演算法導論

出版者:松崗文魁

作者:蕭世文

页数:0

译者:蕭世文

出版时间:2004年01月01日

价格:NT$ 860

isbn号码:9789574666362

作者简介

Thomas H.Cormen

达特茅斯学院计算机科学系副教授

Charles E.Leiserson

麻省理工学院计算机科学与电气工程系教授

Ronald L.Rivest

麻省理工学院计算机科学系Andrew与Erna Viterbi具名教授

Clifford Stein

哥伦比亚大学工业工程与运筹学副教授

读后感

可以查看该地址来查看第三版习题答案，虽然全书和答案都是用伪代码，但我感觉，伪代码就已经很好的解决问题了。 [https://walkccc.github.io/CLRS/Chap02/2.2/] 该算法导论可能更多的偏向于思维，而不是实战。工程上的应用还是要结合其他方方面面来处理。。 如果觉得习题不够，...  

就内容而言，是一本非常全面和严谨的教材；几乎所有的重要的算法，都能在这部书中找到；并且对算法的实现和性能都有清楚的解释。 但是，这只是一本“授之以鱼“，而不是”授之以渔”的书。如果过上一段时间，让你不看书写出某个算法或者证明某个结论，我想可能会有不少人，总...  

之前尝试自学这本书，很失败。。太难。。 后来到美国上学开始系统的跟着老师走这本书。基本看完了，也写写评论。 首先我肯定是力荐的，经典。 然后几个问题： 1. 初学者，自学? 第一次看之前，我大概过了一遍MIT公开课，看了Data Structure and Algorithms in C++ (大概这个名...  

之前尝试自学这本书，很失败。。太难。。 后来到美国上学开始系统的跟着老师走这本书。基本看完了，也写写评论。 首先我肯定是力荐的，经典。 然后几个问题： 1. 初学者，自学? 第一次看之前，我大概过了一遍MIT公开课，看了Data Structure and Algorithms in C++ (大概这个名...  

用户评价

这本书的书页泛黄，透露出一种历史的厚重感，但其内容却丝毫不显陈旧，反而充满了现代计算科学的前沿思想。作为一名对算法的理解尚浅的学习者，我在这本书中找到了宝藏。作者在组织内容时，非常注重逻辑的连贯性和知识的递进性。从最基本的排序算法开始，到复杂的图算法和字符串匹配算法，每一步都循序渐进，让我能够逐步建立起完整的算法知识体系。我特别欣赏书中对“摊还分析”的讲解，这是一种我之前从未接触过的分析方法，但作者通过生动的例子，让我理解了它在分析均摊效率方面的优势。例如，在讲解动态数组的扩容机制时，书中通过摊还分析，清晰地解释了为何其平均插入时间复杂度仍然是常数级别。这种对分析方法的深入探讨，不仅让我理解了算法的效率，更重要的是，它教会了我如何去思考和评估算法的性能。书中还包含了大量的练习题，这些题目涵盖了从基础到进阶的各种难度，我通过做这些题目，不仅巩固了课堂上的知识，更重要的是，我开始尝试将所学知识应用到解决实际问题中。这种理论与实践相结合的学习方式，是这本书最让我受益匪浅的地方。

这本书的书脊和封面上醒目的“算法导论”几个字，在我拿到它的时候就如同一个沉甸甸的承诺，预示着一段严谨的学术探索即将开启。翻开第一页，扑面而来的是清晰的排版和富有逻辑的结构，立刻让我感受到一种专业而可靠的氛围。尽管我的背景并非计算机科学科班出身，但作者在开篇就用一种循序渐进的方式，将抽象的算法概念具象化，仿佛一位经验丰富的向导，在我踏入这片知识的海洋时，为我指明了方向。书中对各种基础算法的讲解，从排序到图论，再到动态规划，都力求做到深入浅出。我特别欣赏作者在解释复杂概念时，运用了大量的图示和实例，这些生动的比喻如同路标，帮助我理解那些初看起来如同天书般的数学公式和逻辑推理。例如，在讲解快速排序时，书中不仅提供了伪代码，还配以详细的步骤分解图，让我能够清晰地看到每一次划分和交换是如何进行的。这种细致的讲解，让我这个初学者也能逐步掌握核心思想，而不是仅仅停留在死记硬背的层面。而且，书中并没有止步于算法本身，更深入地探讨了算法的效率分析，通过大O符号等工具，让我理解了不同算法在处理海量数据时可能存在的巨大性能差异，这对于我将来解决实际问题至关重要。总的来说，这本书以其严谨的学术态度和卓越的教学方法，成功地激发了我对算法学习的兴趣，并为我打下了坚实的基础，让我对接下来的学习充满期待。

这本书的书页散发出一种智慧的光芒，它不仅仅是一本关于算法的书，更是一次对计算思维的系统性训练。作者在撰写这本书时，显然是以严谨著称，对每一个算法的讲解都力求做到精确、全面。我尤其喜欢书中关于“数据结构”与“算法”相结合的讲解方式。书中不仅仅是独立介绍各种算法，而是将它们与常用的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树和图等紧密结合起来。例如，在讲解图算法时，书中详细介绍了邻接矩阵和邻接表这两种不同的图表示方法，以及它们对算法性能的影响。这种将数据结构与算法融会贯通的讲解方式，让我能够更深刻地理解算法的实现细节和效率瓶颈。书中对各种算法的时间和空间复杂度分析，更是做到了极致，让我能够清晰地看到不同算法在时间和空间上的权衡。例如，在比较二分查找和线性查找时，书中通过图表展示了它们在不同数据规模下的性能表现，让我对它们的效率差异有了直观的认识。此外，书中还对一些更高级的主题，例如“平衡二叉搜索树”和“哈希表”等进行了介绍，这让我对高效查找和插入数据的方法有了更广泛的了解。

我拿到这本书时，就被它扎实的理论基础和严谨的学术风格所吸引。书中的内容并非那种可以 cursory 浏览的读物，而是需要你静下心来，仔细体会每一个公式、每一个推导。作者在讲解各种算法时，不仅仅是给出伪代码，更是深入到算法背后的数学原理和逻辑推理。我尤其对书中关于“回溯法”的讲解印象深刻，作者通过一个经典的N皇后问题，详细展示了如何通过剪枝和回溯来优化搜索空间，从而找到问题的解。这种对求解策略的深入剖析，让我对算法的设计有了更深刻的理解。书中对各种算法的复杂度分析，更是做到了极致，让我能够清晰地看到不同算法在时间和空间上的权衡。例如，在比较冒泡排序和快速排序时，书中不仅给出了它们的最坏情况和平均情况下的时间复杂度，还详细分析了它们在不同数据分布下的性能表现。这种细致入微的分析，让我对算法的实际应用有了更清晰的认识。此外，书中还对一些更高级的主题，例如“近似算法”和“随机算法”进行了介绍，这让我对计算科学的边界有了更深的理解，也让我认识到，并非所有问题都能找到精确最优的解决方案。

这本书的封面和书脊都透露着一种经典学术著作的厚重感，而其内容更是让我体验到了一次深入的数学和逻辑的盛宴。作者在撰写这本书时，显然是以严谨著称，对每一个算法的讲解都力求做到精确、全面。我特别喜欢书中关于“字符串匹配算法”的部分，从朴素的字符串匹配到KMP算法和Boyer-Moore算法，都进行了详尽的介绍和分析。例如，在讲解KMP算法时，书中对“next数组”的构建过程进行了详细的阐述，并解释了它如何通过利用已知信息来避免不必要的比较，从而提高匹配效率。这种对算法优化思路的深入挖掘，让我对算法的设计有了更深刻的理解。书中对各种算法的时间和空间复杂度分析，更是做到了极致，让我能够清晰地看到不同算法在时间和空间上的权衡。例如，在比较KMP算法和朴素字符串匹配算法时，书中通过图表展示了它们在不同字符串长度下的性能表现，让我对它们的效率差异有了直观的认识。此外，书中还对一些更高级的主题，例如“模式树（Trie）”和“后缀数组”等进行了介绍，这让我对字符串处理技术有了更广泛的了解。

这本书的书页间洋溢着一种严谨而又充满活力的气息，它不仅仅是一本关于算法的书，更是一次关于计算思维的深度探索。作者在撰写这本书时，显然投入了巨大的心血，将复杂的算法概念用清晰、易懂的方式呈现出来。我尤其喜欢书中关于“图算法”的部分，从图的表示方法到各种经典的图搜索和路径查找算法，都进行了详尽的讲解。例如，书中对BFS（广度优先搜索）和DFS（深度优先搜索）的讲解，不仅仅是提供了伪代码，更是通过精美的图示，展现了它们在遍历图时的不同行为模式。这种直观的展示，让我能够轻松地理解它们的核心思想。此外，书中还对Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法进行了深入的探讨，不仅给出了算法的步骤，还详细阐述了它们的数学原理和适用场景。我印象特别深刻的是，书中在讲解Floyd-Warshall算法时，对“三层循环”的解释，以及它如何通过动态规划的思想来求解所有顶点对之间的最短路径。这种对算法细节的深入挖掘，让我对算法的理解不仅仅停留在表面，而是能够触及到其内在的逻辑。这本书让我明白，算法的学习不仅仅是记忆代码，更是理解思想，是掌握一种解决问题的工具。

这本书的书页散发着一种古老而隽永的纸张气息，仿佛承载着无数思想的沉淀。当我沉浸其中时，我感受到的并非枯燥的理论堆砌，而是一种智慧的闪光，一次对计算思维的深度启蒙。作者在设计这本书的结构时，显然是经过了深思熟虑，每一个章节的衔接都显得如此自然而流畅。尤其是在探讨图算法的部分，我被书中描绘的那些错综复杂的网络关系深深吸引。从最短路径问题到最小生成树，每一个经典问题都通过作者的笔触变得生动起来。我非常赞赏书中对这些算法的数学证明过程，虽然初时有些晦涩，但通过作者耐心的引导，我逐渐领悟了其中的精妙之处。书中不仅提供了算法的伪代码，更重要的是，它解释了这些算法背后的逻辑原理，让我理解了为什么它们能够有效地解决特定的问题。例如，在讲解Dijkstra算法时，作者不仅给出了算法步骤，还详细阐述了“贪心”策略在其中的作用，以及为何它能保证找到最短路径。这种对“为什么”的追问，是这本书最吸引我的地方。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更是让你理解“为什么这么做”。此外，书中还涉及了一些更高级的主题，比如NP完全性理论，这让我对计算的复杂性有了更深刻的认识，也让我意识到，并非所有问题都能找到高效的解决方案。这种开放式的探讨，更是拓宽了我的视野，让我开始思考计算的边界和可能性。

我作为一个对编程充满热情但算法基础相对薄弱的学习者，在这本书中找到了指引方向的灯塔。它并非那种只关注理论而不顾及实践的书籍，而是将抽象的算法概念与实际应用紧密结合。作者在讲解各种算法时，始终保持着一种清晰的逻辑思路，从最基础的概念入手，逐步引导读者深入理解更复杂的算法。我尤其喜欢书中关于“贪心算法”的讲解，它通过诸如“活动选择问题”和“霍夫曼编码”等经典案例，将贪心策略的核心思想展现得淋漓尽致。书中对这些案例的分析，不仅给出了算法的伪代码，更是深入到其背后的数学证明，让我能够理解为什么贪心策略在这里是有效的。这种对理论的严谨性与实践的结合，是我在这本书中最看重的一点。此外，书中还对“动态规划”进行了深入的探讨，从最简单的斐波那契数列的计算，到更复杂的背包问题和最长公共子序列问题，都进行了详尽的介绍和分析。我印象深刻的是，书中在讲解动态规划时，对“最优子结构”和“重叠子问题”这两个关键性质的强调，以及如何通过构建状态转移方程来求解问题。这种对算法设计思想的深入剖析，让我对解决优化问题有了更清晰的思路。

我是一个对抽象概念的理解总是需要大量具象化支持的学习者，而这本书恰恰在这方面做得极为出色。它不是那种让你望而却步的学术巨著，而是像一位温和的导师，一步步引领你走进算法的世界。我至今仍清晰地记得初次接触“分治法”那一章的感受，书中通过经典的汉诺塔问题，将“分解、解决、合并”的思路描绘得淋漓尽致。那些精美的图示，配合简洁的文字说明，让我一下子就抓住了核心思想。作者在讲解过程中，始终没有忘记我们这些非专业背景的读者，他们用通俗易懂的语言，将复杂的数学模型和计算机科学术语转化为易于理解的语言。书中对各种算法的时间和空间复杂度分析，更是用一种严谨而清晰的方式呈现，让我不仅知晓了算法的效率，更重要的是，我开始学会如何去衡量和比较不同算法的优劣。例如，在比较插入排序和选择排序时，书中不仅给出了它们的渐进时间复杂度，还通过图表展示了它们在不同数据规模下的性能表现，这种直观的对比，让我对算法的实际应用有了更深刻的认识。此外，书中对数据结构的讲解，也是不可或缺的一部分，它让我明白，算法的效率往往与数据的组织方式息息相关。例如，在学习图算法时，邻接矩阵和邻接表的区别，以及它们对算法性能的影响，都得到了详尽的阐述。这本书让我明白，学习算法不仅是学习代码，更是学习一种解决问题的思维方式。

拿起这本书，我仿佛走进了一个充满智慧的迷宫，而作者则是那个引领我穿越迷宫的向导。这本书的魅力在于，它能够将那些听起来令人畏惧的数学理论，转化成切实可行的解决方案，并且以一种令人信服的方式呈现出来。我尤其对书中关于“贪心算法”和“动态规划”的部分印象深刻。作者并没有简单地罗列算法，而是通过精心设计的实例，展现了这些算法在解决实际问题时的强大威力。例如，在讲解背包问题时，书中首先展示了如何用朴素的递归方法去尝试解决，然后巧妙地引入了备忘录和动态规划的思想，逐步优化解决方案，最终得到一个高效的算法。这种循序渐进的引导，让我能够真正理解算法优化的过程，而不是仅仅记住最终的结论。书中对数学证明的严谨性同样让我印象深刻，虽然有时需要反复阅读，但每一次理解的加深，都让我对算法的正确性和效率有了更深的信心。我记得在学习“最长公共子序列”时，书中对状态转移方程的推导过程，以及如何通过填充表格来求解，都写得非常详细，让我仿佛亲眼见证了一个算法的诞生。这种对细节的关注，以及对理论深度挖掘，使得这本书不仅仅是一本教科书，更是一部关于算法智慧的探索史。