【发布时间】：2011-07-28 02:25:22
【问题描述】：
我经常被似乎需要神奇的逻辑飞跃（由于墨水短缺导致大量缩小的符号）的递归算法稍微难住了。
我意识到，另一种方法是简单地记住所有常见算法的大 O 表示法，但在某些时候，这种方法会失败。例如，我很高兴公开冒泡排序、插入排序、二叉树插入/删除、归并排序和快速排序的性能，但不要让我提出 AVL 树或 Djikstra 的最短路径算法的性能。我的脑袋。
我在哪里可以得到：
- 关于使用单词而不是大量符号的递归算法分析的讨论
- 练习题以确认我新获得的理解实际上是正确的
例子：
不好：
西格玛 v e T (1+cv)
可能的“好”等价物：
树中 1 个节点所需的工作量（即 1 + 一个节点的子节点数），然后对树中原始节点为根的每个元素执行一次。
旁注：
我可以简单地观看每个算法的视频，因为没有办法让一个人的声音变成下标（或任何其他扭曲），但我怀疑与阅读文字描述相比，这会花费过多的时间。
更新：
这里是解决问题的 1 个来源：http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-046j-introduction-to-algorithms-sma-5503-fall-2005/（这解决了上面的 #2）
【问题讨论】：
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你应该学会适应用符号来传达这些想法。它高效、准确，是几乎每个人都使用的语言。
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@Jason：如果您是 CS 学生或专注于数学和理论。对于一个优秀的程序员来说，理解其中的含义就足够了。
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+1 对杰森的观点。为了让记谱和分析更舒服（实际上比大多数人更好！），我推荐这本精彩的书 Concrete Mathematics: A Foundation for Computer Science。 前两章就足够了（可能还有最后一章），但是写得很好，让人忍不住想读其他章节。
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我应该评论说我在原始帖子中大大低估了自己。 :D 我对 sigmas、aleph-nulls 等东西非常方便。当我获得学士学位时，我的入门课程要求教科书中的材料呈现方式我只是遇到了麻烦（因此我对墨水短缺的评论）。