Algorithmics for Hard Problems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
There are several approaches to attack hard problems. All have their merits, but also their limitations, and need a large body of theory as their basis. A number of books for each one exist: books on complexity theory, others on approximation algorithms, heuristic approaches, parametrized complexity, and yet others on randomized algorithms. This book discusses thoroughly all of the above approaches. And, amazingly, at the same time, does this in a style that makes the book accessible not only to theoreticians, but also to the non-specialist, to the student or teacher, and to the programmer. Do you think that mathematical rigor and accessibility contradict? Look at this book to find out that they do not, due to the admirable talent of the author to present his material in a clear and concise way, with the idea behind the approach spelled out explicitly, often with a revealing example.Reading this book is a beautiful experience and I can highly recommend it to anyone interested in learning how to solve hard problems. It is not just a condensed union of material from other books. Because it discusses the different approaches in depth, it has the chance to compare them in detail, and, most importantly, to highlight under what circumstances which approach might be worth exploring. No book on a single type of solution can do that, but this book does it in an absolutely fascinating way that can serve as a pattern for theory textbooks with a high level of generality. (Peter Widmayer)The second edition extends the part on the method of relaxation to linear programming with an emphasis on rounding, LP-duality, and primal-dual schema, and provides a self-contained and transparent presentation of the design of randomized algorithms for primality testing.
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用户评价
老实说，我购买《Algorithmics for Hard Problems》的初衷，是希望找到一些解决实际工程中遇到的复杂计算问题的灵感。这本书并没有让我失望，它以一种非常务实的方式，将理论与实践紧密结合。书中对于各种启发式算法和元启发式算法的介绍，例如遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法，都非常贴合实际应用的需求。作者在讨论这些算法时，不仅解释了它们的原理，还提供了大量的伪代码和算法流程图，方便我进行代码实现。我尤其喜欢书中关于如何根据问题的特性选择合适的算法的章节，这部分内容为我提供了宝贵的指导，让我不再盲目尝试，而是能更有针对性地去解决问题。总而言之，这本书不仅是一本知识的宝库，更是一本实践的指南，极大地提升了我解决实际问题的能力。
评分坦白说，我最初是被这本书的标题所吸引，《Algorithmics for Hard Problems》，光听名字就觉得充满了挑战和深度。拿到书后，我并没有立刻埋头苦读，而是先浏览了一下目录和章节介绍，发现内容涵盖了图论算法、组合优化、约束满足等多个领域，这正是我想深入了解的方向。这本书的叙述风格非常独特，它不是那种枯燥乏味的教科书，而是带着一种探索的精神，引导读者一步步深入问题的核心。作者在解释某些复杂的算法时，会先从一个简化的模型入手，逐步增加难度，直到展现出完整的算法。这种层层递进的方式，极大地降低了学习的门槛。我最欣赏的一点是，书中并没有回避算法的局限性，而是坦诚地讨论了各种算法的优缺点、适用范围以及在实际应用中可能遇到的瓶颈。这种严谨的学术态度，让我对作者的专业性肃然起敬。阅读这本书的过程，就像是在和一位经验丰富的算法大师进行一场深度对话，受益匪浅。
评分我一直对求解NP-hard问题的方法论非常感兴趣，而《Algorithmics for Hard Problems》正是满足了我这方面的求知欲。这本书并没有停留在理论的表面，而是深入到算法设计的每一个细节，从问题的建模到算法的实现，都进行了详尽的阐述。作者在分析近似算法时，引入了多项式时间近似方案（PTAS）和固定参数可及性（FPT）等概念，并结合具体的例子，解释了如何设计出在近似度和运行时间之间取得平衡的算法。我印象最深刻的是，书中关于随机算法的部分，它提供了一种全新的视角来解决一些看似难以处理的问题，并且通过概率分析，证明了算法的有效性。阅读这本书，让我对算法设计有了更深的理解，也激发了我对更高级算法研究的兴趣。它是一本值得反复研读的经典之作。
评分这本书的语言表达能力真的太赞了！我之前读过一些关于算法的书籍，很多都让我觉得晦涩难懂，但《Algorithmics for Hard Problems》却让我有一种豁然开朗的感觉。作者在处理复杂概念时，非常善于运用类比和实例，将抽象的算法逻辑变得生动形象。例如，在解释动态规划时，他用了一个非常贴切的“搭积木”的比喻，让我一下子就理解了状态转移和最优子结构的概念。而且，书中的图示和图表设计也相当精良，清晰地展示了算法的执行过程和数据结构的变化。我特别喜欢书中关于分支定界法的讲解，通过一个可视化的搜索树，将算法的剪枝过程展现得淋漓尽致，让我不再对这个看似高深的算法感到畏惧。这本书不仅提供了丰富的算法理论，更注重培养读者的算法思维能力，让我学会如何从问题的本质出发，设计出高效且可行的解决方案。
评分这本《Algorithmics for Hard Problems》简直是给我打开了新世界的大门！我一直对那些看起来无解或者计算量极其庞大的问题感到好奇，而这本书则以一种极其严谨又不失趣味的方式，将这些“硬骨头”一一剖析。作者在开篇就提出了几个引人深思的案例，比如旅行商问题和背包问题，并用通俗易懂的比喻解释了它们为什么如此“棘手”。读着读着，我发现自己不再是被动的接受者，而是开始主动思考，试图跟上作者的逻辑链条。书中涉及的NP-完全性、近似算法、回溯搜索等概念，初看之下确实有些门槛，但作者巧妙地将它们融入到具体的算法设计和分析过程中，通过大量的图示和伪代码，让这些抽象的理论变得触手可及。我尤其喜欢其中关于如何权衡最优解和近似解的讨论，这让我意识到，在实际应用中，我们往往需要在时间和精度之间做出取舍，而这本书正好提供了解决这类问题的思路和方法。它不仅仅是一本理论书籍，更像是一本实用的工具箱，为我解决现实世界中的复杂问题提供了强大的理论支撑和算法框架。
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