具体描述
《算法分析导论（第2版）（英文版）》全面介绍了算法的数学分析中所涉及的主要技术。涵盖的内容来自经典的数学课题（包括离散数学、初等实分析、组合数学），以及经典的计算机科学课题（包括算法和数据结构）。《算法分析导论（第2版）（英文版）》的重点是“平均情况”或“概率性”分析，书中也论述了“最差情况”或“复杂性”分析所需的基本数学工具。
《算法分析导论（第2版）（英文版）》第 1 版为行业内的经典著作，本版不仅对书中图片和代码进行了更新，还补充了新章节。全书共 9 章，第 1 章是导论 ；第 2~5 章介绍数学方法 ；第 6~9 章介绍组合结构及其在算法分析中的应用。除每章包含的大量习题以及参考文献外，《算法分析导论（第2版）（英文版）》特设配套免费学习网站，为读者提供了很多关于算法分析的补充材料，包括课件和相关网站的链接，帮助读者提高学习兴趣，完成更深入的学习。
《算法分析导论（第2版）（英文版）》适合作为高等院校数学、计算机科学以及相关专业的本科生和研究生的教材，也可供相关技术人员和爱好者学习参考。
作者简介
Robert Sedgewick于1985年开始在普林斯顿大学任教，是该校计算机系的发起人，现任该校的计算机科学William O. Baker教授。他曾任Adobe Systems公司总监，并在Xerox PARC、IDA和INRIA等公司从事研究。他是算法领域入门著作Algorithms，Fourth Edition（《算法》第4版）的作者。Sedgewick教授在斯坦福大学师从Donald E. Knuth院士，获得博士学位。
Philippe Flajolet曾任法国罗克库尔INRIA资深研究总监，创建并领导了ALGO研究组。他因在算法分析领域的开创性研究而声名鹊起，在分析组合学方面梳理并发展出了强大的新方法，解决了很多长期悬而未决的难题，并在世界各地从事算法分析的教学。Flajolet博士是法国科学院成员。
目录信息
Chapter One: Analysis of Algorithms 3
1.1 Why Analyze an Algorithm? 3
1.2 Theory of Algorithms 6
1.3 Analysis of Algorithms 13
1.4 Average-Case Analysis 16
1.5 Example: Analysis of Quicksort 18
1.6 Asymptotic Approximations 27
1.7 Distributions 30
1.8 Randomized Algorithms 33
Chapter Two: Recurrence Relations 41
2.1 Basic Properties 43
2.2 First-Order Recurrences 48
2.3 Nonlinear First-Order Recurrences 52
2.4 Higher-Order Recurrences 55
2.5 Methods for Solving Recurrences 61
2.6 Binary Divide-and-Conquer Recurrences and Binary Numbers 70
2.7 General Divide-and-Conquer Recurrences 80
Chapter Three: Generating Functions 91
3.1 Ordinary Generating Functions 92
3.2 Exponential Generating Functions 97
3.3 Generating Function Solution of Recurrences 101
3.4 Expanding Generating Functions 111
3.5 Transformations with Generating Functions 114
3.6 Functional Equations on Generating Functions 117
3.7 Solving the Quicksort Median-of-Three Recurrence with OGFs 120
3.8 Counting with Generating Functions 123
3.9 Probability Generating Functions 129
3.10 Bivariate Generating Functions 132
3.11 Special Functions 140
Chapter Four: Asymptotic Approximations 151
4.1 Notation for Asymptotic Approximations 153
4.2 Asymptotic Expansions 160
4.3 Manipulating Asymptotic Expansions 169
4.4 Asymptotic Approximations of Finite Sums 176
4.5 Euler-Maclaurin Summation 179
4.6 Bivariate Asymptotics 187
4.7 Laplace Method 203
4.8 “Normal” Examples from the Analysis of Algorithms 207
4.9 “Poisson” Examples from the Analysis of Algorithms 211
Chapter Five: Analytic Combinatorics 219
5.1 Formal Basis 220
5.2 Symbolic Method for Unlabelled Classes 221
5.3 Symbolic Method for Labelled Classes 229
5.4 Symbolic Method for Parameters 241
5.5 Generating Function Coefficient Asymptotics 247
Chapter Six: Trees 257
6.1 Binary Trees 258
6.2 Forests and Trees 261
6.3 Combinatorial Equivalences to Trees and Binary Trees 264
6.4 Properties of Trees 272
6.5 Examples of Tree Algorithms 277
6.6 Binary Search Trees 281
6.7 Average Path Length in Catalan Trees 287
6.8 Path Length in Binary Search Trees 293
6.9 Additive Parameters of Random Trees 297
6.10 Height 302
6.11 Summary of Average-Case Results on Properties of Trees 310
6.12 Lagrange Inversion 312
6.13 Rooted Unordered Trees 315
6.14 Labelled Trees 327
6.15 Other Types of Trees 331
Chapter Seven: Permutations 345
7.1 Basic Properties of Permutations 347
7.2 Algorithms on Permutations 355
7.3 Representations of Permutations 358
7.4 Enumeration Problems 366
7.5 Analyzing Properties of Permutations with CGFs 372
7.6 Inversions and Insertion Sorts 384
7.7 Left-to-Right Minima and Selection Sort 393
7.8 Cycles and In Situ Permutation 401
7.9 Extremal Parameters 406
Chapter Eight: Strings and Tries 415
8.1 String Searching 416
8.2 Combinatorial Properties of Bitstrings 420
8.3 Regular Expressions 432
8.4 Finite-State Automata and the Knuth-Morris-Pratt Algorithm 437
8.5 Context-Free Grammars 441
8.6 Tries 448
8.7 Trie Algorithms 453
8.8 Combinatorial Properties of Tries 459
8.9 Larger Alphabets 465
Chapter Nine: Words and Mappings 473
9.1 Hashing with Separate Chaining 474
9.2 The Balls-and-Urns Model and Properties of Words 476
9.3 Birthday Paradox and Coupon Collector Problem 485
9.4 Occupancy Restrictions and Extremal Parameters 495
9.5 Occupancy Distributions 501
9.6 Open Addressing Hashing 509
9.7 Mappings 519
9.8 Integer Factorization and Mappings 532
List of Theorems 543
List of Tables 545
List of Figures 547
Index 551
· · · · · · (收起)
读后感
1977 年法国人 Philippe Flajolet 发表了一篇评估计算机展开算术表达式平均所需寄存器数量的论文 [1]。同年，普林斯顿的 Rebert Sedgewick 向 SIAM 投递了一篇讨论奇偶归并排序的文章 [2]，其中给出了数据在排序过程中平均交换次数的简洁表达式。Sedgewick 通过渐进分析获得的...
评分1977 年法国人 Philippe Flajolet 发表了一篇评估计算机展开算术表达式平均所需寄存器数量的论文 [1]。同年，普林斯顿的 Rebert Sedgewick 向 SIAM 投递了一篇讨论奇偶归并排序的文章 [2]，其中给出了数据在排序过程中平均交换次数的简洁表达式。Sedgewick 通过渐进分析获得的...
评分怎么没人说明一下这本书是一本偏向数学的书？我完全看不懂啊。里面跟代码完全没有任何关系，也没有算法的分析啊，只有数学公式啊。如果我早知道必然是不买的啊。 我一直以为这本书是一本如何分析算法的书，结果打开来看完全是分析算法时间复杂度的数学书。看作者是著名的写C数...
评分这本书非常适合在离散数学里面当补充教材(至少当前我们学校的离散数学并不涉及这些内容), 如果说本科有"计算机科学"这个专业的话, 那么我觉得这本书里的很多内容都应该列为必修内容, 非常遗憾没有早点看到这本书.
评分1977 年法国人 Philippe Flajolet 发表了一篇评估计算机展开算术表达式平均所需寄存器数量的论文 [1]。同年，普林斯顿的 Rebert Sedgewick 向 SIAM 投递了一篇讨论奇偶归并排序的文章 [2]，其中给出了数据在排序过程中平均交换次数的简洁表达式。Sedgewick 通过渐进分析获得的...
用户评价
作为一名经验尚浅的程序员，我常常感到自己的算法功底不足，遇到复杂问题时，往往只能硬着头皮去写，效率和质量都不能令人满意。《算法分析导论》（第2版）（英文版）这本书，我关注它已经有一段时间了。我听说这本书对初学者非常友好，它会从最基础的概念讲起，循序渐进地引导读者进入算法的世界。我最期待的是书中能够提供大量真实世界的案例分析，让我看到这些算法是如何在实际项目中发挥作用的。如果这本书能帮助我建立起一套分析和设计算法的思维模式，那将是对我职业生涯非常有益的投资。
评分我最近在琢磨一件事，就是怎么才能让我的代码跑得更快，特别是处理大数据的时候，性能瓶颈总是让我头疼。然后我就盯上了《算法分析导论》（第2版）（英文版）这本书。大家都说这本书讲算法分析讲得特别透彻，而且是英文原版，感觉会更地道。我个人就是那种需要把理论和实践结合起来的人，所以特别关注书里的算法复杂度分析，以及各种经典算法的优缺点比较。我希望读完这本书，能够对“最优”这个概念有更深刻的理解，知道在什么情况下选择哪种算法才是最合适的，而不是凭感觉。书里面的习题会不会很难？这是我比较好奇的。
评分天哪，我最近终于入手了《算法分析导论》（第2版）（英文版）！这本书的封面设计就挺有意思的，不是那种枯燥的技术书风格，反而有点学术研究的严谨感。我本来就对算法这个领域充满好奇，听说这本是经典中的经典，就果断下单了。拿到书的那一刻，厚实的手感和纸张的质感都让我觉得物有所值。虽然我还没来得及深入细读，但光是翻阅目录和前言，就能感受到作者在内容组织上的用心。章节的逻辑递进似乎非常清晰，从基础概念到高级算法，层层深入，感觉非常适合我这样想要系统学习算法的人。而且，英文原版嘛，总觉得能更原汁原味地感受到作者的思想，少了一些翻译可能带来的信息损耗。我特别期待里面的图示和例子，听说这本的图非常直观，能帮助理解那些抽象的概念。
评分《算法分析导论》（第2版）（英文版），这名字听起来就很高大上，但实际拿到手，感觉还是挺亲切的。我之前学过一些基础的编程，对算法的重要性一直有所体会，但总觉得理解不够深入，总是在某些地方卡壳。这本书记载的知识点，据说是相当扎实，很多大牛都推荐过。我个人比较看重书籍的实用性，希望这本书不仅能让我理解理论，还能帮助我解决实际编程中的一些难题，比如如何优化代码效率，如何选择最适合特定场景的算法。翻看了几页，里面的数学推导和证明似乎不少，这对我来说是挑战，但也说明内容是严谨的。我希望通过这本书，能建立起对算法更深层次的理解，不仅仅是“会用”，而是“懂”。
评分我是一个对计算机科学理论充满热情的研究生，一直希望能够打牢基础，所以《算法分析导论》（第2版）（英文版）这本书对我来说就像一座宝藏。我注意到这本书的出版年份，这代表着它已经经过时间的考验，内容一定是经过精心打磨的。我对书中涉及的渐进分析、递归方程求解、图算法等内容非常感兴趣。我期待这本书能够提供严谨的数学证明和清晰的解释，帮助我理解算法效率背后的根本原因。另外，我非常看重学习资源的多样性，如果书中有配套的在线资源或者代码示例，那将是锦上添花。
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