具体描述
本书旨在探讨如何优化算法效率，详细阐述了经典算法和特殊算法的实现、应用技巧和复杂度验证过程，内容由浅入深，能帮助读者快速掌握复杂度适当、正确率高的高效编程方法以及自检、自测技巧，是参加ACM/ICPC、Google Code Jam 等国际编程竞赛、备战编程考试、提高编程效率、优化编程方法的参考书目。
作者简介
Christoph Dürr
法国国家科学研究院研究员，巴黎皮埃尔-玛丽•居里大学博士生导师，Operation Research科研组研究主任。
Jill-Jênn Vie
法国高等电力学院博士、算法讲师，担任法国高等师范学院Paris-Saclay团队在ACM竞赛中的算法导师；曾任法国国际编程大赛Prologin主席，并于2014年获Google RISE Award。
目录信息
1.1 编程竞赛 1
1.1.1 线上学习网站 3
1.1.2 线上裁判的返回值 4
1.2 我们的选择：Python 5
1.3 输入输出 6
1.3.1 读取标准输入 6
1.3.2 显示格式 9
1.4 复杂度 9
1.5 抽象类型和基本数据结构 11
1.5.1 栈 11
1.5.2 字典 12
1.5.3 队列 12
1.5.4 优先级队列和最小堆 13
1.5.5 并查集 16
1.6 技术 18
1.6.1 比较 18
1.6.2 排序 18
1.6.3 扫描 19
1.6.4 贪婪算法 20
1.6.5 动态规划算法 20
1.6.6 用整数编码集合 21
1.6.7 二分查找 23
1.7 建议 25
1.8 走得更远 27
第2章 字符串 28
2.1 易位构词 28
2.2 T9：9 个按键上的文字 29
2.3 使用字典树进行拼写纠正 31
2.4 KMP（Knuth-Morris-Pratt）模式匹配算法 33
2.5 最大边的KMP 算法 35
2.6 字符串的幂 38
2.7 模式匹配算法：Rabin–Karp 算法 38
2.8 字符串的最长回文子串：Manacher 算法 42
第3章 序列 44
3.1 网格中的最短路径 44
3.2 编辑距离（列文斯登距离） 45
3.3 最长公共子序列 47
3.4 升序最长子序列 49
3.5 两位玩家游戏中的必胜策略 52
第4章 数组 53
4.1 合并已排序列表 53
4.2 区间的总和 54
4.3 区间内的重复内容 54
4.4 区间的最大总和 55
4.5 查询区间中的最小值：线段树 55
4.6 计算区间的总和：树状数组（Fenwick 树） 57
4.7 有k 个独立元素的窗口 59
第5章 区间 61
5.1 区间树（线段树） 61
5.2 区间的并集 64
5.3 区间的覆盖 64
第6章 图 66
6.1 使用Python 对图编码 66
6.2 使用C++ 或Java 对图编码 67
6.3 隐式图 68
6.4 深度优先遍历：深度优先算法 69
6.5 广度优先遍历：广度优先算法 70
6.6 连通分量 71
6.7 双连通分量 74
6.8 拓扑排序 77
6.9 强连通分量 79
6.10 可满足性 84
第7章 图中的环 86
7.1 欧拉路径 86
7.2 中国邮差问题 88
7.3 最小长度上的比率权重环：Karp 算法 89
7.4 单位时间成本最小比率环 92
7.5 旅行推销员问题 93
第8章 最短路径 94
8.1 组合的属性 94
8.2 权重为0 或1 的图 96
8.3 权重为正值或空值的图： Dijkstra 算法 97
8.4 随机权重的图：Bellman-Ford 算法 100
8.5 所有源点- 目标顶点对：Floyd-Warshall 算法 101
8.6 网格 102
8.7 变种问题 104
8.7.1 无权重图 104
8.7.2 有向无环图 104
8.7.3 最长路径 104
8.7.4 树中的最长路径 104
8.7.5 最小化弧上权重的路径 105
8.7.6 顶点有权重的图 105
8.7.7 令顶点上最大权重最小的路径 105
8.7.8 所有边都属于一条最短路径 105
第9章 耦合性和流 106
9.1 二分图最大匹配 107
9.2 最大权重的完美匹配： Kuhn-Munkres 算法 110
9.3 无交叉平面匹配 116
9.4 稳定的婚姻：Gale-Shapley 算法 117
9.5 Ford-Fulkerson 最大流算法 119
9.6 Edmonds-Karp 算法的最大流 121
9.7 Dinic 最大流算法 122
9.8 s-t 最小割 125
9.9 平面图的s-t 最小割 126
9.10 运输问题 127
9.11 在流和匹配之间化简 127
9.12 偏序的宽度：Dilworth 算法 129
第10章 树 132
10.1 哈夫曼编码 133
10.2 最近的共同祖先 135
10.3 树中的最长路径 138
10.4 最小权重生成树：Kruskal 算法 140
第11章 集合 142
11.1 背包问题 142
11.2 找零问题 143
11.3 给定总和值的子集 145
11.4 k 个整数之和 146
第12章 点和多边形 148
12.1 凸包问题 149
12.2 多边形的测量 150
12.3 最近点对 151
12.4 简单直线多边形 153
第13章 长方形 156
13.1 组成长方形 156
13.2 网格中的最大正方形 157
13.3 直方图中的最大长方形 158
13.4 网格中的最大长方形 159
13.5 合并长方形 160
13.6 不相交长方形的合并 164
第14章 计算 165
14.1 最大公约数 165
14.2 贝祖等式 165
14.3 二项式系数 166
14.4 快速求幂 167
14.5 素数 167
14.6 计算算数表达式 168
14.7 线性方程组 170
14.8 矩阵序列相乘 174
第15章 穷举 176
15.1 激光路径 176
15.2 精确覆盖 179
15.3 数独 184
15.4 排列枚举 186
15.5 正确计算 188
调试工具 191
参考文献 192
· · · · · · (收起)
读后感
各位读者大家好，我是译者史世强。 图灵出版社个人页面 http://www.ituring.com.cn/space/238194 我已经在这本书的出版社的页面 http://www.ituring.com.cn/book/2012 提交和处理了一系列勘误内容，大家可以去查看对照。 其他关于书本身的勘误以及其他讨论（读者群），欢迎...
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用户评价
最近一直在思考如何提升代码的运行效率，尤其是在处理大量数据的时候，经常会遇到性能瓶颈。我听很多同行推荐过这本书，说它在讲解算法的效率优化方面做得非常到位。我对于那些听起来高深莫测的算法概念，比如时间复杂度、空间复杂度，一直都觉得有些难以捉摸。但这本书的介绍方式，我听朋友说，是循序渐进的，并且会用很多实际的例子来辅助说明，这让我感到非常安心。我希望通过这本书，能够真正理解不同算法之间的优劣，学会如何根据具体问题选择最合适的算法，从而写出更高效、更健壮的代码。
评分尽管我还没来得及深入研读，但仅仅是浏览目录和前言，就让我对这本书充满了期待。作者在开篇就点明了算法在当今信息爆炸时代的重要性，以及优化算法的迫切需求。这让我感觉这本书不仅仅是关于理论知识的堆砌，更是直击我们日常工作和学习中的痛点。目录中的一些章节标题，比如“数据结构的奥秘”、“动态规划的精髓”等等，虽然我目前对其理解尚浅，但已经能感受到其中蕴含的深度和广度。我想，这本书很可能会为我打开一扇新的大门，让我能够更系统、更深入地理解那些在背后默默支撑着我们所使用的各种软件和系统的“智慧”。
评分从书脊的设计来看，它就显得非常专业和严谨。简洁的排版，书名和作者的名字清晰可见。我已经把它放在了我的书架上，和其他几本技术类书籍摆在一起，感觉非常搭。我特别喜欢封面配色带来的那种稳重而又充满智慧的感觉，这让我在看到它的时候，就自然而然地产生了一种想要沉下心来学习的冲动。我希望这本书能够帮助我更清晰地认识算法的本质，并且能够掌握一些实用的技巧，从而在我的学习和工作中取得更大的进步。
评分这本书的包装相当精美，外面的塑封完好无损，打开后，书的整体质感就更显现出来了。封面的设计语言非常现代，那种暗纹的质感，在不同的光线下会呈现出不同的光泽，我个人非常喜欢这种低调而有品味的设计。拿到手里的时候，就能感受到它有一定的分量，这通常意味着内容会比较充实。我还没有来得及细看里面的内容，但我相信，一本能够获得如此多好评的书，一定有其过人之处。我期待着在未来的日子里，能够在这本书中找到解决我一些技术难题的灵感和方法。
评分这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象。它采用了一种简洁而有力的设计风格，主色调是沉静的深蓝色，点缀着银色的流线型图案，仿佛在诉说着某种精密而优雅的计算过程。封面上“高效算法”几个字体的选择也颇为考究，粗犷中带着一丝科技感，让人一眼就能感受到其核心主题。翻开书的第一页，纸张的触感也相当不错，厚实而细腻，闻起来还有一股淡淡的油墨香，这对于一个热爱阅读，尤其喜欢翻阅纸质书籍的人来说，无疑是一种享受。
评分值得借鉴
评分时间问题 并没有读完
评分我很生气，第34页经典的KMP算法就是错的...while下面多敲了两个tab把不该放进循环的放进来了...我才刚刚开始看就发现问题了
评分我很生气，第34页经典的KMP算法就是错的...while下面多敲了两个tab把不该放进循环的放进来了...我才刚刚开始看就发现问题了
评分法国的东西，还是有些深度的，十分推荐
