算法导论

黑我白 2015-02-22 0

读的最用心的书

红尘逍遥 2016-06-06 0

虽然说这是经典，但里面大段的数学符号、公式和伪代码，数学基础不好者，或者没有一定算法基础的读者，建议慎重选择，起码去书店，往后面多翻翻，看看能不能看懂再决定买不买。我推荐算法竞赛宝典这本书，新出的

Throwable 2016-11-25 0

这学期CSOR4231才开始接触这本书，计算机最本质的数学原理引人入胜。想起了最初王子屯儿老师说的一句话，有人问为什么要学习算法，其实应该问的是，为什么不呢。原来Clifford Stein是哥大的，这下找到了一个剁手的理由。

Catherineytw 2011-06-28 0

这本英文的算法导论是我看过的解释算法比较清晰的一本。

ZAKIR 2012-10-03 0

提升内功必备。

赶集者 2006-03-15 0

基础

Cosette 2013-12-01 0

本人读的第一本全英文的技术书籍，非常nice

哈哈 2013-04-08 0

本书对算法和数据结构描述特别详细和深入，值得仔细研读。数据结构方面再介绍得全面些就好了

Franky 2008-06-27 0

大家对这本书的评价都很不错，看来应该认真读一读啊

沈烟 2016-07-28 0

这书满分不谈了吧。

唐NA 2015-08-18 1

尝试三次，终于勉强读了一遍了。

Jarod 2008-08-26 1

买了没看，偶尔查一下

wacow 2016-04-07 1

以前搞ACM的时候看这书看得太功利，因为都是急着用一些算法，一些结论，很多证明和思想都读得草率，准备再看看

丸子(^.^)v 2011-08-20 1

传说中的CLRS 算法方面的经典～但是个人觉得写得不怎么样～刻意追求严谨无漏洞而不注重让读者容易懂相比之下还是听老师讲课比较好发现越牛的老师越是能用浅显易懂的方式讲给你听……

黑我白 2015-02-22 0

读的最用心的书

红尘逍遥 2016-06-06 0

虽然说这是经典，但里面大段的数学符号、公式和伪代码，数学基础不好者，或者没有一定算法基础的读者，建议慎重选择，起码去书店，往后面多翻翻，看看能不能看懂再决定买不买。我推荐算法竞赛宝典这本书，新出的

Throwable 2016-11-25 0

这学期CSOR4231才开始接触这本书，计算机最本质的数学原理引人入胜。想起了最初王子屯儿老师说的一句话，有人问为什么要学习算法，其实应该问的是，为什么不呢。原来Clifford Stein是哥大的，这下找到了一个剁手的理由。

Catherineytw 2011-06-28 0

这本英文的算法导论是我看过的解释算法比较清晰的一本。

ZAKIR 2012-10-03 0

提升内功必备。

赶集者 2006-03-15 0

基础

我想说两句

这本书不错

[已注销] 2012-02-01 0赞

我买了这本书很不错，但是自己看着很吃力。有些地方也搞不明白。后来我在猎豹IT网校看有教这门课程的，听了下感觉很不错，讲的很清楚，原来看书很不懂的地方，就一下子明白了。如果谁需要也可以去猎豹网校试听一下，分享给大家。

我依旧不推介这本书来学算法

lin 2011-06-13 2赞

我记得很多人说这种书是会的不看看的不会，虽然有点激进，不过倒也符合我的观点

我觉得这本书的作用在于给了你一个学习提纲，起码你要知道你算法要学什么，网上评价有点言过其实，让很多人走了不少路，如同我一学C就有人给我推荐<<The C Programming Language>>，即使当时我有VB的基础，也是看得一头雾水，后来看的是网上的教学视频，配套的书应该是谭浩强的,虽然我没翻过他的书，但是我也只翻过<<The C Programming Language>>几次就再也没动过，这本书也是如此，可以看看目录或者学好数据结构和算法后来复习，要学数据结构和算法，还是推荐另外两本,一本是铁道出版社的一本数据结构，VC上搜搜就有,<<数据结构,应用C++标准模板库>>，还有网上另外一本比较受好评的<数据结构与算法分析>>，这本书我也不推荐,反正算法导论和数据结构与算法分析让我曾经一度放弃算法和数据结构

网上言论言过其实的很多，大概跟网友盲目崇拜有关，一上来就有告诉你这个是圣经那个是圣经，一个比较显明的例子就是推荐<<计算机程序设计艺术>>的人很多，但是很多他自己都没看，其实他自己也看不懂，当初推荐我算法导论的那群人其实算法也不怎么样

最后还是说下，算法这东西，也是属于熟能生巧的东西，多写写代码，多用gdb之类的调试器单步看看，然后观察各个数据的变化，一时半会不懂没关系，只要有印象，说不定哪天上厕所就能领悟出来了，不要因为一时看不懂书就放弃，看不懂换一本，反正现在接收九年义务教育的人智商都属正常，其实很多算法包括计算机的其他东西，你不会的时候看起来很高深，等你会的时候感觉也就那么回事

关于主定理的推导

魏理布赫 2011-01-31 3赞

f(n)=a*f(n/b) + g(n)

f(n) 的结果在算法导论里面有很长的一段证明，作者可能照顾到一些没有学过组合数学的同学。然而，如果有组合数学的基础，这个证明非常简单。
只需要做一个变量替换，令 n=b^k，于是上式就变成：
f(b^k) = a*f(b^(k-1)) + g(b^k) --->
F(k) = a*F(k-1) + G(k)

这就是一个求解一个递归式的通项问题了，详细的我就不说了……

强烈要求，用C来写代码

baihao 2009-05-05 1赞

求各位美国大师饶了我吧，这么多年了……难道就不能用C来表达你们的想法吗？
就是喜欢把代码写得我们看不懂你们才高兴？

习题2.2-4的翻译

坚果 2013-01-29 1赞

上图是译文，中间是google翻译，下图是原文
http://ww1.sinaimg.cn/large/67b05ff9jw1e19ua44z8hj.jpg

原文：

2.2-4
How can we modify almost any algorithm to have a good best-case running time?

翻译：

2.2-4
我们可以如何修改几乎任意算法来使之具有良好的最好情况运行时间？

谷歌翻译：
我们怎样才能修改几乎所有的算法有一个良好的运行时间最好的情况吗？

中文版哪个版本翻译的行，求推荐

springjava 2013-07-01 0赞

中文版哪个版本翻译的行，求推荐
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算法导论

kalaqi 2007-02-04 0赞

不喜欢这本书的风格，尤其不喜欢大段的数学证明。我看到数学公式就头大。
另外没有代码实现，自己写挺花时间的。
再就是书太厚了，搞得我实在没有信心看完。

打算六月开始看这个，有人也在看这个的吗？

lightinglei 2009-05-30 0赞

申请了一个小组
要是通过了，欢迎大家一块儿交流

这本书还可以，看过一点，打算花三个月解决掉

A lot of typos in the Chinese translation

邓颖超 2014-07-27 0赞

For example, the code in page 152:

"
HASH-SEARCH (T,k)
i=0
repeat
j=h(k,j)
if T[j]=k
return j
i=i+1
until T[j]==NIL or i==m
return NIL
"

Obviously it should be j=h(k,i) instead of j=h(k,j) at here. Similarly at page 164, the Chinese translation of the explanation of "TREE-SUCCESSOR" is simply too confusing and wrong. The interested reader should read the English version instead.

经典

KK 2007-02-22 1赞

不知道现在有多少国内高校把此书作为教材使用了，不但要用，而且适合在本科和研究生两个阶段使用。分别跳出一些章节来学习即可，读计算机的人没学过这本书简直是......

有保留的推荐

etone 2008-03-06 364

我对《算法导论CLRS》的态度一直是有所保留的。虽然早在国内的时候，这本书一直被推崇为经典。但我那时就觉得它对算法的描述不好。一段费解的伪码，加上一大段费口舌的解释。我觉得本可以做得更好。

后来知道，这是典型的美国本科生用书，美国的本科教材，大抵很罗嗦，都是厚重的大部头书。教授们生怕稍有简略，学生们就不懂；而美国的小本们，也傻呵呵的认为书头越重，自己越了不起。

这书中的大段解释，也确是一番好意，就怕哪个不懂。可要真是老老实实的读下去，分散注意要超过传达信息。

这本书我读的最快乐的部分，就是每章的chapter notes。也就是在一章的末尾，介绍这一章提到的各种内容是何时、被谁、怎样引入计算机科学的。不看这部分，总觉得学的就是书上的死学问。而这些引用出处却为我们理清了算法研究的历史脉络，各个经典结果的师承关系。读这些为我带来了巨大的乐趣。也建议读此书的人千万不要放过这一部分，这些引用的结果就是算法研究的里程碑。

对于算法的伪码描述，倒不必太仔细了。不能指望在算法课上学习编程，算法本来就是很纯粹的数学对象，它的设计思想完全依托于背后的数学结构，它运作的机制以及它的美，也都来自它的数学，可是书上那些模仿C和Pascal的语句，让算法的数学之美沦为一段机械代码。读者辛苦的把自己的思维变成机器，读懂了这些代码，但并不会直接带来对算法本身的领悟。就像一个人懂得了打牌的游戏规则，但并不意味着他就会打牌了，因为他可能依旧不通晓牌理。对算法的学习也要从问题本身的数学结构入手，理解解决此种结构问题的算法它的设计思想，掌握分析具有各种结构特征的算法的数学工具，学习怎样发现问题的结构并从中推出问题的下界（lower bound）。这些才是学习算法的根本。

《算法导论》的最大成就，也就在于它的选材。它筛选出来的结果，每一个都当之无愧的算是计算机科学的根基或里程碑。在所有的算法教材中，这一点《算法导论》被公认是作的最好的。结构也组织的合理。尽管它的讲解，对这些经典结果的呈现，都不是我最满意的方式。但明珠纵然暗投也终究是明珠，《算法导论》覆盖的内容，可作为算法最好的教学大纲，是算法课的原型。这是它不容抹煞的历史地位。

讲义和视频都可以在MIT的网站上下

BarkMere 2009-08-22 258

大家可以上MIT的OCW站看看
http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Electrical-Engineering-and-Computer-Science/6-046JFall-2005/CourseHome/index.htm
另外还有第3版的笔记和PPT
http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Electrical-Engineering-and-Computer-Science/6-006Spring-2008/CourseHome/index.htm

从头到尾读完了,想说的绝不止这些

kowizards 2010-04-07 201

我读算法导论的目标：
书上的内容全部看懂（附录除外，已经为这些基础知识专门看了一大厚本的《离
散数学》，所以只看了几道从前没思考过的题，），习题(excersice)和每章末的
思考题(problem)全部尝试独立完成，即使不能做出，也一定要从网上找到答案。

实际完成的内容：
书上内容全部看完且看懂（当然看了很长时间，不免有些内容忘记了）。习题和
思考题基本全部完成，所有没有完成的题目(自己不会做，并且也没找到答案)一
共35个。算来平均每章一个。看着写满两大本的题解，心里还是很有成就感的
（尽管我女朋友说：“你写这些，有什么用啊？！”）

这一年零8八个月的时间我都干了什么？
一口气读《算法导论》到第30章，前26章的题基本做了，觉得实在有点累，调剂
一下，转而攻读MIT的另一本名著《计算机程序的构造和解释——Structure and
Interpretation of Computer Programs》，几个月后重披战甲，从27章开始看
完了全部的《算法导论》，并将最后9章题目做完。由于看得细，而且还有其他
事情要做，前后拖了20个月，总算看完了，真的很累。

我的书评：
踏踏实实看完书，仔仔细细的思考每一道题，即使不会做，至少读过，思考过，
可能未来的某一时刻你的脑海里突然就有了灵感。

为什么我的书评只有一句话（而且似乎也没有评价）？
说真的，我作为一个小小的学生，真的没有资格评判人家大牛用十几年汉水和智
慧来增删，校对，实践，研究得来的一本著作。如果有什么不好的印象，那只能
说是没到那个境界，理解不了，不能吃不着葡萄说葡萄酸，反而批评人家。

有心人从我上面的一大段废话和短短的一句似是非是的书评，也绝对可以看出来
这本书的卓越之处：

(1)深入浅出：能耗费一个人20个月的时间去看，可见这本书绝非一朝一夕的快
餐，要知道即使是世界上最一流的大学，利用一年的课程去讲算法课，也只能挑
本书的部分章节去讲而不能完全覆盖。既然题目能做出绝大多数，证明只要你用
心，这本书的难度完全是可以承受的，决不会让你有无从下手的感觉。

(2)情节生动有趣：对，没错，我就是要像形容小说一样形容这本书，不然我绝
不可能坚持看这么久。但是比小说有趣的是，故事里人物的命运是作者安排的，
你或喜或悲总是被人牵着走，而这本书却是让你作主角去打开一扇又一扇通往未
知的大门，解开一道又一道的难题。

(3)既连贯又独立：不同章节既独立完备又内在高度相关。即使你专注于某一个领
域，我认为这本书给你的介绍也是很充实的，而且可以直接看，这就是为什么我
中间放下一段时间后又可以从新拿起来读而不用重新来过。当然个章节间内有一
个东西是一脉相承的，那就是：（程序运行的理论）效率。从头到尾看得到的绝
对比单独对待每一章得到的价值的总和大得多。

(4, 5, 6, ...)余音绕梁：老子说：三生万物。我只说三条，万就留待你自己去
挖掘，也留待你从书中找到精彩的答案。

祝读此文者也能享受一趟与《算法导论》的精彩的马拉松之旅。

99%的题目完成度楼主黑化的不归路附带学习心得

BAY 2014-11-21 76

我已经看完《算法导论》很久了，不接触算法也很久了。也没有《算法导论》的习题解答。

容我先吼一句：孩子，醒醒吧，那都是骗人的！！！
老子都看完算法导论了，还不是一样做着前端的外包，还不是合同到期直接滚了。。。算法酷炫一点有什么用，比大数据部门的一部分人厉害又有什么用，还不是个被裁的命！！！
------------------------------吼完，舒坦多了----------------------------------

----------------------------以下是楼主黑化史---------------------------------
今年5月21日
实习期，同事的一句玩笑话促成了我买下这本《算法导论》。过了今晚，正好算半年吧。
       回顾一下：经过半年的努力，我基本算是读完了算法导论。全书除掉附录和索引，全部看完，题目一共1115道，一共有8道题算是没有完成。。。8道里面有2道是概念不懂，比如34.5-2，那个“一元形式”我就没看懂。。还有3道是结论和题设不一样，如35-6的d小题，感觉是S和T写反了。。还有3道是自己没有做出来，也没时间做了，分布在第28章的第二个小节的附带小题目中。。因为我再过一个月就要失业了，不能再陪那几题耗下去了，明天开始复习一下设计模式，ios代码，数据库之类的。。。综合下来完成度在99%以上吧。。
      刚开始我受了网络评论以及自己内心的怂恿，以为看完这本书就能飞上枝头变凤凰，毅然决然地边工作，边每晚10~12点半，以及周六日无休看这本书。。。开始的那一两个月满是激情，因为今年本科毕业，5，6月份是实习，那个激情的，自己赚钱啦，白天工程代码，晚上科学算法，太完美了。。
      但从7月份开始我开始黑化，因为，公司部门调整，我的部门要没了，部门的老员工陆续离职，因为本身也就是干外包的，再加上本人是前端，再加上，我这个刚毕业就要失业。。。幸亏部门的外包合同是到年底，给了我一点喘息的机会，至少到年底才裁员。。哈哈，我加快了脚步看这本书。。。不过内心已经开始黑化。
      到了10月份以后，由于离被裁的时间越来越近，部门的有点本事的老员工也走的差不多了，就剩下几个老弱病残和我这类刚毕业的小苗子。。应付着外包的合同。。。我已经不在乎自己能不能变成凤凰了，只希望善始善终，给自己一个装B的理由。。于是继续攻打着后面的那些变态章节。
       昨天终于算看的差不多了，能做的部分基本都做了，少部分遗留题目，我也就只能算了。。我去买了本设计模式的书看一看，希望能够，裁了后找个月薪不比现在外包低的岗位，八千以上最好。。。
      不过这本书最大的好处就是能够让我装B，想着，那些同一楼层的高学历大数据员工，鄙视我们这些本科外包人员时，我能够回击他们，能够在算法上虐他们中的一部分。。。我被裁时，能够吼一句：“你们这些渣渣，水平都没有我高，竟然敢瞧不起我，渣渣，裁了我是你们的损失”。。。。哈哈，想想还有点小激动呢。。。
要是看着MIT这个名号，老子纯自学，花了半年就干的差不多了，老子要是有命去MIT，将来也是大神。。。。各种YY。
至此，楼主彻底黑化。

  ---------------------------关于楼主的能力----------------------------------
本科毕业，大学的《离散数学》，《高等数学》《线性代数》，都是一般般的分数，
大学时，愤青，没本事却高傲指责国内教育，然后看了本《什么是数学》平衡心理。算法导论之前，上过《数据结构》这个课，然后，在POJ做了两个月的ACM入门题。。。然后学了一些java，包括《30天自制操作系统》以及《JAVA编程思想》。。当然工作需要的IOS的一点OC代码。。。也算有一定的代码量。

---------------------------正能量PS：学习心得----------------------------
下面是本人在知乎的一个回答，完善版本：
0.孩子醒醒吧，我看完了还不是个外包被裁员的命。。
1.英文版和中文版的差别不大，算法导论的翻译绝对是可以的，当然的确有部分明显的错误，不过基本都是非常明显的打印错误，少部分的翻译错误也是很容易判别的，绝对不会影响阅读。。。如果你中文版看不懂，那么基本看英文也是一个结果，该不懂的还是不懂，某些人可能是因为中文版没看懂，然后断定中文版翻译有问题，这样就可以掩盖自己的水平缺陷，达到自欺欺人的效果。。。占比很小的翻译错误可以临时对照pdf的英文版。。。。。总之，没有必要特意看英文版。。。
2.没有算法基础的同学，尤其是连数组，堆栈，二叉树的遍历，几个基本排序算法的代码都写不出来的同学，别看这本书。。。虽然这本书也会提这些东西，但是，它基本是做个引子，然后引入更深的东西。。。就好比，小学数学没学好，直接去学大学数学一样。。。所以先从小学数学学起（先学一本最基础的数据结构）。
3.如果浏览目录发现一半以上的东西是完全没见过的，那么在第2条的基础上，去poj练一两个月，把网络流的基本算法步骤，凸包，并查集，线段树，贪心动态规划，逆序数，以及基本的数论算法之类的东西给补上。。。不然就好比，高中毕业的你直接看《苔丝》之类的英文小说一样，一段话里面有二三十个单词不认识，临时去查，去标记，特别痛苦。。根本享受不了小说的气氛和韵味。
4.在做好2.3的基础上，如果乐于探究算法的原理，想知其然并知其所以然，而且又有很多时间（几百个小时吧），这样就可以读这本书了。。我读这本书的证明部分是有个比较独特方法：不要把自己当成一个读者，而是一个交流者，和这本书的作者（大师）交流。。比如，它一般是要在做一个大证明之前会先抛出这个证明结论，你看到结论后，如果比较感兴趣，可以先自己试着去探索一下，证明一下，探索几十分钟后，哪怕没有探索出结果，那也是多少有了自己的一点收获，然后带着你的收获再来看这本书的证明，就像你和大师交流一样。。。
5.别把这本书做入门书，说是入门书的人要么就是特别厉害而且特别不负责任的，要么就是啥都不懂的人以为看到“导论”两个字就认为特别基础的人。
6.关于数学，首先必须是大学毕业的，学过高等数学，矩阵和离散数学的，如果没学过这几本，那么里面的东西也真够呛，原因同2。。如果学过但是忘了，那么书的附录部分会有复习，看一下就可以了。。。如果看了还是搞不懂书里面的推理，那么基本就是你可能不太适合读这类书的证明部分，不太适合搞研究。。。仅此而已。。。
7.要想完成度比较高的话，还需要不怕死的精神。比如那个斐波那契堆，vEB树，网络流的证明部分，还有NP那一章节的证明，看着特别唬人，其实只要不怕死，硬着头皮一行一行啃，其实也能过，而且后面的题目却不算难。。。
8.小马过河的典型案例，小马过河，在硬是“不走桥”这个前提下。算法导论很有这个意味。。。老牛说比较浅，松鼠说很深，真正我自己淌过去的时候才发现不是很深也不是很浅。。。。。。想起大学的日语N1的高分之日，以及托业900的笑傲之时，都一样的。。。
9 .算法导论本身内部有很多明的或者暗的承接关系，明显的证明之间互相引用的承接关系我就不讲了，暗的承接关系比较有意思。比如12章开始，二叉树是2叉的东西，13章补充，14章扩张，之后18章是若干叉的B树，19章的logN叉，20章的√N叉，之后习题中补充了n的1/3叉，等等。。1叉就是链表，而N叉就是数组和最初的第10章相对。。。
比如还有一条是斐波那契数，4-4那一题就讲了点。。16章的动态规划的两个思路。19章的斐波那契堆又讲了点，后面的31-3又结合数论讲了些，如果再结合30-1的那题，以及31.1那章节之前的扯淡部分的内容，还能优化。。看了第27章后啥循环都想写成动态多线程的，再优化一次。无穷无尽了。
10 . 对于翻译的补充，12.3-5坑了我好久，严重翻译错误。21.4的讲解里“一个增长非常慢的函数与其增长非常慢的逆函数”，也是一个非常屌的错误。。还有第33章末尾的注记里面，那个“指南针和尺子”作图，也是亮瞎了我的眼。。
11. 有一些题目真的不是努力就可以的，有时还需要灵感，也就是书前言说的创造力。。比如5.1-3。。。很有意思的东西，想出来时，贝叶斯，灵光一闪。。哈哈。装B必备。
12. 读到后面整个人会进入一种奇妙状态，比如读到最短路径，网络流那一章，闭上眼睛整个脑子里就有那些网络啊，流动啊，那个预流就好像一个海湾里一个浪打出去，挤着出湾口出去，没出去的，就被礁石挡回来，来回激荡。。而floyd_warshall就好像一把小石子丢到一个平静的池塘里，千万小涟漪同时向外扩散。。。而负权环，就算是池塘有个无底洞，有个塌陷的大漩涡吧。。。
还有网络流的证明部分，那个最小割和最大流，后面线性规划，也是，两种相辅相成的东西。。镜像一般，一实一虚，虚到实，实到虚，虚实结合。。。好奇妙。。。还有FFT那个美丽的蝴蝶，，等等
有一回在动车上，我在看书，别人问：“你看这些公式怎么不用草稿纸啊。”我回了句：“你知道盲棋吗？”有好多题，其实就是一个比较感性的想法，然后，哈哈，当然不用草稿纸，理性的推理也能建立在感性的想法上，重要的是想法。
后来看附录矩阵部分时，也基本是直接在脑子里完成了递归证明，当时感觉自己屌爆了，么么大。
13. 本人读算法导论时，直接事先在微信朋友圈喊了一句，说要单枪匹马干掉，，然后每个周六都有进展就直播，当我遇到苦难，郁闷地去刷朋友圈时，哈哈，当初那个状态，还有萌妹子点赞呢，瞬间，满血满蓝回归了。。当然，好多时候，脑子会过热，这个时候，冷却与放纵是必须的。
14 本人是双子座，思维跳跃，性格分裂，所以评论也就跳跃与分裂了，哈哈。

------------------------补充分割线-------------------------------
跟评论的人吵起来了。。也是，毕竟这篇满满的负能量嘲讽，阿Q文章，自然会让不少人不满。。算法导论本身也就是一个不上不下的书，说研究性，大数据的那些数据挖掘的博士们可瞧不上这本呢，说工程性，hadoop的工程师们可瞧不起这本呢。说竞赛性，那些ACM国际大奖的人可瞧不起这本呢。
可能某些话不慎得罪了某些人，想想，打了阿Q的某些人如果听到，阿Q说：“儿子打老子”之后，一定还会回来补一拳吧。

我曾经给自己保证过，我哪天真的读完了算法导论，我可以昂首挺胸的离开那家裁我的公司。我做到了。
我现在真觉得我可以在算法部分“虐大数据部门的某些人”，我真这么觉得。。。这本书的知识现在只是我算法能力的一个真子集。读完后的这两个月，我每天仍然都在变强。

-----------------------补充分割线-----------------------------------
下面回复中有不少人关心我的状况，我很菜以至于很多事情都无能为力。这曾经只是个童话而已。
算法算是彻底和我无缘了。
真想找个方向一直干下去，奈何造化弄人，我这一年因为工作的安排，写了下go的并发调度，写了python的爬虫，还搞了点ES。。。毕竟菜，低人一等，只能都答应下来。
算法导论多少还是帮助了我吧，至少我在分析性能相关的模块的时候会更加理性，更加实事求是。。
因为做了一件别人眼里不容易的事情，所以，后面工作胆子就比较大，先喊出来再去做，比如去看个go的运行时然后获取灵感加入到并发调度中，或者去突击下ES和lucene源码写个parser的plugin之类的。。。整个人放的比较开，敢做事，敢做成事，比较有韧性。。。虽然级别还是很低，年限也很低。。。有时自我安慰（吹牛）：干一样的活，拿半份工资。诶。。。

希望评论的人能基本看完再评论

囧囧的心情 2013-02-02 39

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++ (大概这个名字），感觉还是看的很纠结，那些证明好难看懂，但是把证明部分都略过的话狠不扎实，后面就不了了之了。后来再跟着老师学这本书，老师讲解下，确实很多复杂的证明过程只是一种形象思维的抽象体现，算法真的很美。个人觉得感觉如果没有基础，没有老师，裸着看，太需要毅力了。

2. 习题难度？
从我做过的题目来看，都很经典，有的题目不是一般的难，答案要写7-8面纸。

3. 中英文版对比？
我手上有两本书，一本是算法导论第二版中文版，一本是英文第三版，经常交互着看，就我而言，我觉得翻译的基本没什么问题。我大概发现了有两个地方有小bug，别的真的不觉得像某些人所说的什么不要指望翻译。

4. 这书到底讲什么？
我感觉只会无脑写代码的叫码农，设计框架的是工程师，发明框架算法的是科学家。这本书让你有一个彻底的提高。让你明白Computer Science是一门科学，不是技校里面的重复性技术。有了这本书的积淀，如果再配上Cracking the Coding Interview的训练, 不说一定进Google，Facebook，但其他什么Amazon，eBay都可以随意进。

不容易看，但值得看

jyo 2009-11-24 24

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，不存在编程语言方面的障碍。不过，我建议如果能将书中的伪码都改成自己熟悉的语言，并上机运行通过，那对算法的理解帮助时很大的。

推荐搞软件开发的都读读

ghosert 2010-10-08 14

我自己花了3个月差4天的业余时间读了大约575页，最后一个章节 selected topics 略过了，后面的 appendix 也略过了，前面二十六章略过了几个小节，个人觉得无伤大雅的地方。
体会就是，确实不错。比较注重算法证明和逻辑推导，某种程度上更像是在读数学教材，但是所需要的数学知识又并不全都太艰深，所以本科或者高中或者读过大学工作过的基本都可以读下来，前提是一定要有兴趣和耐心。
因为毕竟科学家还是少数，作为工程人员，本书的意义在于锻炼基础的算法思维和感觉，以及在日后的工作有能力发现或者构造适用这些算法的场景。如果有更好的基础，甚至可以改造某些算法来适应更特殊的需求。
假如日后有一天遇到某些复杂场景的需求或者性能瓶颈，一定会感谢你自己曾经读过算法导论。

读书感悟

獨家記憶 2010-05-07 13

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。于是就告诫自己，下一章一定要一页一页仔细看过去，然后就匆匆地读完这章余下的部分，满怀希望地奔向下一章。结果下一章又会碰到类似问题，于是就采用同样做法，跳过难懂的部分，寄希望于下一章。我想，要这么下去，肯定会心存愧意地“看完”这本书，而收获也会不多了。
我不禁想到现实中的一些事情，我也曾采用同样的做法去对待。比如这个星期不够努力，没做什么事情，等到周五回想起来，心存愧意，然而却又不想立即奋发，心想都已经是个烂摊子了，我暂且熬过这几天，等到下周一再开始吧，下周一开始一定要奋发。恶性循环就会这么开始。等到学期结束，发现自己这个学期都没做什么事情，然后后悔一番，告诫自己下学期一定要努力。
困难时，总会想到逃避，不去面对它，拖到最后，然后寄希望于下一个开端，一个致命问题。
遇到困难，要积极去面对，即使艰难，即使前行会变慢，不要逃避！我想，当解决了困难时，会发现，原来突然前进了这么多！

跨越时代的罗盘

jiangyy 2010-11-11 11

《算法导论》在我心目中的地位无疑是最高的。

第一次读到这个书，大约是在高一的时候。很荣幸地读到了南京大学翻译的《算法导论》第一版，名字叫《现代计算机常用数据结构和算法》。1994年出版，当时在国内是非常先进的译著。因为几乎是填补空白的作品，其中的诸多翻译处理得不够美妙，也有不少地方能看出译者并没有完全理解作者的意图，几乎直译。至今还记得disjoint-set在这个版本里的翻译是“用于分离集合的操作”，而“并查集”则要雅得多。

它对我的帮助在于，在还是少年的时候，建立了良好的属于计算机的思维模式，打下了计算机科学的良好基础。算法强调的是一个有顺序过程的执行，这种思维方式异于每一个中学生所熟悉的数学、物理学中的方法。忽略一些需要用到技巧的数学推导，《算法导论》是完全适合中学生阅读的。其中描述的算法是符合直觉的，每一步都蕴含简单而深刻的道理。这是一本非常令读者感到舒畅的书，里面几乎没有反直觉或是极端难以理解的示例，把算法以一种自然的方式呈现出来，在全书的最后一篇中安排的论题，更是展现了算法的无穷魅力。

《算法导论》还为我们建立了数据结构与算法之间的联系。书中的前篇，除了一些基础的算法，都在由浅入深地介绍数据结构的知识，这些结构拥有各自有趣的特性，但却始终围绕了“抽象”这一主题——数据结构应用算法设计与分析的技巧，为更精良的算法提供后备支持。好比楼房的地基，地基稳固，楼房才能建得高。在书中介绍的图论和选编的论题中，普遍地使用了数据结构提高算法的性能。

之后读过许多颇有特点的算法书，包括很著名的Kleinberg的《算法设计》、Dasgupta的《算法概论》，还有Baase的《计算机算法：设计与分析导论》，前两本侧重于设计，后一本则侧重于分析，《算法导论》无疑是在设计与分析方面找到了一个精巧的平衡点，当然，这和它的大部头是分不开的。

我认为这本书最大的缺点，也是它最大的优点，就是内容非常充实，需要相当多的时间来仔细阅读。作为入门书，这本书陪伴了我很多年，很多章节都被反复阅读了。国内大学的本科生，迫于课业、实习、琐事和环境的压力，能做到这一件事的人并不多。然而我认为这是在本科阶段最重要的事情之一，没有算法就没有整个计算机科学。

至于etone所评述的缺点，关于伪代码，大多我是不看的，除非有些觉得不知如何实现的精巧，参考一下；我猜想这也许是给入门者一个实现的台阶（算法导论里的伪代码框架清晰，思路明确，说到让人费解的伪代码，那无疑是龙书呵），并不影响理解算法背后的原理、体会其中的美。算法最终只有被实现，实际地求得结果，改变我们的世界，才有它存在的价值。

与etone老师一样，我认为《算法导论》的知识略显死板，给人谨慎、细致的感觉，行文和脉络远不如Kleinberg和Dasgupta那种大快朵颐的感觉，然而严谨的思路、详细的证明、全面详实的内容，无疑奠定了它在人们心中的地位。

《算法导论》是一本体系完整、结构精良、内容丰富的算法入门教材，对我来说，还附加了启蒙和回忆的味道，更显得深沉了。每当再翻起，细碎的记忆就涌上心头，初恋般美好的感觉。也许许多老师和同学都会怀有这样的感动，《算法导论》是陪伴我成长、属于我的独家记忆:)

特别写给中文版-求翻译给力

扬眉剑 2013-11-29 10

很不幸，我在看第一章的时候就看到了两个苍蝇：
第一个：an algorithm is any well-deﬁned computational procedure。
翻译：算法就是任何良定义的计算过程。
问题：well-defined翻译成“良定义”。多么好的翻译啊！！！
Google翻译都能翻译为“明确定义的”，大家可以去试试。

这个地方我刚开始其实还没有注意。我是从第二段的这个
第二个：We can also view an algorithm as a tool for solving a well-speciﬁed computational problem.
翻译：我们也可以把算法看成是用于求解良说明的计算问题的工具。

看到这里，我突然发现，我读不懂中文了，“良说明”这个到底是什么东西我很迷茫。
solving 翻译成：求解
well-specified 翻译成：良说明
我都怀疑这是用的国产的翻译词典！还是自己写的翻译程序？？
呜呼哀哉！！

我要写长评

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算法导论

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