具体描述
本书是国际算法大师乌迪·曼博（Udi Manber）博士撰写的一本享有盛誉的著作。全书共分12章：第1章到第4章为介绍性内容，涉及数学归纳法、算法分析、数据结构等内容；第5章提出了与归纳证明进行类比的算法设计思想；第6章到第9章分别给出了4个领域的算法，如序列和集合的算法、图算法、几何算法、代数和数值算法；第10章涉及归约，也是第11章的序幕，而后者涉及NP完全问题；第12章则介绍了并行算法；最后是部分习题的答案及参考文献。本书的特色有二，旨在提高读者的问题求解能力，使读者能够理解算法设计的过程和思想：一是强调算法设计的创造性过程，注重算法设计背后的创造性思想，而不拘泥于某个具体算法的详细讨论；二是将算法设计类比于定理归纳证明，揭示了算法设计的基本思想和本质。
本书的组织结构清晰且易于理解，强调了创造性，具有浓郁特色，时至今日仍有其巨大的价值，并且适合作为计算机及相关专业算法和高级算法课程的教材。
作者简介
曼博（Udi Manber）美国著名的计算机科学家，国际公认的算法大师，在线信息搜索引擎的先驱。1982年于华盛顿大学获得计算机科学博士学位，曾是美国亚利桑那大学计算机专业教授。离开学校后在雅虎公司担任执行官，闫前是亚马逊（Amazon.com）的副总裁和首席算法师（CAO），也是亚马逊旗下搜索网站A9.corn的首席执行官。他提出的UDI测试已经成为衡量搜索引擎质量的评估标准。
目录信息
第2章 数学归纳法
2.1 引言
2.2 三个简单的例子
2.3 平面内区域的计数
2.4 简单的着色问题
2.5 复杂一些的加法题
2.6 一个简单的不等式
2.7 欧拉公式
2.8 图论中的一个问题
2.9 格雷码
2.10 在图上寻找无重边的路
2.11 数学平均数和几何平均数定理
2.12 循环不变量：将十进制数转换为二进制数
2.13 常见的错误
2.14 小结
第3章 算法分析
3.1 引言
3.2 符号O
3.3 时间与空间复杂度
3.4 习之和
3.5 递推关系
3.5.1 巧妙地猜测
3.5.2 分治关系
3.5.3 涉及全部历史的递推关系
3.6 一些有用的证明论据
3.7 小结
第4章 数据结构简介
4.1 引言
4.2 基本数据结构
4.2.1 元素
4.2.2 数组
4.2.3 记录
4.2.4 链表
4.3 树
4.3.1 树的表示
4.3.2 堆
4.3.3 二叉搜索树
4.3.4 AVL树
4.4 散列
4.5 合并碴找问题
4.6 图
4.7 小结
第5章 基于归纳的算法设计
5.1 引言
5.2 多项式求值
5.3 最大导出子图
5.4 寻找一对一映射
5.5 社会名流问题
5.6 分治算法：轮廓问题
5.7 在二叉树中计算平衡因子
5.8 寻找最大连续子序列
5.9 增强归纳假设
5.10 动态规划：背包问题
5.11 常见的错误
5.12 小结
第6章 序列和集合的算法
6.1 引言
6.2 二叉搜索的几种形式
6.2.1 纯二叉搜索
6.2.2 循环序列的二叉搜索
6.2.3 二叉搜索特殊下标
6.2.4 二叉搜索长度未知的序列
6.2.5 重叠子序列问题
6.2.6 解方程
6.3 内插搜索
6.4 排序
6.4.1 桶排序和基数排序
6.4.2 插入排序和选择排序
6.4.3 归并排序
6.4.4 快速排序
6.4.5 堆排序
……
第7章 图算法
第8章 几何算法
第9章 代数和数值算法
第10章 归约
第11章 NP完全问题
第12章 并行算法
部分习题答案
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
对我来说，以前学算法只囫囵吞枣地记了结论，工作了看编程珠玑，发现了思考的乐趣，现在看这本书，讲解算法设计思路，觉得很好。 伪代码不重要，用什么语言实现没关系，记住思路才是最主要的。所以，如果选一本书学算法的话，我会选这本。太厚的不要。 另外，堆排序那一节，说...
正如标题，这本书重在体现创造性思维的过程，与算法导论相比，系统性严谨性稍差，覆盖面也窄些，但趣味性远胜，是一本可以当闲书读的算法书，书中的例子和习题看得出都是精心选择的，基本都是不太复杂但需要动点脑子，也就是有所谓的创造性，或者说有趣，大部分习题都可以拿来...
对我来说，以前学算法只囫囵吞枣地记了结论，工作了看编程珠玑，发现了思考的乐趣，现在看这本书，讲解算法设计思路，觉得很好。 伪代码不重要，用什么语言实现没关系，记住思路才是最主要的。所以，如果选一本书学算法的话，我会选这本。太厚的不要。 另外，堆排序那一节，说...
对我来说，以前学算法只囫囵吞枣地记了结论，工作了看编程珠玑，发现了思考的乐趣，现在看这本书，讲解算法设计思路，觉得很好。 伪代码不重要，用什么语言实现没关系，记住思路才是最主要的。所以，如果选一本书学算法的话，我会选这本。太厚的不要。 另外，堆排序那一节，说...
正如标题，这本书重在体现创造性思维的过程，与算法导论相比，系统性严谨性稍差，覆盖面也窄些，但趣味性远胜，是一本可以当闲书读的算法书，书中的例子和习题看得出都是精心选择的，基本都是不太复杂但需要动点脑子，也就是有所谓的创造性，或者说有趣，大部分习题都可以拿来...
用户评价
最近我迷上了研究一些关于抽象概念的书籍，就是那种能够让你从更高维度去理解事物本质的书。这本书的标题“算法引论”就给我一种这样的感觉，好像它要带我去探索一些隐藏在具体事物背后的通用规律。我期待它能够解释一些普遍适用的思维模式，让我能够更好地理解各种现象的运作机制。我希望它能像一把钥匙，打开我理解世界的新大门。我也会留意它在讲解过程中是否能够保持一种开放性的思维，不局限于某个特定的领域，而是能够触及更广泛的应用场景。我希望这本书能够激发我的好奇心，让我对未知领域产生更浓厚的兴趣，并鼓励我去探索和学习。
这本书的装帧设计倒是挺吸引我的，封面色调沉稳，图案也很有哲学意味，给人一种想要深入探索的冲动。拿到手里，纸张的质感也很不错，不会太薄显得廉价，也不会太厚重拿起来吃力，这种恰到好处的分量感，似乎暗示着它内在的厚实和内容的分量。翻开扉页，字体的排布也十分考究，清晰易读，行距舒适，就算是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。书的整体尺寸也比较适中，既不会太大占用太多桌面空间，也不会太小而显得不够大气。我个人比较注重书籍的物理体验，所以光是这一点，就让我对这本书的好感度大大提升。我一直觉得，一本好书，从内到外的每一个细节都应该传递出它对知识的尊重和对读者的关怀，而这本书，无疑在这方面做得相当到位。虽然我还没开始细读里面的具体内容，但仅凭这精良的制作工艺，就足以让我对其内在的价值充满期待。我期待它能够像它的外观一样，给我带来一场充实且愉悦的阅读之旅。
我最近在寻找一些能够引发深度思考的书籍，所以偶然间翻到了这本书。虽然我不是这本书的专业读者，但仅仅从它所透露出的“引论”这个概念，我就能感受到它背后所蕴含的严谨和体系性。我设想，作为一本“引论”，它应该会从最基础的概念讲起，层层递进，搭建起一个完整的知识框架。我期待它能够像一位经验丰富的向导，带领我一步步走进一个全新的领域，解释那些看似复杂晦涩的理论，并用清晰易懂的语言将其展现在我面前。我希望它能提供给我一些看待事物的新视角，帮助我理解那些隐藏在现象背后的深刻原理。阅读的过程，对我来说，更像是一次思维的锻炼和拓展，我希望这本书能够提供给我足够的“养料”，刺激我的大脑，激发出更多的灵感和创造力。我设想，它不会仅仅停留在知识的罗列，更重要的是能够引导我如何去思考，如何去分析问题，如何去构建自己的认知体系。
我一直对学习新事物的过程本身很感兴趣，也喜欢研究那些能够指导我们如何学习和思考的书籍。这本书的“引论”二字，让我联想到了它可能是一本关于学习方法或者思维方式的书。我设想，它或许会介绍一些高效的学习策略，或者是一些能够提升我们思考能力的框架。我希望它能够帮助我建立更扎实的知识基础，并且能够培养我独立思考和解决问题的能力。我也会关注它在讲解过程中是否能够提供一些实用的练习或者方法，让我能够立刻将学到的知识运用到实践中。我期望它能够成为我学习道路上的一个良师益友，指引我不断进步。
拿到这本书的时候，我正处于一个职业瓶颈期，渴望找到一些能够提升我专业技能和拓宽我视野的书籍。这本书的出现，似乎恰好满足了我的这一需求。我关注的重点是它能否提供切实可行的解决问题的方法论，以及能否帮助我理解一些行业内前沿的理论知识。我设想，它应该会包含一些经典的案例分析，让我能够将理论与实践相结合，从而更好地应对工作中遇到的挑战。我期望这本书能够成为我的一个“工具箱”，在我需要的时候，能够从中找到解决问题的“利器”。我也会关注它在讲解过程中是否能够注重逻辑性和条理性，毕竟，清晰的逻辑是理解复杂概念的关键。我希望它能够让我跳出固有的思维模式，看到更广阔的可能性。
前两章关于数学归纳法的部分很不错，仅凭那一章，给你四星。 别的一般。
算法这类书，好高骛远不可取，适合自己才好，高德纳的书试着啃过两次，难，学校教材，看完貌似懂了但又觉得没学进去，没感觉达到举一反三。这本书在算法大师级思想巨著与程序员级的算法字典之间，是思维级的算法设计方法指南，在上学时下决心拿下，即使笨的人也会有所裨益
归纳分析法的应用
算法这类书，好高骛远不可取，适合自己才好，高德纳的书试着啃过两次，难，学校教材，看完貌似懂了但又觉得没学进去，没感觉达到举一反三。这本书在算法大师级思想巨著与程序员级的算法字典之间，是思维级的算法设计方法指南，在上学时下决心拿下，即使笨的人也会有所裨益
虽然在讲设计，但是不代表看了此书你就会设计了。更多的是数学基础以及编程经验帮助你设计出算法。另外，本书涉及内容很多，我只是草草看了，以后有时间再啃一啃。
