算法概论 在线电子书 图书标签: 算法 计算机 algorithms 编程 计算机科学 算法与数据结构 algorithm 经典
发表于2025-04-04
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为什么讲算法的书,都这么难。可能是自己没有静下心来看,可能是自己的数学知识忘光了,也可能是跟自己目前的工作内容关系不大。唉,不找理由了,主要原因还是在自己。 最近看了几本算法的书,感觉都比较困难,算法原先被科学家视为二等公民,真要去补补数学底子了,现在自己就是二等公民。
评分考试用书,考完可以挖个坑活埋了。有志在算法界有所建树的人,还是看算法导论。没错,就是那本厚的可以当枕头的书。
评分尚待回炉重看
评分启蒙
评分能把网络流和LP之间的关系剖析得如此淋漓尽致(虽然算法导论也有这样的习题),多副本背包问题可以归结到dag的最长路径,从huffman引入熵概念,分治法优化乘法,还能做到不带冗余文字,简直字字珠玑,读后让人大爽,这样的书不打五星什么样的书还可以打五星呢。
王沛,男,国防科学技术大学管理科学与工程专业博士,自攻读硕士起一直从事智能优化算法领域的研究,已在该领域发表论文6篇,其中英文论文3篇。
Sanjoy Dasgupta于2002年在加州大学伯克利分校获得计算机科学专业的博士学位。他是AT&T实验室的高级技术人员。他的工作重点是研究数据挖掘的算法,对业务数据的语音识别和分析的应用。他在多维数据的统计分析的开发算法领域获得很重要的研究成果。
《国外经典教材·算法概论》涵盖了绝大多数算法设计中的常用技术。在表达每一种技术时,阐述它的应用背景,强调每个算法运转背后的简洁数学思想,注意运用与其他技术类比的方法来说明它的特征,并提供了大量相应实际问题的例子。《国外经典教材·算法概论》同时也注重了对每一种算法的复杂性分析。全书共10章,从基本的数字算法人手,先后介绍了分治、图的遍历、贪心算法、动态规划、线性规划等技术,对NP完全问题进行厂基本而清晰的阐述,对随机算法、近似算法和量子算法这些近年来发展迅猛的领域也花费了一定的笔墨。书中每章后面都附有大量的习题,有利于读者对书中内容的理解和应用。
算法导论告诉你这样或那样的算法应该怎么做?以及为什么这样做是正确的?然后严密的数学定理+伪代码结束。而算法概论告诉你这个算法为什么要这样做,其背后直观的想法是什么?最后简单的说明正确性+伪代码结束。真正的直观理解,真正的看了想想就明白了,然后照着伪代码自己写...
评分CLRS不应该是《Algorithms》(这本书会不会简称为DPV?)的补充读物,而应该是学习算法的主要入门教材。换句话说,《Algorithms》并不适合初学者阅读,因为它的简洁精炼,因为它的教学背景,也因为它的undercurrents。 DPV不是传统意义上的算法教材,许多算法的经典内容在这里...
评分Chapter 7 中很多 Figure 中都出先了很低级的印刷错误。 举个例子: Figure 7.13 中,max 2x_1 + 5x_2 在影印版中变成了 a x2 x_1 + 5x_2 (下划线表示下标)。其他好几处都出现了类似的错误。 这种错误让人看的很莫名。。。 另外注释里也有些错误,如果看的时候觉得奇怪就...
评分我手头上有一本英文版,读了几章,感觉读到的并不是我这样一个急需在自己的大脑中填塞进一些东西的人,书中可能是借一些算法作为例子来阐述算法思想,但是我始终认为一些思想思路的东西不是看会的,是要完全从自己脑子里搭建起来的才会有用,每个人都有不同的思维习惯和思维模...
评分以前看到很多译著的评论里都有“翻译很烂”,我都没有体会,但是这一本书实在是翻译太烂了,有些句子感觉根本就是机器翻译的,人来读根本读不通好吗! 我举一个例子,1.2.1里,讲模的加法和乘法,里面有一句是这样的: 如何将两个书x和y分别模N的结果相乘?。。。为了简化模N的...
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