《计算机常用算法与程序设计教程》教案,课件,源代码

给大家整理一篇计算机算法类书籍配套资源，介绍了关于计算机算法、程序设计、教程、教案、课件、源代码、计算机算法方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，已被938人关注，由吴古兰测试纠错，目前本书在计算机算法类综合评分为：8.3分。

书籍介绍

内容介绍

《计算机常用算法与程序设计教程》遵循“实用内容，适当难度，设计导向，能力培养”要求，讲述了详尽无遗的故事、回溯、分治、递归、递推、贪婪算法动态规划等常用的计算机算法，并简要介绍了仿真、智能优化和并行处理。本书侧重于常用算法的设计与应用，算法设计与程序实现的结合，算法的改进与程序优化，力求理论与实践相结合，算法与程序相统一。

书中介绍的算法通常给出一个完整的C程序，用于TC(VC)环境，它为学习常见的计算机算法和编程提供了一个示例。为了方便读者练习，每章都附有练习题，附录中给出了解题练习的算法提示。

本书可作为高校计算机及相关专业使用“算法设计与分析”常见的计算机算法和程序设计”课程资料也可供软件设计者和计算机爱好者参考。

目录

• 第1章算法与程序设计简介
• 1.1算法与算法描述
• 1.1.1算法
• 1.1.2算法描述
• 1.2算法复杂性分析
• 1.2.1时间复杂度
• 1.2.2空间复杂度
• 1.3程序设计简介
• 1.3.1算法与程序
• 1.3.2结构化程序设计
• 习题
• 第2章穷举与回溯
• 2.1穷举及其应用
• 2.1.1穷举概述
• 2.1.2穷举应用
• 2.2穷举设计的优化
• 2.2.1优选穷举对象
• 2.2.2优化穷举循环参量
• 2.2.3精简穷举循环
• 2.3回溯法及其描述
• 2.3.1回溯的基本概念
• 2.3.2回溯法描述
• 2.3.3回溯法的效益分析
• 2.4回溯设计应用
• 2.4.1桥本分数式
• 2.4.2排列组合
• 2.4.3德布鲁金环序列
• 2.4.4高斯皇后问题及其拓展
• 2.5回溯设计的优化
• 习题
• 第3章递归与分治
• 3.1递归及其应用
• 3.1.1递归与递归调用
• 3.1.2递归应用
• 3.2分治法概述
• 3.2.1分治法基本思想
• 3.2.2分治算法设计方法和特点
• 3.2.3分治法的时间复杂度
• 3.3分治法的基本应用
• 3.3.1数据查找与排序
• 3.3.2计数逆序排名问题
• 3.3.3投资问题
• 3.4消除递归
• 3.4.1一般的递归转非递归
• 3.4.2分治算法中的递归转化
• 习题
• 第4章递推
• 4.1递推概述
• 4.1.1递推算法
• 4.1.2递推实施步骤与描述
• 4.2递推数列
• 4.2.1裴波那契数列与卢卡斯数列
• 4.2.2分数数列
• 4.2.3幂序列
• 4.2.4双关系递推数列
• 4.3递推数阵
• 4.3.1杨辉三角
• 4.3.2折叠方阵
• 4.4应用递推求解应用题
• 4.4.1猴子爬山问题
• 4.4.2整币兑零问题
• 4.4.3整数划分问题
• 4.5递推与递归比较
• 习题
• 第5章贪心算法
• 5.1贪心算法概述
• 5.2贪心算法的理论基础
• 5.3删数字问题
• 5.4背包问题
• 5.4.10-1背包问题
• 5.4.2可拆背包问题
• 5.5覆盖问题
• 5.6图的着色问题
• 5.7遍历问题
• 5.8最小生成树
• 5.9哈夫曼编码
• 习题
• 第6章动态规划
• 6.1一般方法与求解步骤
• 6.1.1一般方法
• 6.1.2动态规划求解步骤
• 6.2装载问题
• 6.3插入乘号问题
• 6.40-1背包问题求解
• 6.4.10-1背包问题
• 6.4.2二维0-1背包问题
• 6.5最长子序列探索
• 6.5.1最长非降子序列
• 6.5.2最长公共子序列
• 6.6路径搜索
• 6.6.1点数值三角形的路径搜索
• 6.6.2边数值矩形的路径搜索
• 6.7动态规划与其他算法的比较
• 6.7.1动态规划与递推比较
• 6.7.2动态规划与贪心算法比较
• 习题
• 第7章模拟
• 7.1模拟概述
• 7.2运算模拟
• 7.2.1运算模拟描述
• 7.2.2n个1的整除问题
• 7.2.3尾数前移问题
• 7.2.4阶乘与幂的计算
• 7.2.5求圆周率π
• 7.3随机模拟
• 7.3.1进站时间模拟
• 7.3.2蒙特卡罗模拟计算
• 7.3.3模拟发扑克牌
• 7.4操作过程模拟
• 7.4.1洗牌
• 7.4.2泊松分酒
• 7.4.3模拟小孔流水
• 7.5模拟外索夫游戏
• 习题
• 第8章智能优化
• 8.1模拟退火算法
• 8.1.1物理退火过程和Metropolis准则
• 8.1.2模拟退火算法概述
• 8.1.3应用举例
• 8.2遗传算法
• 8.2.1生物的进化与遗传
• 8.2.2遗传算法概述
• 8.2.3遗传算法关键参数
• 8.2.4遗传算法应用举例
• 8.3粒子群优化算法
• 8.3.1粒子群算法的基本结构
• 8.3.2粒子群算法的关键参数
• 8.3.3应用举例
• 8.4人工神经网络
• 8.4.1神经网络模型
• 8.4.2神经网络学习规则
• 习题
• 第9章并行算法简介
• 9.1基本概念
• 9.1.1并行计算机系统结构模型
• 9.1.2并行计算性能评价
• 9.2并行算法设计
• 9.2.1SIMD共享存储模型
• 9.2.2SIMD互连网络模型
• 9.2.3MIMD共享存储模型
• 9.2.4MIMD异步通信模型
• 9.3并行程序开发
• 9.3.1并行程序设计概念
• 9.3.2共享存储系统并行编程
• 9.3.3分布存储系统并行编程
• 习题
• 附录1习题解答算法提要
• 附录2C常用库函数
• 参考文献