具体描述
作者简介
Robert Sedgewick 斯坦福大学博士，导师为Donald E. Knuth，从1985年开始一直担任普林斯顿大学计算机科学系教授，曾任该系主任，也是Adobe Systems公司董事会成员，曾在Xerox PARC、国防分析研究所（Institute for Defense Analyses）和法国国家信息与自动化研究所（INRIA）从事研究工作。他的研究方向包括解析组合学、数据结构和算法的分析与设计、程序可视化等。
Kevin Wayne 康奈尔大学博士，普林斯顿大学计算机科学系高级讲师，研究方向包括算法的设计、分析和实现，特别是图和离散优化。
目录信息
读后感
这是工作七年来读完的第一本大部头. 这本书是2014年买的, 买完后一直没下决心去读, 放了两年多才开始读. 为什么要读这本书呢? 首先我是Java程序员, 而这本书中的算法就是用Java语言描述的, 语言这门槛对我来说是没有的, 阅读时直接领会算法不必纠结于语言的语法. 其次, 我认为...
这是工作七年来读完的第一本大部头. 这本书是2014年买的, 买完后一直没下决心去读, 放了两年多才开始读. 为什么要读这本书呢? 首先我是Java程序员, 而这本书中的算法就是用Java语言描述的, 语言这门槛对我来说是没有的, 阅读时直接领会算法不必纠结于语言的语法. 其次, 我认为...
挺好，这本书很适合刚刚入门或者离开校园已久需要复习一下算法基础的人。我就算是后者。 本书前半部分都是必须得会的，即使以前知道复习一下也很好。作者发明的红黑树所以那里讲的很细致清楚。 Merge Sort我一直的解法就有他例子里面的经典performance bug，就是不应该每次都...
也许是最好的数据结构入门书籍 在中关村图书大厦看到的这本书，简单浏览了20分钟，说说自己的感受。 1，装帧很别致，大小比普通的书要小一圈，长宽比是一比一，适合放在随身包里阅读。 2，900余页，但内容不多，因为字体较大，而且页面面积很小，同时大量的代码和图示占据了...
用户评价
作为一名对计算机科学抱有极大热情的学生，我一直在寻找一本能够真正点亮我思维火花的算法书籍。《Algorithms》这本书无疑做到了。它最吸引我的地方在于，它不仅仅教授“是什么”，更重要的是教授“为什么”和“怎么做”。作者在解释每一个算法时，都会先阐述该算法要解决的问题背景，然后从最简单的思路出发，一步步地引导读者思考如何优化，如何提升效率，最终引出最优解。这种“探究式”的学习过程，让我对算法的设计哲学有了更深入的理解。我特别喜欢书中对贪心算法和动态规划的对比讲解，作者通过同一个问题，展示了两种截然不同的解决思路，并详细分析了它们之间的联系与区别。这不仅加深了我对这两种重要算法的理解，更让我体会到了算法设计的精妙之处。此外，书中还穿插了一些历史故事和名人轶事，让枯燥的算法学习过程增添了不少趣味性，也让我对算法的发展历程有了更直观的认识。这本书的排版也非常精美，代码清晰易读，图示生动形象，整体阅读体验堪称一流。
《Algorithms》这本书给我的感受是，它是一本真正理解“学习”过程的书。它没有一开始就抛出晦涩难懂的理论，而是从解决实际问题出发，引导读者去思考。我印象最深刻的是关于数据结构的部分，作者并没有将它作为一个独立的章节来讲解，而是将其巧妙地融入到对各种算法的分析之中。比如，在讲解图算法时，自然而然地就引出了邻接矩阵和邻接表等概念，并且详细分析了它们在不同场景下的优缺点。这种“需求驱动”的学习方式，让我在理解算法的同时，也对底层的数据结构有了深刻的认识。书中的案例分析也做得非常出色，作者选择的都是一些经典且具有代表性的问题，通过对这些问题的深入剖析，我能够体会到不同算法的设计思想和适用范围。我特别欣赏作者在讲解复杂度分析时，那种细致入微的态度，他不仅会给出大O表示法，还会深入探讨常数因子和低阶项在实际性能上的影响，这对于我优化程序性能至关重要。这本书的阅读体验非常顺畅，让我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地构建自己的算法知识体系。
当我翻开《Algorithms》这本书时，我并没有预设它会给我带来多少惊喜，但它却远超我的预期。这本书最令我赞叹的是其结构的合理性和内容的深度。作者仿佛一位经验丰富的建筑师，为读者搭建了一个坚实而富有弹性的算法知识框架。从基础的数据结构开始，层层递进，将各个算法模块巧妙地连接在一起。我特别喜欢书中对概率算法和近似算法的介绍，它拓宽了我对算法的认知边界，让我了解到在某些问题上，精确解并非唯一或最优的选择。书中还包含了大量的练习题，这些题目设计得非常巧妙，既能检验我对知识的掌握程度，又能激发我进一步思考和探索。我尝试着解决其中的一些题目，发现它们不仅有趣，而且能够帮助我巩固书中的概念。这本书的语言风格也非常独特，既有严谨的学术性，又不失活泼的趣味性。我能在字里行间感受到作者对算法的热爱，这种热情也感染了我，让我更加渴望深入学习。这本书不仅是一本工具书，更是一本能够激发思考和培养兴趣的启蒙读物。
最近读了一本名为《Algorithms》的书，让我对算法的世界有了全新的认识。这本书并非仅仅罗列各种算法的定义和公式，而是以一种引人入胜的方式，将复杂的概念娓娓道来。作者仿佛是一位经验丰富的向导，带着读者穿越算法的迷宫。从最基础的排序和搜索，到更高级的图论和动态规划，每一个章节都像是精心设计的探险旅程。书中大量的图示和伪代码，不仅直观易懂，而且能够帮助我更好地理解算法的运作逻辑。尤其是对算法的分析部分，作者并没有止步于理论上的最优性，而是深入探讨了在实际应用中可能遇到的各种权衡和取舍，这对于我这种希望将理论知识转化为实践的人来说，非常有价值。我特别喜欢书中对递归算法的讲解，它将一个看似抽象的概念，通过生动的例子和循序渐进的推导，变得触手可及。总的来说，这本书的叙述风格非常友好，即使是对算法初学者来说，也不会感到 overwhelming，反而会产生一种想要继续探索的动力。我迫不及待地想把书中的知识应用到我正在进行的项目中，相信它会给我带来很多启发。
一本好的算法书，应该能够让读者在掩卷之后，依然能感受到算法的魅力。《Algorithms》这本书就做到了这一点。我喜欢它对算法的“通用性”和“普适性”的强调。书中介绍的很多算法，不仅仅适用于某个特定的领域，而是能够解决一系列类似的问题。作者在讲解时，也常常会联系实际的应用场景，例如在介绍字符串匹配算法时，就提到了搜索引擎和文本编辑器中的应用，这让我深刻体会到算法的强大力量。我尤其欣赏作者在分析算法的局限性时，那种诚恳的态度。他不会回避算法的缺点，反而会深入分析其在特定条件下的不足，并引导读者思考如何改进。这种批判性的思维方式，对于培养一个优秀的算法工程师至关重要。书中关于NP-completeness理论的讲解，也让我对计算的本质有了更深刻的认识。这本书的语言风格非常简洁有力，没有一句废话，每一句话都切中要点。阅读过程让我感觉大脑得到了充分的锻炼，并且收获了满满的成就感。
翻译的版本劝退，原版还是很经典的
相比有点学院派的算法导论，这书里面提到的内容大概是要求码农对算法了解的下限
普林斯顿老爷子的coursera网课课本 嗯 接触到core system之后 越来越多碰到算法了 就得回来温习一下
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