具体描述
这本书深入浅出，全面地介绍了计算机算法。对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣，并保持了数学严谨性。本书的设计目标全面，适用于多种用途。涵盖的内容有：算法在计算中的作用，概率分析和随机算法的介绍。书中专门讨论了线性规划，介绍了动态规划的两个应用，随机化和线性规划技术的近似算法等，还有有关递归求解、快速排序中用到的划分方法与期望线性时间顺序统计算法，以及对贪心算法元素的讨论。此书还介绍了对强连通子图算法正确性的证明，对哈密顿回路和子集求和问题的NP完全性的证明等内容。全书提供了900多个练习题和思考题以及叙述较为详细的实例研究。
作者简介
Thomas H.Cormen
达特茅斯学院计算机科学系副教授
Charles E.Leiserson
麻省理工学院计算机科学与电气工程系教授
Ronald L.Rivest
麻省理工学院计算机科学系Andrew与Erna Viterbi具名教授
Clifford Stein
哥伦比亚大学工业工程与运筹学副教授
目录信息
专家指导委员会
译者序
前言
第一部分 基础知识
引言
第1章 算法在计算中的作用
1.1 算法
1.2 作为一种技术的算法
第2章 算法入门
2.1 插入排序
2.2 算法分析
2.3 算法设计
2.3.1 分治法
2.3.2 分治法分析
第3章 函数的增长
3.1 渐近记号
3.2 标准记号和常用函数
第4章 传归式
4.1 代换法
4.2 递归树方法
4.3 主方法
4.4 主定理的证明
4.4.1 取正合幂时的证明
4.4.2 上取整函数和下取整函数
第5章 概率分析和随机算法
5.1 雇用问题
5.2 指示器随机变量
5.3 随机算法
5.4 概率分析和指示器随机变量的进一步使用
5.4.1 生日悖论
5.4.2 球与盒子
5.4.3 序列
· · · · · · (收起)
读后感
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...
评分这本书和国内学者编写的算法教材有些差别。 首先，就像其他国外教材一样，该书讲解的很细致，习惯国内教材的读者可能觉得写得有点罗嗦，不过个人感觉很适合自学。 其次，每一章节最后都附有延伸阅读的建议，对于深入学习很有帮助。 最后，本书对算法的讲解使用的是伪码，不...
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 评分我对《算法导论CLRS》的态度一直是有所保留的。虽然早在国内的时候，这本书一直被推崇为经典。但我那时就觉得它对算法的描述不好。一段费解的伪码，加上一大段费口舌的解释。我觉得本可以做得更好。 后来知道，这是典型的美国本科生用书，美国的本科教材，大抵很罗嗦，都是厚...
用户评价
这本《算法导论（原书第2版）》可以说是我这些年遇到的最硬核的计算机科学书籍了。打开书页的那一刻，我就知道这是一场艰苦但充满回报的旅程。它并没有试图讨好读者，而是直接、深入地剖析算法的方方面面，从基础的排序和搜索，到图算法、动态规划、以及更为复杂的计算几何和并行算法。每一章都像是精心设计的迷宫，你需要耐心和智慧去一层层地破解，理解那些严谨的数学证明和精妙的算法设计思路。我尤其喜欢它对算法效率的分析，不仅仅是简单地给出时间复杂度，而是会深入探讨常数因子、最优性证明，甚至还有在不同硬件模型下的性能考量。有时候，读着读着会感觉脑子被掏空，需要停下来反复咀嚼，对照着书中的例子和习题，一点点地把概念消化吸收。但当终于理解一个复杂的算法，并能独立写出其实现代码时，那种成就感是无与伦比的，仿佛打开了通往计算机科学更深层次理解的大门。这本书的阅读过程，更像是一种思维训练，它教会我如何去思考问题，如何将实际问题抽象成算法模型，并用严谨的数学工具去分析和优化。
评分对于《算法导论（原书第2版）》这本书，我只能说，它是一本极其扎实且富有挑战性的著作。阅读它，你不能指望能够轻松愉快地“读完”一个章节，更多的是一种“攻克”的感觉。书中对于算法的定义、分析和证明都做得非常严谨，充满了数学化的语言和逻辑。刚开始看的时候，可能会觉得有点枯燥，因为很少有生动的比喻或者轻松的叙述风格。然而，一旦你沉下心来，仔细推敲每一个公式，理解每一个算法步骤的逻辑，你就会发现其中蕴含的智慧。它不仅仅是教你如何写出算法，更是让你理解算法的设计思想，以及为什么这个算法是高效的，甚至是如何证明它的最优性。这本书更像是一本“参考手册”和“工具书”，适合那些想要深入钻研算法理论，或者需要在学术研究中用到算法知识的读者。虽然它可能不适合作为初学者入门的第一本书，但对于有一定基础的读者来说，它提供的深度和广度是无可替代的。
评分这本《算法导论（原书第2版）》真的是一本“硬菜”，它不是那种你可以随手翻翻就能有所收获的书。我感觉自己像是参加了一场严格的学术训练，每天都要花大量时间去消化书中的内容。一开始，我被那些密密麻麻的公式和定理弄得有些不知所措，甚至怀疑自己是否能坚持下去。但是，随着我一点点地深入，我开始领略到这本书的精髓。它对算法的讲解非常系统，从最基础的逻辑和定义，到复杂的证明和分析，都力求严谨。我尤其喜欢它对不同算法之间的比较和权衡，让你能够清晰地看到在不同的场景下，哪种算法更具优势。书中的很多例子都非常经典，也很有启发性，能够帮助你更好地理解抽象的概念。虽然阅读过程充满了挑战，但每一次的理解都让我感到知识的积累，也让我对计算机科学有了更深刻的认识。这本书就像一位严厉但诲人不倦的老师，它不会直接给你答案，而是引导你去思考，去发现。
评分不得不说，《算法导论（原书第2版）》这本书的阅读体验，真的非常“原汁原味”。它没有过多花哨的图示或者通俗易懂的比喻，更多的是直接、精炼的文字描述和严谨的数学推导。刚开始接触时，确实会有些吃力，尤其是那些证明过程，需要反复阅读，配合着脑海中的图景，才能勉强跟上作者的思路。但正是这种不回避复杂性，直面核心问题的态度，让我觉得这本书的价值所在。它不像市面上一些“速成”类的书籍，看完后感觉好像懂了，但一到实际应用，就捉襟见肘。这本书会让你在理解算法原理的根基上，建立起扎实的理论功底。我特别欣赏它对数据结构和算法的系统性梳理，从基础的数组、链表、栈、队列，到更高级的树、图、堆，再到各种排序、搜索、图论算法，脉络清晰，层层递进。每一章的习题也设计得非常巧妙，有的需要你深入理解算法的细节，有的则需要你发挥创造力去设计新的算法或者对现有算法进行改进。虽然过程有些艰辛，但每一次攻克难题，都感觉自己离成为一个真正的算法工程师又近了一步。
评分老实说，这本书《算法导论（原书第2版）》的难度，绝对不是一般人能够轻松驾驭的。我大概花了比预期长得多的时间才啃完它，而且期间无数次想要放弃。书里的数学公式和证明看得我头皮发麻，感觉自己仿佛回到了大学最痛苦的数学课现场。但是，当我坚持下来，并且真的理解了书里的一些核心概念，比如像动态规划的原理，或者是图算法中各种变种的精妙之处时，那种豁然开朗的感觉，简直无法用言语来形容。它让我明白，算法的魅力不仅仅在于它的效率，更在于它背后隐藏的数学思想和逻辑推理。这本书的作者们显然是将自己多年的学术积累和教学经验倾注其中，内容上可以说是面面俱到，而且对于很多经典算法都有非常深入的剖析。虽然阅读起来费力，但它的含金量毋庸置疑。对于那些真正想深入理解算法，并且有志于从事算法研究或开发的读者来说，这本书绝对是绕不开的经典。
评分算法导论 算法分析与设计两门课的指定教材 各有侧重～
评分计算机存储看做数组，数组实现指针和对象，而指针和对象实现链表结构。程序过程看做离散的动力学系统：从已知到未知（解）的过程（初始条件到解过程）---迭代和递归思想真正的理解。每个阶段只有一个状态->递推；每个阶段的最优状态都是由上一个阶段的最优状态得到的->贪心；每个阶段的最优状态是由之前所有阶段的状态的组合得到的->搜索；每个阶段的最优状态可以从之前某个阶段的某个或某些状态直接得到而不管之前这个状态是如何得到的->动态规划。
评分太厚了，真心只能当参考书……另外翻译一般，经常读着别扭，但通常不影响理解。
评分高二的时候在数学物理课上一点点啃完的…
评分虽然很难读，但是还是很值得读的书
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