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算法艺术与信息学竞赛

算法艺术与信息学竞赛

作者: 刘汝佳
出版社: 清华大学出版社
出版年: 2004-1
页数: 428
定价: 45.00元
装帧: 简裝本
ISBN: 9787302078005

豆瓣评分

8.5

674人评价

5星

43.9%
4星

41.5%
3星

12.8%
2星

0.7%
1星

1.0%

评价:

内容简介 · · · · · ·

《算法艺术与信息学竞赛》较为系统和全面地介绍了算法学最基本的知识。这些知识和技巧既是高等院校“算法与数据结构”课程的主要内容，也是国际青少年信息学奥林匹克（IOI）竞赛和ACM/ICPC国际大学生程序设计竞赛中所需要的。书中分析了相当数量的问题。

本书共3章。第1章介绍算法与数据结构；第2章介绍数学知识和方法；第3章介绍计算机几何。全书内容丰富，分析透彻，启发性强，既适合读者自学，也适合于课堂讲授。

本书适用于各个层次的信息学爱好者、参赛选手、辅导老师和高等院校计算机专业的师生。本书既是信息学入门和提高的好帮手，也是一本内容丰富、新颖的资料集。

目录 · · · · · ·

目录
第1章算法与数据结构
1.1编程的灵魂--数据结构+算法=程序
1.2基本算法
1.2.1枚举
1.2.2贪心法
· · · · · · (更多)

豆瓣成员常用的标签(共126个) · · · · · ·

算法 ACM 计算机算法艺术与信息学竞赛编程信息学 algorithm OI

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我来说两句

短评 · · · · · · ( 全部 142 条 )

热门 / 最新 / 好友

0 有用鱼雷 2010-02-04

高难算法书，但讲的不细
0 有用轰小云@七汉字 2005-10-24

没下决心千万别看
7 有用网络流 2005-12-29

也许是自己的名字平生第一次被印在书里……
0 有用 morigen 2011-10-04

算法实战手册
0 有用好运土豆斯基 2011-09-27

初中的生活

0 有用不会飞的章鱼 2019-10-28

上大学时借的是一高中打过OI的朋友的书看完的
0 有用咕噜丹vjudge 2019-03-07

黑皮书~
0 有用 p1rate 2018-09-27

看完感觉确实要去学一学语文了😅😅😅
0 有用西湖区伊胜雪 2018-04-11

敲厉害
0 有用凡 2018-03-30

想当年，金戈铁马，气吞万里如虎。

> 更多短评 142 条

算法艺术与信息学竞赛的话题 · · · · · · ( 全部条 )

什么是话题

无论是一部作品、一个人，还是一件事，都往往可以衍生出许多不同的话题。将这些话题细分出来，分别进行讨论，会有更多收获。

我要写书评

算法艺术与信息学竞赛的书评 · · · · · · ( 全部 3 条 )

热门 / 最新 / 好友

RONGE KUTA 2010-03-26 16:41:05

内容很不错，讲解的言简意赅，直达本质

我初看这本书的时候，感觉内容实在艰深，看了第一章就看不下去了，后来系统的上过算法课程后，看这本书就显然轻松多了。这本书说来真的是需要有比赛经验的人看倒好，个人感觉作为业余提高算法能力的话，倒是可以有其他的选择。说实话，自己的水平太有限了，看书的速度... (展开)

Silverbullettt 2011-03-25 22:42:22

内容挺好，就是作者的表达。。。

看到别人说这书表达直接。我觉得嘛，作者挑选的题目，以及一些算法知识上的总结，确实不错，直达本质。但是对于题目的讲解，我实在是觉得作者表述上有点问题。。。。也许是我不习惯吧，看得我头大，还不如自己分析。。。。总而言之，确实是本不错的书。 (展开)

nash 2007-11-21 17:20:17

这本书的主页怎么没有了？

这本书的主页怎么是不存在或已删除？ oibh.kuye.cn/book-lrjhl/index.htm (展开)

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读书笔记 · · · · · ·

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康桥语冰 (夜深忽梦少年事)

个人觉得这本书并没有像书名一样令人对算法上升到艺术层次的感悟对于编程能力的提高也没有想象中的高看得出来作者都是竞赛和学术的大牛型人物，但是多数地方没有讲的非常清楚。（个人智商低，理解起来有些费力呀~）本书作为题库，还是非常不错的另外。。。。。。排版太糟糕了
2011-08-31 09:43

个人觉得这本书并没有像书名一样令人对算法上升到艺术层次的感悟对于编程能力的提高也没有想象中的高看得出来作者都是竞赛和学术的大牛型人物，但是多数地方没有讲的非常清楚。（个人智商低，理解起来有些费力呀~）本书作为题库，还是非常不错的另外。。。。。。排版太糟糕了

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回应 2011-08-31 09:43
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1.1 编程的灵魂——数据结构+算法 = 程序算法（algorithm）就是解决问题的方法或者过程。数据结构（data structure）是数据的计算机表示和相应的一组操作。时空开销增长 - 在算法设计出来以后直接对算法进行分析。估计它的时间效率和空间开销。 - 只关心在问题规模扩大时时空开销的增长情况。程序一： fact = 1; for (int i = 1;i <= n; i++) fact *= i; 共执行了n个基本操作；程序二： sum = 0; for (int i = 1; i <... (1回应)
2011-02-01 13:42 1人喜欢
1.1 编程的灵魂——数据结构+算法 = 程序算法（algorithm）就是解决问题的方法或者过程。数据结构（data structure）是数据的计算机表示和相应的一组操作。时空开销增长 - 在算法设计出来以后直接对算法进行分析。估计它的时间效率和空间开销。 - 只关心在问题规模扩大时时空开销的增长情况。程序一：
fact = 1; for (int i = 1;i <= n; i++) fact *= i;
共执行了n个基本操作；程序二：
sum = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) for (int j = 1; j <= n; j++) sum += a[i][j];
执行了n^2个基本操作；程序一的渐进时间复杂度低，因此更优。复杂度分析的常用符号 - 若存在两个正常数c和n0，对任意的 n > n0 都有 |T(n)|<=c|f(n)|，则称T(n)在集合O(f(n))中。记作T(n) = O(f(n))。 - T(n)的增长速度不会比f(n)差。 - 大O表示法（big-Oh notation）表示的是运行时间的上限。 - 小o表示法,表示这个上限是“松”的。简化法则 - 简化的方法是忽略常数和低次项，如 3n^4 + 8n^2 + n + 2 = O(n^4) 复杂度的等级 - 多项式算法 - 它的运行时间随着规模的扩大增长不大，因此叫做有效算法； - 指数级算法 - 运行时间增长很快，不是有效算法。 - 包含 Ackermann 函数反函数的算法往往代表着算法使用了并查集或者利用了某函数的凹凸性 - 含 logn 的往往是用了递归、二分或者操作时间复杂度表达式含 logn 的数据结构 - n^(1/2) 或者用更“奇怪”的常数a作为指数的 O(n^a) 类算法的往往是多级算法（如二级检索），分阶段算法（如二分图匹配的 Hopcroft 算法），或者待定参数的算法。a是最后解出的最优参数。时空辩证关系 - 时间换空间 - 常用方法是重复计算 - 空间换时间 - 常用方法是预处理 P类问题和NP问题 - 如果一个问题可以在多项式时间内被确定机解决，则它属于 P 类问题 - 如果它可以在多项式时间内被非确定机解决，则它属于 NP 类问题 NP完全（NPC）问题 - 满足： - 属于NP - NP 中的每个问题都可以使用多项式归约到它 Monte-Carlo算法、RP类问题 - 如果一个问题存在一个随机算法，使得它有50%以上的概率得到期望的结果，那么这个问题属于RP类，该算法称为 Monte-Carlo

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1回应 2011-02-01 13:42

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康桥语冰 (夜深忽梦少年事)

个人觉得这本书并没有像书名一样令人对算法上升到艺术层次的感悟对于编程能力的提高也没有想象中的高看得出来作者都是竞赛和学术的大牛型人物，但是多数地方没有讲的非常清楚。（个人智商低，理解起来有些费力呀~）本书作为题库，还是非常不错的另外。。。。。。排版太糟糕了
2011-08-31 09:43

个人觉得这本书并没有像书名一样令人对算法上升到艺术层次的感悟对于编程能力的提高也没有想象中的高看得出来作者都是竞赛和学术的大牛型人物，但是多数地方没有讲的非常清楚。（个人智商低，理解起来有些费力呀~）本书作为题库，还是非常不错的另外。。。。。。排版太糟糕了

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1.1 编程的灵魂——数据结构+算法 = 程序算法（algorithm）就是解决问题的方法或者过程。数据结构（data structure）是数据的计算机表示和相应的一组操作。时空开销增长 - 在算法设计出来以后直接对算法进行分析。估计它的时间效率和空间开销。 - 只关心在问题规模扩大时时空开销的增长情况。程序一： fact = 1; for (int i = 1;i <= n; i++) fact *= i; 共执行了n个基本操作；程序二： sum = 0; for (int i = 1; i <... (1回应)
2011-02-01 13:42 1人喜欢
1.1 编程的灵魂——数据结构+算法 = 程序算法（algorithm）就是解决问题的方法或者过程。数据结构（data structure）是数据的计算机表示和相应的一组操作。时空开销增长 - 在算法设计出来以后直接对算法进行分析。估计它的时间效率和空间开销。 - 只关心在问题规模扩大时时空开销的增长情况。程序一：
fact = 1; for (int i = 1;i <= n; i++) fact *= i;
共执行了n个基本操作；程序二：
sum = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) for (int j = 1; j <= n; j++) sum += a[i][j];
执行了n^2个基本操作；程序一的渐进时间复杂度低，因此更优。复杂度分析的常用符号 - 若存在两个正常数c和n0，对任意的 n > n0 都有 |T(n)|<=c|f(n)|，则称T(n)在集合O(f(n))中。记作T(n) = O(f(n))。 - T(n)的增长速度不会比f(n)差。 - 大O表示法（big-Oh notation）表示的是运行时间的上限。 - 小o表示法,表示这个上限是“松”的。简化法则 - 简化的方法是忽略常数和低次项，如 3n^4 + 8n^2 + n + 2 = O(n^4) 复杂度的等级 - 多项式算法 - 它的运行时间随着规模的扩大增长不大，因此叫做有效算法； - 指数级算法 - 运行时间增长很快，不是有效算法。 - 包含 Ackermann 函数反函数的算法往往代表着算法使用了并查集或者利用了某函数的凹凸性 - 含 logn 的往往是用了递归、二分或者操作时间复杂度表达式含 logn 的数据结构 - n^(1/2) 或者用更“奇怪”的常数a作为指数的 O(n^a) 类算法的往往是多级算法（如二级检索），分阶段算法（如二分图匹配的 Hopcroft 算法），或者待定参数的算法。a是最后解出的最优参数。时空辩证关系 - 时间换空间 - 常用方法是重复计算 - 空间换时间 - 常用方法是预处理 P类问题和NP问题 - 如果一个问题可以在多项式时间内被确定机解决，则它属于 P 类问题 - 如果它可以在多项式时间内被非确定机解决，则它属于 NP 类问题 NP完全（NPC）问题 - 满足： - 属于NP - NP 中的每个问题都可以使用多项式归约到它 Monte-Carlo算法、RP类问题 - 如果一个问题存在一个随机算法，使得它有50%以上的概率得到期望的结果，那么这个问题属于RP类，该算法称为 Monte-Carlo

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个人觉得这本书并没有像书名一样令人对算法上升到艺术层次的感悟对于编程能力的提高也没有想象中的高看得出来作者都是竞赛和学术的大牛型人物，但是多数地方没有讲的非常清楚。（个人智商低，理解起来有些费力呀~）本书作为题库，还是非常不错的另外。。。。。。排版太糟糕了

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1.1 编程的灵魂——数据结构+算法 = 程序算法（algorithm）就是解决问题的方法或者过程。数据结构（data structure）是数据的计算机表示和相应的一组操作。时空开销增长 - 在算法设计出来以后直接对算法进行分析。估计它的时间效率和空间开销。 - 只关心在问题规模扩大时时空开销的增长情况。程序一：
fact = 1; for (int i = 1;i <= n; i++) fact *= i;
共执行了n个基本操作；程序二：
sum = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) for (int j = 1; j <= n; j++) sum += a[i][j];
执行了n^2个基本操作；程序一的渐进时间复杂度低，因此更优。复杂度分析的常用符号 - 若存在两个正常数c和n0，对任意的 n > n0 都有 |T(n)|<=c|f(n)|，则称T(n)在集合O(f(n))中。记作T(n) = O(f(n))。 - T(n)的增长速度不会比f(n)差。 - 大O表示法（big-Oh notation）表示的是运行时间的上限。 - 小o表示法,表示这个上限是“松”的。简化法则 - 简化的方法是忽略常数和低次项，如 3n^4 + 8n^2 + n + 2 = O(n^4) 复杂度的等级 - 多项式算法 - 它的运行时间随着规模的扩大增长不大，因此叫做有效算法； - 指数级算法 - 运行时间增长很快，不是有效算法。 - 包含 Ackermann 函数反函数的算法往往代表着算法使用了并查集或者利用了某函数的凹凸性 - 含 logn 的往往是用了递归、二分或者操作时间复杂度表达式含 logn 的数据结构 - n^(1/2) 或者用更“奇怪”的常数a作为指数的 O(n^a) 类算法的往往是多级算法（如二级检索），分阶段算法（如二分图匹配的 Hopcroft 算法），或者待定参数的算法。a是最后解出的最优参数。时空辩证关系 - 时间换空间 - 常用方法是重复计算 - 空间换时间 - 常用方法是预处理 P类问题和NP问题 - 如果一个问题可以在多项式时间内被确定机解决，则它属于 P 类问题 - 如果它可以在多项式时间内被非确定机解决，则它属于 NP 类问题 NP完全（NPC）问题 - 满足： - 属于NP - NP 中的每个问题都可以使用多项式归约到它 Monte-Carlo算法、RP类问题 - 如果一个问题存在一个随机算法，使得它有50%以上的概率得到期望的结果，那么这个问题属于RP类，该算法称为 Monte-Carlo

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