出版時(shí)間:2012-2 出版社:電子工業(yè) 作者:王曉東 頁數(shù):306
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內(nèi)容概要
本書是普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材和國家精品課程教材。全書以算法設(shè)計(jì)策略為知識單元,系統(tǒng)介紹計(jì)算機(jī)算法的設(shè)計(jì)方法與分析技巧。主要內(nèi)容包括:算法概述、遞歸與分治策略、動態(tài)規(guī)劃、貪心算法、回溯法、分支限界法、隨機(jī)化算法、線性規(guī)劃與網(wǎng)絡(luò)流等。書中既涉及經(jīng)典與實(shí)用算法及實(shí)例分析,又包括算法熱點(diǎn)領(lǐng)域追蹤。為突出教材的可讀性和可用性,章首增加了學(xué)習(xí)要點(diǎn)提示,章末配有難易適度的算法分析題和算法實(shí)現(xiàn)題;配套出版了《計(jì)算機(jī)算法設(shè)計(jì)與分析習(xí)題解答(第2版)》;并免費(fèi)提供電子課件和教學(xué)網(wǎng)站服務(wù)。
書籍目錄
第1章 算法概述
1.1 算法與程序
1.2 算法復(fù)雜性分析
1.3 NP完全性理論
算法分析題1
算法實(shí)現(xiàn)題1
第2章 遞歸與分治策略
2.1 遞歸的概念
2.2 分治法的基本思想
2.3 二分搜索技術(shù)
2.4 大整數(shù)的乘法
2.5 Strassen矩陣乘法
2.6 棋盤覆蓋
2.7 合并排序
2.8 快速排序
2.9 線性時(shí)間選擇
2.10 最接近點(diǎn)對問題
第3章 動態(tài)規(guī)劃
第4章 貪心算法
第5章 回溯法
第6章 分支限界法
第7章 隨機(jī)化算法
第8章 線性規(guī)劃與網(wǎng)絡(luò)流
附錄 A C++概要
參考文獻(xiàn)
章節(jié)摘錄
版權(quán)頁:插圖:問題的計(jì)算復(fù)雜性可以通過解決該問題所需計(jì)算量的多少來度量。如何區(qū)分一個(gè)問題是“易”還是“難”呢?人們通常將可在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)解決的問題看作是“易”解問題,而將需要指數(shù)函數(shù)時(shí)間解決的問題看作是“難”問題。這里所說的多項(xiàng)式時(shí)間和指數(shù)函數(shù)時(shí)間是針對問題的規(guī)模而言的,即解決問題所需的時(shí)間是問題規(guī)模的多項(xiàng)式函數(shù)或指數(shù)函數(shù)。對于實(shí)際遇到的許多問題,人們至今無法確切了解其內(nèi)在的計(jì)算復(fù)雜性。因此只能用分類的方法將計(jì)算復(fù)雜性大致相同的問題歸類進(jìn)行研究。而對于能夠進(jìn)行較徹底分析的問題則盡可能準(zhǔn)確地確定其計(jì)算復(fù)雜性,從而獲得對它的深刻理解。本書中的許多算法都是多項(xiàng)式時(shí)間算法,即對規(guī)模為n的輸入,算法在最壞情況下的計(jì)算時(shí)間為,k為一個(gè)常數(shù)。是否所有的問題都在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)可解呢?回答是否定的。例如,存在一些不可解問題,如著名的“圖靈停機(jī)問題”。任何計(jì)算機(jī)不論耗費(fèi)多少時(shí)間也不能解該問題。此外,還有一些問題,雖然可以用計(jì)算機(jī)求解,但是對任意常數(shù)k,它們都不能在的時(shí)間內(nèi)得到解答。一般地說,將可由多項(xiàng)式時(shí)間算法求解的問題看作是易解的問題,而將需要超多項(xiàng)式時(shí)間才能求解的問題看作是難解的問題。有許多問題,從表面上看似乎并不比排序或圖的搜索等問題更困難,然而至今人們還沒有找到解決這些問題的多項(xiàng)式時(shí)間算法,也沒有人能夠證明這些問題需要超多項(xiàng)式時(shí)間下界。也就是說,這類問題的計(jì)算復(fù)雜性至今未知。為了研究這類問題的計(jì)算復(fù)雜性,人們提出了非確定性圖靈機(jī)計(jì)算模型。在該計(jì)算模型下,許多問題就可以在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)求解。本書中討論的許多問題是以最優(yōu)化問題形式出現(xiàn)的,如旅行售貨員問題、0-1背包問題和最大團(tuán)問題等。然而對每一個(gè)最優(yōu)化問題,都有一個(gè)與之對應(yīng)的判定問題。第5章中要討論的旅行售貨員問題是一個(gè)典型的最優(yōu)化問題。
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《計(jì)算機(jī)算法設(shè)計(jì)與分析(第4版)》是普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材高等學(xué)校規(guī)劃教材之一。
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