《算法概论(注释版)》源自加州大学伯克利分校和加州大学圣迭戈分校本科生的算法课讲义，以独特的视角展现了算法设计的精巧技术及魅力。在表达每一种技术时，强调每个算法背后的简洁数学思想，分析其时间和空间效率，运用与其他技术类比的方法来说明特征，并提供了大量实例。《算法概论(注释版)》以人类最古老的算法（算术运算）为起点，将各种算法中优美而有代表性的内容囊括书中，并以最前沿的理论（量子算法）结束，构成了较为完整的算法知识体系。
具体描述
读后感
第一次写书评献给算法了，也不亏。 这本书用于美国CS专业大二/大三学生的算法课，必修课，跟数据结构啊操统啊一起。研究生算法课有时候不用教材了，老师带着讨论一下那么上课。 Dasgupta在课上说他当年算法学得很差，没想到后来当了教授。 对，这本书就是没答案，因为习题在课...
评分第0章 本章较为简短，没有深入系统地涉及某些内容。主要以Fibonacci数列的例子，让我体会了递归和递推思想的差别。针对Fibonacci数列例子直接递归解法中涉及的重复计算，优化出递推方式，展示了思考问题中自顶向下与自底向上的不同思考角度可能产生较大的算法效率差别，同时隐...
评分我们为什么要学习算法？ 正如大名鼎鼎的Polya所说，为的是在遇到问题时，我们知道"How to solve it!" 对于每一个算法都有这样的一个过程：设计 --> 证明 --> 应用；而我们学习算法其实也是对这三个方面有着不同的侧重。如果你更关系证明与应用，很遗憾这本书应该不太符合你的...
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...
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...
用户评价
比“算法导论”更简洁一些，更容易抓住重点。习题很不错。
评分全英文，看不懂
评分没仔细看完. 适合初学者.
评分拖得太久太久才看完的一本书。简练，却不粗糙
评分真的是一本textbook！ Oct 24, 2012 Yinyanghu@NJU
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