Algorithms and Complexity

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出版者:World Scientific Pub Co Inc
作者:Daniel P. Bovet
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1991-03
价格:USD 66.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9789810203986
丛书系列:
图书标签:
  • 算法
  • 复杂度理论
  • 数据结构
  • 可计算性
  • 计算模型
  • 图论
  • 离散数学
  • 算法分析
  • NP完全
  • 优化
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具体描述

《算法与复杂度》是一本深入探讨计算机科学核心领域的权威著作。本书系统地阐述了算法的设计、分析与优化,以及计算的内在限制和可行性边界。 核心内容概览: 本书首先从基础概念入手,详细介绍了算法的定义、性质以及度量其效率的常用方法,如时间复杂度和空间复杂度。读者将学习到如何使用大O符号等工具来严谨地分析算法的性能,并理解不同算法在处理大规模数据时可能出现的性能差异。 随后,本书将引导读者进入各种经典算法的设计范式。其中包括: 分治法 (Divide and Conquer): 探讨如何将复杂问题分解为更小的子问题,递归地解决它们,然后合并结果,如快速排序、归并排序和二分查找等。 动态规划 (Dynamic Programming): 介绍如何通过存储子问题的解来避免重复计算,从而高效地解决具有重叠子问题和最优子结构的问题,例如最短路径问题、背包问题和最长公共子序列问题。 贪心算法 (Greedy Algorithms): 分析如何通过每一步选择局部最优解来期望获得全局最优解的策略,并讨论其适用性和局限性,例如活动选择问题和霍夫曼编码。 回溯法 (Backtracking) 和分支定界法 (Branch and Bound): 深入研究搜索算法,特别是在解决组合优化问题中的应用,如N皇后问题、数独求解和旅行商问题。 除了算法设计,本书还将重点关注算法的复杂度分析,特别是NP-完全性理论。读者将理解可判定性、可计算性以及P类、NP类、NP-难和NP-完全等重要概念。本书将详细解释NP-完全性的定义,并介绍一些著名的NP-完全问题,如SAT问题、顶点覆盖问题和集合覆盖问题。理解NP-完全性对于认识许多现实世界问题的计算难度至关重要,并启发了对近似算法和启发式算法的研究。 关键主题与技术: 数据结构与算法的协同作用: 强调了合适的数据结构(如数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表)对算法效率的决定性影响,并介绍如何根据问题特性选择和设计最优数据结构。 图算法: 覆盖了图的遍历(深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS)、最短路径算法(Dijkstra、Floyd-Warshall)、最小生成树算法(Prim、Kruskal)以及网络流问题等。 字符串匹配算法: 探讨了朴素匹配、KMP算法、Rabin-Karp算法等,以及它们在文本搜索和模式识别中的应用。 数学基础: 涉及概率论、组合数学、数论等作为算法分析和设计的辅助工具。 近似算法与启发式算法: 在分析NP-完全问题的不可解性后,本书会介绍如何设计近似算法来寻找接近最优解的方案,以及启发式算法在实际应用中的价值。 计算模型: 可能还会触及图灵机、计算模型等理论计算的基础,为理解计算的边界奠定理论基础。 本书特点: 严谨的理论分析: 采用数学化的语言和证明方法,确保理论的准确性和深度。 丰富的实例: 结合大量的具体实例和伪代码,帮助读者理解抽象的算法概念和分析过程。 实用的视角: 不仅关注理论,还注重算法在实际问题中的应用和工程实现中的考量。 循序渐进的结构: 从基础到高级,由浅入深,适合不同层次的读者。 《算法与复杂度》是计算机科学专业学生、研究人员以及任何希望深入理解计算原理并提升解决复杂问题能力的开发者的必备参考书。它将为读者打下坚实的理论基础,培养严谨的逻辑思维,并激发对算法优化和计算能力边界的探索。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的封面设计我非常喜欢,深邃的蓝色背景,上面用简洁而有力的白色字体印着书名“Algorithms and Complexity”。这种设计本身就传达出一种严谨、深邃的感觉,让人联想到算法世界里那些错综复杂却又有着内在秩序的逻辑结构。我翻开书页,纸张的质感也相当不错,触感温润,散发着淡淡的油墨香,阅读体验从一开始就得到了保障。拿到书的那一刻,我就迫不及待地想了解它会带我进入一个怎样的知识领域。我本身对计算的本质就充满好奇,尤其是那些能够高效解决问题的精妙算法,以及它们背后所涉及的理论边界。我期待这本书能够用一种我能够理解的方式,深入浅出地讲解这些概念,而不是仅仅堆砌晦涩的公式和定义。我希望它能提供一些生动的例子,或者通过一些历史故事来引出算法的演变和发展,这样不仅能加深我的理解,也能让学习过程更加有趣。

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作为一名对计算机科学理论充满热情的研究生,我一直在寻找能够帮助我深化理解计算科学核心概念的书籍。“Algorithms and Complexity”这个书名无疑正中我的下怀。我期待这本书能为我提供关于算法设计和分析的系统性知识,不仅包括各种经典算法的原理和实现,更重要的是,它能够深入探讨计算的复杂性理论。我希望书中能够详细介绍各种复杂性类别的定义和相互关系,比如P、NP、PSPACE等,并解释它们在理论计算机科学中的重要意义。此外,我也对近似算法、随机算法等更前沿的算法范畴感到好奇,希望能在这本书中有所涉猎。

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我一直对计算机科学背后的理论基础非常着迷,尤其是那些关于计算能力的极限和效率的讨论。“Algorithms and Complexity”这个书名立刻就吸引了我,因为它精准地触及了我的兴趣点。我一直认为,理解算法的效率以及计算的复杂性,是深入理解计算科学的关键。我希望能在这本书里找到关于不同算法家族的清晰梳理,比如动态规划、贪心算法、分治法等等,并了解它们各自的适用场景和性能特点。同时,我也非常关注“复杂度”这个概念,例如P问题、NP问题等等,我希望这本书能够用通俗易懂的语言解释这些抽象的概念,并提供一些实际的例子来说明它们的重要性。我期待能够通过这本书,建立起一套扎实的理论框架,为我今后在算法设计和分析方面打下坚实的基础。

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我对计算机科学的入门级知识已经有了一定的了解,现在渴望能够更深入地探索算法的奥秘。“Algorithms and Complexity”这个书名让我眼前一亮。我一直觉得,一个优秀的程序员不仅要会写代码,更要理解代码背后的逻辑和效率。这本书听起来就是一本能够帮助我实现这一目标的神器。我希望能在这本书中找到关于如何设计高效算法的指导,以及如何分析一个算法的好坏。我尤其关注“复杂度”这个概念,我希望它能清晰地解释时间复杂度和空间复杂度是如何计算的,以及它们对算法性能的影响。同时,我也想了解一些常见的算法在不同场景下的优劣,比如排序算法、图算法等等,并希望能看到一些实际的例子来说明这些理论知识是如何应用的。

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我最近在思考如何提升自己的编程思维和解决问题的能力,“Algorithms and Complexity”这个书名听起来就像是能给我提供答案的宝藏。我之前接触过一些算法,但感觉总是零散的,缺乏一个系统性的认识。这本书的标题暗示它会带领读者探索算法的设计思想和评估标准,这正是我所需要的。我希望它能详细介绍各种经典算法的原理、实现方式以及它们在实际应用中的表现。更重要的是,我期待它能深入讲解“复杂度”的概念,比如时间复杂度和空间复杂度,以及如何分析和衡量一个算法的效率。我希望能通过这本书,学会如何选择最合适的算法来解决特定问题,并能对算法的性能有一个清晰的预判。

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