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算法概論 版權(quán)信息
- ISBN：9787302179399
- 條形碼：9787302179399 ; 978-7-302-17939-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
算法概論 本書特色
《算法概論》廣泛地應(yīng)用于加州大學(xué)伯克利分校和圣地亞哥分校，經(jīng)歷了十多年的教學(xué)檢驗，采用了易于接受和領(lǐng)會的內(nèi)容編排方式來介紹算法基本原理。強調(diào)每個算法背后的數(shù)學(xué)思想，表現(xiàn)方式直觀、嚴謹而不過于正式！端惴ǜ耪摗费驖u進、深入淺出地展示了算法研究與應(yīng)用領(lǐng)域中，從模型分析、算法構(gòu)造到復(fù)雜性分析和算法優(yōu)化的方方面面。涉及的內(nèi)容從古老的算術(shù)算法、排序算法、簡單圖論到近現(xiàn)代出現(xiàn)的計算圖論、貪心算法、分治算法、線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、隨機算法以及NP復(fù)雜性理論，甚至是尚未完全顯現(xiàn)全貌的量子計算，覆蓋了經(jīng)典、現(xiàn)代和未來算法發(fā)展的眾多代表性成果！ ∽鳛橐槐窘榻B算法技術(shù)和思想的書籍，《算法概論》不僅是面向信息類學(xué)科的優(yōu)秀大學(xué)教材(或參考書)，更是將任何具有初等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的人引入算法應(yīng)用與研究殿堂的一塊引路石。
算法概論 內(nèi)容簡介
《算法概論》的幾位作者都是從事算法理論和技術(shù)研究的專業(yè)人員，同時具備該領(lǐng)域多年的教學(xué)經(jīng)驗。因此，本書的一大特點，就是在介紹算法設(shè)計思想時，突出了講述的“故事情節(jié)”，強調(diào)對讀者的啟發(fā)和引導(dǎo)，從始至終體現(xiàn)了一種“學(xué)以致用”的精神。其中一個亮點是每章正文之后的習(xí)題，其中不僅僅提供了章節(jié)內(nèi)容的練習(xí)，更強調(diào)了對相關(guān)研究和應(yīng)用的引介。這里有一個簡單的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在本書原稿正文的300 多頁中，僅習(xí)題所占篇幅就達到了其中的約30%，涉及的應(yīng)用領(lǐng)域包括經(jīng)濟、社會、生物、科學(xué)等的許多方面。可以相信，對于任何有志于算法研究與應(yīng)用的讀者，在瀏覽章節(jié)內(nèi)容的基礎(chǔ)上，籍此進行更進一步的思考，都將會使自身對算法思想的領(lǐng)悟和視野的拓展獲得極大的提升。
算法概論 目錄
目 錄
第0章 序言 10.1 書籍和算法 10.2 從Fibonacci數(shù)列開始 30.3 大O符號 6習(xí)題 9第1章 數(shù)字的算法 131.1 基本算術(shù) 131.1.1 加法 131.1.2 乘法和除法 161.2 模運算 181.2.1 模的加法和乘法 211.2.2 模的指數(shù)運算 211.2.3 Euclid的*大公因數(shù)算法 231.2.4 Euclid算法的一種擴展 241.2.5 模的除法 271.3 素性測試 281.4 密碼學(xué) 351.4.1 密鑰機制：一次一密亂碼本和AES 361.4.2 RSA 381.5 通用散列表 401.5.1 散列表 411.5.2 散列函數(shù)族 41習(xí)題 44第2章 分治算法 532.1 乘法 532.2 遞推式 572.3 合并排序 592.4 尋找中項 622.5 矩陣乘法 662.6 快速Fourier變換 672.6.1 多項式的另一種表示法 682.6.2 計算步驟的分治實現(xiàn) 712.6.3 插值 752.6.4 快速Fourier變換的細節(jié) 78習(xí)題 83第3章 圖的分解 933.1 為什么是圖 933.2 無向圖的深度優(yōu)先搜索 963.2.1 迷宮探索 963.2.2 深度優(yōu)先搜索 993.2.3 無向圖的連通性 1003.2.4 前序和后序 1003.3 有向圖的深度優(yōu)先搜索 1013.3.1 邊的類型 1013.3.2 有向無環(huán)圖 1033.4 強連通部件 1053.4.1 定義有向圖的連通性 1053.4.2 一個有效的算法 106習(xí)題 110第4章 圖中的路徑 1194.1 距離 1194.2 廣度優(yōu)先搜索 1204.3 邊的長度 1224.4 Dijkstra算法 1234.4.1 廣度優(yōu)先搜索的一個改進 1234.4.2 另一種解釋 1274.4.3 運行時間 1294.5 優(yōu)先隊列的實現(xiàn) 1294.5.1 數(shù)組 1294.5.2 二分堆 1304.5.3 d堆 1314.6 含有負邊的圖的*短路徑 1314.6.1 負邊 1314.6.2 負環(huán) 1354.7 有向無環(huán)圖中的*短路徑 135習(xí)題 136第5章 貪心算法 1435.1 *小生成樹 1435.1.1 一個貪心方法 1445.1.2 分割性質(zhì) 1465.1.3 Kruskal算法 1475.1.4 一種用于分離集的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 1485.1.5 Prim算法 1535.2 Huffman編碼 1565.3 Horn公式 1605.4 集合覆蓋 162習(xí)題 164第6章 動態(tài)規(guī)劃 1736.1 重新審視有向無環(huán)圖的*短路徑問題 1736.2 *長遞增子序列 1756.3 編輯距離 1776.4 背包問題 1836.5 矩陣鏈式相乘 1866.6 *短路徑問題 1896.7 樹中的獨立集 193習(xí)題 195第7章 線性規(guī)劃與歸約 2057.1 線性規(guī)劃簡介 2057.1.1 示例：利潤*大化 2067.1.2 示例：生產(chǎn)計劃 2107.1.3 示例：*優(yōu)帶寬分配 2127.1.4 線性規(guī)劃的變體 2147.2 網(wǎng)絡(luò)流 2167.2.1 石油運輸 2167.2.2 *大流 2167.2.3 對算法的深入觀察 2177.2.4 *優(yōu)性的保證 2217.2.5 算法的效率 2227.3 二部圖的匹配 2227.4 對偶 2247.5 零和博弈(游戲) 2287.6 單純形算法 2327.6.1 n維空間中的頂點和鄰居 2327.6.2 算法 2337.6.3 補遺 2367.6.4 單純形法的運行時間 2387.7 后記：電路值 241習(xí)題 243第8章 NP-完全問題 2538.1 搜索問題 2538.2 NP-完全問題 2648.3 所有的歸約 268習(xí)題 286第9章 NP-完全問題的處理 2939.1 智能窮舉搜索 2949.1.1 回溯 2949.1.2 分支定界 2979.2 近似算法 2999.2.1 頂點覆蓋 3009.2.2 聚類 3029.2.3 TSP 3049.2.4 背包問題 3069.2.5 逼近的層次 3079.3 局部搜索中的啟發(fā)方法 3089.3.1 重新審視旅行商問題 3089.3.2 圖劃分 3119.3.3 處理局部*優(yōu) 313習(xí)題 316第10章 量子算法 32110.1 量子位元、疊加狀態(tài)和度量 32110.2 算法設(shè)計 32510.3 量子傅立葉變換 32710.4 周期性 32910.5 量子電路 33110.5.1 基本量子門 33110.5.2 量子電路的兩種基本類型 33210.5.3 量子傅立葉變換電路 33310.6 將因子分解問題轉(zhuǎn)化為周期求解問題 33510.7 因子分解的量子算法 337習(xí)題 339歷史背景及深入閱讀的資料 343
第0章 序言 10.1 書籍和算法 10.2 從Fibonacci數(shù)列開始 30.3 大O符號 6習(xí)題 9第1章 數(shù)字的算法 131.1 基本算術(shù) 131.1.1 加法 131.1.2 乘法和除法 161.2 模運算 181.2.1 模的加法和乘法 211.2.2 模的指數(shù)運算 211.2.3 Euclid的*大公因數(shù)算法 231.2.4 Euclid算法的一種擴展 241.2.5 模的除法 271.3 素性測試 281.4 密碼學(xué) 351.4.1 密鑰機制：一次一密亂碼本和AES 361.4.2 RSA 381.5 通用散列表 401.5.1 散列表 411.5.2 散列函數(shù)族 41習(xí)題 44第2章 分治算法 532.1 乘法 532.2 遞推式 572.3 合并排序 592.4 尋找中項 622.5 矩陣乘法 662.6 快速Fourier變換 672.6.1 多項式的另一種表示法 682.6.2 計算步驟的分治實現(xiàn) 712.6.3 插值 752.6.4 快速Fourier變換的細節(jié) 78習(xí)題 83第3章 圖的分解 933.1 為什么是圖 933.2 無向圖的深度優(yōu)先搜索 963.2.1 迷宮探索 963.2.2 深度優(yōu)先搜索 993.2.3 無向圖的連通性 1003.2.4 前序和后序 1003.3 有向圖的深度優(yōu)先搜索 1013.3.1 邊的類型 1013.3.2 有向無環(huán)圖 1033.4 強連通部件 1053.4.1 定義有向圖的連通性 1053.4.2 一個有效的算法 106習(xí)題 110第4章 圖中的路徑 1194.1 距離 1194.2 廣度優(yōu)先搜索 1204.3 邊的長度 1224.4 Dijkstra算法 1234.4.1 廣度優(yōu)先搜索的一個改進 1234.4.2 另一種解釋 1274.4.3 運行時間 1294.5 優(yōu)先隊列的實現(xiàn) 1294.5.1 數(shù)組 1294.5.2 二分堆 1304.5.3 d堆 1314.6 含有負邊的圖的*短路徑 1314.6.1 負邊 1314.6.2 負環(huán) 1354.7 有向無環(huán)圖中的*短路徑 135習(xí)題 136第5章 貪心算法 1435.1 *小生成樹 1435.1.1 一個貪心方法 1445.1.2 分割性質(zhì) 1465.1.3 Kruskal算法 1475.1.4 一種用于分離集的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 1485.1.5 Prim算法 1535.2 Huffman編碼 1565.3 Horn公式 1605.4 集合覆蓋 162習(xí)題 164第6章 動態(tài)規(guī)劃 1736.1 重新審視有向無環(huán)圖的*短路徑問題 1736.2 *長遞增子序列 1756.3 編輯距離 1776.4 背包問題 1836.5 矩陣鏈式相乘 1866.6 *短路徑問題 1896.7 樹中的獨立集 193習(xí)題 195第7章 線性規(guī)劃與歸約 2057.1 線性規(guī)劃簡介 2057.1.1 示例：利潤*大化 2067.1.2 示例：生產(chǎn)計劃 2107.1.3 示例：*優(yōu)帶寬分配 2127.1.4 線性規(guī)劃的變體 2147.2 網(wǎng)絡(luò)流 2167.2.1 石油運輸 2167.2.2 *大流 2167.2.3 對算法的深入觀察 2177.2.4 *優(yōu)性的保證 2217.2.5 算法的效率 2227.3 二部圖的匹配 2227.4 對偶 2247.5 零和博弈(游戲) 2287.6 單純形算法 2327.6.1 n維空間中的頂點和鄰居 2327.6.2 算法 2337.6.3 補遺 2367.6.4 單純形法的運行時間 2387.7 后記：電路值 241習(xí)題 243第8章 NP-完全問題 2538.1 搜索問題 2538.2 NP-完全問題 2648.3 所有的歸約 268習(xí)題 286第9章 NP-完全問題的處理 2939.1 智能窮舉搜索 2949.1.1 回溯 2949.1.2 分支定界 2979.2 近似算法 2999.2.1 頂點覆蓋 3009.2.2 聚類 3029.2.3 TSP 3049.2.4 背包問題 3069.2.5 逼近的層次 3079.3 局部搜索中的啟發(fā)方法 3089.3.1 重新審視旅行商問題 3089.3.2 圖劃分 3119.3.3 處理局部*優(yōu) 313習(xí)題 316第10章 量子算法 32110.1 量子位元、疊加狀態(tài)和度量 32110.2 算法設(shè)計 32510.3 量子傅立葉變換 32710.4 周期性 32910.5 量子電路 33110.5.1 基本量子門 33110.5.2 量子電路的兩種基本類型 33210.5.3 量子傅立葉變換電路 33310.6 將因子分解問題轉(zhuǎn)化為周期求解問題 33510.7 因子分解的量子算法 337習(xí)題 339歷史背景及深入閱讀的資料 343
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算法概論 作者簡介
Sanjoy Dasgupta是加州大學(xué)圣地亞哥分校計算機科學(xué)與工程系教授，之前曾擔任AT&T實驗室的高級技術(shù)人員，擁有哈佛大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)士學(xué)位和加州大學(xué)伯克利分校計算機科學(xué)博士學(xué)位。他在多維數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析算法開發(fā)方面做出了卓越貢獻，開發(fā)了第一個適合各種規(guī)范統(tǒng)計任務(wù)的正確、高效的算法，尤其適合于集群(分組)數(shù)據(jù)。他目前的研究領(lǐng)域是算法統(tǒng)計，重點是無監(jiān)督學(xué)習(xí)和最小監(jiān)督學(xué)習(xí)。教授的課程有算法、機器學(xué)習(xí)、貝葉斯方法、概率人工智能、監(jiān)督學(xué)習(xí)等！hristos Papadimitriou是加州大學(xué)伯克利分校計算機科學(xué)系C. Lester Hogan教授，曾執(zhí)教于哈佛大學(xué)、麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)和加州大學(xué)圣地亞哥分校。他是美國國家科學(xué)院、藝術(shù)與科學(xué)院和國家工程院院士。他的研究方向是算法和復(fù)雜性理論，及其在數(shù)據(jù)庫、優(yōu)化、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、博弈論和演化方面的應(yīng)用。Umesh Vazirani是加州大學(xué)伯克利分校電子工程和計算機科學(xué)系Roger A. Strauch教授，伯克利量子計算中心主任，是量子計算領(lǐng)域的開創(chuàng)者之一。
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