算法分析與設計教程簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘

編輯推薦:

內容簡(jiǎn)介:　　相比于傳統類(lèi)型的算法分析與設計教程，《算法分析與設計教程》的大特點(diǎn)是將計算思維這種思維方式貫穿于全書(shū)的各個(gè)章節中，力圖使讀者不僅理解和掌握這門(mén)課程的基本內容，而且通過(guò)對全書(shū)的學(xué)習，能夠認識和體會(huì )計算思維這種新的思維模式在算法的分析與設計中的運用方法。除此以外，《算法分析與設計教程》在第8章介紹了當前在算法研究領(lǐng)域的前沿——智能算法。為了便于讀者很好地掌握經(jīng)典算法的設計思想和設計方法，《算法分析與設計教程》的第1～7章在每一章的末尾有本章小結、習題與思考；為了便于讀者進(jìn)一步深入理解如何計算思維求解問(wèn)題，在第2～5章、第7章的主要內容之后附加了“課后閱讀材料”這個(gè)專(zhuān)題加以討論。
　　《算法分析與設計教程》可以作為高等院校計算機科學(xué)、智能科學(xué)、信息安全等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的本科生教學(xué)用書(shū)，也可以作為從事算法及人工智能研究的研究人員或軟件開(kāi)發(fā)人員的參考書(shū)。

作者簡(jiǎn)介:

目錄:第1章 算法引論
1．1 算法的基本概念
1．1．1 算法的重要特性
1．1．2 算法的基本內容
1．2 算法分析
1．2．1 計算時(shí)間的漸進(jìn)表示
1．2．2 常用的整數求和公式
1．2．3 作時(shí)空性能分布圖
1．3 最優(yōu)算法概述
本章小結
習題與思考

第2章 遞歸算法與分治算法
2．1 遞歸算法的實(shí)現機制
2．1．1 遞歸函數調用的一般形式
2．1．2 值的回傳
2．1．3 遞歸函數調用的內部操作
2．2 遞歸算法的設計
2．3 遞歸算法轉化為非遞歸算法
2．4 遞歸關(guān)系式的計算
2．4．1 生成函數及其性質(zhì)
2．4．2 利用生成函數求解遞歸關(guān)系式
2．4．3 k階常系數線(xiàn)性齊次遞歸關(guān)系式
2．4．4 k階常系數線(xiàn)性非齊次遞歸關(guān)系式
2．5 分治算法的基本設計原理
2．6 分治算法求解二分搜索問(wèn)題
2．7 分治算法求解歸并排序問(wèn)題
2．8 分治算法求解快速排序問(wèn)題
2．8．1 數組的劃分
2．8．2 快速排序算法的實(shí)現
2．8．3 快速排序算法的最壞情況分析
2．8．4 快速排序算法的平均情況分析
2．9 分治算法求解選擇問(wèn)題
2．9．1 選擇問(wèn)題的思想方法
2．9．2 選擇問(wèn)題的算法實(shí)現
2．9．3 關(guān)于選擇問(wèn)題的算法分析
本章小結
課后閱讀材料
習題與思考

第3章 貪心算法
3．1 貪心算法的設計思想
3．2 貪心算法求解背包問(wèn)題
3．2．1 背包問(wèn)題貪心算法的設計思想
3．2．2 背包問(wèn)題貪心算法的分析
3．3 貪心算法求解單源點(diǎn)最短路徑問(wèn)題
3．3．1 單源點(diǎn)最短路徑貪心算法的設計思想
3．3．2 單源點(diǎn)最短路徑貪心算法的實(shí)現
3．3．3 單源點(diǎn)最短路徑貪心算法的分析
3．4 貪心算法求解最小成本生成樹(shù)問(wèn)題
3．4．1 最小成本生成樹(shù)問(wèn)題
3．4．2 普里姆算法的實(shí)現過(guò)程
3．4．3 普里姆算法的分析
3．4．4 克魯斯卡爾算法的思想方法
3．4．5 集合的樹(shù)表示和不相交集合的合并——樹(shù)結構應用實(shí)例
3．4．6 克魯斯卡爾算法的實(shí)現過(guò)程
3．4．7 克魯斯卡爾算法的分析
本章小結
課后閱讀材料
習題與思考

第4章 動(dòng)態(tài)規劃算法
4．1 動(dòng)態(tài)規劃算法的設計思想
4．2 多段圖的最小成本問(wèn)題
4．2．1 多段圖的決策過(guò)程
4．2．2 多段圖模型動(dòng)態(tài)規劃算法的具體實(shí)現
4．2．3 多段圖模型的求解實(shí)例
4．3 資源分配問(wèn)題
4．3．1 資源分配方案的決策過(guò)程
4．3．2 動(dòng)態(tài)規劃算法求解資源分配問(wèn)題的實(shí)現
4．4 0／1背包問(wèn)題
4．4．1 0／1背包問(wèn)題的求解過(guò)程
4．4．2 0／1背包問(wèn)題的動(dòng)態(tài)規劃算法
4．5 最長(cháng)公共子序列問(wèn)題
4．5．1 最長(cháng)公共子序列的搜索過(guò)程
4．5．2 最長(cháng)公共子序列的動(dòng)態(tài)規劃算法實(shí)現
本章小結
課后閱讀材料
習題與思考

第5章 回溯算法
5．1 回溯算法的設計思想
5．2 回溯算法的設計框架
5．3 0／1背包問(wèn)題
5．3．1 回溯算法求解0／1背包問(wèn)題的求解過(guò)程
5．3．2 回溯算法求解0／1背包問(wèn)題的算法實(shí)現
5．4 裝箱問(wèn)題
5．4．1 裝箱問(wèn)題實(shí)現
5．4．2 遞歸回溯算法設計
5．4．3 上界函數
5．4．4 迭代回溯算法設計
5．5 最大通信團體問(wèn)題
5．5．1 最大團體問(wèn)題的描述及求解思路
5．5．2 最大通信團體問(wèn)題的描述及求解思路
本章小結
課后閱讀材料
習題與思考

第6章 隨機化算法
6．1 隨機化算法引言
6．1．1 隨機化算法的分類(lèi)
6．1．2 隨機數產(chǎn)生器
6．2 謝伍德算法
6．2．1 隨機化快速排序算法
6．2．2 隨機化選擇算法
6．3 拉斯維加斯算法
6．4 蒙特卡羅算法
本章小結
習題與思考

第7章 圖論與網(wǎng)絡(luò )流問(wèn)題
7．1 圖的遍歷
7．1．1 圖的深度優(yōu)先搜索遍歷算法
7．1．2 圖的廣度優(yōu)先搜索遍歷算法
7．1．3 無(wú)向圖的割點(diǎn)
7．1．4 有向圖的強連通分支
7．2 網(wǎng)絡(luò )的最大流量問(wèn)題
7．2．1 必備的數學(xué)知識
7．2．2 最大流量算法與最大容量擴展算法
7．2．3 最短路徑擴展算法
7．3 二部圖的最大匹配問(wèn)題
7．3．1 必備的數學(xué)知識
7．3．2 二部圖的最大匹配的匈牙利樹(shù)算法
本章小結
課后閱讀材料
習題與思考

第8章 智能算法掠影
8．1 遺傳算法
8．1．1 遺傳算法的基本機理
8．1．2 遺傳算法的求解步驟
8．2 粒子群優(yōu)化算法
8．2．1 群智能算法和粒子群優(yōu)化算法概述
8．2．2 粒子群優(yōu)化算法研究及應用
8．3 蟻群算法
8．3．1 蟻群算法理論
8．3．2 蟻群算法的研究及應用
8．4 免疫算法
8．4．1 免疫算法的提出
8．4．2 免疫算法的理論
8．4．3 免疫算法的應用及其發(fā)展趨勢
本章小結
參考文獻