演算法：名校攻略秘笈(9版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　1.高分夺标：进入台大、交大、政大、成大、中央等名校，你需要的就是这一本！
　　2.编排架构：採教科书及讲义架构，利于同学复习。
　　3.重点汇整：内容要义详细解说，累积应考实力。
　　4.历届试题：完整收录各校历届考试题型，俾收鑑往知来之效。


 

好的，这是一份关于《演算法：名校攻略秘笈(9版)》这本书的详细图书简介，内容聚焦于算法学习的各个方面，旨在为读者提供一个全面、深入的参考指南： --- 《演算法：名校攻略秘笈（第9版）》图书简介 揭示核心思想，驾驭复杂世界 在当今信息技术飞速发展的时代，演算法（Algorithm）已不再仅仅是计算机科学的理论基石，它更是驱动现代科技、金融、生物信息乃至日常决策的核心引擎。从搜索引擎的精准排序到人工智能的深度学习，无不依赖于高效、可靠的演算法设计与分析。《演算法：名校攻略秘笈（第9版）》正是这样一本旨在系统梳理、深入剖析经典与前沿演算法的权威指南。本书旨在帮助读者，无论是高校学生、备战技术面试的工程师，还是希望夯实基础的研究人员，建立起坚实、全面的算法知识体系。 本书的“攻略秘笈”之名，绝非虚言，它汇集了全球顶尖学府计算机科学教育的精髓，以一种既严谨又极具实战性的方式，引导读者步入算法设计的殿堂。 第一部分：理论基石与分析方法——构建坚固的思维框架 算法学习的首要任务是建立起正确的分析视角。本书伊始，便聚焦于算法效率的量化评估，这是理解一切复杂算法的前提。 渐近分析的精深探讨： 我们将详尽阐述大O、大Ω、大Θ符号的数学定义及其在不同复杂度模型下的应用。重点解析如何通过主定理（Master Theorem）和替换法等工具，快速精确地判断递归关系的渐近上界与下界。这部分内容不仅仅停留在公式推导，更会结合实际代码片段，展示如何将抽象的数学语言转化为对程序运行时间的直观理解。 数据结构作为算法的载体： 算法的效率往往受限于其所操作的数据结构。本书系统回顾并深入分析了基础且关键的数据结构，包括但不限于： 线性结构： 数组、链表（单向、双向、循环）、栈与队列，并探讨其在不同场景下的空间与时间效率权衡。 树形结构： 从基础的二叉树、二叉搜索树（BST）到高度平衡的AVL树和红黑树（Red-Black Tree）。我们不仅讲解平衡的原理，更深入剖析节点旋转操作的细节及其在保证对数时间复杂度的关键作用。 堆（Heap）： 阐述最大堆与最小堆的构建、插入与删除操作，并引出堆在优先队列实现中的核心地位。 散列表（Hash Table）： 深入探讨哈希函数的优秀特性（均匀性、雪崩效应），以及解决冲突的各种策略，如链地址法和开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希），并详细分析其最坏情况与平均情况下的性能表现。 图结构基础： 介绍邻接矩阵与邻接表的优劣对比，为后续的图遍历算法奠定基础。 第二部分：经典算法的深度剖析与实战演练 本书的核心篇幅，是献给那些在计算机科学历史长河中经久不衰的经典算法。我们坚持“原理-证明-实现-优化”的结构，确保读者不仅知其然，更知其所以然。 排序算法的集大成： 排序是检验算法功底的试金石。本书覆盖了从 $O(n^2)$ 级别的简单排序（如插入排序、选择排序）到 $O(n log n)$ 级别的分治算法（如归并排序、快速排序）。特别地，对快速排序，我们详尽分析了枢轴元（Pivot）的选择策略（随机选择、中位数选择）对最坏情况避免的重要性。此外，非比较排序，如计数排序、基数排序和桶排序，在特定数据分布下的应用场景也被深入挖掘。 图论算法的全面覆盖： 图算法是算法设计中最具挑战性和应用价值的领域之一。 遍历： 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的原理、实现及其在拓扑排序、连通分量查找中的应用。 最短路径： 详述了单源最短路径问题（Dijkstra 算法及其对权值非负的要求），以及多源最短路径问题（Floyd-Warshall 算法，及其在所有点对最短路径计算中的作用）。Bellman-Ford 算法的引入，则旨在处理含有负权边的场景，并揭示其检测负权环的能力。 最小生成树（MST）： 重点讲解了 Kruskal 算法（基于边的贪心策略）和 Prim 算法（基于顶点的贪心策略），并阐述了并查集（Disjoint Set Union, DSU）在 Kruskal 算法中实现高效集合合并的关键作用。 贪心算法与动态规划的思维转换： 本部分旨在区分和掌握两种强大的设计范式。 贪心策略： 分析何时贪心选择能导向全局最优解，并通过活动安排、最小延迟调度等经典案例展示其简洁高效的特点。 动态规划（DP）： 核心在于理解“最优子结构”和“重叠子问题”。本书会系统地引导读者完成“状态定义—状态转移方程—边界条件”的构建过程。经典案例包括背包问题（0/1、完全背包）、最长公共子序列、矩阵链乘法，并辅以自底向上（迭代）和自顶向下（带记忆化搜索）的实现对比。 第三部分：高级主题与算法范式——面向未来的能力 为了适应现代计算环境的需求，本版“秘笈”大幅扩展了对高级算法范式的介绍。 分治法、回溯法与分支限界： 深入探讨了分治法的广泛应用，并详细解析了在搜索空间巨大的问题中，回溯法（Backtracking）如何通过剪枝有效地约束搜索范围，例如在八皇后问题、数独求解中的应用。 摊还分析（Amortized Analysis）： 超越了最坏情况的限制，摊还分析是评估动态数据结构性能的关键工具。本书将通过斐波那契堆（Fibonacci Heap）和动态表（如ArrayList的底层实现）的实例，清晰解释序列操作的平均成本概念。 字符串匹配与处理： 涵盖了从朴素算法到高效算法的演进，重点讲解 Knuth-Morris-Pratt (KMP) 算法和 Boyer-Moore 算法的核心思想，特别是 KMP 算法中前缀函数的构建及其如何避免不必要的字符回溯。 NP 完备性与近似算法： 对于 NP 问题的介绍，本书采取审慎的态度，清晰界定 P 类、NP 类、NP-Hard 和 NP-Complete 的概念。在承认某些问题可能无高效解的前提下，重点介绍寻找近似解的策略，例如近似算法的设计思想和性能保证（近似比）。 本书的独特优势 1. 名校标准的代码实现： 书中所有伪代码和示例代码均力求清晰、简洁，并针对 C++ 或 Java 等主流语言的特性进行优化说明，方便读者直接转化为可运行的代码。 2. 严谨的数学证明： 对于核心定理和算法的正确性与复杂度分析，均提供了详尽的数学推理过程，确保读者建立的是“可信赖”的知识体系。 3. “攻略”导向的章节设计： 每一章末尾都设有“要点回顾与实战陷阱”环节，精准指出学习中的常见误区和面试高频考点，助力读者高效备考。 4. 与时俱进的选材： 吸收了近年来技术领域对算法的新要求，例如对现代缓存友好算法（Cache-aware algorithms）的初步探讨，使内容既立足经典又面向未来。 《演算法：名校攻略秘笈（第9版）》不仅仅是一本教材，它更是一位严谨的导师，一位耐心的陪练，陪伴读者从算法的初学者成长为能够独立设计、分析和优化复杂计算方案的专业人才。掌握它，即是掌握了驾驭信息时代的利器。

第1章 复杂度计算
1-0 Overview
1-1 Asymptotic Notation
1-2 比较复杂度
1-3 计算复杂度
精选范例

第2章 递回关系
2-0 Overview
2-1 替代法(Substitution Method)
2-2 递回树法(Recursion-tree Method)
2-3 老大定理法(Master-theorem Method)
精选范例

第3章 动态规划
3-0 Overview
3-1 基本观念
3-2 Making Change
3-3 Knapsack Problem
3-4 Longest Common Subsequence
3-5 Minimum Edit Distance
3-6 Matrix-chain Multiplication
3-7 Traveling Salesperson Problem
3-8 Optimal Binary Search Tree
精选范例

第4章 图形演算法
4-0 Overview
4-1 图的基本知识
4-2 Depth-First Search
4-3 Minimum Spanning Tree
4-4 Single Pair Shortest Path
4-5 Flow Network
精选范例

第5章 计算几何
5-0 Overview
5-1 平面上点的Rank
5-2 Maximal Points
5-3 Closet Pair
5-4 Convex Hull
精选范例

第6章 NP-Completeness
6-0 Overview
6-1 前言
6-2 基础观念
6-3 NP-Complete 证明
6-4 近似演算法
精选范例

第7章 代数演算法
7-1 Polynomial
7-2 Fast Fourier Transform
7-3 Matrix Multiplication
7-4 求质数
精选范例

第8章 重要解题技巧及经典范例
8-1 Branch-and-Bound
8-2 Prune-and-Search
8-3 阵列合併问题
8-4 列出所有子集
8-5 名人问题
8-6 多数问题
8-7 寻找1-1 函数
8-8 平面上的极大点
8-9 最大连续元素和
8-10 其他问题

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书的时候，也是抱着一种“试试看”的心态，毕竟算法这个东西，一直以来都让我感到有些遥不可及。但是，《演算法：名校攻略秘笈(9版)》这本书，给了我意想不到的收获。它最吸引我的地方在于，它能够把一些非常复杂的算法，用一种非常浅显易懂的方式表达出来。比如，在讲解树和图的遍历算法时，它用了非常生动的类比，让我一下子就明白了BFS和DFS的根本区别。而且，这本书不仅仅是讲解算法本身，更重要的是，它会教你如何去分析一个问题的本质，然后选择最合适的算法来解决它。书中提供了很多来自名校的“攻略”，这让我觉得我不仅仅是在学习知识，更是在学习一种解题的思维方式。我感觉自己学习算法的效率提高了非常多，而且也变得更有信心去 tackling 那些更复杂的算法问题。这本书真的让我觉得，学习算法并不是一件不可能完成的任务，只要有好的方法和工具，每个人都可以掌握。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直太有帮助了！我一直对算法这个科目感到头疼，感觉概念太多太抽象，尤其是到了需要动手写代码的时候，更是手足无措。这本《演算法：名校攻略秘笈(9版)》就像是我学习路上的指路明灯，我拿到它的时候，第一感觉就是内容排版清晰，逻辑性很强，从最基础的概念开始，一步步深入，一点点地把我从迷茫中拉出来。书中不仅仅是罗列公式和理论，而是非常注重实际的应用和理解，它会告诉你为什么要有这个算法，它解决了什么问题，以及在各种场景下如何选择最合适的算法。我特别喜欢它里面大量的图示和例子，这让那些抽象的算法变得具体化，我能够更直观地理解它们的工作原理。而且，它还提供了很多来自名校的习题和解析，这对我来说是无价之宝。我可以通过这些题目来检验自己的学习效果，并且从解析中学习到解题的思路和技巧，这比我自己闷头苦练要高效得多。我感觉自己学习算法的信心一下子就建立起来了，不再害怕那些复杂的数学证明，而是能够带着解决问题的热情去钻研。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初买这本书的时候，并没有抱太大的期望，因为市面上关于算法的书籍实在太多了，良莠不齐。但是，《演算法：名校攻略秘笈(9版)》彻底颠覆了我的看法。这本书最大的亮点在于它的“攻略性”和“秘笈性”。它不仅仅是知识的传授，更像是为你量身定制了一套学习方案。书中有很多“名校”的印记，我猜测它可能是集结了多位名校教授或者高材生的学习经验和解题心得。它会教你如何去思考算法问题，如何去构建算法模型，甚至如何去优化你的算法。我尤其欣赏它在讲解动态规划和图论算法的时候，那种层层递进的讲解方式，让你能够一步步地剥开问题的外壳，看到核心的算法思想。而且，它还提供了很多非常有挑战性的题目，这些题目并非简单的搬运，而是经过精心设计，能够考察到读者对算法的理解深度和应用能力。我感觉我在做这些题的时候，思维得到了极大的锻炼，也学会了如何从不同的角度去审视一个算法问题。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种计算机专业的学生来说，算法是核心中的核心，但往往也是最难掌握的部分。《演算法：名校攻略秘笈(9版)》这本书，真的给我的学习带来了巨大的改变。它并非那种“填鸭式”的教学，而是鼓励你去主动思考，去探索。我最喜欢它在介绍分治法和贪心算法的时候，那种引导式的提问，让你在阅读的过程中，自己就能得出结论，而不是被动地接受知识。书中对算法的分析非常透彻，不仅讲了时间复杂度和空间复杂度，还深入探讨了算法的稳定性和最优性。我之前总觉得这些分析特别枯燥，但这本书用非常形象的比喻和实例，让我一下子就理解了这些概念的重要性。而且，它还提供了很多关于实际应用场景的讨论，比如在搜索引擎、推荐系统等领域，算法是如何发挥作用的。这让我觉得学习算法不再是枯燥的理论，而是与现实世界紧密相连的。我感觉这本书不仅教会了我算法，更教会了我如何用算法的思维去解决问题。

评分☆☆☆☆☆

我之前参加过几次算法相关的竞赛，每次都因为基础不牢固而铩羽而归，那种挫败感至今仍让我记忆犹新。这次我抱着试试看的心态入手了《演算法：名校攻略秘笈(9版)》，原本以为会是枯燥的理论堆砌，没想到它给我带来了巨大的惊喜。这本书的语言风格非常地道，既有学术的严谨，又不失生动的趣味性，读起来一点也不费力。它并没有把所有的算法都一网打尽，而是精选了那些最核心、最常用、也最能体现算法思想的经典算法。每一个算法的介绍都非常详尽，不仅解释了算法的步骤，还深入剖析了算法的复杂度分析，这一点对于我这种追求极致效率的人来说是至关重要的。更让我惊叹的是，书中对一些复杂算法的讲解，会采用多种不同的角度和方法，有时候会从数学角度，有时候会从几何角度，有时候还会用类比的方式，让读者能够从不同的维度去理解算法的精髓，从而达到融会贯通的效果。我最近开始尝试用书里的方法来解决一些实际编程问题，感觉效率提升了不止一个档次，真的太感谢这本书了。