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算法設計實例教程 版權信息
- ISBN：9787560668741
- 條形碼：9787560668741 ; 978-7-5606-6874-1
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
算法設計實例教程 內容簡介
本書是一本深入淺出，通俗易懂，原理性、趣味性和實用性相結合的算法設計教材。本書在介紹常見數據結構基本知識的基礎上，著重從“易讀、易學、易用”和培養“問題解決能力”兩方面對常見算法進行了有效組織與闡述。
本書是銜接本科生“算法與數據結構”與研究生“算法分析與設計”兩門課程的、面向高年級本科生的算法設計教材，內容設計合理，既包括常見的算法介紹，又包括流算法、圖算法等流行算法，講解清晰、透徹，能夠幫助初學者建立信心，快速入手。本書采用“問題牽引”的方式依次介紹數據結構基礎知識，分治、枚舉、貪心、遞歸等基礎算法，排序、查找、字符串、圖論、動態規劃、計算幾何以及流算法、圖算法等高級算法。
本書適合作為高等院校各專業的本科生的算法設計教材，也可以作為廣大計算機愛好者及各類自學人員的參考資料。
算法設計實例教程 目錄
第1章 數據結構基礎 1
1.1 常見的數據結構 1
1.1.1 數組 1
1.1.2 鏈表 3
1.1.3 堆棧和隊列 6
1.1.4 樹和圖 9
1.1.5 散列表 15
1.2 算法 16
1.2.1 算法及性質 16
1.2.2 算法性能評價 18
1.3 本章小結 20
第2章 基礎算法 21
2.1 分治法 21
2.1.1 分治法的基本概念 21
2.1.2 分治法應用舉例1：循環賽日程表 22
2.1.3 分治法應用舉例2：大整數乘法 24
2.2 遞歸法 28
2.2.1 遞歸法的基本概念 28
2.2.2 遞歸應用舉例1：斐波那契數列 30
2.2.3 遞歸優化—斐波那契數列的優化求解 32
2.2.4 遞歸應用舉例2：飲料換購 35
2.2.5 遞歸應用舉例3：輸出全排列 36
2.3 枚舉法 38
2.3.1 枚舉法的基本概念 38
2.3.2 枚舉法應用舉例1：百雞百錢 38
2.3.3 枚舉法應用舉例2：雞兔同籠問題 39
2.3.4 枚舉法應用舉例3：水仙花數 41
2.3.5 枚舉法應用舉例4：孿生素數 42
2.3.6 枚舉法應用舉例5：*大公約數 43
2.4 貪心法 45
2.4.1 貪心法的基本概念 45
2.4.2 貪心法應用舉例1：找零錢 46
2.4.3 貪心法應用舉例2：刪除k位數字 47
2.5 本章小結 48
第3章 排序算法 50
3.1 排序的相關概念 50
3.2 冒泡排序 50
3.2.1 冒泡排序算法描述 51
3.2.2 冒泡排序程序實現舉例 52
3.2.3 冒泡排序算法分析 55
3.3 選擇排序 55
3.3.1 選擇排序算法描述 56
3.3.2 選擇排序算法實現舉例 57
3.3.3 選擇排序算法分析 59
3.4 插入排序 60
3.4.1 插入排序算法描述 60
3.4.2 插入排序算法實現舉例 61
3.4.3 插入排序算法分析 62
3.5 歸并排序 62
3.5.1 歸并排序算法描述 63
3.5.2 歸并排序算法實現舉例 63
3.5.3 歸并排序算法分析 66
3.6 快速排序 66
3.6.1 快速排序算法描述 66
3.6.2 快速排序算法實現舉例 68
3.6.3 快速排序算法分析 70
3.7 排序算法的性能比較 70
3.8 本章小結 70
第4章 查找 72
4.1 順序查找 72
4.1.1 順序查找的基本概念 72
4.1.2 順序查找的應用舉例1：找*大值 72
4.1.3 順序查找的應用舉例2：字母統計 73
4.2 二分查找 75
4.2.1 二分查找的基本概念 75
4.2.2 二分查找的應用舉例1：查找元素x 75
4.2.3 二分查找的應用舉例2：統計數字在有序數組中出現的次數 77
4.3 圖的搜索 79
4.3.1 DFS的基本概念 79
4.3.2 BFS的基本概念 81
4.3.3 DFS與BFS的應用舉例1：*小高度樹 82
4.3.4 DFS與BFS的應用舉例2：水壺問題 86
4.4 本章小結 89
第5章 字符串匹配和高精度運算 91
5.1 字符串匹配 91
5.1.1 樸素模式匹配 91
5.1.2 KMP模式匹配 93
5.2 高精度運算 96
5.2.1 簡單計算方法—“列豎式” 96
5.2.2 大數求和的程序實現 97
5.2.3 階乘的精確計算 100
5.3 本章小結 102
第6章 圖論算法 104
6.1 *小生成樹 104
6.2 *短路徑 110
6.2.1 Dijkstra算法 111
6.2.2 使用優先隊列的Dijkstra算法 116
6.2.3 Bellman-Ford算法 117
6.2.4 Floyd算法 120
6.3 *大匹配—匈牙利算法 124
6.4 本章小結 127
第7章 動態規劃算法 128
7.1 基本思想和概念 128
7.2 算法原理和步驟 129
7.3 0-1背包問題 132
7.3.1 0-1背包問題的多階段決策 132
7.3.2 規劃方向 133
7.3.3 滾動數組 135
7.4 動態規劃應用舉例1：倉庫的警犬 136
7.5 動態規劃應用舉例2：火力打擊 137
7.6 本章小結 138
第8章 計算幾何基礎* 140
8.1 幾何基礎概念 140
8.1.1 點、直線、線段和向量 140
8.1.2 向量的運算 141
8.1.3 常見幾何問題計算 143
8.2 包含關系 147
8.2.1 判斷圖形是否在矩形中 147
8.2.2 判斷圖形是否在多邊形內部 147
8.3 凸包 148
8.3.1 凸包的定義 148
8.3.2 求解凸包的算法 148
8.4 本章小結 154
第9章 高級算法 155
9.1 流算法 155
9.1.1 數據流的基本概念 155
9.1.2 數據流的基本問題—確定頻繁元素 156
9.1.3 Lossy Counting和Sticky Sampling算法 158
9.2 圖算法 159
9.2.1 中心性算法 160
9.2.2 社群發現算法 164
9.3 信息匹配 166
9.3.1 窮舉法 168
9.3.2 自動機 169
9.4 本章小結 170
參考文獻 172
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