演算法導論數學
① 學習演算法導論是不是需要把高等數學，線性代數，概率論先學會
不用啊，《演算法導論》是一本計算機書籍，你只需要學好其中的知識點就可以了。高等數學，線性代數，概率論，這些課和他無關緊要啊。當然，如果你學了這些知識，對你學計算機會有所幫助的。
② 學習演算法導論需要什麼數學基礎或者其他的基礎嗎
演算法導論的數學基礎要求不是很高 確切的說老外的書 對於數學的要求都不是很高 但 人家要的是研究的態度 線代 高數 還有一點點的離散數學基礎就可以了
③ 准備開發看演算法導論，需要先自學離散數學嗎
都有接觸，離散數學是學計算機的必修課，理論性比較強，你說到的那些東西在離散數學這本書里都有涉及。演算法導論里用到的數學知識基本上都是出自離散數學的，所以學好離散吧
④ 《演算法導論》有什麼好的學習心得
1. 動手做，動手做，動手做（重要的事情說三遍）我見過好多把CLRS當小說看的，真還有很多人囫圇吞棗給看完了的。但是沒有動手自己去實現這些演算法的話，CLRS看得再熟練，都只停留在紙面上。有些真正性能和實現上面的優點，不寫代碼是感受不出來的。說到動手做的的話，做完題沒有答案對就等於沒有做啊。2. 盡量看英文原版（不是為了裝逼）很多同學對看英文有排斥心理，這個很正常的。但是看英文原版真的不是為了裝逼，而是中文翻譯版雖說進步不少，但是拗口和錯誤之處還是有很多。你說演算法這個東西吧，稍微理解錯一個加一減一，就會對最後的結果產生很大的不同。我們當年上CLRS的時候，愣是盯著翻譯版的某句話苦思冥想了好久。結果一看英文原版，瞬間豁然開朗，遂中文版丟棄一邊了。我個人建議，中英文混合著看，看不懂中文看英文，看不懂英文看中文。3. 書名真的是大誤Introction個鬼哦，大家不要被導論給騙了。這里的導論我覺得應該是與TAOCP之類的書籍相比，它確實還就算個導論。但如果和什麼《深入理解XXX》《深度探索XXX》《XXX編程指南》之類的相比，它絕對是難度與深度的集合體，學習曲線巨陡峭，基本上自學一兩個月就跟沒學似的。4. 配合別的東西一起學硬啃書真的是很寂寞，當然不排除有的同學有這樣過人的學力。如果這樣一直吃白飯確實吃不下的話，可以考慮跟一下公開課。coursera/edx/mooc上面的好課都挺多，不出家門上到國外同學們斥巨資拚老命上到的課，還是賺到了的。5. 關於理論證明的取捨CLRS作為一本嚴謹的科學研究入門教材，理論的證明充斥了這本書的很大一部分。每一章節的很多題目，都是證明某個引理之類的。這一部分的取捨我覺得因人而異吧，有的同學只是為了掌握演算法本身而去學CLRS，那麼證明部分我覺得只要能做到說服自己即可；有的同學將來要讀博發paper的話，CLRS上的證明最好還是弄透徹比較好。雖然自己再造一個什麼新的排序演算法，新的二叉搜索樹什麼的可能性不是很高，但是嚴謹的數學素養是非常重要的。
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《演算法導論（原書第2版）》（[美] Thomas H.Cormen）電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名：演算法導論（原書第2版）
作者：[美] Thomas H.Cormen
譯者：潘金貴 等
豆瓣評分：9.3
出版社：機械工業出版社
出版年份：2006-9
頁數：754
內容簡介：
這本書深入淺出，全面地介紹了計算機演算法。對每一個演算法的分析既易於理解又十分有趣，並保持了數學嚴謹性。本書的設計目標全面，適用於多種用途。涵蓋的內容有：演算法在計算中的作用，概率分析和隨機演算法的介紹。書中專門討論了線性規劃，介紹了動態規劃的兩個應用，隨機化和線性規劃技術的近似演算法等，還有有關遞歸求解、快速排序中用到的劃分方法與期望線性時間順序統計演算法，以及對貪心演算法元素的討論。此書還介紹了對強連通子圖演算法正確性的證明，對哈密頓迴路和子集求和問題的NP完全性的證明等內容。全書提供了900多個練習題和思考題以及敘述較為詳細的實例研究。
作者簡介：
Thomas H.Cormen
達特茅斯學院計算機科學系副教授
Charles E.Leiserson
麻省理工學院計算機科學與電氣工程系教授
Ronald L.Rivest
麻省理工學院計算機科學系Andrew與Erna Viterbi具名教授
Clifford Stein
哥倫比亞大學工業工程與運籌學副教授
⑥ 演算法導論的內容簡介
《演算法導論》自第一版出版以來，已經成為世界范圍內廣泛使用的大學教材和專業人員的標准參考手冊。本書全面論述了演算法的內容，從一定深度上涵蓋了演算法的諸多方面，同時其講授和分析方法又兼顧了各個層次讀者的接受能力。各章內容自成體系，可作為獨立單元學習。所有演算法都用英文和偽碼描述，使具備初步編程經驗的人也可讀懂。全書講解通俗易懂，且不失深度和數學上的嚴謹性。第二版增加了新的章節，如演算法作用、概率分析與隨機演算法、線性編程等，幾乎對第一版的各個部分都作了大量修訂。
本書深入淺出，全面地介紹了計算機演算法。對每一個演算法的分析既易於理解又十分有趣，並保持了數學嚴謹性。本書的設計目標全面，適用於多種用途。涵蓋的內容有：演算法在計算中的作用，概率分析和隨機演算法的介紹。本書專門討論了線性規劃，介紹了動態規劃的兩個應用，隨機化和線性規劃技術的近似演算法等，還有有關遞歸求解、快速排序中用到的劃分方法與期望線性時間順序統計演算法，以及對貪心演算法元素的討論。本書還介紹了對強連通子圖演算法正確性的證明，對哈密頓迴路和子集求和問題的NP完全性的證明等內容。全書提供了900多個練習題和思考題以及敘述較為詳細的實例研究。
本書內容豐富，對本科生的數據結構課程和研究生的演算法課程都是很實用的教材。本書在讀者的職業生涯中，也是一本案頭的數學參考書或工程實踐手冊。
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《演算法導論第三版》網路網盤pdf最新全集下載:
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簡介：演算法導論第三版提供了對當代計算機演算法研究的一個全面、綜合性的介紹。全書共八部分，內容涵蓋基礎知識、排序和順序統計量、數據結構、高級設計和分析技術、高級數據結構、圖演算法、演算法問題選編，以及數學基礎知識。
⑧ 《演算法導論》這本書對計算機系學生幫助大嗎 需要掌握那些知識 才能看他
演算法導論不需要從頭到尾挨著看，作為一本演算法字典一樣的書來看，看之前最好學過數據結構與演算法、離散數學等科目，另外一定要有C或C++語言的基礎。我是計算機專業的，現在大三，會不時的翻開看看，要麼復習之前學過的演算法，要麼學一兩個新演算法，對計算機專業的學生這本書還是應該有的，可以跟著你一直到研究生不離不棄呵呵。另外推薦一本書《數學之美 浪潮之巔》這才是更高層次的有思想的數學演算法的好書，跟這本書比什麼編程之美就弱爆了。
⑨ 請教演算法導論這本書怎麼樣適合什麼程度的學習者
適合了解一門或以上編程語言的人，即使你沒學過數據結構也沒關系，因為它把數據結構中的演算法從基礎到非常深入全部都包括了，個人建議你先把C語言用熟悉了，然後再去看，演算法導論，如果有決心看完，數據結構都不用看，因為你看完演算法導論，就等於學會了非常高級的數據結構，但是看完很難。。。
至於C++，可以順帶著學一下，然後用C++自己把演算法實現一下，等於練兩倍。
也不一定非得學C++，可以學習Java或者C#，看你的發展方向
⑩ 演算法導論需要具備哪些基礎知識
演算法導論我是直接看的 數據結構 那些基礎學科 你可以看到不懂的在翻書 第一章講如何研究演算法 演算法和數據結構不同
數據結構是在描述結構問題
演算法在研究效率問題
離散是數據結構的基礎
數據結構是演算法的鋪墊
如果你能用數學模型公式 公式去論證你的演算法的可行性的時候 那個時候 就可以深入學習了
概率論 動態分配 這些都要有這些數學基礎
要學數學 這個是必要的