算法设计与分析基础 （第3版）（影印版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Anany Levitin 著

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 算法设计
• 算法分析
• 计算机科学
• 高等教育
• 教材
• 第3版
• 影印版
• 计算机算法

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302311850

版次：3

商品编码：11241683

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-05-01

用纸：胶版纸

页数：596

正文语种：英文

编辑推荐

　　历经十年数百所高校教学实践的算法入门经典。算法是思维的艺术，是数学之美的完美体现，是计算机和信息科学的灵魂，更是优秀程序员的安身立命之本。《算法设计与分析基础 (第3版）（影印版）》将算法视为解决问题的工具，通过作者独创的、具有里程碑意义的新型分类法弥补了传统算法设计技术分类法的缺陷，用深入浅出的语言和新颖的实例与谜题，诠释了何为算法、算法的分类、算法幕后的思想、算法的效率，抽丝剥茧、条分缕析地探索了算法设计与分析过程。

内容简介

　　《算法设计与分析基础 （第3版）（影印版）》在讲述算法设计技术时采用了新的分类方法，在讨论分析方法时条分缕析，形成了连贯有序、耳目一新的风格。为便于学生掌握，本书涵盖算法入门课程的全部内容，更注重对概念(而非形式)的理解。书中通过一些流行的谜题来激发学生的兴趣，帮助他们加强和提高解决算法问题的能力。每章小结、习题提示和详细解答，形成了非常鲜明的教学特色。

作者简介

　　Anany Levitin博士，美国维拉诺瓦大学教授，毕业于莫斯科国立大学并获得数学硕士学位。他拥有耶路撒冷希伯来大学数学博士学位和美国肯塔基大学计算机科学硕士学位。他的著作《算法设计与分析基础》已经被翻译为中文、俄文、希腊文和韩文，并被全球数百所高校广泛用作教材。目前，Levitin博士在美国维拉诺瓦大学讲授“算法设计与分析”课程。他的另一本著作《算法谜题》已经于2011年秋出版。
　　Anany Levitin，美籍犹太人，维拉诺瓦大学（Villanova）计算机科学系教授。他的论文“算法设计技术新途径：弥补传统分类法的缺憾”(A New Road Mpa of Algorithm Design Techniques： Picking Up Where the Traditional Classfication Leaves Off)深受业内好评，并享有广泛的声誉。他提出的这种新分类方法涵盖众多经典算法，开创了传统分类无法以一致方式介绍这些算法的先河。作为通用的问题解决工具，算法设计技术的应用很广，尤其适用于解决“狼，羊，白菜”问题和旅行商问题之类的流行谜题。
　　因为他对算法教育所做出的杰出贡献，Levitin教授曾多次受邀在SIGCSE(Computer Science Education，计算机教育) 全球大会上发表演讲，此大会每三年才举行一次。
　　Anany Levitin教授目前的研究课题为“Do We Teach the Right Algorithm Design Techniques ？”

目录

New to the Third Edition xvii
Preface xix
1Introduction
1.1 What Is an Algorithm?
Exercises 1.1
1.2 Fundamentals of Algorithmic Problem Solving
Understanding the Problem
Ascertaining the Capabilities of the Computational Device
Choosing between Exact and Approximate Problem Solving
Algorithm Design Techniques
Designing an Algorithm and Data Structures
Methods of Specifying an Algorithm
Proving an Algorithm's Correctness
Analyzing an Algorithm
Coding an Algorithm
Exercises 1.2
1.3 Important Problem Types
Sorting
Searching
String Processing
Graph Problems
Combinatorial Problems
Geometric Problems
Numerical Problems
Exercises 1.3
1.4 Fundamental Data Structures
Linear Data Structures
Graphs
Trees
Sets and Dictionaries
Exerises 1.4
Summary
2 Fundamentals of the Analysis of Algorithm Efficiency
2.1 The Analysis Framework
Measuring an Input's Size
Units for Measuring Running Time
Orders of Growth
Worst-Case, Best-Case, and Average-Case Efficiencies
Recapitulation of the Analysis Framework
Exercises 2.1
2.2 Asymptotic Notations and Basic Efficiency Classes
Informal Introduction
O-notation
-notation
-notation
Useful Property Involving the Asymptotic Notations
Using Limits for Comparing Orders of Growth
Basic Efficiency Classes
Exercises 2.2
2.3 Mathematical Analysis of Nonrecursive Algorithms
Exercises 2.3
2.4 Mathematical Analysis of Recursive Algorithms
Exercises 2.4
2.5 Example: Computing the nth Fibonacci Number
Exercises 2.5
2.6 Empirical Analysis of Algorithms
Exercises 2.6
2.7 Algorithm Visualization
Summary
3 Brute Force and Exhaustive Search
3.1 Selection Sort and Bubble Sort
Selection Sort
Bubble Sort
Exercises 3.1
3.2 Sequential Search and Brute-Force String Matching
Sequential Search
Brute-Force String Matching
Exercises 3.2
3.3 Closest-Pair and Convex-Hull Problems by Brute Force
Closest-Pair Problem
Convex-Hull Problem
Exercises 3.3
3.4 Exhaustive Search
Traveling Salesman Problem
Knapsack Problem
Assignment Problem
Exercises 3.4
3.5 Depth-First Search and Breadth-First Search
Depth-First Search
Breadth-First Search
Exercises 3.5
Summary
4 Decrease-and-Conquer
4.1 Insertion Sort
Exercises 4.1
4.2 Topological Sorting
Exercises 4.2
4.3 Algorithms for Generating Combinatorial Objects
Generating Permutations
Generating Subsets
Exercises 4.3
4.4 Decrease-by-a-Constant-Factor Algorithms
Binary Search
Fake-Coin Problem
Russian Peasant Multiplication
Josephus Problem
Exercises 4.4
4.5 Variable-Size-Decrease Algorithms
Computing a Median and the Selection Problem
Interpolation Search
Searching and Insertion in a Binary Search Tree
The Game of Nim
Exercises 4.5
Summary
5 Divide-and-Conquer
5.1 Mergesort
Exercises 5.1
5.2 Quicksort
Exercises 5.2
5.3 Binary Tree Traversals and Related Properties
Exercises 5.3
5.4 Multiplication of Large Integers and
Strassen's Matrix Multiplication
Multiplication of Large Integers
Strassen's Matrix Multiplication
Exercises 5.4
5.5 The Closest-Pair and Convex-Hull Problems
by Divide-and-Conquer
The Closest-Pair Problem
Convex-Hull Problem
Exercises 5.5
Summary
6 Transform-and-Conquer
6.1 Presorting
Exercises 6.1
6.2 Gaussian Elimination
LU Decomposition
Computing a Matrix Inverse
Computing a Determinant
Exercises 6.2
6.3 Balanced Search Trees
AVL Trees
2-3 Trees
Exercises 6.3
6.4 Heaps and Heapsort
Notion of the Heap
Heapsort
Exercises 6.4
6.5 Horner's Rule and Binary Exponentiation
Horner's Rule
Binary Exponentiation
Exercises 6.5
6.6 Problem Reduction
Computing the Least Common Multiple
Counting Paths in a Graph
Reduction of Optimization Problems
Linear Programming
Reduction to Graph Problems
Exercises 6.6
Summary
7 Space and Time Trade-Offs
7.1 Sorting by Counting
Exercises 7.1
7.2 Input Enhancement in String Matching
Horspool's Algorithm
Boyer-Moore Algorithm
Exercises 7.2
7.3 Hashing
Open Hashing (Separate Chaining)
Closed Hashing (Open Addressing)
Exercises 7.3
7.4 B-Trees
Exercises 7.4
Summary
8 Dynamic Programming
8.1 Three Basic Examples
Exercises 8.1
8.2 The Knapsack Problem and Memory Functions
Memory Functions
Exercises 8.2
8.3 Optimal Binary Search Trees
Exercises 8.3
8.4 Warshall's and Floyd's Algorithms
Warshall's Algorithm
Floyd's Algorithm for the All-Pairs Shortest-Paths Problem
Exercises 8.4
Summary
9 Greedy Technique
9.1 Prim's Algorithm
Exercises 9.1
9.2 Kruskal's Algorithm
Disjoint Subsets and Union-Find Algorithms
Exercises 9.2
9.3 Dijkstra's Algorithm
Exercises 9.3
9.4 Huffman Trees and Codes
Exercises 9.4
Summary
10 Iterative Improvement
10.1 The Simplex Method
Geometric Interpretation of Linear Programming
An Outline of the Simplex Method
Further Notes on the Simplex Method
Exercises 10.1
10.2 The Maximum-Flow Problem
Exercises 10.2
10.3 Maximum Matching in Bipartite Graphs
Exercises 10.3
10.4 The Stable Marriage Problem
Exercises 10.4
Summary
11 Limitations of Algorithm Power
11.1 Lower-Bound Arguments
Trivial Lower Bounds
Information-Theoretic Arguments
Adversary Arguments
Problem Reduction
Exercises 11.1
11.2 Decision Trees
Decision Trees for Sorting
Decision Trees for Searching a Sorted Array
Exercises 11.2
11.3 P, NP, and NP-Complete Problems
P and NP Problems
NP-Complete Problems
Exercises 11.3
11.4 Challenges of Numerical Algorithms
Exercises 11.4
Summary
12 Coping with the Limitations of Algorithm Power
12.1 Backtracking
n-Queens Problem
Hamiltonian Circuit Problem
Subset-Sum Problem
General Remarks
Exercises 12.1
12.2 Branch-and-Bound
Assignment Problem
Knapsack Problem
Traveling Salesman Problem
Exercises 12.2
12.3 Approximation Algorithms for NP-Hard Problems
Approximation Algorithms for the Traveling Salesman Problem
Approximation Algorithms for the Knapsack Problem
Exercises 12.3
12.4 Algorithms for Solving Nonlinear Equations
Bisection Method
Method of False Position
Newton's Method
Exercises 12.4
Summary
Epilogue
APPENDIX A
Useful Formulas for the Analysis of Algorithms
Properties of Logarithms
Combinatorics
Important Summation Formulas
Sum Manipulation Rules
Approximation of a Sum by a Definite Integral
Floor and Ceiling Formulas
Miscellaneous
APPENDIX B
Short Tutorial on Recurrence Relations
Sequences and Recurrence Relations
Methods for Solving Recurrence Relations
Common Recurrence Types in Algorithm Analysis
References
Hints to Exercises
Index

前言/序言

　　“一个人接受科技教育时所能获得的最珍贵的收获，是那些能够受用终身的通用智能工具 。”
　　——George Forsythe，What to do till the computer scientist comes，1968
　　无论是计算科学还是计算实践，算法都在其中扮演着重要角色。因此，这门学科中出现了大量的教材。它们在介绍算法的时候，基本上都选择了以下两种方案中的一种。第一种方案是按照问题的类型对算法分类。这类教材安排了不同的章节分别讨论排序、查找、图等算法。这种做法的优点是，对于解决同一问题的不同算法，它能够立即比较这些算法的效率。其缺点在于，由于过于强调问题的类型，它忽略了对算法设计技术的讨论。
　　第二种方案围绕着算法设计技术来组织章节。在这种结构中，即使算法来自于不同的计算领域，如果它们采用了相同的设计技术，就会被编成一组。从各方(例如[BaY95])获得的信心使我相信，这种结构更适合于算法设计与分析的基础课程。强调算法设计技术有三个主要原因。第一，学生们在解决新问题时，可以运用这些技术设计出新的算法。从实用的角度看，这使得学习算法设计技术颇有价值。第二，学生们会试图按照算法的内在设计方法对已知的众多算法进行分类。计算机科学教育的一个主要目的，就是让学生们知道如何发掘不同应用领域的算法间的共性。毕竟，每门学科都会倾向于把它的重要主题归纳为几个甚至一个规则。第三，依我看来，算法设计技术作为问题求解的一般性策略，在解决计算机领域以外的问题时，也能发挥相当大的作用。
　　遗憾的是，无论是从理论还是从教学的角度，传统的算法设计技术分类法都存在一些严重的缺陷。其中最显著的缺陷就是无法对许多重要的算法进行分类。由于这种局限性，这些书的作者不得不在按照设计技术进行分类的同时，另外增加一些章节来讨论特殊的问题类型。但这种改变将导致课程缺乏一致性，而且很可能会使学生感到迷惑。
　　算法设计技术的新分类法
　　传统算法设计技术分类法的缺陷令我感到失望，它激发我开发一套新的分类法[Lev99]，这套分类法就是本书的基础。以下是这套新分类法的几个主要优势。
　　· 新分类法比传统分类法更容易理解。它包含的某些设计策略，例如蛮力法、减治法、变治法、时空权衡和迭代改进，几乎从不曾被看作重要的设计范例。
　　· 新分类法很自然地覆盖了许多传统方法无法分类的经典算法(欧几里得算法、堆排序、查找树、散列法、拓扑排序、高斯消去法、霍纳法则等，不胜枚举)。所以，新分类法能够以一种连贯的、一致的方式表达这些经典算法的标准内容。
　　· 新分类法很自然地容纳了某些设计技术的重要变种(例如，它能涵盖减治法的3个变种和变治法的3个变种)。
　　· 在分析算法效率时，新分类法与分析方法结合得更好(参见附录B)。
　　设计技术作为问题求解的一般性策略
　　在本书中，主要将设计技术应用于计算机科学中的经典问题(这里唯一的创新是引入了一些数值算法的内容，我们也是用同样的通用框架来表述这些算法的)。但把这些设计技术看作问题求解的一般性工具时，它们的应用就不仅限于传统的计算问题和数学问题了。有两个因素令这一点变得尤其重要。第一，越来越多的计算类应用超越了它们的传统领域，并且有足够的理由使人相信，这种趋势会愈演愈烈。第二，人们渐渐认识到，提高学生们的问题求解能力是高等教育的一个主要目标。为了满足这个目标，在计算机科学课程体系中安排一门算法设计和分析课程是非常合适的，因为它会告诉学生如何应用一些特定的策略来解决问题。
　　虽然我并不建议将算法设计和分析课程变成一门教授一般性问题求解方法的课程，但我的确认为，我们不应错过算法设计和分析课程提供的这样一个独一无二的机会。为了这个目标，本书包含了一些和谜题相关的应用。虽然利用谜题来教授算法课程绝不是我的创新，但本书打算通过引进一些全新的谜题来系统地实现这个思路。
　　如何使用本书
　　我的目标是写一本既不泛泛而谈，又可供学生们独立阅读的教材。为了实现这个目标，本书做了如下努力。
　　· 根据George Forsythe的观点(参见引言)，我试图着重强调那些隐藏在算法设计和分析背后的主要思想。在选择特定的算法来阐述这些思想的时候，我并不倾向于涉及大量的算法，而是选择那些最能揭示其内在设计技术或分析方法的算法。幸运的是，大多数经典算法满足了这个要求。
　　· 第2章主要分析算法的效率，该章将分析非递归算法的方法和分析递归算法的典型方法区别开来。这一章还花了一些篇幅介绍算法经验分析和算法可视化。
　　· 书中系统地穿插着一些面向读者的提问。其中有些问题是经过精心设计的，而且答案紧随其后，目的是引起读者的注意或引发疑问。其余问题的用意是防止读者走马观花，不能充分理解本书的内容。
　　· 每一章结束时都会对本章最重要的概念和结论做一个总结。
　　· 本书包含600多道习题。有些习题是为了给大家练习，另外一些则是为了指出书中正文部分所涉及内容的重要意义，或是为了介绍一些书中没有涉及的算法。有一些习题利用了因特网上的资源。较难的习题数量不多，会在教师用书中用一种特殊的记号标注出来(因为有些学生可能没有勇气做那些标有难度的习题，所以本书没有对习题标注难度)。谜题类的习题用一种特殊的图标做标注。
　　第3版的变化
　　第3版有若干变化。其中最重要的变化是介绍减治法和分治法的先后顺序。第3版会先介绍减治法，后介绍分治法，这样做有以下几个优点。
　　· 较之分治法，减治法更简单。
　　· 在求解问题方面，减治法应用更广。
　　· 这样的编排顺序便于先介绍插入排序，后介绍合并排序和快速排序。
　　· 数组划分的概念通过选择性问题引入，这次利用Lomuto算法的单向扫描来实现，而将Hoare划分方法的双向扫描留至后文与快速排序一并介绍。
　　· 折半查找归入介绍减常量算法的章节。
　　另一重要变化是重新编排第8章关于动态规划的内容，具体如下所述。
　　· 导述部分的内容是全新的。在前两版中用计算二项式系数的例子来引入动态规划这一重要技术，但在第3版中会介绍3个基础性示例，这样介绍的效果更好。
　　· 8.1节的习题是全新的，包括一些在前两版中没有涉及的流行的应用。
　　· 第8章其他小节的顺序也做了调整，以便达到由浅入深、循序渐进的效果。
　　此外，还有其他一些变化。增加了不少与本书所述算法相关的应用。遍历图算法不再随减治法介绍，而是纳入蛮力算法和穷举查找的范畴，我认为这样更合理。在介绍生成组合对象的算法时，会新增格雷码算法。对求解最近对问题的分治法会有更深入的探讨。改进的内容包括算法可视化和求解旅行商问题的近似算法，当然参考文献也相应更新。
　　第3版新增约70道习题，其中涉及算法谜题和面试问题。
　　读者所需的知识背景
　　本书假定读者已经学习了离散数学的标准课程和一门基础性的编程课程。有了这样的知识背景，读者应该能够掌握本书的内容而不会遇到太大的困难。尽管如此，1.4节、附录A和附录B仍然对基本的数据结构，必须用到的求和公式和递推关系分别进行了复习和回顾。只有3个小节(2.2节、11.4节和12.4节)会用到一些简单的微积分知识，如果读者缺少必要的微积分知识，完全可以跳过这3个涉及微积分的小节，这并不会妨碍对本书其余部分的理解。
　　进度安排
　　如果打算开设一门围绕算法设计技术来讲解算法设计和分析理论的基础课程，可以采用本书作为教材。但要想在一个学期内完成该课程，本书涵盖的内容可能过于丰富了。大体上来说，跳过第3～12章的部分内容不会影响读者对后面部分的理解。本书的任何一个部分都可以安排学生自学。尤其是2.6节和2.7节，它们分别介绍了经验分析和算法可视化，这两小节的内容可以结合练习 布置给学生。
　　下面给出了一种针对一个学期课程的教学计划，这是按照40课时的集中教学来设计的。

《计算科学的基石：从逻辑推理到高效求解》 在这个信息爆炸的时代，我们每天都在与海量的数据打交道，从智能手机上的应用程序，到支撑全球经济运转的复杂系统，再到探索宇宙奥秘的科学模拟，这一切的背后都离不开计算机科学的核心驱动力——算法。算法，作为解决问题的精确步骤集合，是所有计算思维的灵魂。它们不仅是我们理解和驾驭复杂世界的钥匙，更是推动技术进步、创新突破的根本动力。《计算科学的基石：从逻辑推理到高效求解》并非一本普通的教科书，它是一次深入探索算法世界、揭示计算科学深层原理的旅程。这本书旨在为读者建立一个坚实的基础，让他们不仅能够理解常见的算法，更能掌握设计、分析和优化算法的普适性方法。 本书的结构设计旨在循序渐进，从最基础的逻辑推理能力培养入手，逐步引导读者进入算法设计的殿堂。我们首先会从计算思维的视角出发，探讨如何将现实世界的问题抽象成计算机能够理解和处理的形式。这包括对问题进行精确的定义，识别关键约束条件，并构思可能的解决方案。在此过程中，我们将引入形式化语言和逻辑工具，帮助读者建立严谨的数学思维，这是设计可靠算法的基石。读者将学习如何清晰地表达算法的意图，如何证明算法的正确性，以及如何避免潜在的逻辑错误。 随着逻辑基础的稳固，我们将正式踏入算法设计的核心领域。本书将介绍几种具有代表性的、普适性极强的算法设计范式，它们构成了解决各类问题的强大工具箱。首先，我们将深入探讨“分治法”（Divide and Conquer）的思想，这种方法将复杂问题分解为若干个规模较小的相同问题，分别解决后再将结果合并，以达到高效求解的目的。读者将学习诸如归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）以及二分查找（Binary Search）等经典算法，理解分治法在不同场景下的应用及其优势。 紧接着，我们将聚焦于“动态规划”（Dynamic Programming）。动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构特性的问题的有力武器。我们将通过一系列精心设计的例子，如斐波那契数列（Fibonacci Sequence）的计算、背包问题（Knapsack Problem）以及最长公共子序列（Longest Common Subsequence）的求解，来阐释动态规划的核心思想：存储中间计算结果，避免重复计算，从而将指数级复杂度的问题转化为多项式级复杂度。读者将学会如何识别问题是否适合使用动态规划，如何定义状态转移方程，以及如何构建最优解。 “贪心算法”（Greedy Algorithms）则是本书将要介绍的另一种重要设计策略。贪心算法的核心在于每一步都做出当前看起来最优的选择，寄希望于最终能得到全局最优解。我们会分析贪心算法的适用条件，并展示其在活动选择问题（Activity Selection Problem）、霍夫曼编码（Huffman Coding）以及最小生成树（Minimum Spanning Tree）等问题中的成功应用。同时，本书也将强调贪心算法的局限性，以及何时需要警惕局部最优不等于全局最优的情况。 除了上述三种经典范式，本书还将触及其他重要的算法设计技巧，例如“回溯法”（Backtracking）和“分支限界法”（Branch and Bound），它们在解决组合优化问题和搜索问题中扮演着重要角色。通过这些方法的学习，读者将能够应对更加广泛和复杂的计算挑战。 然而，设计出算法只是第一步，对其进行准确的“性能分析”同样至关重要。本书将投入大量篇幅讲解如何分析算法的效率，主要关注时间和空间复杂度。我们将引入“大O记法”（Big O Notation）等数学工具，用于描述算法随着输入规模增长时，运行时间和所需存储空间的增长趋势。读者将学习如何推导算法的渐进时间复杂度和空间复杂度，并理解不同复杂度类别（如O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等）的含义及其对实际性能的影响。深入理解复杂度分析，将帮助读者在面对多个可行算法时，做出最优选择，避免因算法效率低下而导致的性能瓶颈。 本书还将探讨算法分析的另一重要方面——“平均情况分析”和“最坏情况分析”。通过对不同输入分布的考量，读者将对算法的实际表现有更全面和深刻的认识。例如，快速排序在平均情况下表现出色，但在某些特定输入下可能会退化到O(n^2)的复杂度，了解这一点对于选择和应用算法至关重要。 除了理论分析，本书还将引导读者关注算法的“优化”问题。在实际应用中，即使一个算法在理论上是高效的，也可能存在进一步优化的空间。我们将介绍一些常用的优化技术，例如通过数据结构的选择、算法的微调以及并行计算的思想来提升算法的执行效率。读者将了解到，优秀的算法工程师不仅要能够设计算法，更要能够不断打磨和优化算法，以满足日益增长的性能需求。 为了让理论知识落地，本书将穿插大量的“案例研究”和“实例分析”。我们不会局限于抽象的数学公式，而是会结合具体的计算问题，例如图论（Graph Theory）中的最短路径问题（Shortest Path Problem）和网络流问题（Network Flow Problem）、字符串匹配（String Matching）、排序（Sorting）和搜索（Searching）等，来展示不同算法的原理、实现细节以及性能特点。通过对这些经典问题的深入剖析，读者将能够看到算法设计和分析在解决实际问题中的强大威力。 本书的目标读者群广泛，包括计算机科学专业的学生、希望提升编程技能的软件工程师、对计算科学感兴趣的科学研究人员，以及任何希望深入了解算法世界，掌握高效解决问题能力的学习者。无论您是初学者还是有一定基础的从业者，本书都将为您提供一个系统、深入的学习路径。 《计算科学的基石：从逻辑推理到高效求解》不仅仅是一本关于算法的书，它更是一种思维方式的训练。它教导我们如何将复杂问题分解，如何用严谨的逻辑进行推理，如何设计出优雅而高效的解决方案，并如何通过深入的分析来评估和改进我们的工作。掌握了本书所传授的知识和技能，您将不仅仅是一名代码的编写者，更将成为一名有能力解决复杂计算问题的思想者和创造者。在算法的世界里，您将发现无限的可能性，并为构建更加智能、高效的未来贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种对理论基础有着执念的开发者来说，这本《算法设计与分析基础》（第3版）（影印版）的出现，无疑是久旱逢甘霖。我一直坚信，任何高级的技术应用，其根基都离不开扎实的算法理论。然而，市面上很多资料往往侧重于某个特定领域或某个工具的使用，真正能够深入浅出地讲解算法设计与分析精髓的书籍却并不多见。这本书的标题恰好切中了我的需求，它不仅强调了“算法设计”的创造性，更突出了“算法分析”的严谨性，这正是我在实践中常常感到欠缺的。我期望通过阅读这本书，能够系统地学习到如何从根本上理解不同算法的优劣，掌握衡量和评估算法性能的科学方法，并能灵活地将这些理论知识运用到解决实际的工程问题中。影印版的设计，我更看重它所代表的对原著的忠实呈现，能够让我直接感受到作者的思考逻辑和学术风格，避免了翻译带来的信息损耗。我希望能通过这本书，进一步夯实自己在计算机科学领域的核心竞争力。

评分☆☆☆☆☆

手里的这本《算法设计与分析基础》（第3版）（影印版），实在是令人期待。我之前接触过不少算法相关的资料，但总觉得缺少一些系统性和深度，很多时候都是零散的知识点，难以形成完整的认知。这本书的封面和标题就透露出一种严谨、专业的味道，让我觉得它是一个能够帮助我构建起系统性算法知识体系的宝藏。我尤其看重它在“设计”和“分析”两个方面的阐述，这意味着它不仅仅是罗列一些算法，更重要的是教会我如何去思考问题，如何去设计出更优的算法。对于我来说，这一点至关重要，因为在实际的开发过程中，经常会遇到一些非标准的问题，需要自己去设计和优化算法。我希望这本书能够教会我一些通用的设计模式和分析方法，让我能够举一反三，解决更多复杂的问题。影印版的印刷质量也让我很满意，文字清晰，排版合理，读起来很舒服。我已经迫不及待地想沉浸其中，学习那些精妙的算法思想，提升自己的技术功底。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，要在一个技术领域取得长足的进步，扎实的理论基础是必不可少的。尤其是对于像算法这样核心的计算机科学分支，如果基础不牢，后续的学习和发展都会受限。这本《算法设计与分析基础》（第3版）（影印版）正是冲着这个“基础”二字来的。我关注的是它能够提供一个全面、系统的视角来理解算法。我希望它能详细讲解各种经典算法的设计思想、实现方式，以及它们在不同场景下的适用性。更重要的是，它应该会深入探讨算法分析的理论，比如时间复杂度和空间复杂度，以及如何通过各种方法来优化算法。我曾遇到过一些项目，因为算法效率低下，导致整个系统的性能受损，当时就深感技术能力的不足。这本书的出现，恰好弥补了我的这块短板。影印版对我来说也是一个加分项，意味着我能更直接地接触到作者的原意，感受原汁原味的学术风格。我期待这本书能帮助我构建起一个坚实的算法知识体系，让我能够更自信地应对各种技术挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法设计与分析基础》我实在是很早就想入手了，尤其是这个影印版，据说还原度很高，印刷质量也不错。我主要被它几个方面所吸引：首先，我一直觉得算法是计算机科学的基石，无论是开发软件、做数据分析还是更前沿的人工智能，底层逻辑都离不开算法。我平时看一些技术文章，经常会遇到一些专业术语，虽然能大概理解，但总觉得少了些系统性的认识。这本书的标题“基础”二字恰好戳中了我，我希望能够通过它来巩固和提升我对算法的理解，建立起一个扎实的概念框架。其次，它提及了“设计与分析”，这说明这本书不仅仅是教你一些现成的算法，更重要的是教会你如何去思考问题，如何设计出高效的算法，并且如何去评估它的性能。这一点对我来说非常重要，因为在实际工作中，很多时候面临的问题并不是直接套用某个标准算法就能解决的，需要自己去摸索和创造。最后，影印版也意味着它可能保留了原著的精髓，避免了翻译过程中可能出现的理解偏差。我之前看过一些翻译的计算机书籍，有时候读起来总觉得有些拗口，不如看原文来得直接。所以，这本影印版对我来说，是学习算法的理想选择，希望能从里面学到很多实用的知识和方法。

评分☆☆☆☆☆

最近刚入手了这本《算法设计与分析基础》（第3版）（影印版），还没来得及深入阅读，但粗略翻看了一下，感觉非常扎实，内容应该很丰富。我之所以选择这本书，是因为我在工作中经常会遇到一些性能瓶颈的问题，很多时候都跟算法的效率有关。虽然我平时也看一些在线教程或者博客，但总觉得碎片化，缺乏系统性。这本书的标题就非常吸引人，它明确指出了“设计与分析”这两个核心点，这正是我想提升的方向。我希望能通过这本书，不仅仅了解一些经典的算法，更重要的是学习如何去分析一个问题的复杂度，如何根据问题的特点来设计出最优的解决方案，以及如何对算法的优劣进行量化评估。书中关于图算法和动态规划的部分，我尤其感兴趣，因为这些在很多实际应用场景中都非常常见，比如路径规划、资源分配等等。影印版的设计也让我觉得很有诚意，希望能原汁原味地体验作者的思路和方法。我期待这本书能为我打开一扇新的大门，让我对算法有更深刻的理解，并能将这些知识应用到实际工作中，解决实际难题。

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b.电子书产品如选择积分支付，需全额用积分支付，暂不支持与其他支付方式混合使用（其他支付方式包括在线支付、余额、优惠券、礼品卡等）

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这个书比较适合基础比较弱的同学

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还好，内容嘛过得去，就是有些贵啦

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        这本书就是一本对我产生价值的书。作者说，软件架构是指有关软件整体结构与组件的抽象描述，用于指导大型软件系统各个方面的设计。书中先介绍了一个架构的简单发展史，然后分别讲了性能、可用性、伸缩性、扩展性、安全性等五个核心要素。

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不要被书皮给骗了，里面是全英文

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