算法設(shè)計(jì)與分析基礎(chǔ)

內(nèi)容概要

本書(shū)采用了一種算法設(shè)計(jì)技術(shù)的新分類(lèi)方法，不但比傳統(tǒng)分類(lèi)法包容性更強(qiáng)，而且更直觀，也更有效，因此廣受好評(píng)。       這種分類(lèi)框架條理清晰，契合教育學(xué)原理，非常適合算法教學(xué)。網(wǎng)上提供了詳盡的教學(xué)指南供教師和學(xué)生下載，書(shū)中還為學(xué)生安排了習(xí)題提示和每章小結(jié)。為了提高學(xué)習(xí)興趣，書(shū)中應(yīng)用了許多流行的謎題和游戲，需要重點(diǎn)思考的地方則往往會(huì)用反問(wèn)來(lái)提醒注意。

作者簡(jiǎn)介

(美) Anany Levitin是Villanova大學(xué)計(jì)算科學(xué)系的教授。他的論文A New Road Map of Algorithm Design Techniques：Picking Up Where the Traditi。onal  Classification Leaves Off(《算法設(shè)計(jì)技術(shù)新途徑：彌補(bǔ)傳統(tǒng)分類(lèi)法的缺·感》)受到業(yè)內(nèi)人士極高的評(píng)價(jià)。在SIGCSE會(huì)議

書(shū)籍目錄

Preface1 Introduction　1.1 What is an Algorithm?  　Exercises 1.1　1.2 Fundamentals of Algorithmic Problem Solving　  Understanding the Problem　  Ascertaining the Capabilities of a Computational Device　  Choosing between Exact and Approximate Problem Solving　  Deciding on Appropriate Data Structures　  Algorithm Design Techniques　  Methods of Specifying an Algorithm　  Proving an Algorithm's Correctness　  Analyzing an Algorithm　  Coding an Algorithm　  Exercises 1.2　1.3 Important Problem Types　  Sorting　  Searching　  String Processing　  Graph Problems　  Combinatorial Problems　  Geometric Problems　  Numerical Problems　  Exercises 1.3　1.4 Fundamental Data Structures　  Linear Data Structures　  Graphs　  Trees　  Sets and Dictionaries　  Exercises 1.4　  Summary2 Fundamentals of the Analysis of Algorithm Efficiency　2.1 Analysis Framework　  Measuring an Input's Size　  Units for Measuring Running -[]me　  Orders of Growth　  Worst-Case, Best-Case, and Average-Case Efficlencies　  Recapitulation of the Analysis Framework　  Exercises 2.1　2.2 Asymptotic Notations and Basic Efficiency Classes　  Informal Introduction　  O-notation　  9-notation　  Onotation　  Useful Property Involving the Asymptotic Notations　  Using Limits for Comparing Orders of Growth　  Basic Efficiency Classes　  Exercises 2.2　 2.3 Mathematical Analysis of Nonrecursive Algorithms　   Exercises 2.3　 2.4 Mathematical Analysis of Recursive Algorithms　   Exercises 2.4　 2.5 Example: Fibonacci Numbers　   Explicit Formula for the nth Fibonacci Number　   Algorithms for Computing Fibonacci Numbers　   Exercises 2.53 Brute Force4 Divide-and-Conquer5 Decrease-and-Conquer6 Transform-and-Conquer7 Space and lime Tradeoffs8 Dynamic Programming9 Greedy Technique10 Iterative Improvement11 Limitations of Algorithm Power12 Coping with the Limitations of Algorithm PowerEpilogueAPPENDIX AUseful Formulas for the Analysis of AlgorithmsAPPENDIX BShort Tutorial on Recurrence RelationsBibliographyHints to ExercisesIndex

編輯推薦

作者基于豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，開(kāi)發(fā)了一套對(duì)算法進(jìn)行分類(lèi)的新方法。這套方法站在通用問(wèn)題求解策略的高度，能對(duì)現(xiàn)有的大多數(shù)算法進(jìn)行準(zhǔn)確分類(lèi)，從而使讀者能夠沿著一條清晰的、一致的、連貫的思路來(lái)探索算法設(shè)計(jì)與分析這一迷人領(lǐng)域。本書(shū)作為第2版，相對(duì)第1版增加了新的習(xí)題，還增加了“迭代改進(jìn)”一章，使得原來(lái)的分類(lèi)方法更加完善。本書(shū)十分適合作為算法設(shè)計(jì)和分析的基礎(chǔ)教材，也適合任何有興趣探究算法奧秘的讀者使用，只要讀者具備數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和離散數(shù)學(xué)的知識(shí)。本書(shū)為英文版。

圖書(shū)封面

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