算法竞赛入门经典+算法竞赛入门经典.训练指南 刘汝佳 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘汝佳，陈锋 著

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• 算法竞赛
• 入门
• 刘汝佳
• 数据结构
• 算法
• 编程
• 训练
• ACM
• OI
• 基础

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302291077

商品编码：11117520140

出版时间：2012-10-01

卖家促销    活动日期：2017-08-21 09:09 - 2018-06-30 09:09 单笔订单满 159 元 　包邮(不包邮地区：台湾、香港、澳门、海外)

《深入理解计算机算法》 一、 宏伟蓝图：为何要深入理解计算机算法？ 在信息技术飞速发展的今天，算法已经渗透到我们生活的方方面面。从搜索引擎的高效检索，到社交媒体的精准推荐，再到自动驾驶的实时决策，无不体现着算法的强大力量。然而，大多数人对于算法的认识停留在“听过”的层面，对其中精妙的设计、严谨的逻辑以及解决问题的核心思想知之甚少。这不仅限制了我们对技术的理解深度，更阻碍了我们在技术领域进一步发展的可能。 《深入理解计算机算法》旨在为您揭开算法神秘的面纱，带领您走进一个由逻辑、效率与智慧构建的迷人世界。本书并非仅仅罗列各种算法的实现代码，而是着力于探究算法背后的思想根源、设计哲学以及在不同场景下的适用性。通过本书的学习，您将能够： 建立坚实的理论基础： 理解算法设计的基本原则，掌握分析算法效率的常用方法，并学会如何衡量一个算法的优劣。 掌握核心算法思想： 深入剖析分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界等经典算法思想，理解它们是如何被巧妙地应用于解决复杂问题的。 熟悉常用数据结构： 了解数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表等基本数据结构，以及它们与算法之间的紧密联系，知道何时选择何种数据结构能最大程度地提升算法的效率。 提升解决问题的能力： 学会如何将现实世界的问题抽象成算法模型，并利用所学算法知识设计出高效、鲁棒的解决方案。 为进阶学习铺平道路： 为后续学习更高级的算法，如图论算法、计算几何、机器学习算法等打下坚实的基础。 本书的目标是让读者不仅“会用”算法，更能“理解”算法，甚至“创造”算法。我们相信，掌握了算法的精髓，您将能以更敏锐的视角审视问题，以更高效的方式解决问题，从而在技术领域脱颖而出。 二、 结构解析：循序渐进，层层递进 本书的编排旨在引导读者从易到难，逐步建立对算法的全面认识。内容结构清晰，逻辑严谨，便于读者理解和消化。 第一部分：算法基础与分析 绪论：算法的魅力与重要性 什么是算法？ 算法在现代计算机科学中的地位。 算法的典型应用场景。 学习算法的价值与意义。 算法效率度量：时间复杂度和空间复杂度 如何衡量一个算法的好坏？ 渐进符号 O、Ω、Θ 的含义与运用。 常见时间复杂度的分析：O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n) 等。 空间复杂度的考量。 如何通过分析代码来确定算法的复杂度。 基本数据结构回顾与算法关联 线性数据结构：数组、链表、栈、队列。 非线性数据结构：树（二叉树、堆）、图、哈希表。 理解不同数据结构在算法实现中的作用和影响。 第二部分：核心算法思想与经典算法 递归与分治策略 递归的本质与实现。 分治法的设计思路：分解、解决、合并。 经典分治算法： 二分查找：高效查找的基石。 归并排序：稳定且高效的排序算法。 快速排序：平均性能优异的排序算法。 汉诺塔问题：递归思想的趣味体现。 大数乘法：分治法在计算领域的应用。 动态规划：化繁为简的艺术 动态规划的适用条件：最优子结构和重叠子问题。 动态规划的设计步骤：定义状态、状态转移方程、边界条件、计算顺序。 经典动态规划问题： 斐波那契数列：最简单的动态规划入门。 背包问题（0/1 背包、完全背包）：组合优化经典。 最长公共子序列/子串：字符串匹配与比较。 最短路径问题（如 Floyd-Warshall 算法）：图论中的动态规划应用。 编辑距离：衡量字符串相似度。 股票买卖问题：周期性交易策略。 贪心算法：局部最优是否能导向全局最优？ 贪心算法的原理：每一步都做出局部最优的选择。 贪心算法的适用性分析：如何证明贪心策略的正确性。 经典贪心算法： 活动选择问题：如何最大化安排互不相容的活动。 霍夫曼编码：数据压缩的经典应用。 最小生成树（Prim 算法、Kruskal 算法）：图论中的贪心应用。 分数背包问题：与 0/1 背包的区别与贪心解法。 找零问题：在特定货币体系下的贪心解法。 回溯与分支限界：探索与剪枝 回溯法的思想：深度优先搜索，尝试所有可能的解，并在不满足条件时回溯。 回溯法的应用场景：组合问题、排列问题、路径寻找。 经典回溯算法： N 皇后问题：在棋盘上放置皇后。 全排列/组合问题：生成所有可能的排列或组合。 数独求解：逻辑推理与搜索。 分支限界法的思想：在搜索过程中记录已找到的最优解，并剪枝掉不可能产生更优解的搜索分支。 分支限界法与回溯法的比较。 第三部分：专题算法与进阶 图论基础与核心算法 图的表示：邻接矩阵、邻接表。 图的遍历：深度优先搜索 (DFS)、广度优先搜索 (BFS)。 最短路径算法：Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法。 拓扑排序：有向无环图的排序。 连通分量：强连通分量、双连通分量。 字符串匹配算法 朴素字符串匹配。 KMP 算法：利用前缀函数优化匹配效率。 Boyer-Moore 算法：更高效的字符串匹配。 查找与排序的高级主题 二叉搜索树 (BST) 及其变种（AVL 树、红黑树）。 B 树与 B+ 树：数据库索引的基石。 堆排序：基于堆的排序方法。 桶排序、计数排序、基数排序：非比较排序。 数学与概率算法（部分介绍） 随机化算法：蒙特卡洛方法。 数论基础：模运算、素数判定。 第四部分：实战应用与思考 如何选择合适的算法？ 根据问题特性分析。 时间和空间复杂度的权衡。 算法的可实现性与稳定性。 算法在实际工程中的应用案例分析 大数据处理。 人工智能与机器学习。 图形学与游戏开发。 网络通信。 算法优化技巧与策略 缓存机制。 并行计算。 位运算技巧。 走向更远：算法的未来发展趋势 量子计算对算法的影响。 AI 驱动的算法设计。 算法与理论计算机科学的交叉。 三、 学习方法：掌握核心，融会贯通 掌握算法并非易事，需要系统的学习方法和持续的实践。本书倡导以下学习方式： 1. 理解而非记忆： 重点在于理解算法的设计思想和工作原理，而非死记硬背代码。尝试用自己的语言解释算法的逻辑。 2. 动手实践： 理论学习的同时，务必通过编程实现算法。从简单的例子开始，逐步挑战更复杂的算法。 3. 分析复杂度： 养成分析代码时间复杂度和空间复杂度的习惯，这是衡量算法优劣的关键。 4. 调试与排错： 编程实现过程中难免遇到错误，学会通过调试来理解代码的执行流程，找出问题所在。 5. 举一反三： 学习一个算法时，思考它能解决哪些类似的问题，或者是否有其他算法可以解决同一问题，并进行比较。 6. 参与讨论与交流： 与同学、社区成员交流学习心得，讨论算法难题，可以开阔思路，加速进步。 7. 解决实际问题： 尝试将学到的算法应用于解决自己感兴趣的实际问题，这是最好的检验和巩固方式。 四、 目标读者：渴望精进的你 《深入理解计算机算法》适合以下读者： 计算机科学与技术专业的学生： 作为专业课程的补充和深化，帮助您建立扎实的算法基础。 软件工程师： 提升代码质量，优化程序性能，解决复杂技术难题。 数据科学家与机器学习工程师： 理解算法在数据分析和模型构建中的核心作用。 对算法和计算机科学充满好奇的爱好者： 想要系统性地了解算法，探索计算机的内在逻辑。 备考信息学竞赛、ACM-ICPC 等各类编程竞赛的选手： 提供系统性的算法知识和训练思路。 五、 结语：算法，赋能未来 算法是计算机科学的灵魂，是解决问题的强大武器。掌握了算法，您将拥有理解和构建高效、智能系统的关键能力。本书将陪伴您在这段充满挑战但也极具价值的算法探索之旅中，不断突破自我，成为一名更出色的技术创造者。让我们一起，用算法赋能未来！

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拿到这套《算法竞赛入门经典》加上《训练指南》的组合，感觉像挖到了宝藏！我是一名计算机专业的学生，虽然接触过一些基础算法，但在实际的算法竞赛中总是感觉力不从心，总是在一些基础的套路和优化上卡壳。这本书的结构设计得非常合理，首先，《入门经典》部分循序渐进地介绍了各种经典算法，从基础的数据结构（链表、栈、队列）到排序、查找，再到图论、动态规划，每一章都配有丰富的例题，而且例题的选择非常贴合实际竞赛场景，不是那种脱离实际的理论讲解。最让我惊喜的是，作者在讲解每个算法时，都会深入剖析其思想、实现细节以及时间复杂度，并且会给出多种解法，让你从不同角度理解问题。我特别喜欢他讲解图论的部分，把复杂的概念拆解得很清晰，甚至是一些初学者容易混淆的深度优先搜索和广度优先搜索，都用非常形象的比喻和代码演示来解释，让我茅塞顿开。而且，这本书的排版也很舒服，代码清晰易读，不像有些书那样密密麻麻的，阅读体验极佳。

评分☆☆☆☆☆

之前在网上看到很多关于这套书的推荐，一直没下定决心入手。直到最近参加了一场区域赛，发现自己在很多基础题型上花费了太多时间，才意识到是时候系统地学习一下了。《算法竞赛入门经典》这本书，我个人觉得它最突出的优点就是“经典”。它并没有追求新颖的算法，而是把最常用、最核心的算法都梳理得井井有条，让你能够扎实地掌握基础。它的讲解风格非常注重逻辑性和清晰度，每一部分都像是把一个复杂的知识点层层剥开，直到你完全理解为止。我特别欣赏作者在讲解过程中，经常会用一些类比或者生活中的例子来解释抽象的概念，这对于我这种脑海里没有太多数学模型的人来说，简直是救星。而《训练指南》就更不用说了，它的题目难度适中，而且题目类型非常丰富，几乎涵盖了竞赛中会遇到的所有常见题型。我每天都会花一定时间来做几道题，然后在做完之后认真研读题解，这让我进步神速。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这套书确实是算法竞赛爱好者的“圣经”。《算法竞赛入门经典》打下了坚实的基础，而《训练指南》则是实战的利器。《入门经典》的理论讲解严谨而不枯燥，作者用通俗易懂的语言解释了许多看似高深的算法概念，比如动态规划，我以前一直觉得它很难，但看了这本书之后，理解了“状态转移方程”和“备忘录/递推”的思想，感觉豁然开朗。大量的例题不仅帮助我巩固了知识点，更重要的是教会了我如何分析问题、如何选择合适的算法。然后，《训练指南》的出现，直接将我从理论推向了实践。里面的题目难度梯度设计得非常好，从入门级的简单题，到能让你绞尽脑汁的中等题，再到需要深度思考和巧妙构造的难题，应有尽有。每一道题都提供了详细的题解，而且题解的质量非常高，不仅给出了标准答案，还会分析多种解法，指出其中的优缺点，甚至还会拓展相关的知识点。这对于我这种喜欢刨根问底的人来说，简直太有帮助了！

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说实话，一开始拿到《算法竞赛入门经典+算法竞赛入门经典.训练指南》的时候，我抱着试试看的心态。我是一名已经参加过几次大型算法竞赛的学生，虽然有一些基础，但在一些细节处理和思维拓展上总觉得有所欠缺。《入门经典》这本书，我必须说，它在算法的“入门”层面做得非常出色，但同时又兼顾了“经典”二字的分量。它没有把问题搞得过于复杂，但也没有为了追求简单而牺牲掉重要的细节。作者的讲解方式很直接，直击算法的核心，让我能快速地把握住每个算法的精髓。更重要的是，它并没有止步于理论，而是用大量的实例来巩固和加深理解。当我开始翻阅《训练指南》时，我才真正体会到这套书的价值所在。《训练指南》里面的题目，可以说是我见过最接近实际竞赛难度的题目了，而且题目设计得非常巧妙，很多题目都需要你将《入门经典》中学到的知识融会贯通，才能找到最优解。它不仅仅是题目和答案的堆砌，更重要的是提供了一种思考问题、解决问题的思路，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

作为一个多年参与算法竞赛的老手，我一直在寻找一本能够真正提升我实战能力的教材。《算法竞赛入门经典》和《训练指南》这两本书加在一起，绝对是我近年来看过最系统、最实用的算法书籍。虽然我之前也看过不少算法书，但很多都过于侧重理论，或者题目质量不高。《入门经典》的讲解深入浅出，对于很多经典算法的原理和复杂度分析都做得非常到位，让我重新审视了很多我以为已经掌握的算法。尤其是书中对数据结构和搜索算法的讲解，我觉得是点睛之笔，很多题目看似复杂，但归根到底都是在考察这些基础。而《训练指南》则完全是将我拉入了实战的洪流。里面的题目覆盖面广，难度跨度大，而且很多题目都是精心设计的，能够有效地考察读者对算法的理解和应用能力。我尤其喜欢书中关于一些高级主题的题目，例如网络流、强连通分量、最小生成树等，这些都是竞赛中经常遇到的难点，而《训练指南》提供了大量高质量的练习机会，让我能够充分地锻炼自己的解题技巧。

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不错不错不错...

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书收到了，先刷为敬

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儿子用的，说不错，物流快

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不建议初学者看，有一定基础的适合

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质量挺好的，也比较优惠

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不错不错不错...

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不建议初学者看，有一定基础的适合

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不建议初学者看，有一定基础的适合

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教辅实用，全国通用！