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算法分析导论
☆☆☆☆☆
简体网页||繁体网页
塞奇威克 作者
机械工业
译者
2006-4 出版日期
492 页数
59.00元 价格
简裝本
经典原版书库 丛书系列
9787111186069 图书编码

算法分析导论 在线电子书 图书标签: 算法  基础知识  计算机  算法分析导论(英文版)/经典原版书库  开发技术  计算机科学  算法计算复杂度分析  programming   

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发表于2024-12-23

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算法分析导论 在线电子书 用户评价

评分☆☆☆☆☆

别开生面的内容。不过说实话，对于我自己的工作基本用不到。PS: sedgewick跟INRIA的一个法国人合著有一部更专业更深刻的Analytic Combinatorics

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算法分析导论 在线电子书 著者简介

Robed Sedgewick拥有斯坦福大学博士学位(导师为Donald E. Knuth)，昔林斯顿大学计算机科学系教授，Adobe Systems公司董事，曾是XeroxPARC的研究人员，还曾就职于美国国防部防御分析研究所以及INRIA。

Philippec Flajoletc 是INRIA的高级研究主任,在EcolePolytechnique和普林斯顿大学任教, 并在斯坦福大学、智利大学和弗吉尼亚技术大学拥有访问席位、他还是法国科学院的通信会员.

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算法分析导论 在线电子书 图书描述

本书为全英文。它全面介绍了算法的数学分析中使用的基本方法，所涉及的内容来自经典的数学素材(包括离散数学、初等实分析、组合数学)，以及经典的计算机科学素材(包括算法和数据结构)。虽然书中论述了“最坏情形”和“复杂性问题”分析所需的基本数学工具，但是重点还是讨论“平均情形”或“概率”分析。论题涉及递归、生成函数、渐近性、树、串、映射等内容，以及对排序、树查找、串查找和散列诸算法的分析。

　　本书全面介绍了算法的数学分析中使用的基本方法，所涉及的内容来自经典的数学素材(包括离散数学、初等实分析、组合数学)，以及经典的计算机科学素材(包括算法和数据结构)。虽然书中论述了“最坏情形”和“复杂性问题”分析所需的基本数学工具，但是重点还是讨论“平均情形”或“概率”分析。论题涉及递归、生成函数、渐近性、树、串、映射等内容，以及对排序、树查找、串查找和散列诸算法的分析。

　　尽管人们极为关注算法的数学分析，但是广泛使用的方法和模型方面的基本信息尚不能为该领域的工作和研究所直接使用。作者在本书中处理这种需求，把该领域出现的挑战以及为跟上新的研究以迎接这些挑战所必需的背景资料完美地结合在一起。

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算法分析导论 在线电子书 读后感

评分☆☆☆☆☆

这本书非常适合在离散数学里面当补充教材(至少当前我们学校的离散数学并不涉及这些内容), 如果说本科有"计算机科学"这个专业的话, 那么我觉得这本书里的很多内容都应该列为必修内容, 非常遗憾没有早点看到这本书.  

评分☆☆☆☆☆

怎么没人说明一下这本书是一本偏向数学的书？我完全看不懂啊。里面跟代码完全没有任何关系，也没有算法的分析啊，只有数学公式啊。如果我早知道必然是不买的啊。 我一直以为这本书是一本如何分析算法的书，结果打开来看完全是分析算法时间复杂度的数学书。看作者是著名的写C数...

评分☆☆☆☆☆

怎么没人说明一下这本书是一本偏向数学的书？我完全看不懂啊。里面跟代码完全没有任何关系，也没有算法的分析啊，只有数学公式啊。如果我早知道必然是不买的啊。 我一直以为这本书是一本如何分析算法的书，结果打开来看完全是分析算法时间复杂度的数学书。看作者是著名的写C数...

评分☆☆☆☆☆

这本书非常适合在离散数学里面当补充教材(至少当前我们学校的离散数学并不涉及这些内容), 如果说本科有"计算机科学"这个专业的话, 那么我觉得这本书里的很多内容都应该列为必修内容, 非常遗憾没有早点看到这本书.  

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这本书非常适合在离散数学里面当补充教材(至少当前我们学校的离散数学并不涉及这些内容), 如果说本科有"计算机科学"这个专业的话, 那么我觉得这本书里的很多内容都应该列为必修内容, 非常遗憾没有早点看到这本书.  

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