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☆☆☆☆☆

出版者:PHI Learning

作者:Cormen

出品人:

页数:1312

译者:

出版时间:2010-4-1

价格:USD 34.50

装帧:Paperback

isbn号码:9788120340077

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• Algorithms
• 编程
• 计算机科学
• Introduction
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• IT/CS
• 2010
• Algorithms
• Computer Science
• Data Structures
• Time Complexity
• Sorting
• Searching
• Mathematics
• Programming

《数据结构与算法：高效计算的基石》 本书并非旨在介绍经典的算法教材，而是将目光投向算法的实际应用与现代计算场景下的挑战。我们不深入探讨算法的数学证明或其历史演进，而是专注于理解算法在解决实际问题中的作用、如何选择最合适的算法以及如何优化算法以适应快速变化的技术环境。 核心内容： 问题分解与建模： 在实际工程项目中，我们常常面临复杂的挑战。本书的首要目标是教会读者如何将一个宏大的问题分解成若干个可管理的小问题，并为这些小问题构建有效的数学或计算模型。这包括识别问题的本质，明确输入、输出和约束条件，并将其转化为适合算法处理的形式。我们将讨论各种建模技术，例如图论建模、状态空间搜索以及概率模型等，并结合实际案例，例如调度问题、资源分配问题或路径规划问题，来展示这些建模方法的应用。 算法的“三要素”： 1. 正确性： 任何算法的首要标准是其解决问题的准确性。本书将侧重于如何通过清晰的逻辑推理和严谨的测试来验证算法的正确性，而非局限于理论证明。我们会探讨各种调试技巧、边界条件分析以及如何利用测试用例来发现潜在的错误。 2. 效率： 在当今数据量爆炸的时代，算法的效率至关重要。本书将深入分析算法的时间复杂度和空间复杂度，但更侧重于如何在实际应用中理解这些指标的含义。我们将介绍常用的性能分析方法，并结合实际案例，例如处理大规模数据集的搜索算法或排序算法，来演示如何根据性能要求选择最优算法。 3. 可读性与可维护性： 优秀的算法代码不仅要正确高效，还要易于理解和修改。本书会强调编写清晰、模块化和注释良好的代码的重要性，并介绍一些提高代码可读性的实践方法，例如使用有意义的变量名、遵循编码规范以及编写详细的文档。 数据结构的选择与应用： 算法与数据结构的结合是解决问题的关键。本书将详细介绍各种常用的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树（二叉搜索树、AVL树、B树）、图、哈希表等。我们不仅会讲解它们的内部实现原理，更重要的是，我们会探讨在不同场景下选择合适数据结构的考量因素。例如，在需要频繁插入和删除的场景下，链表可能优于数组；在需要快速查找的场景下，哈希表或二叉搜索树则更为合适。本书会通过一系列实际项目需求，例如数据库索引的设计、网络路由表的构建或文件系统的实现，来展示不同数据结构的优势和劣势。 算法设计策略： 本书将重点介绍几种通用的算法设计策略，并提供如何在实际项目中应用这些策略的指导。 1. 分治法 (Divide and Conquer)： 这种策略将复杂问题分解成若干个规模更小的子问题，然后递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。我们将以实际应用为例，例如并行排序算法或图像处理中的分块算法，来阐述分治法的思想。 2. 动态规划 (Dynamic Programming)： 对于具有重叠子问题和最优子结构的问题，动态规划提供了一种系统化的解决方案。本书将重点讲解如何识别这类问题，并如何设计状态转移方程来避免重复计算。我们将以实际问题，例如最短路径问题、背包问题或字符串匹配问题，来展示动态规划的强大威力。 3. 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 贪心算法在每一步都做出当前看起来最优的选择，希望最终能够得到全局最优解。本书将探讨贪心算法适用的条件，并提供一些实际应用案例，例如最小生成树算法或活动选择问题，来理解其工作原理和局限性。 4. 回溯与分支限界 (Backtracking and Branch and Bound)： 对于一些搜索类问题，回溯法和分支限界提供了系统地探索解空间的方法。本书将介绍如何构建搜索树，以及如何利用剪枝策略来提高搜索效率。我们将以实际问题，例如旅行商问题或数独求解，来展示这些方法的应用。 算法的优化与调优： 即使是已有的算法，在特定应用场景下也可能需要进一步优化。本书将探讨各种算法优化技术，包括： 空间换时间： 通过增加内存使用来减少计算时间。 时间换空间： 通过增加计算时间来减少内存占用。 缓存与预计算： 利用缓存机制和预先计算结果来加速访问。 并行与分布式计算： 如何将算法并行化或分布到多个处理器上以提高整体性能。 现代算法与工具： 除了经典算法，本书还将触及一些在现代计算领域日益重要的算法，例如： 机器学习中的算法： 简要介绍机器学习模型（如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树）的底层算法思想，以及它们如何应用于数据分析和预测。 图算法在社交网络和推荐系统中的应用： 探讨如何在大型图结构上高效地执行搜索、遍历和中心性计算等任务。 字符串算法在文本处理和生物信息学中的应用： 介绍字符串匹配、查找最长公共子序列等算法。 学习方法： 本书强调“动手实践”。每一章都配有精心设计的练习题和小型项目，鼓励读者将所学知识应用于实际编程任务。读者将有机会实现各种算法，测试其性能，并尝试进行优化。我们将鼓励读者使用流行的编程语言（如 Python, Java, C++）和相关的开发工具来完成这些实践。 目标读者： 本书适合所有希望提升解决实际问题能力的程序员、软件工程师、数据科学家以及对计算机科学感兴趣的学生。无论您是初学者还是有一定经验的开发者，都可以从中获得启发和实用的技能。本书期望帮助读者建立起扎实的算法思维，并能够自信地应对各种复杂的计算挑战。

评分☆☆☆☆☆

大家可以上MIT的OCW站看看 http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Electrical-Engineering-and-Computer-Science/6-046JFall-2005/CourseHome/index.htm 另外还有第3版的笔记和PPT http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Electrical-Engineering-and-Computer-Science/6-006Spring-2008/CourseHome/in...  

评分☆☆☆☆☆

这本书一直是公认的算法学习的经典，但不知道是翻译原因还是自己当时火候不够，在大一初学算法的时候这本书我没看得太懂。反而是一本用C++描述的数据结构的书让我对数据结构和算法入了门。 不过后来看了MIT OpenCourse中这门课的录像，才认识到这本书的深度和精确性。结合MIT...  

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☆☆☆☆☆

之前尝试自学这本书，很失败。。太难。。 后来到美国上学开始系统的跟着老师走这本书。基本看完了，也写写评论。 首先我肯定是力荐的，经典。 然后几个问题： 1. 初学者，自学? 第一次看之前，我大概过了一遍MIT公开课，看了Data Structure and Algorithms in C++ (大概这个名...  

评分☆☆☆☆☆

之前尝试自学这本书，很失败。。太难。。 后来到美国上学开始系统的跟着老师走这本书。基本看完了，也写写评论。 首先我肯定是力荐的，经典。 然后几个问题： 1. 初学者，自学? 第一次看之前，我大概过了一遍MIT公开课，看了Data Structure and Algorithms in C++ (大概这个名...  

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

《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☆☆☆☆☆

「安西先生…!! バスケがしたいです……」

评分☆☆☆☆☆

「安西先生…!! バスケがしたいです……」

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读吐。

评分☆☆☆☆☆

读吐。

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这次算读过比较仔细了。