数据结构与算法分析

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1、数据结构与算法分析：C 语言描述（原书第 2 版）图 书 信 息 作 者 ： （ 美 ） 维 斯 著 ， 冯 舜 玺 译 出 版 社 ： 机 械 工 业 出 版 社 出 版 时 间 ： 2004-1-1 版 次 ： 1 版 1 次 页 数 ： 391 印 刷 时 间 ： 2004-1-1 纸 张 ： 胶 版 纸 印 次 ： 1 I S B N： 9787111127482 包 装 ： 平 装 内 容 简 介 书 中 详 细 介 绍 了 当 前 流 行 的 论 题 和 新 的 变 化 ， 讨 论 了 算 法 设 计 技 巧 ， 并在 研 究 算 法 的 性 能 、 效 率 以 及 对 运 行 时

2、 间 分 析 的 基 础 上 考 查 了 一 些 高 级 数 据结 构 ， 从 历 史 的 角 度 和 近 年 的 进 展 对 数 据 结 构 的 活 跃 领 域 进 行 了 简 要 的 概 括 。由 于 本 书 选 材 新 颖 ， 方 法 实 用 ， 题 例 丰 富 ， 取 舍 得 当 。 本 书 的 目 的 是 培 养 学生 良 好 的 程 序 设 计 技 巧 和 熟 练 的 算 法 分 析 能 力 ， 使 得 他 们 能 够 开 发 出 高 效 率的 程 序 。 从 服 务 于 实 践 又 锻 炼 学 生 实 际 能 力 出 发 ， 书 中 提 供 了 大 部 算 法 的C 程 序 和

3、伪 码 例 程 ， 但 并 不 是 全 部 。 一 些 程 序 可 从 互 联 网 上 获 得 。 本 书 是 Data Structures and Algorithm Analysis in C 一 书 第 2版 的 简 体 中 译 本 。 原 书 曾 被 评 为 20 世 纪 顶 尖 的 30 部 计 算 机 著 作 之 一 ， 作者 Mark Allen Weiss 在 数 据 结 构 和 算 法 分 析 方 面 卓 有 建 树 ， 他 的 数 据 结 构和 算 法 分 析 的 著 作 尤 其 畅 销 ， 并 受 到 广 泛 好 评 已 被 世 界 500 余 所 大 学 用作 教 材

4、 。 在 本 书 中 ， 作 者 更 加 精 炼 并 强 化 了 他 对 算 法 和 数 据 结 构 方 面 创 新 的 处 理方 法 。 通 过 C 程 序 的 实 现 ， 着 重 阐 述 了 抽 象 数 据 类 型 的 概 念 ， 并 对 算 法 的 效率 、 性 能 和 运 行 时 间 进 行 了 分 析 。算法之美 2008-03-14 10:39:53 来自: etone Algorithms 的评论 5 这是本很新的书，06 年末发行，07 年才慢慢出现于人们的视野。我在 08 年初得知这本书，那会我还很奇怪：都什么年月了，怎么还有人写算法教材这么“经典”的工作，不是上个世纪就被人

5、做完了吗。读了这本 Algorithms，我才知道：这才是我心中的算法书，我等待这样一本书已经很多年了。它的确当得起这个名字。 书的三位作者：Sanjoy Dasgupta, Papadimitriou, Umesh Vazirani。 其中，Umesh 堪称计算机理论界的第二名师（第一名师是他自己的导师 Manuel Blum） ，他带过的学生们犹如一个理论计算机科学新生代的全明星队。另一个作者 Papadimitriou 可算是理论界的第二名笔（第一非 Knuth 莫属） ，他的书 Computational Complexity 和 Combinatorial optimization

6、堪称理论计算机科学最好读的专业书，他业余还写了本小说Turing。第三个作者 Dasgupta 是个算法方向的研究者，他最年轻，本身就是 Umesh 的学生，相比前面二位也没什么噱头 可他注定要因这本 Algorithms 而被载入计算机科学的史册。 在这本书之前，算法的经典教材首推 CLRS 的算法导论。算法导论让人印象深刻的，是它内容的全面翔实，还有它一千两百页的厚度。 而见到这本 Algorithms 时，你会震惊于它的薄。我从亚马逊收到这本书时，还以为拿错了包裹。 可读过之后，你就会折服于它的美。 这是一本可以给人带来巨大阅读乐趣的专业书籍。作者娓娓道来，又惜墨如金。用极精炼的语言，为

7、我们指明了一条通向那些美丽算法的线索。我要由衷地说：这本书不仅仅是一些结果的集合，更是一段美好的旅程。我对书中涉及的内容已然熟悉，但读过之后仍感收获良多，对算法这门学问又多了些认识。真的是，写书当如是。 对我来说，算法的教与学有两个困难的地方： 其一，我们学习了那些经典的算法，除了赞叹一下设计的巧思，但总难免问上一句：怎么想到的？对学生来说，这可能是最费解、也最让人窝火的地方。我们下再多的功夫去记忆书上的算法、去分析这些算法的效率，却终究不能理喻得到这些算法的过程。心理盘算着：给我一个新问题，让我设计个算法出来，我能行吗？答案是：不知道。 可这偏偏又是极重要的，无论作研究还是实际工作，一个计算

8、机专业人士最重要的能力，就是解决问题解决那些不断从理论模型、或者从实际应用中冒出来的新问题。 其二，算法作为一门学问，有两条正交的线索。一个是算法处理的对象：数、矩阵、集合、串(strings)、排列(permutations) 、图 (graphs)、表达式(formula)、分布 (distributions)，等等。另一个是算法的设计思想：贪婪、分治、动态规划、线性规划、局部搜索(local search)，等等。这两条线索几乎是相互独立的：同一个离散对象，例如图，稍有不同的问题，例如 single-source shortest path 和 all-pair shortest pat

9、h，就可以用到不同的设计思想，如贪婪和动态规划；而完全不同的离散对象上的问题，例如排序和整数乘法，也许就会用到相同的思想，例如分治。 两条线索交织在一起，该如何表述。对学生而言，不同离散对象的差别是直观的我们已经惯于在一章里面完全讲排序、而在另一章里面完全讲图论算法；可是对算法而言，设计思想的差别是根本的，因为这是从问题的结构来的：不同离散对象上面定义的问题，可以展现出类似的结构，而这结构特征，就是支持一类算法的根本，也是我们设计算法的依据。 坦率的说，之前还没有哪一本算法书很好的解决这两个困难，就连算法导论在这两个问题上也都做得不好。传统的算法书，大多注重内容(content)的收录，但却忽

10、视思维过程的展示(exposition)，因此我们学习了经典的算法，却费解于得到算法的过程；而且算法教材对于内容的编排多是枚举式的(enumerative)，这多少是受了 the art of computer programming 的影响可那是本工具书而不是教材，因此我们一提到算法课，就想起了排序、哈希、最短路径这些题目(topics)，却没有一个统一的线索在心中。 这本 Algorithms，在短短的篇幅内，做到了。 三位作者可谓野心勃勃，几乎是胆大妄为。他们对传统算法教学思路的颠覆和背叛可谓前所未有。刚拿到目录的时候，我就替他们捏了一把汗，觉得这哪里像一本“正经” 的算法书。可读下来，

11、却不由得佩服算法书早该这么写了。 他们并没有要全面的收录各种各样的算法，他们做的事情是理清了一条算法这门学问的线索。因此填鸭式的内容灌输不是这本书的目的；对结构的精心安排，对问题的数学结构的剖析、从而推出一个算法的过程的讲解，都体现除了这本书真正的用心：它要让学生获得最大程度的启发，要训练学生独立解决问题的能力。 我觉得这才是教育的真正目的，也是算法课应该追求的目标。 说完了种种溢美之词，也来补充一下这本书的不足。这样一本精炼的算法书，为了它道理的清晰、为了它的美，必然会放弃一点对面面俱到的追求。如果我用这本书来教一门算法课的话，我会增加一点以下的内容： 1. 数据结构。 这本书对数据结构没有

12、单独的章节，都是在某个数据结构被一个算法用到的时候讲一下，例如priority queue 之于 Dijkstras algorithm。这种做法体现了作者的观点：这门课完全就是关于 algorithms，数据结构对于算法而言就只是个工具。如果同一个系还能开出一门很强的 data structures 课，这么做当然很好，各有侧重。但若是我来上课，肯定会提一下数据结构的一些重要思想，例如 hashing，和他们的数学背景。因为对于一些实际问题，数据结构已不再是个工具，可能就是问题本身。 2. 几个没有被此书涉及到的算法设计和分析的工具：对手论证(adversarial argument)，ma

13、troid ，平摊分析(amortized analysis)。 3. 书中每个算法问题目前最好的上下界(upper bounds, lower bounds)。 对于一本书而言，让它记录这些不太现实，因为除非上下界已经紧了，也许出版的第二天就会有更好的上界或下界（其实这事已经发生了，书最结尾 historical notes 提了一句整数乘法的 fastest known algorithm，结果现在这个结果已经被刷新了） 。但老师上课的时候，应该跟学生们讲一下这个内容，让学生心里有这个“上下界”和open problem的概念，也晓得算法不是死知识，而是正在发生中的事。 4. 讲一点比贪婪

14、、动态规划等等更加“现代” 的算法设计的思想，例如 spectral analysis, metric embedding, rapid mixing of markov chain 等等。 也提一点当下的实际问题（例如 google 或豆瓣想解决的问题）面临的一些新的考虑，例如非经典的现实的计算模型：考虑内外存的 I/O 模型，面对海量数据输入的 streaming model，海量数据的 sub-linear algorithms 等等。这些现实模型上的算法需要重新设计去面对新的考量。 我理解 Algorithms 这本书没有收录这些内容的原因。越是新的东西老的越快，没有人希望自己的书很快过时。但上课不妨出一些这样的 case studies，时髦的东西学生肯定会很感兴趣，这些新东西的粗糙也可以锻炼学生实际解决问题的能力。 5. 除了这本 Algorithms 作为教材，补充读物可以在 CLRS 算法导论和 Kleinberg 和 Tardos 的算法设计（这也是本顶新的书）之间选择一本。我个人推荐后者。