算法导论数学
① 学习算法导论是不是需要把高等数学，线性代数，概率论先学会
不用啊，《算法导论》是一本计算机书籍，你只需要学好其中的知识点就可以了。高等数学，线性代数，概率论，这些课和他无关紧要啊。当然，如果你学了这些知识，对你学计算机会有所帮助的。
② 学习算法导论需要什么数学基础或者其他的基础吗
算法导论的数学基础要求不是很高 确切的说老外的书 对于数学的要求都不是很高 但 人家要的是研究的态度 线代 高数 还有一点点的离散数学基础就可以了
③ 准备开发看算法导论，需要先自学离散数学吗
都有接触，离散数学是学计算机的必修课，理论性比较强，你说到的那些东西在离散数学这本书里都有涉及。算法导论里用到的数学知识基本上都是出自离散数学的，所以学好离散吧
④ 《算法导论》有什么好的学习心得
1. 动手做，动手做，动手做（重要的事情说三遍）我见过好多把CLRS当小说看的，真还有很多人囫囵吞枣给看完了的。但是没有动手自己去实现这些算法的话，CLRS看得再熟练，都只停留在纸面上。有些真正性能和实现上面的优点，不写代码是感受不出来的。说到动手做的的话，做完题没有答案对就等于没有做啊。2. 尽量看英文原版（不是为了装逼）很多同学对看英文有排斥心理，这个很正常的。但是看英文原版真的不是为了装逼，而是中文翻译版虽说进步不少，但是拗口和错误之处还是有很多。你说算法这个东西吧，稍微理解错一个加一减一，就会对最后的结果产生很大的不同。我们当年上CLRS的时候，愣是盯着翻译版的某句话苦思冥想了好久。结果一看英文原版，瞬间豁然开朗，遂中文版丢弃一边了。我个人建议，中英文混合着看，看不懂中文看英文，看不懂英文看中文。3. 书名真的是大误Introction个鬼哦，大家不要被导论给骗了。这里的导论我觉得应该是与TAOCP之类的书籍相比，它确实还就算个导论。但如果和什么《深入理解XXX》《深度探索XXX》《XXX编程指南》之类的相比，它绝对是难度与深度的集合体，学习曲线巨陡峭，基本上自学一两个月就跟没学似的。4. 配合别的东西一起学硬啃书真的是很寂寞，当然不排除有的同学有这样过人的学力。如果这样一直吃白饭确实吃不下的话，可以考虑跟一下公开课。coursera/edx/mooc上面的好课都挺多，不出家门上到国外同学们斥巨资拼老命上到的课，还是赚到了的。5. 关于理论证明的取舍CLRS作为一本严谨的科学研究入门教材，理论的证明充斥了这本书的很大一部分。每一章节的很多题目，都是证明某个引理之类的。这一部分的取舍我觉得因人而异吧，有的同学只是为了掌握算法本身而去学CLRS，那么证明部分我觉得只要能做到说服自己即可；有的同学将来要读博发paper的话，CLRS上的证明最好还是弄透彻比较好。虽然自己再造一个什么新的排序算法，新的二叉搜索树什么的可能性不是很高，但是严谨的数学素养是非常重要的。
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链接：
书名：算法导论（原书第2版）
作者：[美] Thomas H.Cormen
译者：潘金贵 等
豆瓣评分：9.3
出版社：机械工业出版社
出版年份：2006-9
页数：754
内容简介：
这本书深入浅出，全面地介绍了计算机算法。对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣，并保持了数学严谨性。本书的设计目标全面，适用于多种用途。涵盖的内容有：算法在计算中的作用，概率分析和随机算法的介绍。书中专门讨论了线性规划，介绍了动态规划的两个应用，随机化和线性规划技术的近似算法等，还有有关递归求解、快速排序中用到的划分方法与期望线性时间顺序统计算法，以及对贪心算法元素的讨论。此书还介绍了对强连通子图算法正确性的证明，对哈密顿回路和子集求和问题的NP完全性的证明等内容。全书提供了900多个练习题和思考题以及叙述较为详细的实例研究。
作者简介：
Thomas H.Cormen
达特茅斯学院计算机科学系副教授
Charles E.Leiserson
麻省理工学院计算机科学与电气工程系教授
Ronald L.Rivest
麻省理工学院计算机科学系Andrew与Erna Viterbi具名教授
Clifford Stein
哥伦比亚大学工业工程与运筹学副教授
⑥ 算法导论的内容简介
《算法导论》自第一版出版以来，已经成为世界范围内广泛使用的大学教材和专业人员的标准参考手册。本书全面论述了算法的内容，从一定深度上涵盖了算法的诸多方面，同时其讲授和分析方法又兼顾了各个层次读者的接受能力。各章内容自成体系，可作为独立单元学习。所有算法都用英文和伪码描述，使具备初步编程经验的人也可读懂。全书讲解通俗易懂，且不失深度和数学上的严谨性。第二版增加了新的章节，如算法作用、概率分析与随机算法、线性编程等，几乎对第一版的各个部分都作了大量修订。
本书深入浅出，全面地介绍了计算机算法。对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣，并保持了数学严谨性。本书的设计目标全面，适用于多种用途。涵盖的内容有：算法在计算中的作用，概率分析和随机算法的介绍。本书专门讨论了线性规划，介绍了动态规划的两个应用，随机化和线性规划技术的近似算法等，还有有关递归求解、快速排序中用到的划分方法与期望线性时间顺序统计算法，以及对贪心算法元素的讨论。本书还介绍了对强连通子图算法正确性的证明，对哈密顿回路和子集求和问题的NP完全性的证明等内容。全书提供了900多个练习题和思考题以及叙述较为详细的实例研究。
本书内容丰富，对本科生的数据结构课程和研究生的算法课程都是很实用的教材。本书在读者的职业生涯中，也是一本案头的数学参考书或工程实践手册。
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简介：算法导论第三版提供了对当代计算机算法研究的一个全面、综合性的介绍。全书共八部分，内容涵盖基础知识、排序和顺序统计量、数据结构、高级设计和分析技术、高级数据结构、图算法、算法问题选编，以及数学基础知识。
⑧ 《算法导论》这本书对计算机系学生帮助大吗 需要掌握那些知识 才能看他
算法导论不需要从头到尾挨着看，作为一本算法字典一样的书来看，看之前最好学过数据结构与算法、离散数学等科目，另外一定要有C或C++语言的基础。我是计算机专业的，现在大三，会不时的翻开看看，要么复习之前学过的算法，要么学一两个新算法，对计算机专业的学生这本书还是应该有的，可以跟着你一直到研究生不离不弃呵呵。另外推荐一本书《数学之美 浪潮之巅》这才是更高层次的有思想的数学算法的好书，跟这本书比什么编程之美就弱爆了。
⑨ 请教算法导论这本书怎么样适合什么程度的学习者
适合了解一门或以上编程语言的人，即使你没学过数据结构也没关系，因为它把数据结构中的算法从基础到非常深入全部都包括了，个人建议你先把C语言用熟悉了，然后再去看，算法导论，如果有决心看完，数据结构都不用看，因为你看完算法导论，就等于学会了非常高级的数据结构，但是看完很难。。。
至于C++，可以顺带着学一下，然后用C++自己把算法实现一下，等于练两倍。
也不一定非得学C++，可以学习Java或者C#，看你的发展方向
⑩ 算法导论需要具备哪些基础知识
算法导论我是直接看的 数据结构 那些基础学科 你可以看到不懂的在翻书 第一章讲如何研究算法 算法和数据结构不同
数据结构是在描述结构问题
算法在研究效率问题
离散是数据结构的基础
数据结构是算法的铺垫
如果你能用数学模型公式 公式去论证你的算法的可行性的时候 那个时候 就可以深入学习了
概率论 动态分配 这些都要有这些数学基础
要学数学 这个是必要的