程序员必备的数据结构与算法书单

“算法，先于计算机存在于世，比编程语言本身更为重要。语言只是工具，算法才是灵魂。”

这是云风在《游戏之旅：我的编程感悟》这本书里一个非常经典的表述。

市面上算法书比比皆是，究竟哪些书值得看，哪些书适合什么基础的人来看呢?

鉴于此，我针对不同层次、不同语言的程序员，我分别选择了不同的书。你可以看看自己究竟处于哪个层次，来对症下药。希望每位想在数据结构与算法上得到提升的同学，都能找到适合自己的学习资料，都能在现有水平上有所提高。

 

 

针对入门的趣味书

如果你是入门的同学，我推荐你阅读《大话数据结构》和《算法图解》这两本书。

《大话数据结构》这本书最大的特点是，它把理论讲得很有趣，不枯燥。而且每个数据结构和算法，作者都结合了生活中的例子，能让你有非常直观的感受。虽然这本书有 400 页，但是花两天时间读完应该是没问题的。所以，如果你之前完全不懂数据结构和算法，可以先从这本书看起。

《算法图解》这本书跟《大话数据结构》走的是同样的路线，就像这本书副标题写的那样，“像小说一样有趣的算法入门书”，主打“图解”，通俗易懂。它只有不到 200 页，所以内容也比较少。作为入门，看看这本书，能让你对数据结构和算法有个大概的认识。

针对入门的同学，我推荐书的依据是看厚度。《算法导论》、《算法》这些书虽然比较经典、比较权威，但是非常厚。初学就去啃这些书肯定是比较费劲的。而一旦学不下来，挫败感就会很强。所以，如果是入门，我建议找一些比较薄的书来看。不要太在意书写得深浅，重要的是能不能坚持看完。

但是如果想要系统地学数据结构和算法，看这两本书肯定是不够的。这些入门书共同的问题是，缺少细节，不够系统，也不够严谨。所以，如果你已经有了一定基础，这两本书就满足不了你的需求了。

针对特定编程语言的教科书讲数据结构和算法，肯定会跟代码实现挂钩。所以，很多人就很关心，某某书籍是用什么语言实现的，是不是自己熟悉的语言。市面大部分数据结构和算法书籍都是用 C、C++、Java 语言实现的，还有些是用伪代码。

所以，我首先推荐《数据结构和算法分析》。国内外很多大学都拿它当作教材。因为这本书非常系统、全面、严谨，而且又不是特别难，适合对数据结构和算法有些基本了解，并且掌握了至少一门编程语言的同学。而且，这个作者也很用心，他用了三种语言，写了三个版本，分别是：《数据结构与算法分析 : C 语言描述》、《数据结构与算法分析 : C++ 描述》、《数据结构与算法分析 : Java 语言描述》。

面试必刷的宝典

算法对于面试很重要，很多人也很关心。我这里推荐几本有益于面试的书籍，分别是《编程之美》、《剑指 offer》、《编程珠玑》。

从《剑指 offer》这本书的名字就可以看出，作者的写作目的非常明确，就是为了面试。这本书几乎包含所有常见的、经典的面试题，所以只要能搞懂里面的内容，应付一般公司的面试应该不成问题。

《编程珠玑》这本书的豆瓣评分非常高，有 9 分之高。这本书最大的特色是讲了很多针对海量数据的处理技巧。这个可能是其他算法书籍很少涉及的。面试的时候，海量数据处理的问题也是经常被问到的，特别是校招面试，所以不管是开拓眼界，还是应付面试，这本书都值得一看。

《编程之美》这本书的作者，绝大部分都是微软的工程师，所以质量很有保证。不过，这里面的算法题目稍微有点难，也不是很系统，这也是为什么我把它归到面试这一部分的原因。如果你有一定基础，也喜欢钻研些算法问题，或者是要面试 Google、Facebook 这样的公司，可以拿用这本书里的题，先自测一下。

经典大部头

如果前面推荐的书籍你都没听过，那下面这两本你肯定不会陌生，那就是《算法导论》和《算法》。很多人一提到算法书籍就会搬出这两本，不过这两本虽然经典、出名，但也都特别厚，看起来很费劲。我估计全书读下来的人没多少。但是如果你想对数据结构和算法已经有更深入的了解，我还是非常建议你看看。

我个人觉得，《算法导论》这本书的章节安排的先后顺序不是很循序渐进，里面充斥着各种算法的正确性、复杂度的证明、推导，数学公式比较多，一般人看起来都会比较吃力。

《算法》这本书也是一本经典大部头，不过它比起《算法导论》来要友好很多，更容易看懂，更适合初学者入门。但是这本书的缺点也很明显，就是内容不够全面，比如动态规划这么重要的知识点这本书就没有讲。对于数据结构的东西，它讲的也不多，基本就是偏重讲算法。

殿堂级经典

如果说《计算机程序设计艺术》敢称数据结构与算法界的经典书第二，应该无人敢称第一。这本书包括很多卷。说实话，我也只看过比较简单的几卷，比如《基本算法》、《排序和查找》。

这套书的深度、广度、系统性、全面性是其他所有数据结构和算法书籍都所无法相比的。但是，如果你不是对算法和数据结构特别感兴趣，没有很好的数学、算法、计算机基础，想要把这些书都读完读懂是比较难的。你可以把它当作你算法学习的终极挑战。

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