一 概述
《计算机算法导论》第三版（Introduction to Algorithms, 3rd Edition）
书籍基本信息
书名：Introduction to Algorithms（中文译名：算法导论）
作者：Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein
出版社：MIT Press（麻省理工学院出版社）
出版年份：2009年
页数：1292页
ISBN：978-0262033848
二 书籍地位与影响力
《算法导论》被誉为算法领域的"圣经"，是计算机科学领域最具影响力的教材之一：
（1）全球顶尖大学广泛使用的算法课程教材。
（2）被程序员和技术人员视为必备参考书。
（3）在算法书籍中长期保持领先地位。
三 内容特点与结构
1 内容全面性
覆盖了算法设计与分析的几乎所有核心领域：
算法基础与数学基础
排序和顺序统计量
数据结构
高级设计与分析技术
高级数据结构
图算法
算法问题选编
高级主题（包括NP完全性、近似算法等）
2 结构层次分明
全书分为八大部分：
第一部分：基础（1-4章）
算法在计算中的作用
算法基础
函数的增长
分治策略
第二部分：排序和顺序统计量（5-9章）
堆排序、快速排序、线性时间排序
中位数和顺序统计量
第三部分：数据结构（10-14章）
基本数据结构（栈、队列、链表、哈希表）
二叉搜索树、红黑树
扩充数据结构
第四部分：高级设计和分析技术（15-17章）
动态规划
贪心算法
平摊分析
第五部分：高级数据结构（18-21章）
B树、斐波那契堆、van Emde Boas树
用于不相交集合的数据结构
第六部分：图算法（22-26章）
最小生成树
单源最短路径
所有结点对的最短路径
最大流
第七部分：算法问题选编（27-35章）
多线程算法
矩阵运算
线性规划
多项式与快速傅里叶变换
数论算法
字符串匹配
计算几何学
第八部分：附录（A-D）
数学基础知识
计数与概率
四 第三版的重要更新
相比第二版（2001年），第三版进行了显著更新：
新增章节
1 第27章：多线程算法 - 适应多核处理器时代
2 第29章：线性规划 - 更详细的介绍
3 第30章：多项式与快速傅里叶变换 - 内容重组和扩展
五 重要更新内容
1 动态规划：
增加了对动态规划基本原理的讨论
新增了编辑距离的详细分析
2 矩阵链乘法：
重新编写，更加清晰易懂
3 流网络：
增加了对最大流最小割定理的证明
4 新的练习和问题：
增加了超过100道新练习题
增加了28个新问题
5 修订和改进：
修正了第二版中的错误
更新了参考文献
改进了教学顺序和讲解方式
六 书籍特色
1 严谨的数学分析
对每个重要算法都提供了严格的数学证明。
使用渐进符号（大O、大Θ、大Ω）进行复杂度分析。
2 伪代码表示
使用清晰、标准的伪代码描述算法。
伪代码独立于任何特定编程语言。
3 丰富的教学资源
每章都有大量练习题（分为基本题、思考题、编程题）。
包含"算法问题选编"部分，涵盖实际应用。
提供证明、解释和示例。
4 理论与实践结合
不仅讲解算法理论，还讨论实际实现考虑。
包含性能比较和实际应用场景。
七 适合读者
1 学生群体
计算机科学本科生（高年级）
研究生算法课程
准备算法竞赛（ACM/ICPC等）的选手
2 专业技术人员
软件工程师需要深入理解算法
面试准备（特别是硅谷科技公司技术面试）
算法研究人员和学者
八 学习建议
难度级别：中高难度
需要一定的数学基础（离散数学、概率论）。
需要编程基础和数据结构知识。
九 学习路径建议
1 初学者：先学习1-4章基础，然后根据需求选择章节。
2 准备面试：重点学习排序、数据结构、图算法等核心章节。
3 学术研究：全面学习，特别是高级分析和证明部分。
十 中文版本信息
中文书名：《算法导论（原书第3版）》
译者：殷建平、徐云、王刚等
出版社：机械工业出版社
出版年份：2012年
ISBN：978-7111407010
十一 相关资源
1 官方资源：MIT OpenCourseWare有相关课程资料。
2 在线课程：Coursera、edX等平台有基于本书的算法课程。
3 编程实现：GitHub上有多种语言的算法实现。
十二 总结
《算法导论》第三版是一本深度与广度兼备的经典算法教材，它不仅适合作为大学教材，也是技术专业人士的宝贵参考书。第三版在多线程算法等方面的更新使其保持了对现代计算环境的适应性。
推荐使用场景：
大学算法课程教材
自学算法的系统教程
技术面试的深度准备
算法研究和开发的参考资料
这本书的价值不仅在于教授具体的算法，更在于培养读者算法思维和分析能力，这是计算机科学教育的核心目标之一。
十三 免费视频
计算机算法导论第三版的免费视频，会陆续不断更新算法视频。
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