Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures

Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Goldberg, Leslie Ann
出品人:
页数:180
译者:
出版时间:2009-7
价格:$ 50.85
装帧:
isbn号码:9780521117883
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机科学
  • for
  • Structures
  • Programming
  • Listing
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  • Data Structures
  • Discrete Mathematics
  • Enumerative Combinatorics
  • Backtracking
  • Constraint Satisfaction
  • Algorithm Analysis
  • Computational Complexity
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具体描述

First published in 1993, this thesis is concerned with the design of efficient algorithms for listing combinatorial structures. The research described here gives some answers to the following questions: which families of combinatorial structures have fast computer algorithms for listing their members? What general methods are useful for listing combinatorial structures? How can these be applied to those families which are of interest to theoretical computer scientists and combinatorialists? Amongst those families considered are unlabelled graphs, first order one properties, Hamiltonian graphs, graphs with cliques of specified order, and k-colourable graphs. Some related work is also included, which compares the listing problem with the difficulty of solving the existence problem, the construction problem, the random sampling problem, and the counting problem. In particular, the difficulty of evaluating Polya's cycle polynomial is demonstrated.

算法设计与分析:从基础到前沿 图书名称:算法设计与分析:从基础到前沿 (Algorithms Design and Analysis: From Fundamentals to Frontiers) 内容简介: 本书旨在为读者提供一个全面且深入的算法设计与分析的知识体系,内容涵盖经典算法的精髓、现代算法的前沿进展,以及算法在实际应用中的挑战与机遇。我们致力于构建一座坚实的理论桥梁,连接抽象的数学概念与具体的工程实践,使读者不仅掌握“如何解决问题”,更能理解“为何如此解决”。 本书结构清晰,逻辑严谨,力求以严谨的数学证明为基石,辅以丰富的实例和清晰的图示,确保读者能够扎实地理解算法的复杂性、正确性与效率。 第一部分:算法基础与核心范式 (Foundations and Core Paradigms) 本部分是构建算法思维的基石。我们将从计算模型(图灵机、RAM 模型)出发,系统介绍算法分析的基本工具:渐进符号($O, Omega, Theta$ 记号)、最坏情况、平均情况分析、递归关系求解(主定理、替换法)。 数据结构回顾与深化: 重新审视线性表、树形结构(AVL 树、红黑树、B 树)以及堆结构(二项式堆、斐波那契堆)。重点讨论不同数据结构在特定操作下的时间复杂度和空间效率的权衡。 排序与搜索的艺术: 深入探讨比较排序(堆排序、归并排序、快速排序)的理论极限,并分析非比较排序(计数排序、基数排序、桶排序)在特定输入分布下的优势。线性时间选择算法(如中位数中位数算法)的构造与分析将作为重点。 分治策略 (Divide and Conquer): 详细解析经典的分治算法,如 Strassen 矩阵乘法和快速傅里叶变换 (FFT) 的核心思想及其渐进改进。 贪心算法 (Greedy Algorithms): 阐述贪心选择性质和最优子结构的应用,通过活动安排问题、霍夫曼编码等实例,探讨如何证明贪心策略的正确性。 动态规划 (Dynamic Programming): 动态规划的精髓在于避免冗余计算。本章将系统介绍最优子结构和重叠子问题的识别,深入分析背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法优化等经典应用,并引入“记忆化搜索”与“自底向上”实现的比较。 第二部分:图论算法与网络流 (Graph Algorithms and Network Flows) 图论是算法领域的核心分支,其应用渗透到现代计算的方方面面。本部分将全面覆盖图的表示方法、遍历技术以及高级优化问题。 图的遍历与连通性: 详述广度优先搜索 (BFS) 和深度优先搜索 (DFS),并利用 DFS 识别强连通分量 (SCC) 和求解拓扑排序。 最短路径问题: 深入分析单源最短路径(Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法)及其对负权边的处理能力。对于所有顶点对最短路径问题,将对比 Floyd-Warshall 算法与 $N$ 次运行 Dijkstra 的效率差异。 最小生成树 (MST): 详尽讲解 Kruskal 算法和 Prim 算法,并分析它们与并查集数据结构的有效结合。 网络流理论: 这是本部分的高潮。从最大流/最小割定理(Max-Flow Min-Cut Theorem)出发,详细推导 Ford-Fulkerson 方法及其增强路径寻找策略。重点分析 Edmonds-Karp 算法和 Dinic 算法的复杂度,并探讨如何将最大流模型应用于二分图匹配、工程调度等实际问题。 第三部分:计算复杂性与不可解性 (Complexity Theory and Intractability) 理解算法的局限性与问题的难度是高级算法学习的关键。本部分将带领读者进入计算复杂性理论的核心领域。 问题的分类: 严格定义 P 类问题(多项式时间可解)和 NP 类问题(多项式时间可验证)。 NP 完全性 (NP-Completeness): 深入探讨归约(Reduction)的概念,并对 SAT 问题(Cook-Levin 定理的直观阐释)、3-SAT、顶点覆盖、哈密顿回路等关键 NP 完全问题进行详细分析和证明。 超越 P 与 NP: 介绍 NP-Hard 和 NP-Complete 的概念,并探讨诸如 PSPACE 和 EXPTIME 等更广阔的复杂性类别。 第四部分:高级算法设计与实用技术 (Advanced Design Techniques and Practical Implementations) 本部分关注解决特定类型优化问题的尖端技术和在受限环境下的实用策略。 计算几何基础: 介绍点、线、多边形的基本操作。重点讲解凸包 (Convex Hull) 的求解算法(Graham 扫描、Jarvis 步进法),以及平面扫除(Plane Sweep)技术在解决线段交点问题上的应用。 概率分析与随机算法: 当确定性算法过于复杂或无法达到最优时,引入随机性。分析 Las Vegas 算法(如随机化快速排序)和 Monte Carlo 算法的特性,讨论期望分析的方法。 近似算法 (Approximation Algorithms): 针对无法在多项式时间内找到最优解的优化问题(如旅行商问题 TSP、集合覆盖),设计并分析具有保证性能的近似算法,探讨近似比的界限。 线性规划与对偶性: 将优化问题提升到连续空间,系统介绍线性规划的基本概念,Simplex(单纯形)算法的迭代过程,以及对偶理论在算法设计中的强大应用(例如,通过对偶关系导出某些图算法的解)。 第五部分:并行计算与大数据背景下的算法 (Algorithms in Parallel and Big Data Contexts) 在多核处理器和分布式系统的时代,算法效率的定义需要扩展到时间与空间之外的资源维度。 并行计算模型: 介绍 PRAM 模型,并分析如何将经典算法(如排序、矩阵乘法)并行化,探讨工作量(Work)与深度(Depth)的概念。 缓存感知算法 (Cache-Aware Algorithms): 分析内存层次结构对算法性能的影响,研究如何通过优化数据访问模式来提高实际运行速度,例如缓存高效的矩阵乘法。 流式数据处理与外存算法: 探讨数据无法完全载入主存时的挑战,介绍 Boyer-Moore 字符串匹配算法在流式处理中的变体,以及处理超大规模数据集的 MapReduce/Spark 模型下的算法设计原则。 本书的最终目标是培养读者面对全新、复杂问题时,能够系统地识别问题类型、选择恰当的算法范式、严格分析其性能,并最终设计出高效、健壮的解决方案的能力。本书适合计算机科学专业本科高年级学生、研究生以及致力于提升算法工程能力的软件工程师和研究人员。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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对于《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》这本书,我的阅读初衷是希望能够系统地学习如何以最高效的方式生成各种组合对象。我一直认为,在计算机科学领域,算法的效率是其价值的核心所在,而组合结构本身就充满了计算上的挑战。我期待这本书能够深入讲解一系列旨在最大化效率的算法。我设想书中会包含对不同类型组合结构的枚举方法,比如子集的生成、排列的有序生成,以及各种图的特定子结构的列举,如最大团、最小割等。更令我期待的是,书中是否会介绍一些能够克服传统暴力枚举局限性的高级技术,例如基于动态规划的思想来避免重复计算,或者利用概率算法和近似算法的思想来处理某些难以精确枚举的问题。我特别关注书中是否会提供对算法性能的深入分析,包括时间复杂度、空间复杂度,以及在不同场景下的表现。清晰的伪代码和具体的代码示例将会是我非常看重的部分,因为它们能帮助我更好地理解算法的实现细节,并将理论知识转化为实践技能。总而言之,这本书的标题暗示着它将为我提供一套强大的工具箱,帮助我高效地解决各种组合结构生成相关的计算问题。

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在我开始阅读《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》这本书之前,我脑海中描绘了一幅关于算法效率与组合数学相结合的蓝图。我一直坚信,在处理那些数量级增长的组合结构时,如何设计出“高效”的算法是至关重要的。我期望这本书能够为我提供一系列能够系统地、并且高效地枚举各种组合对象的算法。我设想书中会涵盖对不同类型组合结构的生成方法,例如,如何高效地生成所有的子集、排列、组合,以及如何枚举图中的特定结构,如所有生成树、所有最大匹配等。更吸引我的是,我希望能从书中学习到一些能够超越传统暴力搜索的技巧,例如,如何利用数学上的性质来优化搜索过程,或者如何设计出能够处理大规模组合问题的算法。我对于算法的理论分析,包括时间复杂度和空间复杂度的研究非常感兴趣,因此,我期待书中能够提供详尽的分析和证明。清晰的伪代码和具体的实现示例,对于我理解算法并将其应用于实际问题中至关重要。《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》的标题让我相信,这本书将是一本能够帮助我掌握组合结构高效生成技艺的宝贵资源。

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在接触《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》这本书之前,我内心怀揣着对解决计算难题的强烈好奇。我一直认为,在算法设计的世界里,效率是衡量一个解决方案是否卓越的关键。特别是在处理组合结构这一类其规模往往会呈指数级增长的问题时,如何设计出高效的算法就显得尤为重要。我满心期待这本书能够为我揭示一系列巧妙的算法,这些算法能够系统且高效地枚举各种各样的组合对象。我设想书中会深入剖析一些经典算法,例如回溯法及其在生成组合结构时的各种优化技巧,以及如何通过引入状态空间的搜索策略来提高效率。同时,我也希望书中能够介绍一些更具前瞻性的方法,比如利用数学工具,如生成函数、递推关系,或者特定的图论算法来设计高效的枚举器。我尤其关注书中是否会提供详尽的算法复杂度分析,以及如何在实际应用中根据问题的具体规模和约束条件来选择和调整算法。对于任何一位致力于优化计算性能的研究者或开发者来说,《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》听起来就像是一本能够提供实用指导和深刻见解的宝贵资源。

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我的阅读热情被《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》这个标题深深点燃。我一直认为,在计算机科学领域,算法的效率是衡量其价值的核心指标,尤其是在处理组合结构这类天生具有爆炸性增长复杂性的问题时。我期待这本书能够为我揭示一系列巧妙而高效的算法,这些算法能够以一种系统化的方式来枚举各种各样的组合对象。我设想书中会详细介绍一些经典的枚举算法,比如基于回溯的递归方法,以及如何通过引入剪枝技术来避免不必要的搜索。同时,我也期待书中能够探讨一些更高级的技巧,例如利用生成函数来直接构造组合对象的生成器,或者利用特定数学结构(比如代数结构、图论性质)的性质来指导枚举过程。我非常关注书中是否会提供对算法性能的深入分析,包括时间复杂度、空间复杂度,以及在不同场景下的表现。清晰的伪代码和具体的代码示例将会是我非常看重的部分,因为它们能帮助我更好地理解算法的实现细节,并将理论知识转化为实践技能。总而言之,《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》听起来像是一本必不可少的参考书,能够帮助我提高工作效率。

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在我打开《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》这本书之前,我心中充满了对算法效率的探索欲望。我一直认为,在计算机科学领域,高效的算法是解决复杂计算问题的关键,而组合结构的设计与生成,正是这样一类充满挑战的领域。我期望这本书能够深入阐述一系列精妙的算法,这些算法不仅能够枚举各种组合对象,而且能够以极高的效率完成任务。我猜测书中会涵盖从基础的生成方法到更高级的优化技术。例如,我期待它能详细讲解如何利用回溯法、深度优先搜索等经典算法,并在此基础上介绍如何通过剪枝、约束传播等技术来显著提高枚举速度。此外,我也希望书中能介绍一些利用生成函数、递推关系,甚至概率方法来设计高效枚举器的思路。我对算法的数学分析和理论证明有着浓厚的兴趣,因此,我希望书中能够提供对算法时间复杂度和空间复杂度的深入剖析,并给出严谨的理论依据。总而言之,《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》的标题预示着它将为我提供一套解决组合结构枚举问题的强大武器库,帮助我更有效地应对计算挑战。

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我带着一种探索和学习的心态接触了《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》这本书。我一直以来都对“效率”这个词在算法设计中的重要性深感认同,尤其是在处理组合结构这类可能迅速膨胀的计算难题时。我的期望是,这本书能够为我揭示一系列巧妙而高效的算法,这些算法能够以一种系统化的方式来枚举各种各样的组合对象。我想象着书中会详细介绍一些经典的枚举算法,比如基于回溯的递归方法,以及如何通过引入剪枝技术来避免不必要的搜索。同时,我也期待书中能够探讨一些更高级的技巧,例如利用生成函数来直接构造组合对象的生成器,或者利用特定数学结构(比如代数结构、图论性质)的性质来指导枚举过程。对于我而言,理解算法的时间和空间复杂性至关重要,所以我希望书中能够提供详尽的理论分析,并且通过清晰的数学证明来支持其高效性论断。我也希望书中能够包含一些真实的案例研究,展示这些算法在实际问题中的应用,并给出一些关于如何选择和调整算法的建议。对那些需要在计算领域处理大量组合问题的研究者和工程师来说,《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》听起来像是一本必不可少的参考书,能够帮助他们提高工作效率。

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在我翻开《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》这本书之前,我心中充满了对理论探索的渴望。我一直深信,在计算机科学的广阔领域中,算法的效率是衡量其价值的重要标尺,尤其是在处理组合结构这一类本质上就具有爆炸性增长复杂性的问题时。我期待这本书能够系统地梳理和介绍一系列用于枚举各种组合对象的精妙算法。我猜测书中会涉及对各种基本组合对象,如子集、排列、组合、图的某些特定子结构(例如匹配、支配集等)的有效生成方法。更重要的是,我希望它不仅仅停留在算法的描述层面,而是能够深入挖掘其背后的数学原理和计算复杂度分析。我会关注书中是否会引入诸如“约束满足问题”的求解技术,或者利用“状态空间搜索”的剪枝技巧来优化枚举过程。此外,我也很好奇书中是否会讨论一些更具挑战性的组合结构,比如树的同构等价类的枚举,或者复杂网络中的拓扑结构的生成。我希望书中能提供一些实用的技巧,帮助读者理解如何在实际应用中选择最适合特定场景的算法,以及如何根据问题的规模和约束条件进行算法的调整和优化。对许多计算机科学的学生和研究者来说,如何高效地处理组合性问题是他们常常面临的挑战,《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》的标题预示着它将成为解决这些挑战的宝贵指南。

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这本书的标题《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》本身就足够吸引人。在我刚开始阅读之前,我脑海中就浮现出无数关于组合数学和算法设计的可能性。我一直对如何高效地枚举各种组合对象抱有浓厚的兴趣,无论是排列、组合、图论中的各种结构,还是更抽象的数学对象。我期望这本书能够深入探讨这些问题的算法解决方案,不仅仅是给出基本算法,更重要的是分析它们的效率,例如时间复杂度、空间复杂度,以及如何通过优化和改进来达到“高效”这个目标。我设想书中会包含对经典算法的细致剖析,比如回溯法、分治法、动态规划等在组合结构枚举中的应用,并且会介绍一些更前沿的技术,例如基于生成函数的算法,或者利用特定数学性质来加速枚举过程的方法。我非常好奇书中会如何处理大规模组合结构的生成问题,以及是否有章节专门讨论在内存受限或计算资源有限的情况下,如何设计出依然高效的算法。此外,我期待书中能够提供清晰的伪代码和具体的例子,能够让我理解算法的实现细节,并且能亲手尝试实现。对于那些可能对计算复杂度有深入了解的读者,我希望书中能提供一些理论上的证明和更深入的数学分析,例如利用生成树、伯努瓦尔公式等来推导算法的渐近性能。总而言之,这本书的标题为我打开了一扇通往组合结构高效生成的大门,我满怀期待地想要探索其中的奥秘。

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在翻开《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》这本书之前,我对它寄予了厚望,希望它能为我揭示组合结构枚举的奥秘。我一直深信,算法的效率在计算领域扮演着至关重要的角色,尤其是在处理那些在组合爆炸面前显得不堪一击的问题时。我期望这本书能够深入浅出地介绍一系列能够高效生成各种组合对象的算法。我猜测书中会从基础的枚举方法讲起,比如生成子集、排列、组合的各种迭代和递归算法,并且会对其效率进行详细的分析。更让我期待的是,我希望能从书中学习到一些能够突破传统算法瓶颈的先进技术。例如,我好奇书中是否会介绍如何利用生成树、状态空间搜索的剪枝策略,或者如何利用特定的数学工具,如生成函数,来设计出更加高效的枚举算法。我对算法的数学理论基础有着浓厚的兴趣,因此,我希望书中能够提供对算法时间复杂度和空间复杂度的深入分析,并给出严谨的理论证明。清晰的伪代码和实例代码的呈现,对我理解和应用这些算法将是极大的帮助。《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》的标题预示着它将是我在组合结构高效生成领域的重要导师。

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对于《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》这本书,我带着一种探索未知的期待。我一直以来都对算法的“效率”有着近乎执着的追求,因为我深知在处理组合结构这一类计算量巨大的问题时,粗糙的算法常常会陷入停滞。我期望这本书能够提供一套系统性的方法论,教我如何高效地枚举和生成各种各样的组合对象。我猜测书中会包含一些经典的算法,比如生成子集、排列、组合的各种高效算法,并且会详细分析它们的性能瓶颈。更令我感兴趣的是,我希望能从中学习到一些更高级的技术,比如如何利用数学性质来裁剪搜索空间,或者如何设计出能够处理大规模输入的算法。例如,我很好奇书中是否会介绍一些基于动态规划或状态压缩的枚举方法,或者利用数论、图论的特定概念来加速枚举过程。清晰的算法描述、严谨的数学分析以及具体的代码示例,都是我期待从书中获得的。对于那些需要处理复杂组合问题,并对算法效率有极高要求的读者来说,《Efficient Algorithms for Listing Combinatorial Structures》听起来就像是一本能够打开新视野的指南。

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