华章教育·算法导论(原书第3版)+数据挖掘:概念与技术(原书第3版)(套装共2册) [平装] bkbkbc6708

《算法导论》 在有关算法的书中，有一些叙述非常严谨，但不够全面；另一些涉及了大量的题材，但又缺乏严谨性。本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。全书各章自成体系，可以作为独立的学习单元；算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。 《算法导论(原书第3版)》选材经典、内容丰富、结构合理、逻辑清晰，对本科生的数据结构课程和研究生的算法课程都是非常实用的教材，在it专业人员的职业生涯中，本书也是一本案头必备的参考书或工程实践手册。 第3版的主要变化： 新增了van emde boas树和多线程算法，并且将矩阵基础移至附录。 修订了递归式（现在称为“分治策略”）那一章的内容，更广泛地覆盖分治法。 移除两章很少讲授的内容：二项堆和排序网络。 修订了动态规划和贪心算法相关内容。 流网络相关材料现在基于边上的全部流。 由于关于矩阵基础和strassen算法的材料移到了其他章，矩阵运算这一章的内容所占篇幅更小。 修改了对knuth-morris-pratt字符串匹配算法的讨论。 新增100道练习和28道思考题，还更新并补充了参考文献。 《数据挖掘：概念与技术(原书第3版） 》 《数据挖掘：概念与技术(原书第3版)》完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了olap和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 《数据挖掘：概念与技术(原书第3版)》是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材，可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。 《数据库与事务处理》 本书对数据库和事务处理应用的设计和实现过程进行了全面、详细的介绍，主要内容涉及数据库和事务处理的基本知识、数据库管理、数据库和事务处理的前沿主题等。本书的重点在于如何设计、实现数据库与事务处理应用，而不是实现数据库系统本身，强调了事务处理在数据库系统中的地位，同时保留了经典关系数据库理论的体系框架。本书篇幅宏大，讲述透彻，适合作为高等院校计算机及相关专业数据库及事务处理课程的教材或参考书，从事数据库管理和开发的技术人员也可以从本书中了解到所需的知识。 本书系统介绍数据库和事务处理应用的基本概念和实现方法，重点关注如何构建数据库应用。书中始终贯穿关系数据库和关系查询语言的基础理论，为读者熟练掌握这些原理打下坚实的基础。 为了说明数据库和事务处理的概念，作者给出了一个贯穿全书的案例研究。全书围绕如何实现这个案例介绍相关的技术和相应的软件工程概念。 除了介绍关系数据库、sql和事务的acid'性质之外，本书还深入介绍了以下有关数据库和事务处理的一些前沿论题： ●嵌入式sql、sql/psm、odbc、jdbc和sqlj ●对象和面向对象数据库，包括sql：1999、odmg以及corba ●xml和web上的文档处理 ●触发器和动态数据库 ●olap和数据挖掘 ●分布式数据库 ●tp监控器以及tp监控器如何实现事务的acid性质 ●不同隔离级别上的并发控制 ●安全性和电子商务《算法导论》 MIT四大名师联手铸就，影响全球千万程序员的“算法圣经”!国内外千余所高校采用！ 《数据挖掘：概念与技术(原书第3版） 》 数据挖掘领域最具里程碑意义的经典著作 完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新 《数据库与事务处理》 "This is a great book!This is the book I wish I had written"--Jim Gray ,著名数据库专家,1998年图灵奖获得者 本书系统介绍数据库和事务处理应用的基本概念和实现方法，重点关注如何构建数据库应用。书中始终贯穿关系数据库和关系查询语言的基础理论，为读者熟练掌握这些原理打下坚实的基础。 “本书是算法领域的一部经典著作，书中系统、全面地介绍了现代算法：从最快算法和数据结构到用于看似难以解决问题的多项式时间算法；从图论中的经典算法到用于字符匹配、计算集合和数论的特殊算法。本书第3版尤其增加了两章专门讨论van Emde Boas树（最有用的数据结构之一）和多线程算法（日益重要的一个主题）。” ——Daniel Spielman，耶鲁大学计算机科学系教授 “作为一个在算法领域有着近30年教育和研究经验的教育者和研究人员，我可以清楚明白地说这本书是我所见到的该领域最好的教材。它对算法给出了清晰透彻、百科全书式的阐述。我们将继续使用这本书的新版作为研究生和本科生的教材和可以信赖的研究参考书。” ——Gabriel Robins，弗吉尼亚大学计算机科学系教授 《算法导论》 thomas h. cormen （托马斯?科尔曼） 达特茅斯学院计算机科学系教授、系主任。目前的研究兴趣包括：算法工程、并行计算、具有高延迟的加速计算。他分别于1993年、1986年获得麻省理工学院电子工程和计算机科学博士、硕士学位，师从charles e. leiserson教授。由于他在计算机教育领域的突出贡献，cormen教授荣获2009年acm杰出教员奖。 charles e. leiserson（查尔斯?雷瑟尔森）麻省理工学院计算机科学与电气工程系教授，margaret macvicar faculty fellow。他目前主持mit超级计算技术研究组，并是mit计算机科学和人工智能实验室计算理论研究组的成员。他的研究兴趣集中在并行和分布式计算的理论原理，尤其是与工程现实相关的技术研究。leiserson教授拥有卡内基?梅隆大学计算机科学博士学位，还是acm、ieee和siam的会士。 ronald l. rivest （罗纳德?李维斯特）现任麻省理工学院电子工程和计算机科学系安德鲁与厄纳?维特尔比（andrew and erna viterbi）教授。他是mit计算机科学和人工智能实验室的成员，并领导着其中的信息安全和隐私中心。他1977年从斯坦福大学获得计算机博士学位，主要从事密码安全、计算机安全算法的研究。他和adi shamir和len adleman一起发明了rsa公钥算法，这个算法在信息安全中获得最大的突破，这一成果也使他和shamir、adleman一起得到2002年acm图灵奖。他现在担任国家密码学会的负责人。 clifford stein（克利福德?斯坦）哥伦比亚大学计算机科学系和工业工程与运筹学系教授，他还是工业工程与运筹学系的系主任。在加入哥伦比亚大学大学之前，他在达特茅斯学院计算机科学系任教9年。stein教授拥有mit硕士和博士学位。他的研究兴趣包括：算法的设计与分析，组合优化、运筹学、网络算法、调度、算法工程和生物计算。 《数据挖掘：概念与技术(原书第3版） 》 jiawei han（韩家炜）是伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系的bliss教授。他因知识发现和数据挖掘研究方面的贡献而获得许多奖励，包括acm sigkdd创新奖（2004）、ieee计算机学会技术成就奖（2005）和ieee w.wallace mcdowell奖（2009）。他是acm和ieee会士。他还担任《acm transactions on knowledge discovery from data》的执行主编（2006—2011）和许多杂志的编委，包括《ieee transactions on knowledge and data engineering》和《data mining knowledge discovery》。 micheline kamber由加拿大魁北克蒙特利尔concordia大学获计算机科学（人工智能专业）硕士学位。她曾是nserc学者，作为研究者在mcgill大学、西蒙-弗雷泽大学和瑞士工作。她的数据挖掘背景和以易于理解的形式写作的热情使得本书更受专业人员、教师和学生的欢迎。 jian pei（裴健）现在是西蒙-弗雷泽大学计算机科学学院教授。他在jiawei han的指导下，于2002年获西蒙-弗雷泽大学计算科学博士学位。他在数据挖掘、数据库、web搜索和信息检索的主要学术论坛发表了大量文章，并积极服务于学术团体。他的文章被引用数千次，并获多次荣誉奖。他是多种数据挖掘和数据分析杂志的助理编辑。 范明　郑州大学信息工程学院教授，博士生导师。现为中国计算机学会数据库专业委员会委员、人工智能与模式识别专业委员会委员。长期从事计算机软件与理论教学和研究。主要讲授的课程包括程序设计、计算机操作系统、数据库系统原理、知识库系统原理、数据挖掘与数据仓库等。1989—1990年曾访问加拿大simon fraser大学计算机科学系，从事演绎数据库研究。1999年曾访问美国wright state大学计算机科学与工程系，从事数据挖掘研究。当前感兴趣的研究方向包括数据挖掘和机器学习。先后发表论文60余篇。除本书外，还主持翻译了pang-ning tan、michael steinbach和vipin kumar的《数据挖掘导论》。 孟小峰　博士，中国人民大学信息学院教授，博士生导师。现为中国计算机学会常务理事、中国计算机学会数据库专委会秘书长，《journal of computer science and technology》、《frontiers of computer science》、《软件学报》、《计算机研究与发展》等编委。主持或参加过二十多项国家科技攻关项目、国家自然科学基金项目以及国家863项目、973项目，先后获电子部科技进步特等奖（1996）、北京市科技进步二等奖（1998、2001）、中国计算机学会“王选奖”一等奖（2009）、北京市科学技术奖二等奖（2011）等奖励，入选“中创软件人才奖”(2002)、“教育部新世纪优秀人才支持计划”(2004)、“第三届北京市高校名师奖”(2005)。近5年在国内外杂志及国际会议发表论文120多篇，出版学术专著《moving objects management: models，techniques，and applications》(springer)、《xml数据管理：概念与技术》、《移动数据管理：概念与技术》（中国计算机学会学术著作丛书）等。获国家发明专利授权8项。近期主要研究领域为互联网络与移动数据管理，包括web数据集成、xml数据库系统、云数据管理、闪存数据库系统、隐私保护等。 《数据库与事务处理》 philip m.lewis stony brook的纽约州立大学计算机科学系的教授，于1954年和1956年在麻省理工学院分别获得硕士学位和博士学位，1956～1959年在麻省理工学院电子工程系担任助教，1959～1987年在通用电气公司工作，1987年进入stony brook的纽约州立大学任教。 施伯乐 现任复旦大学首席教授，上海(国际)数据库研究中心主任，中国计算机学会数据库专业委员会副主任，上海市计算机学会理事长。他有多项研究成果获奖，并结合科研撰写了多部著作和近百篇论文。 《算法导论》目录： 出版者的话 译者序 前言 第一部分 基础知识 第1章 算法在计算中的作用3 1.1 算法3 1.2 作为一种技术的算法6 思考题8 本章注记8 第2章 算法基础9 2.1 插入排序9 2.2 分析算法13 2.3 设计算法16 2.3.1 分治法16 2.3.2 分析分治算法20 思考题22 本章注记24 第3章 函数的增长25 3.1 渐近记号25 3.2 标准记号与常用函数30 思考题35 本章注记36 第4章 分治策略37 4.1 最大子数组问题38 4.2 矩阵乘法的strassen算法43 4.3 用代入法求解递归式47 4.4 用递归树方法求解递归式50 4.5 用主方法求解递归式53 4.6 证明主定理55 4.6.1 对b的幂证明主定理56 4.6.2 向下取整和向上取整58 思考题60 本章注记62 第5章 概率分析和随机算法65 5.1 雇用问题65 5.2 指示器随机变量67 5.3 随机算法69 5.4 概率分析和指示器随机变量的进一步使用73 5.4.1 生日悖论73 5.4.2 球与箱子75 5.4.3 特征序列76 5.4.4 在线雇用问题78 思考题79 本章注记80 第二部分 排序和顺序统计量 第6章 堆排序84 6.1 堆84 6.2 维护堆的性质85 6.3 建堆87 6.4 堆排序算法89 6.5 优先队列90 思考题93 本章注记94 第7章 快速排序95 7.1 快速排序的描述95 7.2 快速排序的性能97 7.3 快速排序的随机化版本100 7.4 快速排序分析101 7.4.1 最坏情况分析101 7.4.2 期望运行时间101 思考题103 本章注记106 第8章 线性时间排序107 8.1 排序算法的下界107 8.2 计数排序108 8.3 基数排序110 8.4 桶排序112 思考题114 本章注记118 第9章 中位数和顺序统计量119 9.1 最小值和最大值119 9.2 期望为线性时间的选择算法120 9.3 最坏情况为线性时间的选择算法123 思考题125 本章注记126 第三部分 数据结构 第10章 基本数据结构129 10.1 栈和队列129 10.2 链表131 10.3 指针和对象的实现134 10.4 有根树的表示137 思考题139 本章注记141 第11章 散列表142 11.1 直接寻址表142 11.2 散列表143 11.3 散列函数147 11.3.1 除法散列法147 11.3.2 乘法散列法148 11.3.3 全域散列法148 11.4 开放寻址法151 11.5 完全散列156 思考题158 本章注记160 第12章 二叉搜索树161 12.1 什么是二叉搜索树161 12.2 查询二叉搜索树163 12.3 插入和删除165 12.4 随机构建二叉搜索树169 思考题171 本章注记173 第13章 红黑树174 13.1 红黑树的性质174 13.2 旋转176 13.3 插入178 13.4 删除183 思考题187 本章注记191 第14章 数据结构的扩张193 14.1 动态顺序统计193 14.2 如何扩张数据结构196 14.3 区间树198 思考题202 本章注记202 第四部分 高级设计和分析技术 第15章 动态规划204 15.1 钢条切割204 15.2 矩阵链乘法210 15.3 动态规划原理215 15.4 最长公共子序列222 15.5 最优二叉搜索树226 思考题231 本章注记236 第16章 贪心算法237 16.1 活动选择问题237 16.2 贪心算法原理242 16.3 赫夫曼编码245 16.4 拟阵和贪心算法250 16.5 用拟阵求解任务调度问题253 思考题255 本章注记257 第17章 摊还分析258 17.1 聚合分析258 17.2 核算法261 17.3 势能法262 17.4 动态表264 17.4.1 表扩张265 17.4.2 表扩张和收缩267 思考题270 本章注记273 第五部分 高级数据结构 第18章 b树277 18.1 b树的定义279 18.2 b树上的基本操作281 18.3 从b树中删除关键字286 思考题288 本章注记289 第19章 斐波那契堆290 19.1 斐波那契堆结构291 19.2 可合并堆操作292 19.3 关键字减值和删除一个结点298 19.4 最大度数的界300 思考题302 本章注记305 第20章 vanemdeboas树306 20.1 基本方法306 20.2 递归结构308 20.2.1 原型vanemdeboas结构310 20.2.2 原型vanemdeboas结构上的操作311 20.3 vanemdeboas树及其操作314 20.3.1 vanemdeboas树315 20.3.2 vanemdeboas树的操作317 思考题322 本章注记323 第21章 用于不相交集合的数据结构324 21.1 不相交集合的操作324 21.2 不相交集合的链表表示326 21.3 不相交集合森林328 *21.4 带路径压缩的按秩合并的分析331 思考题336 本章注记337 第六部分 图算法 第22章 基本的图算法341 22.1 图的表示341 22.2 广度优先搜索343 22.3 深度优先搜索349 22.4 拓扑排序355 22.5 强连通分量357 思考题360 本章注记361 第23章 最小生成树362 23.1 最小生成树的形成362 23.2 kruskal算法和prim算法366 思考题370 本章注记373 第24章 单源最短路径374 24.1 bellmanford算法379 24.2 有向无环图中的单源最短路径问题381 24.3 dijkstra算法383 24.4 差分约束和最短路径387 24.5 最短路径性质的证明391 思考题395 本章注记398 第25章 所有结点对的最短路径问题399 25.1 最短路径和矩阵乘法 25.2 floydwarshall算法404 25.3 用于稀疏图的johnson算法409 思考题412 本章注记412 第26章 最大流414 26.1 流网络414 26.2 fordfulkerson方法418 26.3 最大二分匹配428 26.4 推送重贴标签算法431 26.5 前置重贴标签算法438 思考题446 本章注记449 第七部分 算法问题选编 第27章 多线程算法453 27.1 动态多线程基础454 27.2 多线程矩阵乘法465 27.3 多线程归并排序468 思考题472 本章注记476 第28章 矩阵运算478 28.1 求解线性方程组478 28.2 矩阵求逆486 28.3 对称正定矩阵和最小二乘逼近489 思考题493 本章注记494 第29章 线性规划495 29.1 标准型和松弛型499 29.2 将问题表达为线性规划504 29.3 单纯形算法507 29.4 对偶性516 29.5 初始基本可行解520 思考题525 本章注记526 第30章 多项式与快速傅里叶变换527 30.1 多项式的表示528 30.2 dft与fft531 30.3 高效fft实现536 思考题539 本章注记541 第31章 数论算法543 31.1 基础数论概念543 31.2 最大公约数547 31.3 模运算550 31.4 求解模线性方程554 31.5 中国余数定理556 31.6 元素的幂558 31.7 rsa公钥加密系统561 31.8 素数的测试565 31.9 整数的因子分解571 思考题574 本章注记576 第32章 字符串匹配577 32.1 朴素字符串匹配算法578 32.2 rabinkarp算法580 32.3 利用有限自动机进行字符串匹配583 32.4 knuthmorrispratt算法588 思考题594 本章注记594 第33章 计算几何学595 33.1 线段的性质595 33.2 确定任意一对线段是否相交599 33.3 寻找凸包604 33.4 寻找最近点对610 思考题613 本章注记615 第34章 np完全性616 34.1 多项式时间619 34.2 多项式时间的验证623 34.3 np完全性与可归约性626 34.4 np完全性的证明633 34.5 np完全问题638 34.5.1 团问题638 34.5.2 顶点覆盖问题640 34.5.3 哈密顿回路问题641 34.5.4 旅行商问题644 34.5.5 子集和问题645 思考题647 本章注记649 第35章 近似算法651 35.1 顶点覆盖问题652 35.2 旅行商问题654 35.2.1 满足三角不等式的旅行商问题654 35.2.2 一般旅行商问题656 35.3 集合覆盖问题658 35.4 随机化和线性规划661 35.5 子集和问题663 思考题667 本章注记669 第八部分 附录：数学基础知识 附录a 求和672 a.1 求和公式及其性质672 a.2 确定求和时间的界674 思考题678 附录注记678 附录b 集合等离散数学内容679 b.1 集合679 b.2 关系682 b.3 函数683 b.4 图685 b.5 树687 b.5.1 自由树688 b.5.2 有根树和有序树689 b.5.3 二叉树和位置树690 思考题691 附录注记692 附录c 计数与概率693 c.1 计数693 c.2 概率696 c.3 离散随机变量700 c.4 几何分布与二项分布702 *c.5 二项分布的尾部705 思考题708 附录注记708 附录d 矩阵709 d.1 矩阵与矩阵运算709 d.2 矩阵基本性质712 思考题714 附录注记715 参考文献716 索引732 …… 《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》 版权页： 插图：