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出版者:清华大学出版社

作者:邢文训

出品人:

页数:247

译者:

出版时间:2005-9

价格:28.0

装帧:平装

isbn号码:9787302113362

丛书系列:

图书标签:

• 算法
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《算法设计与分析：理论与实践》 本书深入探讨了现代计算机科学中算法设计与分析的核心原理和实用技术。全书分为四个主要部分，旨在为读者提供一个全面而系统的学习框架，从基础概念到高级应用，循序渐进地构建扎实的算法功底。 第一部分：算法基础与模型 本部分首先回顾并巩固了算法的定义、性质以及算法分析的基本方法，包括时间复杂度和空间复杂度的概念、渐进记号（大O、大Ω、大Θ）的使用。随后，将重点介绍几种经典的计算模型，如图灵机模型、RAM模型等，帮助读者理解不同计算模型对算法设计的影响，以及它们之间的等价性。在此基础上，我们将探讨问题的可计算性，介绍判定性问题和不可判定性问题，并初步接触计算复杂性理论的入门概念，如P类和NP类问题。这一部分为后续更深入的算法学习奠定坚实的理论基础。 第二部分：核心算法设计范式 本部分将集中介绍几种最常用且最强大的算法设计范式，每种范式都通过丰富的实例进行讲解。 分治法 (Divide and Conquer): 详细阐述分治法的思想，即“分而治之”。我们将通过经典的排序算法（如归并排序、快速排序）和搜索算法（如二分查找）来展示其威力。同时，还会探讨分治法的应用，例如在计算几何中的最近点对问题，以及在数学计算中的大数乘法（Karatsuba算法）和矩阵乘法（Strassen算法）。 动态规划 (Dynamic Programming): 深入剖析动态规划的核心思想，即通过将问题分解为相互重叠的子问题，并存储子问题的解来避免重复计算。我们将学习如何识别适合动态规划的问题，如何定义状态转移方程，以及如何进行自顶向下（带备忘录）和自底向上（表格法）的实现。经典示例包括斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列、最短路径问题（如Floyd-Warshall算法）等。 贪心算法 (Greedy Algorithms): 介绍贪心算法的局部最优选择策略，并讨论如何在某些问题中证明贪心算法的正确性。我们将学习其在活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim算法和Kruskal算法）以及单源最短路径（Dijkstra算法）中的应用。 回溯与分支限界 (Backtracking and Branch and Bound): 讲解回溯算法的深度优先搜索策略，以及如何通过剪枝来优化搜索空间。我们将通过解决N皇后问题、数独求解、图的着色问题等来理解回溯法的应用。分支限界法则是在回溯的基础上，利用界限函数来进一步剪枝，提高求解效率，我们将通过旅行商问题（TSP）的近似解法或特定实例的精确解法来展示其原理。 第三部分：高级算法与数据结构 本部分将进入更复杂的算法和数据结构领域，探讨能够解决更广泛问题的技术。 图算法 (Graph Algorithms): 在第二部分对图算法有所涉及，本部分将更深入地探讨。我们将学习有向无环图 (DAG) 的拓扑排序，深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS) 的高级应用，以及强连通分量、桥和割点等概念。除了第二部分提到的最短路径算法，我们还将学习最小生成树算法的更多细节，并介绍最大流与最小割定理及其相关算法（如Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法）。 高级数据结构 (Advanced Data Structures): 介绍能够高效支持特定操作的数据结构。我们将学习平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）和B树在数据库和文件系统中的应用。此外，还将探讨散列表（Hash Tables）的原理、冲突解决方法以及性能分析。对于需要处理集合操作的场景，我们将介绍并学习并查集 (Disjoint Set Union) 的高效实现。 近似算法与概率算法 (Approximation Algorithms and Randomized Algorithms): 鉴于许多NP-hard问题难以在多项式时间内获得精确解，本部分将介绍近似算法的设计思想，以及如何分析近似算法的性能（近似比）。同时，我们将探讨概率算法，如蒙特卡罗算法和拉斯维加斯算法，并展示它们在素性测试（Miller-Rabin算法）或随机图生成等问题中的应用。 第四部分：算法分析与实践 本部分将回归算法的分析，并探讨实际应用中的考量。 摊还分析 (Amortized Analysis): 介绍摊还分析方法，用于分析一系列操作的总成本，即使单个操作可能非常昂贵，但平均成本却很低。我们将通过分析动态数组、二项堆和斐波那契堆等数据结构的摊还成本来理解其重要性。 算法工程与性能调优 (Algorithm Engineering and Performance Tuning): 讨论在实际编程中如何选择和实现算法，以及如何进行性能测试和调优。我们将关注算法在不同硬件环境下的表现，缓存效率，以及编译器优化对算法性能的影响。此外，还将简要介绍一些并行算法和分布式算法的设计思路。 算法在实际问题中的应用案例 (Case Studies of Algorithms in Real-world Problems): 通过多个实际应用案例，展示本书所学算法的威力。例如，在搜索引擎中使用的文本索引算法，在社交网络分析中的图算法，在推荐系统中的匹配算法，以及在生物信息学中的序列比对算法等。这些案例将帮助读者将理论知识与实际需求相结合，体会算法的价值。 本书通过理论阐述、数学推导、伪代码表示以及大量的图示和实例，力求使读者能够深入理解算法的设计思想、分析方法和实际应用。无论是计算机科学专业的学生，还是希望提升编程能力的开发者，本书都将是您探索算法世界的宝贵指南。

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这是一本令我感到既震撼又充满挑战的书。它的内容似乎触及了计算机科学和应用数学的交汇处，那些最前沿的、最能体现智能计算思想的核心领域。从书名来看，我猜想这本书不会仅仅停留于介绍基础的算法，而是会深入探讨那些能够处理复杂、大规模、甚至是动态变化问题的“现代”方法。我尤其关注书中是否会涉及一些基于机器学习的优化技术，比如如何利用神经网络来辅助优化过程，或者如何构建能够自我学习和适应的优化系统。在当今大数据和人工智能飞速发展的时代，这类结合是必然的趋势。另外，我对书中对算法效率和可扩展性的讨论非常感兴趣。很多时候，一个算法的理论可行性很高，但在实际大规模应用时却因为计算复杂度过高而无法落地。这本书能否提供一些实用的技巧和策略，来解决实际工程中的效率瓶颈，是我最为期待的。此外，我希望书中不仅能介绍方法，还能对各种方法的优缺点进行深入的对比分析，并给出在不同问题类型下选择合适方法的指导。只有这样，读者才能真正做到“知其然，更知其所以然”，灵活运用所学知识。

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当我看到这本书时，我首先想到的是那些在学术界备受推崇的经典著作，它们往往以其深刻的洞察力和前瞻性的视野，引领着某个学科的发展方向。这本书的标题，"现代优化计算方法"，无疑指向了一个极具挑战性和实用价值的研究领域。我猜测这本书的作者定是一位在优化计算领域有着深厚造诣的专家，他能够将复杂的理论知识以一种清晰、系统的方式传达给读者。我期待书中能够涵盖一些最前沿的优化技术，例如那些能够处理不确定性、模糊性和多目标问题的最新研究成果。在现实世界中，很少有问题是完全确定和单一目标的，而能够有效地处理这些复杂性，是现代优化方法的核心所在。我尤其感兴趣的是书中是否会讨论到一些新兴的计算范式，比如并行计算、分布式计算在优化问题中的应用，以及如何利用高性能计算资源来加速求解过程。同时，我也希望书中能够对各种方法的适用范围、性能评估标准以及潜在的局限性进行深入的探讨，帮助读者建立起一种批判性的思维，能够根据实际问题选择最合适的解决方案。这本书，可能不仅仅是一本教科书，更是一扇通往优化计算前沿研究的大门。

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我一直认为，一本好的科普读物，应该能够让那些非专业人士也对某个深奥的领域产生浓厚的兴趣，而这本书在这方面似乎做得相当不错。虽然我并非数学专业出身，但当我拿起这本书时，便被它那种循序渐进的叙事方式所吸引。它没有一开始就抛出枯燥的公式和定理，而是从一些贴近生活的优化问题入手，比如如何规划一次最高效的旅行路线，或者如何在一个超市里以最省时的方式购买所需商品。这些鲜活的例子，一下子拉近了读者与书本内容的距离。然后，作者巧妙地将这些日常问题转化为数学模型，并一步步引入了各种计算方法。我尤其喜欢书中穿插的一些历史故事，讲述了这些优化思想是如何在不同时代、由不同科学家一步步发展起来的。这种人文关怀和学术严谨的结合，让阅读过程充满了趣味性。我期待书中能够详细介绍一些通俗易懂的优化算法，并且通过大量的图表和实例来解释其原理。例如，在描述某个算法时，能够有一个生动的动画效果示意，或者用一个清晰的流程图来展现其决策过程，这样即使没有深厚的数学背景，也能有所收获。希望这本书能成为我打开优化计算大门的一把钥匙，让我感受到科学的魅力。

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这本书的封面设计就给人一种沉静而专业的质感，深蓝色的背景搭配烫金的字体，透着一股严谨的学术气息。翻开扉页，纸张的触感温润而厚实，印刷清晰，没有一丝廉价感。我最开始是被书名吸引，"现代优化计算方法"，光是听起来就觉得内容一定非常前沿，充满了解决复杂问题的智慧。我一直对数学建模和算法设计有着浓厚的兴趣，尤其是在工程领域，很多优化问题都让人头疼，比如如何最小化成本、最大化效率，或者在有限资源下做出最优决策。这本书似乎能够提供一套系统性的方法论，从理论基础到具体应用，一步步地指导读者如何将这些抽象的优化思想转化为可执行的计算方案。我对书中会不会涵盖诸如遗传算法、模拟退火、粒子群优化这类启发式算法特别期待，它们在处理那些传统方法难以解决的非线性、高维度问题时，往往能展现出惊人的潜力。同时，我也很好奇书中是否会深入探讨这些算法的收敛性、鲁棒性以及在不同应用场景下的适用性，这对于真正掌握和运用它们至关重要。总而言之，这本书的出现，就像是在我求知道路上的一盏明灯，预示着我将有机会触及优化计算的最新领域，解决现实世界中的难题。

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这本书的装帧设计非常简洁大气，白色的封面上用极简的线条勾勒出一种抽象的数学模型，仿佛在暗示着内容的精炼和深刻。在我看来，学习任何知识，最怕的就是“画蛇添足”和“故弄玄虚”。我希望这本书能够以一种极其严谨、但不失清晰的逻辑，将“现代优化计算方法”这一主题呈现出来。它应该是一个结构完整、内容扎实的体系，能够带领读者从基础概念出发，逐步深入到各种复杂的算法和模型。我特别看重书中是否能够详细阐述算法背后的数学原理，以及如何从数学模型推导出计算方法。例如，在介绍某种算法时，能否给出其目标函数、约束条件、以及求解过程的数学推导过程，并解释清楚每一步的意义。同时，我也希望书中能够提供丰富的代码示例，最好是使用当下主流的编程语言（如Python），并配以详细的注释，让读者能够将理论知识转化为实际的编程实现。对算法的实际应用场景的介绍也必不可少，例如在金融风险管理、物流调度、或者生物信息学等领域，如何应用这些优化方法解决实际问题。我相信，一本真正优秀的学术书籍，应当是理论与实践并重的。

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遗传算法等各种算法的系统讲解

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遗传算法等各种算法的系统讲解

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太理论。太枯燥。

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遗传算法等各种算法的系统讲解

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难难难。。。我以后再也不要用到它了。。。