算法设计与分析基础

出版者:清华大学出版社

作者:（美）莱维丁（Levitin/A.）/潘彦

页数:388

译者:潘彦

出版时间:2004年1月1日

价格:45.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302086567

作者简介

莱维丁是Villanova大学计算科学系的教授。他的论文 A New Road Map of Algorithm Design Techniques:Picking Up Where the Traditional Classification Leaves Off（《算法设计技术新途径：弥补传统分类法的缺憾》）受到业内人士极高的评价。在SIGCSE会议上，作者做过多次关于算法教学的演讲。

读后感

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...  

Algorithms play the central role in both the science and the practice of computing. Recognition of this fact has led to the appearance of a considerable number of textbooks on the subject. By and large, they follow one of two alternatives in presenting algo...  

在我们学校，一年一开的算法课由数学系与计算机系的教授轮流教学，教材便是Levitin的这本算法设计与分析基础（当然是英文版）。在学期末的时候，教授会被要求对课程设计本身提出些建议。数学系教授的建议非常明确：请换一本教材！是的，对于做理论出身研究方向为Operations Res...  

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...

在我们学校，一年一开的算法课由数学系与计算机系的教授轮流教学，教材便是Levitin的这本算法设计与分析基础（当然是英文版）。在学期末的时候，教授会被要求对课程设计本身提出些建议。数学系教授的建议非常明确：请换一本教材！是的，对于做理论出身研究方向为Operations Res...  

用户评价

这本书的行文风格，用一个词来形容就是“冷峻的优雅”。它没有多余的寒暄和口水话，每一个句子似乎都承载着明确的信息和逻辑推进的目的。这对于我这种追求效率的读者来说是极大的福音。我尤其欣赏作者在引入NP问题时的处理方式。许多教材在讲到NP-Complete时常常止步于定义和几个已知NP-C问题，但《算法设计与分析基础》则将可约性（Reducibility）的概念讲得极为透彻，甚至给出了几个不同方向的约化实例的详细步骤。这种对计算复杂性理论的深度剖析，让我真正理解了为什么有些问题是“硬”的。此外，书中对于分治策略的讲解也别具一格，它不仅仅停留在Merge Sort上，而是将分治的思想延展到了解决特定几何问题和快速傅里叶变换（FFT）的某些环节，展现了该范式强大的普适性。总而言之，这本书是一本需要投入时间去细细品味的“硬核”著作。

这本《算法设计与分析基础》的封面设计得十分朴实，完全没有那种故作高深的科技感，给人的第一印象是“这是一本严谨的教科书”。初次翻阅时，我立刻被其中清晰的逻辑结构所吸引。作者似乎深谙读者的困惑，从最基础的数学工具和计算模型讲起，循序渐进地引入各种算法设计范式。比如，在讲解贪心算法时，书中并未直接给出那些光鲜亮丽的例子，而是花费了大量的篇幅来剖析为什么某些看似直观的局部最优选择无法导向全局最优，这种“先破后立”的叙述方式，极大地加深了我对算法核心思想的理解。我对其中关于“证明算法正确性”的部分印象尤其深刻，作者用非常精炼的语言阐述了循环不变量和归纳法的应用，这对于我这个长期在工程实践中摸索的人来说，简直是拨云见日。读完这部分，我感觉自己仿佛掌握了一套系统的思维工具，而不仅仅是记住几个具体的算法。这本书的难度控制得恰到好处，既能满足专业学习的需求，又不会让初学者望而却步，特别是那些对复杂度理论感到头疼的读者，这本书会成为一个非常友好的入门向导。

我对这本书的评价，必须从其广度与深度兼备的特点谈起。《算法设计与分析基础》无疑是一部内容详实的“百科全书”式的著作。它对不同领域的算法覆盖得非常全面，从初级的搜索、排序，到中级的图论算法（包括最小生成树、最短路径等核心内容），再到高级的NP完全性理论和近似算法。更难得的是，在每一个主题下，作者都能深入挖掘出其背后的数学本质。例如，在介绍网络流算法时，书中对最大流最小割定理的证明详述得非常详尽，不仅展示了如何应用Ford-Fulkerson方法，还清晰地勾勒出了对偶理论在其中的作用。这种全景式的视角让我深刻体会到，算法设计并非孤立的技术，而是数学、逻辑和计算机科学交叉融合的产物。对于希望构建扎实理论基础，并准备未来从事前沿研究的读者来说，这本书提供的知识体系是极其稳固和可靠的。

要说这本书有什么不足，也许就是它过于强调理论的严谨性，导致初次接触的读者可能会感到有些“啃”。但从我个人的学习体验来看，这恰恰是它的价值所在。它拒绝提供任何“速成”的捷径。书中对算法的时间和空间复杂度的分析，不是简单地给出 $O(n log n)$ 这样的结论，而是会详细分析常数因子和最坏、平均、最好情况下的具体差异。我特别喜欢书中对“随机化算法”的处理，作者并没有把它当作一个可有可无的附加章节，而是将其融入到概率分析的框架中进行系统介绍，特别是关于Las Vegas算法和Monte Carlo算法的区别辨析，非常到位。读完此书，我感觉自己对“效率”这个概念有了全新的认识：效率不仅仅是运行得快，更是对资源消耗的精确控制和对不确定性的科学管理。它像一本武功秘籍，初看可能招式生涩难懂，但一旦融会贯通，便能应对绝大多数算法难题。

说实话，我原本以为这又是一本堆砌了大量晦涩公式和生僻术语的算法书，但《算法设计与分析基础》彻底颠覆了我的看法。这本书最让我惊喜的地方在于它对“分析”的重视程度，它不仅仅是告诉你“如何实现”某个排序算法或图遍历，而是深入探讨了“为什么这个实现是最好的，或者在什么条件下它不是最好的”。我记得在讨论动态规划时，作者没有急于展示矩阵链乘法这类经典问题，而是花了好几章的篇幅去构建状态转移方程的直觉，甚至通过一些不那么“标准”的例子来训练我们识别子问题重叠和最优子结构的能力。这种注重思维训练而非死记硬背的做法，才是真正的高质量教材。阅读过程中，我发现书中的插图和伪代码都经过了精心设计，排版疏密得当，阅读体验非常流畅。特别是配套的习题部分，难度梯度设计得非常科学，从基础的复杂度计算到需要巧妙构造反例的证明题，应有尽有，极大地检验了学习效果。

按内在设计安排内容倒是不错 但有点乱 太浅显了点

习题很有意思

我的算法入门书

感觉特实用

很不错算法好书啊，“少于算法导论，精于算法导论” ！