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计算机算法设计与分析导论(萨拉·巴斯,第三版)课后习题解答

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简介:
本书提供了《计算机算法设计与分析导论》(作者萨拉·巴斯, 第三版)一书中各章节习题的答案和解析,旨在帮助学生深入理解算法的设计思路及其复杂度分析。 《计算机算法设计与分析导论》(Sara Baase著,第三版)的研究生教材课后习题答案的汉语版本。

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    本书提供了《计算机算法设计与分析导论》(作者萨拉·巴斯, 第三版)一书中各章节习题的答案和解析,旨在帮助学生深入理解算法的设计思路及其复杂度分析。 《计算机算法设计与分析导论》(Sara Baase著,第三版)的研究生教材课后习题答案的汉语版本。
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    本书为经典教材《算法导论》(第3版)的配套参考书,提供了详尽的课后习题解答,帮助读者深入理解算法理论与实践。 《算法导论第三版》是计算机科学领域内一部权威且深入浅出的教材,由Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest和Clifford Stein四位作者共同编著。该书全面介绍了算法设计与分析的基础理论及应用实践,涵盖了排序算法、数据结构、图算法、动态规划、贪心算法等多个核心主题。在学习过程中,课后习题是检验理解和掌握程度的重要环节,“算法导论第三版课后习题答案”则为读者提供了参考与校验的资源。 ### 一、选择排序算法详解 **标题与描述中的知识点**:选择排序是一种简单的比较排序算法,其基本思想是在遍历数组过程中找到未排序部分最小(或最大)元素,并将其放到已排序序列末尾。通过不断重复这一过程实现整个数组的有序化。 **详细解析**: 1. **算法流程**: - 初始化一个变量`smallest`来记录当前未排序部分中的最小值索引。 - 外循环:从第一个位置到倒数第二个位置,每次迭代确定一个最小元素的位置。 - 内循环:从外层循环当前位置开始遍历剩余的数组项,并更新`smallest`的值以找到新的最小元素。 - 每次结束外层循环时将当前轮次中找到的最小元素与初始索引位置上的元素交换,确保已排序部分始终有序。 2. **时间复杂度分析**:选择排序的时间复杂度为O(n^2),其中n是数组长度。无论输入数组的状态如何都需要执行n-1次外循环,并且每次外层循环需要进行n-i次比较操作,因此总比较次数为(1+2+...+(n-1)) = n*(n-1)/2 = O(n^2)。 3. **空间复杂度**:选择排序的空间复杂度为O(1),因为它直接在原数组上完成排序而无需额外的存储空间。 ### 二、快速检查与预计算答案策略 **描述中的知识点**:当输入满足特定条件时,算法可以提前返回预设结果以避免不必要的运算。这种方法可以在处理大数据集或高频率查询场景下提高效率和性能表现。 **详细解析**:这种优化通常用于改善算法在最理想情况下的运行时间。例如,在搜索已部分排序的数组中,可以通过快速检查来直接确定目标位置或者使用预先计算的结果加快查找过程的速度。 ### 三、二分查找算法详解 **标题与描述中的知识点**:二分查找是一种高效的有序数组元素定位方法,通过比较中间值与目标值逐步缩小查询范围直至找到匹配项或确认不存在为止。 **详细解析**: 1. **算法流程**: - 初始化两个指针`low`和`high`分别指向数组的起始位置和结束位置。 - 计算中间索引并将其作为比较对象,与目标值进行对比。 - 如果两者相等,则返回该元素的位置;如果目标值大于中间元素,则更新搜索范围至右半部分(即增加low指针);反之则缩小左半部分的范围(减少high指针)。 - 当`low`超过`high`时停止循环,表示没有找到匹配项。 2. **时间复杂度分析**:二分查找的时间复杂度为O(log n),其中n是数组长度。每次比较可以将搜索空间减半直至目标被定位或范围为空为止。 3. **空间复杂度**:二分查找的空间复杂度为O(1)因为其在原地进行操作,不使用额外的存储区域。 ### 四、逆序对概念与计数 **描述中的知识点**:逆序对是指数组中所有满足iA[j]条件的一对元素。它反映了数据集无序化的程度,并可用于评估排序算法性能或分析其它问题时的数据分布情况等用途。 **详细解析**:逆序的数量越多,说明该序列越混乱,需要更多的操作才能将其完全有序化。计算逆序数量可以为解决特定类型的问题提供有用的信息和指导意义。 综上所述,“算法导论第三版课后习题答案”不仅提供了详细的题目解答内容还深入探讨了各种重要概念及其应用背景,对于增强读者对算法的理解以及提升编程技能具有重要的参考价值。
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    本书为《算法设计与分析》(第2版)教材的配套辅导书,提供了书中所有课后习题的答案和解析,帮助读者深入理解算法的设计与分析方法。 《算法设计与分析(第2版)》是由王晓东编写的教材的课后答案。
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    《计算机算法设计与分析(第5版)》一书提供了详尽的算法理论讲解,并配有丰富的例题。本答案解析部分为该教材配套资源,针对书中每章习题提供全面解答,有助于学生深入理解算法设计技巧及优化策略。 《计算机算法设计与分析 第5版》是计算机科学领域中的核心课程之一,书中深入浅出地讲解了如何有效解决问题及评估解决方案的效率。课后习题作为巩固理论知识和提升实践能力的重要环节,其答案对学习者具有极高的参考价值。 本书涵盖了广泛的知识点: 1. **基础概念**:算法定义、特性、分类以及评价标准(如时间复杂度和空间复杂度)。 2. **设计策略**:分治法(快速排序、归并排序)、动态规划(背包问题、最短路径)、贪心算法(霍夫曼编码、Prim算法)及回溯法(八皇后问题等)。 3. **数据结构**:线性结构(数组、链表、栈和队列),树形结构(二叉树、平衡树和堆),图论基础,散列表等。 4. **递归与分治策略**:包括引入递归思想的方法,定义递归函数的基本性质以及如何通过分解问题来实现分治法。 5. **排序与搜索算法**:如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和二分查找,并比较它们的效率。 6. **图论中的重要算法**:Dijkstra最短路径,Floyd-Warshall全源最短路径问题以及Kruskal和Prim最小生成树等。 7. **动态规划的应用**:理解状态与决策的关系,掌握构建状态转移方程的方法,并解决最优子结构及无后效性的问题(背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法)。 8. **贪心算法的使用场景**:局部最优解导致全局最优解的情况分析,如霍夫曼编码和活动选择问题等。 9. **复杂度分析技巧**:计算渐进时间复杂度并运用大O符号评估算法效率。 10. **概率与随机化算法的应用**:包括鸽巢原理、随机化快速选择等问题的概率分析。 通过解答书中的习题,读者可以逐步掌握上述知识点,并提升自己在实际问题中设计和分析算法的能力。书中不仅提供了解法,还可能包含了解决思路及技巧等信息,有助于提高读者的算法思维能力和解决问题能力。因此,在IT领域特别是算法方向发展的人士应当重视这些练习题的学习与实践过程。
  • 》(3)
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    本书为《算法设计与分析导论》(第3版)的配套辅导书,提供详尽的课后习题解答,帮助学生深入理解算法原理及其实现技巧。 《Introduction to the Design and Analysis of Algorithms》第三版课后答案包括第1至第12章的hints和solutions,为英文版本。
  • 》(3)
    优质
    《算法设计与分析导论》(第3版)课后答案为学习者提供了详尽的解析和解答,帮助读者深入理解书中的概念、原理及应用技巧,是学习算法不可或缺的参考材料。 《Introduction to the Design and Analysis of Algorithms》第三版(作者:Anany Levitin)的课后答案包括1至12章的内容,提供了hints和solutions,并且是英文版本。
  • : 入门(著,英文
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    本书为《计算机算法:设计与分析入门》(作者:桑杰夫·巴斯)的配套答案书,提供对书中习题和问题的详细解答,帮助读者更好地理解和掌握算法的设计与分析方法。 呵呵,大家是不是找了好久了,我是从同学那里得到的。如果有需要中文版答案的,请联系我。这个不外传的,是私人提供的答案。
  • -著,网友翻译
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    本书为《计算机算法》的经典译著版本,由巴斯撰写,内容涵盖了算法的设计技巧和分析方法,适合计算机科学专业的学生及研究人员阅读。 ### 巴斯著《计算机算法—设计与分析导论》知识点提炼 #### 一、算法的概念及重要性 - **算法定义**:算法是一套清晰简单的指令集合,用于解决特定问题或计算函数。 - **可解性**:如果一个问题可以通过编写程序来解决,则该问题是算法可解的。 - **计算模型**:历史上的多种计算模型(如图灵机)为设计和研究算法提供了基础框架。 - **可计算理论**:探讨哪些问题可通过算法解决,以及哪些是不可解的问题。 #### 二、算法的限制与挑战 - **停机问题**:判断任意程序是否会在给定输入下陷入无限循环是一个无法解答的问题。 - **实际可行性**:尽管许多问题是理论上可解的,但考虑到计算资源的实际限制,某些问题在现实中难以解决。 #### 三、计算复杂性 - **理论研究**:探讨解决问题所需的时间和空间资源。 - **形式化公理**:通过一组规则来衡量问题的难度。 - **程序复杂度**:评估指令数量及存储需求。 - **复杂性度量**:包括时间复杂性和空间复杂性的分析。 #### 四、算法的设计与分析 - **设计技术** - 分治法(Divide and Conquer):将大问题拆解为小问题逐一解决。 - 贪心算法(Greedy Algorithms):每一步选择当前最优方案。 - 深度优先搜索(Depth-First Search):深入探索每个路径直到尽头。 - 动态规划(Dynamic Programming):分解为重叠子问题并保存结果以避免重复计算。 - **复杂性分析**:评估解决特定问题所需的最少时间和空间资源。 - **NP完全问题**:一类目前没有已知多项式时间算法的问题,但其解可以在多项式时间内验证。 - **试探法(Heuristics)**:用于寻找近似解的方法。 #### 五、算法描述语言的选择 - **Java语言**:因其易读性及支持数据抽象和问题分解的特性,在书中被选为描述算法的语言。 - **平台兼容性**:Java在多种平台上具有广泛的支持,便于实际实现与测试。 - **工具支持**:丰富的开发工具有助于设计、实施和调试算法。 #### 六、基本概念 - **语言表达**:用于清晰地阐述算法步骤及逻辑的专用语言。 - **背景知识与技能**:回顾分析所需的数学基础及相关编程技巧。 - **评估方法**:通过时间复杂度和空间复杂性来评价效率。 - **案例研究**:展示具体问题实例中的设计与分析过程。 《计算机算法—设计与分析导论》一书涵盖了算法的基础概念、技术应用、复杂性理论以及实现细节。学习这些内容有助于读者更好地理解和运用算法解决实际挑战。
  • 引》()
    优质
    本书为《计算理论导引》(第二版)的配套辅导书,提供了书中所有课后习题的答案与解析,帮助学生深入理解和掌握计算理论的核心概念和解题技巧。 计算理论导引第二版的课后习题答案是英文版本,并且内容非常全面。
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    《算法导论》第三版习题解答是一本详细解析经典计算机科学教材《算法导论》中各章节练习题目的辅助书籍,帮助读者加深理解并掌握算法设计与分析技巧。 第三版答案尚未完整提供,目前仅包括2至26章的英文版本,这些资料可以从MIT网站上下载。