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第1章　 基础　　1

1.1　基础编程模型　　4

1.1.1　Java程序的基本结构　　4

1.1.2　原始数据类型与表达式　　6

1.1.3　 语句　　8

1.1.4　 简便记法　　9

1.1.5　 数组　　10

1.1.6　 静态方法　　12

1.1.7　 API　　16

1.1.8　 字符串　　20

1.1.9　 输入输出　　21

1.1.10　 二分查找　　28

1.1.11　 展望　　30

1.2　 数据抽象　　38

1.2.1　 使用抽象数据类型　　38

1.2.2　 抽象数据类型举例　　45

1.2.3　 抽象数据类型的实现　　52

1.2.4　 更多抽象数据类型的实现　　55

1.2.5　 数据类型的设计　　60

1.3　 背包、队列和栈　　74

1.3.1　 API　　74

1.3.2　 集合类数据类型的实现　　81

1.3.3　 链表　　89

1.3.4　 综述　　98

1.4　 算法分析　　108

1.4.1　 科学方法　　108

1.4.2　 观察　　108

1.4.3　 数学模型　　112

1.4.4　 增长数量级的分类　　117

1.4.5　 设计更快的算法　　118

1.4.6　 倍率实验　　121

1.4.7　 注意事项　　123

1.4.8　 处理对于输入的依赖　　124

1.4.9　 内存　　126

1.4.10　 展望　　129

1.5　 案例研究：union-find算法　　136

1.5.1　 动态连通性　　136

1.5.2　 实现　　140

1.5.3　 展望　　148

第2章　 排序　　152

2.1　 初级排序算法　　153

2.1.1　 游戏规则　　153

2.1.2　 选择排序　　155

2.1.3　 插入排序　　157

2.1.4　 排序算法的可视化　　159

2.1.5　 比较两种排序算法　　159

2.1.6　 希尔排序　　162

2.2　 归并排序　　170

2.2.1　 原地归并的抽象方法　　170

2.2.2　 自顶向下的归并排序　　171

2.2.3　 自底向上的归并排序　　175

2.2.4　 排序算法的复杂度　　177

2.3　 快速排序　　182

2.3.1　 基本算法　　182

2.3.2　 性能特点　　185

2.3.3　 算法改进　　187

2.4　 优先队列　　195

2.4.1　 API　　195

2.4.2　 初级实现　　197

2.4.3　 堆的定义　　198

2.4.4　 堆的算法　　199

2.4.5　 堆排序　　205

2.5　 应用　　214

2.5.1　 将各种数据排序　　214

2.5.2　 我应该使用哪种排序算法　　218

2.5.3　 问题的归约　　219

2.5.4　 排序应用一览　　221

第3章　查找　　227

3.1　符号表　　228

3.1.1　API　　228

3.1.2　有序符号表　　230

3.1.3　用例举例　　233

3.1.4　无序链表中的顺序查找　　235

3.1.5　有序数组中的二分查找　　238

3.1.6　对二分查找的分析　　242

3.1.7　预览　　244

3.2　二叉查找树　　250

3.2.1　基本实现　　250

3.2.2　分析　　255

3.2.3　有序性相关的方法与删除操作　　257

3.3　平衡查找树　　269

3.3.1　2-3查找树　　269

3.3.2　红黑二叉查找树　　275

3.3.3　实现　　280

3.3.4　删除操作　　282

3.3.5　红黑树的性质　　284

3.4　散列表　　293

3.4.1　散列函数　　293

3.4.2　基于拉链法的散列表　　297

3.4.3　基于线性探测法的散列表　　300

3.4.4　调整数组大小　　304

3.4.5　内存使用　　306

3.5　应用　　312

3.5.1　我应该使用符号表的哪种实现　　312

3.5.2　集合的API　　313

3.5.3　字典类用例　　315

3.5.4　索引类用例　　318

3.5.5　稀疏向量　　322

第4章　 图　　329

4.1　 无向图　　331

4.1.1　 术语表　　331

4.1.2　 表示无向图的数据类型　　333

4.1.3　 深度优先搜索　　338

4.1.4　 寻找路径　　342

4.1.5　 广度优先搜索　　344

4.1.6　 连通分量　　349

4.1.7　 符号图　　352

4.1.8　 总结　　358

4.2　 有向图　　364

4.2.1　 术语　　364

4.2.2　 有向图的数据类型　　365

4.2.3　 有向图中的可达性　　367

4.2.4　 环和有向无环图　　369

4.2.5　 有向图中的强连通性　　378

4.2.6　 总结　　385

4.3　 最小生成树　　390

4.3.1　 原理　　391

4.3.2　 加权无向图的数据类型　　393

4.3.3　 最小生成树的API和测试用例　　396

4.3.4　 Prim算法　　398

4.3.5　 Prim算法的即时实现　　401

4.3.6　 Kruskal算法　　404

4.3.7　 展望　　407

4.4　 最短路径　　412

4.4.1　 最短路径的性质　　413

4.4.2　 加权有向图的数据结构　　414

4.4.3　 最短路径算法的理论基础　　420

4.4.4　 Dijkstra算法　　421

4.4.5　 无环加权有向图中的最短路径算法　　425

4.4.6　 一般加权有向图中的最短路径问题　　433

4.4.7　 展望　　445

第5章　 字符串　　451

5.1　 字符串排序　　455

5.1.1　 键索引计数法　　455

5.1.2　 低位优先的字符串排序　　458

5.1.3　 高位优先的字符串排序　　461

5.1.4　 三向字符串快速排序　　467

5.1.5　 字符串排序算法的选择　　470

5.2　 单词查找树　　474

5.2.1　 单词查找树　　475

5.2.2　 单词查找树的性质　　483

5.2.3　 三向单词查找树　　485

5.2.4　 三向单词查找树的性质　　487

5.2.5　 应该使用字符串符号表的哪种实现　　489

5.3　 子字符串查找　　493

5.3.1　 历史简介　　493

5.3.2　 暴力子字符串查找算法　　494

5.3.3　 Knuth-Morris-Pratt子字符串查找算法　　496

5.3.4　 Boyer-Moore字符串查找算法　　502

5.3.5　 Rabin-Karp指纹字符串查找算法　　505

5.3.6　 总结　　509

5.4　 正则表达式　　514

5.4.1　 使用正则表达式描述模式　　514

5.4.2　 缩略写法　　516

5.4.3　 正则表达式的实际应用　　517

5.4.4　 非确定有限状态自动机　　518

5.4.5　 模拟NFA的运行　　520

5.4.6　 构造与正则表达式对应的

5.5　 数据压缩　　529

5.5.1　 游戏规则　　529

5.5.2　 读写二进制数据　　530

5.5.3　 局限　　533

5.5.4　 热身运动：基因组　　534

5.5.5　 游程编码　　537

5.5.6　 霍夫曼压缩　　540

第6章　 背景　　558

索引　　611

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编写递归代码时最重要的有以下三点：

* 递归总有一个最简单的情况——方法的第一条语句总是一个包含 return 的条件语句。

* 递归调用总是去尝试解决一个规模更小的子问题，这样递归慈恩那个收敛到最简单的情况。

* 递归调用的父问题和尝试解决的子问题之间不应该有交集。

你应该将自己编写的每一个程序都当做一个日后可以重用的库。

* 编写用例，在实现中将计算过程分解成可控的部分。

* 明确静态方法库和与之对应的API（或者多个库的多个API）。

* 实现API和一个能够对方法进行独立测试的 main() 函数。

这种方法不仅能帮助你实现可重用的代码，而且能够教会你如何运用模块化编程来解决一个复杂的问题。

API 的目的是将调用和实现分离：除了API中给出的信息，调用者不需要知道实现的其他细节，而实现也不应考虑特殊的应用场景。API使我们能够广泛地重用那些为各种目的独立开发的代码。

这个模型的最重要之处在于通过静态方法库实现了模块化编程。我们可以构造许多个静态方法库（模块），一个库中的静态方法也能够调用另一个库中定义的静态方法。这能够带来许多好处：

* 程序整体的代码量很大时，每次处理的模块大小仍然适中；

* 可以共享和重用代码而无需重新实现；

* 很容易用改进的实现替换老的实现；

* 可以为解决编程问题建立合适的抽象模型；

* 缩小调试范围

构建现代软件最重要也最有挑战的一项任务就是设计API。它需要经验、思考和反复的修改，但设计一份优秀的API所付出的所有时间都能从调试和代码复用所节省的时间中获得回报。为一个小程序给出一份API似乎有些多余，但你应该按照能够复用的方式编写每个程序。理想情况下，一份API应该能够清楚地说明所有可能的输入和副作用，然后我们应该先写出检查实现是否与API相符的程序。但不幸的是，计算机科学理论中一个叫做说明书问题（specification problem）的基础结论说明这个目标是不可能实现的。简单地说，这样一份说明书应该用一种类似于编程语言的形式语言编写。而从数学上可以证明，判定这样两个程序进行的计算是否相同是不可能的。因此，我们的API将是于抽象数据类型相关联的值以及一系列构造函数和实例方法的目的和副作用的自然语言描述。为了验证我们的设计，我们会在API附近的正文中给出一些用例代码。但是，这些宏观概述之中也隐藏着每一份API设计都可能落入的无数陷阱。

* API可能会难以实现：实现的开发非常困难，甚至不可能。

* API可能会难以使用：用例代码甚至比没有API时更复杂。

* API的范围可能太窄：缺少用例所需的方法。

* API的范围可能太宽：包含许多不会被任何用例调用的方法。这种缺陷可能是最常见的，并且也是最难以避免的。API的大小一般会随着时间而增长，因为向已有的API添加新方法很简单，但在不破坏已有用例程序的前提下从中删除方法却很困难。

* API可能会太粗略：无法提供有效的抽象。

* API可能会太详细：抽象过于细致或是发散而无法使用。

* API可能会过于依赖某种特定的数据表示：用例代码可能会因此无法从数据表示的细节中解脱出来。要避免这种缺陷也是很困难的，因为数据表示显然是抽象数据类型实现的核心。

这些考虑有时又被总结为另一句格言：只为用例提供它们所需要的，仅此而已。

系统将“whitelist.txt”作为参数传递给main()

对于 int 和 double 来说，这些操作是我们熟悉的算数运算；对于 boolean 来说则是逻辑运算。

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书籍介绍

本书作为算法领域经典的参考书，全面介绍了关于算法和数据结构的必备知识，并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述。第4版具体给出了每位程序员应知应会的50个算法，提供了实际代码，而且这些 Java 代码实现采用了模块化的编程风格，读者可以方便地加以改造。配套网站 algs4.cs.princeton.edu 提供了本书内容摘要以及相关代码、测试数据、编程练习、教学课件等资源。