具體描述
Assuming only an elementary background in discrete mathematics, this textbook is an excellent introduction to the probabilistic techniques and paradigms used in the development of probabilistic algorithms and analyses. It includes random sampling, expectations, Markov's and Chevyshev's inequalities, Chernoff bounds, balls and bins models, the probabilistic method, Markov chains, MCMC, martingales, entropy, and other topics. The book is designed to accompany a one- or two-semester course for graduate students in computer science and applied mathematics.
用戶評價
##配閤 randomized algorithms 來看，裏麵有些相同的內容
評分概率部分基本上是從頭講起的 沒學過概率也能看懂 感動 算法分析講的好
評分##之前因為封麵好看tag瞭這個 = = 然後我現在真的在學這門課…… 什麼，你說你結課瞭就妄想自己真的讀完這本書瞭？（
評分概率部分基本上是從頭講起的 沒學過概率也能看懂 感動 算法分析講的好
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評分##配閤 randomized algorithms 來看，裏麵有些相同的內容
評分##完全因為封麵好看去讀的
評分##完全因為封麵好看去讀的
評分##大三時zhao yunlei課的教材。書很好，隨機算法很驚艷，可惜數學渣在課程後期沒怎麼學懂
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