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| 編輯推薦： |
1.知识体系布局合理，系统阐述算法技术
本书构建了基础知识、基本的算法设计技术、基于搜索的算法设计技术、NP类问题及求解方法四篇布局的知识体系，系统阐述了模拟法、递推法、蛮力法、分治法、减治法、贪心法、动态规划法、深度优先搜索、广度优先搜索、回溯法、A*算法、限界剪枝法、近似算法和随机算法等算法设计技术。
2.篇章结构逻辑清晰，章节内容相互独立
本书科学梳理并通过篇章结构呈现了算法设计技术之间的逻辑关系，章、节和小节相互独立。读者可以根据需要选择学习内容、定制学习路径，进而契合算法类课程的不同定位和需求。
3.面向问题讲解技术，锤炼工程实践能力
本书以算法设计技术为主线，通过经典问题的求解过程展示算法设计技术的思想方法与设计模式，使算法设计技术成为求解问题的工具。
4.技术实现兼顾并重，侧重培养计算思维
本书兼顾技术层和实现层，按照“问题→想法→算法→算法实现→算法分析”的思维模式进行算法设计与程序实现。关键问题都用伪代码给出了算法描述，所有程序都在C++典型编程环境下调试通过。
5.动画视频逐帧分解，降低算法学习难度
书中关键问题都给出了动画图解或动画视频，以可视化
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| 內容簡介： |
本书以读者容易理解和接受的方式，系统介绍了算法设计与分析技术，其中算法设计技术包括模拟法、递推法、蛮力法、分治法、减治法、贪心法、动态规划法、深度优先搜索、广度优先搜索、回溯法、A*算法、限界剪枝法、近似算法和随机算法，算法分析技术包括时间复杂度、空间复杂度、确定性算法、非确定性算法、P类问题、NP类问题和NP完全问题。本书将经典问题和算法设计技术很好地结合起来，关键问题都给出了伪代码的算法描述、动画图解和C++语言程序源码，并在C++语言的典型编程环境下调试通过。
本书案例丰富，叙述清晰，深入浅出，结合应用，符合算法学习者的认知规律，可作为计算机类专业的学生学习算法类课程的教材，也可供准备参加程序设计竞赛却无从下手的学生学习使用，还可作为算法爱好者的学习参考书。
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| 關於作者： |
王红梅：
长春工业大学教授，全国优秀教师，吉林省高等学校教学名师，吉林省五一巾帼标兵；国家级一流本科专业建设点负责人，国家级一流本科课程负责人；主编教育部精品教材1部、“十一五”国家级规划教材1部、“十二五”国家级规划教材4部，获吉林省高等教育教学成果奖6项；主持省级科研项目5项、横向课题6项，参与国家自然科学基金项目1项、省级科研项目5项；发表学术论文30余篇，其中SClI EI检索24篇。
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| 目錄：
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【章名目录】
第 一篇 基础知识
第 1章 绪论
第 2章 工之利器——编程珠玑
第二篇 基本的算法设计技术
第3章 按图索骥——模拟法
第4章 数学归纳——递推法
第5章 愚公移山——蛮力法
第6章 分而治之——分治法
第7章 分而治一——减治法
第8章 急功近利——贪心法
第9章 表格收纳——动态规划法
第三篇 基础搜索的算法设计技术
第 10章 深度优先搜索
第 11章 广度优先搜索
第四篇 NP类问题及求解方法
第 12章 给问题分类——问题的复杂性
【详细目录】
第 一篇 基础知识
第 1章 绪论2
1.1 引言2
1.1.1 引例——美妙的节奏3
1.1.2 引例——数组循环左移问题3
1.1.3 用计算机求解问题的一般过程5
1.2 为什么要学习和研究算法5
1.2.1 算法研究推动计算机技术发展5
1.2.2 算法训练提高计算思维能力6
1.2.3 程序员必须学习算法吗6
1.3 算法及其描述方法7
1.3.1 什么是算法7
1.3.2 什么是好算法8
1.3.3 算法的描述方法9
1.4 算法的时间复杂度11
1.4.1 输入规模与基本语句11
1.4.2 算法的渐近时间13
1.4.3 最好、最坏和平均情况13
1.5 算法的空间复杂度15
1.6 拓展与演练15
1.6.1 角谷猜想15
1.6.2 算法的实验分析16
习题17
第 2章 工之利器——编程珠玑19
2.1 程序设计基础19
2.1.1 数据类型与变量20
2.1.2 控制结构22
2.1.3 自定义函数24
2.2 程序设计技巧26
2.2.1 优化代码的技巧26
2.2.2 表示状态的技巧——标志变量28
2.2.3 扫描数组的技巧——尺取法29
2.3 递归简论31
2.3.1 递归的基本法则31
2.3.2 递归函数的性能分析33
2.4 数据结构简论35
2.4.1 数据结构的基本概念35
2.4.2 基本的数据结构35
2.4.3 数据结构的存储表示37
2.5 拓展与演练38
2.5.1 递归函数求数组最大值38
2.5.2 合并数组39
习题39
第二篇 基本的算法设计技术
第3章 按图索骥——模拟法42
3.1 引言42
3.1.1 模拟法的设计思想43
3.1.2 引例——鸡兔同笼问题43
3.2 数学问题中的模拟法43
3.2.1 约瑟夫环问题43
3.2.2 埃拉托色尼筛法45
3.3 排序问题中的模拟法46
3.3.1 颜色排序46
3.3.2 计数排序48
3.4 拓展与演练50
3.4.1 装箱问题50
3.4.2 数字回转方阵51
实验 优化埃氏筛法52
习题52
第4章 数学归纳——递推法54
4.1 引言54
4.1.1 递推法的设计思想54
4.1.2 引例——猴子吃桃55
4.2 数学问题中的递推法55
4.2.1 Fibonacci数列55
4.2.2 Catalan数列56
4.3 组合问题中的递推法58
4.3.1 伯努利错装信封问题58
4.3.2 旋转的万花筒59
4.4 拓展与演练60
4.4.1 整数划分60
4.4.2 捕鱼知多少61
实验 杨辉三角形62
习题63
第5章 愚公移山——蛮力法64
5.1 引言64
5.1.1 蛮力法的设计思想64
5.1.2 引例——百钱买百鸡问题65
5.2 查找问题中的蛮力法66
5.2.1 顺序查找66
5.2.2 串匹配问题67
5.3 排序问题中的蛮力法71
5.3.1 选择排序71
5.3.2 起泡排序72
5.4 图问题中的蛮力法73
5.4.1 哈密顿回路73
5.4.2 TSP74
5.5 几何问题中的蛮力法75
5.5.1 最近对问题75
5.5.2 凸包问题76
5.6 拓展与演练78
5.6.1 KMP算法计算next值78
5.6.2 0 1背包问题79
实验 任务分配问题80
习题81
第6章 分而治之——分治法82
6.1 引言82
6.1.1 分治法的设计思想83
6.1.2 引例——汉诺塔问题83
6.2 排序问题中的分治法84
6.2.1 归并排序84
6.2.2 快速排序86
6.3 组合问题中的分治法89
6.3.1 最大子段和问题89
6.3.2 棋盘覆盖问题91
6.4 几何问题中的分治法93
6.4.1 最近对问题93
6.4.2 凸包问题95
6.5 拓展与演练97
6.5.1 扩展欧几里得算法97
6.5.2 中国剩余定理98
实验 Karatsuba乘法99
习题100
第7章 分而治一——减治法101
7.1 引言101
7.1.1 减治法的设计思想101
7.1.2 引例——俄式乘法102
7.2 查找问题中的减治法102
7.2.1 折半查找102
7.2.2 选择问题104
7.3 排序问题中的减治法106
7.3.1 插入排序106
7.3.2 堆排序108
7.4 组合问题中的减治法110
7.4.1 淘汰赛冠军问题110
7.4.2 假币问题111
7.5 拓展与演练112
7.5.1 两个序列的中位数112
7.5.2 topK问题114
实验 假币问题的复杂版本116
习题117
第8章 急功近利——贪心法119
8.1 引言119
8.1.1 贪心法的设计思想119
8.1.2 引例——付款问题120
8.2 数学问题中的贪心法121
8.2.1 删数问题121
8.2.2 埃及分数122
8.3 图问题中的贪心法123
8.3.1 TSP123
8.3.2 图着色问题125
8.4 组合问题中的贪心法127
8.4.1 背包问题127
8.4.2 活动安排问题128
8.5 拓展与演练130
8.5.1 田忌赛马130
8.5.2 多机调度问题132
实验 合并字符串134
习题134
第9章 表格收纳——动态规划法136
9.1 引言136
9.1.1 多阶段决策过程137
9.1.2 动态规划法的设计思想137
9.1.3 引例——网格上的最短路径138
9.2 组合问题中的动态规划法140
9.2.1 最长公共子序列问题140
9.2.2 0 1背包问题142
9.3 图问题中的动态规划法144
9.3.1 多段图的最短路径144
9.3.2 TSP146
9.4 查找问题中的动态规划法147
9.4.1 近似串匹配问题147
9.4.2 最优二叉查找树150
9.5 拓展与演练152
9.5.1 最优性原理152
9.5.2 数塔问题153
实验 最大子段和问题155
习题155
第三篇 基础搜索的算法设计技术
第 10章 深度优先搜索158
10.1 纵深推进——深度优先搜索158
10.1.1 深度优先搜索的设计思想159
10.1.2 山洞寻宝159
10.1.3 城堡问题160
10.2 及时止损——回溯法162
10.2.1 问题的解空间树162
10.2.2 回溯法的设计思想162
10.2.3 素数环问题163
10.2.4 八皇后问题165
10.2.5 图着色问题167
10.3 拓展与演练169
10.3.1 批处理作业调度169
10.3.2 哈密顿回路171
实验 0 1背包问题173
习题174
第 11章 广度优先搜索176
11.1 由近及远——广度优先搜索176
11.1.1 广度优先搜索的设计思想177
11.1.2 农夫抓牛178
11.1.3 骑士旅行179
11.2 向最优解前进——A*算法181
11.2.1 A*算法的设计思想181
11.2.2 八数码问题182
11.2.3 多段图的最短路径183
11.3 丢掉包袱——限界剪枝法184
11.3.1 限界剪枝法的设计思想184
11.3.2 0 1背包问题185
11.3.3 TSP186
11.4 拓展与演练188
11.4.1 任务分配问题188
11.4.2 限界剪枝法的关键问题189
实验 电路布线问题189
习题190
第四篇 NP类问题及求解方法
第 12章 给问题分类——问题的复杂性192
12.1 问题的复杂性分类192
12.1.1 什么是计算193
12.1.2 可计算问题与不可计算问题195
12.1.3 易解问题与难解问题196
12.2 P类问题与NP类问题197
12.2.1 判定问题197
12.2.2 确定性算法与P类问题198
12.2.3 非确定性算法与NP类问题198
12.3 NP完全问题199
12.3.1 问题归约199
12.3.2 NP完全问题的定义200
12.3.3 基本的NP完全问题200
12.4 NP类问题的求解方法201
12.4.1 近似算法201
12.4.2 随机算法203
12.5 拓展与演练204
12.5.1 顶点覆盖问题204
12.5.2 素数测试205
实验 SAT问题206
习题206
参考文献208
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