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    • 作者: (美)乔治·T·海涅曼(George T.Heineman),(美)加里·波利斯(Gary Pollice),(美)斯坦利·塞克欧(Stanley Selkow) 著著
    • 出版社: 东南大学出版社
    • 出版时间:2017-10-01 00:00:00
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    • 作者: (美)乔治·T·海涅曼(George T.Heineman),(美)加里·波利斯(Gary Pollice),(美)斯坦利·塞克欧(Stanley Selkow) 著著
    • 出版社:东南大学出版社
    • 出版时间:2017-10-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2017-10-01
    • 字数:423千字
    • 页数:373
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:东南大学出版社

    算法技术手册

    作  者:(美)乔治·T·海涅曼(George T.Heineman),(美)加里·波利斯(Gary Pollice),(美)斯坦利·塞克欧(Stanley Selkow) 著
    定  价:96
    出 版 社:东南大学出版社
    出版日期:2017年10月01日
    页  数:373
    装  帧:平装
    ISBN:9787564173739
    主编推荐

    内容简介

    创造稳定的软件需要有效的算法,但是程序设计者们很少能在问题出现之前就想到。《算法技术手册》描述了现有的可以解决多种问题的算法,并且能够帮助你根据需求选择并实现正确的算法——只需要一定的数学知识即可理解并分析算法执行。相对于理论来说,本书更注重实际运用,书中提供了多种程序语言中可用的有效代码解决方案,可轻而易举地适合一个特定的项目。

    作者简介

    乔治·T·海涅曼,伍斯特理工学院计算机科学系副教授,他还担任了2005年基于组件的软件工程靠前研讨会的议程。
    加里·波利斯,伍斯特理工学院实践教授,他还是《Head First Object-0rlented Analysis and Desigrl》一书的合著者。
    斯坦利·塞克欧,在将近四十年的时间里,先后在Knoxville伍斯特、蒙特利尔、重庆、洛桑以及巴黎的数所大学中任教。

    精彩内容

    目录
    Preface to the Second Edition
    1. Thinking in Algorithms
    Understand the Problem
    Naive Solution
    Intelligent Approaches
    Summary
    References
    2. The Mathematics of Algorithms
    Size of a Problem Instance
    Rate of Growth of Functions
    Analysis in the Best, Average, and Worst Cases
    Performance Families
    Benchmark Operations
    References
    3. Algorithm Building Blocks
    Algorithm Template Format
    Pseudocode Template Format
    Empirical Evaluation Format
    Floating-Point Computation
    Example Algorithm
    Common Approaches
    References
    4. Sorting Algorithms
    Transposition Sorting
    Selection Sort
    Heap Sort
    Partition-Based Sorting
    Sorting without Comparisons
    Bucket Sort
    Sorting with Extra Storage
    String Benchmark Results
    Analysis Techniques
    References
    5. Searching
    Sequential Search
    Binary Search
    Hash-Based Search
    Bloom Filter
    Binary Search Tree
    References
    6. Graph Algorithms
    Graphs
    Depth-First Search
    Breadth-First Search
    Single-Source Shortest Path
    Dijkstra's Algorithm for Dense Graphs
    Comparing Single-Source Shortest-Path Options
    All-Pairs Shortest Path
    Minimum Spanning Tree Algorithms
    Final Thoughts on Graphs
    References
    7. Path Finding in AI
    Game Trees
    Path-Finding Concepts
    Minimax
    NegMax
    AlphaBeta
    Search Trees
    Depth-First Search
    Breadth-First Search
    A'Search
    Comparing Search-Tree Algorithms
    References
    8. Network Flow Algorithms
    Network Flow
    Maximum Flow
    Bipartite Matching
    Reflections on Augmenting Paths
    Minimum Cost Flow
    Transshipment
    Transportation
    Assignment
    Linear Programming
    References
    9. Computational Ge0metry
    Classifying Problems
    Convex Hull
    Convex Hull Scan
    Computing Line-Segment Intersections
    LineSweep
    Voronoi Diagram
    References
    10. Spatial Tree Structures
    Nearest Neighbor Queries
    Range Queries
    Intersection Queries
    Spatial Tree Structures
    Nearest Neighbor Queries
    Range Query
    Quadtrees
    R-Trees
    References
    11. Emerging Algorithm Categories
    Variations on a Theme
    Approximation Algorithms
    Parallel Algorithms
    Probabilistic Algorithms
    References
    12. Epilogue: Principles of Algorithms
    Know Your Data
    Decompose a Problem into Smaller Problems
    Choose the Right Data Structure
    Make the Space versus Time Trade-Off
    Construct a Search
    Reduce Your Problem to Another Problem
    Writing Algorithms Is Hard-Testing Algorithms Is Harder
    Accept Approximate Solutions When Possible
    Add Parallelism to Increase Performance
    A. Benchmarking
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