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算法导论=谭浩强的c，看了记不住//@莱迪娜的风声:我第一次学算法直接看算法导论，结果信心大受打击。后来发现RobertSedgewick在Coursera上出了一系列算法视频教程，把一个算法以动画的形式展现出来，非常适合新手，课程名字就叫Algorithm，普林斯顿大学的，分为Part1和Part2，看视频一边看一边做笔记，看完一个单元跟着把代码写一遍。

机器学习的算法在使用之前需要训练，而普通算法不需要，而训练需要大量的样本数据，比如说同样一个正弦sin()函数，如果用如果用机器学习算法来实现的话就需要很多这样的样本数据：0sin(0).......1sin(90)从本质上来说，机器学习算法是总结已知的训练数据中的“规律”，然后用这个“规律”去计算未知的数据，而普通算不具有总结规律这个特性。

商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。算法导论里的算法本质上是对有精确解的问题，如何更有效率地求得这个解。这个效率可以是计算时间更短，也可以是计算过程所需要的空间更少。一个简单的例子是，给定一个乱序数组，如何快速的将其按从小到大的顺序重新排列，或者找到其中的中位数。这些问题都有确定且唯一的答案，一般都会有一个笨方法（穷举或遍历），只要一步一步来就可以解，所谓算法只是如何精简步骤，更快更省事地找到这个解。

看数值分析估计不行，都是数值积分，微分，矩阵运算，FFT之类的，建议看数论。这虽然对科学没什么帮助，但对竞赛有用啊，你考虑下吧。我觉得看算法导论，不如先做些题目，你可以上里面有很多题，从最简单的（也就是所谓的水题）开始做，找水题可以百度一下“poj水题”，做水题很快的，也可以提高自信，做完水题可以找些简单算法题，这些题网上都有优秀代码可以学习，而且算法导论里基本都会有相关知识，这时候看算导会有深刻体会的。

第三版比第二版去掉了几章，例如排序网络之类的冷门算法，加入了并行算法等热门的内容。动态规划这一章做了些修改，论述的内容不变，就是选的例子更好一些，另外第三版更新了一些习题和思考题，所以习题编号肯定有变化。说实话，思考题才是此书最精彩的地方，但是一般人看《算法导论》，能把前面的算法描述搞清楚就不错了，90%的读者会略过算法复杂度分析部分，而最后的每一章的思考题部分，99%的读者都不会去看的。