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編輯推薦： l、本书内容详尽、结构清晰，尤其适用于初学者。本书各章的论述中，针对有代表性问题，综合运用图、表、代码等多种方式详细阐述算法的设计思想和设计过程。在掌握具体问题的求解算法思想后，从时间复杂度等方面分析算法的复杂度。本书内容一定程度上弱化了编程语言的特性，主要采用面向过程的C语言描述算法，尽量使代码简单、清晰。 2．本书给出了大量的实践题，帮助学生进一步提升编程实践能力。第2~7章均设有实践小节，包含一些经典的、有趣的编程题，加上第9章的自测题，共52题，每题都给出了参考解析和实现代码。 3．本书在部分内容设置上仍然借鉴了经典问题来讲解具体的算法思想，如矩阵连乘、0-1背包问题等，因为这些问题非常有代表性，现实生活、生产中的具体问题可以通过模型转换与之等价。为了体现算法的广泛应用性，部分内容也与实际的科学研究存在交叉，如第8章。 4．为了提高读者的建模及编程实践等能力，本书也适当汲取了ACM-ICPC 训练的经验，并在章节内容安排上有所体现，如各章的实践部分和第9章。 5．本书第1一8章均附有习题，以供课内外作业的布置。 6．本书提供了教学手册，包含教师如何克隆公开课堂等平台操 內容簡介： 本书理论结合实践，通过综合运用图、表、文字、代码、解析等多种形式深入浅出地讲解了算法思想、算法结构设计与实践应用，并为大部分章节的算法提供了有趣的竞赛真题及解析，帮助读者学习算法的核心思想，提高实践动手能力。 全书共9章，内容包括算法概述、递归算法与分治法、动态规划算法、贪心算法、搜索算法、网络流算法、随机化算法、群体智能优化算法及算法竞赛真题自测与解析。 本书配有丰富的在线资源，包括在线课堂、在线真题自测、在线考试、在线自动判题、在线解题视频等线上资源，并提供教学课件、课堂手册、课后习题参考笞案、实例源代码等教学资源，方便教师投课和开展教学活动。 本书适合作为计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学与大数据分析等专业大学生、研究生的教材。也可以作为数学建模和程序设计竞赛参赛人员的参考书。另外，本书还可以作为考研学生的专业课复习资料，帮助提升升学竟争力。

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