作者基于丰富的教学经验,开发了一套对算法进行分类的新方法。这套方法站在通用问题求解策略的高度,能对现有的大多数算法都能进行准确分类,从而使本书的读者能够沿着一条清晰的、一致的、连贯的思路来探索算法设计与分析这一迷人领域。本书作为第2版,相对第1版增加了新的习题,还增加了“迭代改进”一章,使得原来的分类方法更加完善。
本书十分适合作为算法设计和分析的基础教材,也适合任何有兴趣探究算法奥秘的读者使用,只要读者具备数据结构和离散数学的知识。

第1章 绪论
1.1 什么是算法
1.2 算法问题求解基础
1.3 重要的问题类型
1.4 基本数据结构
小结
第2章 算法效率分析基础
2.1 分析框架
2.2 渐进符号和基本效率类型
2.3 非递归算法的数学分析
2.4 递归算法的数学分析
2.5 例题:斐波那
2.6 算法的经验分析
2.7 算法可视法
小结
第3章 蛮力法
3.1 选择排序和冒泡排序
3.2 顺序查找和蛮力字符串匹配
3.3 *近对和凸包问题的蛮力算法
3.4 穷举查找
小结
第4章 分治法
4.1 合并排序
4.2 快速排序
4.3 折半查找
4.4 二叉树遍历及其相关特性
4.5 大整数乘法和Strassen矩阵乘法
4.6 用分治法解*近对问题和凸包问题
小结
第5章 减治法
5.1 插入排序
5.2 深度优先查找和广度优先查找
……
第6章 变治法
第7章 时空权衡
第8章 动态规划
第9章 贪婪技术
第10章 迭代改进
第11章 算法能力的极限
第12章 超越算法能力的极限
跋
附录
习题提示
参考文献