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(算法设计与分析基础)Introduction to the Design and Analysis of Algorithms, 3rd Edition-[3]-[pdf]-[Anany Levitin]

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    书籍信息:
    标题: Introduction to the Design and Analysis of Algorithms, 3rd Edition  【算法设计与分析基础】
    语言: English
    格式: pdf
    大小: 2.4M
    页数: 593
    年份: 2011
    作者: Anany Levitin
    版次: 3
    出版社: Addison Wesley


    简介

    Based on a new classification of algorithm design techniques and a clear delineation of analysis methods, Introduction to the Design and Analysis of Algorithms presents the subject in a coherent and innovative manner. Written in a student-friendly style, the book emphasizes the understanding of ideas over excessively formal treatment while thoroughly covering the material required in an introductory algorithms course. Popular puzzles are used to motivate students' interest and strengthen their skills in algorithmic problem solving. Other learning-enhancement features include chapter summaries, hints to the exercises, and a detailed solution manual.


    目录
    Cover......Page 1
    Copyright Page......Page 4
    Title Page......Page 5
    Brief Contents......Page 7
    Contents......Page 9
    New to the Third Edition......Page 19
    Preface......Page 21
    Acknowledgments......Page 26
    1 Introduction......Page 29
    1.1 What Is an Algorithm?......Page 31
    Exercises 1.1......Page 35
    Ascertaining the Capabilities of the Computational Device......Page 37
    Algorithm Design Techniques......Page 39
    Methods of Specifying an Algorithm......Page 40
    Proving an Algorithm’s Correctness......Page 41
    Analyzing an Algorithm......Page 42
    Coding an Algorithm......Page 43
    Exercises 1.2......Page 45
    1.3 Important Problem Types......Page 46
    Sorting......Page 47
    String Processing......Page 48
    Combinatorial Problems......Page 49
    Numerical Problems......Page 50
    Exercises 1.3......Page 51
    Linear Data Structures......Page 53
    Graphs......Page 56
    Trees......Page 59
    Sets and Dictionaries......Page 63
    Exercises 1.4......Page 65
    Summary......Page 66
    2 Fundamentals of the Analysis of Algorithm Efficiency......Page 69
    2.1 The Analysis Framework......Page 70
    Measuring an Input’s Size......Page 71
    Units for Measuring Running Time......Page 72
    Orders of Growth......Page 73
    Worst-Case, Best-Case, and Average-Case Efficiencies......Page 75
    Exercises 2.1......Page 78
    Informal Introduction......Page 80
    O-notation......Page 81
    Ω-notation......Page 82
    Useful Property Involving the Asymptotic Notations......Page 83
    Using Limits for Comparing Orders of Growth......Page 84
    Exercises 2.2......Page 86
    2.3 Mathematical Analysis of Nonrecursive Algorithms......Page 89
    Exercises 2.3......Page 95
    2.4 Mathematical Analysis of Recursive Algorithms......Page 98
    Exercises 2.4......Page 104
    2.5 Example: Computing the nth Fibonacci Number......Page 108
    Exercises 2.5......Page 111
    2.6 Empirical Analysis of Algorithms......Page 112
    Exercises 2.6......Page 117
    2.7 Algorithm Visualization......Page 119
    Summary......Page 122
    3 Brute Force and Exhaustive Search......Page 125
    Selection Sort......Page 126
    Bubble Sort......Page 128
    Exercises 3.1......Page 130
    Sequential Search......Page 132
    Brute-Force String Matching......Page 133
    Exercises 3.2......Page 134
    Closest-Pair Problem......Page 136
    Convex-Hull Problem......Page 137
    Exercises 3.3......Page 141
    3.4 Exhaustive Search......Page 143
    Knapsack Problem......Page 144
    Assignment Problem......Page 147
    Exercises 3.4......Page 148
    Depth-First Search......Page 150
    Breadth-First Search......Page 153
    Exercises 3.5......Page 156
    Summary......Page 158
    4 Decrease-and-Conquer......Page 159
    4.1 Insertion Sort......Page 162
    Exercises 4.1......Page 164
    4.2 Topological Sorting......Page 166
    Exercises 4.2......Page 170
    Generating Permutations......Page 172
    Generating Subsets......Page 174
    Exercises 4.3......Page 176
    Binary Search......Page 178
    Fake-Coin Problem......Page 180
    Russian Peasant Multiplication......Page 181
    Josephus Problem......Page 182
    Exercises 4.4......Page 184
    4.5 Variable-Size-Decrease Algorithms......Page 185
    Computing a Median and the Selection Problem......Page 186
    Interpolation Search......Page 189
    Searching and Insertion in a Binary Search Tree......Page 191
    The Game of Nim......Page 192
    Exercises 4.5......Page 194
    Summary......Page 195
    5 Divide-and-Conquer......Page 197
    5.1 Mergesort......Page 200
    Exercises 5.1......Page 202
    5.2 Quicksort......Page 204
    Exercises 5.2......Page 209
    5.3 Binary Tree Traversals and Related Properties......Page 210
    Exercises 5.3......Page 213
    5.4 Multiplication of Large Integers and Strassen’s Matrix Multiplication......Page 214
    Multiplication of Large Integers......Page 215
    Strassen’s Matrix Multiplication......Page 217
    Exercises 5.4......Page 219
    The Closest-Pair Problem......Page 220
    Convex-Hull Problem......Page 223
    Exercises 5.5......Page 225
    Summary......Page 226
    6 Transform-and-Conquer......Page 229
    6.1 Presorting......Page 230
    Exercises 6.1......Page 233
    6.2 Gaussian Elimination......Page 236
    LU Decomposition......Page 240
    Computing a Matrix Inverse......Page 242
    Computing a Determinant......Page 243
    Exercises 6.2......Page 244
    AVL Trees......Page 246
    2-3 Trees......Page 251
    Exercises 6.3......Page 253
    6.4 Heaps and Heapsort......Page 254
    Notion of the Heap......Page 255
    Heapsort......Page 259
    Exercises 6.4......Page 261
    Horner’s Rule......Page 262
    Binary Exponentiation......Page 264
    Exercises 6.5......Page 267
    6.6 Problem Reduction......Page 268
    Computing the Least Common Multiple......Page 269
    Counting Paths in a Graph......Page 270
    Reduction of Optimization Problems......Page 271
    Linear Programming......Page 272
    Reduction to Graph Problems......Page 274
    Exercises 6.6......Page 276
    Summary......Page 278
    7 Space and Time Trade-Offs......Page 281
    7.1 Sorting by Counting......Page 282
    Exercises 7.1......Page 285
    7.2 Input Enhancement in String Matching......Page 286
    Horspool’s Algorithm......Page 287
    Boyer-Moore Algorithm......Page 291
    Exercises 7.2......Page 295
    7.3 Hashing......Page 297
    Open Hashing (Separate Chaining)......Page 298
    Closed Hashing (Open Addressing)......Page 300
    Exercises 7.3......Page 302
    7.4 B-Trees......Page 304
    Exercises 7.4......Page 307
    Summary......Page 308
    8 Dynamic Programming......Page 311
    8.1 Three Basic Examples......Page 313
    Exercises 8.1......Page 318
    8.2 The Knapsack Problem and Memory Functions......Page 320
    Memory Functions......Page 322
    Exercises 8.2......Page 324
    8.3 Optimal Binary Search Trees......Page 325
    Exercises 8.3......Page 331
    Warshall’s Algorithm......Page 332
    Floyd’s Algorithm for the All-Pairs Shortest-Paths Problem......Page 336
    Exercises 8.4......Page 339
    Summary......Page 340
    9 Greedy Technique......Page 343
    9.1 Prim’s Algorithm......Page 346
    Exercises 9.1......Page 350
    9.2 Kruskal’s Algorithm......Page 353
    Disjoint Subsets and Union-Find Algorithms......Page 355
    Exercises 9.2......Page 359
    9.3 Dijkstra’s Algorithm......Page 361
    Exercises 9.3......Page 365
    9.4 Huffman Trees and Codes......Page 366
    Exercises 9.4......Page 370
    Summary......Page 372
    10 Iterative Improvement......Page 373
    10.1 The Simplex Method......Page 374
    Geometric Interpretation of Linear Programming......Page 375
    An Outline of the Simplex Method......Page 379
    Further Notes on the Simplex Method......Page 385
    Exercises 10.1......Page 387
    10.2 The Maximum-Flow Problem......Page 389
    Exercises 10.2......Page 399
    10.3 Maximum Matching in Bipartite Graphs......Page 400
    Exercises 10.3......Page 406
    10.4 The Stable Marriage Problem......Page 408
    Exercises 10.4......Page 411
    Summary......Page 412
    11 Limitations of Algorithm Power......Page 415
    11.1 Lower-Bound Arguments......Page 416
    Trivial Lower Bounds......Page 417
    Adversary Arguments......Page 418
    Problem Reduction......Page 419
    Exercises 11.1......Page 421
    11.2 Decision Trees......Page 422
    Decision Trees for Sorting......Page 423
    Decision Trees for Searching a Sorted Array......Page 425
    Exercises 11.2......Page 427
    11.3 P, NP, and NP-Complete Problems......Page 429
    P and NP Problems......Page 430
    NP-Complete Problems......Page 434
    Exercises 11.3......Page 437
    11.4 Challenges of Numerical Algorithms......Page 440
    Exercises 11.4......Page 447
    Summary......Page 448
    12 Coping with the Limitations of Algorithm Power......Page 451
    12.1 Backtracking......Page 452
    n-Queens Problem......Page 453
    Hamiltonian Circuit Problem......Page 454
    Subset-Sum Problem......Page 455
    General Remarks......Page 456
    Exercises 12.1......Page 458
    12.2 Branch-and-Bound......Page 460
    Assignment Problem......Page 461
    Knapsack Problem......Page 464
    Traveling Salesman Problem......Page 466
    Exercises 12.2......Page 468
    12.3 Approximation Algorithms for NP-Hard Problems......Page 469
    Approximation Algorithms for the Traveling Salesman Problem......Page 471
    Approximation Algorithms for the Knapsack Problem......Page 481
    Exercises 12.3......Page 485
    12.4 Algorithms for Solving Nonlinear Equations......Page 487
    Bisection Method......Page 488
    Newton’s Method......Page 492
    Exercises 12.4......Page 495
    Summary......Page 496
    Epilogue......Page 499
    Combinatorics......Page 503
    Sum Manipulation Rules......Page 504
    Miscellaneous......Page 505
    Sequences and Recurrence Relations......Page 507
    Methods for Solving Recurrence Relations......Page 508
    Common Recurrence Types in Algorithm Analysis......Page 513
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