算法（第4版） 塞奇威克 (Robert Sedgewick)|韦恩 (Kevin Wayne) 人民邮电出版社

　　本书力图研究当今最重要的计算机算法并将一些最基础的技能传授给广大求知者。它适合用做计算机科学进阶教材，面向已经熟悉了计算机系统并掌握了基本编程技能的学生。本书也可用于自学，或是作为开发人员的参考手册，因为书中实现了许多实用算法并详尽分析了它们的性能特点和用途。这本书取材广泛，很适合作为该领域的入门教材。
　　算法和数据结构的学习是所有计算机科学教学计划的基础，但它并不只是对程序员和计算机系的学生有用。任何计算机使用者都希望计算机能运行得更快一些或是能解决更大规模的问题。本书中的算法代表了近50年来的大量优秀研究成果，是人们工作中必备的知识。从物理中的N体模拟问题到分子生物学中的基因序列问题，我们描述的基本方法对科学研究而言已经必不可少；从建筑建模系统到模拟飞行器，这些算法已经成为工程领域极其重要的工具；从数据库系统到互联网搜索引擎，算法已成为现代软件系统中不可或缺的一部分。这仅是几个例子而已，随着计算机应用领域的不断扩张，这些基础方法的影响也会不断扩大。
　　在开始学习这些基础算法之前，我们先要熟悉全书中都将会用到的栈、队列等低级抽象的数据类型。然后依次研究排序、搜索、图和字符串方面的基础算法。最后一章将会从宏观角度总结全书的内容。
　　独特之处
　　本书致力于研究有实用价值的算法。书中讲解了多种算法和数据结构，并提供了大量相关的信息，读者应该能有信心在各种计算环境下实现、调试并应用它们。本书的特点涉及以下几个方面。算法　书中均有算法的完整实现，并讨论了程序在多个样例上的运行状况。书中的代码都是可以运行的程序而非伪代码，因此非常便于投入使用。书中程序是用Java语言编写的，但其编程风格方便读者使用其他现代编程语言重用其中的大部分代码来实现相同算法。
　　数据类型
　　我们在数据抽象上采用了现代编程风格，将数据结构和算法封装在了一起。
　　应用
　　每一章都会给出所述算法起到关键作用的应用场景。这些场景多种多样，包括物理模拟与分子生物学、计算机与系统工程学，以及我们熟悉的数据压缩和网络搜索等。
　　学术性
　　我们非常重视使用数学模型来描述算法的性能。我们用模型预测算法的性能，然后在真实的环境中运行程序来验证预测。
　　广度
　　本书讨论了基本的抽象数据类型、排序算法、搜索算法、图及字符串处理。我们在算法的讨论中研究数据结构、算法设计范式、归纳法和解题模型。这将涵盖20世纪60年代以来的经典方法以及近年来产生的新方法。
　　我们的主要目标是将今天最重要的实用算法介绍给尽可能广泛的群体。这些算法一般都十分巧妙奇特，20行左右的代码就足以表达。它们展现出的问题解决能力令人叹为观止。没有它们，创造计算智能、解决科学问题、开发商业软件都是不可能的。
　　本书网站
　　本书的一个亮点是它的配套网站algs4.cs.princeton.edu。这一网站面向教师、学生和专业人士，免费提供关于算法和数据结构的丰富资料。
　　一份在线大纲　包含了本书内容的结构并提供了链接，浏览起来十分方便。
　　全部实现代码　书中所有的代码均可以在这里找到，且其形式适合用于程序开发。此外，还包括算法的其他实现，例如高级的实现、书中提及的改进的实现、部分习题的答案以及多个应用场景的客户端代码。我们的重点是用真实的应用环境来测试算法。
　　习题与答案　网站还提供了一些附加的选择题（只需要一次单击便可获取答案）、很多算法应用的例子、编程练习和答案以及一些有挑战性的难题。
　　动态可视化　书是死的，但网站是活的，在这里我们充分利用图形类演示了算法的应用效果。课程资料　网站包含和本书及网上内容对应的一整套幻灯片，以及一系列编程作业、核对表、测试数据和备课手册。
　　相关资料链接　网站包含大量的链接，提供算法应用的更多背景知识以及学习算法的其他资源。我们希望这个站点和本书互为补充。一般来说，建议读者在第一次学习某种算法或是希望获得整体概念时看书，并把网站作为编程时的参考或是在线查找更多信息的起点。
　　作为教材
　　本书为计算机科学专业进阶的教材，涵盖了这门学科的核心内容，并能让学生充分锻炼编程、定量推理和解决问题等方面的能力。一般来说，此前学过一门计算机方面的先导课程就足矣，只要熟悉一门现代编程语言并熟知现代计算机系统，就都能够阅读本书。
　　虽然本书使用Java实现算法和数据结构，但其代码风格使得熟悉其他现代编程语言的人也能看懂。我们充分利用了Java的抽象性（包括泛型），但不会依赖这门语言的独门特性。书中涉及的多数数学知识都有完整的讲解（少数会有延伸阅读），因此阅读本书并不需要准备太多数学知识，不过有一定的数学基础当然更好。应用场景都来自其他学科的基础内容，同样也在书中有完整介绍。
　　本书涉及的内容是任何准备主修计算机科学、电气工程、运筹学等专业的学生应了解的基础知识，并且对所有对科学、数学或工程学感兴趣的学生也十分有价值。
　　背景介绍
　　这本书意在接续我们的一本基础教材《Java程序设计：一种跨学科的方法》，那本书对计算机领域做了概括性介绍。这两本书合起来可用做两到三个学期的计算机科学入门课程教材，为所有学生在自然科学、工程学和社会科学中解决计算问题提供必备的基础知识。
　　本书大部分内容来自Sedgewick的算法系列图书。本质上，本书和该系列的第1版和第2版最接近，但还包含了作者多年教学和学习的经验。Sedgewick的《C算法（第3版）》、《C++算法（第3版）》、《Java算法（第3版）》更适合用做参考书或是高级课程的教材，而本书则是专门为大学一、二年级学生设计的一学期教材，也是最新的基础入门书或从业者的参考书。
　　致谢
　　本书的编写花了近40年时间，因此想要一一列出所有参与人是不可能的。本书的前几版一共列出了好几十人，其中包括（按字母顺序）Andrew Appel、Trina Avery、Marc Brown、Lyn Dupré、PhilippeFlajolet、Tom Freeman、Dave Hanson、Janet Incerpi、Mike Schidlowsky、Steve Summit和Chris VanWyk。我要感谢他们所有人，尽管其中有些人的贡献要追溯到几十年前。至于第4版，我们要感谢试用了本书样稿的普林斯顿及其他院校的数百名学生，以及通过本书网站发表意见和指出错误的世界各地的读者。
　　我们还要感谢普林斯顿大学对于高质量教学的坚定支持，这是本书得以面世的基础。Peter Gordon几乎从本书写作之初就提出了很多有用的建议，这一版奉行的“归本溯源”的指导思想也是他最早提出的。关于第4版，我们要感谢Barbara Wood认真又专业的编辑工作，Julie Nahil对生产过程的管理，以及Pearson出版公司中为本书的付梓和营销辛勤工作的朋友。所有人都在积极地追赶进度，而本书的质量并没有受到丝毫影响。

第1章　 基础
1.1　基础编程模型
1.1.1　Java程序的基本结构
1.1.2　原始数据类型与表达式
1.1.3　 语句
1.1.4　 简便记法
1.1.5　 数组
1.1.6　 静态方法
1.1.7　 API
1.1.8　 字符串
1.1.9　 输入输出
1.1.10　 二分查找
1.1.11　 展望
1.2　 数据抽象
1.2.1　 使用抽象数据类型
1.2.2　 抽象数据类型举例
1.2.3　 抽象数据类型的实现
1.2.4　 更多抽象数据类型的实现
1.2.5　 数据类型的设计
1.3　 背包、队列和栈
1.3.1　 API
1.3.2　 集合类数据类型的实现
1.3.3　 链表
1.3.4　 综述
1.4　 算法分析
1.4.1　 科学方法
1.4.2　 观察
1.4.3　 数学模型
1.4.4　 增长数量级的分类
1.4.5　 设计更快的算法
1.4.6　 倍率实验
1.4.7　 注意事项
1.4.8　 处理对于输入的依赖
1.4.9　 内存
1.4.10　 展望
1.5　 案例研究：union-find算法
1.5.1　 动态连通性
1.5.2　 实现
1.5.3　 展望

第2章　 排序
2.1　 初级排序算法
2.1.1　 游戏规则
2.1.2　 选择排序
2.1.3　 插入排序
2.1.4　 排序算法的可视化
2.1.5　 比较两种排序算法
2.1.6　 希尔排序
2.2　 归并排序
2.2.1　 原地归并的抽象方法
2.2.2　 自顶向下的归并排序
2.2.3　 自底向上的归并排序
2.2.4　 排序算法的复杂度
2.3　 快速排序
2.3.1　 基本算法
2.3.2　 性能特点
2.3.3　 算法改进
2.4　 优先队列
2.4.1　 API
2.4.2　 初级实现
2.4.3　 堆的定义
2.4.4　 堆的算法
2.4.5　 堆排序
2.5　 应用
2.5.1　 将各种数据排序
2.5.2　 我应该使用哪种排序算法
2.5.3　 问题的归约
2.5.4　 排序应用一览

第3章　查找
3.1　符号表
3.1.1　API
3.1.2　有序符号表
3.1.3　用例举例
3.1.4　无序链表中的顺序查找
3.1.5　有序数组中的二分查找
3.1.6　对二分查找的分析
3.1.7　预览
3.2　二叉查找树
3.2.1　基本实现
3.2.2　分析
3.2.3　有序性相关的方法与删除操作
3.3　平衡查找树
3.3.1　2-3查找树
3.3.2　红黑二叉查找树
3.3.3　实现
3.3.4　删除操作
3.3.5　红黑树的性质
3.4　散列表
3.4.1　散列函数
3.4.2　基于拉链法的散列表
3.4.3　基于线性探测法的散列表
3.4.4　调整数组大小
3.4.5　内存使用
3.5　应用
3.5.1　我应该使用符号表的哪种实现
3.5.2　集合的API
3.5.3　字典类用例
3.5.4　索引类用例
3.5.5　稀疏向量

第4章　 图
4.1　 无向图
4.1.1　 术语表
4.1.2　 表示无向图的数据类型
4.1.3　 深度优先搜索
4.1.4　 寻找路径
4.1.5　 广度优先搜索
4.1.6　 连通分量
4.1.7　 符号图
4.1.8　 总结
4.2　 有向图
4.2.1　 术语
4.2.2　 有向图的数据类型
4.2.3　 有向图中的可达性
4.2.4　 环和有向无环图
4.2.5　 有向图中的强连通性
4.2.6　 总结
4.3　 最小生成树
4.3.1　 原理
4.3.2　 加权无向图的数据类型
4.3.3　 最小生成树的API和测试用例
4.3.4　 Prim算法
4.3.5　 Prim算法的即时实现
4.3.6　 Kruskal算法
4.3.7　 展望
4.4　 最短路径
4.4.1　 最短路径的性质
4.4.2　 加权有向图的数据结构
4.4.3　 最短路径算法的理论基础
4.4.4　 Dijkstra算法
4.4.5　 无环加权有向图中的最短路径算法
4.4.6　 一般加权有向图中的最短路径问题
4.4.7　 展望

第5章　 字符串
5.1　 字符串排序
5.1.1　 键索引计数法
5.1.2　 低位优先的字符串排序
5.1.3　 高位优先的字符串排序
5.1.4　 三向字符串快速排序
5.1.5　 字符串排序算法的选择
5.2　 单词查找树
5.2.1　 单词查找树
5.2.2　 单词查找树的性质
5.2.3　 三向单词查找树
5.2.4　 三向单词查找树的性质
5.2.5　 应该使用字符串符号表的哪种实现
5.3　 子字符串查找
5.3.1　 历史简介
5.3.2　 暴力子字符串查找算法
5.3.3　 Knuth-Morris-Pratt子字符串查找算法
5.3.4　 Boyer-Moore字符串查找算法
5.3.5　 Rabin-Karp指纹字符串查找算法
5.3.6　 总结
5.4　 正则表达式
5.4.1　 使用正则表达式描述模式
5.4.2　 缩略写法
5.4.3　 正则表达式的实际应用
5.4.4　 非确定有限状态自动机
5.4.5　 模拟NFA的运行
5.4.6　 构造与正则表达式对应的
5.5　 数据压缩
5.5.1　 游戏规则
5.5.2　 读写二进制数据
5.5.3　 局限
5.5.4　 热身运动：基因组
5.5.5　 游程编码
5.5.6　 霍夫曼压缩

第6章　 背景
索引

　　Sedgewick之巨著，与高德纳TAOCP一脉相承
　　几十年多次修订，经久不衰的畅销书
　　涵盖所有程序员必须掌握的50种算法

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