算法引论：一种创造性方法（中文版）pdf高清扫描版

算法引论：一种创造性方法是国际算法大师乌迪·曼博（Udi.Manber）博士撰写的一本享有盛誉的著作，是一本算法方面的学习书籍。随着我国国民经济和社会发展的高速发展，信息产业得到了快速的发展。为了使我国在计算机教学上尽快获得发展，编写了许多有关计算机方面的书籍。小编分享的这本算法引论：一种创造性方法通过帮助读者构建算法创造的思维，来帮助读者学习掌握。为了方便大家阅读，小编在这里大致讲下基本内容，算法引论：一种创造性方法共分12章：第1章到第4章为介绍性内容，涉及数学归纳法、算法分析、数据结构等内容；第5章提出了与归纳证明进行类比的算法设计思想；第6章到第9章分别给出了4个领域的算法，如序列和集合的算法、图算法、几何算法、代数和数值算法；第10章涉及归约，也是第11章的序幕，而后者涉及NP完全问题；第12章则介绍了并行算法；最后是部分习题的答案及参考文献。算法引论：一种创造性方法的特色有二，旨在提高读者的问题求解能力，使读者能够理解算法设计的过程和思想：一是强调算法设计的创造性过程，注重算法设计背后的创造性思想，而不拘泥于某个具体算法的详细讨论；二是将算法设计类比于定理归纳证明，揭示了算法设计的基本思想和本质。算法引论：一种创造性方法的组织结构清晰且易于理解，强调了创造性，具有浓郁特色，时至今日仍有其巨大的价值，并且适合作为计算机及相关专业算法和高级算法课程的教材。
小编温馨提示：对算法引论感兴趣并想深入学习的朋友欢迎来3322下载站免费下载并阅读。

算法引论：一种创造性方法特色：

1.包括经典算法以及流行算法
2.算法设计技巧及其综合应用
3.并行算法设计
4.大多数算法的伪代码表示
5.500多道习题，其中四分之一给出了答案
6.将算法实现细节和算法思想尽可能分离

算法引论：一种创造性方法作者简介：

曼博（Udi.Manber），美国著名的计算机科学家，国际公认的算法大师，在线信息搜索引擎的先驱。1982年于华盛顿大学获得计算机科学博士学位，曾是美国亚利桑那大学计算机专业教授。离开学校后在雅虎公司担任执行官，闫前是亚马逊（Amazon.com）的副总裁和首席算法师（CAO），也是亚马逊旗下搜索网站A9.corn的首席执行官。他提出的UDI测试已经成为衡量搜索引擎质量的评估标准。

算法引论：一种创造性方法目录：

第1章 引论1
第2章 数学归纳法6
2.1 引言6
2.2 三个简单的例子7
2.3 平面内区域的计数8
2.4 简单的着色问题10
2.5 复杂一些的加法题10
2.6 一个简单的不等式11
2.7 欧拉公式12
2.8 图论中的一个问题13
2.9 格雷码14
2.10 在图上寻找无重边的路16
2.11 数学平均数和几何平均数定理17
2.12 循环不变量：将十进制数转换为二进制数19
2.13 常见的错误20
2.14 小结21
第3章 算法分析27
3.1 引言27
3.2 符号O28
3.3 时间与空间复杂度30
3.4 求和31
3.5 递推关系33
3.5.1 巧妙地猜测34
3.5.2 分治关系36
3.5.3 涉及全部历史的递推关系37
3.6 一些有用的证明论据39
3.7 小结40
第4章 数据结构简介44
4.1 引言44
4.2 基本数据结构44
4.2.1 元素44
4.2.2 数组45
4.2.3 记录45
4.2.4 链表46
4.3 树47
4.3.1 树的表示48
4.3.2 堆49
4.3.3 二叉搜索树51
4.3.4 AVL树54
4.4 散列56
4.5 合并?查找问题58
4.6 图60
4.7 小结61
第5章 基于归纳的算法设计66
5.1 引言66
5.2 多项式求值66
5.3 最大导出子图68
5.4 寻找一对一映射69
5.5 社会名流问题71
5.6 分治算法：轮廓问题73
5.7 在二叉树中计算平衡因子75
5.8 寻找最大连续子序列76
5.9 增强归纳假设77
5.10 动态规划：背包问题77
5.11 常见的错误80
5.12 小结80
第6章 序列和集合的算法85
6.1 引言85
6.2 二叉搜索的几种形式85
6.2.1 纯二叉搜索85
6.2.2 循环序列的二叉搜索86
6.2.3 二叉搜索特殊下标86
6.2.4 二叉搜索长度未知的序列88
6.2.5 重叠子序列问题88
6.2.6 解方程89
6.3 内插搜索89
6.4 排序90
6.4.1 桶排序和基数排序90
6.4.2 插入排序和选择排序92
6.4.3 归并排序93
6.4.4 快速排序93
6.4.5 堆排序98
6.4.6 排序问题的下界100
6.5 顺序统计102
6.5.1 最大数和最小数102
6.5.2 查找第k小的数102
6.6 数据压缩103
6.7 串匹配105
6.8 序列比较110
6.9 概率算法112
6.9.1 随机数113
6.9.2 着色问题114
6.9.3 将拉斯维加斯算法变换成确定性算法114
6.10 查找众数116
6.11 三个展现有趣证明方法的问题118
6.11.1 最长递增序列118
6.11.2 查找集合中两个最大的元素119
6.11.3 计算多重集合的模121
6.12 小结122
第7章 图算法130
7.1 引言130
7.2 欧拉图131
7.3 图的遍历133
7.3.1 深度优先搜索133
7.3.2 广度优先搜索139
7.4 拓扑排序140
7.5 单源最短路径142
7.6 最小代价生成树146
7.7 全部最短路径150
7.8 传递闭包151
7.9 图的分解153
7.9.1 双连通分支153
7.9.2 强连通分支159
7.9.3 利用图分解的例子164
7.10 匹配166
7.10.1 非常稠密图中的完美匹配166
7.10.2 偶图匹配167
7.11 网络流量169
7.12 哈密尔顿旅行173
7.12.1 反向归纳173
7.12.2 在非常稠密图中找哈密尔顿回路173
7.13 小结174
第8章 几何算法188
8.1 引言188
8.2 判定点是否在多边形内部189
8.3 构造简单多边形191
8.4 凸包193
8.4.1 直接方法193
8.4.2 礼品包裹算法194
8.4.3 Graham扫描算法195
8.5 最近点对197
8.6 水平线段和竖直线段的交点200
8.7 小结203
第9章 代数和数值算法207
9.1 引言207
9.2 求幂运算207
9.3 欧几里得算法210
9.4 多项式乘法211
9.5 矩阵乘法212
9.5.1 Winograd算法212
9.5.2 Strassen算法213
9.5.3 布尔矩阵215
9.6 快速傅里叶变换218
9.7 小结224
第10章 归约228
10.1 引言228
10.2 归约的例子229
10.2.1 简单字符串匹配问题229
10.2.2 特殊代表集229
10.2.3 关于序列比较的归约230
10.2.4 在无向图中寻找三角形231
10.3 有关线性规划的归约232
10.3.1 概述与定义232
10.3.2 归约到线性规划的例子233
10.4 下界的归约235
10.4.1 寻找简单多边形算法复杂度的下界235
10.4.2 关于矩阵的简单归约236
10.5 常见的错误237
10.6 小结238
第11章 NP完全问题242
11.1 引言242
11.2 多项式时间归约242
11.3 非确定性和Cook定理244
11.4 NP完全性的证明例子246
11.4.1 顶点覆盖问题246
11.4.2 支配集问题247
11.4.3 3SAT问题248
11.4.4 团问题249
11.4.5 3着色问题250
11.4.6 一般经验251
11.4.7 更多的NP完全问题252
11.5 处理NP完全问题的技术253
11.5.1 回溯法和分枝限界法254
11.5.2 确保性能的近似算法257
11.6 小结261
第12章 并行算法266
12.1 引言266
12.2 并行计算模型267
12.3 共享存储器算法268
12.3.1 并行加268
12.3.2 寻找最大数的算法269
12.3.3 并行前缀问题271
12.3.4 在链表中查寻秩273
12.3.5 欧拉遍历技术274
12.4 互连网络上的算法275
12.4.1 阵列上的排序276
12.4.2 排序网络279
12.4.3 在树中查找第k个最小元素280
12.4.4 网孔上的矩阵乘法283
12.4.5 超立方体中的路由284
12.5 脉动计算286
12.5.1 矩阵与向量相乘286
12.5.2 卷积问题287
12.5.3 序列的比较288
12.6 小结290
部分习题答案296
参考文献317

算法引论：一种创造性方法前言/序言：

......
编写本书的动机来源于我在教学实践中常常无法为给定算法给出清晰解析的困惑。与许多教师一样，我发现对一些学生来说，要他们亲自动手解决一些简单问题有困难，而让他们理解给定问题的解决方案同样有困难。我相信，事物的两个方面——创造和解释——是相关而不可分离的。为了完全了解一个问题，考察最后的答案远远不够，我们必须了解问题的求解过程。
本书强调了算法设计的创造性方面，其主要目的是要告诉读者如何去设计一个新的算法。本书描述算法的顺序不是“问题X、算法A、算法A、程序P、程序P”，而是像（但并不总是）“问题X、直接明了的问题求解算法、缺点、改进这些缺点的困难、（可能包含一些错误的）好的算法、进一步的改进、分析以及其他方法和算法的关系”。本书的目标不是给出一个容易转换为程序代码的算法，而是希望读者理解算法的原理。算法因此被解释为创造过程而不是最终产品。我们讲授算法的目标不仅是说明如何求解特定的问题，还包括传授如何求解未来将产生或遇到的新问题的技术。可以说，讲授算法设计的思维过程与讲授问题求解细节是同样重要的。
......

算法引论：一种创造性方法精彩文摘：

......
在《韦氏大学词典（第九版）》中，算法的解释是“求解数学问题（如寻找最大公约数）的一个过程，该过程步骤有限，通常还涉及重复的操作；广义地说，算法是按部就班解决一个问题或完成某个目标的过程。本书取广义的算法来定义。算法设计是一个古老的研究领域。自古以来，人们总是对发现更好的目标求解方法充满兴趣，不论是取火、建造金字塔还是对邮件进行排序。而计算机算法的研究当然是一个新的领域。一些计算机算法采用的方法早在计算机发明之前就存在，但大多数计算机算法的设计需要新的方法和技术。首先，告诉计算机诸如“察看小山，如果发现敌情就拉响警报”是不够的。一台计算机必须了解“察看”的确切含义，知道如何识别敌情，懂得如何拉响警报（基于技术原因，拉响警报是最容易的）。一台计算机可接受的指令应当是定义明确、长度有限的基本操作序列。将通常的命令转换为计算机可以理解的指令是一个困难的过程，而该过程就是编程，目前有成百万的程序员正在不同层次上进行编程。
计算机上的编程，所需要的不仅仅是将那些为人所理解的命令转换为计算机可以理解的语言。在大多数情况下，程序员必须设计出完全崭新的算法来求解问题。只学习与计算机交谈所用的怪异语言会使编程变得困难，因为只有计算机才知道你说了什么。计算机不仅能以极快的速度执行先前由人完成的操作，它还可以做得更多。计算机能处理数十亿、数万亿比特单位的信息，能在一秒内完成数百万条基本指令。在这个数量级上进行算法设计是一种崭新的实践，有很多方面会与我们的直觉相反，因为我们通常只对自己能感知的事物进行思考。遗憾的是，一些能很好解决小问题的程序在处理大问题时就变得很糟。因此当进行大规模计算时不要忽视算法的复杂度和有效性。
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算法引论：一种创造性方法特别备注：

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