算法設計 Algorithm Design

Jon Kleinberg,éva Tardos 王海鵬

  • 出版商: 人民郵電
  • 出版日期: 2021-03-01
  • 定價: $714
  • 售價: 8.5$607
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 503
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 7115546649
  • ISBN-13: 9787115546647
  • 此書翻譯自: Algorithm Design (NIE-Paperback)

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相關主題

商品描述

這是一本關於算法設計和分析的經典教材。
本書圍繞算法設計進行組織,對每種算法技術用多個典型範例進行分析,
把算法的理論跟實際問題結合起來,具有很大的啟發性。
本書側重算法設計思路,每章都從實際問題出發,
經過深入具體的分析引出相應算法的設計思想,並對算法的正確性和復雜性進行合理的分析和論證。
本書覆蓋面廣,且含有200多道精彩的習題,最後還擴展了PSPACE問題、參數復雜性等內容。

作者簡介

Jon Kleinberg

康奈爾大學計算機科學教授。
他於1996年從麻省理工學院獲得博士學位。
他榮獲過美國國家科學基金會事業獎、海軍研究局青年研究員獎、
IBM 傑出創新獎和美國國家科學院創新研究獎等眾多獎項。
他的研究集中在算法上,特別是與網絡結構和信息相關的算法,
以及這些算法在信息科學、優化、數據挖掘以及計算生物學等方面的應用。

 

éva Tardos

康奈爾大學計算機科學教授。
她是美國藝術與科學學院院士、ACM會士。
她榮獲過美國國家科學基金會總統青年研究員獎和富爾克森獎等眾多獎項。
她的研究興趣主要集中在圖和網絡問題的算法設計和分析上。
她因在網絡流算法和網絡問題的近似算法方面的工作而聞名。
她最近的工作重點是算法博弈論。

 

譯者簡介

王海鵬

軟件開發者、譯者、培訓講師。
他擁有二十餘年 IT 行業經驗,翻譯了二十餘本軟件開發相關圖書,為行業內多家知名公司提供過培訓。
他使用的開發語言主要有 C/C++、Java和 Lua。
他專注於提高軟件開發的效率和品質,並在量化交易領域擁有豐富的經驗。

目錄大綱

目 錄

第 1章 引言:一些典型問題 1

1.1 第 一個問題:穩定匹配 1

1.2 5個典型問題 8

帶解答的練習 12

練習 14

註釋和進一步閱讀 17

第 2章 算法分析基礎 18

2.1 計算可解性 18

2.2 增長的漸近階 21

2.3 用列表和數組實現穩定匹配算法 26

2.4 常見運行時間綜述 29

2.5 更復雜的數據結構:優先隊列 35

帶解答的練習 40

練習 41

註釋和進一步閱讀 44

第3章 圖 45

3.1 基本定義和應用 45

3.2 圖連通性和圖遍歷 48

3.3 用隊列和棧實現圖遍歷 53

3.4 二分性測試:廣度優先搜索的應用 58

3.5 有向圖中的連通性 59

3.6 有向無環圖和拓撲排序 61

帶解答的練習 64

練習 66

註釋和進一步閱讀 69

第4章 貪心算法 70

4.1 區間調度:貪心算法保持領先 70

4.2 最小化延遲的調度:交換論證 76

4.3 最優緩存:更復雜的交換論證 80

4.4 圖的最短路徑 83

4.5 最小生成樹問題 87

4.6 實現Kruskal算法:Union-Find數據結構 92

4.7 聚類 97

4.8 哈夫曼碼和數據壓縮 99

*4.9 最小開銷樹形圖:多階段貪心算法 109

帶解答的練習 113

練習 116

註釋和進一步閱讀 125

第5章 分治 127

5.1 第 一個遞推式:歸並排序算法 127

5.2 進一步的遞推關系 130

5.3 計數逆序 134

5.4 尋找最近點對 137

5.5 整數乘法 141

5.6 捲積和快速傅里葉變換 142

帶解答的練習 148

練習 150

註釋和進一步閱讀 152

第6章 動態規劃 153

6.1 加權區間調度:遞歸過程 153

6.2 動態規劃原理:備忘錄或子問題迭代 157

6.3 分段最小二乘:多重選擇 159

6.4 子集和與背包:加一個變量 162

6.5 RNA二級結構:區間上的動態規劃 166

6.6 序列比對 169

6.7 通過分治在線性空間中序列比對 173

6.8 圖中的最短路徑 177

6.9 最短路徑和距離向量協議 182

*6.10 圖中的負環 184

帶解答的練習 187

練習 190

註釋和進一步閱讀 204

第7章 網絡流 205

7.1 最大流問題和Ford-Fulkerson算法 205

7.2 網絡中的最大流和最小割 211

7.3 選擇好的增廣路徑 214

*7.4 預流推進最大流算法 218

7.5 第 一個應用:二分匹配問題 225

7.6 有向圖和無向圖中的不相交路徑 228

7.7 最大流問題的擴展 232

7.8 調查設計 236

7.9 航空公司調度 237

7.10 圖像分割 240

7.11 項目選擇 243

7.12 棒球排除 246

*7.13 進一步的方向:為匹配問題增加開銷 249

帶解答的練習 253

練習 255

註釋和進一步閱讀 274

第8章 NP和計算難解性 276

8.1 多項式時間歸約 276

8.2 通過“小配件”歸約:可滿足性問題 280

8.3 有效證書和NP的定義 283

8.4 NP完全問題 285

8.5 排序問題 289

8.6 劃分問題 294

8.7 圖著色 297

8.8 數值問題 300

8.9 co-NP和NP的不對稱性 303

8.10 困難問題的部分分類 305

帶解答的練習 307

練習 309

註釋和進一步閱讀 323

第9章 PSPACE:NP之外的一類問題 324

9.1 PSPACE 324

9.2 PSPACE中的一些難題 325

9.3 在多項式空間中求解量化問題和博弈 327

9.4 在多項式空間中求解規劃問題 328

9.5 證明問題是PSPACE完全的 331

帶解答的練習 334

練習 335

註釋和進一步閱讀 336

第 10章 擴展易解性的界限 337

10.1 尋找小的頂點覆蓋 338

10.2 求解樹上的NP困難問題 340

10.3 圓弧集著色 343

*10.4 圖的樹分解 349

*10.5 構造樹分解 356

帶解答的練習 361

練習 363

註釋和進一步閱讀 365

第 11章 近似算法 366

11.1 貪心算法和最優值的界限:負載均衡問題 366

11.2 中心選址問題 370

11.3 集合覆蓋:一般貪心啟發式 374

11.4 定價方法:頂點覆蓋 378

11.5 用定價方法最大化:不相交路徑問題 382

11.6 線性規劃和舍入:頂點覆蓋的應用 386

*11.7 再論負載均衡:更高級的LP應用 390

11.8 任意好的近似:背包問題 394

帶解答的練習 398

練習 399

註釋和進一步閱讀 404

第 12章 局部搜索 406

12.1 優化問題的地形 406

12.2 Metropolis算法和模擬退火算法 409

12.3 局部搜索在Hopfield神經網絡中的應用 412

12.4 通過局部搜索的最大割近似 415

12.5 選擇鄰居關系 417

*12.6 用局部搜索分類 418

12.7 最優響應動態和納什均衡 423

帶解答的練習 430

練習 431

註釋和進一步閱讀 433

第 13章 隨機算法 434

13.1 第 一個應用:消除爭用 435

13.2 尋找全局最小割 438

13.3 隨機變量及其期望 442

13.4 MAX 3-SAT的隨機近似算法 445

13.5 隨機分治:找中位數和Quicksort 447

13.6 哈希:字典的隨機實現 452

13.7 尋找最近點對:隨機方法 457

13.8 隨機緩存 462

13.9 切爾諾夫界 467

13.10 負載均衡 468

13.11 分組路由 470

13.12 背景知識:一些基本概率定義 474

帶解答的練習 479

練習 483

註釋和進一步閱讀 489

後記:永遠運行的算法 491

參考文獻 497