《 算法设计入门 》
- 算法设计算法分析图搜索贪心算法分治法回溯法动态规划梯度下降正确性证明渐近分析
- #教育严谨 #循序渐进教学 #算法范式全面 #实践与理论结合 #多类型习题设计 #本科算法课程 #研究生入门教材
- 选题分类：计算机理论
- 原版语种：英语（可提供图书翻译服务）
- 原出版地：美国
- 出版日期：
- 页数：（不详）
- 图书定价：（不详）
- 开本：（不详）
- 内文印刷：（不详）
- 字数：（不详）
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内容简介
本书设计了多种类型的习题，以保持学生对本学科的兴趣。理解性测验旨在帮助学生自我检测对基础概念和思想的理解程度。算法设计题涵盖引导式习题（逐步指导学生完成算法设计流程）与开放式问题（存在多种正确解法）。实证实验题让学生亲自动手实现算法（使用自选编程语言），通过实验测试并总结数据结果。这类习题也旨在让学生更深入体会渐近分析的意义与局限，更清晰地理解算法在最坏情况、平均情况及典型场景下的性能差异。
本书是为高年级本科算法课程编写的，但也可用于低年级课程（从附录开始学习）或研究生入门课程（包含可选的高级章节）。
作者介绍
加州大学圣迭戈分校的计算机科学教授，专注于计算复杂性理论研究。
教育背景：因帕利亚佐在卫斯理大学获得数学学士学位，并于1992年在加州大学伯克利分校获得博士学位，导师为曼纽尔·布鲁姆。1989年至1991年间，他曾在多伦多大学从事博士后研究，并于1991年加入加州大学圣迭戈分校任教。
拉格什·贾伊斯瓦尔
印度德里理工学院计算机科学与工程系的副教授。他在加州大学圣迭戈分校获得计算机科学博士学位，导师为拉塞尔·因帕利亚佐。他的研究领域涵盖理论计算机科学，专注于算法、复杂性理论、聚类和密码学。
贾伊斯瓦尔对聚类理论做出了基础性贡献，包括针对约束聚类和社会公平聚类的高效近似算法，以及基于采样的大规模数据分析技术。他早期与因帕利亚佐及合作者共同完成的直接乘积定理和硬度放大研究，对计算复杂性理论和密码学产生了持久影响。他的研究成果发表于《SIAM计算杂志》《Algorithmica》《理论计算机科学》《密码学杂志》等顶级期刊，并在FOCS、STOC、ICALP、ICLR、NeurIPS等顶尖会议上发表。
他曾获得来自谷歌、微软研究院和SERB等国内外机构的多项研究资助。在ISAAC'23会议上荣获最佳论文奖，并曾获颁德里理工学院教学卓越奖和杰出青年教师奖学金。贾伊斯瓦尔定期担任ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI等顶级会议的评审委员，并在国际研讨会及学术讲习班中发表特邀演讲。
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