-
算法導論
（2009年麻省理工學院出版社出版的圖書）
鎖定
算法導論內容簡介
《算法導論》自第一版出版以來，已經成為世界範圍內廣泛使用的大學教材和專業人員的標準參考手冊。本書全面論述了算法的內容，從一定深度上涵蓋了算法的諸多方面，同時其講授和分析方法又兼顧了各個層次讀者的接受能力。各章內容自成體系，可作為獨立單元學習。所有算法都用英文和偽代碼描述，使具備初步編程經驗的人也可讀懂。全書講解通俗易懂，且不失深度和數學上的嚴謹性。第二版增加了新的章節，如算法作用、概率分析與隨機算法、線性編程等，幾乎對第一版的各個部分都作了大量修訂。
本書深入淺出，全面地介紹了計算機算法。對每一個算法的分析既易於理解又十分有趣，並保持了數學嚴謹性。本書的設計目標全面，適用於多種用途。涵蓋的內容有：算法在計算中的作用，概率分析和隨機算法的介紹。本書專門討論了線性規劃，介紹了動態規劃的兩個應用，隨機化和線性規劃技術的近似算法等，還有有關遞歸求解、快速排序中用到的劃分方法與期望線性時間順序統計算法，以及對貪心算法元素的討論。本書還介紹了對強連通子圖算法正確性的證明，對哈密頓迴路和子集求和問題的NP完全性的證明等內容。全書提供了900多個練習題和思考題以及敍述較為詳細的實例研究。
本書內容豐富，對本科生的數據結構課程和研究生的算法課程都是很實用的教材。本書在讀者的職業生涯中，也是一本案頭的數學參考書或工程實踐手冊。
[1]
算法導論圖書目錄
前言（Preface）
第一部分（Part I） 基礎（Foundations）
第1章 計算中算法的角色（The Role of Algorithms in Computing）
第2章 開始（Getting Started）
第3章 函數的增長率（Growth of Functions）
第4章 遞歸（Recurrences）
第二部分（Part II） 排序與順序統計量（Sorting and Order Statistics）
第6章 堆排序（Heapsort）
第7章 快速排序（Quicksort）
第8章 線性時間中的排序（Sorting in Linear Time）
第9章 中值與順序統計（Medians and Order Statistics）
第三部分（Part III） 數據結構（Data Structures）
第10章 基本的數據結構（Elementary Data Structures）
第11章 散列表（Hash Tables）
第12章 二叉查找樹（Binary Search Trees）
第13章 紅-黑樹（Red-Black Trees）
第14章 擴充的數據結構（Augmenting Data Structures）
第四部分（Part IV） 高級設計與分析技術（Advanced Design and Analysis Techniques）
第15章 動態規劃（Dynamic Programming）
第16章 貪婪算法（Greedy Algorithms）
第17章 分攤分析（Amortized Analysis）
第五部分（Part V） 高級的數據結構（Advanced Data Structures）
第18章 B-樹（B-Trees）
第19章 二項式堆（Binomial Heaps）
第20章 斐波納契堆（Fibonacci Heaps）
第21章 不相交集的數據結構（Data Structures for Disjoint Sets）
第六部分（Part VI） 圖算法（Graph Algorithms）
第22章 基本的圖算法（Elementary Graph Algorithms）
第23章 最小生成樹（Minimum Spanning Trees）
第24章 單源最短路徑（Single-Source Shortest Paths）
第25章 全對的最短路徑（All-Pairs Shortest Paths）
第26章 最大流（Maximum Flow）
第七部分（Part VII） 算法問題選編（Selected Topics）
第27章 排序網絡（Sorting Networks）
第28章 矩陣運算（Matrix Operations）
第29章 線性規劃（Linear Programming）
第31章 數論算法（Number-Theoretic Algorithms）
第32章 字符串匹配（String Matching）
第33章 計算幾何學（Computational Geometry）
第34章 NP-完備性（NP-Completeness）
第35章 近似算法（Approximation Algorithms）
第八部分（Part VIII） 附錄：數學基礎知識（Mathematical Background）
附錄A 求和（Summations）
附錄B 集合等離散數學內容（Sets, Etc.）
附錄C 計數與概率（Counting and Probability）
附錄D 矩陣（Matrix）
參考文獻（Bibliography）
算法導論作者簡介
托馬斯·科爾曼（Thomas H. Cormen）是達特茅斯學院計算機系教授。
- 參考資料
-
- 1. 算法導論 ．豆瓣讀書[引用日期2017-07-12]
- 2. Thomas H. Cormen,Charles E. Leiserson,Ronald L. Rivest,Clifford Stein．Introduction to Algorithms, Third Edition．美國：麻省理工學院出版社，2009
- 3. Introduction to Algorithms, Third Edition ．The MIT Press[引用日期2020-08-03]
