《算法設計與分析基礎（第3版）》最新章節（提示：已啟用緩存技術，最新章節可能會延時顯示，登錄書架即可實時查看。）

• 封面
• 版權信息
• 內容簡介
• 作者簡介
• 譯者簡介
• 譯者序
• 前言
• 算法設計技術的新分類法
• 設計技術作為問題求解的一般性策略
• 如何使用本書
• 第3版的變化
• 先修課程
• 課程進度安排
• 致謝
• 第1章 緒論
• 1.1 什么是算法
• 習題1.1
• 1.2 算法問題求解基礎
• 1.2.1 理解問題
• 1.2.2 了解計算設備的性能
• 1.2.3 在精確解法和近似解法之間做出選擇
• 1.2.4 算法的設計技術
• 1.2.5 確定適當的數據結構
• 1.2.6 算法的描述
• 1.2.7 算法的正確性證明
• 1.2.8 算法的分析
• 1.2.9 為算法寫代碼
• 習題1.2
• 1.3 重要的問題類型
• 1.3.1 排序
• 1.3.2 查找
• 1.3.3 字符串處理
• 1.3.4 圖問題
• 1.3.5 組合問題
• 1.3.6 幾何問題
• 1.3.7 數值問題
• 習題1.3
• 1.4 基本數據結構
• 1.4.1 線性數據結構
• 1.4.2 圖
• 1.4.3 樹
• 1.4.4 集合與字典
• 習題1.4
• 小結
• 第2章 算法效率分析基礎
• 2.1 分析框架
• 2.1.1 輸入規模的度量
• 2.1.2 運行時間的度量單位
• 2.1.3 增長次數
• 2.1.4 算法的最優、最差和平均效率
• 2.1.5 分析框架概要
• 習題2.1
• 2.2 漸近符號和基本效率類型
• 2.2.1 非正式的介紹
• 2.2.2 符號O
• 2.2.3 符號?
• 2.2.4 符號Θ
• 2.2.5 漸近符號的有用特性
• 2.2.6 利用極限比較增長次數
• 2.2.7 基本的效率類型
• 習題2.2
• 2.3 非遞歸算法的數學分析
• 習題2.3
• 2.4 遞歸算法的數學分析
• 習題2.4
• 2.5 例題：計算第n個斐波那契數
• 習題2.5
• 2.6 算法的經驗分析
• 習題2.6
• 2.7 算法可視法
• 小結
• 第3章 蠻力法
• 3.1 選擇排序和冒泡排序
• 3.1.1 選擇排序
• 3.1.2 冒泡排序
• 習題3.1
• 3.2 順序查找和蠻力字符串匹配
• 3.2.1 順序查找
• 3.2.2 蠻力字符串匹配
• 習題3.2
• 3.3 最近對和凸包問題的蠻力算法
• 3.3.1 最近對問題
• 3.3.2 凸包問題
• 習題3.3
• 3.4 窮舉查找
• 3.4.1 旅行商問題
• 3.4.2 背包問題
• 3.4.3 分配問題
• 習題3.4
• 3.5 深度優先查找和廣度優先查找
• 3.5.1 深度優先查找
• 3.5.2 廣度優先查找
• 習題3.5
• 小結
• 第4章 減治法
• 4.1 插入排序
• 習題4.1
• 4.2 拓撲排序
• 習題4.2
• 4.3 生成組合對象的算法
• 4.3.1 生成排列
• 4.3.2 生成子集
• 習題4.3
• 4.4 減常因子算法
• 4.4.1 折半查找
• 4.4.2 假幣問題
• 4.4.3 俄式乘法
• 4.4.4 約瑟夫斯問題
• 習題4.4
• 4.5 減可變規模算法
• 4.5.1 計算中值和選擇問題
• 4.5.2 插值查找
• 4.5.3 二叉查找樹的查找和插入
• 4.5.4 拈游戲
• 習題4.5
• 小結
• 第5章 分治法
• 5.1 合并排序
• 習題5.1
• 5.2 快速排序
• 習題5.2
• 5.3 二叉樹遍歷及其相關特性
• 習題5.3
• 5.4 大整數乘法和Strassen矩陣乘法
• 5.4.1 大整數乘法
• 5.4.2 Strassen矩陣乘法
• 習題5.4
• 5.5 用分治法解最近對問題和凸包問題
• 5.5.1 最近對問題
• 5.5.2 凸包問題
• 習題5.5
• 小結
• 第6章 變治法
• 6.1 預排序
• 習題6.1
• 6.2 高斯消去法
• 6.2.1 LU分解
• 6.2.2 計算矩陣的逆
• 6.2.3 計算矩陣的行列式
• 習題6.2
• 6.3 平衡查找樹
• 6.3.1 AVL樹
• 6.3.2 2-3樹
• 習題6.3
• 6.4 堆和堆排序
• 6.4.1 堆的概念
• 6.4.2 堆排序
• 習題6.4
• 6.5 霍納法則和二進制冪
• 6.5.1 霍納法則
• 6.5.2 二進制冪
• 習題6.5
• 6.6 問題化簡
• 6.6.1 求最小公倍數
• 6.6.2 計算圖中的路徑數量
• 6.6.3 優化問題的化簡
• 6.6.4 線性規劃
• 6.6.5 簡化為圖問題
• 習題6.6
• 小結
• 第7章 時空權衡
• 7.1 計數排序
• 習題7.1
• 7.2 字符串匹配中的輸入增強技術
• 7.2.1 Horspool算法
• 7.2.2 Boyer-Moore算法
• 習題7.2
• 7.3 散列法
• 7.3.1 開散列（分離鏈）
• 7.3.2 閉散列（開式尋址）
• 習題7.3
• 7.4 B樹
• 習題7.4
• 小結
• 第8章 動態規劃
• 8.1 三個基本例子
• 習題8.1
• 8.2 背包問題和記憶功能
• 8.2.1 背包問題
• 8.2.2 記憶化
• 習題8.2
• 8.3 最優二叉查找樹
• 習題8.3
• 8.4 Warshall算法和Floyd算法
• 8.4.1 Warshall算法
• 8.4.2 計算完全最短路徑的Floyd算法
• 習題8.4
• 小結
• 第9章 貪婪技術
• 9.1 Prim算法
• 習題9.1
• 9.2 Kruskal算法
• 不相交子集和并查算法
• 習題9.2
• 9.3 Dijkstra算法
• 習題9.3
• 9.4 哈夫曼樹及編碼
• 習題9.4
• 小結
• 第10章 迭代改進
• 10.1 單純形法
• 10.1.1 線性規劃的幾何解釋
• 10.1.2 單純形法概述
• 10.1.3 單純形法其他要點
• 習題10.1
• 10.2 最大流量問題
• 習題10.2
• 10.3 二分圖的最大匹配
• 習題10.3
• 10.4 穩定婚姻問題
• 習題10.4
• 小結
• 第11章 算法能力的極限
• 11.1 如何求下界
• 11.1.1 平凡下界
• 11.1.2 信息論下界
• 11.1.3 敵手下界
• 11.1.4 問題化簡
• 習題11.1
• 11.2 決策樹
• 11.2.1 排序的決策樹
• 11.2.2 查找有序數組的決策樹
• 習題11.2
• 11.3 P、NP和NP完全問題
• 11.3.1 P和NP問題
• 11.3.2 NP完全問題
• 習題11.3
• 11.4 數值算法的挑戰
• 習題11.4
• 小結
• 第12章 超越算法能力的極限
• 12.1 回溯法
• 12.1.1 n皇后問題
• 12.1.2 哈密頓回路問題
• 12.1.3 子集和問題
• 12.1.4 一般性說明
• 習題12.1
• 12.2 分支界限法
• 12.2.1 分配問題
• 12.2.2 背包問題
• 12.2.3 旅行商問題
• 習題12.2
• 12.3 NP困難問題的近似算法
• 12.3.1 旅行商問題的近似算法
• 12.3.2 背包問題的近似算法
• 習題12.3
• 12.4 解非線性方程的算法
• 12.4.1 平分法
• 12.4.2 試位法
• 12.4.3 牛頓法
• 習題12.4
• 小結
• 跋
• 附錄A 算法分析的實用公式
• A.1 對數的性質
• A.2 組合學
• A.3 重要的求和公式
• A.4 求和乘法法則
• A.5 用定積分對求和進行近似計算
• A.6 向下取整和向上取整公式
• A.7 其他
• 附錄B 遞推關系簡明指南
• B.1 序列和遞推關系
• B.2 遞推關系的求解方法
• B.3 算法分析中的常見遞推類型
• 習題提示
• 第1章
• 習題1.1
• 習題1.2
• 習題1.3
• 習題1.4
• 第2章
• 習題2.1
• 習題2.2
• 習題2.3
• 習題2.4
• 習題2.5
• 習題2.6
• 第3章
• 習題3.1
• 習題3.2
• 習題3.3
• 習題3.4
• 習題3.5
• 第4章
• 習題4.1
• 習題4.2
• 習題4.3
• 習題4.4
• 習題4.5
• 第5章
• 習題5.1
• 習題5.2
• 習題5.3
• 習題5.4
• 習題5.5
• 第6章
• 習題6.1
• 習題6.2
• 習題6.3
• 習題6.4
• 習題6.5
• 習題6.6
• 第7章
• 習題7.1
• 習題7.2
• 習題7.3
• 習題7.4
• 第8章
• 習題8.1
• 習題8.2
• 習題8.3
• 習題8.4
• 第9章
• 習題9.1
• 習題9.2
• 習題9.3
• 習題9.4
• 第10章
• 習題10.1
• 習題10.2
• 習題10.3
• 習題10.4
• 第11章
• 習題11.1
• 習題11.2
• 習題11.3
• 習題11.4
• 第12章
• 習題12.1
• 習題12.2
• 習題12.3
• 習題12.4
• 參考文獻