An Introduction to the Analysis of Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Addison-Wesley Professional

作者:Robert Sedgewick

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:1995-12-10

价格:CAD 67.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780201400090

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 计算机科学
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算法的艺术：洞察数据世界的秘密 本书并非一本关于“算法分析导论”的教材。相反，它是一次深入探索算法世界迷人之处的旅程，旨在揭示隐藏在海量数据背后的秩序与规律。在这里，我们不拘泥于严谨的数学证明或详尽的性能分析，而是专注于理解算法的设计思想、它们所解决问题的本质，以及它们如何以优雅且高效的方式处理复杂的数据挑战。 想象一下，我们置身于一个信息爆炸的时代。从搜索引擎的精准匹配，到社交网络的信息推荐，再到生物基因序列的解码，算法无处不在，它们是驱动现代科技进步的核心引擎。然而，大多数时候，我们只是作为使用者，感知到它们带来的便利，却鲜少有机会触及它们背后的智慧。 本书将带领读者绕过那些枯燥的公式和证明，直接对话算法本身。我们将从最基础的排序问题开始，但不是去分析其时间复杂度，而是去体会不同排序算法背后的“智慧”：插入排序的循序渐进，冒泡排序的简单直观，快速排序的“分而治之”的巧妙，以及归并排序的稳定可靠。我们将一起思考，为什么在不同的场景下，这些看似相似的操作，却能展现出截然不同的效率和适用性。 接着，我们将踏入图论的奇妙领域。我们不会花费大量篇幅去证明最短路径算法的正确性，而是会关注如何用算法来解决现实世界中的问题：如何规划一条最快的旅行路线？如何在网络中寻找最可靠的连接？如何用图来表示复杂的相互关系？我们将探索广度优先搜索和深度优先搜索的探索路径，理解它们如何像侦探一样，一步步揭开图的奥秘。我们还将接触到最小生成树的概念，思考如何在构建网络时，以最小的成本连接所有节点。 本书的另一大亮点在于它对数据结构的选择性探讨。我们不会罗列所有的数据结构，而是会选取那些能够与我们讨论的算法紧密结合、相互促进的数据结构。例如，在解决一些查找问题时，我们将会领略到哈希表的神奇之处，它如何在眨眼之间找到目标信息；在处理一些需要高效插入和删除的场景时，我们将会看到二叉搜索树的优雅，以及它如何随着数据的增减而保持有序。我们更注重理解这些数据结构的设计理念，以及它们是如何为算法提供高效支持的。 此外，本书还将触及一些更具启发性的算法思想。例如，“贪心算法”将带领我们体会“局部最优”能否导向“全局最优”的思考过程，它如何在每一步做出当前看起来最好的选择，从而迈向一个期望的结果；“动态规划”则将展现如何通过分解问题，将一个庞大的挑战化为一系列相互关联的子问题，并存储中间结果，避免重复计算，从而实现高效求解。这些思想不仅是解决特定算法问题的工具，更是培养我们解决问题思路的宝贵财富。 本书的叙述风格将力求通俗易懂，避免使用过于专业的术语，而是通过生动的比喻和贴切的例子，将抽象的算法概念具象化。我们希望读者能够像阅读一篇引人入胜的故事一样，在字里行间感受到算法的逻辑之美和解决问题的力量。 这是一本邀请您与算法对话的书。它不旨在训练您成为一名算法工程师，但它将极大地提升您对数据和计算的理解。它将帮助您： 培养对问题本质的洞察力： 理解不同算法背后解决问题的核心思想。 欣赏算法设计的优雅： 领略人类智慧在创造高效解决方案时的闪光点。 激发解决复杂问题的灵感： 学习通用的算法思想，并将其应用于自己的领域。 建立对计算世界的直观感知： 更加深刻地理解现代科技是如何运作的。 如果您是一位对信息技术充满好奇的初学者，一位希望拓宽视野的在校学生，或是一位在工作中常常与数据打交道的专业人士，本书都将为您打开一扇新的大门。它是一次思想的启迪，一次智慧的探索，一次您与数据世界深度连接的开始。让我们一起，用算法的视角，重新审视我们身边的这个纷繁复杂又充满秩序的世界。

评分☆☆☆☆☆

1977 年法国人 Philippe Flajolet 发表了一篇评估计算机展开算术表达式平均所需寄存器数量的论文 [1]。同年，普林斯顿的 Rebert Sedgewick 向 SIAM 投递了一篇讨论奇偶归并排序的文章 [2]，其中给出了数据在排序过程中平均交换次数的简洁表达式。Sedgewick 通过渐进分析获得的...  

评分☆☆☆☆☆

1977 年法国人 Philippe Flajolet 发表了一篇评估计算机展开算术表达式平均所需寄存器数量的论文 [1]。同年，普林斯顿的 Rebert Sedgewick 向 SIAM 投递了一篇讨论奇偶归并排序的文章 [2]，其中给出了数据在排序过程中平均交换次数的简洁表达式。Sedgewick 通过渐进分析获得的...  

评分☆☆☆☆☆

1977 年法国人 Philippe Flajolet 发表了一篇评估计算机展开算术表达式平均所需寄存器数量的论文 [1]。同年，普林斯顿的 Rebert Sedgewick 向 SIAM 投递了一篇讨论奇偶归并排序的文章 [2]，其中给出了数据在排序过程中平均交换次数的简洁表达式。Sedgewick 通过渐进分析获得的...  

评分☆☆☆☆☆

1977 年法国人 Philippe Flajolet 发表了一篇评估计算机展开算术表达式平均所需寄存器数量的论文 [1]。同年，普林斯顿的 Rebert Sedgewick 向 SIAM 投递了一篇讨论奇偶归并排序的文章 [2]，其中给出了数据在排序过程中平均交换次数的简洁表达式。Sedgewick 通过渐进分析获得的...  

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☆☆☆☆☆

说实话，我之前对算法分析一直抱有一种“望而却步”的心态，觉得那是一门极其烧脑的学科，需要深厚的数学功底才能驾驭。然而，《算法分析导论》这本书却完全颠覆了我的认知。它的语言风格非常独特，不像传统的学术著作那样一本正经，而是带着一种轻松幽默的语调，让我在阅读过程中不自觉地被吸引。作者在讲解一些复杂概念时，常常会穿插一些有趣的故事或者生活中的类比，这极大地降低了理解的门槛。我记得有一章讲到图算法时，作者用一个“如何找到女朋友”的比喻来解释深度优先搜索，瞬间就把我逗笑了，也让原本抽象的概念变得生动形象。更重要的是，这本书没有过度依赖那些晦涩难懂的数学证明，而是更注重算法的思想和直观的理解，这对于我这种“数学渣”来说简直是福音。它让我明白了，算法分析并非遥不可及，而是可以通过巧妙的引导和清晰的讲解，让任何人都能掌握的。

评分☆☆☆☆☆

我曾是一位有着多年编程经验的开发者，但总感觉在性能优化方面，总是凭感觉行事，缺乏系统性的理论指导。《算法分析导论》这本书，对于我这样想要提升算法功力的实践者来说，简直是如获至宝。它并没有停留在“如何编写代码”的层面，而是深入剖析了“为什么这样写效率更高”、“在什么情况下这种方法更优”等根本性问题。书中对常见数据结构和算法的深入剖析，让我对它们有了更深层次的认识。例如，在讨论二叉搜索树时，它不仅仅介绍了查找、插入、删除操作，还详细分析了树的平衡问题以及各种平衡树（如AVL树、红黑树）的优势和劣势，让我清晰地看到了不同数据结构在不同场景下的适用性。更让我惊喜的是，书中还探讨了一些更高级的算法设计范式，如贪心算法、分治法、回溯法等，并提供了大量的实例，让我能够将这些思想灵活地运用到实际开发中，解决那些棘手的性能瓶颈问题。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法分析导论》简直是为我这样的初学者量身定做的！我之前接触过一些编程，但总感觉对算法这块总是隔靴搔痒，知其然不知其所以然。拿到这本书，第一感觉就是厚实，沉甸甸的，仿佛蕴含着无尽的智慧。翻开目录，我惊喜地发现它并没有一开始就抛出那些高深的数学公式，而是从最基础的概念讲起，比如“什么是一个算法”、“如何衡量算法的效率”，这些看似简单的问题，作者却用了非常清晰易懂的语言去阐释，让我瞬间茅塞顿开。我尤其喜欢书中对于“大O记法”的讲解，以前总觉得那个符号很抽象，难以理解，但这本书通过各种形象的比喻和具体的例子，比如对数组的查找、排序等操作，让我真切地感受到了不同时间复杂度之间的巨大差异，也明白了为什么在处理大规模数据时，算法的选择至关重要。它不是那种死板的教科书，而是更像一位循循善诱的老师，一步步引导你进入算法的奇妙世界，让我这个对算法有点畏惧的人，现在充满了探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够真正帮助我理解算法“精髓”的书，而不是仅仅罗列各种算法和它们的实现。《算法分析导论》给了我这个机会。它不仅仅是讲解算法，更是在教会你“如何思考算法”。这本书的叙事方式非常引人入胜，它总是先提出一个实际问题，然后引导你一步步去思考解决问题的最优方案，在这个过程中自然而然地引入了相关的算法概念和分析方法。我喜欢它那种“循序渐进”的学习模式，不会让你感到被知识的洪流淹没。作者在讲解一些算法时，还会探讨它们的历史背景和发展演变，这让我对算法有了更宏观的认识，也更能体会到算法的智慧和魅力。总而言之，这是一本能够激发你对算法好奇心，并让你在探索中不断成长的优秀读物，它不仅仅是一本技术书籍，更像是一次思维的旅行。

评分☆☆☆☆☆

我是一名计算机科学专业的学生，在学习过程中，算法一直是我的一块心病。之前看过的几本算法书，要么过于理论化，要么案例太少，总是学得云里雾里，提不起精神。《算法分析导论》的出现，无疑为我打开了一扇新的窗户。我非常欣赏它在理论深度和实践应用之间找到的绝佳平衡点。它在介绍算法思想的同时，并没有回避严谨的数学分析，但这些分析又不会显得枯燥乏味，而是巧妙地融入到算法的讲解之中，让你在理解算法原理的同时，也掌握了评估算法性能的工具。例如，在讲解动态规划时，它不仅给出了清晰的状态转移方程，还辅以多个经典问题的解析，让我能亲手去推导、去实现，真正做到学以致用。书中提供的练习题也非常有价值，既有巩固基础的，也有挑战思维的，让我能够在解决问题的过程中不断加深对算法的理解。现在，我再也不害怕面对复杂的算法问题了，因为我知道，这本书给了我坚实的理论基础和丰富的实践经验。

评分☆☆☆☆☆

有难度~

评分☆☆☆☆☆

这本书快读到最后一张了，其实后面几章也只是浏览了一遍， 先总结一下现在的体会： 第三章是本书的重点，重点介绍了generating function在算法分析中的运用。 （PS：上次有个学数学的仁兄说，其实这本书就是把分析的方法运用到组合上的入门，这个过程正如把分析运用到数论上产生解析数论一样 )

评分☆☆☆☆☆

有难度~

评分☆☆☆☆☆

这本书快读到最后一张了，其实后面几章也只是浏览了一遍， 先总结一下现在的体会： 第三章是本书的重点，重点介绍了generating function在算法分析中的运用。 （PS：上次有个学数学的仁兄说，其实这本书就是把分析的方法运用到组合上的入门，这个过程正如把分析运用到数论上产生解析数论一样 )

评分☆☆☆☆☆

这本书快读到最后一张了，其实后面几章也只是浏览了一遍， 先总结一下现在的体会： 第三章是本书的重点，重点介绍了generating function在算法分析中的运用。 （PS：上次有个学数学的仁兄说，其实这本书就是把分析的方法运用到组合上的入门，这个过程正如把分析运用到数论上产生解析数论一样 )