概率与计算
Probability and Computing
Michael Mitzenmacher, Eli Upfal · 初版 2005 年
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简介
xx, 467 页 : 27 厘米
Hacker News 读者推荐
……关于采样、几何算法、最小生成树以及可能还有线性规划的章节，对大多数软件工程师来说都会是不错的算法设计参考。我也附议推荐 Mitzenmacher 和 Upfal 写的《Probability and Computing》。除了数学上自洽完备得多之外，它还更加侧重于我认为软件工程师实际可能会用到的模型和技术，比如哈希（hashing）……
maxov 在 HN 的推荐
……统计力学之类的领域。模拟渗透模型（percolation）、伊辛模型（Ising model）和米堆模型（ricepiles）所用的很多方法跟金融模拟（MCMC 等）是一样的。概率论方面，作为参考资料我推荐 Mitzenmacher 和 Upfal 的《Probability and Computing》[2]、Durrett 的《Probability ...》[3] 以及 Feller 的第 1、2 卷 [4] [5]。另外我还推荐 Wilmott 的《Frequently asked questions in Quantitative Finance》……
abetusk 在 HN 的推荐
……方法——《Numerical Recipes 3rd Edition: The Art of Scientific Computing》，作者 Tuekolsky 和 Vetterling。我超爱这本书。[5] 随机算法——Motwani 和 Raghavan 的《Randomized Algorithms》。[6]、《Probability and Computing: Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis》，作者 Michael Mitzenmacher，[7] 难题（比如 NP 问题）——Vazirani 的《Approximation Algorithms》[8]。《How to Solve It: Modern Heuristics》，作者 Michalewicz 和……
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数据整理自 Hacker News 公开评论，数据来源 hackerbooks.org 与 Open Library。