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第1章 排序 1

1.1 比较排序 1

1.1.1 梳排序 2

1.1.2 堆排序 4

1.1.3 归并排序 5

1.1.4 快速排序 8

1.1.5 内省排序 10

1.1.6 Timsort 11

1.2 非比较排序 14

1.2.1 桶排序 14

1.2.2 基数排序 15

1.3 总结 16

第2章 哈希 17

2.1 基本概念与实现 17

2.1.1 哈希函数 17

2.1.2 哈希表 19

2.2 哈希的应用 20

2.2.1 相似性搜索 20

2.2.2 信息安全 23

2.2.3 比特币 25

2.2.4 负载均衡 26

第3章 动态规划与近似算法 29

3.1 基本概念 29

3.1.1 动态规划 29

3.1.2 计算复杂性 30

3.2 字符串的编辑距离 30

3.2.1 问题引入 31

3.2.2 动态规划算法 33

3.2.3 滚动数组优化 35

3.2.4 上界限制 36

3.2.5 解的回溯 37

3.2.6 分治算法 38

3.2.7 多个字符串的编辑距离 41

3.3 子集和问题 43

3.3.1 问题引入 43

3.3.2 子集和问题的动态规划算法 43

3.3.3 最优化问题 44

3.3.4 滚动数组的技巧 45

3.3.5 贪婪算法 46

3.3.6 松弛动态规划 47

3.3.7 相关问题 48

3.4 旅行商问题 50

3.4.1 问题引入 50

3.4.2 动态规划算法 52

3.4.3 一笔画问题 52

3.4.4 Christofides算法 54

3.4.5 Lin-Kernighan算法 55

3.5 总结 58

第4章 高斯消去法 59

4.1 问题引入 59

4.2 矩阵编程基础 60

4.3 三角方程组 62

4.3.1 三角矩阵 62

4.3.2 三角矩阵的存储 63

4.3.3 三角方程组求解 64

4.4 高斯消去法 66

4.4.1 算法概述 66

4.4.2 高斯变换 68

4.4.3 LU分解 69

4.4.4 Cholesky分解 70

4.5 主元选择 71

4.5.1 列选主元 71

4.5.2 全选主元 73

4.5.3 主元与计算量 74

4.6 稀疏矩阵的编程基础 75

4.6.1 稀疏向量 76

4.6.2 稀疏矩阵 79

4.7 稀疏LU分解 82

4.7.1 Markowitz算法 82

4.7.2 最小度算法 83

第5章 图论与线性规划 86

5.1 线性规划基础 86

5.1.1 Fourier Motzkin消去法 89

5.1.2 基 91

5.1.3 单纯形方法 93

5.1.4 对偶 95

5.2 全单模矩阵 98

5.2.1 关联矩阵 98

5.2.2 全单模矩阵 99

5.2.3 全单模矩阵与图论 100

5.2.4 全单模矩阵与线性规划 103

5.3 图论中的经典问题 104

5.3.1 单源最短路问题 104

5.3.2 二分图的最大匹配与最小覆盖问题 106

5.3.3 最大流与最小割问题 108

5.4 延伸阅读 109

5.4.1 逐步线性规划 109

5.4.2 半正定规划 111

第6章 无约束优化 113

6.1 单峰函数的最值 114

6.1.1 三分法 115

6.1.2 对分法 115

6.1.3 黄金分割法 116

6.1.4 小结 117

6.2 无导数优化方法 118

6.2.1 模式搜索法 118

6.2.2 坐标下降法 119

6.2.3 代理模型法 120

6.3 导数优化方法 121

6.3.1 线搜索 122

6.3.2 梯度下降法 123

6.3.3 共轭梯度法 124

6.3.4 牛顿法 127

6.3.5 拟牛顿法 128

6.4 最小二乘 132

6.4.1 线性最小二乘 133

6.4.2 非线性最小二乘 133

第7章 迭代法 136

7.1 线性方程组的迭代法 136

7.1.1 一阶定常格式迭代法 136

7.1.2 Krylov子空间算法 142

7.1.3 无约束优化方法 147

7.2 非线性方程组的迭代法 147

7.2.1 不动点迭代 148

7.2.2 Newton-Raphson迭代 149

7.2.3 无约束优化方法 152

第8章 插值与拟合 153

8.1 插值 153

8.1.1 常见的插值算法 154

8.1.2 插值的应用 158

8.2 拟合 163

8.2.1 常见的拟合算法 164

8.2.2 拟合的应用 166

参考文献 169