《算法导论》第二版课后习题答案1-26章

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"这是一份关于《算法导论》第二版的课后习题答案,包含了第1至26章的部分题目解答。文档作者为Philip Bille,他明确表示不承担内容的准确性责任,只提供解题思路,可能存在错误。鼓励读者自行尝试解决问题,并欢迎指出错误或提出改进方案。这份文档还在持续更新中,适用于作为最后的参考或验证答案。文中给出了1.2-2题和1-1题的解答示例,涉及排序算法比较和时间复杂度计算。" 在《算法导论》中,学习者会遇到各种类型的算法问题,包括排序、搜索、图算法等。课后习题是理解和掌握这些概念的关键部分。这份资料提供了部分习题的答案,可以帮助读者检查自己的解题思路是否正确,或者在遇到困难时作为一个参考。 1.2-2 题目讨论了插入排序(Insertion Sort)与归并排序(Merge Sort)的时间效率对比。当输入规模n小于一定值时,插入排序可能会比归并排序更快。这里通过计算得出,当n小于8 * log_2(n)时,插入排序的优势显现,即n < 8 * log_2(n) => 2n / 8 < n。这个条件在n=2到n=43之间成立。这意味着对于43个元素或更少的数组,可以考虑用插入排序替换归并排序以优化运行时间。 1-1 题目可能是关于时间单位转换或者其他数学问题,但提供的信息不完整。通常这类问题可能涉及到计算某个任务所需的时间,比如计算程序执行时间、分析算法效率等。 《算法导论》是一本经典的计算机科学教材,涵盖了广泛的算法主题,适合计算机科学专业的学生和从业人员学习。通过解决书中的习题,读者可以深入理解算法的工作原理,提高分析和解决问题的能力。这份习题解答文档是辅助学习的一个工具,尽管不能完全依赖,但它可以作为一个有价值的参考资源,帮助读者检验自己的理解和计算是否正确。
2012-03-12 上传
目录(Table of Contents)   前言(Preface)   第一部分(Part I) 基础(Foundations)   第一章 计算中算法的角色(The Role of Algorithms in Computing)   第二章 开始(Getting Started)   第三章 函数的增长率(Growth of Functions)   第四章 递归(Recurrences)   第五章 概率分析与随机化算法(Probabilistic Analysis and Randomized Algorithms)   第二部分(Part II) 排序与顺序统计(Sorting and Order Statistics)   第六章 堆排序(Heapsort)   第七章 快速排序(Quicksort)   第八章 线性时间中的排序(Sorting in Linear Time)   第九章 中值与顺序统计(Medians and Order Statistics)   第三部分(Part III) 数据结构(Data Structures)   第十章 基本的数据结构(Elementary Data Structures)   第十一章 散列表(Hash Tables)   第十二章 二叉查找树(Binary Search Trees)   第十三章 红-黑树(Red-Black Trees)   第十四章 扩充的数据结构(Augmenting Data Structures)   第四部分(Part IV) 高级的设计与分析技术(Advanced Design and Analysis Techniques)   第十五章 动态规划(Dynamic Programming)   第十六章 贪婪算法(Greedy Algorithms)   第十七章 分摊分析(Amortized Analysis)   第五部分(Part V) 高级的数据结构(Advanced Data Structures)   第十八章 B-树(B-Trees)   第十九章 二项式堆(Binomial Heaps)   第二十章 斐波纳契堆(Fibonacci Heaps)   第二十一章 不相交集的数据结构(Data Structures for Disjoint Sets)   第六部分(Part VI) 图算法(Graph Algorithms)   第二十二章 基本的图算法(Elementary Graph Algorithms)   第二十三章 最小生成树(Minimum Spanning Trees)   第二十四章 单源最短路径(Single-Source Shortest Paths)   第二十五章 全对的最短路径(All-Pairs Shortest Paths)   第二十六章 最大流(Maximum Flow)   第七部分(Part VII) 精选的主题(Selected Topics)   第二十七章 排序网络(Sorting Networks)   第二十八章 矩阵运算(Matrix Operations)   第二十九章 线性规划(Linear Programming)   第三十章 多项式与快速傅里叶变换(Polynomials and the FFT)   第三十一章 数论算法(Number-Theoretic Algorithms)   第三十二章 字符串匹配(String Matching) ......................................................