具体描述
作者基于丰富的教学经验，开发了一套全新的算法分类方法。该分类法站在通用问题求解策略的高度，对现有大多数算法准确分类，从而引领读者沿着一条清晰、一致、连贯的思路来探索算法设计与分析这一迷人领域。《算法设计与分析基础(第3版)》作为第3版，相对前版调整了多个章节的内容和顺序，同时增加了一些算法，并扩展了算法的应用，使得具体算法和通用算法设计技术的对应更加清晰有序；各章累计增加了70道习题，其中包括一些有趣的谜题和面试问题。《算法设计与分析基础(第3版)》十分适合用作算法设计和分析的基础教材，也适合任何有兴趣探究算法奥秘的读者使用，只要读者具备数据结构和离散数学的知识即可。
作者简介
作者：（美国）莱维汀（Anany Levitin） 译者：潘彦
目录信息
第1章绪论
1.1什么是算法
习题1.1
1.2算法问题求解基础
1.2.1理解问题
1.2.2了解计算设备的性能
1.2.3在精确解法和近似解法之间做出选择
1.2.4算法的设计技术
1.2.5确定适当的数据结构
1.2.6算法的描述
1.2.7算法的正确性证明
1.2.8算法的分析
1.2.9为算法写代码
习题1.2
1.3重要的问题类型
1.3.1排序
1.3.2查找
1.3.3字符串处理
1.3.4图问题
1.3.5组合问题
1.3.6几何问题
1.3.7数值问题
习题1.3
1.4基本数据结构
1.4.1线性数据结构
1.4.2图
1.4.3树
1.4.4集合与字典
习题1.4
小结
第2章算法效率分析基础
2.1分析框架
2.1.1输入规模的度量
2.1.2运行时间的度量单位
2.1.3增长次数
2.1.4算法的最优、最差和平均效率
2.1.5分析框架概要
习题2.1
2.2渐近符号和基本效率类型
2.2.1非正式的介绍
2.2.2符号O
2.2.3符号Q
2.2.4符号θ
2.2.5渐近符号的有用特性
2.2.6利用极限比较增长次数
2.2.7基本的效率类型
习题2.2
2.3非递归算法的数学分析
习题2.3
2.4递归算法的数学分析
习题2.4
2.5例题：计算第n个斐波那契数
习题2.5
2.6算法的经验分析
习题2.6
2.7算法可视法
小结
第3章蛮力法
3.1选择排序和冒泡排序
3.1.1选择排序
3.1.2冒泡排序
习题3.1
3.2顺序查找和蛮力字符串匹配
3.2.1顺序查找
3.2.2蛮力字符串匹配
习题3.2
3.3最近对和凸包问题的蛮力算法
3.3.1最近对问题
3.3.2凸包问题
习题3.3
3.4穷举查找
3.4.1旅行商问题
3.4.2背包问题
3.4.3分配问题
习题3.4
3.5深度优先查找和广度优先查找
3.5.1深度优先查找
3.5.2广度优先查找
习题3.5
小结
第4章减治法
4.1插入排序
习题4.1
4.2拓扑排序
习题4.2
4.3生成组合对象的算法
4.3.1生成排列
4.3.2生成子集
习题4.3
4.4减常因子算法
4.4.1折半查找
4.4.2假币问题
4.4.3俄式乘法
4.4.4约瑟夫斯问题
习题4.4
4.5减可变规模算法
4.5.1计算中值和选择问题
4.5.2插值查找
4.5.3二叉查找树的查找和插入
4.5.4拈游戏
习题4.5
小结
第5章分治法
5.1合并排序
习题5.1
5.2快速排序
习题5.2
5.3二叉树遍历及其相关特性
习题5.3
5.4大整数乘法和Strassen矩阵乘法
5.4.1大整数乘法
5.4.2Strassen矩阵乘法
习题5.4
5.5用分治法解最近对问题和凸包问题
5.5.1最近对问题
5.5.2凸包问题
习题5.5
小结
第6章变治法
6.1预排序
习题6.1
6.2高斯消去法
6.2.1LU分解
6.2.2计算矩阵的逆
6.2.3计算矩阵的行列式
习题6.2
6.3平衡查找树
6.3.1AVL树
6.3.22—3树
习题6.3
6.4堆和堆排序
6.4.1堆的概念
6.4.2堆排序
习题6.4
6.5霍纳法则和二进制幂
6.5.1霍纳法则
6.5.2二进制幂
习题6.5
6.6问题化简
6.6.1求最小公倍数
6.6.2计算图中的路径数量
6.6.3优化问题的化简
6.6.4线性规划
6.6.5简化为图问题
习题6.6
小结
第7章时空权衡
7.1计数排序
习题7.1
7.2字符串匹配中的输入增强技术
7.2.1Horspool算法
7.2.2Boyer—Moore算法
习题7.2
7.3散列法
7.3.1开散列（分离链）
7.3.2闭散列（开式寻址）
习题7.3
7.4B树
习题7.4
小结
第8章动态规划
8.1三个基本例子
习题8.1
8.2背包问题和记忆功能
8.2.1背包问题
8.2.2记忆化
习题8_2
8.3最优二叉查找树
习题8.3
8.4Warshall算法和Floyd算法
8.4.1Warshall算法
8.4.2计算完全最短路径的Floyd算法
习题8.4
小结
第9章贪婪技术
9.1Prim算法
习题9.1
9.2Kruskal算法
习题9.2
9.3Diikstra算法
习题9.3
9.4哈夫曼树及编码
习题9.4
小结
第10章迭代改进
10.1单纯形法
10.1.1线性规划的几何解释
10.1.2单纯形法概述
10.1.3单纯形法其他要点
习题10.1
10.2最大流量问题
习题10.2
10.3二分图的虽大匹配
习题10.3
10.4稳定婚姻问题
习题10.4
小结
第11章算法能力的极限
11.1如何求下界
11.1.1平凡下界
11.1.2信息论下界
11.1.3敌手下界
11.1.4问题化简
习题11.1
11.2决策树
11.2.1排序的决策树
11.2.2查找有序数组的决策树
习题11.2
11.3P、NP和NP完全问题
11.3.1P和NP问题
11.3.2NP完全问题
习题11.3
11.4数值算法的挑战
习题11.4
小结
第12章超越算法能力的极限
12.1回溯法
12.1.1n皇后问题
12.1.2哈密顿回路问题
12.1.3子集和问题
12.1.4一般性说明
习题12.1
12.2分支界限法
12.2.1分配问题
12.2.2背包问题
12.2.3旅行商问题
习题12.2
12.3NP困难问题的近似算法
12.3.1旅行商问题的近似算法
12.3.2背包问题的近似算法
习题12.3
12.4解非线性方程的算法
12.4.1平分法
12.4.2试位法
12.4.3牛顿法
习题12.4
小结
跋
附录A算法分析的实用公式
附录B递推关系简明指南
习题提示
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
该书的中文版挺多人关注，英文版却没有一个人评论。 原著写得挺好，英文单词也不难。 它将算法按设计思想来分，这样组织有用之处在于，可以拓展思路，让读者知道同一种思想可以在不同地方得到运用，有些情况甚至很巧妙的运用。 这样做也有它的缺点： 运用的例子有点分散，不成...
评分断断续续终于把这本书读完了，加起来差不多有1年多的时间。时间这么长还是因为这本书耐读。内容上来说，不仅有算法基础的东西，也强调算法思维的引申和扩展。如其名：设计与分析。 最大的感受还是耐读，一则涵盖的面很广，二则有很多东西需要去推敲思考，除了深还需要一定的数...
评分我之前有一定的算法基础，但是是零零星星地学习的，总感觉一头雾水，这本书完整地读完了（习题基本没做，大部分算法没有上机实现），终于给人一种清爽的感觉。首先他分类很独特，是按照算法的设计思想来分类的，在解决一些新的问题的时候能给人以启发。其次，在每种算法思想的...
评分还没读过其他算法的经典书，但是觉得这本易懂，入门很好... 比较喜欢这种分类方法 英文已经到第三版了 每章的 epigraph挺有意思，尤其是DIVIDE AND CONQUER那章 "...Every prayer reduces itself to this--Great God, grant that twice be not four." (文中)"But often our...
评分我之前有一定的算法基础，但是是零零星星地学习的，总感觉一头雾水，这本书完整地读完了（习题基本没做，大部分算法没有上机实现），终于给人一种清爽的感觉。首先他分类很独特，是按照算法的设计思想来分类的，在解决一些新的问题的时候能给人以启发。其次，在每种算法思想的...
用户评价
这本书给我的最大感受就是“深度”。它并不是一本让你浅尝辄止的书，而是需要你沉下心来，一点点地啃。作者的叙述风格非常严谨，每一个算法的提出都伴随着细致入微的分析，无论是理论上的证明，还是实际应用中的注意事项，都考虑得十分周全。我印象深刻的是关于“数据结构”与“算法”的结合部分。作者并没有将它们割裂开来，而是强调了优秀的数据结构设计对于提升算法效率的重要性。例如，在讲解图算法时，作者详细比较了邻接矩阵和邻接表两种表示方式的优劣，以及它们对不同图算法性能的影响。此外，书中对于各种“复杂度分析”的讲解也相当到位，不仅仅停留在“O(n^2)”的表面，而是深入到常数因子、渐进复杂度以及最优解的讨论。这种精益求精的态度，让我在理解算法的本质时，更加得心应手。我曾尝试用书中的方法去解决一些实际问题，发现书中介绍的许多“小技巧”和“优化手段”，在实际工程中能够带来显著的性能提升。这本书的价值在于，它能够让你从“知道怎么做”提升到“知道为什么这么做”，并且掌握“做得更好”的方法。
评分这本书给我带来的惊喜，在于它所呈现的“智慧”而非“技巧”。我一直认为，优秀的算法书不应该仅仅是算法的堆砌，更应该教会读者如何“思考”如何“设计”算法。这本书在这方面做得尤为出色。作者并没有简单地罗列各种算法的伪代码和复杂度分析，而是花了大篇幅去阐述算法设计的基本思想和通用策略。例如，在探讨动态规划时，作者并没有直接给出几种经典的DP问题，而是先从“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心概念入手，引导读者一步步理解动态规划的本质，以及如何在实际问题中识别并构建DP模型。这种“授人以渔”的方式，让我受益匪浅。我过去在解决一些优化问题时，常常感到无从下手，但通过阅读这本书，我学会了从问题的结构入手，寻找可以分解和组合的子问题，并利用备忘录或递推关系来避免重复计算。书中的大量图示和生动的案例分析，也帮助我更好地理解抽象的算法概念。特别是关于“复杂度分析”的部分，作者用一种非常易于理解的方式，解释了时间复杂度和空间复杂度的概念，以及如何通过主定理等工具来分析递归算法的复杂度。总而言之，这是一本能够真正提升读者算法思维能力的书，它不只是告诉你“怎么做”，更重要的是让你明白“为什么这样做”。
评分拿到这本书，我最直观的感受就是其厚重感，不仅仅是物理上的重量，更是内容上的扎实。翻开目录，赫然列出的章节标题，如“递归与分治”、“动态规划”、“贪心算法”、“图论算法”、“NP完全性”等等，一股浓浓的学术气息扑面而来。作者的语言风格极其严谨，每一个概念的提出都伴随着详尽的数学推导和严密的逻辑论证。初学者可能会感到一些挑战，但正是这种“硬核”的态度，让这本书成为了一份可靠的参考。我尤其喜欢作者在介绍每种算法时，都会追溯其起源和发展脉络，这使得我们在学习技术的同时，也能感受到算法领域深厚的历史积淀。举个例子，在讲解快速排序时，作者不仅给出了经典的实现方式，还深入探讨了枢纽元的选择对算法性能的影响，以及各种优化策略，让人对算法的理解上升到了一个新的维度。当然，对于需要快速上手某个特定算法的读者来说，这本书的深度可能会显得有些“过头”，但如果你追求的是对算法原理的透彻理解，以及对复杂问题进行系统化思考的能力，那么这本书无疑会是你宝贵的财富。它不是那种可以让你“看一遍就学会”的书，而是需要你投入时间和精力去反复研读、消化，并在实践中不断印证的。
评分这本书最让我印象深刻的一点是它的“前瞻性”。它不仅仅停留在介绍经典的算法，而是触及了当前计算机科学领域的一些前沿话题。例如，在介绍“概率算法”时，作者简要地提及了其在某些复杂问题上的应用前景，以及与确定性算法的比较。此外，书中对“近似算法”和“在线算法”的讨论，也让我对算法的设计有了更广阔的视野。尤其是在当今数据量爆炸式增长的时代，很多问题已经无法在精确解上花费过多的时间和资源，而近似算法和在线算法就显得尤为重要。作者在阐述这些概念时，并没有过于晦涩，而是通过一些典型的例子，来展示它们的思想和应用。例如，在介绍近似算法时，作者用了一个简单的集合覆盖问题的例子，清晰地说明了如何在保证一定精度的前提下，快速得到一个近似解。这种对新兴领域和未来发展趋势的关注，让这本书不仅仅是一本“教科书”，更是一本能够启发读者思考的“启示录”。它让我认识到，算法的设计和分析是一个不断发展和演进的领域，保持学习和探索的精神至关重要。
评分读完这本书，我最大的感受是它的“全局观”。在很多算法书籍中，我们会看到对特定算法的详尽介绍，但往往缺乏对整个算法领域宏观的把握。这本书则不同，它巧妙地将各种算法有机地组织在一起，形成了一个清晰的知识体系。作者在不同章节之间建立起紧密的联系，例如在介绍图论算法时，会适时地回顾前面讲过的分治或动态规划思想，并展示如何将这些通用策略应用于图结构。这种“串联”的方式，让我能够从更高的视角审视不同的算法，理解它们之间的共性与差异。此外，书中关于“NP完全性”的讨论，更是将算法的边界和可能性进行了深入的探讨，让我意识到并非所有问题都能在多项式时间内解决，以及理解“NP完全”这一概念的重要意义。这对于我们在实际工作中判断问题的可解性，以及选择合适的解决方法至关重要。作者在描述NP完全性时，采用了非常清晰的语言和循序渐进的逻辑，即使是对于初次接触这一概念的读者，也能够相对容易地理解。这本书的价值在于，它不仅仅是教授算法的“工具”，更是培养读者对计算科学的“直觉”和“洞察力”。
评分这书理论性太强了。。(伪)代码量有点少。不适合实践，这是我的理解。
评分赶着先解决其他书，就比较粗略地浏览过去的，感觉非常好。概念的介绍比较易懂，伪代码好看。以后再认真看分析过程。
评分入门
评分鄙校出版社的书，选题和翻译都不错，实用学算法推荐，可以少看很多数学(虽然后面还是要补)
评分鄙校出版社的书，选题和翻译都不错，实用学算法推荐，可以少看很多数学(虽然后面还是要补)
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