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算法設(shè)計與分析(影印版)

算法設(shè)計與分析(影印版)

定 價:¥55.00

作 者: (美)Aho等著
出版社: 中國電力出版社
叢編項: 原版風暴系列
標 簽: 程序語言與軟件開發(fā) 計算機數(shù)學 計算機科學理論 計算機與互聯(lián)網(wǎng)

ISBN: 9787508318042 出版時間: 2003-11-01 包裝: 精裝
開本: 23cm 頁數(shù): 470 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  算法研究是整個計算機科學的核心—近年來算法領(lǐng)域取得了大量的重要突破,這些突破包括更快速算法的發(fā)觀,如快速傅里葉變換,也包括很令人吃驚的發(fā)現(xiàn),即對一些自然問題,所有的算法都是無效的。這些突破引起了人們對算法研究的濃厚興趣本書的目的是將該領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究結(jié)果結(jié)合在一起,這些統(tǒng)一的原理和概念將使算法設(shè)計課程更加易于教授:本書的主要內(nèi)容包括:第1章簡要闡述了幾種計算機模型,以幫助建立可分析的結(jié)果,從而;隹確地反映出真實機器的突出特性;第2章介紹了一些高效算法中常用的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和編程技術(shù);第3章至第9章提供了將第2章中的基礎(chǔ)技術(shù)應(yīng)用于不同領(lǐng)域的示例,這幾章的重點是不斷開發(fā)算法,使之接近最高效:第10章至第?2章討論了與計算復雜性有關(guān)的問題:本書的重點在于理解算法的思想過程而不是實觀細節(jié)和編程技巧。非正式的、直覺性的解釋經(jīng)常被用來代替冗長單調(diào)的證明:本書是自包含的,并假設(shè)讀者沒有任何數(shù)學和編程語言方面的專業(yè)背景本書適用于本科生和研究生的算法設(shè)計課程—每章后面提供了大量的練習—練習根據(jù)難度進行了分級,讀者可以根據(jù)不同的需要選擇:AlfredV.Aho是朗訊科技貝爾實驗室的研發(fā)副總裁Aho獲得了加拿大多倫多大學的學士學位和美國普林斯頓大學的碩士和博士學位:Aho是美國國家工程院院士,ACM、IEEE、AAAS的Fellow,并且擔任ACM自動控制與可計算性理論特別興趣組的副主席和美國國家科學基金會計算機與信息技術(shù)顧問委員會主席JohnE,Hopcroft是美國康乃爾大學的教授、工程院院長:他獲得了美國斯坦福大學的碩士和博士學位。Hopcroft是美國國家工程院院士,ACM、IEEE、AAAS的Fellow,并且獲得了1986年度ACM圖靈獎他還是多個國際著名刊物的主編。JeffreyD.Ullman是美國斯坦福大學計算機科學系的教授—他獲得了美國哥倫比亞大學的學士學位和普林斯頓大學的博士學位:UIIman是美國國家工程院院士,ACM的Fellow—他獲得1998年度ACMKarlV.Karlstrom的杰出教育成就獎和2000年度的Knuth獎金。

作者簡介

  Alfred V.Aho是朗訊科技貝爾實驗室的研發(fā)副總裁Aho獲得了加拿大多倫多大學的學士學位和美國普林斯頓大學的碩士和博士學位:Aho是美國國家工程院院士,ACM、IEEE、AAAS的Fellow,并且擔任ACM自動控制與可計算性理論特別興趣組的副主席和美國國家科學基金會計算機與信息技術(shù)顧問委員會主席JohnE,Hopcroft是美國康乃爾大學的教授、工程院院長:他獲得了美國斯坦福大學的碩士和博士學位。Hopcroft是美國國家工程院院士,ACM、IEEE、AAAS的Fellow,并且獲得了1986年度ACM圖靈獎 他還是多個國際著名刊物的主編。 Jeffrey D.Ullman是美國斯坦福大學計算機科學系的教授—他獲得了美國哥倫比亞大學的學士學位和普林斯頓大學的博士學位:UIIman是美國國家工程院院士,ACM的Fellow—他獲得1998年度ACM KarlV.Karlstrom的杰出教育成就獎和2000年度的Knuth獎金。

圖書目錄

1  Models of Computation
1.1  Algorithms and their complexity
1.2  Radom access machines
1.3  Computational complexity of RAM programs
1.4  A stored program model
1.5  Abstractions of the RAM
1.6  A primitive model of computatoin:the Turing machine
1.7  Relationship between the Turing machine and RAM models
1.8  Pidgin ALGOL-a high-level language
2  Desigh of Efficient Algorithms
2.1  Data structures:lists, queues,and stacks
2.2  Set representatoins
2.3  Graphs
2.4  Trees
2.5  Recursion
2.6  Deivde-and-comquer
2.7  Balancing
2.8  Dynamic programming
2.9  Epilogue
3  Sorting and Order Statistics
3.1  The sorting problem
3.2  Radix sorting
3.3  Sorting by comparisons
3.4  Heapsort-an O(n log n)comparison sort
3.5  Quicksort-an O(n log n)expected time sort
3.6  Order staistics
3.7  Expected time for order statistics
4  Data Structures for Set Manipulation Problems
4.1  Fundamental operatoins on sets
4.2  hashing
4.3  binary search
4.4  Binary search trees
4.5  Optimal binary serch trees
4.6  A simple disjoint-set union algorithm
4.7  Tree structures for the UNION-FIND problem
4.8  Applications and extensions of the UNION-FIND algorithm
4.9  Balanced tree schemes
4.10  Dictionaries and priority queues
4.11  Mergeable heaps
4.12  Concatenable queues
4.13  Partitioning
4.14  Chapter summary
5  Algorithms on Graphs
5.1  Minimum-cost spanning trees
5.2  Depth-first search
5.3  Biconnectivity
5.4  Depth-first search of a directed graph
5.5  Strong Connectivity
5.6  Path-finding problems
5.7  A transitive closure algorithm
5.8  A shortest-path algorithm
5.9  Path problems and matrix multiplication
5.10  Single-source problems
5.11  Dominators in a directed acyclic graph:putting the concepts together
6  Matrix Multiplication and Related Operations
6.1  Basics
6.2  Strassen's matrix-multiplication algorithm
6.3  Inversion of matrices
6.4  LUP decomposition of matrices
6.5  Applications of LUP decomposition
6.6  Boolean matrix multiplication
7  The Fast Fourier Transform and its Applications
7.1  The discrete Fourier transform and its iverse
7.2  The fast Fourier transform algorithm
7.3  The FFT using bit operations
7.4  Products of polynomials
7.5  The Schonhage-Strassen integer-multiplication algorithm
8  Integer and Polynomial Arithmetic
8.1  The similarity between integers and polynomials
8.2  Integer multiplication and division
8.3  Polynomial multiplication and division
8.4  Modular arithmetic
8.5  Modular polynomial arithmetic and polynomial evaluation
8.6  Chinese remaindering
8.7  Chinese remaindering and interpolation of polynomials
8.8  Greatest common divisors and Euclid's algorithm
8.9  An asymptotically fast algorithm for polynomial GCD's
8.10  Integer GCD's
8.11  Chinese remaindering revisited
8.12  Sparse polynomials
9  Pattern-Matching Algorithms
9.1  Finite automata and regular expressions
9.2  Recognition of regular expression patterns
9.3  Recognition of substrings
9.4  Two-way deterministic pushdown automata
9.5  Position trees and substring identifiers
10  NP-Complete Problems
10.1  Nondterministic Turing machines
10.2  The classes P and NP
10.3  Languages and problems
10.4  NP-completeness of the satisfiability problem
10.5  Additional NP-complete problems
10.6  Polynomial-space-bounded problems
11  Some Provably Intractable Problems
11.1  Complexity hierarchies
11.2  The space hierarchy for deterministic Turing machines
11.3  A problem requiring exponential time and space
11.4  A nonelementary problem
12  Lower Bounds on Numbers of Arithmetic Operations
12.1  Fields
12.2  Straight-light code revisited
12.3  A matrix formulation of problems
12.4  A row-orented lower bound on multiplications
12.5  A column-oriented lower bound on multiplications
12.6  A row-and-column-oriented bound on multiplications
12.7  Preconditioning
Bibliography
Index

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