数据结构与算法分析JAVA语言描述（英文版•第二版）

本书是国外数据结构与算法分析方面的标准教材，使用最卓越的Java编程语言作为实现工具讨论了数据结构(组织大量数据的方法)和算法分析(对算法运行时间的估计)。 随着计算机速度的不断增加和功能的日益强大，人们对有效编程和算法分析的要求也在增长。本书把算法分析与最有效率的Java程序的开发有机地结合起来，深入分析每种算法，内容全面、缜密严格，并细致讲解精心构造程序的方法。 第2版的特色如下： 全面阐述新的Java 5.O编程语言和Java Collections库。 改进内部设计，用图和实例阐述算法的实施步骤。 第3章对表、栈和队列的讨论进行了全面修订。 用一章专门讨论摊还分析和一些高级数据结构的实现。 每章末尾的大量练习按照难易程度编排，以增强对关键概念的理解。

MarkAllen Weiss拥有普林斯顿大学计算机科学博士学位，现在是佛罗里达国际大学计算机学院教授。他是著名的计算机教育专家，在数据结构与算法分析方面卓有建树，著有多部畅销书籍：《Data Structures and Problem Solving：LJsirlg、Java》、《Data Structures and Problem Solving：Using C++》、《数据结构与算法分析——C语言描述》等。他目前是AP(AdvancedPlacement)计算机学科委员会成员。

Preface　vii
Chapter 1 Introdudion
　 1.1　 What's the Book About?　　1
　 1.2　Mathematics Review　　2
　　　　　 1.2.1　 Exponents　3
　　　　　 1.2.2　Logarithms　3
　　　　　 1.2.3　 Series　4
　　　　　 1.2.4　Modular Arithmetic　5
　　　　　 1.2.5　 The P Word　6
　 1.3　A Brief Introduction to Recursion　　7
　 1.4　 Implementing Generic Components Pre Java 5　　11
　　　　　 1.4.1　 Using Object for Genericity　12
　　　　　 1.4.2　Wrappers for Primitive Types　12
　　　　　 1.4.3　Using Interface Types for Genericity　13
　　　　　 1.4.4　Compatibility of Array Types　15
　 1.5　 Implementing Generic Components Using Java 5 Generics　　16
　　　　　 1.5.1　 Simple Generic Classes and Interfaces　16
　　　　　 1.5.2　Autoboxing/Unboxing　17
　　　　　 1.5.3　Wildcards with Bounds　18
　　　　　 1.5.4　Generic Static Methods　19
　　　　　 1.5.5　Type Bounds　20
　　　　　 1.5.6　Type Erasure　21
　　　　　 1.5.7　RestrictiOns on Generics　22
　 1.6　 Function Objects　　23
　　　　　 Summary　　25
　　　　　 Exercises　　25
　　　　　 References　　26
Chapter 2 Algorithm Analysis
　 2.1　 Mathematical Background　　29
　 2.2　 Model　　32
　 2.3　What to Analyze　　32
　 2.4　Running Time Calculations　　35
　　　　　 2.4.1　 A Simple Example　35
　　　　　 2.4.2　 General Rules　36
　　　　　 2.4.3　 Solutions for the Maximum Subsequence Sum Problem　38
　　　　　 2.4.4　 Logarithms in the Running Time　44
　　　　　 2.4.5　 Checking Your Analysis　48
　　　　　 2.4.6　A Grain of Salt　48
　　　　　 Summary　　50
　　　　　 Exercises　　50
　　　　　 References　　55
Chapter 3 Lists, Stacks, and Queues
　 3.1　 Abstract Data Types (ADTs)　　57
　 3.2　The List ADT　　58
　　　　　 3.2.1　 Simple Array Implementation of Lists　58
　　　　　 3.2.2　 Simple Linked Lists　59
　 3.3　 Lists in the Java Collections API　　60
　　　　　3.3.1　 Collection Interface　61
　　　　　3.3.2　 Iterator s　62
　　　　　3.3.3　 The List Interface, ArrayList, and LinkedList　63
　　　　　3.3.4　 Example: Using remove on a LinkedList　65
　　　　　3.3.5　 ListIterators　66
　3.4　 Implementation of ArrayList　　67
　　　　　3.4.1　 The Basic Class　68
　　　　　3.4.2　 The Iterator and Java Nested and Inner Classes　68
　3.5　 Implementation of LinkedList　　75
　3.6　 The Stack ADT　　82
　　　　　3.6.1　 Stack Model　82
　　　　　3.6.2　 Implementation of Stacks　83
　　　　　3.6.3　Applications　83
　3.7　 The Queue ADT　　91
　　　　　3.7.1　 Queue Model　91
　　　　　3.7.2　 Array Implementation of Queues　91
　　　　　3.7.3　 Applications of Queues　94
　　　　　Summary　　95
　　　　　Exercises　　95
Chapter 4 Trees
　　 4.1　 Preliminaries　　101
　　　　　　 4.1.1　 Implementation of Trees　102
　　　　　　 4.1.2　 Tree Traversals with an Application　103
　　 4.2　 Binary Trees　　107
　　　　　　4.2.1　 Implementation　108
　　　　　　4.2.2　 An Example: Expression Trees　109
　　 4.3　 The Search Tree ADT　Binary Search Trees　　112
　　　　　　4.3.1　 contains　113
　　　　　　4.3.2　 findMin and findMax　115
　　　　　　4.3.3　 insert　115
　　　　　　4.3.4　 remove　117
　　　　　　4.3.5　 Average.Case Analysis　120
　　4.4　 AVL Trees　　123
　　　　　　4.4.1　 Single Rotation　125
　　　　　　4.4.2　 Double Rotation　128
　　4.5　 Splay Trees　　135
　　　　　　4.5.1　 A Simple Idea (That Does Not Work)　135
　　　　　　4.5.2　 Splaying　137
　　4.6　 Tree Traversals (Revisited)　　143
　　4.7　 B.Trees　 145
　　4.8　 Sets and Maps in the Standard Library　　150
　　　　　 4.8.1　 Sets　151
　　　　　 4.8.2　 Maps　151
　　　　　 4.8.3 Implementation of TreeSet and TreeMap　152
　　　　　~ 4.8.4　 An Example That Uses Several Maps　152
　 4.9　 Summary　　157
　　　　　 Exercises　　159
　　　　　 References　　165
Chapter 5 Hashing
　 5.1　 General Idea　　169
　 5.2　 Hash Function 170
　 5.3　 Separate Chaining　　172
　 5.4　 Hash Tables Without Linked .Lists　　177
　　　　　5.4.1　 Linear Probing　177
　　　　　5.4.2　 Quadratic Probing　179
　　　　　5.4.3　 Double Hashing　181
　5.5　 Rehashing　　186
　 5.6　 Hash Tables in the Standard Library　　187
　 5.7　 Extendible Hashing　　190
　　　　　 Summary　　193
　　　　　 Exercises　　194
　　　　　 References　　198
Chapter 6 Priority Queues (Heaps)
　 6.1　 Model　　201
　 6.2　 Simple Implementations　　202
　 6.3　 Binary Heap　　202
　　　　　 6.3.1　 Structure Property　203
　　　　　 6.3.2　 Heap Order Property　205
　　　　　 6.3.3　 Basic Heap Operations　205
　　　　　 6.3.4　Other Heap Operations　210
　 6.4　Applications of Priority Queues　　214
　　　　　 6.4.1　 The Selection Problem　214
　　　　　 6.4.2　Event Simulation　215
　 6.5　 d.Heaps　　216
　 6.6　Leftist Heaps　　217
　　　　　 6.6.1　 Leftist Heap Property. 217
　　　　　 6.6.2　 Leftist Heap Operations　218
　 6.7　 Skew Heaps　　225
　 6.8　 Binomial Queues　　227
　　　　　 6.8.1　 Binomial Queue Structure　228
　　　　　 6.8.2　 Binomial Queue Operations　229
　　　　　 6.8.3　 Implementation of Binomial Queues　232
　 6.9　 Priority Queues in the Standard Library　　237
　　　　　 Summary　　237
　　　　　 Exercises　　239
　　　　　 References　　243
Chapter 7 Sorting
　 7.1　 Preliminaries　　247
　 7.2　 Insertion Sort　　248
　　　　　 7.2.1　 The Algorithm　248
　　　　　 7.2.2　Analysis of Insertion Sort　248
　 7.3　 A Lower Bound for Simple Sorting Algorithms　　249
　 7:.4　 Shellsort　　250
　　　　　 7.4.1　 Worst.Case Analysis of Shellsort　252
　　7.5　 Heapsort　　254
　　　　　　7.5.1　 Analysis of Heapsort　256
　　7.6　 Mergesort　　258
　　　　　　7.6.1　 Analysis of Mergesort　260
　　7.7　 Quicksort　　264
　　　　　　7.7.1　 Picking the Pivot　264
　　　　　　7.7.2　Partitioning Strategy　266
　　　　　　7.7.3　 Small Arrays　268
　　　　　　7.7.4　Actual Quicksort Routines　268
　　　　　　7.7.5　Analysis of Quicksort　27!
　　　　　　7.7.6　A Linear.Expected.Time Algorithm for Selection　274
　　7.8　A General Lower Bound for Sorting　　276
　　　　　　7.8.1　 Decision Trees　276
　　7.9　 Bucket Sort　　278
　　7.10 External Sorting　　279
　　　　　　7.10.1 Why We Need New Algorithms　279
　　　　　　7.10.2 Model for External Sorting　279
　　　　　 7.10.3 The Simple Algorithm　279
　　　　　 7.10.4 Multiway Merge　281
　　　　　 7.10.5　Polyphase Merge　282
　　　　　 7.10.6 Replacement Selection　283
　　　　　 Summary　　284
　　　　　 Exercises　　285
　　　　　 References　　290
Chapter 8 The Disjoint Set Class
　 8.1　 Equivalence Relations　　293
　 8.2　 The Dynamic Equivalence Problem　　294
　 8.3　 Basic Data Structure　　295
　 8.4　 Smart Union Algorithms　　299
　 8.5　 Path Compression　　301
　8.6　Worst Case for Union.by.Rank and Path Compression　　303.
　　　　　8.6.1　Analysis of the Union/Find Algorithm　304
　8.7　An Application　　309
　　　　　Summary　　312
　　　　　Exercises　　312
　　　　　References　　 314
Chapter 9 Graph Algorithms
　 9.1　 Definitions　　317
　　　　　 9.1.1　 Representation of Graphs　318
　 9.2　 Topological Sort　　320
　 9.3　 Shortest.Path Algorithms　　323
　　　　　 9.3.1　 Unweighted Shortest Paths　325
　　　　　 9.3.2　 Dijkstra~ Algorithm　329
　　　　　 9.3.3　 Graphs with Negative Edge Costs　338
　　　　　 9.3.4　 Acyclic Graphs　338
　　　　　 9.3.5　All.Pairs Shortest Path　342
　　　　　 9.3.6　Shortest.Path Example　342
　 9.4　 Network Flow Problems　　344
　　　　　 9.4.1　 A Simple Maximum.Flow Algorithm　344
　 9.5　 Minimum Spanning Tree　　349
　　　　　 9.5.1　 Prim's Algorithm　351
　　　　　 9.5.2　 Kruskal's Algorithm　353
　 9.6　Applications of Depth.First Search　　355
　　　　　 9.6.1　 Undirected Graphs　357
　　　　　 9.6.2　 Biconnectivity　358
　　　　　 9.6.3　 Euler Circuits　361
　　　　　 9.6.4　 Directed Graphs　366
　　　　　 9.6.5　 Finding Strong Components　367
　 9.7　 Introduction to NPoCompleteness　　369
　　　　　 9.7.1　 Easyvs. Hard　369
　　　　　 9.7.2　 The Class NP　370
　　　　　 9.7.3　 NP.Complete Problems　371
　　　　　 Summary　　373
　　　　　 Exercises　　373
　　　　　 References　　381
Chapter 10 Algorithm Design Techniques
　 10.1　Greedy Algorithms　　385
　　　　　 10.1.1　A Simple Scheduling Problem　386'
　　　　　 10.1.2　Huffman Codes　389
　　　　　 10.1.3 Approximate Bin Packing　395
　 10.2　Divide and Conquer　　403
　　　　　 10.2.1　Running Time of Divide and Conquer Algorithms　404
　　　　　 10.2.2 Closest.Points Problem　406
　　　　　 10.2.3　The Selection Problem　411
　　　　　 10.2.4　Theoretical Improvements for Arithmetic Problems　414
　 10.3　Dynamic Programming　　418
　　　　　 10.3.1 Using a Table Instead of Recursion　418
　　　　　 10.3.2 Ordering Matrix Multiplications　421
　　　　　 10.3.3 Optimal Binary Search Tree　424
　　　　　 10.3.4 All.Pairs Shortest Path　426
　 10.4　Randomized Algorithms　　429
　　　　　 10.4.1　Random Number Generators　431
　　　　　 10.4.2 Skip Lists　435
　　　　　 10.4.3 Primality Testing　437
　 10.5 Backtracking Algorithms　　440
　　　　　 10.5.1　The Turnpike Reconstruction Problem　440
　　　　　 10.5.2　Games　445
　　　　　 Summary　　452
　　　　　 Exercises　　452
　　　　　 References　　461
Chapter 11 Amortized Analysis
　 11.1　An Unrelated Puzzle　　466
　 11.2　Binomial Queues　　466
　 11.3　Skew Heaps　　471
　 11.4 Fibonacci Heaps　　473
　　　　　 11.4.1　Cutting Nodes in Leftist Heaps　474
　　　　　 11.4.2 Lazy Merging for Binomial Queues　476
　　　　　 11.4.3 The Fibonacci Heap Operations　480
　　　　　 11.4.4 Proof of the Time Bound　480
　 11.5　Splay Trees　　483
　　　　　 Summary　　487
　　　　　 Exercises　　487
　　　　　 References　　489
Chapter 12 Advanced Data Structures
　　　　　　　and Implementation
　 12.1　Top.Down Splay Trees　　491
　 12.2 Red.Black Trees　　497
　　　　　 12.2.1　Bottom.Up Insertion　499
　　　　　 12.2.2　Top.Down Red.Black Trees　501
　　　　　 12.2.3 Top.Down Deletion　506
　 12.3　Deterministic Skip Lists　　508
　 12.4 AA.Trees　　513
12.5 Treaps　　521
12.6 k.d Trees　　523
12.7 Pairing Heaps　　527
　　　 Summary　　532
　　　 Exercises　　534
　　　 References　　538
Index　541