算法設計與分析

定　價：￥49.80

作　者：	張小東著
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115509024	出版時間：	2021-03-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	201	字數(shù)：

內容簡介

　　為了便于讀者進行系統(tǒng)學習、分類整理知識點及遇到問題時能夠快速找到求解的方法，本書按照算法策略進行劃分，每一章都引入了若干個經(jīng)典問題。通過問題的分析、計算模型的建立、算法的設計與描述、算法的分析來深入解讀每一種算法策略所能解決的問題范疇及方法。全書共分9章，內容包括：算法設計基礎、算法效率分析基礎、迭代法、蠻力法、分治策略、回溯與分支界限、貪心算法、動態(tài)規(guī)劃、隨機算法。本書非常注重教材的可讀性和實用性，以問題分析→模型設計→算法設計描述→算法分析為技術線路，幫助讀者迅速掌握算法設計要點，規(guī)范算法設計、分析及實現(xiàn)的方法。書中例題的問題分析和模型設計模塊用于培養(yǎng)讀者的抽象設計能力，算法設計模塊用于提高讀者運用計算機求解問題的能力，算法分析模塊用于幫助讀者運行用數(shù)學工具對算法進行客觀分析。同時，本書編寫時也考慮到初學者所面臨的困難，在算法設計與描述中，刻意增加了基于源代碼的程序設計與實現(xiàn)環(huán)節(jié)，從而全方位地幫助讀者提高算法設計與分析實踐能力和理論水平。

作者簡介

　　工作單位：哈爾濱工業(yè)大學（威海）計算機科學與技術學院?？蒲星闆r：作為項目主要負責人和參與者承擔完成各類科研項目10多項，其中核高基重大專項項目 1項，國家863計劃子課題1項，山東省科技攻關計劃項 1項，山東省自然科學基金項 1項，山東省自主創(chuàng)新工程1項，山東省重大科技攻關1項，其他課題項目2項。發(fā)表科研論文10多篇，其中多篇被EI等主要檢索工具檢索。出版教材：《C語言程序設計與應用》《C語言程序設計與應用實驗指導書》《計算機實用教程》

圖書目錄

第 1章\t算法設計基礎\t1
1．1算法的基本概念　2
1．2算法描述的方法　5
1．3算法設計的過程　8
1．4算法設計工具　12
1．4．1　循環(huán)設計　12
1．4．2　遞歸設計　16
1．4．3循環(huán)與遞歸的比較　17
1．5基本的數(shù)據(jù)結構　21
1．5．1　線性數(shù)據(jù)結構　21
1．5．2　樹　21
1．5．3　圖　22
本章小結　24
第　2章算法效率分析基礎　26
2．1　數(shù)學基礎　28
2．1．1函數(shù)的漸近的界　28
2．1．2利用極限求函數(shù)的漸近的界　30
2．1．3有用的求和級數(shù)及推導方法　31
2．1．4　基本效率類型　33
2．2　算法效率分析　33
2．2．1非遞歸形式算法分析　33
2．2．2遞歸形式算法分析　35
本章小結　39
第3章　迭代法　40
3．1迭代法的設計技術　40
3．2簡單迭代運算　40
3．3求解方程的近似算法　47
3．3．1非線性方程　47
3．3．2求線性代數(shù)方程組　51
本章小結　53
第4章　蠻力法　54
4．1　枚舉法　54
4．2　窮舉查找　59
4．3　圖的搜索　63
4．3．1　深度優(yōu)先查找　63
4．3．2　廣度優(yōu)先查找　65
本章小結　67
第5章　分治策略　68
5．1　分治法的設計技術　68
5．2　二分查找　69
5．3　大整數(shù)的乘法和Strassen矩陣乘法　70
5．4　棋盤覆蓋　74
5．5　選擇性問題　76
本章小結　78
第6章　回溯與分支限界　79
6．1　回溯法的設計技術　80
6．1．1　算法思想　80
6．1．2　算法框架　81
6．1．3　回溯算法的適用條件　82
6．2　回溯算法的經(jīng)典例題　83
6．2．1　裝載問題　83
6．2．2　n皇后問題　85
6．2．3　0-1背包問題　86
6．2．4　旅行商問題　88
6．3　分支限界法的設計技術　91
6．4　分支限界的經(jīng)典例題　92
6．4．1　裝載問題　92
6．4．2　背包問題　97
6．4．3　旅行商問題　101
本章小結　110
第7章　貪心算法　112
7．1　貪心算法的設計技術　112
7．2　用貪心法求問題的解　113
7．3　近似貪心問題　118
本章小結　119
第8章　動態(tài)規(guī)劃　120
8．1　動態(tài)規(guī)劃的設計技術　120
8．2　投資分配問題　125
8．3　背包問題　128
8．4　矩陣連乘　132
8．5　最長公共子序列　135
8．6　最大子段和　138
本章小結　140
第9章　隨機算法　141
9．1同余的概念　141
9．2　隨機數(shù)　143
9．3　蒙特卡羅算法　144
9．4　舍伍德算法　149
9．5　拉斯維加斯算法　151
本章小結　152