A. 算法导论
这本书。。额。。
可以说，读完这本书收获很大很大。。。
还有要说的，这本书不太好看透。。。
再有，如果你在大学里面连算法导论都不看完，以后的工作中基本上就不会用得上什么算法了。。
建议：好好看吧，加快节奏。
祝你顺利！
B. 算法导论有中文版吗
算法导论有两版
第一版的中文版叫《现代计算机常用数据结构和算法》
第二版版的中文版就叫做《算法导论》
一般以CLRS称呼，此为思维作者的名字
C. 请问看完看懂《算法导论》这本书的话月薪可以达到三千五吗
如果你能用任何语言实现一遍，应该基本的编程能力就有咯。如果在大一点的城市，肯定能达到咯。不过如果只是业务开发，最好找点项目来开发开发。如果要做算法，这个应该还不够。
D. 《算法导论》这本书是用什么语言写的
用伪代码（Pseudocode）写的。伪代码（Pseudocode）是一种算法描述语言，本身不能被解释或者编译。使用伪代码的目的是为了使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言（Pascal，C，Java，etc）实现。
E. 有没有比算法导论还难，还深刻的介绍算法方面的书籍 我想学习下
楼主真牛人，当然有比他还难的了Donald E. Knuth写的《The Art of Computer Programming》（《计算机程序设计艺术》），有计算机界的“荷马史诗”。总共要写七卷，现在只写了三卷多一点，三卷中文名为《基本算法》、《半数值算法》及《排序与查找》。本书内容博大精深，作者因为三卷书获得美国计算机协会1974年图灵奖(该奖被国际公认为计算机科学领域的最高奖项)。你要是看完第一卷觉得还简单，就可以直接比尔盖茨发简历，MIcrosoft会立马聘用你，这是比尔盖茨的原话，比尔盖茨看完第一卷也花了好几个月。
ps:该书1999年底被American Scientist列为20世纪最佳12部学术专着之一(与狄拉克的量子力学、爱因斯坦的相对论、曼德布罗特的分形论、鲍林的化学键、罗素和怀特海德的数学基础、冯诺意曼和摩根斯坦的博弈论、维纳的控制论、伍德沃和霍夫曼的轨道对称性、费曼的量子电动力学等科学史上的经典着作并列)。
本书结合大量数学知识，分析不同应用领域中的各种算法，研究算法的复杂性，即算法的时间、空间效率，探讨各种适用算法等，其理论和实践价值得到了全世界计算机工作者的公认。书中引入的许多术语、得到的许多结论都变成了计算机领域的标准术语和被广泛引用的结果。另外，作者对有关领域的科学发展史也有深入研究，因此本书介绍众多研究成果的同时，也对其历史渊源和发展过程做了很好的介绍，这种特色在全球科学着作中是不多见的。
F. 关于算法导论
概念：
红黑树是一种自平衡二叉查找树，是在计算机科学中用到的一种数据结构，典型的用途是实现关联数组。它是在1972年由Rudolf Bayer发明的，他称之为"对称二叉B树"，它现代的名字是在 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 于1978年写的一篇论文中获得的。它是复杂的，但它的操作有着良好的最坏情况运行时间，并且在实践中是高效的: 它可以在O(log n)时间内做查找，插入和删除，这里的n 是树中元素的数目。
红黑树是一种很有意思的平衡检索树。它的统计性能要好于平衡二叉树(有些书籍根据作者姓名，Adelson-Velskii和Landis，将其称为AVL-树)，因此，红黑树在很多地方都有应用。在C++ STL中，很多部分(目前包括set, multiset, map, multimap)应用了红黑树的变体(SGI STL中的红黑树有一些变化，这些修改提供了更好的性能，以及对set操作的支持)。
背景和术语：
红黑树是一种特定类型的二叉树，它是在计算机科学中用来组织数据比如数字的块的一种结构。所有数据块都存储在节点中。这些节点中的某一个节点总是担当启始位置的功能，它不是任何节点的儿子；我们称之为根节点或根。它有最多两个"儿子"，都是它连接到的其他节点。所有这些儿子都可以有自己的儿子，以此类推。这样根节点就有了把它连接到在树中任何其他节点的路径。
如果一个节点没有儿子，我们称之为叶子节点，因为在直觉上它是在树的边缘上。子树是从特定节点可以延伸到的树的某一部分，其自身被当作一个树。在红黑树中，叶子被假定为 null 或空。
由于红黑树也是二叉查找树，它们当中每一个节点都的比较值都必须大于或等于在它的左子树中的所有节点，并且小于或等于在它的右子树中的所有节点。这确保红黑树运作时能够快速的在树中查找给定的值。
用途和好处：
红黑树和AVL树一样都对插入时间、删除时间和查找时间提供了最好可能的最坏情况担保。这不只是使它们在时间敏感的应用如即时应用(real time application)中有价值，而且使它们有在提供最坏情况担保的其他数据结构中作为建造板块的价值；例如，在计算几何中使用的很多数据结构都可以基于红黑树。
红黑树在函数式编程中也特别有用，在这里它们是最常用的持久数据结构之一，它们用来构造关联数组和集合，在突变之后它们能保持为以前的版本。除了O(log n)的时间之外，红黑树的持久版本对每次插入或删除需要O(log n)的空间。
红黑树是 2-3-4树的一种等同。换句话说，对于每个 2-3-4 树，都存在至少一个数据元素是同样次序的红黑树。在 2-3-4 树上的插入和删除操作也等同于在红黑树中颜色翻转和旋转。这使得 2-3-4 树成为理解红黑树背后的逻辑的重要工具，这也是很多介绍算法的教科书在红黑树之前介绍 2-3-4 树的原因，尽管 2-3-4 树在实践中不经常使用。
属性：
红黑树是每个节点都有颜色特性的二叉查找树，颜色的值是红色或黑色之一。除了二叉查找树带有的一般要求，我们对任何有效的红黑树加以如下增补要求:
1.节点是红色或黑色。
2.根是黑色。
3.每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)
4.从每个叶子到根的所有路径都包含相同数目的黑色节点。
这些约束强制了红黑树的关键属性: 从根到叶子的最长的可能路径不大于最短的可能路径的两倍长。结果是这个树大致上是平衡的。因为操作比如插入、删除和查找某个值都要求与树的高度成比例的最坏情况时间，这个在高度上的理论上限允许红黑树在最坏情况下都是高效的，而不同于普通的二叉查找树。
在很多树数据结构的表示中，一个节点有可能只有一个儿子，而叶子节点包含数据。用这种范例表示红黑树是可能的，但是这会改变一些属性并使算法复杂。为此，本文中我们使用 "null 叶子" 或"空(null)叶子"，如上图所示，它不包含数据而只充当树在此结束的指示。这些节点在绘图中经常被省略，导致了这些树好像同上述原则相矛盾，而实际上不是这样。与此有关的结论是所有节点都有两个儿子，尽管其中的一个或两个可能是空叶子。
操作：
在红黑树上只读操作不需要对用于二叉查找树的操作做出修改，因为它也二叉查找树。但是，在插入和删除之后，红黑属性可能变得违规。恢复红黑属性需要少量(O(log n))的颜色变更(这在实践中是非常快速的)并且不超过三次树旋转(对于插入是两次)。这允许插入和删除保持为 O(log n) 次，但是它导致了非常复杂的操作。
G. 算法导论(原书第3版)中文版谢谢！！！
算法导论第三版中文版pdf网络云链接：
H. 《算法导论》第二版和第三版的区别大吗有中文版的吗
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。
因为之前看过第二版的大部分，所以我第三版读起来没有太多障碍。
如果你能把思考题都解决了，你在简历上写个精通《算法导论》也是理直气壮的。
I. 求算法导论第三版中文高清版 pdf
书籍已经上传了,
这个就是第三版的算法导论,
下了后用rar解压,
确认无误麻烦采纳一下.