算法导论第七章

㈠ 算法导论的作品目录

目录（Table of Contents）
前言（Preface）
第一部分（Part I） 基础（Foundations）
第一章 计算中算法的角色（The Role of Algorithms in Computing）
第二章 开始（Getting Started）
第三章 函数的增长率（Growth of Functions）
第四章 递归（Recurrences）
第五章 概率分析与随机化算法（Probabilistic Analysis and Randomized Algorithms）
第二部分（Part II） 排序与顺序统计（Sorting and Order Statistics）
第六章 堆排序（Heapsort）
第七章快速排序（Quicksort）
第八章 线性时间中的排序（Sorting in Linear Time）
第九章 中值与顺序统计（Medians and Order Statistics）
第三部分（Part III） 数据结构（Data Structures）
第十章 基本的数据结构（Elementary Data Structures）
第十一章 散列表（Hash Tables）
第十二章 二叉查找树（Binary Search Trees）
第十三章 红-黑树（Red-Black Trees）
第十四章 扩充的数据结构（Augmenting Data Structures）
第四部分（Part IV） 高级的设计与分析技术（Advanced Design and Analysis Techniques）
第十五章 动态规划（Dynamic Programming）
第十六章 贪婪算法（Greedy Algorithms）
第十七章 分摊分析（Amortized Analysis）
第五部分（Part V） 高级的数据结构（Advanced Data Structures）
第十八章 B-树（B-Trees）
第十九章 二项式堆（Binomial Heaps）
第二十章 斐波纳契堆（Fibonacci Heaps）
第二十一章 不相交集的数据结构（Data Structures for Disjoint Sets）
第六部分（Part VI） 图算法（Graph Algorithms）
第二十二章 基本的图算法（Elementary Graph Algorithms）
第二十三章 最小生成树（Minimum Spanning Trees）
第二十四章单源最短路径（Single-Source Shortest Paths）
第二十五章 全对的最短路径（All-Pairs Shortest Paths）
第二十六章 最大流（Maximum Flow）
第七部分（Part VII） 精选的主题（Selected Topics）
第二十七章 排序网络（Sorting Networks）
第二十八章矩阵运算（Matrix Operations）
第二十九章 线性规划（Linear Programming）
第三十章 多项式与快速傅里叶变换（Polynomials and the FFT）
第三十一章 数论算法（Number-Theoretic Algorithms）
第三十二章 字符串匹配（String Matching）
第三十三章 计算几何学（Computational Geometry）
第三十四章 NP-完备性（NP-Completeness）
第三十五章 近似算法（Approximation Algorithms）
第八部分（Part VIII） 附录：数学背景（Mathematical Background）
附录A 求和（Summations）
附录B 集合，等等。（Sets, Etc.）
附录C 计数与概率（Counting and Probability）
参考文献（Bibliography）
索引（Index）

㈡ C语言快速排序出错，以下源代码（改自算法导论第七章）

错误不少：for (j=0; 改成 for (j=p;
i++ 改成 i--?
还有些地方不太明白你想干什么，是要排升序还是降序？最好说明一下你的思路

㈢ THE ALGORITHM DESIGN MANUAL怎么样

之前读过《算法导论》（常被简称为CLRS，下同），读这本是想换个角度来研究下算法。虽然很多东西已经通过前者有所了解，这里就谈谈二者的不同之处。 一方面，数学性的推导和证明还是CLRS比较擅长，后者大多数情况只是尽量做到让读者能够理解而已，这一点在上面的评论“可以作为浅显易懂的入门教材”一文也指出了，我就不再细谈了。 另一方面，本书对于实践是非常重视的，在介绍算法的同时不停留在代码和思路本身，同时也会讲一些实践细节，甚至通过专门的章节，也即书中的War Story来加深读者对算法的理解。不过很惭愧的是，由于时间有限，War Story我基本没读几篇，浅尝辄止而已。 更有指导意义的是，书中的第二部分收集和归类大量的算法问题，并对这些问题的求解做出了分析。这个所谓的分析就是，把问题具体化，在不同情况下都选择相应的最优算法。尽管没有给出可以直接用来“复制-粘贴”的代码，但这样做明显比“笼统地写出一个问题—给出一个唯一答案”的做法强得多。当然，通过对于第一部分算法介绍的阅读，第二部分可以先做泛读，遇到具体问题时再来查阅对应的解决方案的指导，此时还能根据给出的参考文献进行深入的阅读。这种细致全面的安排可以看出作者的用心之处。 再谈谈一些其他的读书收获吧，下面是我印象比较深的地方： 1.CLRS在介绍DFS时写成了一个子程序，后面的拓扑排序、强联通分支等使用到DFS的算法将其调用；而本书的DFS是直接写成了一个框架（这种做法你还会在回溯法、近似字符串匹配等地方看到），通过修改其不同的子函数来完成不同的功能如拓扑排序、强联通分支。我不评价哪种更好，只是CLRS版的DFS先入为主，我以CLRS版为准。 2.在读完《算法设计手册》的第7章回溯法之前，我对回溯法的认知完全是云里雾里。虽然也写过不少回溯法的程序，甚至做过剪枝处理，但它们都局限于具体问题的求解，完全没有一个全局性的概念。这本书向我展示了回溯法的框架，可以套用至很多回溯法程序（然后再进行简化），一举心中的廓清迷雾，这个章节很建议阅读。 3.本书第一部分每个章节的练习题中包含了面试题部分，起初还不怎么注意，直到被有些难住时，google其解法发现居然是货真价实的google、ms、amazon面试题！如果即将进行参加招聘面试笔试，这部分题目还是值得做做的。虽然通过作者的网页和google、stackoverflow等可以找到大部分的解答，不过我还是抽空亲自把这部分全部题目做完并进行了总结，有兴趣的读者可以参照文末链接。 下面是几个相关链接： 原书勘误表：http://www.cs.sunysb.e/~skiena/algorist/book/errata 章末习题答案：http://nbl.cewit.stonybrook.e:60128/mediawiki/index.php/The_Algorithms_Design_Manual_%28Second_Edition%29 我写的几篇章末习题面试题部分答案，水平有限，请多多包涵，已经尽量最优化。 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：（待发） 第七章及回溯法总结：（待发） 第八章及动态规划总结：（待发）

㈣ 求中南管理学教材课后习题答案以及历年考试答案

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· 电磁场习题解 第四章 恒定磁场
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· 开放专科计算机应用基础（XP）课后练习及答案
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· 《高等教育学》课后习题及答案
· 陈传璋《数学分析》答案第三篇级数论
· 《计算机绘图》习题集答案
· 《热学》思考题答案
· 《热学》习题答案第三章气体分子热运动速率和能量的统
· 《算法导论》课后习题答案
· 高等化工习题答案第四章
· 人力资源管理师二级考试指南答案
· 电磁场习题解 第三章 恒定电流场
· 新闻学基本原理课后习题答案
· 异步电动机习题参考答案
· 高等化工习题答案第五章
· 财政与金融课后习题答案
· 《公文写作与处理》课后习题参考答案
· 领导科学课后练习及答案
· 《应用语言学概论》课后练习及答案
· 自动控制原理习题答案第二章（胡寿松）
· 《热学》习题答案第六章热力学第二定律
· 电磁场习题解第六章 平面电磁波
· 电磁场习题解 第五章 时变电磁场
· 研究生英语 多维教程课后答案(下册)
· 《特种加工》习题解答
· 国际商事仲裁法习题及参考答案
· 《热学》习题答案第二章气体分子运动论的基本概念
· 激光原理及应用习题答案（陈家璧版）
· 《分子与细胞》课文解析及课后答案
· 《食品营养与卫生学》习题答案
· 《微观经济学：现代观点（第5版）》(ch6~ch10)习题答
· 机械课程设计说明书
· 《微观经济学：现代观点（第5版）》(ch21~ch25)习题答
· 电磁场习题解 第八章 电磁辐射与天线
· 电磁场习题解第七章 导行电磁波
· 财政收入概述习题答案
· 高等化工习题答案第二章
· 自动控制原理习题答案第三章（胡寿松）
· 《媒体与广告》课后答案
· 自动控制原理习题答案第五章（胡寿松）
· 《微观经济学：现代观点（第5版）》(ch11~ch15)习题答
· 《微观经济学：现代观点（第5版）》(ch16~ch20)习题答
· 新闻评论课后答案
· 自动控制原理习题答案第七章（胡寿松）
· 自动控制原理习题答案第六章（胡寿松）
· 新概念力学习题答案
· 广告摄影课后题及答案
· 自动控制原理习题答案第四章（胡寿松）
· Operating SyStems Concepts课后答案
· 《热学》习题答案第四章气体内的输运过程
· 机械装配技术习题参考答案
· 组合数学课后答案
· 北林函授林专有机化学习题答案
· 土地经济学习题答案
· 动物外科手术习题答案
· 《塑料模塑成型技术》习题参考答案
· 住店期间服务习题答案
· 呼吸系统习题答案
· 《热学》习题答案第八章液体
· 《数量方法》习题参考答案
· 《热学》习题答案第七章固体
· 《局域网组建与管理培训教程》习题答案
· IDS习题答案
· 《有机化学》[9~10章][曾昭琼]习题答案
· 《有机化学》[11~20章][曾昭琼]习题答案
· 《有机化学》[1~5章][曾昭琼]习题答案
· 《环境化学》课后习题答案
· 《动物学》课后习题答案
· 《有机化学》[6~8章][曾昭琼]习题答案

㈤ 算法导论的内容简介

《算法导论》自第一版出版以来，已经成为世界范围内广泛使用的大学教材和专业人员的标准参考手册。本书全面论述了算法的内容，从一定深度上涵盖了算法的诸多方面，同时其讲授和分析方法又兼顾了各个层次读者的接受能力。各章内容自成体系，可作为独立单元学习。所有算法都用英文和伪码描述，使具备初步编程经验的人也可读懂。全书讲解通俗易懂，且不失深度和数学上的严谨性。第二版增加了新的章节，如算法作用、概率分析与随机算法、线性编程等，几乎对第一版的各个部分都作了大量修订。
本书深入浅出，全面地介绍了计算机算法。对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣，并保持了数学严谨性。本书的设计目标全面，适用于多种用途。涵盖的内容有：算法在计算中的作用，概率分析和随机算法的介绍。本书专门讨论了线性规划，介绍了动态规划的两个应用，随机化和线性规划技术的近似算法等，还有有关递归求解、快速排序中用到的划分方法与期望线性时间顺序统计算法，以及对贪心算法元素的讨论。本书还介绍了对强连通子图算法正确性的证明，对哈密顿回路和子集求和问题的NP完全性的证明等内容。全书提供了900多个练习题和思考题以及叙述较为详细的实例研究。
本书内容丰富，对本科生的数据结构课程和研究生的算法课程都是很实用的教材。本书在读者的职业生涯中，也是一本案头的数学参考书或工程实践手册。

㈥ 如何学精C语言

回答你的问题：

1、首先是看书，边看书边照着敲代码（看不懂没关系，要多练），
看书—>敲代码—>再看书—>再敲代码

2、《C语言入门经典》《数据结构》《算法导轮》《算法概论》

3、我大学才知道什么叫C语言，我现在已经能在acm/icpc大赛（大学生程序设计竞赛）上拿奖了，只要有心学，肯定能学好。

4、刚开始不要看这个，等你入门后再看，而且你要成为高手的话，那就是必看

学C最大的窍门就是 多练 ，不要只是看看，只有多敲键盘了，才能掌握的牢固
我感觉 学C语言 就要 ： 多看书 、 多敲代码。

没事可以去网上的judge 上面去做做题（练习算法的），很多大学都有：
北大：http://acm.pku.e.cn/JudgeOnline/
吉大：http://acm.jlu.e.cn/joj/
等等 很多啦
如果你只是想学C语言基础 不想研究算法 那就不用了 《算法导轮》和《算法概论》也可以不用看了 就看看一般的C语言书籍 一般都能入门

㈦ 计算机科学与技术相关书籍

就计算机科学与技术而言，我知道的《算法导论》这本书挺合适的，这里面涵盖了计算机的几乎所有的算法，对于学习计算机编程的人而言十分重要。学懂了这本书，就可以应付很多的考试和比赛。
附:
目录（Table of Contents）
前言（Preface）
第一部分（Part I） 基础（Foundations）
第一章 计算中算法的角色（The Role of Algorithms in Computing）
第二章 开始（Getting Started）
第三章 函数的增长率（Growth of Functions）
第四章 递归（Recurrences）
第五章 概率分析与随机化算法（Probabilistic Analysis and Randomized Algorithms）
第二部分（Part II） 排序与顺序统计（Sorting and Order Statistics）
第六章 堆排序（Heapsort）
第七章 快速排序（Quicksort）
第八章 线性时间中的排序（Sorting in Linear Time）
第九章 中值与顺序统计（Medians and Order Statistics）
第三部分（Part III） 数据结构（Data Structures）
第十章 基本的数据结构（Elementary Data Structures）
第十一章 散列表（Hash Tables）
第十二章 二叉查找树（Binary Search Trees）
第十三章 红-黑树（Red-Black Trees）
第十四章 扩充的数据结构（Augmenting Data Structures）
第四部分（Part IV） 高级的设计与分析技术（Advanced Design and Analysis Techniques）
第十五章 动态规划（Dynamic Programming）
第十六章 贪婪算法（Greedy Algorithms）
第十七章 分摊分析（Amortized Analysis）
第五部分（Part V） 高级的数据结构（Advanced Data Structures）
第十八章 B-树（B-Trees）
第十九章 二项式堆（Binomial Heaps）
第二十章 斐波纳契堆（Fibonacci Heaps）
第二十一章 不相交集的数据结构（Data Structures for Disjoint Sets）
第六部分（Part VI） 图算法（Graph Algorithms）
第二十二章 基本的图算法（Elementary Graph Algorithms）
第二十三章 最小生成树（Minimum Spanning Trees）
第二十四章 单源最短路径（Single-Source Shortest Paths）
第二十五章 全对的最短路径（All-Pairs Shortest Paths）
第二十六章 最大流（Maximum Flow）
第七部分（Part VII） 精选的主题（Selected Topics）
第二十七章 排序网络（Sorting Networks）
第二十八章 矩阵运算（Matrix Operations）
第二十九章 线性规划（Linear Programming）
第三十章 多项式与快速傅里叶变换（Polynomials and the FFT）
第三十一章 数论算法（Number-Theoretic Algorithms）
第三十二章 字符串匹配（String Matching）
第三十三章 计算几何学（Computational Geometry）
第三十四章 NP-完备性（NP-Completeness）
第三十五章 近似算法（Approximation Algorithms）
第八部分（Part VIII） 附录：数学背景（Mathematical Background）
附录A 求和（Summations）
附录B 集合，等等。（Sets, Etc.）
附录C 计数与概率（Counting and Probability）
参考文献（Bibliography）
索引（Index）

㈧ 为什么《算法导论》中的数组序号是从1开始的

c语言下标从零开始是个错误，并且 index 也是一个有误导性的名词，它表示的是偏移量，明明应该用 offset。
然后 c 的徒子徒孙都学了它，导致现在很多人都误以为下标应该从 0 开始。
早期蛮荒时代，很多东西都不科学，算法导论作者致力于与落后文明作斗争，然而却遭到了楼主你的不理解，实乃编程届一大憾事。
我再说一遍，C 是结构化的汇编，下标基 0 是受到了 PDP-11 指令集的影响，更老的语言（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 位的行为。
可能是这本书强调算法的求学思想，所以从一更加符合数学的数组规定。
但是编程的时候，指针这个东西会经常用到，如果用a(o)作为第一个元素 那么*a+n就等同于a(n) 比较方便
算法导论上的这个问题呢，我觉得我比较同意楼上的看法，这个书上面的很多的程序并不是可以敲上去直接运行的，他只是伪代码，思想而已，给人看的，人类的普遍思维是从1开始，那么书页就是从1开始了
说编程语言是给机器看而伪代码是给人看的简直是逗大家笑吧...编程语言设计出来就是给人看的....
另外从0开始在很多方便都极好....我觉得写多代码都能体会到吧..
帮算导洗地：
算法导论通篇用的是伪代码 是给人类阅读理解的 不是设计给机器去运行的
而绝大多数情况下， index 从 1 开始更符合人类直觉（如果你对这点有异议请参考的答案 ）
但少数情况下， index 从 0 开始更符合人类直觉。例如书中 hashing 还有 FFT 那块内容， index 是从 0 开始的。
其实写几天 Pascal 你就适应啦。。

㈨ 学算法有什么用

是程序员的基本功
想学好算法的话，可以推荐你看《算法导论》和《编程之美——微软技术面试心得》
两本书结合起来看效果不错