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包郵 算法設計與應用

出版社:機械工業出版社出版時間:2017-09-01
開本: 32開 頁數: 356
本類榜單:教材銷量榜
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算法設計與應用 版權信息

算法設計與應用 本書特色

《算法設計與應用》深入淺出、全面系統地介紹了常用算法設計與應用技術,內容包括算法設計的策略、排序與查找算法、樹模型算法、圖模型算法、網絡流模型算法、組合優化算法、深度學習算法、若干重要的專用算法等。《算法設計與應用》將算法的經典內容、前沿內容以及相關的應用技術進行整合,形成一套完整、統一的體系結構,使得讀者在學習算法理論知識的同時,還能系統地掌握算法在應用方面的知識,為后續學習打下扎實的算法設計與應用基礎。《算法設計與應用》各章自成體系,可分別作為獨立單元進行選擇學習,以滿足讀者的差異化需求。每章均配有一定數量的習題,供讀者練習。
《算法設計與應用》內容豐富、思路清晰、實例講解詳細、圖例直觀形象,適合作為計算機及相關專業的本科生教材,也可供工程技術人員和自學讀者學習參考。

算法設計與應用 內容簡介

在每個章節穿插豐富的應用實例來驗證算法的正確性、有效性和實用性,而且介紹和討論了若干專用算法的設計技術。
盡可能用樸實的語言深入淺出地介紹算法設計技術,著重突出算法設計的思想和本質,而不僅僅是數學上的形式化描述。

算法設計與應用 目錄

出版說明
前言
第1章 算法設計的基礎知識
1.1 計算機與算法
1.1.1 計算機問題求解
1.1.2 算法的概念
1.1.3 算法的常用表示方法
1.2 算法的效率分析
1.2.1 算法效率的度量
1.2.2 函數增長的階
1.2.3 計算復雜度的估算
1.3 習題
第2章 算法設計的基本策略
2.1 蠻力與貪心
2.1.1 蠻力法
2.1.2 貪心法
2.1.3 應用實例
2.2 遞歸與分治
2.2.1 遞歸法
2.2.2 分治法
2.2.3 應用實例
2.3 回溯與分支限界
2.3.1 回溯法
2.3.2 分支限界法
2.3.3 應用實例
2.4 動態規劃
2.4.1 算法原理
2.4.2 應用實例
2.5 習題
第3章 排序算法設計與分析
3.1 基本排序算法
3.1.1 冒泡排序
3.1.2 插入排序
3.1.3 選擇排序
3.2 進階排序算法
3.2.1 歸并排序
3.2.2 堆排序
3.2.3 快速排序
3.2.4 希爾排序
3.3 線性時間排序算法
3.3.1 計數排序
3.3.2 桶排序
3.3.3 基數排序
3.4 排序算法的應用
3.4.1 排序歸約問題
3.4.2 合并果子問題
3.4.3 *優樹的構造問題
3.5 習題
第4章 樹模型及其算法設計
4.1 樹的基本模型
4.1.1 樹與二叉樹
4.1.2 平衡樹及其操作
4.1.3 紅黑樹及其操作
4.2 樹的進階模型
4.2.1 鍵樹及其操作
4.2.2 B樹及其操作
4.2.3 二項樹及其操作
4.3 樹模型的基本算法
4.3.1 樹的遞歸遍歷算法
4.3.2 樹的非遞歸遍歷算法
4.3.3 森林與樹的轉換
4.4 樹模型的應用
4.4.1 找假幣問題
4.4.2 串查找與排序問題
4.4.3 輪流摸牌問題
4.4.4 霍夫曼編碼問題
4.5 習題
第5章 圖模型及其算法設計
5.1 圖模型的基礎知識
5.1.1 圖的基本概念
5.1.2 圖的表示與存儲
5.1.3 圖的結構與性質
5.2 圖模型的基本算法
5.2.1 圖的遍歷
5.2.2 *小生成樹
5.2.3 *短路徑
5.3 特殊圖模型與算法
5.3.1 歐拉圖及其應用
5.3.2 哈密頓圖及其應用
5.3.3 偶圖及其應用
5.3.4 平面圖及其應用
5.4 圖模型的應用
5.4.1 公共汽車通票問題
5.4.2 重型運輸問題
5.4.3 中國郵路問題
5.4.4 關鍵路徑問題
5.5 習題
第6章 網絡流模型及其算法設計
6.1 *大網絡流問題
6.1.1 網絡與流的基本概念
6.1.2 Ford-Fulkerson 算法
6.1.3 EK算法與Dinic算法
6.1.4 預流推進算法
6.2 *小費用流問題
6.2.1 *小費用流
6.2.2 消圈算法
6.2.3 *小費用路徑算法
6.3 二分匹配問題
6.3.1 網絡流解法
6.3.2 匈牙利算法
6.3.3 *佳匹配問題
6.4 網絡流算法的應用
6.4.1 列車調度問題
6.4.2 毛巾供應問題
6.4.3 植物大戰僵尸問題
6.4.4 穩定婚配問題
6.5 習題
第7章 查找算法設計與分析
7.1 靜態表查找算法
7.1.1 順序表查找
7.1.2 有序表查找
7.1.3 靜態樹表查找
7.1.4 索引順序表查找
7.2 散列表查找算法
7.2.1 散列表的基本概念
7.2.2 散列函數的構造
7.2.3 常用的Hash沖突處理方法
7.2.4 散列表的查找及分析
7.3 搜索樹查找算法
7.3.1 廣度優先查找
7.3.2 深度優先查找
7.3.3 *佳優先查找
7.4 特殊樹查找算法
7.4.1 二叉查找樹查找算法
7.4.2 紅黑樹查找算法
7.4.3 鍵樹查找算法
7.4.4 B樹查找算法
7.5 查找算法的應用
7.5.1 運動員*佳配對問題
7.5.2 拼寫檢查器問題
7.5.3 八數碼問題
7.5.4 騎士游歷問題
7.6 習題
第8章 組合優化算法設計與分析
8.1 基本組合優化算法
8.1.1 線性規劃算法
8.1.2 梯度法與共軛梯度法
8.1.3 牛頓法與擬牛頓法
8.2 啟發式組合優化算法
8.2.1 禁忌搜索算法
8.2.2 模擬退火算法
8.2.3 遺傳算法
8.3 深度學習模型與算法
8.3.1 淺層學習與深度學習
8.3.2 深度學習的系統架構
8.3.3 DBN模型及其學習算法
8.3.4 CNN模型及其學習算法
8.4 組合優化算法應用
8.4.1 頂點覆蓋問題
8.4.2 *佳裝箱問題
8.4.3 旅行商問題
8.4.4 手寫字符識別問題
8.5 習題
第9章 專用算法設計技術
9.1 數據壓縮算法
9.1.1 數據壓縮概述
9.1.2 無損壓縮算法
9.1.3 有損壓縮算法
9.2 數據加密算法
9.2.1 數據加密概述
9.2.2 傳統加密算法
9.2.3 非對稱加密算法
9.3 字符串匹配算法
9.3.1 BF匹配算法
9.3.2 RK匹配算法
9.3.3 KMP匹配算法
9.3.4 BM匹配算法
9.4 習題
參考文獻


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