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算法分析與設計教程（簡體書）
- 系列名：21世紀全國應用型本科計算機案例規劃教材
- ISBN13：9787301231227
- 出版社：北京大學出版社
- 作者：秦明
- 裝訂／頁數：平裝／231頁
- 規格：23.5cm*16.8cm (高/寬)
- 版次：1
- 出版日：2019/03/25
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商品簡介
作者簡介
名人/編輯推薦
目次
書摘/試閱
商品簡介
相比于傳統類型的算法分析與設計教程，本書的最大特點是將計算思維這種思維方式貫穿于全書的各個章節中，力圖使讀者不僅理解和掌握這門課程的基本內容，而且通過對全書的學習，能夠認識和體會計算思維這種新的思維模式在算法的分析與設計中的運用方法。除此以外，本書在第8章介紹了當前在算法研究領域的前沿一一智能算法。為了便于讀者很好地掌握經典算法的設計思想和設計方法，本書的第1―7章在每一章的末尾有本章小結、習題與思考；為了便于讀者進一步深入理解如何計算思維求解問題，在第2―5章、第7章的主要內容之后附加了“課后閱讀材料”這個專題加以討論。本書可以作為高等院校計算機科學、智能科學、信息安全等相關專業的本科生教學用書，也可以作為從事算法及人工智能研究的研究人員或軟件開發人員的參考書。
作者簡介
秦明，副教授，碩士，華中科技大學文華學院，全國軟件專業人才設計與開發大賽優秀指導教師，主要研究計算機軟件和算法。
名人/編輯推薦
《21世紀全國應用型本科計算機案例型規劃教材:算法分析與設計教程》可以作為高等院校計算機科學、智能科學、信息安全等相關專業的本科生教學用書，也可以作為從事算法及人工智能研究的研究人員或軟件開發人員的參考書。《21世紀全國應用型本科計算機案例型規劃教材:算法分析與設計教程》由秦明主編。
目次
第1章算法引論
1.1算法的基本概念
1.1.1算法的重要特性
1.1.2算法的基本內容
1.2算法分析
1.2.1計算時間的漸進表示
1.2.2常用的整數求和公式
1.2.3作時空性能分布圖
1.3最優算法概述
本章小結
習題與思考
第2章遞歸算法與分治算法
2.1遞歸算法的實現機制
2.1.1遞歸函數調用的一般形式
2.1.2值的回傳
2.1.3遞歸函數調用的內部操作
2.2遞歸算法的設計
2.3遞歸算法轉化為非遞歸算法
2.4遞歸關系式的計算
2.4.1生成函數及其性質
2.4.2利用生成函數求解遞歸關系式
2.4.3k階常系數線性齊次遞歸關系式
2.4.4k階常系數線性非齊次遞歸關系式
2.5分治算法的基本設計原理
2.6分治算法求解二分搜索問題
2.7分治算法求解歸并排序問題
2.8分治算法求解快速排序問題
2.8.1數組的劃分
2.8.2快速排序算法的實現
2.8.3快速排序算法的最壞情況分析
2.8.4快速排序算法的平均情況分析
2.9分治算法求解選擇問題
2.9.1選擇問題的思想方法
2.9.2選擇問題的算法實現
2.9.3關于選擇問題的算法分析
本章小結
課后閱讀材料
習題與思考
第3章貪心算法
3.1貪心算法的設計思想
3.2貪心算法求解背包問題
3.2.1背包問題貪心算法的設計思想
3.2.2背包問題貪心算法的分析
3.3貪心算法求解單源點最短路徑問題
3.3.1單源點最短路徑貪心算法的設計思想
3.3.2單源點最短路徑貪心算法的實現
3.3.3單源點最短路徑貪心算法的分析
3.4貪心算法求解最小成本生成樹問題
3.4.1最小成本生成樹問題
3.4.2普里姆算法的實現過程
3.4.3普里姆算法的分析
3.4.4克魯斯卡爾算法的思想方法
3.4.5集合的樹表示和不相交集合的合并——樹結構應用實例
3.4.6克魯斯卡爾算法的實現過程
3.4.7克魯斯卡爾算法的分析
本章小結
課后閱讀材料
習題與思考
第4章動態規劃算法
4.1動態規劃算法的設計思想
4.2多段圖的最小成本問題
4.2.1多段圖的決策過程
4.2.2多段圖模型動態規劃算法的具體實現
4.2.3多段圖模型的求解實例
4.3資源分配問題
4.3.1資源分配方案的決策過程
4.3.2動態規劃算法求解資源分配問題的實現
4.4011背包問題
4.4.1011背包問題的求解過程
4.4.2011背包問題的動態規劃算法
4.5最長公共子序列問題
4.5.1最長公共子序列的搜索過程
4.5.2最長公共子序列的動態規劃算法實現
本章小結
課后閱讀材料
習題與思考
第5章回溯算法
5.1回溯算法的設計思想
5.2回溯算法的設計框架
5.3011背包問題
5.3.1回溯算法求解0／1背包問題的求解過程
5.3.2回溯算法求解0／1背包問題的算法實現
5.4裝箱問題
5.4.1裝箱問題實現
5.4.2遞歸回溯算法設計
5.4.3上界函數
5.4.4迭代回溯算法設計
5.5最大通信團體問題
5.5.1最大團體問題的描述及求解思路
5.5.2最大通信團體問題的描述及求解思路
本章小結
課后閱讀材料
習題與思考
第6章隨機化算法
6.1隨機化算法引言
6.1.1隨機化算法的分類
6.1.2隨機數產生器
6.2謝伍德算法
6.2.1隨機化快速排序算法
6.2.2隨機化選擇算法
6.3拉斯維加斯算法
6.4蒙特卡羅算法
本章小結
習題與思考
第7章圖論與網絡流問題
7.1圖的遍歷
7.1.1圖的深度優先搜索遍歷算法
7.1.2圖的廣度優先搜索遍歷算法
7.1.3無向圖的割點
7.1.4有向圖的強連通分支
7.2網絡的最大流量問題
7.2.1必備的數學知識
7.2.2最大流量算法與最大容量擴展算法
7.2.3最短路徑擴展算法
7.3二部圖的最大匹配問題
7.3.1必備的數學知識
7.3.2二部圖的最大匹配的匈牙利樹算法
本章小結
課后閱讀材料
習題與思考
第8章智能算法掠影
8.1遺傳算法
8.1.1遺傳算法的基本機理
8.1.2遺傳算法的求解步驟
8.2粒子群優化算法
8.2.1群智能算法和粒子群優化算法概述
8.2.2粒子群優化算法研究及應用
8.3蟻群算法
8.3.1蟻群算法理論
8.3.2蟻群算法的研究及應用
8.4免疫算法
8.4.1免疫算法的提出
8.4.2免疫算法的理論
8.4.3免疫算法的應用及其
發展趨勢
本章小結
參考文獻
1.1算法的基本概念
1.1.1算法的重要特性
1.1.2算法的基本內容
1.2算法分析
1.2.1計算時間的漸進表示
1.2.2常用的整數求和公式
1.2.3作時空性能分布圖
1.3最優算法概述
本章小結
習題與思考
第2章遞歸算法與分治算法
2.1遞歸算法的實現機制
2.1.1遞歸函數調用的一般形式
2.1.2值的回傳
2.1.3遞歸函數調用的內部操作
2.2遞歸算法的設計
2.3遞歸算法轉化為非遞歸算法
2.4遞歸關系式的計算
2.4.1生成函數及其性質
2.4.2利用生成函數求解遞歸關系式
2.4.3k階常系數線性齊次遞歸關系式
2.4.4k階常系數線性非齊次遞歸關系式
2.5分治算法的基本設計原理
2.6分治算法求解二分搜索問題
2.7分治算法求解歸并排序問題
2.8分治算法求解快速排序問題
2.8.1數組的劃分
2.8.2快速排序算法的實現
2.8.3快速排序算法的最壞情況分析
2.8.4快速排序算法的平均情況分析
2.9分治算法求解選擇問題
2.9.1選擇問題的思想方法
2.9.2選擇問題的算法實現
2.9.3關于選擇問題的算法分析
本章小結
課后閱讀材料
習題與思考
第3章貪心算法
3.1貪心算法的設計思想
3.2貪心算法求解背包問題
3.2.1背包問題貪心算法的設計思想
3.2.2背包問題貪心算法的分析
3.3貪心算法求解單源點最短路徑問題
3.3.1單源點最短路徑貪心算法的設計思想
3.3.2單源點最短路徑貪心算法的實現
3.3.3單源點最短路徑貪心算法的分析
3.4貪心算法求解最小成本生成樹問題
3.4.1最小成本生成樹問題
3.4.2普里姆算法的實現過程
3.4.3普里姆算法的分析
3.4.4克魯斯卡爾算法的思想方法
3.4.5集合的樹表示和不相交集合的合并——樹結構應用實例
3.4.6克魯斯卡爾算法的實現過程
3.4.7克魯斯卡爾算法的分析
本章小結
課后閱讀材料
習題與思考
第4章動態規劃算法
4.1動態規劃算法的設計思想
4.2多段圖的最小成本問題
4.2.1多段圖的決策過程
4.2.2多段圖模型動態規劃算法的具體實現
4.2.3多段圖模型的求解實例
4.3資源分配問題
4.3.1資源分配方案的決策過程
4.3.2動態規劃算法求解資源分配問題的實現
4.4011背包問題
4.4.1011背包問題的求解過程
4.4.2011背包問題的動態規劃算法
4.5最長公共子序列問題
4.5.1最長公共子序列的搜索過程
4.5.2最長公共子序列的動態規劃算法實現
本章小結
課后閱讀材料
習題與思考
第5章回溯算法
5.1回溯算法的設計思想
5.2回溯算法的設計框架
5.3011背包問題
5.3.1回溯算法求解0／1背包問題的求解過程
5.3.2回溯算法求解0／1背包問題的算法實現
5.4裝箱問題
5.4.1裝箱問題實現
5.4.2遞歸回溯算法設計
5.4.3上界函數
5.4.4迭代回溯算法設計
5.5最大通信團體問題
5.5.1最大團體問題的描述及求解思路
5.5.2最大通信團體問題的描述及求解思路
本章小結
課后閱讀材料
習題與思考
第6章隨機化算法
6.1隨機化算法引言
6.1.1隨機化算法的分類
6.1.2隨機數產生器
6.2謝伍德算法
6.2.1隨機化快速排序算法
6.2.2隨機化選擇算法
6.3拉斯維加斯算法
6.4蒙特卡羅算法
本章小結
習題與思考
第7章圖論與網絡流問題
7.1圖的遍歷
7.1.1圖的深度優先搜索遍歷算法
7.1.2圖的廣度優先搜索遍歷算法
7.1.3無向圖的割點
7.1.4有向圖的強連通分支
7.2網絡的最大流量問題
7.2.1必備的數學知識
7.2.2最大流量算法與最大容量擴展算法
7.2.3最短路徑擴展算法
7.3二部圖的最大匹配問題
7.3.1必備的數學知識
7.3.2二部圖的最大匹配的匈牙利樹算法
本章小結
課后閱讀材料
習題與思考
第8章智能算法掠影
8.1遺傳算法
8.1.1遺傳算法的基本機理
8.1.2遺傳算法的求解步驟
8.2粒子群優化算法
8.2.1群智能算法和粒子群優化算法概述
8.2.2粒子群優化算法研究及應用
8.3蟻群算法
8.3.1蟻群算法理論
8.3.2蟻群算法的研究及應用
8.4免疫算法
8.4.1免疫算法的提出
8.4.2免疫算法的理論
8.4.3免疫算法的應用及其
發展趨勢
本章小結
參考文獻
書摘/試閱
本章最重要的概念是多階段決策問題和動態規劃算法的基本概念；本書中講授的每一個算法都是用于解決某一類問題的，本章中所講授的動態規劃算法也是如此。這就表明，在我們設計算法解決一個實際問題之前，必須首先分析這個實際問題具有哪些特征，然后依據這些特征選擇相應的算法進行求解，往往會獲得事半功倍的效果。此外，針對每個可以使用動態規劃算法求解的問題。應首先熟練掌握對于最優化問題的分類情況，即能夠使用動態規劃算法求解的最優化問題是多階段決策優化問題。然后證明這一問題的求解過程滿足最優化原理，接著將這一問題轉化為單階段決策優化問題，即寫出相鄰兩個階段之間的狀態轉移方程，最后，根據這個狀態轉移方程設計動態規劃算法求解該問題。值得一提的是，一旦最優化問題可以使用動態規劃算法求解，則求出的解一定是這個問題的最優解，這是動態規劃算法與第3章講到的貪心算法的最大區別，之所以如此，是因為滿足最優性原理。最優解的獲得是由于根據狀態轉移方程得到了最優決策序列，換句話說，有了最優決策序列，就必然會有與之相對應的最優解。
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