算法设计与分析 屈婉玲,刘田,张立昂,王捍贫 清华大学出版社
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作者屈婉玲,刘田,张立昂,王捍贫
出版社清华大学出版社
ISBN9787302424505
出版时间2016-02
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
定价39元
货号9787302424505
上书时间2023-12-25
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商品详情
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基本信息
书名:算法设计与分析
定价：39.00元
作者:屈婉玲,刘田,张立昂,王捍贫
出版社：清华大学出版社
出版日期：2016-02-01
ISBN：9787302424505
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装帧：平装
开本：16开
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本书源自北京大学信息科学技术学院多年的教学积淀，北京大学本科教学改革重要项目成果，是北京大学本科生和研究生算法课程的指定教材，也是MOOC教学Coursera平台上算法课程的教学用书。 本书有配套的习题指导用书及PPT电子教案。同时在北京大学POJ(PekingUniversityOnineJudge)平台的基础上构建了相应的上机环境。本书版作为普通高等教育“十一五”规划教材于2011年出版，被100余所高校选用。本书在版基础上补充了线性规划和网络流的内容。本书选材精炼、逻辑清晰、重点突出，注重计算思维的培养和能力训练，同时增加了更多的应用例子和习题。 以设计技术为主线，以伪码描述算法，深入分析各种设计技术的适用范围、设计步骤、算法正确性证明、时间复杂度估计方法、改进算法的途径及局限性等，为实际问题的建模与算法设计在理论上提供清晰的思路。这种写作定位可以与程序设计、数据结构教材中的算法在内容上避免重复，又做到优势互补、有机结合，形成完整的知识体系。 从对具体算法的设计与分析，自然过渡到对问题难度的分析与界定，系统介绍了一些关于问题复杂度的分析方法。 力求用清晰易懂的语言介绍NP完全理论的核心内容和难解问题的处理策略，希望为求解实际中的复杂问题提供帮助。 介绍了随机算法、模拟退火算法、基于统计物理的消息传递算法、量子算法等，给有兴趣的读者提供进一步学习和研究的入门知识。 本书的主要素材来自多年的教学积淀，也有一些研究心得。既注意理论的严谨性，又精选了大量实例，并配有难度适当的练习，适合教学使用。 本书是学习算法设计与分析的教材，配有辅助教材《算法设计与分析习题解答与学习指导（第2版）》（ISBN:9787302429555）。本书的PPT电子教案、配套的源代码，可到清华大学出版社官网下载。
内容提要
与本书配套有学习指导与习题解析用书、PPT电子教案，MOOC视频教学资源也将近期完成.本书适合作为大学计算机科学与技术、软件工程、信息安全、信息与计算科学等专业本科生和研究生的教学用书，也可以作为从事实际问题求解的算法设计与分析工作的科技人员的参考书.
目录
章基础知识11.1有关算法的基本概念11.2算法的伪码描述51.3算法的数学基础61.3.1函数的渐近的界61.3.2求和的方法101.3.3递推方程求解方法12习题121第2章分治策略262.1分治策略的基本思想262.1.1两个熟悉的例子262.1.2分治算法的一般性描述272.2分治算法的分析技术272.3改进分治算法的途径312.3.1通过代数变换减少子问题个数312.3.2利用预处理减少递归内部的计算量342.4典型实例372.4.1快速排序算法372.4.2选择问题402.4.3n-1次多项式在全体2n次方根上的求值44习题247第3章动态规划523.1动态规划的设计思想523.1.1多起点、多终点的最短路径问题523.1.2使用动态规划技术的必要条件543.2动态规划算法的设计要素55目录算法设计与分析(第2版)3.2.1子问题的划分和递推方程563.2.2动态规划算法的递归实现573.2.3动态规划算法的迭代实现583.2.4一个简单实例的计算过程593.3动态规划算法的典型应用603.3.1投资问题603.3.2背包问题633.3.3最长公共子序列LCS653.3.4图像压缩683.3.5子段和723.3.6最优二分检索树753.3.7生物信息学中的动态规划算法79习题382第4章贪心法874.1贪心法的设计思想874.2关于贪心法的正确性证明904.3对贪心法得不到最优解情况的处理944.4贪心法的典型应用984.4.1最优前缀码984.4.2生成树1034.4.3单源最短路径108习题4110第5章回溯与分支限界1145.1回溯算法的基本思想和适用条件1145.1.1几个典型的例子1145.1.2回溯算法的适用条件1185.2回溯算法的设计步骤1195.2.1回溯算法的递归实现和迭代实现1195.2.2几个典型的例子1205.3回溯算法的效率估计和改进途径1225.4分支限界1245.4.1背包问题1255.4.2团问题1275.4.3货郎问题1275.4.4圆排列问题1295.4.5连续邮资问题131习题5132第6章线性规划1346.1线性规划模型1346.1.1模型1346.1.2二维线性规划的图解法1376.2标准形1386.2.1标准形基本概念1386.2.2标准形的可行解的性质1406.3单纯形法1426.3.1确定初始基本可行解1436.3.2最优性检验1436.3.3基变换1446.3.4单纯形表1466.3.5人工变量和两阶段法1486.3.6单纯形法的有限终止1546.4对偶性1556.4.1对偶线性规划1556.4.2对偶单纯形法1596.5整数线性规划的分支限界算法160习题6165第7章网络流算法1717.1流问题1717.1.1网络流及其性质1717.1.2FordFulkerson算法1737.1.3Dinic有效算法1767.2费用流1847.2.1Floyd算法1847.2.2费用流的负回路算法1867.2.3费用流的最短路径算法1887.3运输问题1897.3.1确定初始调运方案1917.3.2改进调运方案1917.3.3表上作业法1937.4二部图匹配1947.4.1二部图的匹配1947.4.2赋权二部图的匹配197习题7203第8章算法分析与问题的计算复杂度2088.1平凡下界2098.2直接计数求解该问题所需要的最少运算2108.3决策树2118.4检索算法的时间复杂度分析2128.5排序算法的时间复杂度分析2148.5.1冒泡排序算法2148.5.2堆排序算法2158.5.3排序算法的决策树与算法类时间复杂度的下界2208.6选择算法的时间复杂度分析2228.6.1找和问题2238.6.2找第二大问题2248.6.3找中位数的问题2268.7通过归约确认问题计算复杂度的下界228习题8229第9章NP完全性2319.1P类与NP类2319.1.1易解的问题与难解的问题2319.1.2判定问题2339.1.3NP类2359.2多项式时间变换与NP完全性2369.2.1多项式时间变换2369.2.2NP完全性及其性质2389.2.3CookLevin定理——个NP完全问题2399.3几个NP完全问题2399.3.1可满足性与三元可满足性2409.3.2顶点覆盖、团与独立集2419.3.3哈密顿回路与货郎问题2439.3.4恰好覆盖2459.3.5子集和、背包、装箱与双机调度2479.3.6整数线性规划249习题92520章近似算法25510.1近似算法及其近似比25510.2多机调度问题25610.2.1贪心的近似算法25610.2.2改进的贪心近似算法25710.3货郎问题25810.3.1最邻近法25810.3.2生成树法25910.3.3权匹配法26010.4背包问题26110.4.1一个简单的贪心算法26110.4.2多项式时间近似方案26110.4.3伪多项式时间算法与完全多项式时间近似方案262习题102641章随机算法26611.1概率论预备知识26611.2对随机快速排序算法的分析26811.3随机算法的分类及其局限性27011.3.1拉斯维加斯型随机算法27011.3.2蒙特卡洛型随机算法27011.3.3随机算法的局限性27111.4素数检验和多项式恒等检验27111.4.1素数检验27111.4.2多项式恒等检验27211.5随机游动算法27411.5.1有限马氏链及其表示27411.5.2求解二元布尔可满足性问题的随机游动算法275习题112762章处理难解问题的策略27712.1对问题施加限制27712.1.1二元可满足性问题27812.1.2霍恩公式可满足性问题27912.2固定参数算法28012.3改进指数时间算法28212.4启发式方法28412.5平均情形的复杂性28512.6难解算例生成28712.6.1相变现象与难解性28712.6.2隐藏解的难解算例28912.7基于统计物理的消息传递算法29012.7.1消息传递算法与回溯法、局部搜索算法的比较29012.7.2用消息传递算法求解3SAT问题29112.8量子算法简介29212.8.1量子比特29212.8.2正交测量29312.8.3量子门29412.8.4一个量子算法295习题12297参考文献298
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