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| 編輯推薦： |
算法在人们的日常生活中无处不在，特别是在“互联网 ”时代，扫码支付、人脸识别、出行导航、语音翻译等已成为人们生活中不可或缺的一部分。这些应用成功的背后，算法具有决定性的作用。本书将理论与实践紧密结合，系统介绍了算法设计方法、分析技巧及C 编程实战。本书遵循“易理解，重实用”的指导思想，结合十多年的教学经验，以算法设计策略为主线，沿着“算法思想—算法设计—构造实例—算法描述—算法分析—C 实战”的思路组织内容，主要知识点包括：
? 算法基础知识；
? 贪心算法；
? 分治算法；
? 动态规划；
? 搜索算法；
? 随机化算法；
? 线性规划与网络流算法；
? 数论算法与计算几何算法；
? NP完全理论。
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| 內容簡介： |
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本书注重理论与实践紧密结合，系统介绍算法设计方法、分析技巧和 C 编程实战。作者本着“易理 解，重实用”的指导思想，结合多年的教学经验，以算法设计策略为主线，沿着“算法思想—算法设计—构造 实例—算法描述—算法分析—C 实战”的思路组织学习内容，共包括算法及基础知识、贪心法、分治法、动 态规划、搜索法、随机化算法、线性规划问题与网络流、数论算法及计算几何算法和 NP完全理论等9章内 容。为突出教材的可读性、可用性及前沿性，每章增设了学习目标、阅读材料及习题解析，配套资源包括实 验指导书、教学大纲、教学课件、经典案例源代码、微课视频、课程网站等内容。 本书内容丰富、思路清晰、实例讲解详细、图例直观形象，适合作为计算机及其相关专业的本科生和研 究生教材，也可供工程技术人员和自学读者学习参考，还适合作为参加 ACM 程序设计大赛的爱好者的参 考书或培训教材。
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| 關於作者： |
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王秋芬 副教授，长期讲授“算法设计与分析”“操作系统原理”“数据结构”“Linux操作系统”等课程，长期从事算法设计、智能计算等领域的科研工作。主持或参与省部级以上教研与科研课题10余项，先后发表学术论文20余篇，出版图书4部，申请专利4项。
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| 目錄：
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第1章算法基础
1.1算法的基本概念
1.1.1学习算法的重要性
1.1.2算法的定义及特性
1.1.3算法的描述方式
1.1.4算法与程序的区别
1.2算法设计的一般过程
1.3算法分析
1.3.1算法分析的概念
1.3.2时间复杂性
1.3.3空间复杂性
1.3.4算法渐进复杂性
1.3.5算法复杂性的权衡考虑
1.4递归
1.4.1认知递归
1.4.2n的阶乘
1.4.3排列问题
1.4.4递归算法的复杂性分析
1.5基本数据结构
1.5.1顺序表与链表
1.5.2栈与队列
1.5.3树与图
1.5.4集合
1.6常用数学公式
1.6.1对数公式
1.6.2组合公式
1.6.3求和公式
1.6.4向下取整和向上取整公式
拓展知识： 算法界十大名师简介
本章习题
第2章贪心算法
2.1概述
2.1.1贪心算法的基本思想
2.1.2贪心算法的基本要素
2.1.3贪心算法的解题步骤及算法设计模式
2.2会场安排问题
2.3单源最短路径问题
2.4哈夫曼编码
2.5最小生成树
2.5.1Prim算法
2.5.2Kruskal算法
2.5.3两种算法的比较
拓展知识： 遗传算法
本章习题
第3章分治算法
3.1概述
3.1.1分治算法的基本思想
3.1.2分治算法的解题步骤
3.2二分查找
3.3循环赛日程表
3.4合并排序
3.5快速排序
拓展知识： 禁忌搜索算法
本章习题
第4章动态规划
4.1概述
4.1.1动态规划的基本思想
4.1.2动态规划的解题步骤
4.1.3动态规划的基本要素
4.2矩阵连乘问题
4.3凸多边形最优三角剖分问题
4.4最长公共子序列问题
4.5加工顺序问题
4.601背包问题
4.7最优二叉查找树
拓展知识： 模拟退火算法
本章习题
第5章搜索算法
5.1穷举搜索
5.2深度优先搜索
5.3回溯算法
5.3.1回溯算法的算法框架及思想
5.3.2子集树
5.3.3排列树
5.3.4满m叉树
5.4宽度优先搜索
5.5分支限界算法
5.5.1分支限界算法的基本思想
5.5.201背包问题
5.5.3旅行商问题
5.5.4布线问题
5.5.5分支限界算法与回溯算法的比较
拓展知识： 蚁群算法
本章习题
第6章随机化算法
6.1概述
6.1.1随机化算法的类型及特点
6.1.2随机数发生器
6.2数值随机化算法
6.2.1计算π值的问题及分析
6.2.2计算定积分
6.3蒙特卡罗算法
6.3.1主元素问题
6.3.2素数测试
6.4拉斯维加斯算法
6.4.1整数因子分解问题
6.4.2n皇后问题
6.5舍伍德算法
6.5.1随机快速排序
6.5.2线性时间选择问题
拓展知识： 粒子群优化算法
本章习题
第7章线性规划问题与网络流
7.1概述
7.1.1一般线性规划问题的描述
7.1.2标准型线性规划问题的描述
7.1.3标准型线性规划问题的单纯形算法
7.2最大网络流
7.2.1基本概念
7.2.2增广路算法
7.2.3最大网络流的变换与应用
7.3最小费用最大流
7.3.1基本概念
7.3.2消圈算法
7.3.3最小费用最大流的变换与应用
拓展知识： 捕食搜索算法
本章习题
第8章数论算法及计算几何算法
8.1最大公约数
8.1.1欧几里得算法
8.1.2Stein算法
8.2同余方程
8.3同余方程组
8.4线段相交
8.5凸包问题
8.5.1凸包问题的穷举搜索法
8.5.2凸包问题的分治法
8.6最接近点对问题
8.6.1最接近点对问题的穷举搜索法
8.6.2最接近点对问题的分治法
拓展知识： 动态进化算法
本章习题
第9章NP完全理论
9.1易解问题和难解问题
9.2P类问题和NP类问题
9.2.1P类问题
9.2.2NP类问题
9.2.3P类问题和NP类问题的关系
9.3NP完全问题
9.3.1多项式变换技术
9.3.2典型的NP完全问题
9.4NP完全问题的近似算法
9.4.1顶点覆盖问题
9.4.2装箱问题
9.4.3旅行商问题
9.4.4集合覆盖问题
拓展知识： DNA计算
本章习题
附录A习题解析
视频目录
Vedio Contents
视 频 名 称时长/分钟位置
算法的基本概念151.1节
算法设计的一般过程311.2节
算法分析概念及时间、空间复杂性101.3.1节
算法渐进复杂性151.3.4节
多项式时间定理证明及O的运算性质121.3.4节
算法的运行时间T(n)建立的依据201.3.4节
算法所占用的空间S（n）建立的依据71.3.4节
贪心算法的基本思想、基本要素152.1节
会场安排问题122.2节
会场安排问题算法的正确性证明112.2节
最优装载问题算法正确性证明72.2节
单源最短路径问题算法162.3节
哈夫曼编码算法182.4节
哈夫曼编码贪心算法正确性证明202.4节
哈夫曼编码C 实战132.4节
最小生成树Prim算法222.5.1节
最小生成树Kruskal算法132.5.2节
分治算法的基本思想及二分查找173.1节
循环赛日程表问题73.3节
合并排序163.4节
快速排序213.5节
动态规划的基本思想、解题步骤、基本要素304.1.1节
矩阵连乘问题164.2节
凸多边形最优三角剖分274.3节
最长公共子序列问题254.4节
加工顺序问题1274.5节
加工顺序问题294.5节
01背包问题224.6节
01背包问题的跳跃点算法224.6节
最优二叉查找树的概念144.7节
最优二叉查找树174.7节
穷举搜索与深度优先搜索135.1节
续表
视 频 名 称时长/分钟位置
回溯算法的算法框架及思想275.3.1节
子集树的概念及算法设计模式125.3.2节
01背包问题145.3.2节
01背包问题改进回溯法175.3.2节
最大团问题135.3.2节
排列树模型及算法设计模式135.3.3节
批处理作业调度问题205.3.3节
旅行商问题175.3.3节
满m叉树模型及图的m着色问题205.3.4节
最小机器重量设计问题145.3.4节
宽度优先搜索125.4节
分支限界算法及01背包问题285.5.1节
旅行商问题分支限界算法175.5.3节
布线问题分支限界算法175.5.4节
随机化算法概述及随机数发生器166.1节
数值随机化算法86.2节
蒙特卡罗算法376.3节
拉斯维加斯算法296.4节
舍伍德算法86.5节
线性规划问题227.1.1节
约束标准型线性规划问题的单纯性算法397.1.3节
两阶段单纯形算法237.1.3节
最大网络流的基本概念187.2.1节
增广路算法127.2.2节
最大网络流的变换与应用157.2.3节
最小费用最大流消圈算法157.3.2节
最大公约数238.1节
同余方程218.2节
同余方程应用——量水问题98.2节
同余方程组118.3节
线段相交188.4节
凸包问题198.5节
最接近点对问题258.6节
P类问题和NP类问题169.2节
NP完全问题119.3节
NP完全问题的近似算法179.4节
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| 內容試閱：
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一、 关于本书
本书是在结合作者多年教学经验及实践的基础上编写而成的。它充分考虑了学生的接受能力，本着“易理解，重实用”的指导思想，以掌握算法设计与分析的基本概念和方法、运用算法理论编程解决实际问题、拓展专业知识结构为宗旨，按照“算法思想—算法设计—构造实例—算法描述—算法分析—C 实战”的思路组织内容，详细讲述了多种经典算法设计策略。纵观全书，这里并没有创造出任何新的算法，因为作者仅仅希望通过对经典算法的讲解，把算法设计与分析中基础且重要的内容用更清晰的思路、更直观的形式展现给读者。
二、 本书结构
本书以算法策略为知识单元，共9章内容，其中第1章介绍基础知识，第2~8章介绍经典的算法设计策略，第9章简单介绍NP完全理论。具体结构安排如下：
第1章： 算法基础。主要介绍算法设计与分析的基础知识、递归、常用的数据结构及数学公式等。
第2~5章介绍经典的算法设计策略： 贪心算法、分治算法、动态规划、搜索算法等。每一种算法设计策略均按照“算法思想—算法设计—构造实例—算法描述—算法分析—C 实战”的思路详细讲解。
第6章： 随机化算法。讲述了4种类型的随机化算法，并结合实例讲述了每种随机化算法的特点。
第7章： 线性规划问题与网络流。着重讲述线性规划问题的标准化及单纯形算法、网络流的基本概念及理论、求最大流的增广路算法、求最小费用流的消圈算法。
第8章： 数论算法及计算几何算法。数论算法中介绍了一些简单的数论理论知识及最大公约数、一次同余方程和同余方程组的算法； 计算几何算法中主要介绍叉积的概念和几何意义，进而利用它判断点与线段、线段与线段之间的关系； 解决凸包问题及最接近点对问题的两种算法的实现与比较。
第9章： NP完全理论。简单介绍了NP完全理论和近似算法，以引起读者进一步学习和研究的兴趣。
其中，第4~9章由南阳理工学院王秋芬编写，第1~3章由南阳理工学院赵刚彬编写，习题解析由王秋芬编写。
三、 本书特点
本书侧重于算法步骤的设计及实例构造，注重算法与数据结构的结合、算法时间效率分析和实战演练。其特色在于针对每一种算法设计策略，按照算法思想设计了详细的算法步骤，构造了具体实例以展现算法的详细演示过程，最后给出算法描述及C 源代码。
本书内容精练，算法设计步骤清晰，实例构造详尽，算法描述的注释清楚，源码完整，阅读材料丰富，易教、易学。通过本书，读者一方面可以学习到基本的算法设计策略、分析和实现方法； 另一方面还可以对当今流行算法和算法界的大师有所了解。
在此，谨向清华大学出版社负责本书编辑出版工作的全体人员和每一位曾经关心和支持本书编写工作的各方面专家表示衷心感谢。
由于编者水平有限，书稿虽几经修改，仍难免有疏漏或不妥之处，欢迎广大读者和专家批评指正。
编者2022年9月
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