Otra opción es el Manual de diseño de algoritmos de Skiena. Me pareció muy educativo y un placer leerlo, lo cual es una combinación rara en cualquier tema.
El autor teje “Historias de guerra” en cada capítulo que son ejemplos del mundo real de usos del material discutido en el capítulo. Estas historias proporcionan los tipos de ideas que generalmente solo se obtienen a través de la experiencia. Esta es una característica que diferencia a este libro de los demás.
La segunda mitad del libro es esencialmente una referencia para diferentes algoritmos titulados The Hitchhiker’s Guide to Algorithms . Cada sección tiene una representación gráfica de las entradas y salidas del algoritmo que son útiles para el pensador visual, así como una descripción del problema, una sección de discusión (limitaciones, algoritmos alternativos y cuál usar bajo qué circunstancias, optimizaciones, etc.), y una lista de implementaciones conocidas.
- ¿Cómo hacemos análisis de búsqueda binaria (matriz)?
- ¿Cuál es una explicación simple de por qué BFS bidireccional se ejecuta en [math] \ Theta (\ sqrt {n}) [/ math]?
- ¿Estudiar CLRS me ayuda a aprender el aprendizaje automático?
- ¿Cuál es la forma más eficiente de clasificar 4 TB en una sola máquina con 4 GB de RAM?
- ¿Qué tan difícil es aprender por sí mismo cómo codificar algoritmos eficientes?
Puede aprender el material utilizando cualquiera de los libros que mencionó, pero también puede disfrutar mientras lo hace a través del libro de Skiena. Ciertamente gané más a través de este libro que CLRS, pero su millaje puede variar.
