这篇文章是对《算法设计》这本书的读后感。作者认为，这本书系统地阐述了算法设计的基本思想和方法，涵盖了许多经典的算法和数据结构，并提供了丰富的例子和习题，具有很高的实用性和教育性。读完这本书，让作者对算法设计有了更深入的理解和掌握。
算法设计读后感第一篇
有点像导论一样的书，没有算法具体实现的代码，每学完一部分知识后，书中会有一些例题和练习题，适合想要对计算机算法进行整体，深入，了解的人，这本书所包含的算法很多，很全，比较深（对于我这样的菜鸡）。书中的图文都很清晰，阅读起来很舒服。整本书还是比较大和厚，带起来不太方便，适合垫显示器。
算法设计读后感第二篇
先看看作者吧，Jon Kleinberg是美国国家科学院（NAS）、美国国家工程院（NAE）、美国人文与科学院（AAAS）三料院士，在计算机科学领域是“传说级”的人物。而且他还获得过国际数学家大会颁发“奈望林纳奖”，这个奖是数学家大会为了表彰信息科学方面的重要数学贡献而设的。英文版已经读过一版，终于新出中文版了，令人期待
算法设计读后感第三篇
这本书不光细节满满，每章后面的带解答练习更是点睛之笔，一般书中的习题答案要么是最后解，要么简单的分析，这本书的建议解答几乎把每一个点都写在书中，让人更容易理解其意。
本书带入的算法研究，始于各种计算应用程序中出现的问题，构建在对算法设计技术理解基础之上，最终得到这些问题的有效解决方案。
算法设计读后感第四篇
这本书非常不错！
这是一本关于算法设计和分析的经典教材。本书围绕算法设计进行组织，对每种算法技术用多个典型范例进行分析，把算法的理论跟实际问题结合起来，具有很大的启发性。本书侧重算法设计思路，每章都从实际问题出发，经过深入具体的分析引出相应算法的设计思想，并对算法的正确性和复杂性进行合理的分析和论证。本书覆盖面广，且含有200多道精彩的习题，最后还扩展了PSPACE问题、参数复杂性等内容。
算法设计读后感第五篇
这是一本关于算法设计和分析的经典教材。本书围绕算法设计进行组织，对每种算法技术用多个典型范例进行分析，把算法的理论跟实际问题结合起来，具有很大的启发性。本书侧重算法设计思路，每章都从实际问题出发，经过深入具体的分析引出相应算法的设计思想，并对算法的正确性和复杂性进行合理的分析和论证。本书覆盖面广，且含有200多道精彩的习题，最后还扩展了PSPACE问题、参数复杂性等内容。本书适合作为计算机及相近专业本科高年级学生以及研究生算法课程的参考教材，也适合作为对信息学奥林匹克竞赛感兴趣的高中生的指导书籍。对算法分析和设计感兴趣的IT专业技术人员也可以将本书作为案头必备的参考书或工程实践手册。
算法设计读后感第六篇
久闻大名， 也算是看过些算法的（算法导论 邓俊辉老师的dsa课等）， 但是这个书别说不适合初入门者， 简直不适合大部分非计算机专业研究生的人（某班不要带入一般人范畴 ） 一开始的适配问题很吸引人， 让人忍不住沉入思考， 后面的阿尔曼压缩树也让人从设计算法角度复习了 可后面就离谱了， 什么 a星算法， 图论， 最大流最小割， 网络算法 NP空间 而且作者假设你都有这些基础， 直接进入设计算法， 各种术语就直接飞起来了…… 也许 有没有一种可能 这些高阶的算法， 很多人也是从这部书开始接触到， 想从这本里面开始学？ 强行去啃超过水平的书就是这样： 大论题能搜索搞懂， 但是满天飞的术语搜索的又心累， 一句话每个字都认识， 术语也能搜到， 但是组合起来不知道啥意思…… 真心难啃， 但愿之后有大佬出个给普通人看的摘要笔记
算法设计读后感第七篇
作为许多学校使用多年的经典教材，本书有着得天独厚的优势与特点——这是一本问题集。 本书包含200多个问题，这些都是作者在康奈尔大学教学课程的一部分，几乎所有的问题都在课外作业中被开发，或者在考试中进行了测验。这些问题是本书的重要组成部分，其结构与整本书相互融合，保持一致。
这些来自计算机科学和其他领域的问题，每个都有着详细而通俗易懂的文字描述，这正是本书所强调的一点——理解和描述问题。对于这些问题的解答，本书是这样引导的：建立必要的符号和形式化，设计算法，然后分析这个算法并证明它的正确性。这是一个完整的过程，带有完整解释的算法、运行时间的分析和正确的证明。
同时，本书有大量篇幅用于算法问题的形式描述，以及针对该问题的算法设计和分析。这种结构可以让读者很好地了解如何讨论计算机应用中出现的问题，并对这些问题的解决方法做出详细的分析。
这相较于其他大部头算法图书有着更好的阅读体验，像近800页的《算法导论》很多情况下都沦为了书架上吃灰大军的一员，正是因为它有着大部头被人诟病的通病：内容几乎都是一大段伪代码加上一大段颇为啰嗦的解释，读起来很是费劲。这种形式有时候会让人的注意力莫名其妙地集中不起来，使书本传达的信息难以有效地被读者接收。
算法本身的抽象度就很高，再加上伪代码和大量的文字解释，读者理解起来就需要花费更多的精力，甚至难以理解。
而且，本书将重点放在算法背后的数学结构之上，并不拘泥于代码实现。通过分析问题、提出算法、证明算法的过程，读者能够发现和体会算法的美与巧妙。
学习算法是为了解决实际问题，而不是简单地掌握一些代码。了解算法的本质，认识它背后的数学结构，才是最重要的——这也是前面说的本书的目标。
其他一些算法图书就在这方面做得有点不好，比如《算法（第4版）》使用的就是Java语言，有大量的Java代码。让算法与特定语言绑定太深，花费了大量篇幅去描写Java 的API，很多读者在阅读的时候产生了一系列疑问：算法是什么？是Java的算法吗？
那些书脱离了算法的本质——数学结构，过于重视某种特定语言，读者在阅读的时候要么需要有语言基础，要么需要消耗大量时间去查阅相关语法、API，学习成本过高，得不偿失。
好的算法教材不能拘泥于某种特定的编程语言，不管读者掌握的是C、Java、Python还是什么语言，他们都能看懂、学会算法，这本书才能算是一本好的算法教材。如果因为使用语言不同，就无法使用一本专门的算法教材，就违背了算法基础功能——解决问题。
如果问题是一条河，这本书并不是扔给我们一座桥让我们直接过去，而是教会我们思考为何并且如何去建造一座桥，以跨过这条河。这样，我们在以后再遇到其他更宽的河时，不会因为能够获取的桥长度不够而过不去。
算法设计读后感第八篇
对于一部优秀的算法教材而言，仅仅有理论背景深厚的作者加持是远远不够的，毕竟一本基础教材也许用不上多么高深的理论，对于读者而言，更为重要的是材料内容的组织，编写的思路以及案例的设计。而这部教材在这些方面可以说都做到了极致，这也是它为什么能够历经时间的考验而长盛不衰的重要原因。
以问题为导向，引导读者由浅入深地学习算法理论，是横贯本书的设计思想。作者没有一上来就填鸭式的按部就班一个个介绍算法，相反，作者以一个简单的例子入手，采用启发式教学，一步步将读者带入算法博大精深的理论殿堂，同时将复杂的理论适度延后，阅读起来甚至会产生读小说一般的快感。在美亚上，众多读者留言 “这是自己少有的完全通读下来的算法书籍”。下面对书中的内容组织略举一二，来让读者能够更好的理解横贯本书的算法设计思想。
稳定匹配问题
在本书的一开始，作者首先引入了一个生活中常见的经典案例——“稳定匹配问题”，即，是否可以设计一个具有自身强制力的匹配机制，比如求婚或者招聘，使得每位候选人都不会选择毁约呢？作者通过这样一个案例，来向我们展示算法设计的主要流程。
在拿到这个问题之后，我们要做的第一件事，就是要把它尽可能地形式化，即将文字描述，转换为数学语言。文字描述往往是粗糙的，模糊的，不利于后续的算法设计与分析，为了解决这个问题，我们需要数学的帮助。
正如伽利略所言：“宇宙这本大书是用数学语言写就的。”采用数学语言将问题尽可能形式化，能够精确清晰地描述出问题的本质，这是我们在算法分析和设计中，很容易忽视但是又十分重要的一个步骤。在将问题形式化之后，我们就可以考虑一些简单而具体的例子便于让我们进行直观思考。在这个例子中，作者考虑的是两位未婚男士和两位未婚女士的稳定匹配问题。
在将问题形式化之后，我们就需要为其设计算法。每一个算法的提出都无法一下就做到完美，相反，算法设计的初期往往只是从简单具体的例子中提炼出的一些宏观的观念和思想。我们可以从作者对上述例子的分析略窥一二。
上述算法的设计从简单的例子入手，很直观但是却很有效。揭示了算法设计过程中的一般思路。
设计完算法之后，并不意味着这个问题已经被解决，相反，分析算法同样是相当重要的一步。在对算法分析的过程中，我们需要问自己：
这些都是很重要但是又很容易被忽视的问题，但是对于保证算法的有效性和可靠性却必不可少。在这个例子中，作者经过一系列分析，最终证明该算法最终可以产生稳定的匹配。
上述的例子虽然很简单，但是却直观地展现出了算法设计的完整流程。算法设计并不仅仅包括算法设计的阶段，问题的形式化，对算法的分析，都至关重要却又极易被忽视。在接下来的算法介绍中，作者都采用这样的流程来分析和解决问题，为培养读者的设计算法的能力提供了良好的示范。
从区间调度到竞争设施位置问题
在开篇的稳定匹配问题让我们得以一窥算法设计的流程之后，作者进一步提出了 5 个典型的问题，它们分别是：区间调度问题，加权区间调度问题，二分匹配问题，独立集问题，以及竞争设施位置问题。这些问题可不是随意提出的，相反经过作者精心地设计和选择。这五个问题都非常重要和典型，对于它们的研究分别推动了算法几个不同的关键理论的发展。
在上述问题中，前三个问题可以通过越来越精妙的算法技术解决，第四个问题是一个转折点，意味着没有有效算法可以解决，最后一个问题则更加困难。
这本书从宏观到微观，循循善诱，从实际案例从问题出发，一步步为我们搭建了一个完整的算法体系。作者的设计之精心，用心之良苦，可见一斑。
算法设计读后感第九篇
《Algorithm Design》已经畅销15年了。
算法书数量繁多，应该如何挑选呢？异步君今天给大家推荐的算法书，在美亚拥有4.5星的高评分，赢得读者认可。更值得一提的是，这本书还是国外多所知名高校选用的算法教材。 这本书就是《算法设计》，不能说所有程序员都看过这本书，但它作为大学里的算法教材，绝对是新手入门的经典好书。 从书名来看，似乎是算法和「设计」结合在一起，于是，很多人认为这可能并不是一本入门级的算法书。但其实这本书涉及的知识非常丰富，既可以作为初学者的第一本算法书，也可以作为高手程序员巩固的基础教材。为什么会和”设计“相结合呢？还要从这本书的两位作者对算法的理念说起。
1、科学家眼中的算法设计技术
《算法设计》的作者是来自美国的乔恩•克莱因伯格（以下简称乔恩）和匈牙利的伊娃•塔多斯（以下简称伊娃）。关于算法问题，他们提出了这样的观点： “算法问题构成了计算机科学的核心，但它们很少以整洁、精确的数学问题的形式出现。与之相反的是，它们往往有许多杂乱的、应用程序特定的细节，这些细节由一些至关重要和一些无关紧要的东西纠缠在一起。” 因此他们认为，算法问题由两个基本部分组成：一是得到数学上整洁的问题核心，二是根据问题结构确定适当的算法设计技术。这两个部分相互影响：越能自如地运用各种可能的设计技术，也就越能认识到世上混乱问题中的整洁形式描述。在最有效的情况下，算法思想不但能提供适当问题的解决方案，而且它们构成了一种语言，可以让学习算法的程序员们清晰地表达基本问题。 于是，乔恩和伊娃决定将设计计算带入到算法研究。 他们很清楚，设计过程一般始于各种计算应用程序中出现的问题，构建在对算法设计技术理解的基础之上，最终得到这些问题的有效解决方案。 所以，他们试图探讨算法思想在计算机科学中的作用，并将这些思想与一些精确制定的问题联系起来。他们为这些“问题”设计算法并进行分析。 基于这样的研究，《算法设计》一书应运而生。乔恩和伊娃将这本书的目标定为：如何在不同计算领域的复杂问题中识别算法问题的清晰描述形式，并针对由此产生的问题，给出如何设计有效算法的建议。 为此，他们将研究成果重新梳理，从最简单的初始方法甚至于最终的解决方案，以帮助大家更好地理解复杂的算法。读过这本书的读者都会感觉：这本书不是描述从问题陈述到算法的最直接路径，但是可以直接反映出程序员们真正思考这些问题的方式。
2、经典著作背后的科学家
乔恩•克莱因伯格（Jon Kleinberg）
乔恩是美国的计算机科学家，在1996年获得了麻省理工学院的博士学位，目前是康奈尔大学计算机科学教授。从1995年开始，乔恩在IBM研究院做起了研究，主攻网络与信息组合结构的数学分析与建模。 乔恩曾获得帕卡德基金会和斯隆基金会的研究基金，他的研究集中在算法上，特别是与网络结构和信息相关的算法，以及这些算法在信息科学、优化、数据挖掘及计算生物学等方面的应用。他利用信息中心和权威信息进行网络分析的工作，对形成最新一代因特网搜索引擎的基础起了很大的作用。 在计算机领域，乔恩获奖无数。美国国家科学基金会事业奖、海军研究局青年研究员奖、IBM杰出创新奖等知名奖项都被他收入囊中。 另一位作者伊娃也是康奈尔大学的计算机科学教授，同时还是一名数学家。
伊娃•塔多斯（Éva Tardos）
1981年，伊娃在导师András Frank的指导下，于匈牙利的罗兰大学攻读博士学位。在2006年，伊娃开始担任康奈尔大学计算机科学系的院长。2007年，伊娃当选为美国国家工程院、文理科学院和美国哲学学会的院士。同时她也是ACM院士。伊娃是富尔克森奖、乔治·B·丹齐格奖、哥德尔奖和EATCS奖的获得者。在2019年，伊娃还被授予了IEEE约翰·冯·诺依曼奖章。伊娃的研究兴趣主要集中在图和网络问题的算法设计和分析上。她因在网络流算法和网络问题的近似算法方面的工作而闻名。其中包含算法博弈论，这是一个新兴领域，关注为自私用户设计系统和算法。
3、不一样的算法书
这本书是一本关于算法设计和分析的经典教材，两位作者围绕算法设计进行组织，将算法的理论跟实际问题结合起来，对每种算法技术用多个典型范例进行分析，具有极高的启发性。 书中有大量篇幅专门用于算法问题的形式描述，以及针对该问题的算法设计和分析。这种写作优势在于可以采用适当的设计技术开发算法，证明算法的性质并分析其效率。 除了内容覆盖面广以外，这本书最大的特色就是有200多道精彩的习题，以及PSPACE问题、参数复杂性等内容。
《算法设计》相较于其他算法书，最大的区别也在于此。这是乔恩和伊娃在康奈尔大学教学课程的一部分，几乎所有问题都在课外作业中被开发，或者在课堂测验进行了考试。他们将问题视为本书的一个重要组成部分，并且让问题集的结构与他们对内容的整体方法保持一致。 其中大部分内容包含了一些问题的详细文字描述，这些问题出现在计算机科学应用领域或其他地方。部分问题也是他们在教材中讨论的问题的实践:建立必要的符号和形式化，设计算法，然后分析这个算法并证明它是正确的。 为了帮助解决这些问题，他们在每章中都加入了一节，名为“带解答的练习”，讨论一个或多个问题，并描述了如何形式化一个解。因此，专门针对每个带解答的练习的讨论，要比简单编写完整、正确的解决方案所需的时间长得多。 实际上，与本书的其余部分一样，这些节中的讨论应该看成是试图让人们了解一个更大的过程，通过这个过程可以考虑这种类型的问题，并最终形成精确解的详细说明。 值得一提的是，由于这本书被国外高校广泛采用，因此乔恩和伊娃对学习方面的建议更偏向于大学生。 他们建议初学者阅读本书之前应该先学习基于编程的计算机科学基础课程，并且已编写过实现基本算法的程序，操作过离散结构（树和图），并应用过基本的数据结构（如数组、列表、队列和堆栈）。
按照上述思路，他们利用了许多计算机科学和相关领域的问题来开发基本的算法设计技术。包括系统和网络的应用程序（缓存、交换、互联网上的域间路由），人工智能（规划、博弈、霍普菲尔德网络），计算机视觉（图像分割），数据挖掘（变更点检测、聚类），运筹学（航线调度），以及计算生物学（序列比对、RNA 二级结构）。
乔恩和伊娃合著的《算法设计》，围绕算法设计进行组织，对多个算法技术的典型范例解构剖析，并让算法与实际问题相结合。可以说，这确实是一本不可多得的经典算法书！
