算法設(shè)計(jì)與分析基礎(chǔ)

內(nèi)容概要

作者基于豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，開發(fā)了一套對(duì)算法進(jìn)行分類的新方法。這套方法站在通用問(wèn)題求解策略的高度，對(duì)現(xiàn)有的大多數(shù)算法都有能進(jìn)行很好的分類，從而使本書的讀者能夠沿著一條清晰的、一致的、連貫的道路來(lái)探索算法設(shè)計(jì)與分析這一迷人領(lǐng)域。   本書十分適合計(jì)算機(jī)專業(yè)的本科高年級(jí)學(xué)生或研究生學(xué)習(xí)。另外，由于本書的介紹深入淺出，只要具備數(shù)據(jù)庫(kù)存和離散數(shù)據(jù)學(xué)的知識(shí)，任何有興趣探究算法秘密的讀者也可以自學(xué)本書。

作者簡(jiǎn)介

Anany Lcvitin 是Villanova大學(xué)計(jì)算科學(xué)系的教授。他的論文《算法設(shè)計(jì)技術(shù)新途徑：彌補(bǔ)傳統(tǒng)分類法的缺憾》（A new road map of algorithm design techniques;picking up where the traditional classiflcation leaves off ）受到極高的評(píng)價(jià)。在SIGCSE會(huì)議上，作者做過(guò)多

書籍目錄

第1章 緒論  1.1 算法的概念  習(xí)題1.1  1.2 算法問(wèn)題求解基礎(chǔ)  習(xí)題1.2  1.3 重要的問(wèn)題類型  習(xí)題1.3  1.4 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)  習(xí)題1.4  小結(jié)第2章 算法效率分析基礎(chǔ)  2.1 分析框架  習(xí)題2.1   2.2 漸進(jìn)符號(hào)和基本效率類型  習(xí)題2.2  2.3 非遞歸算法的數(shù)學(xué)分析  習(xí)題2.3  2.4 遞歸算法的數(shù)學(xué)分析  習(xí)題2.4  2.5 例題：斐波那契數(shù)列  習(xí)題2.5  2.6 算法的經(jīng)驗(yàn)分析  習(xí)題2.6  2.7 算法可視法  習(xí)題2.7  小結(jié)第3章 蠻力法  3.1 選擇排序和冒泡排序  習(xí)題3.1  3.2 順序查找和蠻力字符串匹配  習(xí)題3.2  3.3 最近對(duì)和凸包問(wèn)題的蠻力算法  習(xí)題3.3   3.4 窮舉查找  習(xí)題3.4  小結(jié)第4章 分治法  4.1 合并排序  習(xí)題4.1  4.2 快速排序  習(xí)題4.2  4.3 折半查找  習(xí)題4.3  4.4 二叉樹遍歷及其相關(guān)特性  習(xí)題4.4  4.5 大整數(shù)乘法和Strassen矩陣乘法 習(xí)題4.5   4.6 用分治法解最近對(duì)問(wèn)題和凸包問(wèn)題  習(xí)題4.6  小結(jié)第5章 減治法  5.1 插入排序  習(xí)題5.1  5.2 深度優(yōu)先查找和廣度優(yōu)先查找  習(xí)題5.2  5.3 拓?fù)渑判? 習(xí)題5.3  5.4 生成組合對(duì)象的算法  習(xí)題5.4   5.5 減常因子算法  習(xí)題5.5  5.6 減可變規(guī)模算法  習(xí)題5.6  小結(jié)第6章 變治法  6.1 預(yù)排序  習(xí)題6.1   6.2 高斯消去法  習(xí)題6.2  6.3 平衡查找樹  習(xí)題6.3  6.4 堆和堆排序  習(xí)題6.4  6.5 霍納法則和二進(jìn)制冪  習(xí)題6.5  6.6 問(wèn)題化簡(jiǎn)  習(xí)題6.6  小結(jié)第7章 時(shí)空權(quán)衡  7.1 計(jì)數(shù)排序  習(xí)題7.1  7.2 串匹配中的輸入增強(qiáng)技術(shù)  習(xí)題7.2  7.3 散列法  習(xí)題7.3  7.4 B樹  習(xí)題7.4  小結(jié)第8章 動(dòng)態(tài)規(guī)劃  8.1 計(jì)算二項(xiàng)式系數(shù)  習(xí)題8.1  8.2 Warshall算法和Floyd算法  習(xí)題8.2  8.3 最優(yōu)二叉查找樹  習(xí)題8.3  8.4 背包問(wèn)題和記憶功能  習(xí)題8.4  小結(jié)第9章 貪婪技術(shù)  9.1 Prim算法  習(xí)題9.1   9.2 Kruskal算法  習(xí)題9.2  9.3 Dijkstra算法  習(xí)題9.3  9.4 哈夫曼樹  習(xí)題9.4  小結(jié)第10章 算法能力的極限  10.1 如何求下界  習(xí)題10.1  10.2 決策樹  習(xí)題10.2  10.3 P、NP和NP完全問(wèn)題  習(xí)題10.3  10.4 數(shù)值算法的挑戰(zhàn)  習(xí)題10.4  小結(jié)第11章 超越算法能力的極限  11.1 回溯  習(xí)題11.1  11.2 分支界限  習(xí)題11.2   11.3 NP困難問(wèn)題的近似算法  習(xí)題11.3  11.4 解非線性方程的算法  習(xí)題11.4  小結(jié)跋附錄A：算法分析的實(shí)用公式  對(duì)數(shù)的性質(zhì)  組合學(xué)  重要的求和公式  求和乘法法則  用定積分逼近求和式  向下取整和向上取整公式  其他附錄B：遞推關(guān)系簡(jiǎn)明指南  序列和遞推關(guān)系  遞推關(guān)系的求解方法   算法分析中的常見遞推類型習(xí)題提示　第1章　第2章　第3章　第4章　第5章　第6章　第7章　第8章　第9章　第10章參考文獻(xiàn)

媒體關(guān)注與評(píng)論

　　作者在本書中采用了一種算法設(shè)計(jì)技術(shù)的新分類法，使得我們能以一種一致的方式涵蓋許多經(jīng)典的算法，而這在傳統(tǒng)分類法中是無(wú)法做到的。作為解決問(wèn)題的通用工具、算法設(shè)計(jì)技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用。尤其是用來(lái)解決一些流行的謎題時(shí)，它的威力得到了極大的體現(xiàn)?！　”緯鄬?duì)同類教材來(lái)說(shuō)，可讀性更強(qiáng)，得益于多年來(lái)教授算法的經(jīng)驗(yàn)，作者能夠以一種清晰的方式、有條不紊地組織本書的脈絡(luò)?！　”緯械牧?xí)題超過(guò)600道，其中有些習(xí)題還利用了網(wǎng)絡(luò)資源，本書還為所有的習(xí)題提供了提示，以幫助讀者們很好地達(dá)到學(xué)習(xí)目標(biāo)?！　?/pre>






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