具体描述
本书是中等职业学校商业自动化专业
《算法设计与分析：理论、实践与前沿》 一、 内容概述与核心目标 本书旨在系统、深入地剖析现代计算机科学中算法设计与分析的理论基石、核心方法论以及在实际工程中的应用范式。我们致力于为读者构建一个坚实的理论框架，使其不仅能够熟练运用已有的经典算法，更能独立、高效地设计和分析解决复杂计算问题的创新型算法。本书涵盖了从基础的渐近复杂度分析到复杂优化、近似算法的完整脉络，强调理论深度与工程实践的紧密结合。 全书结构分为四个主要部分：基础篇、经典算法篇、高级主题篇和前沿应用篇。 第二部分：经典算法篇（重点展开） 本篇是全书的核心，详细阐述了解决各种计算难题的经典算法范式。 1. 排序与搜索的精进： 比较排序的极限： 深入探讨基于比较的排序算法（如快速排序、归并排序、堆排序）的内部工作原理，重点分析它们在不同数据分布下的性能差异。详细剖析分布计数排序、基数排序等非比较排序算法的适用场景、时间与空间复杂度，特别是它们在处理特定范围或结构化数据时的效率优势。 高效搜索策略： 不仅限于二分查找，还涵盖了平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）的维护与操作复杂度，以及B树和B+树在外部存储（如磁盘I/O）优化中的核心地位。 2. 图论算法的广度与深度： 图算法是解决网络、路径规划、依赖关系等问题的关键。本篇将图算法的讲解提升到新的高度： 图的遍历与连通性： 详述深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用，包括有向无环图（DAG）中的拓扑排序及其在任务调度中的实际意义。分析如何利用DFS检测图的强连通分量（SCC），重点介绍Kosaraju算法和Tarjan算法的机制与性能对比。 最短路径的精算： 经典算法如Dijkstra算法（非负权边）和Bellman-Ford算法（含负权边，能检测负环）的原理推导与实现细节。更进一步，系统阐述Floyd-Warshall算法在计算所有顶点对之间最短路径（APSP）中的应用，及其在邻接矩阵上的动态规划思想。 最小生成树（MST）： 细致讲解Prim算法和Kruskal算法，对比它们在稀疏图和稠密图上的效率差异，并结合并查集（Disjoint Set Union）数据结构如何优化Kruskal算法的性能，直至达到近乎线性的时间复杂度。 最大流与最小割： 将最大流问题提升为网络流理论的核心。深入剖析Ford-Fulkerson方法及其基于增广路径的实现，重点讲解Edmonds-Karp算法和更高效的Dinic算法。清晰阐述最大流-最小割定理，并展示其在匹配、二分图问题中的转化应用。 3. 动态规划（DP）的思维模式重构： DP不再是简单的公式套用，而是转化为一种系统性的问题分解和状态转移建模过程。 核心原则： 强调最优子结构和重叠子问题的识别。 经典模型应用： 细致分析背包问题（0/1、有界和无界）、最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法等。特别增加对区间DP和树形DP的专题讨论，展示其在更复杂结构问题上的适用性。 状态压缩与空间优化： 探讨如何使用位掩码（Bitmask DP）处理状态空间较小但结构复杂的集合问题，以及如何通过滚动数组等技术优化DP的空间复杂度。 4. 贪心算法的局部最优与全局可行性： 阐述贪心选择性质和最优子结构，并通过具体实例（如活动安排问题、霍夫曼编码）证明贪心策略的正确性。同时，明确指出贪心策略的局限性，并引导读者何时应转向DP或其他更强大的范式。 第三部分：高级主题篇（理论深化） 本部分着眼于算法复杂度的理论极限和处理NP难题的策略。 1. 计算复杂性理论基础： P、NP、NP-完全性： 清晰界定多项式时间可解类（P）和非确定性多项式时间可验证类（NP）。详细介绍归约（Reduction）的概念，并系统性地证明SAT问题（Cook-Levin定理）是NP-完全的，进而解释如何证明其他重要问题（如3-SAT、Hamiltonian Cycle、TSP）的NP-完全性。 2. 近似算法与启发式方法： 针对NP-Hard问题，本书着重介绍可证明性能保证的近似算法。 近似比（Approximation Ratio）： 定义和计算方法。 经典近似算法： 详细分析顶盖问题（Set Cover）的贪心近似算法，以及旅行商问题（TSP）的2-近似算法（基于MST）。 局部搜索与元启发式： 探讨如模拟退火（Simulated Annealing）、遗传算法（Genetic Algorithms）和禁忌搜索（Tabu Search）等，强调它们在实际工程优化中的应用，尽管它们不保证找到全局最优解。 3. 数值与代数算法： 大数运算： 介绍经典乘法与基于快速傅里叶变换（FFT）的Schönhage-Strassen算法等更高效的乘法方法。 矩阵运算加速： 探讨Strassen矩阵乘法及其渐进复杂度改进，以及矩阵求逆、线性方程组求解的稳定性与效率。 第四部分：前沿应用篇（实践驱动） 本部分将算法思想与最新的计算需求相结合。 1. 字符串匹配与文本处理： 除了KMP和BM算法，本书重点讲解Rabin-Karp（滚动哈希）在多模式匹配中的应用，并引入后缀树（Suffix Trees）和后缀数组（Suffix Arrays）在基因测序、文档检索等领域的高效性。 2. 数据结构在现代计算中的扩展： 缓存敏感算法（Cache-Oblivious Algorithms）： 讨论算法设计如何超越RAM模型，直接考虑CPU缓存层级的影响，以实现跨平台的高效性。 外部存储算法： 扩展对B树/B+树的讨论，引入外部排序（External Sorting）和分布式计算中分区（Partitioning）算法的设计原则。 3. 并行与分布式算法基础： 概述并行计算模型（如PRAM模型）和MapReduce框架下的基本算法设计思想，重点关注如何将经典算法（如排序、图遍历）分解和重构以适应多核或集群环境。 读者对象： 计算机科学、软件工程、信息技术等相关专业的高年级本科生、研究生，以及希望系统性提升算法设计与分析能力的软件开发工程师和研究人员。 本书特色： 强调算法的数学证明与编程实现之间的桥梁作用，每章均配有精心设计的编程实现案例（使用C++/Python辅助说明），旨在将抽象的理论转化为可操作的工程能力。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有