Algorithms - ESA '93 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Lengauer, Thomas; Gesellschaft F Ur Informatik;

出品人:

页数:436

译者:

出版时间:1993-10-22

价格:USD 91.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540572732

丛书系列:

图书标签:

• Algorithms
• ESA
• 1993
• Computer Science
• Theoretical Computer Science
• Algorithm Analysis
• Data Structures
• Graph Algorithms
• String Algorithms
• Approximation Algorithms
• Computational Geometry
• Combinatorial Optimization

《计算的边界：深入探索算法设计与分析》 这是一部汇聚了理论深度与实践智慧的算法领域力作，它不仅是对经典算法的系统性梳理，更是对计算科学前沿问题的深刻洞察。本书旨在为读者提供一个坚实的算法基础，引导他们理解不同问题的计算复杂性，并掌握设计高效、优雅解决方案的艺术。 核心内容概览： 算法设计的基石： 本书将从最基本的算法设计范式入手，如分治法 (Divide and Conquer)，通过经典的排序（如归并排序、快速排序）和搜索算法（如二分查找）的精妙之处，阐释如何将复杂问题分解为更小的、可解的子问题。接着，我们将深入探讨贪心算法 (Greedy Algorithms)，理解其局部最优选择如何导向全局最优解，并分析其在图论（如最小生成树的Kruskal算法和Prim算法）、调度问题等领域的应用。动态规划 (Dynamic Programming) 作为解决重叠子问题和最优子结构问题的强大工具，将得到详尽的讲解，书中将通过背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典实例，揭示其递推关系和状态转移方程的设计精髓。 图论算法的魅力： 图作为描述关系和网络的强大模型，其相关的算法设计与分析构成本书的重要组成部分。我们将详细介绍图的遍历算法，包括深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS)，并探讨它们在连通性、拓扑排序、查找最短路径等问题中的应用。本书将重点讲解最短路径算法，从单源最短路径的Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，到所有顶点对最短路径的Floyd-Warshall算法，深入分析它们的原理、效率以及适用场景。此外，最小生成树算法（Kruskal算法和Prim算法）也将得到深入剖析，展示如何高效地连接图中的所有顶点，同时最小化总边权重。 搜索与约束满足： 在处理复杂搜索空间和约束条件时，本书将介绍回溯法 (Backtracking) 和分支定界法 (Branch and Bound)。回溯法通过系统地搜索解空间，并在发现无效路径时“回溯”，其在解决N皇后问题、数独、图的着色问题等方面有着广泛的应用。分支定界法则通过利用问题结构的剪枝策略，以比穷举搜索更高效的方式找到最优解，本书将通过旅行商问题等实例来阐述其原理。 计算复杂性理论的视角： 理解算法的效率不仅仅在于如何编写代码，更在于对其理论上的时间复杂度和空间复杂度进行严格分析。本书将系统介绍渐进符号 (Asymptotic Notation)，如大O、大Omega、大Theta符号，帮助读者量化算法的性能。同时，我们将深入探讨P类问题 (Polynomial Time) 和NP类问题 (Non-deterministic Polynomial Time) 的概念，介绍NP-完备性 (NP-Completeness) 的重要性，并通过归约的例子，让读者理解为什么某些问题被认为是“难解”的。这将为读者理解算法的理论极限，并指导他们在实际中选择更适合的算法策略奠定基础。 算法分析的严谨方法： 除了渐进分析，本书还将介绍平均情况分析 (Average-Case Analysis) 和最坏情况分析 (Worst-Case Analysis)，并探讨如何运用概率分析 (Probabilistic Analysis) 和随机化算法 (Randomized Algorithms) 来设计和分析那些在特定输入上表现出色的算法。例如，快速排序的随机化版本，以及一些用于近似求解难题的随机化方法。 数据结构与算法的协同： 算法的设计往往离不开高效的数据结构的支持。本书将回顾并深入讲解栈 (Stack)、队列 (Queue)、链表 (Linked List)、树 (Tree)（包括二叉搜索树、平衡树如AVL树和红黑树）、堆 (Heap)、散列表 (Hash Table) 等基本数据结构，并阐释它们如何作为算法的底层支撑，极大地提升计算效率。我们将讨论不同数据结构在特定操作上的性能权衡，以及如何根据问题需求选择最合适的数据结构。 高级主题与前沿展望： 为满足读者对更广阔计算领域的好奇心，本书还将触及一些高级算法主题，例如字符串匹配算法（如KMP算法、Boyer-Moore算法）、计算几何 (Computational Geometry) 的基本概念，以及最大流/最小割问题 (Max-Flow/Min-Cut) 的相关算法。此外，本书将对近似算法 (Approximation Algorithms) 的设计思想和分析方法进行介绍，为解决NP-难问题提供实用的思路。 本书语言严谨，论证清晰，既适合计算机科学专业的学生作为核心教材，也适合具有一定编程基础的工程师和研究人员作为深入学习和参考的工具。通过学习本书，您将能够更深刻地理解计算的本质，掌握解决复杂计算问题的强大武器，并为未来的算法创新打下坚实的基础。

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