算法设计与分析基础（第3版） [Introduction to the Design and Analysis of Algorithms (Third Edition)] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] Anany Levitin 著，潘彦 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
• 计算复杂度
• 递归
• 分治法

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302386346

版次：3

商品编码：11619201

包装：平装

丛书名： 算法设计

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

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸##

产品特色

编辑推荐

　　《算法设计与分析基础（第3版）》独辟蹊径，采用一种更全面的算法设计技术分类方法。《算法设计与分析基础（第3版）》涵盖递归与非递归算法的数学分析，也涉及经验分析和算法可视化，探讨算法的局限性及解决方法，将算法视为解决问题的工具，通过谜题和游戏来开拓算法思维

　　《算法设计与分析基础（第3版）》为学生提供600多道习题(含提示)，为教师提供有详细解答的教师手册

内容简介

　　作者基于丰富的教学经验，开发了一套全新的算法分类方法。该分类法站在通用问题求解策略的高度，对现有大多数算法准确分类，从而引领读者沿着一条清晰、一致、连贯的思路来探索算法设计与分析这一迷人领域。《算法设计与分析基础（第3版）》作为第3版，相对前版调整了多个章节的内容和顺序，同时增加了一些算法，并扩展了算法的应用，使得具体算法和通用算法设计技术的对应更加清晰有序；各章累计增加了70道习题，其中包括一些有趣的谜题和面试问题。　　《算法设计与分析基础（第3版）》十分适合用作算法设计和分析的基础教材，也适合任何有兴趣探究算法奥秘的读者使用，只要读者具备数据结构和离散数学的知识即可。　　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）.　　《算法设计与分析基础（第3版）》中文简体翻译版由Pearson Education授权给清华大学出版社在中国境内（不包括中国香港、澳门特别行政区）出版发行。

内页插图

目录

第1章 绪论 1

1.1　什么是算法 2

习题1.1 6

1.2　算法问题求解基础 7

1.2.1 理解问题 8

1.2.2　了解计算设备的性能 8

1.2.3　在精确解法和近似解法之间做出选择 9

1.2.4　算法的设计技术 9

1.2.5　确定适当的数据结构 9

1.2.6　算法的描述 10

1.2.7　算法的正确性证明 10

1.2.8　算法的分析 11

1.2.9　为算法写代码 12

习题1.2 13

1.3　重要的问题类型 14

1.3.1　排序 15

1.3.2　查找 16

1.3.3　字符串处理 16

1.3.4　图问题 16

1.3.5　组合问题 17

1.3.6　几何问题 17

1.3.7　数值问题 18

习题1.3 18

1.4　基本数据结构 20

1.4.1　线性数据结构 20

1.4.2　图 22

1.4.3　树 25

1.4.4　集合与字典 28

习题1.4 29

小结 30

第2章 算法效率分析基础 32

2.1　分析框架 33

2.1.1 输入规模的度量 33

2.1.2 运行时间的度量单位 34

2.1.3 增长次数 35

2.1.4 算法的最优、最差和平均效率 36

2.1.5 分析框架概要 38

习题2.1 39

2.2 渐近符号和基本效率类型 40

2.2.1 非正式的介绍 40

2.2.2 符号O 41

2.2.3 符号 42

2.2.4 符号 42

2.2.5 渐近符号的有用特性 43

2.2.6 利用极限比较增长次数 44

2.2.7 基本的效率类型 45

习题2.2 46

2.3 非递归算法的数学分析 48

习题2.3 52

2.4 递归算法的数学分析 54

习题2.4 59

2.5 例题：计算第n个斐波那契数 62

习题2.5 65

2.6 算法的经验分析 66

习题2.6 69

2.7 算法可视法 70

小结 73

第3章 蛮力法 75

3.1 选择排序和冒泡排序 76

3.1.1 选择排序 76

3.1.2 冒泡排序 77

习题3.1 78

3.2 顺序查找和蛮力字符串匹配 80

3.2.1 顺序查找 80

3.2.2 蛮力字符串匹配 81

习题3.2 82

3.3 最近对和凸包问题的蛮力算法 83

3.3.1 最近对问题 83

3.3.2 凸包问题 84

习题3.3 87

3.4 穷举查找 89

3.4.1 旅行商问题 89

3.4.2 背包问题 90

3.4.3 分配问题 91

习题3.4 93

3.5 深度优先查找和广度优先查找 94

3.5.1 深度优先查找 94

3.5.2 广度优先查找 96

习题3.5 98

小结 100

第4章 减治法 101

4.1 插入排序 103

习题4.1 105

4.2 拓扑排序 106

习题4.2 109

4.3 生成组合对象的算法 111

4.3.1 生成排列 111

4.3.2 生成子集 113

习题4.3 114

4.4 减常因子算法 115

4.4.1 折半查找 116

4.4.2 假币问题 117

4.4.3 俄式乘法 118

4.4.4 约瑟夫斯问题 119

习题4.4 120

4.5 减可变规模算法 122

4.5.1 计算中值和选择问题 122

4.5.2 插值查找 125

4.5.3 二叉查找树的查找和插入 126

4.5.4 拈游戏 127

习题4.5 128

小结 129

第5章 分治法 131

5.1 合并排序 133

习题5.1 135

5.2 快速排序 136

习题5.2 140

5.3 二叉树遍历及其相关特性 141

习题5.3 143

5.4 大整数乘法和Strassen矩阵乘法 144

5.4.1 大整数乘法 145

5.4.2 Strassen矩阵乘法 146

习题5.4 148

5.5 用分治法解最近对问题和凸包问题 149

5.5.1 最近对问题 149

5.5.2 凸包问题 151

习题5.5 153

小结 154

第6章 变治法 155

6.1 预排序 156

习题6.1 158

6.2 高斯消去法 160

6.2.1 LU分解 164

6.2.2 计算矩阵的逆 165

6.2.3 计算矩阵的行列式 166

习题6.2 167

6.3 平衡查找树 168

6.3.1 AVL树 169

6.3.2 2-3树 173

习题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

习题6.4 181

6.5　霍纳法则和二进制幂 182

6.5.1 霍纳法则 182

6.5.2 二进制幂 184

习题6.5 186

6.6　问题化简 187

6.6.1 求最小公倍数 188

6.6.2 计算图中的路径数量 189

6.6.3 优化问题的化简 189

6.6.4 线性规划 190

6.6.5 简化为图问题 192

习题6.6 193

小结 194

第7章　时空权衡 196

7.1　计数排序 197

习题7.1 199

7.2　字符串匹配中的输入增强技术 200

7.2.1　Horspool算法 201

7.2.2　Boyer-Moore算法 204

习题7.2 207

7.3　散列法 209

7.3.1　开散列(分离链) 210

7.3.2　闭散列(开式寻址) 211

习题7.3 213

7.4　B树 214

习题7.4 217

小结 218

第8章　动态规划 219

8.1　三个基本例子 220

习题8.1 224

8.2　背包问题和记忆功能 226

8.2.1　背包问题 226

8.2.2　记忆化 227

习题8.2 229

8.3　最优二叉查找树 230

习题8.3 234

8.4　Warshall算法和Floyd算法 235

8.4.1　Warshall算法 235

8.4.2　计算完全最短路径的Floyd算法 238

习题8.4 241

小结 242

第9章　贪婪技术 243

9.1　Prim算法 245

习题9.1 249

9.2　Kruskal算法 250

习题9.2 255

9.3　Dijkstra算法 256

习题9.3 259

9.4　哈夫曼树及编码 260

习题9.4 264

小结 265

第10章　迭代改进 266

10.1　单纯形法 267

10.1.1 线性规划的几何解释 267

10.1.2 单纯形法概述 270

10.1.3 单纯形法其他要点 275

习题10.1 276

10.2 最大流量问题 278

习题10.2 285

10.3 二分图的最大匹配 286

习题10.3 291

10.4 稳定婚姻问题 292

习题10.4 295

小结 296

第11章　算法能力的极限 297

11.1　如何求下界 298

11.1.1　平凡下界 298

11.1.2　信息论下界 299

11.1.3　敌手下界 299

11.1.4　问题化简 300

习题11.1 302

11.2　决策树 302

11.2.1　排序的决策树 303

11.2.2　查找有序数组的决策树 305

习题11.2 306

11.3　P、NP和NP完全问题 308

11.3.1　P和NP问题 308

11.3.2　NP完全问题 311

习题11.3 314

11.4　数值算法的挑战 316

习题11.4 322

小结 323

第12章　超越算法能力的极限 325

12.1　回溯法 325

12.1.1　n皇后问题 326

12.1.2　哈密顿回路问题 328

12.1.3　子集和问题 328

12.1.4　一般性说明 329

习题12.1 331

12.2　分支界限法 332

12.2.1　分配问题 332

12.2.2　背包问题 335

12.2.3　旅行商问题 336

习题12.2 338

12.3　NP困难问题的近似算法 339

12.3.1　旅行商问题的近似算法 340

12.3.2　背包问题的近似算法 349

习题12.3 352

12.4　解非线性方程的算法 353

12.4.1　平分法 355

12.4.2　试位法 357

12.4.3　牛顿法 358

习题12.4 360

小结 361

跋 363

附录A 算法分析的实用公式 366

附录B 递推关系简明指南 369

习题提示 380

参考文献 414

前言/序言

　　一个人在接受科技教育时能得到的最珍贵的收获是能够终身受用的通用智能工具。　　——乔治·福赛思　　无论是计算科学还是计算实践，算法都在其中扮演着重要角色。因此，这门学科中出现了大量的教材。它们在介绍算法的时候，基本上都选择了以下两种方案中的一种。第一种方案是按照问题的类型对算法进行分类。这类教材安排了不同的章节分别讨论排序、查找、图等算法。这种做法的优点是，对于解决同一问题的不同算法，它能够立即比较这些算法的效率。其缺点在于，由于过于强调问题的类型，它忽略了对算法设计技术的讨论。　　第二种方案围绕着算法设计技术来组织章节。在这种结构中，即使算法来自于不同的计算领域，如果它们采用了相同的设计技术，就会被编成一组。从各方（例如[BaY95]）获得的信心使我相信，这种结构更适合于算法设计与分析的基础课程。强调算法设计技术有三个主要原因。第一，学生们在解决新问题时，可以运用这些技术设计出新的算法。从实用的角度看，这使得学习算法设计技术颇有价值。第二，学生们会试图按照算法的内在设计方法对已知的众多算法进行分类。计算机科学教育的一个主要目的，就是让学生们知道如何发掘不同应用领域的算法间的共性。毕竟，每门学科都会倾向于把它的重要主题归纳为几个甚至一个规则。第三，依我看来，算法设计技术作为问题求解的一般性策略，在解决计算机领域以外的问题时，也能发挥相当大的作用。　　遗憾的是，无论是从理论还是从教学的角度，传统的算法设计技术分类法都存在一些严重的缺陷。其中最显著的缺陷就是无法对许多重要的算法进行分类。由于这种局限性，这些书的作者不得不在按照设计技术进行分类的同时，另外增加一些章节来讨论特殊的问题类型。但这种改变导致课程缺乏一致性，而且很可能会使学生感到迷惑。　　算法设计技术的新分类法　　传统算法设计技术分类法的缺陷令我感到失望，它激发我开发一套新的分类法（[Lev99]），这套分类法就是本书的基础。以下是这套新分类法的几个主要优势。　　新分类法比传统分类法更容易理解。它包含的某些设计策略，例如蛮力法、减治法、变治法、时空权衡和迭代改进，几乎从不曾被看作重要的设计范例。　　新分类法很自然地覆盖了许多传统方法无法分类的经典算法（欧几里得算法、堆排序、查找树、散列法、拓扑排序、高斯消去法、霍纳法则等，不胜枚举）。所以，新分类法能够以一种连贯的、一致的方式表达这些经典算法的标准内容。　　新分类法很自然地容纳了某些设计技术的重要变种（例如，它能涵盖减治法的3个变种和变治法的3个变种）。　　在分析算法效率时，新分类法与分析方法结合得更好（参见附录B）。　　设计技术作为问题求解的一般性策略　　在本书中，主要将设计技术应用于计算机科学中的经典问题（这里唯一的创新是引入了一些数值算法的内容，我们也是用同样的通用框架来表述这些算法的）。但把这些设计技术看作问题求解的一般性工具时，它们的应用就不仅限于传统的计算问题和数学问题了。有两个因素令这一点变得尤其重要。第一，越来越多的计算类应用超越了它们的传统领域，并且有足够的理由使人相信，这种趋势会愈演愈烈。第二，人们渐渐认识到，提高学生们的问题求解能力是高等教育的一个主要目标。为了满足这个目标，在计算机科学课程体系中安排一门算法设计和分析课程是非常合适的，因为它会告诉学生如何应用一些特定的策略来解决问题。　　虽然我并不建议将算法设计和分析课程变成一门教授一般性问题求解方法的课程，但我深信，我们不应错过算法设计和分析课程提供的这样一个独一无二的机会。为了这个目标，本书包含了一些和谜题相关的应用。虽然利用谜题来教授算法课程绝不是我的创新，但本书打算通过引进一些全新的谜题来系统地实现这个思路。　　如何使用本书　　我的目标是写一本既不泛泛而谈，又可供学生们独立阅读的教材。为了实现这个目标，本书做了如下努力。　　根据乔治？福赛思的观点（参见前面的引文），我试图着重强调隐藏在算法设计和分析背后的主要思想。在选择特定的算法来阐述这些思想的时候，我并不倾向于涉及大量的算法，而是选择那些最能揭示其内在设计技术或分析方法的算法。幸运的是，大多数经典算法满足这个要求。　　第2章主要分析算法的效率，该章将分析非递归算法的方法和分析递归算法的典型方法区别开来。这一章还花了一些篇幅介绍算法经验分析和算法可视化。　　书中系统地穿插着一些面向读者的提问。其中有些问题是经过精心设计的，而且答案紧随其后，目的是引起读者的注意或引发疑问。其余问题的用意是防止读者走马观花，不能充分理解本书的内容。　　每一章结束时都会对本章最重要的概念和结论做一个总结。　　本书包含600多道习题。有些习题是为了给大家练习，另外一些则是为了指出书中正文部分所涉及内容的重要意义，或是为了介绍一些书中没有涉及的算法。有一些习题利用了因特网上的资源。较难的习题数量不多，会在教师用书中用一种特殊的记号标注出来（因为有些学生可能没有勇气做那些有难度标注的习题，所以本书没有对习题标注难度）。谜题类的习题用一种特殊的图标做标注。　　本书所有的习题都附有提示。除了编程练习，习题的详细解法都能够在教师资源中找到。请发送邮件到coo@netease.com，申请教师相关资源（也可联系培生公司的当地销售代表，或者访问www.pearsonhighered.com/irc）。本书的任何读者都可以在CS支持网站http：//cssupport.pearsoncmg.com上找到PowerPoint格式的幻灯片文件。如果对算法有兴趣，欢迎加入QQ群“算法学习交流”，群号：425283001。　　第3版的变化　　第3版有若干变化。其中最重要的变化是介绍减治法和分治法的先后顺序。第3版会先介绍减治法，后介绍分治法，这样做有以下几个优点。　　较之分治法，减治法更简单。　　在求解问题方面，减治法应用更广。　　这样的编排顺序便于先介绍插入排序，后介绍合并排序和快速排序。　　数组划分的概念通过选择性问题引入，这次利用Lomuto算法的单向扫描来实现，而将Hoare划分方法的双向扫描留至后文与快速排序一并介绍。　　折半查找归入介绍减常量算法的章节。　　另一个重要变化是重新编排第8章关于动态规划的内容，具体如下所述。　　导述部分的内容是全新的。在前两版中用计算二项式系数的例子来引入动态规划这一重要技术，但在第3版中会介绍3个基础性示例，这样介绍的效果更好。　　8.1节的习题是全新的，包括一些在前两版中没有涉及的流行的应用。　　第8章其他小节的顺序也做了调整，以便达到由浅入深、循序渐进的效果。　　此外，还有其他一些变化。增加了不少与本书所述算法相关的应用。遍历图算法不再随减治法介绍，而是纳入蛮力算法和穷举查找的范畴，我认为这样更合理。在介绍生成组合对象的算法时，新增了格雷码算法。对求解最近对问题的分治法有更深入的探讨。改进的内容包括算法可视化和求解旅行商问题的近似算法，当然参考文献也有相应的更新。　　第3版一共新增约70道习题，其中涉及算法谜题和面试问题。　　先修课程　　本书假定读者已经学习了离散数学的标准课程和一门基础性的编程课程。有了这样的知识背景，读者应该能够掌握本书的内容而不会遇到太大的困难。尽管如此，1.4节、附录A和附录B仍然对基本的数据结构以及必须用到的求和公式与递推关系分别进行复习和回顾。只有3个小节（2.2节、11.4节和12.4节）会用到一些简单的微积分知识，如果读者缺少必要的微积分知识，完全可以跳过这3个涉及微积分的小节，这并不妨碍对本书其余部分的理解。　　课程进度安排　　如果打算开设一门围绕算法设计技术来讲解算法设计和分析理论的基础课程，可以采用本书作为教材。但要想在一个学期内完成该课程，本书涵盖的内容可能过于丰富了。大体上来说，跳过第3～12章的部分内容不会影响读者对后面部分的理解。本书的任何一个部分都可以安排学生自学。尤其是2.6节和2.7节，它们分别介绍了经验分析和算法可视化，这两小节的内容可以结合课后练习 布置给学生。　　下面给出了针对一个学期课程的教学计划，这是按照40课时的集中教学来设计的。　　课次 主题 小 节　　1 课程简介 1.1～1.3　　2，3 分析框架；常用符号 、 和 2.1，2.2　　4 非递归算法的数学分析 2.3　　5，6 递归算法的数学分析 2.4，2.5（+附录B）　　7　 蛮力算法 3.1，3.2（+3.3）　　8 穷举查找 3.4　　9 深度优先查找和广度优先查找 3.5　　10～11 减一算法：插入排序、拓扑排序 4.1，4.2　　12 折半查找和其他减常量算法 4.4　　13 减变量算法 4.5　　14～15 分治法：合并排序、快速排序 5.1～5.2　　16 其他分治法示例 5.3、5.4或5.5　　16　 减变量算法 5.6　　17～19 实例化简：预排序、高斯消去法、平衡查找树 6.1～6.3　　20 改变表现：堆和堆排序或者霍纳法则和二进制幂 6.4或6.5　　21 问题化简 6.6　　22～24 时空权衡：串匹配、散列法、B树　 7.2～7.4　　25～27 动态规划算法 8.1～8.4（选3节）　　28～30 贪婪算法：Prim算法、Kruskal算法、Dijkstra算法、哈夫曼算法 9.1～9.4　　31～33 迭代改进算法 10.1～10.4（选3节）　　34 下界的参数 11.1　　35 决策树 11.2　　36 P、NP和NP完全问题 11.3　　37 数值算法 11.4（+12.4）　　38 回溯法 12.1　　39 分支界限法 12.2　　40 NP困难问题的近似算法　 12.3　　致谢　　我要向本书的评审表达衷心的感谢，还要感谢本书前两版的许多读者，他们提供了许多宝贵的意见和建议，帮助本书得以改进和完善。本书第3版尤其得益于下列人士的评审，包括Andrew Harrington（芝加哥洛约拉大学）、David Levine（圣文德大学）、Stefano Lombardi（加州大学河滨分校）、Daniel McKee（宾州曼斯菲尔德大学）、Susan Brilliant（弗吉尼亚州立联邦大学）、David Akers（菩及海湾大学）以及两名匿名评审。　　我要感谢培生出版社所有为本书付出不懈努力的工作人员和相关人士。尤其要感谢本书编辑Matt Goldstein、编务助理Chelsea Bell、市场经理Yez Alayan和产品总监Kayla Smith-Tarbox。我还要感谢Richard Camp为本书审稿，Windfall Software的Paul Anagnostopoulos和Jacqui Scarlott为本书排版并提供项目管理支持，以及MaryEllen Oliver为本书进行校对。　　最后，我要感谢两位家人。另一半整天都在写书比自己本人写书更让人崩溃，我的妻子Maria已容忍我多年并任劳任怨地帮助我，本书400多幅插图以及教师手册都是凭她一己之力完成的。女儿Miriam是我多年的英语老师，她不但阅读了本书大量篇幅，还帮我为每章找到了合适的名人名言。　　Anany Levitin

探索计算的奥秘：一场跨越经典与未来的算法之旅 本书并非一本普通的计算机科学教材，它是一扇通往计算世界深层奥秘的窗口，一次深入理解信息时代基石的探索。我们所处的数字时代，万物互联，数据洪流，这一切的背后，都跳动着算法的心脏。从搜索引擎的精准推荐，到社交网络的连接你我，再到人工智能的飞速发展，每一个令人惊叹的成果，都离不开精妙绝伦的算法设计与严谨透彻的分析。 本书旨在为读者构建一个坚实的算法理论基础，带领大家穿越算法设计的经典殿堂，触及前沿研究的脉搏。我们并非仅仅罗列枯燥的代码和公式，而是致力于揭示算法背后的设计思想、数学原理以及它们在解决实际问题时所展现出的强大力量。在这里，你会发现，算法不仅仅是工具，更是一种思维方式，一种解决问题的哲学。 第一部分：算法设计的基石——理解问题与构建解决方案 在踏上算法的旅程之前，理解问题的本质是至关重要的第一步。本书将引导你学会如何将一个现实世界的问题抽象化为计算机可以理解和处理的模型。我们将深入探讨数据结构的概念，理解数组、链表、栈、队列、树、图等基本数据结构如何在不同的场景下存储和组织信息，以及它们各自的优缺点。 随后，我们将系统地介绍多种经典的算法设计范式。分治法（Divide and Conquer）将带你领略如何将一个庞大的问题分解成若干个更小的、易于解决的子问题，然后将它们的解组合起来得到最终答案。你将学习到如何应用分治法来高效地解决排序问题（如归并排序、快速排序），以及如何用于查找、求最近点对等。 动态规划（Dynamic Programming）则是另一颗算法设计皇冠上的明珠。本书将深入剖析其核心思想——“最优子结构”和“重叠子问题”。你将学会如何通过构建递推关系，自底向上或自顶向下地计算出最优解，避免重复计算。从求解最长公共子序列、背包问题，到路径规划、矩阵链乘法，动态规划的应用场景无处不在，你将掌握这一强大的解决优化问题的利器。 贪心算法（Greedy Algorithm）以其简洁明了的策略，在许多情况下也能取得全局最优解。我们将探讨贪心算法的设计思想：在每一步都做出当前看起来最优的选择，期望最终能够得到全局最优解。你将学习到如何应用贪心算法来解决霍夫曼编码、活动选择问题、最小生成树（如Prim算法和Kruskal算法）等。 第二部分：算法的分析与评估——衡量效率与优化性能 算法的设计固然重要，但如何评估一个算法的优劣，以及如何对其进行优化，则是衡量算法工程师水平的关键。本书将系统地介绍算法分析的技术。 我们将深入理解渐进符号（Asymptotic Notation），包括大O符号（O）、大Ω符号（Ω）和大Θ符号（Θ）。你将学会如何使用这些符号来描述算法的时间复杂度和空间复杂度，从而在抽象层面比较不同算法的效率。理解这些符号，就如同掌握了衡量算法性能的通用语言。 本书将详细讲解主定理（Master Theorem），这是一个用于快速分析分治算法时间复杂度的强大工具。你将学会如何应用主定理，无需一步步展开递归，就能直接得到算法的渐进复杂度。 此外，我们还将探讨摊还分析（Amortized Analysis），这是一种特殊的分析技术，用于分析一系列操作的平均成本，尤其适用于那些单个操作成本可能很高，但整体操作成本却很低的场景，如动态数组的扩容。 通过对算法的深入分析，你将能够识别出算法中的瓶颈，并学习如何通过改进数据结构、优化算法逻辑，或者选择更适合特定问题的算法，来提升程序的性能。 第三部分：高级算法与应用——拓展视野与迎接挑战 在掌握了基础的算法设计与分析方法后，本书将带领你探索更广阔的算法天地。 我们将深入研究图算法（Graph Algorithms）。图作为一种强大的建模工具，在计算机科学中无处不在，从社交网络到交通路线，再到网络拓扑。你将学习如何使用广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）来遍历图，如何计算最短路径（如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法），以及如何构建最小生成树。 字符串匹配算法是另一项重要的技术。你将学习到朴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，它们在文本处理、搜索引擎等领域有着广泛的应用。 本书还将触及计算几何（Computational Geometry）的基本概念，介绍如何处理几何对象，如点、线段、多边形，并探讨一些基础的几何算法。 对于那些渴望深入理解计算理论的读者，本书还将提供对 NP-完全性理论的初步介绍。你将了解到哪些问题被认为是“难解”的，以及为什么在很多情况下，我们只能寻找近似解而非精确解。这将帮助你更清晰地认识到计算的边界。 本书的学习体验： 本书的编写风格力求清晰、严谨且富有启发性。每个算法都将通过详细的步骤解释，辅以直观的图示和清晰的数学推导。理论知识与实际应用相结合，让你在理解抽象概念的同时，也能感受到算法的强大生命力。 在学习过程中，我们鼓励读者积极动手实践。书中的例子和练习旨在帮助你巩固所学知识，并锻炼解决实际问题的能力。你将有机会亲手实现这些算法，并通过分析它们的性能来加深理解。 谁适合阅读本书？ 无论你是计算机科学专业的本科生，还是希望系统提升算法能力的在读研究生，亦或是希望在实际开发中优化代码性能的软件工程师，本书都将为你提供宝贵的知识和实用的技能。 如果你对计算的本质感到好奇，如果你渴望掌握解决复杂问题的强大工具，如果你希望在算法的世界里探索无限可能，那么，请翻开本书，与我们一同踏上这段精彩纷呈的算法之旅。它将为你打开一扇新的大门，让你以更深邃的视角理解技术，以更高效的方式解决问题，最终在这个日新月异的数字时代，乘风破浪，扬帆远航。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的软件架构师，我在职业生涯中遇到过无数次需要优化系统性能的挑战。很多时候，问题的根源都指向了算法的效率。《算法设计与分析基础（第3版）》这本书，对我来说，是一本“常备工具书”。我常常会翻阅书中关于各种算法的特性和应用场景的介绍，来指导我的架构设计。书中对算法的复杂度分析，特别是渐进时间复杂度和空间复杂度的讲解，是我评估算法优劣的核心依据。我尤其欣赏书中对特定问题（例如 Knapsack 问题）的多角度分析，从贪心到动态规划，再到近似算法，让我能够根据实际需求选择最合适的解决方案。本书在数据结构与算法结合的讲解上也做得非常出色，让我能够理解如何选择合适的数据结构来支撑高效的算法实现。我经常会引用书中关于某些算法的优缺点分析，来与团队成员讨论技术方案，这极大地提高了团队在算法选型和优化方面的共识和效率。这本书的内容深度和广度都恰到好处，既有理论的深度，又有实践的指导意义，对于任何希望在软件工程领域取得突破的工程师来说，都是一本不可或缺的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法设计与分析基础（第3版）》绝对是我近期读过最令人醍醐灌顶的计算机科学书籍之一。我是一名正在攻读硕士学位，并且对算法领域有着浓厚兴趣的学生。在课程中，我们接触了许多算法的概念，但总感觉不够系统和深入。《算法设计与分析基础》的出现，就像给我打开了一扇通往算法世界的全新大门。书中的概念讲解清晰易懂，从最基础的排序和搜索算法，到更为复杂的图论算法和动态规划，都进行了详尽的阐述。作者在讲解过程中，不仅仅是罗列算法的步骤，更注重对算法背后思想的剖析，以及对不同算法之间优劣的比较分析。例如，在讲解分治策略时，书中不仅详细介绍了归并排序和快速排序，还深入分析了它们的时间复杂度，以及在不同场景下的适用性，这让我对算法的效率有了更直观的认识。此外，书中还提供了大量的例题和习题，这些题目设计得非常巧妙，能够有效地检验我对知识的掌握程度，并且能帮助我将理论知识转化为实际的解决问题的能力。我尤其喜欢书中对算法的“为何”和“何时”的解释，这远比单纯记住一个算法的实现要重要得多。总而言之，这是一本内容丰富、讲解透彻、并且极具启发性的教材，对于任何想要深入理解算法的读者来说，都是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在一家科技公司工作了几年的软件工程师，我一直致力于提升自己在算法方面的功底。虽然日常工作中接触的算法可能不像学术界那么抽象和前沿，但扎实的算法基础是解决复杂问题的关键。《算法设计与分析基础（第3版）》这本书，对我来说，简直就是一本“算法圣经”。我特别欣赏书中严谨的数学推导和分析方法，这让我在评估算法性能时，能够有理有据。书中对贪心算法、分治算法、动态规划等经典算法设计范式的讲解，都做得非常出色。我印象深刻的是，书中关于“最长公共子序列”的动态规划解法，通过清晰的表格和逐步推导，将一个看似复杂的递归过程变得井然有序，让我茅塞顿开。另外，本书在图算法部分的讲解也相当到位，包括最短路径、最小生成树等，都通过图示和实例，让抽象的概念变得生动形象。我常常在解决实际问题时，会回想起书中的某些算法思想，然后尝试将其应用于实际的代码实现中，这极大地提高了我的开发效率和代码质量。这本书不光是理论上的指导，更是实践上的“助推器”。它帮助我更系统地思考问题，用更优化的方式来设计和实现算法。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对理论计算机科学充满好奇心的 undergraduate 学生。在大学的算法课程中，我接触到了很多算法，但往往只是了解其表面，对其中的原理和分析却知之甚少。《算法设计与分析基础（第3版）》这本书，可以说是我算法学习路上的“指路明灯”。书中从最基础的数据结构开始，逐步引导读者进入算法的世界。我特别喜欢书中对数学证明的严谨性，比如对各种排序算法时间复杂度的精确分析，让我对“O”符号的含义有了更深的理解。同时，书中也并非一味地堆砌公式，而是用大量的图例和伪代码来辅助说明，这对于像我这样还在学习基础的学生来说，非常友好。让我感到惊喜的是，书中还涉及了一些高级的算法主题，例如网络流和近似算法，这些内容虽然具有一定的挑战性，但作者的讲解方式使得它们不再是遥不可及的“天书”。我尤其感激书中提供的丰富的习题，有些题目非常有深度，需要我反复思考和钻研，这极大地锻炼了我的逻辑思维能力和解决问题的能力。这本书不仅仅是让我学会了“怎么做”，更重要的是让我理解了“为什么这样做”，这对于建立扎实的理论基础至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我是一名喜欢挑战自我的自由职业者，经常需要处理一些需要高效数据处理和复杂逻辑的编程任务。在寻找提升技术栈的资源时，我偶然发现了这本《算法设计与分析基础（第3版）》。我原本以为这会是一本枯燥乏味的学术著作，但事实证明我大错特错。这本书的语言风格非常亲切，而且在讲解晦涩的算法概念时，作者会巧妙地穿插一些有趣的比喻和实际应用场景，这让我阅读起来一点也不觉得疲惫。我尤其喜欢书中关于 NP 完全性理论的介绍，虽然这是一个非常高深的领域，但作者通过循序渐进的讲解，以及对一些经典 NP 完全性问题的分析，让我对计算复杂性有了一个初步的认识，也让我明白了为什么有些问题很难找到高效的精确解。书中关于回溯法和分支限界法的讲解，也让我受益匪浅，对于如何系统地搜索解空间，如何剪枝以避免不必要的计算，都有了深刻的理解。我尝试将书中的一些思想应用到我近期负责的一个项目上，结果发现算法的执行效率得到了显著提升，用户反馈也非常好。这本书真的是一种“润物细无声”式的学习体验，不知不觉中，我的算法功底就得到了全面的提升。

评分☆☆☆☆☆

为了回顾一下，重新提高一下自己。。。努力吧

评分☆☆☆☆☆

计算机科学计算机编程算法ACMAlgorithms

评分☆☆☆☆☆

还可以吧！还没翻几页！基于c ++的

评分☆☆☆☆☆

618买的，感觉挺不错的

评分☆☆☆☆☆

进阶专用，希望对自己有帮助，加油加油加油加油 就是干

评分☆☆☆☆☆

有覆膜，有覆膜，还没看，回头好好看看

评分☆☆☆☆☆

挺不错的一本书。

评分☆☆☆☆☆

很好，很不错，哈哈哈哈哈哈哈哈

评分☆☆☆☆☆

不错不错很不错很不错