具体描述
本书是关于算法导论的经典教材，书中包括大量例题解答与命题证明。本书是按照算法类型而不是按照应用类型对算法进行介绍，以其清晰的概念讲解赢得专家们的广泛赞誉。本书适用对象广泛。对于学习算法设计与分析的本科生和研究生，本书是优选教材。对于从事算法计算研究和工程应用的科研人员和工程技术人员，本书也是一本优秀的基础性读物。
作者简介
目录信息
读后感
之前看很多人推荐《算法设计》，比《算法导论》还要深入一些。结果去图书馆没找到，就借了这本（两本长得很像。。。） 个人感觉这本比《算法导论》浅多了，只能算入门书。对各种基础的算法分析知识，数据结构，以及常见的算法设计方法（很全：贪婪、动态规划、搜索图、概率、...
评分之前看很多人推荐《算法设计》，比《算法导论》还要深入一些。结果去图书馆没找到，就借了这本（两本长得很像。。。） 个人感觉这本比《算法导论》浅多了，只能算入门书。对各种基础的算法分析知识，数据结构，以及常见的算法设计方法（很全：贪婪、动态规划、搜索图、概率、...
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评分之前看很多人推荐《算法设计》，比《算法导论》还要深入一些。结果去图书馆没找到，就借了这本（两本长得很像。。。） 个人感觉这本比《算法导论》浅多了，只能算入门书。对各种基础的算法分析知识，数据结构，以及常见的算法设计方法（很全：贪婪、动态规划、搜索图、概率、...
用户评价
我对字符串匹配算法一直非常好奇，特别是那些能够高效处理大规模文本的算法。KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和BM（Boyer-Moore）算法，这些名字听起来就充满了效率的保证。我希望这本书能够详细地介绍这些算法的匹配原理，特别是KMP算法中的“next”数组是如何通过预处理模式串来避免不必要的比较，以及BM算法中的“坏字符”和“好后缀”规则是如何实现更快的跳跃。了解这些算法的实际应用，比如在文本编辑器中的查找功能，会让我更有学习的动力。
评分除了经典的算法，我还希望这本书能够涉及一些更进阶的算法领域。例如，关于回溯算法的思想，以及它在解决组合问题（如子集、排列、组合）中的应用。通过回溯，我能够理解如何通过“试探”和“撤销”来搜索解空间。另外，对于搜索算法，我期待能够看到关于A*搜索算法的介绍，它在路径查找和游戏AI中扮演着重要角色。这本书能否在这些方面提供足够深入的讲解，将直接影响我的学习体验。
评分在学习算法的过程中，我常常会遇到一些看似简单但背后蕴含深刻哲理的问题。例如，递归和分治策略是如何巧妙地将大问题化为小问题，并最终汇聚成解决方案的。我希望这本书能够不仅仅是罗列算法，而是能够讲述算法背后的思想和故事，让我能够从更宏观的视角去理解算法设计。对于那些看似“反直觉”的算法，例如某些贪心算法的证明，我希望能够得到清晰的逻辑推导，让我信服其正确性。
评分我对动态规划（DP）的理解一直处于一种“似懂非懂”的状态。我能识别一些经典的DP问题，比如斐波那契数列、背包问题，但要我真正独立地设计出DP状态转移方程，还是会感到力不从心。我希望这本书能提供清晰的思路和系统的方法论，教会我如何将复杂问题分解成相互关联的子问题，以及如何利用子问题的解来构建原问题的最优解。书中对于“状态定义”、“状态转移方程”以及“边界条件”的讲解是否足够透彻，是我衡量这本书是否优秀的标准之一。同时，我也希望能够看到一些非经典的DP应用案例，来拓宽我的视野。
评分这本书我抱持着极大的期待，因为“算法基础”这个名字本身就充满了严谨与深度。我一直对计算机科学的底层逻辑有着浓厚的兴趣，而算法无疑是其中最核心的部分。我希望这本书能够带领我从最基础的概念出发，逐步构建起对各类经典算法的理解。比如，我特别想知道排序算法的精髓，不仅仅是了解它们如何工作，更想明白它们在不同场景下的优劣势，以及为什么会有如此多的排序算法存在。快速排序、归并排序、堆排序，这些名字听起来就充满了力量，我渴望了解它们背后精巧的设计思想，以及如何通过精妙的数学原理来优化时间复杂度和空间复杂度。
评分这本书的吸引力还在于它能否引导我思考算法的效率和优化。不仅仅是知道一个算法能解决问题，更重要的是了解它为什么这么高效，或者在什么情况下会显得低效。我希望能够深入理解时间复杂度和空间复杂度分析的数学方法，并学会如何通过大O表示法来量化算法的性能。书中是否提供了实际的代码示例，并且对这些代码进行性能分析，将是非常有价值的。我期待看到作者如何指导我进行算法的优化，例如通过剪枝、记忆化搜索等技术手段来提升算法的运行速度。
评分算法的学习往往伴随着大量的练习和实践。我非常希望这本书能够提供丰富的习题，并且这些习题能够覆盖各种难度和类型。最好能够提供一些经典的算法竞赛题目，并附带详细的解题思路和代码实现。通过解决这些题目，我能够将理论知识转化为实际操作能力，并且在解决问题的过程中，不断巩固和加深对算法的理解。如果书中能够包含一些调试技巧或者常见错误分析，那将是锦上添花。
评分最终，我期望这本书能够培养我独立分析和解决问题的能力。掌握算法不仅仅是为了学会一些现成的工具，更重要的是学习一种解决问题的思维方式。我希望通过阅读这本书，能够建立起一套系统性的算法设计框架，在面对新的问题时，能够从容地分析问题的本质，选择合适的算法，并进行有效的优化。这种能力的提升，将是我学习算法的最重要目标。
评分数据结构是算法的基石，我希望这本书能够在算法讲解的同时，也对相关的数据结构有足够的铺垫。例如，在讲解搜索算法时，能否深入剖析二叉搜索树（BST）的结构特性，以及平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）是如何通过自平衡机制来保证查询效率的。在讨论图算法时，对栈、队列、优先队列等数据结构的灵活运用，也是我非常感兴趣的。我希望这本书能够教会我如何根据问题的特点选择最合适的数据结构，以及如何巧妙地组合使用多种数据结构来解决复杂的算法问题。
评分在阅读这本书之前，我对图论算法的认识仅限于一些皮毛，比如最短路径问题。但我深知图论在现实世界中的广泛应用，从社交网络的连接到交通路线的规划，都离不开图算法的支持。我期望这本书能系统地介绍图的表示方法，如邻接矩阵和邻接表，并深入讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）这两种基本的图遍历算法。更重要的是，我希望能够深入理解Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的工作原理，以及它们在解决单源最短路径和所有顶点对最短路径问题时的精妙之处。能否在书中找到关于最小生成树（Prim算法和Kruskal算法）的详细阐述，也是我非常期待的。
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