算法概论

算法概论
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作者: [美] , [美] , [美] , ,
2012-05
版次: 1
ISBN: 9787111253617
定价: 55.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 376页
正文语种: 简体中文
原版书名: Algorithms
  • 《经典原版文库:算法概论(注释版)》源自加州大学伯克利分校和加州大学圣迭戈分校本科生的算法课讲义,以独特的视角展现了算法设计的精巧技术及魅力。在表达每一种技术时,强调每个算法背后的简洁数学思想,分析其时间和空间效率,运用与其他技术类比的方法来说明特征,并提供了大量实例。
    本书以人类最古老的算法(算术运算)为起点,将各种算法中优美而有代表性的内容囊括书中,并以最前沿的理论(量子算法)结束,构成了较为完整的算法知识体系。
    本书主要特点
    ●生动的写作风格:作者贯穿一条主线,以讲故事的形式将概念娓娓道来,非常易于理解和消化。
    ●优美地兼顾语言的生动和严谨性:本书中看不到很多数学公式,取而代之的是精确的文字叙述。
    ●合理地挑选主题:用300多页的篇幅使读者对这门博大精深的科学有深刻的认识。
    ●穿插注解框:内容包括人文历史背景、对复杂概念的进一步阐述、算法的扩展与重要应用等,对正文的叙述进行补充。 SanjoyDasgupta,拥有加州大学伯克利分校计算机科学博士学位,现为加州大学圣迭戈分校教授,主要研究领域是多维数据的统计分析。他曾是AT&T实验室的高级技术人员。 出版者的话
    序言
    Preface
    方框目录
    0Prologue(序论)
    0.1Booksandalgorithms(书和算法)
    0.2EnterFibonacci(斐波那契数列)
    0.3Big-Onotation(大O记号)
    Exercises(习题)

    1Algorithmswithnumbers(数的算法)
    1.1Basicarithmetic(基本算术)
    1.2Modulararithmetic(模运算)
    1.3Primalitytesting(素性测试)
    1.4Cryptography(密码学)
    1.5Universalhashing(全域散列)
    Exercises(习题)

    Randomizedalgorithms:avirtualchapter(虚拟章:随机化算法)
    2Divide-and-conqueralgorithms(分而治之算法)
    2.1Multiplication(乘法)
    2.2Recurrencerelations(递归关系)
    2.3Mergesort(合并排序)
    2.4Medians(中位数)
    2.5Matrixmultiplication(矩阵乘法)
    2.6ThefastFouriertransform(快速傅里叶变换)
    Exercises(习题)

    3Decompositionsofgraphs(图的分解)
    3.1Whygraphs?(图论)
    3.2Depth-firstsearchinundirectedgraphs(无向图中的深度优先搜索)
    3.3Depth-firstsearchindirectedgraphs(有向图中的深度优先搜索)
    3.4Stronglyconnectedcomponents(强连通分量)
    Exercises(习题)
    4Pathsingraphs(图的路径)
    4.1Distances(距离)
    4.2Breadth-firstsearch(广度优先搜索)
    4.3Lengthsonedges(边的长度)
    4.4Dijkstrasalgorithm(Dijkstra算法)
    4.5Priorityqueueimplementations(实现优先队列)
    4.6Shortestpathsinthepresenceofnegativeedges(带负权的边的图中的最短路径)
    4.7Shortestpathsindags(有向无环图中的最短路径)
    Exercises(习题)

    5Greedyalgorithms(贪婪算法)
    5.1Minimumspanningtrees(最小生成树)
    5.2Huffmanencoding(赫夫曼编码)
    5.3Hornformulas(Horn公式)
    5.4Setcover(集合覆盖)
    Exercises(习题)

    6Dynamicprogramming(动态规划)
    6.1Shortestpathsindags,revisited(回顾:有向无环图中的最短路径)
    ……
    7Linearprogrammingandreductions(线性规划与归约)
    8NP-completeproblems(NP完全问题)
    9CopingwithNP-completeness(处理NP完全问题)
    10Quantumalgorithms(量子算法)
    Historicalnotesandfurtherreading
    (历史注记与扩展阅读)
    索引
    注释
  • 内容简介:
    《经典原版文库:算法概论(注释版)》源自加州大学伯克利分校和加州大学圣迭戈分校本科生的算法课讲义,以独特的视角展现了算法设计的精巧技术及魅力。在表达每一种技术时,强调每个算法背后的简洁数学思想,分析其时间和空间效率,运用与其他技术类比的方法来说明特征,并提供了大量实例。
    本书以人类最古老的算法(算术运算)为起点,将各种算法中优美而有代表性的内容囊括书中,并以最前沿的理论(量子算法)结束,构成了较为完整的算法知识体系。
    本书主要特点
    ●生动的写作风格:作者贯穿一条主线,以讲故事的形式将概念娓娓道来,非常易于理解和消化。
    ●优美地兼顾语言的生动和严谨性:本书中看不到很多数学公式,取而代之的是精确的文字叙述。
    ●合理地挑选主题:用300多页的篇幅使读者对这门博大精深的科学有深刻的认识。
    ●穿插注解框:内容包括人文历史背景、对复杂概念的进一步阐述、算法的扩展与重要应用等,对正文的叙述进行补充。
  • 作者简介:
    SanjoyDasgupta,拥有加州大学伯克利分校计算机科学博士学位,现为加州大学圣迭戈分校教授,主要研究领域是多维数据的统计分析。他曾是AT&T实验室的高级技术人员。
  • 目录:
    出版者的话
    序言
    Preface
    方框目录
    0Prologue(序论)
    0.1Booksandalgorithms(书和算法)
    0.2EnterFibonacci(斐波那契数列)
    0.3Big-Onotation(大O记号)
    Exercises(习题)

    1Algorithmswithnumbers(数的算法)
    1.1Basicarithmetic(基本算术)
    1.2Modulararithmetic(模运算)
    1.3Primalitytesting(素性测试)
    1.4Cryptography(密码学)
    1.5Universalhashing(全域散列)
    Exercises(习题)

    Randomizedalgorithms:avirtualchapter(虚拟章:随机化算法)
    2Divide-and-conqueralgorithms(分而治之算法)
    2.1Multiplication(乘法)
    2.2Recurrencerelations(递归关系)
    2.3Mergesort(合并排序)
    2.4Medians(中位数)
    2.5Matrixmultiplication(矩阵乘法)
    2.6ThefastFouriertransform(快速傅里叶变换)
    Exercises(习题)

    3Decompositionsofgraphs(图的分解)
    3.1Whygraphs?(图论)
    3.2Depth-firstsearchinundirectedgraphs(无向图中的深度优先搜索)
    3.3Depth-firstsearchindirectedgraphs(有向图中的深度优先搜索)
    3.4Stronglyconnectedcomponents(强连通分量)
    Exercises(习题)
    4Pathsingraphs(图的路径)
    4.1Distances(距离)
    4.2Breadth-firstsearch(广度优先搜索)
    4.3Lengthsonedges(边的长度)
    4.4Dijkstrasalgorithm(Dijkstra算法)
    4.5Priorityqueueimplementations(实现优先队列)
    4.6Shortestpathsinthepresenceofnegativeedges(带负权的边的图中的最短路径)
    4.7Shortestpathsindags(有向无环图中的最短路径)
    Exercises(习题)

    5Greedyalgorithms(贪婪算法)
    5.1Minimumspanningtrees(最小生成树)
    5.2Huffmanencoding(赫夫曼编码)
    5.3Hornformulas(Horn公式)
    5.4Setcover(集合覆盖)
    Exercises(习题)

    6Dynamicprogramming(动态规划)
    6.1Shortestpathsindags,revisited(回顾:有向无环图中的最短路径)
    ……
    7Linearprogrammingandreductions(线性规划与归约)
    8NP-completeproblems(NP完全问题)
    9CopingwithNP-completeness(处理NP完全问题)
    10Quantumalgorithms(量子算法)
    Historicalnotesandfurtherreading
    (历史注记与扩展阅读)
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