算法设计与分析基础

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 最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 用分治法解最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

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。