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內容介紹

《演算法(第4版)》是Sedgewick之鉅著，與高德納TAOCP一脈相承，是演算法領域經典的參考書，涵蓋所有程式設計師必須掌握的50種演算法，全面介紹了關於演算法和資料結構的必備知識，並特別針對排序、搜尋、圖處理和字串處理進行了論述。第4版具體給出了每位程式設計師應知應會的50個演算法，提供了實際程式碼，而且這些》內容的摘要及更多的程式碼實現、測試資料、練習、教學課件等資源。

《演算法(第4版)》適合用做大學教材或從業者的參考書。

作者介紹

Robert Sedgewick 斯坦福大學博士，導師為Donald E. Knuth，從1985年開始一直擔任普林斯頓大學計算機科學系教授，曾任該系主任，也是Adobe Systems公司董事會成員，曾在Xerox
PARC、國防分析研究所（Institute for Defense Analyses）和法國國家資訊與自動化研究所（INRIA）從事研究工作。他的研究方向包括解析組合學、資料結構和演算法的分析與設計、程式視覺化等。

Kevin Wayne 康奈爾大學博士，普林斯頓大學計算機科學系高階講師，研究方向包括演算法的設計、分析和實現，特別是圖和離散優化。

作品目錄

目錄
　　第1章　基礎　1
　　1.1　基礎程式設計模型　4
　　1.1.1　Java程式的基本結構　4
　　1.1.2　原始資料型別與表示式　6
　　1.1.3　語句　8
　　1.1.4　簡便記法　9
　　1.1.5　陣列　10
　　1.1.6　靜態方法　12
　　1.1.7　
API　16
　　1.1.8　字串　20
　　1.1.9　輸入輸出　21
　　1.1.10　二分查詢　28
　　1.1.11　展望　30
　　1.2　資料抽象　38
　　1.2.1　使用抽象資料型別　38
　　1.2.2　抽象資料型別舉例　45
　　1.2.3　抽象資料型別的實現　52
　　1.2.4　更多抽象資料型別的實現　55
　　1.2.5　資料型別的設計　60
　　1.3　揹包、佇列和棧　74
　　1.3.1　
API　74
　　1.3.2　集合類資料型別的實現　81
　　1.3.3　連結串列　89
　　1.3.4　綜述　98
　　1.4　演算法分析　108
　　1.4.1　科學方法　108
　　1.4.2　觀察　108
　　1.4.3　數學模型　112
　　1.4.4　增長數量級的分類　117
　　1.4.5　設計更快的演算法　118
　　1.4.6　倍率實驗　121
　　1.4.7　注意事項　123
　　1.4.8　處理對於輸入的依賴　124
　　1.4.9　記憶體　126
　　1.4.10　展望　129
　　1.5　案例研究：union-find演算法　136
　　1.5.1　動態連通性　136
　　1.5.2　實現　140
　　1.5.3　展望　148
　　第2章　排序　152
　　2.1　初級排序演算法　153
　　2.1.1　遊戲規則　153
　　2.1.2　選擇排序　155
　　2.1.3　插入排序　157
　　2.1.4　排序演算法的視覺化　159
　　2.1.5　比較兩種排序演算法　159
　　2.1.6　希爾排序　162
　　2.2　歸併排序　170
　　2.2.1　原地歸併的抽象方法　170
　　2.2.2　自頂向下的歸併排序　171
　　2.2.3　自底向上的歸併排序　175
　　2.2.4　排序演算法的複雜度　177
　　2.3　快速排序　182
　　2.3.1　基本演算法　182
　　2.3.2　效能特點　185
　　2.3.3　演算法改進　187
　　2.4　優先佇列　195
　　2.4.1　
API　195
　　2.4.2　初級實現　197
　　2.4.3　堆的定義　198
　　2.4.4　堆的演算法　199
　　2.4.5　堆排序　205
　　2.5　應用　214
　　2.5.1　將各種資料排序　214
　　2.5.2　我應該使用哪種排序演算法　218
　　2.5.3　問題的歸約　219
　　2.5.4　排序應用一覽　221
　　第3章　查詢　227
　　3.1　符號表　228
　　3.1.1　API　228
　　3.1.2　有序符號表　230
　　3.1.3　用例舉例　233
　　3.1.4　無序連結串列中的順序查詢　235
　　3.1.5　有序陣列中的二分查詢　238
　　3.1.6　對二分查詢的分析　242
　　3.1.7　預覽　244
　　3.2　二叉查詢樹　250
　　3.2.1　基本實現　250
　　3.2.2　分析　255
　　3.2.3　有序性相關的方法與刪除操作　257
　　3.3　平衡查詢樹　269
　　3.3.1　2-3查詢樹　269
　　3.3.2　紅黑二叉查詢樹　275
　　3.3.3　實現　280
　　3.3.4　刪除操作　282
　　3.3.5　紅黑樹的性質　284
　　3.4　散列表　293
　　3.4.1　雜湊函式　293
　　3.4.2　基於拉鍊法的散列表　297
　　3.4.3　基於線性探測法的散列表　300
　　3.4.4　調整陣列大小　304
　　3.4.5　記憶體使用　306
　　3.5　應用　312
　　3.5.1　我應該使用符號表的哪種實現　312
　　3.5.2　集合的API　313
　　3.5.3　字典類用例　315
　　3.5.4　索引類用例　318
　　3.5.5　稀疏向量　322
　　第4章　圖　329
　　4.1　無向圖　331
　　4.1.1　術語表　331
　　4.1.2　表示無向圖的資料型別　333
　　4.1.3　深度優先搜尋　338
　　4.1.4　尋找路徑　342
　　4.1.5　廣度優先搜尋　344
　　4.1.6　連通分量　349
　　4.1.7　符號圖　352
　　4.1.8　總結　358
　　4.2　有向圖　364
　　4.2.1　術語　364
　　4.2.2　有向圖的資料型別　365
　　4.2.3　有向圖中的可達性　367
　　4.2.4　環和有向無環圖　369
　　4.2.5　有向圖中的強連通性　378
　　4.2.6　總結　385
　　4.3　最小生成樹　390
　　4.3.1　原理　391
　　4.3.2　加權無向圖的資料型別　393
　　4.3.3　最小生成樹的API和測試用例　396
　　4.3.4　
Prim演算法　398
　　4.3.5　
Prim演算法的即時實現　401
　　4.3.6　
Kruskal演算法　404
　　4.3.7　展望　407
　　4.4　最短路徑　412
　　4.4.1　最短路徑的性質　413
　　4.4.2　加權有向圖的資料結構　414
　　4.4.3　最短路徑演算法的理論基礎　420
　　4.4.4　
Dijkstra演算法　421
　　4.4.5　無環加權有向圖中的最短路徑演算法　425
　　4.4.6　一般加權有向圖中的最短路徑問題　433
　　4.4.7　展望　445
　　第5章　字串　451
　　5.1　字串排序　455
　　5.1.1　鍵索引計數法　455
　　5.1.2　低位優先的字串排序　458
　　5.1.3　高位優先的字串排序　461
　　5.1.4　三向字串快速排序　467
　　5.1.5　字串排序演算法的選擇　470
　　5.2　單詞查詢樹　474
　　5.2.1　單詞查詢樹　475
　　5.2.2　單詞查詢樹的性質　483
　　5.2.3　三向單詞查詢樹　485
　　5.2.4　三向單詞查詢樹的性質　487
　　5.2.5　應該使用字串符號表的哪種實現　489
　　5.3　子字串查詢　493
　　5.3.1　歷史簡介　493
　　5.3.2　暴力子字串查詢演算法　494
　　5.3.3　
Knuth-Morris-Pratt子字串查詢演算法　496
　　5.3.4　
Boyer-Moore字串查詢演算法　502
　　5.3.5　
Rabin-Karp指紋字串查詢演算法　505
　　5.3.6　總結　509
　　5.4　正則表示式　514
　　5.4.1　使用正則表示式描述模式　514
　　5.4.2　縮略寫法　516
　　5.4.3　正則表示式的實際應用　517
　　5.4.4　非確定有限狀態自動機　518
　　5.4.5　模擬NFA的執行　520
　　5.4.6　構造與正則表示式對應的
　　5.5　資料壓縮　529
　　5.5.1　遊戲規則　529
　　5.5.2　讀寫二進位制資料　530
　　5.5.3　侷限　533
　　5.5.4　熱身運動：基因組　534
　　5.5.5　遊程編碼　537
　　5.5.6　霍夫曼壓縮　540
　　第6章　背景　558
　　索引　611