算法导论(原书第3版)

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Thomas H.Cormen 殷建平
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2012-12 平装 9787111407010

具体描述

Thomas H. Cormen (托马斯•科尔曼) 达特茅斯学院计算机科学系教授、系主任。目前的研究兴趣包括:算法工程、并行计算、具有高延迟的加速计算。他分别于1993年、1986年获得麻省理工学院电子工程和计算机科学博士、硕士学位,师从Charles E. Leiserson教授。由于他在计算机教育领域的突出贡献,Cormen教授荣获2009年ACM杰出教员奖。

Charles E. Leiserson(查尔斯•雷瑟尔森)麻省理工学院计算机科学与电气工程系教授,Margaret MacVicar Faculty Fellow。他目前主持MIT超级计算技术研究组,并是MIT计算机科学和人工智能实验室计算理论研究组的成员。他的研究兴趣集中在并行和分布式计算的理论原理,尤其是与工程现实相关的技术研究。Leiserson教授拥有卡内基•梅隆大学计算机科学博士学位,还是ACM、IEEE和SIAM的会士。

Ronald L. Rivest (罗纳德•李维斯特)现任麻省理工学院电子工程和计算机科学系安德鲁与厄纳•维特尔比(Andrew and Erna Viterbi)教授。他是MIT计算机科学和人工智能实验室的成员,并领导着其中的信息安全和隐私中心。他1977年从斯坦福大学获得计算机博士学位,主要从事密码安全、计算机安全算法的研究。他和Adi Shamir和Len Adleman一起发明了RSA公钥算法,这个算法在信息安全中获得最大的突破,这一成果也使他和Shamir、Adleman一起得到2002年ACM图灵奖。他现在担任国家密码学会的负责人。

Clifford Stein(克利福德•斯坦)哥伦比亚大学计算机科学系和工业工程与运筹学系教授,他还是工业工程与运筹学系的系主任。在加入哥伦比亚大学大学之前,他在达特茅斯学院计算机科学系任教9年。Stein教授拥有MIT硕士和博士学位。他的研究兴趣包括:算法的设计与分析,组合优化、运筹学、网络算法、调度、算法工程和生物计算。

在有关算法的书中,有一些叙述非常严谨,但不够全面;另一些涉及了大量的题材,但又缺乏严谨性。本书将严谨性和全面性融为一体,深入讨论各类算法,并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。全书各章自成体系,可以作为独立的学习单元;算法以英语和伪代码的形式描述,具备初步程序设计经验的人就能看懂;说明和解释力求浅显易懂,不失深度和数学严谨性。

全书选材经典、内容丰富、结构合理、逻辑清晰,对本科生的数据结构课程和研究生的算法课程都是非常实用的教材,在IT专业人员的职业生涯中,本书也是一本案头必备的参考书或工程实践手册。

第3版的主要变化:

新增了van Emde Boas树和多线程算法,并且将矩阵基础移至附录。

修订了递归式(现在称为“分治策略”)那一章的内容,更广泛地覆盖分治法。

移除两章很少讲授的内容:二项堆和排序网络。

修订了动态规划和贪心算法相关内容。

流网络相关材料现在基于边上的全部流。

由于关于矩阵基础和Strassen算法的材料移到了其他章,矩阵运算这一章的内容所占篇幅更小。

修改了对Knuth-Morris-Pratt字符串匹配算法的讨论。

新增100道练习和28道思考题,还更新并补充了参考文献。

用户评价

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##正在看,重温专业课行动1

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##读了大约一半, 跳过了数学理论及证明部分, 仅focus在原理及实现. 基础的算法数据结构如排序、堆、二叉搜索树等部分收获颇丰. 但读的过程中还是觉得这本书过于偏向理论, 需要较强的数学基础与数学思路, 不是非常适合工程研发人员学习. 尤其对于某些比较复杂的结构, 如红黑树、B树等, 展开解释的太少从而过于生涩, 需要额外的学习资料. 期望能有一本书能更形象化、细致化的解读原理与设计理念、历史, 从而更好的帮助学习.

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##描述算法的这种书翻译一旦有错误,或者意思表达不到位,看起来就很吃力了。 第一次看算法导论是看的中文版。我是从头开始看的,一直看到图算法结束。读的时候主要追求速度,不少地方看的不是很明白。然而有些地方我觉得是翻译的问题导致理解上的障碍。 china-pub 上有人指出...  

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##其实我看过!

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##算法的核心思想总是会以数学抽象表现,而这本书给人感觉就是数学对象太多,少了程序的思维,有些方法编写技巧也被忽略了,还有就是里面用伪代码描述的很多算法复杂度都是很高的。 过多的强调了算法的正确性,而不是实战性质,而且都是Introduction,更多的还要看其参考...  

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##可以查看该地址来查看第三版习题答案,虽然全书和答案都是用伪代码,但我感觉,伪代码就已经很好的解决问题了。 [https://walkccc.github.io/CLRS/Chap02/2.2/] 该算法导论可能更多的偏向于思维,而不是实战。工程上的应用还是要结合其他方方面面来处理。。 如果觉得习题不够,...  

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