是否有人知道规范CS问题的良好参考？
我正在考虑诸如“分拣问题”，“装箱问题”，“苛刻的推销员问题”等问题。
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答案 0 :(得分：4)
您可以在Introduction to Algorithms等算法教科书中找到最佳效果。虽然我从来没有读过那本书，但它非常有名，因为它很透彻，可能包含你可能遇到的大部分问题。
答案 1 :(得分：4)
"Computers and Intractability: A guide to the theory of NP-Completeness"对于这类事情是一个很好的参考，虽然“解决”的问题（在P中）显然没有在书中给予太多关注。
我不知道任何良好的在线资源，但卡普关于减少和复杂性的开创性论文Reducibility among Combinatorial Problems (1972)可能是硬问题的“规范”参考。
答案 2 :(得分：3)
您是否查看了维基百科的Category:Computational problems和Category:NP Complete Problems页面？它可能不完整，但它们看起来像是一个很好的起点。维基百科似乎在CS主题中做得很好。
答案 3 :(得分：3)
我认为你不会只在一本书中找到所有这些问题的答案。我从未见过任何体面，全面的算法网站，所以我建议你坚持使用这些书。也就是说，您可以随时获取有关规范算法文本的一些介绍性材料（我通常建议使用三种：CLRS，Manber，Aho, Hopcroft and Ullman（这个有点过时了一些关键的主题，但它是如此正式和精心编写，这是一个必读的。）所有这些都包含重要的组合问题，在某种意义上，这些问题是计算机科学中的规范问题。在学习图论中的一些基础知识之后，你将会能够转向网络流和线性规划。这些技术包含一系列技术，最终将解决您遇到的大多数问题（线性编程与限制为整数值的变量是NP难的）。网络流程处理定义的问题图（具有加权/容量边缘）在看似与图论无关的领域中具有非常有趣的应用。关于此的教科书是Ahuja, Magnanti and Orlin's。线性规划是网络流的某种超集，并且处理优化线性函数o n个以线性方程组形式受限制的变量。强调与网络流量关系的一本书是Bazaraa's。然后，您可以继续进行整数编程，这是一个非常有价值的工具，它提供了许多自然技术来建模诸如bin打包，任务调度，背包问题等问题。一个很好的参考是L. Wolsey's书。
答案 4 :(得分：2)
您绝对想要查看NIST的Dictionary of Algorithms and Data Structures。它有traveling salesman problem，Byzantine generals problem，dining philosophers' problem，knapsack problem（=您的“装箱问题”，我认为），cutting stock problem， eight queens problem，knight's tour problem，busy beaver problem，halting problem等。
它没有firing squad synchronization problem（我对遗漏感到惊讶）或Jeep problem（比计算机科学更多的后勤）。
有趣的是，codinghorror.com上有一个博客，其中有一些是以拼图的形式谈论的。 （我不记得我是否读过博客中引用的Smullyan的书，但他是谜题和哲学思考的好编译者.Martin Gardner和Douglas Hofstadter以及H.E. Dudeney是其他人。）
也可以查看Stony Brook Algorithm Repository。
（或在谷歌上查找“组合问题”，或在Wolfram Mathworld中搜索“问题”或查看Hilbert's problems，但在所有这些链接中，其中许多比计算机更纯粹的数学科学。）
答案 5 :(得分：0)
@rcreswick那些听起来像是很好的参考资料但是对我正在考虑的东西有点害羞。 （但是，据我所知，这是最好的）
我不打算接受任何接受，希望人们可以找到更好的参考。
与此同时，我将在这里列出一些问题，随意添加更多
排序问题查找以给定方式单调的集合的订单
bin打包问题将一个集合划分为最小数量的集合，其中每个子集“小于”某个限制
艰难的销售员问题在最小总重量的加权图中找出哈密顿循环