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算法設計與分析-(第3版) 版權信息
- ISBN：9787302391753
- 條形碼：9787302391753 ; 978-7-302-39175-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
算法設計與分析-(第3版) 本書特色
《算法設計與分析（第3版）》的內容遵循《高等學校計算機科學與技術專業(yè)公共核心知識體系與課程》（教育部高等學校計算機科學與技術教學指導委員會，2008）的知識體系，介紹算法及其設計、分析的基礎知識，并通過大量例題，講解枚舉法、遞推法、分治法、貪婪算法、動態(tài)規(guī)劃及與圖搜索有關的算法策略。除此之外，還對算法設計基本工具的使用和算法設計中的技巧做了講解。*后通過案例的一題多解進行算法設計的實踐。算法采用了接近自然語言（英語）的符號，可讀性強，適合于不同程序設計語言背景的讀者學習。 本書可以作為高等院校計算機及其相關專業(yè)高年級本科生和研究生算法設計課程的教材，也可作為計算機工作者、廣大程序設計愛好者和信息學愛好者的參考書。
算法設計與分析-(第3版) 內容簡介
呂國英、李茹、王文劍、任瑞征、錢宇華編著的《算法設計與分析（第3版）》的內容遵循《高等學校計算機科學與技術專業(yè)公共核心知識體系與課程》（教育部高等學校計算機科學與技術教學指導委員會，2008）的知識體系，介紹算法及其設計、分析的基礎知識，并通過大量例題，講解枚舉法、遞推法、分治法、貪婪算法、動態(tài)規(guī)劃及與圖搜索有關的算法策略。除此之外，還對算法設計基本工具的使用和算法設計中的技巧做了講解。*后通過案例的一題多解進行算法設計的實踐。算法采用了接近自然語言（英語）的符號，可讀性強，適合于不同程序設計語言背景的讀者學習。 本書可以作為高等院校計算機及其相關專業(yè)高年級本科生和研究生算法設計課程的教材，也可作為計算機工作者、廣大程序設計愛好者和信息學愛好者的參考書。
算法設計與分析-(第3版) 目錄
第1篇 引入篇
第1章 算法概述
1.1 用計算機求解問題與算法
1.1.1 用計算機求解問題的步驟
1.1.2 算法及其要素和特性
1.1.3 算法設計及基本方法
1.1.4 從算法到實現(xiàn)
1.2 算法設計步驟及描述
1.2.1 算法描述簡介
1.2.2 本書算法描述約定
1.2.3 一個簡單問題的求解過程
1.3 現(xiàn)代常用算法概覽
1.3.1 壓縮算法
1.3.2 加密算法
1.3.3 人工智能算法
1.3.4 并行算法
1.3.5 其他實用算法
第2章 算法分析基礎
2.1 算法分析體系及計量
2.1.1 算法分析的評價體系
2.1.2 算法的時間復雜性
2.1.3 算法的空間復雜性
2.1.4 np完全問題
2.2 算法分析實例
2.2.1 非遞歸算法分析
2.2.2 遞歸算法分析
2.2.3 提高算法質量
第2篇 基礎篇
第3章 算法基本工具和優(yōu)化技巧
3.1 循環(huán)與遞歸
3.1.1 循環(huán)設計要點
3.1.2 遞歸設計要點
3.1.3 遞歸與循環(huán)的比較
3.2 算法與數(shù)據(jù)結構
3.2.1 原始信息與處理結果的對應存儲
3.2.2 數(shù)組使信息有序化
3.2.3 數(shù)組記錄狀態(tài)信息
3.2.4 大整數(shù)存儲及運算
3.2.5 構造趣味矩陣
3.2.6 一維與二維的選擇
3.3 優(yōu)化算法的基本技巧
3.3.1 算術運算的妙用
3.3.2 標志量的妙用
3.3.3 信息數(shù)字化
3.4 優(yōu)化算法的數(shù)學模型
3.4.1 楊輝三角形的應用
3.4.2 *大公約數(shù)的應用
3.4.3 公倍數(shù)的應用
3.4.4 斐波那契數(shù)列的應用
3.4.5 特征根求解遞推方程
習題
第3篇 核心篇
第4章 基本的算法策略
4.1 迭代算法
4.1.1 遞推法
4.1.2 倒推法
4.1.3 迭代法解方程
4.2 蠻力法
4.2.1 枚舉法
4.2.2 其他范例
4.3 分而治之算法
4.3.1 分治算法框架
4.3.2 典型二分法
4.3.3 二分法不相似情況
4.3.4 二分法不獨立情況
4.3.5 非等分分治
4.4 貪婪算法
4.4.1 可絕對貪婪問題
4.4.2 相對或近似貪婪問題
4.4.3 貪婪策略算法設計框架
4.5 動態(tài)規(guī)劃
4.5.1 認識動態(tài)規(guī)劃
4.5.2 動態(tài)規(guī)劃算法設計框架
4.5.3 突出階段性的動態(tài)規(guī)劃應用
4.5.4 突出遞推的動態(tài)規(guī)劃應用
4.6 算法策略間的比較
4.6.1 不同算法策略特點小結
4.6.2 算法策略間的關聯(lián)
4.6.3 算法策略側重的問題類型
習題
第5章 圖的搜索算法
5.1 圖搜索概述
5.1.1 圖及其術語
5.1.2 圖搜索及其術語
5.2 廣度優(yōu)先搜索
5.2.1 算法框架
5.2.2 廣度優(yōu)先搜索的應用
5.3 深度優(yōu)先搜索
5.3.1 算法框架
5.3.2 深度優(yōu)先搜索的應用
5.4 回溯法
5.4.1 認識回溯法
5.4.2 算法簡介算法框架
5.4.3 應用1——基本的回溯搜索
5.4.4 應用2——排列及排列樹的回溯搜索
5.4.5 應用3——*優(yōu)化問題的回溯搜索
5.5 分支限界法
5.5.1 分支搜索算法
5.5.2 分支一限界搜索算法
5.5.3 算法框架
5.6 圖的搜索算法小結
習題
第4篇 應用篇
第6章 概率算法
6.1 概述
6.2 統(tǒng)計模擬——蒙特卡羅算法
6.2.1 數(shù)值計算方法——蒙特卡羅算法
6.2.2 考慮正確幾率的算法——蒙特卡羅算法
6.3 隨機序列提高算法的平均復雜度——舍伍德算法
6.4 隨機生成答案并檢測答案正確性——拉斯維加斯算法
第7章 算法設計實踐
7.1 循環(huán)賽日程表（4種）
7.2 求3個數(shù)的*小公倍數(shù)（4種）
7.3 猴子選大王（4種）
7.4 *大子段和問題（5種）
7.5 背包問題（11種）
7.5.1 與利潤無關的背包問題
7.5.2 與利潤有關的背包問題
7.6 主元素問題（6種）
附錄 算法設計與分析課程設計大綱
第1章 算法概述
1.1 用計算機求解問題與算法
1.1.1 用計算機求解問題的步驟
1.1.2 算法及其要素和特性
1.1.3 算法設計及基本方法
1.1.4 從算法到實現(xiàn)
1.2 算法設計步驟及描述
1.2.1 算法描述簡介
1.2.2 本書算法描述約定
1.2.3 一個簡單問題的求解過程
1.3 現(xiàn)代常用算法概覽
1.3.1 壓縮算法
1.3.2 加密算法
1.3.3 人工智能算法
1.3.4 并行算法
1.3.5 其他實用算法
第2章 算法分析基礎
2.1 算法分析體系及計量
2.1.1 算法分析的評價體系
2.1.2 算法的時間復雜性
2.1.3 算法的空間復雜性
2.1.4 np完全問題
2.2 算法分析實例
2.2.1 非遞歸算法分析
2.2.2 遞歸算法分析
2.2.3 提高算法質量
第2篇 基礎篇
第3章 算法基本工具和優(yōu)化技巧
3.1 循環(huán)與遞歸
3.1.1 循環(huán)設計要點
3.1.2 遞歸設計要點
3.1.3 遞歸與循環(huán)的比較
3.2 算法與數(shù)據(jù)結構
3.2.1 原始信息與處理結果的對應存儲
3.2.2 數(shù)組使信息有序化
3.2.3 數(shù)組記錄狀態(tài)信息
3.2.4 大整數(shù)存儲及運算
3.2.5 構造趣味矩陣
3.2.6 一維與二維的選擇
3.3 優(yōu)化算法的基本技巧
3.3.1 算術運算的妙用
3.3.2 標志量的妙用
3.3.3 信息數(shù)字化
3.4 優(yōu)化算法的數(shù)學模型
3.4.1 楊輝三角形的應用
3.4.2 *大公約數(shù)的應用
3.4.3 公倍數(shù)的應用
3.4.4 斐波那契數(shù)列的應用
3.4.5 特征根求解遞推方程
習題
第3篇 核心篇
第4章 基本的算法策略
4.1 迭代算法
4.1.1 遞推法
4.1.2 倒推法
4.1.3 迭代法解方程
4.2 蠻力法
4.2.1 枚舉法
4.2.2 其他范例
4.3 分而治之算法
4.3.1 分治算法框架
4.3.2 典型二分法
4.3.3 二分法不相似情況
4.3.4 二分法不獨立情況
4.3.5 非等分分治
4.4 貪婪算法
4.4.1 可絕對貪婪問題
4.4.2 相對或近似貪婪問題
4.4.3 貪婪策略算法設計框架
4.5 動態(tài)規(guī)劃
4.5.1 認識動態(tài)規(guī)劃
4.5.2 動態(tài)規(guī)劃算法設計框架
4.5.3 突出階段性的動態(tài)規(guī)劃應用
4.5.4 突出遞推的動態(tài)規(guī)劃應用
4.6 算法策略間的比較
4.6.1 不同算法策略特點小結
4.6.2 算法策略間的關聯(lián)
4.6.3 算法策略側重的問題類型
習題
第5章 圖的搜索算法
5.1 圖搜索概述
5.1.1 圖及其術語
5.1.2 圖搜索及其術語
5.2 廣度優(yōu)先搜索
5.2.1 算法框架
5.2.2 廣度優(yōu)先搜索的應用
5.3 深度優(yōu)先搜索
5.3.1 算法框架
5.3.2 深度優(yōu)先搜索的應用
5.4 回溯法
5.4.1 認識回溯法
5.4.2 算法簡介算法框架
5.4.3 應用1——基本的回溯搜索
5.4.4 應用2——排列及排列樹的回溯搜索
5.4.5 應用3——*優(yōu)化問題的回溯搜索
5.5 分支限界法
5.5.1 分支搜索算法
5.5.2 分支一限界搜索算法
5.5.3 算法框架
5.6 圖的搜索算法小結
習題
第4篇 應用篇
第6章 概率算法
6.1 概述
6.2 統(tǒng)計模擬——蒙特卡羅算法
6.2.1 數(shù)值計算方法——蒙特卡羅算法
6.2.2 考慮正確幾率的算法——蒙特卡羅算法
6.3 隨機序列提高算法的平均復雜度——舍伍德算法
6.4 隨機生成答案并檢測答案正確性——拉斯維加斯算法
第7章 算法設計實踐
7.1 循環(huán)賽日程表（4種）
7.2 求3個數(shù)的*小公倍數(shù)（4種）
7.3 猴子選大王（4種）
7.4 *大子段和問題（5種）
7.5 背包問題（11種）
7.5.1 與利潤無關的背包問題
7.5.2 與利潤有關的背包問題
7.6 主元素問題（6種）
附錄 算法設計與分析課程設計大綱
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