Introduction to the Design and Analysis of Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Based on a Based on a new classification of algorithm design techniques and a clear delineation of analysis methods, "Introduction to the Design and Analysis of Algorithms" presents the subject in a coherent and innovative manner. Written in a student-friendly style, the book emphasizes the understanding of ideas over excessively formal treatment while thoroughly covering the material required in an introductory algorithms course. Popular puzzles are used to motivate students' interest and strengthen their skills in algorithmic problem solving. Other learning-enhancement features include chapter summaries, hints to the exercises, and a detailed solution manual.
作者简介
莱维丁是Villanova大学计算科学系的教授。他的论文 A New Road Map of Algorithm Design Techniques:Picking Up Where the Traditional Classification Leaves Off（《算法设计技术新途径：弥补传统分类法的缺憾》）受到业内人士极高的评价。在SIGCSE会议上，作者做过多次关于算法教学的演讲。
目录信息
读后感
这本是我们这学期的教材。很不错。 对算法做了一个很新颖的划分，可以看到它和我们经常看的算法书的知识点划分很不一样。作者得归类很不错。对一些常用思想做了分类。 比如作者对分治做了几个分类。纯思维层面的切入分析，而不像以前的分为一般算法和图论那样子。 书中有不错的...
评分断断续续终于把这本书读完了，加起来差不多有1年多的时间。时间这么长还是因为这本书耐读。内容上来说，不仅有算法基础的东西，也强调算法思维的引申和扩展。如其名：设计与分析。 最大的感受还是耐读，一则涵盖的面很广，二则有很多东西需要去推敲思考，除了深还需要一定的数...
评分为什么评分只有8.3呢？从实用性的角度看，这本书比算法导论好啊！后者就是个百科全书，能给你一切你想知道的相关内容，前提是你愿意沉浸其中，努力学习。前者能帮你迅速入门，提高兴趣，打下基础，尤其是非计算机专业的学生，更多是追求实用，会用，如何用，繁杂的数学推导其实...
评分该书的中文版挺多人关注，英文版却没有一个人评论。 原著写得挺好，英文单词也不难。 它将算法按设计思想来分，这样组织有用之处在于，可以拓展思路，让读者知道同一种思想可以在不同地方得到运用，有些情况甚至很巧妙的运用。 这样做也有它的缺点： 运用的例子有点分散，不成...
评分还没读过其他算法的经典书，但是觉得这本易懂，入门很好... 比较喜欢这种分类方法 英文已经到第三版了 每章的 epigraph挺有意思，尤其是DIVIDE AND CONQUER那章 "...Every prayer reduces itself to this--Great God, grant that twice be not four." (文中)"But often our...
用户评价
这本书给我的感觉是，它不是一本用来“快速查阅”的工具书，而是一份需要沉下心来“研读”的学术伙伴。它的叙述风格带着一种冷静的、近乎哲学的探讨意味，尤其在介绍分治策略或者贪心算法的证明环节时，作者仿佛在引导你进行一场严谨的数学推理，每一步论证都掷地有声，不容置疑。我记得初次接触到某些高级排序算法的稳定性分析时，总觉得那些证明过程过于抽象，但这本书巧妙地将抽象的数学语言转化为可操作的逻辑步骤，让抽象的概念具象化。不同于市面上一些充斥着花哨代码实例却缺乏理论深度的书籍，它将重心完全放在了**为什么**和**如何证明**上，这对于构建坚实的理论基础至关重要。那些反复出现的数学归纳法和不动点定理的应用，虽然初看有些吃力，但一旦领悟，你就会发现自己看待所有优化问题的方式都发生了根本性的转变。可以说，它培养的是一种对“最优性”的本能直觉，而非仅仅是对既有模式的模仿。对于有志于从事计算科学研究或者需要处理大规模数据优化问题的人来说，这种深度是难以替代的。
评分这本书最让我印象深刻的特点，是它对“算法设计范式”的系统性梳理。它不仅仅是罗列了一堆算法，而是将它们归类到不同的设计哲学之下，比如“分而治之”、“回溯法”、“流与割”等等。这种结构化的组织方式，极大地提升了我对算法类比和迁移应用的能力。以前我看到一个问题，可能只会搜索对应的标准解法；而现在，我更倾向于先判断它适合哪种范式，然后再去套用或改造相应的框架。书中对特定领域的算法应用，如网络流算法在匹配问题上的转化，展现出一种优雅的数学美感。作者似乎毫不费力地将看似不相关的数学分支连接起来，形成了一个统一的知识网络。这种广度与深度的结合，使得这本书不仅仅是算法入门手册，更像是一张覆盖计算科学核心领域的地图。如果你想了解计算机科学的“内功心法”，而不是仅仅学会几招“花架子”，那么这本书提供的方法论绝对是值得你投入时间的。
评分坦率地说，这本书的阅读门槛不低，但它的回馈是巨大的。它仿佛一本陈年的威士忌，初尝可能略带辛辣，但细品之后，那份醇厚的知识和深刻的洞察力会慢慢在你的味蕾上散开。我注意到，它在处理“边界条件”和“极端情况”时的谨慎态度，是很多国内教材中常常被一带而过的部分。作者仿佛事先预料到了读者在实际应用中会遇到的所有陷阱，并在相应的章节用加粗或斜体的方式特意强调。例如，在讨论散列表（Hash Table）的性能时，它对于不同冲突解决策略（如链地址法与开放寻址法）的优劣势进行了细致入微的对比，并辅以大量的概率分析，这使得我对散列函数的选择有了更成熟的判断标准。这本书的排版风格也极具专业性，公式的推导清晰流畅，代码块的格式统一规范，这在长时间阅读时极大地减轻了眼睛的疲劳。它成功地在保持学术严谨性的同时，提供了极佳的阅读体验，这本身就是一种了不起的平衡艺术。
评分当我完成这本书的学习后，最直接的感受是，我对“效率”的理解被彻底重塑了。过去，我可能满足于一个能跑出结果的O(n^2)方案；但现在，我总会下意识地追问：“是否存在更优的O(n log n)甚至O(n)解法？”这种对性能的内在驱动力，是这本书赠予读者的最大财富。它没有使用太多新潮或晦涩的术语来故作高深，语言朴实而精确，专注于核心逻辑的传达。在对NP完全性问题的讨论部分，虽然没有提供解决它的“灵丹妙药”，但作者对问题本质的剖析，以及对近似算法和启发式算法的介绍，展现了对实际工程约束的深刻理解和尊重。这本书教你认识到，在计算的边界上，并非所有问题都有完美的解决方案，而如何在这种限制下做出最明智的妥协，才是高手与普通工程师的区别所在。它是一本真正意义上能够提升你解决复杂问题能力，而非仅仅传递知识的经典之作。
评分翻开这本编程圣经，我首先被它那严谨而富有条理的结构深深吸引。作者似乎将每一个算法概念都视为一件精密的机械装置，层层剥开，直至其最核心的运作原理。阅读体验就像跟随一位技艺精湛的工匠，从最基础的齿轮、螺丝讲起，逐步搭建起一座座宏伟的算法殿堂。特别是对于图论和动态规划的阐述，那种抽丝剥茧的细致程度，让我这个在这些领域挣扎了许久的人，茅塞顿开。书中大量的图示和伪代码不仅仅是辅助材料，它们本身就是一种强大的教学工具，清晰地勾勒出复杂逻辑的骨架，避免了纯文字描述可能带来的晦涩难懂。我尤其欣赏它对算法效率分析的深入探讨，那种对时间复杂度和空间复杂度的执着探究，远超出了“知道即可”的层面，真正引导读者去思考“为什么这个解法更好”。这种对基础原理的深挖，使得即便是面对全新的算法问题，读者也能迅速找到切入点，进行有效的推导和优化。对于任何想把编程从“实现功能”提升到“设计艺术”层次的工程师或学生来说，这本书提供的思维框架是无价之宝。它不只是告诉你怎么做，更教你如何像一个真正的算法设计师那样思考。
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