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  • 现代算法设计与分析 (印)桑迪普·森,(印)阿米特·库玛尔 著 刘铎,李令昆 译 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: (印)桑迪普·森,(印)阿米特·库玛尔著 | | 刘铎,李令昆译
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2021-06-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

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    • 作者: (印)桑迪普·森,(印)阿米特·库玛尔著| 刘铎,李令昆译
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2021-06-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2021-06-01
    • 页数:276
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787111679554
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    现代算法设计与分析

    作  者:(印)桑迪普·森,(印)阿米特·库玛尔 著 刘铎,李令昆 译
    定  价:99
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2021年06月01日
    页  数:276
    装  帧:平装
    ISBN:9787111679554
    主编推荐

    内容简介

    本书不仅讲解传统的算法设计策略和技巧,而且关注算法领域不断涌现的新概念、新方法和新应用,帮助读者把握技术热点及发展趋势。书中引入了降维技术、并行算法、随机算法、层次化存储结构算法和流算法等新内容,大量使用概率分析和随机化技术,并包含众多新颖的示例,特别是强调计算模型和计算环境,不再局限于理想化的随机存取机模型。全书内容简洁明快,并配有丰富的习题和拓展阅读资料,适合作为高等院校计算机相关专业的教材,也适合业界技术人员阅读参考。

    作者简介

    ---作者简介---

    桑迪普?森(Sandeep Sen) 印度理工学院德里分校计算机科学与工程系教授,印度国家科学院院士,印度科学院院士,研究领域包括随机算法、计算几何、动态图算法和计算模型等。曾在IBM研究实验室、微软研究实验室、北卡罗莱纳大学教堂山分校等机构担任访问研究员。

    阿米特?库玛尔(Amit Kumar) 印度理工学院德里分校计算机科学与工程系教授,印度科学院院士,研究领域包括组合优化、调度、图论和聚类等。曾任职于贝尔实验室,并曾在微软印度研究院和IBM印度研究院担任访问教授。曾荣获2018年印度Shanti Swarup Bhtanagar数学科学奖。

    ---译者简介---
    刘铎 于清华大学计算机科学与技术系获工学博士学位,现为北京交通大学软件学院副教授。主要研究方向为应用密码学、信息安全、组合算法的设计与分析。主持和参与、null

    精彩内容

    目录
    出版者的话
    译者序
    前言
    致谢
    第1章模型与分析1
    1.1计算斐波那契数1
    1.2快速乘法3
    1.3计算模型3
    1.4随机算法简介4
    1.4.1另一种随机算法6
    1.5其他计算模型8
    1.5.1外部存储器模型8
    1.5.2并行模型8
    拓展阅读10
    习题10
    第2章概率基础与尾部不等式13
    2.1概率基础13
    2.2尾部不等式17
    2.3生成随机数20
    2.3.1生成具有任意分布的随机变量21
    2.3.2由顺序文件生成随机变量21
    2.3.3生成随机置换23
    拓展阅读25
    习题25
    第3章热身问题27
    3.1计算优选公因子的欧几里得算法27
    3.1.1扩展欧几里得算法27
    3.1.2在密码学中的应用28
    3.2寻找第k小的元素28
    3.2.1选择随机的划分元29
    3.2.2中位数的中位数30
    3.3词的排序32
    3.4可归并的堆34
    3.4.1归并二项堆35
    3.5一个简单的半动态词典35
    3.5.1势能法与平摊分析36
    3.6下界37
    拓展阅读39
    习题39
    第4章优化Ⅰ:蛮力法与贪婪策略42
    4.1启发式搜索方法42
    4.1.1博弈树44
    4.2贪婪算法的框架46
    4.2.1优选支撑树49
    4.2.2寻找最小权值子集49
    4.2.3一个调度问题50
    4.3最小支撑树算法的高效数据结构51
    4.3.1并查集的一种简单数据结构52
    4.3.2更快的方案53
    4.3.3增长最慢的函数54
    4.3.4整合55
    4.3.5仅做道路压缩56
    4.4其他不同形式的贪婪策略57
    4.5与贪婪策略的折中58
    4.6梯度下降59
    4.6.1应用63
    拓展阅读65
    习题66
    第5章优化Ⅱ:动态规划69
    5.1背包问题70
    5.2上下文无关文法的解析71
    5.3最长单调子序列72
    5.4函数逼近74
    5.5优选似然估计的Viterbi算法75
    5.6树中的优选权独立集76
    拓展阅读76
    习题77
    第6章查找80
    6.1跳表——一个简单的字典80
    6.1.1跳表的构造80
    6.1.2分析81
    6.1.3更强的尾部估计82
    6.2树堆:随机查找树83
    6.3全域哈希86
    6.3.1全域哈希函数的存在性88
    6.4完美哈希函数88
    6.4.1将期望界转换为最差情况的界89
    6.5一个复杂度为loglogN的优先级队列89
    拓展阅读91
    习题92
    第7章多维查找与几何算法94
    7.1区间树与范围树94
    7.1.1一维范围查找94
    7.1.2二维范围查找96
    7.2kd树97
    7.3优先级查找树99
    7.4平面凸包101
    7.4.1JarvisMarch算法102
    7.4.2Graham扫描算法102
    7.4.3排序与凸包103
    7.5快速凸包算法104
    7.5.1分析105
    7.5.2期望运行时间106
    7.6使用持久化数据结构的点定位107
    7.7增量构造法109
    拓展阅读111
    习题111
    第8章字符串匹配与指纹函数114
    8.1RabinKarp指纹字符串查找算法114
    8.2KMP算法117
    8.2.1KMP算法的分析120
    8.2.2模式分析120
    8.3字典树及其应用121
    拓展阅读123
    习题123
    第9章快速傅里叶变换及其应用125
    9.1多项式求值与插值125
    9.1.1多项式相乘126
    9.2CooleyTukey算法126
    9.3蝶形网络128
    9.4SchonageStrassen快速乘法算法129
    9.5广义字符串匹配131
    9.5.1基于卷积的方法131
    拓展阅读133
    习题133
    第10章图算法135
    10.1深度优先搜索135
    10.2深度优先搜索的应用138
    10.2.1强连通分支138
    10.2.2双连通分支140
    10.3道路问题142
    10.3.1BellmanFord单源最短道路算法143
    10.3.2Dijkstra单源最短道路算法143
    10.3.3任意两点之间的最短道路算法145
    10.4计算赋权图中的支撑子145
    10.5全局最小割148
    10.5.1收缩算法149
    10.5.2最小割的概率149
    拓展阅读150
    习题151
    第11章优选流及其应用153
    11.1优选流的性质与算法155
    11.1.1优选流与最小割155
    11.1.2FordFulkerson算法156
    11.1.3EdmondKarp可增广道路策略157
    11.1.4单调性引理及迭代次数的界158
    11.2优选流的应用159
    11.2.1边不相交的道路159
    11.2.2二部图的匹配159
    11.2.3环流问题162
    11.2.4项目规划164
    拓展阅读165
    习题165
    第12章NP接近性与近似算法168
    12.1分类与可归约性170
    12.2CookLevin定理172
    12.3常见的NP接近问题173
    12.4NP接近性的证明175
    12.4.1顶点覆盖及相关问题175
    12.4.2图的3着色问题176
    12.4.3背包问题及相关问题177
    12.5其他重要的复杂度类179
    12.6使用近似算法处理困难性181
    12.6.1优选背包问题182
    12.6.2最小集合覆盖183
    12.6.3几何旅行商问题184
    12.6.43着色问题185
    12.6.5优选割问题185
    拓展阅读186
    习题186
    第13章降维188
    13.1随机投影与JohnsonLindenstrauss引理188
    13.2高斯消元法191
    13.3奇异值分解及其应用192
    13.3.1矩阵代数与SVD定理192
    13.3.2使用SVD的低秩近似194
    13.3.3低秩近似的应用196
    13.3.4聚类问题197
    13.3.5SVD定理的证明199
    拓展阅读200
    习题200
    第14章并行算法201
    14.1并行计算模型201
    14.2排序和比较问题202
    14.2.1寻找优选值202
    14.2.2排序204
    14.3并行前缀208
    14.4基本的图算法212
    14.4.1列表排名212
    14.4.2连通分支214
    14.5基本的几何算法216
    14.6并行模型之间的关系217
    14.6.1网格上的路由218
    拓展阅读220
    习题220
    第15章层次化存储结构及高速缓存223
    15.1层次化存储模型223
    15.2矩阵转置224
    15.2.1矩阵乘法225
    15.3在外部存储器中进行排序226
    15.3.1我们可以改进这个算法吗227
    15.4高速缓存参数无关的算法设计228
    15.4.1参数无关的矩阵转置229
    拓展阅读231
    习题232
    第16章流数据模型233
    16.1引言233
    16.2查找流中的频繁元素233
    16.3流中的相异元素236
    16.4频数矩问题及其应用238
    16.4.1均值的中位数241
    16.4.2二阶频数矩的特例241
    16.5流模型下界的证明243
    拓展阅读244
    习题245
    附录A递推关系与生成函数247
    参考文献253

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