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演算法設計與分析(計算思維-神秘的演算法高等學校應用型特色系列教材)

  • 作者：編者:鄒娟//朱江//李艷春//劉元//姜新文|責編:祁玉芹
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121489143
  • 出版日期：2024/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：221
人民幣：RMB 46 元      售價：元
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內容大鋼
    演算法設計與分析是電腦科學的核心問題。電腦科學是一項創造性的思維活動，其教育必須面向設計，而電腦演算法設計與分析正是面向設計的、處於核心地位的教育課程。它立足於基礎課和專業基礎課的堅實的基礎之上，通過對電腦領域的許多常見問題和有代表性的演算法的學習、研究，以及了解和掌握演算法設計的一些主要方法，學會分析的基本技能和某些技巧，達到能獨立設計演算法和對給定演算法進行複雜度分析的初級水平。本書結合國家精品課程建設，以實例導入，結合課程思政，講述了演算法的基本概念、常用的演算法及設計方法等。本書內容豐富觀點新穎，提供了豐富的課程資源，並加入了思政元素。不僅可以用作高等學校電腦科學與技術學科各專業本科生和研究生學習電腦演算法設計的輔助教材，而且適合廣大工程技術人員和自學讀者學習參考。
作者介紹
編者:鄒娟//朱江//李艷春//劉元//姜新文|責編:祁玉芹
目錄
第1章  演算法複雜性及其分析
  1.1  概述
  1.2  RAM模型
  1.3  演算法及其複雜性測度
  1.4  RAM模型的簡化
    1.4.1  直線式程序模型
    1.4.2  判定樹模型
    1.4.3  演算法描述語言
  本章小結
  習題
第2章  分治與遞歸
  2.1  階乘函數
  2.2  斐波那契（Fibonacci）數列
  2.3  組合問題
  2.4  漢諾塔問題
  2.5  二分查找
  2.6  大整數乘法
  2.7  矩陣乘積的Strassen演算法
  2.8  常見的遞歸形式
    2.8.1  多變元遞歸
    2.8.2  多步遞歸
    2.8.3  嵌套遞歸
    2.8.4  聯立遞歸
  2.9  遞歸方程求解的遞推求和方法
  2.10  遞歸方程求解的生成函數求和方法
  2.11  大數據中的分治和遞歸演算法
  本章小結
  習題
第3章  貪心演算法
  3.1  找零錢問題
  3.2  銷售問題
  3.3  最小生成樹
  3.4  單源最短路徑
  3.5  旅行商問題
  3.6  機器任務調度問題
  本章小結
  習題
第4章  動態規劃
  4.1  射氣球
  4.2  動態規劃在最短路徑中的應用
  4.3  矩陣連乘積問題
  4.4  求最長公共子序列
  4.5  凸多邊形的最優三角形剖分
  4.6  多邊形遊戲
  4.7  旅行商問題
  本章小結
  習題
第5章  回溯法
  5.1  回溯法演算法思想
    5.1.1  回溯法的解題步驟

    5.1.2  回溯法的演算法框架
    5.1.3  回溯法的複雜度分析
  5.2  0-1背包問題
  5.3  裝載問題
  5.4  子集和數問題
  5.5  皇后問題
  5.6  旅行售貨員問題
  5.7  運動員最佳匹配問題
  本章小結
  習題
第6章  分支限界法
  6.1  分支限界法的基本思想
    6.1.1  分支限界法的解題步驟
    6.1.2  分支限界法的複雜度分析
    6.1.3  分支限界法與回溯法的區別
  6.2  0-1背包問題
  6.3  最小耗費搜索法
  6.4  旅行售貨員問題
  6.5  任務分配問題
  本章小結
  習題
第7章  NP完全問題
  7.1  確定型圖靈機
  7.2  圖靈機模型和RAM模型的關係
  7.3  非確定型圖靈機
  7.4  P和NP問題類
  7.5  NP完全性和COOK定理
  7.6  若干NP完全問題及證明
  7.7  Co-NP類問題
  本章小結
  習題
第8章  隨機化演算法
  8.1  隨機化演算法的基本思想
    8.1.1  什麼是隨機化演算法
    8.1.2  概率論公理
    8.1.3  隨機化演算法的分類
  8.2  隨機數
    8.2.1  線性同餘生成器（LCGs）
  8.3  隨機化演算法
    8.3.1  數值隨機化演算法
    8.3.2  舍伍德演算法
    8.3.3  拉斯維加斯演算法
    8.3.4  蒙特卡羅演算法
  本章小結
  習題
第9章  智能演算法
  9.1  遺傳演算法
    9.1.1  遺傳演算法基本思想
    9.1.2  遺傳演算法的實現
    9.1.3  多目標遺傳演算法

  9.2  粒子群演算法
    9.2.1  粒子群演算法基本思想
    9.2.2  改進粒子群演算法
  9.3  分佈估計演算法
    9.3.1  分佈估計演算法基本思想
    9.3.2  基於EDA的收斂性分析及多分佈估計演算法
  9.4  差分進化演算法
    9.4.1  差分進化演算法基本思想
    9.4.2  差分進化演算法流程及應用
  9.5  模擬退火演算法
    9.5.1  模擬退火演算法基本思想
    9.5.2  基於模擬退火演算法的應用
  9.6  貪心演算法
    9.6.1  貪心演算法基本思想
    9.6.2  基於貪心演算法的旅行商問題
  9.7  禁忌搜索演算法
    9.7.1  禁忌搜索演算法基本思想
    9.7.2  禁忌搜索演算法的構成要素
    9.7.3  禁忌搜索演算法的演算法流程
  9.8  最小二乘法、A*演算法
    9.8.1  最小二乘法基本思想
    9.8.2  A*演算法基本思想
  9.9  神經網路、深度學習與強化學習
    9.9.1  神經網路演算法基本思想
    9.9.2  深度學習基本思想
    9.9.3  強化學習基本思想
  本章小結
  習題

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