《算法设计与分析基础 第二版》pdf

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内容简介

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　　国外经典教材·计算机科学与技术:该书作者基于教学经验，开发了一套对算法进行分类的新方法。内容包括算法效率分析基础、蛮力法、分治法、减治法、变治法、动态规划等11章。各章节均含有习题，书后给出体系提示。

作者简介:

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作者基于丰富的教学经验，开发了一套对算法进行分类的新方法。这套方法站在通用问题求解策略的高度，能对现有的大多数算法进行准确分类，从而使读者能够沿着一条清晰的、一致的、连贯的思路来探索算法设计与分析这一迷人领域。

本书作为第2版，相对第1版增加了新的习题，还增加了“迭代改进”一章，使得原来的分类方法更加完善。本书十分适合作为算法设计和分析的基础教材，也适合任何有兴趣探究算法奥秘的读者使用，只要读者具备数据结构和离散数学的知识。本书为英文版。

目录:

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第1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 了解计算设备的性能

1.2.3 在精确解法和近似解法之间做出选择

1.2.4 确定适当的数据结构

1.2.5 算法的设计技术

1.2.6 算法的描述

1.2.7 算法的正确性证明

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 线性数据结构

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 算法的最优、最差和平均效率

2.1.5 分析框架概要

习题2.1

2.2 渐进符号和基本效率类型

2.2.1 非正式的介绍

2.2.2 符号O

2.2.3 符号Ω

2.2.4 符号？

2.2.5 渐进符号的有用特性

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

2.3 非递归算法的数学分析

习题2.3

2.4 递归算法的数学分析

习题2.4

2.5 例题：斐波那契数列

2.5.1 第n个斐波那契数的精确公式

2.5.2 计算斐波那契数的算法

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

3.1.1 选择排序

3.1 选择排序和冒泡排序

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 最近对和凸包问题的蛮力算法

3.3.1 最近对问题

3.3.2 凸包问题

习题6.6

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

小结

第4章 分治法

4.1 合并排序

习题4.1

4.2 快速排序

习题4.2

4.3 折半查找

习题4.3

4.4 二叉树遍历及其相关特性

习题4.4

4.5 大整数乘法和Strassen矩阵乘法

4.5.1 大整数乘法

4.5.2 Strassen矩阵乘法

4.6.1 最近对问题

4.6 用分治法解最近对问题和凸包问题

习题4.5

4.6.2 凸包问题

习题4.6

小结

第5章 减治法

5.1 插入排序

习题5.1

5.2 深度优先查找和广度优先查找

5.2.1 深度优先查找

5.2.2 广度优先查找

习题5.2

5.3 拓扑排序

习题5.3

5.4 生成组合对象的算法

5.4.1 生成排列

5.4.2 生成子集

习题5.4

5.5 减常因子算法

5.5.2 俄式乘法

5.5.1 假币问题

5.5.3 约瑟夫斯问题

习题5.5

5.6 减可变规模算法

5.6.1 计算中值和选择问题

5.6.2 插值查找

5.6.3 二叉查找树的查找和插入

5.6.4 拈游戏

习题5.6

小结

第6章 变治法

6.1 预排序

习题6.1

6.2 高斯消去法

6.2.1 LU分解及其他应用

6.2.2 计算矩阵的逆

6.2.3 计算矩阵的行列式

习题6.2

6.3 平衡查找树

6.3.1 AVL树

6.3.2 2-3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

6.5.1 霍纳法则

6.5 霍纳法则和二进制幂

6.5.2 二进制幂

习题6.5

6.6 问题化简

6.6.1 求最小公倍数

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 线性规划

6.6.5 简化为图问题

小结

第7章 时空权衡

7.1 计数排序

习题7.1

7.2 字符串匹配中的输入增强技术

7.2.1 Horspool算法

7.2.2 Boyer-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

7.4 B树

习题7.4

小结

第8章 动态规划

8.1 计算二项式系数

习题8.1

8.2 Warshall算法和Floyd算法

8.2.1 Warshall算法

8.2.2 计算完全最短路径的Floyd算法

习题8.2

8.3 最优二叉查找树

习题8.3

8.4 背包问题和记忆功能

8.4.1 背包问题

8.4.2 记忆功能

习题8.4

小结

第9章 贪婪技术

9.1 Prim算法

习题9.1

9.2 Kruskal算法

习题9.2

9.3 Dijkstra算法

习题9.3

9.4 哈夫曼树

习题9.4

小结

第10章 迭代改进

10.1 单纯形法

10.1.1 线性规划的几何解释

10.1.2 单纯形法概述

10.1.3 单纯形法其他要点

习题10.1

10.2 最大流量问题

习题10.2

10.3 二分图的最大匹配

习题10.3

10.4 稳定婚姻问题

习题10.4

小结

第11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 排序算法的决策树

11.2.2 查找有序数组的决策树

习题11.2

11.3 P、NP和NP完全问题

11.3.1 P和NP问题

11.3.2 NP完全问题

习题11.3

11.4 数值算法的挑战

习题11.4

小结

第12章 超越算法能力的极限

12.1 回溯法

12.1.1 n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 一般性说明

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

12.2.3 旅行商问题

习题12.2

12.3 NP困难问题的近似算法

12.3.1 旅行商问题的近似算法

12.3.2 背包问题的近似算法

习题12.3

12.4 解非线性方程的算法

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

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