《算法导论》第三版英文版- Thomas H. Cormen等人著
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更新于2024-07-31
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"算法导论第三版(英文)- Introduction To Algorithms (3rd Edition),由麻省理工学院出版社出版,提供精品非扫描版PDF。作者包括Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest和Clifford Stein,涵盖了广泛的算法知识,适合计算机科学学习者和专业人士使用。"
《算法导论》是计算机科学领域的一本经典著作,第三版继续保持其权威性,深入浅出地讲解了算法设计和分析的基础。这本书不仅适合初学者,也适合有经验的软件工程师和研究人员,它全面覆盖了算法的基本概念、设计技巧和分析方法。
书中涵盖的知识点包括但不限于:
1. **基础算法**:排序(如快速排序、归并排序、堆排序)、搜索(如二分查找、广度优先搜索、深度优先搜索)、图算法(如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法、Prim算法和Kruskal算法)等。
2. **数据结构**:数组、链表、栈、队列、树(二叉树、平衡树如AVL和红黑树)、哈希表、图等,以及它们在算法中的应用。
3. **复杂度理论**:时间复杂度和空间复杂度分析,大O表示法,算法效率比较,计算复杂性的基本概念。
4. **动态规划**:介绍了如何用动态规划解决最优化问题,如背包问题、最长公共子序列等。
5. **分治策略**:如快速排序、归并排序等,以及递归和分治思想的运用。
6. **贪心算法**:通过局部最优解寻找全局最优解的方法,如霍夫曼编码、活动选择问题等。
7. **回溯法**和**分支限界法**:在解决组合优化问题时的策略,如八皇后问题、旅行商问题。
8. **概率算法**和**近似算法**:处理NP完全问题的策略,例如蒙特卡洛方法和拉斯维加斯方法。
9. **图论**:包括图的遍历、最小生成树、最短路径、网络流问题等。
10. **计算几何**:平面内的几何问题,如最近点对、多边形碰撞检测等。
11. **排序和选择**:介绍了各种排序算法(如计数排序、基数排序)和选择算法的实现和优化。
12. **字符串处理**:模式匹配、KMP算法、后缀自动机等。
13. **线性规划**:介绍了线性规划的基本概念和求解方法,如单纯形法。
此外,《算法导论》还提供了大量的习题和实例,帮助读者巩固理论知识,提高实践能力。每章末尾的习题涵盖从简单应用到深入研究的各种难度,部分习题甚至涉及最新的研究成果。通过阅读和实践,读者可以逐步掌握算法设计和分析的技能,提升解决实际问题的能力。
这本书是理解算法和数据结构核心概念的宝贵资源,对于想要深入学习计算机科学特别是算法领域的个人而言,是不可或缺的参考书目。
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