算法导论这本书怎么样？学习这本书需要什么背景知识？

appl55 2012-12-01 11:24:49
菜鸟想学习算法，不知道如何入手！
...全文
3038 21 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
21 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
ama1997 2014-02-15
  • 打赏
  • 举报
 回复
读书地图： 概率论基础 离散数学及其应用 计算机科学的数学基础 计算机程序结构与解释 算法导论
SKATE11 2012-12-02
  • 打赏
  • 举报
 回复
这本书确实蛮有深度的 楼主概率论学过了吗 最好先学学概率论
appl55 2012-12-02
  • 打赏
  • 举报
 回复
哈哈，谢谢各位
zjwzcnjsy 2012-12-02
  • 打赏
  • 举报
 回复
我觉得对基本的数据结构和算法有个概念，再来读这本书比较好。 书本讲的内容不是很难，难的是要形成那种思维方式。
full810 2012-12-02
  • 打赏
  • 举报
 回复
数学基础，数据结构什么的也要学好
goodwithcode 2012-12-02
  • 打赏
  • 举报
 回复
引用 15 楼 appl55 的回复:
引用 11 楼 kuzuozhou 的回复:先学好编程 基础，掌握一门编程语言，例如c语言，写过一定的代码，然后学习数据结构和算法，对数组、链表、堆、树、图、hash这几个数据结构有了一定认识，对排序、分冶、贪心、动归、搜索、这几种常见算法有了初步概念后（推荐一本书《大会数据结构》），在这之后，算法导论则是进阶的必备书！有没有用到离散数学知识的？
树，图会用到的
L_chxu 2012-12-01
  • 打赏
  • 举报
 回复
先把数学学好点
appl55 2012-12-01
  • 打赏
  • 举报
 回复
引用 11 楼 kuzuozhou 的回复:
先学好编程 基础，掌握一门编程语言，例如c语言，写过一定的代码，然后学习数据结构和算法，对数组、链表、堆、树、图、hash这几个数据结构有了一定认识，对排序、分冶、贪心、动归、搜索、这几种常见算法有了初步概念后（推荐一本书《大会数据结构》），在这之后，算法导论则是进阶的必备书！
有没有用到离散数学知识的？
wizard_tiger 2012-12-01
  • 打赏
  • 举报
 回复
建议楼主先学习一下数据结构。
jiangjieqi 2012-12-01
  • 打赏
  • 举报
 回复
看什么书不重要 其实很多书 你看懂了 比你买什么书更重要 先把你买过来的好书 坏书 都看过了 再说哪个好 书不在多 在于精 一本走天下的也有
pengfoo 2012-12-01
  • 打赏
  • 举报
 回复
形象一点说，可以把这些内容分为3级。 1级包括：数组、链表、树、排序。这些都是最基本的东西，必须非常熟悉，如要多写写链表的插入删除节点，树的遍历啥的。特别是排序， 第2级包括：所有常见的数据结构、简单的分冶和贪心、基本动归和搜索算法。 第3级：除了常见的数据结构，你还得对啥字符树啊，B+树啊比较熟悉，hash必须能写出一个优秀的hash算法并且知道hash的几种不同实现如何解决冲突等，对于几种常见算法类型如动归搜索等，最好在pku的acm平台上都做上几道题熟悉一下，锻炼解题思维。当然，如果你是ACMer，可以自动忽略这段东西。 以上转载自网络，与你共勉！
pengfoo 2012-12-01
  • 打赏
  • 举报
 回复
先学好编程 基础，掌握一门编程语言，例如c语言，写过一定的代码，然后学习数据结构和算法，对数组、链表、堆、树、图、hash这几个数据结构有了一定认识，对排序、分冶、贪心、动归、搜索、这几种常见算法有了初步概念后（推荐一本书《大会数据结构》），在这之后，算法导论则是进阶的必备书！
独孤过儿 2012-12-01
  • 打赏
  • 举报
 回复
这是学算法的最好的书，没有之一 里面的 证明算法正确性 的部分需要到数学，大概是高中毕业的水平就足够了 这本书必须要静下心来仔细读，期望一口吃个胖子的，趁早绕道吧
it_shicong 2012-12-01
  • 打赏
  • 举报
 回复
看啥啊，看，把专业课学好就行了，你能把你专业课本背下来吗？ 不然就是好高骛远，就算你把这本书买回来，也是放在一边，不会怎么看的。 我发觉，我越来越喜欢多管闲事了。
xiaoji0507 2012-12-01
  • 打赏
  • 举报
 回复
刚买了这本书。还没到货。。
flyrack 2012-12-01
  • 打赏
  • 举报
 回复
其实是国内的数学课程设置不合理，按照国外的数学教学，学完高中数学看这本书就很好理解了
14号选手 2012-12-01
  • 打赏
  • 举报
 回复
引用 4 楼 appl55 的回复:
引用 3 楼 xuchao1229 的回复:要有数学基础，数据结构什么的也要学好可以讲一下您的学习经历吗？还有我想请问一下，在看算法导论这本书之前，看一些什么书比较好？
学习方法来说的话是仁者见仁智者见智的 适合我不一定适合你，适合你的不一定适合你 只要找到适合自己的方法就行了，但是一定要保持兴趣的良性循环 先把该学的基础课学好然后再慢慢的提高
weidu23 2012-12-01
  • 打赏
  • 举报
 回复
怎么会想到看着书 ? 其实呢，我个人觉得《算法导论》相当坑爹， 说是说程序员必读物，其实真没几个人会老老实实地看。 导论？我看没点基础的"导论"不出来吧! ------------------ 个人觉得张乃孝的数据结构倒是本好读物， 建议楼主不要看到国外著作就激动，其实国内也有水平的，比如这位张乃孝的！ 我看行 ！
appl55 2012-12-01
  • 打赏
  • 举报
 回复
引用 3 楼 xuchao1229 的回复:
要有数学基础，数据结构什么的也要学好
可以讲一下您的学习经历吗？还有我想请问一下，在看算法导论这本书之前，看一些什么书比较好？
14号选手 2012-12-01
  • 打赏
  • 举报
 回复
要有数学基础，数据结构什么的也要学好
加载更多回复（1）
算法导论(part2)
一、本书的内容 目前，市面上有关计算机算法的书很多，有些叙述严谨但不全面，另外一些则是容量很大但不够严谨。本书将叙述的严谨性以及内容的深度和广度有机地结合了起来。第1版推出后，即在世界范围内受到了广泛的欢迎，被各高等院校用作多种课程的教材和业界的标准参考资料。它深入浅出地介绍了大量的算法及相关的数据结构，以及用于解决一些复杂计算问题的高级策略(如动态规划、贪心算法、平摊分析等)，重点在于算法的分析和设计。对于每一个专题，作者都试图提供目前最新的研究成果及样例解答，并通过清晰的图示来说明算法的执行过程。. 本书是原书的第2版，在第1版的基础之上增加了一些新的内容，涉及算法的作用、概率分析和随机化算法、线性规划，以及对第1版中详尽的、几乎涉及到每一小节的修订。这些修订看似细微，实际上非常重要。书中引入了“循环不变式”，并贯穿始终地用来证明算法的正确性。在不改动数学和分析重点的前提下，作者将第1版中的许多数学基础知识从第一部分移到了附录中。 二、本书的特点 本书在进行算法分析的过程中，保持了很好的数学严谨性。书中的分析和设计可以被具有各种水平的读者所理解。相对来说，每一章都可以作为一个相对独立的单元来教授或学习。书中的算法以英语加伪代码的形式给出，只要有一点程序设计经验的人都能读懂，并可以用任何计算机语言(如C／C++和Java等)方便地实现。在书中，作者将算法的讨论集中在一些比较现代的例子上，它们来自分子生物学(如人类基因项目)、商业和工程等领域。每一小节通常以对相关历史素材的讨论结束，讨论了在每一算法领域的原创研究。 本书的特点可以概括为以下几个方面： 1．概念清晰，广度、深度兼顾。 本书收集了现代计算机常用的数据结构和算法，并作了系统而深入的介绍。对涉及的概念和背景知识都作了清晰的阐述，有关的定理给出了完整的证明。 2．“五个一”的描述方法。 本书以相当的深度介绍了许多常用的数据结构和有效的算法。编写上采用了“五个一”，即一章介绍一个算法、一种设计技术、一个应用领域和一个相关话题。.. 3．图文并茂，可读性强。 书中的算法均以通俗易懂的语言进行说明，并采用了大量插图来说明算法是如何工作的，易于理解。 4．算法的“伪代码”形式简明实用。 书中的算法均以非常简明的“伪代码”形式来设计，可以很容易地把它转化为计算机程序，直接应用。 注重算法设计的效率，对所有的算法进行了仔细、精确的运行时间分析，有利于进一步改进算法。 三、本书的用法 本书对内容进行了精心的设计和安排，尽可能考虑到所有水平的读者。即使是初学计算机算法的人，也可以在本书中找到所需的材料。 每一章都是独立的，读者只需将注意力集中到最感兴趣的章节阅读。 1．适合作为教材或教学参考书。 本书兼顾通用性与系统性，覆盖了许多方面的内容。本书不但阐述通俗、严谨，而且提供了大量练习和思考题。针对每一节的内容，都给出了数量和难度不等的练习题。练习题用于考察对基本内容的掌握程度，思考题有一定的难度，需进行精心的研究，有时还通过思考题介绍一些新的知识。 前言回到顶部↑本书提供了对当代计算机算法研究的一个全面、综合性的介绍。书中给出了多个算法，并对它们进行了较为深入的分析，使得这些算法的设计和分析易于被各个层次的读者所理解。力求在不牺牲分析的深度和数学严密性的前提下，给出深入浅出的说明。. 书中每一章都给出了一个算法、一种算法设计技术、一个应用领域或一个相关的主题。算法是用英语和一种“伪代码”来描述的，任何有一点程序设计经验的人都能看得懂。书中给出了230多幅图，说明各个算法的工作过程。我们强调将算法的效率作为一种设计标准，对书中的所有算法，都给出了关于其运行时间的详细分析。 本书主要供本科生和研究生的算法或数据结构课程使用。因为书中讨论了算法设计中的工程问题及其数学性质，因此，本书也可以供专业技术人员自学之用。 本书是第2版。在这个版本里，我们对全书进行了更新。所做的改动从新增了若干章，到个别语句的改写。 致使用本书的教师 本书的设计目标是全面、适用于多种用途。它可用于若干课程，从本科生的数据结构课程到研究生的算法课程。由于书中给出的内容比较多，只讲一学期一般讲不完，因此，教师们应该将本书看成是一种“缓存区”或“瑞典式自助餐”，从中挑选出能最好地支持自己希望教授的课程的内容。 教师们会发现，要围绕自己所需的各个章节来组织课程是比较容易的。书中的各章都是相对独立的，因此，你不必担心意想不到的或不必要的各章之间的依赖关系。每一章都是以节为单位，内容由易到难。如果将本书用于本科生的课程，可以选用每一章的前面几节内容；在研究生课程中，则可以完整地讲授每一章。 全书包含920多个练习题和140多个思考题。每一节结束时给出练习题，每一章结束时给出一些
算法导论(part1)
一、本书的内容 目前，市面上有关计算机算法的书很多，有些叙述严谨但不全面，另外一些则是容量很大但不够严谨。本书将叙述的严谨性以及内容的深度和广度有机地结合了起来。第1版推出后，即在世界范围内受到了广泛的欢迎，被各高等院校用作多种课程的教材和业界的标准参考资料。它深入浅出地介绍了大量的算法及相关的数据结构，以及用于解决一些复杂计算问题的高级策略(如动态规划、贪心算法、平摊分析等)，重点在于算法的分析和设计。对于每一个专题，作者都试图提供目前最新的研究成果及样例解答，并通过清晰的图示来说明算法的执行过程。. 本书是原书的第2版，在第1版的基础之上增加了一些新的内容，涉及算法的作用、概率分析和随机化算法、线性规划，以及对第1版中详尽的、几乎涉及到每一小节的修订。这些修订看似细微，实际上非常重要。书中引入了“循环不变式”，并贯穿始终地用来证明算法的正确性。在不改动数学和分析重点的前提下，作者将第1版中的许多数学基础知识从第一部分移到了附录中。 二、本书的特点 本书在进行算法分析的过程中，保持了很好的数学严谨性。书中的分析和设计可以被具有各种水平的读者所理解。相对来说，每一章都可以作为一个相对独立的单元来教授或学习。书中的算法以英语加伪代码的形式给出，只要有一点程序设计经验的人都能读懂，并可以用任何计算机语言(如C／C++和Java等)方便地实现。在书中，作者将算法的讨论集中在一些比较现代的例子上，它们来自分子生物学(如人类基因项目)、商业和工程等领域。每一小节通常以对相关历史素材的讨论结束，讨论了在每一算法领域的原创研究。 本书的特点可以概括为以下几个方面： 1．概念清晰，广度、深度兼顾。 本书收集了现代计算机常用的数据结构和算法，并作了系统而深入的介绍。对涉及的概念和背景知识都作了清晰的阐述，有关的定理给出了完整的证明。 2．“五个一”的描述方法。 本书以相当的深度介绍了许多常用的数据结构和有效的算法。编写上采用了“五个一”，即一章介绍一个算法、一种设计技术、一个应用领域和一个相关话题。.. 3．图文并茂，可读性强。 书中的算法均以通俗易懂的语言进行说明，并采用了大量插图来说明算法是如何工作的，易于理解。 4．算法的“伪代码”形式简明实用。 书中的算法均以非常简明的“伪代码”形式来设计，可以很容易地把它转化为计算机程序，直接应用。 注重算法设计的效率，对所有的算法进行了仔细、精确的运行时间分析，有利于进一步改进算法。 三、本书的用法 本书对内容进行了精心的设计和安排，尽可能考虑到所有水平的读者。即使是初学计算机算法的人，也可以在本书中找到所需的材料。 每一章都是独立的，读者只需将注意力集中到最感兴趣的章节阅读。 1．适合作为教材或教学参考书。 本书兼顾通用性与系统性，覆盖了许多方面的内容。本书不但阐述通俗、严谨，而且提供了大量练习和思考题。针对每一节的内容，都给出了数量和难度不等的练习题。练习题用于考察对基本内容的掌握程度，思考题有一定的难度，需进行精心的研究，有时还通过思考题介绍一些新的知识。 前言回到顶部↑本书提供了对当代计算机算法研究的一个全面、综合性的介绍。书中给出了多个算法，并对它们进行了较为深入的分析，使得这些算法的设计和分析易于被各个层次的读者所理解。力求在不牺牲分析的深度和数学严密性的前提下，给出深入浅出的说明。. 书中每一章都给出了一个算法、一种算法设计技术、一个应用领域或一个相关的主题。算法是用英语和一种“伪代码”来描述的，任何有一点程序设计经验的人都能看得懂。书中给出了230多幅图，说明各个算法的工作过程。我们强调将算法的效率作为一种设计标准，对书中的所有算法，都给出了关于其运行时间的详细分析。 本书主要供本科生和研究生的算法或数据结构课程使用。因为书中讨论了算法设计中的工程问题及其数学性质，因此，本书也可以供专业技术人员自学之用。 本书是第2版。在这个版本里，我们对全书进行了更新。所做的改动从新增了若干章，到个别语句的改写。 致使用本书的教师 本书的设计目标是全面、适用于多种用途。它可用于若干课程，从本科生的数据结构课程到研究生的算法课程。由于书中给出的内容比较多，只讲一学期一般讲不完，因此，教师们应该将本书看成是一种“缓存区”或“瑞典式自助餐”，从中挑选出能最好地支持自己希望教授的课程的内容。 教师们会发现，要围绕自己所需的各个章节来组织课程是比较容易的。书中的各章都是相对独立的，因此，你不必担心意想不到的或不必要的各章之间的依赖关系。每一章都是以节为单位，内容由易到难。如果将本书用于本科生的课程，可以选用每一章的前面几节内容；在研究生课程中，则可以完整地讲授每一章。 全书包含920多个练习题和140多个思考题。每一节结束时给出练习题，每一章结束时给出一些
数据挖掘导论 完整版
数据挖掘导论 完整版本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，着重介绍如何用数据挖掘知识解决各种实际问题，涉及学科领域众多，适用面广。, 书中涵盖5个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。, 本书特色, ·包含大量的图表、综合示例和丰富的习题。, ·不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。, ·网上配套教辅资源丰富，包括ppt、习题解答、数据集等。
支持向量机导论
支持向量机（SVM）是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法，它在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获行较好的应用。本书是第一本综合介绍支持向量机（SVM）的书籍，它从机器学习算法的基本问题开始，循序渐进地介绍相关的背景知识，包括线性分类器、核函数特征空间、推广性理论和优化理论，在此基础上很自然地引出了支持向量机的算法。本书末尾还详细讨论了一系列支持向量机的重要应用及其实现的技巧。本书的叙述清晰严谨，自包含性强，提供的大量相关文献引用以及网站链接可作为进一步学习的理想起始点。本书可作为计算机、自动化、机电工程、应用数学等专业的研究生教材，也可作为神经网络、机器学习、数据挖掘、人工智能等课程的参考教材，同时还是相关领域的教师和研究人员的参考书。
算法 第4版-谢路云 译(Java描述)_13099749-完整版.part1
本书全面讲述算法和数据结构的必备知识，具有以下几大特色。  算法领域的经典参考书 Sedgewick畅销著作的最新版，反映了经过几十年演化而成的算法核心知识体系  内容全面 全面论述排序、搜索、图处理和字符串处理的算法和数据结构，涵盖每位程序员应知应会的50种算法  全新修订的代码 全新的Java实现代码，采用模块化的编程风格，所有代码均可供读者使用  与实际应用相结合 在重要的科学、工程和商业应用环境下探讨算法，给出了算法的实际代码，而非同类著作常用的伪代码  富于智力趣味性 简明扼要的内容，用丰富的视觉元素展示的示例，精心设计的代码，详尽的历史和科学背景知识，各种难度的练习，这一切都将使读者手不释卷  科学的方法 用合适的数学模型精确地讨论算法性能，这些模型是在真实环境中得到验证的  与网络相结合 配套网站algs4.cs.princeton.edu提供了本书内容的摘要及相关的代码、测试数据、编程练习、教学课件等资源 Robert Sedgewick 斯坦福大学博士，导师为Donald E. Knuth，从1985年开始一直担任普林斯顿大学计算机科学系教授，曾任该系主任，也是Adobe Systems公司董事会成员，曾在Xerox PARC、国防分析研究所（Institute for Defense Analyses）和法国国家信息与自动化研究所（INRIA）从事研究工作。他的研究方向包括解析组合学、数据结构和算法的分析与设计、程序可视化等。 Kevin Wayne 康奈尔大学博士，普林斯顿大学计算机科学系高级讲师，研究方向包括算法的设计、分析和实现，特别是图和离散优化。
C语言

69,382

社区成员

243,073

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
C语言相关问题讨论
社区管理员
  • C语言
  • 花神庙码农
  • 架构师李肯
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章