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算法技术手册（影印版 第2版 英文版）

算法技术手册（影印版 第2版 英文版）
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作者: 著 , 著 , 著 , 著 , 著
出版社: 东南大学出版社
2017-10
版次: 1
ISBN: 9787564173739
定价: 96.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 373页
字数: 423千字
正文语种: 英语
分类: 计算机与互联网
6 张插图图片
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  • 　　开发健壮的软件需要高效的算法，但是程序员们很少能够理解可用方案的适用范围。
    　　《算法技术手册（影印版 第2版 英文版）》讲解了各种可用于解决各种编码问题的现有算法，可以帮助你作出正确的选择和实现——只需要一般程度的数学知识就足以使你理解并分析算法的性能。
    　　较之理论而言，《算法技术手册（影印版 第2版 英文版）》专注于应用。书中本着严谨细致的原则，提供了用法说明以及由多种语言实现的真实代码。这一版的更新内容包括一些新算法的Python实现、维诺图的实现以及有关空间树结构的全新章节，比如R树和四叉树。 Preface to the Second Edition

    1． Thinking in Algorithms
    Understand the Problem
    Naive Solution
    Intelligent Approaches
    Summary
    References

    2． The Mathematics of Algorithms
    Size of a Problem Instance
    Rate of Growth of Functions
    Analysis in the Best， Average， and Worst Cases
    Performance Families
    Benchmark Operations
    References

    3． Algorithm Building Blocks
    Algorithm Template Format
    Pseudocode Template Format
    Empirical Evaluation Format
    Floating-Point Computation
    Example Algorithm
    Common Approaches
    References

    4． Sorting Algorithms
    Transposition Sorting
    Selection Sort
    Heap Sort
    Partition-Based Sorting
    Sorting without Comparisons
    Bucket Sort
    Sorting with Extra Storage
    String Benchmark Results
    Analysis Techniques
    References

    5． Searching
    Sequential Search
    Binary Search
    Hash-Based Search
    Bloom Filter
    Binary Search Tree
    References

    6． Graph Algorithms
    Graphs
    Depth-First Search
    Breadth-First Search
    Single-Source Shortest Path
    Dijkstra's Algorithm for Dense Graphs
    Comparing Single-Source Shortest-Path Options
    All-Pairs Shortest Path
    Minimum Spanning Tree Algorithms
    Final Thoughts on Graphs
    References

    7． Path Finding in AI
    Game Trees
    Path-Finding Concepts
    Minimax
    NegMax
    AlphaBeta
    Search Trees
    Depth-First Search
    Breadth-First Search
    A'Search
    Comparing Search-Tree Algorithms
    References

    8． Network Flow Algorithms
    Network Flow
    Maximum Flow
    Bipartite Matching
    Reflections on Augmenting Paths
    Minimum Cost Flow
    Transshipment
    Transportation
    Assignment
    Linear Programming
    References

    9． Computational Ge0metry
    Classifying Problems
    Convex Hull
    Convex Hull Scan
    Computing Line-Segment Intersections
    LineSweep
    Voronoi Diagram
    References

    10． Spatial Tree Structures
    Nearest Neighbor Queries
    Range Queries
    Intersection Queries
    Spatial Tree Structures
    Nearest Neighbor Queries
    Range Query
    Quadtrees
    R-Trees
    References

    11． Emerging Algorithm Categories
    Variations on a Theme
    Approximation Algorithms
    Parallel Algorithms
    Probabilistic Algorithms
    References

    12． Epilogue： Principles of Algorithms
    Know Your Data
    Decompose a Problem into Smaller Problems
    Choose the Right Data Structure
    Make the Space versus Time Trade-Off
    Construct a Search
    Reduce Your Problem to Another Problem
    Writing Algorithms Is Hard-Testing Algorithms Is Harder
    Accept Approximate Solutions When Possible
    Add Parallelism to Increase Performance
    A． Benchmarking

    Index
  • 内容简介:
    　　开发健壮的软件需要高效的算法，但是程序员们很少能够理解可用方案的适用范围。
    　　《算法技术手册（影印版 第2版 英文版）》讲解了各种可用于解决各种编码问题的现有算法，可以帮助你作出正确的选择和实现——只需要一般程度的数学知识就足以使你理解并分析算法的性能。
    　　较之理论而言，《算法技术手册（影印版 第2版 英文版）》专注于应用。书中本着严谨细致的原则，提供了用法说明以及由多种语言实现的真实代码。这一版的更新内容包括一些新算法的Python实现、维诺图的实现以及有关空间树结构的全新章节，比如R树和四叉树。
  • 目录:
    Preface to the Second Edition

    1． Thinking in Algorithms
    Understand the Problem
    Naive Solution
    Intelligent Approaches
    Summary
    References

    2． The Mathematics of Algorithms
    Size of a Problem Instance
    Rate of Growth of Functions
    Analysis in the Best， Average， and Worst Cases
    Performance Families
    Benchmark Operations
    References

    3． Algorithm Building Blocks
    Algorithm Template Format
    Pseudocode Template Format
    Empirical Evaluation Format
    Floating-Point Computation
    Example Algorithm
    Common Approaches
    References

    4． Sorting Algorithms
    Transposition Sorting
    Selection Sort
    Heap Sort
    Partition-Based Sorting
    Sorting without Comparisons
    Bucket Sort
    Sorting with Extra Storage
    String Benchmark Results
    Analysis Techniques
    References

    5． Searching
    Sequential Search
    Binary Search
    Hash-Based Search
    Bloom Filter
    Binary Search Tree
    References

    6． Graph Algorithms
    Graphs
    Depth-First Search
    Breadth-First Search
    Single-Source Shortest Path
    Dijkstra's Algorithm for Dense Graphs
    Comparing Single-Source Shortest-Path Options
    All-Pairs Shortest Path
    Minimum Spanning Tree Algorithms
    Final Thoughts on Graphs
    References

    7． Path Finding in AI
    Game Trees
    Path-Finding Concepts
    Minimax
    NegMax
    AlphaBeta
    Search Trees
    Depth-First Search
    Breadth-First Search
    A'Search
    Comparing Search-Tree Algorithms
    References

    8． Network Flow Algorithms
    Network Flow
    Maximum Flow
    Bipartite Matching
    Reflections on Augmenting Paths
    Minimum Cost Flow
    Transshipment
    Transportation
    Assignment
    Linear Programming
    References

    9． Computational Ge0metry
    Classifying Problems
    Convex Hull
    Convex Hull Scan
    Computing Line-Segment Intersections
    LineSweep
    Voronoi Diagram
    References

    10． Spatial Tree Structures
    Nearest Neighbor Queries
    Range Queries
    Intersection Queries
    Spatial Tree Structures
    Nearest Neighbor Queries
    Range Query
    Quadtrees
    R-Trees
    References

    11． Emerging Algorithm Categories
    Variations on a Theme
    Approximation Algorithms
    Parallel Algorithms
    Probabilistic Algorithms
    References

    12． Epilogue： Principles of Algorithms
    Know Your Data
    Decompose a Problem into Smaller Problems
    Choose the Right Data Structure
    Make the Space versus Time Trade-Off
    Construct a Search
    Reduce Your Problem to Another Problem
    Writing Algorithms Is Hard-Testing Algorithms Is Harder
    Accept Approximate Solutions When Possible
    Add Parallelism to Increase Performance
    A． Benchmarking

    Index
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