具体描述
《算法设计与分析》主要取材于算法设计与分析领域的经典内容，并介绍了算法设计的发展趋势。内容主要包括非常经典的算法设计技术，例如递归与分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界、图算法，也包括了一些高级的算法设计主题，例如网络流和匹配、启发式搜索、线性规划、数论以及计算几何。在算法分析方面，介绍了概率分析以及最新的分摊分析和实验分析方法。在算法的理论方面，介绍了问题的下界、算法的正确性证明以及NP完全理论等方面的内容。《算法设计与分析》包括大量的问题实例，并给出了相应的设计与分析方法，书后精选了一些习题，供读者练习，以巩固所学的算法。工业应用领域的许多实际问题和疑难问题都需要有效的求解算法，《算法设计与分析》提供了设计有效算法的基础以及大量的可供选择的解决途径。
《算法设计与分析》内容基本上涵盖了目前程序设计竞赛所要掌握的算法，并在书后精选了部分ACM国际大学生程序设计竞赛的题目，供大家练习。
《算法设计与分析》可作为计算机科学系、数学系、软件学院等专业本科及研究生课程的教材，特别适合于有志于参加程序设计竞赛的学生学习和训练。
作者简介
目录信息
读后感
我仔细读了一下，觉得书的内容比较全面，涉及了许多算法，特别是ACM竞赛需要的算法。课后习题也增加了一些ACM程序设计竞赛的题目。遗憾的是没有下载到习题解答。按照书中提供的网址，进不去。 我仔细读了一下，觉得书的内容比较全面，涉及了许多算法，特别是ACM竞赛需要的算法...
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用户评价
这本书，初读之下，便觉其深邃，仿佛置身于一个由逻辑和结构编织而成的宏大迷宫。作者的叙述风格，如同经验老到的向导，不疾不徐地引导我们穿梭于各种复杂问题的表象之下，直抵其核心的数学本质。我尤其欣赏书中对**图论**部分的阐述，它并非简单地罗列定理和公式，而是通过一系列精心设计的案例，展示了如何将现实世界中的关联抽象为节点和边的网络，进而运用诸如最短路径、最小生成树等工具来优化决策。例如，在讨论**网络流**问题时，书中对Ford-Fulkerson算法的剖析细致入微，不仅解释了“增广路径”的直观意义，还深入探讨了其时间复杂度的瓶颈，并自然过渡到更优化的算法变体。这种由浅入深、层层递进的讲解方式，极大地降低了初学者的理解门槛，同时也为资深研究者提供了重新审视基础概念的独特视角。它要求读者不仅要记住算法步骤，更要理解背后的优化思想，从而在面对全新问题时，能够举一反三，构建出属于自己的高效解决方案。这种对思维深度的挖掘，远超一般教材的范畴，更像是一次对计算思维的系统性训练。
评分坦白讲，这本书的阅读体验，并非一帆风顺，它更像是一场智力上的马拉松，需要极大的专注力和毅力。尤其是在涉及**动态规划**的章节，初次接触的读者可能会感到有些迷茫。作者倾向于使用一种偏向于数学归纳法的严谨性来构建状态转移方程，这虽然保证了论证的无懈可击，但在直观感受上略显晦涩。例如，在处理**背包问题**的变体时，书中并没有过分依赖图形化的辅助说明，而是直接给出了递推关系的精确数学表达式。我花了相当长的时间去反复推敲那些下标的含义和边界条件的设置，直到真正理解了“最优子结构”是如何被编码进这些公式中的。但这苦尽甘来的感觉也是无与伦比的——一旦你真正掌握了动态规划的精髓，你会发现许多看似无解的优化难题，突然间就有了清晰的求解路径。这本书的价值就在于此，它不提供捷径，而是强迫读者去建立起严密的逻辑链条，培养那种“看见问题结构”的能力，这对于任何想要在计算机科学领域深耕的人来说，都是一项不可或缺的硬技能。
评分这本书在对**贪心算法**的探讨上，展现了一种近乎艺术性的简洁与优雅。与其他强调“总是最优”的算法设计范式不同，作者非常坦诚地指出了贪心策略的局限性，并用一系列反例来佐证何时不可取。这种批判性的思维贯穿始终，使得读者在学习时，不会盲目地相信任何一种策略的普适性。我特别喜欢其中关于**区间调度**问题的论述，它不仅展示了如何通过选择“最早结束时间”来实现最优解，更重要的是，它提供了一个“剪枝”的视角，说明为何其他看起来合理的贪心选择（比如选择最短区间、最早开始时间）都会导致局部最优而非全局最优。这种对“为什么不对”的深入剖析，比单纯告诉你“应该怎么做”要深刻得多。它培养了一种怀疑精神，提醒我们，任何算法的正确性都需要严格的证明来支撑，而不仅仅是靠几个成功的测试用例来验证。这种严谨和审慎的态度，是衡量一本优秀理论著作的重要标准。
评分如果要用一个词来形容这本书的行文风格，那一定是“百科全书式”的全面性。它不仅仅停留在介绍经典算法的层面，更大量地引入了对**概率性算法**和**近似算法**的讨论。对于像**NP完全性**这类理论前沿的问题，书中没有避重就轻，而是以一种非常清晰的层级结构，勾勒出了P、NP、NP-Complete之间的关系网。讲解**多项式时间归约**时，作者巧妙地选择了几个代表性的NP-Complete问题（如3-SAT、图着色），详细演示了它们之间是如何相互转化的。这种广度使得读者在阅读完此书后，对计算复杂性理论有一个宏观且扎实的认知框架，而不是仅仅停留在对具体解法的掌握上。虽然部分涉及到随机化算法的数学背景较为深厚，需要一定的概率论基础，但这恰恰体现了作者的良心——他没有为了迎合大众而简化掉理论的严谨性，而是提供了一个真正面向专业领域的参考工具。
评分这本书的排版和符号系统设计得极为考究，这在很大程度上提升了阅读体验，尤其是在处理那些涉及到复杂递归关系和数学表达式的章节时。作者对**分治策略**的讲解尤其出色，通过对**排序算法**（如Merge Sort、Quick Sort）的深入分析，不仅展示了如何利用“分而治之”的思想来打破指数级的计算壁垒，还细致地比较了不同实现细节对实际性能的影响，比如Quick Sort中枢选择对最坏情况的规避。书中对**主定理（Master Theorem）**的讲解，是教科书级别的典范——清晰地阐述了三种基本情况，并提供了可供练习的、涵盖各种复杂度的例子。这种对细节的关注，使得即便是重复学习过的知识点，也能在书中找到新的理解角度。总的来说，它不仅仅是一本教授“如何解决问题”的书，更是一本指导我们“如何思考问题结构”的书籍，其内涵和深度，足以支撑多次反复阅读和查阅。
评分凑合吧。。。感觉是《算法导论》前半部分的简略版。。
评分基本上是《算法导论》的中文缩写版
评分基本上是《算法导论》的中文缩写版
评分张老师的书。跟算法导论很相像。可以说是算法导论的缩小版，轻薄本。一些算法读来还是晦涩抽象…
评分凑合吧。。。感觉是《算法导论》前半部分的简略版。。
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