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有人說算法設計與分析基礎是一本神書，因為算法導論告訴你遇到一個具體問題怎么去做，而這本書把怎么去做抽象出來，告訴你如果遇到一個沒見過的問題怎么分析，應該采用什么策略去做，另外，與眾不同的是，這本書根據算法的設計技術來分類，將蠻力法、分治法、貪婪法等技術一一論述。其中的趣題，絕對能讓你大開眼界，實在是一本居家旅行，面試裝逼的必備佳作。本節內容東坡小編為大家整理帶來的是一份pdf格式高清掃描版算法設計與分析基礎電子書，該書內容完整詳細，歡迎有需要的朋友前來下載查閱！

算法設計與分析基礎電子書目錄

第1章緒論

1.1 什么是算法

1.2 算法問題求解基礎

1.3 重要的問題類型

1.4 基本數據結構

小結

第2章算法效率分析基礎

2.1 分析框架

2.2 漸進符號和基本效率類型

2.3 非遞歸算法的數學分析

2.4 遞歸算法的數學分析

2.5 例題：斐波那契數列

2.6 算法的經驗分析

2.7 算法可視法

小結

第3章蠻力法

3.1 選擇排序和冒泡排序

3.2 順序查找和蠻力字符串匹配

3.3 最近對和凸包問題的蠻力算法

3.4 窮舉查找

小結

第4章分治法

4.1 合并排序

4.2 快速排序

4.3 折半查找

4.4 二叉樹遍歷及其相關特性

4.5 大整數乘法和Strassen矩陣乘法

4.6 用分治法解最近對問題和凸包問題

小結

第5章減治法

5.1 插入排序

5.2 深度優先查找和廣度優先查找

5.3 拓撲排序

5.4 生成組合對象的算法

5.5 減常因子算法

5.6 減可變規模算法

小結

第6章變治法

6.1 預排序

6.2 高斯消去法

6.3 平衡查找樹

6.4 堆和堆排序

6.5 霍納法則和二進制冪

6.6 問題化簡

小結

第7章時空權衡

7.1 計數排序

7.2 字符串匹配中的輸入增強技術

7.3 散列法

7.4 B樹

小結

第8章動態規劃

8.1 計算二項式系數

8.2 Warshall算法和Floyd算法

8.3 最優二叉查找樹

8.4 背包問題和記憶功能

小結

第9章貪婪技術

9.1 Prim算法

9.2 Kruskal算法

9.3 Dijkstra算法

9.4 哈大曼樹

小結

第10章迭代改進

10.1 單純形法

10.2 最大流量問題

10.3 二分圖的最大匹配

10.4 穩定婚姻問題

小結

第11章算法能力的極限

11.2 決策樹

11.3 P、NP和NP完全問題

11.4 數值算法的挑戰

小結

第12章超越算法能力的極限

12.1 回溯法

12.2 分支界限法

12.3 NP困難問題的近似算法

12.4 解非線性方程的算法

小結

跋

附錄A 算法分析的實用公式

附錄B 遞推關系簡明指南

習題提示

參考文獻

算法設計與分析基礎內容簡介

本書十分適合作為算法設計和分析的基礎教材，也適合任何有興趣探究算法奧秘的讀者使用，只要讀者具備數據結構和離散數學的知識。

作者基于豐富的教學經驗，開發了一套對算法進行分類的新方法。這套方法站在通用問題求解策略的高度，能對現有的大多數算法都能進行準確分類，從而使本書的讀者能夠沿著一條清晰的、一致的、連貫的思路來探索算法設計與分析這一迷人領域。本書作為第2版，相對第1版增加了新的習題，還增加了“迭代改進”一章，使得原來的分類方法更加完善。