Thomas H. Cormen received bachelor’s degree in Electrical Engineering from the Princeton University way back in 1978. Thereafter, he did his master’s in Electrical Engineering and Computer Science from the MIT. Among the students, he is best known for having co-authored a book titled 'Introduction to Algorithms'. In the year 2013, he published another book titled 'Algorithms Unlocked'. This book too has been received well.
Charles E. Leiserson is Professor of Computer Science and Engineering at MIT. Ronald L. Rivest is Andrew and Erna Viterbi Professor of Electrical Engineering and Computer Science at MIT. Clifford Stein is Professor of Industrial Engineering and Operations Research at Columbia University.
推荐殿堂级的算法工具书《算法导论》,讲解了常见的算法和数据结构,分类细致且论证通俗;内容包含排序和递归、广度优先与生成树、线性规划以及诸多穷尽智力而不能读懂的算法。文字深入浅出且没有学术教条,例题相当具有范式意义;再也不必为了一个算法的逻辑意义和代码实现去...
评分《算法导论》在我心目中的地位无疑是最高的。 第一次读到这个书,大约是在高一的时候。很荣幸地读到了南京大学翻译的《算法导论》第一版,名字叫《现代计算机常用数据结构和算法》。1994年出版,当时在国内是非常先进的译著。因为几乎是填补空白的作品,其中的诸多翻译处理得...
评分去年,我曾借阅过这本《算法导论》,读《算法导论》时常有这种想法:当读到一章比较难懂的部分,如大段的数学证明,或者题目很难做,这个时候就会没耐心去读,或者草草带过,不求甚解,有时干脆跳过不读~但又心存愧意,觉得碰到晦涩难懂的就不去钻研而选择逃避,实在不该。于...
评分描述算法的这种书翻译一旦有错误,或者意思表达不到位,看起来就很吃力了。 第一次看算法导论是看的中文版。我是从头开始看的,一直看到图算法结束。读的时候主要追求速度,不少地方看的不是很明白。然而有些地方我觉得是翻译的问题导致理解上的障碍。 china-pub 上有人指出...
评分记得小学时,有很长一段时间疯狂的迷霍金,四年级的寒假拿了一百块压岁钱去买了两本他的科普读物《时间简史》《果壳中的宇宙》,一本45一本42,虽说是科普读物且全书只有一个数学公式(E=MC²),当时仍然完全看不懂,只能看看画,但附赠书签里的一句话却让我印象深刻:阅读...
当我第一次接触《算法导论》的时候,我确实被它的“百科全书”式的风格给惊到了。这本书的内容极其丰富,几乎涵盖了算法领域的方方面面,从最基础的排序和搜索,到复杂的图算法、字符串匹配,再到近似算法和 NP-完全性理论,应有尽有。感觉就像是算法世界的一个全面地图,你想了解哪个区域,都能在这里找到最详尽的介绍。它的结构也非常清晰,每一章都围绕一个核心主题展开,逻辑性很强。我印象最深的是关于字符串匹配的部分,作者详细讲解了KMP算法以及其他一些更高级的算法,让我对字符串处理的效率有了全新的认识。而且,书中对每个算法的分析都非常到位,不仅给出了渐近时间复杂度,还常常涉及到常数因子和实际运行效率的考量。这种深度的分析,让我觉得这本书不仅仅是教会我“怎么做”,更是教会我“为什么这么做”以及“如何做得更好”。当然,这么庞大的内容也意味着它不是一本能够“速成”的书,需要耐心和毅力去学习。对于那些希望系统性地掌握算法知识,并且对理论研究有兴趣的读者来说,这本书绝对是不可多得的宝藏。
评分这本《算法导论》真是个挑战!初拿到手,厚实沉甸甸的分量就让人望而却步,感觉像是要翻越一座知识的高山。翻开第一页,就被各种符号和数学推导淹没,那些希腊字母和精密的公式,让我一度怀疑自己是不是走错了书店,买成了数学竞赛的训练手册。我承认,对于像我这样背景相对薄弱的读者来说,很多地方的理解都需要反复咀嚼,甚至需要借助其他资料才能勉强跟上作者的思路。比如,一开始介绍的各种排序算法,虽然都耳熟能详,但深入到其时间复杂度和空间复杂度分析时,我就开始感到吃力了。那些关于递归、分治、动态规划的讲解,更是像在迷宫里行走,每一个转角都可能通向一个更深的谜题。我花了大量的时间去消化每一章的例子,试图通过动手去理解那些抽象的概念。然而,即使付出了巨大的努力,我依然觉得这本书的深度和广度远远超出了我目前的掌握能力。有时候,我甚至怀疑自己是否有能力真正理解其中所阐述的精髓。不过,也正是这种挑战性,激起了我想要挑战自己的欲望。我告诉自己,即使不能完全掌握,至少也能从中学习到一些严谨的逻辑思维和解决问题的基本方法。而且,书中那些严谨的证明过程,也确实让我对算法的理解提升到了一个新的层次,虽然过程痛苦,但收获也确实不少。
评分老实说,《算法导论》这本书,我真的很难用简单的几句话来概括。它给我的感觉,更像是一本“武功秘籍”,里面的招式招招致命,但要学会这些招式,需要经过严格的训练和大量的实践。书中涉及的数学推导,对很多人来说可能是个巨大的挑战,我也不例外。那些严谨的证明,让我不得不反复思考,甚至需要去查找一些相关的数学知识才能理解。但是,一旦你跨过了这个门槛,你会发现,它所构建的算法世界是如此的精妙和强大。我尤其喜欢它对“证明”的重视,每一个结论都基于严谨的数学证明,这让我对算法的可靠性有了极大的信心。比如,在讲到动态规划的时候,作者花了大量篇幅来讲解如何通过数学归纳法来证明算法的正确性,这对于我来说,是非常新颖且受益匪浅的学习方式。虽然阅读过程可能充满了艰辛和挫败感,但每次理解了一个新的算法,或者攻克了一个难懂的证明,那种成就感是难以言喻的。我深信,如果能够认真研读并掌握这本书的内容,无论是在学术研究还是在实际的工程开发中,都会有巨大的帮助。它可能不是最容易入门的书,但绝对是最有价值的书之一。
评分这本书的叙述方式,怎么说呢,有一种“慢热”的感觉。起初翻看的时候,觉得节奏有点慢,很多概念的引入都显得非常详细,甚至有点“啰嗦”。但是,当你坚持读下去,并且开始做练习题的时候,就会发现这种“啰嗦”其实是作者在为后续更复杂的内容打下坚实的基础。它不像某些快餐式的教程,上来就告诉你怎么用,而是让你先明白“为什么”要这么用。比如,在讲解数据结构的时候,作者并没有直接给出各种数据结构的实现代码,而是先从抽象的定义出发,分析它们的性能特点,然后再逐步过渡到具体的实现。这种循序渐进的方式,对于理解数据结构和算法的内在联系非常有帮助。我发现,很多时候,我以前理解的某些算法,都是知其然不知其所以然,而这本书正好弥补了这一点。当然,这种严谨的风格也意味着阅读门槛相对较高,对于初学者来说,可能会感到有些吃力。我个人建议,在阅读这本书之前,最好对离散数学和基本的计算机科学概念有一定的了解。否则,可能会在理解过程中遇到较大的障碍。总的来说,它是一本值得反复研读的经典之作,适合那些追求深度和严谨性的读者。
评分《算法导论》给我的整体印象是……非常、非常、非常扎实!它不像市面上一些泛泛而谈的算法书籍,只给出一些表面的概念和简单的例子。《算法导论》更像是一本严谨的学术专著,它从最基础的数学原理出发,一步步构建起一个庞大的算法理论体系。我尤其喜欢它对算法效率分析的细致入微,那种一丝不苟的态度,让人在佩服的同时,也深刻体会到算法设计中的“快”与“慢”之间的巨大差异。例如,书中对图论算法的讲解,虽然涉及大量的图的表示方法和遍历策略,但一旦你掌握了其核心思想,再去看实际的应用,就会豁然开朗。我记得在学习最短路径算法时,对Dijkstra算法和Bellman-Ford算法的对比分析,让我对它们各自的适用场景有了清晰的认识。而且,这本书并没有仅仅停留在理论层面,它还穿插了一些非常具有代表性的实际算法,并对它们的优缺点进行了深入的剖析。这种理论与实践相结合的方式,让我觉得这本书非常有价值。虽然阅读过程可能枯燥乏味,需要花费大量时间和精力去理解,但每一次的突破,都会带来巨大的成就感。我个人认为,这本书更适合那些有一定数学基础,并且希望深入理解算法原理的读者。如果你只是想快速上手一些常用的算法,这本书可能显得过于“重”了。
评分读吐。
评分复习复习算法
评分「安西先生…!! バスケがしたいです……」
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