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出版社： 机械工业

ISBN：9787111407010

商品编码：10653387543

出版时间：2013-01-01

基本信息

书名：算法导论(原书第3版)

：128.00元

作者：Thomas H.Cormen,Charles E.Leiserson,Rona

出版社：机械工业出版社

出版日期：2013-01-01

ISBN：9787111407010

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：1.403kg

目录

---

Introduction to Algorithms, Third Edition
出版者的话
译者序
前言
部分 基础知识
第1章 算法在计算中的作用
1.1 算法
1.2 作为一种技术的算法
思考题
本章注记
第2章 算法基础
2.1 插入排序
2.2 分析算法
2.3 设计算法
2.3.1 分治法
2.3.2 分析分治算法
思考题
本章注记
第3章 函数的增长
3.1 渐近记号
3.2 标准记号与常用函数
思考题
本章注记
第4章 分治策略
4.1 大子数组问题
4.2 矩阵乘法的Strassen算法
4.3 用代入法求解递归式
4.4 用递归树方法求解递归式
4.5 用主方法求解递归式
4.6 证明主定理
4.6.1 对b的幂证明主定理
4.6.2 向下取整和向上取整
思考题
本章注记
第5章 概率分析和随机算法
5.1 雇用问题
5.2 指示器随机变量
5.3 随机算法
?5.4 概率分析和指示器随机变量的进一步使用
5.4.1 生日悖论
5.4.2 球与箱子
5.4.3 特征序列
5.4.4 在线雇用问题
思考题
本章注记
第二部分 排序和顺序统计量
第6章 堆排序
6.1 堆
6.2 维护堆的性质
6.3 建堆
6.4 堆排序算法
6.5 优先队列
思考题
本章注记
第7章 快速排序
7.1 快速排序的描述
7.2 快速排序的性能
7.3 快速排序的随机化版本
7.4 快速排序分析
7.4.1 坏情况分析
7.4.2 期望运行时间
思考题
本章注记
第8章 线性时间排序
8.1 排序算法的下界
8.2 计数排序
8.3 基数排序
8.4 桶排序
思考题
本章注记
第9章 中位数和顺序统计量
9.1 小值和大值
9.2 期望为线性时间的选择算法
9.3 坏情况为线性时间的选择算法
思考题
本章注记
第三部分 数据结构
第10章 基本数据结构
10.1 栈和队列
10.2 链表
10.3 指针和对象的实现
10.4 有根树的表示
思考题
本章注记
第11章 散列表
11.1 直接寻址表
11.2 散列表
11.3 散列函数
11.3.1 除法散列法
11.3.2 乘法散列法
11.3.3 全域散列法
11.4 开放寻址法
11.5 完全散列
思考题
本章注记
第12章 二叉搜索树
12.1 什么是二叉搜索树
12.2 查询二叉搜索树
12.3 插入和删除
12.4 随机构建二叉搜索树
思考题
本章注记
第13章 红黑树
13.1 红黑树的性质
13.2 旋转
13.3 插入
13.4 删除
思考题
本章注记
第14章 数据结构的扩张
14.1 动态顺序统计
14.2 如何扩张数据结构
14.3 区间树
思考题
本章注记
第四部分 高级设计和分析技术
第15章 动态规划
15.1 钢条切割
15.2 矩阵链乘法
15.3 动态规划原理
15.4 长公共子序列
15.5 优二叉搜索树
思考题
本章注记
第16章 贪心算法
16.1 活动选择问题
16.2 贪心算法原理
16.3 赫夫曼编码
16.4 拟阵和贪心算法
16.5 用拟阵求解任务调度问题
思考题
本章注记
第17章 摊还分析
17.1 聚合分析
17.2 核算法
17.3 势能法
17.4 动态表
17.4.1 表扩张
17.4.2 表扩张和收缩
思考题
本章注记
第五部分 高级数据结构
第18章 B树
18.1 B树的定义
18.2 B树上的基本操作
18.3 从B树中删除关键字
思考题
本章注记
第19章 斐波那契堆
19.1 斐波那契堆结构
19.2 可合并堆操作
19.3 关键字减值和删除一个结点
19.4 大度数的界
思考题
本章注记
第20章 van Emde Boas树
20.1 基本方法
20.2 递归结构
20.2.1 原型van Emde Boas结构
20.2.2 原型van Emde Boas结构上的操作
20.3 van Emde Boas树及其操作
20.3.1 van Emde Boas树
20.3.2 van Emde Boas树的操作
思考题
本章注记
第21章 用于不相交集合的数据结构
21.1 不相交集合的操作
21.2 不相交集合的链表表示
21.3 不相交集合森林
*21.4 带路径压缩的按秩合并的分析
思考题
本章注记
第六部分 图算法
第22章 基本的图算法
22.1 图的表示
22.2 广度优先搜索
22.3 深度优先搜索
22.4 拓扑排序
22.5 强连通分量
思考题
本章注记
第23章 小生成树
23.1 小生成树的形成
23.2 Kruskal算法和Prim算法
思考题
本章注记
第24章 单源短路径
24.1 Bellman?Ford算法
24.2 有向无环图中的单源短路径问题
24.3 Dijkstra算法
24.4 差分约束和短路径
24.5 短路径性质的证明
思考题
本章注记
第25章 所有结点对的短路径问题
25.1 短路径和矩阵乘法
25.2 Floyd?Warshall算法
25.3 用于稀疏图的Johnson算法
思考题
本章注记
第26章 大流
26.1 流网络
26.2 FordFulkerson方法
26.3 大二分匹配
26.4 推送重贴标签算法
26.5 前置重贴标签算法
思考题
本章注记
第七部分 算法问题选编
第27章 多线程算法
27.1 动态多线程基础
27.2 多线程矩阵乘法
27.3 多线程归并排序
思考题
本章注记
第28章 矩阵运算
28.1 求解线性方程组
28.2 矩阵求逆
28.3 对称正定矩阵和小二乘逼近
思考题
本章注记
第29章 线性规划
29.1 标准型和松弛型
29.2 将问题表达为线性规划
29.3 单纯形算法
29.4 对偶性
29.5 初始基本可行解
思考题
本章注记
第30章 多项式与快速傅里叶变换
30.1 多项式的表示
30.2 DFT与FFT
30.3 高效FFT实现
思考题
本章注记
第31章 数论算法
31.1 基础数论概念
31.2 大公约数
31.3 模运算
31.4 求解模线性方程
31.5 中国余数定理
31.6 元素的幂
31.7 RSA公钥加密系统
31.8 素数的测试
31.9 整数的因子分解
思考题
本章注记
第32章 字符串匹配
32.1 朴素字符串匹配算法
32.2 RabinKarp算法
32.3 利用有限自动机进行字符串匹配
32.4 Knuth?Morris?Pratt算法
思考题
本章注记
第33章 计算几何学
33.1 线段的性质
33.2 确定任意一对线段是否相交
33.3 寻找凸包
33.4 寻找近点对
思考题
本章注记
第34章 NP完全性
34.1 多项式时间
34.2 多项式时间的验证
34.3 NP完全性与可归约性
34.4 NP完全性的证明
34.5 NP完全问题
34.5.1 团问题
34.5.2 顶点覆盖问题
34.5.3 哈密顿回路问题
34.5.4 旅行商问题
34.5.5 子集和问题
思考题
本章注记
第35章 近似算法
35.1 顶点覆盖问题
35.2 旅行商问题
35.2.1 满足三角不等式的旅行商问题
35.2.2 一般旅行商问题
35.3 集合覆盖问题
35.4 随机化和线性规划
35.5 子集和问题
思考题
本章注记
第八部分 附录：数学基础知识
附录A 求和
A.1 求和公式及其性质
A.2 确定求和时间的界
思考题
附录注记
附录B 集合等离散数学内容
B.1 集合
B.2 关系
B.3 函数
B.4 图
B.5 树
B.5.1 自由树
B.5.2 有根树和有序树
B.5.3 二叉树和位置树
思考题
附录注记
附录C 计数与概率
C.1 计数
C.2 概率
C.3 离散随机变量
C.4 几何分布与二项分布
*C.5 二项分布的尾部
思考题
附录注记
附录D 矩阵
D.1 矩阵与矩阵运算
D.2 矩阵基本性质
思考题
附录注记
参考文献
索引

作者介绍

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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CharlesE. 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 FacultyFellow。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 ErnaViterbi）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AdiShamir和LenAdleman一起发明了RSA公钥算法，这个算法在信息安全中获得大的突破，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。
CliffordStein（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。

穿越时间的迷雾，窥探逻辑的深度——《算法的奥秘：从古至今的计算智慧》 你是否曾对计算机那令人惊叹的效率感到好奇？你是否曾想过，那些瞬间完成的复杂计算，背后究竟隐藏着怎样的智慧？你是否渴望理解，在信息爆炸的时代，我们如何才能驾驭海量数据，提取有价值的洞见？《算法的奥秘：从古至今的计算智慧》将带领你踏上一场跨越千年的探索之旅，揭开算法的神秘面纱，让你不仅仅是使用者，更能成为理解和创造算法的智者。 本书并非一本枯燥的教科书，而是一部充满故事性和启发性的旅程。我们不会止步于冷冰冰的公式和代码，而是会深入追溯算法思想的源头，从古老的计算方法，到现代计算机科学的基石，一步步展现人类智慧在解决问题过程中的演进。你将惊叹于古巴比伦人如何利用朴素的算法解决复杂的几何问题，感叹于中国古代数学家在数论和代数领域展现出的非凡洞察力，更会领略到计算机科学奠基者们如何将这些古老的思想，升华为现代高效的计算方法。 第一篇：思想的萌芽——算法的远古足迹 在数字时代来临之前，人类就已经在不自觉中运用着算法的智慧。我们的旅程将从这里开始。 几何的低语： 想象一下，在没有精确测量工具的时代，古埃及人如何利用简单的绳结和几何知识来划分土地，建造宏伟的金字塔？我们将探索欧几里得《几何原本》中那些简洁而强大的算法，理解如何通过逻辑推理一步步求解几何问题。从求两个数的最大公约数的欧几里得算法，到构建复杂图形的几何构造法，你会发现，即便是在遥远的古代，人类解决问题的逻辑已经具备了现代算法的雏形。 数论的密码： 数学并非只是抽象的符号，它更是一种解决问题的语言。我们将深入探索古希腊、古印度乃至中国古代数学家们在数论领域的杰出贡献。从中国古代数学家秦九韶的“大衍求一术”，到印度数学家婆什迦罗的丢番图方程求解，你会看到人类如何通过巧妙的算法，破解数字之间的奥秘，解决那些看似无解的难题。这些古老的数论算法，不仅是数学史上的瑰宝，也为后来的密码学和信息论奠定了理论基础。 逻辑的雏形： 在哲学家们沉思宇宙奥秘的同时，逻辑思维的火花也悄然点燃。我们将回顾亚里士多德的逻辑学，探讨早期形式逻辑如何为后来的计算模型提供思想上的启示。虽然那个时代没有计算机，但对推理过程的严谨追求，以及对问题分解的初步尝试，已经展现出算法思想的萌芽。 第二篇：计算的黎明——从机械到抽象的飞跃 随着工业革命的到来，人类开始尝试用机械来辅助计算。而理论的突破，则为现代计算机的诞生铺平了道路。 机械的智慧： 我们将回顾帕斯卡计算器、莱布尼茨乘法器等早期机械计算器的发明历程。这些庞大的机器，虽然功能有限，但却代表着人类希望通过机械力量加速计算的尝试。更重要的是，查尔斯·巴贝奇的差分机和分析机，以及阿达·洛芙莱斯的程序设想，将计算从单纯的算术运算提升到了通用计算的层面。我们将探讨分析机的设计理念，以及阿达如何为它编写“算法”，这被誉为世界上第一个程序，开启了软件时代的序幕。 抽象的基石： 图灵机，这个看似简单的理论模型，却是现代计算机科学的灵魂。我们将深入理解艾伦·图灵如何通过一个抽象的数学模型，来定义“可计算性”，并证明了通用计算的可能性。图灵机的工作原理，以及丘奇-图灵论题的深刻含义，将帮助你理解为什么现代计算机能够解决如此广泛的问题，以及计算能力的边界在哪里。 布尔的逻辑： 乔治·布尔在19世纪提出的布尔代数，为数字电路的设计提供了数学基础。我们将探索布尔代数如何将逻辑运算转化为代数运算，并理解它如何成为构建所有现代电子计算机的基础。从简单的AND、OR、NOT门，到复杂的逻辑电路，布尔代数是连接逻辑思维与电子实现的桥梁。 第三篇：现代算法的构建——高效与智能的追求 进入20世纪，计算机科学蓬勃发展，算法的设计与分析成为了核心议题。这一篇将聚焦于现代算法的经典范式和关键领域。 排序的艺术： 如何才能最快地将一堆杂乱无章的数据整理得井井有条？我们将深入探讨各种排序算法的原理和效率。从简单的冒泡排序、选择排序，到更高效的归并排序、快速排序，再到适合特定场景的堆排序、计数排序，我们将通过直观的图示和生动的例子，理解不同算法的时间复杂度和空间复杂度，并学会如何根据实际需求选择最优的排序方案。 搜索的智慧： 在浩瀚的数据海洋中，如何快速准确地找到我们想要的信息？我们将剖析各种搜索算法的精髓。从简单的顺序搜索，到高效的二分搜索，再到应用于复杂数据结构的哈希表查找和树形结构查找，我们将学习如何设计高效的搜索策略，以及理解不同搜索方法在时间和空间上的权衡。 图论的风景： 图，作为一种描述实体之间关系的强大数学工具，在现实世界中无处不在，从社交网络到交通路线，再到生物分子网络。我们将探索图的基本概念，如顶点、边、路径，并深入理解一系列经典的图算法。从查找最短路径的Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，到判断连通性的深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)，再到最小生成树的Prim算法和Kruskal算法，你将领略图论算法在解决网络问题、资源分配等领域的强大威力。 动态规划的精妙： 许多复杂的问题都可以分解为更小的、重叠的子问题。动态规划正是利用这一特性，通过存储子问题的解来避免重复计算，从而实现高效求解。我们将通过一些经典的动态规划问题，如背包问题、最长公共子序列问题，来理解动态规划的“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心特征，并学习如何构建状态转移方程，掌握这种强大的问题解决方法。 贪心算法的直觉： 有时候，局部最优的选择也能导向全局最优。贪心算法正是基于这种直觉，在每一步都做出当前看起来最优的选择。我们将通过一些典型的贪心算法应用，如活动选择问题、最小生成树（部分场景），来理解贪心算法的适用条件，以及它在某些问题上的简洁和高效。 计算几何的边界： 几何问题在计算机图形学、机器人学、地理信息系统等领域有着广泛的应用。我们将初步涉足计算几何的领域，理解一些基本的几何算法，如点定位、凸包计算等，并了解算法在处理空间数据时的独特挑战。 字符串的奥秘： 在文本处理、信息检索、生物信息学等领域，字符串算法扮演着至关重要的角色。我们将探索字符串匹配算法，如朴素匹配、KMP算法，以及更高级的Boyer-Moore算法，理解它们如何在海量文本中高效地查找特定模式。 第四篇：算法的进阶与挑战——效率、复杂性与未来 随着计算能力的飞跃，我们对算法的要求也越来越高，不仅要解决问题，更要高效地解决问题，并理解问题的本质限制。 复杂性理论的边界： P vs NP问题，这是计算机科学中最核心、最引人入胜的未解之谜之一。我们将深入浅出地介绍“多项式时间可解”（P类问题）和“非确定性多项式时间可验证”（NP类问题）的概念，并理解NP-完全问题为何如此重要。通过这些理论，你将对“可计算”和“高效可解”之间的区别有一个更深刻的认识，从而理解为什么有些问题即便拥有超级计算机也难以在合理时间内解决。 概率与随机性： 并非所有问题都能用确定性算法完美解决。我们将探索如何利用概率和随机性来设计高效的算法，比如Monte Carlo方法。这些算法在某些情况下能提供近似最优解，并且在计算上比确定性算法更优。 近邻搜索与数据结构： 在大数据时代，如何快速地在海量数据中找到相似的项目？我们将探讨一些高效的数据结构和近邻搜索算法，它们在推荐系统、信息检索等领域有着广泛的应用。 并行与分布式算法： 随着计算任务越来越庞大，单台计算机的计算能力已不足以支撑。我们将初步了解并行计算和分布式计算的概念，以及如何设计算法来利用多核处理器和多台计算机协同工作，以解决更大规模的问题。 算法的伦理与未来： 算法已经渗透到我们生活的方方面面，从搜索引擎的排名到金融市场的交易，再到自动驾驶汽车。我们将思考算法的公正性、透明度和潜在的偏见问题，以及如何在算法的设计和应用中融入伦理考量。同时，我们也将展望机器学习、人工智能等新兴领域对算法理论提出的新挑战和新机遇，探讨算法的未来发展方向。 《算法的奥秘：从古至今的计算智慧》不仅仅是一本书，它是一扇通往理解数字世界深层逻辑的窗口。无论你是对计算机科学充满好奇的学生，还是希望提升问题解决能力的职场人士，亦或是对人类智慧的演进感到着迷的探索者，本书都将为你提供一个全面、深入且引人入胜的视角。 让我们一起，翻开这本书，开启这段发现之旅，在算法的逻辑之海中，找到属于你的智慧宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《算法导论》这本书的排版和印刷质量都相当不错，纸张的触感很好，拿在手里很有分量。我是在一家线上书店购买的，当时看到“包邮”的字样，觉得非常划算，就毫不犹豫地下单了。收到货后，首先被它厚重的体积所震撼，这绝对是一本值得慢慢啃的书。我个人对算法的热情由来已久，一直想系统地学习一下，而这本书无疑是这个领域的经典之作。虽然我还没有深入到每一个细节，但从目录和前几章的预览来看，其内容的广度和深度都让我非常满意。它不仅仅是罗列算法，更注重算法背后的数学原理和设计思想，这一点非常吸引我。我喜欢它循序渐进的讲解方式，虽然有些地方需要思考，但整体逻辑清晰，不会让人感到杂乱无章。这本书对于我这样的计算机专业的学生来说，无疑是一本必备的参考书，能够帮助我打下坚实的算法基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法导论》真的让我头疼不已，但又不得不承认它实在太全面了。我当初是抱着速成的心态购入的，想着能快速掌握核心算法，好应对即将到来的面试。然而，翻开第一页，我就被密密麻麻的数学公式和严谨的证明给镇住了。我承认，我对数学的敏感度确实不够，很多章节都需要反复阅读，甚至需要借助一些辅助资料才能勉强理解。尤其是在图算法和动态规划部分，感觉自己的脑细胞正在以惊人的速度凋亡。不过，每次克服了一个难点，那种豁然开朗的感觉又格外令人满足。这本书的优点在于它的系统性和深度，它几乎涵盖了计算机科学领域所有重要的算法和数据结构，并且提供了详尽的理论分析和实际应用指导。对于想要深入理解算法原理，而不仅仅是停留在“会用”层面的读者来说，这绝对是一本宝藏。我至今仍未完全读完，但每一次翻阅，都能从中汲取到新的知识和启发，即使过程痛苦，但也值得。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据结构和算法有着浓厚兴趣的业余爱好者，偶然间看到了《算法导论》这本书，当时“包邮”的字样让我觉得是个不错的入手时机。这本书的外观设计很简洁大方，封面也很有学术范儿。虽然我不是科班出身，但对于算法学习的热情一直很高。我被这本书的全面性和深度所吸引，它涵盖了从基础的排序、搜索，到高级的图算法、动态规划等等，几乎是无所不包。我特别欣赏它对每个算法的数学分析，虽然有时候会让我感到有些吃力，但这正是深入理解算法的关键所在。我喜欢它提供的例题和伪代码，这让我在理论学习的同时，也能尝试动手去实现。这本书的阅读过程虽然需要耐心和毅力，但我认为，对于任何想要深入了解算法的人来说，它都是一本不可多得的宝藏。每一次阅读，都能让我对计算机科学有更深的认识。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初买这本书，很大一部分原因是被“包邮”两个字吸引了，毕竟这样一本厚重的书，如果再加上运费，价格确实不菲。收到书后，我第一眼就被它厚实的封面和纸张吸引了，感觉很有质感，不像一些盗版书那样粗糙。我是一名刚入行不久的程序员，工作中经常会遇到需要优化代码性能的问题，所以一直想深入学习一下算法。这本《算法导论》虽然名字听起来很学术，但它的内容安排却相当务实。它不仅仅讲解了各种经典的算法，还讨论了它们的时间复杂度和空间复杂度，以及在实际应用中的优缺点。我特别喜欢它用清晰的图示来解释一些复杂的概念，这对我理解抽象的算法非常有帮助。虽然这本书内容庞杂，我不可能一口气读完，但每次翻到某个感兴趣的章节，都能学到不少东西，而且它提供的练习题也很有挑战性，能够帮助我巩固所学知识。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机算法的世界充满好奇，尤其是在阅读了一些科普性质的书籍后，更是对算法的魅力产生了浓厚的兴趣。《算法导论》这本书，我关注它已经很久了，一直觉得它是这个领域的“圣经”。这次看到有“包邮”的活动，就果断入手了。拿到书后，我迫不及待地翻阅了几页，立刻被它严谨的逻辑和清晰的阐述所吸引。虽然我目前还不是计算机专业出身，但通过这本书，我感觉自己正在一点点地拨开算法世界的迷雾。它不仅仅是技术手册，更像是一本思想的启迪之书，让我开始理解程序背后的深刻原理。我喜欢它对每一个算法的起源、发展以及应用场景的详细介绍，这让我觉得算法不再是枯燥的代码，而是人类智慧的结晶。虽然理解某些概念需要花费一些时间，但我坚信，通过这本书，我一定能够构建起扎实的算法知识体系。

评分☆☆☆☆☆

不错，这本书内容翔实，装订也很不错

评分☆☆☆☆☆

很不错，超值！

评分☆☆☆☆☆

很不错，超值！

评分☆☆☆☆☆

很棒的一本书，今年慢慢啃。

评分☆☆☆☆☆

很棒的一本书，今年慢慢啃。

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

值得看

评分☆☆☆☆☆

宝贝挺满意的！