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Thomas H.Cormen 殷建平

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发表于2025-03-01

商品介绍



2012-12 平装 9787111407010

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书籍描述

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。目前的研究兴趣包括: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Charles E. 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 Faculty Fellow。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(Andrew and Erna Viterbi)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Adi Shamir和Len Adleman一起发明了RSA公钥算法,这个算法在信息安全中获得最大的突破,这一成果也使他和Shamir、Adleman一起得到2002年ACM图灵奖。他现在担任国家密码学会的负责人。

Clifford Stein(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。他的研究兴趣包括: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。

在有关算法的书中,有一些叙述非常严谨,但不够全面;另一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一体,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”)那一章的内容,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,矩阵运算这一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。

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读者评价

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之前尝试自学这本书,很失败。。太难。。 后来到美国上学开始系统的跟着老师走这本书。基本看完了,也写写评论。 首先我肯定是力荐的,经典。 然后几个问题: 1. 初学者,自学? 第一次看之前,我大概过了一遍MIT公开课,看了Data Structure and Algorithms in C++ (大概这个名...  

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##记得小学时,有很长一段时间疯狂的迷霍金,四年级的寒假拿了一百块压岁钱去买了两本他的科普读物《时间简史》《果壳中的宇宙》,一本45一本42,虽说是科普读物且全书只有一个数学公式(E=MC²),当时仍然完全看不懂,只能看看画,但附赠书签里的一句话却让我印象深刻:阅读...  

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##◼︎◼︎◼︎◻︎◻︎◻︎ 又一本 7 年前想读的书终于被我读完(除各个算法的大 O 数学证明外)了!说实话这本书有些地方让我看得头秃,这本书太数学了,到了数学证明的地方我就匆匆浏览了一遍,一直以为我不头秃是体质的原因,现在才知道原来是因为我不够努力。最大的收获就是阶段性地切除了一直埋在我心里的 dp 心结,现在面对 dp 题目稍微有点自信了。

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##读了大约一半, 跳过了数学理论及证明部分, 仅focus在原理及实现. 基础的算法数据结构如排序、堆、二叉搜索树等部分收获颇丰. 但读的过程中还是觉得这本书过于偏向理论, 需要较强的数学基础与数学思路, 不是非常适合工程研发人员学习. 尤其对于某些比较复杂的结构, 如红黑树、B树等, 展开解释的太少从而过于生涩, 需要额外的学习资料. 期望能有一本书能更形象化、细致化的解读原理与设计理念、历史, 从而更好的帮助学习.

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##读了大约一半, 跳过了数学理论及证明部分, 仅focus在原理及实现. 基础的算法数据结构如排序、堆、二叉搜索树等部分收获颇丰. 但读的过程中还是觉得这本书过于偏向理论, 需要较强的数学基础与数学思路, 不是非常适合工程研发人员学习. 尤其对于某些比较复杂的结构, 如红黑树、B树等, 展开解释的太少从而过于生涩, 需要额外的学习资料. 期望能有一本书能更形象化、细致化的解读原理与设计理念、历史, 从而更好的帮助学习.

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##去年,我曾借阅过这本《算法导论》,读《算法导论》时常有这种想法:当读到一章比较难懂的部分,如大段的数学证明,或者题目很难做,这个时候就会没耐心去读,或者草草带过,不求甚解,有时干脆跳过不读~但又心存愧意,觉得碰到晦涩难懂的就不去钻研而选择逃避,实在不该。于...  

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##这本书和国内学者编写的算法教材有些差别。 首先,就像其他国外教材一样,该书讲解的很细致,习惯国内教材的读者可能觉得写得有点罗嗦,不过个人感觉很适合自学。 其次,每一章节最后都附有延伸阅读的建议,对于深入学习很有帮助。 最后,本书对算法的讲解使用的是伪码,不...  

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