经典算法的研究与总结（含目录和索引）- by... (PDF)

简介：
本书《经典算法的研究与总结》全面梳理并深入分析了计算机科学领域内的若干核心算法，提供详尽的目录及索引，便于读者查阅和学习。 在信息技术领域，算法研究是核心技术之一，它不仅是计算机科学的基础，也是解决各类问题的基本工具。本段落档《十五个经典算法研究与总结》详细探讨了多个重要算法，并由July撰写于2010年12月至2011年底期间完成。 文档涉及的算法包括但不限于A*搜索、Dijkstra最短路径计算、动态规划方法、广度和深度优先遍历（BFS和DFS）、KMP字符串匹配技术、遗传优化策略、SIFT图像特征检测，红黑树结构维护机制，快速排序实现以及哈希表查找等。 A*算法是一种启发式搜索手段，在游戏设计与路径寻找中广泛应用。它结合了最佳优先探索的高效性及Dijkstra方法的确切度量标准，并通过评估函数预测从当前节点到目标的距离来优化搜索过程。 Dijkstra算法用于图中的最短路径计算，使用贪婪策略逐步构建最优路径树直至覆盖整个网络结构。此算法可通过二叉堆或斐波那契堆等数据结构进行性能优化以减少运行时间。 动态规划是一种分解复杂问题为简单子问题的解题方法，并通过存储中间结果避免重复工作，因此特别适用于解决重叠子问题如最短路径及背包难题。 广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）是图遍历的基本算法。前者逐层访问所有节点而后者深入每一个分支直至尽头；两者各有应用场景。 KMP算法是一种字符串匹配技术，通过预先计算部分匹配表来避免重复检查已验证的字符以提高效率。 遗传算法模拟自然选择与基因机制寻找最优解，并利用选择、交叉和变异操作进行迭代优化过程。 SIFT（尺度不变特征变换）用于图像处理中检测并描述局部特性，在目标识别及定位中有广泛应用。 红黑树是一种自平衡二叉搜索结构，通过颜色变化和旋转维护其稳定性以保证最长路径不超过最短路径的两倍，并确保所有操作在最坏情况下的时间复杂度一致。 快速排序算法基于选择基准元素进行分区来实现高效排序。它将序列划分为两个子集，使一个集合的所有元素都小于另一个集合中的任何值。 哈希表通过哈希函数定位数据存储位置，在键值存储、数据库索引及搜索引擎中极为常见应用领域之一。 文档还讨论了SPFA（最短路径更快算法）——Dijkstra的一种优化版本适用于稠密图的最短距离计算，快速选择SELECT用于找到无序数组中的第k小或大元素，并基于快速排序原理。此外还有多项式乘法与傅里叶变换在信号处理和数据分析方面的应用。 综上所述，《十五个经典算法研究与总结》不仅覆盖了多种核心算法的研究分析及编程实现，还提供了深入的案例探讨为学习者和专业人士提供理论知识和技术实践相结合的学习材料，是一份非常宝贵的资源。