算法設計與分析基礎（第3版） [Introduction to the Design and Analysis of Algorithms (Third Edition)] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Anany Levitin 著，潘彥 譯

圖書標籤:

• 算法
• 數據結構
• 算法設計
• 算法分析
• 計算機科學
• 編程
• 理論計算機科學
• 計算復雜度
• 遞歸
• 分治法

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302386346

版次：3

商品編碼：11619201

包裝：平裝

叢書名： 算法設計

外文名稱：Introduction to the Design and Analysis of Algorithms (Third Edition)

開本：16開

齣版時間：2015-01-01

用紙：膠版紙##

産品特色

編輯推薦

　　《算法設計與分析基礎（第3版）》獨闢蹊徑，采用一種更全麵的算法設計技術分類方法。《算法設計與分析基礎（第3版）》涵蓋遞歸與非遞歸算法的數學分析，也涉及經驗分析和算法可視化，探討算法的局限性及解決方法，將算法視為解決問題的工具，通過謎題和遊戲來開拓算法思維

　　《算法設計與分析基礎（第3版）》為學生提供600多道習題(含提示)，為教師提供有詳細解答的教師手冊

內容簡介

　　作者基於豐富的教學經驗，開發瞭一套全新的算法分類方法。該分類法站在通用問題求解策略的高度，對現有大多數算法準確分類，從而引領讀者沿著一條清晰、一緻、連貫的思路來探索算法設計與分析這一迷人領域。《算法設計與分析基礎（第3版）》作為第3版，相對前版調整瞭多個章節的內容和順序，同時增加瞭一些算法，並擴展瞭算法的應用，使得具體算法和通用算法設計技術的對應更加清晰有序；各章纍計增加瞭70道習題，其中包括一些有趣的謎題和麵試問題。　　《算法設計與分析基礎（第3版）》十分適閤用作算法設計和分析的基礎教材，也適閤任何有興趣探究算法奧秘的讀者使用，隻要讀者具備數據結構和離散數學的知識即可。　　Simplified Chinese edition copyright ? 2015 by PEARSON EDUCATION ASIA LIMITED and TSINGHUA UNIVERSITY PRESS.　　Original English language title: Introduction to the Design and Analysis of Algorithms, 3rd Edition by Anany Levitin, Copyright ? 2012EISBN: 9780132316811All Rights Reserved.Published by arrangement with the original publisher, Pearson Education, Inc., publishing as Pearson Education, Inc.This edition is authorized for sale only in the People’s Republic of China （excluding the Special Administrative Region of Hong Kong and Macao）.　　《算法設計與分析基礎（第3版）》中文簡體翻譯版由Pearson Education授權給清華大學齣版社在中國境內（不包括中國香港、澳門特彆行政區）齣版發行。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論 1

1.1　什麼是算法 2

習題1.1 6

1.2　算法問題求解基礎 7

1.2.1 理解問題 8

1.2.2　瞭解計算設備的性能 8

1.2.3　在精確解法和近似解法之間做齣選擇 9

1.2.4　算法的設計技術 9

1.2.5　確定適當的數據結構 9

1.2.6　算法的描述 10

1.2.7　算法的正確性證明 10

1.2.8　算法的分析 11

1.2.9　為算法寫代碼 12

習題1.2 13

1.3　重要的問題類型 14

1.3.1　排序 15

1.3.2　查找 16

1.3.3　字符串處理 16

1.3.4　圖問題 16

1.3.5　組閤問題 17

1.3.6　幾何問題 17

1.3.7　數值問題 18

習題1.3 18

1.4　基本數據結構 20

1.4.1　綫性數據結構 20

1.4.2　圖 22

1.4.3　樹 25

1.4.4　集閤與字典 28

習題1.4 29

小結 30

第2章 算法效率分析基礎 32

2.1　分析框架 33

2.1.1 輸入規模的度量 33

2.1.2 運行時間的度量單位 34

2.1.3 增長次數 35

2.1.4 算法的最優、最差和平均效率 36

2.1.5 分析框架概要 38

習題2.1 39

2.2 漸近符號和基本效率類型 40

2.2.1 非正式的介紹 40

2.2.2 符號O 41

2.2.3 符號 42

2.2.4 符號 42

2.2.5 漸近符號的有用特性 43

2.2.6 利用極限比較增長次數 44

2.2.7 基本的效率類型 45

習題2.2 46

2.3 非遞歸算法的數學分析 48

習題2.3 52

2.4 遞歸算法的數學分析 54

習題2.4 59

2.5 例題：計算第n個斐波那契數 62

習題2.5 65

2.6 算法的經驗分析 66

習題2.6 69

2.7 算法可視法 70

小結 73

第3章 蠻力法 75

3.1 選擇排序和冒泡排序 76

3.1.1 選擇排序 76

3.1.2 冒泡排序 77

習題3.1 78

3.2 順序查找和蠻力字符串匹配 80

3.2.1 順序查找 80

3.2.2 蠻力字符串匹配 81

習題3.2 82

3.3 最近對和凸包問題的蠻力算法 83

3.3.1 最近對問題 83

3.3.2 凸包問題 84

習題3.3 87

3.4 窮舉查找 89

3.4.1 旅行商問題 89

3.4.2 背包問題 90

3.4.3 分配問題 91

習題3.4 93

3.5 深度優先查找和廣度優先查找 94

3.5.1 深度優先查找 94

3.5.2 廣度優先查找 96

習題3.5 98

小結 100

第4章 減治法 101

4.1 插入排序 103

習題4.1 105

4.2 拓撲排序 106

習題4.2 109

4.3 生成組閤對象的算法 111

4.3.1 生成排列 111

4.3.2 生成子集 113

習題4.3 114

4.4 減常因子算法 115

4.4.1 摺半查找 116

4.4.2 假幣問題 117

4.4.3 俄式乘法 118

4.4.4 約瑟夫斯問題 119

習題4.4 120

4.5 減可變規模算法 122

4.5.1 計算中值和選擇問題 122

4.5.2 插值查找 125

4.5.3 二叉查找樹的查找和插入 126

4.5.4 拈遊戲 127

習題4.5 128

小結 129

第5章 分治法 131

5.1 閤並排序 133

習題5.1 135

5.2 快速排序 136

習題5.2 140

5.3 二叉樹遍曆及其相關特性 141

習題5.3 143

5.4 大整數乘法和Strassen矩陣乘法 144

5.4.1 大整數乘法 145

5.4.2 Strassen矩陣乘法 146

習題5.4 148

5.5 用分治法解最近對問題和凸包問題 149

5.5.1 最近對問題 149

5.5.2 凸包問題 151

習題5.5 153

小結 154

第6章 變治法 155

6.1 預排序 156

習題6.1 158

6.2 高斯消去法 160

6.2.1 LU分解 164

6.2.2 計算矩陣的逆 165

6.2.3 計算矩陣的行列式 166

習題6.2 167

6.3 平衡查找樹 168

6.3.1 AVL樹 169

6.3.2 2-3樹 173

習題6.3 174

6.4 堆和堆排序 175

6.4.1 堆的概念 176

6.4.2 堆排序 180

習題6.4 181

6.5　霍納法則和二進製冪 182

6.5.1 霍納法則 182

6.5.2 二進製冪 184

習題6.5 186

6.6　問題化簡 187

6.6.1 求最小公倍數 188

6.6.2 計算圖中的路徑數量 189

6.6.3 優化問題的化簡 189

6.6.4 綫性規劃 190

6.6.5 簡化為圖問題 192

習題6.6 193

小結 194

第7章　時空權衡 196

7.1　計數排序 197

習題7.1 199

7.2　字符串匹配中的輸入增強技術 200

7.2.1　Horspool算法 201

7.2.2　Boyer-Moore算法 204

習題7.2 207

7.3　散列法 209

7.3.1　開散列(分離鏈) 210

7.3.2　閉散列(開式尋址) 211

習題7.3 213

7.4　B樹 214

習題7.4 217

小結 218

第8章　動態規劃 219

8.1　三個基本例子 220

習題8.1 224

8.2　背包問題和記憶功能 226

8.2.1　背包問題 226

8.2.2　記憶化 227

習題8.2 229

8.3　最優二叉查找樹 230

習題8.3 234

8.4　Warshall算法和Floyd算法 235

8.4.1　Warshall算法 235

8.4.2　計算完全最短路徑的Floyd算法 238

習題8.4 241

小結 242

第9章　貪婪技術 243

9.1　Prim算法 245

習題9.1 249

9.2　Kruskal算法 250

習題9.2 255

9.3　Dijkstra算法 256

習題9.3 259

9.4　哈夫曼樹及編碼 260

習題9.4 264

小結 265

第10章　迭代改進 266

10.1　單純形法 267

10.1.1 綫性規劃的幾何解釋 267

10.1.2 單純形法概述 270

10.1.3 單純形法其他要點 275

習題10.1 276

10.2 最大流量問題 278

習題10.2 285

10.3 二分圖的最大匹配 286

習題10.3 291

10.4 穩定婚姻問題 292

習題10.4 295

小結 296

第11章　算法能力的極限 297

11.1　如何求下界 298

11.1.1　平凡下界 298

11.1.2　信息論下界 299

11.1.3　敵手下界 299

11.1.4　問題化簡 300

習題11.1 302

11.2　決策樹 302

11.2.1　排序的決策樹 303

11.2.2　查找有序數組的決策樹 305

習題11.2 306

11.3　P、NP和NP完全問題 308

11.3.1　P和NP問題 308

11.3.2　NP完全問題 311

習題11.3 314

11.4　數值算法的挑戰 316

習題11.4 322

小結 323

第12章　超越算法能力的極限 325

12.1　迴溯法 325

12.1.1　n皇後問題 326

12.1.2　哈密頓迴路問題 328

12.1.3　子集和問題 328

12.1.4　一般性說明 329

習題12.1 331

12.2　分支界限法 332

12.2.1　分配問題 332

12.2.2　背包問題 335

12.2.3　旅行商問題 336

習題12.2 338

12.3　NP睏難問題的近似算法 339

12.3.1　旅行商問題的近似算法 340

12.3.2　背包問題的近似算法 349

習題12.3 352

12.4　解非綫性方程的算法 353

12.4.1　平分法 355

12.4.2　試位法 357

12.4.3　牛頓法 358

習題12.4 360

小結 361

跋 363

附錄A 算法分析的實用公式 366

附錄B 遞推關係簡明指南 369

習題提示 380

參考文獻 414

前言/序言

　　一個人在接受科技教育時能得到的最珍貴的收獲是能夠終身受用的通用智能工具。　　——喬治·福賽思　　無論是計算科學還是計算實踐，算法都在其中扮演著重要角色。因此，這門學科中齣現瞭大量的教材。它們在介紹算法的時候，基本上都選擇瞭以下兩種方案中的一種。第一種方案是按照問題的類型對算法進行分類。這類教材安排瞭不同的章節分彆討論排序、查找、圖等算法。這種做法的優點是，對於解決同一問題的不同算法，它能夠立即比較這些算法的效率。其缺點在於，由於過於強調問題的類型，它忽略瞭對算法設計技術的討論。　　第二種方案圍繞著算法設計技術來組織章節。在這種結構中，即使算法來自於不同的計算領域，如果它們采用瞭相同的設計技術，就會被編成一組。從各方（例如[BaY95]）獲得的信心使我相信，這種結構更適閤於算法設計與分析的基礎課程。強調算法設計技術有三個主要原因。第一，學生們在解決新問題時，可以運用這些技術設計齣新的算法。從實用的角度看，這使得學習算法設計技術頗有價值。第二，學生們會試圖按照算法的內在設計方法對已知的眾多算法進行分類。計算機科學教育的一個主要目的，就是讓學生們知道如何發掘不同應用領域的算法間的共性。畢竟，每門學科都會傾嚮於把它的重要主題歸納為幾個甚至一個規則。第三，依我看來，算法設計技術作為問題求解的一般性策略，在解決計算機領域以外的問題時，也能發揮相當大的作用。　　遺憾的是，無論是從理論還是從教學的角度，傳統的算法設計技術分類法都存在一些嚴重的缺陷。其中最顯著的缺陷就是無法對許多重要的算法進行分類。由於這種局限性，這些書的作者不得不在按照設計技術進行分類的同時，另外增加一些章節來討論特殊的問題類型。但這種改變導緻課程缺乏一緻性，而且很可能會使學生感到迷惑。　　算法設計技術的新分類法　　傳統算法設計技術分類法的缺陷令我感到失望，它激發我開發一套新的分類法（[Lev99]），這套分類法就是本書的基礎。以下是這套新分類法的幾個主要優勢。　　新分類法比傳統分類法更容易理解。它包含的某些設計策略，例如蠻力法、減治法、變治法、時空權衡和迭代改進，幾乎從不曾被看作重要的設計範例。　　新分類法很自然地覆蓋瞭許多傳統方法無法分類的經典算法（歐幾裏得算法、堆排序、查找樹、散列法、拓撲排序、高斯消去法、霍納法則等，不勝枚舉）。所以，新分類法能夠以一種連貫的、一緻的方式錶達這些經典算法的標準內容。　　新分類法很自然地容納瞭某些設計技術的重要變種（例如，它能涵蓋減治法的3個變種和變治法的3個變種）。　　在分析算法效率時，新分類法與分析方法結閤得更好（參見附錄B）。　　設計技術作為問題求解的一般性策略　　在本書中，主要將設計技術應用於計算機科學中的經典問題（這裏唯一的創新是引入瞭一些數值算法的內容，我們也是用同樣的通用框架來錶述這些算法的）。但把這些設計技術看作問題求解的一般性工具時，它們的應用就不僅限於傳統的計算問題和數學問題瞭。有兩個因素令這一點變得尤其重要。第一，越來越多的計算類應用超越瞭它們的傳統領域，並且有足夠的理由使人相信，這種趨勢會愈演愈烈。第二，人們漸漸認識到，提高學生們的問題求解能力是高等教育的一個主要目標。為瞭滿足這個目標，在計算機科學課程體係中安排一門算法設計和分析課程是非常閤適的，因為它會告訴學生如何應用一些特定的策略來解決問題。　　雖然我並不建議將算法設計和分析課程變成一門教授一般性問題求解方法的課程，但我深信，我們不應錯過算法設計和分析課程提供的這樣一個獨一無二的機會。為瞭這個目標，本書包含瞭一些和謎題相關的應用。雖然利用謎題來教授算法課程絕不是我的創新，但本書打算通過引進一些全新的謎題來係統地實現這個思路。　　如何使用本書　　我的目標是寫一本既不泛泛而談，又可供學生們獨立閱讀的教材。為瞭實現這個目標，本書做瞭如下努力。　　根據喬治？福賽思的觀點（參見前麵的引文），我試圖著重強調隱藏在算法設計和分析背後的主要思想。在選擇特定的算法來闡述這些思想的時候，我並不傾嚮於涉及大量的算法，而是選擇那些最能揭示其內在設計技術或分析方法的算法。幸運的是，大多數經典算法滿足這個要求。　　第2章主要分析算法的效率，該章將分析非遞歸算法的方法和分析遞歸算法的典型方法區彆開來。這一章還花瞭一些篇幅介紹算法經驗分析和算法可視化。　　書中係統地穿插著一些麵嚮讀者的提問。其中有些問題是經過精心設計的，而且答案緊隨其後，目的是引起讀者的注意或引發疑問。其餘問題的用意是防止讀者走馬觀花，不能充分理解本書的內容。　　每一章結束時都會對本章最重要的概念和結論做一個總結。　　本書包含600多道習題。有些習題是為瞭給大傢練習，另外一些則是為瞭指齣書中正文部分所涉及內容的重要意義，或是為瞭介紹一些書中沒有涉及的算法。有一些習題利用瞭因特網上的資源。較難的習題數量不多，會在教師用書中用一種特殊的記號標注齣來（因為有些學生可能沒有勇氣做那些有難度標注的習題，所以本書沒有對習題標注難度）。謎題類的習題用一種特殊的圖標做標注。　　本書所有的習題都附有提示。除瞭編程練習，習題的詳細解法都能夠在教師資源中找到。請發送郵件到coo@netease.com，申請教師相關資源（也可聯係培生公司的當地銷售代錶，或者訪問www.pearsonhighered.com/irc）。本書的任何讀者都可以在CS支持網站http：//cssupport.pearsoncmg.com上找到PowerPoint格式的幻燈片文件。如果對算法有興趣，歡迎加入QQ群“算法學習交流”，群號：425283001。　　第3版的變化　　第3版有若乾變化。其中最重要的變化是介紹減治法和分治法的先後順序。第3版會先介紹減治法，後介紹分治法，這樣做有以下幾個優點。　　較之分治法，減治法更簡單。　　在求解問題方麵，減治法應用更廣。　　這樣的編排順序便於先介紹插入排序，後介紹閤並排序和快速排序。　　數組劃分的概念通過選擇性問題引入，這次利用Lomuto算法的單嚮掃描來實現，而將Hoare劃分方法的雙嚮掃描留至後文與快速排序一並介紹。　　摺半查找歸入介紹減常量算法的章節。　　另一個重要變化是重新編排第8章關於動態規劃的內容，具體如下所述。　　導述部分的內容是全新的。在前兩版中用計算二項式係數的例子來引入動態規劃這一重要技術，但在第3版中會介紹3個基礎性示例，這樣介紹的效果更好。　　8.1節的習題是全新的，包括一些在前兩版中沒有涉及的流行的應用。　　第8章其他小節的順序也做瞭調整，以便達到由淺入深、循序漸進的效果。　　此外，還有其他一些變化。增加瞭不少與本書所述算法相關的應用。遍曆圖算法不再隨減治法介紹，而是納入蠻力算法和窮舉查找的範疇，我認為這樣更閤理。在介紹生成組閤對象的算法時，新增瞭格雷碼算法。對求解最近對問題的分治法有更深入的探討。改進的內容包括算法可視化和求解旅行商問題的近似算法，當然參考文獻也有相應的更新。　　第3版一共新增約70道習題，其中涉及算法謎題和麵試問題。　　先修課程　　本書假定讀者已經學習瞭離散數學的標準課程和一門基礎性的編程課程。有瞭這樣的知識背景，讀者應該能夠掌握本書的內容而不會遇到太大的睏難。盡管如此，1.4節、附錄A和附錄B仍然對基本的數據結構以及必須用到的求和公式與遞推關係分彆進行復習和迴顧。隻有3個小節（2.2節、11.4節和12.4節）會用到一些簡單的微積分知識，如果讀者缺少必要的微積分知識，完全可以跳過這3個涉及微積分的小節，這並不妨礙對本書其餘部分的理解。　　課程進度安排　　如果打算開設一門圍繞算法設計技術來講解算法設計和分析理論的基礎課程，可以采用本書作為教材。但要想在一個學期內完成該課程，本書涵蓋的內容可能過於豐富瞭。大體上來說，跳過第3～12章的部分內容不會影響讀者對後麵部分的理解。本書的任何一個部分都可以安排學生自學。尤其是2.6節和2.7節，它們分彆介紹瞭經驗分析和算法可視化，這兩小節的內容可以結閤課後練習 布置給學生。　　下麵給齣瞭針對一個學期課程的教學計劃，這是按照40課時的集中教學來設計的。　　課次 主題 小 節　　1 課程簡介 1.1～1.3　　2，3 分析框架；常用符號 、 和 2.1，2.2　　4 非遞歸算法的數學分析 2.3　　5，6 遞歸算法的數學分析 2.4，2.5（+附錄B）　　7　 蠻力算法 3.1，3.2（+3.3）　　8 窮舉查找 3.4　　9 深度優先查找和廣度優先查找 3.5　　10～11 減一算法：插入排序、拓撲排序 4.1，4.2　　12 摺半查找和其他減常量算法 4.4　　13 減變量算法 4.5　　14～15 分治法：閤並排序、快速排序 5.1～5.2　　16 其他分治法示例 5.3、5.4或5.5　　16　 減變量算法 5.6　　17～19 實例化簡：預排序、高斯消去法、平衡查找樹 6.1～6.3　　20 改變錶現：堆和堆排序或者霍納法則和二進製冪 6.4或6.5　　21 問題化簡 6.6　　22～24 時空權衡：串匹配、散列法、B樹　 7.2～7.4　　25～27 動態規劃算法 8.1～8.4（選3節）　　28～30 貪婪算法：Prim算法、Kruskal算法、Dijkstra算法、哈夫曼算法 9.1～9.4　　31～33 迭代改進算法 10.1～10.4（選3節）　　34 下界的參數 11.1　　35 決策樹 11.2　　36 P、NP和NP完全問題 11.3　　37 數值算法 11.4（+12.4）　　38 迴溯法 12.1　　39 分支界限法 12.2　　40 NP睏難問題的近似算法　 12.3　　緻謝　　我要嚮本書的評審錶達衷心的感謝，還要感謝本書前兩版的許多讀者，他們提供瞭許多寶貴的意見和建議，幫助本書得以改進和完善。本書第3版尤其得益於下列人士的評審，包括Andrew Harrington（芝加哥洛約拉大學）、David Levine（聖文德大學）、Stefano Lombardi（加州大學河濱分校）、Daniel McKee（賓州曼斯菲爾德大學）、Susan Brilliant（弗吉尼亞州立聯邦大學）、David Akers（菩及海灣大學）以及兩名匿名評審。　　我要感謝培生齣版社所有為本書付齣不懈努力的工作人員和相關人士。尤其要感謝本書編輯Matt Goldstein、編務助理Chelsea Bell、市場經理Yez Alayan和産品總監Kayla Smith-Tarbox。我還要感謝Richard Camp為本書審稿，Windfall Software的Paul Anagnostopoulos和Jacqui Scarlott為本書排版並提供項目管理支持，以及MaryEllen Oliver為本書進行校對。　　最後，我要感謝兩位傢人。另一半整天都在寫書比自己本人寫書更讓人崩潰，我的妻子Maria已容忍我多年並任勞任怨地幫助我，本書400多幅插圖以及教師手冊都是憑她一己之力完成的。女兒Miriam是我多年的英語老師，她不但閱讀瞭本書大量篇幅，還幫我為每章找到瞭閤適的名人名言。　　Anany Levitin

探索計算的奧秘：一場跨越經典與未來的算法之旅 本書並非一本普通的計算機科學教材，它是一扇通往計算世界深層奧秘的窗口，一次深入理解信息時代基石的探索。我們所處的數字時代，萬物互聯，數據洪流，這一切的背後，都跳動著算法的心髒。從搜索引擎的精準推薦，到社交網絡的連接你我，再到人工智能的飛速發展，每一個令人驚嘆的成果，都離不開精妙絕倫的算法設計與嚴謹透徹的分析。 本書旨在為讀者構建一個堅實的算法理論基礎，帶領大傢穿越算法設計的經典殿堂，觸及前沿研究的脈搏。我們並非僅僅羅列枯燥的代碼和公式，而是緻力於揭示算法背後的設計思想、數學原理以及它們在解決實際問題時所展現齣的強大力量。在這裏，你會發現，算法不僅僅是工具，更是一種思維方式，一種解決問題的哲學。 第一部分：算法設計的基石——理解問題與構建解決方案 在踏上算法的旅程之前，理解問題的本質是至關重要的第一步。本書將引導你學會如何將一個現實世界的問題抽象化為計算機可以理解和處理的模型。我們將深入探討數據結構的概念，理解數組、鏈錶、棧、隊列、樹、圖等基本數據結構如何在不同的場景下存儲和組織信息，以及它們各自的優缺點。 隨後，我們將係統地介紹多種經典的算法設計範式。分治法（Divide and Conquer）將帶你領略如何將一個龐大的問題分解成若乾個更小的、易於解決的子問題，然後將它們的解組閤起來得到最終答案。你將學習到如何應用分治法來高效地解決排序問題（如歸並排序、快速排序），以及如何用於查找、求最近點對等。 動態規劃（Dynamic Programming）則是另一顆算法設計皇冠上的明珠。本書將深入剖析其核心思想——“最優子結構”和“重疊子問題”。你將學會如何通過構建遞推關係，自底嚮上或自頂嚮下地計算齣最優解，避免重復計算。從求解最長公共子序列、背包問題，到路徑規劃、矩陣鏈乘法，動態規劃的應用場景無處不在，你將掌握這一強大的解決優化問題的利器。 貪心算法（Greedy Algorithm）以其簡潔明瞭的策略，在許多情況下也能取得全局最優解。我們將探討貪心算法的設計思想：在每一步都做齣當前看起來最優的選擇，期望最終能夠得到全局最優解。你將學習到如何應用貪心算法來解決霍夫曼編碼、活動選擇問題、最小生成樹（如Prim算法和Kruskal算法）等。 第二部分：算法的分析與評估——衡量效率與優化性能 算法的設計固然重要，但如何評估一個算法的優劣，以及如何對其進行優化，則是衡量算法工程師水平的關鍵。本書將係統地介紹算法分析的技術。 我們將深入理解漸進符號（Asymptotic Notation），包括大O符號（O）、大Ω符號（Ω）和大Θ符號（Θ）。你將學會如何使用這些符號來描述算法的時間復雜度和空間復雜度，從而在抽象層麵比較不同算法的效率。理解這些符號，就如同掌握瞭衡量算法性能的通用語言。 本書將詳細講解主定理（Master Theorem），這是一個用於快速分析分治算法時間復雜度的強大工具。你將學會如何應用主定理，無需一步步展開遞歸，就能直接得到算法的漸進復雜度。 此外，我們還將探討攤還分析（Amortized Analysis），這是一種特殊的分析技術，用於分析一係列操作的平均成本，尤其適用於那些單個操作成本可能很高，但整體操作成本卻很低的場景，如動態數組的擴容。 通過對算法的深入分析，你將能夠識彆齣算法中的瓶頸，並學習如何通過改進數據結構、優化算法邏輯，或者選擇更適閤特定問題的算法，來提升程序的性能。 第三部分：高級算法與應用——拓展視野與迎接挑戰 在掌握瞭基礎的算法設計與分析方法後，本書將帶領你探索更廣闊的算法天地。 我們將深入研究圖算法（Graph Algorithms）。圖作為一種強大的建模工具，在計算機科學中無處不在，從社交網絡到交通路綫，再到網絡拓撲。你將學習如何使用廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）來遍曆圖，如何計算最短路徑（如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法），以及如何構建最小生成樹。 字符串匹配算法是另一項重要的技術。你將學習到樸素的字符串匹配方法，以及更高效的算法，如KMP算法和Rabin-Karp算法，它們在文本處理、搜索引擎等領域有著廣泛的應用。 本書還將觸及計算幾何（Computational Geometry）的基本概念，介紹如何處理幾何對象，如點、綫段、多邊形，並探討一些基礎的幾何算法。 對於那些渴望深入理解計算理論的讀者，本書還將提供對 NP-完全性理論的初步介紹。你將瞭解到哪些問題被認為是“難解”的，以及為什麼在很多情況下，我們隻能尋找近似解而非精確解。這將幫助你更清晰地認識到計算的邊界。 本書的學習體驗： 本書的編寫風格力求清晰、嚴謹且富有啓發性。每個算法都將通過詳細的步驟解釋，輔以直觀的圖示和清晰的數學推導。理論知識與實際應用相結閤，讓你在理解抽象概念的同時，也能感受到算法的強大生命力。 在學習過程中，我們鼓勵讀者積極動手實踐。書中的例子和練習旨在幫助你鞏固所學知識，並鍛煉解決實際問題的能力。你將有機會親手實現這些算法，並通過分析它們的性能來加深理解。 誰適閤閱讀本書？ 無論你是計算機科學專業的本科生，還是希望係統提升算法能力的在讀研究生，亦或是希望在實際開發中優化代碼性能的軟件工程師，本書都將為你提供寶貴的知識和實用的技能。 如果你對計算的本質感到好奇，如果你渴望掌握解決復雜問題的強大工具，如果你希望在算法的世界裏探索無限可能，那麼，請翻開本書，與我們一同踏上這段精彩紛呈的算法之旅。它將為你打開一扇新的大門，讓你以更深邃的視角理解技術，以更高效的方式解決問題，最終在這個日新月異的數字時代，乘風破浪，揚帆遠航。

評分☆☆☆☆☆

這本《算法設計與分析基礎（第3版）》絕對是我近期讀過最令人醍醐灌頂的計算機科學書籍之一。我是一名正在攻讀碩士學位，並且對算法領域有著濃厚興趣的學生。在課程中，我們接觸瞭許多算法的概念，但總感覺不夠係統和深入。《算法設計與分析基礎》的齣現，就像給我打開瞭一扇通往算法世界的全新大門。書中的概念講解清晰易懂，從最基礎的排序和搜索算法，到更為復雜的圖論算法和動態規劃，都進行瞭詳盡的闡述。作者在講解過程中，不僅僅是羅列算法的步驟，更注重對算法背後思想的剖析，以及對不同算法之間優劣的比較分析。例如，在講解分治策略時，書中不僅詳細介紹瞭歸並排序和快速排序，還深入分析瞭它們的時間復雜度，以及在不同場景下的適用性，這讓我對算法的效率有瞭更直觀的認識。此外，書中還提供瞭大量的例題和習題，這些題目設計得非常巧妙，能夠有效地檢驗我對知識的掌握程度，並且能幫助我將理論知識轉化為實際的解決問題的能力。我尤其喜歡書中對算法的“為何”和“何時”的解釋，這遠比單純記住一個算法的實現要重要得多。總而言之，這是一本內容豐富、講解透徹、並且極具啓發性的教材，對於任何想要深入理解算法的讀者來說，都是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的軟件架構師，我在職業生涯中遇到過無數次需要優化係統性能的挑戰。很多時候，問題的根源都指嚮瞭算法的效率。《算法設計與分析基礎（第3版）》這本書，對我來說，是一本“常備工具書”。我常常會翻閱書中關於各種算法的特性和應用場景的介紹，來指導我的架構設計。書中對算法的復雜度分析，特彆是漸進時間復雜度和空間復雜度的講解，是我評估算法優劣的核心依據。我尤其欣賞書中對特定問題（例如 Knapsack 問題）的多角度分析，從貪心到動態規劃，再到近似算法，讓我能夠根據實際需求選擇最閤適的解決方案。本書在數據結構與算法結閤的講解上也做得非常齣色，讓我能夠理解如何選擇閤適的數據結構來支撐高效的算法實現。我經常會引用書中關於某些算法的優缺點分析，來與團隊成員討論技術方案，這極大地提高瞭團隊在算法選型和優化方麵的共識和效率。這本書的內容深度和廣度都恰到好處，既有理論的深度，又有實踐的指導意義，對於任何希望在軟件工程領域取得突破的工程師來說，都是一本不可或缺的參考書。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對理論計算機科學充滿好奇心的 undergraduate 學生。在大學的算法課程中，我接觸到瞭很多算法，但往往隻是瞭解其錶麵，對其中的原理和分析卻知之甚少。《算法設計與分析基礎（第3版）》這本書，可以說是我算法學習路上的“指路明燈”。書中從最基礎的數據結構開始，逐步引導讀者進入算法的世界。我特彆喜歡書中對數學證明的嚴謹性，比如對各種排序算法時間復雜度的精確分析，讓我對“O”符號的含義有瞭更深的理解。同時，書中也並非一味地堆砌公式，而是用大量的圖例和僞代碼來輔助說明，這對於像我這樣還在學習基礎的學生來說，非常友好。讓我感到驚喜的是，書中還涉及瞭一些高級的算法主題，例如網絡流和近似算法，這些內容雖然具有一定的挑戰性，但作者的講解方式使得它們不再是遙不可及的“天書”。我尤其感激書中提供的豐富的習題，有些題目非常有深度，需要我反復思考和鑽研，這極大地鍛煉瞭我的邏輯思維能力和解決問題的能力。這本書不僅僅是讓我學會瞭“怎麼做”，更重要的是讓我理解瞭“為什麼這樣做”，這對於建立紮實的理論基礎至關重要。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在一傢科技公司工作瞭幾年的軟件工程師，我一直緻力於提升自己在算法方麵的功底。雖然日常工作中接觸的算法可能不像學術界那麼抽象和前沿，但紮實的算法基礎是解決復雜問題的關鍵。《算法設計與分析基礎（第3版）》這本書，對我來說，簡直就是一本“算法聖經”。我特彆欣賞書中嚴謹的數學推導和分析方法，這讓我在評估算法性能時，能夠有理有據。書中對貪心算法、分治算法、動態規劃等經典算法設計範式的講解，都做得非常齣色。我印象深刻的是，書中關於“最長公共子序列”的動態規劃解法，通過清晰的錶格和逐步推導，將一個看似復雜的遞歸過程變得井然有序，讓我茅塞頓開。另外，本書在圖算法部分的講解也相當到位，包括最短路徑、最小生成樹等，都通過圖示和實例，讓抽象的概念變得生動形象。我常常在解決實際問題時，會迴想起書中的某些算法思想，然後嘗試將其應用於實際的代碼實現中，這極大地提高瞭我的開發效率和代碼質量。這本書不光是理論上的指導，更是實踐上的“助推器”。它幫助我更係統地思考問題，用更優化的方式來設計和實現算法。

評分☆☆☆☆☆

我是一名喜歡挑戰自我的自由職業者，經常需要處理一些需要高效數據處理和復雜邏輯的編程任務。在尋找提升技術棧的資源時，我偶然發現瞭這本《算法設計與分析基礎（第3版）》。我原本以為這會是一本枯燥乏味的學術著作，但事實證明我大錯特錯。這本書的語言風格非常親切，而且在講解晦澀的算法概念時，作者會巧妙地穿插一些有趣的比喻和實際應用場景，這讓我閱讀起來一點也不覺得疲憊。我尤其喜歡書中關於 NP 完全性理論的介紹，雖然這是一個非常高深的領域，但作者通過循序漸進的講解，以及對一些經典 NP 完全性問題的分析，讓我對計算復雜性有瞭一個初步的認識，也讓我明白瞭為什麼有些問題很難找到高效的精確解。書中關於迴溯法和分支限界法的講解，也讓我受益匪淺，對於如何係統地搜索解空間，如何剪枝以避免不必要的計算，都有瞭深刻的理解。我嘗試將書中的一些思想應用到我近期負責的一個項目上，結果發現算法的執行效率得到瞭顯著提升，用戶反饋也非常好。這本書真的是一種“潤物細無聲”式的學習體驗，不知不覺中，我的算法功底就得到瞭全麵的提升。

評分☆☆☆☆☆

感覺不錯，價格也很公道，值的購買！

評分☆☆☆☆☆

書的作者麵筋不大，但是很聰明，實力很強，過得過很多大奬，還做過評委，代經典的書應該都不會差。

評分☆☆☆☆☆

信息學奧賽的入門聖經，大神之作，膜拜。

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☆☆☆☆☆

買瞭好好研究下，發憤圖強，好好學習天天嚮上。

評分☆☆☆☆☆

青少年信息學奧林匹剋青少年信息學奧林匹剋競賽實戰輔導叢書----------------------------------------------入門級彆，事實上是高中級彆的，整體價格偏貴，還有印刷的質量，並非環保印刷，紙張及油墨有很強烈的味道，是不是正版？京東越來越不讓人放心？希望有人能好好查查

評分☆☆☆☆☆

書很好，適閤新手，一定加油看

評分☆☆☆☆☆

書已經收到，還沒時間看。傢裏一堆書放著有成就感。

評分☆☆☆☆☆

看起來不錯，還沒有看，希望有用。