《算法设计与分析基础(第3版)》扫描版[PDF]_计算机类

《算法设计与分析基础(第3版)》扫描版[PDF]

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内容简介：

作者基于丰富的教学经验，开发了一套全新的算法分类方法。该分类法站在通用问题求解策略的高度，对现有大多数算法准确分类，从而引领读者沿着一条清晰、一致、连贯的思路来探索算法设计与分析这一迷人领域。《算法设计与分析基础(第3版)》作为第3版，相对前版调整了多个章节的内容和顺序，同时增加了一些算法，并扩展了算法的应用，使得具体算法和通用算法设计技术的对应更加清晰有序;各章累计增加了70道习题，其中包括一些有趣的谜题和面试问题。《算法设计与分析基础(第3版)》十分适合用作算法设计和分析的基础教材，也适合任何有兴趣探究算法奥秘的读者使用，只要读者具备数据结构和离散数学的知识即可。

第1章绪论

1.1什么是算法

习题1.1

1.2算法问题求解基础

1.2.1理解问题

1.2.2了解计算设备的性能

1.2.3在精确解法和近似解法之间做出选择

1.2.4算法的设计技术

1.2.5确定适当的数据结构

1.2.6算法的描述

1.2.7算法的正确性证明

1.2.8算法的分析

1.2.9为算法写代码

习题1.2

1.3重要的问题类型

1.3.1排序

1.3.2查找

1.3.3字符串处理

1.3.4图问题

1.3.5组合问题

1.3.6几何问题

1.3.7数值问题

习题1.3

1.4基本数据结构

1.4.1线性数据结构

1.4.2图

1.4.3树

1.4.4集合与字典

习题1.4

小结

第2章算法效率分析基础

2.1分析框架

2.1.1输入规模的度量

2.1.2运行时间的度量单位

2.1.3增长次数

2.1.4算法的最优、最差和平均效率

2.1.5分析框架概要

习题2.1

2.2渐近符号和基本效率类型

2.2.1非正式的介绍

2.2.2符号O

2.2.3符号Q

2.2.4符号θ

2.2.5渐近符号的有用特性

2.2.6利用极限比较增长次数

2.2.7基本的效率类型

习题2.2

2.3非递归算法的数学分析

习题2.3

2.4递归算法的数学分析

习题2.4

2.5例题：计算第n个斐波那契数

习题2.5

2.6算法的经验分析

习题2.6

2.7算法可视法

小结

第3章蛮力法

3.1选择排序和冒泡排序

3.1.1选择排序

3.1.2冒泡排序

习题3.1

3.2顺序查找和蛮力字符串匹配

3.2.1顺序查找

3.2.2蛮力字符串匹配

习题3.2

3.3最近对和凸包问题的蛮力算法

3.3.1最近对问题

3.3.2凸包问题

习题3.3

3.4穷举查找

3.4.1旅行商问题

3.4.2背包问题

3.4.3分配问题

习题3.4

3.5深度优先查找和广度优先查找

3.5.1深度优先查找

3.5.2广度优先查找

习题3.5

小结

第4章减治法

4.1插入排序

习题4.1

4.2拓扑排序

习题4.2

4.3生成组合对象的算法

4.3.1生成排列

4.3.2生成子集

习题4.3

4.4减常因子算法

4.4.1折半查找

4.4.2假币问题

4.4.3俄式乘法

4.4.4约瑟夫斯问题

习题4.4

4.5减可变规模算法

4.5.1计算中值和选择问题

4.5.2插值查找

4.5.3二叉查找树的查找和插入

4.5.4拈游戏

习题4.5

小结

第5章分治法

5.1合并排序

习题5.1

5.2快速排序

习题5.2

5.3二叉树遍历及其相关特性

习题5.3

5.4大整数乘法和Strassen矩阵乘法

5.4.1大整数乘法

5.4.2Strassen矩阵乘法

习题5.4

5.5用分治法解最近对问题和凸包问题

5.5.1最近对问题

5.5.2凸包问题

习题5.5

小结

第6章变治法

6.1预排序

习题6.1

6.2高斯消去法

6.2.1LU分解

6.2.2计算矩阵的逆

6.2.3计算矩阵的行列式

习题6.2

6.3平衡查找树

6.3.1AVL树

6.3.22—3树

习题6.3

6.4堆和堆排序

6.4.1堆的概念

6.4.2堆排序

习题6.4

6.5霍纳法则和二进制幂

6.5.1霍纳法则

6.5.2二进制幂

习题6.5

6.6问题化简

6.6.1求最小公倍数

6.6.2计算图中的路径数量

6.6.3优化问题的化简

6.6.4线性规划

6.6.5简化为图问题

习题6.6

小结

第7章时空权衡

7.1计数排序

习题7.1

7.2字符串匹配中的输入增强技术

7.2.1Horspool算法

7.2.2Boyer—Moore算法

习题7.2

7.3散列法

7.3.1开散列(分离链)

7.3.2闭散列(开式寻址)

习题7.3

7.4B树

习题7.4

小结

第8章动态规划

8.1三个基本例子

习题8.1

8.2背包问题和记忆功能

8.2.1背包问题

8.2.2记忆化

习题8_2

8.3最优二叉查找树

习题8.3

8.4Warshall算法和Floyd算法

8.4.1Warshall算法

8.4.2计算完全最短路径的Floyd算法

习题8.4

小结

第9章贪婪技术

9.1Prim算法

习题9.1

9.2Kruskal算法

习题9.2

9.3Diikstra算法

习题9.3

9.4哈夫曼树及编码

习题9.4

小结

第10章迭代改进

10.1单纯形法

10.1.1线性规划的几何解释

10.1.2单纯形法概述

10.1.3单纯形法其他要点

习题10.1

10.2最大流量问题

习题10.2

10.3二分图的虽大匹配

习题10.3

10.4稳定婚姻问题

习题10.4

小结

第11章算法能力的极限

11.1如何求下界

11.1.1平凡下界

11.1.2信息论下界

11.1.3敌手下界

11.1.4问题化简

习题11.1

11.2决策树

11.2.1排序的决策树

11.2.2查找有序数组的决策树

习题11.2

11.3P、NP和NP完全问题

11.3.1P和NP问题

11.3.2NP完全问题

习题11.3

11.4数值算法的挑战

习题11.4

小结

第12章超越算法能力的极限

12.1回溯法

12.1.1n皇后问题

12.1.2哈密顿回路问题

12.1.3子集和问题

12.1.4一般性说明

习题12.1

12.2分支界限法

12.2.1分配问题

12.2.2背包问题

12.2.3旅行商问题

习题12.2

12.3NP困难问题的近似算法

12.3.1旅行商问题的近似算法

12.3.2背包问题的近似算法

习题12.3

12.4解非线性方程的算法

12.4.1平分法

12.4.2试位法

12.4.3牛顿法

习题12.4

小结

跋

附录A算法分析的实用公式

附录B递推关系简明指南

习题提示

参考文献

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算法

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摘要：《算法设计与分析基础(第3版)》扫描版[PDF]_计算机类作为算法学习领域广受关注的经典资料之一，以系统化的知识体系、严谨的理论结构以及丰富的案例分析，为读者构建起完整的算法认知框架。全书围绕算法思想、设计方法、复杂度分析以及实际应用展开，既强调理论基础的重要性，又兼顾工程实践中的应用价值。对于计算机专业学生而言，这本书能够帮助建立科学的算法思维；对于软件开发人员而言，则能够进一步提升解决复杂问题的能力。扫描版PDF形式的传播，使更多学习者能够便捷地获取内容，满足不同场景下的阅读需求。书中不仅涵盖经典排序、查找、图论和动态规划等核心内容，还深入探讨分治法、贪心算法以及回溯算法等重要设计思想。通过对本书内容、知识体系、学习价值以及实际应用意义的全面分析，可以更深入地认识其在计算机教育和技术成长过程中的重要地位。

算法体系结构解析

《算法设计与分析基础(第3版)》扫描版[PDF]_计算机类最大的特点之一在于其完整而清晰的知识架构。全书按照算法学习规律进行编排，从基础概念逐步深入到高级设计方法，使读者能够循序渐进地掌握相关知识。

在章节设置方面，教材首先介绍算法的基本定义、性能评价标准以及复杂度分析方法，为后续内容奠定坚实基础。通过时间复杂度与空间复杂度的讲解，读者能够建立量化评价算法优劣的能力。

随着内容推进，书中进一步引入分治法、动态规划、贪心策略等经典设计思想。这些内容不仅具有理论价值，更是解决实际工程问题的重要工具，能够帮助学习者形成系统化的算法认知。

图算法部分同样是全书的重要组成内容。通过最短路径、最小生成树以及网络流等经典问题的分析，读者能够理解复杂网络结构中的计算规律，并掌握相关求解技巧。

整个体系由浅入深、层层递进，既保证知识的完整性，又兼顾学习过程中的接受能力，使教材具备较高的教学适用性和长期参考价值。

核心知识内容特色

本书在内容选择上注重经典与实用并重，涵盖计算机科学领域最具代表性的算法模型和分析方法。无论是基础学习还是深入研究，都能够从中获得丰富的知识支持。

排序算法部分详细介绍了冒泡排序、插入排序、归并排序以及快速排序等经典方法。通过不同算法之间的性能比较，读者能够深入理解算法效率差异产生的原因。

查找算法章节围绕顺序查找、二分查找以及相关数据结构展开分析，使读者掌握高效信息检索的基本原理。这些知识在数据库、搜索引擎以及信息系统中具有广泛应用。

动态规划部分被视为全书的重要亮点之一。教材通过大量实例讲解状态设计、状态转移以及优化策略，使复杂问题逐渐转化为可求解的数学模型，帮助学习者提升问题抽象能力。

此外，回溯法与分支限界法等内容进一步扩展了读者对于复杂搜索问题的理解。通过系统学习，能够掌握多种问题求解思路，从而提高面对新问题时的分析与创新能力。

学习价值与教学意义

对于计算机专业学生而言，《算法设计与分析基础(第3版)》扫描版[PDF]_计算机类不仅是一部教材，更是一套培养逻辑思维和问题分析能力的重要工具。其价值远远超出了知识传授本身。

算法学习的核心目标在于建立科学的问题解决模式。本书通过大量实例和案例分析，引导读者从问题描述出发，逐步完成建模、分析和求解过程，从而形成完整的思维链条。

在教学过程中，教材内容能够与数据结构、程序设计、数据库等课程形成有效衔接。通过跨学科知识融合，学习者能够更加全面地理解计算机系统的运行机制。

对于准备参加研究生考试、程序设计竞赛以及技术面试的人群来说，本书所涉及的大量经典算法题型具有重要参考价值。深入掌握这些内容，有助于提升理论水平和实战能力。

与此同时，教材强调算法分析的重要性，使学习者不仅关注程序是否能够运行，更关注程序运行效率和资源利用情况。这种工程化思维对于未来职业发展具有重要意义。

实际应用与发展影响

算法作为现代信息技术的重要基础，其应用范围覆盖人工智能、大数据分析、云计算以及互联网服务等多个领域。《算法设计与分析基础(第3版)》所讲授的内容正是这些技术发展的核心支撑。

在软件开发实践中，合理选择算法往往能够显著提升系统性能。例如搜索系统中的查找优化、电商平台中的推荐计算以及物流系统中的路径规划，都离不开高效算法的支持。

人工智能领域同样需要坚实的算法基础。从机器学习模型训练到数据预处理，再到模型优化和结果推理，各个环节都体现出算法设计思想的重要作用。

随着数据规模不断扩大，算法效率问题变得愈发重要。书中关于复杂度分析和优化策略的内容，能够帮助开发人员在海量数据环境下设计更加高效的解决方案。

从长期发展角度来看，算法能力已经成为衡量计算机人才综合素质的重要标准之一。本书通过系统化知识讲解，为学习者建立持续成长的基础，使其能够更好地适应未来技术发展的需求。

总结：

《算法设计与分析基础(第3版)》扫描版[PDF]_计算机类凭借完善的知识体系、丰富的经典案例以及严谨的分析方法，在计算机教育领域占据重要地位。其内容覆盖算法学习的核心环节，能够帮助读者构建完整的理论框架，并培养高效的问题解决能力。

无论是高校学生、科研人员还是软件开发从业者，都能够从这部作品中获得有价值的知识积累。通过深入学习书中的算法思想与分析方法，不仅能够提升编程水平，更能够形成系统化、工程化和创新化的计算思维，为未来的发展奠定坚实基础。

本文由nayona.cn整理

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