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醉染图书算法设计与分析基础9787306346
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章绪论
1.1什么是算法
习题1.1
1.2算法问题求解基础
1.2.1理解问题
1.2.2了解计算设备的能
1..在准确解法和近似解法之间做出选择
1.2.4算法的设计技术
1.2.5确定适当的数据结构
1.2.6算法的描述
1.2.7算法的正确明
1.2.8算法的分析
1.2.9为算法写代码
习题1.2
1.3重要的问题类型
1.3.1排序
1.3.2查找
1.3.3字符串处理
1.3.4图问题
1.3.5组合问题
1.3.6几何问题
1.3.7数值问题
习题1.3
1.4基本数据结构
1.4.1线数据结构
1.4.2图
1.4.3树
1.4.4集合与字典
习题1.4
小结
第2章算法效率分析基础
2.1分析框架
2.1.1输入规模的度量
2.1.2运行时间的度量单位
2.1.3增长次数
2.1.4算法的很优、差和平均效率
2.1.5分析框架概要
习题2.1
2.2渐近符号和基本效率类型
2.2.1非正式的介绍
2.2.2符号O
2..符号
2.2.4符号θ
2.2.5渐近符号的有用特
2.2.6利用极限比较增长次数
2.2.7基本的效率类型
习题2.2
.非递归算法的数学分析
习题.
2.4递归算法的数学分析
习题2.4
2.5例题:计算第n个斐波那契数
习题2.5
2.6算法的经验分析
习题2.6
2.7算法可视法
小结
第3章蛮力法
3.1选择排序和冒泡排序
3.1.1选择排序
3.1.2冒泡排序
习题3.1
3.2顺序查找和蛮力字符串匹配
3.2.1顺序查找
3.2.2蛮力字符串匹配
习题3.2
3.3近对和凸包问题的蛮力算法
3.3.1近对问题
3.3.2凸包问题
习题3.3
3.4穷举查找
3.4.1旅行商问题
3.4.2背包问题
3.4.3分配问题
习题3.4
3.5深度优先查找和广度优先查找
3.5.1深度优先查找
3.5.2广度优先查找
习题3.5
小结
第4章减治法
4.1插入排序
习题4.1
4.2拓扑排序
习题4.2
4.3生成组合对象的算法
4.3.1生成排列
4.3.2生成子集
习题4.3
4.4减常因子算法
4.4.1折半查找
4.4.2问题
4.4.3俄式乘法
4.4.4约瑟夫斯问题
习题4.4
4.5减可变规模算法
4.5.1计算中值和选择问题
4.5.2插值查找
4.5.3二叉查找树的查找和插入
4.5.4拈游戏
习题4.5
小结
第5章分治法
5.1合并排序
习题5.1
5.2快速排序
习题5.2
5.3二叉树遍历及其相关特
习题5.3
5.4大整数乘法和Strassen矩阵乘法
5.4.1大整数乘法
5.4.2Strassen矩阵乘法
习题5.4
5.5用分治法解近对问题和凸包问题
5.5.1近对问题
5.5.2凸包问题
习题5.5
小结
第6章变治法
6.1预排序
习题6.1
6.2高斯消去法
6.2.1LU分解
6.2.2计算矩阵的逆
6..计算矩阵的行列式
习题6.2
6.3平衡查找树
6.3.1L树
6.3.2—树
习题6.3
6.4堆和堆排序
6.4.1堆的概念
6.4.2堆排序
习题6.4
6.5霍纳法则和二进制幂
6.5.1霍纳法则
6.5.2二进制幂
习题6.5
6.6问题化简
6.6.1求公倍数
6.6.2计算图中的路径数量
6.6.3优化问题的化简
6.6.4线规划
6.6.5简化为图问题
习题6.6
小结
第7章时空权衡
7.1排序
习题7.1
7.2字符串匹配中的输入技术
7.2.1Horspool算法
7.2.2Boyer—Moore算法
习题7.2
7.3散列法
7.3.1开散列(分离链)
7.3.2闭散列(开式寻址)
习题7.3
7.4B树
习题7.4
小结
第8章动态规划
8.1三个基本例子
习题8.1
8.2背包问题和记忆功能
8.2.1背包问题
8.2.2记忆化
习题8.2
8.3很优二叉查找树
习题8.3
8.4Warshall算法和Floyd算法
8.4.1Warshall算法
8.4.2计算接近短路径的Floyd算法
习题8.4
小结
第9章贪婪技术
9.1Prim算法
习题9.1
9.2Kruskal算法
习题9.2
9.3Diikstra算法
习题9.3
9.4哈夫曼树及编码
习题9.4
小结
0章迭代改进
10.1单纯形法
10.1.1线规划的几何解释
10.1.2单纯形法概述
10.1.3单纯形法要点
习题10.1
10.2优选流量问题
习题10.2
10.3二分图的虽大匹配
习题10.3
10.4稳定婚姻问题
习题10.4
小结
1章算法能力的极限
11.1如何求下界
11.1.1平凡下界
11.1.2信息论下界
11.1.3敌手下界
11.1.4问题化简
习题11.1
11.2决策树
11.2.1排序的决策树
11.2.2查找有序数组的决策树
习题11.2
11.3P、NP和NP接近问题
11.3.1P和NP问题
11.3.2NP接近问题
习题11.3
11.4数值算法的挑战
习题11.4
小结
2章算法能力的极限
12.1回溯法
12.1.1n皇后问题
12.1.2哈密顿回路问题
12.1.3子集和问题
12.1.4一般说明
习题12.1
12.2分支界限法
12.2.1分配问题
12.2.2背包问题
12..旅行商问题
习题12.2
1.NP困难问题的近似算法
1..1旅行商问题的近似算法
1..2背包问题的近似算法
习题1.
12.4解非线方程的算法
12.4.1平分法
12.4.2试位法
12.4.3牛顿法
习题12.4
小结
跋
附录A算法分析的实用公式
附录B递推关系简明指南
习题提示
参考文献
(美)莱维汀(Anany Levitin),于莫斯科国立大学并获得数学硕士。他拥有耶路撒冷希伯来大学数学博士和美国肯塔基大学计算机科学硕士。他的著作《算法设计与分析基础》已经被翻译为中文、俄文、希腊文和韩文,并被优选数百所高校广泛用作教材。目前,Lecitin博士在美国维拉诺瓦大学讲授“算法设计与分析”课程。他的另一本著作是《算法谜题》。
潘彦,华东师范大学计算机科学学士、软件工程硕士,上海财经大学管理学博士。有多年软件和券行业从业经历,主要兴趣领域为网上交易、融资融券、数据挖掘、交易所风控和算法交易等。代表译著有Anany Levitin教授的《算法设计与分析基础》系列版本。
《算法设计与分析基础(第3版)》在讲述算法设计技术时采用了新的分类方法,在讨论分析方法时条分缕析,形成了连贯有序,让人耳目一新的风格。为便于学生掌握,《算法设计与分析基础(第3版)》在全面涵盖算法入门课程内容的同时,更注重对概念(而非形式)的理解。为了激发学生的兴趣,书还提些行的谜题来帮他们加强和提高解决算法问题的能力。精心设计的每章结、题提示和详细解答这些鲜明的教学特色深受师生欢迎。
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