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第一篇 引入篇<br/>第1章 算法概述<br/>1.1用计算机求解问题与算法<br/>1.1.1 用计算机求解问题的步骤<br/>1.1.2 算法及其要素和特性<br/>1.1.3 算法设计及基本方法<br/>1.1.4 从算法到实现<br/>1.2 算法描述<br/>1.2.1 算法描述简介<br/>1.2.2 算法描述约定<br/>1.2.3 一个简单问题的求解过程<br/>1.3 现代常用算法概览*<br/>1.3.1 压缩算法<br/>1.3.2 加密算法<br/>1.3.3 人工智能算法<br/>1.3.4 并行算法<br/>1.3.5 其他实用算法<br/>第2章 算法分析基础<br/>2.1 算法分析体系及计量<br/>2.1.1 算法分析的评价体系<br/>2.1.2 算法的时间复杂性<br/>2.1.3 算法的空间复杂性<br/>2.1.4 NP完全性问题<br/>2.2 算法分析实例<br/>2.2.1 非递归算法分析<br/>2.2.2 递归算法分析<br/>2.2.3 提高算法质量<br/>第二篇 基础篇<br/>第3章 算法基本工具和优化技巧<br/>3.1 循环与递归<br/>3.1.1 循环设计要点<br/>3.1.2 递归设计要点<br/>3.1.3 循环与递归的比较<br/>3.2 算法与数据结构<br/>3.2.1 原始信息与处理结果的对应存储<br/>3.2.2 数组使信息有序化<br/>3.2.3 数组记录状态信息<br/>3.2.4 大整数存储及运算<br/>3.2.5 构造趣味矩阵<br/>3.3 优化算法的基本技巧<br/>3.3.1 算术运算的妙用<br/>3.3.2 标志量的妙用<br/>3.3.3 信息数字化<br/>3.4 优化算法的数学模型<br/>3.4.1 杨辉三角形的应用<br/>3.4.2 最大公约数的应用<br/>3.4.3 公倍数的应用<br/>3.4.4 斐波那契数列的应用<br/>3.4.5 递推关系求解方程<br/>习题<br/>第三篇 核心篇<br/>第4章 基本的算法策略<br/>4.1 迭代算法<br/>4.1.1 递推法<br/>4.1.2 倒推法<br/>4.1.3 迭代法解方程<br/>4.2 蛮力法<br/>4.2.1 枚举法<br/>4.2.2 其他范例<br/>4.3 分治算法<br/>4.3.1 分治算法框架<br/>4.3.2 二分法<br/>4.3.3 二分法变异<br/>4.3.4 其他分治方法<br/>4.4 贪婪算法<br/>4.4.1 可绝对贪婪问题<br/>4.4.2 相对或近似贪婪问题<br/>4.4.3 贪婪策略算法设计框架<br/>4.5 动态规划<br/>4.5.1 认识动态规划<br/>4.5.2 动态规划算法设计框架<br/>4.5.3 突出阶段性的动态规划应用<br/>4.5.4 突出递推的动态规划应用<br/>4.6 算法策略间的比较<br/>4.6.1 不同算法策略特点小结<br/>4.6.2 算法策略间的关联<br/>4.6.3 算法策略侧重的问题类型<br/>习题<br/>第5章 图的搜索算法<br/>5.1 图搜索概述<br/>5.1.1 图及其术语<br/>5.1.2 图搜索及其术语<br/>5.2 广度优先搜索<br/>5.2.1 算法框架<br/>5.2.2 广度优先搜索的应用<br/>5.3 深度优先搜索<br/>5.3.1 算法框架<br/>5.3.2 深度优先搜索的应用<br/>5.4 回溯法<br/>5.4.1 认识回溯法<br/>5.4.2 回溯法算法框架<br/>5.4.3 应用1——基本的回溯搜索<br/>5.4.4 应用2——排列及排列树的回溯搜索<br/>5.4.5 应用3——最优化问题的回溯搜索<br/>5.5 分支限界法<br/>5.5.1 分支搜索算法<br/>5.5.2 分支限界搜索算法<br/>5.5.3 算法框架<br/>5.6 图的搜索算法小结<br/>习题<br/>第四篇 应用篇<br/>第6章 算法设计实践6.1循环赛日程表<br/>6.2 求3个数的最小公倍数<br/>6.3 猴子选大王<br/>6.4 最大子段和问题<br/>6.5 背包问题<br/>6.5.1 与利润无关的背包问题<br/>6.5.2 与利润有关的背包问题 <br/>

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