演算法導論第七章

㈠ 演算法導論的作品目錄

目錄（Table of Contents）
前言（Preface）
第一部分（Part I） 基礎（Foundations）
第一章 計算中演算法的角色（The Role of Algorithms in Computing）
第二章 開始（Getting Started）
第三章 函數的增長率（Growth of Functions）
第四章 遞歸（Recurrences）
第五章 概率分析與隨機化演算法（Probabilistic Analysis and Randomized Algorithms）
第二部分（Part II） 排序與順序統計（Sorting and Order Statistics）
第六章 堆排序（Heapsort）
第七章快速排序（Quicksort）
第八章 線性時間中的排序（Sorting in Linear Time）
第九章 中值與順序統計（Medians and Order Statistics）
第三部分（Part III） 數據結構（Data Structures）
第十章 基本的數據結構（Elementary Data Structures）
第十一章 散列表（Hash Tables）
第十二章 二叉查找樹（Binary Search Trees）
第十三章 紅-黑樹（Red-Black Trees）
第十四章 擴充的數據結構（Augmenting Data Structures）
第四部分（Part IV） 高級的設計與分析技術（Advanced Design and Analysis Techniques）
第十五章 動態規劃（Dynamic Programming）
第十六章 貪婪演算法（Greedy Algorithms）
第十七章 分攤分析（Amortized Analysis）
第五部分（Part V） 高級的數據結構（Advanced Data Structures）
第十八章 B-樹（B-Trees）
第十九章 二項式堆（Binomial Heaps）
第二十章 斐波納契堆（Fibonacci Heaps）
第二十一章 不相交集的數據結構（Data Structures for Disjoint Sets）
第六部分（Part VI） 圖演算法（Graph Algorithms）
第二十二章 基本的圖演算法（Elementary Graph Algorithms）
第二十三章 最小生成樹（Minimum Spanning Trees）
第二十四章單源最短路徑（Single-Source Shortest Paths）
第二十五章 全對的最短路徑（All-Pairs Shortest Paths）
第二十六章 最大流（Maximum Flow）
第七部分（Part VII） 精選的主題（Selected Topics）
第二十七章 排序網路（Sorting Networks）
第二十八章矩陣運算（Matrix Operations）
第二十九章 線性規劃（Linear Programming）
第三十章 多項式與快速傅里葉變換（Polynomials and the FFT）
第三十一章 數論演算法（Number-Theoretic Algorithms）
第三十二章 字元串匹配（String Matching）
第三十三章 計算幾何學（Computational Geometry）
第三十四章 NP-完備性（NP-Completeness）
第三十五章 近似演算法（Approximation Algorithms）
第八部分（Part VIII） 附錄：數學背景（Mathematical Background）
附錄A 求和（Summations）
附錄B 集合，等等。（Sets, Etc.）
附錄C 計數與概率（Counting and Probability）
參考文獻（Bibliography）
索引（Index）

㈡ C語言快速排序出錯，以下源代碼（改自演算法導論第七章）

錯誤不少：for (j=0; 改成 for (j=p;
i++ 改成 i--?
還有些地方不太明白你想干什麼，是要排升序還是降序？最好說明一下你的思路

㈢ THE ALGORITHM DESIGN MANUAL怎麼樣

之前讀過《演算法導論》（常被簡稱為CLRS，下同），讀這本是想換個角度來研究下演算法。雖然很多東西已經通過前者有所了解，這里就談談二者的不同之處。 一方面，數學性的推導和證明還是CLRS比較擅長，後者大多數情況只是盡量做到讓讀者能夠理解而已，這一點在上面的評論「可以作為淺顯易懂的入門教材」一文也指出了，我就不再細談了。 另一方面，本書對於實踐是非常重視的，在介紹演算法的同時不停留在代碼和思路本身，同時也會講一些實踐細節，甚至通過專門的章節，也即書中的War Story來加深讀者對演算法的理解。不過很慚愧的是，由於時間有限，War Story我基本沒讀幾篇，淺嘗輒止而已。 更有指導意義的是，書中的第二部分收集和歸類大量的演算法問題，並對這些問題的求解做出了分析。這個所謂的分析就是，把問題具體化，在不同情況下都選擇相應的最優演算法。盡管沒有給出可以直接用來「復制-粘貼」的代碼，但這樣做明顯比「籠統地寫出一個問題—給出一個唯一答案」的做法強得多。當然，通過對於第一部分演算法介紹的閱讀，第二部分可以先做泛讀，遇到具體問題時再來查閱對應的解決方案的指導，此時還能根據給出的參考文獻進行深入的閱讀。這種細致全面的安排可以看出作者的用心之處。 再談談一些其他的讀書收獲吧，下面是我印象比較深的地方： 1.CLRS在介紹DFS時寫成了一個子程序，後面的拓撲排序、強聯通分支等使用到DFS的演算法將其調用；而本書的DFS是直接寫成了一個框架（這種做法你還會在回溯法、近似字元串匹配等地方看到），通過修改其不同的子函數來完成不同的功能如拓撲排序、強聯通分支。我不評價哪種更好，只是CLRS版的DFS先入為主，我以CLRS版為准。 2.在讀完《演算法設計手冊》的第7章回溯法之前，我對回溯法的認知完全是雲里霧里。雖然也寫過不少回溯法的程序，甚至做過剪枝處理，但它們都局限於具體問題的求解，完全沒有一個全局性的概念。這本書向我展示了回溯法的框架，可以套用至很多回溯法程序（然後再進行簡化），一舉心中的廓清迷霧，這個章節很建議閱讀。 3.本書第一部分每個章節的練習題中包含了面試題部分，起初還不怎麼注意，直到被有些難住時，google其解法發現居然是貨真價實的google、ms、amazon面試題！如果即將進行參加招聘面試筆試，這部分題目還是值得做做的。雖然通過作者的網頁和google、stackoverflow等可以找到大部分的解答，不過我還是抽空親自把這部分全部題目做完並進行了總結，有興趣的讀者可以參照文末鏈接。 下面是幾個相關鏈接： 原書勘誤表：http://www.cs.sunysb.e/~skiena/algorist/book/errata 章末習題答案：http://nbl.cewit.stonybrook.e:60128/mediawiki/index.php/The_Algorithms_Design_Manual_%28Second_Edition%29 我寫的幾篇章末習題面試題部分答案，水平有限，請多多包涵，已經盡量最優化。 第一章：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3257558.html 第二章：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3258670.html 第三章：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3260011.html 第四章：http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3263697.html 第五章：（待發） 第七章及回溯法總結：（待發） 第八章及動態規劃總結：（待發）

㈣ 求中南管理學教材課後習題答案以及歷年考試答案

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· 陳傳璋《數學分析》答案第三篇級數論
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· 《熱學》思考題答案
· 《熱學》習題答案第三章氣體分子熱運動速率和能量的統
· 《演算法導論》課後習題答案
· 高等化工習題答案第四章
· 人力資源管理師二級考試指南答案
· 電磁場習題解 第三章 恆定電流場
· 新聞學基本原理課後習題答案
· 非同步電動機習題參考答案
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· 財政與金融課後習題答案
· 《公文寫作與處理》課後習題參考答案
· 領導科學課後練習及答案
· 《應用語言學概論》課後練習及答案
· 自動控制原理習題答案第二章（胡壽松）
· 《熱學》習題答案第六章熱力學第二定律
· 電磁場習題解第六章 平面電磁波
· 電磁場習題解 第五章 時變電磁場
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· 《特種加工》習題解答
· 國際商事仲裁法習題及參考答案
· 《熱學》習題答案第二章氣體分子運動論的基本概念
· 激光原理及應用習題答案（陳家璧版）
· 《分子與細胞》課文解析及課後答案
· 《食品營養與衛生學》習題答案
· 《微觀經濟學：現代觀點（第5版）》(ch6~ch10)習題答
· 機械課程設計說明書
· 《微觀經濟學：現代觀點（第5版）》(ch21~ch25)習題答
· 電磁場習題解 第八章 電磁輻射與天線
· 電磁場習題解第七章 導行電磁波
· 財政收入概述習題答案
· 高等化工習題答案第二章
· 自動控制原理習題答案第三章（胡壽松）
· 《媒體與廣告》課後答案
· 自動控制原理習題答案第五章（胡壽松）
· 《微觀經濟學：現代觀點（第5版）》(ch11~ch15)習題答
· 《微觀經濟學：現代觀點（第5版）》(ch16~ch20)習題答
· 新聞評論課後答案
· 自動控制原理習題答案第七章（胡壽松）
· 自動控制原理習題答案第六章（胡壽松）
· 新概念力學習題答案
· 廣告攝影課後題及答案
· 自動控制原理習題答案第四章（胡壽松）
· Operating SyStems Concepts課後答案
· 《熱學》習題答案第四章氣體內的輸運過程
· 機械裝配技術習題參考答案
· 組合數學課後答案
· 北林函授林專有機化學習題答案
· 土地經濟學習題答案
· 動物外科手術習題答案
· 《塑料模塑成型技術》習題參考答案
· 住店期間服務習題答案
· 呼吸系統習題答案
· 《熱學》習題答案第八章液體
· 《數量方法》習題參考答案
· 《熱學》習題答案第七章固體
· 《區域網組建與管理培訓教程》習題答案
· IDS習題答案
· 《有機化學》[9~10章][曾昭瓊]習題答案
· 《有機化學》[11~20章][曾昭瓊]習題答案
· 《有機化學》[1~5章][曾昭瓊]習題答案
· 《環境化學》課後習題答案
· 《動物學》課後習題答案
· 《有機化學》[6~8章][曾昭瓊]習題答案

㈤ 演算法導論的內容簡介

《演算法導論》自第一版出版以來，已經成為世界范圍內廣泛使用的大學教材和專業人員的標准參考手冊。本書全面論述了演算法的內容，從一定深度上涵蓋了演算法的諸多方面，同時其講授和分析方法又兼顧了各個層次讀者的接受能力。各章內容自成體系，可作為獨立單元學習。所有演算法都用英文和偽碼描述，使具備初步編程經驗的人也可讀懂。全書講解通俗易懂，且不失深度和數學上的嚴謹性。第二版增加了新的章節，如演算法作用、概率分析與隨機演算法、線性編程等，幾乎對第一版的各個部分都作了大量修訂。
本書深入淺出，全面地介紹了計算機演算法。對每一個演算法的分析既易於理解又十分有趣，並保持了數學嚴謹性。本書的設計目標全面，適用於多種用途。涵蓋的內容有：演算法在計算中的作用，概率分析和隨機演算法的介紹。本書專門討論了線性規劃，介紹了動態規劃的兩個應用，隨機化和線性規劃技術的近似演算法等，還有有關遞歸求解、快速排序中用到的劃分方法與期望線性時間順序統計演算法，以及對貪心演算法元素的討論。本書還介紹了對強連通子圖演算法正確性的證明，對哈密頓迴路和子集求和問題的NP完全性的證明等內容。全書提供了900多個練習題和思考題以及敘述較為詳細的實例研究。
本書內容豐富，對本科生的數據結構課程和研究生的演算法課程都是很實用的教材。本書在讀者的職業生涯中，也是一本案頭的數學參考書或工程實踐手冊。

㈥ 如何學精C語言

回答你的問題：

1、首先是看書，邊看書邊照著敲代碼（看不懂沒關系，要多練），
看書—>敲代碼—>再看書—>再敲代碼

2、《C語言入門經典》《數據結構》《演算法導輪》《演算法概論》

3、我大學才知道什麼叫C語言，我現在已經能在acm/icpc大賽（大學生程序設計競賽）上拿獎了，只要有心學，肯定能學好。

4、剛開始不要看這個，等你入門後再看，而且你要成為高手的話，那就是必看

學C最大的竅門就是 多練 ，不要只是看看，只有多敲鍵盤了，才能掌握的牢固
我感覺 學C語言 就要 ： 多看書 、 多敲代碼。

沒事可以去網上的judge 上面去做做題（練習演算法的），很多大學都有：
北大：http://acm.pku.e.cn/JudgeOnline/
吉大：http://acm.jlu.e.cn/joj/
等等 很多啦
如果你只是想學C語言基礎 不想研究演算法 那就不用了 《演算法導輪》和《演算法概論》也可以不用看了 就看看一般的C語言書籍 一般都能入門

㈦ 計算機科學與技術相關書籍

就計算機科學與技術而言，我知道的《演算法導論》這本書挺合適的，這裡面涵蓋了計算機的幾乎所有的演算法，對於學習計算機編程的人而言十分重要。學懂了這本書，就可以應付很多的考試和比賽。
附:
目錄（Table of Contents）
前言（Preface）
第一部分（Part I） 基礎（Foundations）
第一章 計算中演算法的角色（The Role of Algorithms in Computing）
第二章 開始（Getting Started）
第三章 函數的增長率（Growth of Functions）
第四章 遞歸（Recurrences）
第五章 概率分析與隨機化演算法（Probabilistic Analysis and Randomized Algorithms）
第二部分（Part II） 排序與順序統計（Sorting and Order Statistics）
第六章 堆排序（Heapsort）
第七章 快速排序（Quicksort）
第八章 線性時間中的排序（Sorting in Linear Time）
第九章 中值與順序統計（Medians and Order Statistics）
第三部分（Part III） 數據結構（Data Structures）
第十章 基本的數據結構（Elementary Data Structures）
第十一章 散列表（Hash Tables）
第十二章 二叉查找樹（Binary Search Trees）
第十三章 紅-黑樹（Red-Black Trees）
第十四章 擴充的數據結構（Augmenting Data Structures）
第四部分（Part IV） 高級的設計與分析技術（Advanced Design and Analysis Techniques）
第十五章 動態規劃（Dynamic Programming）
第十六章 貪婪演算法（Greedy Algorithms）
第十七章 分攤分析（Amortized Analysis）
第五部分（Part V） 高級的數據結構（Advanced Data Structures）
第十八章 B-樹（B-Trees）
第十九章 二項式堆（Binomial Heaps）
第二十章 斐波納契堆（Fibonacci Heaps）
第二十一章 不相交集的數據結構（Data Structures for Disjoint Sets）
第六部分（Part VI） 圖演算法（Graph Algorithms）
第二十二章 基本的圖演算法（Elementary Graph Algorithms）
第二十三章 最小生成樹（Minimum Spanning Trees）
第二十四章 單源最短路徑（Single-Source Shortest Paths）
第二十五章 全對的最短路徑（All-Pairs Shortest Paths）
第二十六章 最大流（Maximum Flow）
第七部分（Part VII） 精選的主題（Selected Topics）
第二十七章 排序網路（Sorting Networks）
第二十八章 矩陣運算（Matrix Operations）
第二十九章 線性規劃（Linear Programming）
第三十章 多項式與快速傅里葉變換（Polynomials and the FFT）
第三十一章 數論演算法（Number-Theoretic Algorithms）
第三十二章 字元串匹配（String Matching）
第三十三章 計算幾何學（Computational Geometry）
第三十四章 NP-完備性（NP-Completeness）
第三十五章 近似演算法（Approximation Algorithms）
第八部分（Part VIII） 附錄：數學背景（Mathematical Background）
附錄A 求和（Summations）
附錄B 集合，等等。（Sets, Etc.）
附錄C 計數與概率（Counting and Probability）
參考文獻（Bibliography）
索引（Index）

㈧ 為什麼《演算法導論》中的數組序號是從1開始的

c語言下標從零開始是個錯誤，並且 index 也是一個有誤導性的名詞，它表示的是偏移量，明明應該用 offset。
然後 c 的徒子徒孫都學了它，導致現在很多人都誤以為下標應該從 0 開始。
早期蠻荒時代，很多東西都不科學，演算法導論作者致力於與落後文明作斗爭，然而卻遭到了樓主你的不理解，實乃編程屆一大憾事。
我再說一遍，C 是結構化的匯編，下標基 0 是受到了 PDP-11 指令集的影響，更老的語言（比如 Fortran）都是基 1 的。
另外用 0/非 0 代表 false/true 也是 PDP-11 中 TST 指令和 Z 位的行為。
可能是這本書強調演算法的求學思想，所以從一更加符合數學的數組規定。
但是編程的時候，指針這個東西會經常用到，如果用a(o)作為第一個元素 那麼*a+n就等同於a(n) 比較方便
演算法導論上的這個問題呢，我覺得我比較同意樓上的看法，這個書上面的很多的程序並不是可以敲上去直接運行的，他只是偽代碼，思想而已，給人看的，人類的普遍思維是從1開始，那麼書頁就是從1開始了
說編程語言是給機器看而偽代碼是給人看的簡直是逗大家笑吧...編程語言設計出來就是給人看的....
另外從0開始在很多方便都極好....我覺得寫多代碼都能體會到吧..
幫算導洗地：
演算法導論通篇用的是偽代碼 是給人類閱讀理解的 不是設計給機器去運行的
而絕大多數情況下， index 從 1 開始更符合人類直覺（如果你對這點有異議請參考的答案 ）
但少數情況下， index 從 0 開始更符合人類直覺。例如書中 hashing 還有 FFT 那塊內容， index 是從 0 開始的。
其實寫幾天 Pascal 你就適應啦。。

㈨ 學演算法有什麼用

是程序員的基本功
想學好演算法的話，可以推薦你看《演算法導論》和《編程之美——微軟技術面試心得》
兩本書結合起來看效果不錯