Algorithm 算法设计手册是算法初学者的好书吗？

我很清楚什么是大O，我也知道一些基本的排序算法，尽管出于某种原因，我对它们不太熟悉，而且总是忘记它们。我已经在java、python、C++和C++中编程4年了；我是一个不错的程序员。现在，我想超越学习编程语言，开始学习算法

我试过Cormen等人的《算法简介》，但数学对我来说太难了（或者，可能是，我对那本书中的数学太难了）

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现在，我打算学习史蒂夫·斯基纳的算法设计手册。你能根据我的情况推荐吗？如果您认为这不是适合我的建议，您还有其他建议吗？

以下是一些建议：

• Aho和Ulman-“算法和数据结构”
• Vhirt
• Donald E.Knuth—“计算机编程的艺术”

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我当然会推荐斯基纳的书。你已经开始学习算法了，你也应该开始学习算法

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无论是谁编辑了这个答案，并用“数学”一词替换了最后一次出现的“算法”：我在写这个答案时指的是算法，我仍然指算法，用“数学”一词替换这个词实质上改变了答案。如果你认为OP应该学习数学，那么就发表你自己的答案。如果您阅读下面的评论时有困难，您会理解我为什么选择“算法”而不是“数学”。
Cormen，Leiserson&Rivest的“算法简介”。请参见
我强烈推荐。
如果你想要一种脚踏实地的方法，并加入一点数学知识，那就试试看吧——我其实很喜欢读这本书，这比我对克努特的杰作所能说的还要多。（好的，有几页很有启发性，可以称之为乐趣。）
如果你能负担得起（或者你的雇主付钱），并且你用Java编程，我建议：。它涵盖了您在其他书籍中找到的相同主题，但如果您的用户习惯于使用Java编程，则可以很容易地应用理解。例如，C++数据结构的书籍通常不花费大量的时间在散列上，因为基于哈希的结构在C++编程中并不常见。然而，在Java中，哈希非常常见，每个对象都有一个哈希代码方法。这本书很好地结合了理论和实践
我建议您不要使用“算法设计手册”来浏览Cormen或Wikipedia
在简要介绍了基本算法主题之后，第171-437页实际上既没有教你算法是如何工作的，也没有教你如何设计它们，而是教你更多关于算法存在的内容以及在哪里找到它们的实现（有时它指的是你需要购买的实现，如线性规划部分）
例如，关于矩阵乘法有3页，其中给出了一些有用的示例，介绍了naive O（N3）算法，并提到有更好的算法，如Strassen的O（N2.81）（未描述算法），建议您使用LAPACK库

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所以，如果你想了解算法是如何工作的，而不是什么算法存在以及在哪里可以找到它们的实现，我再次建议不要使用“算法设计手册”。
我最近买了《算法设计手册》，只看了前几章。这是一本很棒的书，但在我看来（从我迄今为止所读的内容来看）：
（1） 它的密度不亚于科曼

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（2） 它更多的是算法的实际实现，而不是学习算法。
不，我不这么认为。罗伯特·拉福尔（Robert Lafore）的尝试。
与这个问题非常相似：+1“或者我的数学太难了”：D“你已经开始学习算法，你也应该开始学习算法。”-是我还是这没有多大意义？！这对我来说很有意义。这是另一种说法，“与其谈论算法，不如开始学习。”学习算法意味着学习复杂度、迭代、递归、分治、分枝定界等。学习算法意味着知道什么是快速排序、泡泡排序、Dijsktra算法、Kruskal算法，学习算法意味着应用一个可行的算法解决方案来识别一个问题，在必要时调整算法并实现它。试试Kandane的算法，给出一个矩阵而不是一个数组——你会知道我的意思。@MasterJoe2我选择了Robert Sedgewick和Kevin Wayne的算法，以及他们在Coursera上的视频讲座（如果没有这些，我不会走得很远）如果一个人的工作不涉及创建全新或复杂的数据结构和算法，比如页面排名算法、尝试数据结构等，那听起来就完美了。一个人如何在24小时内学会这些呢。说真的？你不能“浏览”科曼。你提到了171-437页。哪本书？@MasterJoe2：“算法设计手册”那张图片不见了。为什么你推荐这位默默无闻的作者的一本书，而不推荐这些作者的其他著名算法书籍，如科尔曼、塞吉威克、斯基纳、塔多斯和拉福尔？你为什么推荐这本书？它与一般推荐的书籍（如CLRS）有什么区别？