The Algorithm Design Manual

aleph 2011-08-26 0

相见恨晚

shalee 2012-08-31 0

这是一本中级算法书，之前没有编程基础看此书很可能会觉得没讲明白。特点正如标题所示是手册：简短的语言总结和比较了种种算法与数据结构。无怪Steve Yegge推荐给程序员面试前复习算法用。学习算法不建议用这本，而应该选择更详细全面的CLRS或者Kleinberg&Tardos

Tree 2013-12-11 0

实用～作者总能说到点子上～总的可以概括为：真思考，不装逼～

卡 2012-03-30 0

DP

Reading 2014-05-28 0

很多思考和题目，面试刷题利器之一。

[已注销] 2013-10-28 0

甚没意思。比起CLRS觉得太肤浅了... 很多东西讲的不够深刻，很隔靴搔痒的感觉

panpan 2013-11-04 0

很全面的算法书，涉及到更多计算几何，组合优化之类的问题

积木 2012-12-23 0

个人认为算是讲的最容易让人理解的算法书

figure9 2013-09-12 0

excellent book on algorithm interview preparation

conndots 2016-02-13 1

当年找工作看得这个，非常赞习题做的不多内容简洁清晰

conndots 2016-02-13 1

当年找工作看得这个，非常赞习题做的不多内容简洁清晰

[已注销] 2012-12-20 1

颇有特色的一本算法书。前半部分介绍基本算法和数据结构，从实用的角度出发，注重直观和物理意义的解释。后半部分囊括了大部分算法问题的设计思路、算法的出处和实现，具有手册的意义。前半部分的习题很丰富，其中很多非常精彩，难易都有涉及。较为遗憾的是习题答案不是很完整。网上的wiki只有前几个章节主要是单数习题的答案。

aleph 2011-08-26 0

相见恨晚

shalee 2012-08-31 0

这是一本中级算法书，之前没有编程基础看此书很可能会觉得没讲明白。特点正如标题所示是手册：简短的语言总结和比较了种种算法与数据结构。无怪Steve Yegge推荐给程序员面试前复习算法用。学习算法不建议用这本，而应该选择更详细全面的CLRS或者Kleinberg&Tardos

Tree 2013-12-11 0

实用～作者总能说到点子上～总的可以概括为：真思考，不装逼～

卡 2012-03-30 0

DP

Reading 2014-05-28 0

很多思考和题目，面试刷题利器之一。

[已注销] 2013-10-28 0

甚没意思。比起CLRS觉得太肤浅了... 很多东西讲的不够深刻，很隔靴搔痒的感觉

panpan 2013-11-04 0

很全面的算法书，涉及到更多计算几何，组合优化之类的问题

积木 2012-12-23 0

个人认为算是讲的最容易让人理解的算法书

我想说两句

就是么..

hx 2011-11-25 0赞

看着看着时而就觉得不明白了
看到amazon上有人说
This book isn't always the easiest to understand..
. Consider the explanation of Djikstra's Algorithm on p. 206 of the 2nd ed:

...
我才放下心来.
他就是没讲明白么,真是的!

Random thoughts...

Creasy 2016-07-31 0赞

Compared with CLRS:

- Both books are well written and way above the average.
- "Almost" as great as the classic CLRS.
- Not so textbook like which is both good and bad:
    - Has clearer statements about goals and abstractions of algorithms and data structures.
    - Keep most of the contents concise.
    - I like the separation between basic theories and toolbox.
    - Algorithms are less strictly defined.
    - The pseudocode is not as good as those in its counterpart.
    - The derivations for complexity, which are the essence of the algorithms, are sloppy.
- Nice war stories to relate algorithms with real-world applications.
- Good for preparing code interview.

这本书不适合初学者

Default User 2013-02-03 3赞

我个人认为这本书很不适合初学者，尤其是和DPV（http://book.douban.com/subject/1996256/）相比。

如果你和我一样在找一本比较好的算法入门书，强烈推荐DPV而不是这本。DPV对算法的讲解简单而明了，如果我只能推荐一本算法书的话，毫无疑问我会推荐DPV。

当然，这本书或许对于高手来说当作参考不错。

纯个人观点。不喜勿喷。

不愧对“手册”之名，即使通读过CLRS再读也有所收获

wuyve 2013-08-28 25赞

        之前读过《算法导论》（常被简称为CLRS，下同），读这本是想换个角度来研究下算法。虽然很多东西已经通过前者有所了解，这里就谈谈二者的不同之处。

        一方面，数学性的推导和证明还是CLRS比较擅长，后者大多数情况只是尽量做到让读者能够理解而已，这一点在上面的评论“可以作为浅显易懂的入门教材”一文也指出了，我就不再细谈了。

        另一方面，本书对于实践是非常重视的，在介绍算法的同时不停留在代码和思路本身，同时也会讲一些实践细节，甚至通过专门的章节，也即书中的War Story来加深读者对算法的理解。不过很惭愧的是，由于时间有限，War Story我基本没读几篇，浅尝辄止而已。

        更有指导意义的是，书中的第二部分收集和归类大量的算法问题，并对这些问题的求解做出了分析。这个所谓的分析就是，把问题具体化，在不同情况下都选择相应的最优算法。尽管没有给出可以直接用来“复制-粘贴”的代码，但这样做明显比“笼统地写出一个问题—给出一个唯一答案”的做法强得多。当然，通过对于第一部分算法介绍的阅读，第二部分可以先做泛读，遇到具体问题时再来查阅对应的解决方案的指导，此时还能根据给出的参考文献进行深入的阅读。这种细致全面的安排可以看出作者的用心之处。

        再谈谈一些其他的读书收获吧，下面是我印象比较深的地方：

1.CLRS在介绍DFS时写成了一个子程序，后面的拓扑排序、强联通分支等使用到DFS的算法将其调用；而本书的DFS是直接写成了一个框架（这种做法你还会在回溯法、近似字符串匹配等地方看到），通过修改其不同的子函数来完成不同的功能如拓扑排序、强联通分支。我不评价哪种更好，只是CLRS版的DFS先入为主，我以CLRS版为准。

2.在读完《算法设计手册》的第7章回溯法之前，我对回溯法的认知完全是云里雾里。虽然也写过不少回溯法的程序，甚至做过剪枝处理，但它们都局限于具体问题的求解，完全没有一个全局性的概念。这本书向我展示了回溯法的框架，可以套用至很多回溯法程序（然后再进行简化），一举心中的廓清迷雾，这个章节很建议阅读。

3.本书第一部分每个章节的练习题中包含了面试题部分，起初还不怎么注意，直到被有些难住时，google其解法发现居然是货真价实的google、ms、amazon面试题！如果即将进行参加招聘面试笔试，这部分题目还是值得做做的。虽然通过作者的网页和google、stackoverflow等可以找到大部分的解答，不过我还是抽空亲自把这部分全部题目做完并进行了总结，有兴趣的读者可以参照文末链接。

下面是几个相关链接：
原书勘误表：http://www.cs.sunysb.edu/~skiena/algorist/book/errata
章末习题答案：http://nbl.cewit.stonybrook.edu:60128/mediawiki/index.php/The_Algorithms_Design_Manual_%28Second_Edition%29

我写的几篇章末习题面试题部分答案，水平有限，请多多包涵，已经尽量最优化。
第一章：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3257558.html
第二章：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3258670.html
第三章：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3260011.html
第四章：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3263697.html
第五章：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3264943.html
第七章及回溯法总结：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3273337.html
第八章及动态规划总结：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3281264.html

可以作为浅显易懂的入门教材

[已注销] 2010-12-14 16赞

Stony Brook大学的CSE 373, analysis of algorithm, 所有的教授都用CLRS, 除了一个教授. 这个教授只用这本ADM.

这个教授就是Skiena...(对...就是这本书的作者...)

想要读这本书的人估计就是在ADM和CLRS之间做取舍.(或者其他书籍. 不过就不怎么知名了...)

CLRS有点像数学系读的书, 里面的Formalism比ADM强了很多. 深度上CLRS也有绝对的优势. 所以CLRS更难上手, 对于没有接触过算法的新手来说, 可以算是艰涩难懂吧. ADM的作者在解释东西的能力上真的满强的. 和他交流的时候最让我佩服的不是他解题的速度(实际上很多年轻人在速度上肯定超越他), 而是他能看懂其他人的方法, 用非常简练易懂的方法表达出来. 网上有盗版的, 随便下载回来看看就知道了. ADM幽默有趣, 甚至可以当作娱乐丛书来读.比如说到"曾今发表过和sorting有关的论文的人的平均工资因为一个叫William Gates的学生而增加了很多." 当然CLRS也有幽默的部分, 比如说里面的professor jokes.

这本书的后半部分包括了能想到的常见问题的各种解法的pointer. 实际上只是为了学习算法后面那部分可以去掉的. 只能当作好玩的survey article.

如果是个新手, 只是想要了解算法, 没有想要学的很深, 这本书非常适合你.

实用型算法手册

某雲 2011-04-25 25赞

第一部分讨论实用算法思路；第二部分实例分析极其讨喜。
解释直观易懂，并提供了大量的参考信息，相当适合自己学习和额外研究用。
每晚看一两个章节或例子相当愉快。
不过印刷纸质颇为低劣……=_=

居家旅行，闲时翻阅，面试备战的最佳选择……

http://www.cs.sunysb.edu/~algorith/video-lectures/
内有1997和2007的视音频和slides

不愧对“手册”之名，即使通读过CLRS再读也有所收获

wuyve 2013-08-28 25

        之前读过《算法导论》（常被简称为CLRS，下同），读这本是想换个角度来研究下算法。虽然很多东西已经通过前者有所了解，这里就谈谈二者的不同之处。

        一方面，数学性的推导和证明还是CLRS比较擅长，后者大多数情况只是尽量做到让读者能够理解而已，这一点在上面的评论“可以作为浅显易懂的入门教材”一文也指出了，我就不再细谈了。

        另一方面，本书对于实践是非常重视的，在介绍算法的同时不停留在代码和思路本身，同时也会讲一些实践细节，甚至通过专门的章节，也即书中的War Story来加深读者对算法的理解。不过很惭愧的是，由于时间有限，War Story我基本没读几篇，浅尝辄止而已。

        更有指导意义的是，书中的第二部分收集和归类大量的算法问题，并对这些问题的求解做出了分析。这个所谓的分析就是，把问题具体化，在不同情况下都选择相应的最优算法。尽管没有给出可以直接用来“复制-粘贴”的代码，但这样做明显比“笼统地写出一个问题—给出一个唯一答案”的做法强得多。当然，通过对于第一部分算法介绍的阅读，第二部分可以先做泛读，遇到具体问题时再来查阅对应的解决方案的指导，此时还能根据给出的参考文献进行深入的阅读。这种细致全面的安排可以看出作者的用心之处。

        再谈谈一些其他的读书收获吧，下面是我印象比较深的地方：

1.CLRS在介绍DFS时写成了一个子程序，后面的拓扑排序、强联通分支等使用到DFS的算法将其调用；而本书的DFS是直接写成了一个框架（这种做法你还会在回溯法、近似字符串匹配等地方看到），通过修改其不同的子函数来完成不同的功能如拓扑排序、强联通分支。我不评价哪种更好，只是CLRS版的DFS先入为主，我以CLRS版为准。

2.在读完《算法设计手册》的第7章回溯法之前，我对回溯法的认知完全是云里雾里。虽然也写过不少回溯法的程序，甚至做过剪枝处理，但它们都局限于具体问题的求解，完全没有一个全局性的概念。这本书向我展示了回溯法的框架，可以套用至很多回溯法程序（然后再进行简化），一举心中的廓清迷雾，这个章节很建议阅读。

3.本书第一部分每个章节的练习题中包含了面试题部分，起初还不怎么注意，直到被有些难住时，google其解法发现居然是货真价实的google、ms、amazon面试题！如果即将进行参加招聘面试笔试，这部分题目还是值得做做的。虽然通过作者的网页和google、stackoverflow等可以找到大部分的解答，不过我还是抽空亲自把这部分全部题目做完并进行了总结，有兴趣的读者可以参照文末链接。

下面是几个相关链接：
原书勘误表：http://www.cs.sunysb.edu/~skiena/algorist/book/errata
章末习题答案：http://nbl.cewit.stonybrook.edu:60128/mediawiki/index.php/The_Algorithms_Design_Manual_%28Second_Edition%29

我写的几篇章末习题面试题部分答案，水平有限，请多多包涵，已经尽量最优化。
第一章：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3257558.html
第二章：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3258670.html
第三章：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3260011.html
第四章：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3263697.html
第五章：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3264943.html
第七章及回溯法总结：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3273337.html
第八章及动态规划总结：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3281264.html

实用型算法手册

某雲 2011-04-25 25

第一部分讨论实用算法思路；第二部分实例分析极其讨喜。
解释直观易懂，并提供了大量的参考信息，相当适合自己学习和额外研究用。
每晚看一两个章节或例子相当愉快。
不过印刷纸质颇为低劣……=_=

居家旅行，闲时翻阅，面试备战的最佳选择……

http://www.cs.sunysb.edu/~algorith/video-lectures/
内有1997和2007的视音频和slides

可以作为浅显易懂的入门教材

[已注销] 2010-12-14 16

Stony Brook大学的CSE 373, analysis of algorithm, 所有的教授都用CLRS, 除了一个教授. 这个教授只用这本ADM.

这个教授就是Skiena...(对...就是这本书的作者...)

想要读这本书的人估计就是在ADM和CLRS之间做取舍.(或者其他书籍. 不过就不怎么知名了...)

CLRS有点像数学系读的书, 里面的Formalism比ADM强了很多. 深度上CLRS也有绝对的优势. 所以CLRS更难上手, 对于没有接触过算法的新手来说, 可以算是艰涩难懂吧. ADM的作者在解释东西的能力上真的满强的. 和他交流的时候最让我佩服的不是他解题的速度(实际上很多年轻人在速度上肯定超越他), 而是他能看懂其他人的方法, 用非常简练易懂的方法表达出来. 网上有盗版的, 随便下载回来看看就知道了. ADM幽默有趣, 甚至可以当作娱乐丛书来读.比如说到"曾今发表过和sorting有关的论文的人的平均工资因为一个叫William Gates的学生而增加了很多." 当然CLRS也有幽默的部分, 比如说里面的professor jokes.

这本书的后半部分包括了能想到的常见问题的各种解法的pointer. 实际上只是为了学习算法后面那部分可以去掉的. 只能当作好玩的survey article.

如果是个新手, 只是想要了解算法, 没有想要学的很深, 这本书非常适合你.

这本书不适合初学者

Default User 2013-02-03 3

我个人认为这本书很不适合初学者，尤其是和DPV（http://book.douban.com/subject/1996256/）相比。

如果你和我一样在找一本比较好的算法入门书，强烈推荐DPV而不是这本。DPV对算法的讲解简单而明了，如果我只能推荐一本算法书的话，毫无疑问我会推荐DPV。

当然，这本书或许对于高手来说当作参考不错。

纯个人观点。不喜勿喷。

就是么..

hx 2011-11-25 0

看着看着时而就觉得不明白了
看到amazon上有人说
This book isn't always the easiest to understand..
. Consider the explanation of Djikstra's Algorithm on p. 206 of the 2nd ed:

...
我才放下心来.
他就是没讲明白么,真是的!

Random thoughts...

Creasy 2016-07-31 0

Compared with CLRS:

- Both books are well written and way above the average.
- "Almost" as great as the classic CLRS.
- Not so textbook like which is both good and bad:
    - Has clearer statements about goals and abstractions of algorithms and data structures.
    - Keep most of the contents concise.
    - I like the separation between basic theories and toolbox.
    - Algorithms are less strictly defined.
    - The pseudocode is not as good as those in its counterpart.
    - The derivations for complexity, which are the essence of the algorithms, are sloppy.
- Nice war stories to relate algorithms with real-world applications.
- Good for preparing code interview.

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