算法导论第三版:MIT算法课程权威教材
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更新于2024-07-21
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"Introduction to Algorithms 3rd - 副本.pdf"
《算法导论》是计算机科学领域的一部经典著作,由Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest和Clifford Stein共同撰写。这本书是麻省理工学院(MIT)算法课程的指定教材,对深入理解和掌握算法技术具有重要价值。第三版在原有的基础上进行了更新和完善,保持了其作为算法教学和研究权威参考书的地位。
这本书涵盖的内容广泛,旨在为学生和专业程序员提供一个全面的算法基础。它不仅介绍了算法的基本概念,还详细讲解了各种算法的设计、分析和实现方法。书中的章节包括但不限于:
1. **排序与选择**:如快速排序、归并排序、堆排序等,这些是最基础且广泛应用的排序算法,书中会详述它们的工作原理和性能分析。
2. **图算法**:包括最短路径算法(如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法)、最小生成树算法(如Prim算法和Kruskal算法),以及图的遍历算法(如深度优先搜索和广度优先搜索)。
3. **动态规划**:这是解决复杂问题的有效方法,书中会阐述如何构造状态转移方程,以及如何运用记忆化技术提高效率。
4. **数据结构**:如链表、栈、队列、哈希表、树(二叉树、平衡树如AVL树和红黑树)等,这些是实现算法的基础。
5. **递归与分治**:递归是解决问题的一种重要思维模式,分治策略则是一种设计算法的有效方法,如归并排序和快速排序都是典型的分治算法。
6. **贪心算法**:这类算法通过局部最优解来寻找全局最优解,例如霍夫曼编码和活动选择问题。
7. **计算几何**:涉及点、线、面的几何运算,以及如何用算法处理几何问题。
8. **概率算法和随机化**:随机化算法在解决某些问题时可以提供高效的解决方案,例如Monte Carlo和Las Vegas算法。
9. **复杂度理论**:介绍了计算复杂性概念,如P类、NP类问题,以及NP完全问题的定义和意义。
10. **近似算法**:对于NP难问题,近似算法可以找到接近最优解的方案。
书中的每章都配有大量实例和习题,帮助读者巩固理解并应用所学知识。此外,还有详细的算法实现,通常使用伪代码,便于不同编程语言背景的读者理解。书后附有详细的参考文献和索引,方便读者进一步深入研究。
《算法导论》第三版是一本全面、深入的算法教程,无论你是初学者还是经验丰富的程序员,都能从中获益匪浅。通过阅读本书,你将能够系统地学习和掌握算法,提升解决实际问题的能力。
2009-10-02 上传
2009-11-22 上传
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