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胡凡，曾磊 编

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 编程
• 计算机科学
• 学习笔记
• 面试
• 基础算法
• 进阶算法
• 代码实现
• 算法分析

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111540090

版次：1

商品编码：11973614

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：胶版纸

页数：480

字数：782000

正文语种：中文

编辑推荐

　　这是一本零基础就能读懂的算法书籍，读者不需要因为自己没有语言基础而畏惧。书籍的第2章便是一个C语言的入门教程，内容非常易懂，并且十分实用，阅读完这章就可以对本书需要的C语言基础有一个较好的掌握。
　　本书已经覆盖了大部分基础经典算法，不仅可以作为考研机试和PAT的学习教材，对其他的一些算法考试（例如CCF的CSP考试）或者考研初试的数据结构科目的学习和理解也很有帮助，甚至仅仅想学习经典算法的读者也能从本书中学到许多知识，本书还有配套的《算法笔记上机训练实战指南》
　　本书的作者是同样经历过考研机试和各类算法考试的专家型学长，知晓这类考试中的痛点，以及考生在学习算法时容易产生困惑的地方，因此可以把本书看作是学长为你奉献的满满的经验干货，这是有价值的东西。
　　本书的试印版本献给了浙大考研学子，并令当年的浙大考研机试平均分增加了十多分，收获了考生的大量好评。但作者并没有止步于此，经过了半年多时间的内容完善和补充之后，新的版本在新一年的考研机试中再次获得了考生的一致赞美。最后，在经过精心整理之后，书籍终于定稿，并编撰成书。
　　我们知道，纸质书籍的一个弱点就在于不能像软件一样随时更新内容，但本书采用了与二维码相结合的方式，使得本书变为能够随时更新内容的书籍，读者也可以随时从二维码中找到勘误。这种作者和读者能够相互沟通的方式让书籍变“活”了，也能够帮助提升读者对知识的理解。

内容简介

　　《算法笔记》内容包括：C/C++快速入门、入门模拟、算法初步、数学问题、C++标准模板库（STL）、数据结构专题（二章）、搜索专题、图算法专题、动态规划专题、字符串专题、专题扩展。《算法笔记》印有二维码，用来实时更新、补充内容及发布勘误的。
　　《算法笔记》可作为计算机专业研究生入学考试复试上机、各类算法等级考试（如PAT、CSP等）的辅导书，也可作为“数据结构”科目的考研教材及辅导书内容的补充。《算法笔记》还是学习C语言、数据结构与算法的入门辅导书，非常适合零基础的学习者对经典算法进行学习。

内页插图

目录

前言
第1章 如何使用本书 1
1.1 本书的基本内容 1
1.2 如何选择编程语言和编译器 1
1.3 在线评测系统 2
1.4 常见的评测结果 3
1.5 如何高效地做题 4
第2章 C/C++快速入门 5
2.1 基本数据类型 7
2.1.1 变量的定义 7
2.1.2 变量类型 7
2.1.3 强制类型转换 11
2.1.4 符号常量和const常量 12
2.1.5 运算符 14
2.2 顺序结构 17
2.2.1 赋值表达式 17
2.2.2 使用scanf和printf输入/输出 18
2.2.3 使用getchar和putchar输入/输出字符 23
2.2.4 注释 24
2.2.5 typedef 24
2.2.6 常用math函数 25
2.3 选择结构 28
2.3.1 if语句 28
2.3.2 if语句的嵌套 31
2.3.3 switch语句 32
2.4 循环结构 34
2.4.1 while语句 34
2.4.2 do while语句 35
2.4.3 for语句 36
2.4.4 break和continue语句 38
2.5 数组 39
2.5.1 一维数组 39
2.5.2 冒泡排序 41
2.5.3 二维数组 43
2.5.4 memset——对数组中每一个元素赋相同的值 46
2.5.5 字符数组 47
2.5.6 string.h头文件 50
2.5.7 sscanf与sprintf 53
2.6 函数 55
2.6.1 函数的定义 55
2.6.2 再谈main函数 58
2.6.3 以数组作为函数参数 58
2.6.4 函数的嵌套调用 59
2.6.5 函数的递归调用 60
2.7 指针 61
2.7.1 什么是指针 61
2.7.2 指针变量 62
2.7.3 指针与数组 63
2.7.4 使用指针变量作为函数参数 65
2.7.5 引用 68
2.8 结构体（struct）的使用 70
2.8.1 结构体的定义 70
2.8.2 访问结构体内的元素 71
2.8.3 结构体的初始化 72
2.9 补充 74
2.9.1 cin与cout 74
2.9.2 浮点数的比较 75
2.9.3 复杂度 78
2.10 黑盒测试 80
2.10.1 单点测试 80
2.10.2 多点测试 80
第3章 入门篇（1）——入门模拟 85
3.1 简单模拟 85
3.2 查找元素 87
3.3 图形输出 89
3.4 日期处理 91
3.5 进制转换 93
3.6 字符串处理 95
第4章 入门篇（2）——算法初步 99
4.1 排序 99
4.1.1 选择排序 99
4.1.2 插入排序 100
4.1.3 排序题与sort函数的应用 101
4.2 散列 106
4.2.1 散列的定义与整数散列 106
4.2.2 字符串hash初步 109
4.3 递归 111
4.3.1 分治 111
4.3.2 递归 112
4.4 贪心 118
4.4.1 简单贪心 118
4.4.2 区间贪心 122
4.5 二分 124
4.5.1 二分查找 124
4.5.2 二分法拓展 131
4.5.3 快速幂 134
4.6 two pointers 137
4.6.1 什么是two pointers 137
4.6.2 归并排序 139
4.6.3 快速排序 142
4.7 其他高效技巧与算法 146
4.7.1 打表 146
4.7.2 活用递推 147
4.7.3 随机选择算法 149
第5章 入门篇（3）——数学问题 152
5.1 简单数学 152
5.2 最大公约数与最小公倍数 154
5.2.1 最大公约数 154
5.2.2 最小公倍数 156
5.3 分数的四则运算 156
5.3.1 分数的表示和化简 157
5.3.2 分数的四则运算 157
5.3.3 分数的输出 159
5.4 素数 159
5.4.1 素数的判断 160
5.4.2 素数表的获取 160
5.5 质因子分解 165
5.6 大整数运算 170
5.6.1 大整数的存储 170
5.6.2 大整数的四则运算 171
5.7 扩展欧几里得算法 176
5.8 组合数 181
5.8.1 关于n!的一个问题 181
5.8.2 组合数的计算 183
第6章 C++标准模板库（STL）介绍 191
6.1 vector的常见用法详解 191
6.2 set的常见用法详解 197
6.3 string的常见用法详解 202
6.4 map的常用用法详解 213
6.5 queue的常见用法详解 218
6.6 priority_queue的常见用法详解 221
6.7 stack的常见用法详解 227
6.8 pair的常见用法详解 230
6.9 algorithm头文件下的常用函数 232
6.9.1 max()、min()和abs() 232
6.9.2 swap() 233
6.9.3 reverse() 233
6.9.4 next_permutation() 234
6.9.5 fill() 235
6.9.6 sort() 235
6.9.7 lower_bound()和upper_bound() 242
第7章 提高篇（1）——数据结构专题（1） 245
7.1 栈的应用 245
7.2 队列的应用 251
7.3 链表处理 253
7.3.1 链表的概念 253
7.3.2 使用malloc函数或new运算符为链表结点分配内存空间 254
7.3.3 链表的基本操作 256
7.3.4 静态链表 260
第8章 提高篇（2）——搜索专题 269
8.1 深度优先搜索（DFS） 269
8.2 广度优先搜索（BFS） 274
第9章 提高篇（3）——数据结构专题（2） 283
9.1 树与二叉树 283
9.1.1 树的定义与性质 283
9.1.2 二叉树的递归定义 284
9.1.3 二叉树的存储结构与基本操作 285
9.2 二叉树的遍历 289
9.2.1 先序遍历 289
9.2.2 中序遍历 290
9.2.3 后序遍历 291
9.2.4 层序遍历 292
9.2.5 二叉树的静态实现 298
9.3 树的遍历 302
9.3.1 树的静态写法 302
9.3.2 树的先根遍历 303
9.3.3 树的层序遍历 303
9.3.4 从树的遍历看DFS与BFS 304
9.4 二叉查找树（BST） 310
9.4.1 二叉查找树的定义 310
9.4.2 二叉查找树的基本操作 310
9.4.3 二叉查找树的性质 314
9.5 平衡二叉树（AVL树） 319
9.5.1 平衡二叉树的定义 319
9.5.2 平衡二叉树的基本操作 320
9.6 并查集 328
9.6.1 并查集的定义 328
9.6.2 并查集的基本操作 328
9.6.3 路径压缩 330
9.7 堆 335
9.7.1 堆的定义与基本操作 335
9.7.2 堆排序 339
9.8 哈夫曼树 342
9.8.1 哈夫曼树 342
9.8.2 哈弗曼编码 345
第10章 提高篇（4）——图算法专题 347
10.1 图的定义和相关术语 347
10.2 图的存储 348
10.2.1 邻接矩阵 348
10.2.2 邻接表 348
10.3 图的遍历 350
10.3.1 采用深度优先搜索（DFS）法遍历图 350
10.3.2 采用广度优先搜索（BFS）法遍历图 359
10.4 最短路径 367
10.4.1 Dijkstra算法 367
10.4.2 Bellman-Ford算法和SPFA算法 391
10.4.3 Floyd算法 398
10.5 最小生成树 400
10.5.1 最小生成树及其性质 400
10.5.2 prim算法 401
10.5.3 kruskal算法 409
10.6 拓扑排序 414
10.6.1 有向无环图 414
10.6.2 拓扑排序 415
10.7 关键路径 417
10.7.1 AOV网和AOE网 417
10.7.2 最长路径 419
10.7.3 关键路径 419
第11章 提高篇（5）——动态规划专题 425
11.1 动态规划的递归写法和递推写法 425
11.1.1 什么是动态规划 425
11.1.2 动态规划的递归写法 425
11.1.3 动态规划的递推写法 426
11.2 最大连续子序列和 429
11.3 最长不下降子序列（LIS） 432
11.4 最长公共子序列（LCS） 434
11.5 最长回文子串 436
11.6 DAG最长路 439
11.7 背包问题 442
11.7.1 多阶段动态规划问题 442
11.7.2 01背包问题 443
11.7.3 完全背包问题 446
11.8 总结 447
第12章 提高篇（6）——字符串专题 449
12.1 字符串hash进阶 449
12.2 KMP算法 455
12.2.1 next数组 456
12.2.2 KMP算法 458
12.2.3 从有限状态自动机的角度看待KMP算法 463
第13章 专题扩展 465
13.1 分块思想 465
13.2 树状数组（BIT） 470
13.2.1 lowbit运算 470
13.2.2 树状数组及其应用 470
参考文献 481

前言/序言

　　最初打算写这本书是在自己刚考完研之后。那段时间，我每天都在浙江大学天勤考研群里给学弟学妹们答疑，在感受着他们的努力与进步的同时，自己仿佛又经历了一次考研，感慨颇多。渐渐地，出于兴趣，我感觉自己还能为他们做些什么，于是便萌生了写一些东西的想法。由于浙江大学机试就是PAT考试，因此一开始只是打算把PAT考试题目的题解都写一遍，但是在写作过程中慢慢发现，题解本身并不能给人带来太多的提高，而算法思想的理解和学习才是最为重要的。考虑到当时的算法入门书籍要么偏重于竞赛风格，要么偏重于面试风格，因此我便打算写一本适用于考研机试与PAT的算法书籍，以供考研的学弟学妹们学习。因为浙江机试的考试范围已经能覆盖大部分学校的机试范围，所以对于报考其他学校的同学也同样适用。
　　第一次试印的版本给当年浙江大学机试的平均分提高了十多分，反响不错。但我深知书中仍有许多不足，也有许多想要添加的内容没来得及加进去，因此便又花费了半年时间增加了许多内容。至此，本书已经覆盖了大部分基础经典算法，不仅可以作为考研机试和PAT的学习教材，对其他的一些算法考试（例如CCF的CSP考试）或者考研初试的数据结构科目的学习和理解也很有帮助，甚至仅仅想学习经典算法的读者也能从本书中学到许多知识。由于书中很多内容都来源于自己对算法的理解，因此最终把书名定为《算法笔记》。
　　本书希望让一个C语言零基础的读者能很好地进入本书的学习，因此在第2章设置了C语言的入门详解，使读者不必因自己不会C语言而有所担心，并且在对C语言的讲解中融入了部分C++的特性内容，这样读者会更容易书写顺手的代码。第3~5章是入门部分，其中介绍了一些算法思想和数学问题，读者可从中学习到一些基础但非常重要的算法思想，并培养基本的思维能力和代码能力。第6章介绍了C++标准模板库（STL）的常用内容和algorithm头文件下的常用函数，以帮助读者节省写代码的时间。第7~12章是进阶部分，其中介绍了各类经典数据结构、图算法以及较为进阶的重要算法，以使读者对经典算法和数据结构有较为深入的学习。第13章补充了一些上面没有介绍的内容，以帮助读者拓宽视野。
　　另外，书中印的二维码，是用来更新或补充书籍内容及发布本书勘误的。通过扫描本书的勘误和内容更新日志二维码，读者可以得到实时更新的相应内容。
　　最后，由于编者水平有限，尽管对本书进行了多次校对，书中可能仍有一些待改进的地方，敬请广大读者提出宝贵建议！
　　本书的适用范围
　　研究生复试上机考试
　　PAT甲级、乙级考试
　　CCF的CSP认证（或其他算法）
　　求职面试时的基础算法考试
　　考研初试数据结构科目
　　经典算法的入门学习

《算法笔记》 内容简介 《算法笔记》并非一本简单的算法速成手册，它更像是一位经验丰富的引路人，陪伴读者深入探索算法的广阔天地，建立坚实的理论基础，并将其巧妙地应用于解决实际问题。本书的目标读者群体非常广泛，无论您是正在学习计算机科学的在校学生，还是渴望提升编程能力的软件工程师，亦或是对算法的魅力充满好奇心的技术爱好者，都能从中获益匪浅。 本书的结构精心设计，从最基础的概念入手，逐步深入到更复杂、更具挑战性的算法领域。我们不会仅仅罗列定义和公式，而是注重解释算法背后的思想、原理和逻辑，帮助读者理解“为什么”这些算法能够工作，以及它们在不同场景下的优势与局限。 第一部分：算法的基石——理解与分析 在开始具体的算法学习之前，我们首先要建立对算法的基本认识。这一部分将深入探讨： 什么是算法？ 我们将从更哲学的高度剖析算法的本质，不仅仅是解决问题的步骤，更是对效率、优雅和逻辑的追求。我们将通过生活中的例子，让抽象的算法概念变得生动易懂。 算法的特性：我们将详细介绍算法的几个关键特性，如正确性、确定性、有限性、可行性和高效性。理解这些特性是评估和设计优秀算法的基础。 算法复杂度分析：这是算法学习的重中之重。我们将详细介绍时间复杂度和空间复杂度，并重点讲解如何使用大O记法（O、Ω、Θ）来衡量算法的效率。本书会通过大量的实例，一步步指导读者如何分析不同代码段的复杂度，从而培养出敏锐的性能感知能力。我们将涵盖最常见的复杂度类别，如O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)、O(2^n)等，并分析它们在实际应用中的含义。 递归与迭代：作为两种重要的程序设计范式，递归和迭代在算法实现中扮演着核心角色。我们将深入讲解递归的定义、工作原理、递归树的构建以及如何进行递归的优化（如尾递归）。同时，我们也会详细阐述迭代的优势，并通过比较分析，帮助读者理解何时选择递归，何时选择迭代。 数据结构与算法的关系：数据结构是算法的载体，算法是对数据结构的操作。我们将强调两者密不可分的关系，并预告后续章节将涉及的各种重要数据结构，为后续算法的学习打下铺垫。 第二部分：经典算法的深度解析 在掌握了算法分析的基础后，我们将进入一系列经典算法的学习。每一类算法都将经过深入的剖析，不仅仅是学习其实现，更重要的是理解其设计思想和应用场景。 排序算法：排序是计算机科学中最基本且最广泛应用的算法之一。我们将详细介绍包括： 简单排序：冒泡排序、选择排序、插入排序。虽然它们的效率不高，但它们直观易懂，是理解排序思想的良好起点。我们将分析它们的原理、实现细节、时间/空间复杂度，并讨论它们在何种特定情况（如数据规模很小）下可能适用。 高效排序：快速排序、归并排序、堆排序。我们将深入讲解这些算法的核心思想，如分治法、基准选择、合并策略、堆的构建与操作。我们将通过图示和伪代码，清晰地展示算法的执行过程，并严格分析它们的平均情况和最坏情况下的复杂度。 其他排序：计数排序、桶排序、基数排序。我们将介绍这些非比较排序算法，讲解它们的原理，并分析它们适用的数据范围和条件。 搜索算法：高效的搜索是数据检索的关键。 线性搜索：作为最基础的搜索方式，我们将快速回顾其原理和局限性。 二分搜索：我们将重点讲解二分搜索（折半查找）的原理、实现以及对其前提条件（有序数组）的强调。我们将提供不同实现的示例，并分析其复杂度。 哈希搜索：我们将介绍哈希表的概念，包括哈希函数的设计、冲突解决策略（如链地址法、开放地址法），以及哈希搜索的平均常数时间复杂度。 图算法：图是表示对象之间关系的一种强大工具，许多现实世界的问题都可以建模为图问题。 图的表示：我们将介绍邻接矩阵和邻接表两种常见的图表示方法，并分析它们的优缺点。 图的遍历：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。我们将详细讲解它们的递归和迭代实现，并通过实例展示它们在连通性判断、拓扑排序、最短路径等问题中的应用。 最短路径算法： Dijkstra算法：求解单源最短路径（非负权边）。我们将深入解析其贪心策略、优先队列的应用，并分析其复杂度。 Bellman-Ford算法：求解单源最短路径（可带负权边，但不能有负权环）。我们将讲解其动态规划思想，并分析其复杂度。 Floyd-Warshall算法：求解所有顶点对之间的最短路径。我们将讲解其动态规划思想，并分析其复杂度。 最小生成树算法： Prim算法：贪心算法，逐步构建最小生成树。 Kruskal算法：并查集在最小生成树构建中的应用。 我们将深入解析这两种算法的原理和实现，并分析其复杂度。 树算法：树作为一种特殊的图结构，在计算机科学中无处不在。 二叉树：满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树。 二叉搜索树（BST）：以及其插入、删除、查找等操作。 平衡二叉搜索树：AVL树、红黑树。我们将介绍它们如何通过旋转等操作来维持平衡，保证查找效率。 堆（Heap）：最大堆、最小堆，以及其在堆排序、优先队列中的应用。 B树和B+树：在数据库和文件系统中扮演重要角色的多路搜索树。 动态规划：将复杂问题分解为子问题，并存储子问题的解以避免重复计算。我们将系统讲解动态规划的“状态定义”、“状态转移方程”以及“边界条件”的确定方法。通过经典问题如斐波那契数列、背包问题（0/1背包、完全背包）、最长公共子序列、最长递增子序列等，深入剖析动态规划的解题思路，让读者掌握这种强大的算法思想。 贪心算法：在每一步选择局部最优解，期望最终得到全局最优解。我们将通过活动选择问题、霍夫曼编码等例子，讲解贪心算法的设计思路，并分析其正确性证明的思路。 回溯算法：一种通过探索所有可能的解来找到所需解的算法。我们将讲解其“搜索”、“剪枝”等核心概念，并通过八皇后问题、数独求解等经典问题，演示回溯算法的实现过程。 分治算法：将问题分解成若干个规模较小的问题，然后递归地解决这些子问题，最后合并子问题的解。我们将结合排序算法（如归并排序、快速排序）来深入理解分治策略。 第三部分：高级算法与应用 在打好基础后，我们将触及更高级的算法领域，并探讨算法在实际应用中的价值。 字符串算法： KMP算法：高效的字符串匹配算法。 Rabin-Karp算法：基于哈希的字符串匹配。 Trie（前缀树）：用于高效查找和存储字符串集合。 计算几何基础： 点、线、多边形：基本几何对象。 凸包：求一组点的最小外接凸多边形。 线段相交：判断两条线段是否相交。 数学与算法： 数论基础：质数、模运算、欧几里得算法（GCD）。 组合数学：排列、组合、容斥原理。 概率与随机化算法： 蒙特卡洛方法：利用随机抽样估计结果。 随机化快速排序：引入随机性的优化。 算法工程实践： 算法优化技巧：位运算、查表法、缓存优化等。 调试与测试：如何有效地测试算法的正确性和性能。 算法在实际项目中的应用：例如，搜索引擎的索引构建、推荐系统的算法、图像处理的算法等。 本书的特色 理论与实践并重：本书不仅深入讲解算法的理论知识，还提供了大量基于常用编程语言（例如 C++, Python）的清晰、可运行的代码示例。读者可以通过阅读和实践，加深对算法的理解。 由浅入深，循序渐进：从最基础的概念出发，逐步引导读者攻克更复杂的算法。每个章节的内容都建立在前一章节的基础上，确保学习的连贯性。 注重理解而非记忆：我们强调算法背后的思想和逻辑，而非死记硬背。通过大量的解释、图示和对比分析，帮助读者建立直观的认识。 丰富的练习与挑战：每章都会提供精心设计的练习题，涵盖从概念理解到实际编码的各个层面，帮助读者巩固所学知识，提升解决问题的能力。 启发式学习：本书鼓励读者独立思考，通过分析问题、设计算法，而不是简单地接受现成的解决方案。 《算法笔记》是一场探索逻辑与效率的旅程。通过掌握本书的内容，您将不仅仅是学会编写代码，更是学会如何用更聪明、更高效的方式去思考和解决问题。无论您未来的职业道路如何，扎实的算法功底都将是您在技术领域中脱颖而出的重要资本。我们相信，这本书将成为您算法学习道路上不可或缺的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

终于收到这本书了，拿到手的感觉就和想象中的一样，厚实而有分量，封面设计简洁大方，充满了学术气息，让人一看就觉得内容会很扎实。最近一直在思考学习方向上的瓶颈，总觉得理论知识掌握了不少，但实际应用起来却捉襟见肘，尤其是在处理一些复杂问题时，总感觉少了点什么。听闻这本书在算法领域有着举足轻重的地位，很多朋友都极力推荐，说它不仅讲解了基础算法，还深入剖析了各种优化技巧和实战案例，这正是我目前最需要的。我特别期待书中对于经典算法的讲解，比如那些在面试中经常出现但又容易混淆的排序算法、图算法，希望能够通过这本书梳理清楚它们之间的联系和区别，理解它们各自的优劣势。另外，我也对书中可能涉及到的进阶算法感兴趣，比如动态规划、分治法等等，希望能借此机会将这些看似高深的理论真正地转化为解决实际问题的工具。这本书的排版和印刷质量看起来也很不错，文字清晰，图示也很直观，相信阅读起来会是一种享受。迫不及待地想翻开第一页，开始我的算法探索之旅了！

评分☆☆☆☆☆

这本书的到来，无疑为我枯燥的编程学习生活注入了一股新鲜的活力。我是一名即将步入职场的准程序员，深知算法能力对于一个合格的开发者来说是多么重要，它不仅是解决问题的钥匙，更是衡量一个人思维深度和逻辑能力的重要标尺。之前也零散地看过一些算法相关的资料，但总觉得不成体系，零散的知识点难以串联。这本书的出现，恰好填补了这一空白。我尤其看重书中对算法思想的阐述，不仅仅是罗列公式和代码，更重要的是能够理解算法背后蕴含的逻辑和设计哲学。我希望通过阅读这本书，能够真正“学会”算法，而不是“记住”算法。听说书中有很多精心设计的练习题，涵盖了不同难度和类型的题目，这对于我巩固所学知识，提升实战能力至关重要。我渴望通过这些题目，将理论知识与实际编程相结合，锻炼自己的解题思路和编码能力。这本书的装帧设计也很用心，封面风格偏向现代，内页设计也显得非常专业，整体感觉就是一本值得信赖的学习资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的购买过程本身就是一次期待的积淀。我是一名算法爱好者，虽然工作不是直接从事算法开发，但一直对算法领域保持着浓厚的兴趣，并将其视为个人能力提升的重要途径。我一直认为，优秀的算法设计是软件工程的灵魂所在，能够极大地影响程序的效率和可维护性。在网上浏览时，这本书的评价非常高，许多读者都表示这本书不仅内容权威，而且讲解深入浅出，非常适合不同层次的读者。我特别希望能够通过这本书，拓宽我对算法知识的认知边界，了解一些自己尚未接触过的算法分支，比如图论算法、字符串匹配算法等，并学习它们在实际中的应用。我也很想知道书中是否会分享一些关于算法选择的通用原则和方法论，能够指导我在面对不同问题时，如何快速地锁定合适的算法。这本书的封面风格很有现代感，简洁明了，让人眼前一亮，这或许也暗示了书中内容的前沿性和实用性。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我已经很久没有如此期待一本技术书籍了。最近工作上遇到了一些性能瓶颈，反复推敲代码，总觉得在某个环节可以做得更好，但又找不到突破口。这种感觉就像是原地打转，非常令人沮丧。偶然间，从一位资深同事那里听说了这本书，他说这本书是他们当年学习算法时的“圣经”，里面不仅有扎实的理论基础，更有很多实用的优化策略和案例分析，能够帮助开发者跳出思维定势，找到更高效的解决方案。这番话瞬间点燃了我内心的希望。我特别关注书中关于算法复杂度分析的部分，希望能够更深入地理解“时间复杂度”和“空间复杂度”这两个概念，并学会如何通过分析来选择最优的算法。同时，我也期待书中能够分享一些针对特定场景的算法优化技巧，比如在处理大规模数据时，如何进行有效的预处理和索引，或者是在并发环境下，如何设计高效的同步机制。这本书的篇幅不小，但厚度适中，拿在手里感觉很有分量，这恰好印证了它内容的深度和广度。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在计算机领域摸爬滚打的从业者，我对市面上各种技术书籍都有所涉猎，但真正能让我眼前一亮，并反复研读的书籍却并不多。这本书的出现，无疑给我带来了久违的惊喜。我被它的宣传所吸引，听说它在算法的讲解上，既有宏观的理论框架，又有微观的细节剖析，并且融入了大量的实战经验。我非常看重书中关于算法思想演进的介绍，比如某种算法是如何从最初的设想到后来的优化，这有助于我理解算法的本质和发展规律。我同样期待书中能够提供一些关于算法设计模式和通用技巧的总结，能够帮助我构建自己的算法知识体系，并在未来的工作中能够灵活运用。这本书的纸张质感非常好，书页触感细腻，文字印刷清晰，这无疑会提升阅读的舒适度。我期待它能成为我案头必备的参考书，随时翻阅，汲取智慧。

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经典就是经典，没的说。哈哈！

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你先操作~遇到问题请发图~发全图1

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很好的计算机复试上机指导书

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挺好的是我喜欢的那种，简单不繁琐比较基础好懂。可以经常翻阅学习

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真的不错 极力推荐 上机考试首选啊 好用的

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内容很充实，覆盖了考研重点，刚开始学习，作为参考书使用，对以后考研应该会很有帮助

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发货速度很快，东西也很赞，不错，好评

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快递很快，东西不错暂时没什么问题