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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley

作者:Michael T. Goodrich

出品人:

页数:720

译者:

出版时间:2001-09-15

价格:USD 83.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780471383659

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• algorithm
• 计算机
• 计算机科学
• 计算机技术
• 没读完
• CompSci
• Algorithm
• Design
• Data
• Structures
• Complexity
• Analysis
• Graphs
• Dynamical
• Problems

《算法设计》：一份精炼的指南 本书深入探讨了算法设计这一计算机科学的核心领域，旨在为读者提供一个全面且实践性的理解框架。本书的目标读者包括计算机科学专业的学生、软件工程师以及任何对高效解决计算问题感兴趣的专业人士。 核心内容概述 本书首先从算法的基础概念入手，逐步引入不同类型的算法设计策略。我们不仅仅停留在理论层面，更注重算法在实际应用中的权衡和取舍。 基本概念与复杂度分析：我们从最基础的算法定义、模型（如图灵机）和分析方法开始，强调渐近复杂度（大O、大Ω、大Θ符号）在评估算法效率中的作用。读者将学习如何分析算法的时间和空间需求，并理解为什么效率分析至关重要。 分治策略：本书详细阐述了分治法的思想，即“分而治之”。我们将通过经典的例子，如归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），来演示如何将一个大问题分解成更小的子问题，独立解决它们，然后将子问题的解合并以获得最终答案。读者将学习如何识别适合分治的问题，并掌握递归的运用。 动态规划：对于那些具有重叠子问题和最优子结构特性的问题，动态规划提供了一种系统性的解决方法。本书将引导读者理解如何构建最优解的递归关系，并利用备忘录（memoization）或自底向上（bottom-up）的方法来存储和重用子问题的解，从而避免重复计算。我们将通过诸如背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence）等经典问题来展示动态规划的威力。 贪心算法：贪心算法是一种局部最优选择能够导向全局最优解的策略。本书将介绍贪心算法的设计思想，并通过实例，如活动选择问题（Activity Selection Problem）和霍夫曼编码（Huffman Coding），来阐明何时可以信任贪心策略，以及如何证明其最优性。 图算法：图作为一种强大的数据结构，在许多现实世界的问题中扮演着核心角色。本书将深入探讨图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及相关的基本算法，如广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。在此基础上，我们将详细介绍最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）和最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法），并探讨它们的应用场景。 NP完全性理论：理解问题的计算复杂度至关重要，尤其是在面对那些我们尚未找到高效（多项式时间）解决方案的问题时。本书将引入可归约性（reducibility）的概念，并详细解释P类（多项式时间可解）和NP类（多项式时间可验证）问题。我们将重点介绍NP完全性（NP-Completeness）的概念，解释NP完全问题的重要性和求解的挑战，并介绍一些NP完全问题的例子。 近似算法：对于NP完全问题，寻找精确解往往不切实际。本书将介绍近似算法的思想，它们旨在找到一个接近最优解的解决方案，并分析这些算法的近似比。我们将通过一个或两个 NP完全问题的近似算法实例来展示其设计和分析方法。 本书的特色与亮点 深入的原理剖析：本书不仅仅提供算法的实现方法，更注重解释“为什么”这样设计。我们致力于帮助读者理解每种算法策略背后的逻辑和数学原理。 丰富的实例：通过大量精心挑选的、具有代表性的算法问题，读者可以直观地理解抽象的算法概念，并将理论知识应用于实践。 清晰的证明：对于算法的最优性，本书提供了严谨的数学证明，帮助读者建立对算法正确性的信心。 强调权衡：在算法设计中，没有放之四海而皆准的解决方案。本书会引导读者理解不同算法在时间、空间、实现复杂度等方面的权衡，从而做出明智的设计选择。 循序渐进：内容组织上，从基础概念到复杂理论，力求做到循序渐进，易于不同背景的读者理解和学习。 学习收获 通过阅读本书，您将能够： 掌握分析和评价算法效率的方法。 熟练运用多种经典的算法设计策略解决实际问题。 理解计算复杂性理论的基本概念，特别是NP完全性的意义。 具备设计和实现高效算法的能力。 培养解决复杂计算挑战的思维方式。 无论您是希望夯实理论基础，还是渴望提升实际编程能力，《算法设计》都将是您不可或缺的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

翻译地很烂，许多语法不通的句子，叫人不知所云。 书里有不少低级的错误，大概是没有仔细校验吧。 幸亏是借的图书馆的书。自己买的还不得心疼死。 PS. 纸不错。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

坦白说，我最初拿到《Algorithm Design》的时候，抱着的是一种“学习知识”的目的，但很快就被它独特的气质所吸引。它没有那种教科书式的生硬，反而更像是一场智力游戏，一场与自己思维的较量。书中提出的每一个问题，都像是一扇等待开启的门，而算法的设计过程，就是寻找那把关键钥匙的过程。我发现自己常常在阅读过程中停下来，反复咀嚼某个概念，或者尝试自己动手推导。尤其是那些关于复杂性分析的部分，虽然初看有些吃力，但一旦理解了，就会豁然开朗，感受到数学的严谨和算法的强大。这本书让我对“效率”这个词有了更深刻的理解，不再是简单的“快”与“慢”，而是对资源消耗和时间成本的精妙权衡。它教会我如何用更优雅、更经济的方式来解决问题，这在编程实践中尤为重要。我曾尝试着将书中一些核心的思想应用到我的项目中，效果显著。这本书的逻辑链条非常紧密，层层递进，让你在不知不觉中就掌握了解决问题的“内功心法”。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书真是颠覆了我对算法的认知！一直以为算法就是那些写在代码里的固定模式，枯燥且难以理解。但《Algorithm Design》完全打破了我的刻板印象。它更像是一本“思维的武功秘籍”，教你如何“创造”算法，而不是仅仅“背诵”算法。我被书中对于不同算法设计范式的深入剖析所震撼，比如分治法是如何将大象切成小块，回溯法又是如何在一个巨大的迷宫中寻找出路。每一种方法都有其独特的哲学和巧妙之处，让人惊叹不已。我特别喜欢书中那些引人入胜的案例研究，它们生动地展示了如何将抽象的算法概念应用到解决实际问题中，让我看到了理论与实践之间如此紧密的联系。这本书的语言风格也非常独特，充满了探索和发现的乐趣，你会感觉自己不是在被动地学习，而是在主动地参与一场智力冒险。读完这本书，我感觉自己的大脑被“重塑”了，看待问题的方式也变得更加灵活和富有创造力。

评分☆☆☆☆☆

老实说，《Algorithm Design》这本书给了我一种前所未有的阅读体验。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一次关于“如何思考”的深刻启迪。我一直觉得算法设计是一门高度抽象的学科，但这本书通过其精巧的结构和引人入胜的叙述，将那些复杂的概念变得触手可及。我尤其欣赏它对算法的“本质”进行挖掘，不仅仅停留在“是什么”，而是深入到“为什么”和“如何做”。书中对于不同问题的分析角度和解决思路，展现了一种化繁为简的智慧。我曾反复阅读书中关于图算法的章节，对那些复杂的图遍历和最短路径算法有了全新的认识，不再是死记硬背，而是理解了它们背后的逻辑和精妙之处。这本书的写作风格非常有感染力，常常能引发我的思考，甚至会让我产生一种想要立刻动手尝试的冲动。它让我意识到，算法设计不仅仅是一项技术，更是一种艺术，一种用逻辑和创造力去构建解决方案的艺术。

评分☆☆☆☆☆

《Algorithm Design》这本书，怎么说呢，它就像一位引路人，带领我穿越迷雾，走向算法设计的智慧殿堂。我一直对计算机科学抱有浓厚的兴趣，但总是感觉算法这块是我的一个瓶颈。这本书的出现，恰好解决了我的这个痛点。它没有一开始就抛出大量的公式和代码，而是从问题的本质出发，引导读者一步步地理解算法的设计思路。我非常喜欢书中对于各种算法的“故事性”讲述，它们仿佛一个个精彩的谜题，而算法的设计就是解开谜题的关键。书中的例证和习题设计也非常巧妙，能够有效地巩固我所学到的知识，并激发我的思考。我曾多次在解决实际编程问题时，回想起书中的某个算法或者设计思想，然后就能找到更优的解决方案。这本书的语言风格很朴实，但却充满了力量，它让我明白了算法设计并非遥不可及，而是可以通过逻辑和坚持去掌握的。读完这本书，我对算法的理解不再是零散的知识点，而是一个有机、完整的体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一次令人振奋的思维探险！我一直对计算机科学的那些“为什么”和“如何”感到好奇，而《Algorithm Design》恰好填补了我在这方面的认知空白。它不仅仅是罗列出一堆算法，而是深入探讨了算法设计背后的哲学和策略。读这本书的过程，就像是跟着一位经验丰富的老侦探，一步步地解开一个个复杂的谜题。作者并没有直接告诉你答案，而是引导你去思考，去尝试，去发现。书中对各种经典算法的剖析，从贪心算法到动态规划，再到图论的算法，都充满了智慧的光芒。我尤其喜欢它对于每种算法的适用场景和局限性的详细分析，这让我能够更清晰地理解在实际问题中应该如何选择和应用。更重要的是，它教会了我一种思考问题的方式，一种将复杂问题分解、抽象、并用逻辑构建解决方案的方法。这本书的语言风格很吸引人，虽然技术性很强，但却不枯燥乏味，反而充满了启发性。我常常会因为一个巧妙的证明或者一个精妙的设计而拍案叫绝。这绝对是一本能够提升你问题解决能力和抽象思维能力的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

Love its graphic approach to algorithm design.

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