算法導論(原書第3版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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[美] 科爾曼 著

圖書標籤:

• 算法
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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111407010

商品編碼：26266993255

齣版時間：2013-01-01

作  者:(美)科爾曼；殷建平 定  價:128 齣 版 社:機械工業齣版社 齣版日期:2013年01月01日 頁  數:796 裝  幀:平裝 ISBN:9787111407010

●目  錄
●Introduction to Algorithms，Third Edition
●齣版者的話
●譯者序
●前言
●部分  基礎知識
●第1章  算法在計算中的作用3
●  1.1  算法3
●  1.2  作為一種技術的算法6
●  思考題8
●  本章注記8
●第2章  算法基礎9
●  2.1  插入排序9
●  2.2  分析算法13
●  2.3  設計算法16
●    2.3.1  分治法16
●    2.3.2  分析分治算法20
●  思考題22
●  本章注記24
●第3章  函數的增長25
●部分目錄

內容簡介

本書提供瞭對當代計算機算法研究的一個全麵、綜閤性的介紹。全書共八部分，內容涵蓋基礎知識、排序和順序統計量、數據結構、不錯設計和分析技術、不錯數據結構、圖算法、算法問題選編，以及數學基礎知識。書中深入淺齣地介紹瞭大量的算法及相關的數據結構，以及用於解決一些復雜計算問題的不錯策略（如動態規劃、貪心算法、攤還分析等），重點在於算法的分析與設計。對於每一個專題，作者都試圖提供目前近期新的研究成果及樣例解答，並通過清晰的圖示來說明算法的執行過程。此外，全書包含957道練習和158道思考題，並且作者在網站上給齣 (美)科爾曼；殷建平
Thomas
H.
Cormen
（托馬斯?科爾曼）達特茅斯學院計算機科學係教授、係主任。目前的研究興趣包括：算法工程、並行計算、具有高延遲的加速計算。他分彆於1993年、1986年獲得麻省理工學院電子工程和計算機科學博士、碩士學位，師從Charles
E.
Leiserson教授。由於他在計算機教育領域的突齣貢獻，Cormen教授榮獲2009年ACM傑齣教員奬。

Charles
E.
Leiserson（查爾斯?雷瑟爾森）麻省理工學院計算機科學與電氣工程係教授，Margaret
MacVicar

算法的魅力：探索計算的基石 在數字時代飛速發展的今天，算法無處不在，它們如同無形的指揮傢， orchestrating著我們生活的方方麵麵。從搜索引擎的精準匹配，到社交媒體的信息推送，再到金融市場的風險評估，乃至人工智能的深度學習，每一個看似簡單的操作背後，都蘊藏著精妙絕倫的算法設計。本書將帶領讀者踏上一段探索算法奧秘的旅程，深入理解計算的本質，解鎖解決復雜問題的強大工具。 第一部分：算法的基石——基礎概念與分析 在開始我們的算法之旅之前，首先需要奠定堅實的基礎。本部分將詳細介紹算法的基本概念，包括什麼是算法、算法的特性（如正確性、效率、可讀性等），以及如何用嚴謹的數學語言來描述算法。我們將學習如何將現實世界的問題抽象成計算機可以理解的模型，並設計齣解決這些問題的步驟。 算法的定義與特性： 深入理解算法的本質，不僅僅是步驟的羅列，更包含著邏輯的嚴謹和效率的考量。我們會探討算法的五大基本特性：有窮性、確定性、可行性、輸入以及輸齣，並分析這些特性在實際應用中的重要性。 算法的錶示方法： 學習不同的算法錶示方式，包括自然語言描述、流程圖以及僞代碼。僞代碼作為一種介於自然語言和具體編程語言之間的描述方式，能夠清晰地錶達算法的邏輯，而不受特定編程語言的語法限製，是理解和交流算法的有效工具。 算法效率的度量： 效率是評價算法優劣的關鍵指標。我們將學習兩種主要的效率度量方式：時間復雜度和空間復雜度。時間復雜度衡量算法執行所需的時間，而空間復雜度則衡量算法執行所需的內存空間。理解它們能夠幫助我們選擇最優的算法，避免性能瓶頸。 漸進記號（Asymptotic Notation）： 為瞭更抽象、更普遍地分析算法在輸入規模增大時的錶現，我們將深入學習三種漸進記號：大O記號（O）、大Ω記號（Ω）以及大Θ記號（Θ）。這些記號能夠幫助我們忽略常數因子和低階項，專注於算法增長趨勢的核心部分，從而更清晰地理解算法的漸進效率。 遞歸與數學歸納法： 遞歸是算法設計中一種強大而優雅的工具，通過將大問題分解為相似的小問題來解決。我們將詳細講解遞歸的原理，並學習如何使用數學歸納法來證明遞歸算法的正確性，這對於理解和設計復雜的遞歸算法至關重要。 基本數據結構： 算法的實現離不開數據結構的支持。本部分將介紹一些基礎但至關重要的數據結構，如數組、鏈錶、棧和隊列。理解它們的結構特性和操作方式，為後續學習更復雜的數據結構和算法打下基礎。 第二部分：排序的藝術——高效的元素排列 排序是計算機科學中最基本、最重要的問題之一。如何高效地將一組無序的元素按照某種順序排列，是許多其他算法和應用的前提。本部分將帶領讀者深入探索各種經典排序算法，從簡單易懂的直接插入排序到高效的快速排序和歸並排序，以及適用於特定場景的堆排序。 插入排序（Insertion Sort）： 學習最直觀的排序算法之一。插入排序通過構建有序序列，將一個元素插入到已排序序列中的正確位置。我們將分析其工作原理、時間復雜度，並探討其在特定情況下的優勢，例如當輸入序列基本有序時。 歸並排序（Merge Sort）： 掌握分治法的典範。歸並排序將待排序序列分成若乾個子序列，遞歸地對子序列進行排序，然後將有序的子序列閤並成一個有序序列。我們將深入理解其分治策略，並分析其穩定的時間復雜度。 堆排序（Heap Sort）： 探索基於堆數據結構的排序方法。堆是一種特殊的樹形數據結構，滿足堆的性質。堆排序利用堆的性質，將待排序序列構建成一個最大堆或最小堆，然後通過不斷提取堆頂元素來實現排序。 快速排序（Quick Sort）： 學習最常用的高效排序算法之一。快速排序采用分治策略，通過“劃分”操作將待排序序列分成兩個子序列，使得其中一個子序列的所有元素都小於（或大於）另一個子序列的所有元素，然後遞歸地對子序列進行排序。我們將深入理解其劃分過程以及平均情況下的高效性。 基數排序（Radix Sort）： 瞭解非比較排序的強大之處。基數排序不通過比較元素的大小來排序，而是根據元素的各位數字（或其他基數）進行排序。我們將學習其工作原理，並分析其在特定數據類型上的效率。 桶排序（Bucket Sort）： 探索另一種非比較排序方法。桶排序將待排序序列劃分成若乾個桶，將元素分配到相應的桶中，然後對每個桶進行排序，最後將所有桶中的元素連接起來。我們將分析其工作原理以及對數據分布的要求。 第三部分：圖的探索——連接世界的網絡 圖作為一種重要的數學模型，在現實世界中有著廣泛的應用，例如社交網絡、交通路綫、計算機網絡等。本部分將帶領讀者深入探索圖的錶示方法、遍曆算法以及求解最短路徑和最小生成樹等關鍵問題。 圖的錶示方法： 學習如何用計算機來錶示圖，包括鄰接矩陣和鄰接錶兩種主要方式。我們將分析它們的優缺點，以及它們在不同場景下的適用性。 廣度優先搜索（Breadth-First Search，BFS）： 掌握一種逐層遍曆圖的算法。BFS從起始頂點開始，依次訪問其所有鄰居，然後再訪問鄰居的鄰居，以此類推。我們將學習其工作原理，以及它在查找最短路徑（無權圖）等問題中的應用。 深度優先搜索（Depth-First Search，DFS）： 學習另一種常用的圖遍曆算法。DFS從起始頂點開始，沿著某條路徑盡可能深地搜索，直到不能繼續為止，然後迴溯到上一個節點，繼續探索其他路徑。我們將學習其工作原理，以及它在查找連通分量、拓撲排序等問題中的應用。 最短路徑算法： 探索如何在圖中找到兩個頂點之間的最短路徑。我們將學習Dijkstra算法，用於求解單源最短路徑問題（非負權邊），並瞭解Bellman-Ford算法，它能夠處理帶負權邊的圖。 最小生成樹算法： 學習如何找到一個連接圖中所有頂點的子圖，使得所有邊的權值之和最小。我們將介紹Prim算法和Kruskal算法，它們是求解最小生成樹問題的經典算法。 第四部分：高級算法技術——解決復雜問題的利器 在掌握瞭基礎算法和數據結構之後，我們將進一步探索更高級的算法技術，這些技術能夠幫助我們解決更加復雜和大規模的問題。 動態規劃（Dynamic Programming）： 學習一種通過將大問題分解為子問題，並存儲子問題的解來避免重復計算的技術。我們將通過經典的例子，如斐波那契數列、背包問題和最長公共子序列，深入理解動態規劃的思想和應用。 貪心算法（Greedy Algorithm）： 掌握一種在每一步選擇當前看起來最優的選項，以期達到全局最優的算法策略。我們將學習其基本思想，並通過找零錢問題、霍夫曼編碼等例子來理解其適用範圍和局限性。 迴溯法（Backtracking）： 學習一種通過搜索解空間來尋找所有或部分解的算法。迴溯法在搜索過程中，如果發現當前路徑不可能得到有效的解，則進行迴溯，嘗試其他路徑。我們將通過N皇後問題、數獨求解等例子來理解其工作原理。 概率算法與近似算法： 探討在某些情況下，精確算法的計算成本過高，此時可以考慮使用概率算法或近似算法來獲得一個近似解或以高概率得到正確解。 第五部分：算法的實踐與應用 理論與實踐相結閤是學習算法的最終目的。本部分將強調算法在實際工程中的重要性，並鼓勵讀者將所學知識應用於解決實際問題。 算法設計的思維模式： 培養良好的算法設計習慣，學會如何分析問題、選擇閤適的數據結構和算法、進行效率分析和優化。 常見的算法應用領域： 簡要介紹算法在各個領域的應用，例如： 數據科學與機器學習： 推薦係統、分類、迴歸、聚類等。 計算機圖形學： 渲染、碰撞檢測、路徑規劃等。 網絡與安全： 加密算法、路由協議、入侵檢測等。 生物信息學： 序列比對、基因組分析等。 算法的優化與權衡： 理解在實際應用中，算法的選擇往往需要在時間復雜度、空間復雜度、實現難度和可讀性之間進行權衡。 通過本書的學習，讀者將不僅能夠掌握一係列經典的算法，更重要的是，能夠培養齣解決問題的邏輯思維能力和計算思維，為在快速發展的科技領域中不斷進步打下堅實的基礎。算法的魅力在於其通用性和普適性，理解它們，就如同掌握瞭打開無限可能之門的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠係統性地梳理算法知識的書籍，而這本書恰好滿足瞭我的需求。它並不是一本教你如何“編程實現”某個算法的書，而更多的是在探討算法的“為什麼”和“怎麼做”，而且是以一種非常理論化的方式。書中的僞代碼清晰明瞭，即便你不熟悉某種特定的編程語言，也能理解算法的邏輯。我印象比較深刻的是，書中對各種數據結構的講解，比如堆、圖，都非常透徹，不僅介紹瞭它們的性質，還詳細分析瞭它們在不同算法中的應用。它讓我意識到，數據結構和算法是相輔相成的，理解好其中一個，對另一個的學習會有極大的幫助。雖然有些章節讀起來會比較枯燥，需要反復咀嚼，但當你能夠清晰地理解一個算法的設計思路和性能特點時，你會發現之前的付齣是值得的。它幫助我建立瞭對算法的宏觀認識，也為我解決更復雜的問題打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書我算是看瞭個大概，感覺它在理論的嚴謹性和深度上做得確實不錯。剛開始接觸的時候，確實會被裏麵那些數學公式和證明嚇到，有些地方需要反復琢磨纔能理解。不過，一旦你沉下心來，一點點地去啃，會發現作者的邏輯非常清晰，每一步推導都顯得順理成章。特彆是對於一些經典算法，比如排序、圖論相關的，書中都給齣瞭非常詳盡的分析，包括時間復雜度和空間復雜度，以及各種優化手段。雖然有些算法在實際工程中可能不會直接用到，但它們所蘊含的思想，比如分治、動態規劃，對於培養解決問題的能力來說，簡直是無價之寶。我尤其喜歡它在介紹完一種算法後，會對比分析其他相關算法的優劣，這讓讀者能夠建立起一個更全麵的認識，而不是停留在單一的算法層麵。有時候，讀著讀著，你會突然覺得自己對問題的看法變得更加深刻瞭，好像解鎖瞭某種思維方式。雖然這本書的風格比較學術化，不太注重實戰的“拿來就用”，但如果你想打牢計算機科學的基礎，尤其是算法這塊，它絕對是一本值得你花時間和精力去鑽研的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我來說，更像是一本“案頭必備”的參考書。我平時做項目，或者遇到一些算法上的難題時，經常會翻到裏麵來查閱。它的優點在於，對於各種算法的描述都非常規範和係統。無論是算法的定義、工作原理，還是它的時間、空間復雜度分析，都寫得清清楚楚，明明白白。尤其是一些比較抽象的概念，比如NP完全性，書裏給齣的解釋和例子，能夠幫助我建立起一個比較清晰的認識。雖然我平時不太會把書中的數學證明背下來，但至少能明白它為什麼是這樣，以及它背後的邏輯是什麼。有時候，我在網上看到一些關於某個算法的講解，如果不夠清晰，我就會翻迴這本書來對照，通常都能找到更權威、更準確的解釋。它的內容之全麵，幾乎涵蓋瞭計算機算法領域的大部分重要內容，堪稱一本“百科全書”級彆的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本厚重的書，一開始確實有點壓力山大，感覺自己可能駕馭不瞭。但硬著頭皮翻瞭翻，纔發現雖然篇幅巨大，內容也相當豐富，但它的結構設計得相當閤理。作者似乎很懂得循序漸進的道理，從最基礎的概念講起，然後逐步深入到更復雜的算法和數據結構。我比較欣賞的是，它並沒有把所有算法一股腦兒地堆砌在一起，而是根據不同的主題進行分類，比如圖算法、字符串匹配、計算幾何等等，這樣讀者可以根據自己的興趣或者學習的需要，有針對性地去閱讀。雖然我還沒有完全掌握書中的每一個細節，但每次翻閱，總能在某個章節中找到我想要的信息，或者得到新的啓發。舉個例子，我之前對某個圖算法的理解一直模模糊糊，但看瞭書裏的講解，結閤它的圖示和僞代碼，感覺豁然開朗。不得不說，這本書在內容組織上的功力著實不淺，讓一個初學者也能找到清晰的學習路徑，不至於在海量的信息中迷失方嚮。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，這本書的閱讀體驗並不是那種輕鬆愉快的。它更像是在進行一場嚴謹的學術探討，需要讀者付齣相當大的耐心和精力。我承認，有好幾次我都因為裏麵的數學推導而卡殼，不得不停下來，去查閱一些背景知識，或者反復閱讀幾遍纔能勉強理解。但是，當我剋服睏難，最終理解瞭某個算法的精妙之處時，那種成就感是無法言喻的。這本書塑造瞭我對算法的認知，讓我明白算法不僅僅是寫幾行代碼，更是一門嚴謹的科學。它教會瞭我如何去分析問題的本質，如何去設計高效的解決方案，以及如何去衡量一個算法的優劣。雖然它可能不適閤那些隻想快速掌握編程技巧的讀者，但如果你想深入理解計算機科學的底層原理，這本書絕對是不可或缺的。它提供瞭一種思考問題的方式，一種構建嚴謹邏輯的訓練，這對於任何一個想在技術領域走得更遠的開發者來說，都至關重要。

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擼算法必備

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