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算法詳解(卷1)算法基礎

包郵 算法詳解(卷1)算法基礎

出版社：人民郵電出版社出版時間：2019-01-01
開本： 其他 頁數： 185
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算法詳解(卷1)算法基礎 版權信息

  • ISBN：9787115493521
  • 條形碼：9787115493521 ; 978-7-115-49352-1
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊數：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

算法詳解(卷1)算法基礎 本書特色

算法詳解四部曲**卷，詳解算法基礎，展現算法本質集斯坦福大學教授多年教學經驗，深入淺出，通俗易懂算法是計算機科學的核心與靈魂。算法的應用范圍極廣，網絡路由、計算基因組學、公鑰加密學和數據庫系統等的實現都需要算法。研究算法可以幫助我們成為更優秀的程序員，可以讓我們具有更縝密的思維，并成功應對各種場合的技術面試。這是一本非常容易上手的算法入門圖書，它可作為程序員的學習用書，也適合想要學習算法和想提升算法思維能力的讀者閱讀。本書主要包括以下內容：漸進性分析；大O表示法；主方法；快速分治算法；隨機化算法；排序算法；選擇算法。

算法詳解(卷1)算法基礎 內容簡介

算法是計算機科學領域很重要的基石之一。算法是程序的靈魂，只有掌握了算法，才能輕松地駕馭程序開發。 算法詳解系列圖書共有4卷，本書是卷——算法基礎。本書共有6章，主要介紹了4個主題，它們分別是漸進性分析和大O表示法、分治算法和主方法、隨機化算法以及排序和選擇。附錄A和附錄B簡單介紹了數據歸納法和離散概率的相關知識。本書的每一章均有小測驗、章末習題和編程題，這為讀者的自我檢查以及進一步學習提供了較多的便利。 本書為對算法感興趣的廣大讀者提供了豐富而實用的資料，能夠幫助讀者提升算法思維能力。本書適合計算機專業的高校教師和學生，想要培養和訓練算法思維和計算思維的IT專業人士，以及在準備面試的應聘者和面試官閱讀參考。

算法詳解(卷1)算法基礎 目錄

第 1章 緒論 1
1．1 為什么要學習算法 1
1．2 整數乘法 3
1．2．1 問題和解決方案 3
1．2．2 整數乘法問題 3
1．2．3 小學算法 4
1．2．4 操作數量的分析 5
1．2．5 還能做得更好嗎 5
1．3 Karatsuba乘法 6
1．3．1 一個具體的例子 6
1．3．2 一種遞歸算法 7
1．3．3 Karatsuba乘法 9
1．4 MergeSort算法 11
1．4．1 推動力 11
1．4．2 排序 12
1．4．3 一個例子 13
1．4．4 偽碼 14
1．4．5 Merge子程序 15
1．5 MergeSort算法分析 16
1．5．1 Merge的運行時間 17
1．5．2 MergeSort的運行時間 18
1．5．3 定理1．2的證明 19
1．5．4 小測驗1．1～1．2的答案 23
1．6 算法分析的指導原則 23
1．6．1 第 1個原則：*壞情況分析 24
1．6．2 第 2個原則：全局分析 25
1．6．3 第3個原則：漸進性分析 26
1．6．4 什么是“快速”算法 27
1．7 本章要點 28
1．8 習題 29
挑戰題 31
編程題 31
第 2章 漸進性表示法 32
2．1 要旨 32
2．1．1 推動力 32
2．1．2 高級思維 33
2．1．3 4個例子 34
2．1．4 小測驗2．1～2．4的答案 38
2．2 大O表示法 40
2．2．1 文本定義 40
2．2．2 圖形定義 40
2．2．3 數學定義 41
2．3 兩個基本例子 42
2．3．1 k階多項式是O(nk) 42
2．3．2 k階多項式不是O(nk-1) 43
2．4 大Ω和大 表示法 44
2．4．1 大Ω表示法 44
2．4．2 大 表示法 45
2．4．3 小O表示法 46
2．4．4 漸進性表示法的來源 47
2．4．5 小測驗2．5的答案 48
2．5 其他例子 48
2．5．1 在指數中添加一個常數 48
2．5．2 指數乘以一個常數 49
2．5．3 *大值vs．和 49
2．6 本章要點 50
2．7 習題 51
第3章 分治算法 53
3．1 分治法規范 53
3．2 以O(n log n)時間計數逆序對 54
3．2．1 問題 54
3．2．2 一個例子 54
3．2．3 協同篩選 55
3．2．4 窮舉搜索法 55
3．2．5 分治法 56
3．2．6 高級算法 57
3．2．7 關鍵思路：站在MergeSort的肩膀上 57
3．2．8 重溫Merge 58
3．2．9 Merge和分離逆序對 60
3．2．10 Merge_and_CountSplitInv 61
3．2．11 正確性 61
3．2．12 運行時間 62
3．2．13 小測驗3．1～3．2的答案 62
3．3 Strassen的矩陣相乘算法 63
3．3．1 矩陣相乘 63
3．3．2 例子（n = 2） 64
3．3．3 簡單算法 64
3．3．4 分治法 65
3．3．5 節省一個遞歸調用 67
3．3．6 細節 68
3．3．7 小測驗3．3的答案 69
*3．4 O(n log n)時間的*近點對（Closest Pair）算法 70
3．4．1 問題 70
3．4．2 熱身：1D情況 71
3．4．3 預處理 71
3．4．4 一種分治方法 72
3．4．5 一個微妙的變化 74
3．4．6 ClosestSplitPair 74
3．4．7 正確性 76
3．4．8 輔助結論3．3（a）的證明 77
3．4．9 輔助結論3．3（b）的證明 78
3．4．10 小測驗3．4的答案 80
3．5 本章要點 80
3．6 習題 81
挑戰題 81
編程題 82
第4章 主方法 83
4．1 重溫整數乘法 83
4．1．1 RecIntMult算法 84
4．1．2 Karatsuba算法 84
4．1．3 比較遞歸過程 85
4．2 形式聲明 86
4．2．1 標準遞歸過程 86
4．2．2 主方法的陳述和討論 87
4．3 6個例子 88
4．3．1 重溫MergeSort 89
4．3．2 二分搜索 89
4．3．3 整數乘法的遞歸算法 90
4．3．4 Karatsuba乘法 90
4．3．5 矩陣乘法 91
4．3．6 一個虛構的遞歸過程 92
4．3．7 小測驗4．2～4．3的答案 93
*4．4 主方法的證明 94
4．4．1 前言 94
4．4．2 重溫遞歸樹 95
4．4．3 單層所完成的工作 96
4．4．4 各層累計 97
4．4．5 正義與邪惡：需要考慮3種情況 98
4．4．6 預告運行時間上界 99
4．4．7 *后的計算：第 一種情況 100
4．4．8 迂回之旅：幾何級數 101
4．4．9 *后的計算：第二種情況和第三種情況 102
4．4．10 小測驗4．4～4．5的答案 103
4．5 本章要點 103
4．6 習題 104
第5章 快速排序（QuickSort） 107
5．1 概述 107
5．1．1 排序 108
5．1．2 根據基準元素進行劃分 108
5．1．3 高級描述 110
5．1．4 內容前瞻 110
5．2 圍繞基準元素進行劃分 111
5．2．1 簡易方法 111
5．2．2 原地實現：高級計劃 112
5．2．3 例子 113
5．2．4 Partition子程序的偽碼 115
5．2．5 QuickSort的偽碼 117
5．3 良好的基準元素的重要性 117
5．3．1 ChoosePivot的簡單實現 118
5．3．2 ChoosePivot的過度實現 118
5．3．3 小測驗5．1～5．2的答案 119
5．4 隨機化的QuickSort 121
5．4．1 ChoosePivot的隨機化實現 121
5．4．2 隨機化QuickSort的運行時間 122
5．4．3 直覺：隨機基準元素為什么很好 123
*5．5 隨機化QuickSort的分析 124
5．5．1 預備工作 125
5．5．2 分解藍圖 126
5．5．3 應用藍圖 128
5．5．4 計算比較的概率 130
5．5．5 *后的計算 132
5．5．6 小測驗5．3的答案 133
*5．6 排序需要 (n log n)的比較 134
5．6．1 基于比較的排序算法 134
5．6．2 具有更強前提的更快速排序 135
5．6．3 定理5．5的證明 136
5．7 本章要點 138
5．8 習題 139
挑戰題 140
編程題 141
第6章 線性時間級的選擇 142
6．1 RSelect算法 143
6．1．1 選擇問題 143
6．1．2 簡化為排序 144
6．1．3 分治法 145
6．1．4 RSelect的偽碼 146
6．1．5 RSelect的運行時間 147
6．1．6 小測驗6．1～6．2的答案 149
*6．2 RSelect的分析 150
6．2．1 根據階段追蹤進展 150
6．2．2 簡化為擲硬幣 151
6．2．3 綜合結論 153
*6．3 DSelect算法 154
6．3．1 基本思路：中位的中位元素 154
6．3．2 DSelect的偽碼 155
6．3．3 理解DSelect 156
6．3．4 DSelect的運行時間 157
*6．4 DSelect的分析 159
6．4．1 遞歸調用之外所完成的工作 159
6．4．2 一個粗略的遞歸過程 159
6．4．3 30-70輔助結論 160
6．4．4 解析遞歸過程 163
6．4．5 先猜后驗方法 164
6．5 本章要點 166
6．6 本章習題 166
挑戰題 167
編程題 168
附錄A 快速回顧數學歸納法 169
附錄B 快速回顧離散概率 173
展開全部

算法詳解(卷1)算法基礎 作者簡介

蒂姆·拉夫加登（Tim Roughgarden）是斯坦福大學計算機科學系的教授,也是該校管理科學和工程系的客座教授，他從2004年開始教授和研究算法。本書是他的《算法詳解》四部曲的第一卷，基于他從2012年開始定期舉行的在線算法課程編寫。

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