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陈小玉
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发表于2024-11-19
商品介绍
2017-7-1 平装 9787115459572
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书籍描述
陈小玉,副教授,硕士,高级程序员,研究方向:智能计算、机器学习与数据挖掘。主讲《数据结构》、《算法设计与分析》、《人工智能》等专业课程,并发表过多篇计算机专业论文和项目。
第1章 算法之美 1
1.1 打开算法之门 2
1.2 妙不可言—算法复杂性 2
1.3 美不胜收—魔鬼序列 9
1.4 灵魂之交—马克思手稿中的数学题 16
1.5 算法学习瓶颈 21
1.6 你怕什么 22
第2章 贪心算法 24
2.1 人之初,性本贪 25
2.1.1 贪心本质 25
2.1.2 贪亦有道 26
2.1.3 贪心算法秘籍 26
2.2 加勒比海盗船—最优装载问题 27
2.2.1 问题分析 27
2.2.2 算法设计 28
2.2.3 完美图解 28
2.2.4 伪代码详解 29
2.2.5 实战演练 30
2.2.6 算法解析及优化拓展 31
2.3 阿里巴巴与四十大盗—背包问题 32
2.3.1 问题分析 32
2.3.2 算法设计 33
2.3.3 完美图解 33
2.3.4 伪代码详解 34
2.3.5 实战演练 35
2.3.6 算法解析及优化拓展 36
2.4 高级钟点秘书—会议安排 37
2.4.1 问题分析 38
2.4.2 算法设计 39
2.4.3 完美图解 40
2.4.4 伪代码详解 41
2.4.5 实战演练 42
2.4.6 算法解析及优化拓展 45
2.5 一场说走就走的旅行—最短路径 45
2.5.1 问题分析 46
2.5.2 算法设计 46
2.5.3 完美图解 47
2.5.4 伪代码详解 51
2.5.5 实战演练 52
2.5.6 算法解析及优化拓展 55
2.6 神秘电报密码—哈夫曼编码 59
2.6.1 问题分析 60
2.6.2 算法设计 62
2.6.3 完美图解 63
2.6.4 伪代码详解 65
2.6.5 实战演练 74
2.6.6 算法解析及优化拓展 77
2.7 沟通无限校园网—最小生成树 77
2.7.1 问题分析 78
2.7.2 算法设计 79
2.7.3 完美图解 80
2.7.4 伪代码详解 87
2.7.5 实战演练 88
2.7.6 算法解析 90
2.7.7 算法优化拓展 90
第3章 分治法 99
3.1 山高皇帝远 100
3.1.1 治众如治寡—分而治之 100
3.1.2 天时地利人和—分治算法要素 100
3.1.3 分治算法秘籍 101
3.2 猜数游戏—二分搜索技术 101
3.2.1 问题分析 101
3.2.2 算法设计 102
3.2.3 完美图解 102
3.2.4 伪代码详解 103
3.2.5 实战演练 104
3.2.6 算法解析与拓展 105
3.3 合久必分,分久必合—合并排序 107
3.3.1 问题分析 108
3.3.2 算法设计 108
3.3.3 完美图解 108
3.3.4 伪代码详解 108
3.3.5 实战演练 111
3.3.6 算法解析与拓展 112
3.4 兵贵神速—快速排序 113
3.4.1 问题分析 114
3.4.2 算法设计 115
3.4.3 完美图解 116
3.4.4 伪代码详解 117
3.4.5 实战演练 118
3.4.6 算法解析与拓展 120
3.5 效率至上—大整数乘法 124
3.5.1 问题分析 124
3.5.2 算法设计 125
3.5.3 完美图解 126
3.5.4 伪代码详解 128
3.5.5 实战演练 132
3.5.6 算法解析与拓展 135
3.6 分治算法复杂度求解秘籍 137
第4章 动态规划 141
4.1 神奇的兔子序列 142
4.2 动态规划基础 143
4.2.1 算法思想 143
4.2.2 算法要素 143
4.2.3 解题秘籍 143
4.3 孩子有多像爸爸—最长的公共子序列 145
4.3.1 问题分析 145
4.3.2 算法设计 147
4.3.3 完美图解 148
4.3.4 伪代码详解 152
4.3.5 实战演练 153
4.3.6 算法解析及优化拓展 155
4.4 DNA基因鉴定—编辑距离 156
4.4.1 问题分析 156
4.4.2 算法设计 158
4.4.3 完美图解 159
4.4.4 伪代码详解 161
4.4.5 实战演练 162
4.4.6 算法解析及优化拓展 163
4.5 长江一日游—游艇租赁 164
4.5.1 问题分析 164
4.5.2 算法设计 166
4.5.3 完美图解 166
4.5.4 伪代码详解 170
4.5.5 实战演练 171
4.5.6 算法解析及优化拓展 172
4.6 快速计算—矩阵连乘 172
4.6.1 问题分析 173
4.6.2 算法设计 176
4.6.3 完美图解 176
4.6.4 伪代码详解 180
4.6.5 实战演练 181
4.6.6 算法解析及优化拓展 182
4.7 切呀切披萨—最优三角剖分 183
4.7.1 问题分析 183
4.7.2 算法设计 186
4.7.3 完美图解 187
4.7.4 伪代码详解 191
4.7.5 实战演练 192
4.7.6 算法解析及优化拓展 194
4.8 小石子游戏—石子合并 194
4.8.1 问题分析 195
4.8.2 算法设计 197
4.8.3 完美图解 198
4.8.4 伪代码详解 203
4.8.5 实战演练 205
4.8.6 算法解析及优化拓展 206
4.9 大卖场购物车1—0-1背包问题 209
4.9.1 问题分析 210
4.9.2 算法设计 211
4.9.3 完美图解 212
4.9.4 伪代码详解 216
4.9.5 实战演练 217
4.9.6 算法解析及优化拓展 218
4.10 快速定位—最优二叉搜索树 220
4.10.1 问题分析 221
4.10.2 算法设计 225
4.10.3 完美图解 226
4.10.4 伪代码详解 239
4.10.5 实战演练 241
4.10.6 算法解析及优化拓展 243
4.11 动态规划算法秘籍 246
第5章 回溯法 248
5.1 回溯法基础 249
5.1.1 算法思想 249
5.1.2 算法要素 249
5.1.3 解题秘籍 251
5.2 大卖场购物车2—0-1背包问题 252
5.2.1 问题分析 252
5.2.2 算法设计 253
5.2.3 完美图解 255
5.2.4 伪代码详解 258
5.2.5 实战演练 259
5.2.6 算法解析 262
5.2.7 算法优化拓展 262
5.3 部落护卫队—最大团 265
5.3.1 问题分析 266
5.3.2 算法设计 267
5.3.3 完美图解 269
5.3.4 伪代码详解 274
5.3.5 实战演练 275
5.3.6 算法解析及优化拓展 277
5.4 地图调色板—地图着色 278
5.4.1 问题分析 278
5.4.2 算法设计 279
5.4.3 完美图解 280
5.4.4 伪代码详解 285
5.4.5 实战演练 286
5.4.6 算法解析及优化拓展 288
5.5 一山不容二虎—n皇后问题 289
5.5.1 问题分析 290
5.5.2 算法设计 291
5.5.3 完美图解 292
5.5.4 伪代码详解 300
5.5.5 实战演练 301
5.5.6 算法解析及优化拓展 303
5.6 机器零件加工—最优加工顺序 305
5.6.1 问题分析 305
5.6.2 算法设计 308
5.6.3 完美图解 308
5.6.4 伪代码详解 313
5.6.5 实战演练 314
5.6.6 算法解析 316
5.6.7 算法优化拓展 316
5.7 奇妙之旅1—旅行商问题 319
5.7.1 问题分析 319
5.7.2 算法设计 320
5.7.3 完美图解 321
5.7.4 伪代码详解 330
5.7.5 实战演练 331
5.7.6 算法解析及优化拓展 333
5.8 回溯法算法秘籍 336
第6章 分支限界法 338
6.1 横行天下—广度优先 339
6.1.1 算法思想 340
6.1.2 算法步骤 340
6.1.3 解题秘籍 341
6.2 大卖场购物车3—0-1背包问题 341
6.2.1 问题分析 342
6.2.2 算法设计 343
6.2.3 完美图解 345
6.2.4 伪代码详解 350
6.2.5 实战演练 352
6.2.6 算法解析 355
6.2.7 算法优化拓展—优先队列式分支限界法 356
6.3 奇妙之旅2—旅行商问题 366
6.3.1 问题分析 366
6.3.2 算法设计 367
6.3.3 完美图解 368
6.3.4 伪代码详解 371
6.3.5 实战演练 373
6.3.6 算法解析 376
6.3.7 算法优化拓展 377
6.4 铺设电缆—最优工程布线 385
6.4.1 问题分析 386
6.4.2 算法设计 386
6.4.3 完美图解 387
6.4.4 伪代码详解 399
6.4.5 实战演练 400
6.4.6 算法解析及优化拓展 403
6.5 回溯法与分支限界法的异同 404
第7章 线性规划网络流 405
7.1 线性规划问题 406
7.1.1 线性规划标准型 408
7.1.2 单纯形算法图解 409
7.1.3 解题秘籍 413
7.1.4 练习 413
7.2 工厂最大效益—单纯形算法 414
7.2.1 问题分析 414
7.2.2 完美图解 415
7.2.3 伪代码详解 418
7.2.4 实战演练 420
7.2.5 算法解析及优化拓展 423
7.3 最大网络流—最短增广路算法 424
7.3.1 问题分析 424
7.3.2 增广路算法 427
7.3.3 完美图解 431
7.3.4 伪代码详解 437
7.3.5 实战演练 439
7.3.6 算法解析 441
7.3.7 算法优化拓展—重贴标签算法ISAP 442
7.4 最小费用最大流—最小费用路算法 455
7.4.1 问题分析 456
7.4.2 算法设计 456
7.4.3 完美图解 457
7.4.4 伪代码详解 459
7.4.5 实战演练 461
7.4.6 算法解析 465
7.4.7 算法优化拓展—消圈算法 466
7.5 精明的老板—配对方案问题 468
7.5.1 问题分析 468
7.5.2 算法设计 469
7.5.3 完美图解 469
7.5.4 伪代码详解 470
7.5.5 实战演练 471
7.5.6 算法解析 475
7.5.7 算法优化拓展—匈牙利算法 475
7.6 国际会议交流—圆桌问题 480
7.6.1 问题分析 481
7.6.2 算法设计 482
7.6.3 完美图解 482
7.6.4 伪代码详解 484
7.6.5 实战演练 485
7.6.6 算法解析及优化拓展 489
7.7 要考试啦—试题库问题 489
7.7.1 问题分析 490
7.7.2 算法设计 490
7.7.3 完美图解 491
7.7.4 伪代码详解 493
7.7.5 实战演练 494
7.7.6 算法解析及优化拓展 498
7.8 太空实验计划—最大收益问题 499
7.8.1 问题分析 499
7.8.2 算法设计 500
7.8.3 完美图解 502
7.8.4 伪代码详解 505
7.8.5 实战演练 506
7.8.6 算法解析及优化拓展 510
7.9 央视娱乐节目购物街—方格取数问题 511
7.9.1 问题分析 511
7.9.2 算法设计 512
7.9.3 完美图解 513
7.9.4 伪代码详解 514
7.9.5 实战演练 516
7.9.6 算法解析及优化拓展 520
7.10 走着走着,就走到了西藏—旅游路线问题 521
7.10.1 问题分析 521
7.10.2 算法设计 523
7.10.3 完美图解 523
7.10.4 伪代码详解 525
7.10.5 实战演练 528
7.10.6 算法解析及优化拓展 532
7.11 网络流问题解题秘籍 533
附录A 特征方程和通项公式 534
附录B sort函数 537
附录C 优先队列 541
附录D 邻接表 549
附录E 并查集 555
附录F 四边不等式 561
附录G 排列树 565
附录H 贝尔曼规则 579
附录I 增广路中称为关键边的次数 582
附录J 最大流最小割定理 585
· · · · · · (
收起)
本书内容按照算法策略分为7章。
第1章从算法之美、简单小问题、趣味故事引入算法概念、时间复杂度、空间复杂度的概念和计算方法,以及算法设计的爆炸性增量问题,使读者体验算法的奥妙。
第2~7章介绍经典算法的设计策略、实战演练、算法分析及优化拓展,分别讲解贪心算法、分治算法、动态规划、回溯法、分支限界法、线性规划和网络流。每一种算法都有4~10个实例,共50个大型实例,包括经典的构造实例和实际应用实例,按照问题分析、算法设计、完美图解、伪代码详解、实战演练、算法解析及优化拓展的流程,讲解清楚且通俗易懂。附录介绍常见的数据结构及算法改进用到的相关知识,包括sort函数、优先队列、邻接表、并查集、四边不等式、排列树、贝尔曼规则、增广路复杂性计算、最大流最小割定理等内容。
本书可作为程序员的学习用书,也适合从未有过编程经验但又对算法有强烈兴趣的初学者使用,同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。
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读者评价
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##这就是中国大学传统教科书,章节清晰,略带趣味,但章节是为了清晰而清晰,目录格式很清晰,看起来没有统一性,为了分类而分类。其次,政治非常正确,什么叫算法,列了四条,看完有点蒙。
对时间复杂度的解释,已经在其他好几本书都看过了,讲的很简单,很明晰。这本书用了”c2f(n)“这类较为复杂的方式去讲,反而不敢看了。
看了这本书底下的评论,不多13条,评价都很高,貌似都是学生,所以接受度不错。可能是我身份不同,社会人的角度来看,实在不敢恭维。
总而言之, 不是一本好的科普读物,私认为也不是一本好教材。
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☆☆☆☆☆
##很友好的书籍,注重怎么想而且过程详细;讲动态规划那章很出彩,恍然大悟原来就是高中数学递推中的一个常用证明手法.
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☆☆☆☆☆
##这本书对新手很友好,比较简单,讲了几种算法策略,结合配图能够很好掌握,第七章的网络流最后的2.3个问题最大流最小割如何构建这个模型,问什么构建,比如二分图左右两边问什么是的容量∞,我不是很理解。但总体来说这本书很不错。
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