中文名: 算法技術手冊
作者: George T. Heineman
Gary Pollice
Stanley Selkow
譯者: 楊晨
李明
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: 9787111286745
發行時間: 2010年3月1日
地區: 大陸
語言: 簡體中文
簡介:



內容介紹
算法技術手冊》內容簡介：開發健壯的軟件需要高效的算法，然後程序員們往往直至問題發生之時，才會去求助於算法。《算法技術手冊》講解了許多現有的算法，可用於解決各種問題。通過閱讀它，可以使您學會如何選擇和實現正確的算法，來達成自己的目標。另外，書中的數學深淺適中，足夠使您可以了解並分析算法的性能。
較之理論而言，《算法技術手冊》更專注於應用。《算法技術手冊》提供了高效的代碼解決方案，使用多種語言進行編寫，讓您可以輕松地將其應用於特定的工程當中。通過《算法技術手冊》，您可以：
· 解決特定代碼的問題，或者提升既有解決方案的性能
· 快速找到與您所解決的問題相關的算法，並決定哪個算法才是最適合的那一個
· 探索使用C、C++、Java以及Ruby實現的算法解決方案以及開發小貼士
· 了解算法預期的性能，以及它達到最高性能時所需要的條件
· 發現不同算法之間相似的設計哲學
· 學習高級數據結構，來提升算法的性能
通過《算法技術手冊》，您能學到如何提升算法的性能，這將是您的軟件應用程序走向成功的關鍵。
作者簡介
George T. Heineman是伍斯特理工學院計算機科學系的一名副教授，專注於軟件工程方面的研究。他還參與編寫了一本論述基於組件的軟件工程方面的書：《將組件堆砌起來》。George是2005年國際組件軟件工程研討會的議程主席。
Gary Pollice自稱是一個乖戾的人（其實就是一個頑固的、壞脾氣的老人），准備在成熟之後在工業界花費了35年來探索他究竟希望成為什麼。但是在2003年，但是他毅然決定以不成熟之身從工業界轉移到學術的殿堂。在這裡他可以用這樣激進的話語腐蝕下一代軟件工程師的思想，“為你的客戶開發軟件”，“學會如何成為團隊的一員”，“要思考軟件設計、代碼質量、優雅程度和正確度”和“只要你成為了牛人，那麼即使成為書呆子也無所謂啦”。
Gary是伍斯特理工學院的一位實踐教授（這是一個頭銜，也就是說他在成為一名教授之前有一份真實的工作）。由於對一起工作數年的WPI的畢業生們印象非常好，所以他決定來WPI做一名教授。他現在和他的妻子Vikki，以及兩條狗Aloysius和Ignatius一起住在麻省中部。當不做極客相關的事情的時候……事實上他一直在做和極客相關的事情。你可以通過他的WPI網頁http://web.cs.wpi.edu/~gpollice/來了解他。你可以隨意地給他留言，抱怨或者贊美這本書。
Stanley Selkow，伍斯特理工學院計算機系的一名教授，他於1965年在卡內基理工學院（現卡內基梅隆大學）獲得電子電氣工程學士學位，1970年在賓夕法尼亞大學獲得電子電氣工程博士學位。在1968年到1970年間，他在馬裡蘭州貝塞斯達的國家衛生研究所從事公眾健康服務相關的工作。自1970年，他先後在田納西的諾克斯維爾，麻省的伍斯特從事教員工作，他也在蒙特利爾、重慶、洛桑和巴黎做過訪問學者。他的主要研究領域是圖論和算法設計。
內容截圖

目錄:


前言
第一部分
第1章 算法真的很重要
理解問題
如果需要，盡可能用實踐檢驗
解決問題的算法
花絮
故事的寓意
參考文獻
第2章 算法的數學原理
問題樣本的規模
函數的增長率
最好最壞和平均情況下的性能分析
性能指標
混合操作
基准測試
最後一點
參考文獻
第3章 模式和領域
模式：一種交流語言
算法模式的格式
偽代碼模式的格式
設計格式
基於經驗的評價格式
領域和算法
浮點計算
手動內存分配
選擇一門編程語言
參考文獻
第二部分
第4章 排序算法
概述
插入排序
中值排序
快速排序
選擇排序
堆排序
計數排序
選擇排序算法的標准
參考文獻
第5章 查找
概述
順序查找
二分查找
基於散列的查找
二叉查找樹
參考文獻
第6章 圖算法
概述
深度優先搜索
廣度優先搜索
單源最短路徑
所有點對最短路徑
最小生成樹算法
參考文獻
第7章 人工智能中的尋路
概述
深度優先搜索
廣度優先搜索
A*搜索
比較
Minimax
NegMax
AlphaBeta
參考文獻
第8章 網絡流算法
概述
最大流
二部圖匹配
在增廣路上的深入思考
最小開銷流
轉運問題
運輸問題
任務分配問題
線性編程
參考文獻
第9章 計算幾何
概述
凸包掃描
線段掃描
最近點查詢
范圍查詢
參考文獻
第三部分
第10章 最後的招數
另類算法
近似算法
離線算法
並行算法
隨機算法
結果可能出錯卻可以衰減錯誤率的算法
參考文獻
第11章 尾聲
概述
原則：了解數據
原則：將問題分解至更小的問題
原則：選擇正確的數據結構
原則：空間換時間
原則：如果沒有顯而易見的解法，使用搜索
原則：如果沒有顯而易見的解法，將問題歸約為另一個有解的問題
原則：編寫算法難，測試算法更難
第四部分
附錄 基准測試