"经典算法研究.pdf 高清下载"
这篇文档是关于经典算法研究的PDF电子书,由作者July在2010年底至2011年初撰写完成。书中详细探讨了13个重要的算法,并附有文章目录和索引,便于读者查找和学习。作者在博客csdn.net/v_JULY_v上分享了这个系列,表示这些算法的研究和实现花费了大量精力,力求做到最优秀。每个算法不仅涉及理论分析,还有编程实现,部分算法如Dijkstra和红黑树有多个续篇,深入讲解。
1. **A*搜索算法**:A*算法是一种启发式搜索算法,结合了Dijkstra算法和最佳优先搜索,通过使用启发式函数来估算到达目标的最优路径,从而提高搜索效率。
2. **Dijkstra算法**:Dijkstra算法是解决单源最短路径问题的算法,文中详细介绍了其原理,并进行了深入探讨,包括与A*和BFS的性能比较,以及使用fibonacci堆和Heap堆的C语言实现。
3. **动态规划(Dynamic Programming, DP)**:DP是一种解决问题的方法,通过将问题分解成子问题,然后存储和重用子问题的解,避免重复计算,通常用于解决最优化问题。
4. **BFS(广度优先搜索)和DFS(深度优先搜索)**:这两种是图论中的基本搜索算法,BFS通常用于找到图中最短的路径,而DFS则用于遍历或搜索树或图。
5. **红黑树(Red-Black Tree)**:红黑树是一种自平衡二叉查找树,确保了任何节点的两个子树的高度最大差别不超过1,从而保证了操作的时间复杂度。
6. **KMP算法(Knuth-Morris-Pratt Algorithm)**:KMP是一种字符串匹配算法,避免了在模式匹配过程中不必要的回溯,提高了效率。
7. **遗传算法(Genetic Algorithm, GA)**:遗传算法是受到生物进化过程启发的一种全局优化算法,通过模拟自然选择和遗传机制来寻找问题的最佳解决方案。
8. **启发式搜索算法**:启发式搜索是利用启发函数来指导搜索方向,以期更快地找到解的搜索策略。
此PDF集合了作者July对这些算法的深入理解和实践,是学习和研究算法的好资源。作者承诺将继续更新和完善内容,并鼓励读者提问和交流。对于想系统学习和掌握这些经典算法的读者来说,这份资料极具价值。