具体描述
本书在介绍算法时，重点介绍用干设计算法的策略．非常与众不同。书中介绍了剪枝搜索、分摊分析、随机算法、在线算法以及多项式近似方案等相对较新的思想和众多基于分摊分析新开发的算法，每个算法都与实例一起加以介绍，而且每个例子都利用图进行详细解释。此外，本书还提供了超过400幅图来帮助初学者理解。本书适合作为高等院校算法设计与分析课程的高年级本科生和低年级研究生的教材，也可供相美科技人员和专业人七参考使用。
作者简介
R.C.T.Lee（李家同）1939年生于上海,台湾大学电机系学士,美国加州伯克利大学电机博士.历任台湾清华大学工学院院长、教务长以及代校长,静宜大学校长,暨南大学校长,现任暨南大学教授.李教授是美国电机电子学会的荣誉会士,并且曾担任过11种国际学术刊物 的编辑委员.其在算法和逻辑方面的著作曾被译为多种文字出版.
目录信息
专家指导委员会
译者序
前言
第1章 绪论
第2章 算法复杂度与问题的下界
2.1 算法的时间复杂度
2.2 最好、平均和最坏情况的算法分析
2.3 问题的下界
2.4 排序的最坏情况下界
2.5 堆排序：在最坏情况下最优的排序算法
2.6 排序的平均情况下界
2.7 通过神谕改进下界
2.8 通过问题转换求下界
2.9 注释与参考
2.10 进一步的阅读资料
习题
第3章 贪心法
3.1 生成最小生成树的kruka1算法
3.2 生成最小生成树的prim算法
. 3.3 单源最短路径问题
3.4 二路归并问题
3.5 用贪心法解决最小圈基问题
3.6 用贪心法解决2终端一对多问题
3.7 用贪心法解决1螺旋多边形最小合作
警卫问题
3.8 实验结果
3.9 注释与参考
3.10 进一步的阅读资料
习题
第4章 分治策略
4.1 求2维极大点问题
4.2 最近点对问题
4.3 凸包问题
4.4 用分冶策略构造voronoi图
4.5 voronoi图的应用
4.6 快速傅里叶变换
4.7 实验结果
4.8 注释与参考
4.9 进一步的阅读资料
习题
第5章 树搜索策略
5.1 广度优先搜索
5.2 深度优先搜索
5.3 爬山法
5.4 最佳优先搜素策略
5.5 分支限界策略
5.6 用分支限界策略解决人员分配问题
5.7 用分支限界策略解决旅行商优化问题
5.8 用分支限界策略解决o，1背包问题
5.9 用分支限界方法解决作业调度问题
5.10 a*算法
5.11 用特殊的a*算法解决通道路线问题
5.12 用a*算法解决线性分块编码译码问题
5.13 实验结果
5.14 注释与参考
5.15 进一步的阅读资料
习题
第6章 剪枝搜索方法
6.1 方法概述
6.2 选择问题
6.3 两变量线性规划
6.4 圆心问题
6.5 实验结果
6.6 注释与参考
6.7 进一步的闷读瓷料
习题
弟7章 动态规划方法
7.1 资源配置问题
7.2 最长公共f序列问题
7.3 2序列比对问题
7.4 rna最大碱基对匹配问题
7.5 0，1背包问题
7.6 最优二卫树问题
7.7 树的带权完垒支配问题
7.8 树的带权单步图边的搜索问题
7.9 用动态规划方法解决1螺旋多边形m守卫路由问题
7.1o 实验结果
7.11 注释与参考
7.12 进一步的阅读资料
习题
第8章 np完全性理论
8.1 关十np完垒性理论的非形式化讨论
8.2 判定问题
8.3 可满足性问题
8.4 np问题
8.5 库克定理
8.6 np完全问题
8.7 证明np完全性的例子
8.8 2可满足性问题
8.9 注释与参考
8.10 进一步的阅读资料
习题
第9章 近似算法
9.1 顶点覆盖问题的近似算珐
9.2 欧几里得旅行商问题的近似算法
9.3 特殊瓶颈旅行商问题的近似算珐
9.4 特殊瓶颈加权k供应商问题的近似算法
9.5 装箱问题的近似算法
9.6 直线m中心问题的最优近似算法
9.7 多序列比对问题的近似算珐
9.8 对换排序问题的2近似算法
9.9 多项式时间近似方案
9.10 最小路径代价生成树问题的2近似算法
9.11 最小路径代价生成树问题的pns
9.12 np0完全性
9.13 注释与参考
9.14 进一步的阅读资料
习题
第10章 分摊分析
1o.1 使用势能函数的例子
10.2 斜堆的分摊分析
10.3 av1树的分摊分析
10.4 自组织顺序检索启发式方法的分摊分析
10.5 配对堆及其分摊分析
10.6 不相交集合并算法的分摊分析
10.7 一些磁盘调度算法的分摊分析
10.8 实验结果
10.9 注释与参考
10.10 进步的阅读资料
习题
第11章 随机算法
11.1 解决最近点对问题的随机算珐
11.2 随机最近点对问题的平均性能
11.3 素数测试的随机算法
11.4 模式匹配的随机算法
11.5 交互证明的随机算法
11.6 最小生成树的随机线性时间算法
11.7 注释与参考
11.8 进一步的阅读资料
习题
第12章 在线算法
12.1 用贪心法解决在线欧几里得生成树问题
12.2 在线k服务员问题及解决定义在平面树上该问题的贪心算法
12.3 基于平衡策略的在线穿越障碍算法
12.4 用补偿策略求解在线二分匹配问题
12.5 用适中策略解决在线m台机器调度问题
12.6 基于排除策略的三个计算几何问题的在线算法
12.7 基于随机策略的在线生成树算法
12.8 注释与参考
12.9 进一步的阅凄资料
习题
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
我是一名在职开发人员，工作几年后，感觉在处理一些复杂的数据结构和算法问题时，自己的基础有些薄弱，于是想找一本系统性的书籍来巩固和提升。朋友推荐了这本《算法设计与分析导论》，拿到手后，我花了点时间翻阅了一下。这本书的篇幅相当可观，感觉内容非常扎实。让我惊喜的是，它在很多章节都花了很大的篇幅去探讨算法的“为什么”，而不是简单地给出“怎么做”。比如，在讲到动态规划时，作者并没有直接给出著名的“背包问题”或“最长公共子序列”的解法，而是先花了好几页纸来分析问题本身的特点，引导读者思考如何将大问题分解为子问题，以及子问题之间的重叠关系，最后才自然而然地引出动态规划的思路。这种循序渐进、由浅入深的学习方式，对于有一定编程基础但缺乏算法系统性训练的人来说，非常有帮助。书中也提供了相当多的伪代码，虽然不像Python或Java那样可以直接运行，但清晰的逻辑和注释，让我很容易就能理解算法的实现步骤。我特别喜欢书中对时间复杂度和空间复杂度分析的讲解，它不只是停留在O(n)或O(n log n)的层面，而是会详细分析常数因子、最坏情况、平均情况等，这些都是在实际项目中优化算法性能时非常关键的考量因素。总而言之，这本书更像是一本“算法思维”的培养手册，它教我如何思考问题，如何设计出高效的解决方案，而不仅仅是学习现成的算法。
作为一名计算机科学专业的学生，我对算法的学习一直充满热情，也接触过不少相关的书籍。这本《算法设计与分析导论》给我带来了不一样的体验。它在内容的选择上非常全面，覆盖了排序、搜索、图算法、字符串匹配、NP完全性等多个核心领域，而且每个领域的讲解都相当深入。我尤其赞赏书中对数据结构与算法之间关系的强调，作者很清晰地阐述了不同的数据结构如何支撑和影响算法的设计，以及如何根据问题特点选择最合适的数据结构。在图算法部分，书中对Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法的讲解，配以清晰的图示和详细的步骤分析，让我对这些经典算法有了更透彻的理解。而且，书中在讨论NP完全性问题时，并没有止步于定义和例子，而是花了很大篇幅来解释其背后的理论意义，以及如何通过近似算法和启发式算法来处理NP难问题，这对于我理解计算理论的前沿非常有启发。我还在书中发现了一些我之前没有接触过的算法，比如一些更高级的图算法和字符串匹配算法，这无疑拓展了我的知识视野。这本书的习题部分也很有价值，难度适中，既有巩固基础的练习，也有一些具有挑战性的思考题，能够有效地检验我是否真正掌握了所学内容。
这本《算法设计与分析导论》的封面设计就相当吸引人，简约而又不失专业感。书脊上的字体清晰，拿在手里沉甸甸的，一看就知道内容量不小。我特别喜欢它在扉页和目录页的处理，留白适度，排版也很舒服，不像有些技术书籍堆满了密密麻麻的文字，让人望而却步。打开第一章，作者的语言风格就让我耳目一新，不是那种枯燥乏味的学术陈述，而是带着一种引导式的启发，好像在和你一位经验丰富的老师在轻松地交流。他用了很多生动的例子来解释一些抽象的概念，比如图论的某些部分，他引入了现实生活中的网络连接问题，一下子就让原本晦涩难懂的内容变得直观起来。我印象深刻的是他对“分治法”的介绍，不仅仅是列举了几个经典算法，更重要的是，他深入浅出地讲解了分治法的思想精髓，以及如何判断一个问题是否适合用分治法来解决。这对于我这种初学者来说，真的太重要了，避免了我盲目套用公式，而是真正理解了算法背后的逻辑。而且，这本书的插图也非常用心，不是那种简单的示意图，而是带有色彩和标注，能够清晰地展示算法的执行过程，这一点在理解递归、回溯这类算法时尤为重要。总的来说，这本书给我的第一印象就是“易读性”和“启发性”极强，它在尽力拉近读者与算法之间的距离，让我对后续的学习充满了期待。
这本《算法设计与分析导论》给我最直观的感受就是它的“专业性”和“深度”。作为一名已经接触过一段时间算法的工程师，我一直想找一本能够进一步提升我理论功底的书籍。这本书在这方面做得非常出色。作者在讲解每一个算法或概念时，都力求严谨和精确，从基本定义到数学证明，都处理得非常到位。我特别喜欢书中在讲解复杂度理论时，引入了“摊还分析”和“概率分析”等更深入的分析方法，这让我对算法性能的评估有了更高级的视角。在具体算法的介绍上，这本书也显得更加“硬核”一些，比如对分治算法的分析，除了时间复杂度，还深入讨论了其递归树和主定理的应用。在图算法的部分，除了经典的Dijkstra和Floyd-Warshall，还涉及了如Kruskal和Prim算法在最小生成树问题上的应用，以及对强连通分量和拓扑排序的深入讲解，这些内容对于我理解复杂的网络流问题和调度问题都非常有帮助。书中还详细探讨了NP完全性理论，并给出了几个典型的NP完全问题及其证明思路，这对于我理解问题的计算边界非常有启发。虽然这本书的数学背景要求会高一些，但正是这种深度，让我觉得它是一本值得反复研读的经典著作，能够帮助我建立起扎实的算法理论基础。
我是一位对编程充满好奇心的自学者，之前对算法的理解一直比较零散，都是通过一些在线课程和零散的文章来学习。这次偶然的机会接触到《算法设计与分析导论》，我最大的感受就是它的“体系化”和“前瞻性”。这本书就像一个精心设计的地图，把我之前零散的知识点都串联了起来，形成了一个完整的知识体系。作者在开篇就为读者构建了一个学习算法的“框架”，让我知道学习算法的目的是什么，学习哪些内容才能真正解决实际问题。在对具体算法的介绍中，我发现它不仅提供了算法的描述和伪代码，更重要的是，它非常注重算法的“分析”，比如对各个算法的时间复杂度和空间复杂度的详细推导，以及不同情况下的性能表现对比。这对于我这种希望把算法应用到实际项目中去的人来说，非常实用。书中还涉及了一些我之前从未深入了解的领域，比如“贪心算法”的一些策略和应用，以及“回溯法”的通用框架。我发现，这本书最核心的价值在于它培养了我的“算法思维”，让我不再是简单地记忆算法，而是能够理解算法的设计思路，甚至能够自己去尝试设计一些简单的算法。虽然有些地方的数学推导稍微有点难度，但我可以通过反复阅读和结合书中的例子来理解，这一点让我觉得这本书非常有价值。
台湾人写的一本不错的书，讲的不细，代码也不多，但图例很多，每章最后给出的相关主题的论文很给力。
NP问题...讲的挺好...后半部分没看懂...
经典，代码不多
NP问题...讲的挺好...后半部分没看懂...
NP问题...讲的挺好...后半部分没看懂...
