算法设计与分析（第3版）

图书标准信息

• 作者 郑宗汉、郑晓明 著
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2017-10
• 版次 3
• ISBN 9787302457206
• 定价 59.80元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 429页
• 字数 654千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

《算法设计与分析》系统地介绍了算法设计与分析的概念和方法，共4篇内容。第1篇介绍算法设计与分析的基本概念，结合穷举法、排序问题及其他一些算法，对算法的时间复杂性的概念及复杂性的分析方法作了较为详细的叙述；第2篇以算法设计技术为纲，从合并排序、堆排序、离散集合的union和find操作开始，进而介绍递归技术、分治法、贪婪法、动态规划、回溯法、分支与限界法和随机算法等算法设计技术及其复杂性分析；第3篇介绍计算机应用领域里的一些算法，如图和网络流，以及计算几何中的一些问题；第4篇介绍算法设计与分析中的一些理论问题，如NP完全问题、计算复杂性问题、下界理论问题，最后介绍近似算法及其性能分析。 

《算法设计与分析》内容选材适当、编排合理、由浅入深、循序渐进、互相衔接、逐步展开，并附有大量实例，既注重算法的思想方法、推导过程和正确性的证明技术，也注重算法所涉及的数据结构、算法的具体实现和算法的工作过程。 

《算法设计与分析》可作为高等院校计算机专业本科生和研究生的教材，也可作为计算机科学与应用的科学技术人员的参考资料。

【目录】

目    录 

第1篇  算法设计与分析的基本概念 

第1章  算法的基本概念 2 

1.1  引言 2 

1.1.1  算法的定义和特征 2 

1.1.2  算法设计的例子——穷举法 4 

1.1.3  算法的复杂性分析 7 

1.2  算法的时间复杂性 8 

1.2.1  算法的输入规模和运行时间的阶 8 

1.2.2  运行时间的上界——O记号 11 

1.2.3  运行时间的下界——Ω记号 12 

1.2.4  运行时间的准确界——Θ记号 13 

1.2.5  O记号、Ω记号、Θ记号的性质 17 

1.2.6  复杂性类型和o记号 18 

习题 19 

参考文献 20 

第2章  算法的复杂性分析 21 

2.1  常用的函数和公式 21 

2.1.1  整数函数 21 

2.1.2  对数函数 22 

2.1.3  排列、组合和二项式系数 23 

2.1.4  级数求和 24 

2.2  算法的时间复杂性分析 25 

2.2.1  循环次数的统计 26 

2.2.2  基本操作频率的统计 29 

2.2.3  计算步的统计 32 

2.3  最好情况、最坏情况和平均情况分析 33 

2.3.1  最好情况、最坏情况和平均情况 33 

2.3.2  最好情况和最坏情况分析 34 

2.3.3  平均情况分析 37 

2.4  用生成函数求解递归方程 40 

2.4.1  生成函数及其性质 40 

2.4.2  用生成函数求解递归方程 43 

2.5  用特征方程求解递归方程 46 

2.5.1  k阶常系数线性齐次递归方程 47 

2.5.2  k阶常系数线性非齐次递归方程 49 

2.6  用递推方法求解递归方程 51 

2.6.1  递推 52 

2.6.2  用递推法求解变系数递归方程 52 

2.6.3  换名 54 

2.7  算法的空间复杂性 56 

2.8  最优算法 57 

习题 58 

参考文献 60 

第2篇  算法设计的基本技术 

第3章  排序问题和离散集合的操作 62 

3.1  合并排序 62 

3.1.1  合并排序算法的实现 62 

3.1.2  合并排序算法的分析 64 

3.2  基于堆的排序 65 

3.2.1  堆 66 

3.2.2  堆的操作 67 

3.2.3  堆的建立 70 

3.2.4  堆的排序 73 

3.3  基数排序 74 

3.3.1  基数排序算法的思想方法 74 

3.3.2  基数排序算法的实现 76 

3.3.3  基数排序算法的分析 78 

3.4  离散集合的Union_Find操作 79 

3.4.1  用于Union_Find操作的数据结构 79 

3.4.2  union、find操作及路径压缩 81 

习题 84 

参考文献 85 

第4章  递归和分治 86 

4.1  基于归纳的递归算法 86 

4.1.1  基于归纳的递归算法的思想方法 86 

4.1.2  递归算法的例子 87 

4.1.3  排列问题的递归算法 91 

4.1.4  求数组主元素的递归算法 95 

4.1.5  整数划分问题的递归算法 98 

4.2  分治法 100 

4.2.1  分治法的例子 100 

4.2.2  分治法的设计原理 104 

4.2.3  快速排序 111 

4.2.4  多项式乘积和大整数乘法 116 

4.2.5  平面点集最接近点对问题 123 

4.2.6  选择问题 130 

4.2.7  残缺棋盘问题 136 

习题 141 

参考文献 143 

第5章  贪婪法 145 

5.1  贪婪法概述 146 

5.1.1  贪婪法的设计思想 146 

5.1.2  贪婪法的例子——货郎担问题 147 

5.2  背包问题 148 

5.2.1  背包问题贪婪算法的实现 148 

5.2.2  背包问题贪婪算法的分析 150 

5.3  单源最短路径问题 151 

5.3.1  解最短路径的狄斯奎诺算法 151 

5.3.2  狄斯奎诺算法的实现 153 

5.3.3  狄斯奎诺算法的分析 155 

5.4  最小花费生成树问题 156 

5.4.1  最小花费生成树概述 156 

5.4.2  克鲁斯卡尔算法 157 

5.4.3  普里姆算法 161 

5.5  霍夫曼编码问题 165 

5.5.1  前缀码和最优二叉树 165 

5.5.2  霍夫曼编码的实现 169 

习题 171 

参考文献 173 

第6章  动态规划 174 

6.1  动态规划的思想方法 174 

6.1.1  动态规划的最优决策原理 174 

6.1.2  动态规划实例——货郎担问题 175 

6.2  多段图的最短路径问题 177 

6.2.1  多段图的决策过程 178 

6.2.2  多段图动态规划算法的实现 180 

6.3  资源分配问题 181 

6.3.1  资源分配的决策过程 182 

6.3.2  资源分配算法的实现 184 

6.4  设备更新问题 187 

6.4.1  设备更新问题的决策过程 187 

6.4.2  设备更新算法的实现 190 

6.5  最长公共子序列问题 192 

6.5.1  最长公共子序列的搜索过程 192 

6.5.2  最长公共子序列算法的实现 195 

6.6  0/1背包问题 196 

6.6.1  0/1背包问题的求解过程 196 

6.6.2  0/1背包问题的实现 198 

6.7  RNA最大碱基对匹配问题 199 

6.7.1  RNA最大碱基对匹配的搜索过程 200 

6.7.2  RNA最大碱基对匹配算法的实现 203 

习题 205 

参考文献 207 

第7章  回溯 208 

7.1  回溯法的思想方法 208 

7.1.1  问题的解空间和状态空间树 208 

7.1.2  状态空间树的动态搜索 209 

7.1.3  回溯法的一般性描述 211 

7.2  n皇后问题 213 

7.2.1  n皇后问题的求解过程 213 

7.2.2  n皇后问题算法的实现 215 

7.3  图的着色问题 217 

7.3.1  图着色问题的求解过程 218 

7.3.2  图的m着色问题算法的实现 220 

7.4  哈密尔顿回路问题 222 

7.4.1  哈密尔顿回路的求解过程 222 

7.4.2  哈密尔顿回路算法的实现 224 

7.5  0/1背包问题 225 

7.5.1  回溯法解0/1背包问题的求解过程 226 

7.5.2  回溯法解0/1背包问题算法的实现 229 

7.6  回溯法的效率分析 231 

习题 234 

参考文献 235 

第8章  分支与限界 236 

8.1  分支与限界法的基本思想 236 

8.2  作业分配问题 238 

8.2.1  分支限界法解作业分配问题的思想方法 238 

8.2.2  分支限界法解作业分配问题算法的实现 241 

8.3  单源最短路径问题 244 

8.3.1  分支限界法解单源最短路径问题的思想方法 244 

8.3.2  分支限界法解单源最短路径问题算法的实现 246 

8.4  0/1背包问题 248 

8.4.1  分支限界法解0/1背包问题的思想方法和求解过程 249 

8.4.2  0/1背包问题分支限界算法的实现 251 

8.5  货郎担问题 254 

8.5.1  费用矩阵的特性及归约 254 

8.5.2  界限的确定和分支的选择 256 

8.5.3  货郎担问题的求解过程 259 

8.5.4  几个辅助函数的实现 262 

8.5.5  货郎担问题分支限界算法的实现 268 

习题 271 

参考文献 272 

第9章  随机算法 273 

9.1  随机算法概述 273 

9.1.1  随机算法的类型 273 

9.1.2  随机数发生器 274 

9.2  舍伍德算法 275 

9.2.1  随机快速排序算法 275 

9.2.2  随机选择算法 277 

9.3  拉斯维加斯算法 280 

9.3.1  字符串匹配 280 

9.3.2  整数因子 284 

9.4  蒙特卡罗算法 285 

9.4.1  数组的主元素问题 285 

9.4.2  素数测试 287 

习题 290 

参考文献 291 

第3篇  计算机应用领域的一些基法 

第10章  图和网络问题 294 

10.1  图的遍历 294 

10.1.1  图的深度优先搜索遍历 294 

10.1.2  图的广度优先搜索遍历 299 

10.1.3  无向图的接合点 301 

10.1.4  有向图的强连通分支 305 

10.2  网络流 308 

10.2.1  网络流的概念 308 

10.2.2  Ford_Fulkerson方法和最大容量增广 312 

10.2.3  最短路径增广 315 

10.3  二分图的最大匹配问题 320 

10.3.1  预备知识 321 

10.3.2  二分图最大匹配的匈牙利树方法 323 

习题 329 

参考文献 331 

第11章  计算几何问题 332 

11.1  引言 332 

11.2  平面线段的交点问题 334 

11.2.1  寻找平面线段交点的思想方法 335 

11.2.2  寻找平面线段交点的实现 337 

11.3  凸壳问题 342 

11.3.1  凸壳问题的格雷厄姆扫描法 343 

11.3.2  格雷厄姆扫描法的实现 344 

11.4  平面点集的直径问题 346 

11.4.1  求取平面点集直径的思想方法 346 

11.4.2  平面点集直径的求取 348 

习题 350 

参考文献 351 

第4篇  算法设计与分析的一些理论问题 

第12章  NP完全问题 354 

12.1  P类和NP类问题 355 

12.1.1  P类问题 355 

12.1.2  NP类问题 356 

12.2  NP完全问题 358 

12.2.1  NP完全问题的定义 358 

12.2.2  几个典型的NP完全问题 360 

12.2.3  其他NP完全问题 366 

12.3  co_NP类和NPI类问题 366 

习题 369 

参考文献 370 

第13章  计算复杂性 371 

13.1  计算模型 371 

13.1.1  图灵机的基本模型 371 

13.1.2  k带图灵机和时间复杂性 374 

13.1.3  离线图灵机和空间复杂性 376 

13.1.4  可满足性问题和Cook定理 379 

13.2  复杂性类型之间的关系 381 

13.2.1  时间复杂性和空间复杂性的关系 382 

13.2.2  时间谱系定理和空间谱系定理 384 

13.2.3  填充变元 389 

13.3  归约性关系 391 

13.4  完备性 394 

13.4.1  NLOGSPACE完全问题 394 

13.4.2  PSPACE完全问题和P完全问题 396 

习题 397 

参考文献 398 

第14章  下界 399 

14.1  平凡下界 399 

14.2  判定树模型 399 

14.2.1  检索问题 400 

14.2.2  排序问题 401 

14.3  代数判定树模型 402 

14.3.1  代数判定树模型及下界定理 402 

14.3.2  极点问题 404 

14.4  线性时间归约 405 

14.4.1  凸壳问题 406 

14.4.2  多项式插值问题 406 

习题 408 

参考文献 408 

第15章  近似算法 409 

15.1  近似算法的性能 409 

15.2  装箱问题 410 

15.2.1  首次适宜算法 411 

15.2.2  最适宜算法及其他算法 412 

15.3  顶点覆盖问题 414 

15.4  货郎担问题 416 

15.4.1  欧几里得货郎担问题 417 

15.4.2  一般的货郎担问题 419 

15.5  多项式近似方案 419 

15.5.1  0/1背包问题的多项式近似方案 420 

15.5.2  子集求和问题的完全多项式近似方案 423 

习题 425 

参考文献 426 

参考文献 427