具体描述
算法设计，ISBN：9787302143352，作者：（美）克林伯格（Kleinberg，J.），（）塔多斯（Tardos，E.） 著，张立昂，屈婉玲 译
作者简介
目录信息
第1章 引言：某些典型的问题
1.1 第一个问题：稳定匹配
1.2 五个典型问题
带解答的练习
练习
注释和进一步的阅读
第2章 算法分析基础
2.1 计算可解性
2.2 增长的渐近阶
2.3 用表和数组实现稳定匹配算法
2.4 一般运行时间的概述
2.5 更复杂的数据结构：优先队列
带解答的练习
练习
注释和进一步的阅读
第3章 图
3.1 基本定义与应用
3.2 图的连通性与图的遍历
3.3 用优先队列与栈实现图的遍历
3.4 二分性测试：宽度优先搜索的一个应用
3.5 有向图中的连通性
3.6 有向无圈图与拓扑排序
带解答的练习
练习
注释和进一步的阅读
第4章 贪心算法
4.1 区间调度： 贪心算法领先
4.2 最小延迟调度：一个交换论证
4.3 最优高速缓存：一个更复杂的交换论证
4.4 一个图的最短路径
4.5 最小生成树问题
4.6 实现Kruskal算法：Union-Find数据结构
4.7 聚类
4.8 Huffman码与数据压缩
*4.9 最小费用有向树：一个多阶段贪心算法
带解答的练习
练习
注释和进一步的阅读
第5章 分治策略
5.1 第一个递推式：归并排序算法
5.2 更多的递推关系
5.3 计数逆序
5.4 找最接邻近的点对
5.5 整数乘法
5.6 卷积与快速傅里叶变换
带解答的练习
练习
注释和进一步的阅读
第6章 动态规划
6.1 带权的区间调度：一个递归过程
6.2 动态规划原理：备忘录或者子问题迭代
6.3 分段的最小二乘：多重选择
6.4 子集和与背包：加一个变量
6.5 RNA二级结构：在区间上的动态规划
6.6 序列比对
6.7 通过分治策略在线性空间的序列比对
6.8 图中的最短路径
6.9 最短路径和距离向量协议
*6.10 图中的负圈
带解答的练习
练习
注释和进一步的阅读
第7章 网络流
7.1 最大流问题与Ford-Fulkerson算法
7.2 网络中的最大流与最小割
7.3 选择好的增广路径
*7.4 前向流推动最大流算法
7.5 第一个应用：二分匹配问题
7.6 在有向与无向图中的不交路径
7.7 对最大流问题的推广
7.8 调查设计
7.9 航线调度
7.10 图像分割
7.11 项目选择
7.12 棒球排除
*7.13 进一步的方向：对匹配问题增加费用
带解答的练习
练习
注释和进一步的阅读
第8章 NP与计算的难解性
8.1 多项式时间归约
8.2 使用“零件”的归约：可满足性问题
8.3 有效证书和NP的定义
8.4 NP完全问题
8.5 排序问题
8.6 划分问题
8.7 图着色
8.8 数值问题
8.9 Co-NP及NP的不对称性
8.10 难问题的部分分类
带解答的练习
练习
注释和进一步的阅读
第9章 PSPACE：一个超出NP的问题类
9.1 PSPACE
9.2 PSPACE中的难问题
9.3 在多项式空间中解量化问题和博弈问题
9.4 在多项式空间内求解规划问题
9.5 证明问题是PSPACE完全的
带解答的练习
练习
注释和进一步的阅读
第10章 扩展易解性的界限
10.1 找小的顶点覆盖
10.2 在树上解NP难问题
10.3 圆弧集着色
*10.4 图的树分解
*10.5 构造树分解
带解答的练习
练习
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第11章 近似算法
11.1 贪心算法与最优值的界限：负载均衡问题
11.2 中心选址问题
11.3 集合覆盖：一般的贪心启发式方法
11.4 定价法：顶点覆盖
11.5 用定价法最大化：不交路径问题
11.6 线性规划与舍入：对顶点覆盖的应用
*11.7 再论负载均衡：一个更高级的LP应用
11.8 任意好的近似：背包问题
带解答的练习
练习
注释和进一步的阅读
第12章 局部搜索
12.1 最优化问题的地形图
12.2 Metropolis算法与模拟退火算法
12.3 局部搜索对Hopfield神经网络的应用
12.4 局部搜索对最大割近似的应用
12.5 选择邻居关系
12.6 用局部搜索分类
12.7 最佳响应动态过程与Nash平衡点
带解答的练习
练习
注释和进一步的阅读
第13章 随机算法
13.1 第一个应用：消除争用
13.2 求完全最小割
13.3 随机变量及其期望
13.4 关于MAX 3-SAT的随机近似算法
13.5 随机分治策略：求中位数与快速排序
13.6 散列法：字典的随机实现
13.7 求最邻近点对：一个随机方法
13.8 随机超高速缓存
13.9 Chernoff界
13.10 负载均衡
13.11 包路由选择
13.12 背景：某些基本概率定义
带解答的练习
练习
注释和进一步的阅读
后记：永不停止运行的算法
索引
· · · · · · (收起)
读后感
By reading Algorithm Design, not only can you learn the modern algorithms used frequently in programming, it is also a good literature writing for the beautiful English in this book. It's worth your money and time to study multi times.
评分虽然翻译有些糟糕，很多句子要读好几遍才能理解（并不是因为意思多么复杂），但依然体现了原著在内容结构上优秀的编排。这本书比较适合我，书中的每一个问题，都能体现思维的过程，而不是直接进入“正确答案”这点我很喜欢，有些地方就是自己原始的想法，作者也会提及，并说明...
评分cornell的教材。比起MIit的圣经，《算法设计》更侧重算法设计思路，不再赘述算法复杂度的分析。建议先看算法导论再看这个书，颇有推理之旅的感觉。 最后的扩展部分，包括PSPACE问题，参数复杂性，也很有趣味。如果算法导论是普及，算法设计更循循善诱如何这些算法。 只有在无以...
评分虽然翻译有些糟糕，很多句子要读好几遍才能理解（并不是因为意思多么复杂），但依然体现了原著在内容结构上优秀的编排。这本书比较适合我，书中的每一个问题，都能体现思维的过程，而不是直接进入“正确答案”这点我很喜欢，有些地方就是自己原始的想法，作者也会提及，并说明...
评分看到楼上很多人说到翻译的问题，感觉比较幸运，自己当时看的是原版。觉得Algorithm Design比算法导论更好。当然算法导论涵盖的方面更多，但在具体算法的讲解上Algorithm Design更具有启发性。 -----------------------------------------------------------------------------...
用户评价
前一半很精彩，后一半简直没法读，不光是翻译的问题，虽然翻译确实很烂
评分引导性的内容太多，再加上翻译的不太流畅，看起来有淹没主干的感觉。不过内容还是很全面的。
评分难度很大
评分引导性的内容太多，再加上翻译的不太流畅，看起来有淹没主干的感觉。不过内容还是很全面的。
评分很久以前在学校图书馆借来看的，记不大清楚内容了。隐约记得似乎第一次知道俄罗斯乘法就是从此书中得知的。另外，该书的动态规划章节讲得相当不错。
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