《算法导论》自第一版出版以来,已经成为世界范围内广泛使用的大学教材和专业人员的标准参考手册。
这本书全面论述了算法的内容,从一定深度上涵盖了算法的诸多方面,同时其讲授和分析方法又兼顾了各个层次读者的接受能力。各章内容自成体系,可作为独立单元学习。所有算法都用英文和伪码描述,使具备初步编程经验的人也可读懂。全书讲解通俗易懂,且不失深度和数学上的严谨性。第二版增加了新的章节,如算法作用、概率分析与随机算法、线性编程等,几乎对第一版的各个部分都作了大量修订。
Thomasd H. Cormen是达特茅斯学院计算机科学系副教授。Charles E.Leiserson是麻省理工学院计算机科学与电气工程系教授。
Ronald L.Rivest是麻省理工学院计算机科学系教授。
Clifford Stein是哥伦比亚大学工程与运营研究所副教授。
算法的核心思想总是会以数学抽象表现,而这本书给人感觉就是数学对象太多,少了程序的思维,有些方法编写技巧也被忽略了,还有就是里面用伪代码描述的很多算法复杂度都是很高的。 过多的强调了算法的正确性,而不是实战性质,而且都是Introduction,更多的还要看其参考...
评分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,...
评分推荐殿堂级的算法工具书《算法导论》,讲解了常见的算法和数据结构,分类细致且论证通俗;内容包含排序和递归、广度优先与生成树、线性规划以及诸多穷尽智力而不能读懂的算法。文字深入浅出且没有学术教条,例题相当具有范式意义;再也不必为了一个算法的逻辑意义和代码实现去...
评分我接触过不少关于计算理论的书籍,但这本书在“深度”与“广度”之间找到的平衡点,令人印象深刻。它没有满足于停留在教科书式的介绍,而是深入挖掘了每一个核心算法背后的设计哲学和数学基础。比如,在讨论图论算法时,作者并非简单地罗列Dijkstra或Floyd-Warshall,而是会花费大量篇幅去剖析这些算法的迭代过程、优化思路,以及在不同约束条件下的适用性。这种叙述方式,将读者从“如何实现”的层面,提升到了“为何如此设计”的思考层次,极大地锻炼了我的逻辑推理能力和问题分解能力。读完一章,总感觉脑海中那些原本模糊的知识点被清晰地梳理和串联了起来,这种结构化的认知构建,是其他碎片化学习资料难以企及的。
评分如果说有什么地方让我觉得需要特别点赞的,那就是它对“效率分析”的坚持和严谨性。在介绍任何一种数据结构或算法时,书中总是毫不含糊地给出时间复杂度和空间复杂度的精确分析,并且会通过对比不同实现的优劣势,来阐明“最优解”是如何被定义和证实的。这种对性能指标的量化追求,彻底改变了我过去那种“能跑就行”的粗放式编程习惯。它培养了一种对代码质量的内在敏感度,让我开始下意识地评估自己写下的每一行代码可能带来的潜在开销。可以说,这本书不仅教会了我如何解决问题,更重要的是,它重塑了我对“如何写出好代码”的衡量标准,这是任何速成教程都无法给予的深刻影响。
评分这本书的章节编排逻辑,简直像一位经验丰富的大师在引导徒弟入门。它采取了一种螺旋上升的教学方式,从最基础的数据结构概念出发,逐步引入复杂算法,但在引入新概念时,总会适当地回顾前文已经学过的基础知识作为铺垫。这种循序渐进的节奏感非常友好,避免了信息过载带来的挫败感。我记得一开始我对某些高级主题感到畏惧,但跟着书中的引导一步步走下来,原本觉得高不可攀的概念,竟然在不知不觉中被我消化吸收了。这种写作风格,使得阅读过程虽然需要高度集中注意力,但整体上是流畅且充满成就感的,让人愿意持续投入时间去啃读那些硬骨头。
评分对于一个实际工作的工程师来说,我最看重的是理论与实践的有效衔接,而这本书在这方面做得尤为出色。它没有沉溺于纯粹的数学推导而脱离实际,相反,它巧妙地将复杂的理论知识嵌入到一系列经典的、具有现实意义的案例中。例如,在讲解动态规划时,书中呈现的例子不仅仅是经典的背包问题,还延伸到了更贴近工程场景的资源调度优化,这让我能够立刻在自己的项目中找到可以借鉴的思路。更重要的是,它教会我的不是照搬某一个现成的解决方案,而是提供了一套通用的、可迁移的建模框架。每当遇到新的性能瓶颈时,我都会习惯性地翻阅此书,总能从中找到一把开启新优化方向的“万能钥匙”。
评分这本书的装帧设计简直是一场视觉盛宴,那种厚重感和纸张的质感,拿在手里就让人觉得踏实,仿佛握住了一个知识的宝库。内页的排版也相当考究,字体选择既清晰又富有学术气息,间距和行距都处理得恰到好处,即便是面对密密麻麻的数学公式和伪代码,眼睛也不会感到过分疲劳。我尤其欣赏它在图表运用上的功力,那些结构图、流程图和复杂度分析的示意图,往往寥寥数笔就能将一个抽象的算法思想具象化,比单纯的文字描述要直观得多,这对于初学者来说无疑是一大福音。可以说,光是捧着这本书,那种沉浸式的阅读体验就已经值回票价了,它不仅仅是一本工具书,更像是一件精心打磨的工艺品,体现了出版方对知识的敬畏与对读者的尊重。
评分唔,不予置评了,算法入门书,入门书也能当砖头拍死你……
评分读了大部分,还有一部分当时读不懂,有机会还有再看看这本经典之作。
评分令人如痴如醉的 Chaper 25
评分这书不用我多说吧
评分读得不够细致。。。
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