具體描述
《國外經典教材·算法概論》涵蓋瞭絕大多數算法設計中的常用技術。在錶達每一種技術時，闡述它的應用背景，強調每個算法運轉背後的簡潔數學思想，注意運用與其他技術類比的方法來說明它的特徵，並提供瞭大量相應實際問題的例子。《國外經典教材·算法概論》同時也注重瞭對每一種算法的復雜性分析。全書共10章，從基本的數字算法人手，先後介紹瞭分治、圖的遍曆、貪心算法、動態規劃、綫性規劃等技術，對NP完全問題進行廠基本而清晰的闡述，對隨機算法、近似算法和量子算法這些近年來發展迅猛的領域也花費瞭一定的筆墨。書中每章後麵都附有大量的習題，有利於讀者對書中內容的理解和應用。
作者簡介
王沛，男，國防科學技術大學管理科學與工程專業博士，自攻讀碩士起一直從事智能優化算法領域的研究，已在該領域發錶論文6篇，其中英文論文3篇。
Sanjoy Dasgupta於2002年在加州大學伯剋利分校獲得計算機科學專業的博士學位。他是AT&T實驗室的高級技術人員。他的工作重點是研究數據挖掘的算法，對業務數據的語音識彆和分析的應用。他在多維數據的統計分析的開發算法領域獲得很重要的研究成果。
目錄資訊
0.1 書籍和算法
0.2 從Fibonacci數列開始
0.3 大O符號
習題
第1章 數字的算法
1.1 基本算術
1.1.1 加法
1.1.2 乘法和除法
1.2 模運算
1.2.1 模的加法和乘法
1.2.2 模的指數運算
1.2.3 Euclid的最大公因數算法
1.2.4 Euclid算法的一種擴展
1.2.5 模的除法
1.3 素性測試
1.4 密碼學
1.4.1 密鑰機製：一次一密亂碼本和AES
1.4.2 RSA
1.5 通用散列錶
1.5.1 散列錶
1.5.2 散列函數族
習題
第2章 分治算法
2.1 乘法
2.2 遞推式
2.3 閤並排序
2.4 尋找中項
2.5 矩陣乘法
2.6 快速Fourier變換
2.6.1 多項式的另一種錶示法
2.6.2 計算步驟的分治實現
2.6.3 插值
2.6.4 快速Fourier變換的細節
習題
第3章 圖的分解
3.1 為什麼是圖
3.2 無嚮圖的深度優先搜索
3.2.1 迷宮探索
3.2.2 深度優先搜索
3.2.3 無嚮圖的連通性
3.2.4 前序和後序
3.3 有嚮圖的深度優先搜索
3.3.1 邊的類型
3.3.2 有嚮無環圖
3.4 強連通部件
3.4.1 定義有嚮圖的連通性
3.4.2 一個有效的算法
習題
第4章 圖中的路徑
4.1 距離
4.2 廣度優先搜索
4.3 邊的長度
4.4 Dijkstra算法
4.4.1 廣度優先搜索的一個改進
4.4.2 另一種解釋
4.4.3 運行時間
4.5 優先隊列的實現
4.5.1 數組
4.5.2 二分堆
4.5.3 d堆
4.6 含有負邊的圖的最短路徑
4.6.1 負邊
4.6.2 負環
4.7 有嚮無環圖中的最短路徑
習題
第5章 貪心算法
5.1 最小生成樹
5.1.1 一個貪心方法
5.1.2 分割性質
5.1.3 Kruskal算法
5.1.4 一種用於分離集的數據結構
5.1.5 Prim算法
5.2 Huffman編碼
5.3 Horn公式
5.4 集閤覆蓋
習題
第6章 動態規劃
6.1 重新審視有嚮無環圖的最短路徑問題
6.2 最長遞增子序列
6.3 編輯距離
6.4 背包問題
6.5 矩陣鏈式相乘
6.6 最短路徑問題
6.7 樹中的獨立集
習題
第7章 綫性規劃與歸約
7.1 綫性規劃簡介
7.1.1 示例：利潤最大化
7.1.2 示例：生産計劃
7.1.3 示例：最優帶寬分配
7.1.4 綫性規劃的變體
7.2 網絡流
7.2.1 石油運輸
7.2.2 最大流
7.2.3 對算法的深入觀察
7.2.4 最優性的保證
7.2.5 算法的效率
7.3 二部圖的匹配
7.4 對偶
7.5 零和博弈(遊戲)
7.6 單純形算法
7.6.1 n維空間中的頂點和鄰居
7.6.2 算法
7.6.3 補遺
7.6.4 單純形法的運行時間
7.7 後記：電路值1
習題
第8章 NP-完全問題
8.1 搜索問題
8.2 NP-完全問題
8.3 所有的歸約
習題
第9章 NP-完全問題的處理
9.1 智能窮舉搜索
9.1.1 迴溯
9.1.2 分支定界
9.2 近似算法
9.2.1 頂點覆蓋
9.2.2 聚類
9.2.3 TSP
9.2.4 背包問題
9.2.5 逼近的層次
9.3 局部搜索中的啓發方法
9.3.1 重新審視旅行商問題
9.3.2 圖劃分
9.3.3 處理局部最優
習題
第10章 量子算法
10.1 量子位元、疊加狀態和度量
10.2 算法設計
10.3 量子傅立葉變換
10.4 周期性
10.5 量子電路
10.5.1 基本量子門
10.5.2 量子電路的兩種基本類型
10.5.3 量子傅立葉變換電路
10.6 將因子分解問題轉化為周期求解問題
10.7 因子分解的量子算法
習題
曆史背景及深入閱讀的資料
· · · · · · (收起)
讀後感
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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Chapter 7 中很多 Figure 中都出先了很低级的印刷错误。 举个例子： Figure 7.13 中，max 2x_1 + 5x_2 在影印版中变成了 a x2 x_1 + 5x_2 （下划线表示下标）。其他好几处都出现了类似的错误。 这种错误让人看的很莫名。。。 另外注释里也有些错误，如果看的时候觉得奇怪就...
評分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
用戶評價
這本《算法概論》絕對是計算機科學領域的一本“鎮山之寶”，光是看到厚度就讓人心裏踏實瞭不少。我剛開始接觸算法設計的時候，感覺就像在迷宮裏亂撞，各種復雜的數學公式和抽象的概念把我繞得七葷八素。但是，這本書的敘述方式卻有一種奇特的魔力，它不像某些教科書那樣乾巴巴地堆砌定義，而是非常注重“為什麼”和“怎麼做”。比如，在講解圖論算法時，作者並沒有直接拋齣Kruskal或Prim的僞代碼，而是先用一個非常貼近現實的例子——比如規劃城市的光縴網絡鋪設——將問題背景鋪陳開來，讓你真切地感受到為什麼需要高效的最小生成樹算法。然後，它纔優雅地引入算法的構建過程，每一步的邏輯推導都像是在雕刻一件藝術品，清晰、有力，且充滿美感。更讓我贊嘆的是，它對時間復雜度和空間復雜度的分析極其到位，不是簡單地給齣一個$O(n^2)$就算完事，而是會詳細剖析在不同輸入規模下，算法性能會發生怎樣的質變，這對於我們這些需要將理論付諸實踐的工程師來說，簡直是救命稻草。翻閱這本書的過程，與其說是學習，不如說是一次與頂尖思想的深度對話，它培養的不僅僅是解題的能力，更是那種對問題進行結構化思考的底層邏輯。我把它放在書架最顯眼的位置，時不時翻開某一章，總能發現一些新的領悟。
评分說實話，我拿到這本《算法概論》時，內心是抱著一種“試試看”的心態的。我之前讀過好幾本號稱“入門”的算法書籍，結果往往是開頭幾章還算友好，一到動態規劃或者高級排序算法就開始雲裏霧裏，最終隻能放棄。然而，這本書的編排結構簡直是為我這種“半吊子”學習者量身定做的。它的梯度設計非常平緩，每一章都會在前一章知識的基礎上進行延伸和深化，絕不會齣現知識點上的突然斷層。舉個例子，它在講解分治策略時，會先用經典的二分查找進行鋪墊，然後自然而然地過渡到快速排序，最後再引入歸並排序。這種循序漸進的方式，讓那些原本令人望而生畏的概念，變得觸手可及。作者的文字風格極其平易近人，他似乎非常理解初學者在麵對復雜算法時那種焦躁不安的心情，因此在關鍵的轉摺點，總會用一些非常生活化的比喻來類比抽象的數學概念，仿佛你身邊就坐著一位耐心的導師在為你撥開迷霧。讀完一遍基礎部分後，我發現我對那些曾經睏擾我的“黑箱”算法，都有瞭一種清晰的、可復現的認知框架，這極大地提升瞭我在實際項目中使用算法的信心。
评分從裝幀和排版來看，《算法概論》也展現齣一種嚴謹的學術風範。紙張的質量很好，長時間閱讀下來眼睛的疲勞感明顯減輕。更重要的是，書中的圖示和僞代碼部分，設計得異常清晰。在涉及到數據結構的可視化呈現時，比如AVL樹的鏇轉操作，或者B樹的節點分裂與閤並過程，那些插圖往往能瞬間將文字描述的晦澀復雜性轉化為直觀的幾何變化，這對於理解那些涉及大量指針操作和遞歸過程的算法至關重要。我發現自己過去常常因為看不懂復雜的流程圖而放棄，但這本書的插圖似乎融入瞭作者對教學邏輯的深刻理解，它們不僅僅是輔助材料，更是幫助理解算法執行流程的核心綫索。此外，作者在引用參考文獻和後續拓展閱讀方麵的推薦也做得非常專業，為那些希望在特定子領域（比如計算幾何或概率算法）進行深耕的讀者指明瞭方嚮。這是一本可以伴隨你度過本科、研究生乃至初入職場，並不斷從中汲取營養的工具書，它的價值是時間沉澱下來的。
评分如果要用一個詞來概括我對這本《算法概論》的感受，那一定是“結構化”。很多算法書給人的感覺是零散的知識點堆砌，學完這個章節，下一章又好像是全新的開始。但在這本書裏，你會清晰地感受到作者構建瞭一個宏大的知識體係。他從基礎的計算模型入手，逐步引入瞭數據結構作為算法的載體，然後聚焦於幾大類核心問題（排序、搜索、圖、動態規劃），並始終強調算法的效率分析和正確性證明。這種自頂嚮下的組織方式，使得學習過程充滿瞭邏輯上的連貫性。我特彆欣賞它對“證明”這一環節的重視，它不隻是告訴你“這個算法是對的”，而是帶著你一步步去驗證它的正確性，這在很大程度上提升瞭我對程序邏輯健壯性的要求。讀完這本書，我發現自己寫齣的代碼更少齣現邊界錯誤，對算法的適用範圍也有瞭更清晰的界定。它教會我的不僅僅是如何寫齣能跑的代碼，而是如何寫齣結構閤理、理論可靠、能夠在任何復雜場景下穩定運行的程序。這本書的價值，在於它為你打下瞭堅實的理論地基，讓你未來的技術探索不再是空中樓閣。
评分這本書的精髓，我個人認為在於它對“算法思維”的培養，而非僅僅是知識點的羅列。很多書籍會告訴你“A算法解決B問題”，但這本書更關注的是“麵對一個優化問題時，我們應該從哪些角度去思考最優解的可能性”。它花瞭相當大的篇幅去探討那些經典算法背後的設計哲學，比如貪心選擇的有效性邊界在哪裏，動態規劃的狀態定義和最優子結構是如何確定的。我尤其喜歡它在每一章節末尾設置的“思考題集”，這些題目往往不是簡單的套用公式，而是需要你對所學知識進行靈活的組閤和創新。我花瞭整整一個周末的時間去攻剋其中一個關於網絡流最大匹配的變種問題，雖然過程異常艱辛，但在最終找到那個巧妙的對偶解法時，那種醍醐灌頂的成就感是無與倫比的。這感覺就像是學會瞭一套新的“武功秘籍”，它賦予瞭你一套看待和解決問題的全新工具箱。對於希望深入研究算法理論，甚至未來打算從事相關研究工作的讀者來說，這本書提供的理論深度和廣度，是市麵上大多數速成讀物無法比擬的。
评分為什麼講算法的書，都這麼難。可能是自己沒有靜下心來看，可能是自己的數學知識忘光瞭，也可能是跟自己目前的工作內容關係不大。唉，不找理由瞭，主要原因還是在自己。 最近看瞭幾本算法的書，感覺都比較睏難，算法原先被科學傢視為二等公民，真要去補補數學底子瞭，現在自己就是二等公民。
评分寫得算是淺顯易懂的瞭，但是對於非科班非數學牛人的我來說，還是有點吃力，好歹，俺也看懂瞭一些：）
评分寫得算是淺顯易懂的瞭，但是對於非科班非數學牛人的我來說，還是有點吃力，好歹，俺也看懂瞭一些：）
评分挺不錯的一本書。
评分能把一本算法書寫的這麼“薄”，其實很不容易。我之前一直沒買，就是因為覺得這麼薄一本算法書，肯定是坑爹的。但其實是我錯瞭，一本講算法的書，不一定要麵麵俱到的把所有的算法都囊括進入，關鍵還是思想。能教會讀者怎樣去思考和解決問題的算法書，就是一本好書。
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