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出版者:Addison Wesley

作者:Anany V. Levitin

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-10-30

价格:USD 94.20

装帧:Paperback

isbn号码:9780201743951

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深入探索高效算法的世界 这本书并非您想象中的算法教材。它是一扇通往优化思维和解决复杂计算问题的窗口。我们将跳脱出死记硬背的定义和公式，而是引导您深入理解算法设计的核心思想，并掌握分析其性能的关键技术。 核心理念：为何选择它？ 在这个信息爆炸的时代，算法无处不在，从搜索引擎的排名到金融市场的交易，再到人工智能的决策。一款优秀的算法能够决定一个产品的成败，一个项目的效率，甚至一项技术的突破。然而，面对海量的数据和日益增长的计算需求，如何设计出既能快速运行又能精确处理问题的算法，是摆在我们面前的巨大挑战。 本书的目标正是赋予您这项能力。我们不只是教您“怎么做”，更重要的是让您理解“为什么这样做”。您将学习如何从问题的本质出发，构思出多种可能的解决方案，并运用严谨的数学工具来评估它们的优劣。您将明白，一个精心设计的算法，不仅仅是代码的堆砌，更是逻辑的艺术，是计算效率的极致追求。 内容概述：一场思维的旅程 本书将引导您进行一场循序渐进的思维探索，从基础概念到高级技巧，层层递进。 第一部分：算法设计的哲学与实践 我们将从算法的“魂”入手，即那些能够指导我们构建高效解决方案的通用设计范式。您将接触到： 分治策略 (Divide and Conquer): 学习如何将一个大问题分解成若干个相同或相似的子问题，分别解决后再将结果合并。这是一种强大且广泛应用的策略，您将看到它如何在排序、搜索等经典问题中大放异彩。我们将深入探讨递归的概念，以及如何有效地分析递归算法的效率。 动态规划 (Dynamic Programming): 探索如何通过存储和重用子问题的解来避免重复计算，从而解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。您将学习如何识别适合动态规划的问题，如何构建状态转移方程，并欣赏它在背包问题、最长公共子序列等问题中的优雅应用。 贪心算法 (Greedy Algorithms): 了解这种“在每一步都做出局部最优选择”的策略，并学习如何判断它是否能导向全局最优解。您将通过实例学习如何构建贪心策略，并理解其适用的条件和局限性。 回溯法与分支限界法 (Backtracking and Branch and Bound): 学习如何系统地搜索解空间，通过剪枝来提高效率。这两种方法在解决组合优化问题、图论问题等方面发挥着重要作用。您将理解它们如何通过探索所有可能的路径，并有效地排除不包含最优解的子空间。 第二部分：算法分析的严谨之道 光有好的设计还不够，我们还需要精确地衡量算法的“快”与“慢”。本部分将为您揭示分析算法性能的强大工具： 渐进符号 (Asymptotic Notations): 掌握大O、大Ω、大Θ等符号，理解它们如何帮助我们描述算法在输入规模增大时的性能趋势，摆脱具体硬件和实现细节的干扰。您将学习如何使用这些符号来比较不同算法的效率。 求和与递归式分析 (Summations and Recurrence Relations): 学习如何运用数学方法来分析算法的时间和空间复杂度，特别是如何求解常见的递归式。您将掌握主定理 (Master Theorem) 等强大工具，快速分析分治算法的复杂度。 概率分析与随机算法 (Probabilistic Analysis and Randomized Algorithms): 探索如何利用概率论来分析算法的期望性能，并学习如何设计和分析那些通过引入随机性来获得更好平均性能的算法。您将了解期望值、方差等概念在算法分析中的应用。 第三部分：图算法与高级主题 在掌握了基础设计和分析方法后，我们将进一步深入到图论这个极具挑战性和应用广泛的领域： 图遍历 (Graph Traversal): 学习广度优先搜索 (BFS) 和深度优先搜索 (DFS) 等图遍历技术，理解它们在连通性、最短路径等问题中的应用。 最短路径算法 (Shortest Path Algorithms): 深入研究 Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法以及 Floyd-Warshall 算法，理解它们如何在带权图中寻找最短路径。 最小生成树算法 (Minimum Spanning Tree Algorithms): 探索 Prim 算法和 Kruskal 算法，学习如何为图找到一个连接所有顶点的最小权重子集。 最大流与最小割 (Maximum Flow and Minimum Cut): 了解 Ford-Fulkerson 方法等最大流算法，并理解它们与最小割定理之间的深刻联系。 NP-完备性理论 (NP-Completeness Theory): 了解可计算性理论中的 NP 类问题，以及 NP-完备性概念，这将帮助您理解哪些问题是计算上“困难”的，以及如何应对这些困难。 学习体验：不止于理论 本书强调实践与理论的结合。您将通过大量的例题和习题，将所学知识融会贯通。每一章都精心设计了启发性的思考题，鼓励您主动探索和发现。我们将避免冗长的数学推导，而是侧重于直观的理解和清晰的逻辑。您将不仅仅是在阅读，更是在经历一场关于算法思维的沉浸式学习。 适合人群：面向未来的您 无论您是计算机科学专业的学生，还是希望提升解决问题能力的开发者，亦或是对优化技术充满好奇的研究者，本书都将为您提供宝贵的洞见和实用的工具。它将帮助您： 构建更强大的解决问题能力： 掌握设计和分析算法的方法，将使您能够更有效地解决各种复杂问题。 提高代码效率和性能： 理解算法的本质，将指导您编写出更快速、更节省资源的程序。 为更高级的学习打下基础： 掌握这些核心概念，将为您深入学习机器学习、人工智能、大数据等领域提供坚实的基础。 培养计算思维： 学习用计算的视角去分析和解决问题，培养逻辑严谨、注重效率的思维模式。 结语 在这本书中，您将踏上一段发掘算法之美、掌握高效解决问题之道的旅程。准备好迎接挑战，开启您的算法设计与分析的探索之旅吧！

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Algorithms play the central role in both the science and the practice of computing. Recognition of this fact has led to the appearance of a considerable number of textbooks on the subject. By and large, they follow one of two alternatives in presenting algo...  

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还没读过其他算法的经典书，但是觉得这本易懂，入门很好... 比较喜欢这种分类方法 英文已经到第三版了 每章的 epigraph挺有意思，尤其是DIVIDE AND CONQUER那章 "...Every prayer reduces itself to this--Great God, grant that twice be not four." (文中)"But often our...  

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该书的中文版挺多人关注，英文版却没有一个人评论。 原著写得挺好，英文单词也不难。 它将算法按设计思想来分，这样组织有用之处在于，可以拓展思路，让读者知道同一种思想可以在不同地方得到运用，有些情况甚至很巧妙的运用。 这样做也有它的缺点： 运用的例子有点分散，不成...

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在我们学校，一年一开的算法课由数学系与计算机系的教授轮流教学，教材便是Levitin的这本算法设计与分析基础（当然是英文版）。在学期末的时候，教授会被要求对课程设计本身提出些建议。数学系教授的建议非常明确：请换一本教材！是的，对于做理论出身研究方向为Operations Res...  

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在我们学校，一年一开的算法课由数学系与计算机系的教授轮流教学，教材便是Levitin的这本算法设计与分析基础（当然是英文版）。在学期末的时候，教授会被要求对课程设计本身提出些建议。数学系教授的建议非常明确：请换一本教材！是的，对于做理论出身研究方向为Operations Res...  

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我在翻阅这本书的目录时，就被它所涵盖的深度和广度深深吸引了。从最基本的算法概念，例如时间复杂度和空间复杂度的度量，到更具挑战性的主题，如NP完全性问题和近似算法，这本书似乎为我搭建了一个完整的知识体系。我尤其关注到其中关于“分治法”和“动态规划”的章节。这两种方法论在解决许多复杂问题时都展现出非凡的力量，理解它们的设计原理和应用场景，对于提升我的编程能力和解决问题的能力至关重要。我一直以来都对那些能够将一个大问题分解成更小、更易于管理的部分，然后通过组合这些小问题的解决方案来解决大问题的策略感到着迷。而动态规划，通过记忆化中间结果来避免重复计算，更是算法效率提升的绝妙手段。我期待书中能够提供丰富的实例，通过实际的例子来阐释这些抽象的概念，让我能够更好地将理论知识转化为实践技能。此外，书中关于“图算法”的部分也引起了我的极大兴趣。图论在计算机科学的许多领域都有着广泛的应用，从网络路由到社交网络分析，理解高效的图遍历和路径查找算法是必不可少的。我相信这本书会帮助我深入理解诸如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等经典图算法的精髓，并掌握它们在实际应用中的策略。

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这本书的封面设计简洁而富有力量，正如其标题“Introduction to the Design and Analysis of Algorithms”所预示的，它将带我进入一个系统化学习算法的全新阶段。我之所以对这本书充满期待，是因为它强调了算法的“设计”与“分析”两个核心要素，这恰好是我在学习过程中一直渴望深入掌握的。我特别期待书中关于“概率算法”的章节。在许多现实世界的应用中，完全最优的解决方案往往难以在合理的时间内获得，而概率算法通过引入随机性，能够以较高的概率获得接近最优的解，这是一种非常巧妙的策略。我希望书中能够清晰地阐释概率算法的设计思想，以及如何进行概率分析来评估其性能。同时，我对书中关于“图算法”的深入探讨也充满好奇，尤其是涉及最短路径和最小生成树的问题。理解这些经典算法的数学原理和实际应用，对于我在解决网络优化、物流配送等问题时，无疑会提供强大的理论支持。我相信，这本书将为我构建一个扎实的算法理论基础，并为我未来的学习和实践提供宝贵的指导。

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我之所以对《Introduction to the Design and Analysis of Algorithms》这本书抱有极高的期望，是因为它承诺了对算法的“设计”与“分析”的双重关注。在我看来，这两者是相辅相成的，一个优秀的算法不仅要能够解决问题，更要能够高效、可靠地解决问题。这本书的标题恰恰点明了这一点，让我觉得它能够提供一种系统化的思维方式，帮助我理解如何从问题的本质出发，构思出解决方案，并用严谨的数学工具来评估其性能。我特别期待书中对“回溯法”和“分支限界法”的详细讲解。这两种方法在解决组合优化问题时非常有用，但它们的设计和剪枝策略往往是难点所在。我希望书中能通过清晰的图示和例子，展示如何有效地利用这些方法来求解诸如旅行商问题、N皇后问题等经典难题。同时，我对书中关于“数据结构”与“算法”之间的紧密联系也充满期待。高效的数据结构是构建高效算法的基础，而算法的分析也离不开对数据结构操作成本的考量。我相信这本书会帮助我建立起这种“结构-算法-分析”的联动思维，从而更全面地理解算法的本质。

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这本书的封面传递出的那种严谨与学术感，立刻吸引了我的目光。作为一名渴望深入理解计算机科学核心理论的学生，我一直认为算法是通往更高级技术领域的一块关键基石。而“Introduction to the Design and Analysis of Algorithms”这个标题，精准地概括了我对知识的追求——不仅仅是知道有哪些算法，更重要的是理解它们是如何被创造出来的，以及如何评价它们的优劣。我尤其对书中关于“二分查找”和“快速排序”的深入分析充满期待。这些看似基础的算法，却蕴含着深刻的优化思想，例如分治策略和概率性分析。我希望通过阅读，能够透彻理解它们的时间复杂度是如何得出的，以及在不同场景下它们的表现如何。此外，我对书中可能涉及到的“字符串匹配算法”，例如KMP算法，也抱有浓厚的兴趣。这类算法在处理文本数据时至关重要，理解它们的模式匹配逻辑和前缀函数原理，对于提升我在软件开发中的能力大有裨益。我相信这本书将为我提供一个坚实的理论基础，让我能够更好地应对未来学习和工作中遇到的各种算法挑战。

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在我看到这本书的标题时，“Introduction to the Design and Analysis of Algorithms”，我就意识到这将会是一本非常有价值的学习资料。作为一名对算法充满热情的学习者，我一直认为，理解算法的设计思想和分析方法，是成为一名优秀的程序员和计算机科学家的必经之路。这本书的命名直观地表明了它将聚焦于算法的“创造”与“评估”这两个核心方面，这正是我所渴望的。我特别期待书中关于“贪心算法”和“分治算法”的章节。这两种算法策略在解决很多实际问题时都表现出色，但我一直希望能更深入地理解它们的设计逻辑和适用范围。我希望作者能够通过清晰的讲解和丰富的例子，阐释这些算法的通用性，以及如何判断一个问题是否适合用贪心或分治的方法来解决。同时，我也对书中关于“NP完全性”和“近似算法”的介绍感到好奇。了解这些概念，有助于我理解许多问题的计算难度，以及在面对难以解决的问题时，如何采取有效的近似策略。我相信这本书能够为我打开一扇新的大门，让我对算法的理解达到一个新的高度。

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这本书的书名，Introduction to the Design and Analysis of Algorithms，让我对即将展开的学习旅程充满了期待。在我看来，算法是计算机科学的灵魂，而理解它们的“设计”与“分析”，则是掌握这门学科的关键。我尤其看重这本书对“算法设计”的侧重，因为我一直希望能掌握创造性地解决问题的能力，而不仅仅是学习现有的解决方案。我期待书中能够深入探讨诸如“回溯法”和“分支限界法”等高级搜索策略。这些方法在解决复杂的组合优化问题时，虽然可能面临指数级的搜索空间，但通过巧妙的设计和剪枝，可以有效地缩小搜索范围。我希望书中能提供清晰的算法框架和有效的剪枝技巧，并用实际例子加以说明，例如解决八皇后问题或旅行商问题。此外，我对书中关于“时间复杂度和空间复杂度”的严谨分析也非常感兴趣。理解这些度量标准，是评估算法优劣的基础，也是进行算法优化和选择的指导。我相信这本书将为我提供一套系统化的工具和方法，让我能够更深入地理解算法的本质，并提升我的问题解决能力。

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这本书的书名“Introduction to the Design and Analysis of Algorithms”本身就传递出一种清晰的学习导向，让我知道这本书将带领我从基础走向更深层次的理解。我一直对算法的“设计”和“分析”这两个方面都非常感兴趣，因为它们是计算机科学的核心。我希望通过阅读这本书，能够掌握设计高效算法的通用原则和技巧，以及如何用严谨的数学方法来评估算法的性能。我尤其期待书中关于“图论算法”的讲解，例如最短路径算法和最小生成树算法。理解这些算法的设计思路和分析方法，对于解决许多实际问题，如网络路由、资源分配等，都至关重要。我希望书中能够提供详细的算法步骤、伪代码以及对时间复杂度和空间复杂度的精确分析。此外，我对书中关于“动态规划”的阐述也充满期待。动态规划是一种非常强大的解决问题的方法，通过将大问题分解成重叠的子问题并存储子问题的解来避免重复计算。我希望这本书能够通过一些经典的例子，如背包问题、最长公共子序列问题等，帮助我掌握动态规划的设计思想和实现技巧。

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这本书的排版和章节组织方式，从初步的印象来看，非常有利于学习者循序渐进地掌握知识。我非常看重这一点，因为算法本身就是一个需要逐步深入理解的领域。从易到难，从基础到进阶，这种学习路径能够有效地避免学习者在面对复杂概念时产生畏难情绪。我尤其期待书中关于“随机化算法”和“近似算法”的内容。在很多实际问题中，找到最优解的难度极高，甚至是不可能的，这时随机化和近似算法就显得尤为重要。它们虽然不能保证找到绝对最优解，却能在可接受的时间内提供一个足够好的解决方案。我希望书中能够详细阐述这些算法的概率分析方法，以及如何在实践中权衡解的质量和计算成本。此外，书中关于“搜索算法”和“排序算法”的深入剖析，也让我倍感期待。这些看似基础的算法，却是理解更复杂算法的基础，对它们有透彻的理解，能够为后续的学习打下坚实的基础。我相信，这本书不仅仅是一本教材，更是一位优秀的引路人，它将带领我一步步深入算法的世界，领略其无穷的魅力。

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我之所以选择阅读这本书，很大程度上是因为它承诺将算法的设计与分析紧密结合。在我看来，单纯了解算法的实现方式是不够的，更重要的是理解“为什么”这样的设计是有效的，以及“如何”衡量它的优劣。这本书的标题就明确表达了这一核心思想，这让我对它充满了信心。我希望能通过这本书，学习到如何系统地思考一个问题，如何将其转化为可以被算法解决的形式，以及如何根据问题的特点设计出最优的算法。书中关于“贪心算法”的讨论，我特别期待。贪心算法通常在局部最优解的指导下，期望得到全局最优解，这种直觉性的方法往往能带来简洁而高效的解决方案，但其适用性和证明过程也往往是学习的难点。我希望作者能够清晰地解释贪心策略的构建原则，以及如何证明其正确性。同时，我对书中可能包含的关于“字符串匹配”和“多项式乘法”等特定问题的算法分析也很感兴趣。这些问题虽然看起来是具体的，但它们背后蕴含的算法思想和分析技巧，往往具有普适性，能够迁移到其他领域。我坚信，这本书将为我提供一把解锁更深层次算法智慧的钥匙。

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这本书的封面设计非常简洁，但我却从中感受到了深厚的学术气息。标题“Introduction to the Design and Analysis of Algorithms”本身就预示着一场深入算法世界的旅程，从最基础的概念出发，逐步构建起理解复杂算法所需的坚实基础。作为一名渴望在计算机科学领域更进一步的学生，我一直对算法的设计思想和分析方法充满好奇，也深知它们在解决实际问题中的核心作用。这本书的出现，正好满足了我对这方面知识的迫切需求。我非常期待能通过这本书，不仅仅是学习现有的经典算法，更能掌握设计全新、更优算法的通用方法论。算法的设计往往需要创意和洞察力，而严谨的分析则确保了算法的效率和正确性。我相信，这本书会为我提供一个清晰的框架，让我能够理解不同算法之间的权衡，以及如何根据具体问题选择或创造最合适的解决方案。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本思维的启迪之书，引导我如何像一名真正的计算机科学家那样思考和解决问题。从初步的封面印象来看，它似乎能够提供一种循序渐进的学习路径，从基础数据结构和排序算法开始，逐步过渡到图论算法、动态规划、贪心算法等更高级的主题。我对书中可能包含的各种图示和伪代码充满了期待，因为这些通常是理解抽象算法概念最直观的方式。这本书的出版，无疑为我正在进行的计算机科学学习之旅增添了一份重要的支持和指导，让我对即将到来的学习充满信心和期待。

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在看第二遍。 简洁，明了，作者举重若轻，闪烁着智慧。

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还没读过其他算法的经典书，但是觉得这本易懂，入门很好...

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