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演算法訓練營(提高篇全彩版)

  • 作者：陳小玉|責編:張國霞
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121490729
  • 出版日期：2024/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：276
人民幣：RMB 128 元      售價：元
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內容大鋼
    本書圖文並茂、通俗易懂，詳細講解常用的演算法知識，又融入大量的競賽實例和解題技巧，可幫助讀者熟練應用各種演算法解決實際問題。
    本書總計8章。第1章講解STL，涉及雙端隊列、優先隊列、點陣圖、集合、映射和STL中的常用函數；第2章講解實用的數據結構，涉及並查集、倍增、稀疏表、區間最值查詢、最近公共祖先、樹狀數組和線段樹；第3章講解查找演算法，涉及散列表、字元串模式匹配和字典樹；第4章講解平衡樹，涉及樹高與性能、平衡二叉搜索樹、樹堆和伸展樹；第5章講解圖論提高方面的知識，涉及連通圖與強連通圖、橋與割點、雙連通分量的縮點和Tarjan演算法；第6章講解圖論演算法，涉及最小生成樹、最短路徑、拓撲排序和關鍵路徑；第7章講解搜索演算法提高方面的知識，涉及剪枝優化、嵌套廣度優先搜索、雙向廣度優先搜索和啟髮式搜索；第8章講解動態規劃提高方面的知識，涉及樹形動態規劃、狀態壓縮動態規劃和動態規劃優化。
    本書面向對演算法感興趣的讀者，無論是想紮實內功或參加演算法競賽的學生，還是想進入名企的學生、求職者，抑或是想提升核心競爭力的在職人員，都可以參考本書。若讀者想系統學習數據結構與演算法，則可參考《演算法訓練營：入門篇》（全彩版）和《演算法訓練營：進階篇》（全彩版）。
作者介紹
陳小玉|責編:張國霞
    陳小玉，南陽理工學院副教授，高級程序員，主要研究方向為演算法優化和機器學習。出版著作有《趣學演算法》《趣學數據結構》《演算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（入門篇）》《演算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（進階篇）》，所教學生多次獲得ACM、藍橋杯等演算法競賽獎項。
目錄
第1章  STL
  1.1  deque（雙端隊列）
    訓練  度度熊學隊列
  1.2  priority_queue（優先隊列）
    訓練1  第k大的數
    訓練2  表演評分
  1.3  bitset（點陣圖）
    1.3.1  定義和初始化
    1.3.2  基本操作
    訓練  集合運算
  1.4  set、multiset（集合、多重集合）
    訓練1  集合合併
    訓練2  並行處理
  1.5  map、multimap（映射、多重映射）
    訓練1  硬木種類
    訓練2  水果
  1.6  STL中的常用函數
    1.6.1  fill()
    1.6.2  nth_element()
    1.6.3  lower_bound()、upper_bound()
    1.6.4  next_permutation()、pre_permutation()
    訓練1  中位數
    訓練2  字謎
第2章  實用的數據結構
  2.1  並查集
    訓練1  暢通工程
    訓練2  方塊棧
  2.2  倍增、稀疏表（ST）、區間最值查詢（RMQ）
    2.2.1  倍增
    2.2.2  稀疏表
    2.2.3  區間最值查詢
    訓練1  區間最值差
    訓練2  最頻繁值
  2.3  最近公共祖先（LCA）
    2.3.1  暴力搜索法
    2.3.2  樹上倍增法
    2.3.3  在線區間最值查詢演算法
    2.3.4  離線Tarjan演算法
    訓練1  最近公共祖先
    訓練2  樹上距離
  2.4  樹狀數組
    2.4.1  一維樹狀數組
    2.4.2  多維樹狀數組
    訓練1  數星星
    訓練2  矩形區域查詢
  2.5  線段樹
    2.5.1  基本操作
    2.5.2  懶操作
    訓練1  敵兵布陣
    訓練2  簡單的整數問題

第3章  查找演算法
  3.1  散列表
    3.1.1  散列函數
    3.1.2  開放地址法
    3.1.3  鏈地址法
    3.1.4  建立公共溢出區
    3.1.5  散列查找及其性能分析
    訓練  雪花
  3.2  字元串模式匹配
    3.2.1  BF演算法
    3.2.2  KMP演算法
    訓練1  統計單詞數
    訓練2  字元串匹配
  3.3  字典樹（Trie樹）
    3.3.1  創建
    3.3.2  查找
    3.3.3  應用
    訓練  單詞翻譯
第4章  平衡樹
  4.1  樹高與性能
  4.2  平衡二叉搜索樹（AVL樹）
    4.2.1  調整平衡的方法
    4.2.2  插入
    4.2.3  創建
    4.2.4  刪除
    訓練  雙重隊列
  4.3  樹堆（Treap）
    4.3.1  右旋和左旋
    4.3.2  插入
    4.3.3  刪除
    4.3.4  前驅
    4.3.5  後繼
    訓練  少林功夫
  4.4  伸展樹（Splay樹）
    4.4.1  時空局部性的原理
    4.4.2  右旋和左旋
    4.4.3  伸展
    4.4.4  查找
    4.4.5  插入
    4.4.6  分裂
    4.4.7  合併
    4.4.8  刪除
    4.4.9  區間操作
    4.4.10  演算法分析
    訓練1  玩鏈子
    訓練2  超強記憶
第5章  圖論提高
  5.1  連通圖與強連通圖
  5.2  橋與割點
  5.3  雙連通分量的縮點

  5.4  Tarjan演算法
    5.4.1  無向圖的橋
    5.4.2  無向圖的割點
    5.4.3  有向圖的強連通分量
    訓練1  道路建設
    訓練2  校園網路
第6章  圖論演算法
  6.1  最小生成樹
    6.1.1  Prim演算法
    6.1.2  Kruskal演算法
    訓練1  叢林之路
    訓練2  聯網
  6.2  最短路徑
    6.2.1  Dijkstra演算法
    6.2.2  Floyd演算法
    6.2.3  Bellman-Ford演算法
    6.2.4  SPFA演算法
    訓練1  重型運輸
    訓練2  貨幣兌換
    訓練3  蟲洞
  6.3  拓撲排序
    訓練1  家族樹
    訓練2  標籤球
  6.4  關鍵路徑
    訓練1  指令安排
    訓練2  家務瑣事
第7章  搜索演算法提高
  7.1  剪枝優化
    訓練1  數獨遊戲
    訓練2  小木棍
  7.2  嵌套廣度優先搜索
    訓練  推箱子
  7.3  雙向廣度優先搜索
    訓練  魔鬼Ⅱ
  7.4  啟髮式搜索
    7.4.1  A*演算法
    7.4.2  IDA*演算法
    訓練1  八數碼問題
    訓練2  第k短路徑
第8章  動態規劃提高
  8.1  樹形動態規劃
    訓練1  戰略遊戲
    訓練2  工人請願書
  8.2  狀態壓縮動態規劃
    訓練1  旅行商問題
    訓練2  玉米田
  8.3  動態規劃優化
    8.3.1  倍增優化
    8.3.2  數據結構優化
    8.3.3  單調隊列優化

    訓練1  最長公共上升子序列
    訓練2  滑動窗口

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