具体描述
《算法设计与分析》为计算机科学技术专业核心课程“算法设计与分析”教材.全书以算法设计技术和分析方法为主线来组织各知识单元，主要内容包括基础知识、分治策略、动态规划、贪心法、回溯与分支限界、算法分析与问题的计算复杂度、NP完全性、近似算法、随机算法、处理难解问题的策略等。书中突出对问题本身的分析和求解方法的阐述，从问题建模、算法设计与分析、改进措施等方面给出适当的建议，同时也简要介绍了计算复杂性理论的核心内容和处理难解问题的一些新技术。
《算法设计与分析》有配套的学习指导与习题解析用书以及PPT电子教案。
《算法设计与分析》可作为大学计算机科学与技术、软件工程、信息安全、信息与计算机科学等专业本科生和研究生教学用书，也可以作为从事实际问题求解的算法设计与分析工作的参考书。
作者简介
屈婉玲，1969年毕业于北京大学物理系物理学专业，现任北京大学信息科学技术学院教授、博士生导师，中国人工智能学会离散数学专委会委员，主要研究方向是算法设计与分析，发表论文20多篇，出版教材、教学参考书、译著20多部，其中包含多部国家级规划教材和北京市精品教材，所讲授的离散数学课程被评为国家级精品课程，两次被谰为北京大学十佳教师，并获得北京市优秀教师称号，曾主持过多项国家级教材和课程建设项目，并获得北京市教育学成果(高等教育)一等奖。
张立昂，1965年毕业于北京大学数学力学系数学专业，北京大学信息科学技术学院教授、博士生导师。一直从事数学和理论计算机科学的教学与研究，主要研究方向是计算复杂性理论和算法设计与分析，发表论文20余篇，出版教材、教学参考书、译著20余本，其中包含多本国家级规划教材和北京市精品教材。获教育部科学技术进步二等奖，北京市教育教学成果(高等教育)一等奖，北京大学教学成果一等奖、正人奖救金及教学优秀奖等。
北京大学信息科学技术学院软件研究所副教授、中国电子学会电路与系统分会图论与系统优化专业委员会秘书长、中国计算机学会和中国电子学会高级会员。毕业于中国科学技术大学．目前主要从事算法分析和计算复杂度、量子信息处理等方面的研究工作，翻译出版了多部国外著名离散数学和计算机理论教材。
王捍贫 博士，北京大学信息科学技术学院教授，博士生导师，软件研究所副所长，人工智能学会离散数学专委会副主任。长期从事离散数学、形式化方法及算法设计与分析的教学和研究工作。主持完成多项国家研究课题，撰写和翻译多部离散数学和计算理论教材，曾获得北京市教学成果奖一等奖，系国家精品课“离散数学”课程主讲教师，“算法设计与分析”课程主讲教师。
目录信息
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读后感
这本算法书结构组织合理，内容讲述清晰，实例丰富，值得一读。 加上本书不厚，不会给读者造成压力。 作为本书的几个作者之一，屈老师讲课也很好。 无论是算法入门，还是想深入一些，这门书都是不错的选择。
评分这本算法书结构组织合理，内容讲述清晰，实例丰富，值得一读。 加上本书不厚，不会给读者造成压力。 作为本书的几个作者之一，屈老师讲课也很好。 无论是算法入门，还是想深入一些，这门书都是不错的选择。
评分这本算法书结构组织合理，内容讲述清晰，实例丰富，值得一读。 加上本书不厚，不会给读者造成压力。 作为本书的几个作者之一，屈老师讲课也很好。 无论是算法入门，还是想深入一些，这门书都是不错的选择。
评分这本算法书结构组织合理，内容讲述清晰，实例丰富，值得一读。 加上本书不厚，不会给读者造成压力。 作为本书的几个作者之一，屈老师讲课也很好。 无论是算法入门，还是想深入一些，这门书都是不错的选择。
评分结构大概是这样的：基础知识、分治、动态规划、贪心、回溯与分支限界、算法分析与问题复杂度计算、NP完全性、近似、随机、处理难解问题的策略。 除了最后几章学得不太仔细外，前面真的是看到细到不能再细了。 每一章都有很多例题，讲得非常细致，有些甚至感觉比算法导论讲得还...
用户评价
我一直认为，算法的学习不仅仅是记忆和应用，更是一种思维方式的训练。这本书在这方面做得尤为出色。它不仅仅是讲解算法本身，更重要的是渗透了“算法思维”。在介绍各种算法时，作者总是会探讨它们的优缺点，适用场景，以及与其他算法的比较。例如，在讲到动态规划时，书中详细分析了如何识别子问题，如何设计状态转移方程，以及如何避免重叠子问题，这是一种非常系统和严谨的解决问题的方法论。让我印象深刻的是，书中还穿插了一些关于算法分析的技巧，比如主定理，这让我对算法的效率有了量化认识。这本书的价值在于，它能够培养读者一种“分析”和“设计”的习惯，让我以后遇到新的问题，能够自然而然地去思考如何用算法来解决。
评分这本书的装帧非常有质感，硬壳封面，纸张厚实，印刷清晰，散发着知识的沉甸甸的分量。我一直对计算机科学的底层原理充满好奇，尤其是那些能够优雅地解决复杂问题的算法。市面上关于算法的书籍很多，但真正能够深入浅出，将抽象概念具象化，并辅以详实例证的却不多。从这本书的目录来看，它似乎囊括了从基础的数据结构到高级的计算复杂性理论，内容相当全面。我特别期待它在图论算法、动态规划以及近似算法等方面的讲解，这些是我在学习和实践中经常遇到的瓶颈。此外，我希望书中不仅仅是罗列公式和定理，更能引导读者理解算法背后的设计思想，以及如何在实际问题中选择和优化合适的算法。那些能够启发思考、触类旁通的讲解，才是真正有价值的。
评分这本书给我最大的感受是，它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师。作者在书中分享了许多自己对算法的见解和心得，让我觉得不再是孤军奋战。我特别喜欢书中关于“工程实践”的讨论，虽然重心在理论，但作者并没有回避算法在实际应用中可能遇到的问题，比如浮点数精度、大数运算等，并给出了一些实用的建议。这让我意识到，理论与实践之间，需要有桥梁去连接。当我遇到一些比较棘手的算法问题时，翻阅这本书，总能从中找到启发，甚至有时候，仅仅是重新梳理一遍某个算法的思路，就能茅塞顿开。它是一本值得反复阅读、细细品味的经典之作，每一次阅读都会有新的收获。
评分读了三分之一，我简直被书中对经典算法的精妙阐述所折服。作者的笔触仿佛拥有魔力，将那些曾经让我头疼不已的算法，如迪杰斯特拉、弗洛伊德、KMP等，一层一层剥开，展现出它们的核心思想和巧妙之处。书中对每种算法的推导过程都极其严谨，但又不会显得枯燥乏味，而是穿插了大量生动的例子，帮助我们理解算法的每一步操作。尤其是当书中讲到“贪心算法”的设计哲学时，我仿佛醍醐灌顶，原来解决问题也可以如此直接而高效。而且，书中的练习题设计得非常巧妙，既有巩固基础的，也有挑战思维的，很多题目都让我反复推敲，欲罢不能。这本书不仅让我掌握了算法的“怎么做”，更重要的是教会了我“为什么这么做”，以及如何从中举一反三。
评分这本书的篇幅着实不小，让我感觉像是在进行一场深度探索。我特别欣赏作者在描述NP-完备性问题时的角度，没有简单地给出定义和结论，而是循序渐进地引导读者理解计算复杂性理论的精髓，以及其中的挑战和意义。书中对“约简”的讲解，让我对不同问题的内在联系有了更深刻的认识，原来许多看似毫不相干的问题，在计算模型下却有着千丝万缕的联系。虽然有些章节涉及到大量的数学证明，对读者的数学功底有一定要求，但作者的耐心讲解，以及对关键步骤的反复强调，使得理解过程不再那么艰难。对我而言，这本书更像是一本“内功心法”，它教会我如何思考算法问题的本质，如何从更宏观的角度去审视问题，而不是仅仅停留在具体的代码实现层面。
评分大学生涯近结束，本书差不多可评为“最平均水平教材”：据说PKU把算法分析课的教材从CLRS改为本书之后，老师们感受学生算法水平得到了明显的提高。但这我宁愿相信是本书更精简于是学生们能愿意去好好读一读。总的来说，本书对算法的分析是严谨和简洁的，但相比于CLRS缺少一致性，覆盖内容也较CLRS少得多。不过本书和CLRS共同的缺点是缺乏对算法的直观理解，只强调“分析”而不强调“设计”，这一点Sanjoy Dasgupta的那本Algorithms做得好得多（应该是这本…记不太清了）
评分其实清华这套书，包括编译原理，都写的很不错的
评分从第六章线性规划之后的章节逐渐无法理解……未来等巩固好基础知识之后再翻一翻。
评分这学期在上这门课，希望可以学得好
评分其实清华这套书，包括编译原理，都写的很不错的
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