算法设计与分析：以ACM大学生程序设计竞赛在线题库为例/21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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赵端阳，刘福庆，石洗凡 著

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• ACM
• 程序设计竞赛
• 计算机科学
• 算法分析
• 设计与分析
• 大学生教材
• 规划教材
• 计算机技术

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302400073

版次：1

商品编码：11731483

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术

开本：16开

出版时间：2015-07-01

用纸：胶版纸

页数：403

编辑推荐

本教材获得浙江省高等教育课堂教学改革，浙江工业大学精品课程和绍兴市精品课程建设项目的支持。在描述经典算法时，通常是给出数学模型及其算法设计步骤，很难编程予以实践。本教材利用程序设计竞赛模式和在线评测系统的特点，将抽象的算法理论应用到解决程序设计竞赛试题中，给算法设计和分析课程带来了新的生机。

算法经典：介绍经典的算法，尤其是程序设计竞赛中经常用到的算法

分析简洁：语言通俗易懂、思路清晰、分析透彻、举一反三和一题多解

例题精选：在浙江大学和杭州电子科技大学在线题库中选择特色题目

习题丰富：每章练习题，是在线题库中精心挑选的、适合本章算法的题目

在线测试：每道例题和习题，读者编写的程序都可以提交到相应的网站在线测试，及时判断程序的正确性

内容简介

　　《算法设计与分析：以ACM大学生程序设计竞赛在线题库为例/21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术》介绍数据结构和标准模板库STL、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯算法、分支限界算法、图论、数论和组合数学问题。本书包括大量实例，并在北京大学、浙江大学和杭州电子科技大学在线题库中精选原题，详细地分析解题的方法，深入浅出地讲解用到的算法，挑选在线题库中的典型题目作为每章后面的习题，供读者练习，以巩固所学的算法。本书内容基本上涵盖了目前大学生程序设计竞赛所要掌握的算法。
　　《算法设计与分析：以ACM大学生程序设计竞赛在线题库为例/21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术》结构清晰，内容丰富，适合于作为计算机科学与技术、软件工程以及相关学科算法课程的教材和参考书，也特别适合有志于参加ACM大学生程序设计竞赛的读者学习和训练。
　　本书配备有电子教案和源代码，请到清华大学出版社网站上下载： www.tup.com.cn。

前言/序言

“算法分析与设计”是一门理论性与实践性结合很强的课程。在信息技术高速发展的今天，计算机技术已经应用到了很多科学领域。从理论上来说，算法研究已经被公认为是计算机科学的基石。David Harel在他的《算法学： 计算精髓》一书中说道： “算法不仅是计算机科学的一个分支，它更是计算机科学的核心。可以毫不夸张地说，它和绝大多数的科学、商业和技术都是相关的。”

在ACM国际大学生程序设计竞赛中，在线裁判系统是开展竞赛的核心，它是一个在线的程序与算法设计的练习和竞赛平台。系统可以提供大量的关于程序和算法设计的题目供学生练习或竞赛，学生可以使用自己熟悉的语言提交相关题目的程序代码，系统编译提交代码，如果没有错误，则生成可执行文件。利用系统的测试用例来测试，如果输出结果正确，则返回程序消耗的内存空间和时间。对于竞赛题目，系统可以从程序正确性、运行总时间、消耗内存空间、返回结果等方面来考察学生提交的代码。系统可以实现在指定的时间段举行竞赛的功能，根据学生解题数目和时间进行排名，也可以批量导出学生代码，进行分析。

基于程序设计竞赛的教学模式具有以下优势。

（1） 提供一个开放的、自主学习的实验环境。在线评测系统通过网络使用，学生可以随时随地提交程序代码； 在丰富的算法设计题库中寻找适合自己的题目，训练程序设计能力。

（2） 有效地训练学生程序设计能力，培养创新型IT人才。本课程的学习难点在于如何将常见的算法策略应用到实际的应用环境中。通过在线评测系统的实践训练，让学生熟练掌握常见的算法设计策略，训练学生的创新思维，加深学生对各种算法设计策略的认识，理解算法的意义及精髓，达到学以致用。

（3） 形成了良好的学习氛围，加强了学生之间的交流。使用在线评测系统进行课程考核并举办程序与算法设计竞赛，以团队方式参与，可以形成良好的校园竞争和交流的学习氛围； 学生有了在课余时间自主进行本学科知识钻研的机会和环境； 也让学生体验到团队协作的重要性，为软件项目团队化的合作要求做好准备。

算法分析与设计是面向设计的核心课程，主要通过介绍常见的算法设计策略及复杂性分析方法，培养学生分析问题和解决问题的能力，为开发高效的软件系统及相关领域的研究工作奠定坚实的基础。该课程理论与实践并重，内容具有综合性、广泛性和系统性，是一门集应用性、创造性及实践性为一体的综合性极强的课程。

目前，该课程的教学方法还是以传统的讲解为主，通常只是将已有的经典算法在已有的数学模型和数据结构上解释给学生； 在实践环节只是盲目地验证算法，而对该算法的运行效率、测试数据规模以及实际的应用场景则很少考虑。学生的学习则主要以理解和记忆的继承式学习为主，虽然记住了大量的算法理论，但没有“理解”和“消化”，不能灵活运用算法； 在实践环节学生代码抄袭严重，很难达到训练的效果。在这种教学模式下，学生缺乏问题抽象能力，在遇到实际问题时无从下手，思维创新能力和实践能力难以得到有效的提高，很难培养出高水平的程序员。

本书利用程序设计竞赛模式和在线评测系统的特点，结合课程特点和实际教学，弥补课程教学中存在的不足，以此探讨算法分析与设计的课程教学改革，培养高水平的编程人才。

编者

算法的基石：思维的训练与实践的升华 本书并非一本简单的算法知识汇编，而是一本致力于培养读者在严谨的计算机科学领域中，构建高效、优雅的算法设计能力，以及进行系统性、可扩展性分析的指导手册。它深入浅出地阐述了算法设计中的核心思想、常用方法以及分析技巧，旨在帮助读者掌握解决复杂计算问题的关键能力。 核心理念：思维导图与问题分解 算法设计并非一蹴而就的技巧叠加，而是建立在深刻的逻辑思维和问题分解能力之上。本书首先引导读者理解“算法”的本质——它是一系列明确定义的、有限的指令序列，用于解决特定问题或执行特定任务。在此基础上，本书强调了“思维导图”在算法设计中的重要性。我们鼓励读者在面对一个新问题时，先尝试构建一个清晰的问题模型，将其分解为若干个更小、更易于管理的部分。这种自顶向下的分解策略，能够有效降低问题的复杂度，使得设计合理的算法成为可能。 例如，在处理图论问题时，我们不会直接跳到Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法，而是先梳理图的结构（顶点、边、权重）、问题的目标（最短路径、连通性等），以及已知的信息和约束。这种严谨的分析过程，是后续选择和设计算法的基础。本书将通过大量的实例，演示如何运用思维导图来有效地梳理问题，为算法设计铺平道路。 常用算法设计范式：智慧的积累与灵活的运用 算法设计领域的智慧，体现在一系列经典且强大的设计范式之中。本书将逐一深入探讨这些范式，并展示其在不同类型问题中的应用： 分治法（Divide and Conquer）： 这个范式强调将一个大问题分解为若干个规模较小但结构相似的子问题，然后分别解决这些子问题，最后将子问题的解合并，从而得到原问题的解。我们将介绍经典的归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），并通过实例展示如何将分治思想应用于计算几何（如最近点对问题）等领域。我们会详细分析这些算法的时间复杂度和空间复杂度，理解它们为何在特定场景下表现出色。 动态规划（Dynamic Programming）： 当问题具有重叠子问题和最优子结构时，动态规划便显现出其强大的威力。本书将系统地讲解动态规划的核心思想——通过存储和重用已计算的子问题的解，避免重复计算，从而获得高效的解决方案。我们将从最基础的斐波那契数列开始，逐步深入到背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典动态规划问题。我们还会探讨自顶向下（带备忘录）和自底向上（表格填充）两种实现方式，并分析其优劣。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 贪心算法在每一步选择当前状态下最优的选项，期望最终能达到全局最优解。本书将介绍贪心算法的设计思路，并重点讨论证明贪心策略正确性的方法，例如“切勿后悔”原则。我们会通过活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim算法和Kruskal算法）等例子，让读者深刻理解贪心算法的适用条件和局限性。 回溯法（Backtracking）： 当问题可以通过搜索解空间来解决时，回溯法是一种有效的策略。本书将解释回溯法的原理，即通过深度优先搜索的方式，尝试构建解，并在发现当前路径无法导向有效解时，撤销（回溯）到之前的状态，尝试其他路径。我们将重点讲解如何设计有效的剪枝策略，以提高回溯算法的效率。例如，在解决N皇后问题、数独问题、图的着色问题时，回溯法都发挥着重要作用。 分支限界法（Branch and Bound）： 分支限界法是回溯法的进一步发展，它通过引入限界函数来估计当前搜索状态的优劣，从而有望提前排除那些不可能产生最优解的搜索分支，提高搜索效率。本书将介绍分支限界法的基本思想，并结合旅行商问题等实例，展示如何设计合适的限界函数和搜索策略。 算法分析：度量、理解与优化 仅仅设计出算法是远远不够的，对其进行科学、准确的分析更是算法设计与工程实践中的关键环节。本书将投入大量篇幅讲解算法分析的方法论： 渐进复杂度分析（Asymptotic Complexity Analysis）： 这是衡量算法效率的核心工具。我们将深入讲解大O记号（Big O notation）、大Ω记号（Big Omega notation）和O记号（Big Theta notation），以及它们在描述算法时间复杂度和空间复杂度时的意义。我们将带领读者分析不同数据结构（如数组、链表、树、哈希表）和不同算法（如搜索、排序、图算法）的渐进复杂度，理解其随输入规模增长的趋势。 摊还分析（Amortized Analysis）： 对于一些算法，其最坏情况下的时间复杂度可能很高，但平均下来却非常高效。摊还分析正是处理这类情况的有力工具。我们将介绍聚合分析、势能分析和均摊分析等方法，并应用于动态数组、斐波那契堆等数据结构。 平均情况分析（Average-Case Analysis）： 在某些情况下，我们不仅需要关注算法的最坏情况，还需要了解其在平均输入上的表现。本书将介绍如何进行平均情况分析，并讨论其潜在的挑战和应用场景。 概率分析（Probabilistic Analysis）： 随机算法（如快速排序的随机化版本）在分析时需要借助概率论的工具。我们将介绍一些基本的概率分析技巧，帮助读者理解随机算法的性能。 最坏情况、最好情况与平均情况的权衡： 我们将引导读者理解在实际应用中，如何根据具体需求和场景，在算法的最坏情况、最好情况和平均情况之间做出权衡，选择最适合的算法。 数据结构：算法的载体与高效的基石 算法的实现离不开高效的数据结构。本书将穿插讲解与算法设计紧密相关的数据结构，并深入分析它们的设计思想和性能特点： 线性结构： 数组、链表（单向、双向、循环）、栈、队列。 树形结构： 二叉树、二叉搜索树、平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）、B树、堆（最大堆、最小堆）、Trie树。 图结构： 邻接矩阵、邻接表。 哈希表： 散列函数、冲突解决方法（链地址法、开放地址法）。 集合与映射： 基于平衡二叉搜索树或哈希表实现的集合和映射。 我们将分析不同数据结构在插入、删除、查找等操作上的时间复杂度，以及它们如何支持特定算法的实现。 进阶主题与实践应用：连接理论与现实 除了基础的算法设计范式和分析方法，本书还将触及一些进阶主题，并将理论知识与实际应用相结合： 字符串匹配算法： KMP算法、Boyer-Moore算法。 图算法的深入探讨： 最小生成树（Prim、Kruskal）、最短路径（Dijkstra、Bellman-Ford、Floyd-Warshall）、拓扑排序、强连通分量、二分图匹配。 计算几何初步： 凸包、线段相交等。 NP-完全性理论简介： 帮助读者理解问题的计算复杂度边界。 算法的优化技巧： 空间换时间、预计算、缓存等。 本书并非仅仅陈述概念，而是通过大量精心设计的示例，展示算法的实际应用。这些示例来源于真实的编程竞赛场景，它们具有代表性，能够反映现实世界中遇到的挑战。通过对这些例子的分析和实现，读者将能够将理论知识转化为解决实际问题的能力。 学习方法与本书特色： 本书强调“理解”而非“死记硬背”。我们鼓励读者在学习过程中，积极思考算法背后的逻辑，尝试自己推导过程，并亲手实现代码。本书的特色在于： 理论与实践紧密结合： 每一个算法设计范式和分析方法，都会伴随具体的、有代表性的实例。 循序渐进的讲解： 从基础概念入手，逐步深入到复杂的算法和技术。 强调分析的重要性： 算法的设计好坏，最终体现在其分析结果上。 鼓励读者主动思考： 提供思考题和练习，激发读者的学习主动性。 通过系统学习本书，读者将不仅能够掌握一套解决复杂计算问题的工具箱，更重要的是，能够培养出严谨的科学思维，为未来在计算机科学领域的深入学习和研究打下坚实的基础。本书的目标是让读者成为一名能够独立思考、设计并分析高效算法的优秀工程师和研究者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我们这些在计算机科学领域摸爬滚打的学生来说，无疑是一场及时雨。我一直觉得，很多教材在理论的深度上做得不错，但在如何将这些理论转化为解决实际问题的能力上，总是显得有些不足。而这本《算法设计与分析》，恰恰弥补了这一块的短板。它以 ACM 大赛的在线题库为切入点，让我第一次真切地感受到，原来那些看似晦涩难懂的算法，竟然是如此贴近我们的学习和研究。书中对各种算法的讲解，都力求深入浅出，并且非常注重对算法思想的提炼和总结。我特别喜欢其中对于图论算法部分的阐述，作者不仅介绍了各种经典算法，还详细分析了它们在实际应用中的优劣势，以及如何根据具体问题选择最优的算法。更难得的是，书中还穿插了一些竞赛中常见的陷阱和易错点，这对于我们在实际解题过程中，能够避免走弯路非常有帮助。我尝试着运用书中的方法去解决一些之前觉得很棘手的图论问题，发现思路比以前清晰了很多，而且代码实现也更加规范和高效。总而言之，这本书提供了一种非常务实的学习路径，它不只是告诉你“是什么”，更告诉你“为什么”以及“怎么用”。对于想要提升算法功底，尤其是为参加各类程序设计竞赛做准备的学生来说，这本书绝对是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

我在算法领域摸索了几年，参加过不少的大小比赛，但总觉得自己的算法功底不够扎实，尤其是在处理一些复杂和不常见的题目时，总是显得力不从心。这本《算法设计与分析》的出现，为我提供了一个全新的视角。它并没有像一般的算法书那样，按部就班地介绍各种算法，而是直接把 ACM 大赛的在线题库作为“试验场”。书中选择的题目都非常有代表性，涵盖了各种类型的算法难题。我特别欣赏作者在讲解过程中，对算法“思想”的深入剖析。很多时候，一道题目的解法并不在于某个特定算法的熟练应用，而在于对算法思想的灵活变通和组合。这本书恰恰强调了这一点。例如，在讲解分治算法时，作者不仅介绍了快速排序等经典应用，还深入探讨了分治思想在解决更一般问题的潜力。而且，书中对每一个算法的复杂度分析都做得非常到位，这对于我在比赛中选择最优解法至关重要。我曾经因为对复杂度判断失误而导致超时，读了这本书之后，对复杂度分析有了更深刻的理解，相信在今后的比赛中会避免类似的错误。这本书对于有一定算法基础，但希望在算法设计和分析能力上更上一层楼的选手来说，无疑是一份宝贵的资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为 ACM 竞赛量身打造的！我一直梦想着在 ACM 赛场上大展身手，但总觉得理论知识和实际操作之间隔了一层纱。这本《算法设计与分析》就像是一座坚实的桥梁，直接把我的目光引向了 ACM 的在线题库。我最欣赏的一点是，它没有空泛的理论讲解，而是紧密围绕着实际的竞赛题目来展开。每一章的算法讲解都伴随着大量的例题，而且这些例题的风格、难度都和 ACM 竞赛非常接近。我尝试着跟着书里的思路去解决一些我之前遇到的难题，惊讶地发现，很多困扰我的地方瞬间就变得清晰起来。书中的讲解非常细致，对于一些关键的算法思想，作者会从多个角度去剖析，让你真正理解“为什么”这样做，而不是仅仅记住“怎么”做。我尤其喜欢它对于动态规划的讲解，通过层层递进的例子，把状态转移方程的设计过程展现得淋漓尽致，感觉不再是枯燥的数学公式，而是解决问题的逻辑思路。而且，这本书的配套资源也做得很好，虽然我还没有深入使用，但光是看到它提到了与在线题库的紧密结合，就让我对接下来的学习充满了期待。对于想在 ACM 竞赛中取得突破的同学来说，这绝对是一本不能错过的入门和进阶指南。它不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的教练，指引你一步步走向胜利。

评分☆☆☆☆☆

我是一位已经参加过几次 ACM 区域赛的选手，在备赛的过程中，我深深体会到理论知识和实战能力之间的鸿沟。很多时候，我知道某个算法的存在，但当我面对一个陌生的题目时，却不知道该如何将其与已知的算法联系起来，更不用说进行优化了。这本《算法设计与分析》的出现，简直就像是为我量身定制的。它并没有像一些传统的算法书籍那样，罗列一大堆的定义和定理，而是直接将 ACM 竞赛的在线题库作为“案例库”。书中的每一章都围绕着一类典型的算法展开，并且通过大量的真实题目来讲解算法的设计思路、复杂度分析以及优化技巧。我最喜欢的一点是，作者在讲解过程中，会反复强调算法的“思想”，而不是仅仅停留在“实现”。例如，在讲解二分图匹配时，作者不仅会介绍 Hopcroft-Karp 算法，还会深入分析其背后的匹配思想，以及如何将其推广到其他相关问题。这种深入的讲解方式，让我对算法有了更深刻的理解，也更容易举一反三。我曾经卡在一道关于网络流的题目上很久，看了这本书之后，对网络流的各种建模技巧有了全新的认识，最终成功地找到了解法。这本书对于有一定算法基础，但希望进一步提升实战能力的同学来说，绝对是一本不可多得的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对算法充满好奇但又常常感到无从下手的初学者，这本书给了我前所未有的学习动力。我一直觉得，很多算法书籍都过于理论化，读起来枯燥乏味，很难将书本上的知识应用到实际问题中。而这本《算法设计与分析》则完全不同。它巧妙地将 ACM 大赛的在线题库作为学习的“战场”，让我在学习算法的同时，就能直接面对真实的挑战。书中对每一个算法的讲解都非常到位，从最基础的概念到复杂的推导，都清晰明了。我特别喜欢它在讲解一些经典算法时，会穿插一些“为什么”的思考过程，这让我不仅仅是“记住了”算法，更是“理解了”算法。比如，在讲解贪心算法的时候，作者并不是简单地给出一个结论，而是带领读者一步步去思考，为什么这种策略是正确的，以及在什么情况下它会失效。而且，书中对每一个算法的实现都有详细的代码示例，这对于我这样的初学者来说，是极大的帮助。我曾经尝试着自己去实现一些算法，但常常因为细节问题而卡住，有了这些代码示例，我就能更快地掌握算法的实现技巧。这本书就像是一位耐心细致的老师，手把手地教我如何成为一名合格的算法工程师。

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好

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新版看看有所收获，发货快。

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本书主要包括经典的算法设计技术，介绍数据结构和标准模板库STL、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯算法、分支限界算法、图论、组合数学和计算几何问题。本书包括大量的问题实例，并在浙江大学和杭州电子科技大学在线题库中精选原题，详细地分析解题的方法，深入浅出地讲解用到的算法，并精选了在线题库中的典型题目作为每章后面的习题，供读者练习，以巩固所学的算法。

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好书，应该不错

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本书主要包括经典的算法设计技术，介绍数据结构和标准模板库STL、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯算法、分支限界算法、图论、组合数学和计算几何问题。本书包括大量的问题实例，并在浙江大学和杭州电子科技大学在线题库中精选原题，详细地分析解题的方法，深入浅出地讲解用到的算法，并精选了在线题库中的典型题目作为每章后面的习题，供读者练习，以巩固所学的算法。