数据结构习题与解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:李春葆

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-1

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787302037866

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 数据结构
• 算法
• 习题集
• 教材
• 计算机科学
• 编程
• 基础
• 练习
• 解析
• 考研

图书简介：《现代算法设计与分析》 作者： 张明 著 出版社： 科技文汇出版社 版次： 2023年第一版 --- 内容提要： 《现代算法设计与分析》是一本深度聚焦于当代计算机科学核心——算法理论、设计范式与计算复杂性分析的权威著作。本书旨在为高等院校计算机科学、软件工程、信息安全以及人工智能等相关专业的学生、研究人员和工程技术人员，提供一套系统、深入且前沿的算法知识体系。 全书结构严谨，逻辑清晰，内容涵盖了从经典算法到尖端研究领域的广阔范围，强调理论的严密性与实践应用的结合。本书不仅详细阐述了各类算法背后的数学原理和设计思想，更侧重于如何科学地评估算法的效率和可行性。 本书特色与创新之处： 一、 理论基石的夯实与深化 本书首先对计算模型（如图灵机、RAM模型）进行了精确界定，为后续的算法分析奠定坚实基础。随后，深入探讨了渐近分析的严格规范，如$O, Omega, Theta$符号的精确使用及其在不同场景下的适用性。 不变式与循环不变量： 引入了更精妙的数学归纳法和循环不变量的构造方法，用以严格证明算法的正确性，而非仅仅依赖直观理解。 生成函数与离散概率分析： 对于涉及随机化过程的算法（如快速排序的期望时间复杂度分析），本书引入了组合数学中的生成函数技巧，提供了比传统递推关系求解更优雅、更强大的分析工具。 二、 核心设计范式的全面覆盖 本书系统地梳理和阐述了现代算法设计中最为核心和实用的五大范式，并辅以丰富的案例支撑： 1. 分治法（Divide and Conquer）： 不仅覆盖了经典的排序和搜索，还深入解析了 Strassen 矩阵乘法、分治思想在计算几何（如最近点对问题）中的应用及其优化策略。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms）： 侧重于贪心选择性质和最优子结构性质的证明方法，例如在最小生成树问题（Prim 与 Kruskal 算法）中的应用，以及在背包问题的特定变体中的应用。 3. 动态规划（Dynamic Programming）： 本部分是本书的重点之一。讲解了 DP 的两大核心要素——最优子结构和重叠子问题。通过对最长公共子序列、矩阵链乘法、约束最短路径等经典问题的分析，引出“记忆化搜索”与“自底向上迭代”两种实现方式的权衡。特别地，引入了“斜率优化”和“四边形不等式加速”等高级优化技术，以处理更复杂的二维状态转移问题。 4. 回溯法与分支限界法（Backtracking and Branch and Bound）： 重点讨论状态空间的有效剪枝策略。分支限界法中，对上下界函数的精确构建和调整，是控制搜索规模的关键，本书提供了多个NP-Hard问题（如旅行商问题 TSP）的精确解算实例。 5. 线性规划与网络流： 详细介绍了对偶理论，以及 Max-Flow Min-Cut 定理的严谨证明。重点分析了 Edmonds-Karp 算法和 Dinic 算法的性能差异，并讨论了如何在二分图匹配等实际问题中应用网络流模型。 三、 计算复杂性理论的前沿探索 本书超越了仅关注“如何快”的范畴，更深入探讨了“什么问题是难解的”这一根本性问题。 NP-完全性理论： 提供了 Karp 的 21 个 NP-完全问题的完整归约思路（侧重于可满足性问题 SAT 到其他问题的归约链条）。探讨了 Cook-Levin 定理的直观意义及其在证明 NP-Completeness 中的核心作用。 近似算法（Approximation Algorithms）： 针对无法在多项式时间内求解最优解的问题，本书系统介绍了常见的近似比度量（如：$ ho$-近似算法）。重点讲解了随机取样法、局部搜索以及线性规划松弛与割平面法在近似算法设计中的应用。 不可近似性（Inapproximability）： 介绍了基于交互式证明系统（IP=PSPACE）和 PCP 定理的成果，为某些问题设置了理论上的近似难度下限。 四、 现代算法与交叉领域 为体现算法的时代前沿性，本书增设了面向现代计算需求的专题章节： 随机化算法： 详细剖析了 Las Vegas 算法（如 Miller-Rabin 素性检验）和 Monte Carlo 算法（如 Karger 最小割算法）的概率保证。 几何算法的高效实现： 涵盖了凸包的构建（如 Graham 扫描的稳健性），以及平面线段交点检测的扫描线算法。 高级数据结构的应用： 阐述了平衡搜索树（如 B+ 树在数据库中的角色）、斐波那契堆（在 Dijkstra 算法优化中的作用）以及集合数据结构的维护。 目标读者： 本科高年级及研究生： 作为算法导论的进阶教材或核心参考书。 软件工程师与系统架构师： 需要对复杂系统中的性能瓶颈进行理论分析和优化决策的专业人士。 算法研究人员： 需要快速回顾和深入理解特定算法设计范式和复杂性理论背景的研究者。 《现代算法设计与分析》力求成为读者手中一份兼具理论深度、分析严谨性和工程实用性的权威参考指南。通过对算法思维的系统训练，帮助读者真正掌握计算科学的精髓，驾驭复杂问题的求解之道。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

多做做习题集，尤其数据结构这门课，肯定有好处。

评分☆☆☆☆☆

多做做习题集，尤其数据结构这门课，肯定有好处。

评分☆☆☆☆☆

多做做习题集，尤其数据结构这门课，肯定有好处。

评分☆☆☆☆☆

多做做习题集，尤其数据结构这门课，肯定有好处。

评分☆☆☆☆☆

多做做习题集，尤其数据结构这门课，肯定有好处。