具体描述
最优化理论与算法（第2版），ISBN：9787302113768，作者：陈宝林 编著
作者简介
目录信息
读后感
编书的人应该十多年没看过新paper和新教材了吧，一些新的SDP，SOCP方法都没介绍，主要就反复介绍几十年前的LP算法，如果想了解最优化最新的发展，看这本书基本就废了。 这本书做教材也巨差，尼玛，整本书一行程序一个工具包都么有，搞个屁的最优化啊，理论不象理论，应用不象...
评分编书的人应该十多年没看过新paper和新教材了吧，一些新的SDP，SOCP方法都没介绍，主要就反复介绍几十年前的LP算法，如果想了解最优化最新的发展，看这本书基本就废了。 这本书做教材也巨差，尼玛，整本书一行程序一个工具包都么有，搞个屁的最优化啊，理论不象理论，应用不象...
评分编书的人应该十多年没看过新paper和新教材了吧，一些新的SDP，SOCP方法都没介绍，主要就反复介绍几十年前的LP算法，如果想了解最优化最新的发展，看这本书基本就废了。 这本书做教材也巨差，尼玛，整本书一行程序一个工具包都么有，搞个屁的最优化啊，理论不象理论，应用不象...
评分编书的人应该十多年没看过新paper和新教材了吧，一些新的SDP，SOCP方法都没介绍，主要就反复介绍几十年前的LP算法，如果想了解最优化最新的发展，看这本书基本就废了。 这本书做教材也巨差，尼玛，整本书一行程序一个工具包都么有，搞个屁的最优化啊，理论不象理论，应用不象...
评分编书的人应该十多年没看过新paper和新教材了吧，一些新的SDP，SOCP方法都没介绍，主要就反复介绍几十年前的LP算法，如果想了解最优化最新的发展，看这本书基本就废了。 这本书做教材也巨差，尼玛，整本书一行程序一个工具包都么有，搞个屁的最优化啊，理论不象理论，应用不象...
用户评价
在拿到这本书的那一刻，我就被它扎实的内容和清晰的结构所吸引。作者在开篇就为我们描绘了一幅“最优化”的宏伟蓝图，将这个看似抽象的数学概念，与我们日常生活中无处不在的决策场景紧密联系起来。他巧妙地引入了一些具有启发性的问题，比如如何在有限的预算下最大化广告投放效果，或者如何在拥堵的交通网络中找到最快的路径。这些问题立刻勾起了我的好奇心，让我迫不及待地想去了解背后的理论和算法。书中对基础理论的讲解，堪称典范。作者在定义每一个概念时，都力求严谨，并提供了充分的数学证明。我尤其欣赏他对“目标函数”和“约束条件”的深入剖析，这让我深刻理解了优化问题的结构。例如，他通过引入“拉格朗日乘子法”，揭示了如何处理带有等式和不等式约束的优化问题，这对我来说是一个巨大的突破。在算法部分，这本书的覆盖面相当广泛。从解决线性规划的经典方法，到处理非线性问题的各种迭代算法，再到应对组合优化问题的启发式方法，几乎涵盖了最优化领域的各个方面。我对书中对“梯度下降法”的详尽讲解印象深刻。作者不仅给出了算法的原理，还详细分析了学习率的选择、收敛条件以及不同变种（如随机梯度下降）的优劣。这让我能够理解为什么在处理大规模数据集时，梯度下降法能够如此有效。此外，书中还对“牛顿法”和“拟牛顿法”进行了深入的介绍，这让我看到了如何通过利用二阶导数信息来加速收敛。我对“共轭梯度法”的讲解尤为着迷，它在处理大规模稀疏系统时表现出的高效性，让我看到了算法设计的智慧。书中关于“凸优化”理论的讲解，为我打开了新的视角。作者详细阐述了凸函数在优化问题中的特殊性质，以及如何利用这些性质来设计高效的算法，并保证找到全局最优解。这让我深刻体会到理论的优雅和力量。这本书的语言风格既严谨又不失通俗，作者善于运用图示和实例来解释复杂的数学概念，这使得阅读过程充满乐趣。我从这本书中不仅学到了理论知识，更重要的是，它教会了我一种严谨的、系统性的思维方式，这对于我解决实际问题具有长远的指导意义。
评分当我拿起这本书时，“最优化理论与算法”这个标题，瞬间就勾起了我对解决复杂问题的渴望。作者在开篇就以一种充满哲思的方式，将“最优化”这一概念，与人类的进步和发展紧密联系起来。他指出，从最简单的工具制造，到最复杂的社会组织，人类都在不断地追求“最优化”。这种宏大的视角，让我对即将展开的知识旅程充满了期待。书中对基础理论的讲解，严谨而富有逻辑。作者从集合论、函数论等数学基础出发，逐步引入了“目标函数”、“约束条件”、“可行域”等核心概念。我尤其欣赏他对“凸集”和“凸函数”的讲解，他通过几何直观和代数推导相结合的方式，让我深刻理解了为什么凸性在优化问题中如此重要，以及它如何保证我们能够找到全局最优解。我对“拉格朗日乘子法”和“KKT条件”的讲解尤为着迷，这让我看到了处理约束优化问题的一种强大而优雅的数学工具。在算法部分，本书的内容可谓“包罗万象”。作者对从经典的“梯度下降法”、“牛顿法”，到更先进的“内点法”、“割平面法”，再到适用于组合优化的“分支定界法”、“动态规划”，都进行了详尽的介绍。我印象最深的是他对“梯度下降法”的细致分析，从最基础的版本，到带动量、Adagrad、RMSprop等各种改进，他都一一进行了剖析，并分析了它们各自的优缺点以及适用场景。这让我能够根据不同的问题，选择最合适的算法。我对“牛顿法”利用二阶导数信息来加速收敛的原理，以及“共轭梯度法”在处理大型稀疏矩阵时的高效性，都深感惊叹。书中对“整数规划”的讲解，更是让我看到了如何处理现实世界中那些离散的、非连续的优化问题，比如资源分配和生产调度。此外，作者还对“近似算法”和“启发式算法”进行了介绍，这为我在面对NP-hard问题时，提供了一种可行的解决方案。这本书的语言风格既有学者的严谨，又不乏工程师的务实。作者在讲解数学理论的同时，始终关注算法的实际应用和计算效率。他鼓励读者动手实践，并在书中提供了一些便于理解和实现的伪代码，这对于我这个希望将理论知识转化为实际能力的人来说，是极大的帮助。阅读这本书，就像是在进行一次深刻的思维洗礼，它让我能够以一种更结构化、更精炼的方式去分析和解决问题。
评分这本书的名字“最优化理论与算法”，在我看来，不仅仅是关于数学和计算机科学的知识，更是一种解决问题的方法论。作者在开篇就以一个非常有趣的比喻，阐述了“最优化”的核心思想——如何用最少的资源，达到最大的产出。这个简单的比喻，立刻让我感受到了最优化理论的实用价值。书中对基础理论的讲解，循序渐进，逻辑严密。作者首先从集合论和微积分的基础概念出发，为我们构建了理解优化问题的数学框架。我尤其欣赏他对“目标函数”的性质，以及“可行域”的定义和性质的细致阐述。他通过引入“凸集”和“凸函数”的概念，为我们揭示了优化问题的“光滑”一面，以及如何利用这种“光滑性”来设计高效的算法。他对“拉格朗日对偶”的讲解，让我看到了解决约束优化问题的新视角，这对于理解很多复杂的优化模型至关重要。在算法部分，本书的内容堪称“百科全书”式的丰富。作者对从经典的“梯度下降法”、“牛顿法”，到更先进的“内点法”、“共轭梯度法”，再到适用于组合优化的“整数规划”和“动态规划”，都进行了详尽的介绍。我印象最深的是他对“梯度下降法”的演进过程的梳理，从最基础的版本，到带动量、Adagrad、RMSprop等各种改进，他都一一进行了分析，让我看到了算法的不断发展和优化。我对“牛顿法”利用二阶导数信息来加速收敛的原理，以及“共轭梯度法”在处理大型稀疏矩阵时的高效性，都深感惊叹。书中对“整数规划”的讲解，更是让我看到了如何处理现实世界中那些离散的、非连续的优化问题，比如资源分配和生产调度。此外，作者还对“近似算法”和“启发式算法”进行了介绍，这为我在面对NP-hard问题时，提供了一种可行的解决方案。这本书的语言风格既严谨又不失通俗，作者善于运用图示和生动的比喻来解释抽象的数学概念，这使得阅读过程充满乐趣。我从这本书中不仅学到了宝贵的知识，更重要的是，它教会了我一种严谨的、系统性的思维方式，这对于我解决实际问题具有长远的指导意义。
评分这本书的封面设计着实吸引了我，深邃的蓝色背景，搭配着简洁有力的银色标题“最优化理论与算法”，瞬间勾起了我对深奥数学和逻辑世界的探索欲望。在翻开书页的那一刻，我仿佛置身于一个充满挑战的智力迷宫，每一页都隐藏着等待我去破解的奥秘。作者以一种令人着迷的叙述方式，将原本可能枯燥的数学公式和算法原理，巧妙地编织成引人入胜的故事。我常常被书中某个具体的优化问题所吸引，例如如何在一片陌生的土地上规划出最高效的路线，或者如何在有限的资源下最大化产出，这些实际的应用场景让我深刻体会到理论知识的强大力量。书中对各种优化方法的介绍，从经典的梯度下降到更为前沿的启发式算法，都进行了详尽的阐述。我尤其喜欢作者对每种算法的由来、核心思想以及适用范围的深入剖析。他不仅给出了清晰的数学推导，更辅以大量的图示和伪代码，使得即使是初学者也能逐步理解算法的精髓。例如，在讲解线性规划的部分，我反复研读了图解法和单纯形法的原理，作者通过循序渐进的例子，让我清晰地看到了如何将实际问题转化为数学模型，并一步步求解。这种从理论到实践的无缝衔接，是我在阅读其他同类书籍时很少感受到的。这本书的另一个亮点在于其对算法复杂度和效率的探讨。作者并没有止步于讲解算法本身，而是深入分析了不同算法的时间复杂度和空间复杂度，以及它们在面对大规模数据集时的表现。这对于我理解算法的优劣，并在实际应用中选择最合适的工具至关重要。我常常会思考，为什么在某些情况下，一种看似复杂的算法反而比简单的算法更有效率？这本书给了我很好的解答，它让我明白，效率并非单一维度的考量，而是需要综合考量诸多因素。此外，书中还涉及了一些关于约束优化和非线性优化的内容，虽然这部分对我来说挑战更大，但我依然沉浸其中。作者通过引入拉格朗日乘子法等工具，为我打开了解决更复杂优化问题的大门。我尤其对书中关于凸优化理论的讲解印象深刻，它揭示了凸函数在优化问题中的特殊地位，以及如何利用其性质来简化问题的求解。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的导师，它激发了我对数学和计算机科学的无限热情，让我渴望去探索更多未知的领域，去解决更多现实世界中的挑战。
评分这本书给我的第一印象是它的“深度”和“系统性”。它并非一本简单的算法手册，而是将最优化理论的基石与实际算法的构建融为一体，构建了一个完整的知识体系。作者在开篇就为我们勾勒出了最优化问题的宏大图景，从数学的根基出发，逐步引入了线性规划、非线性规划、凸优化等核心概念。我尤其赞赏作者在讲解数学模型构建时的清晰思路。他不仅给出了通用的框架，还列举了大量的实例，比如如何将物流配送、生产调度等实际问题转化为数学模型，这让我深刻体会到理论与实践的紧密联系。在理论部分，他对“可行解”、“最优解”、“全局最优解”等概念的定义和区分，都显得格外严谨。例如，他对“凸集”和“凸函数”的讲解，运用了大量的几何直观和代数推导相结合的方式，让我彻底理解了为什么凸性在优化问题中如此重要。在算法方面，本书对各种经典优化方法的介绍，可以说达到了“面面俱到”的程度。从求解线性规划的单纯形法、内点法，到求解非线性规划的梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法，再到求解组合优化问题的分支定界法、割平面法等，作者都进行了详尽的阐述。我尤其喜欢他对每种算法的“演化历程”的介绍，这让我能够理解算法是如何在解决特定问题的过程中不断发展和完善的。例如，他详细讲解了梯度下降法如何演化出带动量、Adagrad、RMSprop等加速和改进版本，这让我看到了算法迭代的智慧。书中对算法“收敛性”的数学证明，虽然对我来说具有一定的挑战，但我依然沉浸其中，因为它们揭示了算法能够工作的根本原因。此外，作者还对算法的“稳定性”和“鲁棒性”进行了深入的探讨，这对于理解算法在面对噪声和不确定性时的表现至关重要。他对“惩罚项”和“正则化”的讲解，也让我明白了如何通过引入外部机制来改善算法的性能和泛化能力。这本书的语言风格严谨而不失生动，作者善于用类比和比喻来解释抽象的概念，使得复杂的数学理论变得易于理解。阅读这本书，就像是在进行一场系统性的思维训练，它让我能够以一种更结构化、更深入的方式去理解和解决复杂的问题。
评分这本书给我的整体感受是，它不仅仅是关于“理论”和“算法”的堆砌，更是一种思维方式的启蒙。作者在开篇就抛出了一个核心观点：生活中的许多问题都可以被抽象成一个“最优化”问题，然后通过恰当的理论和算法去解决。这个观点像一盏明灯，照亮了我之前模糊的认识。我开始重新审视身边的一切，从日常的日程安排到工作中的项目管理，似乎都能找到最优化的影子。书中的理论部分，讲解得极其细致，对于每一个数学概念的引入，都力求追根溯源，解释其背后的逻辑和直觉。例如，在讲解“凸集”和“凸函数”时，作者并非直接给出定义，而是通过几何上的直观理解，比如连接任意两点的线段是否仍然在集合内，或者函数图像上任意两点连线是否在函数图像之上，来引导读者逐步建立起对这些概念的认识。这种“由浅入深”的教学方式，让我这个数学基础并非非常扎实的人也能顺利跟上。算法部分更是精彩纷呈。作者对各种经典优化算法的介绍，如梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等，都显得格外生动。他不仅给出了算法的伪代码，还通过图示的方式，直观地展示了算法在参数空间中的移动轨迹，以及它如何一步步逼近最优解。我尤其喜欢书中对“学习率”的探讨，作者详细解释了学习率对算法收敛速度和稳定性的影响，以及如何选择合适的学习率，这对于实际应用算法至关重要。此外，书中还包含了一些关于约束优化问题的讲解，比如如何在一个有边界的区域内找到最优解。作者引入了罚函数法和内点法等技术，为我打开了解决更复杂优化问题的新视野。我被书中关于“对偶理论”的讨论深深吸引，它提供了一种从另一个角度理解和解决优化问题的强大工具，让我看到了理论的深刻和优雅。这本书的语言风格非常独特，既有严谨的学术性，又不失人文的关怀。作者在讲解枯燥的数学公式时，常常穿插一些富有哲理的思考，让我感受到数学的魅力不仅仅在于逻辑的严谨，更在于其对世界本质的揭示。阅读这本书的过程，就像是在与一位充满智慧的长者对话，他引导我不断地思考、探索，并最终获得深刻的领悟。
评分当我在书架上看到这本书的标题时，“最优化理论与算法”，我并没有立即联想到它所能带来的改变。然而，翻开第一页，我便被作者独特的视角和深刻的洞察力所吸引。他没有从枯燥的数学公式开始，而是从一个令人着迷的场景切入——想象一下，你是一个在茫茫沙漠中寻找水源的旅人，你需要规划出一条最短的路径，同时还要考虑体力的消耗和潜在的危险。这个生动的例子，立刻将我带入了“最优化”的世界。书中对基础理论的讲解，堪称教科书级别的严谨。作者对每个概念的定义都力求精确，对每个定理的推导都详细到极致。我尤其欣赏他对“目标函数”和“约束条件”的区分与联系的阐述，这让我深刻理解了优化问题的本质。他用大量的图例来辅助说明，比如如何通过绘制可行域来理解约束条件的作用，以及如何通过等高线来可视化目标函数的变化趋势，这些都极大地降低了理解的门槛。在算法部分，作者对不同优化方法的介绍，既有广度又有深度。从经典的梯度下降法，到求解二次规划的有效方法，再到处理大规模问题的随机优化算法，几乎涵盖了最优化领域的精华。我对书中关于“收敛速度”和“计算复杂度”的对比分析印象深刻。作者不仅给出了理论上的界定，还结合实际的算例，展示了不同算法在性能上的差异。这让我能够更理智地选择适合特定问题的算法。例如，在处理海量数据时，一些简单但收敛缓慢的算法可能就不如那些收敛快但实现复杂度稍高的算法。书中对“非凸优化”问题的探讨，更是让我看到了作者的远见。他并没有回避这个看似棘手的领域，而是深入分析了其产生的根源，并介绍了一些能够有效处理非凸问题的技术，比如模拟退火和遗传算法。这让我意识到，现实世界中的许多优化问题并非总是“光滑”和“凸”的，而这本书为我提供了应对这些挑战的工具。这本书的语言风格既有学者的严谨，又不乏工程师的务实。作者在讲解理论的同时，也始终关注算法的实际应用和效率。他鼓励读者动手实践，并在书中提供了一些便于实现的伪代码，这对于我这个希望将理论应用于实践的人来说，无疑是极大的福音。阅读这本书，就像是在进行一次思维的升级，它让我能够以一种全新的、更具策略性的方式去审视和解决问题。
评分这本书的封面设计虽然简洁，但“最优化理论与算法”这几个字，却足以引起我对严谨数学和高效计算的向往。当我真正翻开它时，我发现它远超我的预期。作者以一种引人入胜的方式，将“最优化”这一宏大的概念，分解成了一个个可理解、可操作的知识模块。他并没有一开始就堆砌复杂的公式，而是从一些引人深思的实际问题出发，比如如何在有限的资源下最大化收益，或者如何在众多选择中找到最经济的方案。这些生动的案例，让我立刻意识到最优化理论并非束之高阁的象牙塔，而是解决现实世界问题的强大武器。书中对理论部分的讲解，严谨而系统。作者对每一个数学概念的定义，都力求精准，并辅以清晰的数学推导。我尤其欣赏他对“凸集”和“凸函数”的阐释，他通过几何直观和代数证明相结合的方式，让我深刻理解了为什么凸性是优化问题的“黄金标准”。他对“拉格朗日函数”和“KKT条件”的讲解，更是为我打开了处理约束优化问题的大门，这让我能够解决那些在我看来原本棘手的难题。在算法部分，本书的内容堪称“百科全书”式的深度。作者对从经典到前沿的各种优化算法，都进行了详尽的介绍。我印象最深的是他对“梯度下降法”的细致讲解，从最基础的版本，到带动量、Adagrad、RMSprop等各种加速和改进算法，他都一一进行了剖析，并分析了它们各自的优缺点以及适用场景。这让我能够根据不同的问题，选择最合适的算法。此外，书中对“牛顿法”和“拟牛顿法”的介绍，也让我看到了如何通过利用二阶导数信息来大幅提升收敛速度。他对“共轭梯度法”的讲解，则让我看到了在处理大规模稀疏系统时，算法设计的智慧。书中关于“凸优化”理论的讲解，为我打开了新的视角。作者详细阐述了凸函数在优化问题中的特殊性质，以及如何利用这些性质来设计高效的算法，并保证找到全局最优解。这让我深刻体会到理论的优雅和力量。这本书的语言风格既有学者的严谨，又不乏工程的务实。作者在讲解数学理论的同时，始终关注算法的实际应用和计算效率。他鼓励读者动手实践，并在书中提供了一些便于理解和实现的伪代码，这对于我这个希望将理论知识转化为实际能力的人来说，是极大的帮助。阅读这本书，就像是在进行一次深刻的思维洗礼，它让我能够以一种更结构化、更精炼的方式去分析和解决问题。
评分这本书的名字“最优化理论与算法”，就足以引起我对严谨数学和高效计算的向往。当我真正翻开它时，我发现它远超我的预期。作者以一种引人入胜的方式，将“最优化”这一宏大的概念，分解成了一个个可理解、可操作的知识模块。他并没有一开始就堆砌复杂的公式，而是从一些引人深思的实际问题出发，比如如何在有限的资源下最大化收益，或者如何在众多选择中找到最经济的方案。这些生动的案例，让我立刻意识到最优化理论并非束之高阁的象牙塔，而是解决现实世界问题的强大武器。书中对理论部分的讲解，严谨而系统。作者对每一个数学概念的定义，都力求精准，并辅以清晰的数学推导。我尤其欣赏他对“凸集”和“凸函数”的阐释，他通过几何直观和代数证明相结合的方式，让我深刻理解了为什么凸性是优化问题的“黄金标准”。他对“拉格朗日函数”和“KKT条件”的讲解，更是为我打开了处理约束优化问题的大门，这让我能够解决那些在我看来原本棘手的难题。在算法部分，本书更是展现了其“百科全书”式的深度。作者对从经典到前沿的各种优化算法，都进行了详尽的介绍。我印象最深的是他对“梯度下降法”的细致讲解，从最基础的版本，到带动量、Adagrad、RMSprop等各种加速和改进算法，他都一一进行了剖析，并分析了它们各自的优缺点以及适用场景。这让我能够根据不同的问题，选择最合适的算法。此外，书中对“牛顿法”和“拟牛顿法”的介绍，也让我看到了如何通过利用二阶导数信息来大幅提升收敛速度。他对“序列二次规划法”的讲解，则让我看到了处理非线性约束优化问题的强大工具。书中还涉及了一些关于“启发式算法”的内容，比如遗传算法和模拟退火算法，这让我看到了在面对NP-hard问题时，如何通过一些近似的方法来获得高质量的解。这本书的语言风格既有学者的严谨，又不乏工程的务实。作者在讲解数学理论的同时，始终关注算法的实际应用和计算效率。他鼓励读者动手实践，并在书中提供了一些便于理解和实现的伪代码，这对于我这个希望将理论知识转化为实际能力的人来说，是极大的帮助。阅读这本书，就像是在进行一次深刻的思维洗礼，它让我能够以一种更结构化、更精炼的方式去分析和解决问题。
评分初次接触这本书，我的第一感觉便是它的“厚重感”。并非指纸张的物理重量，而是其内容所蕴含的深度和广度。书中对“最优化”这一概念的阐述，远超了我之前的理解范畴。它不仅仅局限于数学上的极值问题，而是将其拓展到现实世界中几乎所有需要做出决策的场景。作者在开篇就巧妙地引入了一些引人入胜的案例，比如如何为城市交通网络设计最优的信号灯配时，或者如何为股票投资组合选择最佳的配置方案，这些贴近生活的例子瞬间拉近了理论与实践的距离，让我觉得“最优化”并非高不可攀的理论，而是解决实际问题的有力工具。我尤其欣赏作者在理论讲解中的严谨性，他对每一个数学定理的推导都力求清晰透彻，不遗漏任何关键步骤。同时，他又善于用生动的语言和形象的比喻来解释抽象的概念，使得复杂的数学公式不再令人生畏。比如，在解释“收敛性”时，他用了一个爬山的比喻，形象地描绘了算法一步步逼近最优解的过程，让我豁然开朗。书中对各种经典优化算法的介绍，如牛顿法、共轭梯度法等，都进行了深入细致的分析。作者不仅讲解了算法的原理，还详细阐述了它们的优缺点、适用条件以及在不同场景下的表现。这让我能够根据实际问题的特点，灵活选择最适合的算法。例如，在面对大规模数据集时，选择高效的算法至关重要，而这本书则为我提供了宝贵的指导。我对书中关于“局部最优解”和“全局最优解”的讨论尤为感兴趣。作者深刻剖析了许多优化算法容易陷入局部最优的困境，并提出了一些避免这种情况的方法，这让我对优化问题的复杂性有了更深刻的认识。这部分内容让我意识到，在实际应用中，寻找“足够好”的解有时比寻找理论上的全局最优解更为实际和重要。此外，书中还穿插了一些关于算法稳定性和鲁棒性的讨论，这对于理解算法在实际运行中的可靠性至关重要。作者通过严谨的数学分析和大量的实验数据，向我展示了如何评估一个算法的稳定性和对噪声的容忍度。这种深入的探讨，让我对算法有了更全面的理解，而不仅仅停留在表面。这本书的阅读体验，就像是在进行一场智力探险，每一次的理解和领悟都伴随着深深的满足感。它不仅提升了我的理论知识，更重要的是，它教会了我如何用一种更系统、更科学的方法去思考和解决问题。
评分厚的要死！
评分还行，当工具书看看吧，例子挺多，比较实用
评分不是书不好，是对于工科生即学即用来说，不算推荐。不过要深入思考，这本书对原理什么的讲得还比较详细。
评分只是粗看了一遍，给学生上课作为教材和参考书是很好的。体系建立得不错，各种原理的解释与证明都很清晰明了。可惜小错误还是有不少的。
评分如果配上本书的课后习题解答来看的话，大量的例子会帮助读者更快掌握各个算法的步骤，但是算法公式推导的过程真的太专业了，没有高级的线性代数基础很难理解，但是算是可以学习的工具书。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有