[算法]《计算机程序设计艺术》 《算法导论》《算法引论》《算法》（第四版）...

最新推荐文章于 2025-04-03 17:26:42 发布
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文章标签： 数据结构与算法 面试
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版权

算法书

《计算机程序设计艺术》

The Art of Computer Programming Donald E. Knuth 计算机程序设计艺术

《算法导论》

Introduction to Algorithms **Thomas H.Cormen , Charles E.Leiserson , Ronald L.Rivest , Clifford Stein ** 算法导论

《算法引论》

Introduction to Algorithms:A Creative Approach **Udi Manber **

算法引论

《算法》（第四版）

Algorithms(Fourth Edition) Robert Sedgewick；Kevin Wayne 算法第四版

特点

  • D.E.Knuth 的那些书《计算机程序设计艺术》是内容更丰富的百科全书，其中算法的各种性质是主角；
  • Cormen Leiserson Rivest Stein合著的《算法导论》是算法方面的标准教材，其中提供了关于算法设计的各种文献，《算法导论》一书（及相关文献）关注的是算法设计和理论，大部分是基于最差性能边界的；
  • Sedgewick Wayne《算法（第四版）》一书涵盖了经典的排序、搜索和用于处理图和字符串的算法；

摘自《算法分析导论》前言部分（An Introduction to the Analysis of Algorithms）Robert Sedgewick / Philippe Flajolet 官网地址 http://aofa.cs.princeton.edu/home/

  • 《算法引论》的目的不是给出一个容易转换为程序代码的算法，而是希望读者理解算法的原理，强调算法设计的创造性过程，注重算法设计背后的创造性思想，而不拘泥于某个具体算法的详细讨论；

摘自《算法引论》内容介绍以及前言部分 **Udi Manber **

漂亮的书评

关于《算法分析导论》Robert Sedgewick / Philippe Flajolet 的豆瓣书评

https://book.douban.com/review/6659729/#comments 学计算机的人都知道 CLRS 的《算法导论》，这本书早已成为 CSer 们面试攻坚的圣经，提到算法和数据结构，没有人会跳过这本书。同样也没有人能够否认《算法导论》可能是算法设计领域最有影响力的一本教材。然而作为一个捣腾计算机科学的家伙，你得明白算法分析和算法设计是截然不同的两个领域，即便他们都涉及核心主题「算法」，但研究方法和思路都相差甚远。简单点说，CLRS 试图解决的问题是，为每一个类别的代表性算法提供设计细节和可用性分析，同时涉及一些高级数据结构和少量渐进分析符号；而 AoA 则提供泛型的数学分析工具，并不特别针对某一类别的问题。你很可能在本科的时候修过离散数学、算法设计、形式语言与自动机、数据结构，但缺乏系统知识结构和背景让大部分人很难理清其中的联系。在认真阅读 AoA 之前，我可能并没有好好思考过我们为什么需要研究离散数学。而意外的是，正是这本充溢着连篇累牍的数学公式和推算的「理论」书，串联起了计算机科学的主轴。

算法,设计？分析？实现？百科全书？

  • 算法设计？《算法导论》Thomas H.Cormen , Charles E.Leiserson , Ronald L.Rivest , Clifford Stein ?
  • 算法设计？《算法引论》**Udi Manber ** ?
  • 算法_分析_？《算法分析导论》Robert Sedgewick / Philippe Flajolet ?
  • 算法实现？《算法第四版》 Robert Sedgewick；Kevin Wayne ?
  • 算法_百科全书_？《计算机程序设计艺术》 Donald E. Knuth ?

为什么

  • 为什么要把《算法导论》称作CLRS，是按照作者名字Cormen Leiserson Rivest Stein取首字母来的吗？为了强调这是四个人合著的作品吗？
  • 为什么要把《算法导论》称作算导，是为了少打两个字还是已经默认所有人都知道这本书全称是《算法导论》了吗？
  • 《算法导论》其实是《算法设计导论》？
  • 为什么要把《算法（第四版）》称作algs4，是因为这本书的官网地址就是 http://algs4.cs.princeton.edu/home/ 吗？
  • 算法和数据结构是不是一回事？不是一回事？没有数据结构怎么实现算法？数据结构和算法根本不能分开论？
  • 《算法第四版》其实是《经典的数据结构并且用这些数据结构实现经典的算法（第四版）》？

转载于:https://my.oschina.net/uza/blog/887893

chouyao6127
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Algorithms（算法）第4版 英文原版
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经典算法入门书籍原版，作者: 塞奇威克 (Robert Sedgewick) / 韦恩 (Kevin Way 本书全面讲述算法和数据结构的必备知识，具有以下几大特色。  算法领域的经典参考书 Sedgewick畅销著作的最新版，反映了经过几十年演化而成的算法核心知识体系  内容全面 全面论述排序、搜索、图处理和字符串处理的算法和数据结构，涵盖每位程序员应知应会的50种算法  全新修订的代码 全新的Java实现代码，采用模块化的编程风格，所有代码均可供读者使用  与实际应用相结合 在重要的科学、工程和商业应用环境下探讨算法，给出了算法的实际代码，而非同类著作常用的伪代码  富于智力趣味性 简明扼要的内容，用丰富的视觉元素展示的示例，精心设计的代码，详尽的历史和科学背景知识，各种难度的练习，这一切都将使读者手不释卷  科学的方法 用合适的数学模型精确地讨论算法性能，这些模型是在真实环境中得到验证的  与网络相结合
《算法导论》(Introduction to Algorithms) 英文 文字版
04-06
内容介绍: Editorial Reviews Review "In light of the explosive growth in the amount of data and the diversity of computing applications, efficient algorithms are needed now more than ever. This beautifully written, thoughtfully organized book is the definitive introductory book on the design and analysis of algorithms. The first half offers an effective method to teach and study algorithms; the second half then engages more advanced readers and curious students with compelling material on both the possibilities and the challenges in this fascinating field." —Shang-Hua Teng, University of Southern California "Introduction to Algorithms, the 'bible' of the field, is a comprehensive textbook covering the full spectrum of modern algorithms: from the fastest algorithms and data structures to polynomial-time algorithms for seemingly intractable problems, from classical algorithms in graph theory to special algorithms for string matching, computational geometry, and number theory. The revised third edition notably adds a chapter on van Emde Boas trees, one of the most useful data structures, and on multithreaded algorithms, a topic of increasing importance." —Daniel Spielman, Department of Computer Science, Yale University "As an educator and researcher in the field of algorithms for over two decades, I can unequivocally say that the Cormen book is the best textbook that I have ever seen on this subject. It offers an incisive, encyclopedic, and modern treatment of algorithms, and our department will continue to use it for teaching at both the graduate and undergraduate levels, as well as a reliable research reference." —Gabriel Robins, Department of Computer Science, University of Virginia Product Description Some books on algorithms are rigorous but incomplete; others cover masses of material but lack rigor. Introduction to Algorithms uniquely combines rigor and comprehensiveness. The book covers a broad range of algorithms in depth, yet makes their design and analysis accessible to all levels of readers. Each chapter is relatively self-contained and can be used as a unit of study. The algorithms are described in English and in a pseudocode designed to be readable by anyone who has done a little programming. The explanations have been kept elementary without sacrificing depth of coverage or mathematical rigor. The first edition became a widely used text in universities worldwide as well as the standard reference for professionals. The second edition featured new chapters on the role of algorithms, probabilistic analysis and randomized algorithms, and linear programming. The third edition has been revised and updated throughout. It includes two completely new chapters, on van Emde Boas trees and multithreaded algorithms, and substantial additions to the chapter on recurrences (now called "Divide-and-Conquer"). It features improved treatment of dynamic programming and greedy algorithms and a new notion of edge-based flow in the material on flow networks. Many new exercises and problems have been added for this edition. As of the third edition, this textbook is published exclusively by the MIT Press. About the Author Thomas H. Cormen is Professor of Computer Science and former Director of the Institute for Writing and Rhetoric at Dartmouth College. Charles E. Leiserson is Professor of Computer Science and Engineering at the Massachusetts Institute of Technology. Ronald L. Rivest is Andrew and Erna Viterbi Professor of Electrical Engineering and Computer Science at the Massachusetts Institute of Technology. Clifford Stein is Professor of Industrial Engineering and Operations Research at Columbia University.
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