Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
This text, extensively class-tested over a decade at UC Berkeley and UC San Diego, explains the fundamentals of algorithms in a story line that makes the material enjoyable and easy to digest. Emphasis is placed on understanding the crisp mathematical idea behind each algorithm, in a manner that is intuitive and rigorous without being unduly formal.
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目录信息
读后感
第0章 本章较为简短，没有深入系统地涉及某些内容。主要以Fibonacci数列的例子，让我体会了递归和递推思想的差别。针对Fibonacci数列例子直接递归解法中涉及的重复计算，优化出递推方式，展示了思考问题中自顶向下与自底向上的不同思考角度可能产生较大的算法效率差别，同时隐...
评分CLRS不应该是《Algorithms》（这本书会不会简称为DPV？）的补充读物，而应该是学习算法的主要入门教材。换句话说，《Algorithms》并不适合初学者阅读，因为它的简洁精炼，因为它的教学背景，也因为它的undercurrents。 DPV不是传统意义上的算法教材，许多算法的经典内容在这里...
评分我手头上有一本英文版，读了几章，感觉读到的并不是我这样一个急需在自己的大脑中填塞进一些东西的人，书中可能是借一些算法作为例子来阐述算法思想，但是我始终认为一些思想思路的东西不是看会的，是要完全从自己脑子里搭建起来的才会有用，每个人都有不同的思维习惯和思维模...
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评分CLRS不应该是《Algorithms》（这本书会不会简称为DPV？）的补充读物，而应该是学习算法的主要入门教材。换句话说，《Algorithms》并不适合初学者阅读，因为它的简洁精炼，因为它的教学背景，也因为它的undercurrents。 DPV不是传统意义上的算法教材，许多算法的经典内容在这里...
用户评价
这本书的封面设计相当简洁，但配色和字体搭配却有一种沉静的力量，让我在书店里第一眼就被吸引住了。我平时对算法的理解比较模糊，总觉得它深奥难懂，但拿到这本书后，翻开目录，里面的章节标题虽然专业，却有一种循序渐进的引导感，仿佛在邀请我踏上一段探索之旅。我特别期待书中对一些经典算法的讲解，比如排序、搜索，还有图论相关的部分。我希望它能用一种易于理解的方式，将这些抽象的概念具象化，或许会配有一些生动的图示或者案例分析。毕竟，对于像我这样的初学者来说，枯燥的理论很难消化，如果能结合实际的应用场景，比如在数据分析、人工智能等领域中算法是如何发挥作用的，那就更好了。我还在想，这本书会不会提供一些代码示例，哪怕是伪代码也好，能让我看到算法的逻辑是如何在计算机中实现的，那就太棒了。我希望作者能用一种流畅的叙述方式，将复杂的算法逻辑娓娓道来，而不是堆砌一堆晦涩的术语。毕竟，知识的魅力在于分享和启迪，我期待这本书能成为我的算法启蒙导师，让我对这个领域产生浓厚的兴趣。
评分这本书的书名《Algorithms》虽然简洁，但却指向了一个非常核心的计算机科学领域。我之前在一些公开课上接触过一些算法基础知识，但总觉得不够系统，很多概念都停留在模糊的认识阶段。我希望这本书能够填补我在这方面的知识空白，为我构建一个清晰、完整的算法知识体系。我尤其对书中关于“设计范式”的讲解非常感兴趣，比如贪心算法、分治法、动态规划、回溯法等，我希望作者能够深入剖析这些范式的核心思想，以及它们是如何应用于解决不同类型问题的。此外，我也很想了解书中对数据结构和算法关系的阐述。我明白，很多算法的效率都依赖于底层数据结构的合理选择，所以我希望这本书能详细讲解常见数据结构的原理和特性，以及它们与各种算法之间的适配关系。例如，链表、栈、队列、树、图、堆等，它们分别适用于哪些算法场景，以及在使用时需要注意哪些问题。我还在想，这本书会不会探讨算法的稳定性、就地性等特性，这些对我理解算法的实际应用非常重要。
评分这本书的版式设计很清晰，页边距适中，字体大小也比较舒适，这对于长时间阅读来说非常重要。我之前在学校里学习过一些关于算法和数据结构的基础课程，但工作之后，感觉很多知识都有些遗忘了，而且对一些更前沿的算法概念也知之甚少。我希望这本书能够帮助我重新梳理和巩固我已有的算法知识，并在此基础上，拓宽我的视野，让我了解更多新的算法思想和技术。我特别期待书中能够对一些经典的图算法进行深入的讲解，比如最短路径算法、最小生成树算法、网络流算法等，因为这些算法在很多实际问题中都有着广泛的应用。我也希望能够学习到一些关于算法分析和证明的技巧，这样我才能更深入地理解算法的正确性和效率。如果书中还能提供一些算法设计中的思考方法和通用策略，比如如何将一个复杂问题分解为更小的子问题，如何通过迭代或递归来构建解决方案，那就更棒了。我希望这本书能够成为我职业生涯中一个宝贵的参考资料，在遇到技术难题时，能从中找到解决问题的灵感和方法。
评分这本书给我的第一印象是，它可能是一本内容非常扎实、理论深度很强的著作。我之所以这么觉得，是因为我仔细看了扉页和版权页上的信息，作者似乎在计算机科学领域有着非常深厚的学术背景，可能还参与过一些重要的研究项目。这种背景让我对书中内容的严谨性充满了信心。我猜想，书中可能涵盖了非常广泛的算法主题，从基础的复杂度分析到高级的近似算法、随机算法，甚至是并行算法和分布式算法。我尤其对那些能够体现算法设计思想和技巧的部分感到好奇，比如如何权衡时间复杂度和空间复杂度，如何设计出高效的递归和动态规划解法，以及如何在 NP-hard 问题中寻找近似最优解。我希望这本书不仅仅停留在理论层面，还能提供一些关于算法实现和优化的具体建议，例如在不同编程语言中如何选择合适的数据结构来优化算法性能。我也期待书中能够深入探讨算法的数学基础，比如概率论、组合数学等，因为我深知算法的本质离不开这些数学工具。如果书中还能提供一些挑战性的习题，能够让我独立思考和实践，那就更完美了，这样我才能真正地掌握书中的知识，而不是仅仅停留在表面阅读。
评分这本书的装帧设计很稳重，封面采用了深色调，配以烫金的字体，给人一种专业、权威的感觉。我最近在学习一门关于机器学习的课程，其中涉及到了很多算法的知识，比如决策树、支持向量机、神经网络等。我希望这本书能够为我提供更深入、更系统的算法理论基础，帮助我理解这些机器学习算法的底层原理。我期待书中能够清晰地阐述各种算法的时间和空间复杂度，以及它们在大规模数据集上的表现。我也希望能够从中了解到一些关于算法的优化技巧，比如如何通过改进数据结构、采用更高效的查找或排序方法来提升算法的运行效率。我还在想，这本书会不会涉及一些关于概率算法和近似算法的内容，这对于理解一些现代的计算问题非常有帮助。如果书中还能包含一些算法的实际应用案例，比如在搜索引擎、推荐系统、图像识别等领域的应用，那将大大增强我学习的动力和兴趣。我希望这本书能够成为我理解和掌握复杂算法的得力助手。
评分我是看免費的 draft pdf http://www.cs.berkeley.edu/~vazirani/algorithms.html 相比CLRS，這本書採用不同的手法，耳目一新。
评分期末复习三天看完...写得真的非常不错
评分这本书节奏很好
评分每个问题的 what, purpose, representation 都在最初呈现，比国内教材多很多不难但很有启发的 section，和实际例子的结合分析也都能在一段之内对比到 basic structure 上。
评分我是看免費的 draft pdf http://www.cs.berkeley.edu/~vazirani/algorithms.html 相比CLRS，這本書採用不同的手法，耳目一新。
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