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算法设计与分析基础(第2版 英文影印版)
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算法设计与分析基础(第2版 英文影印版)

  • 作者:(美)莱维丁
  • 出版社:清华大学出版社
  • ISBN:9787302164029
  • 出版日期:2007年11月01日
  • 页数:562
  • 定价:¥59.00
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    内容提要
    本书采用了一种算法设计技术的新分类方法,不但比传统分类法包容性更强,而且更直观,也更有效,因此广受好评。
    这种分类框架条理清晰,契合教育学原理,非常适合算法教学。网上提供了详尽的教学指南供教师和学生下载,书中还为学生安排了习题提示和每章小结。为了提高学习兴趣,书中应用了许多流行的谜题和游戏,需要**思考的地方则往往会用反问来提醒注意。
    目录
    Preface
    1 Introduction
    1.1 What is an Algorithm?
    Exercises 1.1
    1.2 Fundamentals of Algorithmic Problem Solving
    Understanding the Problem
    Ascertaining the Capabilities of a Computational Device
    Choosing between Exact and Approximate Problem Solving
    Deciding on Appropriate Data Structures
    Algorithm Design Techniques
    Methods of Specifying an Algorithm
    Proving an Algorithm's Correctness
    Analyzing an Algorithm
    Coding an Algorithm
    Exercises 1.2
    1.3 Important Problem Types
    Sorting
    Searching
    String Processing
    Graph Problems
    Combinatorial Problems
    Geometric Problems
    Numerical Problems
    Exercises 1.3
    1.4 Fundamental Data Structures
    Linear Data Structures
    Graphs
    Trees
    Sets and Dictionaries
    Exercises 1.4
    Summary
    2 Fundamentals of the Analysis of Algorithm Efficiency
    2.1 Analysis Framework
    Measuring an Input's Size
    Units for Measuring Running -[]me
    Orders of Growth
    Worst-Case, Best-Case, and Average-Case Efficlencies
    Recapitulation of the Analysis Framework
    Exercises 2.1
    2.2 Asymptotic Notations and Basic Efficiency Classes
    Informal Introduction
    O-notation
    9-notation
    Onotation
    Useful Property Involving the Asymptotic Notations
    Using Limits for Comparing Orders of Growth
    Basic Efficiency Classes
    Exercises 2.2
    2.3 Mathematical Analysis of Nonrecursive Algorithms
    Exercises 2.3
    2.4 Mathematical Analysis of Recursive Algorithms
    Exercises 2.4
    2.5 Example: Fibonacci Numbers
    Explicit Formula for the nth Fibonacci Number
    Algorithms for Computing Fibonacci Numbers
    Exercises 2.5
    3 Brute Force
    4 Divide-and-Conquer
    5 Decrease-and-Conquer
    6 Transform-and-Conquer
    7 Space and lime Tradeoffs
    8 Dynamic Programming
    9 Greedy Technique
    10 Iterative Improvement
    11 Limitations of Algorithm Power
    12 Coping with the Limitations of Algorithm Power
    Epilogue
    APPENDIX A
    Useful Formulas for the Analysis of Algorithms
    APPENDIX B
    Short Tutorial on Recurrence Relations
    Bibliography
    Hints to Exercises
    Index

    与描述相符

    100

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