算法导论(原书第3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

作  者:(美)科尔曼；殷建平 定  价:128 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2013年01月01日 页  数:796 装  帧:平装 ISBN:9787111407010

●目  录
●Introduction to Algorithms，Third Edition
●出版者的话
●译者序
●前言
●部分  基础知识
●第1章  算法在计算中的作用3
●  1.1  算法3
●  1.2  作为一种技术的算法6
●  思考题8
●  本章注记8
●第2章  算法基础9
●  2.1  插入排序9
●  2.2  分析算法13
●  2.3  设计算法16
●    2.3.1  分治法16
●    2.3.2  分析分治算法20
●  思考题22
●  本章注记24
●第3章  函数的增长25
●部分目录

内容简介

本书提供了对当代计算机算法研究的一个全面、综合性的介绍。全书共八部分，内容涵盖基础知识、排序和顺序统计量、数据结构、不错设计和分析技术、不错数据结构、图算法、算法问题选编，以及数学基础知识。书中深入浅出地介绍了大量的算法及相关的数据结构，以及用于解决一些复杂计算问题的不错策略（如动态规划、贪心算法、摊还分析等），重点在于算法的分析与设计。对于每一个专题，作者都试图提供目前近期新的研究成果及样例解答，并通过清晰的图示来说明算法的执行过程。此外，全书包含957道练习和158道思考题，并且作者在网站上给出 (美)科尔曼；殷建平
Thomas
H.
Cormen
（托马斯?科尔曼）达特茅斯学院计算机科学系教授、系主任。目前的研究兴趣包括：算法工程、并行计算、具有高延迟的加速计算。他分别于1993年、1986年获得麻省理工学院电子工程和计算机科学博士、硕士学位，师从Charles
E.
Leiserson教授。由于他在计算机教育领域的突出贡献，Cormen教授荣获2009年ACM杰出教员奖。

Charles
E.
Leiserson（查尔斯?雷瑟尔森）麻省理工学院计算机科学与电气工程系教授，Margaret
MacVicar

算法的魅力：探索计算的基石 在数字时代飞速发展的今天，算法无处不在，它们如同无形的指挥家， orchestrating着我们生活的方方面面。从搜索引擎的精准匹配，到社交媒体的信息推送，再到金融市场的风险评估，乃至人工智能的深度学习，每一个看似简单的操作背后，都蕴藏着精妙绝伦的算法设计。本书将带领读者踏上一段探索算法奥秘的旅程，深入理解计算的本质，解锁解决复杂问题的强大工具。 第一部分：算法的基石——基础概念与分析 在开始我们的算法之旅之前，首先需要奠定坚实的基础。本部分将详细介绍算法的基本概念，包括什么是算法、算法的特性（如正确性、效率、可读性等），以及如何用严谨的数学语言来描述算法。我们将学习如何将现实世界的问题抽象成计算机可以理解的模型，并设计出解决这些问题的步骤。 算法的定义与特性： 深入理解算法的本质，不仅仅是步骤的罗列，更包含着逻辑的严谨和效率的考量。我们会探讨算法的五大基本特性：有穷性、确定性、可行性、输入以及输出，并分析这些特性在实际应用中的重要性。 算法的表示方法： 学习不同的算法表示方式，包括自然语言描述、流程图以及伪代码。伪代码作为一种介于自然语言和具体编程语言之间的描述方式，能够清晰地表达算法的逻辑，而不受特定编程语言的语法限制，是理解和交流算法的有效工具。 算法效率的度量： 效率是评价算法优劣的关键指标。我们将学习两种主要的效率度量方式：时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度衡量算法执行所需的时间，而空间复杂度则衡量算法执行所需的内存空间。理解它们能够帮助我们选择最优的算法，避免性能瓶颈。 渐进记号（Asymptotic Notation）： 为了更抽象、更普遍地分析算法在输入规模增大时的表现，我们将深入学习三种渐进记号：大O记号（O）、大Ω记号（Ω）以及大Θ记号（Θ）。这些记号能够帮助我们忽略常数因子和低阶项，专注于算法增长趋势的核心部分，从而更清晰地理解算法的渐进效率。 递归与数学归纳法： 递归是算法设计中一种强大而优雅的工具，通过将大问题分解为相似的小问题来解决。我们将详细讲解递归的原理，并学习如何使用数学归纳法来证明递归算法的正确性，这对于理解和设计复杂的递归算法至关重要。 基本数据结构： 算法的实现离不开数据结构的支持。本部分将介绍一些基础但至关重要的数据结构，如数组、链表、栈和队列。理解它们的结构特性和操作方式，为后续学习更复杂的数据结构和算法打下基础。 第二部分：排序的艺术——高效的元素排列 排序是计算机科学中最基本、最重要的问题之一。如何高效地将一组无序的元素按照某种顺序排列，是许多其他算法和应用的前提。本部分将带领读者深入探索各种经典排序算法，从简单易懂的直接插入排序到高效的快速排序和归并排序，以及适用于特定场景的堆排序。 插入排序（Insertion Sort）： 学习最直观的排序算法之一。插入排序通过构建有序序列，将一个元素插入到已排序序列中的正确位置。我们将分析其工作原理、时间复杂度，并探讨其在特定情况下的优势，例如当输入序列基本有序时。 归并排序（Merge Sort）： 掌握分治法的典范。归并排序将待排序序列分成若干个子序列，递归地对子序列进行排序，然后将有序的子序列合并成一个有序序列。我们将深入理解其分治策略，并分析其稳定的时间复杂度。 堆排序（Heap Sort）： 探索基于堆数据结构的排序方法。堆是一种特殊的树形数据结构，满足堆的性质。堆排序利用堆的性质，将待排序序列构建成一个最大堆或最小堆，然后通过不断提取堆顶元素来实现排序。 快速排序（Quick Sort）： 学习最常用的高效排序算法之一。快速排序采用分治策略，通过“划分”操作将待排序序列分成两个子序列，使得其中一个子序列的所有元素都小于（或大于）另一个子序列的所有元素，然后递归地对子序列进行排序。我们将深入理解其划分过程以及平均情况下的高效性。 基数排序（Radix Sort）： 了解非比较排序的强大之处。基数排序不通过比较元素的大小来排序，而是根据元素的各位数字（或其他基数）进行排序。我们将学习其工作原理，并分析其在特定数据类型上的效率。 桶排序（Bucket Sort）： 探索另一种非比较排序方法。桶排序将待排序序列划分成若干个桶，将元素分配到相应的桶中，然后对每个桶进行排序，最后将所有桶中的元素连接起来。我们将分析其工作原理以及对数据分布的要求。 第三部分：图的探索——连接世界的网络 图作为一种重要的数学模型，在现实世界中有着广泛的应用，例如社交网络、交通路线、计算机网络等。本部分将带领读者深入探索图的表示方法、遍历算法以及求解最短路径和最小生成树等关键问题。 图的表示方法： 学习如何用计算机来表示图，包括邻接矩阵和邻接表两种主要方式。我们将分析它们的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性。 广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）： 掌握一种逐层遍历图的算法。BFS从起始顶点开始，依次访问其所有邻居，然后再访问邻居的邻居，以此类推。我们将学习其工作原理，以及它在查找最短路径（无权图）等问题中的应用。 深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）： 学习另一种常用的图遍历算法。DFS从起始顶点开始，沿着某条路径尽可能深地搜索，直到不能继续为止，然后回溯到上一个节点，继续探索其他路径。我们将学习其工作原理，以及它在查找连通分量、拓扑排序等问题中的应用。 最短路径算法： 探索如何在图中找到两个顶点之间的最短路径。我们将学习Dijkstra算法，用于求解单源最短路径问题（非负权边），并了解Bellman-Ford算法，它能够处理带负权边的图。 最小生成树算法： 学习如何找到一个连接图中所有顶点的子图，使得所有边的权值之和最小。我们将介绍Prim算法和Kruskal算法，它们是求解最小生成树问题的经典算法。 第四部分：高级算法技术——解决复杂问题的利器 在掌握了基础算法和数据结构之后，我们将进一步探索更高级的算法技术，这些技术能够帮助我们解决更加复杂和大规模的问题。 动态规划（Dynamic Programming）： 学习一种通过将大问题分解为子问题，并存储子问题的解来避免重复计算的技术。我们将通过经典的例子，如斐波那契数列、背包问题和最长公共子序列，深入理解动态规划的思想和应用。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 掌握一种在每一步选择当前看起来最优的选项，以期达到全局最优的算法策略。我们将学习其基本思想，并通过找零钱问题、霍夫曼编码等例子来理解其适用范围和局限性。 回溯法（Backtracking）： 学习一种通过搜索解空间来寻找所有或部分解的算法。回溯法在搜索过程中，如果发现当前路径不可能得到有效的解，则进行回溯，尝试其他路径。我们将通过N皇后问题、数独求解等例子来理解其工作原理。 概率算法与近似算法： 探讨在某些情况下，精确算法的计算成本过高，此时可以考虑使用概率算法或近似算法来获得一个近似解或以高概率得到正确解。 第五部分：算法的实践与应用 理论与实践相结合是学习算法的最终目的。本部分将强调算法在实际工程中的重要性，并鼓励读者将所学知识应用于解决实际问题。 算法设计的思维模式： 培养良好的算法设计习惯，学会如何分析问题、选择合适的数据结构和算法、进行效率分析和优化。 常见的算法应用领域： 简要介绍算法在各个领域的应用，例如： 数据科学与机器学习： 推荐系统、分类、回归、聚类等。 计算机图形学： 渲染、碰撞检测、路径规划等。 网络与安全： 加密算法、路由协议、入侵检测等。 生物信息学： 序列比对、基因组分析等。 算法的优化与权衡： 理解在实际应用中，算法的选择往往需要在时间复杂度、空间复杂度、实现难度和可读性之间进行权衡。 通过本书的学习，读者将不仅能够掌握一系列经典的算法，更重要的是，能够培养出解决问题的逻辑思维能力和计算思维，为在快速发展的科技领域中不断进步打下坚实的基础。算法的魅力在于其通用性和普适性，理解它们，就如同掌握了打开无限可能之门的钥匙。