(正版特价)算法导论(原书第3版)(全球超过50万人阅读的算法圣经！算法…|222219 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美 Thomas H Cormen，C 著，殷建平 徐云 王刚 译

图书标签:

• 算法
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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111407010

商品编码：17021461647

出版时间：2013-01-01

页数：780

书[0名0]：	(正版特价)算[0法0]导论(原书[0第0]3版)(全球[0超0]过50万人阅读的算[0法0]圣经！算[0法0]标准教材，[0国0]内外1000余所高校采用)|222219
图书定价：	128元
图书作者：	(美)Thomas H.Cormen;Charles E.Leiserson;Ronald L.Rivest;Clifford Stein
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2013/1/1 0:00:00
ISBN号：	9787111407010
开本：	16开
页数：	780
版次：	1-1

作者简介

Thomas H. Cormen（托马斯?科尔曼）达特茅斯[0学0]院计算机科[0学0]系教授、系主任。目前的研究兴趣包括：算[0法0]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[0学0]院电子工程和计算机科[0学0]博士、硕士[0学0]位，师从CharlesE. Leiserson教授。由于他在计算机教育[0领0]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[0学0]院计算机科[0学0]与电气工程系教授，Margaret MacVicar FacultyFellow。他目前主持MIT[0超0]级计算技术研究组，并是MIT计算机科[0学0]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[0大0][0学0]计算机科[0学0]博士[0学0]位，还是ACM、IEEE和SIAM的[0会0]士。     Ronald L. Rivest（罗纳德?李维斯特）现任麻省理工[0学0]院电子工程和计算机科[0学0]系安德鲁与厄纳?维特尔比（Andrew and ErnaViterbi）教授。他是MIT计算机科[0学0]和人工智能实验室的成员，并[0领0]导着其中的信息安全和隐私中心。他1977年从斯坦福[0大0][0学0]获得计算机博士[0学0]位，主要从事密码安全、计算机安全算[0法0]的研究。他和AdiShamir和LenAdleman一起发明了RSA公钥算[0法0]，这个算[0法0]在信息安全中获得[0大0]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[0国0]家密码[0学0][0会0]的负责人。     CliffordStein（克利福德?斯坦）哥伦比亚[0大0][0学0]计算机科[0学0]系和工业工程与运筹[0学0]系教授，他还是工业工程与运筹[0学0]系的系主任。在加入哥伦比亚[0大0][0学0][0大0][0学0]之前，他在达特茅斯[0学0]院计算机科[0学0]系任教9年。Stein教授拥有MIT硕士和博士[0学0]位。他的研究兴趣包括：算[0法0]的设计与分析，组合[0优0]化、运筹[0学0]、网络算[0法0]、调度、算[0法0]工程和生物计算。

内容简介

在有关算[0法0]的书中，有一些叙述非常严谨，但不够全面；另一些涉及了[0大0]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[0法0]，并着力使这些算[0法0]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[0独0]立的[0学0]习单元；算[0法0]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[0学0]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[0法0]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 bibei 的参考书或工程实践手册。 [0第0]3版的主要变化： ·新增了van Emde Boas树和多线程算[0法0]，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[0法0]。 ·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[0法0]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[0法0]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[0法0]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。

目录

书摘与插画

《计算的艺术：结构、算法与推理的严谨探索》 引言 在信息爆炸的时代，理解和掌握计算的底层逻辑，不仅是计算机科学从业者的必备技能，更是洞察现代社会运行机制的关键。本书《计算的艺术：结构、算法与推理的严谨探索》，旨在引领读者穿越纷繁复杂的计算表象，深入到构成这一切的基石——抽象的数据结构、高效的算法设计以及严谨的逻辑推理。它不是一本孤立的技术手册，而是为你构建一座通往计算思维殿堂的桥梁，让你在面对日益复杂的技术挑战时，能够游刃有余，洞烛幽微。 本书将循序渐进地引导你掌握构建和分析计算问题的核心思想。我们不拘泥于某种特定编程语言的语法细节，而是聚焦于那些普适性的概念和方法，这些概念和方法能够跨越语言的界限，成为你解决任何计算难题的强大武器。我们将一起探索如何将现实世界的问题转化为计算机能够理解和处理的形式，如何设计出既能高效运行又具备良好扩展性的解决方案，以及如何通过严谨的数学分析来证明算法的正确性和性能。 第一部分：数据的骨骼——抽象数据结构 在计算机科学中，数据是信息的载体，而数据结构则是组织和管理这些数据的骨骼。理解不同的数据结构，就好比了解了不同形状的容器，知道在何时何地使用何种容器，才能最有效地储存和取出物品。本书将首先为你揭示那些构建复杂系统的基本砖石。 线性结构：序列的优雅 数组（Array）与动态数组（Dynamic Array）：我们将从最基础的数组开始，理解其连续内存分配的特性、随机访问的优势，以及固定大小的局限性。进而探讨动态数组如何通过内存的动态扩容来克服这一局限，并在实际应用中展现其灵活性。 链表（Linked List）：与数组的连续性不同，链表以节点间的指针连接，展现了动态内存管理的另一番景象。我们将深入理解单向链表、双向链表和循环链表的结构，以及它们在插入、删除等操作上的效率优势，同时也要认识到其访问效率的劣势。 栈（Stack）与队列（Queue）：这两者是线性结构中具有特殊访问规则的典范。栈的“后进先出”（LIFO）原则在函数调用、表达式求值等场景下扮演着重要角色；而队列的“先进先出”（FIFO）原则则广泛应用于任务调度、缓冲区管理等领域。我们将剖析它们的实现原理，并探讨它们在解决特定问题时的巧妙应用。 层次结构：树的智慧 树（Tree）：作为一种经典的非线性结构，树以层级关系组织数据，其分支和节点的概念为我们提供了组织复杂信息的新视角。我们将从二叉树开始，理解其遍历方式（前序、中序、后序），以及它在搜索、排序等方面的潜力。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）：在二叉树的基础上，二叉搜索树引入了有序性，使得查找、插入和删除操作的平均时间复杂度得以显著降低。我们将深入研究其性质，并探讨其在实际应用中的局限性，例如可能退化成链表的情况。 平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Tree, e.g., AVL, Red-Black Trees）：为了克服二叉搜索树可能出现的性能退化，平衡二叉搜索树通过特定的旋转和着色机制，保证树的高度在对数级别，从而实现高效的查找、插入和删除操作。虽然本书不深入讲解具体的平衡算法，但会阐述其存在的意义和解决的问题。 堆（Heap）：堆是一种特殊的完全二叉树，它满足堆属性（最大堆或最小堆）。堆结构是优先队列（Priority Queue）的经典实现方式，在很多算法中都发挥着至关重要的作用，例如堆排序、图算法等。 网状结构：图的连接 图（Graph）：现实世界中的许多关系都可以用图来建模，例如社交网络、交通路线、网页链接等。我们将学习图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及图的基本概念，如顶点、边、度、路径、连通分量等。 高效查找的利器：散列表 散列表（Hash Table）：通过散列函数将键映射到数组索引，散列表提供了平均O(1)的查找、插入和删除效率，是现代软件开发中不可或缺的数据结构。我们将深入理解散列函数的选择、冲突解决方法（链地址法、开放寻址法）及其对性能的影响。 第二部分：行动的艺术——算法设计与分析 数据结构提供了信息的骨骼，而算法则是赋予这些数据生命的灵魂，它们是解决问题的具体步骤和策略。本书将带你领略算法设计的智慧，让你能够构建出高效、可靠的解决方案。 算法分析的基础：时间与空间复杂度 我们将学习如何使用大O符号（Big O notation）来描述算法的时间复杂度和空间复杂度，理解其渐近分析的意义，从而能够客观地评估不同算法的性能，并为优化算法提供理论依据。 递归的魅力与陷阱 递归（Recursion）：递归是一种强大的解决问题的方法，它将复杂问题分解为更小的、同质的子问题。我们将学习如何设计递归函数，理解递归的基石（base case）和递归步骤（recursive step），并探讨递归的优缺点，以及如何通过尾递归优化等技术来提高效率。 分治法（Divide and Conquer）：分治法是一种经典的递归应用策略，它将问题分解为若干个独立的子问题，分别解决，然后将子问题的解合并起来。我们将通过实例（如归并排序、快速排序）来理解分治法的强大威力。 动态规划：重叠子问题与最优子结构 动态规划（Dynamic Programming, DP）：对于那些具有重叠子问题（overlapping subproblems）和最优子结构（optimal substructure）的问题，动态规划提供了一种系统性的解决方法。我们将学习如何识别DP问题，如何构建状态转移方程，并通过经典案例（如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列）来掌握DP的精髓。 贪心算法：局部最优的全局希望 贪心算法（Greedy Algorithm）：贪心算法在每一步选择当前看起来最优的选项，期望最终能够达到全局最优。我们将理解贪心算法的应用场景，并分析其何时能够保证获得最优解，何时会产生次优解。 图算法的探索 图的遍历：我们将学习深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）这两种基本的图遍历算法，理解它们的工作原理，以及它们在连通性判断、路径查找等问题中的应用。 最短路径算法：对于寻找图中两个顶点之间的最短路径，我们将接触到Dijkstra算法（单源最短路径）和Floyd-Warshall算法（所有点对最短路径）等经典算法，理解它们的工作原理和适用范围。 最小生成树算法：对于构建连通所有顶点的最小权重树，我们将学习Prim算法和Kruskal算法。 排序与搜索：效率的追求 排序算法：除了前面提到的归并排序和快速排序，我们还将回顾和分析其他重要的排序算法，如插入排序、选择排序、冒泡排序（作为基础理解），以及堆排序。通过比较它们的优缺点和时间复杂度，我们能够选择最适合特定场景的排序方法。 搜索算法：除了二分查找等基于有序数据结构的搜索，我们还将探讨更广泛的搜索技术。 第三部分：严谨的基石——逻辑推理与证明 算法的正确性是其生命线。本书将引导读者掌握严谨的逻辑推理能力，并通过数学方法来证明算法的正确性、效率和安全性。 数学归纳法：作为一种强大的证明工具，数学归纳法在证明算法的递归性质、数据结构的不变性等方面发挥着关键作用。我们将学习如何构造归纳基础和归纳步骤，并将其应用于算法证明。 证明算法的正确性：通过循环不变量、前置条件和后置条件等概念，我们将学习如何严谨地证明算法在执行过程中始终满足特定属性，最终达到预期结果。 分析算法的边界情况：除了平均情况，我们还需要关注算法在最坏情况下的表现，以及在各种边界条件下的行为，确保算法的健壮性。 学习方法与本书的独特价值 《计算的艺术：结构、算法与推理的严谨探索》之所以与众不同，在于其对概念的深入剖析和对实践的引导。本书强调： 抽象思维：我们鼓励读者跳出具体代码的束缚，专注于问题的本质和解决方案的逻辑结构。 普遍性：所介绍的原理和方法适用于几乎所有的编程语言和计算环境。 深度理解：我们追求的是对“为什么”的理解，而非仅仅是“怎么做”。 严谨性：从数据结构的定义到算法的证明，都建立在严谨的数学和逻辑基础之上。 本书不只是提供一系列的算法和数据结构列表，更重要的是，它将教会你一种思考问题的方式，一种用计算的视角去分析、建模和解决问题的方法。通过本书的学习，你将能够： 识别和选择合适的数据结构：根据问题的特性，快速准确地选择最能优化性能的数据结构。 设计和实现高效的算法：掌握多种算法设计范式，能够独立思考和构建解决问题的最优算法。 分析和评估算法的性能：利用复杂度分析工具，能够客观地量化算法的优劣。 用严谨的逻辑和数学证明问题的正确性：建立对算法可靠性的信心，并具备发现和修复潜在问题的能力。 为更高级的计算概念打下坚实基础：理解了这些基本原理，学习操作系统、数据库、编译器、分布式系统等更复杂的领域将变得水到渠成。 结语 计算的艺术，是一种超越代码的思维方式，是解决现实世界问题的强大工具。无论你是初学者，还是希望深化理解的开发者，亦或是对计算机科学的底层原理充满好奇的探索者，《计算的艺术：结构、算法与推理的严谨探索》都将是你不可或缺的伙伴。让我们一起踏上这段探索计算本质的旅程，掌握那份洞悉复杂、创造未来的力量。

评分☆☆☆☆☆

我之前读过几本市面上流行的算法速成指南，它们读起来很快，看完后感觉自己“会”了，但一旦换个场景或参数微调，立刻就懵了。直到我开始系统地研读这本厚重的著作，才真正体会到什么是“理解”算法。它对算法正确性的证明部分毫不含糊，每一个步骤都逻辑自洽，这对我理解“为什么这个算法有效”至关重要。此外，书中对不同算法的变体和优化策略也进行了细致的讨论，这对于实际工程应用中追求极致性能的场景非常有指导意义。例如，它对哈希表的深入分析，远超出了普通教科书中只提“开放寻址法”和“链地址法”的层面，而是探讨了随机化在其中的作用。这本书就像一位耐心而严格的导师，它不会直接给你答案，而是引导你走过每一步推理的艰辛历程，最终让你自己发现真理。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是算法学习者的福音！我拿到手的时候，首先被它厚实的体量所震撼，但翻开之后才发现，内容组织得极其清晰、逻辑严密。作者的讲解方式非常贴近实际，即便是初次接触某些复杂算法时，也能通过清晰的图示和逐步推导感到豁然开朗。它不仅仅是罗列公式和代码，更重要的是深入剖析了每种算法背后的思想和权衡取舍，比如时间复杂度和空间复杂度的动态平衡。我特别欣赏它对经典排序和图论算法的详尽阐述，很多我在其他资料上看到的模糊概念，在这里都得到了非常扎实和系统的解答。对于那些想真正吃透计算机科学基础，而不是只会套用库函数的人来说，这本书是毋庸置疑的首选教材。读完前几章，我已经感觉自己的算法思维得到了一个质的飞跃，不再满足于停留在表面的理解，而是开始探究其深层原理，这种感觉实在太棒了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的难度是摆在那里的，初学者可能会觉得有点吃力，但正是这种挑战性，才造就了它无可替代的地位。我花了比预期多得多的时间去啃读，尤其是在处理动态规划和NP完全性那几章时，简直是步步惊心。然而，作者的处理方式非常“狡猾”——他会先用一个非常直观的问题引入，然后层层剥开其背后的数学结构，最后才给出完整的证明。这种“欲扬先抑”的讲解节奏，极大地激发了我去思考和解决问题的欲望。我发现，真正掌握书中的一个章节，带来的成就感是巨大的，它不仅仅是学会了一个算法，更是训练了一种严谨的逻辑推理能力。如果你只是想应付面试，这本书可能有点“杀鸡用牛刀”，但如果你立志成为一名顶尖的软件工程师或研究人员，那么这本书就是你必须征服的高峰。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量真的让人眼前一亮，拿在手里沉甸甸的，但纸张的质感和油墨的清晰度都达到了极高的水准，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。更重要的是，它的内容深度和广度令人咋舌。它不像某些入门书籍那样浅尝辄止，而是敢于深入到那些硬核的理论层面，比如摊还分析、线性规划的对偶性等等，但每一次深入都会伴随着非常巧妙的例子来辅助理解，保证了理论的严谨性与可读性的完美结合。我个人认为，这本书最大的价值在于它提供了一个统一的、权威的知识框架。无论你后续是走向机器学习、数据挖掘还是系统编程，建立在这样坚实的基础之上，都能让你在面对新问题时，迅速定位到适用的算法范式，这比死记硬背几百个算法要有效得多。它更像是一本算法领域的“百科全书”，值得反复查阅和品味。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“圣经”地位绝非浪得虚名。与其他偏重于代码实现的参考书不同，它更侧重于算法背后的数学基础和证明艺术。我尤其喜欢它在介绍复杂数据结构时，那种将抽象概念具象化的能力，例如对斐波那契堆的讲解，虽然过程复杂，但图文并茂，使得原本晦涩的“势能分析”变得易于理解和追踪。对于计算机科学的深层学习者来说，这本书提供了一个完美的理论基石。它教会我的不仅是如何写出运行快速的代码，更重要的是如何在面对前所未有的计算难题时，能够从零开始设计出一个高效的解决方案。读完这本书后，我感觉我的“计算思维”被重塑了，看待问题的方式也变得更加系统化和结构化，这种知识体系的构建，是任何速成课程都无法比拟的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

书角怎么能不保护好呢。装订上也存在问题

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很不错，书也很新！

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还没开始看，纸张还不错，应该是正版，还会光顾的，就是太贵了！(?˙ー˙?)

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超级实惠，下次有机会还来这边买

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好

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不错，有些瑕疵，但价格在这儿

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还可以

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