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内容大纲
算法无处不在,算法思维已成为当今人类的基本思维方式之一。本书以经典算法为主线,首先系统介绍算法的基本概念、设计策略与设计方法,将课程思政元素融入算法知识体系,注重基础性;然后介绍不确定问题求解中的经典概率算法和群体智能算法,强调高阶性;最后介绍计算复杂性基本理论,并设计了复杂问题求解算法的工程实践应用案例,突出挑战性。
本书适用于计算机科学与技术专业本科生教学,特别是师范类本科生,通过系统学习本书内容,能够建立良好的计算思维能力,并能够将理论应用于实践之中。同时,本书也可作为计算机类相关专业本科生、研究生和算法工程师的参考书。 -
作者介绍
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目录
第1章 算法概述
1.1 什么是算法
1.2 为什么学习算法
1.3 如何表示算法
1.4 如何评价算法
1.4.1 算法评价指标
1.4.2 算法的渐进时间复杂度
1.4.3 算法时间复杂度分析举例
1.4.4 大O表示法的若干特点
1.4.5 算法空间复杂度分析方法
1.5 算法、程序、数据、数据结构、软件之间的关系
1.6 算法、计算机、人三者之间的关系
习题
第2章 经典算法设计策略与方法
2.1 算法设计策略知识导图
2.2 算法设计七步曲
2.3 迭代策略与算法设计方法
2.3.1 顺序递推算法策略与设计方法
2.3.2 倒序递推算法策略与设计方法
2.4 蛮力策略与算法设计方法
2.5 分治策略与算法设计方法
2.6 递归策略与算法设计方法
2.7 贪心策略与算法设计方法
2.8 动态规划策略与算法设计方法
2.9 图搜索策略与算法设计方法
2.9.1 广度优先搜索策略
2.9.2 深度优先搜索策略
2.9.3 队列制导搜索策略
2.9.4 栈制导搜索策略
2.9.5 优先队列分支限界搜索策略
习题
第3章 概率算法设计策略与方法
3.1 概率算法概述
3.2 数值概率算法
3.2.1 数值概率算法的基本思想
3.2.2 用随机投点法计算圆周率
3.2.3 用随机投点法计算定积分
3.3 蒙特卡罗算法
3.3.1 蒙特卡罗算法的基本思想
3.3.2 主元素存在性判定问题
3.3.3 素数判定问题
3.4 舍伍德算法
3.4.1 舍伍德算法的基本思想
3.4.2 线性时间选择问题
3.4.3 搜索有序表
3.5 拉斯维加斯算法
3.5.1 拉斯维加斯算法的基本思想
3.5.2 n皇后问题
3.5.3 整数因子分割问题
习题
第4章 计算复杂性理论初步
4.1 NP完全性
4.1.1 P和NP
4.1.2 NPC问题
4.1.3 常见的NPC问题
4.1.4 NPC问题证明
4.2 NP难与NP难问题
习题
第5章 近似算法设计策略与方法
5.1 近似算法策略设计与近似算法的性能
5.1.1 近似算法策略设计思想
5.1.2 近似算法的性能评价
5.2 顶点覆盖问题的近似算法
5.3 旅行商问题近似算法
5.4 最小集合覆盖问题的近似算法
习题
第6章 智能算法设计策略与方法
6.1 启发式搜索算法
6.1.1 爬山算法
6.1.2 模拟退火算法
6.2 群体智能算法
6.2.1 遗传算法
6.2.2 蚁群算法
6.2.3 粒子群优化算法
6.3 神经网络算法
6.3.1 深度学习算法
6.3.2 强化学习算法
习题
第7章 算法策略综合应用与实践
7.1 求解0-1背包问题
7.2 求解最短路径问题的算法综合应用与实践
习题
参考文献
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