本書注重理論與實踐緊密結合，系統介紹算法設計方法、分析技巧和 C++ 程式設計實戰。作者本著“易理解，重實用”的指導思想，結合多年的教學經驗，以算法設計策略為主線，沿著“算法思想—算法設計—構造實例—算法描述—算法分析—C++實戰”的思路組織學習內容，共包括算法及基礎知識、貪心法、分治法、動態規劃、搜索法、隨機化算法、線性規劃問題與網路流、數論算法及計算幾何算法和 NP完全理論等9章內容。為突出教材的可讀性、可用性及前沿性，每章增設了學習目標、閱讀材料及習題解析，配套資源包括實驗指導書、教學大綱、教學課件、經典案例原始程式碼、微課視頻、課程網站等內容。
本書內容豐富、思路清晰、實例講解詳細、圖例直觀形象，適合作為電腦及其相關專業的本科生和研究生教材，也可供工程技術人員和自學讀者學習參考，還適合作為參加 ACM 程式設計大賽的愛好者的參考書或培訓教材。
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$ 373 ～ 465 | 演算法設計與分析——基於C++程式設計語言的描述 (電子書)
作者：王秋芬 出版社：清華大學出版社 出版日期：2023-01-01 語言：簡體中文 規格：普通級  共 2 筆 → 查價格、看圖書介紹
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圖書介紹 - 資料來源：博客來 評分：
圖書名稱：算法設計與分析：基於C++編程語言的描述
內容簡介
作者介紹
王秋芬
副教授，長期講授“算法設計與分析”“作業系統原理”“資料結構”“Linux作業系統”等課程，長期從事算法設計、智慧計算等領域的科研工作。主持或參與省部級以上教研與科研課題10余項，先後發表學術論文20餘篇，出版圖書4部，申請專利4項。
副教授，長期講授“算法設計與分析”“作業系統原理”“資料結構”“Linux作業系統”等課程，長期從事算法設計、智慧計算等領域的科研工作。主持或參與省部級以上教研與科研課題10余項，先後發表學術論文20餘篇，出版圖書4部，申請專利4項。
目錄
第1章 算法基礎
1.1算法的基本概念
1.1.1學習算法的重要性
1.1.2算法的定義及特性
1.1.3算法的描述方式
1.1.4算法與程式的區別
1.2算法設計的一般過程
1.3算法分析
1.3.1算法分析的概念
1.3.2時間複雜性
1.3.3空間複雜性
1.3.4算法漸進複雜性
1.3.5算法複雜性的權衡考慮
1.4遞迴
1.4.1認知遞迴
1.4.2n的階乘
1.4.3排列問題
1.4.4遞迴算法的複雜性分析
1.5基本資料結構
1.5.1順序表與鏈表
1.5.2棧與佇列
1.5.3樹與圖
1.5.4集合
1.6常用數學公式
1.6.1對數公式
1.6.2組合公式
1.6.3求和公式
1.6.4向下取整和向上取整公式
拓展知識： 算法界十大名師簡介
本章習題
第2章 貪心算法
2.1概述
2.1.1貪心算法的基本思想
2.1.2貪心算法的基本要素
2.1.3貪心算法的解題步驟及算法設計模式
2.2會場安排問題
2.3單源最短路徑問題
2.4哈夫曼編碼
2.5最小生成樹
2.5.1Prim算法
2.5.2Kruskal算法
2.5.3兩種算法的比較
拓展知識： 遺傳算法
本章習題
第3章 分治算法
3.1概述
3.1.1分治算法的基本思想
3.1.2分治算法的解題步驟
3.2二分查找
3.3循環賽日程表
3.4合併排序
3.5快速排序
拓展知識： 禁忌搜索算法
本章習題
第4章 動態規劃
4.1概述
4.1.1動態規劃的基本思想
4.1.2動態規劃的解題步驟
4.1.3動態規劃的基本要素
4.2矩陣連乘問題
4.3凸多邊形最優三角剖分問題
4.4最長公共子序列問題
4.5加工順序問題
4.601背包問題
4.7最優二叉查找樹
拓展知識： 類比退火算法
本章習題
第5章 搜索算法
5.1窮舉搜索
5.2深度優先搜索
5.3回溯算法
5.3.1回溯算法的算法框架及思想
5.3.2子集樹
5.3.3排列樹
5.3.4滿m叉樹
5.4寬度優先搜索
5.5分支限界算法
5.5.1分支限界算法的基本思想
5.5.201背包問題
5.5.3旅行商問題
5.5.4佈線問題
5.5.5分支限界算法與回溯算法的比較
拓展知識： 蟻群算法
本章習題
第6章 隨機化算法
6.1概述
6.1.1隨機化算法的類型及特點
6.1.2亂數發生器
6.2數值隨機化算法
6.2.1計算π值的問題及分析
6.2.2計算定積分
6.3蒙特卡羅算法
6.3.1主元素問題
6.3.2素數測試
6.4拉斯維加斯算法
6.4.1整數因數分解問題
6.4.2n皇后問題
6.5舍伍德算法
6.5.1隨機快速排序
6.5.2線性時間選擇問題
拓展知識： 粒子群優化算法
本章習題
第7章 線性規劃問題與網路流
7.1概述
7.1.1一般線性規劃問題的描述
7.1.2標準型線性規劃問題的描述
7.1.3標準型線性規劃問題的單純形算法
7.2最大網路流
7.2.1基本概念
7.2.2增廣路算法
7.2.3最大網路流的變換與應用
7.3最小費用最大流
7.3.1基本概念
7.3.2消圈算法
7.3.3最小費用最大流的變換與應用
拓展知識： 捕食搜索算法
本章習題
第8章 數論算法及計算幾何算法
8.1最大公約數
8.1.1歐幾裡得算法
8.1.2Stein算法
8.2同余方程
8.3同餘方程組
8.4線段相交
8.5凸包問題
8.5.1凸包問題的窮舉搜索法
8.5.2凸包問題的分治法
8.6最接近點對問題
8.6.1最接近點對問題的窮舉搜索法
8.6.2最接近點對問題的分治法
拓展知識： 動態進化算法
本章習題
第9章 NP完全理論
9.1易解問題和難解問題
9.2P類問題和NP類問題
9.2.1P類問題
9.2.2NP類問題
9.2.3P類問題和NP類問題的關係
9.3NP完全問題
9.3.1多項式變換技術
9.3.2典型的NP完全問題
9.4NP完全問題的近似算法
9.4.1頂點覆蓋問題
9.4.2裝箱問題
9.4.3旅行商問題
9.4.4集合覆蓋問題
拓展知識： DNA計算
本章習題
附錄A習題解析
視頻目錄
算法的基本概念1.1節
算法設計的一般過程1.2節
算法分析概念及時間、空間複雜性1.3.1節
算法漸進複雜性1.3.4節
多項式時間定理證明及O的運算性質1.3.4節
算法的執行時間T(n)建立的依據1.3.4節
算法所佔用的空間S（n）建立的依據1.3.4節
貪心算法的基本思想、基本要素2.1節
會場安排問題2.2節
會場安排問題算法的正確性證明2.2節
最優裝載問題算法正確性證明2.2節
單源最短路徑問題算法2.3節
哈夫曼編碼算法2.4節
哈夫曼編碼貪心算法正確性證明2.4節
哈夫曼編碼C++實戰2.4節
最小生成樹Prim算法2.5.1節
最小生成樹Kruskal算法2.5.2節
分治算法的基本思想及二分查找3.1節
循環賽日程表問題3.3節
合併排序3.4節
快速排序3.5節
動態規劃的基本思想、解題步驟、基本要素4.1.1節
矩陣連乘問題4.2節
凸多邊形最優三角剖分4.3節
最長公共子序列問題4.4節
加工順序問題4.5節
加工順序問題4.5節
背包問題4.6節
背包問題的跳躍點算法4.6節
最優二叉查找樹的概念4.7節
最優二叉查找樹4.7節
窮舉搜索與深度優先搜索5.1節
回溯算法的算法框架及思想5.3.1節
子集樹的概念及算法設計模式5.3.2節
背包問題5.3.2節
背包問題改進回溯法5.3.2節
最大團問題5.3.2節
排列樹模型及算法設計模式5.3.3節
批次處理作業調度問題5.3.3節
旅行商問題5.3.3節
滿m叉樹模型及圖的m著色問題5.3.4節
最小機器重量設計問題5.3.4節
寬度優先搜索5.4節
分支限界算法及01背包問題5.5.1節
旅行商問題分支限界算法5.5.3節
佈線問題分支限界算法5.5.4節
隨機化算法概述及亂數發生器6.1節
數值隨機化算法6.2節
蒙特卡羅算法6.3節
拉斯維加斯算法6.4節
舍伍德算法6.5節
線性規劃問題7.1.1節
約束標準型線性規劃問題的單純性算法7.1.3節
兩階段單純形算法7.1.3節
最大網路流的基本概念7.2.1節
增廣路算法7.2.2節
最大網路流的變換與應用7.2.3節
最小費用最大流消圈算法7.3.2節
最大公約數8.1節
同余方程8.2節
同余方程應用——量水問題8.2節
同餘方程組8.3節
線段相交8.4節
凸包問題8.5節
最接近點對問題8.6節
P類問題和NP類問題9.2節
NP完全問題9.3節
NP完全問題的近似算法9.4節
1.1算法的基本概念
1.1.1學習算法的重要性
1.1.2算法的定義及特性
1.1.3算法的描述方式
1.1.4算法與程式的區別
1.2算法設計的一般過程
1.3算法分析
1.3.1算法分析的概念
1.3.2時間複雜性
1.3.3空間複雜性
1.3.4算法漸進複雜性
1.3.5算法複雜性的權衡考慮
1.4遞迴
1.4.1認知遞迴
1.4.2n的階乘
1.4.3排列問題
1.4.4遞迴算法的複雜性分析
1.5基本資料結構
1.5.1順序表與鏈表
1.5.2棧與佇列
1.5.3樹與圖
1.5.4集合
1.6常用數學公式
1.6.1對數公式
1.6.2組合公式
1.6.3求和公式
1.6.4向下取整和向上取整公式
拓展知識： 算法界十大名師簡介
本章習題
第2章 貪心算法
2.1概述
2.1.1貪心算法的基本思想
2.1.2貪心算法的基本要素
2.1.3貪心算法的解題步驟及算法設計模式
2.2會場安排問題
2.3單源最短路徑問題
2.4哈夫曼編碼
2.5最小生成樹
2.5.1Prim算法
2.5.2Kruskal算法
2.5.3兩種算法的比較
拓展知識： 遺傳算法
本章習題
第3章 分治算法
3.1概述
3.1.1分治算法的基本思想
3.1.2分治算法的解題步驟
3.2二分查找
3.3循環賽日程表
3.4合併排序
3.5快速排序
拓展知識： 禁忌搜索算法
本章習題
第4章 動態規劃
4.1概述
4.1.1動態規劃的基本思想
4.1.2動態規劃的解題步驟
4.1.3動態規劃的基本要素
4.2矩陣連乘問題
4.3凸多邊形最優三角剖分問題
4.4最長公共子序列問題
4.5加工順序問題
4.601背包問題
4.7最優二叉查找樹
拓展知識： 類比退火算法
本章習題
第5章 搜索算法
5.1窮舉搜索
5.2深度優先搜索
5.3回溯算法
5.3.1回溯算法的算法框架及思想
5.3.2子集樹
5.3.3排列樹
5.3.4滿m叉樹
5.4寬度優先搜索
5.5分支限界算法
5.5.1分支限界算法的基本思想
5.5.201背包問題
5.5.3旅行商問題
5.5.4佈線問題
5.5.5分支限界算法與回溯算法的比較
拓展知識： 蟻群算法
本章習題
第6章 隨機化算法
6.1概述
6.1.1隨機化算法的類型及特點
6.1.2亂數發生器
6.2數值隨機化算法
6.2.1計算π值的問題及分析
6.2.2計算定積分
6.3蒙特卡羅算法
6.3.1主元素問題
6.3.2素數測試
6.4拉斯維加斯算法
6.4.1整數因數分解問題
6.4.2n皇后問題
6.5舍伍德算法
6.5.1隨機快速排序
6.5.2線性時間選擇問題
拓展知識： 粒子群優化算法
本章習題
第7章 線性規劃問題與網路流
7.1概述
7.1.1一般線性規劃問題的描述
7.1.2標準型線性規劃問題的描述
7.1.3標準型線性規劃問題的單純形算法
7.2最大網路流
7.2.1基本概念
7.2.2增廣路算法
7.2.3最大網路流的變換與應用
7.3最小費用最大流
7.3.1基本概念
7.3.2消圈算法
7.3.3最小費用最大流的變換與應用
拓展知識： 捕食搜索算法
本章習題
第8章 數論算法及計算幾何算法
8.1最大公約數
8.1.1歐幾裡得算法
8.1.2Stein算法
8.2同余方程
8.3同餘方程組
8.4線段相交
8.5凸包問題
8.5.1凸包問題的窮舉搜索法
8.5.2凸包問題的分治法
8.6最接近點對問題
8.6.1最接近點對問題的窮舉搜索法
8.6.2最接近點對問題的分治法
拓展知識： 動態進化算法
本章習題
第9章 NP完全理論
9.1易解問題和難解問題
9.2P類問題和NP類問題
9.2.1P類問題
9.2.2NP類問題
9.2.3P類問題和NP類問題的關係
9.3NP完全問題
9.3.1多項式變換技術
9.3.2典型的NP完全問題
9.4NP完全問題的近似算法
9.4.1頂點覆蓋問題
9.4.2裝箱問題
9.4.3旅行商問題
9.4.4集合覆蓋問題
拓展知識： DNA計算
本章習題
附錄A習題解析
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算法的基本概念1.1節
算法設計的一般過程1.2節
算法分析概念及時間、空間複雜性1.3.1節
算法漸進複雜性1.3.4節
多項式時間定理證明及O的運算性質1.3.4節
算法的執行時間T(n)建立的依據1.3.4節
算法所佔用的空間S（n）建立的依據1.3.4節
貪心算法的基本思想、基本要素2.1節
會場安排問題2.2節
會場安排問題算法的正確性證明2.2節
最優裝載問題算法正確性證明2.2節
單源最短路徑問題算法2.3節
哈夫曼編碼算法2.4節
哈夫曼編碼貪心算法正確性證明2.4節
哈夫曼編碼C++實戰2.4節
最小生成樹Prim算法2.5.1節
最小生成樹Kruskal算法2.5.2節
分治算法的基本思想及二分查找3.1節
循環賽日程表問題3.3節
合併排序3.4節
快速排序3.5節
動態規劃的基本思想、解題步驟、基本要素4.1.1節
矩陣連乘問題4.2節
凸多邊形最優三角剖分4.3節
最長公共子序列問題4.4節
加工順序問題4.5節
加工順序問題4.5節
背包問題4.6節
背包問題的跳躍點算法4.6節
最優二叉查找樹的概念4.7節
最優二叉查找樹4.7節
窮舉搜索與深度優先搜索5.1節
回溯算法的算法框架及思想5.3.1節
子集樹的概念及算法設計模式5.3.2節
背包問題5.3.2節
背包問題改進回溯法5.3.2節
最大團問題5.3.2節
排列樹模型及算法設計模式5.3.3節
批次處理作業調度問題5.3.3節
旅行商問題5.3.3節
滿m叉樹模型及圖的m著色問題5.3.4節
最小機器重量設計問題5.3.4節
寬度優先搜索5.4節
分支限界算法及01背包問題5.5.1節
旅行商問題分支限界算法5.5.3節
佈線問題分支限界算法5.5.4節
隨機化算法概述及亂數發生器6.1節
數值隨機化算法6.2節
蒙特卡羅算法6.3節
拉斯維加斯算法6.4節
舍伍德算法6.5節
線性規劃問題7.1.1節
約束標準型線性規劃問題的單純性算法7.1.3節
兩階段單純形算法7.1.3節
最大網路流的基本概念7.2.1節
增廣路算法7.2.2節
最大網路流的變換與應用7.2.3節
最小費用最大流消圈算法7.3.2節
最大公約數8.1節
同余方程8.2節
同余方程應用——量水問題8.2節
同餘方程組8.3節
線段相交8.4節
凸包問題8.5節
最接近點對問題8.6節
P類問題和NP類問題9.2節
NP完全問題9.3節
NP完全問題的近似算法9.4節
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