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算法设计与分析基础(PYTHON语言描述)(微课视频版) 版权信息
- ISBN：9787302659563
- 条形码：9787302659563 ; 978-7-302-65956-3
- 装帧：平装
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
算法设计与分析基础(PYTHON语言描述)(微课视频版) 本书特色
本书特色：
（1）由浅入深，循序渐进。每种算法策略从设计思想、算法框架入手，由易到难地讲解经典问题的求解过程。
（2）示例丰富，重视启发。书中列举大量的具有典型性的求解问题，深入剖析采用相关算法策略求解的思路，清晰地展示算法设计的过程。
（3）注重求解问题的多维性。同一个问题采用多种算法策略实现，通过不同算法策略的比较，使学生更容易了解每一种算法策略的设计特点和各自的优缺点。
（4）强调实践和动手能力的培养。书中针对相关知识点以实战题形式讨论了力扣中国网站部分在线编程题的设计思路和解决过程，让学生体会到“学以致用”和解决实际问题的乐趣。
算法设计与分析基础(PYTHON语言描述)(微课视频版) 内容简介
本书结合Python语言的各种数据类型介绍穷举法、归纳法、迭代法和递归法等基本算法设计方法，重点讨论分治法、回溯法、分支限界法、贪心法和动态规划五大算法设计策略的原理和算法设计框架，通过大量典型示例和LeetCode实战题解析了多途径构建模型、求解和验证的过程。 全书既注重原理又注重实践，配有大量图表、练习题、上机实验题和在线编程题，内容丰富，概念讲解清楚，表达严谨，逻辑性强，语言精练，可读性好。 本书既便于教师课堂讲授，又便于自学者阅读，适合作为高等院校“算法设计与分析”课程的教材，也可供ACM和各类程序设计竞赛者参考。
算法设计与分析基础(PYTHON语言描述)(微课视频版) 目录
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第1章算法入门——概论/
1．1算法概述/
1．1．1什么是算法/
1．1．2算法的描述/
1．1．3算法设计的基本步骤/
1．2算法分析/
1．2．1算法的时间复杂度分析/
1．2．2算法的空间复杂度分析/
习题1/
第2章工之利器——常用数据结构及其应用/
2．1线性表——数组/
2．1．1线性表的定义/
2．1．2Python列表/
2．1．3列表元素的排序/
2．1．4列表的复制/
2．1．5实战——移除元素(LeetCode27★)/
2．2线性表——链表/
2．2．1单链表/
2．2．2实战——反转链表(LeetCode206★)/
2．3字符串/
2．3．1字符串的定义/
2．3．2Python中的字符串/
2．3．3实战——*大重复子字符串(LeetCode1668★)/
2．4栈/
2．4．1栈的定义/
2．4．2用Python列表实现栈/
2．4．3实战——使括号有效的*少添加
(LeetCode921★★)/ 2．5双端队列/ 2．5．1双端队列的定义/ 2．5．2Python中的双端队列/ 2．5．3实战——滑动窗口中的*大值
(LeetCode239★★★)/ 2．6队列/ 2．6．1队列的定义/ 2．6．2Python中的队列/ 2．6．3实战——无法吃午餐的学生的数量
(LeetCode1700★)/ 2．7优先队列/ 2．7．1优先队列的定义/ 2．7．2Python中的优先队列/ 2．7．3实战——数据流中第k大的元素
(LeetCode703★)/ 2．8树和二叉树/ 2．8．1树/ 2．8．2二叉树/ 2．8．3实战——二叉树的完全性检验
(LeetCode958★★)/ 2．9图/ 2．9．1图的基础/ 2．9．2实战——课程表(LeetCode207★★)/ 2．10并查集/ 2．10．1并查集的基础/ 2．10．2实战——省份的数量(LeetCode547★★)/ 2．11二叉排序树和平衡二叉树/ 2．11．1二叉排序树/ 2．11．2平衡二叉树/ 2．11．3红黑树/ 2．11．4Python中的有序类/ 2．11．5实战——前k个高频单词(LeetCode692★★)/ 2．12哈希表/ 2．12．1哈希表的基础/ 2．12．2Python中的哈希表/ 2．12．3实战——多数元素(LeetCode169★)/ 习题2/ 第3章技能——基本算法设计方法/ 3．1穷举法/ 3．1．1穷举法概述/ 3．1．2*大连续子序列和/ 3．1．3实战——*大子序列和(LeetCode53★)/ 3．2归纳法/ 3．2．1归纳法概述/ 3．2．2直接插入排序/ 3．2．3实战——不同路径(LeetCode62★★)/ 3．2．4猴子摘桃子问题/ 3．3迭代法/ 3．3．1迭代法概述/ 3．3．2简单选择排序/ 3．3．3实战——多数元素(LeetCode169★)/ 3．3．4求幂集/ 3．3．5实战——子集(LeetCode78★★)/ 3．4递归法/ 3．4．1递归法概述/ 3．4．2冒泡排序/ 3．4．3求全排列/ 3．4．4实战——字符串解码(LeetCode394★★)/ 3．5递推式计算/ 3．5．1直接展开法/ 3．5．2递归树方法/ 3．5．3主方法/ 习题3/ 第4章分而治之——分治法/ 4．1分治法概述/ 4．1．1什么是分治法/ 4．1．2分治法算法的框架/ 4．2求解排序问题/ 4．2．1快速排序/
4．2．2实战——*小的k个数(面试题17．14★★)/ 4．2．3归并排序/ 4．2．4实战——数组中的逆序对(剑指Offer51★★★)/ 4．3求解查找问题/ 4．3．1查找*大和次大元素/ 4．3．2二分查找/ 4．3．3二分查找的扩展/ 4．3．4实战——寻找峰值(LeetCode162★★)/ 4．3．5查找两个等长有序序列的中位数/ 4．3．6查找假币问题/ 4．4求解组合问题/ 4．4．1*大连续子序列的和/ 4．4．2实战——*大子序列的和(LeetCode53★)/ 4．4．3实战——多数元素(LeetCode169★)/ 4．4．4实战——三数之和(LeetCode15★★)/ 4．4．5求*近点对距离/ 习题4/ 第5章走不下去就回退——回溯法/ 5．1回溯法概述/ 5．1．1问题的解空间/ 5．1．2什么是回溯法/ 5．1．3回溯法算法的时间分析/ 5．2深度优先搜索/ 5．2．1图的深度优先遍历/ 5．2．2深度优先遍历和回溯法的差别/ 5．2．3实战——二叉树的所有路径(LeetCode257★)/ 5．3基于子集树框架的问题求解/ 5．3．1子集树算法框架概述/ 5．3．2实战——子集(LeetCode78★★)/ 5．3．3实战——子集Ⅱ(LeetCode90★★)/ 5．3．4实战——目标和(LeetCode494★★)/ 5．3．5子集和问题/ 5．3．6简单装载问题/ 5．3．70/1背包问题/ 5．3．8完全背包问题/ 5．3．9实战——皇后Ⅱ(LeetCode52★★★)/ 5．3．10任务分配问题/ 5．3．11*实战——完成所有工作的*短时间
(LeetCode1723★★★)/ 5．3．12图的m着色/ 5．4基于排列树框架的问题求解/ 5．4．1排列树算法框架概述/ 5．4．2实战——含重复元素的全排列Ⅱ(LeetCode47★★)/ 5．4．3任务分配问题/ 5．4．4货郎担问题/ 习题5/ 第6章朝*优解方向前进——分支限界法/ 6．1分支限界法概述/ 6．1．1什么是分支限界法/ 6．1．2分支限界法的设计要点/ 6．1．3分支限界法的时间分析/ 6．2广度优先搜索/ 6．2．1图的广度优先遍历/ 6．2．2广度优先搜索算法框架/ 6．2．3实战——到家的*少跳跃次数(LeetCode1654★★)/ 6．2．4实战——滑动谜题(LeetCode773★★★)/ 6．2．5实战——腐烂的橘子(LeetCode994★★)/ 6．3队列式分支限界法/ 6．3．1队列式分支限界法概述/ 6．3．2图的单源*短路径/ 6．3．3SPFA算法/ 6．3．4实战——网络延迟时间(LeetCode743★★)/ 6．3．50/1背包问题/ 6．4优先队列式分支限界法/ 6．4．1优先队列式分支限界法概述/ 6．4．2图的单源*短路径/ 6．4．3实战——*小体力消耗路径(LeetCode1631★★)/ 6．4．4*实战——完成所有工作的*短时间
(LeetCode1723★★★)/ 6．4．50/1背包问题/ 6．4．6任务分配问题/ 6．4．7货郎担问题/ 习题6/ 第7章每一步局部*优——贪心法/ 7．1贪心法概述/ 7．1．1什么是贪心法/ 7．1．2贪心法求解问题具有的性质/ 7．1．3实战——分发饼干(LeetCode455★)/ 7．1．4贪心法的一般求解过程/ 7．2求解组合问题/ 7．2．1活动安排问题Ⅰ/ 7．2．2实战——无重叠区间(LeetCode435★★)/ 7．2．3求解背包问题/ 7．2．4实战——雪糕的*大数量(LeetCode1833★★)/ 7．2．5实战——*大数(LeetCode179★★)/ 7．2．6求解零钱兑换问题/ 7．3求解图问题/ 7．3．1使用Prim算法构造*小生成树/ 7．3．2使用Kruskal算法构造*小生成树/ 7．3．3实战——连接所有点的*小费用
(LeetCode1584★★)/ 7．3．4使用Dijkstra算法求单源*短路径/ 7．3．5实战——网络延迟时间(LeetCode743★★)/ 7．4求解调度问题/ 7．4．1不带惩罚的调度问题/ 7．4．2带惩罚的调度问题/ 7．5哈夫曼编码/ 7．5．1哈夫曼树和哈夫曼编码/ 7．5．2实战——*后一块石头的重量
(LeetCode1046★)/ 习题7/ 第8章保存子问题的解——动态规划/ 8．1动态规划概述/ 8．1．1从一个简单示例入门/ 8．1．2动态规划的原理/ 8．1．3动态规划求解问题的性质和步骤/ 8．1．4动态规划与其他方法的比较/ 8．2一维动态规划/ 8．2．1*大连续子序列和/ 8．2．2实战——*大子序列和(LeetCode53★)/ 8．2．3*长递增子序列/ 8．2．4*活动安排问题Ⅱ/ 8．3二维动态规划/ 8．3．1三角形的*小路径和/ 8．3．2实战——下降路径*小和(LeetCode931★★)/ 8．4三维动态规划/ 8．4．1使用Floyd算法求多源*短路径/ 8．4．2*双机调度问题/ 8．5字符串动态规划/ 8．5．1*长公共子序列/ 8．5．2编辑距离/ 8．6背包动态规划/ 8．6．10/1背包问题/ 8．6．2实战——目标和(LeetCode494★★)/ 8．6．3完全背包问题/ 8．6．4实战——零钱兑换(LeetCode322★★)/ 8．6．5*多重背包问题/ 8．7树形动态规划/ 8．7．1树形动态规划概述/ 8．7．2实战——找矿(LeetCode337★★)/ 8．7．3实战——监控二叉树(LeetCode968★★★)/ 8．8区间动态规划/ 8．8．1区间动态规划概述/ 8．8．2矩阵连乘问题/ 8．8．3实战——*长回文子串(LeetCode5★★)/ 习题8/ 第9章*难问题——NP完全问题/ 9．1P类和NP类/ 9．1．1易解问题和难解问题/ 9．1．2判定问题/ 9．1．3P类/ 9．1．4NP类/ 9．2多项式时间变换和NP完全问题/ 9．2．1多项式时间变换/ 9．2．2NP完全性及其性质/ 9．2．3**个NP完全问题/ 9．2．4其他NP完全问题/ 习题9/ 参考文献/
(LeetCode921★★)/ 2．5双端队列/ 2．5．1双端队列的定义/ 2．5．2Python中的双端队列/ 2．5．3实战——滑动窗口中的*大值
(LeetCode239★★★)/ 2．6队列/ 2．6．1队列的定义/ 2．6．2Python中的队列/ 2．6．3实战——无法吃午餐的学生的数量
(LeetCode1700★)/ 2．7优先队列/ 2．7．1优先队列的定义/ 2．7．2Python中的优先队列/ 2．7．3实战——数据流中第k大的元素
(LeetCode703★)/ 2．8树和二叉树/ 2．8．1树/ 2．8．2二叉树/ 2．8．3实战——二叉树的完全性检验
(LeetCode958★★)/ 2．9图/ 2．9．1图的基础/ 2．9．2实战——课程表(LeetCode207★★)/ 2．10并查集/ 2．10．1并查集的基础/ 2．10．2实战——省份的数量(LeetCode547★★)/ 2．11二叉排序树和平衡二叉树/ 2．11．1二叉排序树/ 2．11．2平衡二叉树/ 2．11．3红黑树/ 2．11．4Python中的有序类/ 2．11．5实战——前k个高频单词(LeetCode692★★)/ 2．12哈希表/ 2．12．1哈希表的基础/ 2．12．2Python中的哈希表/ 2．12．3实战——多数元素(LeetCode169★)/ 习题2/ 第3章技能——基本算法设计方法/ 3．1穷举法/ 3．1．1穷举法概述/ 3．1．2*大连续子序列和/ 3．1．3实战——*大子序列和(LeetCode53★)/ 3．2归纳法/ 3．2．1归纳法概述/ 3．2．2直接插入排序/ 3．2．3实战——不同路径(LeetCode62★★)/ 3．2．4猴子摘桃子问题/ 3．3迭代法/ 3．3．1迭代法概述/ 3．3．2简单选择排序/ 3．3．3实战——多数元素(LeetCode169★)/ 3．3．4求幂集/ 3．3．5实战——子集(LeetCode78★★)/ 3．4递归法/ 3．4．1递归法概述/ 3．4．2冒泡排序/ 3．4．3求全排列/ 3．4．4实战——字符串解码(LeetCode394★★)/ 3．5递推式计算/ 3．5．1直接展开法/ 3．5．2递归树方法/ 3．5．3主方法/ 习题3/ 第4章分而治之——分治法/ 4．1分治法概述/ 4．1．1什么是分治法/ 4．1．2分治法算法的框架/ 4．2求解排序问题/ 4．2．1快速排序/
4．2．2实战——*小的k个数(面试题17．14★★)/ 4．2．3归并排序/ 4．2．4实战——数组中的逆序对(剑指Offer51★★★)/ 4．3求解查找问题/ 4．3．1查找*大和次大元素/ 4．3．2二分查找/ 4．3．3二分查找的扩展/ 4．3．4实战——寻找峰值(LeetCode162★★)/ 4．3．5查找两个等长有序序列的中位数/ 4．3．6查找假币问题/ 4．4求解组合问题/ 4．4．1*大连续子序列的和/ 4．4．2实战——*大子序列的和(LeetCode53★)/ 4．4．3实战——多数元素(LeetCode169★)/ 4．4．4实战——三数之和(LeetCode15★★)/ 4．4．5求*近点对距离/ 习题4/ 第5章走不下去就回退——回溯法/ 5．1回溯法概述/ 5．1．1问题的解空间/ 5．1．2什么是回溯法/ 5．1．3回溯法算法的时间分析/ 5．2深度优先搜索/ 5．2．1图的深度优先遍历/ 5．2．2深度优先遍历和回溯法的差别/ 5．2．3实战——二叉树的所有路径(LeetCode257★)/ 5．3基于子集树框架的问题求解/ 5．3．1子集树算法框架概述/ 5．3．2实战——子集(LeetCode78★★)/ 5．3．3实战——子集Ⅱ(LeetCode90★★)/ 5．3．4实战——目标和(LeetCode494★★)/ 5．3．5子集和问题/ 5．3．6简单装载问题/ 5．3．70/1背包问题/ 5．3．8完全背包问题/ 5．3．9实战——皇后Ⅱ(LeetCode52★★★)/ 5．3．10任务分配问题/ 5．3．11*实战——完成所有工作的*短时间
(LeetCode1723★★★)/ 5．3．12图的m着色/ 5．4基于排列树框架的问题求解/ 5．4．1排列树算法框架概述/ 5．4．2实战——含重复元素的全排列Ⅱ(LeetCode47★★)/ 5．4．3任务分配问题/ 5．4．4货郎担问题/ 习题5/ 第6章朝*优解方向前进——分支限界法/ 6．1分支限界法概述/ 6．1．1什么是分支限界法/ 6．1．2分支限界法的设计要点/ 6．1．3分支限界法的时间分析/ 6．2广度优先搜索/ 6．2．1图的广度优先遍历/ 6．2．2广度优先搜索算法框架/ 6．2．3实战——到家的*少跳跃次数(LeetCode1654★★)/ 6．2．4实战——滑动谜题(LeetCode773★★★)/ 6．2．5实战——腐烂的橘子(LeetCode994★★)/ 6．3队列式分支限界法/ 6．3．1队列式分支限界法概述/ 6．3．2图的单源*短路径/ 6．3．3SPFA算法/ 6．3．4实战——网络延迟时间(LeetCode743★★)/ 6．3．50/1背包问题/ 6．4优先队列式分支限界法/ 6．4．1优先队列式分支限界法概述/ 6．4．2图的单源*短路径/ 6．4．3实战——*小体力消耗路径(LeetCode1631★★)/ 6．4．4*实战——完成所有工作的*短时间
(LeetCode1723★★★)/ 6．4．50/1背包问题/ 6．4．6任务分配问题/ 6．4．7货郎担问题/ 习题6/ 第7章每一步局部*优——贪心法/ 7．1贪心法概述/ 7．1．1什么是贪心法/ 7．1．2贪心法求解问题具有的性质/ 7．1．3实战——分发饼干(LeetCode455★)/ 7．1．4贪心法的一般求解过程/ 7．2求解组合问题/ 7．2．1活动安排问题Ⅰ/ 7．2．2实战——无重叠区间(LeetCode435★★)/ 7．2．3求解背包问题/ 7．2．4实战——雪糕的*大数量(LeetCode1833★★)/ 7．2．5实战——*大数(LeetCode179★★)/ 7．2．6求解零钱兑换问题/ 7．3求解图问题/ 7．3．1使用Prim算法构造*小生成树/ 7．3．2使用Kruskal算法构造*小生成树/ 7．3．3实战——连接所有点的*小费用
(LeetCode1584★★)/ 7．3．4使用Dijkstra算法求单源*短路径/ 7．3．5实战——网络延迟时间(LeetCode743★★)/ 7．4求解调度问题/ 7．4．1不带惩罚的调度问题/ 7．4．2带惩罚的调度问题/ 7．5哈夫曼编码/ 7．5．1哈夫曼树和哈夫曼编码/ 7．5．2实战——*后一块石头的重量
(LeetCode1046★)/ 习题7/ 第8章保存子问题的解——动态规划/ 8．1动态规划概述/ 8．1．1从一个简单示例入门/ 8．1．2动态规划的原理/ 8．1．3动态规划求解问题的性质和步骤/ 8．1．4动态规划与其他方法的比较/ 8．2一维动态规划/ 8．2．1*大连续子序列和/ 8．2．2实战——*大子序列和(LeetCode53★)/ 8．2．3*长递增子序列/ 8．2．4*活动安排问题Ⅱ/ 8．3二维动态规划/ 8．3．1三角形的*小路径和/ 8．3．2实战——下降路径*小和(LeetCode931★★)/ 8．4三维动态规划/ 8．4．1使用Floyd算法求多源*短路径/ 8．4．2*双机调度问题/ 8．5字符串动态规划/ 8．5．1*长公共子序列/ 8．5．2编辑距离/ 8．6背包动态规划/ 8．6．10/1背包问题/ 8．6．2实战——目标和(LeetCode494★★)/ 8．6．3完全背包问题/ 8．6．4实战——零钱兑换(LeetCode322★★)/ 8．6．5*多重背包问题/ 8．7树形动态规划/ 8．7．1树形动态规划概述/ 8．7．2实战——找矿(LeetCode337★★)/ 8．7．3实战——监控二叉树(LeetCode968★★★)/ 8．8区间动态规划/ 8．8．1区间动态规划概述/ 8．8．2矩阵连乘问题/ 8．8．3实战——*长回文子串(LeetCode5★★)/ 习题8/ 第9章*难问题——NP完全问题/ 9．1P类和NP类/ 9．1．1易解问题和难解问题/ 9．1．2判定问题/ 9．1．3P类/ 9．1．4NP类/ 9．2多项式时间变换和NP完全问题/ 9．2．1多项式时间变换/ 9．2．2NP完全性及其性质/ 9．2．3**个NP完全问题/ 9．2．4其他NP完全问题/ 习题9/ 参考文献/
展开全部
算法设计与分析基础(PYTHON语言描述)(微课视频版) 作者简介
李春葆，武汉大学计算机学院教授。主要研究方向为数据挖掘和算法设计，先后主持和参加多个大型研究项目。主要为本科生讲授数据结构（15年以上）和软件工程等课程，为研究生讲授软件开发新技术、数据仓库与数据挖掘等课程，并出版十多部精品著作。
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