图的数据类型
4.2.3　 有向图中的可达性
4.2.4　 环和有向无环图
4.2.5　 有向图中的强连通性
4.2.6　 总结
4.3　 最小生成树
4.3.1　 原理
4.3.2　 加权无向图的数据类型
4.3.3　 最小生成树的API和测试用例
4.3.4　 Prim算法
4.3.5　 Prim算法的即时实现
4.3.6　 Kruskal算法
4.3.7　 展望
4.4　 最短路径
4.4.1　 最短路径的性质
4.4.2　 加权有向图的数据结构
4.4.3　 最短路径算法的理论基础
4.4.4　 Dijkstra算法
4.4.5　 无环加权有向图中的最短路径算法
4.4.6　 一般加权有向图中的最短路径问题
4.4.7　 展望

第5章　 字符串
5.1　 字符串排序
5.1.1　 键索引计数法
5.1.2　 低位优先的字符串排序
5.1.3　 高位优先的字符串排序
5.1.4　 三向字符串快速排序
5.1.5　 字符串排序算法的选择
5.2　 单词查找树
5.2.1　 单词查找树
5.2.2　 单词查找树的性质
5.2.3　 三向单词查找树
5.2.4　 三向单词查找树的性质
5.2.5　 应该使用字符串符号表的哪种实现
5.3　 子字符串查找
5.3.1　 历史简介
5.3.2　 暴力子字符串查找算法
5.3.3　 Knuth-Morris-Pratt子字符串查找算法
5.3.4　 Boyer-Moore字符串查找算法
5.3.5　 Rabin-Karp指纹字符串查找算法
5.3.6　 总结
5.4　 正则表达式
5.4.1　 使用正则表达式描述模式
5.4.2　 缩略写法
5.4.3　 正则表达式的实际应用
5.4.4　 非确定有限状态自动机
5.4.5　 模拟NFA的运行
5.4.6　 构造与正则表达式对应的
5.5　 数据压缩
5.5.1　 游戏规则
5.5.2　 读写二进制数据
5.5.3　 局限
5.5.4　 热身运动：基因组
5.5.5　 游程编码
5.5.6　 霍夫曼压缩

第6章　 背景
索引

前言/序言

　　本书力图研究当今最重要的计算机算法并将一些最基础的技能传授给广大求知者。它适合用做计算机科学进阶教材，面向已经熟悉了计算机系统并掌握了基本编程技能的学生。本书也可用于自学，或是作为开发人员的参考手册，因为书中实现了许多实用算法并详尽分析了它们的性能特点和用途。这本书取材广泛，很适合作为该领域的入门教材。
　　算法和数据结构的学习是所有计算机科学教学计划的基础，但它并不只是对程序员和计算机系的学生有用。任何计算机使用者都希望计算机能运行得更快一些或是能解决更大规模的问题。本书中的算法代表了近50年来的大量优秀研究成果，是人们工作中必备的知识。从物理中的N体模拟问题到分子生物学中的基因序列问题，我们描述的基本方法对科学研究而言已经必不可少；从建筑建模系统到模拟飞行器，这些算法已经成为工程领域极其重要的工具；从数据库系统到互联网搜索引擎，算法已成为现代软件系统中不可或缺的一部分。这仅是几个例子而已，随着计算机应用领域的不断扩张，这些基础方法的影响也会不断扩大。
　　在开始学习这些基础算法之前，我们先要熟悉全书中都将会用到的栈、队列等低级抽象的数据类型。然后依次研究排序、搜索、图和字符串方面的基础算法。最后一章将会从宏观角度总结全书的内容。
　　独特之处
　　本书致力于研究有实用价值的算法。书中讲解了多种算法和数据结构，并提供了大量相关的信息，读者应该能有信心在各种计算环境下实现、调试并应用它们。本书的特点涉及以下几个方面。算法　书中均有算法的完整实现，并讨论了程序在多个样例上的运行状况。书中的代码都是可以运行的程序而非伪代码，因此非常便于投入使用。书中程序是用Java语言编写的，但其编程风格方便读者使用其他现代编程语言重用其中的大部分代码来实现相同算法。
　　数据类型
　　我们在数据抽象上采用了现代编程风格，将数据结构和算法封装在了一起。
　　应用
　　每一章都会给出所述算法起到关键作用的应用场景。这些场景多种多样，包括物理模拟与分子生物学、计算机与系统工程学，以及我们熟悉的数据压缩和网络搜索等。
　　学术性
　　我们非常重视使用数学模型来描述算法的性能。我们用模型预测算法的性能，然后在真实的环境中运行程序来验证预测。
　　广度
　　本书讨论了基本的抽象数据类型、排序算法、搜索算法、图及字符串处理。我们在算法的讨论中研究数据结构、算法设计范式、归纳法和解题模型。这将涵盖20世纪60年代以来的经典方法以及近年来产生的新方法。
　　我们的主要目标是将今天最重要的实用算法介绍给尽可能广泛的群体。这些算法一般都十分巧妙奇特，20行左右的代码就足以表达。它们展现出的问题解决能力令人叹为观止。没有它们，创造计算智能、解决科学问题、开发商业软件都是不可能的。
　　本书网站
　　本书的一个亮点是它的配套网站algs4.cs.princeton.edu。这一网站面向教师、学生和专业人士，免费提供关于算法和数据结构的丰富资料。
　　一份在线大纲　包含了本书内容的结构并提供了链接，浏览起来十分方便。
　　全部实现代码　书中所有的代码均可以在这里找到，且其形式适合用于程序开发。此外，还包括算法的其他实现，例如高级的实现、书中提及的改进的实现、部分习题的答案以及多个应用场景的客户端代码。我们的重点是用真实的应用环境来测试算法。
　　习题与答案　网站还提供了一些附加的选择题（只需要一次单击便可获取答案）、很多算法应用的例子、编程练习和答案以及一些有挑战性的难题。
　　动态可视化　书是死的，但网站是活的，在这里我们充分利用图形类演示了算法的应用效果。课程资料　网站包含和本书及网上内容对应的一整套幻灯片，以及一系列编程作业、核对表、测试数据和备课手册。
　　相关资料链接　网站包含大量的链接，提供算法应用的更多背景知识以及学习算法的其他资源。我们希望这个站点和本书互为补充。一般来说，建议读者在第一次学习某种算法或是希望获得整体概念时看书，并把网站作为编程时的参考或是在线查找更多信息的起点。
　　作为教材
　　本书为计算机科学专业进阶的教材，涵盖了这门学科的核心内容，并能让学生充分锻炼编程、定量推理和解决问题等方面的能力。一般来说，此前学过一门计算机方面的先导课程就足矣，只要熟悉一门现代编程语言并熟知现代计算机系统，就都能够阅读本书。
　　虽然本书使用Java实现算法和数据结构，但其代码风格使得熟悉其他现代编程语言的人也能看懂。我们充分利用了Java的抽象性（包括泛型），但不会依赖这门语言的独门特性。书中涉及的多数数学知识都有完整的讲解（少数会有延伸阅读），因此阅读本书并不需要准备太多数学知识，不过有一定的数学基础当然更好。应用场景都来自其他学科的基础内容，同样也在书中有完整介绍。
　　本书涉及的内容是任何准备主修计算机科学、电气工程、运筹学等专业的学生应了解的基础知识，并且对所有对科学、数学或工程学感兴趣的学生也十分有价值。
　　背景介绍
　　这本书意在接续我们的一本基础教材《Java程序设计：一种跨学科的方法》，那本书对计算机领域做了概括性介绍。这两本书合起来可用做两到三个学期的计算机科学入门课程教材，为所有学生在自然科学、工程学和社会科学中解决计算问题提供必备的基础知识。
　　本书大部分内容来自Sedgewick的算法系列图书。本质上，本书和该系列的第1版和第2版最接近，但还包含了作者多年教学和学习的经验。Sedgewick的《C算法（第3版）》、《C++算法（第3版）》、《Java算法（第3版）》更适合用做参考书或是高级课程的教材，而本书则是专门为大学一、二年级学生设计的一学期教材，也是最新的基础入门书或从业者的参考书。
　　致谢
　　本书的编写花了近40年时间，因此想要一一列出所有参与人是不可能的。本书的前几版一共列出了好几十人，其中包括（按字母顺序）Andrew Appel、Trina Avery、Marc Brown、Lyn Dupré、PhilippeFlajolet、Tom Freeman、Dave Hanson、Janet Incerpi、Mike Schidlowsky、Steve Summit和Chris VanWyk。我要感谢他们所有人，尽管其中有些人的贡献要追溯到几十年前。至于第4版，我们要感谢试用了本书样稿的普林斯顿及其他院校的数百名学生，以及通过本书网站发表意见和指出错误的世界各地的读者。
　　我们还要感谢普林斯顿大学对于高质量教学的坚定支持，这是本书得以面世的基础。Peter Gordon几乎从本书写作之初就提出了很多有用的建议，这一版奉行的“归本溯源”的指导思想也是他最早提出的。关于第4版，我们要感谢Barbara Wood认真又专业的编辑工作，Julie Nahil对生产过程的管理，以及Pearson出版公司中为本书的付梓和营销辛勤工作的朋友。所有人都在积极地追赶进度，而本书的质量并没有受到丝毫影响。

深入理解计算思维的基石：一本探索数据结构与算法世界的指南 在飞速发展的数字时代，软件的效率与性能往往取决于其底层所依赖的数据结构和算法。它们是构建高效、可靠、可扩展系统的核心驱动力，更是解决复杂计算问题的关键所在。本书并非直接介绍某一本特定的著作，而是旨在为读者构建一个关于数据结构与算法的宏观理解框架，揭示这些抽象概念背后蕴含的深刻思想、解决问题的逻辑以及在现实世界中的广泛应用。 核心概念的剖析：构建高效计算的基石 本书将从最基础的数据结构开始，逐步深入到更加复杂且实用的高级结构。我们首先会探讨数组（Arrays），这个最基本的数据组织形式。尽管简单，数组的静态分配、随机访问特性使其在许多场景下成为不可或缺的工具。我们将分析其优点，例如 O(1) 的访问时间，同时也会讨论其缺点，例如插入和删除元素的成本（通常为 O(n)）以及固定大小带来的限制。 接着，我们将进入链表（Linked Lists）的世界。与数组不同，链表通过节点间的指针连接，提供了更灵活的内存分配和动态大小调整能力。我们将深入研究单向链表（Singly Linked Lists），理解其如何通过 `next` 指针串联元素，以及实现插入、删除等操作的时间复杂度。在此基础上，我们将探讨双向链表（Doubly Linked Lists），增加 `previous` 指针带来的优势，例如从后向前遍历的便利性，以及在某些操作中效率的提升。我们还会简要提及循环链表（Circular Linked Lists），了解其在特定应用场景下的应用。 栈（Stacks）和队列（Queues）是两种重要的线性数据结构，它们以 LIFO（后进先出）和 FIFO（先进先出）的原则组织数据，分别对应着“压栈/弹栈”和“入队/出队”的操作。我们将深入剖析它们的抽象数据类型（ADT）定义，以及如何使用数组或链表来实现它们。栈的应用场景广泛，例如函数调用栈、表达式求值、括号匹配等；队列则在任务调度、广度优先搜索（BFS）等领域扮演着重要角色。 树（Trees）作为一种分层的数据结构，是解决查找、排序和组织数据的强大工具。本书将重点关注二叉树（Binary Trees），特别是二叉搜索树（Binary Search Trees, BST）。我们将详细阐述 BST 的定义：左子节点的值小于父节点，右子节点的值大于父节点。这将引出查找、插入和删除操作的平均 O(log n) 时间复杂度，以及在最坏情况下（如退化成链表）可能达到的 O(n) 复杂度。 在此基础上，我们将深入探讨如何优化 BST 的性能，引入平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Trees）的概念，例如AVL 树（AVL Trees）和红黑树（Red-Black Trees）。我们将解释它们如何通过特定的旋转和颜色标记机制，在插入和删除操作后自动进行调整，始终保持树的平衡，从而保证查找、插入和删除操作的最坏时间复杂度维持在 O(log n)。这些平衡树是许多高效查找算法和数据库索引的基础。 散列表（Hash Tables）是另一个不可或缺的高效数据结构，它通过哈希函数将键映射到数组中的特定位置，实现了平均 O(1) 的查找、插入和删除操作。我们将详细讲解哈希函数的设计原则（均匀分布、不可逆性等），以及冲突处理（Collision Handling）的重要性。我们将探讨两种主要的冲突处理方法：链地址法（Separate Chaining），即在数组的每个位置存储一个链表来存放可能发生冲突的键值对；以及开放地址法（Open Addressing），包括线性探测（Linear Probing）、二次探测（Quadratic Probing）和双重散列（Double Hashing），它们将冲突的键值对存储在数组的其他可用位置。理解散列表的内部机制对于设计高性能的查找表、缓存和数据库索引至关重要。 图（Graphs）是描述实体之间复杂关系的强大模型，广泛应用于社交网络分析、路径查找、网络路由等领域。我们将介绍图的基本概念，包括顶点（Vertices）和边（Edges），以及有向图（Directed Graphs）和无向图（Undirected Graphs）。我们将讨论图的表示方法，主要有两种：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析它们各自的优缺点。 基于图结构，我们将深入学习两种经典的图遍历算法：深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）。DFS 倾向于沿着路径尽可能深地探索，而 BFS 则按层级逐一访问。我们将理解它们的应用，例如查找连通分量、拓扑排序、最短路径（BFS 适用于无权图）等。 对于加权图，我们将探讨最短路径算法（Shortest Path Algorithms）。Dijkstra 算法是解决单源最短路径问题的经典算法，适用于非负权重的图。我们将理解其贪心策略，如何维护一个已访问集合，并通过优先队列（通常基于堆实现）来高效地选择下一个节点。对于可能存在负权重的图，我们将介绍Bellman-Ford 算法，它能够检测负权重回路，并找到单源最短路径。 高级数据结构与算法范式：应对复杂挑战 除了上述基础数据结构，本书还将引导读者探索更加高级的概念和算法范式。 堆（Heaps），特别是最小堆（Min-Heap）和最大堆（Max-Heap），是实现优先队列的有效数据结构。堆的性质保证了根节点是最小（或最大）元素，这使得查找最小（或最大）元素的时间复杂度为 O(1)。我们将学习如何构建堆，以及如何在 O(log n) 的时间内插入新元素和删除根节点。堆在堆排序（Heap Sort）中发挥着核心作用，它是一种原地、稳定的排序算法，时间复杂度为 O(n log n)。 排序算法（Sorting Algorithms）是算法领域的核心内容。我们将系统地学习各种排序算法，从简单的冒泡排序（Bubble Sort）、选择排序（Selection Sort）、插入排序（Insertion Sort），理解它们的工作原理、时间复杂度（通常为 O(n^2)）和空间复杂度。然后，我们将深入研究更高效的算法，例如归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），它们通常具有 O(n log n) 的平均时间复杂度。我们将分析快速排序的“分治”思想，以及选择合适的“基准（pivot）”对于其性能的关键影响。此外，我们还会涉及计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基数排序（Radix Sort）等非比较排序算法，它们在特定条件下可以达到 O(n) 的时间复杂度。 动态规划（Dynamic Programming, DP）是一种强大的算法设计技术，用于解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。我们将学习如何将复杂问题分解为更小的、可重用的子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算。我们将通过经典的 DP 问题，如斐波那契数列（Fibonacci Sequence）、背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）等，来展示 DP 的思想和实现方法。 贪心算法（Greedy Algorithms）是另一种重要的算法范式，它在每一步选择当前看起来最优的解，希望最终能得到全局最优解。我们将分析贪心算法的应用场景，如活动选择问题（Activity Selection Problem）、霍夫曼编码（Huffman Coding）等，并讨论其适用的条件和局限性。 算法分析与复杂度理论：衡量效率的标尺 理解算法的效率至关重要。本书将深入探讨算法分析（Algorithm Analysis），重点关注时间复杂度（Time Complexity）和空间复杂度（Space Complexity）。我们将学习使用大O记法（Big O Notation）来描述算法的渐进性能，理解 O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2) 等不同复杂度类别的含义及其对算法性能的影响。掌握算法复杂度分析是评估和选择最优算法的关键能力。 应用与实践：将理论付诸实践 数据结构与算法并非孤立的理论概念，它们是构建现实世界中各种应用的基石。我们将探讨这些概念如何在操作系统（任务调度、内存管理）、数据库（索引、查询优化）、网络（路由、协议）、人工智能（机器学习算法）、图形学、编译器等领域得到广泛应用。通过理解这些底层原理，读者可以更深入地理解现有技术的运行机制，并能够设计出更优化的解决方案。 学习建议与方法： 要真正掌握数据结构与算法，理论学习与实践练习缺一不可。本书鼓励读者： 1. 理解基本概念： 确保对每种数据结构和算法的基本原理有深刻的理解。 2. 动手实现： 尝试用自己熟悉的编程语言实现各种数据结构和算法。从简单的开始，逐步挑战更复杂的。 3. 分析复杂度： 养成分析算法时间复杂度和空间复杂度的习惯。 4. 解决实际问题： 尝试将所学知识应用于解决实际编程问题，例如在线编程挑战平台（如 LeetCode, HackerRank）是绝佳的练习场所。 5. 学习不同实现： 了解同一数据结构或算法在不同编程语言或不同实现方式下的差异。 6. 探索关联性： 理解不同数据结构和算法之间的联系与区别，以及它们在解决特定问题时的优势互补。 总而言之，本书旨在为读者提供一个全面而深入的数据结构与算法学习路径。通过理解这些核心概念，掌握分析工具，并付诸实践，读者将能够提升计算思维能力，为构建更高效、更智能的软件系统打下坚实的基础。这趟探索之旅将不仅限于知识的获取，更将点燃解决问题的热情与创造力。

评分☆☆☆☆☆

《算法（第4版）》这本书给我的第一印象就是“全面”与“实用”。它不仅仅是一本理论性的书籍，更是一本能够指导实践的工具书。从递归到排序，从查找树到图，这本书就像一个算法的百科全书，几乎涵盖了程序员在日常工作中会遇到的绝大多数核心算法。我尤其喜欢书中提供的Java代码实现，它们不仅写得规范、简洁，而且配有详细的注释，让我能够清晰地理解每一步的逻辑。对于我这样一个偏爱动手实践的学习者来说，能够边学边练，将理论知识转化为实际的代码，无疑是最有效的学习方式。这本书还非常注重算法的应用场景，它会解释每种算法最适合解决的问题类型，以及在实际项目中可能遇到的性能瓶颈。这种将理论与实践紧密结合的方式，让我觉得这本书的价值远超其纸面价格。我非常期待能够通过这本书，系统地梳理和巩固自己的算法知识，并掌握如何用Java高效地实现和优化各种算法，从而在未来的开发工作中游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

初次接触《算法（第4版）》，我首先被其内容编排的逻辑性所折服。它就像一位循循善诱的老师，从最基础的“数据结构”和“算法分析”入手，为读者构建起坚实的理论基础。在我以往的学习经验中，往往会因为基础不牢而对更高级的算法望而却步，这本书恰好解决了我的痛点。它用清晰易懂的语言解释了时间复杂度和空间复杂度这些抽象的概念，并通过生动的例子让读者理解它们的重要性。我尤其喜欢它在讲解过程中穿插的各种思考题和练习题，这些题目看似简单，却能巧妙地引导你去思考算法的优劣，以及在不同场景下应该如何选择最优的算法。我一直认为，学习算法不仅仅是记住各种算法的名称和实现方式，更重要的是理解其背后的设计思想和权衡取舍。这本书在这方面做得非常到位，它不仅仅是在“教”你算法，更是在“培养”你成为一个能够独立思考、设计和优化算法的人。我非常期待能通过这本书，深入理解各种基础算法的精髓，并为我后续学习更复杂的算法打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到这本期待已久的《算法（第4版）》，翻开第一页就感受到一种沉甸甸的厚重感，这不仅仅是纸张的分量，更是知识的积淀。我个人对算法一直抱有浓厚的兴趣，但很多时候在学习过程中会遇到一些瓶颈，感觉像是站在一座高山前，看到的只是一层层迷雾。这本书的封面设计简洁大气，没有任何花哨的装饰，给人一种回归本源、专注于知识的专业感。我个人一直认为，学习算法就像是在学习一种思维方式，它能够帮助我们更清晰、更有效地解决各种复杂的问题。这本书的排版和字体我都觉得非常舒适，阅读起来不会感到疲劳，这对于长时间的学习来说至关重要。我特别欣赏的是它没有上来就讲过于晦涩难懂的概念，而是循序渐进，从基础讲起，这对于像我这样需要巩固基础的读者来说，简直是福音。我非常期待能在这本书的引导下，一步步拨开迷雾，真正理解算法的精髓，并将其运用到实际的项目中去，解决那些曾经让我头疼不已的问题。希望这本书能成为我算法学习道路上的良师益友，陪伴我攀登更高的知识高峰。

评分☆☆☆☆☆

拿到《算法（第4版）》这本书，我感觉就像获得了一把开启计算世界奥秘的钥匙。它的内容覆盖面之广，让我惊叹不已，从基础的数据结构到复杂的图算法、字符串算法，仿佛涵盖了算法领域的大部分重要内容。而且，这本书在讲解这些算法时，并非简单罗列，而是深入剖析了每种算法的原理、实现细节以及适用场景。我最看重的是它对于“为什么”的解答，它会告诉你为什么会存在某种算法，它的优点和缺点是什么，以及它在实际应用中扮演着怎样的角色。这种探究式的学习方式，让我觉得非常有收获。我一直认为，技术知识的学习，最怕的就是“知其然，不知其所以然”。这本书在这方面做得非常出色，它鼓励我去思考，去质疑，去探索算法背后的逻辑。我特别期待能够学习到书中关于图算法和字符串处理的部分，因为这些是我在实际工作中经常会遇到的挑战。我相信，通过这本书的学习，我能够对这些领域有更深刻的理解，并找到更高效的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在技术领域摸爬滚打多年的从业者，我对“算法”这个词汇有着特殊的感情。它既是计算机科学的基石，也是提升程序性能的关键。而《算法（第4版）》这本书，在我眼中，更像是一本艺术品，它将抽象的算法概念以一种极为具象、生动的方式呈现出来。书中的插图设计非常巧妙，每一幅图都恰到好处地解释了一个核心思想，让人豁然开朗。我一直相信，好的图示能够抵过千言万语，而这本书在这方面做得非常出色。我之前接触过一些算法书籍，但很多都过于偏向理论，读起来枯燥乏味，难以消化。这本书不同，它在理论讲解的同时，融入了大量的实际案例和代码实现，让我在学习的过程中能够立即看到理论是如何转化为实践的。这种“知行合一”的学习方式，对我来说具有极大的吸引力。我迫不及待地想深入到各个章节，去探索那些经典的算法，比如排序、查找、图算法等等，并学习如何用Java语言将它们优雅地实现出来。我相信，这本书不仅能提升我的技术硬实力，更能锻炼我的逻辑思维能力和问题解决能力，让我成为一个更优秀的开发者。

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工作多年，算法要复习一下了，里面图很多，推导过程详细，还有mooc，非常棒

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很不错的宝贝，物美价廉，值得回购，还会推荐给朋友的

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网上看到的文章，原来出书了来支持

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不错，大致上应该是正版的……

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刚拿到 还没开始看 不过会加油的(? •?_•?)?

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纸质不错，印刷不错，值得购买

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发货快，塑封包装很好，活动买很划算，支持京东！

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还没来得及看，质量什么的都还不错。

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挺好的 可以用来锻炼自己的逻辑思维 挺有意思的一本书