算法导论(原书第2版)

    算法导论(原书第2版)

    编辑推荐

    在有关算法的书中,有一些叙述非常严谨,但不够全面,另一些涉及了大量的题材,但又缺乏严谨性。《算法导论》将严谨性和全面性融为一体。
    本书深入讨论各类算法,并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。各章自成体系,可以作为独立的学习单元。算法以英语和伪代码的形式描述,具备初步程序设计经验的人就能看懂。说明和解释力求浅显易懂,不失深度和数学严谨性。
    本书自第1版出版以来,已经成为世界范围内广泛使用的大学教材和专业人员的标准参考书。第2版增加了论述算法作用、概率分析与*算法、线性规划等几章。同时,对第1版的几乎每一节都作了大量的修订。一项巧妙而又重要的修改是提前引入循环不变式,并在全书中用来证明算法的正确性。在不改变数学和分析重点的前提下,作者将许多数学基础知识移到了附录中,并在开始部分加入了一些富有诱导性的题材。
    ★经典的算法书,被《程序员》等评选为2006年最受读者喜爱的十大IT图书之一。
    ★算法领域的标准教材,全球多所知名大学选用
    ★MIT名师联手铸就,被誉为“计算机算法的圣经”
    ★编写上采用了“五个一”,即一章介绍一个算法、一种设计技术、一个应用领域和一个相关话题。
    以相当的深度介绍了许多常用的数据结构和有效的算法,使得这些算法的设计和分析易于被各个层次的读者所理解。教学网址、视频课程及在线学习中心,全方位学习模式,内容很丰富。

    内容简介

    本书深入浅出,全面地介绍了计算机算法。对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣,并保持了数学严谨性。本书的设计目标全面,适用于多种用途。涵盖的内容有:算法在计算中的作用,概率分析和算法的介绍。本书专门讨论了线性规划,介绍了动态规划的两个应用,最优化和线性规划技术的近似算法等,还有有关递归求解、快速排序中用到的划分方法与期望线性时间顺序统计算法,以及对贪心算法元素的讨论。本书还介绍了对强连通子图算法正确性的证明,对哈密顿回路和子集求和问题的NP完全性的证明等内容。全书提供了900多个练习题和思考题以及叙述较为详细的实例研究。
    本书内容丰富,对本科生的数据结构课程和研究生的算法课程都是很实用的教材。本书在读者的职业生涯中,也是一本案头的数学参考书或工程实践手册。

    作者简介

    Thomas H. Cormen(托马斯·科尔曼)达特茅斯学院计算机科学系教授、系主任。目前的研究兴趣包括:算法工程、并行计算、具有高延迟的加速计算。他分别于1993年、1986年获得麻省理工学院电子工程和计算机科学博士、硕士学位,师从CharlesE. Leiserson教授。由于他在计算机教育领域的突出贡献,Cormen教授荣获2009年ACM杰出教员奖。

    Charles E.Leiserson(查尔斯·雷瑟尔森)麻省理工学院计算机科学与电气工程系教授,Margaret MacVicar FacultyFellow。他目前主持MIT超级计算技术研究组,并是MIT计算机科学和人工智能实验室计算理论研究组的成员。他的研究兴趣集中在并行和分布式计算的理论原理,尤其是与工程现实相关的技术研究。Leiserson教授拥有卡内基?梅隆大学计算机科学博士学位,还是ACM、IEEE和SIAM的会士。

    Ronald L. Rivest(罗纳德·李维斯特)现任麻省理工学院电子工程和计算机科学系安德鲁与厄纳?维特尔比(Andrew and ErnaViterbi)教授。他是MIT计算机科学和人工智能实验室的成员,并领导着其中的信息安全和隐私中心。他1977年从斯坦福大学获得计算机博士学位,主要从事密码安全、计算机安全算法的研究。他和AdiShamir和LenAdleman一起发明了RSA公钥算法,这个算法在信息安全中获得*的突破,这一成果也使他和Shamir、Adleman一起得到2002年ACM图灵奖。他现在担任国家密码学会的负责人。

    CliffordStein(克利福德·斯坦)哥伦比亚大学计算机科学系和工业工程与运筹学系教授,他还是工业工程与运筹学系的系主任。在加入哥伦比亚大学大学之前,他在达特茅斯学院计算机科学系任教9年。Stein教授拥有MIT硕士和博士学位。他的研究兴趣包括:算法的设计与分析,组合优化、运筹学、网络算法、调度、算法工程和生物计算。

    目录

    出版者的话
    专家指导委员会
    译者序
    前言
    第一部分 基础知识
    引言
    第1章 算法在计算中的作用
    1.1 算法
    1.2 作为一种技术的算法
    第2章 算法入门
    2.1 插入排序
    2.2 算法分析
    2.3 算法设计
    2.3.1 分治法
    2.3.2 分治法分析
    第3章 函数的增长
    3.1 渐近记号
    3.2 标准记号和常用函数
    第4章 传归式
    4.1 代换法
    4.2 递归树方法
    4.3 主方法
    4.4 主定理的证明
    4.4.1 取正合幂时的证明
    4.4.2 上取整函数和下取整函数
    第5章 概率分析和随机算法
    5.1 雇用问题
    5.2 指示器随机变量
    5.3 随机算法
    5.4 概率分析和指示器随机变量的进一步使用
    5.4.1 生日悖论
    5.4.2 球与盒子
    5.4.3 序列
    ……
    第二部分 排序和统计学
    引言
    第6章 堆排序
    第7章 快速排序
    第8章 线性时间排序
    第9章 中位数和顺序统计学
    第三部分 数据结构
    第10章 基本数据结构
    第11章 散列表
    第12章 二叉查找树
    第13章 红黑树
    第14章 数据结构的扩张
    第四部分 高级设计和分析技术
    导论
    第15章 动态规划
    第16章 贪心算法
    第17章 平摊分析
    第五部分 高级数据结构
    概述
    第18章 B树
    第19章 二项堆
    第20章 斐波那契堆
    第21章 用于不相交集合的数据结构
    第六部分 图算法
    引言
    第22章 图的基本算法
    第23章 最小生成树
    第24章 单源最短路径
    第25章 每对项点间的最短路径
    第26章 最大流
    第七部分 算法研究问题选编
    引言
    第27章 排序网络
    第28章 矩阵运算
    第29章 线性规划
    第30章 多项式与快速傅里叶变换
    第31章 有关数论的算法
    第32章 字符串匹配
    第33章 计算几何学
    第34章 NP完全性
    第35章 近似算法
    第八部分 附录:数学基础知识
    引言
    A 求和
    B 集合等离散数学结构
    C 计数和概率
    参考文献
    索引

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    • 本文由 发表于 2019-05-2015:28:59
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