MIT算法导论:英文原版电子书
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更新于2024-08-02
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"麻省理工的《算法导论》英文原版电子书,由Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest和Clifford Stein四位专家编写,是一本经典的算法教科书。"
《算法导论》是计算机科学领域的一本权威著作,尤其在算法教学和研究方面具有极高的地位。这本书的第二版,由麻省理工学院的电气工程与计算机科学部门的教授们共同撰写,并由麻省理工学院出版社与麦格劳-希尔图书公司联合出版发行。书中全面覆盖了算法设计、分析和实现的各个方面,旨在帮助读者理解和掌握算法的核心概念。
本书的核心知识点包括:
1. **算法基础**:介绍算法的基本定义、重要性以及如何评估算法的效率,包括时间复杂度和空间复杂度的分析。
2. **排序与搜索**:详述各种排序算法(如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等)和搜索算法(如二分查找、哈希表查找)的工作原理和性能比较。
3. **数据结构**:涵盖数组、链表、栈、队列、树(二叉树、平衡树如AVL树和红黑树)、图等基本数据结构,以及它们在算法中的应用。
4. **图算法**:深入探讨图的遍历(深度优先搜索和广度优先搜索)、最短路径问题(Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等)、最小生成树(Prim算法和Kruskal算法)等。
5. **动态规划**:介绍动态规划的基本思想,通过解决背包问题、最长公共子序列、最短路径等问题来展示其应用。
6. **贪心算法**:阐述贪心策略如何用于解决某些优化问题,如霍夫曼编码和最小生成树构造。
7. **分治法**:讲解如何将大问题分解为小问题求解,如快速排序、归并排序和Strassen矩阵乘法等。
8. **回溯法与分支限界法**:在解决组合优化问题时,如何有效地搜索解空间。
9. **随机化算法**:探讨概率方法在算法设计中的应用,如快速傅里叶变换(FFT)和Monte Carlo算法。
10. **计算复杂性理论**:介绍P类问题、NP类问题以及P=NP问题的基本概念,探讨算法的可计算性和难度。
本书不仅适合计算机科学专业的学生作为教材,也适用于软件工程师和研究人员作为参考资料,以提高算法设计和分析能力。书中包含大量实例和习题,有助于读者巩固理论知识并提升实际编程技能。
2007-09-09 上传
2009-03-17 上传
2009-04-26 上传
2009-04-26 上传
liaohh2008
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