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☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:[美]克菜因伯格

出品人:

页数:838

译者:

出版时间:2006-1

价格:68.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302122609

丛书系列:大学计算机教育国外著名教材系列（影印版）

图书标签:

算法
algorithm
计算机科学
计算机
算法设计
编程
programming
algorithms
算法
设计
编程
数据结构
计算机科学
效率
复杂度
问题求解
数学基础
优化

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具体描述

《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》是近年来关于算法设计和分析的不可多得的优秀教材。《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》围绕算法设计技术组织素材，对每种算法技术选择了多个典型范例进行分析。《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》将直观性与严谨性完美地结合起来。每章从实际问题出发，经过具体、深入、细致的分析，自然且富有启发性地引出相应的算法设计思想，并对算法的正确性、复杂性进行恰当的分析、论证。《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》覆盖的面较宽，凡属串行算法的经典论题都有涉及，并且论述深入有新意。全书共200多道丰富而精彩的习题是《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》的重要组成部分，也是《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》的突出特色之一。

《奇妙旅程：探索未知的世界》本书并非一本关于艰深理论的学术著作，而是一次充满想象力与惊喜的旅程，带领读者潜入那些隐藏在日常生活表面之下的奇妙领域。我们将从一个全新的视角审视我们所熟悉的世界，发掘那些常常被我们忽略的、却又引人入胜的现象和规律。第一章：隐藏的联系——从日常琐事到宇宙奥秘在这一章，我们将从最微不足道的生活细节出发，逐步揭示它们背后隐藏的深刻联系。你会发现，一杯咖啡的冲泡方式、一次通勤的选择、甚至一个简单的手势，都可能与更宏大的自然法则或人类行为模式息息相关。我们将以通俗易懂的语言，介绍一些看似随机的事件是如何遵循着不为人知的逻辑运行的。例如，我们可能会探讨“六度分隔理论”在人际交往中的应用，以及它如何解释我们与遥远世界的联系。你或许会惊讶地发现，你与某个国际知名人士之间，仅仅隔着几层人脉关系。我们还会深入研究“蝴蝶效应”，通过生动的故事和形象的比喻，解释微小的变化如何可能在长远的未来引发巨大的后果，从而理解事物的复杂性和相互依存性。更进一步，我们将目光投向自然界。我们会观察鸟群的迁徙，研究鱼群的聚集，试图理解这些群体行为背后是否存在某种“秩序”。我们会从生物学、物理学等角度，剖析这些现象背后的驱动力，并尝试将这些自然界的规律类比到人类社会的研究中，思考我们作为一个个体，在庞大的社会群体中扮演的角色，以及我们如何被集体无意识所影响。这一章的目标是打破读者对于“已知”的固有认知，激发他们对周围世界的无限好奇心。我们会鼓励读者从不同的角度观察事物，不被表面的复杂性所迷惑，而是去寻找那些简洁而优雅的内在逻辑。第二章：时间的游戏——过去、现在与未来的交织时间，这个我们最熟悉却又最难以捉摸的概念，将是本章的核心。我们将摆脱线性的时间观念，从更广阔的维度去理解时间的本质。我们不会去研究物理学中的时空理论，而是从哲学、心理学以及文学的角度，探讨时间对人类生活的影响。我们将审视“记忆”是如何构建我们对过去的认知，以及记忆的不可靠性如何影响我们对历史的理解。我们会通过一些引人入胜的故事，来展示同一个事件在不同人记忆中的差异，以及这些差异如何塑造我们对现实的看法。我们还会探讨“当下”的重要性。在快节奏的现代生活中，我们常常忽略了对当下的珍视。本章将通过一些心理学上的案例和练习，帮助读者更好地体会和把握每一个“现在”，从而提升生活质量，减少对过去的遗憾和对未来的焦虑。最后，我们将大胆地畅想“未来”。我们不是在预测科学技术的发展，而是从人类的愿望、梦想和恐惧出发，去构思可能存在的未来图景。我们会借鉴科幻小说中的一些经典构思，以及一些哲学家的思考，来引发读者关于未来可能性和人类命运的讨论。我们会强调，我们对未来的认知，很大程度上取决于我们当下的选择和行动。这一章旨在引导读者反思他们与时间的关系，理解时间的流逝并非简单的线性过程，而是充满着主观感受、记忆偏差以及无限的可能性。第三章：感知之境——超越五感的奇妙体验我们的世界是通过五感来感知的，但感知的界限远不止于此。本章将带领读者探索那些超越传统感官的奇妙体验，拓展我们对现实的理解。我们将从“直觉”和“预感”这些看似神秘的现象入手，试图从心理学的角度去解释它们。我们会探讨“非语言沟通”的强大力量，以及身体语言、表情、语气等非言语信号如何传递比语言本身更丰富的信息。我们会通过一些有趣的实验和观察，来展示我们如何通过细微的观察和联想，来捕捉和理解这些隐藏的信息。我们还会深入研究“创意”的产生过程。我们会分析艺术家、科学家、甚至普通人在灵感迸发时的思维模式，试图揭示创意是如何从看似无关的元素中涌现出来的。我们会分享一些激发创意的方法和技巧，鼓励读者在日常生活中主动去寻找和培养自己的创意火花。本章还将触及“共情”和“同理心”的力量。我们会探讨人类情感的相互传递，以及我们如何通过理解他人的感受来建立更深厚的连接。我们会通过一些社会实验和故事，来展示共情在促进人际关系、解决冲突以及构建和谐社会中的重要作用。最后，我们将思考“想象力”作为一种超越感官的强大能力。我们会鼓励读者挑战自己的想象极限，去构思那些从未存在过的世界、生物或情境。我们会强调，想象力不仅是艺术创作的源泉，更是解决问题、推动社会进步的强大驱动力。本章的目标是让读者认识到，我们拥有的感知能力远比我们想象的要丰富和深刻，鼓励他们去主动探索和拓展自己的感知边界，从而更深刻地理解自己和他人的内心世界。第四章：选择的艺术——在不确定性中做出最棒的决定生活充满了选择，而每一个选择都伴随着不确定性。本章将聚焦于“选择”这一核心主题，帮助读者在复杂多变的环境中，做出更明智、更符合自身利益的决定。我们将从“决策理论”的基本概念出发，但会以最生动的方式呈现，避免枯燥的数学模型。我们会通过一些生动的案例，来分析我们在日常生活中是如何权衡利弊、评估风险的，并指出我们常常会陷入的认知偏差，例如“损失厌恶”或“锚定效应”。我们会探讨“直觉”在决策中的作用。在某些情况下，直觉比理性分析更能帮助我们做出快速而有效的决定。我们会分析何时可以信任直觉，何时需要依靠严谨的逻辑。本章还将深入研究“概率思维”。我们不会去学习复杂的统计学，而是用通俗的比喻和生活中的例子，来帮助读者理解概率的概念，并学会如何在不确定的环境中，做出更符合概率优势的选择。例如，我们会探讨“赌徒谬误”，以及如何避免被表面的数字误导。我们还会讨论“机会成本”的重要性。每一个选择都意味着放弃其他可能性，理解机会成本能帮助我们更清晰地认识到每一个决定的真正价值。此外，本章还会触及“改变的勇气”。很多时候，我们之所以不敢做出改变，是因为对未知感到恐惧。我们会通过一些励志的故事，鼓励读者勇敢地拥抱变化，并在必要的时候做出突破性的选择。本章旨在 empowering 读者，让他们相信自己有能力在充满不确定性的世界中，做出更清晰、更自信的决定，从而掌控自己的生活方向。第五章：和谐的韵律——个体与整体的共生之道在本书的最后一章，我们将目光从个体转向整体，探讨个体如何在与更大的系统——家庭、社会、自然——的互动中，找到属于自己的位置，并实现和谐共生。我们将从“系统思维”的理念出发，以一种更加宏观的视角来审视事物。我们会用形象的比喻，例如生态系统、城市网络等，来解释事物是如何相互关联、相互影响的。我们会强调，理解一个问题，需要看到它在更大系统中的位置和作用。我们会探讨“合作”的力量。从蚂蚁搬家到人类文明的发展，合作始终是推动进步的关键。我们会分析合作背后的心理机制和社会因素，并鼓励读者在生活中积极寻求合作，建立互信互利的伙伴关系。本章还会触及“责任感”。个体不仅仅是环境的被动接受者，更是积极的塑造者。我们会探讨个体责任如何在更大系统中发挥作用，以及我们如何通过负责任的行为，为集体的福祉做出贡献。我们还将关注“可持续性”的理念。在日益关注环境和社会公平的今天，理解个体行为对整体环境的长远影响至关重要。我们会从更广泛的意义上，探讨可持续性的实践，并鼓励读者在日常生活中做出更有利于长远发展的选择。最后，我们将回归到“意义”的追寻。在一个复杂而相互关联的世界中，个体如何找到自己生命的意义？我们会鼓励读者通过探索、贡献和连接，来丰富自己的人生，并与周遭的世界建立更深刻的联结。《奇妙旅程：探索未知的世界》并非要提供一套标准的答案，而是希望通过一系列引人入胜的探讨，点燃读者内心的求知欲和探索欲。这本书希望成为你探索世界、理解自我的一位有趣向导，让你在不经意间发现那些隐藏的智慧，并以更开阔的视野和更积极的态度，去拥抱生活中的每一次奇妙旅程。

作者简介

目录信息

About the Authors
Preface
Introduction: Some Representative Problems
1.1 A First Problem: Stable Matching
1.2 Five Representative Problems
Solved Exercises
Exercises
Notes and Further Reading
Basics of Algorithm Ana/ys/s
2.1 Computational Tractability
2.2 Asymptotic Order of Growth
2.3 Implementing the Stable Matching Algorithm Using Lists and Arrays
2.4 A Survey of Common Running Times
2.5 A More Complex Data Structure: Priority Queues
Solved Exercises
Exercises
Notes and Further Reading
3 Graphs
3.1 Basic Definitions and Applications
3.2 Graph Connectivity and Graph Traversal
3.3 Implementing Graph Traversal Using Queues and Stacks
3.4 Testing Bipaniteness: An Application of Breadth-First Search
3.5 Connectivity in Directed Graphs
3.6 Directed Acyclic Graphs and Topological Ordering
Solved Exercises
Exercises
Notes and Further Reading
4 Greedy Algorithms
4.1 Interval Scheduling: The Greedy Algorithm Stays Ahead
4.2 Scheduling to Minimize Lateness: An Exchange Argument
4.3 Optimal Caching: A More Complex Exchange Argument
4.4 Shortest Paths in a Graph
4.5 The Minimum Spanning Tree Problem
4.6 Implementing Kruskal's Algorithm: The Union-Find Data Structure
4.7 Clustering
4.8 Huffman Codes and Data Compression
* 4.9 Minimum-Cost Arborescences: A Multi-Phase Greedy Algorithm
Solved Exercises
Exercises
Notes and Further Reading
5 D/v/de and Corn/net
5.1 A First Recurrence: The Mergesort Algorithm
5.2 Further Recurrence Relations
5.3 Counting Inversions
5.4 Finding the Closest Pair of Points
5.5 Integer Multiplication
5.6 Convolutions and the Fast Fourier Transform
Solved Exercises
Exercises
Notes and Further Reading
6 Dynamic Programming
6.1 Weighted Interval Scheduling: A Recursive Procedure
6.2 Principles of Dynamic Programming: Memoization or Iteration over Subproblems
6.3 Segmented Least Squares: Multi-way Choices
6.4 Subset Sums and Knapsacks: Adding a Variable
6.5 RNA Secondary Structure: Dynamic Programming over Intervals
6.6 Sequence Alignment
6.7 Sequence Alignment in Linear Space via Divide and Conquer
6.8 Shortest Paths in a Graph
6.9 Shortest Paths and Distance Vector Protocols
* 6.10 Negative Cycles in a Graph
Solved Exercises
Exercises
Notes and Further Reading
Network Flora
7.1 The Maximum-Flow Problem and the Ford-Fulkerson Algorithm
7.2 Maximum Flows and Minimum Cuts in a Network
7.3 Choosing Good Augmenting Paths
* 7.4 The Preflow-Push Maximum-Flow Algorithm
7.5 A First Application: The Bipartite Matching Problem
7.6 Disjoint Paths in Directed and Undirected Graphs
7.7 Extensions to the Maximum-Flow Problem
7.8 Survey Design
7.9 Airline Scheduling
7.10 Image Segmentation
7.11 Project Selection
7.12 Baseball Elimination
* 7.1.3 A Further Direction: Adding Costs to the Matching Problem Solved Exercises
Exercises
Notes and Further Reading
NP and Computational Intractability
8.1 Polynomial-Time Reductions
8.2 Reductions via "Gadgets": The Safisfiability Problem
8.3 Efficient Certification and the Definition of NP
8.4 NP-Complete Problems
8.5 Sequencing Problems
8.6 Partitioning Problems
8.7 Graph Coloring
8.8 Numerical Problems
8.9 Co-NP and the Asymmetry of NP
8.10 A Partial Taxonomy of Hard Problems
Solved Exercises
Exercises
Notes and Further Reading
9 PSPACE: A Class of Problems beyond NP
9.1 PSPACE
9.2 Some Hard Problems in PSPACE
9.3 Solving Quantified Problems and Games in Polynomial Space
9.4 Solving the Planning Problem in Polynomial Space
9.5 Proving Problems PSPACE-Complete
Solved Exercises
Exercises
Notes and Further Reading
10 Extending the Limits of Tractability
10.1 Finding Small Vertex Covers
10.2 Solving NP-Hard Problems on Trees
10.3 Coloring a Set of Circular Arcs
* 10.4 Tree Decompositions of Graphs
* 10.5 Constructing a Tree Decomposition
Solved Exercises
Exercises
Notes and Further Reading
11 Approximation Algorithms
11.1 Greedy Algorithms and Bounds on the Optimum: A Load Balancing Problem
11.2 The Center Selection Problem
11.3 Set Cover: A General Greedy Heuristic
11.4 The Pricing Method: Vertex Cover
11.5 Maximization via the Pricing Method: The Disjoint Paths Problem
11.6 Linear Programming and Rounding: An Application to Vertex Cover
* 11.7 Load Balancing Revisited: A More Advanced LP Application
11.8 Arbitrarily Good Approximations: The Knapsack Problem
Solved Exercises
Exercises
Notes and Further Reading
Local Search
12.1 The Landscape of an Optimization Problem
12.2 The Metropolis Algorithm and Simulated Annealing
12.3 An Application of Local Search to Hopfield Neural Networks
12.4 Maximum-Cut Approximation via Local Search
12.5 Choosing a Neighbor Relation
12.6 Classification via Local Search
12.7 Best-Response Dynamics and Nash Equilibria
Solved Exercises
Exercises
Notes and Further Reading
Randomized Algorithms
13.1 A First Application: Contention Resolution
13.2 Finding the Global Minimum Cut
13.3 Random Variables and Their Expectations
13.4 A Randomized Approximation Algorithm for MAX 3-SAT
13.5 Randomized Divide and Conquer: Median-Finding and Quicksort
13.6 Hashing: A Randomized Implementation of Dictionaries
13.7 Finding the Closest Pair of Points: A Randomized Approach
13.8 Randomized Caching
13.9 Chernoff Bounds
13.10 Load Balancing
13.11 Packet Routing
13.12 Background: Some Basic Probability Definitions
Solved Exercises
Exercises
Notes and Further Reading
Epilogue: Algorithms That Run Forever
References
Index
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

个人觉得“算法设计”比“算法导论”好。 1. 纸更好，看起来舒服多了。 2. “算法导论”太详细了，如果纠结与细节经常导致失去重点。“算法设计”只有关键的过程证明，反而容易掌握重点。我是先看到“算法导论”后看的“算法设计”，看“算法设计”的时候还是很享受这本书的...

评分☆☆☆☆☆

看到楼上很多人说到翻译的问题，感觉比较幸运，自己当时看的是原版。觉得Algorithm Design比算法导论更好。当然算法导论涵盖的方面更多，但在具体算法的讲解上Algorithm Design更具有启发性。 -----------------------------------------------------------------------------...

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☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我必须坦诚，这本书的内容深度对我来说是一次不小的挑战，但挑战本身正是其魅力所在。它的文字密度极高，每一个句子都似乎经过了反复的锤炼，信息量大到需要我时不时地停下来，反复咀嚼才能真正消化吸收。这不像是一本轻松愉快的读物，更像是一部需要全神贯注去“解码”的文本。作者的论证逻辑严密到令人敬畏，他似乎预见到了读者可能产生的每一个疑问，并在随后的段落中给出滴水不漏的解答或反驳。阅读这本书的过程，更像是参与一场顶级的学术辩论，你需要时刻保持警醒，跟上作者那近乎疾驰的思维速度。我发现自己不得不频繁地在书页间来回翻阅，做大量的批注和标记，这本被我翻得卷了边的书，记录着我与作者思想交锋的痕迹。这种高强度的脑力激荡，虽然累人，但带来的思维上的蜕变感却是无与伦比的，它强迫我跳出原有的思维定式，去思考那些我从未敢触碰的边界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计本身就透露出一种对读者的尊重。字体选择清晰易读，图表的质量极高，信息图表的设计简洁明了，几乎不需要额外的解释就能理解其核心含义。但这并非一本“看起来很美”的空壳书，其内容本身才是真正的核心竞争力。最让我欣赏的是，作者在每一章末尾设置的“自省环节”，这些问题往往不是让你回忆刚刚学到的定义，而是要求你运用新知去批判性地审视现有的某些主流观点。这使得阅读过程从单向的知识接收，转化成了双向的思考对话。我时常需要合上书本，在笔记本上写下自己的初步答案，再回去对照作者提供的视角。这种主动参与感，极大地提高了信息的留存率。它不仅让我学到了新东西，更重要的是，它重塑了我学习新知识的方法论，让我期待未来去挑战更多结构复杂、逻辑严密的著作。

评分☆☆☆☆☆

我很少读到一本能够如此有效地平衡学术严谨性与人文关怀的书籍。这本书的基调非常沉稳大气，它似乎在提醒我们，在追逐效率和精确性的同时，不能忘记那些支撑起整个知识体系的底层哲学和道德考量。作者在论述技术性内容时，语气是坚定的、不容置疑的，但当他触及到这些知识可能带来的社会影响时，笔锋一转，变得谦逊而审慎。这种张弛有度的文风，让阅读体验极其舒适，它不会让人因为过于技术性的内容而感到枯燥，也不会因为过于哲思而显得飘忽不定。书中引用的一些历史典故和跨学科的联系，更是让人眼前一亮，仿佛在浩瀚的知识星空中，发现了一颗连接不同星座的隐形光束。它让我意识到，任何一个领域都不是孤立存在的，理解世界需要一个更加宏大和包容的视野。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我着迷的地方，在于它对“过程”的细腻描绘，而非仅仅停留在最终的结果展示上。作者仿佛是一位技艺精湛的工匠，他不仅仅是展示了最终的成品——那些优雅的理论模型，更重要的是，他把制作工具、选择材料、甚至是在哪个步骤遇到了瓶颈和如何突破的过程，都描绘得淋漓尽致。这种“手把手”的教学风格，对于像我这样偏爱实践操作的读者来说，简直是久旱逢甘霖。书中穿插的那些案例分析，并非是教科书式的空洞陈述，而是充满了真实世界的复杂性和不确定性。每一次成功的推导背后，都伴随着几次失败的尝试和深刻的教训，这种真实感极大地拉近了理论与现实的距离。它教会我的不仅是“做什么”，更是“为什么这样做”，以及在面对新问题时，应该如何构建自己的解决框架。读完后，我感觉自己手里多了一套全新的、经过实战检验的思维工具箱。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验简直是场思想的探险，作者的叙事方式如同一个经验丰富的向导，引领我们穿梭在知识的丛林之中。书中的每一个章节都像是一个精心设计的迷宫，充满了意想不到的转折和深邃的哲思。我尤其欣赏作者对于复杂概念的解构能力，他没有采用枯燥的说教，而是将抽象的理论巧妙地融入到引人入胜的故事和生动的比喻之中。初读时，我感觉自己像是在仰望一座巍峨的高山，有些望而生畏，但随着深入，我发现山间的小径其实铺设得非常平坦，每一步都有清晰的指示。这本书的结构布局极为巧妙，前后的呼应自然流畅，仿佛一幅徐徐展开的宏大画卷，让人在阅读的过程中不断产生“原来如此”的顿悟感。它不仅仅是在传授知识，更是在培养一种看待世界和解决问题的独特视角，这种潜移默化的影响，远比直接的知识灌输来得更为深刻和持久。读完合上书本的那一刻，心中涌起的不是知识被填满的满足，而是一种对未知领域更强烈的探索欲被激发出来的兴奋。

评分☆☆☆☆☆

从讲述到练习非常通畅，只需要时间练习

评分☆☆☆☆☆

证明更严谨。随机算法部分非常好

评分☆☆☆☆☆

当年本科算法客的教材。说来可笑，研究生算法课用书居然是这本，“算法设计与分析”，http://book.douban.com/subject/1400350/

评分☆☆☆☆☆

本科姚的理论计算机科学，研究生高等算法课使用的教材。侧重点不同，研究生高等算法课主要在将随机算法。当时不少习题我在本科的时候已经做过了。

评分☆☆☆☆☆

力荐，哪怕是将来不做计算机，也会有所启发