算法设计技巧与分析 [Algorithms Design Techniques and Analysis] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[沙特] M. H. Alsuwaiyel（M·H·阿苏外耶） 著，吴伟昶 等 译

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 算法设计
• 算法分析
• 计算机科学
• 编程
• 理论计算机科学
• 递归
• 动态规划
• 贪心算法

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121298349

版次：1

商品编码：12035144

包装：平装

丛书名： 国外计算机科学教材系列

外文名称：Algorithms Design Techniques and Analysis

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：332

字数：531000

编辑推荐

适读人群 ：本书结构简明，内容丰富，适合于作为计算机学科以及相关学科算法课程的教材和参考书，尤其适宜于学过数据结构和离散数学课程之后的算法课教材。同时也可作为从事算法研究的一本好的入门书。
　　本书的组织方式简明扼要，而且包含一般算法书籍中较少涉及的概率算法和近似算法。
　　以算法的设计技术为纲，讲述一个又一个的算法技术，然后分析其算法复杂性。
　　对于想了解NP完全问题基本概念的读者，本书的篇幅给出了基本但又清楚的描述。

内容简介

　　本书是国际著名算法专家李德财教授主编的系列丛书"Lecture Notes Series on Computing”中的一本。本书涵盖了绝大多数算法设计中的一般技术，在表达每一种技术时，阐述它的应用背景，注意用与其他技术比较的方法说明它的特征，并提供大量相应实际问题的例子。全书分七部分19章，从算法设计和算法分析的基本概念和方法入手，先后介绍了递归技术、分治、动态规划、贪心算法、图的遍历等技术，对NP完全问题进行了基本但清楚的讨论。

作者简介

　　朱洪，复旦大学计算机科学系教授，中国计算机学会理论专业委员会常委，中国人工智能学会离散数学专委会主任，中国密码学会理事。 M. H. Alsuwaiyel在沙特阿拉伯的Kin g Fahd University of Petroleum&Minerals;（KFUPM，皇家法哈德石油矿业大学）完成大学学业，在南加州（USC）大学获得计算机科学硕士和博士学位。作者曾任KFUPM的计算机科学系主任、工程与计算机学院院长。他在沙特阿拉伯有广泛的学术影响，是政府（包括内务部和国防部在内）的高级顾问。

目录

第一部分 基本概念和算法导引
第1章 算法分析基本概念
1．1引言
1．2历史背景
1．3二分搜索
1．4合并两个已排序的表
1．5选择排序
1．6插入排序
1．7自底向上合并排序
1．8时间复杂性
1．9空间复杂性
1．10最优算法
1．11如何估计算法运行时间
1．12最坏情况和平均情况的分析
1．13平摊分析
1．14输入大小和问题实例
1．15练习
1．16参考注释

第2章 数学预备知识
2．1集合、关系和函数
2．2证明方法
2．3对数
2．4底函数和顶函数
2．5阶乘和二项式系数
2．6鸽巢原理
2．7和式
2．8递推关系
2．9练习

第3章 数据结构
3．1引言
3．2链表
3．3图
3．4树
3．5根树
3．6二叉树
3．7练习
3．8参考注释

第4章 堆和不相交集数据结构
4．1引言
4．2堆
4．3不相交集数据结构
4．4练习
4．5参考注释

第二部分 基于递归的技术

第5章 归纳法
5．1引言
5．2两个简单的例子
5．3基数排序
5．4整数幂
5．5多项式求值（Horner规则）
5．6生成排列
5．7寻找多数元素
5．8练习
5．9参考注释

第6章 分治
6．1引言
6．2二分搜索
6．3合并排序
6．4分治范式
6．5寻找中项和第k小元素
6．6快速排序
6．7大整数乘法
6．8矩阵乘法
6．9最近点对问题
6．10练习
6．11参考注释

第7章 动态规划
7．1引言
7．2最长公共子序列问题
7．3矩阵链相乘
7．4动态规划范式
7．5所有点对的最短路径问题
7．6背包问题
7．7练习
7．8参考注释

第三部分最先割技术

第8章 贪心算法
8．1引言
8．2最短路径问题
8．3最小耗费生成树（Kruskal算法）
8．4最小耗费生成树(Prim算法)
8．5文件压缩
8．6练习
8．7参考注释

第9章 图的遍历
9．1引言
9．2深度优先搜索
9．3深度优先搜索的应用
9．4广度优先搜索
9．5广度优先搜索的应用
9．6练习
9．7参考注释第四部分问题的复杂性

第10章 NP完全问题
10．1引言
10．2P类
10．3NP类
10．4NP完全问题
10．5co?NP类
10．6NPI类
10．7四种类之间的关系
10．8练习
10．9参考注释

第11章 计算复杂性引论
11．1引言
11．2计算模型：图灵机
11．3k带图灵机和时间复杂性
11．4离线图灵机和空间复杂性
11．5带压缩和线性增速
11．6复杂性类之间的关系
11．7归约
11．8完全性
11．9多项式时间层次
11．10练习
11．11参考注释

第12章 下界
12．1引言
12．2平凡下界
12．3决策树模型
12．4代数决策树模型
12．5线性时间归约
12．6练习
12．7参考注释第五部分克服困难性

第13章 回溯法
13．1引言
13．23着色问题
13．38皇后问题
13．4一般回溯方法
13．5分支限界法
13．6练习
13．7参考注释

第14章 随机算法
14．1引言
14．2Las Vegas和Monte Carlo算法
14．3随机化快速排序
14．4随机化的选择算法
14．5测试串的相等性
14．6模式匹配
14．7随机取样
14．8素数性测试
14．9练习
14．10参考注释

第15章 近似算法
15．1引言
15．2基本定义
15．3差界
15．4相对性能界
15．5多项式近似方案
15．6完全多项式近似方案
15．7练习
15．8参考注释第六部分域指定问题的迭代改进

第16章 网络流
16．1引言
16．2预备知识
16．3Ford?Fulkerson方法
16．4最大容量增值
16．5最短路径增值
16．6 Dinic算法
16．7 MPM算法
16．8练习
16．9参考注释

第17章 匹配
17．1引言
17．2预备知识
17．3网络流方法
17．4二分图的匈牙利树方法
17．5一般图中的最大匹配
17．6二分图的On2．5算法
17．7练习
17．8参考注释第七部分计算几何技术

第18 章几何扫描
18．1引言
18．2几何预备知识
18．3计算线段的交点
18．4凸包问题
18．5计算点集的直径
18．6练习
18．7参考注释

第19章 Voronoi图解
19．1引言
19．2最近点Voronoi图解
19．3Voronoi图解的应用
19．4最远点Voronoi图解
19．5最远点Voronoi图解的应用
19．6练习
19．7参考注释参考文献

前言/序言

　　序言
　　多年来，我一直在寻找一本适合国内计算机专业学生用的有关算法方面的国外教材。尽管在国内引进了一些不错的国外教材，但总有篇幅过多，内容不够新颖或数据结构内容夹杂其中等等这样那样的不甚满意之处。
　　不久前我有幸看到世界科学图书出版社出版的由M．H．Alsuwaiyel撰写的“Algorithms Design Techniques and Analysis”，它是以国际著名算法专家，我国台湾出身的李德财教授所主编的系列从书“LectureNotesSeriesonComputing”中的一本。虽然此书不是美国的大学教材，而是沙特阿拉伯的大学计算机系教材，但是我很快就被该书的组织简明、概括，且包含当前市面上算法较少涉及的概率算法和近似算法的基本内容所吸引。它是一本适合本科生学习算法的好书。
　　该书涉及数据结构的部分较少，即使有一些，描述上也很快与算法中比较复杂的集合查找和合并运算等相结合，让读者不会感到和已经学过的数据结构重复。这比较适合国内大学计算机系中数据结构和算法分成两门课开设的实际状况。
　　对于想了解NP完全问题基本概念的读者，本书的篇幅给了他们基本但又清楚的描述。本书还包括计算几何一章，其取材也是适中的。
　　概率算法和近似算法是近20年来算法研究迅猛发展的领域，本书给予了足够的重视，这是本书特色之一，是我向国内学生特别推荐的主要原因。
　　本书的另一特色是以算法的设计技术为纲，讲述一个又一个的算法技术，然后分析其算法复杂性。
　　我希望该书(简体中文版)的出版能弥补短期内暂时无合适中文算法教材的空白。诚挚地向国内的广大算法老师推荐采用本书作为教材。
　　本书由上海应用技术学院的吴伟昶老师在算法界的老前辈方世昌教授的协助下翻译。吴伟昶多年来对算法很专研，在翻译过程中对原著的少量错误进行了纠正。方世昌教授是算法名著“The Design and Analysis of Computer Algorithms by Aho，Hopcroft and Ullman(1974)”我国最早译本之一的译者，虽然该书至今还没有理想的译本正式出版，但是方的译本在20世纪80年代的我国高校计算机系师生中广泛流传，对算法在我国的普及做出了不可磨灭的贡献。我坚信本译本的出版将对我国高校计算机系的算法教学起到很大的推动作用。
　　朱洪
　　复旦大学
　　译者序
　　算法设计与分析是计算机科学技术中处于核心地位的一门专业基础课，越来越受到重视。本书系统地介绍了一些常用的、经典的算法设计技术，并给出了详细的复杂性分析。全书分七部分19章，内容含有递归技术、分治、动态规划、贪心算法、图的遍历等，同时也包括了近年来发展迅速的近似算法、概率算法和几何算法，对于NP完全问题等复杂性理论的基础内容，也做了基本的、清楚的描述。本书结构合理，选材适度，陈述简明易读，每章附有适量的各种类型练习，没有过难或研讨性题目，适合于教学和自学。出版后已被许多大学选做本科和研究生的教材及参考书。
　　多年来，我一直在寻找一本适合国内计算机专业学生用的有关算法方面的国外教材。尽管在国内引进了一些不错的国外教材，但总有篇幅过多，内容不够新颖或数据结构内容夹杂其中等等这样那样的不甚满意之处。
　　不久前我有幸看到世界科学图书出版社出版的由M．H．Alsuwaiyel撰写的“Algorithms Design Techniques and Analysis”，它是以国际著名算法专家，我国台湾出身的李德财教授所主编的系列从书“LectureNotesSeriesonComputing”中的一本。虽然此书不是美国的大学教材，而是沙特阿拉伯的大学计算机系教材，但是我很快就被该书的组织简明、概括，且包含当前市面上算法较少涉及的概率算法和近似算法的基本内容所吸引。它是一本适合本科生学习算法的好书。
　　该书涉及数据结构的部分较少，即使有一些，描述上也很快与算法中比较复杂的集合查找和合并运算等相结合，让读者不会感到和已经学过的数据结构重复。这比较适合国内大学计算机系中数据结构和算法分成两门课开设的实际状况。
　　对于想了解NP完全问题基本概念的读者，本书的篇幅给了他们基本但又清楚的描述。本书还包括计算几何一章，其取材也是适中的。
　　概率算法和近似算法是近20年来算法研究迅猛发展的领域，本书给予了足够的重视，这是本书特色之一，是我向国内学生特别推荐的主要原因。
　　本书的另一特色是以算法的设计技术为纲，讲述一个又一个的算法技术，然后分析其算法复杂性。
　　我希望该书(简体中文版)的出版能弥补短期内暂时无合适中文算法教材的空白。诚挚地向国内的广大算法老师推荐采用本书作为教材。
　　本书由上海应用技术学院的吴伟昶老师在算法界的老前辈方世昌教授的协助下翻译。吴伟昶多年来对算法很专研，在翻译过程中对原著的少量错误进行了纠正。方世昌教授是算法名著“The Design and Analysis of Computer Algorithms by Aho，Hopcroft and Ullman(1974)”我国最早译本之一的译者，虽然该书至今还没有理想的译本正式出版，但是方的译本在20世纪80年代的我国高校计算机系师生中广泛流传，对算法在我国的普及做出了不可磨灭的贡献。我坚信本译本的出版将对我国高校计算机系的算法教学起到很大的推动作用。

《数据结构的艺术：优雅构建高效系统》 深入理解数据的内在联系，解锁计算的无限可能 在信息爆炸的时代，数据的存储、组织和处理能力直接决定了软件系统的性能与效率。本书《数据结构的艺术：优雅构建高效系统》并非聚焦于抽象的算法理论，而是将目光投向数据结构本身，视为构建高效、可扩展且健壮的数字系统的基石。本书将带领读者一同探索各种核心数据结构的设计思想、实现细节及其在实际应用中的精妙之处，旨在培养读者对数据组织方式的深刻理解和敏锐洞察力。 内容梗概： 本书致力于系统地梳理和阐述从基础到高级的各类关键数据结构，每一章都围绕一个或一组紧密相关的数据结构展开，并遵循“理解原理—剖析实现—洞察应用—优化权衡”的学习路径。 第一部分：基础数据结构与核心概念 数组与链表：空间的双面性 深入剖析数组的静态内存分配与链表的动态内存分配，对比它们在访问速度、插入删除效率上的优劣。 探讨动态数组（如ArrayList）的扩容机制及其性能考量，以及单向链表、双向链表、循环链表的实现原理和适用场景。 案例分析：如何在内存受限的环境中选择最合适的数据序列存储方式？如何高效地实现字符串匹配中的滑动窗口？ 栈与队列：遵循规则的顺序 详细讲解栈（Stack）的“后进先出”（LIFO）原则和队列（Queue）的“先进先出”（FIFO）原则。 演示栈在函数调用、表达式求值、括号匹配等场景下的应用。 讲解队列在任务调度、广度优先搜索（BFS）以及消息队列系统中的重要作用。 探讨双端队列（Deque）的多功能性，以及优先级队列（Priority Queue）如何基于堆结构实现高效的元素提取。 哈希表（散列表）：快速查找的艺术 揭示哈希函数的设计原则与冲突解决策略（如链地址法、开放地址法）。 深入分析不同哈希表实现（如Java的HashMap、C++的unordered_map）的内部工作机制，包括负载因子、rehash等关键概念。 应用场景：缓存系统、数据库索引、快速数据查找、去重等。 强调哈希表在平均时间复杂度上的优势，以及最坏情况下的性能衰减可能性。 第二部分：树形结构与层次关系 二叉树与二叉搜索树：有序的查找与遍历 介绍二叉树的基本概念（节点、边、度、深度）以及各种遍历方法（前序、中序、后序、层序）。 重点讲解二叉搜索树（BST）的查找、插入、删除操作，以及它们的时间复杂度。 深入探讨平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）的设计理念，如何通过旋转和调整来维持树的平衡，保证查找效率。 应用场景：排序、范围查询、表达式树等。 堆（Heap）：高效的优先级管理 详细介绍最大堆和最小堆的性质，以及堆的构建（heapify）和操作（插入、删除最大/最小元素）。 讲解堆排序的实现，以及其O(n log n)的时间复杂度。 应用：优先队列的实现、k个最大/最小元素查找、图算法（如Dijkstra）中的应用。 B树与B+树：面向磁盘的数据组织 理解B树（B-tree）和B+树（B+-tree）作为平衡多路搜索树在磁盘I/O优化上的独特优势。 分析其结构特点，如何减少磁盘读写次数，提升数据库索引和文件系统的性能。 重点讲解B+树在现代数据库系统中作为索引结构的广泛应用。 第三部分：图论基础与高级结构 图的表示与遍历：连接的探索 介绍图的两种主要表示方法：邻接矩阵和邻接表，分析它们的优缺点和适用场景。 深入讲解图的两种核心遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），以及它们的原理和应用。 应用：连通性分析、最短路径查找（如Dijkstra、Floyd-Warshall）、拓扑排序等。 高级图结构与算法：解决复杂问题 介绍最小生成树（MST）的概念，并详细讲解Prim算法和Kruskal算法的实现及原理。 探讨网络流（Network Flow）的基本概念（如最大流最小割定理），以及Ford-Fulkerson算法等。 涉及一些图的特殊结构，如树的根节点、叶子节点、父子节点关系，以及有向无环图（DAG）的特性。 第四部分：实践与优化 数据结构的选择与权衡 提供一套系统性的方法论，指导读者根据具体的应用需求、数据规模、访问模式来选择最合适的数据结构。 分析不同数据结构在时间复杂度（平均、最坏）、空间复杂度、实现复杂度等方面的权衡。 强调“没有最好的数据结构，只有最适合的数据结构”的理念。 数据结构在实际系统中的应用 通过丰富的实际案例，展示数据结构如何支撑起我们日常使用的各种技术，例如： 搜索引擎的倒排索引（哈希表、B+树） 操作系统中的进程调度（队列） 版本控制系统（树、图） 社交网络的连接分析（图） 分布式缓存（哈希表） 本书特色： 强调实践与原理的结合： 不仅讲解理论，更注重实现细节和实际应用。 清晰的逻辑结构： 从基础到高级，层层递进，帮助读者建立完整的知识体系。 丰富的图示与示例： 使用直观的图解和代码示例，加深理解。 关注性能优化： 引导读者思考不同数据结构在性能上的差异，并做出最优选择。 培养解决问题的能力： 通过学习数据结构的艺术，掌握解决复杂计算问题的有效工具。 《数据结构的艺术：优雅构建高效系统》将是任何希望深入理解计算原理、构建高性能软件的开发者、学生以及技术爱好者的宝贵参考。它将为您打开一扇通往高效、可扩展数字世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅《算法设计技巧与分析》时，我被书中那份严谨又不失趣味的风格所吸引。很多技术书籍往往在追求深度时，牺牲了易读性，而这本书则在这两者之间找到了一个完美的平衡点。作者在讲解一些看似枯燥的算法原理时，常常会穿插一些历史故事、实际案例，甚至是幽默的段子，让整个学习过程变得轻松而愉快。比如，在讲解字符串匹配算法时，作者并没有直接抛出KMP算法，而是先回顾了“朴素匹配”算法的低效之处，并引出了“如何避免不必要的重复比较”这个核心问题，然后才循序渐进地介绍KMP算法的设计思想。这种“提出问题-分析问题-解决问题”的逻辑链条，使得我对KMP算法的理解，不再是停留在“照猫画虎”的层面，而是真正理解了其“模式匹配”的精髓。而且，本书在对各种算法进行深入剖析的同时，也非常注重算法的“鲁棒性”和“可扩展性”的讨论。作者会探讨在数据量巨大、输入数据带有噪声、或者计算资源受限等特殊情况下，算法的表现如何，以及如何对其进行改进。这种前瞻性的思考，让我意识到，优秀的算法设计，不仅仅是为了解决眼前的问题，更是为了应对未来可能出现的挑战。对于一个程序员来说，这种“未雨绸缪”的思维模式，无疑是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，优秀的算法设计，其核心在于“巧思”。如何用最简洁、最高效的方式来解决问题，是衡量一个算法设计水平的关键。《算法设计技巧与分析》这本书，正是这样一本充满了“巧思”的宝典。作者在书中，并没有仅仅停留在对各种已知算法的介绍，而是深入探讨了算法设计的“通用方法论”。例如，在讲解贪心算法时，作者并没有直接给出具体的贪心策略，而是先深入分析了“贪心选择性质”和“最优子结构”这两个判断贪心算法是否适用的关键条件。通过对这些通用原则的理解，我发现自己甚至可以在没有明确提示的情况下，去尝试为新的问题设计贪心解决方案。这种“举一反三”的能力，正是这本书最宝贵的价值所在。而且，本书在算法分析方面，也展现了其独特的视角。它不仅仅关注算法的“时间复杂度”，更注重“空间复杂度”、“常数因子”以及“实际运行效率”的综合考量。作者会通过大量具体的例子，来演示如何通过优化数据结构、调整算法实现细节等方式，来提升算法的实际性能。例如，在讲解字符串匹配算法时，作者会详细对比朴素算法、KMP算法以及Boyer-Moore算法在不同长度的文本和模式下的运行效率，并分析它们各自的优势和劣势。这种对算法“实战性”的深入挖掘，让我对算法的选择和优化有了更清晰的认识。这本书，真的让我体会到了，算法设计不仅仅是理论上的推演，更是一种艺术，一种用智慧去化繁为简的艺术。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正能让你“上手”的书，而不仅仅是停留在理论层面。《算法设计技巧与分析》的强大之处在于，它不仅仅是告诉你“是什么”，更是告诉你“为什么”和“怎么做”。在阅读的过程中，我发现作者非常擅长将复杂的算法概念与实际应用场景相结合。例如，在讲解网络流算法时，作者并没有仅仅停留在最大流最小割定理的证明上，而是巧妙地引入了多工厂选址、交通枢纽容量分配等实际问题，让读者能够直观地感受到网络流算法的强大解决能力。这种“学以致用”的设计理念，极大地激发了我学习的积极性。书中对分支限界法的解读，也让我受益匪浅。我之前对这种算法总是有种模糊的概念，觉得它和回溯法有些相似，但又说不清具体的区别。这本书通过对旅行商问题等经典场景的分析，清晰地阐述了分支限界法的核心思想——如何通过“限界”来剪枝，有效地缩小搜索空间，从而在巨大的解空间中找到最优解。作者的讲解非常细致，甚至会分析在不同情况下，如何选择合适的限界函数，以及如何权衡限界的“紧度”和计算成本。这种对细节的关注，使得我对分支限界法的理解达到了前所未有的深度。此外，这本书在算法的“分析”部分也做得非常出色。它不是简单地给出复杂度，而是教会读者如何去“推导”复杂度，如何识别算法中的瓶颈，以及如何通过数学工具来量化算法的性能。这对于我这样需要经常优化代码效率的开发者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这样在算法领域“摸索”了多年的开发者来说，简直是一场及时雨。我一直觉得，算法的学习，就像是在攀登一座险峻的山峰，虽然知道山顶风景无限好，但过程却异常艰难。而《算法设计技巧与分析》这本书，就像是那位经验丰富的向导，不仅为我指明了正确的方向，更提供了各种“攀登秘籍”，让我能够更轻松、更有效地抵达目的地。作者在讲解算法时，非常注重“问题驱动”的教学模式。他会先抛出一个实际的问题，然后引导读者一起去思考如何解决这个问题，并在这个过程中自然而然地引入各种算法设计技巧。例如，在讲解回溯法时，作者并没有直接定义回溯法，而是以一个经典的数独求解问题为例，一步步地引导读者分析如何通过“试探”和“撤销”的方式来找到解。这种“学以致用”的学习方式，让我在理解算法的同时，也培养了自己解决实际问题的能力。而且，本书在算法分析的部分，也做得非常细致。它不仅仅给出理论上的时间复杂度，更会分析算法在实际应用中可能遇到的各种“边界条件”和“性能瓶颈”，并提出相应的优化建议。例如，在讲解排序算法时，作者会详细分析各种排序算法在数据有序、逆序、随机等不同情况下的性能表现，并对比它们在实际工程中的优劣。这种细致入微的分析，让我能够更全面地认识和选择适合自己需求的算法。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在深入研究《算法设计技巧与分析》之前，我对“算法”的理解，更多地是停留在“如何实现”的层面，认为只要能写出能运行的代码，就达到了目的。然而，这本书彻底改变了我对算法的认知。它让我明白，算法的设计绝不仅仅是代码的实现，更是一种深刻的逻辑思考和问题抽象能力。书中对图算法的讲解，就让我受益匪浅。作者并没有仅仅罗列各种图遍历和最短路径算法，而是从“图”这个数据结构的本质出发，探讨了不同的图表示方法（邻接矩阵、邻接表）如何影响算法的效率，以及如何根据问题的特性选择最优的图表示方式。例如，在讲解最小生成树算法时，作者不仅详细介绍了Prim算法和Kruskal算法，更深入地分析了它们各自的时间复杂度，以及它们在不同规模的图上的表现。我之前一直认为这两种算法是可以互相替代的，但读完这本书，我才明白，它们在某些特定场景下，会有显著的性能差异。此外，本书在数据结构与算法的结合方面也做得非常出色。它不仅仅讲解算法，更强调算法与数据结构的协同工作，以及如何通过选择合适的数据结构来提升算法的效率。例如，在讲解优先队列在Dijkstra算法中的应用时，作者详细分析了使用普通数组、二叉堆、斐波那契堆等不同数据结构时，算法整体性能的变化。这种深入的剖析，让我对算法与数据结构之间的紧密联系有了更深刻的理解，也让我学会了如何从整体上优化程序的性能。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《算法设计技巧与分析》这本书，它提供的不仅仅是知识，更是一种思维方式的启迪。我一直认为，在快速发展的科技领域，掌握过时的技术是一件很可怕的事情，但如果能掌握一套普适性的“思考方法”，那么无论技术如何变迁，都能游刃有余。这本书正是这样一本“思维方法论”的宝典。作者在讲解各种算法时，其核心目的并非让读者死记硬背某个算法的步骤，而是引导读者去理解其背后的“设计哲学”和“解决思路”。比如，在讲解动态规划时，作者并没有直接给出状态转移方程，而是先深入分析了“重叠子问题”和“最优子结构”这两个关键性质，并引导读者思考如何通过“自底向上”或“自顶向下”的方式来构建解。这种引导性的讲解方式，极大地提升了我独立解决问题的能力。我发现，通过理解了动态规划的本质，我甚至可以在某些书中没有提及的场景下，自己设计出相应的动态规划解决方案。此外，本书在分析算法时，也展现了其独到之处。作者并不满足于给出理论上的时间复杂度，而是会分析算法在实际运行中可能遇到的各种情况，以及如何通过一些工程上的技巧来进一步优化性能。例如，在讲解近似算法时，作者并没有仅仅介绍其“近似”的性质，而是会深入分析其“近似比”的含义，以及在何种场景下，近似算法的效率提升能够弥补其解的“不精确”。这种对算法“实用价值”的深入挖掘，让我对算法有了更全面的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法设计技巧与分析》绝对是我近几年来读过最令人醍醐灌顶的计算机科学著作之一。初次翻阅时，我怀揣着一丝忐忑，毕竟“算法”这个词总是带着点令人生畏的光环，以为会是一堆枯燥的公式和抽象的证明。然而，这本书以一种极其生动、循序渐进的方式，将原本复杂的算法概念化繁为简，并以极具说服力的方式展现了其在解决实际问题中的强大力量。作者在开篇就定下了“理解比记忆更重要”的基调，这一点在我后续的阅读过程中深有体会。书中对各种经典算法的讲解，并非简单地罗列代码和复杂度分析，而是深入剖析了这些算法背后所蕴含的设计思想和哲学。例如，在介绍分治法时，作者并没有止步于递归的公式，而是生动地描绘了如何将一个庞大的问题分解成若干个规模更小的、同类的问题，以及如何巧妙地合并这些子问题的解。这种“化整为零，再合二为一”的思维模式，不仅是算法设计的核心，更是解决生活中诸多难题的通用法则。作者的语言风格非常接地气，常常用一些形象的比喻来解释抽象的概念，比如将动态规划比作“记忆力超群的旅行者”，生动地展现了其通过存储中间结果来避免重复计算的精髓。而对于我这样一个在编程实践中常常头疼于效率问题的开发者来说，书中关于算法复杂度分析的部分更是及时雨。作者清晰地解释了时间复杂度和空间复杂度的概念，并提供了各种分析技巧，让我能够准确地评估一个算法的优劣，并据此做出更明智的选择。读完这本书，我感觉自己仿佛获得了一双“算法之眼”，能够洞察代码深处的效率秘密，并自信地去设计更优化的解决方案。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一次思维训练，一次对逻辑和效率的深刻探索。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在拿到《算法设计技巧与分析》这本书之前，我一度对算法学习感到有些力不从心。市面上充斥着各种算法书籍，有的过于晦涩难懂，有的则过于浅尝辄止，很难找到一本能够真正帮助我建立起扎实理论基础的书。然而，这本书彻底改变了我的看法。它的内容组织非常有条理，从最基础的概念讲起，逐步深入到各种复杂的算法设计范式。作者并没有急于展示“高深”的算法，而是花了很多篇幅去讲解“如何思考”——如何将一个实际问题转化为算法能够处理的模型，如何去分析问题的结构，如何找到可能的解题思路。这一点对我来说尤为重要，因为我常常发现自己能够理解算法的实现，却不知道这个算法是如何被“发明”出来的。书中对回溯算法的阐述，就是我最深刻的体会之一。作者没有简单地给出回溯的伪代码，而是通过一个经典的N皇后问题的例子，将回溯的“搜索”和“剪枝”过程剖析得淋漓尽致。那种一步步探索解空间，并在遇到不可能解时及时“回撤”的思路，仿佛就在眼前展开。而且，作者在讲解过程中，非常注重引导读者进行思考，提出各种“如果……会怎样？”的问题，鼓励读者主动去探索和验证。这种互动式的学习体验，让我感觉自己不再是被动的信息接收者，而是积极的知识探索者。本书的语言风格也非常吸引人，没有那种枯燥的学术腔调，而是充满了智慧的火花和对技术的热情。它让我觉得，学习算法不仅是提升技能，更是一种智力上的享受。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，在阅读《算法设计技巧与分析》之前，我对“算法”这个词的理解，很大程度上停留在“一堆代码”的层面，认为只要能实现功能就好，效率问题可以后期再优化。这本书彻底颠覆了我这个想法，让我明白了算法设计的重要性，以及它对程序性能产生的决定性影响。作者在书中反复强调“设计”二字，并且将“技巧”与“分析”紧密结合，这是一种非常高明的教学方式。它不仅传授了各种算法的“招式”，更重要的是教会了如何“练功”，以及如何“评判”自己的武功。书中对匹配算法的介绍，让我印象深刻。我之前对二分图匹配等概念都感到非常困惑，觉得它们与现实生活中的匹配场景相去甚远。然而，作者通过生动地讲解“相亲配对”、“任务分配”等例子，将抽象的匹配算法变得通俗易懂。更重要的是，作者详细分析了各种匹配算法（如匈牙利算法）的原理，并展示了如何通过巧妙的构造和证明来确保其正确性。这种对算法内在逻辑的深入剖析，让我从根本上理解了这些算法的精妙之处。而且，作者在分析部分，对各种常见的数据结构（如堆、队列、栈）在不同算法中的应用及其对效率的影响进行了细致的阐述。这让我意识到，算法的设计不仅仅是逻辑的构建，更是对数据组织的优化。这本书真的让我体会到了“工欲善其事，必先利其器”的道理，也让我明白了，一个好的算法设计，能够让一个看似复杂的问题变得简单而高效。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对我而言，无疑是一场及时雨，尤其是在我个人职业生涯的一个关键转折点上。我一直对算法领域抱有浓厚的兴趣，但苦于市面上大多数书籍要么过于理论化，要么过于偏重某个特定领域的应用，缺乏一种系统性、全局性的指导。而《算法设计技巧与分析》恰恰填补了这一空白。《算法设计技巧与分析》以其独特的视角，将算法的设计思路和分析方法融为一体，形成了一个逻辑清晰、结构严谨的知识体系。书中对贪心算法的讲解，我至今记忆犹新。作者并没有直接抛出贪心策略，而是首先探讨了“局部最优解能否导向全局最优解”这一根本性问题，并通过一系列精心设计的例子，引导读者思考贪心算法的适用条件和潜在陷阱。这种“先问为什么，再问怎么办”的教学方式，极大地提升了我对算法的理解深度。特别是书中关于“选择贪心策略的依据”和“证明贪心选择性质”的论述，逻辑严密，层层递进，让我第一次真正理解了贪心算法的数学基础。此外，书中对图论算法的介绍也同样精彩。在讲解最短路径算法时，作者不仅详细阐述了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的实现细节，更深入地分析了它们各自的适用场景和性能特点。通过对比分析，我能够更清晰地认识到不同算法在面对不同规模和特性的图时，所表现出的效率差异。这本书的价值不仅在于它提供的技术知识，更在于它培养了一种严谨的科学思维方式，一种对问题进行抽象、建模、分析和优化的能力。它让我明白，算法设计并非天马行空的创造，而是基于深刻的洞察和精妙的逻辑推理。

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还没有具体看，希望可以提升自己，不迷茫

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包装略有破损，配送速度很快，书很不错

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快递很靠谱。。。。。。。。。。。。。。。。

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不错不错

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