Approximation Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- 算法
- Approximation
- 计算机
- algorithm
- 计算机科学
- 随机算法
- Optimization
- CS
- Approximation Algorithms
- Computer Science
- Algorithms
- Analysis
- Operations Research
- Optimization
- Mathematics
- Theory
- Applied Mathematics
具体描述
'This book covers the dominant theoretical approaches to the approximate solution of hard combinatorial optimization and enumeration problems. It contains elegant combinatorial theory, useful and interesting algorithms, and deep results about the intrinsic complexity of combinatorial problems. Its clarity of exposition and excellent selection of exercises will make it accessible and appealing to all those with a taste for mathematics and algorithms' - Richard Karp, University Professor, University of California at Berkeley. Following the development of basic combinatorial optimization techniques in the 1960s and 1970s, a main open question was to develop a theory of approximation algorithms. In the 1990s, parallel developments in techniques for designing approximation algorithms as well as methods for proving hardness of approximation results have led to a beautiful theory. The need to solve truly large instances of computationally hard problems, such as those arising from the Internet or the human genome project, has also increased interest in this theory. The field is currently very active, with the toolbox of approximation algorithm design techniques getting always richer. It is a pleasure to recommend Vijay Vazirani's well-written and comprehensive book on this important and timely topic. "I am sure the reader will find it most useful both as an introduction to approximability as well as a reference to the many aspects of approximation algorithms' - Laszlo Lovasz, Senior Researcher, Microsoft Research.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
《近似算法》这本书，它像一座宝藏，等待着有心人去发掘。我之前接触过一些关于算法的书籍，但很少有能够像这本书一样，将理论的深度和实践的指导性完美结合。书中对各种经典近似算法的讲解，从其背后的数学原理到具体的算法实现，都做到了细致入微。我尤其喜欢书中关于“顶点覆盖问题”和“旅行商问题”的近似算法分析，它清晰地展示了如何通过巧妙的构造和论证，来获得有保证的近似比。而且，书中还对这些问题的许多变种和相关研究进行了介绍，为读者提供了进一步深入探索的线索。让我惊叹的是，作者在讲解过程中，并没有回避一些棘手的问题，例如如何处理 NP-hard 问题，但他总是能够提供一种务实的解决方案，那就是近似算法。这本书不仅仅教会了我算法，更重要的是，它让我认识到，在许多情况下，寻找一个“足够好”的解决方案，比追求一个“完美”的解决方案，更能体现计算的价值。对于那些希望在算法领域建立坚实基础，并且能够应对实际计算挑战的读者来说，这本书绝对是必读之作。
评分这本书的风格独树一帜，让人耳目一新。作者的叙述方式非常独特，他善于运用类比和故事来解释复杂的概念，使得原本枯燥的算法描述变得生动有趣。例如，在介绍最大割问题时，他用了一个形象的比喻，将问题描绘成一个社交网络中用户之间的关系，这样一下子就让我抓住了问题的本质。而且，书中对于不同近似算法的比较和权衡，也做到了细致入微。它不仅讲解了每种算法的原理，还深入分析了它们各自的优缺点，以及在不同场景下的适用性。我印象最深的是，书中关于“固定参数可处理性”的讲解，它提供了一种全新的视角来理解复杂问题，并且展示了如何在特定参数下，找到高效的算法。这让我看到了算法研究中“减枝”和“聚焦”的智慧。总的来说，这本书提供了一种非常“接地气”的学习体验，它不仅传授了知识，更培养了一种解决问题的思维模式。对于那些希望深入理解算法，但又不想被纯粹的数学符号淹没的读者来说，这本书无疑是最佳选择。
评分这本《近似算法》读起来真是令人振奋，即便我不是算法领域的专家，也从中受益匪浅。首先，它成功地将一个原本可能非常抽象和枯燥的领域，以一种引人入胜的方式呈现出来。作者并没有回避数学的严谨性，但却巧妙地将复杂的证明和推理过程分解，并配以直观的图示和生动的例子，让我能够逐步理解。例如，书中在介绍贪心算法时，通过一个实际的调度问题，清晰地展示了贪心策略如何一步步逼近最优解，即使不是最优，也提供了有保证的上界。我尤其欣赏的是，作者在探讨 NP-hard 问题时，并没有让我们感到绝望，而是强调了近似算法作为一种务实且有效的解决方案的重要性。书中对于如何设计、分析和权衡不同近似算法的优劣，提供了非常系统化的框架。我感觉自己仿佛获得了一套“工具箱”，能够用更灵活的视角去审视那些看似棘手的计算难题。对于那些希望扩展计算思维边界，并且不满足于只关注“完美”解决方案的读者来说，这本书绝对是开启新世界大门的钥匙。它不只是教你算法，更是一种解决问题的哲学。
评分《近似算法》这本书，给我最直观的感受就是它的“系统性”和“前瞻性”。作者并没有止步于罗列各种近似算法，而是构建了一个非常有逻辑的知识体系。从问题的建模，到算法的设计，再到分析和评估，环环相扣，非常严谨。我尤其喜欢书中关于“随机化近似算法”的章节，它展示了如何巧妙地利用随机性来设计高效的近似算法，这在我之前的学习中是很少接触到的。此外，书中还对一些前沿的研究方向进行了展望，例如在线近似算法和参数化复杂性下的近似算法，这让我对这个领域的未来发展充满了好奇。虽然有些章节的数学推导我可能还需要反复研读才能完全消化，但整体的思路和框架是清晰可见的。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一份关于如何“在不完美的世界中解决复杂问题”的行动指南。它让我看到了理论研究如何孕育出解决实际问题的强大工具，并且这些工具还在不断地发展和完善。对于有志于在算法领域深造，或者希望将计算能力应用于更广阔领域的读者来说，这本书绝对是不可或缺的参考。
评分坦白说，我在翻阅《近似算法》之前，对这个领域的认知还停留在“理论研究”的阶段，总觉得离实际应用有些距离。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它在理论深度和实践指导性之间找到了一个绝佳的平衡点。书中对各种经典的近似算法，如线性规划松弛、半定规划松弛、局部搜索等，都进行了详尽的介绍，并提供了清晰的伪代码和运行示例。让我印象深刻的是，书中没有将这些算法孤立地讲解，而是深入探讨了它们之间的联系和互补性，以及如何根据具体问题的特点选择最合适的算法。更重要的是，作者在讲解过程中，反复强调了算法的“逼近比”（approximation ratio）这一核心概念，并详细阐述了如何分析和证明一个近似算法的逼近比。这对于理解算法的有效性至关重要。读完这本书，我不再仅仅满足于知道一个问题“有没有解”，而是开始思考“如何找到一个足够好的解”。它让我意识到，在很多实际场景中，找到一个接近最优的解，往往比花费天文数字的时间去寻找理论上的最优解，来得更加高效和可行。这本书为我打开了一个全新的思考维度。
评分全书两部分 每章基本针对一个问题 有例子 有算法 有分析
评分全书两部分 每章基本针对一个问题 有例子 有算法 有分析
评分全书两部分 每章基本针对一个问题 有例子 有算法 有分析
评分囫囵吞枣。。。
评分囫囵吞枣。。。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有