C算法（第二卷圖算法）

定　價：￥38.00

作　者：	(美)Robert Sedgewick著；周良忠譯
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：	國外著名高等院校信息科學與技術(shù)優(yōu)秀教材
標　簽：	電子計算機算法設(shè)計高等學校教材

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ISBN：	9787115120748	出版時間：	2004-01-01	包裝：	平裝
開本：	26cm	頁數(shù)：	365	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

本書所討論的圖算法，都是實際中解決圖問題的最重要的已知方法。本書的主要宗旨是讓越來越多需要了解這些算法的人的能夠掌握這些方法及基本原理。書中根據(jù)基本原理從基本住處開始循序漸進地講解，然后再介紹一些經(jīng)典方法，最后介紹仍在進行研究和發(fā)展的現(xiàn)代技術(shù)。精心挑選的實例、詳盡的圖示以及完整的實現(xiàn)代碼與正文中的算法和應用描述相輔相成。RobertSedgewick斯坦福大學博士（導師為DonaldE.Knuth），普林斯頓大學計算機科學系的教授，AdobeSystems公司董事，曾是XeroxPARC的研究人員，也曾就職于美國國防部防御分析研究所以及INRIA。這一套算法系列書介紹了當今最重要的算法，共分3卷，這是第2卷（第五部分），集中講解圖算法。本書共有6章（第17章～第22章）。第17章詳細討論圖性質(zhì)和類型，第18章～第22章分別講解圖搜索、有向圖和DAG、最小生成樹、最短路徑以及網(wǎng)絡(luò)流。書中提供了用C語言描述的完整算法源和程序，并且配有豐富的插圖和練習。本書可作為高等院校計算機相關(guān)專業(yè)算與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程的教材和補充讀物，也可供自學之用。

作者簡介

　　譯者：周良忠暢銷圖書《C++實踐之路》的譯者周良忠，1970年生。本科畢業(yè)于武漢化工學院計算機應用專業(yè)。1995畢業(yè)于中國科學院武漢巖土力學研究所，獲碩士學位，1997年獲得博士學位。1998年創(chuàng)辦云巔工作室（http：//www.cloudcrown.com），為個人、中小企業(yè)提供專業(yè)軟件定做服務。近幾年開發(fā)了多款廣受歡迎的共享軟件。精通C++、C#、Java、Perl等開發(fā)語言。2001年開始從事計算機科技圖書的創(chuàng)作和翻譯工作，最新翻譯力作有《C#PrimerPlus中文版》、《C++實踐之路》等。SymbianOS軟件開發(fā)開發(fā)：應用C++開發(fā)智能手機應用程序入門>>更多作品

圖書目錄

第五部分  圖算法
第17章  圖性質(zhì)和類型  2
17.1  術(shù)語  4
練習  11
17.2  圖ADT  12
練習  15
17.3  鄰接矩陣表達方式  16
練習  19
17.4  鄰接表表達方式  20
練習  22
17.5  變體、擴展和開銷  23
練習  27
17.6  圖生成器  29
練習  36
17.7  簡單路徑、歐拉路徑和哈密頓路徑  38
練習  49
17.8  圖處理問題  50
練習  56
第18章  圖搜索  58
18.1  探索迷宮  58
練習  62
18.2  深度優(yōu)先搜索  63
練習  66
18.3  圖搜索ADT函數(shù)  67
練習  70
18.4  DFS森林的性質(zhì)  71
練習  77
18.5  DFS算法  77
練習  80
18.6  分離性和雙連通性  82
練習  88
18.7  廣度優(yōu)先搜索  89
練習  95
18.8  通用圖搜索  96
練習  101
18.9  圖算法的分析  103
練習  107
第19章  有向圖和DAG  108
練習  110
19.1  術(shù)語和游戲規(guī)則  110
練習  117
19.2  有向圖中DFS的剖析  118
練習  124
19.3  可達性和傳遞閉包  125
練習  134
19.4  等價關(guān)系和偏序  135
練習  137
19.5  DAG  138
練習  141
19.6  拓撲排序  142
練習  149
19.7  DAG中的可達性  150
練習  152
19.8  有向圖中的強分量  153
練習  159
19.9  再論傳遞閉包  160
練習  163
19.10  展望  163
練習  165
第20章  最小生成樹  167
練習  169
20.1  表達方式  169
練習  173
20.2  MST算法原理  173
練習  179
20.3  普里姆算法和優(yōu)先級優(yōu)先搜索  179
練習  187
20.4  Kruskal算法  188
練習  193
20.5  Boruvka算法  193
練習  196
20.6  比較與改進  197
練習  200
20.7  歐幾米得MST  201
練習  203
第21章  最短路徑  204
練習  209
21.1  基本原理  210
練習  215
21.2  Dijkstra算法  215
練習  221
21.3  所有點對最短路徑  223
練習  228
21.4  無環(huán)網(wǎng)絡(luò)中的最短路徑  229
練習  235
21.5  歐幾米得網(wǎng)絡(luò)  236
練習  239
21.6  歸約  240
練習  251
21.7  負權(quán)重  253
練習  265
21.8  展望  267
第22章  網(wǎng)絡(luò)流  269
22.1  流網(wǎng)絡(luò)  273
練習  281
22.2  增廣路徑最大流算法  283
練習  301
22.3  前流推進最大流算法  302
練習  312
22.4  最大流歸約  314
練習  326
22.5  最小開銷流  328
練習  334
22.6  網(wǎng)絡(luò)單純形算法  335
練習  348
22.7  最小開銷流歸約  349
練習  354
22.8  展望  356
第五部分參考文獻  359
索引  361