　　《算法：C语言实现（第1-4部分）基础知识、数据结构、排序及搜索（原书第3版）》是Sedgewick彻底修订和重写的C算法系列。全书分为四部分，共16章。“基础知识”（第1～2章）介绍基本算法分析原理。第二部分“数据结构”（第3～5章）讲解算法分析中必须掌握的数据结构知识，主要包括基本数据结构、抽象数据结构、递归和树。第三部分“排序”（第6～11章）按章节顺序分别讨论基本排序方法（如选择排序、插入排序、冒泡排序、希尔排序等）、快速排序方法、归并和归并排序方法、优先队列与堆排序方法、基数排序方法以及特殊用途的排序方法，并比较了各种排序方法的性能特征。第四部分“搜索”（第12～16章）在进一步讲解符号表、树等抽象数据类型的基础上，重点讨论散列方法、基数搜索以及外部搜索方法。
　　书中提供了用C语言描述的完整算法源程序，并且配有丰富的插图和练习。作者用简洁的实现将理论和实践成功地结合了起来，这些实现均可在真实应用上测试，使得《算法：C语言实现（第1-4部分）基础知识、数据结构、排序及搜索（原书第3版）》自问世以来备受程序员的欢迎。
　　《算法：C语言实现（第1-4部分）基础知识、数据结构、排序及搜索（原书第3版）》可作为高等院校计算机相关专业算法与数据结构课程的教材和补充读物，也可供自学之用。
　　《算法：C语言实现（第1-4部分）基础知识、数据结构、排序及搜索（原书第3版）》/为程序员提供了《算法：C语言实现（第1-4部分）基础知识、数据结构、排序及搜索（原书第3版）》的源代码和勘误表。

内容简介

　　《算法：C语言实现（第1-4部分）基础知识、数据结构、排序及搜索（原书第3版）》细腻讲解计算机算法的C语言实现。全书分为四部分，共16章。包括基本算法分析原理，基本数据结构、抽象数据结构、递归和树等数据结构知识，选择排序、插入排序、冒泡排序、希尔排序、快速排序方法、归并和归并排序方法、优先队列与堆排序方法、基数排序方法以及特殊用途的排序方法，并比较了各种排序方法的性能特征，在进一步讲解符号表、树等抽象数据类型的基础上，重点讨论散列方法、基数搜索以及外部搜索方法。书中提供了用C语言描述的完整算法源程序，并且配有丰富的插图和练习，还包含大量简洁的实现将理论和实践成功地相结合，这些实现均可用在真实应用上。
　　《算法：C语言实现（第1-4部分）基础知识、数据结构、排序及搜索（原书第3版）》内容丰富，具有很强的实用价值，适合作为高等院校计算机及相关专业本科生算法课程的教材，也是广大研究人员的参考读物。

作者简介

　　塞奇威克（Robert Sedgewick），拥有斯坦福大学博士学位（导师为donald E.Knuth），普林斯顿大学计算机科学系教授，Adobe Systems公司董事，曾是Xerox PARC的研究人员，还曾就职于美国国防防御分析研究所以及INRIA。除本书外，他还与Philippe Flajolet合著了《算法分析导论》一书。

内页插图

精彩书评

　　对于在数学分析方面不算熟练且需要留意理论算法的普通程序员来说，本书是一本可读性很强的优秀读本。他们应该会从中获益良多。
　　——Steve Summit，《C Programming FAQs》的作者

　　Sedgewick有一种真正的天赋，可以用易于理解的方式来解释概念。书中采用了一些易懂的实战程序，其篇幅仅有一页左右，这更是锦上添花。而书中大量采用的图、程序、表格也会极大帮助读者的学习和理解，这使本书更显得与众不同。
　　——William A. Ward，南亚拉巴马大学

出版者的话
译者序
前言
第一部分基础知识
第1章引言1
1．1 算法1
1．2 典型问题—连通性2
1．3 合并－查找算法5
1．4 展望12
1．5 主题概述13

第2章算法分析的原理15
2．1 实现和经验分析15
2．2 算法分析17
2．3 函数的增长19
2．4 大O符号23
2．5 基本递归方程27
2．6 算法分析示例29
2．7 保证．预测及局限性33

第二部分数据结构
第3章基本数据结构37
3．1 构建组件37
3．2 数组44
3．3 链表49
3．4 链表的基本处理操作54
3．5 链表的内存分配60
3．6 字符串63
3．7 复合数据结构66

第4章抽象数据类型74
4．1 抽象对象和对象集76
4．2 下推栈ADT78
4．3 栈ADT客户示例79
4．4 栈ADT的实现84
4．5 创建一个新ADT87
4．6 FIFO队列和广义队列90
4．7 复制和索引项95
4．8 一级ADT99
4．9 基于应用的ADT示例106
4．10 展望110

第5章递归与树111
5．1 递归算法111
5．2 分治法116
5．3 动态规划127
5．4 树133
5．5 树的数学性质138
5．6 树的遍历140
5．7 递归二叉树算法145
5．8 图的遍历149
5．9 综述155

第三部分排序
第6章基本排序方法157
6．1 游戏规则158
6．2 选择排序161
6．3 插入排序162
6．4 冒泡排序164
6．5 基本排序方法的性能特征166
6．6 希尔排序171
6．7 对其他类型的数据进行排序177
6．8 索引和指针排序180
6．9 链表排序185
6．1 0关键字索引统计188

第7章快速排序191
7．1 基本算法191
7．2 快速排序算法的性能特征195
7．3 栈大小198
7．4 小的子文件201
7．5 三者取中划分203
7．6 重复关键字206
7．7 字符串和向量209
7．8 选择210

第8章归并与归并排序213
8．1 两路归并213
8．2 抽象原位归并215
8．3 自顶向下的归并排序216
8．4 基本算法的改进219
8．5 自底向上的归并排序220
8．6 归并排序的性能特征223
8．7 归并排序的链表实现225
8．8 改进的递归过程227

第9章优先队列和堆排序229
9．1 基本操作的实现231
9．2 堆数据结构233
9．3 基于堆的算法235
9．4 堆排序240
9．5 优先队列ADT244
9．6 索引数据项的优先队列247
9．7 二项队列250

第10章基数排序258
10．1 位．字节和字259
10．2 二进制快速排序261
10．3 MSD基数排序265
10．4 三路基数快速排序271
10．5 LSD基数排序274
10．6 基数排序的性能特征278
10．7 亚线性时间排序280

第11章特殊用途的排序方法284
11．1 Batcher奇偶归并排序284
11．2 排序网289
11．3 外部排序295
11．4 排序－归并的实现299
11．5 并行排序/归并303

第四部分搜索
第12章符号表和二叉搜索树307
12．1 符号表抽象数据类型308
12．2 关键字索引搜索311
12．3 顺序搜索313
12．4 二分搜索318
12．5 二叉搜索树321
12．6 BST的性能特征327
12．7 符号表的索引实现329
12．8 在BST的根节点插入332
12．9 其他ADT函数的BST实现336

第13章平衡树343
13．1 随机化BST345
13．2 伸展BST350
13．3 自顶向下2-3-4树355
13．4 红黑树360
13．5 跳跃表368
13．6 性能特征374

第14章散列377
14．1 散列函数377
14．2 链地址法385
14．3 线性探测法388
14．4 双重散列表392
14．5 动态散列表396
14．6 综述399

第15章基数搜索402
15．1 数字搜索树402
15．2 线索406
15．3 帕氏线索413
15．4 多路线索和TST419
15．5 文本字符串索引算法430

第16章外部搜索434
16．1 游戏规则435
16．2 索引顺序访问436
16．3 B树438
16．4 可扩展散列447
16．5 综述455

精彩书摘

　　还有一个例子出现在某种程序设计环境中，连通性可用来断言两个变量名是否等价。问题是在经过这样的断言序列之后，能够确定两个给定的名字是否等价。这个应用激发了我们打算考虑的几个算法的研制。它直接将我们的问题与一种简单抽象关联起来，为使算法具有广泛应用而提供了一种方法。我们即将看到这一点。
　　像上一段描述的变量名等价问题这样的应用程序要求我们把每个不同的变量名与一个整数关联起来。这种关联关系也隐含在前面描述的网络连接和电路连接的应用中。在第10章至第16章，我们将会以一种更高效的方法考虑提供这种连接关系的大量算法。因此，不失一般性，本章假设有N个对象，每个都与0一N一1之间的一个整数名对应。
　　我们正在寻求完成特定和良定义任务的程序，可能还想要解决其他许多相关的问题。在研制算法时我们面对的首要任务之一是确信我们已经以合理的方式指定了问题。我们要求算法的越多，它完成任务所需要的时间和空间越多。不可能量化这个关系，并且我们在发现一个问题难以求解或是求解代价昂贵，或是在好的情况下，发现算法可以比原始说明提供更多有用的信息时，我们常常修改这个问题的说明。
　　例如，我们的连通问题的说明只要求我们的程序知道任意给定对p—q是否是连通的，并不能够表明连接那个对的任何方式。添加这样一个说明的要求会使问题更加困难，会涉及其他的算法，我们将在第5章简略讨论，并在第7章详细讨论。
　　前面这段提到的说明要比原始说明要求更多的信息，我们也可以要求更少的信息。例如，我们可能只想回答这样的问题：“M个连接足以把Ⅳ个对象都连接起来吗？”这个问题表明，要研制一个高效的算法，常常需要我们对正在处理的抽象对象进行高级推理。在这种情况下，由图论基本结果可以得出所有Ⅳ个对象是连通的，当且仅当连通算法输出的对的个数恰好为N一1（见5．4节）。换句话说，连通算法永远不会输出多于N一1个对，这是因为一旦它输出N一1个对，则它从那个时刻遇见的任何对将会是连通的。因此，我们可以修改求解连通问题的程序，增加一个计数器就可以得到一个回答yes-no问题的程序，而不输出那些前面不连通的每个对，当计数器的值为N-1时，程序回答“yes”，否则回答“no”。这个问题只是我们希望回答关于连通性的许多问题中的一个例子。输入对的集合称为图（graph），输出对的集合称为图的生成树，它连接了所有对象。我们在第七部分考察图、生成树以及所有相关算法的性质。
　　……

前言/序言

　　写本书的目的是为了对当今使用最为重要的计算机算法做一综述，并为需要学习这方面知识的越来越多的读者提供基础的技术。本书可以在学生掌握了所需的基本程序设计技巧，熟悉了计算机系统，但还未学过计算机科学或计算机应用高级领域的专业课程的时候，用作计算机科学的第二。第三或第四门课程的教科书。此外，由于本书包含了大量有用算法的实现，以及关于这些算法的性能特征的详细信息，因而它还可用于自学，或者作为从事计算机系统或应用程序开发人员的参考手册。宽广的视角使得本书成为计算机算法领域最合适的入门读物。
　　对于新的一版，我不仅完全重写了它的内容，而且还添加了一千多个练习。一百多幅图表和数十个新程序。我还给所有图表和程序添加了详细的注释。新的素材不仅涵盖了新的主题，而且还包含对经典算法的更完整解释。抽象数据类型是这本书的重点，这使得程序应用更广泛，并且与现代面向对象的程序设计环境更紧密。读过本书旧版本的人一定会发现，新版本包含了更为丰富的新信息，所有读者将发现大量的教学资料为掌握基本概念提供了有效途径。
　　由于新的素材数量过多，所以我们把新版本分为两卷（每一卷的容量都大约为旧版本的大小），本书是第一卷。这卷书中包含了基本概念。数据结构。排序算法和搜索算法，第二卷涵盖的高级算法及应用是以第一卷的基本抽象概念和方法为基础的。这个新版中的关于基本原理和数据结构的所有素材几乎都是新的。
　　这本书不仅适合于程序员和计算机科学专业的学生，而且也适合于想利用计算机并想使它运行更快或是想要解决更大问题的人们。这本书中的算法代表了过去50年来所研究的知识主体。对于大量应用问题，这些知识主体已经成为有效使用计算机的不可缺少的部分。从物理学中的N-体模拟问题到分子生物学中的序列分析问题，在此所描述的基本方法在科学研究中已日显重要。另外，对于从数据库系统到Internet搜索引擎，这些方法已经成为现代软件系统的重要组成部分。随着计算机应用的覆盖面越来越广，基本算法的影响也日益显著。本书的目标是要提供一种资源，使广大学生以及专业人士可以了解并有效利用这些算法解决计算机应用中出现的问题。

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读者评价

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挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的

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非常喜欢, 很适合自己.

评分☆☆☆☆☆

很高大上，学习中

评分☆☆☆☆☆

algorithm in c是好书，美国大学生数据结构的教材，但不代表它的翻译版也是好书。本书翻译生硬，错误偏多，严重影响看书的积极性。如果真的想看，还是读原版去吧，免得遭罪。

评分☆☆☆☆☆

物流不错希望继续保持

评分☆☆☆☆☆

　　除去图算法，第一至第四部分页数不多，但是内容详实。学算法最需要的是什么？是想象力！想象数据结构在内存中是如何变化的，查看其中的奥秘学习其中的思想。可是算法难学啊，因为有些复杂算法不好想象。这本书从数据结构到排序到搜索，介绍了每个分类里面的几大经典，各个都有配图，比如原位排序的数值调整，二叉搜索树的旋转平衡，都有配图详细说明。

评分☆☆☆☆☆

书籍是正版

评分☆☆☆☆☆

好！

评分☆☆☆☆☆

一般吧