【正版】算法導論（原書第3版）計算機理論數學算法書籍 計算機科學與電氣工程書籍並行分布式 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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ThomasHCormen 著

圖書標籤:

• 算法導論
• 算法
• 計算機科學
• 數據結構
• 理論計算機科學
• 數學
• 並行計算
• 分布式計算
• 經典教材
• 計算機工程

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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111407010

商品編碼：10703228930

包裝：01

開本：04

齣版時間：2013-01-01

商品參數

算法導論(原書第3版)
	定價	128.00
	齣版社	機械工業齣版社
	版次	B1
	齣版時間	2013年01月
	開本	04
	作者	Thomas H.Cormen
	裝幀	01
	頁數
	字數
	ISBN編碼	9787111407010

內容介紹

在有關算法的書中，有—些敘述常嚴謹，但不夠全麵；另—些涉及瞭大量的題材，但又缺乏嚴謹性。本書將嚴謹性和全麵性融為—體，深入討論各類算法，並著力使這些算法的設計和分析能為各個層次的讀者接受。全書各章自成體係，可以作為獨立的學習單元；算法以英語和僞代碼的形式描述，具備初步程序設計經驗的人就能看懂；說明和解釋力求淺顯易懂，不失深度和數學嚴謹性。

全書選材經典、內容豐富、結構閤理、邏輯清晰，對本科生的數據結構課程和研究生的算法課程都是常實用的教材，在IT專業人員的職業生涯中，本書也是—本案頭必備的參考書或工程實踐手冊。
第3版的主要變化：
·新增瞭van Emde Boas樹和多綫程算法，並且將矩陣基礎移至附錄。
·修訂瞭遞歸式（現在稱為“分治策略”）那—章的內容，更廣泛地覆蓋分治法。
·移除兩章很少講授的內容：二項堆和排序網絡。
·修訂瞭動態規劃和貪心算法相關內容。
·流網絡相關材料現在基於邊上的全部流。
·由於關於矩陣基礎和Strassen算法的材料移到瞭其他章，矩陣運算這—章的內容所占篇幅更小。
·修改瞭對Knuth-Morris-Pratt字符串匹配算法的討論。
·新增100道練習和28道思考題，還更新並補充瞭參考文獻。

作者介紹

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CharlesE. 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 FacultyFello。他目前主持MIT超級計算技術研究組，並是MIT計算機科學和人工智能實驗室計算理論研究組的成員。他的研究興趣集中在並行和分布式計算的理論原理，尤其是與工程現實相關的技術研究。Leiserson教授擁有卡內基?梅隆大學計算機科學博士學位，還是ACM、IEEE和SIAM的會士。
Ronald L. Rivest（羅納德?李維斯特）現任麻省理工學院電子工程和計算機科學係安德魯與厄納?維特爾比（Andre and ErnaViterbi）教授。他是MIT計算機科學和人工智能實驗室的成員，並領導著其中的信息安全和隱私中心。他1977年從斯坦福大學獲得計算機博士學位，主要從事密碼安全、計算機安全算法的研究。他和AdiShamir和LenAdleman—起發明瞭RSA公鑰算法，這個算法在信息安全中獲得的突破，這—成果也使他和Shamir、Adleman—起得到2002年ACM圖靈奬。他現在擔任國傢密碼學會的負責人。
CliffordStein（剋利福德?斯坦）哥倫比亞大學計算機科學係和工業工程與運籌學係教授，他還是工業工程與運籌學係的係主任。在加入哥倫比亞大學大學之前，他在達特茅斯學院計算機科學係任教9年。Stein教授擁有MIT碩士和博士學位。他的研究興趣括：算法的設計與分析，組閤優化、運籌學、網絡算法、調度、算法工程和生物計算。

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
1.1 算法
1.2 作為—種技術的算法
思考題
本章注記
第2章 算法基礎
2.1 插入排序
2.2 分析算法
2.3 設計算法
2.3.1 分治法
2.3.2 分析分治算法
思考題
本章注記
第3章 函數的增長
3.1 漸近記號
3.2 標準記號與常用函數
思考題
本章注記
第4章 分治策略
4.1 子數組問題
4.2 矩陣乘法的Strassen算法
4.3 用代入法求解遞歸式
4.4 用遞歸樹方法求解遞歸式
4.5 用主方法求解遞歸式
4.6 證明主定理
4.6.1 對b的冪證明主定理
4.6.2 嚮下取整和嚮上取整
思考題
本章注記
第5章 概率分析和隨機算法
5.1 雇用問題
5.2 指示器隨機變量
5.3 隨機算法
?5.4 概率分析和指示器隨機變量的進—步使用
5.4.1 生日悖論
5.4.2 球與箱子
5.4.3 特徵序列
5.4.4 在綫雇用問題
思考題
本章注記
第二部分 排序和順序統計量
第6章 堆排序
6.1 堆
6.2 維護堆的性質
6.3 建堆
6.4 堆排序算法
6.5 優先隊列
思考題
本章注記
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 快速排序的隨機化版本
7.4 快速排序分析
7.4.1 zui壞情況分析
7.4.2 期望運行時間
思考題
本章注記
第8章 綫性時間排序
8.1 排序算法的下界
8.2 計數排序
8.3 基數排序
8.4 桶排序
思考題
本章注記
第9章 中位數和順序統計量
9.1 zui小值和值
9.2 期望為綫性時間的選擇算法
9.3 zui壞情況為綫性時間的選擇算法
思考題
本章注記
第三部分 數據結構
第10章 基本數據結構
10.1 棧和隊列
10.2 鏈錶
10.3 指針和對象的實現
10.4 有根樹的錶示
思考題
本章注記
第11章 散列錶
11.1 直接尋址錶
11.2 散列錶
11.3 散列函數
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 開放尋址法
11.5 完全散列
思考題
本章注記
第12章 二叉搜索樹
12.1 什麼是二叉搜索樹
12.2 查詢二叉搜索樹
12.3 插入和刪除
12.4 隨機構建二叉搜索樹
思考題
本章注記
第13章 紅黑樹
13.1 紅黑樹的性質
13.2 鏇轉
13.3 插入
13.4 刪除
思考題
本章注記
第14章 數據結構的擴張
14.1 動態順序統計
14.2 如何擴張數據結構
14.3 區間樹
思考題
本章注記
第四部分 高級設計和分析技術
第15章 動態規劃
15.1 鋼條切割
15.2 矩陣鏈乘法
15.3 動態規劃原理
15.4 zui長公共子序列
15.5 zui優二叉搜索樹
思考題
本章注記
第16章 貪心算法
16.1 活動選擇問題
16.2 貪心算法原理
16.3 赫夫曼編碼
16.4 擬陣和貪心算法
16.5 用擬陣求解任務調度問題
思考題
本章注記
第17章 攤還分析
17.1 聚閤分析
17.2 核算法
17.3 勢能法
17.4 動態錶
17.4.1 錶擴張
17.4.2 錶擴張和收縮
思考題
本章注記
第五部分 高級數據結構
第18章 B樹
18.1 B樹的定義
18.2 B樹上的基本操作
18.3 從B樹中刪除關鍵字
思考題
本章注記
第19章 斐波那契堆
19.1 斐波那契堆結構
19.2 可閤並堆操作
19.3 關鍵字減值和刪除—個結點
19.4 度數的界
思考題
本章注記
第20章 van Emde Boas樹
20.1 基本方法
20.2 遞歸結構
20.2.1 原型van Emde Boas結構
20.2.2 原型van Emde Boas結構上的操作
20.3 van Emde Boas樹及其操作
20.3.1 van Emde Boas樹
20.3.2 van Emde Boas樹的操作
思考題
本章注記
第21章 用於不相交集閤的數據結構
21.1 不相交集閤的操作
21.2 不相交集閤的鏈錶錶示
21.3 不相交集閤森林
*21.4 帶路徑壓縮的按秩閤並的分析
思考題
本章注記
第六部分 圖算法
第22章 基本的圖算法
22.1 圖的錶示
22.2 廣度優先搜索
22.3 深度優先搜索
22.4 拓撲排序
22.5 強連通分量
思考題
本章注記
第23章 zui小生成樹
23.1 zui小生成樹的形成
23.2 Kruskal算法和Prim算法
思考題
本章注記
第24章 單源zui短路徑
24.1 Bellman?Ford算法
24.2 有嚮無環圖中的單源zui短路徑問題
24.3 Dijkstra算法
24.4 差分約束和zui短路徑
24.5 zui短路徑性質的證明
思考題
本章注記
第25章 所有結點對的zui短路徑問題
25.1 zui短路徑和矩陣乘法
25.2 Floyd?Warshall算法
25.3 用於稀疏圖的Johnson算法
思考題
本章注記
第26章 流
26.1 流網絡
26.2 FordFulkerson方法
26.3 二分匹配
26.4 推送重貼標簽算法
26.5 前置重貼標簽算法
思考題
本章注記
第七部分 算法問題選編
第27章 多綫程算法
27.1 動態多綫程基礎
27.2 多綫程矩陣乘法
27.3 多綫程歸並排序
思考題
本章注記
第28章 矩陣運算
28.1 求解綫性方程組
28.2 矩陣求逆
28.3 對稱正定矩陣和zui小二乘逼近
思考題
本章注記
第29章 綫性規劃
29.1 標準型和鬆弛型
29.2 將問題錶達為綫性規劃
29.3 單純形算法
29.4 對偶性
29.5 初始基本可行解
思考題
本章注記
第30章 多項式與快速傅裏葉變換
30.1 多項式的錶示
30.2 DFT與FFT
30.3 高效FFT實現
思考題
本章注記
第31章 數論算法
31.1 基礎數論概念
31.2 公約數
31.3 模運算
31.4 求解模綫性方程
31.5 中國餘數定理
31.6 元素的冪
31.7 RSA公鑰加密係統
31.8 素數的測試
31.9 整數的因子分解
思考題
本章注記
第32章 字符串匹配
32.1 樸素字符串匹配算法
32.2 RabinKarp算法
32.3 利用有限自動機進行字符串匹配
32.4 Knuth?Morris?Pratt算法
思考題
本章注記
第33章 計算幾何學
33.1 綫段的性質
33.2 確定任意—對綫段是否相交
33.3 尋找凸
33.4 尋找zui近點對
思考題
本章注記
第34章 NP完全性
34.1 多項式時間
34.2 多項式時間的驗證
34.3 NP完全性與可歸約性
34.4 NP完全性的證明
34.5 NP完全問題
34.5.1 團問題
34.5.2 頂點覆蓋問題
34.5.3 哈密頓迴路問題
34.5.4 旅行商問題
34.5.5 子集和問題
思考題
本章注記
第35章 近似算法
35.1 頂點覆蓋問題
35.2 旅行商問題
35.2.1 滿足三角不等式的旅行商問題
35.2.2 —般旅行商問題
35.3 集閤覆蓋問題
35.4 隨機化和綫性規劃
35.5 子集和問題
思考題
本章注記
第八部分 附錄：數學基礎知識
附錄A 求和
A.1 求和公式及其性質
A.2 確定求和時間的界
思考題
附錄注記
附錄B 集閤等離散數學內容
B.1 集閤
B.2 關係
B.3 函數
B.4 圖
B.5 樹
B.5.1 自由樹
B.5.2 有根樹和有序樹
B.5.3 二叉樹和位置樹
思考題
附錄注記
附錄C 計數與概率
C.1 計數
C.2 概率
C.3 離散隨機變量
C.4 幾何分布與二項分布
*C.5 二項分布的尾部
思考題
附錄注記
附錄D 矩陣
D.1 矩陣與矩陣運算
D.2 矩陣基本性質
思考題
附錄注記
參考文獻
索引

現代軟件開發者的必備指南：數據結構與算法的精妙之道 在飛速發展的數字時代，軟件開發已成為構建未來世界的基石。而支撐起一切高效、可靠、可擴展軟件係統的核心，便是那套經過無數智慧沉澱而成的精巧理論——數據結構與算法。本書並非泛泛而談，而是緻力於深入淺齣地剖析這些 foundational principles，為每一位渴望在技術浪潮中穩健前行的開發者，提供一套係統、嚴謹且富有實踐指導意義的學習路徑。 一、 數據結構：信息組織與高效存取的藝術 數據結構是計算機科學的基石，它們是組織、管理和存儲數據的方式，直接關係到程序的效率和性能。本書將帶您領略各種經典數據結構的魅力，並深入探討它們的設計理念、實現細節及其在實際應用中的優劣勢。 綫性數據結構：規律中的優雅 數組（Array）： 作為最基本的數據結構，數組以其連續存儲和直接尋址的特性，在內存訪問效率上獨具優勢。我們將探討其靜態與動態的實現，以及在查找、插入、刪除等操作上的時間復雜度分析。理解數組的底層機製，是後續理解更復雜結構的基礎。 鏈錶（Linked List）： 相較於數組的固定性，鏈錶以節點連接的方式提供瞭更大的靈活性。我們將詳細講解單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶以及循環鏈錶的結構，重點分析其在插入和刪除操作上的高效性，以及在動態內存管理中的應用。理解指針的運用和內存的動態分配，是掌握鏈錶精髓的關鍵。 棧（Stack）： 遵循“後進先齣”（LIFO）原則的棧，在函數調用、錶達式求值、括號匹配等場景中扮演著重要角色。本書將從抽象數據類型（ADT）的角度齣發，闡述棧的定義與操作，並提供基於數組和鏈錶的具體實現。我們將通過實例，讓讀者深刻理解棧在遞歸和迴溯算法中的巧妙運用。 隊列（Queue）： 與棧相對，“先進先齣”（FIFO）的隊列廣泛應用於任務調度、廣度優先搜索（BFS）等場景。我們將深入研究隊列的ADT定義，並分析基於數組和鏈錶的實現方式，對比其在不同應用場景下的性能錶現。 哈希錶（Hash Table）： 作為一種高效的查找數據結構，哈希錶通過哈希函數將鍵映射到數組索引，實現近乎常數時間的平均查找、插入和刪除操作。本書將詳細講解哈希函數的原理、衝突解決方法（如鏈地址法、開放地址法）以及其在數據庫索引、緩存等領域的廣泛應用。理解哈希衝突的處理機製，是掌握哈希錶性能的關鍵。 非綫性數據結構：復雜關係的建模 樹（Tree）： 樹形結構模擬瞭層次關係，在文件係統、組織架構、XML解析等領域無處不在。 二叉樹（Binary Tree）： 作為最基礎的樹結構，我們將探討其各種遍曆方式（前序、中序、後序、層序），並重點介紹二叉搜索樹（BST）及其性能分析，為平衡二叉樹的學習打下基礎。 平衡二叉搜索樹（Balanced BST）： 為瞭剋服普通二叉搜索樹在極端情況下退化為鏈錶的性能問題，本書將深入講解AVL樹和紅黑樹等自平衡二叉搜索樹，分析它們的插入、刪除和鏇轉操作，以及如何在O(log n)的時間復雜度內維護樹的平衡。 堆（Heap）： 堆是一種特殊的完全二叉樹，常用於實現優先隊列和堆排序。我們將詳細講解最大堆和最小堆的概念，以及堆的插入（heapify-up）和刪除（heapify-down）操作，並介紹其在Top K問題中的高效應用。 B樹與B+樹（B-Tree & B+ Tree）： 在數據庫和文件係統中，B樹及其變種B+樹是至關重要的高效索引結構。我們將重點分析它們的結構特性、查找、插入和刪除算法，以及它們如何優化磁盤I/O，實現高效的數據檢索。 圖（Graph）： 圖結構用於錶示對象之間的任意關係，是網絡分析、路徑查找、社交網絡等領域的強大工具。 圖的錶示： 我們將詳細講解鄰接矩陣和鄰接錶這兩種主要的圖錶示方法，並分析它們在空間和時間復雜度上的優劣。 圖的遍曆： 深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）是圖遍曆的兩種基本算法。本書將通過實例，清晰地展示它們的實現過程，並解釋它們在連通性判斷、拓撲排序等問題中的應用。 最短路徑算法： 從單源最短路徑的Dijkstra算法，到全源最短路徑的Floyd-Warshall算法，我們將詳細剖析這些經典算法的原理、實現細節和時間復雜度。 最小生成樹算法： Prim算法和Kruskal算法是求解最小生成樹的兩種主流方法。本書將逐一講解它們的貪心策略和實現過程，以及它們在網絡設計等問題中的應用。 二、 算法：解決問題的智慧與效率的衡量 算法是解決特定問題的步驟和指令集閤。本書將帶領讀者走進算法的世界，學習如何設計、分析和優化算法，以解決復雜問題並獲得高效的解決方案。 算法設計範式：解決問題的不同視角 分治法（Divide and Conquer）： 通過將問題分解為更小的子問題，遞歸地解決它們，然後將子問題的解閤並起來。我們將通過經典的歸並排序、快速排序、二分查找等例子，深入理解分治法的思想。 動態規劃（Dynamic Programming）： 解決重疊子問題和最優子結構問題的強大技術。本書將逐步引導讀者理解動態規劃的“狀態定義”、“狀態轉移方程”以及“邊界條件”這三大核心要素，並通過背包問題、最長公共子序列、斐波那契數列等經典問題，展示其強大的威力。 貪心算法（Greedy Algorithm）： 在每一步選擇局部最優解，期望最終得到全局最優解。我們將通過霍夫曼編碼、活動選擇問題、最小生成樹等實例，分析貪心算法的適用條件及其局限性。 迴溯算法（Backtracking）： 一種通過係統地搜索所有可能的解來解決組閤問題的算法。本書將通過N皇後問題、八數碼問題等，展示迴溯算法的“剪枝”策略，以及如何有效地排除無效解。 分支限界法（Branch and Bound）： 類似於迴溯，但引入瞭“限界”的概念，用於提前排除不可能産生最優解的分支，提高搜索效率。我們將探討其在旅行商問題等優化問題中的應用。 算法分析：衡量效率的標尺 時間復雜度與空間復雜度： 學習如何使用大O符號（Big O notation）來描述算法的漸進時間復雜度和空間復雜度，是評估算法效率的關鍵。本書將詳細解釋不同復雜度等級（O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2)等）的含義，並提供計算方法。 遞歸與非遞歸分析： 掌握主定理（Master Theorem）等工具，用於分析遞歸算法的時間復雜度。 平均情況、最好情況與最壞情況分析： 理解不同情況下的復雜度分析，能幫助我們更全麵地評估算法的性能。 經典算法應用與進階 排序算法： 除瞭前麵提到的基於分治的快速排序和歸並排序，本書還將深入探討其他重要的排序算法，如冒泡排序、插入排序、選擇排序、堆排序、計數排序、桶排序和基數排序，並詳細分析它們的原理、時間/空間復雜度以及穩定性。 查找算法： 除二分查找外，我們將探討更復雜的查找技術，如跳躍錶（Skip List）等，及其在不同場景下的應用。 字符串匹配算法： 瞭解KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、BM（Boyer-Moore）算法等高效的字符串匹配方法，對於文本處理、搜索引擎等領域至關重要。 圖算法的深入： 除瞭基礎的圖遍曆和最短路徑，我們將涉足拓撲排序（Topological Sort）、強連通分量（Strongly Connected Components）、二分圖匹配（Bipartite Matching）等更高級的圖算法。 數值計算算法： 簡要介紹一些基礎的數值計算算法，如最大公約數（GCD）、快速冪（Exponentiation by Squaring）等。 三、 實踐與代碼實現：理論指導行動 本書強調理論與實踐相結閤，每一章節的講解都將伴隨清晰的代碼示例（可選擇多種主流編程語言，如Python、Java、C++等，以便讀者根據自身熟悉程度選擇學習），幫助讀者將抽象的理論轉化為具體的解決方案。我們將引導讀者： 從設計到實現： 學習如何根據問題需求，選擇閤適的數據結構和算法，並將其轉化為可執行的代碼。 性能優化： 理解算法分析的重要性，並學會通過改進算法或數據結構來優化程序的性能，解決實際開發中遇到的性能瓶頸。 調試與測試： 掌握有效的調試技巧，並學習如何設計測試用例來驗證算法的正確性和魯棒性。 實際案例分析： 通過對一些常見工程問題的分析，展示如何運用所學的數據結構與算法知識來解決實際挑戰。 誰適閤閱讀本書？ 計算機科學與軟件工程專業的學生： 為您的課程學習提供堅實的理論基礎和實踐指導。 有誌於成為優秀軟件工程師的開發者： 提升您的編程功底，掌握解決復雜問題的核心技能。 對算法和數據結構充滿好奇心的技術愛好者： 深入探索計算機科學的奧秘，領略算法設計的智慧。 準備技術麵試的求職者： 應對麵試中常見的算法和數據結構挑戰，脫穎而齣。 通過本書的學習，您將不僅掌握海量數據的高效處理方法，更能培養齣獨立思考、分析問題和設計最優解的能力。這些能力將使您在瞬息萬變的科技領域中，擁有更強的競爭力，成為一名真正的技術驅動者。現在，讓我們一同踏上這段探索數據結構與算法精妙之道的旅程吧！

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀的計算機係研究生，對於專業書籍的要求可以說是非常挑剔的。在學習過程中，接觸過不少算法相關的教材，但真正能讓我感到“醍醐灌頂”的，這本書絕對是其中翹楚。它不僅僅是對算法知識的堆砌，更注重理論與實踐的結閤。作者在講解每個算法時，都非常注重其理論基礎和復雜度分析，這一點對於我寫論文和做研究非常有幫助。更難能可貴的是，書中還涉及瞭一些比較前沿的算法思想，比如並行計算和分布式算法，這讓我對未來計算機科學的發展方嚮有瞭更清晰的認識。我印象特彆深刻的是關於NP-完全問題的討論，作者的講解非常透徹，讓我對這個“世界難題”有瞭更深入的理解。雖然有些章節的內容比較燒腦，需要反復咀嚼，但每一次的思考都帶來瞭新的啓發。這本書就像一個武林秘籍，需要耐心和悟性去研習，但一旦練成，武功便會突飛猛進。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種非科班齣身，但又對計算機科學充滿好奇的讀者來說，找到一本既有深度又不至於過於晦澀的入門書籍非常重要。這本書在這方麵做得非常齣色。它並沒有一開始就拋齣復雜的數學公式和理論，而是從一些非常直觀的例子入手，比如如何高效地查找信息，如何優化路徑等等，讓我能很快地進入狀態。作者的語言風格很獨特，不乏幽默感，讀起來不會感到枯燥乏味。雖然書名聽起來有點“硬核”，但實際上，它更像是在講故事，講那些關於效率、關於優化的故事。我特彆喜歡書中關於貪心算法的部分，那種“眼前利益”和“長遠規劃”之間的權衡，讓我看到瞭算法的智慧。雖然有些概念我還需要反復查閱資料纔能完全理解，但這正是學習的樂趣所在，每一次的“頓悟”都讓我感到無比的滿足。

評分☆☆☆☆☆

我是一位軟件工程師，工作多年，深知紮實的算法基礎對於解決實際問題的重要性。市麵上關於算法的書籍很多，但我一直找不到一本能真正讓我感到滿意的。直到我看到瞭這本書。它沒有那些花裏鬍哨的圖解，也沒有太多不必要的廢話，直接切入主題，用嚴謹的邏輯和清晰的結構，將復雜的算法娓娓道來。我最看重的是它對算法“背後”的思考，例如為什麼某個算法會有這樣的復雜度，它的最優性體現在哪裏，以及在什麼場景下更適閤使用。書中對數據結構和算法的結閤講解，讓我能更好地理解如何利用閤適的數據結構來優化算法的性能。很多時候，我會在遇到性能瓶頸時翻開這本書，然後驚喜地發現，書中早就給齣瞭完美的解決方案。這本書就像我的“算法寶典”，是解決實際工程問題的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對計算機科學充滿熱情的愛好者，雖然目前還沒有正式進入這個領域，但對它的各個方麵都充滿瞭探索的欲望。這本書是我在這個探索過程中遇到的一個非常重要的裏程碑。它帶我認識瞭算法的魅力，原來解決同一個問題，還可以有這麼多不同的方式，而這些方式的效率差異竟然如此之大。書中對不同算法的比較和分析，讓我對“效率”有瞭全新的認識，不再僅僅是代碼跑得快，更是對時間和空間資源的極緻利用。我特彆喜歡書中關於圖算法的部分，那些節點、邊、路徑的概念，在現實生活中隨處可見，而算法的齣現，讓這些看似雜亂無章的信息變得有序起來。雖然有些章節的內容對我來說還有些挑戰，需要反復閱讀和思考，但我堅信，堅持下去，我一定能從中收獲良多，為我未來的學習打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為那些渴望在編程世界裏“硬核”一把的朋友們量身定做的！我當初抱著試試看的心態入手，結果發現自己就像掉進瞭一個寶藏洞穴。每一章都像是在解鎖一個新的能力，從最基礎的排序算法，到那些聽起來就很高深的圖論，再到動態規劃的精妙之處，作者都用一種近乎雕琢的細緻去闡述。我最喜歡它的一點是，它不僅僅是告訴你“怎麼做”，更會深入講解“為什麼這麼做”。那種抽絲剝繭的分析，讓你不僅能理解代碼的邏輯，更能體會到算法背後的數學思想和設計哲學。舉個例子，理解快速排序的時候，我一開始隻是知道它很快，但讀完書後，我纔真正明白它的分治思想是如何通過遞歸巧妙地解決復雜問題，以及各種優化技巧是如何在實踐中發揮巨大作用的。而且，書中提供的習題也是非常有挑戰性的，做完一道題，感覺自己又升華瞭一個層次。這不僅僅是一本書，更像是一位循循善誘的導師，引領我一步步走嚮算法的殿堂。

評分☆☆☆☆☆

差評！！！！！！書這麼厚怎麼看(●?●)??????????????

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