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出版者:清华大学出版社

作者:[中]滕国文

出品人:

页数:222

译者:

出版时间:2018-8-15

价格:39.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302503132

丛书系列:ACM国际大学生程序设计竞赛(ACM-ICPC)系列丛书

图书标签:

算法
ACM
ACM-ICPC
算法
数据结构
编程竞赛
基础算法
C++
算法导论
竞赛编程
计算机科学
问题求解
入门教程

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具体描述

《ACM-ICPC基本算法》是ACM竞赛辅导书，兼具系统性和实用性特色。

（1）系统性。本书在对算法概述的基础上，系统地讲解了ACM常用基本算法设计方法：数学法、递推法、递归法、枚举法、分治法、贪心法、回溯法、搜索法和动态规划法，并对算法设计的数学模型和技巧做了阐述。

（2）实用性。选材新颖，方法实用，例题丰富，取舍得当。采用C语言作为算法描述手段，简明清晰，便于上机实践。书中提供了大部分算法的C程序和伪码算法，尽量使算法的描述从算法到程序设计逐步求精。

好的，这是一份基于您的要求撰写的图书简介，内容详实，聚焦于“ACM-ICPC基本算法”之外的主题，旨在提供一个引人入胜且信息丰富的阅读导览。 --- 《数据结构与问题求解：从理论基石到高效实践》本书导览：超越基础算法的编程思维进阶之路在计算机科学的广袤领域中，算法与数据结构构成了解决复杂问题的核心骨架。然而，当我们将目光从标准的竞赛算法集合中移开，深入探索更宏大、更贴近真实世界工程挑战的领域时，我们需要一套不同的工具箱和思维模式。本书《数据结构与问题求解：从理论基石到高效实践》正是为那些已经掌握了基础算法（如排序、搜索、图遍历的基础实现）的开发者和学生精心设计的进阶指南。它旨在填补从“知道如何实现算法”到“知道何时、为何以及如何构建创新性解决方案”之间的鸿沟。本书的深度和广度远超任何单一的算法集锦。我们不关注ACM-ICPC竞赛中高频出现的特定优化技巧，而是将重点放在系统设计、复杂系统建模、性能瓶颈分析以及非标准数据结构在特定领域中的应用。第一部分：高级数据结构的设计与实现本部分深入探讨那些在标准教程中往往被一笔带过，但在大规模、高性能应用中至关重要的结构。 1. 内存层次结构与缓存感知设计现代计算的瓶颈往往不在于CPU的原始速度，而在于内存访问延迟。我们首先将分析现代计算机的内存层次结构（L1/L2/L3缓存、主存、SSD/HDD）。基于此理解，本书详细介绍了缓存感知算法（Cache-Oblivious Algorithms）的设计哲学，例如如何重构矩阵乘法或快速傅里叶变换（FFT）以最大化缓存命中率。我们还将探讨B树及其变体（如B+树）在磁盘I/O优化中的核心作用，这是构建高效数据库系统的基石。 2. 几何数据结构与空间索引对于处理地理信息系统（GIS）、计算机图形学或机器人路径规划的工程师而言，标准线性结构远远不够。本章将详尽剖析四叉树（Quadtrees）和八叉树（Octrees）在二维和三维空间中的动态分割、范围查询与最近邻搜索的应用。此外，我们还将介绍R树（R-trees）及其变体在处理多维空间对象索引时的性能优势与实现细节。 3. 概率性数据结构：平衡性能与内存占用在面对海量流数据或对内存极度敏感的场景时，精确的数据结构往往成本过高。本书引入了布隆过滤器（Bloom Filters）及其变体，深入探讨它们在避免错误否定（False Negatives）的前提下，如何实现快速成员查询。随后，我们将讲解计数最小草（Count-Min Sketch），用于高效估计流数据中的频率分布，以及HyperLogLog在基数估计问题上的优雅解决方案。第二部分：复杂系统建模与抽象方法解决大型问题需要从不同抽象层次进行建模。本部分关注如何将现实世界的复杂关系转化为可计算的模型。 4. 约束满足问题（CSP）与回溯搜索的优化虽然回溯算法是基础搜索范畴，但当我们面对如调度、资源分配或逻辑谜题时，标准的回溯需要强大的剪枝技术。本章专注于约束传播（Constraint Propagation）、前向检测（Forward Checking）以及最小剩余值（MRV）启发式在加速解决大规模CSP时的实际应用。我们将通过经典案例展示如何构建有效的领域削减策略。 5. 随机化算法与近似求解并非所有优化问题都能在多项式时间内找到最优解。本书详细介绍了在NP-Hard问题求解中的重要策略。我们将深入探讨模拟退火（Simulated Annealing）的物理学基础和参数调优，遗传算法（Genetic Algorithms）的交叉、变异操作的有效设计，以及蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）在积分估算和不确定性量化中的应用。重点在于理解这些方法的收敛性分析和工程实现中的陷阱。 6. 离散事件模拟（DES）框架在分析排队论、网络流量或生产线效率时，直接的模拟往往效率低下。本书将介绍离散事件模拟的核心框架，包括事件调度机制（Event Scheduling）和过程交互模型（Process Interaction Model）。我们将使用一个实际的例子——例如多服务台排队系统——来展示如何构建一个健壮、可扩展的模拟器，并评估其统计有效性。第三部分：高级图论的工程应用与扩展在解决了基础的最短路和最小生成树之后，图论的威力在于其对复杂网络拓扑的描述能力。 7. 动态图算法与流网络的高级应用我们不再局限于静态图。本章讨论动态图中边权或节点属性随时间变化时，如何高效地更新最短路径或连通性信息。重点包括针对特定更新类型的动态图维护算法。此外，对最大流/最小割理论的延伸，如多商品流（Multi-commodity Flow）问题，它在电信网络路由和物流规划中的现实挑战将被详细剖析。 8. 谱图理论与网络分析从物理系统的振动模式到社交网络的社区划分，图的谱理论提供了强大的洞察力。本书介绍了邻接矩阵和拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量的含义，并展示了如何利用这些工具进行谱聚类（Spectral Clustering）和分析网络连通性的稳健性。结论：构建可维护与可扩展的解决方案全书的贯穿主线是“如何构建不仅仅能运行，而且能被理解、被维护和在未来扩展的系统”。我们强调在选择数据结构和算法时，必须权衡时间复杂度、空间复杂度、实现复杂度和工程维护成本。本书适合具备扎实编程基础，渴望将理论知识转化为高可靠性、高性能工程实践的软件工程师、系统架构师及高阶计算机科学专业的学生。它提供了一条清晰的路径，引导读者从算法的“使用者”成长为复杂问题求解的“架构师”。

作者简介

目录信息

第1章 ACM与算法概述 1
1.1 ACM-ICPC简介 1
1.1.1 历史 1
1.1.2 比赛规则 2
1.1.3 区域和全球决赛 2
1.2 算法与问题求解 2
1.2.1 算法的定义 3
1.2.2 问题求解 3
1.3 算法的特性 5
1.3.1 算法的要素 5
1.3.2 算法的基本特性 6
1.4 算法的描述 6
1.4.1 基本控制结构的描述 7
1.4.2 C算法描述的约定 9
1.5 算法分析 11
1.5.1 算法的评价标准 11
1.5.2 算法的时间复杂性 12
1.5.3 算法的空间复杂性 13
1.6 算法的优化 14
1.6.1 全局优化 14
1.6.2 局部优化 15
1.6.3 算法优化中的注意事项 16
第2章求值法 18
2.1 算法设计思想 18
2.2 典型例题 18
2.2.1 求最大数 18
2.2.2 中位数和平均数 19
2.2.3 判断闰年 20
2.2.4 素数 21
2.2.5 判断天数 23
2.2.6 大整数阶乘 24
2.3 实战训练 25
2.3.1 求年长者 25
2.3.2 一元二次方程求根 26
2.3.3 三角形的面积 26
2.3.4 最大公约数 26
2.3.5 求整数的位数 27
2.3.6 孪生素数 27
2.3.7 求圆的周长 27
2.3.8 阶乘求和 28
2.3.9 计算圆周率 28
2.3.10 求闰年 29
2.3.11 连续自然数的平方和 29
2.3.12 大整数求和问题 29
2.3.13 公牛和母牛 30
2.3.14 十六进制的运算 30
2.3.15 亲和数 31
2.4 小结 31
第3章递推法 32
3.1 算法设计思想 32
3.2 典型例题 33
3.2.1 兔子繁殖问题 33
3.2.2 最大公约数问题 34
3.2.3 猴子吃桃问题 35
3.2.4 杨辉三角问题 36
3.2.5 穿越沙漠问题 37
3.2.6 方格涂色问题 39
3.3 实战训练 40
3.3.1 求年龄 40
3.3.2 斐波那契数列求和 40
3.3.3 绝不后退 41
3.3.4 取数 41
3.3.5 王小二的刀 41
3.3.6 蜜蜂回家 42
3.3.7 富二代的生活费 42
3.3.8 平面分割问题 43
3.3.9 特殊性质的数 43
3.3.10 求天数 44
3.3.11 上楼梯 44
3.3.12 开奖 44
3.3.13 月之数 45
3.3.14 洗牌 45
3.3.15 飞跃悬崖 46
3.4 小结 46
第4章递归法 47
4.1 算法设计思想 47
4.2 典型例题 47
4.2.1 母牛繁殖问题 47
4.2.2 输出各位数字 48
4.2.3 最大值问题 49
4.2.4 计算x的n次幂 51
4.2.5 数组逆置 52
4.2.6 汉诺塔问题 53
4.3 实战训练 54
4.3.1 递归取数 54
4.3.2 递归拆数 55
4.3.3 求素数之积 55
4.3.4 反转字符串 56
4.3.5 公共子序列 56
4.3.6 卖鸭子 56
4.3.7 进制转换 57
4.3.8 角谷定理 57
4.3.9 杨辉三角 58
4.3.10 质因数分解 58
4.3.11 全排列 58
4.3.12 特殊性质的数 59
4.3.13 放盘子 59
4.3.14 无序划分 60
4.3.15 回文数 60
4.4 小结 60
第5章枚举法 62
5.1 算法设计思想 62
5.2 典型例题 62
5.2.1 百鸡问题 62
5.2.2 水仙花数 63
5.2.3 完数 64
5.2.4 可逆素数 65
5.2.5 串匹配问题 67
5.2.6 最小公倍数问题 69
5.2.7 狱吏问题 71
5.3 实战训练 72
5.3.1 素数筛选问题 72
5.3.2 纸币换硬币 73
5.3.3 勾股数问题 73
5.3.4 生理周期问题 73
5.3.5 构造比例数 74
5.3.6 自守数 75
5.3.7 谁是窃贼 75
5.3.8 独特的数 76
5.3.9 握手问题 76
5.3.10 趣味数学 77
5.3.11 暴力枚举之绝对值 77
5.3.12 回文数 78
5.3.13 逆序对数 79
5.3.14 放牧 79
5.3.15 餐厅点餐 80
5.4 小结 81
第6章模拟法 82
6.1 算法设计思想 82
6.2 典型例题 82
6.2.1 电梯问题 82
6.2.2 扑克洗牌问题 83
6.2.3 进站时间模拟 85
6.2.4 消息队列 86
6.2.5 清除杂草 89
6.2.6 机器人的指令 92
6.3 实战训练 93
6.3.1 报数问题 93
6.3.2 无限次幂 94
6.3.3 金币工资 95
6.3.4 进制转换 95
6.3.5 卡片魔术 96
6.3.6 木棍上的蚂蚁 96
6.3.7 串联数字 97
6.3.8 多连块覆盖问题 98
6.3.9 括号表达式 99
6.3.10 假币问题 100
6.3.11 会议安排 101
6.3.12 取火柴游戏 102
6.3.13 取石子游戏 103
6.3.14 伪造的美元 103
6.3.15 HTML浏览器 104
6.4 小结 105
第7章分治法 106
7.1 算法设计思想 106
7.2 典型例题 106
7.2.1 折半查找 106
7.2.2 金块问题 108
7.2.3 寻找第二的问题 110
7.2.4 归并排序 112
7.2.5 大整数乘法 114
7.2.6 二叉树遍历 115
7.3 实战训练 118
7.3.1 数组二分求和 118
7.3.2 子序列最大值 118
7.3.3 棋盘覆盖 118
7.3.4 最接近点对问题 120
7.3.5 第k小元素问题 120
7.3.6 循环赛日程表问题 121
7.3.7 找假币问题 121
7.3.8 n阶分形 122
7.3.9 m叉树问题 122
7.3.10 电话查重 123
7.3.11 树的有效点对 124
7.3.12 回文串交换 125
7.3.13 史密斯数 125
7.3.14 矩阵乘积 126
7.3.15 士兵排队问题 126
7.4 小结 127
第8章贪心法 128
8.1 算法设计思想 128
8.2 典型例题 129
8.2.1 找零钱问题 129
8.2.2 最优装载 130
8.2.3 哈夫曼编码 132
8.2.4 单源最短路径 136
8.2.5 埃及分数问题 139
8.2.6 多机调度问题 141
8.3 实战训练 144
8.3.1 小船过河问题 144
8.3.2 纪念品分组 144
8.3.3 数列极差问题 145
8.3.4 函数求底问题 145
8.3.5 开心的金明 146
8.3.6 小明坐车问题 147
8.3.7 田忌赛马 147
8.3.8 装箱问题 148
8.3.9 删数问题 148
8.3.10 移动纸牌问题 149
8.3.11 组合正整数 149
8.3.12 活动安排问题 150
8.3.13 多人接水问题1 150
8.3.14 多人接水问题2 151
8.3.15 搬桌子问题 151
8.4 小结 152
第9章回溯法 153
9.1 算法设计思想 153
9.2 典型例题 153
9.2.1 八皇后问题 153
9.2.2 图着色问题 155
9.2.3 桥本分数式 158
9.2.4 高逐位整除数 160
9.2.5 直尺刻度分布问题 162
9.2.6 素数环问题 164
9.2.7 伯努利装错信封问题 167
9.3 实战训练 169
9.3.1 排列问题 169
9.3.2 低逐位整除数 169
9.3.3 子集问题 170
9.3.4 旅行售货员问题 170
9.3.5 两组均分问题 171
9.3.6 组合数问题 171
……
9.3.9 迷宫问题 173
9.3.10 背包问题 174
9.3.11 翻币问题 174
9.3.12 最长滑雪问题 175
9.3.13 流水线作业调度问题 175
9.3.14 组合三角形问题 176
9.3.15 情侣排列问题 176
9.4 小结 177
第10章构造法 178
10.1 算法设计思想 178
10.2 典型例题 179
10.2.1 计算π值 179
10.2.2 求n的阶乘 180
10.2.3 求第k大的数 181
10.2.4 比赛日程表 183
10.2.5 奇数阶魔方 185
10.2.6 二叉树操作 187
10.3 实战训练 189
10.3.1 自然数倒数求和 189
10.3.2 今夕是何日 189
10.3.3 计算e值 190
10.3.4 自数 190
10.3.5 火星人 191
10.3.6 整数平方后9位 192
10.3.7 构造等式 192
10.3.8 构造回文字符串 192
10.3.9 开灯问题 193
10.3.10 “1”的个数 193
10.3.11 小明的烦恼 194
10.3.12 乒乓球赛 194
10.3.13 自然数拆分问题 195
10.3.14 集卡片赢大奖 195
10.3.15 括号匹配问题 196
10.4 小结 196
第11章动态规划法 198
11.1 算法设计思想 198
11.2 典型例题 199
11.2.1 数塔问题 199
11.2.2 矩阵连乘问题 201
11.2.3 最长公共子序列问题 205
11.2.4 最长上升子序列问题 207
11.2.5 陪审团问题 209
11.3 实战训练 212
11.3.1 最少硬币问题 212
11.3.2 编辑距离问题 213
11.3.3 石子合并问题 213
11.3.4 最小m段和问题 214
11.3.5 最大长方体问题 214
11.3.6 最大k乘积问题 215
11.3.7 最少费用购物问题 215
11.3.8 最优时间表问题 216
11.3.9 矩形嵌套问题 217
11.3.10 导弹拦截问题 218
11.3.11 C小加问题 218
11.3.12 完全背包问题 219
11.3.13 分邮票问题 220
11.3.14 排列问题 220
11.3.15 完全覆盖问题 221
11.4 小结 221
参考文献 223
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我在这本书中获得的，不仅仅是算法的知识，更是一种解决问题的思维方式。作者在讲解每一个算法时，都会强调其背后的思想和通用性。他会引导读者去思考，如何将学到的算法思想，应用到解决现实生活中遇到的各种问题中去。这种“举一反三”的教学方法，让我受益匪浅。例如，在讲解贪心算法时，他会用“选择最优的局部解，期望得到全局最优解”来概括其核心思想，并且通过一些生活中的例子，比如“买东西找零钱”等，来阐释贪心算法的应用。我发现，一旦掌握了算法背后的思想，即使面对陌生的算法，也能很快地理解其原理。这本书让我明白，学习算法不仅仅是为了应付考试或者竞赛，更是为了培养一种严谨、高效的思维能力，而这种能力，在未来的学习和工作中，都将是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

翻开书的第一页，扑面而来的是一种严谨而又不失温度的语言风格。作者在引言部分，并没有直接抛出晦涩难懂的定义，而是从一个更宏观的视角，阐述了算法在计算机科学中的核心地位，以及学习算法对于提升编程思维和解决复杂问题的能力的重要性。这种循序渐进的讲解方式，对于像我这样并非科班出身，但又对算法充满热情的人来说，无疑是巨大的福音。我尤其欣赏作者在介绍基本概念时，会穿插一些历史典故或者生活中的类比，这让原本抽象的算法变得形象生动，更容易被理解和记忆。例如，在讲解排序算法时，他用“整理一叠扑克牌”来比喻，瞬间就让我想象到了各种排序方法的不同操作步骤，这种“润物细无声”的教学方式，比单纯的数学公式讲解要有效得多。书中大量的图示也是一大亮点，它们清晰地展示了算法的执行过程，让那些复杂的逻辑流程变得一目了然。我是一个视觉型学习者，这种图文并茂的形式，极大地降低了我学习的门槛。而且，我注意到书中在介绍每一种算法时，都会详细分析其时间复杂度和空间复杂度，并给出最优解和一些变种，这让我能够对算法的效率有一个更深刻的认识，也能够根据不同的应用场景选择最合适的算法。这种追求极致的严谨态度，让我对这本书的专业性充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我惊喜的地方，在于它对“为什么”的深入剖析。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”。在讲解每一个算法的时候，作者都会从问题的本质出发，分析为什么会出现这样的问题，以及为什么这个算法是解决这个问题的最优解。这种追根溯源的讲解方式，让我不再是被动地接受知识，而是主动地去思考和理解。我记得在讲解动态规划时，作者花了很大篇幅去阐述“最优子结构”和“重叠子问题”这两个概念，并且通过一些经典的DP问题，例如斐波那契数列、背包问题等，来一步步引导读者理解如何将一个复杂问题分解成更小的、可解的子问题。这种循序渐进的引导，让原本看起来非常抽象的动态规划，变得清晰可见。而且，书中还提供了大量的练习题，每一道题都精心设计，难度适中，能够有效地检验我是否真正掌握了前面讲解的知识。最让我感动的是，对于一些难题，书中还提供了详细的解题思路和多种解法，这对我来说，简直是宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织结构，可以说是相当的合理和流畅。它从最基本的概念入手，然后逐步深入到更复杂的算法和数据结构。每个章节之间都有很强的逻辑联系，前一章节的内容往往是后一章节的基础，这样使得读者在学习过程中能够形成一个完整的知识体系，而不是碎片化的知识点。我特别喜欢书中在介绍一个新的算法或者数据结构时，都会先给出它所要解决的问题，然后再引入相应的算法或数据结构，并详细解释其原理和应用。这种“问题驱动”的学习模式，让我能够更好地理解学习的意义和目标。而且，书中还穿插了一些“拓展阅读”和“思考题”，这进一步增加了本书的深度和广度。我常常会花很多时间去思考那些思考题，它们能够促使我深入地挖掘算法的本质，并尝试自己去设计和实现一些相关的算法。这种主动学习的方式，让我感到非常充实和有成就感。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书的排版设计也是我非常喜欢的一点。它并没有采用那种密密麻麻、小字体的风格，而是留有足够的行距和页边距，使得阅读起来非常舒适，眼睛不容易疲劳。每个章节的标题都醒目而清晰，方便我快速定位到感兴趣的内容。而且，书中插入的插图和图表，都经过了精心绘制，线条流畅，色彩搭配也很舒服，完全不会让人感到视觉上的杂乱。我特别喜欢书中对于一些算法的流程图的绘制，那些箭头和方框的连接，清晰地展示了算法的逻辑走向，让我在理解抽象的概念时，能够有一个直观的参照。还有，我注意到书中的公式和代码片段，都采用了特殊的字体和颜色标记，这使得它们在文字中脱颖而出，更容易吸引我的注意力。这种对细节的关注，体现了作者和出版社的专业素养。我认为，一本好的技术书籍，不仅要有优质的内容，更要有一个舒适的阅读体验，而这本书，无疑在这方面做得非常出色，它让我能够心无旁骛地沉浸在算法的世界里，享受学习的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最深刻的感受，是它对于“基础”二字的极致追求。作者并没有急于去介绍那些炫酷、前沿的算法，而是把大量的篇幅放在了那些看似简单，但却支撑起整个算法体系的基石上。从二分查找的巧妙之处，到链表、栈、队列的经典应用，再到递归的深层理解，每一点都讲得非常透彻，仿佛要把每一个细节都打磨到极致。我之前也看过一些算法书籍，但很多都只是浅尝辄止，或者直接跳到一些高级算法，导致我对一些基础概念的理解总是模棱两可。而这本书，让我重新认识了这些“老朋友”，原来它们还有这么多我之前从未注意到的精妙之处。例如，在讲解二叉树的遍历时，作者不仅列举了前序、中序、后序遍历，还详细分析了不同遍历方式的适用场景，以及如何通过迭代和递归两种方式实现，并且对两种方式的优劣进行了比较。这种深度和广度的结合，让我感到非常受益。更重要的是，书中提供的每一个代码示例，都经过了精心的设计和优化，不仅能够正确实现算法，而且结构清晰，易于阅读和理解。这对于我们这些需要将算法付诸实践的人来说，是极其宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例分析部分，可以说是我最期待也是最受益的部分。作者并没有仅仅列出一些抽象的算法定义和伪代码，而是通过大量精心挑选的实际案例，来展示这些算法是如何被应用到解决实际问题中的。这些案例涵盖了从字符串匹配到图论，从动态规划到搜索算法等各个方面，而且每个案例都分析得非常透彻，包括问题的描述、算法的选择、代码的实现以及性能的分析。我尤其喜欢书中对一些经典ACM-ICPC竞赛题目的解析，这些题目往往具有很高的代表性和挑战性，通过学习这些题目的解法，我能够更直观地感受到算法的魅力，并学到很多实用的技巧。而且，书中提供的代码示例，都经过了严格的测试，不仅运行效率高，而且可读性也很强，这对于我这样一个需要动手实践的学习者来说，是极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者，在算法领域绝对是一位经验丰富、功底深厚的专家。我能够从字里行间感受到他对算法的热爱，以及对知识传播的认真态度。他用一种非常亲切、幽默的语言，将那些复杂的算法原理娓娓道来，仿佛在和一个老朋友聊天一样。他会用一些生活中的小例子来解释抽象的概念，让那些原本枯燥的数学公式变得生动有趣。我印象最深的是，在讲解图论算法的时候，他把城市之间的交通网络比喻成图，把城市看作节点，把道路看作边，这样一来，诸如最短路径、最小生成树等问题，就变得非常容易理解。而且，他对每一种算法的分析都非常到位，不仅给出了算法的描述和伪代码，还会详细分析其时间复杂度和空间复杂度，并且会讨论一些优化方案。这种严谨又不失趣味的讲解风格，让我感到非常舒服，也让我对作者本人产生了极大的敬意。我相信，这本书能够成为我学习算法道路上的重要伙伴，因为它不仅仅是一本教材，更是一位良师益友。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，那种深邃的蓝色调，搭配上简洁有力的字体，瞬间就勾起了我对算法世界的好奇心。拿到手里，它比我想象的要厚实一些，沉甸甸的质感传递出一种知识的厚重感，让人觉得这本书里一定蕴含着扎实的干货。我特别喜欢书脊上的文字，排列得非常整齐，即使随意放在书架上，也能一眼注意到它，成为一道独特的风景线。封底的介绍也相当详尽，简要概括了本书涵盖的算法领域，并且用了一些生动形象的比喻来解释抽象的算法概念，这让我对即将开始的阅读旅程充满了期待。我曾经在一些技术论坛上看到过关于ACM-ICPC竞赛的讨论，它以其极高的挑战性和对程序员思维能力的极致考验而闻名，而这本书的出现，仿佛为我打开了一扇通往这个殿堂的大门。我希望通过这本书，能够系统地梳理和学习那些在竞赛中至关重要的基础算法，构建起坚实的知识体系，为未来的学习和实践打下坚实的基础。同时，我也希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能通过丰富的实例和清晰的讲解，让我真正理解算法背后的逻辑和思想，从而能够灵活运用到实际问题中去，而不是仅仅停留在死记硬背的层面。这本书给我带来的第一印象，就是它是一本值得细细品味、反复研读的经典之作，它传递出的信息是，学习算法并非枯燥乏味，而是一个充满探索和发现的精彩过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉，就是它是一本“接地气”的算法教材。它没有故弄玄虚，也没有过于理论化，而是用一种非常朴实、易懂的方式，将复杂的算法知识展现在读者面前。我喜欢它那种循序渐进的讲解方式，让我能够一步一步地深入理解算法的精髓。而且，书中丰富的图示和案例，让学习过程充满了乐趣，不再是枯燥乏味的“填鸭式”教学。最重要的是，它传递给我一种信息：学习算法并非遥不可及，只要掌握了正确的方法，任何人都可以学会并精通它。这本书就像一位耐心的老师，始终站在我的角度，引导我克服学习过程中的每一个难关。我相信，通过这本书的指导，我一定能够打下坚实的算法基础，为我的技术之路增添更多可能。

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