第1章 最優停止理論：如何準確選擇停止觀望的時機？
秘書問題
37%從何而來？
情場上的齣手時機
掌握候選對象的完整信息
賣房子的時機
最優停車位置
見好就收的時機
隨時準備停止
第2章 探索與利用：要最新的還是要最好的？
什麼是探索與利用？
如何利用剩餘時間？
贏留輸變
基廷斯指數
遺憾與樂觀
網上“土匪”
試驗中的臨床實驗
不安分的世界
孜孜不倦地探索
第3章 排序：建立秩序
排序狂潮
排序帶來的苦惱
大O符號：衡量最壞情況的標準
平方時間：冒泡排序與插入排序
打破平方時間的魔咒：分治算法
超越比較法：比對數更好的算法
排下序是搜索的準備工作
排序與體育
發牢騷的權利：噪聲與健壯性
殺戮排序：啄食順序與優勢等級
以競爭取代爭鬥
第4章 緩存：忘瞭它吧
分級存儲器體係
緩存清理與未蔔先知
重整圖書館藏書
本地需求
傢庭生活中的“高速緩存”
歸檔與堆存
遺忘麯綫
經驗暴政
第5章 時間調度理論：要事先行
安排時間是一門科學
處理時限
把事情做好
找齣問題所在
優先級反轉和優先約束
減速帶
放棄所有：搶占和不確定性
搶占並不是隨意的：關聯轉換
顛簸狀態
中斷閤並
第6章 貝葉斯法則：預測未來
貝葉斯牧師的倒推理
拉普拉斯定理
貝葉斯法則與先驗信念
哥白尼原則
貝葉斯與哥白尼
真實世界先驗……
……以及他們的預測規則
小數據與思維
我們的預測體現齣我們自己
機械復製時代的先驗
第7章 過度擬閤：不要想太多
反對復雜性案例
數據崇拜
過度擬閤無處不在
檢測過度擬閤：交叉驗證
如何應對過度擬閤：懲罰復雜性
啓發法
人類進化中的過度擬閤
何時應該想的更少？
第8章 鬆弛：順其自然
最優化的難度
定義的難度
放鬆吧
無數灰色地帶：持續的鬆弛
隻是一張超速罰單：拉格朗日鬆弛算法
學會鬆弛
第9章 隨機性：何時應用隨機？
抽樣
隨機算法
抽樣的優勢
三部分的權衡
山、榖和陷阱
局部最大值之外
模擬退火算法
隨機性、進化和創造力
第10章 網絡：我們如何聯係？
分組交換
信息確認
指數退避算法：寬恕的算法
流量控製和擁塞避免
反饋語：語言學的流量控製
緩存膨脹：這就是延時，傻瓜
遲到不如永遠不到
第11章 博弈論：彆人的想法
達到均衡
占優策略，無論好壞
公地悲劇
機製設計：改變遊戲
機製設計的演變
信息瀑布：泡沫的悲劇理性
你自己的計算
結語 計算善意
· · · · · · (收起)
具體描述
我們所有人的生活都受到有限空間和有限時間的限製，因此常常麵臨一係列難以抉擇的問題。在一天或者一生的時光裏，哪些事是我們應該做的，哪些是應該放棄的？我們對雜亂無序的容忍底綫是什麼？新的活動與熟悉並喜愛的活動之間如何平衡，纔能取得令人愉快的結果？這些看似是人類特有的難題，其實不然，因為計算機也麵臨同樣的問題，計算機科學傢幾十年來也一直在努力解決這些問題，而他們找到的解決方案可以給我們很多啓發。
通過豐富的跨學科研究，作者指齣，計算機算法也可以用來解答人類麵臨的這些問題。這本書告訴我們如何更有效地利用直覺、什麼時候應該把選擇權交給命運、無所適從的時候應該如何做齣選擇，以及如何有效地與他人保持聯係。從找配偶到找停車位，從組織管理個人郵箱的收件箱到理解人類記憶的作用原理，這本書把計算機科學的智慧轉化為人類生活的策略，引導我們做齣明智的選擇。
用戶評價
##刪瞭注釋和參考文獻，有不少翻譯錯誤
評分##翻譯和編輯到後幾章集體掉綫
評分##糟糕的自以為是的冷幽默，佶屈聱牙的中文死闆翻譯。隻見算法沒見美。
評分##以為能讀到像《牛奶可樂經濟學》那樣貼近生活而有趣的書，結果沒有。作者還是太nerdy瞭。即使我已經學瞭《數據結構和算法》這樣的課程，看這本書還是覺得有些艱澀，一直想快進
評分##本書試圖通過計算機的算法解決日常生活中的問題，可惜翻譯太生硬瞭，太多的專業術語，佶屈聱牙。 大緻講瞭以下幾個問題： 1.怎樣選擇最佳停止時機； 2.何時嘗新，何時懷舊； 3.為生活設置緩存係統； 4.如何閤理排序； 5.要事第一； 6.如何根據少量信息做齣預測； 7.不要想太多； 8.適時放鬆，順其自然； 9.隨機性的好處； 10.以後再做不如不做； 11.你猜我猜你猜不猜。 世界上最遙遠的距離，就是我為你端來一碗雞湯，而你，總是試圖通過各種公式、定理、程序、算法來測量這碗雞湯的營養含量……
評分##這本書不僅能讓你瞭解大量算法背後的設計理念，更能讓你領悟算法中所蘊涵的生活智慧。算法是一種智慧的解決問題的辦法，而一個人解決問題的能力決定瞭他能否擁有更美好的人生。瞭解算法規則，不僅是立足於信息時代所必須掌握的常識，更是讓你在麵對復雜局麵能夠化繁為簡、遊刃有餘、從容決策的一項關鍵技能。算法之美，你可欣賞之，更可運用之。算法不僅關乎個人，更關乎整個社會的流暢運轉，因此其不僅是美的，更是善的。
評分##浪費我時間，這本寫的啥啊
評分##以為能讀到像《牛奶可樂經濟學》那樣貼近生活而有趣的書，結果沒有。作者還是太nerdy瞭。即使我已經學瞭《數據結構和算法》這樣的課程，看這本書還是覺得有些艱澀，一直想快進
評分##翻譯和編輯到後幾章集體掉綫
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