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☆☆☆☆☆

出版者:Addison-Wesley Professional

作者:Robert Sedgewick

出品人:

页数:976

译者:

出版时间:2011-3-19

价格:USD 89.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780321573513

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• algorithms
• 计算机科学
• 计算机
• 算法&数据结构
• Algorithms
• 编程
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• 算法
• 数据结构
• 计算机科学
• 编程
• 时间复杂度
• 递归
• 排序
• 搜索
• 图论
• 动态规划

《算法的秘密》 在这本深入浅出的著作中，我们诚挚地邀请您踏上一段探索“算法”世界的奇妙旅程。它并非仅仅是一本关于技术细节的堆砌，而是一次对驱动现代世界运行的底层逻辑的哲学思考和实践指南。我们将从最基础的概念出发，逐步揭示算法是如何在信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色，以及它们如何悄无声息地影响着我们生活的方方面面。 本书的核心并非罗列枯燥的代码或复杂的数学公式，而是着力于理解“为什么”和“如何”。我们首先会探讨算法的起源，追溯它们在人类解决问题过程中的历史演进，从古代的计数方法到现代计算机科学的基石。您将看到，算法并非是凭空出现的概念，而是人类智慧在解决特定问题时提炼出的通用模式和步骤。 随后，我们将深入到算法的核心构成要素。您可以将其理解为一系列精确的指令，如同烹饪一道菜肴的食谱，或者组装一件家具的说明书。然而，算法的魅力在于其通用性和可扩展性。我们将介绍不同类型的算法，例如搜索算法，它帮助我们快速在海量数据中找到所需信息，就像在图书馆里精准定位一本书；排序算法，它能够将混乱的元素变得井然有序，如同整理凌乱的书架；以及图算法，它能够描绘和分析错综复杂的关系网络，例如社交媒体上的好友连接或交通网络中的路线规划。 本书的一个重要亮点在于，我们将重点关注算法的效率和优化。同一个问题，不同的算法可能在解决速度和资源消耗上存在天壤之别。我们将通过生动形象的比喻和实际的案例，帮助您理解时间复杂度和空间复杂度的概念，以及如何通过选择更优的算法来提升程序的性能，节省宝贵的计算资源。这不仅仅是计算机科学的范畴，也适用于我们日常生活中的时间管理和资源分配。 除了基础算法，我们还将触及一些更具前瞻性的主题。例如，我们将会探讨机器学习算法的原理，理解它们如何通过数据学习和自我改进，从而实现人工智能的强大能力，例如语音识别、图像识别和个性化推荐。我们将尝试揭开“黑箱”的神秘面纱，让您对这些看似神奇的技术有一个更清晰的认识。 本书并非一本面向专业程序员的硬核教材，而是希望能够让更广泛的读者群体——无论是对技术充满好奇的学生，还是希望提升解决问题能力的职场人士——都能从中获益。我们避免使用过多的技术术语，即便出现，也会附上详尽的解释。我们更侧重于算法背后的思维方式和解决问题的哲学，鼓励读者在面对复杂问题时，能够运用结构化的思维和逻辑推理，找到最有效的解决方案。 “算法”不仅仅是代码，它是一种思维模式，一种解决问题的艺术。通过阅读本书，您将能够： 理解信息世界的底层逻辑： 洞察搜索引擎如何工作、社交媒体如何推荐内容、导航软件如何规划路线等。 提升解决问题的能力： 学习如何将复杂问题分解，设计清晰的步骤，并评估不同解决方案的优劣。 培养逻辑思维和批判性思维： 能够理性分析信息，辨别效率低下或存在偏见的算法。 为未来的学习和工作打下基础： 无论您从事何种行业，对算法的理解都将成为一项宝贵的通用技能。 我们坚信，掌握了算法的思维，您将不仅仅是技术的使用者，更是能够理解、创造和驾驭技术的力量。这本《算法的秘密》将是您探索这个激动人心领域的绝佳起点。它是一次思想的启迪，也是一次能力的跃升，期待与您一同揭开算法的神秘面纱。

评分☆☆☆☆☆

挺好，这本书很适合刚刚入门或者离开校园已久需要复习一下算法基础的人。我就算是后者。 本书前半部分都是必须得会的，即使以前知道复习一下也很好。作者发明的红黑树所以那里讲的很细致清楚。 Merge Sort我一直的解法就有他例子里面的经典performance bug，就是不应该每次都...  

评分☆☆☆☆☆

楼主只学过C/C++，Python，一开始担心这本书看着困难，实际上并非如此，没什么特别高神的Java语法，都能看懂，图也很多，讲解的很细致，常见的算法都有，除了动态规划，贪心等算法，还得看别的书或者博客补一补。我用C++把大多的算法的都实现了一遍，很有收获，五星推荐！  

评分☆☆☆☆☆

这是一本值得认真读的算法入门书。 有一些书经典但是不适合初学者，有一些书经典却适合初学者。著名的TAOCP恐怕属于前者，而这本《算法》应该正是后者。 说到算法，有一本书不得不提，那就是CLRS，也就是中文黑皮的《算法导论》。算法导论毋庸置疑是一本很好的书，只是用于自...  

评分☆☆☆☆☆

1.4.2.1的实例是文件中任意三个和为0的数组合的数量 翻译的是一个文件中所有和为0的三整数元组的数量 这种蹩脚的翻译就不说了 在推断公式的时候原版中公式推导步骤和变量地难以全都没了，这书看得7荤8醋的那些说好的人你们真的看过这个书么。 这书真是谁买谁上当啊。另外什...  

评分☆☆☆☆☆

按理說， Sedgewick 的書應該很有水平。但是看完後很失望。 這是一本給出每個算法具體實現的書，所以相比DPV或者CLRS，其介紹的內容要少得多，Dynamic Programming, Linear Programming這兩個有力的算法工具完全沒有濊及，計算理論(P/NP之類)的話題也基本少得可憐。相比300頁...  

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我收到这本《Algorithms》时，我并没有抱太大的期望。我之前已经看过不少算法相关的书籍，总觉得它们都是殊途同归，内容大同小异。但这本书，从头到尾都给我带来了惊喜。它并没有遵循传统的教材模式，而是以一种更加“故事化”的方式来讲述算法。作者似乎是一个经验丰富的工程师，他/她会分享自己在实际项目中遇到的各种算法难题，以及如何一步步地攻克它们。这种叙述方式让我在阅读过程中充满了代入感，仿佛跟着作者一起在解决问题。书中的代码示例也非常有意思，不是那种生硬的伪代码，而是用了我比较熟悉的编程语言（具体是哪种语言，书中并未明确，但很流畅）编写的，而且注释写得非常详细，每一行代码的作用都解释得一清二楚。我甚至可以一边看书，一边跟着敲代码，验证算法的正确性。我最欣赏的是作者对算法复杂度的分析。他/她并没有仅仅给出Big O表示法，而是深入浅出地解释了时间复杂度和空间复杂度是如何计算出来的，以及它们对算法性能的影响。这让我对如何选择最高效的算法有了更深刻的认识。我尤其喜欢书中关于字符串匹配算法的部分，作者不仅讲解了KMP算法，还对比了其他一些不太知名的算法，并分析了它们在不同文本长度下的表现。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《Algorithms》纯属偶然，当时只是在书店里随便翻翻，没想到一下子就吸引了我。这本书的编排方式和其他我读过的算法书截然不同。它不是按照算法的类型来划分章节，而是更侧重于解决实际问题的场景。例如，它可能会先提出一个诸如“如何在海量数据中找到重复项”的问题，然后再引出相关的算法和数据结构。这种方式让我感觉非常实用，我能立刻看到这些知识点是如何与现实世界挂钩的。书中的案例分析也做得非常到位，它会详细剖析不同算法在特定场景下的优劣，并给出具体的实现建议。我之前一直觉得算法就是一套死的规则，但这本书让我意识到，算法是可以灵活变通，根据具体情况进行优化的。作者在讲解过程中，会时不时地穿插一些“黑客技巧”或者“陷阱提示”，这些细节对于初学者来说简直是无价之宝，可以帮助我们少走很多弯路。我特别喜欢书中关于动态规划的部分，虽然这个概念对我来说一直有些抽象，但作者通过几个经典的例子，比如“背包问题”和“最长公共子序列”，一点点地剥开了它的神秘面纱。我感觉自己终于理解了动态规划的精髓，并且能够尝试自己去设计一些简单的动态规划解法了。

评分☆☆☆☆☆

这本《Algorithms》给我带来的最大感受就是“通俗易懂，却又不失深度”。我一直觉得算法是一个非常高深的领域，需要扎实的数学功底才能理解。但这本书彻底颠覆了我的想法。作者用一种非常平易近人的语言，将那些复杂的概念变得简单易懂。比如，在讲解贪心算法的时候，作者居然用“去超市购物怎么才能最省钱”这样的例子来比喻，一下子就点醒了我。书中的配图也设计得非常巧妙，很多时候一张图胜过千言万语，能够帮助我迅速把握算法的核心思想。我之前在学习图算法时，总是会卡在各种遍历顺序和剪枝策略上，但这本书通过几个非常经典的图论问题，比如最短路径和最小生成树，清晰地展示了各种算法的应用场景和实现思路。作者在讲解完一个算法后，都会留下一两个思考题，这些题目很有挑战性，能够促使我去思考算法的边界和改进方向。我感觉自己在这本书里学到的不仅仅是算法本身，更重要的是学习算法的思维方式。这本书的排版也很舒服，字号大小适中，行间距也恰到好处，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。

评分☆☆☆☆☆

这本《Algorithms》真是一本让我眼前一亮的书！我一直对计算机科学里的底层逻辑非常着迷，尤其是那些能够优雅地解决复杂问题的算法。拿到这本书的时候，我被它厚实的装帧和清晰的排版吸引住了。翻开第一页，我立刻被作者严谨而又不失趣味的语言风格所打动。他/她并没有一开始就丢出枯燥的数学公式和伪代码，而是循序渐进地引导读者进入算法的世界。从最基础的数据结构讲起，比如链表、栈、队列，再到更复杂的树和图，每一步都讲解得非常透彻。我尤其喜欢书中对每个算法的直观解释，作者会用生活中的例子来类比，让我这种非科班出身的人也能轻松理解。比如，讲解二分查找的时候，作者居然用“猜数字”的游戏来比喻，简直太形象了！而且，书中的图解也非常精美，每一个数据结构的演变过程都画得清清楚楚，配合文字讲解，学习效率简直翻倍。我之前看过的算法书，要么过于数学化，要么过于简单，而这本《Algorithms》恰好找到了一个绝佳的平衡点，既有深度又不至于让人望而却步。我迫不及待地想继续深入学习后面的章节，特别是关于排序和图算法的部分。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对计算机底层技术充满好奇的读者，当我偶然翻到这本《Algorithms》时，就被它独特的气质吸引了。这本书并不是那种堆砌公式和定理的枯燥读物，而是更像一位经验丰富的导师，带着你一步步探索算法的奥秘。作者的叙述风格非常独特，有时像在讲故事，有时又像在进行一次深入的技术讨论。我特别喜欢书中对“为什么”的解释。它不仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么是这样”，以及“有没有其他更好的方法”。这种追根究底的精神让我受益匪浅。我之前对递归算法一直感到有些困惑，总觉得它有点“魔法”的味道，但这本书通过一些非常直观的例子，比如“汉诺塔”和“斐波那契数列”，让我彻底理解了递归的思想和实现方式。而且，作者在讲解过程中，还会穿插一些历史故事或者算法的演进过程，这让学习过程更加生动有趣。我尤其欣赏书中关于数据结构与算法结合的讲解。它不是孤立地讲解数据结构和算法，而是强调它们之间的相互作用，以及如何选择合适的数据结构来提升算法的效率。这本书让我觉得，算法学习不再是枯燥的知识灌输，而是一场充满乐趣的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

非学术派算法（或者说数据结构）入门最好的一本书了，内容安排，排版都超级棒。等我再看一遍做完有答案的习题。。。。

评分☆☆☆☆☆

英文版比中文版好理解。

评分☆☆☆☆☆

Pick this if you like "figures".

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常看常新

评分☆☆☆☆☆

算法, 还是归约和转化的能力最实用, 实现和分析在其次, 这是我的一个读书体会