算法设计与分析基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:Anany Levitin

出品人:

页数:559

译者:

出版时间:2007-11

价格:59.00元

装帧:

isbn号码:9787302164029

丛书系列:国外经典教材·计算机科学与技术

图书标签:

• 算法
• 计算机
• 计算机科学
• 英文原版
• Programming
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• 数据结构与算法
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《算法设计与分析基础》并非是一本关于特定算法的百科全书，也不是一本罗列各种编程语言实现技巧的速查手册。相反，它深入探讨的是理解和构建高效计算解决方案的核心思维方式和方法论。这本书旨在为读者建立起坚实的理论基础，使他们能够独立地思考、设计和评估算法，而不仅仅是照搬现成的代码。 本书关注的焦点在于“如何思考”和“为何有效”。它不会直接告诉你如何解决某个具体的问题，例如如何写一个快速排序的实现，而是会引导你理解排序问题的本质，探讨不同排序策略的优劣，以及如何从理论上证明它们的效率。这种深入的探究，能够让你在面对全新的、前所未见的计算挑战时，依然能够游刃有余地找到最优的解决方案。 从内容上看，本书会涵盖一系列 fundamental 的概念，这些概念构成了算法领域的基础框架。你将接触到计算复杂性的度量标准，例如时间复杂度和空间复杂度。这些工具能够让你量化算法的效率，理解随着输入规模的增长，算法的性能会如何变化。这不仅仅是数学上的抽象，更是指导你进行实际决策的关键。了解一个算法的复杂度，你就知道它在处理大数据时是否可行，或者是否有必要寻找更优的替代方案。 此外，本书会系统性地介绍几种关键的算法设计范式。这包括但不限于： 分治法 (Divide and Conquer): 学习如何将一个大问题分解成若干个更小的、相似的子问题，分别解决后再将结果合并。例如，归并排序和快速排序就是经典的分治算法。理解这种思想，能够让你以一种更结构化的方式去解决问题。 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。这对于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题至关重要，如背包问题、最长公共子序列等。动态规划的精髓在于“以空间换时间”，巧妙地规避指数级的计算。 贪心算法 (Greedy Algorithms): 学习如何通过在每一步选择当前最优的解来期望获得全局最优解。本书会探讨这种方法的适用范围，以及何时贪心策略能够保证找到最优解，何时则不然。例如，霍夫曼编码就是一个经典的贪心算法应用。 回溯法 (Backtracking): 了解如何通过尝试所有可能的选择，并在发现当前路径无法导向有效解时进行“回溯”来找到问题的解。这在解决搜索类问题，如N皇后问题、数独求解等中非常有用。 图算法 (Graph Algorithms): 深入研究图这一强大而抽象的数据结构，以及与之相关的算法，如最短路径算法（Dijkstra, Floyd-Warshall）、最小生成树算法（Prim, Kruskal）、拓扑排序等。图在建模现实世界中的很多问题（网络、关系、路径）方面具有不可替代的作用。 然而，本书并非仅仅停留在介绍这些范式。更重要的是，它会深入分析这些设计范式的背后思想，以及它们如何相互关联，形成一个有机的整体。你将学习如何根据问题的特性，选择最适合的设计范式，或者如何将不同的范式结合起来解决复杂问题。 除了设计方法，本书同样会花费大量篇幅在算法分析上。这包括： 渐进分析 (Asymptotic Analysis): 学习使用大O、大Ω、大Θ符号来描述算法的渐进行为，关注其在输入规模趋于无穷时的性能表现。这是衡量算法效率的通用语言。 最坏情况、平均情况和最好情况分析 (Worst-case, Average-case, and Best-case Analysis): 理解不同场景下的算法性能，并学习如何对它们进行量化分析。 递归关系分析 (Analysis of Recurrences): 掌握求解分治算法以及其他递归结构的性能的方法，例如主定理 (Master Theorem)。 这本书的价值在于它提供了一个通用的解决问题框架。通过学习其中的概念和方法，你将能够： 清晰地理解问题的本质： 能够将现实世界的问题抽象成计算模型，识别出其中的关键约束和目标。 创造性地设计算法： 能够根据问题的特点，灵活运用不同的设计范式，提出新颖且高效的解决方案。 严谨地分析算法性能： 能够量化算法的效率，评估其可行性，并与现有算法进行比较。 自信地选择最优算法： 能够在面对多种可能的解决方案时，做出明智的决策，选择最适合当前场景的算法。 为更高级的学习打下基础： 许多更专业的计算机科学领域，如机器学习、人工智能、大数据处理等，都依赖于对算法设计的深刻理解。 本书的语言风格会力求清晰、逻辑严谨，并辅以必要的数学证明和例子，但不会过度追求数学上的严谨性而牺牲可读性。它的目标是让读者在理解算法设计思想的同时，也能培养独立思考和解决问题的能力。它不是关于“知道”某个算法，而是关于“学会”如何设计算法。

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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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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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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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这本书的封面设计确实挺吸引人的，简洁却不失专业感，封面上那个代表算法的几何图形，让人一眼就能联想到严谨的逻辑和精巧的构思。我拿到这本书的时候，就被它那种沉甸甸的厚实感打动了，这说明内容肯定很扎实，不是那种泛泛而谈的浅薄读物。我本来对算法这个领域接触不多，总觉得它是计算机科学里最核心但也最难啃的部分，很多时候只是听说过一些知名的算法名字，比如快速排序、图搜索之类的，但具体是怎么实现的，背后的原理又是什么，就一窍不通了。这本《算法设计与分析基础》正好填补了我在这方面的空白。它从最基础的概念讲起，循序渐进，一点点地揭示算法的奥秘。一开始我还在担心自己基础不好跟不上，但读下来发现，作者的讲解非常清晰，即使是初学者也能理解。那些经典的算法，在这里被拆解得明明白白，每一个步骤、每一个判定都解释得头头是道。而且，不仅仅是介绍算法本身，更重要的是它讲解了如何去“设计”算法，以及如何“分析”算法的效率，这让我明白，算法不仅仅是解决问题的步骤，更是一门关于效率和优化的艺术。这本书让我对算法有了全新的认识，不再是遥不可及的黑盒子，而是可以理解、可以掌握的工具。

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这本书给我最大的惊喜，在于它将抽象的算法概念与实际应用场景巧妙地结合了起来。我以前学习算法，常常觉得枯燥乏味，因为很多讲解都停留在理论层面，很难想象它在现实世界中是如何发挥作用的。但这本书不同，它在介绍每一个算法的时候，都会穿插一些非常生动的例子。比如，在讲解图算法的时候，它不仅仅是描述Dijkstra算法的流程，还会用寻找最短路径来类比，比如城市交通导航、物流配送路线规划等，让原本晦涩的算法变得鲜活起来。又比如，在讲解动态规划的时候，它会引用一些经典的优化问题，像是背包问题、最长公共子序列等等，这些问题在实际的软件开发、数据分析中都可能遇到，让读者能够真切地感受到算法的力量。读这本书的时候，我经常会有一种“原来是这样！”的恍然大悟感。它不是简单地罗列公式和代码，而是深入浅出地剖析算法背后的思想和逻辑。作者的叙述方式非常有条理，结构也很清晰，每一章都围绕着一个核心主题展开，而且相互之间又有关联，形成一个完整的知识体系。这让我在阅读过程中，不会感到迷失，反而能一步步地建立起对算法的系统性理解。

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我是一个对理论深度要求比较高的读者，而这本书在理论上的严谨性确实让我印象深刻。它不仅仅停留在“如何做”的层面，更着重于“为何如此”的解释。作者在阐述每一个算法的设计思路时，都会追溯其背后的数学原理和逻辑推理，这让我能够真正理解算法的精妙之处。例如，在讲解某些 NP-hard 问题的时候，书中并没有回避其计算的困难性，而是深入分析了近似算法和启发式算法的必要性，以及它们在实际中的价值。这种对问题本质的深刻洞察，以及对不同算法之间权衡的清晰说明，是我在其他很多算法书籍中很少见到的。此外，书中还包含了对一些经典算法的改进和优化过程的讨论，这让我看到了算法的演进和发展，以及科学家们为了追求更高的效率所付出的努力。这种学术性的严谨和对前沿研究的关注，使得这本书不仅仅是一本入门指南，更是一本能够激发深度思考的参考书。它鼓励读者不仅仅是模仿，更是要去理解、去创新。

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对于我这样已经有一定编程经验，但想在算法方面有所突破的读者来说，这本书无疑是一剂强心针。它没有回避算法分析的复杂性，反而深入探讨了时间复杂度和空间复杂度等核心概念，并用严谨的数学语言进行了阐述。虽然初看有些难度，但作者通过大量的图表和例题，将这些抽象的概念具象化，让人能够逐步理解。我尤其喜欢其中关于“摊还分析”的部分，这是一种非常有意思的分析方法，能够让我们更准确地评估算法的整体性能，而不是仅仅关注最坏情况。书中还涉及了一些高级的算法技巧，比如分治法、贪心算法、回溯法等，并且给出了相应的伪代码和详细的解释。这对于我来说，是极大的提升。以前我可能只是知道这些名字，但对它们的设计思想和适用场景知之甚少。通过阅读这本书，我能够更清晰地理解它们的精髓，并且知道在什么情况下应该选择哪种算法，以及如何根据具体问题来设计出更优的解决方案。这本书的深度和广度都达到了一个相当高的水平，对于想要在算法领域深耕的读者来说，绝对是不可多得的宝藏。

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不得不说，这本书的排版和图示也是我喜欢它的重要原因之一。很多技术书籍的图表往往设计得比较粗糙，或者只是为了凑数而存在，但这本书的图示做得非常精美且实用。无论是算法的流程图、数据结构的示意图，还是复杂度分析的图示，都设计得清晰明了，能够有效地辅助读者理解复杂的概念。有时候，我会在读到某个难以理解的段落时，目光会不由自主地被旁边的一幅图吸引，然后就在图示的帮助下豁然开朗。作者在选择图示方面非常有心得，总能恰到好处地捕捉到算法的核心要点。同时，这本书的文字表达也非常流畅，逻辑性强，段落之间的衔接自然。阅读起来有一种很顺畅的感觉，不会因为生硬的翻译或者晦涩的表达而产生阅读障碍。这对于一本技术类书籍来说，是非常难得的。总而言之，这本书在内容深度、理论严谨性以及阅读体验上都做得非常出色，是一本我非常乐于推荐给其他对算法感兴趣的读者的优秀教材。

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第十章开始水准大减，感觉作者后面都不太想写了一样。

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其实没有好好读过

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NJU算法考试必备……

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其实没有好好读过

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可能是不太喜欢像算法导论那么厚的书，这边书讲算法十分清楚，是非常好的教材。