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作為一本介紹算法技術(shù)和思想的書籍，本書不僅可以面向信息學(xué)科大學(xué)生作為基本的教材（或參考書），更是將任何具有初等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的人引入算法應(yīng)用與研究殿堂的一塊引路石。本書循序漸進(jìn)、深入淺出地展示了算法研究與應(yīng)用中，從模型分析、算法構(gòu)造到復(fù)雜性分析和算法優(yōu)化的方方面面。涉及的內(nèi)容從古老的算術(shù)算法、排序算法、簡單圖論到近現(xiàn)代出現(xiàn)的計算圖論、貪心算法、分治算法、線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、隨機算法以及NP復(fù)雜性理論，甚至是尚未完全顯現(xiàn)全貌的量子計算，覆蓋了經(jīng)典、現(xiàn)代和未來算法發(fā)展的眾多代表性工作。
　　本書選材新穎，內(nèi)容豐富，適用于作為計算機學(xué)科以及相關(guān)學(xué)科算法課程的教材和參考書，同時也可作為從事算法研究的一本好的入門書籍。

前言
　　本書是在加州大學(xué)Berkeley分校和San Diego分校本科生算法課程講義的基礎(chǔ)上，歷經(jīng)十年，逐漸整理、日益完善而成的。我們教授此門課程的方法在過去幾年間經(jīng)歷了巨大變革，它一方面照顧到了學(xué)生的背景(學(xué)生們除編程之外并不具備正式而完善的應(yīng)用技巧)，一方面反映了算法領(lǐng)域總體上走向成熟的趨勢，正如過去數(shù)十年我們已經(jīng)見證了的。隨著當(dāng)初的教學(xué)講義被逐漸提煉成娓娓道來的文字，我們也逐漸調(diào)整著課程的結(jié)構(gòu)，以突出教學(xué)材料編排中蘊含的“故事情節(jié)”。因此，本書的內(nèi)容經(jīng)過仔細(xì)選擇后才得以結(jié)集成篇。我們不求把此書編成一本算法百科全書，這使我們可以自由地把大多數(shù)傳統(tǒng)算法書籍未曾強調(diào)或忽略的主題包含進(jìn)來。
　　我們根據(jù)學(xué)生的特點(這些特點也是當(dāng)今計算機科學(xué)專業(yè)的大多數(shù)本科生所共有的)，提煉出能使每個算法運轉(zhuǎn)下去的簡潔數(shù)學(xué)思想，而不是沉湎于正式而冗長的理論證明。換言之，我們在活力和刻板之間，更強調(diào)前者。我們發(fā)現(xiàn)，學(xué)生更能接受這種形式帶來的數(shù)學(xué)的生命力。正是在這些簡潔有力的數(shù)學(xué)思想的推動下，我們才得以展開我們的闡述。
　　一旦按照這種方式來理解算法，那么從它的歷史本源開始研究就顯得很有意義，并且，對于今天的我們來說，一方面，歷史的主題看似那樣的熟悉，另一方面，其與今天的對比卻又是那樣的顯著：數(shù)論、素性測試和因子分解。這就是本書第一部分的主題，此外它還包括RSA密碼系統(tǒng)、整數(shù)乘法的分治算法、排序與尋找中項以及快速Fourier變換。本書還包含其他三個部分：其中第二部分堪稱本書內(nèi)容最傳統(tǒng)的章節(jié)，主要圍繞數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和圖論展開。這一部分中，錯綜復(fù)雜的問題結(jié)構(gòu)和用于解決問題的簡潔明快的偽代碼形成了鮮明對比。如果希望以傳統(tǒng)的方式進(jìn)行講授，可以直接從本書的第二部分開始，這部分自成體系(在序言之后)，如有需要，可再跳回第一部分。在本書的第一和第二部分，我們介紹了某些用于解決特定問題的技術(shù)(例如貪心算法和分治技術(shù))；第三部分介紹一些強有力的算法設(shè)計技術(shù)，它們被廣泛地用于解決實際問題：如動態(tài)規(guī)劃技術(shù)(一種新穎的可用于清除學(xué)生的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)障礙的方法)和線性規(guī)劃技術(shù)(一種簡潔而直觀地處理單純形法、對偶問題以及原問題的簡化問題的技術(shù))。本書最后的第四部分介紹了對付困難問題的方法：NP完全性、各種啟發(fā)式算法以及量子算法，后者或許是當(dāng)今最前沿的課題。碰巧的是，我們關(guān)于算法的講述在本書的末尾又回到了最初討論的問題：針對因子分解問題的Shor量子算法。
　　本書包含了三個附加的脈絡(luò)。為了保持全書的可讀性(兼顧學(xué)生的不同需求和興趣)和邏輯的完整性，它們以三組自成系列的“灰色方框”形式出現(xiàn)，分別對應(yīng)于一些算法技術(shù)的歷史背景、對所介紹算法如何在實際中應(yīng)用(突出了互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用)的描述，以及對相關(guān)數(shù)學(xué)知識的簡要闡釋。
我們的很多同事為此書的出版做出了重要貢獻(xiàn)。在此對Dimitris Achlioptas、Dorit Aharanov、Mike Clancy、Jim Demmel、Monika Henzinger、Mike Jordan、Milena Mihail、Gene Myers、Dana Randall、Satish Rao、Tim Roughgarden、Jonathan Shewchuk、Martha Sideri、Alistair Sinclair，以及David Wagner表示由衷的感謝，他們均對本書提出了寶貴意見，并對本書的初稿作了校對。Satish Rao、Leonard Schulman和Vijay Vazirani對本書幾個核心章節(jié)的內(nèi)容給出了重要建議。Gene Myers、Satish Rao、Luca Trevisan、Vijay Vazirani和Lofti Zadeh提供了本書的習(xí)題。最后，向加州大學(xué)Berkeley分校和San Diego分校的同學(xué)們表示感謝，是他們推動了本書的出版工作，并參與審閱本書的手稿。

　　

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