Approximation Algorithms for NP-Hard Problems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Course Technology

作者:Hochbaum, Dorit (EDT)

出品人:

页数:596

译者:

出版时间:1996-07-26

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534949686

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 计算机科学
• NP-Hard
• 计算机理论
• Algorithms
• TCS
• Approximation
• 图论
• Approximation Algorithms
• NP-Hard Problems
• Computer Science
• Algorithm Design
• Optimization
• Theoretical Computer Science
• Complexity Theory
• Mathematical Algorithms
• Operations Research
• Computational Complexity

《逼近算法：应对NP难题的智慧与艺术》 在计算科学的浩瀚星空中，NP-Hard问题如同一道道深邃的黑洞，吞噬着无数计算资源，挑战着我们对高效算法的极致追求。当我们面对那些理论上不可在多项式时间内精确求解的难题时，我们并非束手无策。本书《逼近算法：应对NP难题的智慧与艺术》将带领读者深入探索一个充满创造力和实用性的领域——逼近算法。这本书并非仅仅是算法的堆砌，而是关于如何在这类棘手问题中寻找“足够好”的解决方案的哲学思考与实践指南。 本书的核心在于揭示，即使无法找到最优解，我们仍能设计出在可接受的时间内，给出接近最优解的算法。这种“接近”并非模糊的概括，而是通过严格的数学分析，赋予算法一个明确的性能保证，即所谓的“逼近比”。这意味着我们能确信，算法找到的解不会比最优解差到哪里去，而所需付出的计算代价却呈数量级上的减小。 本书内容概览： 第一部分：NP-Hard问题的基石与挑战 NP类问题导论： 我们将从计算复杂性理论的基础出发，清晰界定P类、NP类问题，并深入理解NP-Complete与NP-Hard的区别。通过生动形象的例子，例如旅行商问题（TSP）、图着色问题、最大割问题等，让读者直观感受NP-Hard问题的普遍性和严峻性。 约简的力量： 学习NP-Hard问题之间如何相互转化（约简），理解其“难度守恒”的本质。这将帮助读者认识到，解决一个NP-Hard问题往往意味着为一类问题提供了解决思路。 为何需要逼近？ 阐述在实际应用中，精确解的不可及性以及逼近解的价值。讨论在时间、资源有限的情况下，逼近算法扮演的关键角色。 第二部分：经典逼近算法的设计与分析 贪心策略的智慧： 探讨如何运用贪心思想来设计高效的逼近算法。我们将学习如何为一些经典问题（如集合覆盖、最小生成树的变种）构造具有良好逼近比的贪心算法，并理解其局限性。 局部搜索与随机化： 深入研究局部搜索算法，理解其在解空间中寻找优良解的机制，并学习如何结合随机化技术来跳出局部最优，提升找到全局最优解的可能性。我们将以最大独立集、图划分等问题为例进行阐释。 线性规划松弛与整数规划： 本部分将带领读者进入一个更强大的工具箱。我们将学习如何将NP-Hard问题转化为整数线性规划（ILP）问题，并通过线性规划松弛（LP relaxation）技术获得一个更容易求解的线性规划（LP）问题。随后，我们将探讨如何从LP松弛解中恢复出整数解，并分析其逼近性能。我们将重点介绍诸如多项式时间近似方案（PTAS）和固定参数可逼近性（FPTAS）等概念，为理解更高级的逼近算法打下基础。 线性规划松弛与割平面方法： 进一步深化线性规划松弛的应用，介绍割平面（cutting planes）的思想，以及如何通过迭代添加约束来逐步逼近整数解。 半定规划（SDP）的应用： 介绍半定规划作为一种更强的松弛技术，在解决某些NP-Hard问题（如最大割问题）上的强大能力，并讲解Goemans-Williamson算法等里程碑式的成果。 第三部分：高级逼近技术与前沿探索 随机化算法的深度挖掘： 除了基础的随机化技巧，我们将探索更复杂的随机化策略，如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在组合优化问题中的应用，以及其相关的收敛性分析。 对偶方法与影子价格： 介绍对偶理论在逼近算法设计中的应用，理解对偶变量如何提供对原问题解的上界或下界信息，从而指导算法的设计。 流算法与匹配算法的应用： 探讨在某些特定结构的NP-Hard问题中，如何巧妙地运用网络流和匹配算法的思想来设计逼近算法。 概率方法的力量： 学习如何利用概率工具来分析算法的性能，证明期望意义下的逼近比，或者在某些情况下直接构造出具有良好性质的解。 计算复杂度理论的新进展： 简要介绍当前计算复杂度理论在NP-Hard问题研究方面的一些前沿动态，如“P vs NP”研究的最新思考，以及对不同难度的NP-Hard问题的更精细分类。 实际应用案例分析： 通过调度问题、资源分配、网络设计、生物信息学等多个领域的实际应用案例，展示逼近算法在解决现实世界中的复杂问题时的强大威力。分析具体问题的特点，以及如何选择和调整合适的逼近算法。 本书特色： 理论与实践并重： 本书不仅深入讲解逼近算法背后的数学原理和证明技巧，更注重实际应用，通过丰富的实例展示算法的设计思路和实现细节。 循序渐进的结构： 从基础概念到高级技术，本书的章节安排逻辑清晰，循序渐进，适合不同背景的读者。 严谨的数学分析： 对于每个重要的算法，本书都进行了严谨的数学分析，证明其逼近比，让读者对算法的性能有清晰的认识。 启发式思维的培养： 通过对不同逼近算法的深入剖析，本书旨在培养读者解决NP-Hard问题的创新思维和工程能力。 《逼近算法：应对NP难题的智慧与艺术》是一本面向计算机科学、运筹学、人工智能及相关领域研究人员和高年级学生的权威著作。无论您是渴望理解NP-Hard问题的本质，还是希望掌握设计高效解决方案的强大工具，抑或是对计算理论的前沿探索充满好奇，本书都将是您不可或缺的宝贵资源。它将教会您如何在看似无法逾越的计算难题面前，展现出人类的智慧与创造力，找到那条通往“足够好”的实用之路。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

《Approximation Algorithms for NP-Hard Problems》这个书名本身就预示着一场智识的冒险，它触及了计算机科学中最具挑战性也最令人着迷的领域之一。作为一名曾经在多个项目中与NP-Hard问题“搏斗”过的研究者，我深知完美解决这些问题的不可能性，以及寻找高效近似策略的重要性。我希望这本书能够提供一种新的视角，让我能够更系统、更深入地理解近似算法的设计哲学和理论基础。 我特别关注的是书中是否会探讨那些能够提供良好近似比的“通用”技术，例如迭代改进、局部搜索，或者更抽象的基于约简的方法。我也期待它能深入分析各种近似算法的“证据”和“下界”，理解为什么某个算法的性能可以被保证在一个特定的范围内，以及理论上的极限在哪里。对于我们这些长期在研究前沿徘徊的人来说，一本能够提供深刻洞见、激发新研究思路的书籍，其价值是无法估量的。我渴望通过这本书，能够进一步拓展我对计算复杂性理论和算法设计边界的认知，或许还能为我自己的研究工作带来一些启发。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对算法优化有着强烈追求的开发者，我看到《Approximation Algorithms for NP-Hard Problems》这个书名时，立刻被它所承诺的解决现实世界中棘手问题的能力所吸引。很多时候，在工程实践中，我们遇到的问题往往是NP-Hard的，而追求绝对最优解不仅耗时惊人，甚至是不可能完成的任务。因此，能够掌握一套行之有效的方法来找到一个“足够好”的解，其价值不言而喻。我希望这本书能提供大量实用的例子和案例研究，展示近似算法如何在调度、资源分配、网络设计等领域发挥关键作用。 我想知道书中是否会深入探讨一些更高级的近似算法技术，例如随机化算法、线性规划松弛以及这些技术如何结合起来解决更复杂的问题。我也非常关心书中对于这些算法的实际实现方面的指导，包括在不同编程语言中的实现技巧、性能调优的策略，以及如何处理大规模数据集。一个好的理论书籍不仅要讲清楚“为什么”，更要讲明白“怎么做”。我期待这本书能够成为一本既有深度又有广度的参考书，能够帮助我将理论知识转化为解决实际工程挑战的强大工具，让我在面对NP-Hard问题时不再束手无策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《Approximation Algorithms for NP-Hard Problems》听起来就充满了挑战性，而且非常吸引那些对理论计算机科学和算法设计有深入兴趣的读者。我一直对NP-Hard问题背后的复杂性感到好奇，它们为何如此难以在多项式时间内完美解决，以及我们如何在这种困境下寻求“足够好”的答案。这本书似乎正是为解答这些疑问而生。我期望它能够深入浅出地介绍近似算法的核心思想，比如如何设计能在合理时间内找到接近最优解的策略。我想了解那些经典的近似算法，比如在旅行商问题（TSP）或集合覆盖问题（Set Cover）等NP-Hard问题上的应用。 更进一步，我对书中是否会详细阐述不同近似算法的性能界限和证明方法很感兴趣。例如，当我们在一个NP-Hard问题上设计出一个近似算法时，如何量化它的“近似程度”？什么是近似比？如何证明一个算法的近似比是有界的？这些理论上的严谨性对于理解算法的可靠性和局限性至关重要。我希望书中能够提供清晰的数学推导和逻辑分析，帮助读者建立起对近似算法理论的坚实基础。同时，我也期待它能展示不同近似算法之间的权衡，比如在运行时间和近似比之间的取舍，以及在实际应用中如何选择最合适的算法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《Approximation Algorithms for NP-Hard Problems》立刻勾起了我作为一名初学者对计算理论的浓厚兴趣。我一直听说NP-Hard问题是计算机科学中的一个“圣杯”，它们的存在深深地影响着我们对计算复杂性的理解。然而，对于如何在这种看似无法逾越的难题面前找到实际可行的解决方案，我一直感到困惑。《Approximation Algorithms for NP-Hard Problems》听起来就像是一把钥匙，能够开启我通往理解如何“绕过”这些难题的道路。 我期望这本书能够从最基础的概念讲起，比如清晰地解释什么是NP-Hard问题，它们与NP问题有什么区别，以及为什么我们对它们感到束手无策。然后，它应该逐步介绍近似算法的基本思想，比如什么是近似比，以及我们如何度量一个近似算法的好坏。我希望书中能够用通俗易懂的语言和清晰的图示来解释这些概念，避免过多的数学术语。同时，我期待它能提供一些经典的NP-Hard问题以及对应的近似算法的入门级例子，比如贪心算法在某些问题上的应用，从而让我能够建立起初步的理解和信心，开始探索这个迷人的领域。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到《Approximation Algorithms for NP-Hard Problems》这个书名时，我脑海中立即浮现出那些在计算效率和解的质量之间挣扎的场景。在许多现实世界的应用中，我们并非一定要追求绝对最优解，而一个在可接受时间内获得的“接近最优”的解，往往就足以满足需求。《Approximation Algorithms for NP-Hard Problems》听起来就是一本能够指导我们如何在这种权衡中做出明智选择的书。 我希望这本书能够涵盖各种类型的近似算法，从简单的贪心策略到更复杂的随机化方法和参数化算法。我尤其想了解书中是否会探讨如何设计能够针对特定 NP-Hard 问题类别的有效近似算法，以及如何分析这些算法的渐近性能。同时，我也对书中在不同应用领域中近似算法的具体案例研究很感兴趣，例如在物流、机器学习、生物信息学等领域，近似算法是如何被成功应用的。一本能够理论与实践相结合的书籍，对我来说是极其宝贵的，能够帮助我将课堂上学到的知识，迁移到实际问题的解决中去，从而更有效地应对复杂的计算挑战。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆