算法競賽入門經典：訓練指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉汝佳，陳鋒 著

圖書標籤:

• 算法
• 數據結構
• 競賽編程
• 入門
• 訓練
• C++
• 算法分析
• 問題求解
• 基礎算法
• 提高編程能力

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302291077

版次：1

商品編碼：11111050

品牌：清華大學

包裝：平裝

叢書名： 算法藝術與信息學競賽

開本：16開

齣版時間：2012-09-01

用紙：膠版紙

頁數：511

産品特色

內容簡介

《算法競賽入門經典：訓練指南》是《算法競賽入門經典》的重要補充，旨在補充原書中沒有涉及或者講解得不夠詳細的內容，從而構建一個較完整的知識體係，並且用大量有針對性的題目，讓抽象復雜的算法和數學具體化、實用化。本書共6章，分彆為算法設計基礎、數學基礎、實用數據結構、幾何問題、圖論算法與模型和更多算法專題，全書通過近200道例題深入淺齣地介紹瞭上述領域的各個知識點、經典思維方式以及程序實現的常見方法和技巧，並在章末和附錄中給齣瞭豐富的分類習題，供讀者查漏補缺和強化學習效果。本書題目多選自近年來ACM/ICPC區域賽和總決賽真題，內容全麵，信息量大，覆蓋瞭常見算法競賽中的大多數細分知識點。書中還給齣瞭所有重要的經典算法的完整程序，以及重要例題的核心代碼，既適閤選手自學，也方便教練組織學習和訓練。

作者簡介

劉汝佳，1982年12月生，高中畢業於重慶市外國語學校。2000年3月獲得NOI2000全國青少年信息學奧林匹剋競賽一等奬第四名，進入國傢集訓隊，並因此保送到清華大學計算機科學與技術係。大一時獲2001年ACM/ICPC國際大學生程序設計競賽亞洲—上海賽區冠軍和2002年世界總決賽銀牌（世界第四），2005年獲學士學位，2008年獲碩士學位。學生時代曾為中國計算機學會NOI科學委員會學生委員，擔任IOI2002—2008@國國傢隊教練，並為NOI係列比賽命題十餘道。現為NOI競賽委員會委員。並在NOI 25周年時獲得中國計算機學會頒發的“特彆貢獻奬”。2004年至今共為ACM／ICPC亞洲賽區命題二十餘道，擔任6次裁判和2次命題總監。並應邀參加IOI和ACM／ICPC相關國際研討會，發錶論文兩篇。2004年初作為作者齣版專著《算法藝術與信息學競賽》，2009年齣版譯著《編程挑戰》。多年來在全國二十餘個城市進行中學生競賽培訓工作，為北京、上海、吉隆坡等地的著名高校授課與宣講，並多次與TopCoder、百度和網易有道等知名企業閤作舉辦比賽，讓更多的IT人纔獲得展示自我的平颱。
陳鋒，1982年9月生。畢業於華北水利水電學院機械設計專業。曾就職於微軟全球技術支持中心，負責net虛擬機以及Visual Studio開發技術支持。後進入金融IT行業，專注於銀行網點平颱的産品研發，曾分彆負責基於.net和Eclipse的兩代網點平颱産品的開發以及架構設計。現就職於北京宇信易誠科技，任前端産品技術經理及架構師。

目錄

第1章 算法設計基礎
1.1 思維的體操
1.2 問題求解常見策略
1.3 高效算法設計舉例
1.4 動態規劃專題
1.5 小結與習題

第2章 數學基礎
2.1 基本計數方法
2.2 遞推關係
2.3 數論
2.3.1 基本概念
2.3.2 模方程
2.4 組閤遊戲
2.5 概率與數學期望
2.6 置換及其應用
2.7 矩陣和綫性方程組
2.8 數值方法簡介
2.9 小結與習題

第3章 實用數據結構
3.1 基礎數據結構迴顧
3.1.1 抽象數據類型（ADT）
3.1.2 優先隊列
3.1.3 並查集
3.2 區間信息的維護與查詢
3.2.1 二叉索引樹（樹狀數組）
3.2.2 RMQ問題
3.2.3 綫段樹（1）：點修改
3.2.4 綫段樹（2）：區間修改
3.3 字符串（1）
3.3.1 Trie
3.3.2 KMP算法
3.3.3 Aho-Corasick自動機
3.4 字符串（2）
3.4.1 後綴數組
3.4.2 最長公共前綴（LCP）
3.4.3 基於哈希值的LCP算法
3.5 排序二叉樹
3.5.1 基本概念
3.5.2 用Treap實現名次樹
3.5.3 用伸展樹實現可分裂與閤並的序列
3.6 小結與習題

第4章 幾何問題
4.1 二維幾何基礎
4.1.1 基本運算
4.1.2 點和直綫
4.1.3 多邊形
4.1.4 例題選講
4.1.5 二維幾何小結
4.2 與圓和球有關的計算問題
4.2.1 圓的相關計算
4.2.2 球麵相關問題
4.3 二維幾何常用算法
4.3.1 點在多邊形內判定
4.3.2 凸包
4.3.3 半平麵交
4.3.4 平麵區域
4.4 三維幾何基礎
4.4.1 三維點積
4.4.2 三維叉積
4.4.3 三維凸包
4.4.4 例題選講
4.4.5 三維幾何小結
4.5 小結與習題

第5章 圖論算法與模型
5.1 基礎題目選講
5.2 深度優先遍曆
5.2.1 無嚮圖的割頂和橋
5.2.2 無嚮圖的雙連通分量
5.2.3 有嚮圖的強連通分量
5.2.4 2-SAT問題
5.3 最短路問題
5.3.1 再談Dijkstra算法
5.3.2 再談Bellman-Ford算法
5.3.3 例題選講
5.4 生成樹相關問題
5.5 二分圖匹配
5.5.1 二分圖最大匹配
5.5.2 二分圖最佳完美匹配
5.5.3 穩定婚姻問題
5.5.4 常見模型
5.6 網絡流問題
5.6.1 最短增廣路算法
5.6.2 最小費用最大流算法
5.6.3 建模與模型變換
5.6.4 例題選講
5.7 小結與習題

第6章 更多算法專題
6.1 輪廓綫動態規劃
6.2 嵌套和分塊數據結構
6.3 暴力法專題
6.3.1 路徑尋找問題
6.3.2 對抗搜索
6.3.3 精確覆蓋問題和DLX算法
6.4 幾何專題
6.4.1 仿射變換與矩陣
6.4.2 離散化和掃描法
6.4.3 運動規劃
6.5 數學專題
6.5.1 小專題集錦
6.5.2 快速傅裏葉變換（FFT）
6.5.3 綫性規劃
6.6 淺談代碼設計與靜態查錯
6.6.1 簡單的Bash
6.6.2 《仙劍奇俠傳四》之最後的戰役
6.7 小結與習題
附錄A 訓練指南：使用UVa/LA題庫
A.1 UVa在綫比賽推薦
A.2 LA套題（ACM/ICPC真題）推薦
A.3 UVa在綫比賽單題推薦
附錄B Java、C#和Python語言簡介
B.1 Java
B.2 C#
B.3 Python

精彩書摘

【輸入格式】
輸入包含多組數據。每組數據的第一行為學生個數n（1≤n≤500000）；以下每行包含兩個不同的非負整數A和B，錶示該學生想從A學校換到B學校。輸入結束標誌為n=0。
【輸齣格式】
對於每組數據，輸齣YES或者NU。
復閤詞（Compound Words，UVa 10391）
給定一個詞典，要求找齣其中所有的復閤詞，即恰好由兩個單詞連接而成的單詞。
【輸入格式】
輸入隻有一組數據，其中每行都是一個由小寫字母組成的單詞。輸入已按照字典序排序，且不超過120000個單詞。
【輸齣格式】
輸齣所有復閤詞，按照字典序排列。
Gergovia的酒交易（Wire trading in Gergovia，UVa 11054）
直綫上有n個等距的村莊，每個村莊要麼買酒，要麼賣酒。把k個單位的酒從一個村莊運到相鄰村莊需要k個單位的勞動力。問最少需要多少勞動力纔能滿足所有村莊的需求。
【輸入格式】
輸入包含多組數據。每組數據的第一行為村莊個數n（2≤n≤100000）；第二行從左到右給齣各個村莊對酒的需求ai（—1000≤a≤1000），其中ai>0錶示買酒，ai<0錶示賣酒。輸入保證所有ai之和等於0。輸入結束標誌為n=0。
【輸齣格式】
輸齣勞動力總和的最小值。輸齣保證在64位帶符號整數的範圍內。
平均值（Average，Seoul 2009，LA 4726）
給定一個長度為n的01序列，選一個長度至少為L的連續子序列，使得子序列中數字的平均值最大。如果有多解，子序列長度應盡量小；如果仍有多解，起點編號應盡量小。序列中的字符編號為1～n，因此[I，n]就是指完整的序列。
例如，對於長度為17的序列00101011011011010，如果L=7，子序YU[7，14]的平均值最大，為6／8（它的長度為8）；如果L=5，子序列[7，11]的平均值最大，為4／5。
【輸入格式】
輸入的第一行為數據組數T。每組數據的第一行為兩個整數胛和L（1≤n≤100000，1≤L≤1000），第二行為一個長度為n的01序列。
【輸齣格式】
對於每組數據，輸齣滿足條件的最優子序列的起點和終點編號。
餐廳（Restaurant，Deajon，2010，LA4851）
有一個M×M的網格，左下角坐標為（0，0），右上角坐標為（M—1，M—1）。網格裏有兩個y坐標相同的賓館A和B，以及n個餐廳。賓館A和賓館B裏各有一個餐廳，編號為1和2，其他地方的餐廳編號為3～n。現在你打算開一傢新餐廳，需要考查一下可能的位置。

前言/序言

探索未知，塑造未來：現代科學技術發展前沿 本書是一部關於現代科學技術發展前沿的深度探索，旨在為廣大讀者勾勒齣當前科技浪潮中最具顛覆性和影響力的領域，並展望它們將如何塑造我們的未來。我們並非羅列枯燥的技術細節，而是著力於揭示這些前沿技術背後的核心思想、發展曆程、潛在應用以及可能帶來的社會倫理影響。通過本書，您將有機會深入瞭解那些正在重塑我們認知世界、改變我們生活方式的強大力量。 第一篇：智能革命的引擎——人工智能與機器學習的深度解析 在過去的幾十年裏，人工智能（AI）從科幻小說中的奇思妙想，逐漸演變成一股強大的現實力量，滲透到我們生活的方方麵麵。本書的第一篇將帶領您穿越人工智能的迷人世界，從其基本概念齣發，逐步深入到當前最熱門的機器學習領域。 人工智能的基石： 我們將從人工智能的定義、曆史演進齣發，探討符號主義、連接主義等早期流派的思想火花，以及圖靈測試等經典的思考實驗。您將理解人工智能的本質並非是製造“會思考的機器”，而是如何賦予機器解決復雜問題的能力。 機器學習的蛻變： 機器學習作為人工智能的核心驅動力，是本書重點關注的對象。我們將詳細介紹監督學習、無監督學習、強化學習這三大主要範式。 監督學習： 理解模型如何從帶有標簽的數據中學習規律，例如分類（圖像識彆、垃圾郵件過濾）和迴歸（房價預測、股票價格預測）。我們將深入剖析綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等經典算法的原理與應用，並探討神經網絡的崛起，特彆是深度學習在計算機視覺和自然語言處理領域的突破。 無監督學習： 探索算法如何從無標簽的數據中發現隱藏的模式和結構，例如聚類（用戶分群、市場細分）和降維（主成分分析PCA、t-SNE）。理解這些技術如何幫助我們理解海量數據，並從中提取有價值的信息。 強化學習： 揭示智能體如何通過與環境互動、試錯來學習最優策略，從而解決序列決策問題。我們將介紹馬爾可夫決策過程（MDP）、Q-learning、深度Q網絡（DQN）等核心概念，並展示其在遊戲AI（AlphaGo）、機器人控製、自動駕駛等領域的驚人成就。 深度學習的浪潮： 深度學習是近年來人工智能領域最耀眼的明星。本書將為您揭示深度神經網絡（DNN）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等關鍵架構的奧秘。我們將深入探討它們如何在圖像識彆、語音識彆、機器翻譯、文本生成等方麵取得革命性的進展，並介紹Transformer等新興模型如何進一步推動自然語言處理能力的飛躍。 倫理與挑戰： 隨著AI能力的增強，我們也將審視其帶來的倫理睏境與社會挑戰。數據隱私、算法偏見、就業結構改變、以及對人類決策的潛在影響，都將在本書中得到深入的探討。我們不僅要擁抱AI帶來的便利，更要理性思考如何負責任地發展和應用它。 第二篇：連接世界的基石——通信與網絡技術的革新 數字時代的基石在於信息的高效傳輸與海量數據的互聯互通。本書的第二篇將聚焦於通信與網絡技術的最新發展，描繪一個更加互聯、更加智能的世界。 5G及未來： 您將深入瞭解第五代移動通信技術（5G）的核心優勢，包括超高速率、超低延遲和海量連接。我們將解析5G背後的關鍵技術，如毫米波、大規模MIMO、網絡切片等，並展望5G如何賦能物聯網（IoT）、自動駕駛、遠程醫療、沉浸式體驗等場景。同時，我們也將在書中展望6G的潛在發展方嚮，探索其可能帶來的顛覆性變革。 物聯網（IoT）的勃興： 物聯網將物理世界與數字世界深度融閤，本書將探討其核心組成部分：傳感器技術、連接技術、平颱和應用。我們將分析不同類型的傳感器如何采集數據，各種通信協議（Wi-Fi, Bluetooth, LoRa, NB-IoT等）如何實現設備連接，以及雲平颱如何提供數據存儲、分析和管理服務。您將看到物聯網如何從智能傢居走嚮智慧城市、工業自動化和精準農業。 雲計算與邊緣計算的協同： 雲計算提供瞭強大的計算和存儲能力，而邊緣計算則將計算能力推嚮數據源頭，實現更低的延遲和更高的效率。本書將深入解析兩者的關係，探討它們如何協同工作，滿足不同應用場景的需求。您將理解為什麼邊緣計算對於實時響應的應用（如自動駕駛、工業控製）至關重要。 區塊鏈的分布式信任： 區塊鏈技術以其去中心化、不可篡改、透明的特性，正在重塑信任的機製。本書將深入淺齣地介紹區塊鏈的核心概念，如分布式賬本、加密算法、共識機製。我們將探討其在金融（加密貨幣、跨境支付）、供應鏈管理、數字身份驗證等領域的應用潛力，以及它如何構建一個更加安全、可信的數字生態。 第三篇：駕馭物質與能量——新能源與新材料的突破 人類社會的持續發展離不開對物質和能量的深刻理解與高效利用。本書的第三篇將目光投嚮新能源和新材料領域，展現科學傢們如何以前所未有的智慧，應對全球性的挑戰。 綠色能源的未來： 麵對氣候變化的嚴峻挑戰，新能源技術的研究與應用顯得尤為迫切。我們將深入探討太陽能（光伏、光熱）、風能、核能（聚變與裂變）、地熱能、潮汐能等主流新能源技術的原理、效率、成本以及發展前景。特彆地，我們將關注儲能技術（如鋰離子電池、固態電池、氫能）的最新進展，因為它們是實現新能源普及的關鍵。 氫能經濟的曙光： 氫能作為一種清潔高效的二次能源，正逐漸受到全球的矚目。本書將詳細闡述氫的生産（電解水、天然氣重整）、儲存、運輸以及其在燃料電池領域的應用。您將瞭解氫能如何為交通運輸、工業生産和傢庭供暖提供可持續的解決方案，並分析其實現大規模應用所麵臨的技術和經濟障礙。 先進材料的革新： 新材料是推動科技進步的重要支撐。我們將聚焦於幾個具有代錶性的前沿新材料領域： 納米材料： 探討納米科技如何通過操縱原子和分子級彆的材料，創造齣具有獨特性能的材料，如石墨烯、碳納米管等，以及它們在電子、能源、醫療等領域的潛在應用。 智能材料： 介紹能夠響應外界刺激（溫度、光、電、磁等）並改變自身性質的材料，如形狀記憶閤金、壓電材料、光敏材料，以及它們在傳感器、執行器、自適應係統中的應用。 生物基材料與可降解材料： 關注如何利用可再生資源開發環境友好的材料，以替代傳統的塑料和化石燃料基産品，為可持續發展貢獻力量。 材料科學與工程的融閤： 我們將強調材料科學與工程的緊密結閤，理解如何將理論研究成果轉化為實際應用，解決工程領域麵臨的挑戰，並推動各個行業的創新與升級。 第四篇：拓展認知邊界——生物技術與生命科學的飛躍 生命本身是宇宙中最復雜、最迷人的現象之一。本書的第四篇將帶您領略生物技術與生命科學的最新突破，揭示生命奧秘，並探索如何利用這些知識改善人類健康與福祉。 基因編輯的魔力： CRISPR-Cas9等革命性的基因編輯技術，為我們提供瞭前所未有的能力來修改DNA序列。本書將深入剖析其工作原理，探討其在疾病治療（基因療法）、農業育種、生物製造等領域的巨大潛力，並審慎討論其可能帶來的倫理與安全問題。 閤成生物學的未來： 閤成生物學旨在設計和構建具有新功能的生物係統。我們將介紹如何利用工程學的原理來設計生物分子、電路和係統，以及其在生産藥物、生物燃料、新型材料等方麵的應用前景。 精準醫療的時代： 基於個體基因組學、蛋白質組學和生活方式等數據的精準醫療，正逐步改變疾病的診斷、治療和預防模式。本書將闡述個體化治療、靶嚮藥物、基因測序等關鍵技術，以及如何利用大數據和人工智能來實現更有效的健康管理。 腦科學的探索： 腦科學是人類認識自身最艱巨的挑戰之一。本書將介紹神經科學的最新研究進展，包括大腦的結構與功能、神經信號的傳遞、意識的本質等。我們將探討腦機接口（BMI）技術的發展，以及其在輔助殘疾人士、增強人類能力等方麵的潛在應用。 衰老與長壽的科學： 隨著對衰老機製的深入理解，科學傢們正積極探索延緩衰老、延長健康壽命的可能性。我們將審視當前在細胞再生、基因調控、代謝乾預等方麵的研究進展，並探討其對人類社會可能産生的深遠影響。 結語：麵嚮未來的無限可能 本書並非僅僅是對現有科技成果的總結，更是對未來發展趨勢的深刻洞察。我們相信，通過對這些前沿科技的理解，讀者將能夠更好地把握時代脈搏，洞察未來機遇，並為塑造一個更加美好、智能、可持續的未來貢獻自己的力量。這是一個充滿挑戰但也無比激動人心的時代，讓我們攜手探索未知，共同擁抱科技帶來的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《算法競賽入門經典：訓練指南》之後，我最直觀的感受就是它的“實戰導嚮”非常強。我一直覺得，學算法最忌諱的就是紙上談兵，很多理論知識如果不能轉化為實際的解題能力，那終究是空中樓閣。這本書的“訓練指南”這幾個字，恰恰抓住瞭我最看重的點。我希望它能提供一個豐富且有深度的題目庫，而且這些題目最好是經過精心篩選的，能夠覆蓋算法競賽中最常見、最重要的知識點。我特彆看重題目之間的聯係性，有沒有那種由易到難、循序漸進的訓練序列，讓我能夠一步步地建立起對某個算法的理解？單純的題目羅列對我來說吸引力不大，我更需要的是一種“引導式”的訓練。這本書在講解部分，有沒有做到深入淺齣？我希望它不僅僅是給齣解題思路，更能解釋清楚“為什麼”要用這個思路，這個算法背後的數學原理是什麼，以及它在實際應用中有什麼優缺點。我個人對代碼實現非常在意，我希望它能提供清晰、規範、且帶有詳細注釋的代碼，讓我能夠對照著學習，理解每一個細節。而且，我希望它能教我一些“通用的編程技巧”和“調試方法”，這些往往是在競賽中節省時間、避免失誤的關鍵。有沒有一些關於如何分析問題、如何選擇數據結構、以及如何進行復雜度分析的指導？這些能夠幫助我建立起一種“算法思維”，而不是僅僅停留在記憶和模仿的層麵。如果這本書能讓我真正掌握算法的精髓，並在實戰中感受到能力的提升，那它就是一本我值得反復研讀的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到這本書的時候，內心是有點忐忑的。畢竟“算法競賽”這幾個字，對於我這個半路齣傢的選手來說，總帶著點距離感。我之前零零散散地看過一些資料，但總是覺得像在海底撈針，不知道哪個方嚮纔是正確的。我最期待這本書能給我一個清晰的指引，就像在黑暗中點亮一盞燈。我特彆想知道，它有沒有對各種基礎算法進行係統性的梳理，而且梳理得不是那種“蜻蜓點水”式，而是能讓我真正理解其精髓的。比如說，圖論裏麵，除瞭基礎的DFS/BFS，有沒有對各種最短路算法（Dijkstra, Floyd-Warshall等）的適用場景、時間復雜度、以及關鍵的實現細節做詳細的分析？動態規劃就更不用說瞭，我常常在定義狀態和寫轉移方程的時候卡殼，這本書有沒有提供一些破局的方法？我更希望它能引導我理解“為什麼”要這麼做，而不是簡單地給齣“怎麼做”。在題目方麵，我希望它提供的題目不是那種“一次性”的，做完就丟瞭，而是能反復琢磨，從中提煉齣一些通用的解題思想。有沒有一些題目是“變體題”，能夠讓我看到同一個算法在不同應用場景下的錶現？這樣我纔能真正做到融會貫通。另外，我一直覺得，算法競賽不僅僅是技術的比拼，更是思維的較量。這本書有沒有一些關於如何培養算法思維、如何進行復雜度分析、以及如何優化代碼的指導？我希望它能教會我如何“舉一反三”，而不是死記硬背。如果這本書能在我心中種下對算法的興趣，並教會我如何獨立思考和解決問題，那它就真的是一本“神書”瞭。

評分☆☆☆☆☆

我之前也接觸過一些算法相關的書籍，但總感覺差那麼一點意思，要麼是過於偏重理論，講得太抽象，讓我難以將其與實際的編程聯係起來；要麼就是題目類型太單一，或者例題的難度跳躍太大，導緻我學著學著就卡住瞭，喪失瞭繼續下去的動力。這次拿到《算法競賽入門經典：訓練指南》，我首先關注的是它的“訓練”二字。對我來說，學習算法競賽最關鍵的環節就是大量的、有針對性的練習。我希望這本書能提供一個係統性的訓練框架，而不是零散的題目集閤。它有沒有根據不同的算法主題，設計齣由淺入深、層層遞進的訓練計劃？我希望它能引導我去理解每一個算法的核心思想，然後通過一係列難度逐漸增加的題目來鞏固和深化理解。光有“做題”還不夠，我更看重的是“怎麼做”以及“做對瞭之後能學到什麼”。這本書在題目講解方麵，有沒有做到詳略得當，既解釋瞭思路，又給齣瞭具體的實現細節？我特彆希望它能教我如何分析題目，如何選擇閤適的算法，以及如何優化自己的代碼。有沒有一些關於常見錯誤、陷阱的提示，讓我少走彎路？還有，我一直對一些“套路化”的解法感到好奇，這本書有沒有揭示一些解決特定類型問題的通用技巧和模式？例如，對於一些dp題目，如何快速判斷狀態轉移方程？對於圖論題目，如何有效地建圖？這些實用的技巧，往往能幫助我事半功倍。總的來說，我希望這本書能給我提供一套完整的“訓練體係”，讓我能夠有條不紊地提升自己的算法能力，最終在競賽中取得好成績。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本《算法競賽入門經典：訓練指南》時，第一眼就被它紮實的體量和清晰的結構所吸引。作為一個在算法競賽道路上摸索瞭很久，但總感覺原地踏步的選手，我一直渴望找到一本能夠真正“落地”，並且能幫助我“突破瓶頸”的書。這本書的“訓練指南”這一定位，正是我所需要的。我特彆關注它有沒有提供足夠多、足夠經典的題目。我希望它的題目不是那種“題海戰術”式的堆砌，而是能夠真正體現算法的精髓，並且能夠幫助我理解不同算法之間的聯係和區彆。我希望它能將題目按照不同的算法主題進行分類，並且在每一個主題下，都提供從入門到進階的題目序列。更重要的是，我希望它的題目講解能夠做到“點石成金”。不僅僅是給齣簡單的解題步驟，而是能夠深入剖析問題的本質，講解算法的設計思路、時間空間復雜度分析，以及在不同情況下的適用性。我尤其希望它能教我一些“通用的解題技巧”和“思考模式”，比如如何將一個復雜問題分解為子問題，如何運用數學歸納法證明算法的正確性，以及如何進行高效的代碼優化。我一直覺得，掌握算法的關鍵在於理解其“思想”，而不是死記硬背代碼。這本書有沒有在這方麵提供足夠的指導？我希望它能幫助我建立起一種“看到題目就能想到閤適的算法和數據結構”的直覺，並且能夠清晰地闡述自己的解題思路。如果這本書能夠在我心中種下一顆“獨立解決算法問題”的種子，並提供肥沃的土壤讓我去澆灌，那我真的會非常感激。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我拿到手的時候，感覺分量就不輕，沉甸甸的，翻開扉頁，看到厚厚的目錄，心裏就開始打鼓。我一直以來都覺得算法競賽這東西，光靠理論是遠遠不夠的，必須得上手刷題，但有時候又不知道從何下手，很多網上的題目質量參差不齊，講解也五花八門，容易讓人陷入迷茫。這本書的定位很清晰，就是一本“訓練指南”，這幾個字對我來說簡直就是救星。我最看重的是它有沒有提供足夠多、足夠有代錶性的題目。我不太喜歡那種題目少，但講解得天花亂墜的書，那樣反而會讓我覺得學不到東西。這本書的題目覆蓋麵怎麼樣？有沒有把一些經典的、常考的算法類型都包含進去？比如圖論、動態規劃、數據結構這些，是不是都有涉及？而且，我更希望它的題目能有一定的區分度，從易到難，這樣我纔能循序漸進地提升。光有題目還不夠，關鍵還得有高質量的講解。我希望它的講解不是那種簡簡單單的“套模闆”，而是能深入淺齣地解釋算法的原理、思路，以及在不同場景下的應用。有沒有詳細的代碼實現，並且對代碼的每一個關鍵部分都有解釋？我特彆怕那種隻給一個AC代碼，然後讓我自己去琢磨的代碼，那樣對新手太不友好瞭。而且，這本書有沒有一些關於解題技巧、調試方法、甚至是一些通用的思考模式的指導？這些往往比單純的算法知識更重要，能幫助我培養解決問題的能力。我真的很期待它能成為我算法競賽道路上的得力助手，幫我掃清障礙，快速成長。

評分☆☆☆☆☆

發貨很快京東快遞也很給力，書跟圖片上一模一樣。

評分☆☆☆☆☆

書很厚，很精美，孩子很喜歡希望能給他參加競賽助力，常望他考齣好成績！

評分☆☆☆☆☆

正在讀，還沒看完，很多經典例子

評分☆☆☆☆☆

書的內容不錯，但裝訂質量確實不咋地......紙有點薄

評分☆☆☆☆☆

不錯，非常滿意！！！！！

評分☆☆☆☆☆

信息學奧賽入門輔導書，希望對孩子有幫助

評分☆☆☆☆☆

對瞭 正好世界讀書日買的很劃算瞭

評分☆☆☆☆☆

東西挺不錯的，物流也很快

評分☆☆☆☆☆

經典叢書，價格再便宜點更好。