本書(shū)系統(tǒng)地介紹了算法設(shè)計(jì)與分析的基本內(nèi)容,并對(duì)討論的算法進(jìn)行了詳盡分析。全書(shū)共8章,內(nèi)容包括算法基礎(chǔ)、基本算法設(shè)計(jì)和分析技術(shù)(分治法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、貪心法、回溯法和分枝限界法)、圖算法以及NP完全性理論。書(shū)中以類高級(jí)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言對(duì)算法所作的簡(jiǎn)明描述,使得稍微具有程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言知識(shí)的人即可讀懂。此外,書(shū)中以大量圖例說(shuō)明每個(gè)算法的工作過(guò)程,使得算法更加易于理解和掌握。
本書(shū)可作為高等院校與計(jì)算機(jī)相關(guān)的各專業(yè)算法設(shè)計(jì)課程的教材,也可作為計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的相關(guān)科研人員的參考書(shū)。此外,本書(shū)還可供參加ACM程序設(shè)計(jì)大賽的算法愛(ài)好者參考。
第1章 算法基礎(chǔ)
1.1 算法 ?
1.1.1 冒泡排序 ?
1.1.2 循環(huán)不變式和冒泡排序算法的正確性 ?
1.1.3 偽代碼使用約定
1.2 算法分析 ?
1.2.1 冒泡排序算法分析 ?
1.2.2 最壞情況和平均情況分析 ?
1.2.3 增長(zhǎng)的數(shù)量級(jí)
1.3 算法的運(yùn)行時(shí)間 ?
1.3.1 函數(shù)增長(zhǎng) ?
1.3.2 漸近表示
習(xí)題
第2章 分治法
2.1 遞歸與遞歸方程 ?
2.1.1 遞歸的概念 ?
2.1.2 替換方法 ?
2.1.3 遞歸樹(shù)方法 ?
2.1.4 主方法
2.2 分治法 ?
2.2.1 分治法的基本思想 ?
2.2.2 二叉查找算法
2.3 分治法應(yīng)用實(shí)例 ?
2.3.1 找最大值與最小值 ?
2.3.2 Strassen矩陣乘法 ?
2.3.3 整數(shù)相乘 ?
2.3.4 歸并排序 ?
2.3.5 快速排序 ?
2.3.6 線性時(shí)間選擇 ?
2.3.7 最近點(diǎn)對(duì)問(wèn)題
習(xí)題
第3章 動(dòng)態(tài)規(guī)劃
3.1 用表代替遞歸
3.2 -1背包問(wèn)題
3.3 矩陣鏈乘問(wèn)題
3.4 動(dòng)態(tài)規(guī)劃的基本元素
3.5 備忘錄方法
3.6 裝配線調(diào)度問(wèn)題
3.7 最長(zhǎng)公共子序列
3.8 最優(yōu)二分檢索樹(shù)
3.9 凸多邊形最優(yōu)三角剖分
習(xí)題
第4章 貪心法
4.1 背包問(wèn)題
4.2 活動(dòng)選擇問(wèn)題
4.3 貪心算法的基本元素
4.4 哈夫曼編碼
4.5 最小生成樹(shù)算法 ?
4.5.1 最小生成樹(shù)的基本原理 ?
4.5.2 Kruskal算法 ?
4.5.3 Prim算法 ?
4.5.4 Boruvka算法 ?
4.5.5 比較與改進(jìn)
4.6 貪心算法的理論基礎(chǔ)
4.7 作業(yè)調(diào)度問(wèn)題
習(xí)題
第5章 回溯法
5.1 回溯法的基本原理
5.2 n-皇后問(wèn)題
5.3 子集和數(shù)問(wèn)題
5.4 -1背包問(wèn)題
5.5 著色問(wèn)題
習(xí)題
第6章 分枝限界法
6.1 分枝限界法的基本思想
6.2 -1背包問(wèn)題
6.3 作業(yè)調(diào)度問(wèn)題
習(xí)題
第7章 圖算法
7.1 圖的表示
7.2 廣度優(yōu)先搜索
7.3 Dijkstra算法
7.4 Bellman Ford算法
7.5 Floyd Warshall算法
習(xí)題
第8章 NP完全性
8.1 P類問(wèn)題和NP類問(wèn)題 ?
8.1.1 復(fù)雜類P和復(fù)雜類NP ?
8.1.2 NP中的有趣問(wèn)題
8.2 NP完全性 ?
8.2.1 多項(xiàng)式時(shí)間歸約和NP難度 ?
8.2.2 Cook定理
8.3 典型的NP完全問(wèn)題 ?
8.3.1 CNF?3SAT問(wèn)題和3SAT問(wèn)題 ?
8.3.2 頂點(diǎn)覆蓋問(wèn)題 ?
8.3.3 團(tuán)問(wèn)題和集合覆蓋問(wèn)題 ?
8.3.4 子集和數(shù)問(wèn)題與背包問(wèn)題 ?
8.3.5 哈密爾頓回路問(wèn)題和TSP問(wèn)題
習(xí)題
附錄A 習(xí)題選解
附錄B 索引
參考文獻(xiàn)