普通高校本科計算機專業特色教材精選·算法與程序設計：算法設計與分析（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王紅梅，鬍明 著

圖書標籤:

• 算法
• 數據結構
• 程序設計
• 算法分析
• 計算機專業
• 本科教材
• 精選教材
• 算法設計
• 計算方法
• 離散數學

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302307525

版次：2

商品編碼：11214031

品牌：清華大學

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十二五”國傢級規劃教材

開本：16開

齣版時間：2013-04-01

用紙：膠版紙

頁數：242

字數：357000

正文語種：中文

編輯推薦

　

教學主綫清晰，拓撲結構閤理。將算法設計技術分為基本的算法設計技術、基於搜索的算法設計技術、求解NP問題的算法設計技術三個模塊。

將經典問題與算法設計技術相結閤。以經典問題為載體，係統地介紹瞭算法設計技術及其在經典問題中的應用。

以問題求解為主綫，引導思維過程。按照“問題à想法à算法à程序”的模式介紹經典問題的求解過程，並用圖示闡明算法的設計過程。

正確處理算法和程序之間的關係。所有問題都用僞代碼和C++描述兩種形式給齣瞭算法描述，所有程序均在VC++6.0環境下調試通過。

發揮教材的窗口作用，引入智能算法。以通俗易懂的筆觸介紹瞭人工神經網絡、遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法和模擬淬火等智能優化算法。

內容簡介

　　《普通高校本科計算機專業特色教材精選·算法與程序設計：算法設計與分析（第2版）》將經典問題和算法設計技術很好地結閤起來，係統地介紹瞭算法設計技術及其在經典問題中的應用。全書共分四部分：第一部分是基礎知識，包括算法設計基礎和算法分析基礎；第二部分是基本的算法設計技術，包括蠻力法、分治法、減治法、動態規劃法和貪心法；第三部分是基於搜索的算法設計技術，包括迴溯法和分支限界法；第四部分是計算的限製，介紹瞭問題的復雜性、近似算法和概率算法。所有問題都用僞代碼給齣瞭算法描述，大多數問題都給齣瞭C++語言的算法實現，並且所有程序均在VC#6.0環境下調試通過。每章均附有一篇閱讀材料，以通俗易懂的方式介紹瞭算法領域的一些新研究成果。

　　《普通高校本科計算機專業特色教材精選·算法與程序設計：算法設計與分析（第2版）》內容豐富，深入淺、齣，結閤應用，圖例豐富，可作為高等院校計算機專業本科和研究生學習算法設計與分析的教材，也可供工程技術人員和自學者學習參考。

內頁插圖

目錄

第一部分 基礎知識
第1章 算法設計基礎
1.1 算法的基本概念
1.1.1 算法及其重要特性
1.1.2 算法的描述方法
1.1.3 算法設計的一般過程
1.2 為什麼要學習和研究算法
1.2.1 算法在問題求解中的地位
1.2.2 算法訓練能夠提高計算思維能力
1.2.3 算法研究是推動計算機技術發展的關鍵
1.3 重要的問題類型
1.3.1 查找問題
1.3.2 排序問題
1.3.3 圖問題
1.3.4 組閤問題
1.3.5 幾何問題
閱讀材料——算法研究與圖靈奬
習題1
第2章 算法分析基礎
2.1 算法的時間復雜性分析
2.1.1 輸入規模與基本語句
2.1.2 算法的漸進分析
2.1.3 最好、最壞和平均情況
2.1.4 非遞歸算法的時間復雜性分析
2.1.5 遞歸算法的時間復雜性分析
2.2 算法的空間復雜性分析
2.3 最優算法
2. 3.1 問題的計算復雜性下界
2.3.2 平凡下界
2.3.3 判定樹模型
閱讀材料——算法的實驗分析
習題2

第二部分 基本的算法設計技術
第3章 蠻力法
3.1 概述
3.1.1 蠻力法的設計思想
3.1.2一個簡單的例子百元買百雞問題
3.2 查找問題中的蠻力法
3.2.1 順序查找
3.2.2 串匹配問題
3.3 排序問題中的蠻力法
3. 3.1 選擇排序
3.3.2 起泡排序
3.4 組閤問題中的蠻力法
3.4.1 0/1背包問題
3.4.2 任務分配問題
3.5 圖問題中的蠻力法
3.5.1 哈密頓迴路問題
3.5.2 TSP問題
3.6 幾何問題中的蠻力法
3.6.1 最近對問題
3.6.2 凸包問題
閱讀材料——KMP算法中next值的計算
習題3
第4章 分治法
4.1 概述
4.1.1 分治法的設計思想
4.1.2一個簡單的例子數字鏇轉方陣
4.2 排序問題中的分治法
4.2.1 歸並排序
4.2.2 快速排序
……

第三部分 基於搜索的算法設計技術
第四部分 計算的限製

附錄A 名詞索引
參考文獻

前言/序言

第2版前言在ACM/IEEE-CS提交的CC2005中，將計算機專業的基本學科能力歸納為計算思維能力、算法設計與分析能力、程序設計與實現能力和係統能力。“算法設計與分析”課程不僅能夠培養學生的算法設計與分析能力，進一步增強程序設計與實現能力，而且能夠引導學生的思維過程，培養計算思維能力。用計算機求解問題的最重要環節就是將人的想法抽象為算法，在描述問題和求解問題的過程中，主要采用抽象思維和邏輯思維。因此，算法訓練就像一種思維體操，能夠鍛煉思維，使思維變得更清晰、更有邏輯。

本書在保持第1版基本體例不變的基礎上，進行瞭如下修改。

(1) 將算法設計技術重新進行分類，本書共分為四部分：基礎知識、基本的算法設計技術、基於搜索的算法設計技術和計算的限製，知識單元的拓撲結構如圖1所示。

圖1 知識單元的拓撲結構

(2) 按照“問題→想法→算法→程序”的模式介紹經典問題的設計與實現過程，所有問題都用僞代碼給齣瞭算法描述，大多數問題都給齣瞭C++語言的算法實現，並且所有程序均在VC++6.0環境下調試通過。讀者可嚮作者或齣版社索要程序源碼。

(3) 重寫瞭閱讀材料，以通俗易懂的筆觸介紹瞭人工神經網絡、遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法和模擬淬火等智能優化算法，每種算法均給齣一個簡單的應用舉例。

本書由王紅梅和鬍明共同執筆，王濤老師收集和整理瞭閱讀材料，鬍潔同學參與瞭代碼調試與校對工作，參加本書編寫的還有王晶春、黨源源、許建潮、逄煥利、姚慶安、肖巍等老師。

由於作者的知識和寫作水平有限，書稿雖幾經修改，仍難免有缺點和錯誤。熱忱歡迎同行專傢和讀者批評和指正，使本書在使用中不斷改進、日臻完善。

作 者2012年8月

算法設計與分析(第2版)

第1版前言算法設計與分析是計算機科學技術中處於核心地位的一門專業基礎課，越來越受到重視，CC2001和CCC2002都將“算法和復雜性”列為主領域，將算法設計策略、基本可計算性理論、P和NP問題類等算法設計技術和復雜性分析方法列為核心知識單元。

無論是計算科學還是計算實踐，算法都在其中扮演著重要角色，算法被公認為是計算機科學的基石。翻開重要的計算機學術刊物，算法都占有一席之地，沒有算法，計算機程序將不復存在。對於計算機專業的學生，學會讀懂算法、設計算法，應該是一項最基本的要求，而發明算法則是計算機學者的最高境界。

提高學生的問題求解能力是高等教育的一個主要目標，在計算機科學的課程體係中，安排一門關於算法設計與分析的課程是非常必要的，因為這門課程能夠引導學生的思維過程，告訴學生如何應用一些特定的算法設計策略來解決問題。學習算法還能夠提高學生分析問題的能力。算法可以看作是解決問題的一類特殊方法--它不是問題的答案，而是經過精確定義的、用來獲得答案的求解過程。因此，無論是否涉及計算機，特定的算法設計技術都可以看作是問題求解的有效策略。

本書將計算機經典問題和算法設計技術很好地結閤起來，係統地介紹瞭算法設計技術及其在經典問題中的應用。通過同一算法設計技術在不同問題中的應用進行比較，牢固掌握算法設計技術的基本策略；通過不同的算法設計技術在同一問題中的應用進行比較，更容易體會到算法設計技術的思想方法，收到融會貫通的效果。所以，本書采用瞭模塊化的設計思想，讀者除瞭按本書組織的章節學習外，還可以將每種算法設計技術的問題提取齣來，比較解決相同問題的不同解決方法。隨著本書內容的不斷展開，讀者也將感受到綜閤應用多種算法設計技術有時可以更有效地解決問題。

全書共12章，第1章介紹瞭算法的基本概念和算法分析方法，第2章從算法的觀點非形式化地介紹瞭NP完全理論，第3章~第11章分彆介紹瞭蠻力法、分治法、減治法、動態規劃法、貪心法、迴溯法、分支限界法、概率算法和近似算法等算法設計技術，第12章基於圖靈機計算模型介紹瞭計算復雜性理論。

書中所有問題均給齣瞭若乾應用實例，每章還設有一個實驗項目，通過設計提高學生創造性思維的培養。每章均附有一篇閱讀材料，以通俗易懂的筆觸介紹瞭算法領域的一些最新研究成果，保證知識的先進性。書中所有算法均給齣瞭僞代碼，大部分算法還給齣瞭C++描述。在算法介紹上，注重對問題求解過程的理解，注重算法設計思路和分析過程的講解，體現瞭“授之以漁”的教學理念。

王濤老師收集和整理瞭本書的閱讀材料，參加本書編寫的還有鬍明、許建潮、孫衛佳、逄煥利、劉鋼、陳誌雨等老師，研究生張倩、魏卓調試瞭本書的全部算法。

由於作者的知識和寫作水平有限，書稿雖幾經修改，仍難免有缺點和錯誤。熱忱歡迎同行專傢和讀者批評指正，使本書在使用中不斷改進、日臻完善。

作 者2006年2月

精煉思維，構建高效：算法設計的藝術與科學 在信息時代浪潮奔湧的今天，算法，作為計算機科學的核心基石，其重要性不言而喻。從搜索引擎的快速響應，到人工智能的深度學習，再到大數據的高效處理，無不閃耀著算法的智慧光芒。本書並非聚焦於某一本特定的教材，而是緻力於從更廣闊的視角，深入剖析算法設計與分析這一計算機科學的靈魂學科，為讀者開啓一扇通往高效、優化計算世界的門。 為何算法如此重要？ 想象一下，當你在海量信息中搜索一個特定的詞匯，如果沒有任何高效的查找機製，這無疑將是一項幾乎不可能完成的任務。算法，正是賦予計算機解決這些復雜問題的能力。它不僅僅是代碼的一係列指令，更是解決問題的策略、步驟和思想的凝練。一個優秀的算法，能夠極大地提升程序的運行效率，節省寶貴的計算資源，甚至在某些情況下，決定瞭問題的可解性。 在軟件開發中，算法的優劣直接影響著用戶體驗。一個響應迅速、操作流暢的應用，背後必然凝聚著精妙絕倫的算法設計。反之，低效的算法可能導緻程序卡頓、崩潰，甚至在性能瓶頸麵前無能為力。因此，掌握算法的設計與分析，是每一位有誌於在計算機領域有所建樹的學子和從業者必須具備的核心競爭力。 算法設計：從問題到解決方案的智慧旅程 算法設計並非憑空想象，而是一個嚴謹而富有創造性的過程。它要求我們深入理解問題的本質，識彆問題的關鍵約束和目標，然後纔能著手設計齣解決問題的“藍圖”。這個過程通常包含以下幾個關鍵環節： 問題理解與建模： 這是算法設計的起點。我們需要清晰地界定問題的輸入、輸齣以及期望達成的結果。有時，將現實世界的問題抽象成一個數學模型或邏輯模型，是進行有效算法設計的前提。例如，經典的旅行商問題，就是要將“尋找最短路徑”這樣一個現實需求，轉化為一個圖論模型。 選擇閤適的算法範式： 算法設計並非萬能的，不同的問題類型適閤不同的設計範式。本書將探討多種經典的算法設計策略，它們如同工具箱中的利器，等待我們去選擇和運用： 分治法（Divide and Conquer）： 將一個大問題分解成若乾個規模更小的子問題，然後分彆解決子問題，最後將子問題的解閤並起來，形成原問題的解。例如，快速排序、歸並排序等都采用瞭這種思想。它的精髓在於“分而治之”，就像處理一堆零散的碎片，先將其分成幾組，再逐一處理，最後將整理好的各組再閤並。 動態規劃（Dynamic Programming）： 適用於具有重疊子問題和最優子結構性質的問題。通過存儲已計算的子問題的解，避免重復計算，從而獲得最優解。這就像是一個聰明的學習者，一旦掌握瞭一個知識點，就會牢牢記住，遇到類似問題時直接套用，而不是每次都從頭開始推導。斐波那契數列的計算、背包問題等都是動態規劃的經典應用。 貪心算法（Greedy Algorithm）： 在每一步選擇中都采取在當前狀態下最好或最優（即最有利）的選擇，從而希望導緻結果是全局最好或最優的。它就像一個做事果斷的人，在每個階段都選擇當下最直接、最能帶來收益的選項，期望最終能夠達成最優目標。但需要注意的是，貪心算法並非萬能，其正確性需要嚴格證明。例如，霍夫曼編碼、最小生成樹算法（Prim算法、Kruskal算法）都屬於貪心算法。 迴溯法（Backtracking）： 是一種通過搜索解決問題的方法。它嘗試逐步地構建一個解決方案，並不斷地檢查當前構建的解決方案是否可能導緻最終的有效解決方案。如果當前路徑無法導齣有效解，則“迴溯”到上一步，嘗試其他選擇。這就像是在迷宮中探索，每條路都試著走一下，如果走不通就返迴重新選擇另一條路。八皇後問題、數獨求解都是典型的迴溯法應用。 分支限界法（Branch and Bound）： 是一種用於求解優化問題的算法。它以係統的方式搜索解空間，通過剪枝（Branch）和限界（Bound）來避免搜索無用的分支，從而提高求解效率。它在迴溯法的基礎上，增加瞭對子問題的最優解下界的估計，從而能夠更有效地排除不可能産生最優解的搜索分支。 算法實現： 理論上的算法設計需要轉化為計算機可以執行的語言。這涉及到具體的編程技巧和數據結構的運用，選擇閤適的數據結構往往能夠事半功倍。 算法分析：衡量與優化算法的尺度 設計齣算法隻是第一步，更重要的是如何評價和改進它。算法分析就是用來衡量算法效率的“標尺”，它幫助我們理解算法的性能，並找齣改進的空間。 時間復雜度（Time Complexity）： 衡量算法執行時間隨輸入規模增長而增長的速度。我們通常使用大O記法（Big O notation）來錶示時間復雜度，它描述瞭算法執行時間的最壞情況增長趨勢。例如，O(1)錶示常數時間，O(log n)錶示對數時間，O(n)錶示綫性時間，O(n log n)錶示綫性對數時間，O(n^2)錶示平方時間，O(2^n)錶示指數時間。理解時間復雜度，能夠幫助我們預判算法在處理大規模數據時的錶現。 空間復雜度（Space Complexity）： 衡量算法在執行過程中所占用的內存空間隨輸入規模增長而增長的速度。同樣，我們使用大O記法來錶示空間復雜度。一個空間復雜度較低的算法，在資源受限的環境下更具優勢。 漸進分析（Asymptotic Analysis）： 算法分析主要關注當輸入規模趨於無窮大時，算法的性能錶現。這有助於我們忽略常數項和低階項的影響，專注於算法的核心效率。 平均情況分析與最壞情況分析： 最壞情況分析（Worst-case Analysis）： 關注算法在最不利輸入下的執行情況。這種分析提供瞭算法性能的上限保證，是最常用的分析方法。 平均情況分析（Average-case Analysis）： 關注算法在所有可能的輸入下，平均的執行情況。這種分析更能反映算法在實際應用中的平均錶現，但通常更復雜，需要對輸入數據的概率分布有所假設。 數據結構與算法的協同作用 算法的效率往往與數據結構的選取緊密相關。數據結構是組織和存儲數據的方式，而算法是處理這些數據的方法。選擇閤適的數據結構，能夠極大地簡化算法設計，並提升算法的性能。本書將探討各種經典數據結構，並分析它們與不同算法之間的協同作用： 數組（Array）： 簡單高效的綫性結構，適閤隨機訪問。 鏈錶（Linked List）： 靈活的綫性結構，適閤插入和刪除操作。 棧（Stack）與隊列（Queue）： 後進先齣（LIFO）和先進先齣（FIFO）的綫性結構，常用於解決特定問題。 樹（Tree）： 非綫性結構，具有層次關係，如二叉樹、二叉搜索樹、平衡二叉樹，在搜索、排序等方麵有廣泛應用。 圖（Graph）： 復雜的非綫性結構，用來錶示對象之間的關係，在網絡、路徑查找等方麵至關重要。 哈希錶（Hash Table）： 通過哈希函數實現快速查找、插入和刪除，效率極高。 理論與實踐的結閤 算法設計與分析不僅僅是抽象的理論，更是解決實際問題的強大工具。本書將通過大量的典型問題和實例，引導讀者將理論知識應用於實踐。從經典的排序和查找算法，到復雜的圖算法和字符串匹配算法，再到 NP-hard 問題的探討，都將幫助讀者建立起解決實際計算問題的信心和能力。 深入探索，不止於此 對於有誌於深入研究算法的讀者，本書還將觸及更前沿的領域： NP-hard 問題與近似算法： 探討那些目前為止尚未找到高效（多項式時間）解的計算難題，以及如何設計近似算法來獲得接近最優的解。 隨機化算法： 利用隨機性來設計和分析算法，有時能獲得意想不到的效率提升。 並行算法與分布式算法： 隨著計算能力的提升，如何設計能夠在多處理器或多機器上協同工作的算法，成為新的研究熱點。 成為一名優秀的算法工程師 掌握算法設計與分析，將使你具備解決復雜計算問題的能力，讓你在麵對挑戰時，能夠從容地設計齣高效、優化的解決方案。這不僅僅是掌握一門技術，更是一種思維方式的培養，一種精煉、嚴謹、邏輯化的思考模式。希望本書能夠點亮你探索算法世界的旅程，助你在計算機科學的道路上，不斷前行，成就非凡。

評分☆☆☆☆☆

作為一名計算機專業的教師，我一直在尋找一本能夠真正幫助學生理解算法精髓的教材。這本書的內容選擇和編排方式，給我留下瞭深刻的印象。它在“算法設計與分析”這個核心主題下，涵蓋瞭從基礎的查找、排序，到更復雜的圖算法、動態規劃，再到 NP-hard 問題的一些初步探討，脈絡清晰，重點突齣。書中對每一種算法都進行瞭嚴謹的數學分析，包括時間復雜度和空間復雜度，並提供瞭多種實現方式和優化思路，這對於培養學生嚴謹的學術態度和解決實際問題的能力非常有幫助。我尤其贊賞書中對“攤還分析”和“概率分析”等高級分析方法的介紹，雖然是麵嚮本科教材，但能觸及這些前沿的分析技術，無疑能拓寬學生的視野。此外，每章後的習題設計得既有理論深度，又不乏工程實踐的指導意義，能夠很好地檢驗學生的學習成果。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書，就被它“精選”二字吸引瞭，感覺像是在眾多算法書中尋覓到瞭瑰寶。翻開序言，作者提到編寫這本書的初衷是為瞭提升本科計算機專業學生的算法思維和工程實踐能力，這一點讓我非常贊同。畢竟，算法是計算機科學的靈魂，沒有紮實的算法基礎，很多高深的領域都難以涉足。書中通過大量的案例，將抽象的算法概念變得生動形象，比如在講排序算法時，不僅列齣瞭代碼，還配有圖示，甚至還模擬瞭排序過程，這對於初學者來說簡直是福音。我特彆喜歡其中關於“動態規劃”的章節，作者循序漸進地引導我們理解狀態轉移方程的含義，而不是簡單地給齣公式。雖然我還沒有深入研讀完，但就目前的閱讀體驗而言，這本書的講解方式非常符閤本科生的認知規律，既有理論深度，又不失趣味性，讓人讀起來不會感到枯燥乏味。期待後續章節能帶來更多驚喜。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計確實很有特色，給我的閱讀體驗增添瞭不少色彩。每個章節的開頭都會有“本章目標”和“引言”，清晰地指明瞭學習方嚮，避免瞭迷失方嚮。而章節末尾的“習題與思考”更是點睛之筆，題目類型多樣，從基礎概念的鞏固到復雜問題的分析，都涵蓋其中，並且難度梯度設計得很閤理，既有挑戰性，又能激發我的思考。我嘗試做瞭幾個題目，感覺對知識點的掌握又上瞭一個颱階。更值得一提的是，書中對一些經典算法的實現，采用瞭多種語言（雖然我隻關注瞭Java部分），這對於跨語言學習者來說是一個很大的優勢，可以對比不同語言的實現方式，加深對算法本身理解。此外，書中穿插的“算法故事”和“曆史淵源”也很有趣，讓我對算法的發展脈絡有瞭更深的認識，不再覺得算法隻是冰冷的邏輯，而是人類智慧的結晶。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對算法充滿好奇的學生，總想著能弄明白“為什麼”這些算法能這麼工作。這本書在這方麵做得相當不錯。它不僅僅是給齣算法的步驟，而是會追溯到算法的設計思想，比如在講“分治法”時，會先從“分解問題”、“解決子問題”、“閤並解”這三個核心步驟入手，然後再用快速排序、歸並排序等具體例子來印證。我特彆欣賞的是，書中對“迴溯法”和“分支限界法”的區分講解，兩者都涉及搜索，但側重點不同，這本書用清晰的邏輯和實例，讓我一下子就明白瞭它們的本質區彆，避免瞭混淆。而且，書中的圖解也非常精煉，將一些復雜的算法過程可視化，這對於我這種視覺型學習者來說，簡直是救星。雖然有的地方的數學推導有點燒腦，但配閤著前麵的概念講解，最終還是能理解的。

評分☆☆☆☆☆

我是一名即將畢業的本科生，在找工作前希望能鞏固一下算法基礎，這本書正好滿足瞭我的需求。它在“算法設計與分析”這個主題下，對各種算法的原理、復雜度分析以及優化方法都做瞭非常深入的探討。例如，在講圖算法時，不僅僅是介紹瞭DFS和BFS，還詳細講解瞭Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等，並且對它們的時間復雜度和適用場景進行瞭詳盡的分析。我印象最深的是關於“貪心算法”的章節，作者用瞭一個非常有啓發性的例子——“活動選擇問題”，通過逐步分析，讓我們理解貪心策略的適用條件和局限性，這比死記硬背公式要有效得多。書中還提供瞭許多用於分析算法效率的工具和技巧，比如主定理、遞歸樹法等，這些對於理解算法的性能至關重要。總的來說，這本書的理論性很強，對於想要深入理解算法的同學來說，絕對是一本不可多得的好書。

評分☆☆☆☆☆

物流很快

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯，學校用書，好好學習一下

評分☆☆☆☆☆

挺好的，也很快。書是新的。帶郵費有點貴啊

評分☆☆☆☆☆

快遞沒話說，很快！書很好用

評分☆☆☆☆☆

內容涵蓋範圍上還是有些問題 總體質量不錯 值得閱讀

評分☆☆☆☆☆

快遞沒話說，很快！書很好用

評分☆☆☆☆☆

書店質量很好，發貨的速度也很快。價格在拿捲後也挺便宜

評分☆☆☆☆☆

第二版與第一版差彆不大，講的全麵，c++語言錶達。

評分☆☆☆☆☆

書很新，印刷質量很好，是正版