算法导论:入门必读版
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更新于2024-07-25
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"《算法导论》(Introduction to Algorithms),非扫描版,文字清晰,适合算法初学者使用。"
《算法导论》是计算机科学领域的一本权威著作,由Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest及Clifford Stein四位专家合著,被誉为算法领域的经典教材。这本书的第三版提供了全面且深入的算法理论与实践知识,适合大学计算机科学专业的学生以及对算法感兴趣的从业者学习。
本书涵盖的内容广泛,包括但不限于:
1. 基本算法设计技巧:递归、分治策略、动态规划、贪心算法等。这些方法不仅在算法设计中至关重要,也是理解复杂问题解决方案的基础。
2. 数据结构:数组、链表、栈、队列、树(二叉树、平衡树如AVL树和红黑树)、图等。数据结构的选择和设计直接影响算法的效率。
3. 排序和搜索算法:冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序,以及二分查找、广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)等。
4. 图算法:最小生成树(Prim算法、Kruskal算法)、最短路径(Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法)等,这些都是解决网络优化问题的关键。
5. 字符串处理:模式匹配、KMP算法、后缀树等,对于文本分析和信息检索具有重要意义。
6. 动态规划:背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等,动态规划能有效地处理具有重叠子问题的问题。
7. 贝尔曼-福特算法和强连通分量等高级图算法,它们在路由选择、网络流量分析等领域有广泛应用。
8. 计算几何:线段交点、最近点对等问题,这些算法在地理信息系统和计算机图形学中不可或缺。
9. 概率和随机化算法:概率分析和随机化技术,如Monte Carlo和Las Vegas算法,可以用于解决一些复杂度极高的问题。
书中还包含了详细的算法分析,如时间复杂性和空间复杂性,帮助读者理解和评估算法的效率。此外,每章末尾都有丰富的习题,涵盖各种难度,旨在锻炼读者的实践能力和创新能力。
《算法导论》第三版是一本深入浅出的算法教程,它不仅讲解了算法的基本概念,还通过实例展示了如何应用这些算法解决实际问题。对于希望提升算法能力的人来说,这本书无疑是一份宝贵的资源。
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2009-09-11 上传
2009-08-15 上传
2010-01-25 上传
2012-02-10 上传
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