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☆☆☆☆☆

出版者:McGraw-Hill Education

作者:Sanjoy Dasgupta

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2006-10-16

价格:GBP 30.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780073523408

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• algorithm
• 计算机科学
• 计算机
• Algorithms
• 数学
• CS
• 思想与逻辑
• 算法
• 数据结构
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• 时间复杂度
• 递归
• 排序
• 搜索
• 图论
• 动态规划

《智海拾遗：探索信息世界的奥秘》 这是一部引领读者深入信息世界肌理，解锁其内在规律与潜能的著作。全书以一种全新的视角，审视我们日常所接触的数字信息，并对其进行深度解析。它并非一本枯燥的技术手册，而是以引人入胜的方式，勾勒出信息如何在复杂系统中流动、转化与生成。 本书的开篇，我们首先会从信息最基本的构成单位——比特（bit）——出发，探讨其作为信息基石的意义。但这并非止步于理论的堆砌，而是通过一系列生动而易于理解的例子，揭示比特如何在现实世界中承载海量数据，从简单的开关状态到复杂的图像、声音，乃至我们难以想象的抽象概念。我们将追溯信息编码的历史演进，理解早期通信方式的局限，以及如何通过更精巧的编码技术，大幅提升信息传递的效率和准确性。 随后，我们将目光投向信息如何在网络中高效传递。本书将深入浅出地介绍信息在传输过程中所面临的挑战，例如延迟、损耗和拥堵，并详细阐述支撑现代通信网络的关键技术。读者将了解到，从我们发送一条简单的消息到观看一段高清视频，背后蕴含着多么精妙的路径选择、流量控制和错误纠正机制。我们将探讨诸如数据包（packet）的生成与转发，路由算法（routing algorithm）如何寻找到最优路径，以及网络协议（network protocol）在维持通信秩序中的核心作用。这些概念并非遥不可及，而是通过图文并茂的讲解，让读者能够直观地感受到信息在数字血管中奔涌的脉络。 信息并非只是静态的载体，它更具备动态的生命力。本书的下一部分将聚焦于信息的组织与管理。我们将探讨如何有效地存储、检索和处理海量数据。读者将接触到各种数据结构（data structure）的巧妙设计，理解它们如何在内存和硬盘中高效地安排数据，从而加快访问速度。从简单的列表（list）到复杂的树（tree）和图（graph），每一种结构都承载着特定的智慧，以应对不同场景下的数据处理需求。此外，我们还将深入讲解数据库（database）的原理，以及查询语言（query language）如何帮助我们从庞杂的数据海洋中精准地捞取所需信息。 信息的力量在于其能够被转化和利用。本书将带您领略信息处理的强大之处，特别是如何在复杂问题中找到最优解决方案。我们将引入一些经典的策略，例如分治（divide and conquer）的思想，如何将一个庞大的难题分解成若干个更小的、易于解决的部分，然后将这些部分的解组合起来，形成最终的答案。我们还将探讨贪心算法（greedy algorithm），如何在每一步都做出局部最优的选择，并期望由此得到全局最优解。更重要的是，本书将带领读者认识动态规划（dynamic programming）这一强大的工具，如何通过记录和复用中间计算结果，避免重复劳动，从而高效地解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。这些方法不仅是解决抽象计算问题的利器，在现实世界中的资源分配、路径规划、生产调度等领域也扮演着至关重要的角色。 在信息世界中，我们还常常需要面对不确定性。本书将触及概率与统计在信息处理中的应用，以及如何利用这些工具来理解和预测事件的发生。我们将介绍一些基础的概率概念，并展示它们如何在机器学习（machine learning）和数据挖掘（data mining）等领域中发挥作用，帮助我们从数据中学习规律，做出预测，甚至做出智能决策。 最后，本书将展望信息技术发展的未来趋势，探讨人工智能（artificial intelligence）如何进一步改变我们的生活，以及信息科学将如何继续推动人类文明的进步。我们将讨论算法的持续优化、计算能力的飞跃，以及信息技术与其他学科的深度融合，共同塑造一个更加智能、互联的世界。 《智海拾遗：探索信息世界的奥秘》旨在为所有对信息世界充满好奇的读者提供一次启发性的旅程。无论您是初学者，还是希望加深理解的从业者，本书都将以其清晰的阐述、丰富的案例和深刻的洞察，帮助您更好地理解我们身处的信息时代，并从中汲取智慧，开启无限可能。

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Umesh V. Vazirani 06年berkeley 以这本书为教材开设的algorithms课程主页 http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs170/fa06/ 算法书不是用来看的，是用来学的  

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我手头上有一本英文版，读了几章，感觉读到的并不是我这样一个急需在自己的大脑中填塞进一些东西的人，书中可能是借一些算法作为例子来阐述算法思想，但是我始终认为一些思想思路的东西不是看会的，是要完全从自己脑子里搭建起来的才会有用，每个人都有不同的思维习惯和思维模...  

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以前看到很多译著的评论里都有“翻译很烂”，我都没有体会，但是这一本书实在是翻译太烂了，有些句子感觉根本就是机器翻译的，人来读根本读不通好吗！ 我举一个例子，1.2.1里，讲模的加法和乘法，里面有一句是这样的： 如何将两个书x和y分别模N的结果相乘？。。。为了简化模N的...  

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第一次写书评献给算法了，也不亏。 这本书用于美国CS专业大二/大三学生的算法课，必修课，跟数据结构啊操统啊一起。研究生算法课有时候不用教材了，老师带着讨论一下那么上课。 Dasgupta在课上说他当年算法学得很差，没想到后来当了教授。 对，这本书就是没答案，因为习题在课...  

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虽然读起来比较通顺，不过有些地方把意思弄错了。 比如第152页"在find(K)之后执行find(I)"，原文为"find(I) followed by find(K)"，正好弄反了 再比如104页“按照顶点的post值的降序，简单地对图顶点执行深度优先搜索即可”，看了半天也不明白，明明是先有的深度优先搜索再有...  

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这本书的封面设计相当简洁，但配色和字体搭配却有一种沉静的力量，让我在书店里第一眼就被吸引住了。我平时对算法的理解比较模糊，总觉得它深奥难懂，但拿到这本书后，翻开目录，里面的章节标题虽然专业，却有一种循序渐进的引导感，仿佛在邀请我踏上一段探索之旅。我特别期待书中对一些经典算法的讲解，比如排序、搜索，还有图论相关的部分。我希望它能用一种易于理解的方式，将这些抽象的概念具象化，或许会配有一些生动的图示或者案例分析。毕竟，对于像我这样的初学者来说，枯燥的理论很难消化，如果能结合实际的应用场景，比如在数据分析、人工智能等领域中算法是如何发挥作用的，那就更好了。我还在想，这本书会不会提供一些代码示例，哪怕是伪代码也好，能让我看到算法的逻辑是如何在计算机中实现的，那就太棒了。我希望作者能用一种流畅的叙述方式，将复杂的算法逻辑娓娓道来，而不是堆砌一堆晦涩的术语。毕竟，知识的魅力在于分享和启迪，我期待这本书能成为我的算法启蒙导师，让我对这个领域产生浓厚的兴趣。

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这本书给我的第一印象是，它可能是一本内容非常扎实、理论深度很强的著作。我之所以这么觉得，是因为我仔细看了扉页和版权页上的信息，作者似乎在计算机科学领域有着非常深厚的学术背景，可能还参与过一些重要的研究项目。这种背景让我对书中内容的严谨性充满了信心。我猜想，书中可能涵盖了非常广泛的算法主题，从基础的复杂度分析到高级的近似算法、随机算法，甚至是并行算法和分布式算法。我尤其对那些能够体现算法设计思想和技巧的部分感到好奇，比如如何权衡时间复杂度和空间复杂度，如何设计出高效的递归和动态规划解法，以及如何在 NP-hard 问题中寻找近似最优解。我希望这本书不仅仅停留在理论层面，还能提供一些关于算法实现和优化的具体建议，例如在不同编程语言中如何选择合适的数据结构来优化算法性能。我也期待书中能够深入探讨算法的数学基础，比如概率论、组合数学等，因为我深知算法的本质离不开这些数学工具。如果书中还能提供一些挑战性的习题，能够让我独立思考和实践，那就更完美了，这样我才能真正地掌握书中的知识，而不是仅仅停留在表面阅读。

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这本书的版式设计很清晰，页边距适中，字体大小也比较舒适，这对于长时间阅读来说非常重要。我之前在学校里学习过一些关于算法和数据结构的基础课程，但工作之后，感觉很多知识都有些遗忘了，而且对一些更前沿的算法概念也知之甚少。我希望这本书能够帮助我重新梳理和巩固我已有的算法知识，并在此基础上，拓宽我的视野，让我了解更多新的算法思想和技术。我特别期待书中能够对一些经典的图算法进行深入的讲解，比如最短路径算法、最小生成树算法、网络流算法等，因为这些算法在很多实际问题中都有着广泛的应用。我也希望能够学习到一些关于算法分析和证明的技巧，这样我才能更深入地理解算法的正确性和效率。如果书中还能提供一些算法设计中的思考方法和通用策略，比如如何将一个复杂问题分解为更小的子问题，如何通过迭代或递归来构建解决方案，那就更棒了。我希望这本书能够成为我职业生涯中一个宝贵的参考资料，在遇到技术难题时，能从中找到解决问题的灵感和方法。

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这本书的书名《Algorithms》虽然简洁，但却指向了一个非常核心的计算机科学领域。我之前在一些公开课上接触过一些算法基础知识，但总觉得不够系统，很多概念都停留在模糊的认识阶段。我希望这本书能够填补我在这方面的知识空白，为我构建一个清晰、完整的算法知识体系。我尤其对书中关于“设计范式”的讲解非常感兴趣，比如贪心算法、分治法、动态规划、回溯法等，我希望作者能够深入剖析这些范式的核心思想，以及它们是如何应用于解决不同类型问题的。此外，我也很想了解书中对数据结构和算法关系的阐述。我明白，很多算法的效率都依赖于底层数据结构的合理选择，所以我希望这本书能详细讲解常见数据结构的原理和特性，以及它们与各种算法之间的适配关系。例如，链表、栈、队列、树、图、堆等，它们分别适用于哪些算法场景，以及在使用时需要注意哪些问题。我还在想，这本书会不会探讨算法的稳定性、就地性等特性，这些对我理解算法的实际应用非常重要。

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这本书的装帧设计很稳重，封面采用了深色调，配以烫金的字体，给人一种专业、权威的感觉。我最近在学习一门关于机器学习的课程，其中涉及到了很多算法的知识，比如决策树、支持向量机、神经网络等。我希望这本书能够为我提供更深入、更系统的算法理论基础，帮助我理解这些机器学习算法的底层原理。我期待书中能够清晰地阐述各种算法的时间和空间复杂度，以及它们在大规模数据集上的表现。我也希望能够从中了解到一些关于算法的优化技巧，比如如何通过改进数据结构、采用更高效的查找或排序方法来提升算法的运行效率。我还在想，这本书会不会涉及一些关于概率算法和近似算法的内容，这对于理解一些现代的计算问题非常有帮助。如果书中还能包含一些算法的实际应用案例，比如在搜索引擎、推荐系统、图像识别等领域的应用，那将大大增强我学习的动力和兴趣。我希望这本书能够成为我理解和掌握复杂算法的得力助手。

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很好，建议先看这本

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(http://www.cs.berkeley.edu/~vazirani/algorithms.html)果然别具一格，不过量子算法没看懂，很多练习都还需要想清楚——半吊子最可怕了，继续学习。

评分☆☆☆☆☆

:无

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(http://www.cs.berkeley.edu/~vazirani/algorithms.html)果然别具一格，不过量子算法没看懂，很多练习都还需要想清楚——半吊子最可怕了，继续学习。

评分☆☆☆☆☆

简洁而美。