Introduction to Design and Analysis of Algorithms (Computer Science) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Inc.,US

作者:Seymour Evan Goodman

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1980-04-01

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070663008

丛书系列:

图书标签:

算法
数据结构
计算机科学
算法分析
设计与分析
算法导论
编程
理论计算机科学
计算复杂度
离散数学

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具体描述

算法设计与分析：计算机科学的基石本书深入探讨了算法设计与分析的核心概念，为读者构建了一个坚实的计算机科学理论基础。我们将循序渐进地揭示各种经典算法的精妙之处，并教会您如何系统性地评估它们的效率和适用性。核心内容概览：算法基础：我们将从最基本的概念讲起，定义什么是算法，以及衡量算法性能的关键指标——时间复杂度和空间复杂度。您将学习如何使用大O符号等数学工具来精确地描述和比较算法的效率，理解不同复杂度类别的算法在处理大规模数据时的性能差异。分治策略：这是一种强大的问题解决范式，它将复杂问题分解为规模更小的相似子问题，分别解决后再将结果合并。本书将详细解析如何应用分治策略解决诸如归并排序、快速排序、二分搜索等著名算法。您将深入理解分治算法的设计思想、递归关系的建立以及求解方法。贪心算法：贪心算法通过在每一步选择局部最优解来期望获得全局最优解。我们将探讨贪心算法的应用场景，例如霍夫曼编码、最小生成树（Prim算法和Kruskal算法）、最短路径（Dijkstra算法）等。您将学习如何识别问题是否适合采用贪心策略，并理解其正确性的证明方法。动态规划：当问题具有最优子结构和重叠子问题时，动态规划便成为一种有效的解决方案。本书将详细讲解动态规划的设计思想，包括状态的定义、状态转移方程的建立以及递推实现。我们将通过背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典案例，让您掌握动态规划的精髓。图算法：图是数据结构中一种极其重要的表示方式，用于建模各种关联关系。本书将深入介绍图的基本概念、表示方法（邻接矩阵和邻接表），以及一系列核心图算法。您将学习如何使用深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）来遍历和探索图的结构，理解拓扑排序在任务调度和依赖关系中的应用，并深入研究最短路径问题（Bellman-Ford算法，Floyd-Warshall算法）和最小生成树算法。搜索与回溯：当问题的解空间很大且难以直接计算时，搜索策略，特别是回溯法，便显得尤为重要。我们将探讨如何系统地搜索解空间，并使用剪枝技术优化搜索效率。八皇后问题、数独求解等经典问题将作为回溯法的生动实例。 NP完备性：随着算法复杂度的讨论深入，我们将引入计算复杂性理论的概念，特别是NP类问题和NP完备性。您将了解什么是NP问题，NP完备性意味着什么，以及如何识别一个问题是否属于NP完备类。这将帮助您理解为什么有些问题似乎没有高效的多项式时间算法，并为您提供解决这些问题的策略性思考。算法分析技巧：除了上述经典算法，本书还将教授您分析和设计算法的通用方法和技巧。我们将复习和深化概率分析、摊还分析等高级分析技术，以及在面对新问题时如何选择合适的数据结构和算法范式。学习本书的收获：通过学习本书，您将能够：深刻理解算法的核心概念和分析方法。熟练掌握多种经典算法的设计思想和实现技巧。具备独立分析新算法的时间和空间复杂度能力。能够根据具体问题选择和设计最优的算法解决方案。为进一步深入学习计算机科学的各个领域（如机器学习、人工智能、数据科学、计算几何等）打下坚实的基础。本书旨在提供一个全面、系统且实用的算法学习体验，无论您是计算机科学专业的学生，还是希望提升算法能力的从业者，都能从中获益匪浅。让我们一同踏上这段探索算法奥秘的旅程，掌握解决计算难题的强大工具。