【正版】算法导论（原书第3版）计算机理论数学算法书籍 计算机科学与电气工程书籍并行分布式 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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ThomasHCormen 著

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• 算法导论
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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111407010

商品编码：10703228930

包装：01

开本：04

出版时间：2013-01-01

商品参数

算法导论(原书第3版)
	定价	128.00
	出版社	机械工业出版社
	版次	B1
	出版时间	2013年01月
	开本	04
	作者	Thomas H.Cormen
	装帧	01
	页数
	字数
	ISBN编码	9787111407010

内容介绍

在有关算法的书中，有—些叙述常严谨，但不够全面；另—些涉及了大量的题材，但又缺乏严谨性。本书将严谨性和全面性融为—体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法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，可以作为独立的学习单元；算法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，不失深度和数学严谨性。

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法课程都是常实用的教材，在IT专业人员的职业生涯中，本书也是—本案头必备的参考书或工程实践手册。
第3版的主要变化：
·新增了van Emde Boas树和多线程算法，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—章的内容，更广泛地覆盖分治法。
·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法相关内容。
·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算法的材料移到了其他章，矩阵运算这—章的内容所占篇幅更小。
·修改了对Knuth-Morris-Pratt字符串匹配算法的讨论。
·新增100道练习和28道思考题，还更新并补充了参考文献。

作者介绍

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 FacultyFello。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（Andre 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—起发明了RSA公钥算法，这个算法在信息安全中获得的突破，这—成果也使他和Shamir、Adleman—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。

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—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 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—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 zui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 zui小值和值
9.2 期望为线性时间的选择算法
9.3 zui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 zui长公共子序列
15.5 zui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—个结点
19.4 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 zui小生成树
23.1 zui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zui短路径
24.1 Bellman?Ford算法
24.2 有向无环图中的单源zui短路径问题
24.3 Dijkstra算法
24.4 差分约束和zui短路径
24.5 zui短路径性质的证明
思考题
本章注记
第25章 所有结点对的zui短路径问题
25.1 zui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 流
26.1 流网络
26.2 FordFulkerson方法
26.3 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zui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 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—对线段是否相交
33.3 寻找凸
33.4 寻找zui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 —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

现代软件开发者的必备指南：数据结构与算法的精妙之道 在飞速发展的数字时代，软件开发已成为构建未来世界的基石。而支撑起一切高效、可靠、可扩展软件系统的核心，便是那套经过无数智慧沉淀而成的精巧理论——数据结构与算法。本书并非泛泛而谈，而是致力于深入浅出地剖析这些 foundational principles，为每一位渴望在技术浪潮中稳健前行的开发者，提供一套系统、严谨且富有实践指导意义的学习路径。 一、 数据结构：信息组织与高效存取的艺术 数据结构是计算机科学的基石，它们是组织、管理和存储数据的方式，直接关系到程序的效率和性能。本书将带您领略各种经典数据结构的魅力，并深入探讨它们的设计理念、实现细节及其在实际应用中的优劣势。 线性数据结构：规律中的优雅 数组（Array）： 作为最基本的数据结构，数组以其连续存储和直接寻址的特性，在内存访问效率上独具优势。我们将探讨其静态与动态的实现，以及在查找、插入、删除等操作上的时间复杂度分析。理解数组的底层机制，是后续理解更复杂结构的基础。 链表（Linked List）： 相较于数组的固定性，链表以节点连接的方式提供了更大的灵活性。我们将详细讲解单向链表、双向链表以及循环链表的结构，重点分析其在插入和删除操作上的高效性，以及在动态内存管理中的应用。理解指针的运用和内存的动态分配，是掌握链表精髓的关键。 栈（Stack）： 遵循“后进先出”（LIFO）原则的栈，在函数调用、表达式求值、括号匹配等场景中扮演着重要角色。本书将从抽象数据类型（ADT）的角度出发，阐述栈的定义与操作，并提供基于数组和链表的具体实现。我们将通过实例，让读者深刻理解栈在递归和回溯算法中的巧妙运用。 队列（Queue）： 与栈相对，“先进先出”（FIFO）的队列广泛应用于任务调度、广度优先搜索（BFS）等场景。我们将深入研究队列的ADT定义，并分析基于数组和链表的实现方式，对比其在不同应用场景下的性能表现。 哈希表（Hash Table）： 作为一种高效的查找数据结构，哈希表通过哈希函数将键映射到数组索引，实现近乎常数时间的平均查找、插入和删除操作。本书将详细讲解哈希函数的原理、冲突解决方法（如链地址法、开放地址法）以及其在数据库索引、缓存等领域的广泛应用。理解哈希冲突的处理机制，是掌握哈希表性能的关键。 非线性数据结构：复杂关系的建模 树（Tree）： 树形结构模拟了层次关系，在文件系统、组织架构、XML解析等领域无处不在。 二叉树（Binary Tree）： 作为最基础的树结构，我们将探讨其各种遍历方式（前序、中序、后序、层序），并重点介绍二叉搜索树（BST）及其性能分析，为平衡二叉树的学习打下基础。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）： 为了克服普通二叉搜索树在极端情况下退化为链表的性能问题，本书将深入讲解AVL树和红黑树等自平衡二叉搜索树，分析它们的插入、删除和旋转操作，以及如何在O(log n)的时间复杂度内维护树的平衡。 堆（Heap）： 堆是一种特殊的完全二叉树，常用于实现优先队列和堆排序。我们将详细讲解最大堆和最小堆的概念，以及堆的插入（heapify-up）和删除（heapify-down）操作，并介绍其在Top K问题中的高效应用。 B树与B+树（B-Tree & B+ Tree）： 在数据库和文件系统中，B树及其变种B+树是至关重要的高效索引结构。我们将重点分析它们的结构特性、查找、插入和删除算法，以及它们如何优化磁盘I/O，实现高效的数据检索。 图（Graph）： 图结构用于表示对象之间的任意关系，是网络分析、路径查找、社交网络等领域的强大工具。 图的表示： 我们将详细讲解邻接矩阵和邻接表这两种主要的图表示方法，并分析它们在空间和时间复杂度上的优劣。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是图遍历的两种基本算法。本书将通过实例，清晰地展示它们的实现过程，并解释它们在连通性判断、拓扑排序等问题中的应用。 最短路径算法： 从单源最短路径的Dijkstra算法，到全源最短路径的Floyd-Warshall算法，我们将详细剖析这些经典算法的原理、实现细节和时间复杂度。 最小生成树算法： Prim算法和Kruskal算法是求解最小生成树的两种主流方法。本书将逐一讲解它们的贪心策略和实现过程，以及它们在网络设计等问题中的应用。 二、 算法：解决问题的智慧与效率的衡量 算法是解决特定问题的步骤和指令集合。本书将带领读者走进算法的世界，学习如何设计、分析和优化算法，以解决复杂问题并获得高效的解决方案。 算法设计范式：解决问题的不同视角 分治法（Divide and Conquer）： 通过将问题分解为更小的子问题，递归地解决它们，然后将子问题的解合并起来。我们将通过经典的归并排序、快速排序、二分查找等例子，深入理解分治法的思想。 动态规划（Dynamic Programming）： 解决重叠子问题和最优子结构问题的强大技术。本书将逐步引导读者理解动态规划的“状态定义”、“状态转移方程”以及“边界条件”这三大核心要素，并通过背包问题、最长公共子序列、斐波那契数列等经典问题，展示其强大的威力。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 在每一步选择局部最优解，期望最终得到全局最优解。我们将通过霍夫曼编码、活动选择问题、最小生成树等实例，分析贪心算法的适用条件及其局限性。 回溯算法（Backtracking）： 一种通过系统地搜索所有可能的解来解决组合问题的算法。本书将通过N皇后问题、八数码问题等，展示回溯算法的“剪枝”策略，以及如何有效地排除无效解。 分支限界法（Branch and Bound）： 类似于回溯，但引入了“限界”的概念，用于提前排除不可能产生最优解的分支，提高搜索效率。我们将探讨其在旅行商问题等优化问题中的应用。 算法分析：衡量效率的标尺 时间复杂度与空间复杂度： 学习如何使用大O符号（Big O notation）来描述算法的渐进时间复杂度和空间复杂度，是评估算法效率的关键。本书将详细解释不同复杂度等级（O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2)等）的含义，并提供计算方法。 递归与非递归分析： 掌握主定理（Master Theorem）等工具，用于分析递归算法的时间复杂度。 平均情况、最好情况与最坏情况分析： 理解不同情况下的复杂度分析，能帮助我们更全面地评估算法的性能。 经典算法应用与进阶 排序算法： 除了前面提到的基于分治的快速排序和归并排序，本书还将深入探讨其他重要的排序算法，如冒泡排序、插入排序、选择排序、堆排序、计数排序、桶排序和基数排序，并详细分析它们的原理、时间/空间复杂度以及稳定性。 查找算法： 除二分查找外，我们将探讨更复杂的查找技术，如跳跃表（Skip List）等，及其在不同场景下的应用。 字符串匹配算法： 了解KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、BM（Boyer-Moore）算法等高效的字符串匹配方法，对于文本处理、搜索引擎等领域至关重要。 图算法的深入： 除了基础的图遍历和最短路径，我们将涉足拓扑排序（Topological Sort）、强连通分量（Strongly Connected Components）、二分图匹配（Bipartite Matching）等更高级的图算法。 数值计算算法： 简要介绍一些基础的数值计算算法，如最大公约数（GCD）、快速幂（Exponentiation by Squaring）等。 三、 实践与代码实现：理论指导行动 本书强调理论与实践相结合，每一章节的讲解都将伴随清晰的代码示例（可选择多种主流编程语言，如Python、Java、C++等，以便读者根据自身熟悉程度选择学习），帮助读者将抽象的理论转化为具体的解决方案。我们将引导读者： 从设计到实现： 学习如何根据问题需求，选择合适的数据结构和算法，并将其转化为可执行的代码。 性能优化： 理解算法分析的重要性，并学会通过改进算法或数据结构来优化程序的性能，解决实际开发中遇到的性能瓶颈。 调试与测试： 掌握有效的调试技巧，并学习如何设计测试用例来验证算法的正确性和鲁棒性。 实际案例分析： 通过对一些常见工程问题的分析，展示如何运用所学的数据结构与算法知识来解决实际挑战。 谁适合阅读本书？ 计算机科学与软件工程专业的学生： 为您的课程学习提供坚实的理论基础和实践指导。 有志于成为优秀软件工程师的开发者： 提升您的编程功底，掌握解决复杂问题的核心技能。 对算法和数据结构充满好奇心的技术爱好者： 深入探索计算机科学的奥秘，领略算法设计的智慧。 准备技术面试的求职者： 应对面试中常见的算法和数据结构挑战，脱颖而出。 通过本书的学习，您将不仅掌握海量数据的高效处理方法，更能培养出独立思考、分析问题和设计最优解的能力。这些能力将使您在瞬息万变的科技领域中，拥有更强的竞争力，成为一名真正的技术驱动者。现在，让我们一同踏上这段探索数据结构与算法精妙之道的旅程吧！

评分☆☆☆☆☆

我是一个对计算机科学充满热情的爱好者，虽然目前还没有正式进入这个领域，但对它的各个方面都充满了探索的欲望。这本书是我在这个探索过程中遇到的一个非常重要的里程碑。它带我认识了算法的魅力，原来解决同一个问题，还可以有这么多不同的方式，而这些方式的效率差异竟然如此之大。书中对不同算法的比较和分析，让我对“效率”有了全新的认识，不再仅仅是代码跑得快，更是对时间和空间资源的极致利用。我特别喜欢书中关于图算法的部分，那些节点、边、路径的概念，在现实生活中随处可见，而算法的出现，让这些看似杂乱无章的信息变得有序起来。虽然有些章节的内容对我来说还有些挑战，需要反复阅读和思考，但我坚信，坚持下去，我一定能从中收获良多，为我未来的学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为那些渴望在编程世界里“硬核”一把的朋友们量身定做的！我当初抱着试试看的心态入手，结果发现自己就像掉进了一个宝藏洞穴。每一章都像是在解锁一个新的能力，从最基础的排序算法，到那些听起来就很高深的图论，再到动态规划的精妙之处，作者都用一种近乎雕琢的细致去阐述。我最喜欢它的一点是，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更会深入讲解“为什么这么做”。那种抽丝剥茧的分析，让你不仅能理解代码的逻辑，更能体会到算法背后的数学思想和设计哲学。举个例子，理解快速排序的时候，我一开始只是知道它很快，但读完书后，我才真正明白它的分治思想是如何通过递归巧妙地解决复杂问题，以及各种优化技巧是如何在实践中发挥巨大作用的。而且，书中提供的习题也是非常有挑战性的，做完一道题，感觉自己又升华了一个层次。这不仅仅是一本书，更像是一位循循善诱的导师，引领我一步步走向算法的殿堂。

评分☆☆☆☆☆

我是一位软件工程师，工作多年，深知扎实的算法基础对于解决实际问题的重要性。市面上关于算法的书籍很多，但我一直找不到一本能真正让我感到满意的。直到我看到了这本书。它没有那些花里胡哨的图解，也没有太多不必要的废话，直接切入主题，用严谨的逻辑和清晰的结构，将复杂的算法娓娓道来。我最看重的是它对算法“背后”的思考，例如为什么某个算法会有这样的复杂度，它的最优性体现在哪里，以及在什么场景下更适合使用。书中对数据结构和算法的结合讲解，让我能更好地理解如何利用合适的数据结构来优化算法的性能。很多时候，我会在遇到性能瓶颈时翻开这本书，然后惊喜地发现，书中早就给出了完美的解决方案。这本书就像我的“算法宝典”，是解决实际工程问题的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的计算机系研究生，对于专业书籍的要求可以说是非常挑剔的。在学习过程中，接触过不少算法相关的教材，但真正能让我感到“醍醐灌顶”的，这本书绝对是其中翘楚。它不仅仅是对算法知识的堆砌，更注重理论与实践的结合。作者在讲解每个算法时，都非常注重其理论基础和复杂度分析，这一点对于我写论文和做研究非常有帮助。更难能可贵的是，书中还涉及了一些比较前沿的算法思想，比如并行计算和分布式算法，这让我对未来计算机科学的发展方向有了更清晰的认识。我印象特别深刻的是关于NP-完全问题的讨论，作者的讲解非常透彻，让我对这个“世界难题”有了更深入的理解。虽然有些章节的内容比较烧脑，需要反复咀嚼，但每一次的思考都带来了新的启发。这本书就像一个武林秘籍，需要耐心和悟性去研习，但一旦练成，武功便会突飞猛进。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种非科班出身，但又对计算机科学充满好奇的读者来说，找到一本既有深度又不至于过于晦涩的入门书籍非常重要。这本书在这方面做得非常出色。它并没有一开始就抛出复杂的数学公式和理论，而是从一些非常直观的例子入手，比如如何高效地查找信息，如何优化路径等等，让我能很快地进入状态。作者的语言风格很独特，不乏幽默感，读起来不会感到枯燥乏味。虽然书名听起来有点“硬核”，但实际上，它更像是在讲故事，讲那些关于效率、关于优化的故事。我特别喜欢书中关于贪心算法的部分，那种“眼前利益”和“长远规划”之间的权衡，让我看到了算法的智慧。虽然有些概念我还需要反复查阅资料才能完全理解，但这正是学习的乐趣所在，每一次的“顿悟”都让我感到无比的满足。

评分☆☆☆☆☆

差评！！！！！！书这么厚怎么看(●?●)??????????????

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