本书框架
Robert Sedgewick Kevin Wayne
接下来概述一下全书的主要内容,给出涉及的主题以及本书大致的组织结构。这组主题触及了尽可能多的基础算法,其中的某些领域是计算机科学的核心内容,通过对这些领域的深入研究,我们找出了应用广泛的基本算法,而另一些算法则来自计算机科学和相关领域比较前沿的研究成果。总之,本书讨论的算法都是数十年来研发的重要成果,它们将继续在快速发展的计算机应用中扮演重要角色。
第 1 章 基础
它讲解了在随后的章节中用来实现、分析和比较算法的基本原则和方法,包括 Java 编程模型、数据抽象、基本数据结构、集合类的抽象数据类型、算法性能分析的方法和一个案例分析。
第 2 章 排序
有序地重新排列数组中的元素是非常重要的基础算法。我们会深入研究各种排序算法,包括插入排序、选择排序、希尔排序、快速排序、归并排序和堆排序。同时我们还会讨论另外一些算法,它们用于解决几个与排序相关的问题,例如优先队列、选举以及归并。其中许多算法会成为后续章节中其他算法的基础。
第 3 章 查找
从庞大的数据集中找到指定的条目也是非常重要的。我们将会讨论基本的和高级的查找算法,包括二叉查找树、平衡查找树和散列表。我们会梳理这些方法之间的关系并比较它们的性能。
第 4 章 图
图的主要内容是对象和它们的连接,连接可能有权重和方向。利用图可以为大量重要而困难的问题建模,因此图算法的设计也是本书的一个主要研究领域。我们会研究深度优先搜索、广度优先搜索、连通性问题以及若干其他算法和应用,包括 Kruskal 和 Prim 的最小生成树算法、Dijkstra 和 Bellman-Ford 的最短路径算法。
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本书框架概述了计算机科学领域中的基础算法和前沿研究成果。第一章介绍了基本原则和方法,包括Java编程模型、数据抽象、基本数据结构等。接下来的章节涵盖了排序、查找、图、字符串等重要主题,深入讨论了各种算法及其应用。此外,第六章还介绍了与算法相关的前沿研究领域,如科学计算、运筹学和计算理论。文章强调了学习算法的重要性和趣味性,指出算法不断发展,但深入研究的算法仍然稀缺。整体而言,本书涵盖了复杂高难度的算法和简单优雅的算法,旨在帮助读者掌握这些有用的工具并学会算法式思考,以迎接未来计算任务的挑战。
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《算法(第 4 版)》
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