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出版者:McGraw-Hill Education

作者:Sanjoy Dasgupta

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2006-10-16

价格:GBP 30.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780073523408

丛书系列:

图书标签:

• 算法
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• 计算机科学
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• 数学
• CS
• 思想与逻辑
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• 数据结构
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• 时间复杂度
• 递归
• 排序
• 搜索
• 图论
• 动态规划

《智海拾遗：探索信息世界的奥秘》 这是一部引领读者深入信息世界肌理，解锁其内在规律与潜能的著作。全书以一种全新的视角，审视我们日常所接触的数字信息，并对其进行深度解析。它并非一本枯燥的技术手册，而是以引人入胜的方式，勾勒出信息如何在复杂系统中流动、转化与生成。 本书的开篇，我们首先会从信息最基本的构成单位——比特（bit）——出发，探讨其作为信息基石的意义。但这并非止步于理论的堆砌，而是通过一系列生动而易于理解的例子，揭示比特如何在现实世界中承载海量数据，从简单的开关状态到复杂的图像、声音，乃至我们难以想象的抽象概念。我们将追溯信息编码的历史演进，理解早期通信方式的局限，以及如何通过更精巧的编码技术，大幅提升信息传递的效率和准确性。 随后，我们将目光投向信息如何在网络中高效传递。本书将深入浅出地介绍信息在传输过程中所面临的挑战，例如延迟、损耗和拥堵，并详细阐述支撑现代通信网络的关键技术。读者将了解到，从我们发送一条简单的消息到观看一段高清视频，背后蕴含着多么精妙的路径选择、流量控制和错误纠正机制。我们将探讨诸如数据包（packet）的生成与转发，路由算法（routing algorithm）如何寻找到最优路径，以及网络协议（network protocol）在维持通信秩序中的核心作用。这些概念并非遥不可及，而是通过图文并茂的讲解，让读者能够直观地感受到信息在数字血管中奔涌的脉络。 信息并非只是静态的载体，它更具备动态的生命力。本书的下一部分将聚焦于信息的组织与管理。我们将探讨如何有效地存储、检索和处理海量数据。读者将接触到各种数据结构（data structure）的巧妙设计，理解它们如何在内存和硬盘中高效地安排数据，从而加快访问速度。从简单的列表（list）到复杂的树（tree）和图（graph），每一种结构都承载着特定的智慧，以应对不同场景下的数据处理需求。此外，我们还将深入讲解数据库（database）的原理，以及查询语言（query language）如何帮助我们从庞杂的数据海洋中精准地捞取所需信息。 信息的力量在于其能够被转化和利用。本书将带您领略信息处理的强大之处，特别是如何在复杂问题中找到最优解决方案。我们将引入一些经典的策略，例如分治（divide and conquer）的思想，如何将一个庞大的难题分解成若干个更小的、易于解决的部分，然后将这些部分的解组合起来，形成最终的答案。我们还将探讨贪心算法（greedy algorithm），如何在每一步都做出局部最优的选择，并期望由此得到全局最优解。更重要的是，本书将带领读者认识动态规划（dynamic programming）这一强大的工具，如何通过记录和复用中间计算结果，避免重复劳动，从而高效地解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。这些方法不仅是解决抽象计算问题的利器，在现实世界中的资源分配、路径规划、生产调度等领域也扮演着至关重要的角色。 在信息世界中，我们还常常需要面对不确定性。本书将触及概率与统计在信息处理中的应用，以及如何利用这些工具来理解和预测事件的发生。我们将介绍一些基础的概率概念，并展示它们如何在机器学习（machine learning）和数据挖掘（data mining）等领域中发挥作用，帮助我们从数据中学习规律，做出预测，甚至做出智能决策。 最后，本书将展望信息技术发展的未来趋势，探讨人工智能（artificial intelligence）如何进一步改变我们的生活，以及信息科学将如何继续推动人类文明的进步。我们将讨论算法的持续优化、计算能力的飞跃，以及信息技术与其他学科的深度融合，共同塑造一个更加智能、互联的世界。 《智海拾遗：探索信息世界的奥秘》旨在为所有对信息世界充满好奇的读者提供一次启发性的旅程。无论您是初学者，还是希望加深理解的从业者，本书都将以其清晰的阐述、丰富的案例和深刻的洞察，帮助您更好地理解我们身处的信息时代，并从中汲取智慧，开启无限可能。

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Umesh V. Vazirani 06年berkeley 以这本书为教材开设的algorithms课程主页 http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs170/fa06/ 算法书不是用来看的，是用来学的  

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第一次写书评献给算法了，也不亏。 这本书用于美国CS专业大二/大三学生的算法课，必修课，跟数据结构啊操统啊一起。研究生算法课有时候不用教材了，老师带着讨论一下那么上课。 Dasgupta在课上说他当年算法学得很差，没想到后来当了教授。 对，这本书就是没答案，因为习题在课...  

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由大学上课的讲义整理而成，在几章之间隐约可以看到不同作者风格的区别。 对于我这样的初级人士来说确实是本好书，大开眼界。  

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算法导论告诉你这样或那样的算法应该怎么做？以及为什么这样做是正确的？然后严密的数学定理+伪代码结束。而算法概论告诉你这个算法为什么要这样做，其背后直观的想法是什么？最后简单的说明正确性+伪代码结束。真正的直观理解，真正的看了想想就明白了，然后照着伪代码自己写...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《Algorithms》虽然简洁，但却指向了一个非常核心的计算机科学领域。我之前在一些公开课上接触过一些算法基础知识，但总觉得不够系统，很多概念都停留在模糊的认识阶段。我希望这本书能够填补我在这方面的知识空白，为我构建一个清晰、完整的算法知识体系。我尤其对书中关于“设计范式”的讲解非常感兴趣，比如贪心算法、分治法、动态规划、回溯法等，我希望作者能够深入剖析这些范式的核心思想，以及它们是如何应用于解决不同类型问题的。此外，我也很想了解书中对数据结构和算法关系的阐述。我明白，很多算法的效率都依赖于底层数据结构的合理选择，所以我希望这本书能详细讲解常见数据结构的原理和特性，以及它们与各种算法之间的适配关系。例如，链表、栈、队列、树、图、堆等，它们分别适用于哪些算法场景，以及在使用时需要注意哪些问题。我还在想，这本书会不会探讨算法的稳定性、就地性等特性，这些对我理解算法的实际应用非常重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当简洁，但配色和字体搭配却有一种沉静的力量，让我在书店里第一眼就被吸引住了。我平时对算法的理解比较模糊，总觉得它深奥难懂，但拿到这本书后，翻开目录，里面的章节标题虽然专业，却有一种循序渐进的引导感，仿佛在邀请我踏上一段探索之旅。我特别期待书中对一些经典算法的讲解，比如排序、搜索，还有图论相关的部分。我希望它能用一种易于理解的方式，将这些抽象的概念具象化，或许会配有一些生动的图示或者案例分析。毕竟，对于像我这样的初学者来说，枯燥的理论很难消化，如果能结合实际的应用场景，比如在数据分析、人工智能等领域中算法是如何发挥作用的，那就更好了。我还在想，这本书会不会提供一些代码示例，哪怕是伪代码也好，能让我看到算法的逻辑是如何在计算机中实现的，那就太棒了。我希望作者能用一种流畅的叙述方式，将复杂的算法逻辑娓娓道来，而不是堆砌一堆晦涩的术语。毕竟，知识的魅力在于分享和启迪，我期待这本书能成为我的算法启蒙导师，让我对这个领域产生浓厚的兴趣。

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这本书的版式设计很清晰，页边距适中，字体大小也比较舒适，这对于长时间阅读来说非常重要。我之前在学校里学习过一些关于算法和数据结构的基础课程，但工作之后，感觉很多知识都有些遗忘了，而且对一些更前沿的算法概念也知之甚少。我希望这本书能够帮助我重新梳理和巩固我已有的算法知识，并在此基础上，拓宽我的视野，让我了解更多新的算法思想和技术。我特别期待书中能够对一些经典的图算法进行深入的讲解，比如最短路径算法、最小生成树算法、网络流算法等，因为这些算法在很多实际问题中都有着广泛的应用。我也希望能够学习到一些关于算法分析和证明的技巧，这样我才能更深入地理解算法的正确性和效率。如果书中还能提供一些算法设计中的思考方法和通用策略，比如如何将一个复杂问题分解为更小的子问题，如何通过迭代或递归来构建解决方案，那就更棒了。我希望这本书能够成为我职业生涯中一个宝贵的参考资料，在遇到技术难题时，能从中找到解决问题的灵感和方法。

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这本书的装帧设计很稳重，封面采用了深色调，配以烫金的字体，给人一种专业、权威的感觉。我最近在学习一门关于机器学习的课程，其中涉及到了很多算法的知识，比如决策树、支持向量机、神经网络等。我希望这本书能够为我提供更深入、更系统的算法理论基础，帮助我理解这些机器学习算法的底层原理。我期待书中能够清晰地阐述各种算法的时间和空间复杂度，以及它们在大规模数据集上的表现。我也希望能够从中了解到一些关于算法的优化技巧，比如如何通过改进数据结构、采用更高效的查找或排序方法来提升算法的运行效率。我还在想，这本书会不会涉及一些关于概率算法和近似算法的内容，这对于理解一些现代的计算问题非常有帮助。如果书中还能包含一些算法的实际应用案例，比如在搜索引擎、推荐系统、图像识别等领域的应用，那将大大增强我学习的动力和兴趣。我希望这本书能够成为我理解和掌握复杂算法的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是，它可能是一本内容非常扎实、理论深度很强的著作。我之所以这么觉得，是因为我仔细看了扉页和版权页上的信息，作者似乎在计算机科学领域有着非常深厚的学术背景，可能还参与过一些重要的研究项目。这种背景让我对书中内容的严谨性充满了信心。我猜想，书中可能涵盖了非常广泛的算法主题，从基础的复杂度分析到高级的近似算法、随机算法，甚至是并行算法和分布式算法。我尤其对那些能够体现算法设计思想和技巧的部分感到好奇，比如如何权衡时间复杂度和空间复杂度，如何设计出高效的递归和动态规划解法，以及如何在 NP-hard 问题中寻找近似最优解。我希望这本书不仅仅停留在理论层面，还能提供一些关于算法实现和优化的具体建议，例如在不同编程语言中如何选择合适的数据结构来优化算法性能。我也期待书中能够深入探讨算法的数学基础，比如概率论、组合数学等，因为我深知算法的本质离不开这些数学工具。如果书中还能提供一些挑战性的习题，能够让我独立思考和实践，那就更完美了，这样我才能真正地掌握书中的知识，而不是仅仅停留在表面阅读。

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Better than CLRS

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mind hack上推荐的～ 看了下简介确实觉得好 但光看不行咱还得练哇……

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超级好的口袋书。

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超级好的口袋书。

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真的是一本textbook！ Oct 24, 2012 Yinyanghu@NJU P.S. 貌似与影印版的排版不同 内容应该相同吧