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算法分析導(dǎo)論(第2版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787121353680
- 條形碼：9787121353680 ; 978-7-121-35368-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
算法分析導(dǎo)論(第2版) 本書特色
《算法分析導(dǎo)論（第2版）》全面介紹了算法的數(shù)學(xué)分析所涉及的主要技術(shù)。涵蓋的內(nèi)容來自經(jīng)典的數(shù)學(xué)課題（包括離散數(shù)學(xué)、初等實分析、組合數(shù)學(xué)），以及經(jīng)典的計算機科學(xué)課題（包括算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）。本書的重點是“平均情況”或“概率性”分析，書中也論述了“*差情況”或“復(fù)雜性”分析所需的基本數(shù)學(xué)工具。 《算法分析導(dǎo)論（第2版）》第 1 版為行業(yè)代表性著作，第 2 版不僅對書中圖片和代碼進行了更新，還補充了新章節(jié)。《算法分析導(dǎo)論（第2版）》共 9 章，第 1 章是導(dǎo)論；第 2～5 章介紹數(shù)學(xué)方法；第 6～9 章介紹組合結(jié)構(gòu)及其在算法分析中的應(yīng)用。除每章包含的大量習(xí)題以及參考文獻外，《算法分析導(dǎo)論（第2版）》特設(shè)配套免費學(xué)習(xí)網(wǎng)站，為讀者提供了很多關(guān)于算法分析的補充材料，包括課件和相關(guān)網(wǎng)站的鏈接，幫助讀者提高學(xué)習(xí)興趣，完成更深入的學(xué)習(xí)。 《算法分析導(dǎo)論（第2版）》適合作為高等院校數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)以及相關(guān)專業(yè)的本科生和研究生的教材，也可供相關(guān)技術(shù)人員和愛好者學(xué)習(xí)參考。
算法分析導(dǎo)論(第2版) 內(nèi)容簡介
本書全面介紹了算法的數(shù)學(xué)分析所涉及的主要技術(shù)。涵蓋的內(nèi)容來自經(jīng)典的數(shù)學(xué)課題（包括離散 數(shù)學(xué)、初等實分析、組合數(shù)學(xué)），以及經(jīng)典的計算機科學(xué)課題（包括算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）。本書的重點是“平均情況”或“概率性”分析，書中也論述了“很差情況”或“復(fù)雜性”分析所需的基本數(shù)學(xué)工具。本書 版為行業(yè)代表性著作，第2 版不僅對書中圖片和代碼進行了更新，還補充了新章節(jié)。全書共9 章， 章是導(dǎo)論；第2～5 章介紹數(shù)學(xué)方法；第6～9 章介紹組合結(jié)構(gòu)及其在算法分析中的應(yīng)用。除每章包含的大量習(xí)題以及參考文獻外，本書特設(shè)配套免費學(xué)習(xí)網(wǎng)站，為讀者提供了很多關(guān)于算法分析的補充材料，包括課件和相關(guān)網(wǎng)站的鏈接，幫助讀者提高學(xué)習(xí)興趣，完成更深入的學(xué)習(xí)。
算法分析導(dǎo)論(第2版) 目錄
第1章 算法分析 1
1.1 為什么要做算法分析 1
1.2 算法理論 3
1.3 算法分析概述 8
1.4 平均情況分析 10
1.5 實例：快速排序算法的分析 12
1.6 漸近近似 18
1.7 分布 20
1.8 隨機算法 22
參考文獻 25
第2章 遞歸關(guān)系 28
2.1 基本性質(zhì) 29
2.2 一階遞歸 33
2.3 一階非線性遞歸 35
2.4 高階遞歸 38
2.5 求解遞歸的方法 42
2.6 二分分治遞歸和二進制數(shù) 49
2.7 一般的分治遞歸 57
參考文獻 62
第3章 母函數(shù) 64
3.1 普通型母函數(shù) 65
3.2 指數(shù)型母函數(shù) 69
3.3 利用母函數(shù)求解遞歸 72
3.4 母函數(shù)的展開 79
3.5 利用母函數(shù)進行變換 82
3.6 關(guān)于母函數(shù)的函數(shù)方程 84
3.7 利用OGF求解三項中值Quicksort遞歸 87
3.8 利用母函數(shù)計數(shù) 89
3.9 概率母函數(shù) 93
3.10 雙變量母函數(shù) 96
3.11 特殊函數(shù) 101
參考文獻 107
第4章 漸近逼近 109
4.1 漸近逼近的概念 111
4.2 漸近展開式 116
4.3 處理漸近展開式 123
4.4 有限和的漸近逼近 129
4.5 歐拉-麥克勞林求和 131
4.6 二元漸近 137
4.7 拉普拉斯方法 149
4.8 算法分析中的“正態(tài)”舉例 152
4.9 算法分析中的“泊松”舉例 155
參考文獻 159
第5章 分析組合 161
5.1 正式的基礎(chǔ) 162
5.2 無標(biāo)記類的符號方法 163
5.3 有標(biāo)記類的符號方法 169
5.4 參數(shù)的符號方法 177
5.5 母函數(shù)系數(shù)逼近 182
參考文獻 188
第6章 樹 189
6.1 二叉樹 190
6.2 森林和樹 192
6.3 樹和二叉樹的組合等價 194
6.4 樹的性質(zhì) 200
6.5 樹算法的例子 204
6.6 二叉搜索樹 207
6.7 隨機Catalan樹 211
6.8 二叉搜索樹中的路徑長度 216
6.9 隨機樹的附加參數(shù) 219
6.10 高度 223
6.11 樹屬性在平均情況下的結(jié)果總結(jié) 229
6.12 拉格朗日反演 230
6.13 無序樹 233
6.14 標(biāo)記樹 242
6.15 其他類型的樹 245
參考文獻 253
第7章 排列 256
7.1 排列的基本性質(zhì) 257
7.2 排列算法 263
7.3 排列的表示法 266
7.4 計數(shù)問題 271
7.5 通過CGF分析排列的性質(zhì) 275
7.6 逆序和插入排序 285
7.7 從左到右*小值和選擇排序 291
7.8 環(huán)與原地排列 297
7.9 極值參數(shù) 300
參考文獻 304
第8章 字符串與字典樹 306
8.1 字符串搜索 307
8.2 位串的組合性質(zhì) 310
8.3 正則表達式 320
8.4 有窮狀態(tài)自動機和KMP算法 323
8.5 上下文無關(guān)的語法 326
8.6 字典樹 332
8.7 字典樹算法 336
8.8 字典樹的組合性質(zhì) 340
8.9 更大的字符表 345
參考文獻 347
第9章 單詞與映射 350
9.1 使用分離鏈接的散列 351
9.2 球與甕的模型和單詞的性質(zhì) 353
9.3 生日悖論與優(yōu)惠券收集者問題 360
9.4 占據(jù)限制與極值參數(shù) 367
9.5 占據(jù)分布 372
9.6 開放尋址散列法 379
9.7 映射 386
9.8 整數(shù)因子分解與映射 396
參考文獻
展開全部
算法分析導(dǎo)論(第2版) 作者簡介
Robert Sedgewick于1985年開始在普林斯頓大學(xué)任教，是該校計算機系的創(chuàng)始人，現(xiàn)任該校計算機科學(xué)系教授。他曾任Adobe Systems公司董事會成員，并在Xerox PARC、IDA和INRIA等機構(gòu)從事研究。他是算法領(lǐng)域入門著作Algorithms（Fourth Edition）的作者。Sedgewick教授在斯坦福大學(xué)師從D. E. Knuth院士，獲得博士學(xué)位。 Philippe Flajolet曾任法國羅克庫爾INRIA資深研究總監(jiān)，創(chuàng)建并領(lǐng)導(dǎo)了ALGO研究組。他因在算法分析領(lǐng)域的開創(chuàng)性研究而聲名鵲起，在分析組合學(xué)方面梳理并發(fā)展出了強大的新方法，解決了很多長期懸而未決的難題，并在世界各地從事算法分析的教學(xué)。Flajolet博士是法國科學(xué)院院士。
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