《Python算法教程》——2.6 如果您感興趣

本節書摘來自異步社群《python算法教程》一書中的第2章，第2.6節，作者[挪威]magnus lie hetland（赫特蘭）， 淩傑 譯，更多章節内容可以通路雲栖社群“異步社群”公衆号檢視。

如果想了解有關圖靈機以及計算領域方面更多基礎知識的話，或許您會喜歡charles petzold寫的那本《the annotated turing》。盡管該書在結構上依然隻是turing原始論文的一個注釋版本，但其大部分内容實際上是petzold本人對那些主要概念所做的诠釋說明，裡面含有大量的執行個體。總之，他對這個話題做了一個非常好的闡述。至于在計算領域的基礎教科書方面，您可以看看lewis與papadimitriou合作的《elements of the theory of computation》。而如果您想找一本可讀性高、流行程度廣的算法基礎類書籍，我會推薦您看看juraj hromkovi的那本《algorithmic adventures: from knowledge to magic》。另外，對于涉及漸近分析更多細節的可用教程，我們在第1章中已經讨論過了，那都是一些不錯的建議。commen等人的書被公認為這方面最好的工作參考資料。當然，您可以在網際網路上找到大量良好的線上資訊，如wikipedia1。但在您把這些資訊當作重要依據之前，最好先檢查一下。如果想了解一些相關的曆史背景，您也可以讀一下donald knuth在1976年寫的論文《big omicron and big omega and big theta》。

在算法實驗實踐及其風險的某些細節上，我們可以為您推薦幾篇非常不錯的論文，它們分别是《towards a discipline of experimental algorithmics》、《on comparing classifiers》、《don’t compare averages》、《how not to lie with statistics》、《presenting data from experiments in algorithmics》、《visual presentation of data by means of box plots》以及《using finite experiments to study asymptotic performance》等（詳情見“參考資料”一節）。另外，對于可視化資料方面的内容，您也可以去看看shai vaingast的《beginning python visualization》。

與圖論有關的教科書有很多——其中有些是有相當技術性的高階内容（如bang-jensen與gutin, bondy、murty或diestel等人的著作），而有些則具有很好的可讀性，甚至連數學新手也可以輕松閱讀（如west的書）。此外，還有些專屬領域的書，如談圖結構類型的（如brandstädt等人1999年的著作）、談圖結構表示法的（如spinrad 2003年的著作）。如果這些都是您感興趣的話題，您應該不愁在書籍或網際網路上找不到任何有關這方面的大量資料。另外，在浮點運算的最佳實踐方面，您也可以看一看foreman s. acton的著作：《real computing made real: preventing errors in scientific engineering calculations》。