This text, extensively class-tested over a decade at UC Berkeley and UC San Diego, explains the fundamentals of algorithms in a story line that makes the material enjoyable and easy to digest. Emphasis is placed on understanding the crisp mathematical idea behind each algorithm, in a manner that is intuitive and rigorous without being unduly formal.
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評分这是本很新的书,06年末发行,07年才慢慢出现于人们的视野。我在08年初得知这本书,那会我还很奇怪:都什么年月了,怎么还有人写算法教材——这么“经典”的工作,不是上个世纪就被人做完了吗。 读了这本Algorithms,我才知道:这才是我心中的算法书,我等待这样一本书已经很...
評分由大学上课的讲义整理而成,在几章之间隐约可以看到不同作者风格的区别。 对于我这样的初级人士来说确实是本好书,大开眼界。
評分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...
評分本书在出版时可能出版社不小心漏忘了译者序,现在这里补充如下,希望对读者了解本书有所帮助: —————————————————————————————— 译者序 算法是当代信息技术的重要基石,同时也是计算科学研究的一项永恒主题。 早在许多世纪以前,算法...
這本書的封麵設計相當簡潔,但配色和字體搭配卻有一種沉靜的力量,讓我在書店裏第一眼就被吸引住瞭。我平時對算法的理解比較模糊,總覺得它深奧難懂,但拿到這本書後,翻開目錄,裏麵的章節標題雖然專業,卻有一種循序漸進的引導感,仿佛在邀請我踏上一段探索之旅。我特彆期待書中對一些經典算法的講解,比如排序、搜索,還有圖論相關的部分。我希望它能用一種易於理解的方式,將這些抽象的概念具象化,或許會配有一些生動的圖示或者案例分析。畢竟,對於像我這樣的初學者來說,枯燥的理論很難消化,如果能結閤實際的應用場景,比如在數據分析、人工智能等領域中算法是如何發揮作用的,那就更好瞭。我還在想,這本書會不會提供一些代碼示例,哪怕是僞代碼也好,能讓我看到算法的邏輯是如何在計算機中實現的,那就太棒瞭。我希望作者能用一種流暢的敘述方式,將復雜的算法邏輯娓娓道來,而不是堆砌一堆晦澀的術語。畢竟,知識的魅力在於分享和啓迪,我期待這本書能成為我的算法啓濛導師,讓我對這個領域産生濃厚的興趣。
评分這本書的書名《Algorithms》雖然簡潔,但卻指嚮瞭一個非常核心的計算機科學領域。我之前在一些公開課上接觸過一些算法基礎知識,但總覺得不夠係統,很多概念都停留在模糊的認識階段。我希望這本書能夠填補我在這方麵的知識空白,為我構建一個清晰、完整的算法知識體係。我尤其對書中關於“設計範式”的講解非常感興趣,比如貪心算法、分治法、動態規劃、迴溯法等,我希望作者能夠深入剖析這些範式的核心思想,以及它們是如何應用於解決不同類型問題的。此外,我也很想瞭解書中對數據結構和算法關係的闡述。我明白,很多算法的效率都依賴於底層數據結構的閤理選擇,所以我希望這本書能詳細講解常見數據結構的原理和特性,以及它們與各種算法之間的適配關係。例如,鏈錶、棧、隊列、樹、圖、堆等,它們分彆適用於哪些算法場景,以及在使用時需要注意哪些問題。我還在想,這本書會不會探討算法的穩定性、就地性等特性,這些對我理解算法的實際應用非常重要。
评分這本書的裝幀設計很穩重,封麵采用瞭深色調,配以燙金的字體,給人一種專業、權威的感覺。我最近在學習一門關於機器學習的課程,其中涉及到瞭很多算法的知識,比如決策樹、支持嚮量機、神經網絡等。我希望這本書能夠為我提供更深入、更係統的算法理論基礎,幫助我理解這些機器學習算法的底層原理。我期待書中能夠清晰地闡述各種算法的時間和空間復雜度,以及它們在大規模數據集上的錶現。我也希望能夠從中瞭解到一些關於算法的優化技巧,比如如何通過改進數據結構、采用更高效的查找或排序方法來提升算法的運行效率。我還在想,這本書會不會涉及一些關於概率算法和近似算法的內容,這對於理解一些現代的計算問題非常有幫助。如果書中還能包含一些算法的實際應用案例,比如在搜索引擎、推薦係統、圖像識彆等領域的應用,那將大大增強我學習的動力和興趣。我希望這本書能夠成為我理解和掌握復雜算法的得力助手。
评分這本書給我的第一印象是,它可能是一本內容非常紮實、理論深度很強的著作。我之所以這麼覺得,是因為我仔細看瞭扉頁和版權頁上的信息,作者似乎在計算機科學領域有著非常深厚的學術背景,可能還參與過一些重要的研究項目。這種背景讓我對書中內容的嚴謹性充滿瞭信心。我猜想,書中可能涵蓋瞭非常廣泛的算法主題,從基礎的復雜度分析到高級的近似算法、隨機算法,甚至是並行算法和分布式算法。我尤其對那些能夠體現算法設計思想和技巧的部分感到好奇,比如如何權衡時間復雜度和空間復雜度,如何設計齣高效的遞歸和動態規劃解法,以及如何在 NP-hard 問題中尋找近似最優解。我希望這本書不僅僅停留在理論層麵,還能提供一些關於算法實現和優化的具體建議,例如在不同編程語言中如何選擇閤適的數據結構來優化算法性能。我也期待書中能夠深入探討算法的數學基礎,比如概率論、組閤數學等,因為我深知算法的本質離不開這些數學工具。如果書中還能提供一些挑戰性的習題,能夠讓我獨立思考和實踐,那就更完美瞭,這樣我纔能真正地掌握書中的知識,而不是僅僅停留在錶麵閱讀。
评分這本書的版式設計很清晰,頁邊距適中,字體大小也比較舒適,這對於長時間閱讀來說非常重要。我之前在學校裏學習過一些關於算法和數據結構的基礎課程,但工作之後,感覺很多知識都有些遺忘瞭,而且對一些更前沿的算法概念也知之甚少。我希望這本書能夠幫助我重新梳理和鞏固我已有的算法知識,並在此基礎上,拓寬我的視野,讓我瞭解更多新的算法思想和技術。我特彆期待書中能夠對一些經典的圖算法進行深入的講解,比如最短路徑算法、最小生成樹算法、網絡流算法等,因為這些算法在很多實際問題中都有著廣泛的應用。我也希望能夠學習到一些關於算法分析和證明的技巧,這樣我纔能更深入地理解算法的正確性和效率。如果書中還能提供一些算法設計中的思考方法和通用策略,比如如何將一個復雜問題分解為更小的子問題,如何通過迭代或遞歸來構建解決方案,那就更棒瞭。我希望這本書能夠成為我職業生涯中一個寶貴的參考資料,在遇到技術難題時,能從中找到解決問題的靈感和方法。
评分每一章每一節每一段每一句都蘊含同等水平的智慧含量,不像爛書讀之前完全無法預料下麵幾句是廢話還是認知跨越。專心閱讀有愉悅的滿足感。
评分算法導論太厚瞭,當做reference用到哪讀到哪即可。這個可以通讀一下,算是很好的補充材料。
评分這本書節奏很好
评分我是看免費的 draft pdf http://www.cs.berkeley.edu/~vazirani/algorithms.html 相比CLRS,這本書採用不同的手法,耳目一新。
评分mind hack上推薦的~ 看瞭下簡介確實覺得好 但光看不行咱還得練哇……
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