“在计算机出现之前就存在的算法，比编程语言本身更重要。语言只是工具，算法才是灵魂。”
这是冯云在《游戏之旅:我对编程的理解》一书中的一句非常经典的话。
市场上有许多书。哪些书值得看，哪些书适合什么基础的人看？
鉴于此，我为不同水平和语言的程序员选择不同的书。你可以看看自己处于哪个层面才能对症下药。希望每一个想提高数据结构和算法的同学都能找到适合自己的学习资料，可以在现有水平上提高。
适合初学者的有趣的书
如果你是初学者，推荐你看两本书，大词数据结构和算法图。
《大词数据结构》这本书最大的特点就是让理论变得有趣而不枯燥。而且，每一个数据结构和算法，作者都结合了生活中的实例，能让你有非常直观的感受。虽然这本书有400页，但应该需要两天才能看完。所以，如果你之前对数据结构和算法一窍不通，可以从这本书入手。
算法图这本书走的是和大词数据结构一样的路线，就像这本书的副标题说的“像小说一样有趣的算法入门”，以“图”为主，通俗易懂。它只有不到200页，所以内容比较少。作为入门，看看这本书，会让你对数据结构和算法有个大概的了解。
对于初学者，我的推荐是以厚度为准。《算法导论》和《算法》这两本书虽然经典权威，但是很厚。刚开始学这些书肯定很难啃。一旦学不会，就会有挫败感。所以，如果是入门的话，我建议找一些比较薄的书来读。不要太在意你写作的深度。重要的是你能不能坚持读下去。
但是如果你想系统的学习数据结构和算法，看这两本书肯定是不够的。这些入门书籍的共同问题是缺乏细节，不够系统，不够严谨。所以，如果你已经有了一定的基础，这两本书并不能满足你的需求。
特定编程语言的教科书
谈数据结构和算法肯定会联系到代码实现。所以很多人都很关心某某书是用什么语言实现的，对语言是否熟悉。市面上大部分的数据结构和算法书都是用C、C++、Java语言实现的，有的还是伪代码。
所以，我首先推荐数据结构与算法分析。国内外很多大学都把它作为教材。因为这本书非常系统、全面、严谨，也不是特别难，所以适合有一些数据结构和算法的基础知识，并且掌握了至少一门编程语言的学生。而且，这个作者也很勤奋。他用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。
面试必备书。
算法对于面试很重要，很多人都很关注。这里推荐几本对面试有益的书，分别是《编程之美》、《剑指要约》、《编程珍珠》。
从书名剑指要约可以看出，作者的写作目的很明确，就是采访。这本书几乎包含了所有常见的、经典的面试问题，所以只要你能看懂内容，应对一般公司的面试应该没问题。
编程明珠这本书豆瓣评分非常高，9分。这本书最大的特点就是讲了很多海量数据的处理技巧。这可能是其他算法书很少涉及的。面试的时候经常会问到海量数据处理的问题，尤其是在校招面试的时候，所以这本书无论是开阔眼界还是应对面试都值得一读。
编程之美这本书的作者大多是微软的工程师，所以质量有保证。不过这里的算法题有点难，不是很系统，这也是我把它归为面试部分的原因。如果你有一定的基础，喜欢钻研一些算法问题，或者面试Google、脸书这样的公司，可以拿着这本书里的问题先自测一下。
经典大肚头
如果之前推荐的书你都没听说过，那么下面这两本书你肯定很熟悉，那就是《算法导论》和《算法》。提起算法书，很多人会搬出这两本书。不过这两本书虽然经典有名，但是也很厚，看着费劲。我想没有多少人读过整本书。但是如果你想对数据结构和算法有更深入的了解，我还是强烈推荐你去看一下。
我个人觉得《算法导论》是一本章节顺序不是很循序渐进的书。里面全是各种算法的正确性和复杂度的证明和推导，还有很多数学公式。大多数人会觉得很难。
《算法》这本书也是一本经典的大部头，但是比《算法导论》要友好得多，更容易理解，更适合初学者入门。不过这本书的缺点也很明显，就是内容不够全面，比如动态编程的重要知识点这本书都没有提到。对于数据结构，讲的不多，基本上是以算法为主。
宫廷级经典
如果计算机编程的艺术敢称之为数据结构与算法领域的第二本经典著作，应该没人敢称之为第一本。这本书包括许多卷。说实话，我只看过几本比较简单的卷，比如《基础算法》、《排序与查找》。
这套书的深度、广度、系统性和全面性是其他所有数据结构和算法书籍无法比拟的。但是如果你对算法和数据结构不是特别感兴趣，没有很好的数学、算法和计算机基础，很难把这些书都看完。你可以把它看作是你算法学习的终极挑战。
福利时间！
人民邮电出版社异步社区为了InfoQ & Geek用户能更好地学习算法知识，特别赞助了10本《人工智能》(第2版)。这本书是JD排名第一的好书。COM新书榜，美国经典入门教材，被誉为人工智能领域的百科全书。人工智能领域近十年最前沿的课程，比较适合本科生。
人工智能(第二版)
斯蒂芬·卢奇的《美国》
本书以人工智能的理论基础为基础，向读者展示了一个全面、新颖、丰富多彩、通俗易懂的人工智能知识体系。本书给出了许多实例、应用、全彩图和人物轶事，以激发读者的阅读和学习兴趣。还介绍了与机器人和机器学习相关的高级课程，包括神经网络、遗传算法、自然语言处理、规划和复杂的棋盘游戏。
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