本书为《计算机算法》的经典译著版本，由巴斯撰写，内容涵盖了算法的设计技巧和分析方法，适合计算机科学专业的学生及研究人员阅读。
### 巴斯著《计算机算法—设计与分析导论》知识点提炼
#### 一、算法的概念及重要性
- **算法定义**：算法是一套清晰简单的指令集合，用于解决特定问题或计算函数。
- **可解性**：如果一个问题可以通过编写程序来解决，则该问题是算法可解的。
- **计算模型**：历史上的多种计算模型（如图灵机）为设计和研究算法提供了基础框架。
- **可计算理论**：探讨哪些问题可通过算法解决，以及哪些是不可解的问题。
#### 二、算法的限制与挑战
- **停机问题**：判断任意程序是否会在给定输入下陷入无限循环是一个无法解答的问题。
- **实际可行性**：尽管许多问题是理论上可解的，但考虑到计算资源的实际限制，某些问题在现实中难以解决。
#### 三、计算复杂性
- **理论研究**：探讨解决问题所需的时间和空间资源。
- **形式化公理**：通过一组规则来衡量问题的难度。
- **程序复杂度**：评估指令数量及存储需求。
- **复杂性度量**：包括时间复杂性和空间复杂性的分析。
#### 四、算法的设计与分析
- **设计技术**
- 分治法（Divide and Conquer）：将大问题拆解为小问题逐一解决。
- 贪心算法（Greedy Algorithms）：每一步选择当前最优方案。
- 深度优先搜索（Depth-First Search）：深入探索每个路径直到尽头。
- 动态规划（Dynamic Programming）：分解为重叠子问题并保存结果以避免重复计算。
- **复杂性分析**：评估解决特定问题所需的最少时间和空间资源。
- **NP完全问题**：一类目前没有已知多项式时间算法的问题，但其解可以在多项式时间内验证。
- **试探法（Heuristics）**：用于寻找近似解的方法。
#### 五、算法描述语言的选择
- **Java语言**：因其易读性及支持数据抽象和问题分解的特性，在书中被选为描述算法的语言。
- **平台兼容性**：Java在多种平台上具有广泛的支持，便于实际实现与测试。
- **工具支持**：丰富的开发工具有助于设计、实施和调试算法。
#### 六、基本概念
- **语言表达**：用于清晰地阐述算法步骤及逻辑的专用语言。
- **背景知识与技能**：回顾分析所需的数学基础及相关编程技巧。
- **评估方法**：通过时间复杂度和空间复杂性来评价效率。
- **案例研究**：展示具体问题实例中的设计与分析过程。
《计算机算法—设计与分析导论》一书涵盖了算法的基础概念、技术应用、复杂性理论以及实现细节。学习这些内容有助于读者更好地理解和运用算法解决实际挑战。
5星
