📚 کتاب مقدمه‌ای بر الگوریتم‌ها (Introduction to Algorithms) یکی از معتبرترین و پرطرفدارترین منابع در زمینه الگوریتم‌ها و طراحی آن‌ها است. این کتاب که توسط توماس ه. کورمن، چارلز ای. لیسرسون، رونالد ال. ریوست و کلیفورد استاین نوشته شده است، به‌طور جامع و دقیق به معرفی مفاهیم پایه و پیشرفته در الگوریتم‌ها می‌پردازد. از زمان انتشار نسخه اول این کتاب، مقدمه‌ای بر الگوریتم‌ها به یکی از مراجع اصلی در دانشگاه‌ها و مراکز آموزشی معتبر جهان تبدیل شده است.**

ویژگی‌های برجسته کتاب:

🎯 جامعیت و دقت: این کتاب با ترکیب دقت علمی و جامعیت، توانسته است یک منبع معتبر برای تمامی سطوح از مبتدی تا حرفه‌ای‌ها باشد. نویسندگان این کتاب موفق شده‌اند مطالب پیچیده را به زبانی قابل فهم برای خوانندگان ارائه دهند.

📊 پوشش گسترده الگوریتم‌ها: کتاب به بررسی طیف وسیعی از الگوریتم‌ها در زمینه‌های مختلف از جمله مرتب‌سازی، جستجو، گراف‌ها و الگوریتم‌های آنلاین می‌پردازد و تمام مباحث را به‌طور عمیق و کامل توضیح می‌دهد.

💡 تمرکز بر تحلیل و طراحی الگوریتم‌ها: این کتاب بر نحوه طراحی و تحلیل الگوریتم‌ها تأکید دارد و برای هر الگوریتم، تحلیل دقیق زمان و فضای مورد نیاز ارائه می‌دهد.

🖥️ استفاده از شبه‌کد: الگوریتم‌ها به‌صورت شبه‌کد (pseudocode) نوشته شده‌اند که خوانندگان بتوانند به راحتی مفاهیم را درک کرده و پیاده‌سازی کنند.

🔄 فصل‌های جدید و به‌روزرسانی‌های گسترده: در نسخه چهارم این کتاب، مطالب جدیدی مانند تطابق‌ها در گراف‌های دوپاره، الگوریتم‌های آنلاین و یادگیری ماشین اضافه شده‌اند. همچنین ۱۴۰ تمرین جدید و ۲۲ مسئله جدید نیز به کتاب افزوده شده است.

نقل قول‌ها:

✨ Donald Knuth – یکی از بزرگترین نظریه‌پردازان علوم کامپیوتر در دنیا، درباره این کتاب گفته است:

"این کتاب نه تنها منبعی عالی برای دانشجویان است، بلکه مرجع بی‌نظیری برای حرفه‌ای‌ها به شمار می‌رود که در جستجوی راه‌حل‌های دقیق و کاربردی در زمینه الگوریتم‌ها هستند."

✨ Jeffrey Ullman – استاد علوم کامپیوتر و نویسنده برجسته:

"اگر بخواهید یک کتاب در مورد الگوریتم‌ها داشته باشید که هم شامل جامعیت و هم دقت باشد، این کتاب بهترین انتخاب است. درک عمیق مطالب در کنار ارائه مثال‌های کاربردی، آن را به منبعی ضروری برای هر دانشجو و حرفه‌ای تبدیل می‌کند."

چرا باید این کتاب را بخوانید؟

💻 مقدمه‌ای بر الگوریتم‌ها به‌طور کامل شما را با مفاهیم بنیادی و پیشرفته در الگوریتم‌ها آشنا می‌کند. این کتاب نه تنها برای دانشجویان رشته علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار مناسب است، بلکه برای هر کسی که به درک بهتر و طراحی سیستم‌های پیچیده نرم‌افزاری علاقه‌مند است، منبعی ارزشمند به حساب می‌آید.

🌟 در نهایت، این کتاب با ترکیب دقت علمی، درک قابل فهم و تمرکز بر تحلیل و طراحی، به عنوان یکی از بهترین منابع آموزشی در زمینه الگوریتم‌ها شناخته می‌شود که برای سال‌ها به عنوان یک مرجع معتبر در دنیا باقی خواهد ماند.

بخش‌های جدید در نسخه چهارم

📚 فصول جدید در مورد تطابق‌ها در گراف‌های دوپاره، الگوریتم‌های آنلاین و یادگیری ماشین

🔄 مطالب جدید در زمینه‌هایی چون حل معادلات بازگشتی، جداول هش، توابع پتانسیل و آرایه‌های پسوند

✍️ ۱۴۰ تمرین جدید و ۲۲ مسئله جدید

📝 بهبودهای مبتنی بر بازخورد خوانندگان در مسائل قدیمی

🖋️ سبک نوشتار واضح‌تر، شخصی‌تر و جنسیت‌ناب

🎨 افزودن رنگ‌ها به‌منظور بهبود ارائه بصری

🔎 به‌روزرسانی یادداشت‌ها، فهرست منابع و نمایه به‌منظور منعطف کردن پیشرفت‌های موجود در این زمینه

🌐 وب‌سایت با مطالب تکمیلی جدید

درباره نویسندگان

👨‍🏫 توماس کورمن استاد بازنشسته علوم کامپیوتر در دانشگاه دارتموث است.

👨‍🏫 چارلز لیسرسون استاد ادوین سیبلی وبستر در مهندسی برق و علوم کامپیوتر در دانشگاه MIT است.

👨‍🏫 رونالد ریوست استاد مؤسسه‌ای در دانشگاه MIT است.

👨‍🏫 کلیفورد استاین استاد وای تی. چانگ در مهندسی صنعتی و تحقیقات عملیات، و علوم کامپیوتر در دانشگاه کلمبیا است.

A comprehensive update of the leading algorithms text, with new material on matchings in bipartite graphs, online algorithms, machine learning, and other topics.

Some books on algorithms are rigorous but incomplete; others cover masses of material but lack rigor. Introduction to Algorithms uniquely combines rigor and comprehensiveness. It covers a broad range of algorithms in depth, yet makes their design and analysis accessible to all levels of readers, with self-contained chapters and algorithms in pseudocode. Since the publication of the first edition, Introduction to Algorithms has become the leading algorithms text in universities worldwide as well as the standard reference for professionals. This fourth edition has been updated throughout.

New for the fourth edition

• New chapters on matchings in bipartite graphs, online algorithms, and machine learning
• New material on topics including solving recurrence equations, hash tables, potential functions, and suffix arrays
• 140 new exercises and 22 new problems
• Reader feedback–informed improvements to old problems
• Clearer, more personal, and gender-neutral writing style
• Color added to improve visual presentation
• Notes, bibliography, and index updated to reflect developments in the field
• Website with new supplementary material

New for the fourth edition   

•  New chapters on matchings in bipartite graphs, online algorithms, and machine learning

•  New material on topics including solving recurrence equations, hash tables, potential functions, and suffix arrays

•  140 new exercises and 22 new problems

•  Reader feedback–informed improvements to old problems

•  Clearer, more personal, and gender-neutral writing style

•  Color added to improve visual presentation

•  Notes, bibliography, and index updated to reflect developments in the field

•  Website with new supplementary material

Table of Contents

I Foundations

Introduction 

1 The Role of Algorithms in Computing 2 Getting Started 

3 Characterizing Running Times 

4 Divide-and-Conquer 

5 Probabilistic Analysis and Randomized Algorithms 

II Sorting and Order Statistics

Introduction 

6 Heapsort 

7 Quicksort 

8 Sorting in Linear Time 

9 Medians and Order Statistics 

III Data Structures

Introduction 

10 Elementary Data Structures 11 Hash Tables 

12 Binary Search Trees 

13 Red-Black Trees 

IV Advanced Design and Analysis Techniques

Introduction 

14 Dynamic Programming 15 Greedy Algorithms 

15 Greedy Algorithms

16 Amortized Analysis 

V Advanced Data Structures

Introduction

17 Augmenting Data Structures

18 B-Trees

19 Data Structures for Disjoint Sets

VI Graph Algorithms

Introduction

20 Elementary Graph Algorithms

21 Minimum Spanning Trees

22 Single-Source Shortest Paths

23 All-Pairs Shortest Paths

24 Maximum Flow

25 Matchings in Bipartite Graphs

VII Selected Topics

Introduction 

26 Parallel Algorithms 

27 Online Algorithms 

28 Matrix Operations 

29 Linear Programming 

30 Polynomials and the FFT 

31 Number-Theoretic Algorithms 32 String Matching 

33 Machine-Learning Algorithms 34 NP-Completeness 

35 Approximation Algorithms 

VIII Appendix: Mathematical Background

Introduction

A Summations

B Sets, Etc.

C Counting and Probability

D Matrices

About the Authors

Thomas H. Cormen is Emeritus Professor of Computer Science at Dartmouth College.

Charles E. Leiserson is Edwin Sibley Webster Professor in Electrical Engineering and Computer Science at MIT.

Ronald L. Rivest is Institute Professor at MIT.

Clifford Stein is Wai T. Chang Professor of Industrial Engineering and Operations Research, and of Computer Science at Columbia University.