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第1章 绪论1

1.1算法的概念1

1.1.1从计算机的优势和劣势谈起1

1.1.2问题和算法2

1.1.3什么是算法4

1.2算法设计的要求5

1.3算法效率的度量6

1.3.1时间复杂度6

1.3.2空间复杂度7

1.4本书的总体结构8

1.5相关语言和函数库简介8

1.5.1从C到C＋＋9

1.5.2C＋＋语言的功能改进10

1.5.3命名空间12

1.5.4C＋＋的输入输出14

1.5.5函数重载和函数模板16

1.5.6面向对象初步20

1.5.7string类22

习题24

第2章 若干数学问题的算法25

2.1数论相关问题25

2.2多项式四则运算29

2.2.1一元多项式乘法29

2.2.2一元多项式除法32

2.3多项式插值问题33

2.3.1拉格朗日插值法33

2.3.2牛顿插值法36

2.4非线性方程求解38

2.4.1二分法39

2.4.2牛顿迭代法41

2.5线性方程组求解42

2.5.1雅克比迭代法42

2.5.2高斯消去法46

2.6一元线性回归51

习题55

第3章 线性结构的妙用57

3.1数据结构基本概念57

3.2线性表概念及应用58

3.2.1线性表基本概念58

3.2.2顺序表概念及实现59

3.2.3顺序表应用：学生名册管理69

3.2.4链表的概念及实现72

3.2.5单链表应用：通讯录管理83

3.3堆栈和队列的应用87

3.3.1堆栈的概念及实现87

3.3.2堆栈应用：表达式求值92

3.3.3队列的概念及实现94

3.3.4队列应用：整数排序101

3.3.5优先队列的概念及实现103

习题109

第4章 哈夫曼编码和图的最短路径111

4.1树和二叉树111

4.1.1树111

4.1.2二叉树113

4.2二叉树的实现与分析114

4.3二叉树的遍历124

4.3.1二叉树的遍历方式124

4.3.2遍历算法的实现125

4.4二叉树的示例128

4.5哈夫曼树134

4.5.1哈夫曼树和哈夫曼编码134

4.5.2构造哈夫曼编码136

4.5.3哈夫曼编码实现136

4.6图和邻接表145

4.6.1图的存储145

4.6.2图的搜索146

4.7图的最短路径153

习题157

第5章 马踏棋盘与道路规划159

5.1贪心算法159

5.2活动安排问题160

5.3马踏棋盘问题166

5.4道路规划和最小生成树问题174

5.4.1Prim算法175

5.4.2Kruskal算法182

习题188

第6章 动态规划189

6.1动态规划基本概念189

6.1.1挖金矿问题189

6.1.2动态规划算法的基本思想192

6.1.3适用情况192

6.1.4求解基本步骤192

6.2 0-1背包问题196

6.2.1最优性原理197

6.2.2递推关系197

6.2.3构造最优解198

6.2.4算法实现198

6.3最长公共子序列问题201

6.3.1最长公共子序列的结构202

6.3.2子问题的递归结构202

6.3.3计算最优值203

6.3.4构造最长公共子序列203

6.3.5算法实现204

6.4最大流问题206

6.4.1流网络206

6.4.2Ford-Fulkerson方法209

6.4.3Ford-Fulkerson方法伪代码209

6.4.4最小费用最大流209

6.4.5动态规划与最大流问题212

习题213

第7章 遗传算法217

7.1遗传算法的概念217

7.2遗传算法的设计218

7.3函数最值问题求解220

7.4函数最值问题求解程序实现222

7.5旅行商问题230

习题241

第8章 人工神经网络243

8.1人工神经网络的概念243

8.2感知器246

8.3感知器算法247

8.4BP算法251

8.5BP算法中正向传播过程及代价函数的编程实现252

8.6BP算法示例258

习题269

参考文献271