中文名: 算法之道（第2版）
作者: 鄒恆明
圖書分類: 軟件
資源格式: PDF
版本: 掃描版
出版社: 機械工業出版社
書號: 9787111370505
發行時間: 2012年04月01日
地區: 大陸
語言: 簡體中文
簡介:

內容簡介：
《算法之道（第2版）》追求的目標是算法背後的邏輯，是一本啟示書，而不是一本包羅萬象的算法大全。因此，本書甄選了那些最能展現算法思想、戰略和精華，並能夠有效訓練算法思維的內容。本書將算法的討論分為五篇：算法基礎篇、算法設計篇、算法分析篇、經典算法篇、難解與無解篇。每篇分別討論算法的一個方面：基礎、設計、分析、經典和難解問題。第2版還對進程調度問題、跳轉表問題、概率分析應用、遺傳算法等方面進行了論述。
《算法之道（第2版）》既可以作為大學本科或研究生的算法教材或參考書，也可以作為對算法有興趣的讀者提升認知深度的讀物。
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內容截圖：

目錄:
前言
第一篇 算法基礎篇
第1章 從無有到無窮
1.1 意念與現實
1.2 什麼是算法
1.3 算法的表示
1.4 算法之魂
1.5 如何比較速度
1.6 算法與計算機的關系
1.7 算法的范疇
1.8 為什麼學習算法
思考題
第2章 計數與漸近
2.1 算法的分析
2.1.1 正確性分析
2.1.2 時空效率分析
2.1.3 時空特性分析
2.2 計數：算法分析的核心
2.3 算法設計
2.4 算法效率表示
2.5 漸近分析
2.6 表示
2.7 最好、最壞、平均
2.8 另一類定義
2.9 性質
2.10 要更快的計算機還是要更快的算法
思考題
第3章 分治與遞歸
3.1 分而治之為上策
3.2 分治策略
3.3 遞歸表達式求解
3.3.1 遞歸樹法
3.3.2 替換解法
3.3.3 大師解法
3.4 分治策略舉例1：乘方運算
3.5 生命中不能承受之重：矩陣乘法
3.6 魔鬼序列：斐波那契序列
3.6.1 由底至上
3.6.2 使用通式
3.6.3 使用矩陣乘方
3.7 VLSI 布線
3.8 多項式乘法
3.9 分治就在潛意識
思考題
第二篇 算法設計篇
第4章 動態規劃思想
4.1 什麼是動態規劃
4.2 流水線問題
4.3 最長公共子序列
4.3.1 第一種解法：蠻力策略
4.3.2 第二種解法：動態規劃
4.4 最長公共子序列變種
4.5 記憶遞歸法
4.6 空間效率改善
4.7 最優二叉搜索樹
4.7.1 遞歸解法
4.7.2 計算最優答案
4.8 最優子結構與重迭子問題
4.8.1 最優子結構
4.8.2 重迭子問題
4.9 動態規劃與靜態規劃的關系
4.10 動態規劃與靜態規劃的相互轉換
思考題
第5章 貪婪選擇思想
5.1 僅有動態規劃是不夠的
5.2 什麼是貪婪
5.3 背包問題
5.4 貪婪選擇屬性
5.5 教室規劃問題
5.6 最小生成樹
5.6.1 Kruskal算法的正確性
5.6.2 Kruskal算法的時間分析
5.7 Prim算法
5.8 霍夫曼樹和霍夫曼編碼
5.8.1 霍夫曼樹
5.8.2 霍夫曼編碼
5.8.3 霍夫曼編碼的無前綴編碼性質
5.9 進程調度問題
5.10 貪婪選擇屬性
5.11 標准分治、動態規劃和貪婪選擇的比較
思考題
第6章 隨機化思想
6.1 為什麼要隨機化
6.2 隨機的平方
6.3 什麼是隨機化算法
6.4 拉斯維加斯算法
6.5 蒙特卡羅算法
6.6 素性測試
6.7 矩陣乘積驗證器
6.8 隨機化最小生成樹算法
6.8.1 Karger-Klein-Tarjan算法
6.8.2 結點降低算法
6.8.3 線性時間最小生成樹算法
6.8.4 線性時間最小生成樹算法的時間成本分析
6.9 隨機數的生成
6.10 隨機化算法的應用
思考題
第三篇 算法分析篇
第7章 概率分析
7.1 一切都在概率中
7.2 什麼是概率分析
7.3 夢幻情人的代價
7.3.1 直接分析
7.3.2 最壞情況分析
7.3.3 最好情況分析
7.3.4 平均情況分析
7.3.5 平均情況下成本的概率分析
7.3.6 概率分析結果的有效性
7.3.7 正確概率分析的保障
7.4 夢幻情人的概率
7.5 隨機排列問題
7.6 跳轉表問題
7.6.1 跳轉表插入操作
7.6.2 隨機化跳轉表構建算法
7.7 南柯一夢：從無窮到無有
7.8 概率分析的其他應用
思考題
第8章 攤銷分析
8.1 什麼是攤銷分析
8.2 攤銷分析與數據結構
8.3 攤銷分析的幾種方法
8.4 聚類分析
8.4.1 棧操作的聚類分析
8.4.2 二進制計數器的聚類分析
8.5 會計分析
8.6 勢能分析
8.6.1 棧操作的勢能分析
8.6.2 二進制計數器的勢能分析
8.7 攤銷分析應用：表格擴展的代價
8.7.1 動態表插入操作的聚類分析
8.7.2 動態表插入操作的會計分析
8.7.3 動態表插入操作的勢能分析
8.8 運氣不好就攤銷
思考題
第9章 競爭分析
9.1 什麼是競爭分析
9.2 在線算法和離線算法
9.3 競爭力
9.4 健忘對手和優良對手
9.5 線性表更新問題
9.6 前置移動算法的競爭分析
9.7 聚類問題
9.7.1 聚類問題的次優解算法
9.7.2 CLUSTERING-ALGORITHM算法的競爭分析
9.8 競爭分析與普通算法分析
思考題
第四篇 經典算法篇
第10章 排序與次序
10.1 排序無處不在
10.2 插入排序
10.2.1 插入排序的效率分析
10.2.2 折半插入排序
10.3 歸並排序
10.4 快速排序
10.4.1 快速排序的過程
10.4.2 快速排序的時間復雜性分析
10.4.3 最壞情況分析
10.4.4 最好情況分析
10.4.5 平均情況分析
10.5 隨機化快速排序
10.6 排序的下限
10.7 線性排序
10.8 計數排序
10.9 基數排序
10.9.1 基數排序的正確性
10.9.2 基數排序的時間效率分析
10.10 桶排序
10.10.1 桶排序的定義
10.10.2 桶排序的正確性
10.10.3 桶排序的時間復雜性分析
10.11 次序選擇
10.12 快速次序選擇算法
10.13 隨機快速次序選擇算法
10.14 最壞情況下的線性選擇算法
10.14.1 槓桿點好壞分析
10.14.2 算法時間復雜性分析
思考題
第11章 搜索與散列
11.1 搜索問題
11.2 順序搜索
11.3 折半搜索
11.4 常數搜索
11.5 散列搜索
11.6 散列函數選擇
11.6.1 直接散列
11.6.2 除法(模除法)散列
11.6.3 乘法散列
11.6.4 乘法散列的賭徒原理
11.6.5 乘方取中法
11.7 散列算法的碰撞問題
11.7.1 開放尋址散列
11.7.2 開放尋址散列的時間成本
11.7.3 開放尋址下成功搜索的時間成本
11.7.4 封閉尋址散列
11.7.5 探尋序列的設計
11.7.6 封閉尋址散列的效率分析
11.7.7 搜索不成功的時間成本
11.7.8 成功搜索的效率分析
11.8 散列表元素刪除
11.9 隨機化散列
11.10 全域散列
11.11 完美散列
思考題
第12章 最短路徑
12.1 劍指羅馬
12.2 最短路徑問題
12.3 單源單點最短路徑問題
12.3.1 深度優先與廣度優先搜索
12.3.2 深度優先解法
12.4 單源多點最短路徑問題
12.4.1 最短路徑的性質
12.4.2 Dijkstra最短路徑算法
12.4.3 Dijkstra算法舉例
12.4.4 Dijkstra算法與洪水泛濫
12.4.5 Dijkstra算法的正確性
12.4.6 Dijkstra算法的時間復雜性
12.5 Bellman-Ford算法
12.5.1 負權重的應對方式
12.5.2 Bellman-Ford算法的正確性
12.5.3 負循環檢查問題
12.5.4 Bellman-Ford算法的時間復雜性
12.6 多源多點最短路徑問題
12.6.1 多源多點最短路徑問題解決思路
12.6.2 直接動態規劃解法
12.6.3 矩陣乘法解法
12.6.4 Floyd-Warshall算法
12.6.5 Johnson算法
12.6.6 Johnson等效變換
12.6.7 差限問題解決
12.7 天意難違
思考題
第五篇 難解與無解篇
第13章 易解與難解
13.1 我們戰無不勝嗎
13.2 易解與難解
13.3 決策問題和優化問題
13.4 決策問題
13.5 P類問題
13.6 NP類問題
13.7 (確定性)圖靈機
13.8 非確定性圖靈機
13.9 非確定性算法
13.10 回到NP類問題
13.11 P和NP
13.12 搜索問題、決策問題和優化問題
13.13 有沒有解和是否可決定
思考題
第14章 NP完全問題
14.1 玉龍雪山下的審判
14.2 NP完全問題的定義
14.3 NP完全的重要性
14.4 多項式時間規約
14.5 如何證明一個問題S是NP完全問題
14.6 第1個NP完全問題的證明
14.7 庫克定理
14.8 3-SAT問題
14.9 證明NP難的技巧
14.10 整數規劃
14.11 獨立集問題
14.12 漢密爾頓回路問題
14.13 討論：弱NP完全、強NP完全和中NP完全
思考題
第15章 無解與近似
15.1 難解問題
15.2 不可決定問題
15.3 程序終結的判斷
15.4 難解之題的求解
15.5 智能窮舉、近似算法和本地搜索
15.6 智能窮舉之回溯策略
15.7 智能窮舉之分支限界
15.8 貪婪近似策略
15.9 啟發式搜索策略
15.10 模擬退火算法
15.10.1 模擬退火算法的思想
15.10.2 模擬退火算法的基本循環
15.10.3 退火算法描述
15.11 基因／遺傳算法
15.11.1 生物進化與遺傳
15.11.2 遺傳算法的基本要義
15.11.3 遺傳算法的實現
15.11.4 遺傳算法的基本運算過程
15.11.5 遺傳算法的現狀
15.12 概率盡在一切中
思考題
結語 算法之道
附錄 算法隨想
參考文獻