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目次
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為了適應培養我國21世紀計算機各類人才的需要，結合我國高等學校教育工作的現狀，立足培養學生能跟上國際計算機科學技術的發展水平，更新教學內容和教學方法，提高教學質量，《算法設計與分析（第3版）/普通高等教育“十一五”國家級規劃教材·21世紀大的學本科計算機專業系列教材》以算法設計策略為知識單元，系統地介紹計算機算法的設計方法與分析技巧，以期為計算機科學與技術學科的學生提供廣泛而堅實的計算機算法基礎知識。
另有配套的《算法設計與分析習題解答（第3版）》，對《算法設計與分析（第3版）/普通高等教育“十一五”國家級規劃教材·21世紀大的學本科計算機專業系列教材》的全部習題做了詳盡的解答。
《算法設計與分析（第3版）/普通高等教育“十一五”國家級規劃教材·21世紀大的學本科計算機專業系列教材》內容豐富，觀點新穎，理論聯系實際。不僅可用作高等學校計算機專業本科生和研究生學習計算機算法設計的教材，而且也適合廣大工程技術人員和自學讀者學習參考。
另有配套的《算法設計與分析習題解答（第3版）》，對《算法設計與分析（第3版）/普通高等教育“十一五”國家級規劃教材·21世紀大的學本科計算機專業系列教材》的全部習題做了詳盡的解答。
《算法設計與分析（第3版）/普通高等教育“十一五”國家級規劃教材·21世紀大的學本科計算機專業系列教材》內容豐富，觀點新穎，理論聯系實際。不僅可用作高等學校計算機專業本科生和研究生學習計算機算法設計的教材，而且也適合廣大工程技術人員和自學讀者學習參考。
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名人/編輯推薦
《普通高等教育"十一五"國家級規劃教材·21世紀大學本科計算機專業系列教材:算法設計與分析(第3版)》內容豐富，觀點新穎，理論聯系實際。不僅可用作高等學校計算機專業本科生和研究生學習計算機算法設計的教材，而且也適合廣大工程技術人員和自學讀者學習參考。
目次
第1章算法引論
1.1算法與程序
1.2表達算法的抽象機制
1.3描述算法
1.4算法復雜性分析
小結
習題
第2章遞歸與分治策略
2.I遞歸的概念
2.2分治法的基本思想
2.3二分搜索技術
2.4大整數的乘法
2.5 Strassen矩陣乘法
2.6棋盤覆蓋
2.7合并排序
2.8快速排序
2.9線性時間選擇
2.10最接近點對問題
2.11循環賽日程表
小結
習題
第3章動態規劃
3.1矩陣連乘問題
3.2動態規劃算法的基本要素
3.3最長公共子序列
3.4凸多邊形最優三角剖分
3.5多邊形游戲
3.6圖像壓縮
3.7電路布線
3.8流水作業調度
3.9 0—1背包問題
3.10最優二叉搜索樹
小結
習題
第4章貪心算法
4.1活動安排問題
4.2貪心算法的基本要素
4.2.1貪心選擇性質
4.2.2最優子結構性質
4.2.3貪心算法與動態規劃算法的差異
4.3最優裝載
4.4哈夫曼編碼
4.4.1前綴碼
4.4.2構造哈夫曼編碼
4.4.3哈夫曼算法的正確性
……
第5章回溯法
第6章分支限界法
第7章概率算法
第8章NP完全性理論
第9章近似算法
第10章算法優化策略
第11章在線算法設計
詞匯索引
參考文獻
1.1算法與程序
1.2表達算法的抽象機制
1.3描述算法
1.4算法復雜性分析
小結
習題
第2章遞歸與分治策略
2.I遞歸的概念
2.2分治法的基本思想
2.3二分搜索技術
2.4大整數的乘法
2.5 Strassen矩陣乘法
2.6棋盤覆蓋
2.7合并排序
2.8快速排序
2.9線性時間選擇
2.10最接近點對問題
2.11循環賽日程表
小結
習題
第3章動態規劃
3.1矩陣連乘問題
3.2動態規劃算法的基本要素
3.3最長公共子序列
3.4凸多邊形最優三角剖分
3.5多邊形游戲
3.6圖像壓縮
3.7電路布線
3.8流水作業調度
3.9 0—1背包問題
3.10最優二叉搜索樹
小結
習題
第4章貪心算法
4.1活動安排問題
4.2貪心算法的基本要素
4.2.1貪心選擇性質
4.2.2最優子結構性質
4.2.3貪心算法與動態規劃算法的差異
4.3最優裝載
4.4哈夫曼編碼
4.4.1前綴碼
4.4.2構造哈夫曼編碼
4.4.3哈夫曼算法的正確性
……
第5章回溯法
第6章分支限界法
第7章概率算法
第8章NP完全性理論
第9章近似算法
第10章算法優化策略
第11章在線算法設計
詞匯索引
參考文獻
書摘/試閱
3.計算復雜性
對于具有n個頂點和e條邊的帶權有向圖，如果用帶權鄰接矩陣表示這個圖，那么Dijkstra算法的主循環體需要O（n）時間。這個循環需要執行11一1次，所以完成循環需要O（n2）時間。算法的其余部分所需要時間不超過O（n2）。
4.6最小生成樹
設G=（V，E）是無向連通帶權圖，即一個網絡。E中每條邊（u，w）的權為c[u][w]。如果G的子圖G'是一棵包含G的所有頂點的樹，則稱G'為G的生成樹。生成樹上各邊權的總和稱為該生成樹的耗費。在G的所有生成樹中，耗費最小的生成樹稱為G的最小生成樹。
網絡的最小生成樹在實際中有廣泛應用。例如，在設計通信網絡時，用圖的頂點表示城市，用邊（u，w）的權c[u][w]表示建立城市u和城市w之間的通信線路所需的費用，則最小生成樹就給出了建立通信網絡的最經濟的方案。
4.6.1 最小生成樹性質
用貪心算法設計策略可以設計出構造最小生成樹的有效算法。本節介紹的構造最小生成樹的Prim算法和Kruskal算法都可以看作是應用貪心算法設計策略的例子。盡管這兩個算法所做出的貪心選擇的方式不同，它們都利用了下面的最小生成樹性質。
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