算法设计与分析 第2版pdf电子书版本下载

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第1章 算法的基本概念 1

1．1 引言 1

1．1．1 算法的定义和特征 1

1．1．2 算法设计的例子，穷举法 3

1．1．3 算法的复杂性分析 6

1．2 算法的时间复杂性 6

1．2．1 算法的输入规模和运行时间的阶 6

1．2．2 运行时间的上界，O记号 10

1．2．3 运行时间的下界，Ω记号 11

1．2．4 运行时间的准确界，Θ记号 11

1．2．5 O记号、Ω记号、Θ记号的性质 15

1．2．6 复杂性类型和o记号 16

习题 17

参考文献 18

第2章 算法的复杂性分析 19

2．1 常用的函数和公式 19

2．1．1 整数函数 19

2．1．2 对数函数 20

2．1．3 排列、组合和二项式系数 21

2．1．4 级数求和 22

2．2 算法的时间复杂性分析 23

2．2．1 循环次数的统计 23

2．2．2 基本操作频率的统计 27

2．2．3 计算步的统计 30

2．3 最好情况、最坏情况和平均情况分析 31

2．3．1 最好情况、最坏情况和平均情况 31

2．3．2 最好情况和最坏情况分析 32

2．3．3 平均情况分析 34

2．4 用生成函数求解递归方程 38

2．4．1 生成函数及其性质 38

2．4．2 用生成函数求解递归方程 40

2．5 用特征方程求解递归方程 44

2．5．1 k阶常系数线性齐次递归方程 44

2．5．2 k阶常系数线性非齐次递归方程 46

2．6 用递推方法求解递归方程 49

2．6．1 递推 49

2．6．2 用递推法求解变系数递归方程 49

2．6．3 换名 51

2．7 算法的空间复杂性 53

2．8 最优算法 54

习题 55

参考文献 57

第3章 排序问题和离散集合的操作 58

3．1 合并排序 58

3．1．1 合并排序算法的实现 58

3．1．2 合并排序算法的分析 60

3．2 基于堆的排序 62

3．2．1 堆 62

3．2．2 堆的操作 62

3．2．3 堆的建立 67

3．2．4 堆的排序 69

3．3 基数排序 70

3．3．1 基数排序算法的思想方法 71

3．3．2 基数排序算法的实现 72

3．3．3 基数排序算法的分析 74

3．4 离散集合的Union_Find操作 75

3．4．1 用于Union_Find操作的数据结构 75

3．4．2 union、find操作及路径压缩 77

习题 80

参考文献 81

第4章 递归和分治 82

4．1 基于归纳的递归算法 82

4．1．1 基于归纳的递归算法的思想方法 82

4．1．2 递归算法的例子 83

4．1．3 排列问题的递归算法 86

4．1．4 求数组主元素的递归算法 90

4．1．5 整数划分问题的递归算法 93

4．2 分治法 94

4．2．1 分治法的例子 95

4．2．2 分治法的设计原理 99

4．2．3 快速排序 106

4．2．4 多项式乘积和大整数乘法 111

4．2．5 平面点集最接近点对问题 117

4．2．6 选择问题 125

4．2．7 残缺棋盘问题 131

习题 136

参考文献 138

第5章 贪婪法 139

5．1 贪婪法引言 140

5．1．1 贪婪法的设计思想 140

5．1．2 贪婪法的例子——货郎担问题 141

5．2 背包问题 142

5．2．1 背包问题贪婪算法的实现 142

5．2．2 背包问题贪婪算法的分析 144

5．3 单源最短路径问题 145

5．3．1 解最短路径的狄斯奎诺算法 145

5．3．2 狄斯奎诺算法的实现 147

5．3．3 狄斯奎诺算法的分析 149

5．4 最小花费生成树问题 150

5．4．1 最小花费生成树引言 150

5．4．2 克鲁斯卡尔（Kruskal）算法 151

5．4．3 普里姆算法 155

5．5 霍夫曼（Huffman）编码问题 159

5．5．1 前缀码和最优二叉树 159

5．5．2 霍夫曼编码的实现 162

习题 164

参考文献 166

第6章 动态规划 168

6．1 动态规划的思想方法 168

6．1．1 动态规划的最优决策原理 168

6．1．2 动态规划实例——货郎担问题 169

6．2 多段图的最短路径问题 171

6．2．1 多段图的决策过程 172

6．2．2 多段图动态规划算法的实现 174

6．3 资源分配问题 175

6．3．1 资源分配的决策过程 176

6．3．2 资源分配算法的实现 178

6．4 设备更新问题 180

6．4．1 设备更新问题的决策过程 181

6．4．2 设备更新算法的实现 184

6．5 最长公共子序列问题 186

6．5．1 最长公共子序列的搜索过程 186

6．5．2 最长公共子序列算法的实现 189

6．6 0／1背包问题 190

6．6．1 0／1背包问题的求解过程 190

6．6．2 0／1背包问题的实现 192

6．7 RNA最大碱基对匹配问题 193

6．7．1 RNA最大碱基对匹配的搜索过程 194

6．7．2 RNA最大碱基对匹配算法的实现 196

习题 199

参考文献 201

第7章 回溯 202

7．1 回溯法的思想方法 202

7．1．1 问题的解空间和状态空间树 202

7．1．2 状态空间树的动态搜索 203

7．1．3 回溯法的一般性描述 205

7．2 n后问题 208

7．2．1 4后问题的求解过程 208

7．2．2 n后问题算法的实现 210

7．3 图的着色问题 212

7．3．1 图着色问题的求解过程 212

7．3．2 图的m着色问题算法的实现 214

7．4 哈密尔顿回路问题 215

7．4．1 哈密尔顿回路的求解过程 216

7．4．2 哈密尔顿回路算法的实现 217

7．5 0／1背包问题 219

7．5．1 回溯法解0／1背包问题的求解过程 219

7．5．2 回溯法解0／1背包问题算法的实现 222

7．6 回溯法的效率分析 225

习题 227

参考文献 228

第8章 分支与限界 229

8．1 分支与限界法的基本思想 229

8．2 作业分配问题 231

8．2．1 分支限界法解作业分配问题的思想方法 231

8．2．2 分支限界法解作业分配问题算法的实现 234

8．3 单源最短路径问题 236

8．3．1 分支限界法解单源最短路径问题的思想方法 237

8．3．2 分支限界法解单源最短路径问题算法的实现 239

8．4 0／1背包问题 241

8．4．1 分支限界法解0／1背包问题的思想方法和求解过程 242

8．4．2 0／1背包问题分支限界算法的实现 244

8．5 货郎担问题 247

8．5．1 费用矩阵的特性及归约 247

8．5．2 界限的确定和分支的选择 249

8．5．3 货郎担问题的求解过程 252

8．5．4 几个辅助函数的实现 255

8．5．5 货郎担问题分支限界算法的实现 261

习题 263

参考文献 265

第9章 随机算法 266

9．1 随机算法引言 266

9．1．1 随机算法的类型 266

9．1．2 随机数发生器 267

9．2 舍伍德算法 268

9．2．1 随机快速排序算法 268

9．2．2 随机选择算法 269

9．3 拉斯维加斯算法 273

9．3．1 字符串匹配 273

9．3．2 整数因子 277

9．4 蒙特卡罗算法 278

9．4．1 数组的主元素问题 278

9．4．2 素数测试 280

习题 283

参考文献 284

第10章 图和网络问题 285

10．1 图的遍历 285

10．1．1 图的深度优先搜索遍历 285

10．1．2 图的广度优先搜索遍历 289

10．1．3 无向图的接合点 292

10．1．4 有同图的强连通分支 296

10．2 网络流 299

10．2．1 网络流的概念 299

10．2．2 Ford_Fulkerson方法和最大容量增广 302

10．2．3 最短路径增广 306

10．3 二分图的最大匹配问题 311

10．3．1 预备知识 311

10．3．2 二分图最大匹配的匈牙利树方法 314

习题 319

参考文献 321

第11章 计算几何问题 323

11．1 引言 323

11．2 平面线段的交点问题 325

11．2．1 寻找平面线段交点的思想方法 326

11．2．2 寻找平面线段交点的实现 328

11．3 凸壳问题 333

11．3．1 凸壳问题的格雷厄姆（Graham）扫描法 333

11．3．2 格雷厄姆扫描法的实现 335

11．4 平面点集的直径问题 337

11．4．1 求取平面点集直径的思想方法 337

11．4．2 平面点集直径的求取 339

习题 341

参考文献 342

第12章 NP完全问题 343

12．1 P类和NP类问题 344

12．1．1 P类问题 344

12．1．2 NP类问题 345

12．2 NP完全问题 347

12．2．1 NP完全问题的定义 347

12．2．2 几个典型的NP完全问题 349

12．2．3 其他的NP完全问题 355

12．3 co_NP类和NPI类问题 355

习题 357

参考文献 358

第13章 计算复杂性 360

13．1 计算模型 360

13．1．1 图灵机的基本模型 360

13．1．2 k带图灵机和时间复杂性 363

13．1．3 离线图灵机和空间复杂性 365

13．1．4 可满足性问题和Cook定理 367

13．2 复杂性类型之间的关系 370

13．2．1 时间复杂性和空间复杂性的关系 370

13．2．2 时间谱系定理和空间谱系定理 373

13．2．3 填充变元 378

13．3 归约性关系 379

13．4 完备性 383

13．4．1 NLOGSPACE完全问题 383

13．4．2 PSPACE完全问题和P完全问题 384

习题 385

参考文献 387

第14章 下界 388

14．1 平凡下界 388

14．2 判定树模型 388

14．2．1 检索问题 389

14．2．2 排序问题 390

14．3 代数判定树模型 391

14．3．1 代数判定树模型及下界定理 391

14．3．2 极点问题 393

14．4 线性时间归约 394

14．4．1 凸壳问题 395

14．4．2 多项式插值问题 395

习题 397

参考文献 397

第15章 近似算法 399

15．1 近似算法的性能 399

15．2 装箱问题 400

15．2．1 首次适宜算法 401

15．2．2 最适宜算法及其他算法 402

15．3 顶点覆盖问题 404

15．4 货郎担问题 406

15．4．1 欧几里得货郎担问题 407

15．4．2 一般的货郎担问题 409

15．5 多项式近似方案 409

15．5．1 0／1背包问题的多项式近似方案 410

15．5．2 子集求和问题的完全多项式近似方案 413

习题 415

参考文献 416

参考文献 417