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電腦演算法基礎(第2版高等學校電腦專業系列教材)

  • 作者：(美)沈孝鈞|責編:朱劼//陳佳媛
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111746591
  • 出版日期：2024/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：398
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書作者根據自己幾十年的教學與科研實踐，系統地總結了電腦演算法的設計與分析方法，覆蓋了大部分主要的演算法技術，包括分治法、動態規劃、貪心演算法、圖的週遊演算法、窮舉搜索等，涉及一系列重要的演算法問題，包括排序問題、選擇問題、最小支撐樹問題、單源最短路徑問題、網路流問題、字元串的匹配問題和計算幾何演算法問題等。作者力求通過有趣和難易適中的案例說明演算法的特點和應用場景，使讀者能夠理解如何針對具體問題選擇高效的演算法。
    本書適合作為高校電腦及相關專業演算法課程的教材，也適合作為軟體研發人員了解演算法的技術參考書。
作者介紹
(美)沈孝鈞|責編:朱劼//陳佳媛
    沈孝鈞，美國密蘇里大學榮休教授。他本科畢業於清華大學，后留學美國，就讀於伊利諾大學香檳分校，師從著名電腦科學家C.L.Liu教授。獲得博士后，受聘於密蘇里大學堪薩斯分校電腦系直至退休。在30余年的教學和研究工作中，他主要講授電腦演算法和離散數學。他研究的領域包括離散數學、幾何演算法、並行處理、電腦網路中的調度演算法等。除會議文章外，他有數十篇論文發表在國際著名期刊上，包括SIAM Journal on Computing、Discrete Mathematics、Discrete Applied Mathematics、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Networking等。
目錄
前言
教學建議
第1章  概述
  1.1  演算法與數據結構及程序的關係
    1.1.1  什麼是演算法
    1.1.2  演算法與數據結構的關係
    1.1.3  演算法與程序的關係
    1.1.4  選擇排序的例子
    1.1.5  演算法的偽碼表示
  1.2  演算法複雜度分析
    1.2.1  演算法複雜度的度量
    1.2.2  演算法複雜度與輸入數據規模的關係
    1.2.3  輸入數據規模的度量模型
    1.2.4  演算法複雜度分析中的兩個簡化假設
    1.2.5  最好情況、最壞情況和平均情況的複雜度分析
  1.3  函數增長漸近性態的比較
    1.3.1  三種比較關係及Ο、Ω、Θ記號
    1.3.2  表示演算法複雜度的常用函數
  1.4  問題複雜度與演算法複雜度的關係
    1.4.1  問題複雜度是演算法複雜度的下界
    1.4.2  問題複雜度與最佳演算法
    1.4.3  易處理問題和難處理問題
  習題
第2章  分治法
  2.1  分治法原理
    2.1.1  二元搜索的例子
    2.1.2  表示複雜度的遞推關係
  2.2  遞推關係求解
    2.2.1  替換法
    2.2.2  序列求和法與遞歸樹法
    2.2.3  常用序列和公式
    2.2.4  主方法求解
  2.3  例題示範
  習題
第3章  基於比較的排序演算法
  3.1  插入排序
    3.1.1  插入排序的演算法
    3.1.2  插入排序演算法的複雜度分析
    3.1.3  插入排序的優缺點
  3.2  合併排序
    3.2.1  合併演算法及其複雜度
    3.2.2  合併排序的演算法及其複雜度
    3.2.3  合併排序的優缺點
  3.3  堆排序
    3.3.1  堆的數據結構
    3.3.2  堆的修復演算法及其複雜度
    3.3.3  為輸入數據建堆
    3.3.4  堆排序演算法
    3.3.5  堆排序演算法的複雜度
    3.3.6  堆排序演算法的優缺點

    3.3.7  堆用作優先隊列
  3.4  快排序
    3.4.1  快排序演算法
    3.4.2  快排序演算法最壞情況複雜度
    3.4.3  快排序演算法平均情況複雜度
  ……
第4章  不基於比較的排序演算法
第5章  中位數和任一順序數的選擇
第6章  動態規劃
第7章  貪心演算法
第8章  圖的週遊演算法
第9章  圖的最小支撐樹
第10章  單源最短路徑
第11章  網路流
第12章  計算幾何基礎
第13章  字元串匹配
第14章  NP完全問題
第15章  近似演算法
第16章  窮舉搜索
第17章  平攤分析和斐波那契堆
附錄A  紅黑樹
附錄B  用於分離集合操作的數據結構
參考文獻

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