Instructor's manual to accompany Introduction to the design and analysis of algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill

作者:Seymour E Goodman

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1977

价格:0

装帧:Unknown Binding

isbn号码:9780070237544

丛书系列:

图书标签:

• 算法设计与分析
• 算法
• 数据结构
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• 算法导论

《算法设计与分析导论》习题解答与参考资料 本书并非算法理论的另一部全新教材，而是旨在为《算法设计与分析导论》的读者提供更深入的理解和实践支持。它聚焦于教材中提出的算法设计范式、分析方法以及关键数据结构。本书内容详尽，涵盖了算法的复杂性分析（时间与空间复杂度）、渐进符号的使用、算法设计策略（如分治法、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等）以及图算法、字符串匹配算法等重要主题。 核心内容概述： 算法复杂度分析的细致解读： 本书将逐一剖析教材中涉及的各种算法，深入讲解如何通过大O、小o、Ω、ω等渐进符号来精确描述算法的性能。我们将详细演示如何计算算法的最坏情况、平均情况和最好情况下的时间与空间复杂度，并提供丰富的示例来巩固这些概念。对于递归算法，我们将重点关注递归树方法、主定理等求解递归式的方法，确保读者能够熟练掌握。 经典算法设计策略的深度探索： 分治法： 除了教材中经典的排序算法（如归并排序、快速排序）和查找算法（如二分查找）之外，本书将提供更多运用分治思想解决问题的实例，例如计算几何中的最近点对问题，以及如何分解复杂问题并组合子问题的解。 动态规划： 本书将系统性地梳理动态规划的核心思想——最优子结构和重叠子问题。我们将通过一系列精心挑选的题目，展示如何构建状态转移方程，并详细讲解求解过程。经典的例子如最长公共子序列、背包问题、矩阵链乘法等将得到详细的解析，并提供不同规模下的解题思路。 贪心算法： 本书将阐释贪心选择性质在设计算法中的作用。我们将通过活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim's和Kruskal's算法）等案例，讲解如何做出局部最优选择以达到全局最优，并分析贪心算法的正确性证明。 回溯法与分支限界法： 对于需要系统搜索解空间的算法，本书将深入讲解回溯法的“试探”与“剪枝”思想，以及分支限界法的“优化”与“限界”策略。例如，八皇后问题、图的着色问题、旅行商问题（TSPP）的近似解等，将帮助读者理解如何有效地约束搜索范围。 重要数据结构的应用： 排序与搜索： 除了基础的排序算法，本书还将探讨更高级的排序技术，并深入分析不同排序算法在特定场景下的优劣。 堆（Heap）与优先队列： 结合堆的特性，本书将详细讲解如何实现高效的优先队列，并分析其在堆排序、图算法（如Dijkstra算法和Prim算法）中的关键作用。 二叉搜索树（BST）与平衡二叉搜索树： 本书将介绍二叉搜索树的基本操作，并重点讲解AVL树、红黑树等自平衡二叉搜索树如何通过旋转操作来维护树的平衡，从而保证查找、插入和删除操作的O(log n)时间复杂度。 图（Graph）及其表示： 本书将详细介绍图的邻接矩阵和邻接表表示法，并在此基础上深入讲解图的遍历算法（深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS）。 图算法的精细讲解： 最短路径算法： 本书将全面解析Dijkstra算法（单源最短路径，针对非负权图）和Bellman-Ford算法（单源最短路径，可处理负权边），并探讨Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径）。 最小生成树（MST）： 本书将详细讲解Prim算法和Kruskal算法，并分析它们在构建连通网络中的应用。 字符串匹配算法： 本书将涵盖朴素的字符串匹配方法，并重点介绍更高效的算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，详细解释其预处理（next数组）和匹配过程，以及如何避免不必要的比较。 实践指导与代码示例： 本书将提供高质量的伪代码和部分关键算法的实现思路，引导读者将理论知识转化为实际编程能力。每个章节都配有大量的练习题，涵盖从基础概念的理解到复杂问题的分析和求解，并提供部分习题的详细解答或解题思路，帮助读者检验学习成果，克服难点。 本书的独特价值： 与教材相比，本书更侧重于“如何做”和“为什么这么做”。它不是重复介绍算法本身，而是深入剖析算法的内在逻辑，提供解题的框架和思路。通过大量的案例分析和详细的解答，本书旨在帮助读者： 建立扎实的算法思维： 掌握识别问题类型、选择合适算法设计策略的能力。 提升分析和评估算法的能力： 能够准确计算算法的复杂度，并根据性能需求选择最优算法。 熟练运用算法解决实际问题： 将理论知识应用于编程实践，写出高效、可靠的代码。 本书适合正在学习《算法设计与分析导论》的本科生、研究生，以及希望系统回顾和深化算法知识的软件工程师和计算机科学爱好者。通过深入研读本书，读者将能够更自信地应对算法相关的面试、课程作业和实际项目挑战。

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