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『簡體書』算法设计与分析(第2版)

書城自編碼: 2730275
分類: 簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: 屈婉玲、刘田、张立昂、王捍贫
國際書號(ISBN): 9787302424505
出版社: 清华大学出版社
出版日期: 2016-01-01
版次: 2 印次: 1
頁數/字數: 297页
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 293

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編輯推薦:
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POJPeking University Online Judge平台的基础上构建了相应的上机环境。本书第1版作为普通高等教育十一五国家级规划教材于2011年出版,被100余所高校选用。本书在第1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。
l 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。
l 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。
l
內容簡介:
本书为计算机类专业核心课程算法设计与分析教材.全书以算法设计技术和分析方法为主线来组织各知识单元.主要内容包括基础知识、分治策略、动态规划、贪心法、回溯与分支限界、线性规划、网络流算法、算法分析与问题的计算复杂度、NP完全性、近似算法、随机算法、处理难解问题的策略等.力求突出对问题本身的分析和求解方法的阐述,从问题建模、算法设计与分析、改进措施等方面给出适当的建议,同时也简要介绍了计算复杂性理论的核心内容和处理难解问题的一些新技术. 
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.
關於作者:
作者为北京大学专业核心课程算法设计与分析教学团队主讲教师。
屈婉玲
北京大学信息科学技术学院教授,博士生导师。长期从事离散数学、算法分析与计算复杂性等方向的教学和研究工作,参与完成多项国家研究课题,撰写多部教材与译著,其中包含国家级规划教材、教育部高等教育精品教材、北京市精品教材等。获得北京市教学成果奖一等奖,被评为北京大学十佳教师,并获得北京市优秀教师称号,系国家精品课离散数学课程主持人,算法设计与分析课程主讲教师。
刘田 博士,北京大学信息科学技术学院副教授,中国电子学会电路与系统分会图论与系统优化专业委员会秘书长,中国计算机学会理论计算机科学专委会委员。目前主要从事算法分析和计算复杂度方面的研究和教学工作。翻译多部国外著名离散数学和计算理论教材,系国家精品课离散数学课程主讲教师,算法设计与分析课程主讲教师。本书的编写得到国家自然科学基金(61370052)的资助。
张立昂 北京大学信息科学技术学院教授,博士生导师。一直从事数学和理论计算机科学的教学与研究工作,主要研究方向是计算复杂性理论和算法设计与分析。撰写多部教材、教学参考书与译著,其中包括国家级规划教材、北京市精品教材、教育部高等教育精品教材等,获得北京市教学成果奖一等奖和教育部课程成果二等奖。
王捍贫 博士,北京大学信息科学技术学院教授,博士生导师,软件研究所副所长,中国人工智能学会离散智能计算专委会主任。长期从事离散数学、形式化方法及算法设计与分析的教学和研究工作。主持完成多项国家研究课题,撰写和翻译多部离散数学和计算机理论教材,获得北京市教学成果奖一等奖,系国家精品课离散数学课程主讲教师,国家级精品资源共享课离散数学课程主持人,算法设计与分析课程主讲教师。
目錄
第1章基础知识1
1.1有关算法的基本概念1
1.2算法的伪码描述5
1.3算法的数学基础6
1.3.1函数的渐近的界6
1.3.2求和的方法10
1.3.3递推方程求解方法12
习题121
第2章分治策略26
2.1分治策略的基本思想26
2.1.1两个熟悉的例子26
2.1.2分治算法的一般性描述27
2.2分治算法的分析技术27
2.3改进分治算法的途径31
2.3.1通过代数变换减少子问题个数31
2.3.2利用预处理减少递归内部的计算量34
2.4典型实例37
2.4.1快速排序算法37
2.4.2选择问题40
2.4.3n-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52
3.1动态规划的设计思想52
3.1.1多起点、多终点的最短路径问题52
3.1.2使用动态规划技术的必要条件54
3.2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56
3.2.2动态规划算法的递归实现57
3.2.3动态规划算法的迭代实现58
3.2.4一个简单实例的计算过程59
3.3动态规划算法的典型应用60
3.3.1投资问题60
3.3.2背包问题63
3.3.3最长公共子序列LCS65
3.3.4图像压缩68
3.3.5最大子段和72
3.3.6最优二分检索树75
3.3.7生物信息学中的动态规划算法79
习题382
第4章贪心法87
4.1贪心法的设计思想87
4.2关于贪心法的正确性证明90
4.3对贪心法得不到最优解情况的处理94
4.4贪心法的典型应用98
4.4.1最优前缀码98
4.4.2最小生成树103
4.4.3单源最短路径108
习题4110
第5章回溯与分支限界114
5.1回溯算法的基本思想和适用条件114
5.1.1几个典型的例子114
5.1.2回溯算法的适用条件118
5.2回溯算法的设计步骤119
5.2.1回溯算法的递归实现和迭代实现119
5.2.2几个典型的例子120
5.3回溯算法的效率估计和改进途径122
5.4分支限界124
5.4.1背包问题125
5.4.2最大团问题127
5.4.3货郎问题127
5.4.4圆排列问题129
5.4.5连续邮资问题131
习题5132
第6章线性规划134
6.1线性规划模型134
6.1.1模型134
6.1.2二维线性规划的图解法137
6.2标准形138
6.2.1标准形基本概念138
6.2.2标准形的可行解的性质140
6.3单纯形法142
6.3.1确定初始基本可行解143
6.3.2最优性检验143
6.3.3基变换144
6.3.4单纯形表146
6.3.5人工变量和两阶段法148
6.3.6单纯形法的有限终止154
6.4对偶性155
6.4.1对偶线性规划155
6.4.2对偶单纯形法159
6.5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171
7.1最大流问题171
7.1.1网络流及其性质171
7.1.2FordFulkerson算法173
7.1.3Dinic有效算法176
7.2最小费用流184
7.2.1Floyd算法184
7.2.2最小费用流的负回路算法186
7.2.3最小费用流的最短路径算法188
7.3运输问题189
7.3.1确定初始调运方案191
7.3.2改进调运方案191
7.3.3表上作业法193
7.4二部图匹配194
7.4.1二部图的最大匹配194
7.4.2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208
8.1平凡下界209
8.2直接计数求解该问题所需要的最少运算210
8.3决策树211
8.4检索算法的时间复杂度分析212
8.5排序算法的时间复杂度分析214
8.5.1冒泡排序算法214
8.5.2堆排序算法215
8.5.3排序算法的决策树与算法类时间复杂度的下界220
8.6选择算法的时间复杂度分析222
8.6.1找最大和最小问题223
8.6.2找第二大问题224
8.6.3找中位数的问题226
8.7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231
9.1P类与NP类231
9.1.1易解的问题与难解的问题231
9.1.2判定问题233
9.1.3NP类235
9.2多项式时间变换与NP完全性236
9.2.1多项式时间变换236
9.2.2NP完全性及其性质238
9.2.3CookLevin定理第一个NP完全问题239
9.3几个NP完全问题239
9.3.1最大可满足性与三元可满足性240
9.3.2顶点覆盖、团与独立集241
9.3.3哈密顿回路与货郎问题243
9.3.4恰好覆盖245
9.3.5子集和、背包、装箱与双机调度247
9.3.6整数线性规划249
习题9252
第10章近似算法255
10.1近似算法及其近似比255
10.2多机调度问题256
10.2.1贪心的近似算法256
10.2.2改进的贪心近似算法257
10.3货郎问题258
10.3.1最邻近法258
10.3.2最小生成树法259
10.3.3最小权匹配法260
10.4背包问题261
10.4.1一个简单的贪心算法261
10.4.2多项式时间近似方案261
10.4.3伪多项式时间算法与完全多项式时间近似方案262
习题10264
第11章随机算法266
11.1概率论预备知识266
11.2对随机快速排序算法的分析268
11.3随机算法的分类及其局限性270
11.3.1拉斯维加斯型随机算法270
11.3.2蒙特卡洛型随机算法270
11.3.3随机算法的局限性271
11.4素数检验和多项式恒等检验271
11.4.1素数检验271
11.4.2多项式恒等检验272
11.5随机游动算法274
11.5.1有限马氏链及其表示274
11.5.2求解二元布尔可满足性问题的随机游动算法275
习题11276
第12章处理难解问题的策略277
12.1对问题施加限制277
12.1.1二元可满足性问题278
12.1.2霍恩公式可满足性问题279
12.2固定参数算法280
12.3改进指数时间算法282
12.4启发式方法284
12.5平均情形的复杂性285
12.6难解算例生成287
12.6.1相变现象与难解性287
12.6.2隐藏解的难解算例289
12.7基于统计物理的消息传递算法290
12.7.1消息传递算法与回溯法、局部搜索算法的比较290
12.7.2用消息传递算法求解3SAT问题291
12.8量子算法简介292
12.8.1量子比特292
12.8.2正交测量293
12.8.3量子门294
12.8.4一个量子算法295
习题12297
参考文献298

 

 

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