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算法設計與分析基礎(第3版 詳解版)(全2冊) 版權信息
- ISBN：9787302625445
- 條形碼：9787302625445 ; 978-7-302-62544-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
算法設計與分析基礎(第3版 詳解版)(全2冊) 本書特色
作者基于豐富的教學經驗，開發了一套全新的算法分類方法。該分類法站在通用問題求解策略的高度，對現有大多數算法準確分類，從而引領讀者沿著一條清晰、一致、連貫的思路來探索算法設計與分析這一迷人領域。《算法設計與分析基礎（第3版 詳解版）》作為第3版，相對前版調整了多個章節的內容和順序，同時增加了一些算法，并擴展了算法的應用，使得具體算法和通用算法設計技術的對應更加清晰有序；各章累計增加了70道習題，其中包括一些有趣的謎題和面試問題。
《算法設計與分析基礎（第3版 詳解版）》十分適合用作算法設計和分析的基礎教材，也適合任何有興趣探究算法奧秘的讀者使用，只要讀者具備數據結構和離散數學的知識即可。
算法設計與分析基礎(第3版 詳解版)(全2冊) 內容簡介
作者基于豐富的教學經驗，開發了一套全新的算法分類方法。該分類法站在通用問題求解策略的高度，對現有大多數算法進行了較為準確的分類，旨在引領讀者沿著清晰、一致、連貫的思路來探索算法的設計與分析。本書適合用作算法設計與分析的基礎教材，也適合任何有興趣探究算法奧秘的讀者自學使用。
算法設計與分析基礎(第3版 詳解版)(全2冊) 目錄
詳細目錄
第1章 導言 1
1.1 什么是算法 3
習題1.1 8
1.2 算法問題求解基礎 9
1.2.1 理解問題 10
1.2.2 了解計算設備的性能 11
1.2.3 在精確和近似解法之間做出選擇 12
1.2.4 算法的設計技術 12
1.2.5 設計算法和數據結構 12
1.2.6 算法描述方法 13
1.2.7 算法的正確性證明 14
1.2.8 分析算法 14
1.2.9 為算法寫代碼 16
習題1.2 17
1.3 重要的問題類型 19
1.3.1 排序 19
1.3.2 查找 21
1.3.3 字符串處理 21
1.3.4 圖問題 22
1.3.5 組合問題 22
1.3.6 幾何問題 23
1.3.7 數值問題 23
習題1.3 24
1.4 基本數據結構 26
1.4.1 線性數據結構 26
1.4.2 圖 29
1.4.3 樹 32
1.4.4 集合與字典 36
習題1.4 38
本章要點小結 39
第2章 算法效率分析基礎 41
2.1 分析框架 42
2.1.1 度量輸入規模 43
2.1.2 運行時間的度量單位 44
2.1.3 增長量級 45
2.1.4 算法的*差、*優和平均效率 47
2.1.5 分析框架概要 50
習題2.1 50
2.2 漸近符號和基本效率類型 52
2.2.1 非正式的介紹 53
2.2.2 符號O 53
2.2.3 符號Ω 54
2.2.4 符號Θ 55
2.2.5 漸近符號的有用特性 56
2.2.6 利用極限比較增長量級 57
2.2.7 基本效率類別 58
習題2.2 60
2.3 非遞歸算法的數學分析 61
習題2.3 67
2.4 遞歸算法的數學分析 70
習題2.4 77
2.5 例題：計算第n個斐波那契數 80
習題2.5 84
2.6 算法的經驗分析 85
習題2.6 91
2.7 算法可視化 92
本章要點小結 95
第3章 蠻力法 97
3.1 選擇排序和冒泡排序 98
3.1.1 選擇排序 98
3.1.2 冒泡排序 100
習題3.1 102
3.2 順序查找和蠻力字符串匹配 103
3.2.1 順序查找 104
3.2.2 蠻力字符串匹配 104
習題3.2 106
3.3 *近對和凸包問題的蠻力算法 108
3.3.1 *近對問題 108
3.3.2 凸包問題 110
習題3.3 113
3.4 窮舉查找 115
3.4.1 旅行商問題 116
3.4.2 背包問題 117
3.4.3 分配問題 119
習題3.4 120
3.5 深度優先查找和廣度優先查找 122
3.5.1 深度優先查找 122
3.5.2 廣度優先查找 125
習題3.5 128
本章要點小結 130
第4章 減治法 132
4.1 插入排序 135
習題4.1 137
4.2 拓撲排序 140
習題4.2 143
4.3 生成組合對象的算法 145
4.3.1 生成排列 145
4.3.2 生成子集 148
習題4.3 150
4.4 減常因子算法 151
4.4.1 折半查找 152
4.4.2 假幣問題 154
4.4.3 俄式乘法 155
4.4.4 約瑟夫斯問題 156
習題4.4 158
4.5 減可變規模算法 160
4.5.1 計算中值和選擇問題 160
4.5.2 插值查找 164
4.5.3 二叉查找樹的查找和插入 165
4.5.4 尼姆游戲 166
習題4.5 168
本章要點小結 170
第5章 分治法 171
5.1 合并排序 173
習題5.1 176
5.2 快速排序 178
習題5.2 183
5.3 二叉樹遍歷及其相關特性 185
習題5.3 188
5.4 大整數乘法和Strassen矩陣乘法 189
5.4.1 大整數乘法 190
5.4.2 Strassen矩陣乘法 192
習題5.4 194
5.5 用分治法解*近對問題和凸包問題 195
5.5.1 *近對問題 195
5.5.2 凸包問題 198
習題5.5 200
本章要點小結 201
第6章 變治法 203
6.1 預排序 204
習題6.1 207
6.2 高斯消去法 210
6.2.1 LU分解 215
6.2.2 計算矩陣的逆 216
6.2.3 計算矩陣的行列式 217
習題6.2 218
6.3 平衡查找樹 220
6.3.1 平衡二叉查找樹 221
6.3.2 2-3樹 225
習題6.3 228
6.4 堆和堆排序 229
6.4.1 堆的概念 229
6.4.2 堆排序 234
習題6.4 235
6.5 霍納法則和二進制冪 236
6.5.1 霍納法則 237
6.5.2 二進制冪 239
習題6.5 242
6.6 問題化簡 243
6.6.1 求*小公倍數 244
6.6.2 計算圖中的路徑數量 245
6.6.3 *優化問題的化簡 246
6.6.4 線性規劃 247
6.6.5 簡化為圖問題 250
習題6.6 251
本章要點小結 253
第7章 時空權衡 255
7.1 計數排序 256
習題7.1 260
7.2 字符串匹配中的輸入增強技術 261
7.2.1 Horspool算法 262
7.2.2 Boyer-Moore算法 265
習題7.2 270
7.3 散列法 271
7.3.1 開散列(分離鏈) 273
7.3.2 閉散列(開式尋址) 275
習題7.3 278
7.4 B樹 279
習題7.4 283
本章要點小結 284
第8章 動態規劃 285
8.1 三個基本例子 287
習題8.1 292
8.2 背包問題和記憶功能 295
8.2.1 背包問題 295
8.2.2 記憶功能 297
習題8.2 298
8.3 *優二叉查找樹 299
習題8.3 304
8.4 Warshall算法和Floyd算法 305
8.4.1 Warshall算法 306
8.4.2 計算完全*短路徑的Floyd算法 309
習題8.4 313
本章要點小結 314
第9章 貪婪技術 315
9.1 Prim算法 318
習題9.1 323
9.2 Kruskal算法 325
習題9.2 332
9.3 Dijkstra算法 334
習題9.3 338
9.4 哈夫曼樹及編碼 339
習題9.4 343
本章要點小結 344
第10章 迭代改進 346
10.1 單純形法 347
10.1.1 線性規劃的幾何解釋 348
10.1.2 單純形法概述 352
10.1.3 單純形法其他要點 358
習題10.1 360
10.2 *大流量問題 362
習題10.2 372
10.3 二分圖的*大匹配 373
習題10.3 380
10.4 穩定婚姻問題 382
習題10.4 386
本章要點小結 387
第11章 算法能力的極限 388
11.1 如何求下界 389
11.1.1 平凡下界 390
11.1.2 信息論下界 391
11.1.3 敵手下界 391
11.1.4 問題化簡 393
習題11.1 394
11.2 決策樹 396
11.2.1 排序的決策樹 397
11.2.2 查找有序數組的決策樹 399
習題11.2 401
11.3 P、NP和NP完全問題 403
11.3.1 P和NP問題 403
11.3.2 NP完全問題 407
習題11.3 411
11.4 數值算法的挑戰 414
習題11.4 421
本章要點小結 422
第12章 應對算法能力的極限 425
12.1 回溯法 426
12.1.1 n皇后問題 427
12.1.2 哈密頓回路問題 428
12.1.3 子集和問題 429
12.1.4 概括性說明 430
習題12.1 432
12.2 分支定界法 434
12.2.1 分配問題 435
12.2.2 背包問題 437
12.2.3 旅行商問題 440
習題12.2 442
12.3 NP難題的近似算法 443
12.3.1 旅行商問題的近似算法 445
12.3.2 背包問題的近似算法 454
習題12.3 459
12.4 解非線性方程的算法 460
12.4.1 對分法 462
12.4.2 試位法 465
12.4.3 牛頓法 466
習題12.4 468
本章要點小結 469
后記 472
附錄A 算法分析的實用公式 477
附錄B 遞推關系簡明指南 480
參考文獻 494
第1章 導言 1
1.1 什么是算法 3
習題1.1 8
1.2 算法問題求解基礎 9
1.2.1 理解問題 10
1.2.2 了解計算設備的性能 11
1.2.3 在精確和近似解法之間做出選擇 12
1.2.4 算法的設計技術 12
1.2.5 設計算法和數據結構 12
1.2.6 算法描述方法 13
1.2.7 算法的正確性證明 14
1.2.8 分析算法 14
1.2.9 為算法寫代碼 16
習題1.2 17
1.3 重要的問題類型 19
1.3.1 排序 19
1.3.2 查找 21
1.3.3 字符串處理 21
1.3.4 圖問題 22
1.3.5 組合問題 22
1.3.6 幾何問題 23
1.3.7 數值問題 23
習題1.3 24
1.4 基本數據結構 26
1.4.1 線性數據結構 26
1.4.2 圖 29
1.4.3 樹 32
1.4.4 集合與字典 36
習題1.4 38
本章要點小結 39
第2章 算法效率分析基礎 41
2.1 分析框架 42
2.1.1 度量輸入規模 43
2.1.2 運行時間的度量單位 44
2.1.3 增長量級 45
2.1.4 算法的*差、*優和平均效率 47
2.1.5 分析框架概要 50
習題2.1 50
2.2 漸近符號和基本效率類型 52
2.2.1 非正式的介紹 53
2.2.2 符號O 53
2.2.3 符號Ω 54
2.2.4 符號Θ 55
2.2.5 漸近符號的有用特性 56
2.2.6 利用極限比較增長量級 57
2.2.7 基本效率類別 58
習題2.2 60
2.3 非遞歸算法的數學分析 61
習題2.3 67
2.4 遞歸算法的數學分析 70
習題2.4 77
2.5 例題：計算第n個斐波那契數 80
習題2.5 84
2.6 算法的經驗分析 85
習題2.6 91
2.7 算法可視化 92
本章要點小結 95
第3章 蠻力法 97
3.1 選擇排序和冒泡排序 98
3.1.1 選擇排序 98
3.1.2 冒泡排序 100
習題3.1 102
3.2 順序查找和蠻力字符串匹配 103
3.2.1 順序查找 104
3.2.2 蠻力字符串匹配 104
習題3.2 106
3.3 *近對和凸包問題的蠻力算法 108
3.3.1 *近對問題 108
3.3.2 凸包問題 110
習題3.3 113
3.4 窮舉查找 115
3.4.1 旅行商問題 116
3.4.2 背包問題 117
3.4.3 分配問題 119
習題3.4 120
3.5 深度優先查找和廣度優先查找 122
3.5.1 深度優先查找 122
3.5.2 廣度優先查找 125
習題3.5 128
本章要點小結 130
第4章 減治法 132
4.1 插入排序 135
習題4.1 137
4.2 拓撲排序 140
習題4.2 143
4.3 生成組合對象的算法 145
4.3.1 生成排列 145
4.3.2 生成子集 148
習題4.3 150
4.4 減常因子算法 151
4.4.1 折半查找 152
4.4.2 假幣問題 154
4.4.3 俄式乘法 155
4.4.4 約瑟夫斯問題 156
習題4.4 158
4.5 減可變規模算法 160
4.5.1 計算中值和選擇問題 160
4.5.2 插值查找 164
4.5.3 二叉查找樹的查找和插入 165
4.5.4 尼姆游戲 166
習題4.5 168
本章要點小結 170
第5章 分治法 171
5.1 合并排序 173
習題5.1 176
5.2 快速排序 178
習題5.2 183
5.3 二叉樹遍歷及其相關特性 185
習題5.3 188
5.4 大整數乘法和Strassen矩陣乘法 189
5.4.1 大整數乘法 190
5.4.2 Strassen矩陣乘法 192
習題5.4 194
5.5 用分治法解*近對問題和凸包問題 195
5.5.1 *近對問題 195
5.5.2 凸包問題 198
習題5.5 200
本章要點小結 201
第6章 變治法 203
6.1 預排序 204
習題6.1 207
6.2 高斯消去法 210
6.2.1 LU分解 215
6.2.2 計算矩陣的逆 216
6.2.3 計算矩陣的行列式 217
習題6.2 218
6.3 平衡查找樹 220
6.3.1 平衡二叉查找樹 221
6.3.2 2-3樹 225
習題6.3 228
6.4 堆和堆排序 229
6.4.1 堆的概念 229
6.4.2 堆排序 234
習題6.4 235
6.5 霍納法則和二進制冪 236
6.5.1 霍納法則 237
6.5.2 二進制冪 239
習題6.5 242
6.6 問題化簡 243
6.6.1 求*小公倍數 244
6.6.2 計算圖中的路徑數量 245
6.6.3 *優化問題的化簡 246
6.6.4 線性規劃 247
6.6.5 簡化為圖問題 250
習題6.6 251
本章要點小結 253
第7章 時空權衡 255
7.1 計數排序 256
習題7.1 260
7.2 字符串匹配中的輸入增強技術 261
7.2.1 Horspool算法 262
7.2.2 Boyer-Moore算法 265
習題7.2 270
7.3 散列法 271
7.3.1 開散列(分離鏈) 273
7.3.2 閉散列(開式尋址) 275
習題7.3 278
7.4 B樹 279
習題7.4 283
本章要點小結 284
第8章 動態規劃 285
8.1 三個基本例子 287
習題8.1 292
8.2 背包問題和記憶功能 295
8.2.1 背包問題 295
8.2.2 記憶功能 297
習題8.2 298
8.3 *優二叉查找樹 299
習題8.3 304
8.4 Warshall算法和Floyd算法 305
8.4.1 Warshall算法 306
8.4.2 計算完全*短路徑的Floyd算法 309
習題8.4 313
本章要點小結 314
第9章 貪婪技術 315
9.1 Prim算法 318
習題9.1 323
9.2 Kruskal算法 325
習題9.2 332
9.3 Dijkstra算法 334
習題9.3 338
9.4 哈夫曼樹及編碼 339
習題9.4 343
本章要點小結 344
第10章 迭代改進 346
10.1 單純形法 347
10.1.1 線性規劃的幾何解釋 348
10.1.2 單純形法概述 352
10.1.3 單純形法其他要點 358
習題10.1 360
10.2 *大流量問題 362
習題10.2 372
10.3 二分圖的*大匹配 373
習題10.3 380
10.4 穩定婚姻問題 382
習題10.4 386
本章要點小結 387
第11章 算法能力的極限 388
11.1 如何求下界 389
11.1.1 平凡下界 390
11.1.2 信息論下界 391
11.1.3 敵手下界 391
11.1.4 問題化簡 393
習題11.1 394
11.2 決策樹 396
11.2.1 排序的決策樹 397
11.2.2 查找有序數組的決策樹 399
習題11.2 401
11.3 P、NP和NP完全問題 403
11.3.1 P和NP問題 403
11.3.2 NP完全問題 407
習題11.3 411
11.4 數值算法的挑戰 414
習題11.4 421
本章要點小結 422
第12章 應對算法能力的極限 425
12.1 回溯法 426
12.1.1 n皇后問題 427
12.1.2 哈密頓回路問題 428
12.1.3 子集和問題 429
12.1.4 概括性說明 430
習題12.1 432
12.2 分支定界法 434
12.2.1 分配問題 435
12.2.2 背包問題 437
12.2.3 旅行商問題 440
習題12.2 442
12.3 NP難題的近似算法 443
12.3.1 旅行商問題的近似算法 445
12.3.2 背包問題的近似算法 454
習題12.3 459
12.4 解非線性方程的算法 460
12.4.1 對分法 462
12.4.2 試位法 465
12.4.3 牛頓法 466
習題12.4 468
本章要點小結 469
后記 472
附錄A 算法分析的實用公式 477
附錄B 遞推關系簡明指南 480
參考文獻 494
展開全部
算法設計與分析基礎(第3版 詳解版)(全2冊) 作者簡介
阿納尼·樂維汀(Anany Levitin)博士
早年畢業于莫斯科國立大學，先后獲得數學碩士和博士學位。他還擁有以色列耶路撒冷希伯來大學數學學士學位和美國肯塔基大學計算機科學碩士學位。在維拉諾瓦大學數學系和計算機科學系任教近40年后，他以該校榮休教授身份退休。20世紀90 年代初，他為AT&T貝爾實驗室擔任過顧問。《算法設計與分析基礎》被翻譯成五種語言，被全球好幾百所大學用作教材。
樂維汀博士具有數學家特有的一本正經的幽默，因而深受同事和學生的喜愛。業余時間除了拼圖，他還喜歡與自己的小外孫打乒乓球，與妻子一起外出散步。
云鶴
斜杠型手藝人，喜歡下廚房的資深程序員，左腦發達，篤信過程決定結果，細節決定成敗。做事情重視基操，講究三思而后行。業余時間寫過幾個小程序來解決一些實際問題。
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