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☆☆☆☆☆

出版者:Addison-Wesley

作者:Jon Kleinberg

出品人:

页数:864

译者:

出版时间:2005-3-26

价格:USD 144.20

装帧:Hardcover

isbn号码:9780321295354

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• Algorithm
• 计算机
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《算法设计》是一本深入探讨计算问题求解策略与技巧的学术专著。本书并非专注于某一个特定的算法集合，而是致力于揭示算法设计背后的普遍性原理和核心思想。它旨在培养读者严谨的逻辑思维和解决复杂问题的分析能力，使其能够独立地设计出高效且正确的算法。 全书围绕算法设计这一主题展开，系统性地介绍了多种经典的算法设计范式，这些范式是解决广泛计算难题的基石。读者将有机会深入理解并掌握如何运用这些范式来构建解决具体问题的算法。 首先，分治法（Divide and Conquer） 是本书探讨的重要设计思想之一。这种方法的核心在于将一个规模较大的问题分解为若干个规模较小的相同子问题，然后递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来，形成原问题的解。本书将通过一系列经典示例，例如排序（如快速排序、归并排序）、查找（如二分查找）以及一些几何问题，来阐释分治法的强大威力及其应用范围。读者将学习到如何识别可以应用分治法的问题，如何有效地设计递归结构，以及如何分析分治算法的时间和空间复杂度。 其次，动态规划（Dynamic Programming） 作为另一核心的设计范式，将在书中占据重要篇幅。动态规划适用于那些具有重叠子问题（overlapping subproblems）和最优子结构（optimal substructure）的问题。其基本思想是将一个复杂问题分解成一系列相互关联的子问题，并通过存储已解决子问题的解来避免重复计算，从而以一种系统的方式构建出最优解。本书将深入剖析动态规划的原理，包括如何识别问题是否适合动态规划，如何定义状态转移方程，以及如何实现自顶向下（带备忘录）和自底向上（迭代）两种实现方式。诸如最长公共子序列、背包问题、最短路径等经典动态规划问题将作为案例进行深入讲解。 此外，贪心算法（Greedy Algorithms） 也是本书的重要组成部分。贪心算法在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致全局最优解。本书将探讨贪心策略的适用条件，即贪心选择性质（greedy choice property）和最优子结构，并展示如何设计和证明贪心算法的正确性。著名的案例如霍夫曼编码、最小生成树（如Prim算法和Kruskal算法）、活动选择问题等将帮助读者理解贪心方法的思想精髓。 除了上述三大核心范式，本书还将广泛涉猎其他重要的算法设计技术和思想。例如，回溯法（Backtracking） 将被详细介绍，它是一种通过探索所有可能的解来找出问题解的系统性搜索方法，当发现当前路径无法导出有效解时，则回溯到上一步重新选择。迷宫求解、N皇后问题等是回溯法的典型应用。 书中还将探讨网络流（Network Flow） 的相关算法。网络流问题研究在一个有向图中，从源点到汇点的最大流量问题，以及相关的最小割问题。本书将介绍最大流-最小割定理，并深入讲解如Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法、Dinic算法等求解最大流问题的经典算法，这些算法在资源分配、调度等领域有着广泛应用。 概率算法（Randomized Algorithms） 也是本书会涉及的领域。这类算法在运行过程中会利用随机性来做出决策，从而在某些情况下能够获得比确定性算法更优的平均性能或更容易的设计。例如，快速排序的随机化版本，或者Monte Carlo算法等。 另外，本书还会讨论近似算法（Approximation Algorithms）。对于一些NP-hard问题，找到精确最优解的计算复杂度可能非常高，此时设计能够快速找到一个接近最优解的近似算法就显得尤为重要。本书将介绍近似比的概念，并展示如何设计和分析一些常见NP-hard问题的近似算法。 为了使读者对算法的性能有更深刻的理解，本书还将花费相当篇幅探讨算法分析（Algorithm Analysis）。这包括渐进符号（Asymptotic Notation）（如大O、大Omega、大Theta符号）的使用，用于描述算法在输入规模增大时性能的增长趋势。同时，本书会深入讲解时间复杂度（Time Complexity）和空间复杂度（Space Complexity）的计算方法，以及如何通过分析算法的基本操作和递归方程来确定算法的复杂度。 本书的目标读者是计算机科学、软件工程、数学以及相关领域的研究生和高年级本科生。它也适合任何希望系统性地提升算法设计与分析能力的专业人士。本书的讲解深入浅出，理论与实践相结合，通过大量的实例和练习题，帮助读者掌握算法设计的艺术。本书强调的不仅是“如何做”，更是“为什么这样设计”，从而培养读者独立思考和解决问题的能力，为他们在面对更复杂、更前沿的计算挑战时打下坚实的基础。 总而言之，《算法设计》是一部关于构建高效计算解决方案的权威指南。它提供的不是现成的算法列表，而是一种解决问题的思维方式和一套强大的设计工具。通过学习本书，读者将能够理解算法的本质，精通多种设计范式，并具备分析和优化算法的能力，从而成为一名更加出色的计算机科学家和工程师。

评分☆☆☆☆☆

虽然翻译有些糟糕，很多句子要读好几遍才能理解（并不是因为意思多么复杂），但依然体现了原著在内容结构上优秀的编排。这本书比较适合我，书中的每一个问题，都能体现思维的过程，而不是直接进入“正确答案”这点我很喜欢，有些地方就是自己原始的想法，作者也会提及，并说明...  

评分☆☆☆☆☆

这本书确实让人有种相见恨晚的感觉。和讲算法的好多书最终沦为工具书相比，这本algorthm design讲的更多的侧重可能是设计算法时需要做的各种考量。当然，我认为这一点在个人遇上了实际的问题需要定制算法时更为重要。 简单的罗列梳理一下本书我个人感到有意思的地方,罗列了很多...  

评分☆☆☆☆☆

虽然翻译有些糟糕，很多句子要读好几遍才能理解（并不是因为意思多么复杂），但依然体现了原著在内容结构上优秀的编排。这本书比较适合我，书中的每一个问题，都能体现思维的过程，而不是直接进入“正确答案”这点我很喜欢，有些地方就是自己原始的想法，作者也会提及，并说明...  

评分☆☆☆☆☆

这本是我们学校上算法设计课的教材，此书的作者能够通过一些实际的例子来阐明算法枯燥的理论，足以显示作者在算法方面的造诣之深。不过，些书将近一半的篇幅来介绍和深入NP和近似算法问题，对于只是学习一般算法设计的读者可能并不需要。 此书最精彩的部分是把算法的理论跟...  

评分☆☆☆☆☆

cornell的教材。比起MIit的圣经，《算法设计》更侧重算法设计思路，不再赘述算法复杂度的分析。建议先看算法导论再看这个书，颇有推理之旅的感觉。 最后的扩展部分，包括PSPACE问题，参数复杂性，也很有趣味。如果算法导论是普及，算法设计更循循善诱如何这些算法。 只有在无以...  

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感受，就像是走进了一个精密的机械博物馆，每一个展品都充满了奇妙的逻辑和精巧的设计。《Algorithm Design》在算法的讲解上，有着一种独特的魅力。它不是简单地告诉你一个算法是什么，而是深入剖析了算法的设计思想和演进过程。我最欣赏的一点是，书中对于每一种算法的介绍，都清晰地阐述了它的工作原理、时间复杂度、空间复杂度，以及在什么情况下最适用。这让我能够根据实际需求，做出更明智的选择。比如，在讲解二分查找时，它不仅仅展示了如何快速找到目标，更深入地解释了其“减半查找范围”的核心思想，以及为什么在有序数组上效率如此之高。书中还包含了一些我之前从未接触过的算法，比如网络流、近似算法等，这些内容极大地拓展了我的视野，让我看到了算法世界的广阔与深邃。虽然某些部分的数学推导略显艰涩，但作者用生动形象的比喻和图示，将复杂的概念变得相对容易理解，这无疑是本书的一大亮点。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个在业界摸爬滚打多年的开发者来说，《Algorithm Design》的出现，无疑是一场及时的“及时雨”。很多时候，我们在解决问题时，往往会习惯性地套用一些现成的框架或库，却很少去深究其背后的原理。这本书恰恰弥补了这一短板。它不仅仅是算法的罗列，更重要的是对算法思想的提炼和升华。我尤其对书中关于“NP完全性”的讨论印象深刻，它帮助我理解了那些看起来棘手的问题为何难以找到高效的精确解，以及我们应该如何在这种情况下采取近似算法或启发式方法。这种对问题复杂度的深刻理解，让我在面对新的技术挑战时，能够更加理性地评估解决方案的可行性和效率。此外，书中关于数据结构的讲解也非常到位，它强调了数据结构与算法之间的紧密联系，以及如何选择合适的数据结构来优化算法的性能。这本书的价值在于，它不仅教授了“如何做”，更重要的是教会了“为何要这么做”，这种深度的洞察力，对于提升一个人的工程素养和解决复杂问题的能力，有着不可估量的作用。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，掌握一门学科的“根基”比仅仅学习“技巧”更为重要，《Algorithm Design》这本书完美地诠释了这一点。它不像市面上许多速成手册，而是将算法的本质，那些普适性的设计思想，娓娓道来。书中对“递归”的阐述，不仅仅停留在代码层面，更是将其上升到一种“自我参照”的哲学思考，让我对程序的运行机制有了更深刻的理解。此外，书中对于“概率算法”和“随机化算法”的介绍，也让我大开眼界，认识到随机性在算法设计中的重要作用，以及如何利用概率来解决一些确定性算法难以处理的问题。这本书的内容深度和广度都令人称道，它覆盖了从基础到前沿的众多算法领域。尽管我并非科班出身，但在阅读过程中，我能够感受到作者的良苦用心，他努力让每一位读者都能触及算法的核心。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一次对逻辑思维和计算思维的全面洗礼。

评分☆☆☆☆☆

这是一本为那些渴望深入理解算法世界的人量身打造的杰作。初翻开，你可能会被它严谨的数学语言和详尽的证明所震撼，但请不要因此却步。作者以一种近乎虔诚的态度，引导我们一步步剖析那些看似复杂抽象的算法。从最基础的排序、搜索，到图论的精妙应用，再到动态规划的思维拓展，每一个章节都像一块精心打磨的宝石，闪烁着智慧的光芒。我尤其欣赏书中对于算法效率分析的深刻洞察，它不仅仅停留在“能用”的层面，而是深入探讨“为何这么好用”，以及在不同场景下最优解的权衡。读这本书的过程，与其说是在学习，不如说是在进行一场智力的探险，每一次克服难点，都带来一种成就感和对问题本质的豁然开朗。它教会我的不仅仅是解决特定问题的技巧，更重要的是一种思考问题的框架和方法论，这对于任何需要逻辑思维和问题解决能力的领域都至关重要。尽管初期的门槛略高，但一旦你沉浸其中，你会发现它为你打开了一个全新的世界，一个充满逻辑美和效率之美的世界。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对算法的理解一直停留在“知道有这么回事”的阶段，觉得那些东西离我太远，更多是计算机科学专业学生的“必修课”。然而，《Algorithm Design》这本书彻底颠覆了我的认知。它以一种非常“接地气”的方式，将算法的逻辑拆解得清晰易懂。举例来说，书中关于贪心算法的讲解，不仅仅是列举几个例子，而是深入剖析了贪心选择性质和最优子结构如何共同保证了贪心策略的正确性，这让我从根本上理解了为什么它在某些问题上有效。同样，对于分治算法的介绍，它也详细阐述了如何将大问题分解为小问题，以及如何合并子问题的解，这种循序渐进的引导方式，让我不再感到迷茫。我尤其喜欢书中穿插的真实世界案例，比如网络路由、资源分配等，这些都让抽象的算法概念变得鲜活起来，让我看到了算法在实际生活中的巨大价值。这本书没有过多华丽的辞藻，但每一个字都饱含着作者对算法的热爱和对读者的期盼，它像一位循循善诱的老师，一点点点燃了我对算法的兴趣。

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虐心。

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7.1-2, 4, 11, 12.4, 13; 思路清晰，描述详细。已解答的习题价值很高

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这本书可以跟Introduction to Algorithms媲美

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7.1-2, 4, 11, 12.4, 13; 思路清晰，描述详细。已解答的习题价值很高

评分☆☆☆☆☆

我觉得，这是我看到到的最好的一本算法书，以实例教学的