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算法设计实例教程 版权信息
- ISBN：9787560668741
- 条形码：9787560668741 ; 978-7-5606-6874-1
- 装帧：平装
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
算法设计实例教程 内容简介
本书是一本深入浅出，通俗易懂，原理性、趣味性和实用性相结合的算法设计教材。本书在介绍常见数据结构基本知识的基础上，着重从“易读、易学、易用”和培养“问题解决能力”两方面对常见算法进行了有效组织与阐述。
本书是衔接本科生“算法与数据结构”与研究生“算法分析与设计”两门课程的、面向高年级本科生的算法设计教材，内容设计合理，既包括常见的算法介绍，又包括流算法、图算法等流行算法，讲解清晰、透彻，能够帮助初学者建立信心，快速入手。本书采用“问题牵引”的方式依次介绍数据结构基础知识，分治、枚举、贪心、递归等基础算法，排序、查找、字符串、图论、动态规划、计算几何以及流算法、图算法等高级算法。
本书适合作为高等院校各专业的本科生的算法设计教材，也可以作为广大计算机爱好者及各类自学人员的参考资料。
算法设计实例教程 目录
第1章 数据结构基础 1
1.1 常见的数据结构 1
1.1.1 数组 1
1.1.2 链表 3
1.1.3 堆栈和队列 6
1.1.4 树和图 9
1.1.5 散列表 15
1.2 算法 16
1.2.1 算法及性质 16
1.2.2 算法性能评价 18
1.3 本章小结 20
第2章 基础算法 21
2.1 分治法 21
2.1.1 分治法的基本概念 21
2.1.2 分治法应用举例1：循环赛日程表 22
2.1.3 分治法应用举例2：大整数乘法 24
2.2 递归法 28
2.2.1 递归法的基本概念 28
2.2.2 递归应用举例1：斐波那契数列 30
2.2.3 递归优化—斐波那契数列的优化求解 32
2.2.4 递归应用举例2：饮料换购 35
2.2.5 递归应用举例3：输出全排列 36
2.3 枚举法 38
2.3.1 枚举法的基本概念 38
2.3.2 枚举法应用举例1：百鸡百钱 38
2.3.3 枚举法应用举例2：鸡兔同笼问题 39
2.3.4 枚举法应用举例3：水仙花数 41
2.3.5 枚举法应用举例4：孪生素数 42
2.3.6 枚举法应用举例5：*大公约数 43
2.4 贪心法 45
2.4.1 贪心法的基本概念 45
2.4.2 贪心法应用举例1：找零钱 46
2.4.3 贪心法应用举例2：删除k位数字 47
2.5 本章小结 48
第3章 排序算法 50
3.1 排序的相关概念 50
3.2 冒泡排序 50
3.2.1 冒泡排序算法描述 51
3.2.2 冒泡排序程序实现举例 52
3.2.3 冒泡排序算法分析 55
3.3 选择排序 55
3.3.1 选择排序算法描述 56
3.3.2 选择排序算法实现举例 57
3.3.3 选择排序算法分析 59
3.4 插入排序 60
3.4.1 插入排序算法描述 60
3.4.2 插入排序算法实现举例 61
3.4.3 插入排序算法分析 62
3.5 归并排序 62
3.5.1 归并排序算法描述 63
3.5.2 归并排序算法实现举例 63
3.5.3 归并排序算法分析 66
3.6 快速排序 66
3.6.1 快速排序算法描述 66
3.6.2 快速排序算法实现举例 68
3.6.3 快速排序算法分析 70
3.7 排序算法的性能比较 70
3.8 本章小结 70
第4章 查找 72
4.1 顺序查找 72
4.1.1 顺序查找的基本概念 72
4.1.2 顺序查找的应用举例1：找*大值 72
4.1.3 顺序查找的应用举例2：字母统计 73
4.2 二分查找 75
4.2.1 二分查找的基本概念 75
4.2.2 二分查找的应用举例1：查找元素x 75
4.2.3 二分查找的应用举例2：统计数字在有序数组中出现的次数 77
4.3 图的搜索 79
4.3.1 DFS的基本概念 79
4.3.2 BFS的基本概念 81
4.3.3 DFS与BFS的应用举例1：*小高度树 82
4.3.4 DFS与BFS的应用举例2：水壶问题 86
4.4 本章小结 89
第5章 字符串匹配和高精度运算 91
5.1 字符串匹配 91
5.1.1 朴素模式匹配 91
5.1.2 KMP模式匹配 93
5.2 高精度运算 96
5.2.1 简单计算方法—“列竖式” 96
5.2.2 大数求和的程序实现 97
5.2.3 阶乘的精确计算 100
5.3 本章小结 102
第6章 图论算法 104
6.1 *小生成树 104
6.2 *短路径 110
6.2.1 Dijkstra算法 111
6.2.2 使用优先队列的Dijkstra算法 116
6.2.3 Bellman-Ford算法 117
6.2.4 Floyd算法 120
6.3 *大匹配—匈牙利算法 124
6.4 本章小结 127
第7章 动态规划算法 128
7.1 基本思想和概念 128
7.2 算法原理和步骤 129
7.3 0-1背包问题 132
7.3.1 0-1背包问题的多阶段决策 132
7.3.2 规划方向 133
7.3.3 滚动数组 135
7.4 动态规划应用举例1：仓库的警犬 136
7.5 动态规划应用举例2：火力打击 137
7.6 本章小结 138
第8章 计算几何基础* 140
8.1 几何基础概念 140
8.1.1 点、直线、线段和向量 140
8.1.2 向量的运算 141
8.1.3 常见几何问题计算 143
8.2 包含关系 147
8.2.1 判断图形是否在矩形中 147
8.2.2 判断图形是否在多边形内部 147
8.3 凸包 148
8.3.1 凸包的定义 148
8.3.2 求解凸包的算法 148
8.4 本章小结 154
第9章 高级算法 155
9.1 流算法 155
9.1.1 数据流的基本概念 155
9.1.2 数据流的基本问题—确定频繁元素 156
9.1.3 Lossy Counting和Sticky Sampling算法 158
9.2 图算法 159
9.2.1 中心性算法 160
9.2.2 社群发现算法 164
9.3 信息匹配 166
9.3.1 穷举法 168
9.3.2 自动机 169
9.4 本章小结 170
参考文献 172
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