| 作者 |
| 罗德·斯蒂芬斯 George T.Heineman Gary Pollice Stanley Selkow |
| 丛书名 |
| 计算机科学丛书 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社 |
| ISBN |
| 9782101251522 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------算法基础：Python和C#语言实现（原书第2版）--------------------------- 本书第2版进行了全面修订与更新，更加易于学习。书中描述了那些重要且经典的算法，并且说明了不同算法的适用情境。跟随作者的讲解，读者将学会分析既有算法，进而理解算法背后的原理。同时，读者也将学习创建新的算法，以适应未来的新需求。这些有用的算法包括：操作常用数据结构的方法，高级数据结构，网络算法，以及数值算法。此外，书中还包含通用的问题求解技巧。除了描述算法，作者还详细介绍了如何分析算法的性能。书中提供大量练习，读者可以自己探索修改算法的方法，以便将其应用于新的情境。 ---------------------------算法技术手册 原书第2版--------------------------- O’Reilly Media通过图书、杂志、在线服务、调查研究和会议等方式传播创新知识。自1978年开始，O’Reilly一直都是前沿发展的见证者和推动者。超级极客们正在开创着未来，而我们关注真正重要的技术趋势——通过放大那些“细微的信号”来刺激社会对新科技的应用。作为技术社区中活跃的参与者，O’Reilly的发展充满了对创新的倡导、创造和发扬光大。 O’Reilly为软件开发人员带来革命性的“动物书”；创建第一个商业网站（GNN）；组织了影响深远的开放源代码峰会，以至于开源软件运动以此命名；创立了Make杂志，从而成为DIY革命的主要先锋；公司一如既往地通过多种形式缔结信息与人的纽带。O’Reilly的会议和峰会集聚了众多超级极客和高瞻远瞩的商业领袖，共同描绘出开创新产业的革命性思想。作为技术人士获取信息的选择，O’Reilly现在还将先锋专家的知识传递给普通的计算机用户。无论是通过书籍出版，在线服务或者面授课程，每一项O’Reilly的产品都反映了公司不可动摇的理念——信息是激发创新的力量。 业界评论 “O’Reilly Radar博客有口皆碑。” ——Wired “O’Reilly凭借一系列（真希望当初我也想到了）非凡想法建立了数百万美元的业务。” ——Business 2.0 “O’Reilly Conference是聚集关键思想领袖的绝对典范。” . ——CRN “一本O’Reilly的书就代表一个有用、有前途、需要学习的主题。” ——Irish Times “Tim是位特立独行的商人，他不光放眼于最长远、最广阔的视野并且切实地按照Yogi Berra的建议去做了：‘如果你在路上遇到岔路口，走小路（岔路）。’回顾过去Tim似乎每一次都选择了小路，而且有几次都是一闪即逝的机会，尽管大路也不错。” ——Linux Journal |
| 目录 |
---------------------------算法基础：Python和C#语言实现（原书第2版）--------------------------- 出版者的话 译者序 前言 作者简介 第1章 算法基础 1 1.1 方法 1 1.2 算法和数据结构 2 1.3 伪代码 2 1.4 算法的特点 4 1.4.1 大O符号 5 1.4.2 常用的运行时间函数 7 1.4.3 运行时间函数的可视化比较 11 1.5 实际考虑 12 1.6 本章小结 13 1.7 练习题 14 第2章 数值算法 16 2.1 数据随机化 16 2.1.1 随机数生成器 16 2.1.2 随机化数组 20 2.1.3 生成非均匀分布 21 2.1.4 随机行走 22 2.2 查找最大公约数 25 2.2.1 计算最大公约数 25 2.2.2 最大公约数算法的扩展应用 27 2.3 计算乘幂 28 2.4 处理素数 29 2.4.1 查找素数因子 29 2.4.2 查找素数 31 2.4.3 素性检验 32 2.5 计算数值积分 33 2.5.1 矩形法则 34 2.5.2 梯形法则 34 2.5.3 自适应积分算法 35 2.5.4 蒙特卡罗积分法 37 2.6 方程求解 38 2.7 高斯消元法 40 2.7.1 前向消元 40 2.7.2 后向代换 41 2.7.3 算法实现 42 2.8 最小二乘法拟合 42 2.8.1 线性最小二乘法 43 2.8.2 多项式最小二乘法 44 2.9 本章小结 45 2.10 练习题 46 第3章 链表 48 3.1 基本概念 48 3.2 单向链表 49 3.2.1 遍历链表 49 3.2.2 查找节点 49 3.2.3 使用哨兵 50 3.2.4 在顶部添加节点 51 3.2.5 在尾部添加节点 51 3.2.6 在指定节点后插入节点 52 3.2.7 删除节点 52 3.3 双向链表 53 3.4 有序链表 54 3.5 自组织链表 55 3.5.1 前移方法 56 3.5.2 交换方法 56 3.5.3 计数方法 56 3.5.4 混合方法 56 3.5.5 伪代码 57 3.6 链表算法 57 3.6.1 复制链表 58 3.6.2 插入排序 58 3.6.3 选择排序 60 3.7 多线链表 61 3.8 循环链表 61 3.8.1 标记节点 62 3.8.2 使用哈希表 63 3.8.3 链表回溯 64 3.8.4 链表反转 65 3.8.5 龟兔赛跑算法 66 3.8.6 双向链表中的环路 68 3.9 本章小结 68 3.10 练习题 68 第4章 数组 70 4.1 基本概念 70 4.2 一维数组 72 4.2.1 查找数组元素 72 4.2.2 查找最大值、最小值和平均值 72 4.2.3 查找中值 73 4.2.4 查找众数 74 4.2.5 插入数组元素 76 4.2.6 删除数组元素 77 4.3 非零数组下界 77 4.3.1 二维数组 78 4.3.2 高维数组 78 4.4 三角形数组 81 4.5 稀疏数组 83 4.5.1 查找行或列 84 4.5.2 获取元素的值 85 4.5.3 设置元素的值 86 4.5.4 删除数组元素 87 4.6 矩阵 89 4.7 本章小结 91 4.8 练习题 91 第5章 堆栈和队列 93 5.1 堆栈 93 5.1.1 链表堆栈 94 5.1.2 数组堆栈 95 5.1.3 双堆栈 96 5.1.4 堆栈算法 97 5.2 队列 101 5.2.1 链表队列 101 5.2.2 数组队列 102 5.2.3 特殊队列 104 5.3 二项堆 105 5.3.1 二项树的定义 105 5.3.2 二项堆的定义 106 5.3.3 合并树 107 5.3.4 合并堆 108 5.3.5 入队操作 111 5.3.6 出队操作 111 5.3.7 运行时间分析 112 5.4 本章小结 113 5.5 练习题 113 第6章 排序 115 6.1 O(N 2)算法 115 6.1.1 数组的插入排序算法 115 6.1.2 数组的选择排序算法 116 6.1.3 冒泡排序算法 117 6.2 O(NlogN)算法 119 6.2.1 堆排序算法 120 6.2.2 快速排序算法 124 6.2.3 合并排序算法 130 6.3 小于O(NlogN)的算法 132 6.3.1 计数排序算法 132 6.3.2 鸽巢排序算法 133 6.3.3 桶排序算法 135 6.4 本章小结 136 6.5 练习题 137 第7章 查找 139 7.1 线性查找算法 139 7.2 二分查找算法 140 7.3 插值查找算法 141 7.4 多数投票算法 142 7.5 本章小结 143 7.6 练习题 144 第8章 哈希表 145 8.1 哈希表的基本概念 145 8.2 链接哈希表 146 8.3 开放寻址哈希表 147 8.3.1 删除数据项 148 8.3.2 线性探测 149 8.3.3 二次探测 150 8.3.4 伪随机探测 151 8.3.5 双重哈希 151 8.3.6 有序哈希 152 8.4 本章小结 154 8.5 练习题 154 第9章 递归 156 9.1 基本算法 156 9.1.1 阶乘 156 9.1.2 斐波那契数 158 9.1.3 棒料切割问题 159 9.1.4 汉诺塔 161 9.2 图形算法 163 9.2.1 科赫曲线 163 9.2.2 希尔伯特曲线 165 9.2.3 谢尔宾斯基曲线 166 9.2.4 垫圈图案 168 9.2.5 天际线问题 168 9.3 回溯算法 172 9.3.1 八皇后问题 173 9.3.2 骑士巡游问题 175 9.4 组合与排列 177 9.4.1 基于循环的组合 178 9.4.2 允许重复项的组合 179 9.4.3 不允许重复项的组合 180 9.4.4 允许重复项的排列 181 9.4.5 不允许重复项的排列 182 9.4.6 轮询调度算法 183 9.5 递归的删除 188 9.5.1 尾部递归的删除 188 9.5.2 动态规划 189 9.5.3 自底向上编程 190 9.5.4 删除递归的通用方法 191 9.6 本章小结 193 9.7 练习题 194 第10章 树 196 10.1 有关树的术语 196 10.2 二叉树的性质 198 10.3 树的表示 200 10.3.1 构建常规树 200 10.3.2 构建完全树 203 10.4 树的遍历 203 10.4.1 前序遍历 204 10.4.2 中序遍历 206 10.4.3 后序遍历 206 10.4.4 广度优先遍历 207 10.4.5 遍历的应用 207 10.4.6 遍历的运行时间分析 208 10.5 有序树 208 10.5.1 添加节点 209 10.5.2 查找节点 210 10.5.3 删除节点 211 10.6 最小共同祖先 212 10.6.1 在有序树中查找最小共同祖先 212 10.6.2 使用指向父节点的指针 213 10.6.3 使用指向父节点的指针和深度字段 214 10.6.4 常规树 214 10.6.5 欧拉环游 216 10.6.6 所有节点对的最小共同祖先 217 10.7 线索树 217 10.7.1 构建线索树 218 10.7.2 线索树的应用 220 10.8 特殊的树算法 221 10.8.1 动物游戏 221 10.8.2 表达式求值 223 10.9 区间树 224 10.9.1 构建区间树 225 10.9.2 与点相交 226 10.9.3 与区间相交 226 10.9.4 四叉树 228 10.9.5 字符串树 231 10.10 本章小结 235 10.11 练习题 235 第11章 平衡树 239 11.1 AVL树 239 11.1.1 添加值 239 11.1.2 删除值 240 11.2 2-3树 241 11.2.1 添加值 242 11.2.2 删除值 242 11.3 B树 244 11.3.1 添加值 245 11.3.2 删除值 245 11.4 平衡树的变种 246 11.4.1 自顶向下的B树 246 11.4.2 B+树 247 11.5 本章小结 248 11.6 练习题 248 第12章 决策树 250 12.1 搜索博弈树 250 12.1.1 极小极大算法 251 12.1.2 初始移动和响应 254 12.1.3 博弈树启发式算法 254 12.2 搜索常规决策树 255 12.2.1 优化问题 256 12.2.2 穷举搜索 257 12.2.3 分支定界搜索 258 12.2.4 决策树启发式算法 259 12.2.5 其他决策树问题 264 12.3 群集智能 267 12.3.1 蚁群优化算法 268 12.3.2 蜂群算法 268 12.3.3 群集仿真 269 12.4 本章小结 270 12.5 练习题 271 第13章 基本网络算法 274 13.1 有关网络的术语 274 13.2 网络的表示 276 13.3 遍历 278 13.3.1 深度优先遍历 278 13.3.2 广度优先遍历 280 13.3.3 连通性测试 281 13.3.4 生成树 282 13.3.5 最小生成树 283 13.3.6 欧几里得最小生成树 284 13.3.7 构建迷宫 284 13.4 强连通组件 285 13.4.1 Kosaraju算法 285 13.4.2 关于Kosaraju算法的讨论 286 13.5 查找路径 288 13.5.1 查找任意路径 288 13.5.2 标签设置最短路径 289 13.5.3 标签修正最短路径 291 13.5.4 所有节点对的最短路径 292 13.6 传递性 295 13.6.1 传递闭包 295 13.6.2 传递归约 296 13.7 最短路径算法的改进 298 13.7.1 形状点 298 13.7.2 提前终止 299 13.7.3 双向搜索 299 13.7.4 最佳优先搜索 299 13.7.5 转弯惩罚和禁行 299 13.8 本章小结 302 13.9 练习题 302 第14章 高级网络算法 304 14.1 拓扑排序 304 14.2 回路检测 306 14.3 地图着色 307 14.3.1 双色地图 307 14.3.2 三色地图 308 14.3.3 四色地图 309 14.3.4 五色地图 309 14.3.5 其他地图着色算法 312 14.4 最大流量 312 14.4.1 工作分配 314 14.4.2 最小流量切割 314 14.5 网络克隆 316 14.5.1 字典 316 14.5.2 克隆引用 317 14.6 节点团 318 14.6.1 暴力破解方法 318 14.6.2 Bron-Kerbosch算法 319 14.6.3 查找三角形节点团 323 14.7 社区检测 324 14.7.1 极大节点团 325 14.7.2 Girvan-Newman算法 325 14.7.3 派系过滤法 326 14.8 欧拉路径和欧拉回路 326 14.8.1 暴力破解方法 327 14.8.2 弗莱里算法 327 14.8.3 Hierholzer算法 327 14.9 本章小结 328 14.10 练习题 329 第15章 字符串算法 331 15.1 匹配括号 331 15.1.1 算术表达式求值 332 15.1.2 构建解析树 332 15.2 模式匹配 333 15.2.1 DFA 333 15.2.2 为正则表达式构建DFA 335 15.2.3 NFA 336 15.3 字符串搜索 337 15.4 计算编辑距离 340 15.5 语音算法 342 15.5.1 Soundex 342 15.5.2 Metaphone 343 15.6 本章小结 344 15.7 练习题 344 第16章 密码学 347 16.1 术语 347 16.2 置换加密算法 348 16.2.1 行/列置换加密算法 348 16.2.2 列置换加密算法 349 16.2.3 路由加密算法 351 16.3 替换加密算法 351 16.3.1 恺撒替换加密算法 351 16.3.2 维吉尼亚加密算法 352 16.3.3 简单替换加密算法 354 16.3.4 一次性便笺加密器 354 16.4 分组加密算法 355 16.4.1 替换-置换网络加密算法 355 16.4.2 菲斯特尔加密算法 356 16.5 公开密钥加密与RSA 357 16.5.1 欧拉函数 358 16.5.2 乘法逆元 358 16.5.3 RSA示例 358 16.5.4 实际考虑 359 16.6 密码学的其他应用场景 359 16.7 本章小结 360 16.8 练习题 360 第17章 计算复杂性理论 362 17.1 标记法 362 17.2 算法复杂性类别 363 17.3 归约 365 17.3.1 3SAT 366 17.3.2 二分图匹配 366 17.4 NP难问题 367 17.5 检测问题、报告问题和优化问题 367 17.5.1 检测问题≤p报告问题 368 17.5.2 报告问题≤p优化问题 368 17.5.3 报告问题≤p检测问题 368 17.5.4 优化问题≤p报告问题 369 17.5.5 近似优化 369 17.6 NP完全问题 369 17.7 本章小结 371 17.8 练习题 372 第18章 分布式算法 374 18.1 并行计算的类型 374 18.1.1 脉动阵列 374 18.1.2 分布式计算 376 18.1.3 多CPU处理 378 18.1.4 竞争条件 378 18.1.5 死锁 381 18.1.6 量子计算 382 18.2 分布式算法 382 18.2.1 调试分布式算法 383 18.2.2 密集并行算法 383 18.2.3 合并排序算法 384 18.2.4 哲学家就餐问题 385 18.2.5 两个将军问题 387 18.2.6 拜占庭将军问题 388 18.2.7 一致性问题 390 18.2.8 领导选举 393 18.2.9 快照技术 393 18.2.10 时钟同步 394 18.3 本章小结 395 18.4 练习题 395 第19章 面试难题 397 19.1 面试官提出面试难题 398 19.2 应聘者回答面试难题 399 19.3 本章小结 402 19.4 练习题 403 附录 练习题参考答案 ---------------------------算法技术手册 原书第2版--------------------------- 前言 1 第1章 用算法的眼光去看问题 7 1.1 理解问题 7 1.2 简单解法 8 1.3 高明做法 9 1.4 总结 13 1.5 参考文献 13 第2章 算法的数学原理 14 2.1 问题样本的规模 14 2.2 函数的增长率 15 2.3 最好、最坏和平均情况下的性能分析 18 2.4 性能指标 23 2.5 基准测试 34 2.6 参考文献 36 第3章 算法基础 37 3.1 算法模板的格式 37 3.2 伪代码模板的格式 38 3.3 实验评估的格式 39 3.4 浮点计算 39 3.5 算法举例 43 3.6 常用方法 47 3.7 参考文献 53 第4章 排序算法 54 4.1 概述 54 4.2 移位排序 58 4.3 选择排序 61 4.4 堆排序 62 4.5 基于分区的排序算法 68 4.6 不基于比较的排序算法 74 4.7 桶排序 74 4.8 使用额外存储空间的排序算法 80 4.9 字符串基准测试结果 84 4.10 分析技术 86 4.11 参考文献 88 第5章 搜索算法 89 5.1 顺序搜索 90 5.2 二分搜索 93 5.3 散列搜索 97 5.4 布隆过滤器 111 5.5 二叉搜索树 114 5.6 参考文献 126 第6章 图算法 127 6.1 图 127 6.2 深度优先搜索 131 6.3 广度优先搜索 136 6.4 单源顶点最短路径 140 6.5 针对稠密图的Dijkstra算法 145 6.6 比较单源顶点最短路径的各种方案 149 6.7 所有点对最短路径 151 6.8 最小生成树算法 155 6.9 关于图的最后一些想法 159 6.10 参考文献 160 第7章 AI寻路 161 7.1 博弈树 161 7.2 寻路算法的概念 165 7.3 Minimax 166 7.4 NegMax 171 7.5 AlphaBeta 174 7.6 搜索树 180 7.7 深度优先搜索 183 7.8 广度优先搜索 188 7.9 A*搜索 191 7.10 比较搜索树算法 201 7.11 参考文献 203 第8章 网络流算法 206 8.1 网络流 208 8.2 最大流 209 8.3 二分图匹配 219 8.4 对于增广路径的深入思考 222 8.5 最小费用流 226 8.6 转运问题 227 8.7 运输问题 228 8.8 任务分配问题 228 8.9 线性规划 230 8.10 参考文献 231 第9章 计算几何 232 9.1 问题类型 232 9.2 凸包 236 9.3 凸包扫描 237 9.4 计算线段交点 244 9.5 线段扫描 244 9.6 Voronoi图 253 9.7 参考文献 265 第10章 空间树结构 266 10.1 最近邻查询 267 10.2 范围查询 268 10.3 交集查询 268 10.4 空间树 268 10.5 最近邻查询 271 10.6 范围查询 281 10.7 四叉树 287 10.8 R树 292 10.9参考文献 303 第11章 新兴算法 304 11.1 特定情形下的衍生算法 304 11.2 近似算法 304 11.3 并行算法 310 11.4 概率算法 314 11.5 参考文献 321 第12章 尾声：算法原理 322 12.1 了解数据 322 12.2 将问题分解成更小的问题 323 12.3 选择正确的数据结构 324 12.4 空间换时间 325 12.5 构造一个搜索 326 12.6 将问题归约为另一个问题 326 12.7 编写算法难，测试算法更难 327 12.8 在可能的情况下接受近似解 328 12.9 增加并行化以提升性能 328 附录A 基准测试 331 |