第1篇 算法设计与分析的基本概念 2
第1章 算法的基本概念 2
1.1 引言 2
1.1.1 算法的定义和特征 2
1.1.2 算法设计的例子——穷举法 4
1.1.3 算法的复杂性分析 7
1.2 算法的时间复杂性 8
1.2.1 算法的输入规模和运行时间的阶 8
1.2.2 运行时间的上界——Ο记号 11
1.2.3 运行时间的下界——Ω记号 12
1.2.4 运行时间的准确界——Θ记号 13
1.2.5 Ο记号、Ω记号、Θ记号的性质 17
1.2.6 复杂性类型和ο记号 18
习题 19
参考文献 20
第2章 算法的复杂性分析 21
2.1 常用的函数和公式 21
2.1.1 整数函数 21
2.1.2 对数函数 22
2.1.3 排列、组合和二项式系数 23
2.1.4 级数求和 24
2.2 算法的时间复杂性分析 25
2.2.1 循环次数的统计 25
2.2.2 基本操作频率的统计 29
2.2.3 计算步的统计 32
2.3 最好情况、最坏情况和平均情况分析 33
2.3.1 最好情况、最坏情况和平均情况 33
2.3.2 最好情况和最坏情况分析 34
2.3.3 平均情况分析 37
2.4 用生成函数求解递归方程 40
2.4.1 生成函数及其性质 40
2.4.2 用生成函数求解递归方程 43
2.5 用特征方程求解递归方程 46
2.5.1 k阶常系数线性齐次递归方程 47
2.5.2 k阶常系数线性非齐次递归方程 49
2.6 用递推方法求解递归方程 51
2.6.1 递推 52
2.6.2 用递推法求解变系数递归方程 52
2.6.3 换名 54
2.7 算法的空间复杂性 56
2.8 最优算法 57
习题 58
参考文献 60
第2篇 算法设计的基本技术 62
第3章 排序问题和离散集合的操作 62
3.1 合并排序 62
3.1.1 合并排序算法的实现 62
3.1.2 合并排序算法的分析 64
3.2 基于堆的排序 65
3.2.1 堆 66
3.2.2 堆的操作 67
3.2.3 堆的建立 70
3.2.4 堆的排序 73
3.3 基数排序 74
3.3.1 基数排序算法的思想方法 74
3.3.2 基数排序算法的实现 76
3.3.3 基数排序算法的分析 78
3.4 离散集合的Union_Find操作 79
3.4.1 用于Union_Find操作的数据结构 79
3.4.2 union、find操作及路径压缩 81
习题 84
参考文献 85
第4章 递归和分治 86
4.1 基于归纳的递归算法 86
4.1.1 基于归纳的递归算法的思想方法 86
4.1.2 递归算法的例子 87
4.1.3 排列问题的递归算法 91
4.1.4 求数组主元素的递归算法 95
4.1.5 整数划分问题的递归算法 98
4.2 分治法 100
4.2.1 分治法的例子 100
4.2.2 分治法的设计原理 104
4.2.3 快速排序 111
4.2.4 多项式乘积和大整数乘法 116
4.2.5 平面点集最接近点对问题 123
4.2.6 选择问题 130
4.2.7 残缺棋盘问题 136
习题 141
参考文献 143
第5章 贪婪法 145
5.1 贪婪法概述 146
5.1.1 贪婪法的设计思想 146
5.1.2 贪婪法的例子——货郎担问题 147
5.2 背包问题 148
5.2.1 背包问题贪婪算法的实现 148
5.2.2 背包问题贪婪算法的分析 150
5.3 单源最短路径问题 151
5.3.1 解最短路径的狄斯奎诺算法 151
5.3.2 狄斯奎诺算法的实现 153
5.3.3 狄斯奎诺算法的分析 155
5.4 最小花费生成树问题 156
5.4.1 最小花费生成树概述 156
5.4.2 克鲁斯卡尔算法 157
5.4.3 普里姆算法 161
5.5 霍夫曼编码问题 165
5.5.1 前缀码和最优二叉树 165
5.5.2 霍夫曼编码的实现 169
习题 171
参考文献 173
第6章 动态规划 174
6.1 动态规划的思想方法 174
6.1.1 动态规划的最优决策原理 174
6.1.2 动态规划实例——货郎担问题 175
6.2 多段图的最短路径问题 177
6.2.1 多段图的决策过程 178
6.2.2 多段图动态规划算法的实现 180
6.3 资源分配问题 181
6.3.1 资源分配的决策过程 182
6.3.2 资源分配算法的实现 184
6.4 设备更新问题 187
6.4.1 设备更新问题的决策过程 187
6.4.2 设备更新算法的实现 190
6.5 最长公共子序列问题 192
6.5.1 最长公共子序列的搜索过程 192
6.5.2 最长公共子序列算法的实现 195
6.6 0/1背包问题 196
6.6.1 0/1背包问题的求解过程 196
6.6.2 0/1背包问题的实现 198
6.7 RNA最大碱基对匹配问题 199
6.7.1 RNA最大碱基对匹配的搜索过程 200
6.7.2 RNA最大碱基对匹配算法的实现 203
习题 205
参考文献 207
第7章 回溯 208
7.1 回溯法的思想方法 208
7.1.1 问题的解空间和状态空间树 208
7.1.2 状态空间树的动态搜索 209
7.1.3 回溯法的一般性描述 211
7.2 n皇后问题 213
7.2.1 n皇后问题的求解过程 213
7.2.2 n皇后问题算法的实现 215
7.3 图的着色问题 217
7.3.1 图着色问题的求解过程 218
7.3.2 图的m着色问题算法的实现 220
7.4 哈密尔顿回路问题 222
7.4.1 哈密尔顿回路的求解过程 222
7.4.2 哈密尔顿回路算法的实现 224
7.5 0/1背包问题 225
7.5.1 回溯法解0/1背包问题的求解过程 226
7.5.2 回溯法解0/1背包问题算法的实现 229
7.6 回溯法的效率分析 231
习题 234
参考文献 235
第8章 分支与限界 236
8.1 分支与限界法的基本思想 236
8.2 作业分配问题 238
8.2.1 分支限界法解作业分配问题的思想方法 238
8.2.2 分支限界法解作业分配问题算法的实现 241
8.3 单源最短路径问题 244
8.3.1 分支限界法解单源最短路径问题的思想方法 244
8.3.2 分支限界法解单源最短路径问题算法的实现 246
8.4 0/1背包问题 248
8.4.1 分支限界法解0/1背包问题的思想方法和求解过程 249
8.4.2 0/1背包问题分支限界算法的实现 251
8.5 货郎担问题 254
8.5.1 费用矩阵的特性及归约 254
8.5.2 界限的确定和分支的选择 256
8.5.3 货郎担问题的求解过程 259
8.5.4 几个辅助函数的实现 262
8.5.5 货郎担问题分支限界算法的实现 268
习题 271
参考文献 272
第9章 随机算法 273
9.1 随机算法概述 273
9.1.1 随机算法的类型 273
9.1.2 随机数发生器 274
9.2 舍伍德算法 275
9.2.1 随机快速排序算法 275
9.2.2 随机选择算法 277
9.3 拉斯维加斯算法 280
9.3.1 字符串匹配 280
9.3.2 整数因子 284
9.4 蒙特卡罗算法 285
9.4.1 数组的主元素问题 286
9.4.2 素数测试 287
习题 290
参考文献 291
第3篇 计算机应用领域的一些算法 294
第10章 图和网络问题 294
10.1 图的遍历 294
10.1.1 图的深度优先搜索遍历 294
10.1.2 图的广度优先搜索遍历 299
10.1.3 无向图的接合点 301
10.1.4 有向图的强连通分支 305
10.2 网络流 308
10.2.1 网络流的概念 308
10.2.2 Ford_Fulkerson方法和最大容量增广 312
10.2.3 最短路径增广 315
10.3 二分图的最大匹配问题 320
10.3.1 预备知识 321
10.3.2 二分图最大匹配的匈牙利树方法 323
习题 329
参考文献 331
第11章 计算几何问题 332
11.1 引言 332
11.2 平面线段的交点问题 334
11.2.1 寻找平面线段交点的思想方法 335
11.2.2 寻找平面线段交点的实现 337
11.3 凸壳问题 342
11.3.1 凸壳问题的格雷厄姆扫描法 343
11.3.2 格雷厄姆扫描法的实现 344
11.4 平面点集的直径问题 346
11.4.1 求取平面点集直径的思想方法 346
11.4.2 平面点集直径的求取 348
习题 350
参考文献 351
第4篇 算法设计与分析的一些理论问题 354
第12章 NP完全问题 354
12.1 P类和NP类问题 355
12.1.1 P类问题 355
12.1.2 NP类问题 356
12.2 NP完全问题 358
12.2.1 NP完全问题的定义 358
12.2.2 几个典型的NP完全问题 360
12.2.3 其他NP完全问题 366
12.3 co_NP类和NPI类问题 366
习题 369
参考文献 370
第13章 计算复杂性 371
13.1 计算模型 371
13.1.1 图灵机的基本模型 371
13.1.2 k带图灵机和时间复杂性 374
13.1.3 离线图灵机和空间复杂性 376
13.1.4 可满足性问题和Cook定理 379
13.2 复杂性类型之间的关系 381
13.2.1 时间复杂性和空间复杂性的关系 382
13.2.2 时间谱系定理和空间谱系定理 384
13.2.3 填充变元 389
13.3 归约性关系 391
13.4 完备性 394
13.4.1 NLOGSPACE完全问题 394
13.4.2 PSPACE完全问题和P完全问题 396
习题 397
参考文献 398
第14章 下界 399
14.1 平凡下界 399
14.2 判定树模型 399
14.2.1 检索问题 400
14.2.2 排序问题 401
14.3 代数判定树模型 402
14.3.1 代数判定树模型及下界定理 402
14.3.2 极点问题 404
14.4 线性时间归约 405
14.4.1 凸壳问题 406
14.4.2 多项式插值问题 406
习题 408
参考文献 408
第15章 近似算法 409
15.1 近似算法的性能 409
15.2 装箱问题 410
15.2.1 首次适宜算法 411
15.2.2 最适宜算法及其他算法 412
15.3 顶点覆盖问题 414
15.4 货郎担问题 416
15.4.1 欧几里得货郎担问题 417
15.4.2 一般的货郎担问题 419
15.5 多项式近似方案 419
15.5.1 0/1背包问题的多项式近似方案 420
15.5.2 子集求和问题的完全多项式近似方案 423
习题 425
参考文献 426
参考文献 427