本文關(guān)鍵詞：算法設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

高清中文版 算法設(shè)計(jì)》是近年來(lái)關(guān)于算法設(shè)計(jì)和分析的不可多得的優(yōu)秀教材�！端惴ㄔO(shè)計(jì)》圍繞算法設(shè)計(jì)技術(shù)組織素材，對(duì)每種算法技術(shù)選擇了多個(gè)典型范例進(jìn)行分析�！端惴ㄔO(shè)計(jì)》將直觀性與嚴(yán)謹(jǐn)性完美地結(jié)合起來(lái)。每章從實(shí)際問(wèn)題出發(fā)，經(jīng)過(guò)具體、深入、細(xì)致的分析，自然且富有啟發(fā)性地引出相應(yīng)的算法設(shè)計(jì)思想，并對(duì)算法的正確性、復(fù)雜性進(jìn)行恰當(dāng)?shù)姆治觥⒄J(rèn)證�！端惴ㄔO(shè)計(jì)》覆蓋的面較寬，凡屬串行算法的經(jīng)典論題都有涉及，，并且論述深入有新意。全書(shū)共200多道豐富而精彩的習(xí)題是《算法設(shè)計(jì)》的重要組成部分，也是《算法設(shè)計(jì)》的突出特色之一。 目錄 第1章 引言：某些典型的問(wèn)題 1.1 第一個(gè)問(wèn)題：穩(wěn)定匹配 1.2 五個(gè)典型問(wèn)題 帶解答的練習(xí) 練習(xí) 注釋和進(jìn)一步的閱讀 第2章 算法分析基礎(chǔ) 2.1 計(jì)算可解性 2.2 增長(zhǎng)的漸近階 2.3 用表和數(shù)組實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定匹配算法 2.4 一般運(yùn)行時(shí)間的概述 2.5 更復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：優(yōu)先隊(duì)列 帶解答的練習(xí) 練習(xí) 注釋和進(jìn)一步的閱讀 第3章 圖 3.1 基本定義與應(yīng)用 3.2 圖的連通性與圖的遍歷 3.3 用優(yōu)先隊(duì)列與棧實(shí)現(xiàn)圖的遍歷 3.4 二分性測(cè)試：寬度優(yōu)先搜索的一個(gè)應(yīng)用 3.5 有向圖中的連通性 3.6 有向無(wú)圈圖與拓?fù)渑判?帶解答的練習(xí) 練習(xí) 注釋和進(jìn)一步的閱讀 第4章 貪心算法 4.1 區(qū)間調(diào)度： 貪心算法領(lǐng)先 4.2 最小延遲調(diào)度：一個(gè)交換論證 4.3 最優(yōu)高速緩存：一個(gè)更復(fù)雜的交換論證 4.4 一個(gè)圖的最短路徑 4.5 最小生成樹(shù)問(wèn)題 4.6 實(shí)現(xiàn)Kruskal算法：Union-Find數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4.7 聚類 4.8 Huffman碼與數(shù)據(jù)壓縮 *4.9 最小費(fèi)用有向樹(shù)：一個(gè)多階段貪心算法 帶解答的練習(xí) 練習(xí) 注釋和進(jìn)一步的閱讀 第5章 分治策略 5.1 第一個(gè)遞推式：歸并排序算法 5.2 更多的遞推關(guān)系 5.3 計(jì)數(shù)逆序 5.4 找最接鄰近的點(diǎn)對(duì) 5.5 整數(shù)乘法 5.6 卷積與快速傅里葉變換 帶解答的練習(xí) 練習(xí) 注釋和進(jìn)一步的閱讀 第6章 動(dòng)態(tài)規(guī)劃 6.1 帶權(quán)的區(qū)間調(diào)度：一個(gè)遞歸過(guò)程 6.2 動(dòng)態(tài)規(guī)劃原理：備忘錄或者子問(wèn)題迭代 6.3 分段的最小二乘：多重選擇 6.4 子集和與背包：加一個(gè)變量 6.5 RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)：在區(qū)間上的動(dòng)態(tài)規(guī)劃 6.6 序列比對(duì) 6.7 通過(guò)分治策略在線性空間的序列比對(duì) 6.8 圖中的最短路徑 6.9 最短路徑和距離向量協(xié)議 *6.10 圖中的負(fù)圈 帶解答的練習(xí) 練習(xí) 注釋和進(jìn)一步的閱讀 第7章 網(wǎng)絡(luò)流 7.1 最大流問(wèn)題與Ford-Fulkerson算法 7.2 網(wǎng)絡(luò)中的最大流與最小割 7.3 選擇好的增廣路徑 *7.4 前向流推動(dòng)最大流算法 7.5 第一個(gè)應(yīng)用：二分匹配問(wèn)題 7.6 在有向與無(wú)向圖中的不交路徑 7.7 對(duì)最大流問(wèn)題的推廣 7.8 調(diào)查設(shè)計(jì) 7.9 航線調(diào)度 7.10 圖像分割 7.11 項(xiàng)目選擇 7.12 棒球排除 *7.13 進(jìn)一步的方向：對(duì)匹配問(wèn)題增加費(fèi)用 帶解答的練習(xí) 練習(xí) 注釋和進(jìn)一步的閱讀 第8章 NP與計(jì)算的難解性 8.1 多項(xiàng)式時(shí)間歸約 8.2 使用“零件”的歸約：可滿足性問(wèn)題 8.3 有效證書(shū)和NP的定義 8.4 NP完全問(wèn)題 8.5 排序問(wèn)題 8.6 劃分問(wèn)題 8.7 圖著色 8.8 數(shù)值問(wèn)題 8.9 Co-NP及NP的不對(duì)稱性 8.10 難問(wèn)題的部分分類 帶解答的練習(xí) 練習(xí) 注釋和進(jìn)一步的閱讀 第9章 PSPACE：一個(gè)超出NP的問(wèn)題類 9.1 PSPACE 9.2 PSPACE中的難問(wèn)題 9.3 在多項(xiàng)式空間中解量化問(wèn)題和博弈問(wèn)題 9.4 在多項(xiàng)式空間內(nèi)求解規(guī)劃問(wèn)題 9.5 證明問(wèn)題是PSPACE完全的 帶解答的練習(xí) 練習(xí) 注釋和進(jìn)一步的閱讀 第10章 擴(kuò)展易解性的界限 10.1 找小的頂點(diǎn)覆蓋 10.2 在樹(shù)上解NP難問(wèn)題 10.3 圓弧集著色 *10.4 圖的樹(shù)分解 *10.5 構(gòu)造樹(shù)分解 帶解答的練習(xí) 練習(xí) 注釋和進(jìn)一步的閱讀 第11章 近似算法 11.1 貪心算法與最優(yōu)值的界限：負(fù)載均衡問(wèn)題 11.2 中心選址問(wèn)題 11.3 集合覆蓋：一般的貪心啟發(fā)式方法 11.4 定價(jià)法：頂點(diǎn)覆蓋 11.5 用定價(jià)法最大化：不交路徑問(wèn)題 11.6 線性規(guī)劃與舍入：對(duì)頂點(diǎn)覆蓋的應(yīng)用 *11.7 再論負(fù)載均衡：一個(gè)更高級(jí)的LP應(yīng)用 11.8 任意好的近似：背包問(wèn)題 帶解答的練習(xí) 練習(xí) 注釋和進(jìn)一步的閱讀 第12章 局部搜索 12.1 最優(yōu)化問(wèn)題的地形圖 12.2 Metropolis算法與模擬退火算法 12.3 局部搜索對(duì)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 12.4 局部搜索對(duì)最大割近似的應(yīng)用 12.5 選擇鄰居關(guān)系 12.6 用局部搜索分類 12.7 最佳響應(yīng)動(dòng)態(tài)過(guò)程與Nash平衡點(diǎn) 帶解答的練習(xí) 練習(xí) 注釋和進(jìn)一步的閱讀 第13章 隨機(jī)算法 13.1 第一個(gè)應(yīng)用：消除爭(zhēng)用 13.2 求完全最小割 13.3 隨機(jī)變量及其期望 13.4 關(guān)于MAX 3-SAT的隨機(jī)近似算法 13.5 隨機(jī)分治策略：求中位數(shù)與快速排序 13.6 散列法：字典的隨機(jī)實(shí)現(xiàn) 13.7 求最鄰近點(diǎn)對(duì)：一個(gè)隨機(jī)方法 13.8 隨機(jī)超高速緩存 13.9 Chernoff界 13.10 負(fù)載均衡 13.11 包路由選擇 13.12 背景：某些基本概率定義 帶解答的練習(xí) 練習(xí) 注釋和進(jìn)一步的閱讀 后記：永不停止運(yùn)行的算法 索引

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