1樓：趙子斐
a、求和：
a1.求和公式及其性質：
線性性質；等差級數；
平方和與立方和；
幾何級數；調和級數；
級數的積分和微分；
套迭級數；乘積；a2.確定求和時間的界：
數學歸納法；
確定級數各項的界；
分割求和；通過積分求近似值；
b、集合等離散數學結構：
b1.集合：
b2.關係：
b3.函式：
b4.圖：b5.樹：
c、計數和概率：
c1.計數：
c2.概率：
c3.離散隨機變數：
c4.幾何分佈與二項分佈：
*c5.二項分佈的尾：
請問要想看《演算法導論》，需要具備什麼基礎知識？我才看了一點，感覺就看不下去了。
2樓：匿名使用者
演算法導論是本進階讀物，要你對計算機組成原理、基本演算法、常用語言有一定的瞭解才行，否則就是天書一本。
.希望能夠幫助你 ^_也希望能夠選為！
3樓：
「演算法導論」討論的主要是演算法問題，主要對高數、代數等數學要求較高，如果學習，建議對需要的數學課程進行復習。
4樓：
《演算法導論》的一大部分內容也是在講資料結構，想看的話可以立即開始。
當然，想讀一遍就完全理解是不現實的，只讀書就想理解透徹也往往是幻想。你可以先學會其中的演算法，做到知其然並且多做題來達到熟練應用的地步。然後再深入學習演算法的分析、正確性證明等，做到知其所以然。
學習是一個階梯狀上升的過程，一步一步來。
最後說一點，書不在多，讀透就行。
5樓：匿名使用者
演算法導論我是直接看的 資料結構 那些基礎學科 你可以看到不懂的在翻書 第一章講如何研究演算法 演算法和資料結構不同。
資料結構是在描述結構問題。
演算法在研究效率問題。
離散是資料結構的基礎。
資料結構是演算法的鋪墊。
如果你能用數學模型公式 公式去論證你的演算法的可行性的時候 那個時候 就可以深入學習了。
概率論 動態分配 這些都要有這些數學基礎。
要學數學 這個是必要的。
讀《演算法導論》需要哪些比較基礎的知識？這麼厚一本書該如何去讀和學習？請前輩們指教
6樓：it孤鶩
你知道c語言要紮實可以看到那些偽**，還有就是數學功底要好就行了。
演算法導論 第二版 第三版的區別？
7樓：
第三版比第二版去掉了幾章，例如排序網路之類的冷門演算法，加入了並行演算法等熱門的內容。
動態規劃這一章做了些修改，論述的內容不變，就是選的例子更好一些。
另外第三版更新了一些習題和思考題，所以習題編號肯定有變化。說實話，思考題才是此書最精彩的地方，但是一般人看《演算法導論》，能把前面的演算法描述搞清楚就不錯了，90%的讀者會略過演算法複雜度分析部分，而最後的每一章的思考題部分，99%的讀者都不會去看的。
因為之前看過第二版的大部分，所以我第三版讀起來沒有太多障礙。
如果你能把思考題都解決了，你在簡歷上寫個精通《演算法導論》也是理直氣壯的。
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