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☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:斯蒂文·斯金纳

出品人:

页数:363

译者:谢勰

出版时间:2017-7-1

价格:CNY 69.00

装帧:平装

isbn号码:9787302457343

丛书系列:

图书标签:

算法
计算机
计算机科学
Programming
数据结构
计算科学
编程
工程
算法
设计
指南
计算机科学
数据结构
编程
效率
优化
问题解决
思维

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具体描述

《算法设计指南》本书致力于探索算法设计这一计算机科学核心领域，为读者提供一套系统而深入的理论框架和实践方法。我们不仅关注经典算法的原理与实现，更着重于揭示算法设计背后的思维模式与问题解决策略。核心内容概述：算法基础与核心概念：书籍伊始，我们将从最基本的算法概念出发，如算法的定义、特性、表示方法（流程图、伪代码）等。在此基础上，深入探讨算法分析的关键度量——时间复杂度和空间复杂度，并介绍渐进符号（大O、小o、Θ、Ω）的精确含义与运用，使读者能够量化评估算法的效率。我们将详细讲解各种常见的增长函数，如常数、对数、线性、对数线性、平方、立方、指数等，并分析它们在算法分析中的意义。递归与分治策略：递归是解决许多复杂问题的强大工具，本书将系统讲解递归的定义、基本原理、递归树模型等。重点在于教授如何识别问题中的递归结构，并将其转化为有效的递归算法。在此基础上，我们将深入阐述分治（Divide and Conquer）这一重要的算法设计范式。通过对经典分治算法的剖析，如归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）、最大子数组问题（Maximum Subarray Problem）以及Strassen矩阵乘法等，读者将学会如何将一个大问题分解为若干个规模更小的子问题，分别求解后再合并结果。动态规划：动态规划（Dynamic Programming）是解决具有重叠子问题和最优子结构特性的问题的有力手段。本书将系统地介绍动态规划的求解思想，包括最优子结构性质的验证、重叠子问题的识别，以及状态转移方程的构建。我们将通过大量经典例子，如斐波那契数列、背包问题（0/1 Knapsack, Unbounded Knapsack）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence）、硬币找零问题（Coin Change Problem）、编辑距离（Edit Distance）等，来展示动态规划在实际问题中的应用，并指导读者如何设计高效的动态规划解法。贪心算法：贪心算法（Greedy Algorithms）以其直观和高效的特点，在许多优化问题中大放异彩。本书将详细介绍贪心算法的设计思想，即在每一步选择局部最优解，以期达到全局最优解。我们将通过分析贪心算法适用的条件（贪心选择性质和最优子结构性质），并以活动选择问题（Activity Selection Problem）、霍夫曼编码（Huffman Coding）、最小生成树（Minimum Spanning Tree，Kruskal算法和Prim算法）、单源最短路径（Dijkstra算法）等典型实例，阐明贪心策略的应用场景与局限性。图算法：图作为一种极其重要的数据结构，在现实世界中无处不在，如社交网络、交通路线、互联网链接等。本书将详细介绍图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）以及图的遍历算法（广度优先搜索 BFS、深度优先搜索 DFS）。在此基础上，我们将深入探讨图算法的诸多核心应用，包括：最短路径算法： Bellman-Ford算法（可处理负权边）和Floyd-Warshall算法（所有顶点对之间最短路径）将与Dijkstra算法形成互补，提供全面的最短路径求解方案。最小生成树算法： Kruskal算法和Prim算法将帮助读者理解如何构建连通图中权值之和最小的树。拓扑排序：针对有向无环图（DAG），我们将讲解拓扑排序的应用，如任务调度等。强连通分量：对于有向图，我们将介绍Kosaraju算法和Tarjan算法，用于找出图中的强连通分量。搜索与回溯：搜索算法是解决很多组合问题、约束满足问题的基础。本书将详细讲解回溯（Backtracking）算法，这是一种通过尝试所有可能的组合，并在发现某个选择无法导致有效解时撤销该选择的系统搜索方法。我们将通过一系列经典的回溯问题，如N皇后问题（N-Queens Problem）、数独求解、排列组合生成等，来深入理解回溯法的原理、剪枝策略以及实现技巧。数值算法基础：除了离散算法，本书还将触及一些基础的数值算法，如大数因子分解的初步概念、素性测试的基本思想等，为读者拓展算法应用的视野。算法设计原则与技巧：除了上述具体算法范式，本书更注重培养读者独立设计算法的能力。我们将总结并提炼通用的算法设计原则，如简化问题、构建模型、寻找规律、优化迭代等。同时，我们还会介绍一些实用的技巧，如数学归纳法在证明算法正确性中的应用、数据结构的选择与优化对算法性能的影响、算法复杂度与实际运行时间的权衡等。 NP-完全性理论简介：为了使读者对计算的本质边界有所认识，本书将对NP-完全性理论进行简要介绍，阐述P类问题、NP类问题、NPC类问题以及NP-hard问题的概念，并解释为什么许多重要问题难以找到多项式时间解。这有助于读者理解何时应该放弃寻找精确最优解，而转向近似算法或启发式算法。本书的编写风格力求严谨、清晰、易懂，配以丰富的图示和大量的代码示例（语言风格统一，侧重清晰的逻辑表达）。无论您是计算机科学专业的学生，还是希望提升编程技能的开发者，亦或是对解决复杂问题充满兴趣的探索者，《算法设计指南》都将是您不可或缺的良师益友。通过阅读本书，您将不仅掌握一大批经典算法，更重要的是，您将学会一套解决问题的思维方式，从而在未来的学习和工作中游刃有余。

作者简介

Steven Skiena (1961-, http://www.cs.sunysb.edu/~skiena/) is a Professor of Computer Science in State University of New York at Stony Brook

目录信息

目录
卷I 实用算法设计
第1章算法设计导引 3
1.1 机器人巡游优化 4
1.2 合理挑选工作 8
1.3 关于正确性的推理 11
1.4 建立问题的模型 18
1.5 关于War Stor 21
1.6 War Story: 通灵者的模型建立 22
1.7 习题 25
第2章算法分析 29
2.1 RAM计算模型 29
2.2 大O记号 31
2.3 增长量级与强弱关系 35
2.4 以大O来推演公式 37
2.5 关于效率的推理 38
2.6 对数及其应用 43
2.7 对数的特性 47
2.8 War Story: 锥体之秘 48
2.9 高等分析(.) 50
2.10 习题 53
第3章数据结构 61
3.1 紧接数据结构与链接数据结构 61
3.2 栈与队列 66
3.3 字典 67
3.4 二叉查找树 71
3.5 优先级队列 78
3.6 War Story: 剥离三角剖分 79
3.7 散列与字符串 82
3.8 专用数据结构 87
3.9 War Story: 把它们串起来 88
3.10 习题 91
第4章排序与查找 97
4.1 排序的应用 97
4.2 排序的范式 100
4.3 堆排序: 借助数据结构而得的最优排序 102
4.4 War Story: 给我一张机票 111
4.5 归并排序: 通过分治来排序 113
4.6 快速排序: 通过随机化来排序 116
4.7 分配排序: 通过装桶来排序 121
4.8 War Story: 为被告辩护的Skien 123
4.9 二分查找及相关算法 124
4.10 分治 127
4.11 习题 130
第5章图的遍历 137
5.1 图的风格 138
5.2 用于图的数据结构 142
5.3 War Story: 我曾是摩尔定律的受害者 146
5.4 War Story: 图的获取 149
5.5 遍历图 151
5.6 广度优先搜索 151
5.7 广度优先搜索的应用 156
5.8 深度优先搜索 158
5.9 深度优先搜索的应用 161
5.10 有向图的深度优先搜索 166
5.11 习题 172
第6章加权图算法 179
6.1 最小生成树 179
6.2 War Story: 网络之外别无他求 189
6.3 最短路径 191
6.4 War Story: 拨出文档 197
6.5 网络流和二部匹配 202
6.6 去设计图, 而非算法 207
6.7 习题 209
第7章组合搜索与启发式方法 213
7.1 回溯 213
7.2 搜索剪枝法 220
7.3 数独 221
7.4 War Story: 覆盖棋盘 225
7.5 启发式搜索方法 229
7.6 只不过它不是收音机而已 240
7.7 对阵列退火 243
7.8 其他启发式搜索方法 245
7.9 并行算法 246
7.10 War Story: 毫无进展 247
7.11 习题 249
第8章动态规划 251
8.1 缓存与计算 252
8.2 字符串近似匹配 257
8.3 最长递增子序列 266
8.4 War Story: 龙虾的进化 268
8.5 划分问题 270
8.6 对上下文无关的语言做语法分析 274
8.7 动态规划的局限性: TS 277
8.8 War Story: 过去所发生的事就是Prolo 280
8.9 War Story: 条码的文本压缩 282
8.10 习题 285
第9章难解问题和近似算法 291
9.1 问题和归约 291
9.2 算法的归约 294
9.3 基础性的难解性归约 298
9.4 可满足性 303
9.5 创造性的归约 305
9.6 难解性证明的艺术 309
9.7 War Story: 争分夺秒亦难 310
9.8 War Story: 后来我失败了 312
9.9 P与NP 314
9.10 NP完全问题的处理 317
9.11 习题 323
第10章如何设计算法 329
参考文献 333
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

Stony Brook大学的CSE 373, analysis of algorithm, 所有的教授都用CLRS, 除了一个教授. 这个教授只用这本ADM. 这个教授就是Skiena...(对...就是这本书的作者...) 想要读这本书的人估计就是在ADM和CLRS之间做取舍.(或者其他书籍. 不过就不怎么知名了...) CLRS有点像数学系读...

评分☆☆☆☆☆

“取巧”在这里不是贬义，但也不是褒义…… 这本书写的真的很好，作者也很用心，尤其里面的小故事大道理，每个场景都可以举一反三的来思考某个算法的具体使用环境。但是，看得越仔细，越觉得这不是一本好书。所谓算法，最精髓是推演，是证明某个算法的正确性。而这本书大都省...

评分☆☆☆☆☆

之前读过《算法导论》（常被简称为CLRS，下同），读这本是想换个角度来研究下算法。虽然很多东西已经通过前者有所了解，这里就谈谈二者的不同之处。一方面，数学性的推导和证明还是CLRS比较擅长，后者大多数情况只是尽量做到让读者能够理解而已，这一点在上...

评分☆☆☆☆☆

第一部分讨论实用算法思路；第二部分实例分析极其讨喜。解释直观易懂，并提供了大量的参考信息，相当适合自己学习和额外研究用。每晚看一两个章节或例子相当愉快。不过印刷纸质颇为低劣……=_= 居家旅行，闲时翻阅，面试备战的最佳选择…… http://www.cs.sunysb.edu/~alg...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界！拿到《算法设计指南》之前，我对算法的概念一直有些模糊，总觉得它们是高深莫测的数学理论，离我的实际编程工作很遥远。但这本书彻底改变了我的看法。作者用非常生动形象的比喻，将那些看似复杂的算法概念一一拆解，就像是在教你一套通关秘籍。比如，书中在讲解排序算法时，不仅仅是罗列代码和时间复杂度，而是通过各种生活中的场景来类比，让你瞬间就能理解它们的工作原理和优劣。我印象最深刻的是关于动态规划的部分，我一直以为这是最难理解的概念之一，但作者循序渐进地引导，从简单的爬楼梯问题，到背包问题，再到更复杂的字符串匹配，每一步都充满了“原来如此”的顿悟感。而且，书中穿插的那些小故事和历史渊源，也让学习过程变得不枯燥。我甚至觉得，即使我不是一个专业的计算机科学家，也能从这本书中学到很多关于如何思考、如何解决问题的逻辑方法。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一本关于思维训练的宝典。我迫不及待地想把学到的知识应用到我的项目中，相信它能极大地提升我的编程效率和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书带来的最深刻的启发，在于它让我认识到了算法的“美”。我之前总觉得算法就是一堆代码，是冰冷的逻辑。但《算法设计指南》让我看到了算法背后隐藏的优雅和智慧。作者在讲解每个算法时，都会深入剖析其设计思想和巧妙之处，让我惊叹于人类智慧的创造力。比如，在讲解分治算法时，作者通过一个经典的“合并排序”的例子，让我看到了如何将一个大问题分解成小问题，然后各个击破，最后再巧妙地合并结果。这种“化繁为简”的思想，不仅在算法领域，在生活的很多方面也同样适用。还有关于字符串匹配算法的讲解，那些巧妙的预处理和匹配逻辑，简直就像是在欣赏一首精妙的乐章。这本书让我不仅仅是学会了算法，更让我学会了欣赏算法，感受到了算法的逻辑之美和思想之美。这不仅仅是一本技术书籍，更是一本关于如何用智慧解决问题的艺术指南，让我对计算机科学产生了更深层次的敬畏和热爱。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法设计指南》的实操性绝对是我读过的同类书籍中最强的！我一直以来都觉得，学算法最头疼的就是理论学得再好，一旦放到实际项目中就不知道如何下手。但这本书完全打破了这个瓶颈。它不仅仅提供了理论讲解，更重要的是，每一章后面都紧跟着大量的、不同难度的实战练习题。而且，这些题目都非常贴近实际开发中的常见场景，例如在数据处理、网络通信、甚至游戏开发中，算法是如何发挥关键作用的。我尤其喜欢书中对每道题目都提供了多种解法的分析，并且详细比较了它们的优劣，比如时间复杂度、空间复杂度、以及在特定场景下的适用性。作者还贴心地提供了不同编程语言的实现代码示例，这对我这个习惯用多种语言的开发者来说，简直是福音。通过这些练习，我不仅巩固了理论知识，更重要的是，我学会了如何根据具体问题选择最合适的算法，以及如何优化自己的代码。我已经把书中的很多题目都做了笔记，准备在工作之余反复钻研，相信这将是一笔非常宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

《算法设计指南》给我带来的最直观的感受就是，它让“解决问题”这件事情变得井井有条。在阅读这本书之前，我经常会遇到一些棘手的问题，感觉无从下手，或者只能凭借经验去摸索，效率不高。但这本书提供了一个系统性的框架，教会我如何将复杂问题分解成更小的、更容易处理的子问题，然后一步步地构建解决方案。它不仅仅是教我“用什么算法”，更重要的是教我“如何思考”。比如，书中在讲解图算法时，不仅仅是讲解了BFS和DFS，更是通过分析实际的导航系统、社交网络等场景，让我理解了这些算法背后的逻辑和应用。还有关于贪心算法和回溯算法的章节，作者巧妙地设计了一些小谜题，让我能在实践中体会到它们的应用场景和局限性。我觉得这本书最大的价值在于，它培养了我一种“结构化思维”的能力，让我面对任何问题都能更冷静、更有条理地去分析和解决。这本书就像是一本“算法思维”的启蒙书，让我从根本上改变了看待和解决问题的方式。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《算法设计指南》的阅读体验是相当棒的。我一直对计算机科学领域有一些兴趣，但往往是被那些晦涩难懂的术语和公式劝退。这本书在这方面做得非常出色。作者的语言风格非常幽默风趣，读起来一点也不枯燥。他善于运用各种生动的例子和类比，将抽象的算法概念变得具体易懂，仿佛在我脑海中构建了一幅幅生动的画面。我特别喜欢书中插入的一些程序员段子和趣闻轶事，让整个阅读过程充满了轻松愉快的氛围。而且，这本书的排版设计也非常精美，图文并茂，代码示例清晰易读，整体视觉效果很舒服。我曾经尝试过阅读其他算法书籍，但大多都以失败告终，而这本书却让我爱不释手，甚至有时候会因为舍不得合上而熬夜阅读。我觉得，对于那些想入门算法，但又担心难度太大的人来说，这本书绝对是最佳的选择。它就像一个经验丰富的向导，带着你在算法的世界里畅游，让你在轻松愉快的氛围中收获知识。

评分☆☆☆☆☆

有些举例和总结说明作者理会的挺透，不过略显唠叨了。

评分☆☆☆☆☆

没传说中的那么好，或许精华在第二卷吧。

评分☆☆☆☆☆

原作可以打五颗星的，但是这本中文版只翻译了一半啊。。而且译者存在感太强了，隔几页就要以“译者注”的形式跳出来一下

评分☆☆☆☆☆

看了这本我觉得CLRS真是好读多了……

评分☆☆☆☆☆

没传说中的那么好，或许精华在第二卷吧。