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,对现有的大多数算法都有能进行很好的分类,从而使本书的读者能够沿着一条清晰的、一致的、连贯的道路来探索算法设计与分析这一迷人领域。
本书十分适合计算机专业的本科高年级学生或研究生学习。另外,由于本书的介绍深入浅出,只要具备数据库存和离散数据学的知识,任何有兴趣探究算法秘密的读者也可以自学本书。

第1章绪论
1.1算法的概念
习题1.1
1.2算法问题求解基础
习题1.2
1.3重要的问题类型
习题1.3
1.4基本数据结构
习题1.4
小结
第2章算法效率��析基础
2.1分析框架
习题2.1
2.2渐进符号和基本效率类型
习题2.2
2.3非递归算法的数学分析
习题2.3
2.4递归算法的数学分析
习题2.4
2.5例题:斐波那契数列
习题2.5
2.6算法的经验分析
习题2.6
2.7算法可视法
习题2.7
小结
第3章蛮力法
3.1选择排序和冒泡排序
习题3.1
3.2顺序查找和蛮力字符串匹配
习题3.2
3.3*近对和凸包问题的蛮力算法
习题3.3
3.4穷举查找
习题3.4
小结
第4章分治法
4.1合并排序
习题4.1
4.2快速排序
习题4.2
4.3折半查找
习题4.3
4.4二叉树遍历及其相关特性
习题4.4
4.5大整数乘法和Strassen矩阵乘法
习题4.5
4.6用分治法解*近对问题和凸包问题
习题4.6
小结
第5章减治法
5.1插入排序
习题5.1
5.2深度优先查找和广度优先查找
习题5.2
5.3拓扑排序
习题5.3
5.4生成组合对象的算法
习题5.4
5.5减常因子算法
习题5.5
5.6减可变规模算法
习题5.6
小结
第6章变治法
6.1预排序
习题6.1
6.2高斯消去法
习题6.2
6.3平衡查找树
习题6.3
6.4堆和堆排序
习题6.4
6.5霍纳法则和二进制幂
习题6.5
6.6问题化简
习题6.6
小结
第7章时空权衡
7.1计数排序
习题7.1
7.2串匹配中的输入增强技术
习题7.2
7.3散列法
习题7.3
7.4B树
习题7.4
小结
第8章动态规划
8.1计算二项式系数
习题8.1
8.2Warshall算法和Floyd算法
习题8.2
8.3*优二叉查找树
习题8.3
8.4背包问题和记忆功能
习题8.4
小结
第9章贪婪技术
9.1Prim算法
习题9.1
9.2Kruskal算法
习题9.2
9.3Dijkstra算法
习题9.3
9.4哈夫曼树
习题9.4
小结
第10章算法能力的极限
10.1如何求下界
习题10.1
10.2决策树
习题10.2
10.3P、NP和NP完全问题
习题10.3
10.4数值算法的挑战
习题10.4
小结
第11章超越算法能力的极限
11.1回溯
习题11.1
11.2分支界限
习题11.2
11.3NP困难问题的近似算法
习题11.3
11.4解非线性方程的算法
习题11.4
小结
跋
附录A:算法分析的实用公式
对数的性质
组合学
重要的求和公式
求和乘法法则
用定积分逼近求和式
向下取整和向上取整公式
其他
附录B:递推关系简明指南
序列和递推关系
递推关系的求解方法
算法分析中的常见递推类型
习题提示
第1章
第2章
第3章
第4章
第5章
第6章
第7章
第8章
第9章
第10章
参考文献

作者在本书中采用了一种算法设计技术的新分类法,使得我们能以一种一致的方式涵盖许多经典的算法,而这在传统分类法中是无法做到的。作为解决问题的通用工具、算法设计技术得到了广泛的应用。尤其是用来解决一些流行的谜题时,它的威力得到了极大的体现。
本书相对同类教材来说,可读性更强,得益于多年来教授算法的经验,作者能够以一种清晰的方式、有条不紊地组织本书的脉络。
本书中的习题超过600道,其中有些习题还利用了网络资源,本书还为所有的习题提供了提示,以帮助读者们很好地达到学习目标。