算法設計與分析基礎

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[美] Anany Levitin
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第1章 绪论
1.1 什么是算法
1.2 算法问题求解基础
1.3 重要的问题类型
1.4 基本数据结构
小结
第2章 算法效率分析基础
2.1 分析框架
2.2 渐进符号和基本效率类型
2.3 非递归算法的数学分析
2.4 递归算法的数学分析
2.5 例题:斐波那契数列
2.6 算法的经验分析
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
3.2 顺序查找和蛮力字符串匹配
3.3 最近对和凸包问题的蛮力算法
3.4 穷举查找
小结
第4章 分治法
4.1 合并排序
4.2 快速排序
4.3 折半查找
4.4 二叉树遍历及其相关特性
4.5 大整数乘法和Strassen矩阵乘法
4.6 用分治法解最近对问题和凸包问题
小结
第5章 减治法
5.1 插入排序
5.2 深度优先查找和广度优先查找
5.3 拓扑排序
5.4 生成组合对象的算法
5.5 减常因子算法
5.6 减可变规模算法
小结
第6章 变治法
6.1 预排序
6.2 高斯消去法
6.3 平衡查找树
6.4 堆和堆排序
6.5 霍纳法则和二进制幂
6.6 问题化简
小结
第7章 时空权衡
7.1 计数排序
7.2 字符串匹配中的输入增强技术
7.3 散列法
7.4 B树
小结
第8章 动态规划
8.1 计算二项式系数
8.2 Warshall算法和Floyd算法
8.3 最优二叉查找树
8.4 背包问题和记忆功能
小结
第9章 贪婪技术
9.1 Prim算法
9.2 Kruskal算法
9.3 Dijkstra算法
9.4 哈大曼树
小结
第10章 迭代改进
10.1 单纯形法
10.2 最大流量问题
10.3 二分图的最大匹配
10.4 稳定婚姻问题
小结
第11章 算法能力的极限
11.2 决策树
11.3 P、NP和NP完全问题
11.4 数值算法的挑战
小结
第12章 超越算法能力的极限
12.1 回溯法
12.2 分支界限法
12.3 NP困难问题的近似算法
12.4 解非线性方程的算法
小结

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
· · · · · · (收起)

具体描述

作者基於豐富的教學經驗,開發瞭一套對算法進行分類的新方法。這套方法站在通用問題求解策略的高度,能對現有的大多數算法都能進行準確分類,從而使本書的讀者能夠沿著一條清晰的、一緻的、連貫的思路來探索算法設計與分析這一迷人領域。本書作為第2版,相對第1版增加瞭新的習題,還增加瞭“迭代改進”一章,使得原來的分類方法更加完善。

本書十分適閤作為算法設計和分析的基礎教材,也適閤任何有興趣探究算法奧秘的讀者使用,隻要讀者具備數據結構和離散數學的知識。

用户评价

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##方法论总结得非常好

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##标准的教材

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##2015.10.20 原来插入排序可以按照减治的思路思考出来,开眼界了。算法就应该这样讲嘛。可是内容有点简略,如果能再讲多点细节就好了。

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##与众不同的是,这本书根据算法的设计技术来分类,将蛮力法、分治法、贪婪法等技术一一论述。其中的趣题,绝对能让你大开眼界,实在是一本居家旅行,面试装逼的必备佳作。

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##翻译是祸害

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##参考书,内容全而简化,深度可以

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##很难读懂,我看快排那节就看晕了。然而在算法导论里,快排真是超级好懂。

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算法导论告诉你遇到一个具体问题怎么去做. 这本书把怎么去做抽象出来,告诉你如果遇到一个没见过的问题怎么分析,应该采用什么策略去做. 神书之一

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##很早之前读过 这本书的结构很好,讲所有算法都很清晰的分类

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