具体描述
《算法设计与分析基础(影印版)》由清华大学出版社出版。
作者简介
莱维丁是Villanova大学计算科学系的教授。他的论文 A New Road Map of Algorithm Design Techniques:Picking Up Where the Traditional Classification Leaves Off（《算法设计技术新途径：弥补传统分类法的缺憾》）受到业内人士极高的评价。在SIGCSE会议上，作者做过多次关于算法教学的演讲。
目录信息
读后感
一直在看，很有特色，被很多大学选作本科教材。是一本可以让你不断可以回去看又不觉得很深奥。习题不难但是非常有趣，很多面试题就是从中变种而来。 归类是最大特色，首先把当前的算法难题classify as sorting,seaching, string processing, graph problems... Then shoot the...
Algorithms play the central role in both the science and the practice of computing. Recognition of this fact has led to the appearance of a considerable number of textbooks on the subject. By and large, they follow one of two alternatives in presenting algo...
Algorithms play the central role in both the science and the practice of computing. Recognition of this fact has led to the appearance of a considerable number of textbooks on the subject. By and large, they follow one of two alternatives in presenting algo...
还没读过其他算法的经典书，但是觉得这本易懂，入门很好... 比较喜欢这种分类方法 英文已经到第三版了 每章的 epigraph挺有意思，尤其是DIVIDE AND CONQUER那章 "...Every prayer reduces itself to this--Great God, grant that twice be not four." (文中)"But often our...
Algorithms play the central role in both the science and the practice of computing. Recognition of this fact has led to the appearance of a considerable number of textbooks on the subject. By and large, they follow one of two alternatives in presenting algo...
用户评价
不得不说，《算法设计与分析基础》在案例选择上非常用心，每一个例子都恰到好处地印证了所讲授的算法思想。我最近刚好在处理一个实际项目中的数据分析问题，其中涉及到一些图的遍历和搜索，这本书中的关于图的章节就给了我很大的帮助。书中详细讲解了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用，以及如何利用它们来解决连通性、拓扑排序等问题。我还发现，书中对回溯算法的讲解也相当精彩，通过一个经典的N皇后问题，让我清晰地理解了回溯算法的“试探”和“剪枝”过程，这对于我解决一些具有约束条件的搜索问题非常有借鉴意义。更让我惊喜的是，书中还讨论了一些概率算法和随机化算法，比如蒙特卡洛算法，这让我意识到，并非所有问题都需要确定性的算法，在某些情况下，随机性也能带来高效的解决方案。这本书确实让我拓宽了思路，也看到了算法在不同场景下的多种可能性。
刚拿到这本《算法设计与分析基础》，还未来得及深入研读，只是粗略地翻了翻目录和前言，心中已经充满了期待。从书名上看，这本书似乎涵盖了算法设计中一些最核心的思想和方法，以及如何对这些算法的效率进行严谨的分析。我特别关注到其中一些章节的标题，比如“递归与分治”、“动态规划”、“贪心算法”等，这些都是我在学习计算机科学过程中经常遇到的，也是解决许多复杂问题的基石。我希望这本书能以一种清晰易懂的方式，将这些经典算法的思想脉络梳理清楚，并且在设计思路和实现技巧上提供一些实用的指导。例如，在动态规划部分，我期待能看到一些关于如何识别最优子结构和重叠子问题的深入讲解，以及不同类型问题的典型解法。而对于算法分析，我则希望能有详尽的复杂度分析方法介绍，包括时间复杂度和空间复杂度的计算，以及如何利用大O符号来描述算法的渐近行为。如果书中还能包含一些实际案例的分析，那就更棒了，这样我能更好地理解理论知识在实践中的应用。总的来说，我对这本书充满信心，相信它能帮助我夯实算法基础，提升解决问题的能力。
这本书的逻辑结构非常严谨，每个章节的过渡都很自然，就像在循序渐进地引领读者进入算法的世界。我尤其欣赏的是作者在讲解每一个算法时，都会先给出问题的背景和动机，然后再逐步引出算法的设计思路，最后再进行严谨的分析。这种“从问题到解决方案”的模式，让我很容易理解算法存在的必要性，以及它是如何一步步被构思出来的。比如，在讲到排序算法时，作者并没有一股脑地介绍各种排序，而是先分析了简单的选择排序和插入排序的局限性，然后才引出更高效的快速排序和归并排序，并详细解释了它们的分治思想。关于分治算法的部分，更是让我耳目一新，不仅是对算法本身的设计，还包括了如何进行递归关系的建立和求解，以及如何分析递归算法的时间复杂度，这部分的内容对我来说非常有启发。另外，书中还对一些高级的主题，如网络流和最大匹配，也做了比较清晰的介绍，这让我对算法的广度和深度有了更进一步的认识，也激发了我继续深入学习的兴趣。
这本《算法设计与分析基础》的排版风格相当吸引人，封面设计简洁大方，内页的字体大小和行间距都很舒适，阅读起来不会感到疲劳。我特别喜欢书中那种深入浅出的讲解方式，对于一些比较抽象的概念，作者似乎都给出了非常形象的比喻或者直观的图示，这对于我这样需要多维度理解知识的学习者来说，简直是福音。我刚看了关于图算法的部分，对于最短路径算法的讲解，感觉比我之前看过的其他资料都要透彻，不仅介绍了Dijkstra和Floyd-Warshall算法的原理，还对它们的适用场景和时间复杂度进行了详细的比较，并且还提到了图的表示方法（邻接矩阵和邻接表）对算法效率的影响。这一点我之前都没有特别留意过，觉得非常有价值。此外，书中对于 NP-完全性理论的介绍也让我印象深刻，它并没有仅仅停留在概念的层面，而是通过一些例子，比如旅行商问题和背包问题，来展示NP-完全性问题的难度，以及近似算法和启发式算法在这些问题中的作用。这种深入和全面的讲解，无疑会让我对算法的理解更加深刻。
我一直在寻找一本能够系统性地提升我算法思维的书籍，而《算法设计与分析基础》显然满足了我的需求。这本书的语言风格非常专业且精准，但又不像某些学术论文那样晦涩难懂，而是恰到好处地在专业性和易读性之间取得了平衡。我特别喜欢书中对于数据结构和算法之间关系的阐述，强调了选择合适的数据结构对于设计高效算法的重要性。例如，在讲解堆（heap）的应用时，作者不仅介绍了堆的实现方式，还重点说明了它如何用于实现优先队列，以及在堆排序中的关键作用。这一点让我对数据结构有了更深层次的理解，不再是孤立的知识点，而是与算法设计紧密相连的整体。此外，书中对算法的稳定性、原地性等特性也有提及，这些细节的探讨，让对算法的理解更加全面和深入。我相信，通过对这本书的学习，我能够更加自信地面对各种算法挑战，并在未来的学习和工作中，能够设计出更优秀、更高效的解决方案。
入门不错
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