算法設計與分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

駱吉洲 著

圖書標籤:

• 算法
• 數據結構
• 算法分析
• 設計與分析
• 計算機科學
• 編程
• 理論計算機科學
• 復雜度分析
• 遞歸
• 分治法

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111483168

版次：1

商品編碼：11581557

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 高等學校計算機專業規劃教材

開本：16開

齣版時間：2014-11-01

用紙：膠版紙

頁數：224

內容簡介

本書以算法設計與分析的理論、方法和技術為主綫，係統地介紹分治算法、動態規劃算法、貪心算法、最小值最大值方法、搜索策略、隨機算法、近似算法和在綫算法等算法設計技術，以及循環不變量方法、反例方法、平攤分析方法、概率分析方法、近似度分析方法和競爭度分析方法等算法分析技術。在介紹這些理論、方法和技術的同時，還介紹計算幾何、圖論、元素選取、最大流、頂點覆蓋和匹配等領域的一些基本算法。全書強調問題特徵分析、基本算法和算法設計技術的有機結閤構成典型的算法設計過程。書中配置瞭大量習題，以期讀者能夠在實踐過程中加深對算法設計與分析方法的理解並提高算法設計與分析的速度。

目錄

前言
教學建議
第1章緒論
1.1算法在計算機科學體係中的地位
1.1.1計算機理論模型和計算問題的分類
1.1.2利用計算機求解問題
1.1.3計算機科學的知識體係
1.1.4算法是計算機科學的重要主題
1.1.5算法設計與分析的意義
1.2算法的概念
1.3算法分析
1.3.1算法正確性分析
1.3.2算法復雜度分析
1.4算法設計方法
習題
第2章數學基礎
2.1復雜度函數的階
2.1.1函數階的定義
2.1.2函數階的性質
2.2標準符號和通用函數
2.2.1flour函數和ceiling函數
2.2.2求和
2.3遞歸方程
2.3.1常係數綫性遞歸方程
2.3.2非常係數綫性遞歸方程
2.3.3生成函數
2.3.4分治算法遞歸方程
習題
第3章分治算法
3.1分治算法原理
3.2大整數乘法
3.3Strassen矩陣乘法
3.4快速傅裏葉變換
3.5最鄰近點問題
3.6平麵點集的凸包
3.6.1求解凸包問題的蠻力算法
3.6.2GrahamScan算法
3.6.3凸包問題的分治算法
3.7基於剪枝搜索方法的分治算法
3.7.1剪枝搜索方法
3.7.2綫性時間選擇算法
3.7.3二元綫性規劃的綫性時間算法
3.7.41.圓心問題的綫性時間算法
習題
第4章動態規劃算法
4.1動態規劃原理
4.2最長公共子序列
4.3矩陣鏈乘法
4.40.1背包問題
4.5最優二叉搜索樹
4.6評注
習題
第5章貪心算法
5.1貪心算法的基本原理
5.2活動選擇問題
5.3哈夫曼編碼問題
5.4最小生成樹問題
5.4.1Kruskal算法
5.4.2Prim算法
5.5貪心算法的理論基礎
5.5.1擬陣
5.5.2加權擬陣上的貪心算法
5.6單位時間任務調度問題
習題
第6章平攤分析
6.1平攤分析方法
6.1.1聚集方法
6.1.2會計方法
6.1.3勢能方法
6.2動態錶性能的平攤分析
6.2.1動態錶及其操作
6.2.2動態錶的擴張
6.2.3動態錶擴張和收縮
6.3斐波那契堆及其操作代價的平攤分析
6.3.1斐波那契堆
6.3.2斐波那契堆操作算法及其平攤代價
6.3.3斐波那契堆最大度的上界
6.4並查集及其操作代價的平攤分析
6.4.1並査集及其基本性質
6.4.2阿剋曼函數及其逆函數
6.4.3並查集上操作序列代價的平攤分析
習題
第7章最大值最小值方法
7.1網絡流
7.1.1最大流問題和最小割問題
7.1.2Ford�睩ulkerson算法
7.1.3Edmonds�睰arp算法
7.1.4推送復標算法
7.1.5復標前置算法
7.2匹配算法
7.2.1匹配與覆蓋
7.2.2最大二分匹配
7.2.3一般圖上的最大匹配
7.2.4最大權值二分匹配
7.2.5穩定二分匹配
習題
第8章樹的搜索策略
8.1問題解空間的樹錶示
8.2典型搜索策略
8.2.1廣度優先搜索
8.2.2深度優先搜索
8.2.3爬山法
8.2.4最佳優先搜索
8.2.5分支限界法
8.3分支限界法的應用
8.3.1用分支限界法求解人員分配問題
8.3.2用分支限界法求解旅行商問題
8.3.3用分支限界法求解0��1背包問題
8.4A*算法及其應用
8.5博弈樹和α�撥錄糝�
8.5.1博弈樹及其評估
8.5.2α�撥錄糝�
習題
第9章隨機算法
9.1隨機算法概述
9.2數值隨機算法
9.2.1隨機投點法
9.2.2平均值方法
9.3隨機選擇和拉斯維加斯算法
9.3.1隨機選擇算法
9.3.2拉斯維加斯算法
9.4快速排序和捨伍德算法
9.4.1快速排序算法描述
9.4.2快速排序算法的性能分析
9.4.3隨機快速排序算法
9.4.4捨伍德算法
9.5素數測試和濛特卡羅算法
9.5.1素數測試隨機算法
9.5.2濛特卡羅算法
9.6最小割隨機算法
習題
第10章近似算法
10.1近似算法的性能分析
10.2基於組閤優化的近似算法
10.2.1頂點覆蓋問題的近似算法
10.2.2裝箱問題的近似算法
10.2.3最短並行調度問題的近似算法
10.2.4旅行商問題的近似算法
10.2.5子集和問題的完全多項式近似模式
10.3基於貪心思想的近似算法
10.3.1集閤覆蓋問題的近似算法
10.3.2不相交路徑問題的近似算法
10.4基於局部搜索的近似算法
10.4.1最大割問題的近似算法
10.4.2設施定位問題的近似算法
10.5基於動態規劃的近似算法
10.5.10��1背包問題的完全多項式近似模式
10.5.2裝箱問題的多項式近似模式
10.6基於綫性規劃的近似算法
10.6.1綫性規劃及對偶定理
10.6.2加權集閤覆蓋問題的綫性規劃錶示
10.6.3捨入法及隨機捨入法
10.6.4對偶擬閤方法
10.6.5原偶模式
10.7不可近似性
10.7.1鴻溝歸約與不可近似性
10.7.2PCP定理
10.7.3MAX-3SAT問題的不可近似性
10.7.4α,β-鴻溝歸約與不可近似性
習題
第11章在綫算法
11.1在綫算法與競爭度分析
11.2歐幾裏得最小生成樹問題的在綫算法
11.2.1在綫貪心算法
11.2.2在綫隨機算法
11.3凸包在綫算法
11.4綫性鏈錶在綫更新算法
11.5最短並行調度在綫算法
習題
參考文獻

前言/序言

《計算機科學的基石：算法的藝術與力量》 本書並非一本關於“算法設計與分析”這門特定課程的教科書。相反，它深入探討瞭計算思維的本質，以及算法作為解決問題和構建高效係統的核心要素，在計算機科學的廣闊領域中所扮演的關鍵角色。我們旨在揭示算法不僅僅是解決問題的步驟，更是優化、創新與理解復雜係統的重要工具。 第一部分：算法的本質與思維 在信息爆炸的時代，我們每天都麵臨著海量的數據和日益復雜的問題。如何有效地處理這些信息，從中提取有價值的洞見，並構建齣能夠應對挑戰的軟件係統？這一切的根源，都指嚮瞭“算法”。 什麼是算法？ 我們將從最基礎的定義齣發，闡述算法的普遍性，它存在於我們生活的方方麵麵，從烹飪菜譜到導航係統。在計算機科學的語境下，算法被定義為解決特定問題的一係列明確、有限且有序的指令。我們將通過生動易懂的例子，例如排序一群學生的身高，或者查找一本特定書籍，來展現算法的直觀概念。 計算思維的培養： 學習算法，不僅僅是記憶特定的代碼或公式，更重要的是培養一種“計算思維”。這種思維模式包括： 分解（Decomposition）： 將復雜問題拆解成更小、更容易管理的部分。 模式識彆（Pattern Recognition）： 識彆不同問題之間的相似之處，從而應用相似的解決方案。 抽象（Abstraction）： 忽略不相關的細節，專注於問題的核心要素。 算法設計（Algorithm Design）： 創造一套步驟來解決問題。 我們將通過一係列思維挑戰，引導讀者逐步掌握這些計算思維的核心要素，為後續的學習打下堅實的基礎。 算法的錶達： 算法可以通過多種方式進行錶達，從自然語言描述到流程圖，再到僞代碼。我們將重點介紹僞代碼，它是一種介於自然語言和具體編程語言之間的通用描述方式，能夠清晰地錶達算法的邏輯，而不會被特定編程語言的語法所束縛。這使得我們能夠專注於算法本身的優劣，而不是被編程細節所睏擾。 第二部分：算法在不同領域的應用 算法並非孤立存在，它們是驅動現代計算機科學各個分支的引擎。本書將帶領讀者領略算法在各個核心領域的強大作用。 數據結構：算法的載體與組織者 算法的效率很大程度上依賴於它所操作的數據的組織方式。本部分將介紹各種基礎和重要的數據結構，它們是算法得以高效運行的基石。 數組（Arrays）： 最基本的數據結構，綫性存儲，訪問效率高。 鏈錶（Linked Lists）： 動態內存分配，插入和刪除操作靈活。 棧（Stacks）與隊列（Queues）： 先進後齣（LIFO）和先進先齣（FIFO）原則的應用，在許多算法和係統設計中扮演關鍵角色。 樹（Trees）： 層級結構，如二叉搜索樹（Binary Search Trees）用於高效查找，堆（Heaps）用於優先級隊列。 圖（Graphs）： 節點和邊的集閤，用於建模網絡、關係等，是許多復雜問題的基礎。 我們將結閤具體算法，例如在鏈錶中查找元素，或在二叉搜索樹中插入節點，來展示數據結構與算法之間的緊密聯係。 排序與搜索：信息的組織與檢索 在處理大量信息時，高效的排序和搜索是至關重要的。 排序算法： 簡單排序： 冒泡排序（Bubble Sort）、選擇排序（Selection Sort）、插入排序（Insertion Sort）。我們將分析它們的原理、實現，以及在不同數據規模下的性能錶現。 高效排序： 歸並排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）、堆排序（Heap Sort）。這些算法在時間復雜度上有瞭顯著提升，我們將深入探討它們的Divide and Conquer（分治）思想，以及在實際應用中的優勢。 搜索算法： 綫性搜索（Linear Search）： 最簡單直接的搜索方式。 二分搜索（Binary Search）： 在有序數據上實現對數級彆的時間復雜度，展現瞭利用數據結構特性提高效率的典範。 我們將通過實例，例如在排序好的客戶名單中查找特定客戶，來展示不同搜索算法的效率差異。 圖算法：連接與路徑的探索 圖算法廣泛應用於網絡分析、路徑規劃、社交網絡分析等領域。 圖的遍曆： 深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS），是探索圖結構的基礎。我們將展示如何利用它們來查找連通分量，或找到兩點之間的最短路徑（在未加權圖的情況下）。 最短路徑算法： Dijkstra算法（單源最短路徑）、Floyd-Warshall算法（所有點對最短路徑），在導航、物流等領域有著不可替代的作用。 最小生成樹算法： Prim算法、Kruskal算法，用於構建連接所有節點的最小成本網絡。 動態規劃：最優解的構建 當一個問題可以分解為重疊的子問題，並且最優解可以從子問題的最優解推導齣來時，動態規劃就成為一種強大的求解策略。 我們將介紹動態規劃的核心思想：記憶化（Memoization）和自底嚮上（Bottom-up）計算。 通過經典問題，如斐波那契數列（Fibonacci Sequence）、背包問題（Knapsack Problem）、最長公共子序列（Longest Common Subsequence）的求解，來展示動態規劃如何避免重復計算，從而獲得高效的解決方案。 貪心算法：局部最優與全局最優的權衡 貪心算法在每一步選擇當前狀態下最優的選擇，期望最終能夠得到全局最優解。 我們將分析貪心算法的適用條件，以及何時它能夠保證找到最優解，何時隻能找到近似解。 通過活動選擇問題（Activity Selection Problem）、霍夫曼編碼（Huffman Coding）等例子，來闡釋貪心算法的設計思路。 第三部分：算法的效率與權衡 理解算法的效率是至關重要的，因為在處理大規模數據時，即使是很小的效率差異也會導緻巨大的性能差彆。 時間復雜度和空間復雜度：衡量算法的性能標尺 我們將詳細介紹大O記法（Big O Notation），它是衡量算法執行時間和所需存儲空間的標準工具。 我們將分析不同數據結構和算法的時間與空間復雜度，例如O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等，並解釋它們在實際應用中的含義。 我們將通過對比不同排序算法在不同數據規模下的運行時間，來直觀地感受復雜度分析的重要性。 算法的分析方法： 數學歸納法（Mathematical Induction）： 用於證明算法的正確性或其性質。 遞歸分析（Recurrence Relations）： 分析遞歸算法的復雜度。 平均情況分析與最壞情況分析： 理解算法在不同輸入模式下的錶現。 權衡與選擇： 在實際的工程實踐中，往往需要在時間效率、空間效率、實現復雜度以及可讀性之間進行權衡。我們將討論如何在不同的場景下做齣最優的選擇，例如，在內存受限的環境下，可能需要選擇空間復雜度更高的算法，以換取更快的執行速度；反之亦然。 第四部分：算法的進一步探索與未來 算法的世界遠不止於此，它還在不斷地發展和演進。 高級算法與數據結構： 簡要介紹一些更高級的主題，例如字符串匹配算法（KMP）、圖匹配、網絡流、NP完全性理論的簡介，為讀者提供進一步學習的路徑。 算法在現代技術中的地位： 機器學習與人工智能： 幾乎所有機器學習模型的核心都是算法，從綫性迴歸到深度神經網絡，算法的優化和設計是AI發展的關鍵。 大數據處理： 分布式算法、流式計算算法是處理PB級數據的基石。 密碼學： 基於復雜算法的安全通信和數據保護。 計算機圖形學： 渲染、模擬等都離不開高效的算法。 學習算法的重要性： 強調掌握算法思維和基本算法是成為一名優秀軟件工程師、數據科學傢或任何與計算相關領域專業人士的必備技能。它不僅能幫助我們解決具體問題，更能提升我們的邏輯思維能力和解決復雜問題的能力。 本書的目標是激發讀者對算法的興趣，幫助他們理解算法的深層含義和強大力量，並培養他們運用算法思維去分析和解決現實世界問題的能力。我們希望通過引人入勝的講解和豐富的示例，讓算法的學習過程不再枯燥，而是充滿探索的樂趣和發現的喜悅。

評分☆☆☆☆☆

這本《算法設計與分析》的封麵設計倒是挺吸引人的，一種簡潔而又力量感十足的風格，讓我對書的內容充滿瞭期待。然而，當我翻開這本書，我發現它似乎並沒有完全兌現封麵所承諾的那種“算法的深度探索”。與其說是一本嚴謹的學術著作，它更像是作者在分享自己對編程藝術的理解和感悟。書中涉及瞭一些關於編程思維和項目管理的觀點，雖然這些內容也很重要，但並不是我真正想在“算法設計與分析”這樣一本書中找到的。我期待的是能夠深入理解各種經典算法的原理，學習如何設計更高效的算法，以及掌握分析算法性能的方法。然而，書中更多的是一些宏觀的敘述和作者的個人體會，缺乏對具體算法的詳細剖析和數學推導。例如，在提到動態規劃時，書中更多的是對其應用場景的介紹，而對於其核心思想、狀態轉移方程的建立過程，以及如何通過舉例來理解，則顯得有些不足。當然，書中也有一些閃光點，比如作者對“優雅的代碼”的定義和追求，以及對軟件工程中一些常見問題的思考，這些都值得藉鑒。但總體而言，它並沒有達到我對於一本以“算法設計與分析”為題的書籍所期望的那種學術深度和技術廣度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名是《算法設計與分析》，但讀完後，我感覺它更像是一部關於“程序人生”的傳記。作者以一種非常個人化、充滿情感的方式，講述瞭他在編程世界裏的跌跌撞撞與點滴成長。我尤其喜歡其中關於早期學習編程的那幾章，讀來宛如身臨其境，仿佛能感受到那個時代計算機的笨拙與迷人，以及開發者們麵對未知的那份純粹的熱情。書中穿插著作者在不同項目中的思考和感悟，有成功的喜悅，也有失敗的沮喪，但無一例外，都飽含著對技術的熱愛和對解決問題的不懈追求。雖然我期待的是理論知識的深度挖掘，但這本書以其獨特的敘事方式，讓我看到瞭算法背後更鮮活、更人性化的一麵。它讓我明白，冰冷的邏輯代碼背後，是無數個日夜的思考、嘗試和堅持。這本書沒有過多地去講解具體的算法公式或者復雜的證明，而是通過作者的親身經曆，去傳遞一種解決問題的思路和方法。對於我這樣一個初入編程領域的人來說，這種“潤物細無聲”的引導，比枯燥的理論講解更加引人入勝，也更能激發我探索未知的好奇心。作者在書中對“工匠精神”的推崇，也深深打動瞭我，讓我重新審視瞭自己在編程道路上的態度和追求。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《算法設計與分析》，聽起來就充滿瞭技術含量，於是我滿懷期待地打開瞭它，想從中汲取解決復雜問題的“武功秘籍”。讀完後，我發現這本書的側重點有些齣乎我的意料。它並沒有像一本教科書那樣，係統地羅列各種經典的算法，並詳細講解它們的原理和應用。相反，它更像是一部作者對於“學習編程”這條道路的感悟錄。書中分享瞭他在學習和實踐中遇到的種種睏惑和思考，以及他如何通過不斷地嘗試和反思，來逐漸掌握編程的精髓。我能感受到作者對編程的熱愛，以及他對技術精益求精的態度。他描述瞭自己是如何從一個對算法一無所知的門外漢，一步步成長為一個能夠獨立設計和分析算法的程序員。雖然書中缺乏我對“算法設計與分析”的預期中的那種深度理論知識，但作者的真誠和坦率，讓我覺得非常親切。我從中看到的，不僅僅是算法的知識，更是一種學習方法和成長路徑。對於和我一樣，在編程道路上感到迷茫的讀者來說，這本書或許能提供一些心靈上的慰藉和實踐上的啓示。

評分☆☆☆☆☆

這本書的篇幅不算太長，但每一頁都仿佛凝聚瞭作者多年的編程智慧。我之所以選擇它，是因為我一直對如何構建高效、可靠的係統充滿瞭好奇，而“算法設計與分析”似乎是解答這個問題的關鍵。在閱讀過程中，我被作者對“算法選擇”的細緻考量深深吸引。他沒有簡單地羅列各種算法，而是從實際問題的齣發，一步步引導讀者去思考，為什麼在這個場景下，某個算法比另一個更閤適。書中通過大量的實際案例，將抽象的算法概念具象化，讓我能夠清晰地看到算法在實際應用中的威力。我尤其喜歡作者在分析算法復雜度時所采用的直觀比喻，這讓原本有些晦澀的數學概念變得容易理解。例如，他用“追逐一輛越來越快的汽車”來比喻指數增長的復雜度，讓我一下子就抓住瞭其可怕之處。此外，書中還探討瞭算法的可維護性和可擴展性，這往往是被初學者所忽視的重要方麵。作者強調，好的算法設計不僅在於其效率，更在於其能夠適應未來的變化。雖然這本書並沒有深入到最新的研究前沿，但其對於基礎算法的紮實講解和實踐指導，對於我這樣想要夯實基礎的讀者來說，非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

拿到《算法設計與分析》這本書，我本以為會是埋頭於各種數學公式和復雜的證明，結果卻發現它更像是一場關於“如何思考”的啓濛。書中並非直接教授現成的算法，而是引導我如何去“設計”算法，如何去“分析”它。作者非常注重培養讀者的批判性思維，鼓勵我們不要盲目接受現有的解決方案，而是要去理解其背後的邏輯，並思考是否有更優的替代方案。我印象最深刻的是其中關於“問題分解”的章節，作者用一種非常生動的方式，展示瞭如何將一個看似復雜的問題，拆解成一係列更小、更易於解決的子問題，然後逐個攻剋。這不僅僅是算法設計中的技巧，更是解決生活中任何難題的通用方法。書中還涉及瞭關於“數據結構”的選擇，作者強調瞭數據結構與算法之間的緊密聯係，以及如何根據問題的特點來選擇最閤適的數據結構。雖然書中沒有直接給齣具體的代碼實現，但它所提供的思考框架和設計思路，讓我受益匪淺。閱讀這本書的過程，更像是一次思維體操，讓我看到瞭自己思考問題的方式得到瞭提升。

評分☆☆☆☆☆

老師的書，講的詳細，非常實用

評分☆☆☆☆☆

怎麼說呢，看的不是很懂。

評分☆☆☆☆☆

老師的書，講的詳細，非常實用

評分☆☆☆☆☆

我們研究生的教材，簡明扼要。知識準確

評分☆☆☆☆☆

我們研究生的教材，簡明扼要。知識準確

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

老師的書，講的詳細，非常實用

評分☆☆☆☆☆

老師的書，講的詳細，非常實用

評分☆☆☆☆☆

我們研究生的教材，簡明扼要。知識準確