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第二部分
来源 海涅曼 波利切 塞克欧
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2024-12-01 19:01:55
第二部分
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第4章 排序算法
第5章 查找
第6章 图算法
第7章 人工智能中的寻路
第8章 网络流算法
第9章 计算几何
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译者序
前言
原则：使用实际代码，而不是伪代码
原则：将算法和将要解决的问题分开
原则：仅仅讲述足够的数学
原则：用经验来支持数学分析
目标读者
本书组织方式
本书体例
代码使用说明
联系我们
致谢
参考文献
第一部分
第1章 算法真的很重要
如果需要，尽可能用实践检验
解决问题的算法
花絮
故事的寓意
参考文献
第2章 算法的数学原理
函数的增长率
最好最坏和平均情况下的性能分析
平均情况
最好情况
性能指标
讨论1：对数级算法的性能
讨论2：次线性的算法的性能，时间复杂度为O(nd)，d＜1
讨论3：线性算法的性能
讨论4：nlogn算法的性能
讨论5a：二次方的算法性能
讨论5b：性能不明显的计算
混合操作
基准测试
最后一点
参考文献
第3章 模式和领域
算法模式的格式
伪代码模式的格式
设计格式
基于经验的评价格式
领域和算法
浮点计算
值之间的比较
特殊的量
性能
手动内存分配
选择一门编程语言
参考文献
第二部分
第4章 排序算法
表述
可比较的元素
稳定排序
分析技术
通用输入
插入排序
驱动因素
解决方案
结论
分析
中值排序
驱动因素
解决方案
结论
分析
快速排序
解决方案
结论
分析
变种
选择排序
堆排序
驱动因素
解决方案
分析
变种
计数排序
驱动因素
解决方案
分析
桶排序
使用环境
驱动因素
解决方案
分析
变种
选择排序算法的标准
双浮点数的基准测试结果
参考文献
第5章 查找
顺序查找
使用环境
驱动因素
解决方案
结论
分析
变种
二分查找
使用环境
驱动因素
解决方案
结论
分析
变种
基于散列的查找
使用环境
驱动因素
解决方案
结果
分析
变种
二叉查找树
使用环境
驱动因素
解决方案
结论
分析
变种
参考文献
第6章 图算法
存储问题
图分析
数据结构设计
问题
深度优先搜索
使用环境
解决方案
分析
广度优先搜索
使用环境
解决方案
分析
单源最短路径
解决方案
结论
分析
变种
比较
所有点对最短路径
解决方案
分析
最小生成树算法
结论
分析
变种
参考文献
第7章 人工智能中的寻路
搜索树
关键思想
假设
深度优先搜索
使用环境
解决方案
结论
分析
广度优先搜索
使用环境
解决方案
结论
分析
A*搜索
使用环境
解决方案
结论
驱动因素
分析
变种
相关算法
比较
Minimax
使用环境
解决方案
结论
分析
变种
NegMax
使用环境
解决方案
结论
分析
AlphaBeta
解决方案
结论
分析
参考文献
第8章 网络流算法
最大流
解决方案
结论
分析
优化
相关算法
二部图匹配
解决方案
分析
在增广路上的深入思考
最小开销流
转运问题
运输问题
任务分配问题
线性编程
参考文献
第9章 计算几何
假设
计算几何经典问题
凸包扫描
使用环境
驱动因素
解决方案
结论
分析
变种
相关算法
线段扫描
使用环境
驱动因素
解决方案
结论
分析
变种
最近点查询
使用环境
驱动因素
解决方案
结论
分析
变种
范围查询
使用环境
驱动因素
解决方案
分析
参考文献
第三部分
第10章 最后的招数
近似算法
离线算法
并行算法
随机算法
估算搜索树的大小
结果可能出错却可以衰减错误率的算法
零知识证明
参考文献
第11章 尾声
原则：了解数据
原则：将问题分解至更小的问题
原则：选择正确的数据结构
原则：空间换时间
原则：如果没有显而易见的解法，使用搜索
原则：如果没有显而易见的解法，将问题归约为另一个有解的问题
原则：编写算法难，测试算法更难
第四部分
附录 基准测试
硬件
例子
Java基准测试解决方案
Linux基准测试解决方案
Scheme基准测试解决方案
报告
精度
作者简介
封面介绍
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