Introduction.to.Algorithms.-.算法导论(中文版)--part2/2下载-CSDN社区

本书自第一版出版以来，已经成为世界范围内广泛使用的大学教材和专业人员的标准参考手册。本书全面论述了算法的内容，从一定深度上涵盖了算法的诸多方面，同时其讲授和分析方法又兼顾了各个层次读者的接受能力。各章内容自成体系，可作为独立单元学习。所有算法都用英文和伪码描述，使具备初步编程经验的人也可读懂。全书讲解通俗易懂，且不失深度和数学上的严谨性。第二版增加了新的章节，如算法作用、概率分析与随机算法、线性编程等，几乎对第一版的各个部分都作了大量修订。学过计算机的都知道，这本书是全世界最权威的算法课程的大学课本了，基本上全世界的名牌大学用的教材都是它。这本书一共四位作者，Thomas H. Cormen，Charles E. Leiserson和Ronald L. Rivest是来自MIT的教授，Clifford Stein是MIT出来的博士，现在哥伦比亚大学做教授，四人姓氏的首字母联在一起即是此书的英文简称(CLRS 2e)，其中的第三作者Ronald L. Rivest是RSA算法的老大(算法名字里面的R即是指他)，四个超级大牛出的一本书，此书不看人生不能算完整。再介绍一下课堂录像里面授课的两位MIT的老师，第一位，外表“绝顶聪明”的，是本书的第二作者Charles E. Leiserson，以逻辑严密，风趣幽默享誉MIT。第二位，留着金黄色的络腮胡子和马尾发的酷哥是Erik Demaine，21岁即取得MIT教授资格的天才，1981出生，今年才25岁，业余爱好是俄罗斯方块、演戏、琉璃、折纸、杂耍、魔术和结绳游戏。另外，附上该书的中文电子版，pdg转pdf格式，中文版翻译自该书的第一版，中文书名没有使用《算法导论》，而使用的是《现代计算机常用数据结构和算法》，1994年出版时没有得到国外的授权，属于“私自翻译出版”，译者是南京大学计算机系的潘金贵。

《算法导论》（Introduction to Algorithms）是麻省理工学院出版社出版的关于计算机中数据结构与算法的图书，作者是托马斯·科尔曼（Thomas H. Cormen）、查尔斯·雷瑟尔森（Charles E. Leiserson）、罗纳德·李维斯特（Ronald L. Rivest）、克利福德·斯坦（Clifford Stein）。第一版刊行于1990年，2009年最新版为第三版。本次课程深入浅出带领大家一块学习软件开发基础中的基础。也许你用过书里面的方法，但是不知道他叫什么名字也许你听过某些高深的名字，但是不知道事情里面的原理。本课程将和大家一起修炼成牛。——加油。

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Introduction to Algorithms, Second Edition by Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest and Clifford Stein ISBN:0262032937 The MIT Press © 2001 (1180 pages) A course in computer algorithms, suitable for use as a field reference for working software developers. Table of Contents Introduction to Algorithms, Second Edition Preface Part I - Foundations Chapter 1 - The Role of Algorithms in Computing Chapter 2 - Getting Started Chapter 3 - Growth of Functions Chapter 4 - Recurrences Chapter 5 - Probabilistic Analysis and Randomized Algorithms Part II - Sorting and Order Statistics Chapter 6 - Heapsort Chapter 7 - Quicksort Chapter 8 - Sorting in Linear Time Chapter 9 - Medians and Order Statistics Part III - Data Structures Chapter 10 - Elementary Data Structures Chapter 11 - Hash Tables Chapter 12 - Binary Search Trees Chapter 13 - Red-Black Trees Chapter 14 - Augmenting Data Structures Part IV - Advanced Design and Analysis Techniques Chapter 15 - Dynamic Programming Chapter 16 - Greedy Algorithms Chapter 17 - Amortized Analysis Part V - Advanced Data Structures Chapter 18 - B-Trees Chapter 19 - Binomial Heaps Chapter 20 - Fibonacci Heaps Chapter 21 - Data Structures for Disjoint Sets Part VI - Graph Algorithms Chapter 22 - Elementary Graph Algorithms Chapter 23 - Minimum Spanning Trees Chapter 24 - Single-Source Shortest Paths Chapter 25 - All-Pairs Shortest Paths Chapter 26 - Maximum Flow Part VII - Selected Topics Chapter 27 - Sorting Networks Chapter 28 - Matrix Operations Chapter 29 - Linear Programming Chapter 30 - Polynomials and the FFT Chapter 31 - Number-Theoretic Algorithms Chapter 32 - String Matching Chapter 33 - Computational Geometry Chapter 34 - NP-Completeness Chapter 35 - Approximation Algorithms Part VIII - Appendix: Mathematical Background Appendix A - Summations Appendix B - Sets, Etc. Appendix C - Counting and Probabili