Algorithms

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Robert Sedgewick 斯坦福大学博士,导师为Donald E. Knuth,从1985年开始一直担任普林斯顿大学计算机科学系教授,曾任该系主任,也是Adobe Systems公司董事会成员,曾在Xerox PARC、国防分析研究所(Institute for Defense Analyses)和法国国家信息与自动化研究所(INRIA)从事研究工作。他的研究方向包括解析组合学、数据结构和算法的分析与设计、程序可视化等。

Kevin Wayne 康奈尔大学博士,普林斯顿大学计算机科学系高级讲师,研究方向包括算法的设计、分析和实现,特别是图和离散优化。

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 
  • Programming 
  •  
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Essential Information about Algorithms and Data Structures A Classic Reference The latest version of Sedgewick,s best-selling series, reflecting an indispensable body of knowledge developed over the past several decades. Broad Coverage Full treatment of data structures and algorithms for sorting, searching, graph processing, and string processing, including fifty algorithms every programmer should know. See

具体描述

读后感

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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...  

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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...  

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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...  

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这是工作七年来读完的第一本大部头. 这本书是2014年买的, 买完后一直没下决心去读, 放了两年多才开始读. 为什么要读这本书呢? 首先我是Java程序员, 而这本书中的算法就是用Java语言描述的, 语言这门槛对我来说是没有的, 阅读时直接领会算法不必纠结于语言的语法. 其次, 我认为...  

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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...  

用户评价

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这是我见过最好的算法书(部分原因也是我是个Java程序员)。书中的示例和习题都是用Java写成,这与《算法导论》(从未完整看过)相比的好处是其中的简练,高质量的代码可以立即应用到实际项目(或者面试:) )中去,而算法导论全书都用伪码来表示算法。这本书的另一个值得称道的地方是它包括了程序员必备的50大算法,值得多研习几遍;另外,书中的习题质量很高。

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讲的非常棒, 每一种算法都讲的浅显易懂; 而困难的部分其实是树和图; 红黑树的2-3-4树应该是一种可以理解的途径; 有了这个算法基础, 相关算法的领域问题都有了一个较明确的了解.

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英文版比中文版好理解。

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上高级算法找的参考书目,目前的重点不是实现或者记住什么,而是了解为什么,分析算法的复杂度和正确性,算法的本质在做什么。

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