算法設(shè)計(jì)與問題求解(第2版)——計(jì)算思維培養(yǎng)
定 價(jià):56 元
- 作者:李清勇
- 出版時(shí)間:2020/5/1
- ISBN:9787121295157
- 出 版 社:電子工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TP301.6
- 頁碼:256
- 紙張:
- 版次:01
- 開本:16開
在信息時(shí)代,計(jì)算思維是解決復(fù)雜工程問題的重要思維方式,計(jì)算機(jī)則是求解問題的重要工具。本書以計(jì)算機(jī)經(jīng)典問題求解為導(dǎo)向,通用算法思維和編程能力培養(yǎng)為目標(biāo),引入ACM國際大學(xué)生程序設(shè)計(jì)競賽的有益元素,組織教材的理論教學(xué)和編程實(shí)踐兩方面的內(nèi)容。本書主要內(nèi)容包括計(jì)算機(jī)問題求解的經(jīng)典算法模型和設(shè)計(jì)范式,包括計(jì)算機(jī)問題求解中常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、枚舉算法、遞歸與分治策略、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、貪心算法和搜索技術(shù)。除了強(qiáng)調(diào)經(jīng)典的問題原型和算法原理,本書兼顧編程實(shí)踐能力,力圖使得學(xué)生面對復(fù)雜問題時(shí)既能“想到”還能“做到”。
李清勇,北京交通大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院教授,研究領(lǐng)域?yàn)槿斯ぶ悄芎痛髷?shù)據(jù),涵蓋計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等學(xué)科方向,尤其專注于表面缺陷檢測、多媒體內(nèi)容分析與檢索、低秩稀疏表示模型和聚類分析等,其研究成果應(yīng)用于高速鐵路和氣象觀測等行業(yè)。獲得"北京市高校青年英才計(jì)劃”人選,北京市教學(xué)成果獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)等。
目 錄
第1章 計(jì)算機(jī)問題求解概述 1
1.1 問題與問題實(shí)例 1
1.2 計(jì)算機(jī)問題求解周期 2
1.3 算法與程序 5
1.4 算法復(fù)雜性分析 5
1.4.1 空間復(fù)雜性 6
1.4.2 時(shí)間復(fù)雜性 7
習(xí)題1 15
第2章 程序設(shè)計(jì)語言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 16
2.1 程序設(shè)計(jì)語言的“盲點(diǎn)” 16
2.1.1 long不夠長 17
2.1.2 double不夠準(zhǔn) 19
2.1.3 遞歸不夠快 25
2.2 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 26
2.2.1 線性表 26
2.2.2 棧和隊(duì)列 30
2.2.3 樹和二叉樹 36
2.2.4 優(yōu)先隊(duì)列和堆 44
2.2.5 圖 45
2.2.6 并查集 47
2.3 標(biāo)準(zhǔn)模板庫 49
2.3.1 模板的基本概念 49
2.3.2 標(biāo)準(zhǔn)模板庫概述 51
2.3.3 標(biāo)準(zhǔn)模板庫應(yīng)用 52
習(xí)題2 63
第3章 枚舉算法 69
3.1 枚舉的基本思想 69
3.2 模糊數(shù)字 70
3.3 真假銀幣 72
3.4 m錢n雞 75
3.5 數(shù)字配對 77
3.6 繩子切割 79
3.7 石頭距離 81
習(xí)題3 84
第4章 遞歸與分治 90
4.1 遞歸程序 90
4.2 分治法的基本原理 94
4.3 合并排序 96
4.4 逆序?qū)栴} 100
4.5 快速排序 102
4.6 最接近點(diǎn)對問題 106
4.7 指數(shù)運(yùn)算 111
4.8 二分查找 113
習(xí)題4 114
第5章 動(dòng)態(tài)規(guī)劃 122
5.1 動(dòng)態(tài)規(guī)劃的基本思想 122
5.1.1 動(dòng)態(tài)規(guī)劃的基本要素 124
5.1.2 動(dòng)態(tài)規(guī)劃的求解步驟 125
5.2 矩陣連乘 126
5.3 最優(yōu)二叉搜索樹 131
5.4 多段圖最短路徑 136
5.5 最長公共子序列 140
5.6 0-1背包問題 143
5.7 最大上升子序列 146
習(xí)題5 149
第6章 貪心算法 155
6.1 貪心算法的基本要素 155
6.2 活動(dòng)安排問題 157
6.3 小數(shù)背包問題 161
6.4 最優(yōu)前綴碼 164
6.5 單源最短路徑 169
6.6 最小生成樹 174
6.6.1 Prim算法 175
6.6.2 Kruskal算法 178
習(xí)題6 182
第7章 搜索技術(shù) 187
7.1 問題的狀態(tài)空間表示 187
7.2 深度優(yōu)先搜索 189
7.3 廣度優(yōu)先搜索 191
7.4 回溯算法 193
7.4.1 回溯算法的基本原理和框架程序 193
7.4.2 裝載問題的回溯算法 199
7.4.3 圓排列問題 203
7.5 分支限界 206
7.5.1 分支限界法的基本原理 206
7.5.2 裝載問題的分支限界法 208
7.6 啟發(fā)式搜索 211
7.6.1 啟發(fā)式搜索基本原理 211
7.6.2 裝載問題的啟發(fā)式搜索 215
習(xí)題7 217
附錄A 復(fù)雜度分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 225
附錄B 常用C語言和STL函數(shù) 235
附錄C 程序設(shè)計(jì)競賽和OnlineJudge介紹 241
附錄D 教學(xué)資源 244
參考文獻(xiàn) 245