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黄宇 著

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 算法分析
• 设计与分析
• 计算机科学
• 编程
• 理论计算机科学
• 复杂度分析
• 递归
• 分治法

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111572978

版次：1

商品编码：12145209

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 面向CS2013计算机专业规划教材

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：198

内容简介

本书讲授算法设计与分析的基础知识。首先介绍计算模型的基本概念；其次围绕遍历、分治、贪心、动态规划这四个经典算法设计策略，讲解了排序、选择、查找、图遍历、小生成树、短路径等经典算法问题；后介绍了计算复杂性的基础知识。本书主要面向计算机专业本科生，以及其他需要学习计算机科学基础知识与了解计算机程序设计背后原理的读者。

目录

前言
教学建议
第一部分　计算模型
第1章　抽象的算法设计与分析2
1.1　RAM模型的引入2
1.1.1　计算的基本概念2
1.1.2　计算模型的基本概念3
1.1.3　RAM模型4
1.1.4　计算模型的选择：易用性和精确性6
1.2　抽象算法设计7
1.2.1　算法问题规约7
1.2.2　算法正确性证明：数学归纳法8
1.3　抽象算法分析10
1.3.1　抽象算法的性能指标10
1.3.2　最坏情况时间复杂度分析11
1.3.3　平均情况时间复杂度分析12
1.4　习题13
第2章　从算法的视角重新审视数学的概念16
2.1　数学运算背后的算法操作16
2.1.1　取整x和x16
2.1.2　对数log n17
2.1.3　阶乘n!18
2.1.4　常见级数求和∑ni=1f(i)19
2.1.5　期望E［X］20
2.2　函数的渐近增长率22
2.3　“分治递归”求解24
2.3.1　替换法24
2.3.2　分治递归与递归树25
2.3.3　Master定理26
2.4　习题27
第二部分　朴素遍历
第3章　线性表的遍历32
3.1　基于遍历的选择与查找32
3.2　基于遍历的排序33
3.2.1　选择排序34
3.2.2　插入排序35
3.3　习题37
第4章　图的深度优先遍历39
4.1　图和图遍历39
4.2　有向图的深度优先遍历40
4.2.1　有向图的深度优先遍历框架40
4.2.2　有向图的深度优先遍历树42
4.2.3　活动区间43
4.3　有向图的深度优先遍历应用45
4.3.1　拓扑排序45
4.3.2　关键路径48
4.3.3　有向图中的强连通片50
4.4　无向图的深度优先遍历54
4.4.1　无向图的深度优先遍历树55
4.4.2　无向图的深度优先遍历框架56
4.5　无向图的深度优先遍历应用57
4.5.1　容错连通57
4.5.2　寻找割点58
4.5.3　寻找桥60
4.6　习题61
第5章　图的广度优先遍历66
5.1　广度优先遍历66
5.1.1　广度优先遍历框架67
5.1.2　有向图的广度优先遍历树70
5.1.3　无向图的广度优先遍历树70
5.2　广度优先遍历的应用72
5.2.1　判断二分图72
5.2.2　寻找k度子图73
5.3　习题74
第三部分　分治策略
第6章　排序：从遍历到分治78
6.1　快速排序78
6.1.1　插入排序的不足78
6.1.2　快速排序的改进79
6.1.3　快速排序的分析81
6.2　合并排序84
6.3　基于比较的排序的下界86
6.3.1　决策树的引入87
6.3.2　比较排序最坏情况时间复杂度的下界88
6.3.3　比较排序平均情况时间复杂度的下界88
6.4　习题90
第7章　堆的设计与应用95
7.1　堆的定义95
7.2　堆的抽象维护96
7.2.1　堆的修复96
7.2.2　堆的构建97
7.3　堆的具体实现98
7.4　堆的应用100
7.4.1　堆排序100
7.4.2　基于堆实现优先队列100
7.5　习题101
第8章　线性时间选择103
8.1　期望线性时间的选择103
8.1.1　期望线性时间的选择算法设计103
8.1.2　期望线性时间的选择算法分析104
8.2　最坏情况线性时间的选择106
8.2.1　最坏情况线性时间的选择算法设计106
8.2.2　最坏情况线性时间的选择算法分析107
8.3　习题108
第9章　对数时间查找110
9.1　折半查找110
9.1.1　经典折半查找110
9.1.2　折半查找的推广111
9.2　平衡二叉搜索树112
9.2.1　二叉搜索树及其平衡性113
9.2.2　红黑树的定义114
9.2.3　红黑树的平衡性115
9.3　习题116
第四部分　贪心策略
第10章　最小生成树120
10.1　Prim算法120
10.1.1　Prim算法的正确性122
10.1.2　Prim算法的实现125
10.1.3　Prim算法的分析126
10.2　Kruskal算法127
10.2.1　Kruskal算法的正确性128
10.2.2　判断是否成环——基于并查集的实现129
10.2.3　Kruskal算法的实现与分析133
10.3　最小生成树贪心构建框架MCE134
10.3.1　从MCE框架的角度分析Prim算法135
10.3.2　从MCE框架的角度分析Kruskal算法136
10.4　习题137
第11章　给定源点的最短路径142
11.1　Dijkstra算法142
11.1.1　Dijkstra算法的设计142
11.1.2　Dijkstra算法的正确性与性能分析144
11.2　从Dijkstra算法到贪心遍历框架BestFS146
11.3　习题147
第12章　贪心策略的其他应用151
12.1　相容任务调度问题151
12.1.1　直觉的尝试151
12.1.2　基于任务结束时间的贪心算法152
12.2　Huffman编码153
12.2.1　可变长度编码153
12.2.2　最优编码方案的性质154
12.2.3　贪心的Huffman编码156
12.3　习题156
第五部分　动态规划
第13章　最短路径160
13.1　有向无环图上的给定源点最短路径问题160
13.2　传递闭包问题和Shortcut算法161
13.3　所有点对最短路径：基于路径长度的递归163
13.4　Floyd-Warshall算法：基于中继节点范围的递归164
13.5　习题166
第14章　动态规划算法168
14.1　动态规划的动机168
14.2　动态规划的基本过程169
14.2.1　基于朴素遍历的递归170
14.2.2　未作规划的递归171
14.2.3　采用动态规划的递归171
14.3　动态规划的应用174
14.3.1　动态规划的要素174
14.3.2　编辑距离问题175
14.3.3　硬币兑换问题176
14.3.4　最大和连续子序列问题178
14.3.5　相容任务调度问题179
14.4　习题179
第六部分　计算复杂性理论初步
第15章　多项式时间归约188
15.1　问题间的归约188
15.1.1　优化问题和判定问题188
15.1.2　问题间归约的定义189
15.2　多项式时间：解决问题与完成归约190
15.2.1　多项式时间可解的问题190
15.2.2　多项式时间归约191
15.3　习题192
第16章　NP完全问题的基本概念193
16.1　NP完全问题的定义193
16.1.1　NP问题的定义193
16.1.2　NP难与NP完全问题的定义194
16.2　NP完全性证明的初步知识195
16.2.1　一般问题和特例问题195
16.2.2　等价的问题196
16.3　习题197
附录A　数学归纳法199
附录B　二叉树200
参考文献201

前言/序言

算法是计算的灵魂(spirit of computing)，而算法设计与分析的基础知识是计算机科学的基石。算法设计与分析的知识内容很丰富，可以从不同视角进行组织与阐述。一种视角是关注经典的算法问题，如排序、选择、查找、图遍历等；另一种视角是关注经典的算法设计策略，包括分治、贪心、动态规划等。本书的组织兼顾问题与策略两种视角。首先按照经典的算法设计策略，将书中的主体内容分为遍历、分治、贪心、动态规划4个部分。其次在每个部分之内，又围绕经典的算法问题来阐述该部分所着重讨论的策略。
本书集中讨论抽象的即与机器、实现语言无关的算法设计与分析。为此在主体内容之前，我们首先讲解计算模型的基础知识，它是后续抽象讨论算法设计与分析的基础。另外，在本书的最后，我们介绍计算复杂性的基础知识，试图让读者在了解了各类算法问题、学习了各种算法设计和分析技术之后，对算法问题的难度有一个总体性的认识。此外，一些对于算法设计与分析较为关键的数学知识将在附录中列出。本书的内容是作者在过去多年授课的过程中逐渐积淀而成的，所以它不是对算法设计与分析知识的一个百科全书式的覆盖，而是对一些重点内容的更专注的讨论。
本书内容和组织方式的设计针对一个学期的授课展开。在内容方面，本书可以分为前后两个部分。前一部分主要围绕元素的序关系展开，讨论排序、选择、查找这3个经典的算法问题。而这3个问题的求解同时又是分治策略的典型应用。后一部分主要围绕“图”这一数学结构展开，讲授图遍历、最小生成树、最短路径等经典图算法。同时，这些图算法背后的一个核心问题是图上特定结构——最小生成树、最短路径——的优化。围绕图优化，我们展示了贪心策略与动态规划策略的典型应用。
在授课形式方面，我们将课程分为主课与辅课这两种形式。主课主要围绕典型的算法问题、经典的算法展开。而辅课则围绕算法策略来展开，在讲述若干经典问题、经典算法之后，从策略的视角回顾最近阶段的经典算法，同时补充新的素材对相应的策略进行进一步的展示。除知识讲授之外，实践也是“算法设计与分析”课程的重要组成部分。算法设计与分析课程的实践分为两类：一类是传统的习题，即紧扣书本知识的习题，如一些简单定理的证明、紧扣算法细节的一些问题等；另一类是应用题，它需要读者对一个有一定现实意义的问题进行建模，并用书中的算法知识来求解。本书的应用题大都可以用于算法编程实现的训练。在实际授课中，我们挑选了部分应用题作为编程实现题，并基于开源的OnlineJudge平台进行自动评测，取得了良好的效果。
本书的素材主要源自于南京大学计算机系本科生“算法设计与分析”课程的授课内容。其中一部分素材来源于共同授课的其他老师，包括前期负责讲授主课并指导辅课教学的陈道蓄老师，以及后期共同分班讲授这门课程的钱柱中老师。还有一部分素材来自于经典的算法教科书和国外大学授课教师在其课程网站上发布的课程材料。另外，还要感谢“算法设计与分析”课程的两位助教魏恒峰和杨怡玲，他们对大量的课程资料进行了整理与提炼。最后要感谢上过这门课的学生，他们创造性的提问与解题时所犯的错误都为本书提供了宝贵的素材。
教学建议说明：南京大学计算机系“算法设计与分析”课程的讲授采用三种不同形式，即主课、辅课（tutorial）和习题课。
●主课围绕各个主要知识点进行专题讲授。下面列出主课的授课计划，包括每次课的主题以及所对应的书本中的章节。
●辅课的主要内容是对前一阶段主课知识的多角度解读，以及重点内容的强化。辅课的授课往往以围绕经典例题的讨论为主，以知识点的阐述为辅。
●习题课的讲授主要包括书上习题的讲解，以及上机评测问题的讲解。习题课的讲授可以根据具体的教学、上机、考试等情况进行相应的安排。
教学章节教学要求课时主课一　准备知识（第1章）　计算模型的基础知识　抽象算法设计与分析的基本概念2主课二　数学基础（第2章）　函数渐近增长率的基本概念　简单蛮力算法的逐步改进2　递归方程的基本求解技术　基于Master定理的分治递归求解2辅课一　从算法设计与分析的角度重新审视数学的概念2主课三　排序（第3、6、7章）　线性表的遍历，从蛮力排序到快速排序2　堆结构的维护　堆结构的应用：堆排序与优先队列2　合并排序　基于比较的排序的下界2辅课二　排序：从简单遍历到分而治之2主课四　选择（第8章）　选择问题的简单特例　期望线性时间选择　最坏情况线性时间选择2主课五　查找（第9、10章）　折半查找　平衡二叉树的定义及平衡性分析2　动态等价关系下的查找　并查集的设计与分析2(续)教学章节教学要求课时辅课三　分治策略中的平衡性控制技术2主课六　图遍历（第4、5章）　DFS、BFS基本算法框架　DFS框架深入分析2　有向图中的DFS：拓扑排序、任务调度、强连通片识别2　无向图中的DFS：寻找割点、寻找桥2辅课四　BFS框架深入分析、图遍历的典型应用、DFS和BFS各自特色比较2主课七　图优化（第10~14章）　最小生成树：Prim算法、Kruskal算法2　最短路径：给定源点最短路径、所有点对间最短路径2　从图优化到一般优化问题求解：贪心策略、动态规划策略的典型应用4辅课五　图的贪心遍历框架、经典图优化问题的各种变体2主课八　计算复杂性理论初步（第15~16章）　P问题、NP问题基本概念　问题间归约基本概念2　NP完全问题基本概念　基本的NP完全性证明技术2辅课六　算法设计与分析——过去与未来：抽象算法设计与分析回顾、难问题求解技术简介（近似算法）、算法设计与分析前沿简介（随机算法、在线算法、并行分布式算法等）2

《算法的宇宙：探索计算的奥秘》 在这个信息爆炸的时代，数据以前所未有的速度增长，如何高效地处理、分析和利用这些数据，已成为衡量一个国家、一个行业乃至一个企业核心竞争力的关键。本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次引人入胜的宇宙探索之旅。它将带您深入算法的深邃之处，领略计算思维的无穷魅力，理解那些驱动现代科技进步的无形力量。 踏入算法的星河，洞悉计算的本质 您是否曾好奇，搜索引擎如何在海量网页中迅速定位您所需的信息？社交媒体如何根据您的喜好推荐内容？又或者，在复杂的金融市场中，风险是如何被精确评估的？这一切的背后，都离不开算法的身影。本书将从最基础的概念出发，如同一位经验丰富的向导，引领您逐步认识算法的本质——它是一种解决问题的步骤和方法。我们将探讨算法的构成要素：输入、输出、明确性、有限性和有效性，理解它们如何协同工作，将抽象的需求转化为具体的计算过程。 解锁算法的钥匙：从基础到精深 本书的核心内容，将围绕着构建高效算法的关键原则和技术展开。我们将深入剖析算法的性能度量，理解“时间复杂度”和“空间复杂度”这两个至关重要的概念。这意味着，您将学会如何评估一个算法的运行效率，如何在有限的时间和内存资源下，找到最优的解决方案。 学习过程中，您将接触到一系列经典的算法范式，它们如同宇宙中的基本粒子，构成了算法世界的基石： 递归的力量： 领略自我引用的美妙，理解如何将复杂问题分解为更小的、相似的子问题，例如斐波那契数列的生成、树结构的遍历，乃至如分治法这样强大的问题解决策略。 贪婪的智慧： 探索在每一步选择当前最优解，最终能否导向全局最优的路径。您将学习如何运用贪婪算法解决如活动选择、霍夫曼编码等问题，并理解其适用范围和局限性。 动态规划的精妙： 揭示如何通过存储子问题的解，避免重复计算，从而高效地解决具有重叠子问题和最优子结构特性的问题。我们将深入学习背包问题、最长公共子序列等经典动态规划的应用。 搜索与遍历的艺术： 掌握如何系统地探索数据空间，无论是广度优先搜索（BFS）还是深度优先搜索（DFS），它们在图论、迷宫求解等领域展现出强大的能力。 排序的效率： 从冒泡排序、选择排序等基础排序算法，到快速排序、归并排序等高效的排序方法，本书将全面解析它们的实现原理、性能特点以及在实际应用中的权衡。 驾驭数据结构的翅膀，飞向算法的蓝天 算法的效率离不开其赖以生存的数据结构。本书将系统地介绍各种重要的数据结构，并阐述它们与算法之间密不可分的联系： 数组与链表： 作为最基本的数据组织形式，我们将探讨它们在不同场景下的优劣势，以及如何基于它们构建更复杂的数据结构。 栈与队列： 理解后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）的特性，以及它们在函数调用、任务调度等领域的应用。 树的结构： 深入探索二叉搜索树、平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）的原理，以及它们如何实现高效的查找、插入和删除操作。 图的遍历与应用： 学习如何表示和处理图结构，如邻接矩阵和邻接表，并掌握最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）和最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法）等。 哈希表： 揭示其如何通过哈希函数实现近乎常数时间的查找，以及解决冲突的各种策略。 算法的舞台：从理论到实践的飞跃 本书不仅仅停留在理论的讲解，更注重将算法的思想与实际应用相结合。您将了解到： 图论的广阔天地： 如何运用图算法解决网络路由、社交网络分析、交通规划等现实世界的问题。 字符串匹配的挑战： 探索朴素匹配、KMP算法等，理解如何在文本中高效地查找特定模式。 数值计算的精度： 了解浮点数运算的精度问题，以及如何设计鲁棒的数值算法。 NP-完全性问题的思考： 接触计算复杂性理论的边界，理解哪些问题可能没有高效的解决方案，以及如何在这种情况下寻求近似解或启发式方法。 开启你的计算思维之旅 《算法的宇宙：探索计算的奥秘》旨在为读者提供一个坚实的理论基础，同时激发对计算科学的浓厚兴趣。无论您是计算机科学领域的初学者，还是希望系统梳理和深化算法知识的开发者，亦或是对数据驱动的决策充满好奇的决策者，本书都将是您不可多得的伴侣。通过学习本书，您将不仅掌握解决问题的强大工具，更能培养一种严谨、逻辑、高效的计算思维，这种思维将渗透到您学习、工作和生活的方方面面，助您在这个日新月异的时代，乘风破浪，抵达成功的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在互联网公司摸爬滚打多年的老程序员，我深知算法在现代软件开发中的重要性。尤其是在大数据和人工智能时代，算法更是核心驱动力。我手里也收藏了不少算法方面的书籍，但总觉得不够系统，或者说在某些细节上不够深入。当我拿到这本书时，我眼前一亮。它的内容组织得非常有逻辑性，从最基本的排序、搜索算法，到更高级的图论、动态规划，再到NP-hard问题，几乎面面俱到。我最喜欢的是书中对各种算法的设计思路的剖析，以及它们背后的数学原理。比如，它在讲解快速排序时，不仅仅是给出代码，而是深入分析了pivot的选择策略，以及为什么它的平均时间复杂度是O(n log n)。这种深入的讲解，让我能够真正理解算法的精髓，而不是仅仅停留在“知其然”。我曾经在工作中遇到过一个性能瓶颈，一个复杂的图遍历问题，当时我尝试了很多方法都无法有效解决，后来翻到这本书中的图算法章节，才找到了灵感，并最终成功地优化了程序。这本书对我来说，就像一个经验丰富的导师，它不仅传授知识，更重要的是教会我如何思考，如何分析问题，如何设计出更优的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在准备考研的计算机科学专业的学生，目标是进入一所顶尖的985高校。我知道，算法与数据结构是计算机考研的核心科目之一，重要性不言而喻。我一直听说这本书是算法领域的经典之作，拥有极高的学术价值和权威性。在备考期间，我将这本书作为主要的学习资料。这本书的内容非常全面，从最基础的算法概念，到复杂的数据结构，再到各种经典的算法应用，都进行了详尽的讲解。我特别喜欢书中对每个算法的详细分析，包括其时间复杂度和空间复杂度，以及各种优化技巧。我曾经在理解“哈夫曼编码”时遇到了困难，但通过阅读这本书，我终于明白了它的编码原理和贪心策略，并且能够自己动手实现。此外，书中还包含了很多经典的算法题目，以及解题思路分析，这对于我的考研复习非常有帮助。我通过反复研读这本书，不仅巩固了我的算法知识，还极大地提升了我解决算法问题的能力。这本书无疑是我考研路上的一盏明灯，它为我指明了方向，也为我提供了强大的知识支撑。

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我是一名对计算机科学理论充满探索欲的大学教师，我一直在寻找一本能够系统性地、深入浅出地讲解算法设计与分析的教材，以供我的学生使用，同时也用于更新我的知识体系。这本书的出现，无疑满足了我的需求。它的内容涵盖了算法领域最核心的概念和技术，从基础的排序、搜索算法，到高级的图论、网络流，再到计算复杂性理论，几乎无所不包。我尤其欣赏书中对算法设计的各种策略进行的详细阐述，比如回溯法、分支限界法等，这些方法在解决实际问题时都至关重要。我曾经在指导学生完成一个复杂的图论问题时，学生们都陷入了困境，后来我推荐他们阅读这本书中的相关章节，学生们都表示受益匪浅，并最终成功地解决了问题。这本书的语言风格严谨又不失生动，它能够让学生在掌握理论知识的同时，也能对算法的设计和分析产生浓厚的兴趣。我非常看好这本书在教学和科研领域所能发挥的重要作用。

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我是一名对计算机科学充满好奇心的业余爱好者，虽然不是科班出身，但我一直对算法的世界很感兴趣。我平时会通过各种渠道学习计算机知识，也尝试着自己编写一些小程序。在一次偶然的机会，我看到了这本书的推荐，被它“算法设计与分析”的书名所吸引。我平时看一些技术博客，经常会遇到一些关于算法的讨论，但总是觉得云里雾里的，理解起来比较困难。这本书的出现，正好满足了我对深入了解算法的需求。我收到书后，迫不及待地翻阅起来。这本书的语言风格非常友好，即使是像我这样非专业背景的读者，也能理解。它从最基础的概念开始，循序渐进地讲解各种算法。我印象最深刻的是书中对数据结构的讲解，比如数组、链表、树、图等，这些都是算法的基础。通过书中详细的图示和解释，我终于明白了这些数据结构是如何工作的，以及它们在算法中的作用。我还特别喜欢书中关于算法效率的讨论，它让我明白，为什么有的程序运行很快，有的却很慢。这本书就像一个引路人，为我打开了一扇通往算法世界的大门。我还在学习过程中，但我已经能够感受到它给我带来的巨大收获，我对算法的理解也越来越深入。

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我是一位即将毕业的计算机科学硕士研究生，在攻读学位期间，我一直专注于算法和数据结构的研究。我知道，一个扎实的算法基础，是我未来学术研究和职业发展的重要保障。在寻找相关文献资料的过程中，我接触到了这本书，并被它深邃的理论和广泛的涵盖范围所吸引。这本书的体系结构非常完整，从基础的算法思想，如贪心算法、动态规划，到更为前沿的随机化算法、近似算法，都进行了深入的探讨。我特别欣赏书中对于各种算法的时间复杂度和空间复杂度分析的细致入微，这让我能够更准确地评估算法的性能，并为我的研究选择最优的算法。我记得在书中关于“最短路径算法”的章节，它不仅讲解了Dijkstra算法，还深入探讨了Bellman-Ford算法以及它们各自的优劣和适用场景。这种对比分析，让我对最短路径问题有了更深刻的理解。此外，书中还引入了一些我之前未曾接触过的算法领域，例如流网络算法和计算几何算法，这极大地拓宽了我的学术视野。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一本算法领域的百科全书，它为我的学术研究提供了坚实的理论基础和丰富的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

我是一个在职的软件工程师，工作了好几年，虽然积累了一些项目经验，但在算法方面总觉得自己不够扎实，有时候遇到一些性能瓶颈或者需要优化代码的时候，会感到力不从心。所以，我一直在寻找一本能够系统性地提升我算法能力的图书。这本书是我在一次技术交流会上，听一位资深工程师强烈推荐的，据说很多大厂的面试都会涉及到书中的内容。我抱着试试看的心态买回来了，翻开书，我立刻被它严谨的逻辑和清晰的结构所吸引。这本书并没有一上来就抛出复杂的概念，而是从最基本的排序算法讲起，层层递进，逐步深入到图算法、字符串匹配算法等等。我最喜欢的是书中对于每种算法的分析，不仅给出了代码实现，还详细讲解了算法的原理、设计思想，以及在不同场景下的适用性。尤其是对于算法的时间复杂度和空间复杂度的分析，简直是太到位了！它能够让你清晰地看到一个算法的效率极限在哪里，以及如何通过优化来提升性能。我曾经遇到过一个问题，就是在处理大规模数据时，程序的响应速度非常慢，通过阅读这本书，我找到了书中关于分治法和贪心算法的讲解，这给了我很大的启发，我尝试着将这些思想应用到我的项目中，最终取得了显著的优化效果。这本书对我来说，就像是一本武功秘籍，让我能够更深入地理解计算机的运行机制，也让我更有信心去解决复杂的技术难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书我早就想买了，一直听说它的名声在外，是计算机科学领域的经典之作。终于下定决心入手了，拿到手的时候，感觉沉甸甸的，里面的知识量可想而知。我本身就是一名计算机专业的学生，在学习过程中，算法的重要性不言而喻，它是解决问题的核心，是效率的基石。我曾经在一些项目开发中，因为对算法的理解不够深入，导致程序运行缓慢，效率低下，这给我带来了很大的困扰。我深知，要想在计算机科学领域有所建树，扎实的算法功底是必不可少的。这本书的内容我还在慢慢消化中，每天都会抽出一定的时间来阅读和思考。它的排版设计我很喜欢，字体大小适中，章节划分清晰，每一个概念都讲解得非常透彻。我尤其欣赏书中对于算法的分析方法，不仅仅是给出算法的实现，更重要的是对其时间复杂度和空间复杂度的详细剖析，这有助于我们理解算法的优劣，并能根据实际需求选择最合适的算法。我记得其中一个章节，讲解了动态规划，这个概念对我来说一度是个难点，但这本书的讲解方式让我茅塞顿开，通过生动的例子和循序渐进的推导，我终于明白了动态规划的思想，并且能够尝试着去解决一些动态规划的问题。这本书的深度和广度都让我印象深刻，它涵盖了从基础算法到高级算法的方方面面，让我对算法的世界有了更全面的认识。我期待着通过这本书的学习，能够显著提升我的算法设计和分析能力，为我未来的学习和工作打下坚实的基础。

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