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算法分析进阶:超越最坏情况分析
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算法分析进阶:超越最坏情况分析

作者：[美]蒂姆·拉夫加登（Tim Rough
出版社：机械工业出版社出版时间：2024-10-01
开本： 16开 页数： 529
本类榜单：计算机/网络销量榜
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算法分析进阶:超越最坏情况分析 版权信息

  • ISBN：9787111760184
  • 条形码：9787111760184 ; 978-7-111-76018-4
  • 装帧：平装-胶订
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 所属分类：
    计算机/网络
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    计算机理论

算法分析进阶:超越最坏情况分析 本书特色

算法设计中没有灵丹妙药（no silver bullet）——不存在任何一种足够强大和灵活，能够解决所有计算问题的算法思想。同样，算法分析中也没有灵丹妙药，因为对算法进行分析的*具启发性的方法往往取决于问题和应用的细节。然而，典型的算法课程几乎完全停留在一种单一的分析框架上，即*坏情况分析。本书的目的就是纠正这种不平衡。

算法分析进阶:超越最坏情况分析 内容简介

本书源于斯坦福大学的研究生课程，由40位学者联袂撰写，旨在推广zui坏情况分析的替代方法，以及这些方法的应用，包括聚类、线性规划和神经网络训练等。

算法分析进阶:超越最坏情况分析 目录

译者序前言作者名单第1章　引言1　1.1　算法的*坏情况分析1　　1.1.1　不可比较算法的比较1　　1.1.2　*坏情况分析带来的好处2　　1.1.3　算法分析的目标2　1.2　著名的失败事件和对替代方法的迫切需要3　　1.2.1　线性规划的单纯形法3　　1.2.2　聚类与NP困难*优化问题3　　1.2.3　机器学习的不合理的有效性4　　1.2.4　在线算法分析5译者序前言作者名单第1章　引言1　1.1　算法的*坏情况分析1　　1.1.1　不可比较算法的比较1　　1.1.2　*坏情况分析带来的好处2　　1.1.3　算法分析的目标2　1.2　著名的失败事件和对替代方法的迫切需要3　　1.2.1　线性规划的单纯形法3　　1.2.2　聚类与NP困难*优化问题3　　1.2.3　机器学习的不合理的有效性4　　1.2.4　在线算法分析5　　1.2.5　*坏情况分析的骗局5　1.3　示例：在线分页问题中的参数化界6　　1.3.1　根据引用局部性的参数化6　　1.3.2　定理1.1的证明7　　1.3.3　讨论8　1.4　本书概述9　　1.4.1　*坏情况分析的改进9　　1.4.2　确定性数据模型10　　1.4.3　半随机模型11　　1.4.4　平滑分析12　　1.4.5　机器学习和统计学中的应用13　　1.4.6　进一步的应用14　1.5　本章注解16　致谢16　参考文献16　练习题17**部分　*坏情况分析的改进第2章　参数化算法20　2.1　引言20　　2.1.1　热身：顶点覆盖问题20　2.2　随机化23　　2.2.1　随机分离：集合拆分问题25　　2.2.2　去随机化26　2.3　结构上的参数化26　2.4　核心化27　　2.4.1　热身：Buss规则27　　2.4.2　形式定义以及与FPT的成员关系28　　2.4.3　Buss规则在矩阵秩上的推广29　2.5　困难性和*优性30　　2.5.1　W\[1\]困难性30　　2.5.2　ETH和SETH31　　2.5.3　核心化的困难性和*优性32　2.6　展望：新的范例和应用领域33　　2.6.1　FPT-近似和有损核心33　　2.6.2　P问题中的FPT35　　2.6.3　应用领域36　2.7　总体方向36　2.8　本章注解36　参考文献37　练习题40第3章　从自适应分析到实例*优性41　3.1　案例研究1：*大点集合问题41　　3.1.1　Jarvis步进算法41　　3.1.2　Graham扫描算法42　　3.1.3　Marriage Before Conquest算法42　　3.1.4　垂直熵43　　3.1.5　（忽视顺序的）实例*优性44　　3.1.6　部分有序的输入46　　3.1.7　不可能性的结果46　3.2　案例研究2：实例*优的聚合算法47　　3.2.1　实例*优性47　　3.2.2　问题的设定48　　3.2.3　阈值算法48　　3.2.4　阈值算法的实例*优性49　　3.2.5　*优性比上的匹配下界49　3.3　对更多结果和技术的综述50　　3.3.1　输入顺序50　　3.3.2　输入结构50　　3.3.3　顺序与结构之间的协同作用51　3.4　讨论51　　3.4.1　与参数化算法的比较51　　3.4.2　与在线算法的竞争分析的比较52　3.5　开放式问题精选52　　3.5.1　高维的情况52　　3.5.2　*大点集合的分层52　3.6　关键要点53　3.7　本章注解53　致谢53　参考文献53　练习题54第4章　资源增广57　4.1　再论在线分页问题57　　4.1.1　模型57　　4.1.2　FIF和LRU57　　4.1.3　竞争比58　　4.1.4　资源增广界58　4.2　讨论59　4.3　自私路由问题61　　4.3.1　模型和一个推动研究的示例61　　4.3.2　资源增广保证62　　4.3.3　定理4.4的证明（平行边）62　　4.3.4　定理4.4的证明（一般网络）63　4.4　调度问题中速度的改变64　　4.4.1　非预知未来调度64　　4.4.2　关于SETF的资源增广保证65　　4.4.3　引理4.8的证明：准备工作66　　4.4.4　引理4.8的证明：主要论证67　4.5　松弛竞争算法69　4.6　本章注解71　致谢71　参考文献71　练习题72第二部分　确定性数据模型第5章　扰动弹性76　5.1　引言76　5.2　组合*优化问题78　5.3　认证算法的设计80　5.4　认证算法示例84　5.5　扰动弹性的聚类问题85　　5.5.1　度量扰动弹性蕴含了中心紧邻性87　5.6　2-扰动弹性实例的算法88　5.7　k-median的（3+ε)-认证的局部搜索算法90　5.8　本章注解91　参考文献92　练习题94第6章　近似解稳定性与代理目标95　6.1　引言和动机95　6.2　定义和讨论96　6.3　k-median问题99　　6.3.1　定义99　　6.3.2　一些令人关注的结果99　　6.3.3　算法和证明100　　6.3.4　小簇的处理104　6.4　k-means、min-sum以及其他聚类目标105　6.5　聚类应用105　6.6　纳什均衡106　6.7　总体方向107　6.8　开放式问题108　6.9　松弛108　6.10　本章注解108　参考文献109　练习题110第7章　稀疏恢复111　
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算法分析进阶:超越最坏情况分析 作者简介

蒂姆·拉夫加登（Tim Roughgarden） 哥伦比亚大学计算机科学系教授，之前曾任教于斯坦福大学，主要研究领域包括算法、博弈论以及微观经济学。他曾获得美国青年科学家与工程师总统奖（PECASE），ACM颁发的Grace Murray Hopper奖，世界博弈论学会颁发的Kalai奖，数学优化学会颁发的Tucker奖，以及EATCS-SIGACT颁发的G?del奖。

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