算法基础和算法导论两本书的区别

1. 《算法导论》《数据结构与算法分析》《数据结构，算法与应用》 这几本书有什么区别

数据结构先学，然后看算法导论再看算法，数据结构是算法的基础，算法导论不看也是可以的。我是大三的计算机专业的学生~呵呵，快毕业了 - - 郁闷！

2. 《算法导论》第二版和第三版的区别大吗有中文版的吗

第三版比第二版去掉了几章，例如排序网络之类的冷门算法，加入了并行算法等热门的内容。
动态规划这一章做了些修改，论述的内容不变，就是选的例子更好一些。

另外第三版更新了一些习题和思考题，所以习题编号肯定有变化。说实话，思考题才是此书最精彩的地方，但是一般人看《算法导论》，能把前面的算法描述搞清楚就不错了，90%的读者会略过算法复杂度分析部分，而最后的每一章的思考题部分，99%的读者都不会去看的。

因为之前看过第二版的大部分，所以我第三版读起来没有太多障碍。

如果你能把思考题都解决了，你在简历上写个精通《算法导论》也是理直气壮的。

3. 《算法导论》 跟 《算法竞赛入门经典》 哪个比较适合 noip比赛用

李建霖+桥官窑=自问自答《算法导论》原书名——《Introction to Algorithms》，是一本十分经典的计算机算法书籍，与高德纳（Donald E.Knuth）的《计算机程序设计艺术》（《The Art Of Computer Programming》）相媲美。 《算法导论》由Thomas H.Cormen、Charles E.Leiserson、Ronald L.Rivest、Clifford Stein四人合作编着（其中Clifford Stein是第二版开始参与的合着者）。本书的最大特点就是将严谨性和全面性融入在了一起。

4. 模式识别和图像处理中的算法和算法导论中的算法有什么区别

模式识别与图像处理中的算法是针对图像识别与分类的，算法作用对象是像素，用于提取特征、识别目标等；而算法导论中的算法针对的是程序本身，是用于改善程序结构与运行速度的，算法导论中几乎包括了所有数据结构的东西，哪种编程语言都能用。

5. 《数据结构与算法分析》和《算法导论》这两本书哪个好

《数据结构与算法分析》 C++ 版 ，《算法导论》
页数： 435 ， 754
适合： 基础薄弱的， 基础较好的

没学过高等数学，高中数学总学过吧，那就没问题。
两本书都很好，可以同时看，然后再琢磨琢磨哪本更适合自己 。

希望对你有所帮助。

6. 计算机算法导论与计算机算法分析这两本书有区别吗

想学算法就看算法导论吧，算法不分编程语言的，在算法导论里都是伪代码，也就是一种类Pascal代码，一般想看明白算法导论需要多实践，将每章的伪代码用任意一种编程语言实现一下，课后的习题可以选择一些简单的思考一下（导论每章讲的都是基础的经典算法，但是课后习题大部分都很有难度），算法分析算是算法导论的精简版本吧，你也可以看一些相关的其它经典着作比方说挑战编程，编程之美，程序设计的艺术之类的，这方面的好书有很多。对于算法来说最重要的是有良好的数学基础和数学能力，当然还要能熟练的使用一种语言基础语法和数据结构知识。

7. 算法导论 第二版 第三版的区别

第三版比第二版去掉了几章，例如排序网络之类的冷门算法，加入了并行算法等热门的内容。
动态规划这一章做了些修改，论述的内容不变，就是选的例子更好一些。

另外第三版更新了一些习题和思考题，所以习题编号肯定有变化。说实话，思考题才是此书最精彩的地方，但是一般人看《算法导论》，能把前面的算法描述搞清楚就不错了，90%的读者会略过算法复杂度分析部分，而最后的每一章的思考题部分，99%的读者都不会去看的。

因为之前看过第二版的大部分，所以我第三版读起来没有太多障碍。

如果你能把思考题都解决了，你在简历上写个精通《算法导论》也是理直气壮的。

8. 计算机科学的“两本圣经”是什么

第一本：《算法导论》原书名——《Introction to Algorithms》，

第二本：高德纳（Donald E.Knuth）的《计算机程序设计艺术》（《The Art Of Computer Programming》）

计算机科学是一门包含各种各样与计算和信息处理相关主题的系统学科，从抽象的算法分析、形式化语法等等，到更具体的主题如编程语言、程序设计、软件和硬件等。计算机科学分为理论计算机科学和实验计算机科学两个部分。

(8)算法基础和算法导论两本书的区别扩展阅读：

研究课题

①、计算机程序能做什么和不能做什么（可计算性）；

②、如何使程序更高效的执行特定任务（算法和复杂性理论）；

③、程序如何存取不同类型的数据（数据结构和数据库）；

④、程序如何显得更具有智能（人工智能）；

⑤、人类如何与程序沟通（人机互动和人机界面）。

相关奖项

计算机科学领域的最高荣誉是ACM设立的图灵奖，被誉为是计算机科学的诺贝尔奖。它的获得者都是本领域最为出色的科学家和先驱。华人中首获图灵奖的是姚期智先生.他于2000年以其对计算理论做出的诸多“根本性的、意义重大的”贡献而获得这一崇高荣誉。

专业介绍

培养目标

本专业培养德、智、体全面发展，具有计算机应用技术的基础理论知识，具备计算机及相关设备的维护与维修、行业应用软件、平面图像处理、广告设计制作、动画制作、计算机网络及网站建设与管理、数据库管理与维护等应用能力和操作能力的高等技术应用性人才。

计算机应用基础、计算机组装与维护、计算机局域网络的建设与管理、网络工程、操作系统、服务器、数据库的开发与应用、网站建设与网页设计、C/C++语言、Visual Basic语言、平面设计、3D图形设计、多媒体设计、专业英语。

就业方向

毕业生主要面向交通系统各单位、交通信息化与电子政务建设与应用部门、各类计算机专业化公司、广告设计制作公司、汽车营销技术服务等从事IT行业工作。

参考资料：网络-计算机科学

9. 机器学习的算法和普通《算法导论》里的算法有什么本质上的异同

作者：董可人
链接：http://www.hu.com/question/24976006/answer/29682806
来源：知乎
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算法导论里的算法本质上是对有精确解的问题，如何更有效率地求得这个解。这个效率可以是计算时间更短，也可以是计算过程所需要的空间更少。

一个简单的例子是，给定一个乱序数组，如何快速的将其按从小到大的顺序重新排列，或者找到其中的中位数。这些问题都有确定且唯一的答案，一般都会有一个笨方法（穷举或遍历），只要一步一步来就可以解，所谓算法只是如何精简步骤，更快更省事地找到这个解。这些算法处理的数据也都是结构简洁且干净的类型，比如数组，二叉树，图之类的数据结构。数据规模对于这些算法而言，影响的是计算所需的时间和空间，不会因为规模改变而影响算法本身的逻辑以及计算的结果。

机器学习要解决的问题一般没有精确解，也不能用穷举或遍历这种步骤明确的方法找到解，而且需要强调的是“学习”这个属性，即希望算法本身能够根据给定的数据或计算环境的改变而动态的发现新的规律，甚至改变算法程序的逻辑和行为。

举例来说，可以是把一千份文档归类到不同的几个类别里。最简单的可以是给定几个类别，比如新闻，小说，诗歌等，算法来根据文章内容自动划分到对应的类别里。这里可以看出这个问题即使让人做，也有很多模糊不能确定的地方，比如一篇法制晚报上的犯罪纪实是应该划到新闻，还是小说呢？或者说一篇长诗比如荷马史诗是应该归在小说还是诗歌呢？机器学习算法想要解决的，就是根据从文章内容里找到的规律，来自动的给出一个划分。而不同算法可以给出不同的解，这些解都可以是“正确”的，所以一般还需要人为设计一个评判标准来决定孰优孰劣。

也可以不事先给定类别，而是让算法自己去发现文章中的规律，把相似度高的文章划分到一起。这样不同的算法可能给出不同数量的类别划分，可能是三个，四个，或者五个，也都可以是“正确”的划分。甚至什么是“相似度”，不同算法也可以给出不同解释，可以是名词动词形容词的词频及比例，也可以是句子的语法结构等。

更进一步的，你可能还希望这个算法能够用来判断一份新的文档的类别。而输入的新文档越多，也会进一步扩大初始数据集的规模，规模变大以后，原来数据中不明显的规律可能就变明显了。比如说原来一千份文档中只有一篇议论文，可能大多算法都无法把它单独划出一个类别，但当你持续输入一百份议论文后，数据中议论文的比例就变成了101/1100，差不多10%，这时候算法就应该划分出单独的议论文类别。在这个意义上，数据本身也对算法有很大的影响，这也是和算法导论中的算法的一个本质区别。

技术上说，算法导论中的算法关注点在数据结构和计算复杂度，属于离散数学的一个分支，不涉及微积分等高等数学概念。机器学习的算法本身是基于概率，统计和优化（optimization）等理论和技术，从这个角度上说给人感觉更“数学”一点。

在具体的实现细节上，机器学习的算法会大量应用算法导论中的技术来改进计算效率。但需要强调这仅仅是对底层实现来说，在算法本身的逻辑上，二者没有太多联系。换句话说，算法导论中的技术可以帮助你写出更快的程序来运行机器学习算法，但是这对机器学习要解决的问题本身是没有什么帮助的。熟练使用二叉树散列表，准确估算一个图算法的复杂度，都没有任何可能帮助你猜到在女朋友过生日时送什么礼物最好（使用了机器学习算法的淘宝君却很可能知道！）。因此不要把它们看成是搭积木拼构件的关系。

最后，如果以上解释仍然让你费解，那么还有一个更通俗的解释：算法导论是教你如何数数，而机器学习基本上相当于星座算命。一个很机械，一个靠忽悠，差不多就是这样吧。
具体分析见链接：http://www.hu.com/question/24976006

10. 初学者学习算法的话 是算法概论这本书好还是算法导论这本书好 有什么区别吗 同学推荐我看算法导论我不

算法概论没听过。算法导论也不太适合初学把，至少找一本有对应具体语言的实现的版本和算法导论合在一起看，算法仅仅粗略理解而不实践是没有用的