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| 編輯推薦： |
在每个章节穿插丰富的应用实例来验证算法的正确性、有效性和实用性，而且介绍和讨论了若干专用算法的设计技术。
尽可能用朴实的语言深入浅出地介绍算法设计技术，着重突出算法设计的思想和本质，而不仅仅是数学上的形式化描述。
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| 內容簡介： |
《算法设计与应用》深入浅出、全面系统地介绍了常用算法设计与应用技术，内容包括算法设计的策略、排序与查找算法、树模型算法、图模型算法、网络流模型算法、组合优化算法、深度学习算法、若干重要的专用算法等。《算法设计与应用》将算法的经典内容、前沿内容以及相关的应用技术进行整合，形成一套完整、统一的体系结构，使得读者在学习算法理论知识的同时，还能系统地掌握算法在应用方面的知识，为后续学习打下扎实的算法设计与应用基础。《算法设计与应用》各章自成体系，可分别作为独立单元进行选择学习，以满足读者的差异化需求。每章均配有一定数量的习题，供读者练习。
《算法设计与应用》内容丰富、思路清晰、实例讲解详细、图例直观形象，适合作为计算机及相关专业的本科生教材，也可供工程技术人员和自学读者学习参考。
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| 目錄：
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出版说明
前言
第1章算法设计的基础知识
1.1计算机与算法
1.1.1计算机问题求解
1.1.2算法的概念
1.1.3算法的常用表示方法
1.2算法的效率分析
1.2.1算法效率的度量
1.2.2函数增长的阶
1.2.3计算复杂度的估算
1.3习题
第2章算法设计的基本策略
2.1蛮力与贪心
2.1.1蛮力法
2.1.2贪心法
2.1.3应用实例
2.2递归与分治
2.2.1递归法
2.2.2分治法
2.2.3应用实例
2.3回溯与分支限界
2.3.1回溯法
2.3.2分支限界法
2.3.3应用实例
2.4动态规划
2.4.1算法原理
2.4.2应用实例
2.5习题
第3章排序算法设计与分析
3.1基本排序算法
3.1.1冒泡排序
3.1.2插入排序
3.1.3选择排序
3.2进阶排序算法
3.2.1归并排序
3.2.2堆排序
3.2.3快速排序
3.2.4希尔排序
3.3线性时间排序算法
3.3.1计数排序
3.3.2桶排序
3.3.3基数排序
3.4排序算法的应用
3.4.1排序归约问题
3.4.2合并果子问题
3.4.3最优树的构造问题
3.5习题
第4章树模型及其算法设计
4.1树的基本模型
4.1.1树与二叉树
4.1.2平衡树及其操作
4.1.3红黑树及其操作
4.2树的进阶模型
4.2.1键树及其操作
4.2.2B树及其操作
4.2.3二项树及其操作
4.3树模型的基本算法
4.3.1树的递归遍历算法
4.3.2树的非递归遍历算法
4.3.3森林与树的转换
4.4树模型的应用
4.4.1找假币问题
4.4.2串查找与排序问题
4.4.3轮流摸牌问题
4.4.4霍夫曼编码问题
4.5习题
第5章图模型及其算法设计
5.1图模型的基础知识
5.1.1图的基本概念
5.1.2图的表示与存储
5.1.3图的结构与性质
5.2图模型的基本算法
5.2.1图的遍历
5.2.2最小生成树
5.2.3最短路径
5.3特殊图模型与算法
5.3.1欧拉图及其应用
5.3.2哈密顿图及其应用
5.3.3偶图及其应用
5.3.4平面图及其应用
5.4图模型的应用
5.4.1公共汽车通票问题
5.4.2重型运输问题
5.4.3中国邮路问题
5.4.4关键路径问题
5.5习题
第6章网络流模型及其算法设计
6.1最大网络流问题
6.1.1网络与流的基本概念
6.1.2Ford-Fulkerson 算法
6.1.3EK算法与Dinic算法
6.1.4预流推进算法
6.2最小费用流问题
6.2.1最小费用流
6.2.2消圈算法
6.2.3最小费用路径算法
6.3二分匹配问题
6.3.1网络流解法
6.3.2匈牙利算法
6.3.3最佳匹配问题
6.4网络流算法的应用
6.4.1列车调度问题
6.4.2毛巾供应问题
6.4.3植物大战僵尸问题
6.4.4稳定婚配问题
6.5习题
第7章查找算法设计与分析
7.1静态表查找算法
7.1.1顺序表查找
7.1.2有序表查找
7.1.3静态树表查找
7.1.4索引顺序表查找
7.2散列表查找算法
7.2.1散列表的基本概念
7.2.2散列函数的构造
7.2.3常用的Hash冲突处理方法
7.2.4散列表的查找及分析
7.3搜索树查找算法
7.3.1广度优先查找
7.3.2深度优先查找
7.3.3最佳优先查找
7.4特殊树查找算法
7.4.1二叉查找树查找算法
7.4.2红黑树查找算法
7.4.3键树查找算法
7.4.4B树查找算法
7.5查找算法的应用
7.5.1运动员最佳配对问题
7.5.2拼写检查器问题
7.5.3八数码问题
7.5.4骑士游历问题
7.6习题
第8章组合优化算法设计与分析
8.1基本组合优化算法
8.1.1线性规划算法
8.1.2梯度法与共轭梯度法
8.1.3牛顿法与拟牛顿法
8.2启发式组合优化算法
8.2.1禁忌搜索算法
8.2.2模拟退火算法
8.2.3遗传算法
8.3深度学习模型与算法
8.3.1浅层学习与深度学习
8.3.2深度学习的系统架构
8.3.3DBN模型及其学习算法
8.3.4CNN模型及其学习算法
8.4组合优化算法应用
8.4.1顶点覆盖问题
8.4.2最佳装箱问题
8.4.3旅行商问题
8.4.4手写字符识别问题
8.5习题
第9章专用算法设计技术
9.1数据压缩算法
9.1.1数据压缩概述
9.1.2无损压缩算法
9.1.3有损压缩算法
9.2数据加密算法
9.2.1数据加密概述
9.2.2传统加密算法
9.2.3非对称加密算法
9.3字符串匹配算法
9.3.1BF匹配算法
9.3.2RK匹配算法
9.3.3KMP匹配算法
9.3.4BM匹配算法
9.4习题
参考文献
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| 內容試閱：
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前言计算机已融入人们的生活，改变人们的生活方式，并把人们带进了如今的信息时代和互联网时代。很多年轻人通过掌握计算机核心技术而改善了自己的生活，甚至改变了自己的命运，实现了人生的辉煌。因此，学好计算机、成为高水平计算机专业人才是众多有志青年梦寐以求的目标。然而，计算机知识浩瀚无边，无数事实表明：对于初学者来说，如果在学习的开始阶段不能抓住一些关键核心知识进行重点学习，那么很快就会被计算机知识的海洋湮没而一事无成。
那么作为一个计算机初学者，首先需要重点学习的核心知识是什么？事实上，高水平的计算机专业人员多是通过编写程序的方式进行研发工作的。因此，要想学好计算机，首先必须学好编程知识，能够写出高水平的程序。那么什么叫程序？初学者又该如何学习才能成为真正的编程高手？著名的瑞士计算机科学家、图灵奖获得者尼克劳斯?沃尔斯（N. Wirth）教授给出如下著名的程序定义公式并被广大计算机业内人士认可：
程序=数据结构+算法从本质上说，计算机是一种信息处理工具，处理对象是五花八门的各类数据，必须采用合理的方式或结构来存放这些数据，以便能够进行方便快速的存取。这就是数据结构要解决的问题，也是优秀程序员必须掌握的基本知识。
算法则是问题求解的计算思路或步骤。计算机毕竟只是一部机器，它不能直接面对和解决现实问题，而需要人类将现实问题抽象成一定的数学模型，再通过一定的算法对数学模型进行求解。因此，算法是分析问题、解决问题的核心内容，是程序的灵魂。算法设计技术是程序员安身立命的根本，也是计算机科学与技术学科的重要基石。
因此，要学好计算机，首先必须学好数据结构与算法设计知识。
算法设计是一种思维的艺术，需要一定的抽象思维能力和数学知识。这为广大初学者学习和掌握算法设计知识带来一定的困难，使得算法设计技术一直难以得到普及，在一定程度上阻隔了众多计算机学子的梦想。因此，多年来笔者一直很想编写一本适合的算法设计教材来解决这个问题，以满足广大读者学习和掌握算法设计技术的需要。
为使本书达到上述目的，笔者着重考虑如下两个要点：
第一、突出应用。一项技术有了具体的应用，大家自然会感兴趣，兴趣是最好的老师和学习动力。因此，本书采用比较独特的编写方式，不仅在每个章节穿插丰富的应用实例来验证算法的正确性、有效性和实用性，而且介绍和讨论了若干专用算法的设计技术，使得读者在学习算法设计理论知识的同时，还能够系统地掌握算法应用方面的知识。
第二、强调可读性。本书站在本科生低年级的思维角度进行编写，在保证表达准确的前提下，尽可能用最朴实的语言深入浅出地介绍算法设计技术，着重突出算法设计的思想和本质，而不仅仅是数学上的形式化描述。同时，本书辅以生动的图形解释，使读者能够对算法有更加清晰、全面的理解。需要说明的是，本书并没有为了增加可读性而降低知识的深度，只是通过比较恰当的方式把相关知识表达得更加清楚明白，使得广大读者通过自己的努力就可以不太困难地掌握算法设计与应用的核心技术。
本书内容主要包括算法设计的策略、排序与查找算法、树模型算法、图模型算法、网络流模型算法、组合优化算法、若干专用算法的设计与应用，全面、系统地介绍了计算机算法设计的基本理论与应用知识。本书力图将算法的经典内容与前沿内容有机地结合在一起，形成一套完整、统一的体系结构，既有算法设计策略的总结，又有具体算法专题的论述，既有计算理论上的深度剖析，又有专门的算法实用性的讨论，使得广大读者在获取算法设计理论知识的同时，能比较系统地掌握算法应用方面的知识，为今后的工作和进一步学习打下扎实的算法设计与应用基础。
本书首先在第1章介绍算法设计的基础知识，包括算法的概念、表示和效率分析方法，然后从算法设计策略出发，在第2章详细介绍了算法设计的基本策略，包括蛮力与贪心策略、递归与分治策略、回溯与分支限界策略、动态规划策略等，并结合实例分析相关策略的应用场合，使得读者能够从宏观上了解和掌握算法设计的核心思想。随后，在此基础上用连续5章的篇幅详细分析和讨论了若干基本算法，即排序算法、树模型算法、图模型算法、网络流算法和查找算法，这5章是算法设计的核心知识，读者应熟练掌握。本书在随后的第8章介绍了组合优化及智能算法的设计技术，包括组合优化的基本算法和启发式算法、深度学习模型及算法。这部分内容已接近或到达算法学术研究前沿，可为读者进一步学习深造和研发高水平智能程序提供良好的基础。最后，本书在第9章详细介绍了若干重要专用算法的设计技术，包括数据压缩算法、数据加密算法以及字符串匹配算法，使读者能通过学习和使用这些专用算法较好地解决实际问题。
本书读者对象为计算机科学与技术专业、软件工程专业、信息安全专业、物联网专业、电子信息工程专业、自动化专业、信息与计算科学专业的本科生和低年级研究生，以及相关专业的广大科技工作者。考虑到算法内容浩瀚、种类繁多，掌握全部内容需要大量的时间，为方便广大读者进行差异化学习，笔
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