先说一句，其实自己对算法只是有一点点了解，这个只要大概对这个方面
有所了解的都知道我说的是实话而不是所谓的自谦，不过好歹书也看了一些，
或者说也翻了一些书看了一点，版上经常有人问起这个话题，我就随便胡扯几
句。
    谈到算法的学习，大家都会想到Knuth的TAOCP，但是TAOCP是完全不适合我
现在看的，主要原因还是TAOCP不是一本cookbook，虽然Knuth号称他要写成cook
book，但是TAOCP看起来毕竟不像CLRS可以随便什么时候拿起来翻一翻很快就能
catch the point，我现在看TAOCP后面的一些章节时常为自己没有好好看前面的
MIX而头疼，更重要的是TAOCP cover的width过分的narrow了，如果按照Knuth原
先的想法写出一个7卷本固然很好，但是我实在怀疑Knuth能否坚持活个130年……
此外，Randal Bryant跟我说过TAOCP这个东西不是做algorithm-related research
应该去看的东西，太老了，没有实际意义。
    CLRS是一本好书，但是大家没有用在刀刃上，CLRS光看书是不行的，说CLRS
其实我至少通读过两遍了，但是习题很多没有做，CLRS中的习题大多数都非常好
，难度适中而且最关键的是有想头，即所谓的design gap，我们大多数人学算法
可能是为了设计算法而非纯的分析算法（至少我是为了design），那么TAOCP浓厚
的mathematical-oriented的题目可能就不是太对我们胃口，当然，那样的题目非
常有用处～但是可能对大多数人做做CLRS的题目更加好一些。
    沙特人的那本Algorithm Design Techniques and Analysis我只是翻过几次
，大体上的感觉是这本书很薄，看起来很快，同时cover了一些其他书中不一定有
的论题，比如Voronoi Diagram和Dinic maximum flow，题目我没细细看，也不好
评价。
    我们做acm/icpc的时候还会涉及到其他一些方面的书籍比如说数论、组合数
学、计算几何等等，这些我就不一一赘述了，关键我觉得大家不应该像我这样抱
了一堆书回去最后能够细细阅读的很少，看了一本书就力争把它看透，用Russell
的话说就是some books are to be digested，算法是一个入门容易精通难的东西
，你随便看看就能知道有什么什么算法，大概怎么怎么做，比如我大概看算法书
一个星期之后就看到了Las Vegas和Monte Carlo算法并知道了伪素数判定的Miller
Rabin算法，知道这个东西和Fermat Little Theorem有关但是具体的就不懂的，
这样浅尝辄止对算法设计没有意义。
    而且我强烈建议大家可以做做一些acm/icpc的题目，既可以练coding又可以
练一些算法设计技巧，我知道这个东西毕竟不是特别大雅之堂的东西，就像我们
以前有一次在算法版上吵要不要开一个ACMICPC版的时候众多前辈的指点，不过
我觉得拿它来做做练习还是不错的，更何况在我们现在CS学生众多但是能写真正
有意义的代码的人极为稀少的情况下，多加一点这方面的练习我像是无可厚非的
。
    对了，差点忘了说，英文不好的可以看一看王晓东的那本算法设计与分析，
写的虽然大部分是抄的，但是内容还是不错的，而且习题也很好，不少都是以前
的信息学竞赛的题目。

想一个解决问题的办法，比解决一个问题更重要