數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析

用戶評論 (總計62條)

•   　　書寫的相當精彩，對于經(jīng)典的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都做了非常詳細的講解，同時還手把手的教著編寫代碼。書不厚，對于讀者來說，英文版比中文版要好理解一些。但是有一點不足就是第10章回溯算法那里的例子個人覺得不是太好，不是很好理解。
•   　　我看的是中文版的，hash table那一章，第114頁。我就直奔主題了啊。
  　　中文版里是這樣說的：
  　　
  　　我們程序的一個低效之處在於第12行上的malloc執(zhí)行了H->TableSize次。這可以通過循環(huán)出現(xiàn)之前調(diào)用一次malloc操作。
  　　
  　　H->TheLists = malloc(H->TableSize * sizeof(struct ListNode));
  　　
  　　注意了，這裡的類型定義是這樣的：
  　　
  　　struct ListNode;
  　　typedef ListNode *List;
  　　
  　　List * TheLists;
  　　
  　　也就是說TheLists是指向List的指針，也就是List的數(shù)組；它在之前被賦值過一次：
  　　
  　　H->TheLists = malloc(sizeof(List) * H->TableSize);
  　　
  　　可以很明顯地看出來，這兩次malloc的大小、指針類型都不同，所以我認為中文版114頁的這句話是錯的。
  　　
  　　同時我寫了段代碼測試了一下，果然按照它這樣的說法會有運行時錯誤。然後我按照我的想法修改了一下就通過了：
  　　
  　　ListNode *tmp;
  　　tmp = malloc(H->TableSize * sizeof(struct ListNode));
  　　
  　　H->TheLists[0] = tmp;
  　　H->TheLists[1] = tmp + 1;
  　　
  　　這樣就沒問題。
  　　
  　　也就是說，H->TheLists必須進行一次提領(lǐng)才能賦值給它ListNode類型的地址。
  　　
  　　請大家?guī)兔Υ_認一下，謝謝。
  　　
•   　　 首先，并不存在從所給定義出發(fā)在表的前面插入元素的真正顯性的方法。 原文 Firstof all, there is no really obvious way to insert at the front of thelist from the definitions given。翻譯啊 你tm用的谷歌在線翻譯吧？
•   　　沒有人吐槽一下翻譯嗎？翻譯的看不下去了。
  　　
  　　舉個例子，p84最下面一段“我們繼續(xù)在前面例子的基礎(chǔ)上以倒序插入關(guān)鍵字10到16，接著插入8......”，但圖（p85圖4-36下面的那幅）里面當前的順序是插入16和15.根本沒有10. 后來對照英文版發(fā)現(xiàn)，翻譯的文字和圖都對不上，英文版是插入15，14......。.我死活想不明白為什么會出現(xiàn)個“倒序”這個詞。
  　　
  　　《c語言參考手冊》的翻譯版也給那么高的分，我都懷疑打分的人你們看過書了嗎？
  　　接觸了這么多翻譯的書唯獨帶著“娛樂”精神來翻譯的《unix編程藝術(shù)》翻譯的較為不錯，其它的沒有一本可以少吐槽的。唉，還是直接上英文版吧。
•   　　 想學(xué)C++的，而上面寫的是C語言版，是否是一樣的呢，有的書寫C++有的寫C有什么差別呀
•   　　這種程度的書確實很少能見到了。
  　　
  　　它不在簡單的地方無謂的浪費筆墨，恰到好處的把初學(xué)者帶入算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的世界。
  　　
  　　它基本上涉及了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)的“方方面面”。很難想象這書的厚度，居然能講這么多內(nèi)容（你看看算法導(dǎo)論有多厚就知道我在說什么了）。
  　　
  　　它在內(nèi)容上并不乏深度。高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)部分并不容易，如果你第一次就全部耐心看完，我也不得不懷疑那是不是真的。因為那些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的額繁瑣程度非同一般，如果你能隨手碼出其中的大半，就足以說明你的代碼能力已經(jīng)差不多出神入化了。
  　　
  　　最重要的是，你真的就感覺作者在你眼前給你說教一般，個人覺得，這本書真的算是一本有靈魂的書吧。甚至同一個問題在書中的不同位置出現(xiàn)，不斷的被優(yōu)化。
  　　
  　　此書很多高級部分，真的不得不佩服作者的編排，層層深入，尤其是二叉堆，斜堆，二項堆，F(xiàn)ibonacci堆那段。然后伸展樹和Fibonacci堆又給聯(lián)系起來了。均攤復(fù)雜度分析。。。。做到這種程度上，也就不難理解，為什么這個厚度的書，可以把這么多東西都講這么詳細～
  　　
  　　~~~~~
  　　這本書主要還是講數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的，算法方面除非和所介紹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有很強的關(guān)系，否則一般都只是簡單的介紹一下而已。這本書的算法部分確實只能說是入門，僅僅只看這本書，算法部分應(yīng)該是不夠的（尤其是圖論，動態(tài)規(guī)劃部分，篇幅太短）。
•   　　這本書買了很多年,搬了這么多次工位,一直在辦公室常備的書(雖然已經(jīng)很少翻看).
  　　
  　　里面使用的代碼,不是所謂的偽代碼,而是正經(jīng)可以運行的C代碼,所以新人如果能照著做一遍下來,收獲應(yīng)該不小.
  　　
  　　我的一個朋友,很多年前也是讀這本書寫了一些筆記:
  　　http://www.luocong.com/dsaanotes/
  　　
  　　另外,選題也比較適中.不偏不倚,都是一些比較常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)/算法.
  　　
  　　還需提一點的是,侯捷在寫<<STL源碼剖析>>一書時參考的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)書就是這本書.
  　　
  　　翻譯質(zhì)量不差,基本看起來沒有帶來阻礙.
  　　
  　　我對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法基本上也是持的和本書差不多的觀點:常用的,基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),算法能清楚原理,無阻礙的正確寫出來即可.深究下去是個無底洞,而且各領(lǐng)域有各自特定的算法,真等研究某一個方向時再細致研究下去就行.
  　　
•   　　 此書最大的優(yōu)點是，講解一個算法時，不會像《算法導(dǎo)論》那樣，每次都來一個毫無生氣的術(shù)語定義，包括解釋里邊涉及的名詞，都是同樣的方式，而本書更多的，是用通俗語言描述一個算法，對于初學(xué)者，比較好理解，另外，還包含代碼風格一致的C語言實現(xiàn)，比《算法導(dǎo)論》平易很多。
  　　
  　　 印象最深的是散列一章，講解詳細，表格闡述，曲線說明，非常透徹，附帶代碼實現(xiàn)，很贊；還有講快速排序時，用直觀曲線來對比各種排序算法的效率，然后得出優(yōu)化結(jié)論，最后優(yōu)化過的快排，效率非常好，另外這種探索研究的方法，也值得學(xué)習(xí)。
  　　
  　　 書中涉及的算法，都是比較基礎(chǔ)經(jīng)典的，都是應(yīng)該掌握的，但是缺點也是，只有經(jīng)典的算法，沒有進一步深入或者擴展，但對于普通的算法學(xué)習(xí)者已經(jīng)足夠，如果算法進階，去看《算法導(dǎo)論》，再進階，去看《計算機程序設(shè)計藝術(shù)》。
  　　
  　　
  　　 PS：木有貶低《算法導(dǎo)論》的意思，《算法導(dǎo)論》術(shù)語描述有其嚴謹?shù)囊幻?，看?xí)慣了，理解更透徹，當然它的 illustrate 和 Pseudocode 講解的方式也非常棒，適合有一定基礎(chǔ)的人看。
•   　　在學(xué)校圖書館借了這本書，
  　　粗略看了一些，發(fā)現(xiàn)感覺很多句子不通順。。。
  　　感覺像《 c primer plus》那本書的翻譯風格才是好的。
  　　希望翻譯者以后在翻譯相關(guān)書籍時注意語言的通順和典雅，不要
  　　太生硬。
  　　
•   　　翻譯第122頁雙散列這
  　　提到hash2(49)=7-0=7，所以49被插到位置6。
  　　hash2(58)=7-2=5,所以被插到位置3（不能理解）。
  　　再接著，hash2(69)=7-6=1，所以被插到位置0
  　　hash2(60)=7-4=3，因此我們嘗試位置3，6，9，然后是2（不太明白）。求高手解釋。
•   　　這段時間又繼續(xù)深入的學(xué)習(xí)了下，覺得主要收獲有兩個：
  　　收獲一：真正的理解了折半查找和插入查找，以前買過一本105元的書，可看了很久，就是不知道作者講的什么，但是這本書不同，這本書的作者用形象的文字和圖片的說明讓人的理解入木三分。我自已也動手寫了一個demo的查找：查找10000以內(nèi)的一個任意一個數(shù)字，比喻6665，如果是普通的,可能要查找6666次，可是用折半頂多才10+次，也就是10余次，沒有到20次，用插入查找最多才一次。當然我承認，我自己的demo的例子很理想化，可是它讓我意識到了用算法查找的美妙（后面還有一種算法，暫時沒看，它跟前面有些因果關(guān)系，因為我是跳躍著看的，-_-）。
  　　收獲二：我學(xué)會了用棧來處理四則混合運算了，網(wǎng)上也有很多地方講這個方面的，但是個人感覺還是這本書的作者寫的好，因為他讓我真正的理解了它的過程，這個地方我真的很感激作者，覺得學(xué)會了這個太值了，因為我現(xiàn)在的工作是做一個全動態(tài)的報表平臺，報表是一個二維的數(shù)據(jù)架構(gòu)，有合并列，動態(tài)產(chǎn)生列，因此許多單元格的數(shù)據(jù)都不是直接能夠從數(shù)據(jù)庫得到的，而是要用表達式來處理才能夠得到想要的結(jié)果的。學(xué)會了這個它完滿的解決了我的需求。
  　　當然還有一些沒有深入理解，只是概念記住了但是理解只到了一半的：串的查找，還有樹。
  　　但是我覺得如果是以前，要我記概念都好難了，現(xiàn)在居然能夠記住概念，呵呵。我相信如果堅持反復(fù)多用心看幾次定能夠理解它們的。
  　　程老師，謝謝您。加油！
  　　
•   　　正在閱讀中，如果有什么紕漏會在評論&筆記中給出。
  　　
  　　以下是一些感受，不定時完善：
  　　
  　　和CLRS相比，簡單的多，沒有太多的各種復(fù)雜分析，適合入門。
  　　
  　　英文原版，不用擔心渣翻譯
  　　
  　　不過采用的似乎不是真正的C代碼，有時候有點別扭
  　　
  　　另外，字體太小了，看久了傷眼睛
  　　
  　　
•   　　斷斷續(xù)續(xù)看了兩個月，沒有完全看完。
  　　
  　　所有的算法都能看懂，而且可以編程實現(xiàn)，但還是不會做習(xí)題。
  　　離散數(shù)學(xué)的功底不行，先看看離散數(shù)學(xué)再看這本書。
•   　　薄薄的小書，tex排版，圓圓的字體排代碼，c語言代碼并不是全的，是c偽代碼。
  　　- - 我很菜的，所以專業(yè)的東西說不出來。感覺在解說上沒有算法導(dǎo)論那樣詳細（其實我覺得算法導(dǎo)論啰嗦）。
•   　　我買的低價版.今天剛剛買到手.
  　　
  　　這本感覺上也是基礎(chǔ)吧.不像算法導(dǎo)論上那么全.
  　　
  　　從明天起開始看.
•   　　現(xiàn)在的程序員總是用著別人封裝好的函數(shù)、類、庫、API，滿滿的，我們就會覺得編程不過是這么回事，搭積木而已，別人都把材料提供好了，至于材料是怎么做的，不用理會。
  　　真的是這樣嗎？說數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法沒用的人，那是因為他用不到。為什么用不到？他的層次決定了他不會接觸到編程最關(guān)鍵最核心的部分——算法。
  　　先不說那些反應(yīng)算法的力量的似乎變態(tài)的問題，也不說2006年第4期《程序員》的專題，只說，當我們遇到一個問題時，如何搭建數(shù)學(xué)模型？當我們在有限的硬件條件下要完成高速的數(shù)據(jù)處理，如何設(shè)計？當我們?yōu)榭蛻糸_發(fā)完一套軟件后，能不能保證未來幾年內(nèi)數(shù)據(jù)猛增不會帶來計算量的指數(shù)級增長？當我們需要升級服務(wù)器內(nèi)存和硬盤是，能不能修改幾個函數(shù)就避免硬件的投資？
  　　這些問題的答案，請在這本書中尋找。
  　　表、棧、隊列、樹、圖等基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)作者并未花大力氣描述，而是重在后面的對這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的應(yīng)用上，每一個結(jié)論都給出了詳盡的數(shù)學(xué)證明，閱讀過程中，我們可以感受到蘊含在其中的匠心獨運的邏輯思維之美。借用GOOGLE黑板報的一個專題，算法體現(xiàn)了——“數(shù)學(xué)之美”。
  　　并不是說本書就很完美了，有些章節(jié)講得太過籠統(tǒng)，讀起來跳躍感太強，比如第九章的網(wǎng)絡(luò)流問題，介紹的太過簡單，推導(dǎo)過程中省略了不少步驟，對增廣路徑算法講的太粗，至于預(yù)流推進算法（Push-Relabel）則根本未提，不能不說是一個小小缺憾。
•   　　本書適合作為高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(CS7)課程或是研究生第一年算法課程的教材。學(xué)生應(yīng)該具有中等程度的程學(xué)設(shè)計知識，還要具有離散數(shù)學(xué)的某些知識。
•   　　這本書真是非常好！個人感覺很適合給初學(xué)者入門看，里面的分析數(shù)學(xué)公式恰到好處，沒有算法導(dǎo)論的令人望而生畏，也沒有國內(nèi)圖書的草草了事，既學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)又有剛剛好的算法分析，很容易使人產(chǎn)生共鳴。
  　　給我印象深刻的就是快速排序那一段，真是精彩！
•   　　開篇第一章引論的第一節(jié)提出一個問題：
  　　
  　　“設(shè)有一組N個數(shù)而要確定其中第K個最大者”
  　　
  　　并給出兩種解法
  　　
  　　 全排序后返回K位置上的元素。平均復(fù)雜度O(NLogN)
  　　
  　　 再建立一個臨時數(shù)組，從N中讀取K個數(shù)，全排序，然后依次讀入其余N - K個數(shù)進來和第K名比較，大于K的值則插入到合適位置，只待循環(huán)完畢返回K位置元素。平均復(fù)雜度O(KLogK + (N - K))
  　　
  　　這兩種方法在N=100萬，K=50萬時速度都尤其“漫長“，往往讓人抓耳撓腮，作者講敘到還有一種算法1秒鐘就可以得出答案。該算法原理和快速排序一致，但只有一個方向的遞歸。平均復(fù)雜度O(N)。
  　　
  　　先選取一個中值元素（該中值是否合理將影響到算法效率），然后將大于等于該數(shù)的元素放到其左側(cè)，小于該數(shù)的放到右側(cè)，如7 4 6 8 0 -1 選取6作為中值元素，則結(jié)果應(yīng)該為4 0 -1 6 8 7，接下來比較K值和現(xiàn)在的中值元素6所在索引(3)，如何小于3，則只需在索引0~2間再進行遞歸操作繼續(xù)選取第K名，大于3則在4~5中遞歸選取第K - 3名即可。還有一關(guān)鍵是該為遞歸中的數(shù)組長度選取一臨界點，小于該臨界則進行選擇排序，插入排序即可，比如20以內(nèi)。
  　　
  　　算法真是精妙，趕緊學(xué)習(xí)。
•   前言就有說這是 研究生教材或者本科生高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的教材，不知道為什么有人說初學(xué)者能看這個……
•   哪本書適合初學(xué)者入門數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，求推薦
•   @空空 Weiss老師Sedgewick的Algorithm，可以說是最適合初學(xué)者自學(xué)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)教材
•   英文版的內(nèi)容本質(zhì)上相同（手上的是電子版，函數(shù)名不同，malloc返回的指針用了顯示類型轉(zhuǎn)換）
  這里應(yīng)該是原作者的錯
•   你改的對，循環(huán)之前加上tmp=malloc之后應(yīng)該把12行替換成H->TheLists[i]=tmp+i;
  其實這樣申請連續(xù)空間的話根本不需要TheLists數(shù)組，直接用tmp+i代替TheLists[i]使用就可以，但這樣的話數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的定義和接口實現(xiàn)方式都要做變動。
•   翻譯錯誤很多，不過這里沒錯。。?？碢86，確實是插入了從16到10這7個數(shù)，然后是8和9。
  C++ Primer貌似翻得還可以。。。
•   很久不看技術(shù)書籍了，容我有空再細細品讀，如有錯誤回來改正。謝謝樓上提醒。
•   我高中花了一年時間讀了本書的英文版，是我讀的最早的英文書。注意標題是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析，講的是算法分析，而不是算法。
•   這本書的作者還寫了一本C++的實現(xiàn)
•   感激！
•   前輩點評很好，這本書的C++版本怎么樣？
•   呃，這和我看的真的是同一本書？
  書里面不能直接拿去編譯的代碼并不少見，例如4.1.2的ls；
  而且書里也描述了不少比較“偏”（準確來說一般數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)/算法書籍里面只提個名字）的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，例如splay tree, fib heap etc.
  而且這個翻譯質(zhì)量……我摘錄一段：
  無論何時只要你確定一個指向，那么你就必須保證該指針不是NULL
•   你好，我想問一下這本書有答案嗎？
•   博客寫的很贊~關(guān)注
•   的確翻譯很生硬
•   如果hash(x)位置被占用，那么以這個位置為基礎(chǔ)，向后間隔hash2(x)嘗試插入。hash(49)=9，hash2(49)=7，所以嘗試插入到位置9+7=6。58插入到8+5=3，69插入到9+1=0，60依次嘗試插入到0+3，0+3+3，0+3+3+3，直到找到能插入的位置。
•   入門倒不至于吧
  這本書更CLRS的感覺確實不一樣
  在我看來，反正值得一讀
•   唔，其實我的意思是，這本書非常適合一個沒有基礎(chǔ)的人開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法。比嚴蔚敏的那本書好太多了。
•   LZ真的看完了么？后面的高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及對應(yīng)的時間復(fù)雜度分析，真能叫入門程度么？
  嚴格來說，此書深入淺出，很多部分即便是初學(xué)者看都沒有問題。但這絕對不代表這書就是入門書，因為它同樣涉及很多復(fù)雜的高級內(nèi)容，而且作者一點都不草率，完全沒偷工減料的意思。
•   @Earthson 這本書的分析相對其他書不太嚴謹，更多在直觀上。而且后半部分的牽涉到的advanced data structure更多也只是停留在introduction的程度。要說非入門的部分，就是他的習(xí)題了，難度不小而且題量大。
•   如果你說此書基礎(chǔ)，那還能理解。但是僅僅是入門的話，個人覺得也未免太低看它了。
  這書的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)講得已經(jīng)非常完整了（在教材的意義上），至少個人覺得重要的思想應(yīng)該都涉及了（當然，也不排除我還有什么遺漏）。
  算法的話，這書倒確實是入門了點。講得一般是和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)涉及的一些簡單算法（不過此書重點原本就在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）。獨立出來的完整的也就兩章而已。
  此外，后面的高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)真的只是停留在介紹的程度么？
  首先，看它的說明，給出一個實現(xiàn)是沒有問題的。其次，這個部分和前面的部分是承接的關(guān)系。倒數(shù)第二章的癱瘓分析是從樹和優(yōu)先隊列的基礎(chǔ)章節(jié)衍生出來的。而最后一章，作者也說得很清楚，是之前介紹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的實用變種（這句話的潛臺詞是你根據(jù)之前學(xué)到的思想，理解它們并不會太困難，雖然它們實現(xiàn)起來也許非常復(fù)雜）
•   @Earthson 首先對于我說的入門，請參考我在2#的回復(fù)。用詞不當請見諒，中文不好。至于你的幾個觀點邏輯性，其實是有偏頗/漏洞的。
  首先教材所講內(nèi)容的完整性和深度間既不必要也不充分。還有就是introduction的深度每個人的理解不同。這本書相對其他同類型的，在advanced data structures方面的確只能算是introduction級別。
  最后de個bug，那個你說的癱瘓分析應(yīng)該是amortized analysis，一般翻譯成攤銷分析或者均攤分析，而不是癱瘓分析。
•   抱歉，之前有點激動了?？赡苤饕菢祟}的原因。主要是"入門級別"這個詞。lz在2樓的解釋其實只是解釋了lz說的入門是什么意思。標題的沖擊力確實有那么點大，不免讓人“誤會”。lz把級別兩字去掉就不會導(dǎo)致這種問題了。
  至于lz所說的完整性和深度什么的，我也沒有說兩者直接存在什么強的關(guān)系。我無非是說了它的深度和廣度都有比較好的表現(xiàn)，所以覺得如果作為基礎(chǔ)和深入都是不錯的選擇。實際上，個人覺得這本書兼顧了入門，廣度和深度。就書的厚度上來說，能做到這種程度，它確實非常出眾。
  表達上的話，鄙人也不是很好，也請見諒了。
  ～～～～
  最后那個錯別字抱歉，原本想打成“攤還分析”的（中文版的翻譯便是）。
•   我跟你一樣，這本書我早都翻爛了；還是要加強數(shù)學(xué)，一輩子都需要數(shù)學(xué)。
•   沒看就評論？
•   本書下載和分章討論地址http://bbs.theithome.com/thread-htm-fid-67.html
•   雖然你說的很好，但你的頭像太爛了
•   感覺有點難..等待深究
•   對于我這個一歲的程序員來說，現(xiàn)在才體會到，希望別太晚～
•   沒有這些底層的高效算法設(shè)計，那些封裝好的函數(shù)、類、庫、API都是浮云
•   以前無感，到現(xiàn)在了才深有體會，唉
•   書中的內(nèi)容簡單易懂，對于初學(xué)者非常好用，而后面的參考文獻又給了你深入的方向，這個是我最喜歡的書之一。
•   薄是最大的優(yōu)點
•   本書的代碼，你有嗎？
  到官網(wǎng)上找不到啊！
•   俺也沒有呢 也許找不著更好咯 自己一點點地敲 理解更深
•   才看了開頭就 嘆為觀止？ 看完再說吧。
•   mark！
•   聽起來不錯！這可是面試時經(jīng)常會被問到的題目啊
•   作者的個人主頁上就有源代碼，課后題答案csdn也下的到。
•   第二個算法果然高超！
  www.h2w1.com/i/kauu
•   到 其實就是快排的第一步啊，很多書上都有講
•   不就是快排嗎···你可以再試試歸并排序和這個原理差不多···
•   作者的說的是用簡單的算法排序排序，例如冒泡法，所以復(fù)雜度是O(N^2)。如果用O(nlogn)的排序算法，在N=1000000的時候和O(N)的算法差距是大約20倍，體現(xiàn)不出優(yōu)越性來。
  第二種算法也沒有O(klogk+N-k)那么快的。第二階段如果排序好的序列用數(shù)組實現(xiàn)，那么最壞情況是(N-k)(logk + k) (二分法查找插入位置，每次都插入在最前，一共N-k次)，如果用鏈表實現(xiàn)，那么最壞情況是(N-k)(k+C)。然后再加上排序的O(k^2)。

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