畅销12年,豆瓣评分9.4,计算机泰斗高德纳学生著作,算法领域天花板级教程,值得N刷!

说到算法巨著,你可能想到的是《算法导论》**这本经典。知乎上也有不少人发问:"直接上《算法导论》还是先看完《算法(第4版)》?"

我的建议是:先看完《算法(第4版)》!如果你基础不是那么强,这本豆瓣评分 9.4 的算法巨著,将会是你啃大部头之前最好的入门教程。

作为豆瓣高评分算法巨著,这本书给了无数人帮助。它是由普林斯顿的教授 Robert Sedgewick 和 Kevin Wayne 所写,其中 Sedgewick 作为 Knuth 的学生,继承了他们这一派的算法分析思路。


《算法(第4版)》全面介绍了关于算法和数据结构的必备知识,并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述。

在第 4 版中,还具体给出了每位程序员应知应会的 50 个算法,不仅提供了实际代码,而且这些 Java 代码实现采用了模块化的编程风格,读者可以方便地加以改造。

另外,二位作者也给大家录制了教学视频,在图灵社区 B 站上搜索,可以观看学习,我们也给大家配好了字幕,大家不用担心看不懂的问题。

看过视频后的一个感觉就是,不愧是大佬,擅长将复杂的内容简单化,不是念 PPT 般的理论堆砌,语言简单明了,真的很好懂!
而且初学者看完不会有挫败感,不会给你一种"啃"书的感觉,而是跟着作者的思路一点点地带入。因为其内容对初学者友好,《算法(第4版)》也收获了众多粉丝。看看读者都是怎么评价的:

"这本书很适合刚刚入门或者离开校园已久需要复习一下算法基础的人。说起实用性,这本书比很多同类的书好太多了。省去了很多数学推导,非常适合需要准备面试,需要快速回顾一下基本的算法及其实现的人。"

"最好的算法入门书,当之无愧。内容全面实用,覆盖常用的排序、查找、图、字符串操作,讲解生动,能用简单精炼的语句将复杂问题讲清楚,可见作者的算法和语言功力都很出色。"

"不愧是大师的作品,读起来酣畅淋漓。这本书架构清晰明了,算法思想通俗易懂,学完很难忘记。其中的思想给我带来了一个新的世界,在这个世界我见识了很多新奇又好玩的事物。读此书犹如小孩把玩自己的玩具,久久不能放下。"

这样一本算法神作,不仅见证了一代又一代程序员的成长,还在行业里有颇深的影响力。如果你想全面了解算法,希望你能走近这本书。

《算法(第4版)》

Robert Sedgewick,Kevin Wayne|著

谢路云|译

整本书基于 Java,第一章就很简洁地讲解了 Java 的主要内容,没学过 Java 的人,也可以轻松上手。而且本书代码实现非常详细,内容比较简单,一步步用图告诉你代码是如何运行的,所有算法都很基础,不仅适合大学生阅读,还适合初入职场需要提升的职场小白们,以及中高级工程师回顾补充算法知识之用。

下面是这本书的目录(滑动查看):

这里给大家一点小建议,第一章的 1.2 数据抽象和 1.4 算法分析一定要仔细读, 因为这两节是全书的基础。

第二章到第五章也要仔细看, 涉及到的算法一定要跟着敲一遍。

第四章图论是相对独立的一章,只有在第五章正则表达式的 NFA 的构造中会用到有向图中的知识, 里面涉及到的算法也比较容易理解。

书中部分小节后面有习题、答疑等,小伙伴们一定要跟着练习才能巩固提高。

这本书的配套网站 algs4.cs.princeton.edu 还提供了本书内容摘要以及相关代码、测试数据、编程练习、教学课件等资源,有需要的伙伴们可以自行查找。

内容简介

作为算法领域经典参考书,本书全面介绍了关于算法和数据结构的必备知识,并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述。第 4 版具体给出了每位程序员应知应会的 50 个算法,提供了实际代码,而且这些 Java 代码实现采用了模块化的编程风格,读者可以方便地加以改造。本书配套网站提供了书中内容的摘要及更多的代码实现、测试数据、练习、教学课件等资源。本书适合用作大学教材或从业者的参考书。

本书特色

  • 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

作者简介

Robert Sedgewic k, 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。

如果你正入门算法,不如来试试这本吧!

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