算法设计手册

算法界的圣经必然是算法导论，但是对于非专业科班的coder来说，这本书比算法导论更实用。读这本是想换个角度来研究下算法。虽然很多东西已经通过前者有所了解，这里就谈谈二者的不同之处。 

一方面，数学性的推导和证明还是CLRS比较擅长，后者大多数情况只是尽量做到让读者能够理解而已，这一点在上面的评论“可以作为浅显易懂的入门教材”一文也指出了，我就不再细谈了。 

另一方面，本书对于实践是非常重视的，在介绍算法的同时不停留在代码和思路本身，同时也会讲一些实践细节，甚至通过专门的章节，也即书中的War Story来加深读者对算法的理解。不过很惭愧的是，由于时间有限，War Story我基本没读几篇，浅尝辄止而已。 

更有指导意义的是，书中的第二部分收集和归类大量的算法问题，并对这些问题的求解做出了分析。这个所谓的分析就是，把问题具体化，在不同情况下都选择相应的最优算法。尽管没有给出可以直接用来“复制-粘贴”的代码，但这样做明显比“笼统地写出一个问题—给出一个唯一答案”的做法强得多。当然，通过对于第一部分算法介绍的阅读，第二部分可以先做泛读，遇到具体问题时再来查阅对应的解决方案的指导，此时还能根据给出的参考文献进行深入的阅读。这种细致全面的安排可以看出作者的用心之处。 

再谈谈一些其他的读书收获吧，下面是我印象比较深的地方：
1.CLRS在介绍DFS时写成了一个子程序，后面的拓扑排序、强联通分支等使用到DFS的算法将其调用；而本书的DFS是直接写成了一个框架（这种做法你还会在回溯法、近似字符串匹配等地方看到），通过修改其不同的子函数来完成不同的功能如拓扑排序、强联通分支。我不评价哪种更好，只是CLRS版的DFS先入为主，我以CLRS版为准。

2.在读完《算法设计手册》的第7章回溯法之前，我对回溯法的认知完全是云里雾里。虽然也写过不少回溯法的程序，甚至做过剪枝处理，但它们都局限于具体问题的求解，完全没有一个全局性的概念。这本书向我展示了回溯法的框架，可以套用至很多回溯法程序（然后再进行简化），一举心中的廓清迷雾，这个章节很建议阅读。

3.本书第一部分每个章节的练习题中包含了面试题部分，起初还不怎么注意，直到被有些难住时，google其解法发现居然是货真价实的google、ms、amazon面试题！如果即将进行参加招聘面试笔试，这部分题目还是值得做做的。虽然通过作者的网页和google、stackoverflow等可以找到大部分的解答，不过我还是抽空亲自把这部分全部题目做完并进行了总结，有兴趣的读者可以参照文末链接。

算法设计手册英文版：

《算法设计手册》(The Algorithm Design Manual)是本比较经典的算法书了。如果说《算法导论》偏向于数学，那么《算法设计手册》更偏向于工程应用（至于《计算机程序设计艺术》，目前我是没时间通读，只是偶尔当工具书查查，就不提了）。前者的课后题中的面试题部分挺潮的，如果在google上搜索一下，发现很多都是名企考过的，或许是因为第二版出版时间比较近的缘故？我不大相信是作者自己出的然后被大公司拿去面试的，而是作者收录的考过的面试题。有了这一层筛选，这些面试题质量有保证啊。

《算法技术手册》：

开发健壮的软件需要高效的算法，然后程序员们往往直至问题发生之时，才会去求助于算法。《算法技术手册》讲解了许多现有的算法，可用于解决各种问题。通过阅读它，可以使您学会如何选择和实现正确的算法，来达成自己的目标。另外，书中的数学深浅适中，足够使您可以了解并分析算法的性能。

较之理论而言，《算法技术手册》更专注于应用。《算法技术手册》提供了高效的代码解决方案，使用多种语言进行编写，让您可以轻松地将其应用于特定的工程当中。通过《算法技术手册》，您可以：

· 解决特定代码的问题，或者提升既有解决方案的性能

· 快速找到与您所解决的问题相关的算法，并决定哪个算法才是最适合的那一个

· 探索使用C、C++、Java以及Ruby实现的算法解决方案以及开发小贴士

· 了解算法预期的性能，以及它达到最高性能时所需要的条件

· 发现不同算法之间相似的设计哲学

· 学习高级数据结构，来提升算法的性能

通过《算法技术手册》，您能学到如何提升算法的性能，这将是您的软件应用程序走向成功的关键。