算法設(shè)計及應(yīng)用

第1篇 引入篇
第1章 算法概述
1.1 用計算機(jī)求解問題與算法
1.1.1 用計算機(jī)求解問題的步驟
1.1.2 算法及其要素和特性
1.1.3 算法設(shè)計及基本方法
1.1.4 從算法到實現(xiàn)
1.2 算法描述
1.2.1 算法描述簡介
1.2.2 本書算法描述約定
1.2.3 一個簡單問題的求解過程
1.3 現(xiàn)代常用算法概覽
1.3.1 壓縮算法
1.3.2 加密算法
1.3.3 人工智能算法
1.3.4 并行算法
1.3.5 其他實用算法
第2章 算法分析基礎(chǔ)
2.1 算法分析體系及計量
2.1.1 算法分析的評價體系
2.1.2 算法的時間復(fù)雜性
2.1.3 算法的空間復(fù)雜性
2.1.4 NP完全問題
2.2 算法分析實例
2.2.1 非遞歸算法分析
2.2.2 遞歸算法分析
2.2.3 提高算法質(zhì)量
第2篇 基礎(chǔ)篇
第3章 算法基本工具和優(yōu)化技巧
3.1 循環(huán)與遞歸
3.1.1 循環(huán)設(shè)計要點(diǎn)
3.1.2 遞歸設(shè)計要點(diǎn)
3.1.3 遞歸與循環(huán)的比較
3.2 算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.2.1 原始信息與處理結(jié)果的對應(yīng)存儲
3.2.2 數(shù)組使信息有序化
3.2.3 數(shù)組記錄狀態(tài)信息
3.2.4 大整數(shù)存儲及運(yùn)算
3.2.5 構(gòu)造趣味矩陣
3.2.6 一維與二維的選擇
3.3 優(yōu)化算法的基本技巧
3.3.1 算術(shù)運(yùn)算的妙用
3.3.2 標(biāo)志量的妙用
3.3.3 信息數(shù)字化
3.4 優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)模型
3.4.1 楊輝三角形的應(yīng)用
3.4.2 最大公約數(shù)的應(yīng)用
3.4.3 公倍數(shù)的應(yīng)用
3.4.4 斐波那契數(shù)列的應(yīng)用
3.4.5 特征根求解遞推方程
習(xí)題
第3篇 核心篇
第4章 基本的算法策略
4.1 迭代算法
4.1.1 遞推法
4.1.2 倒推法
4.1.3 迭代法解方程
4.2 蠻力法
4.2.1 枚舉法
4.2.2 其他范例
4.3 分而治之算法
4.3.1 分治算法框架
4.3.2 典型二分法
4.3.3 二分法不相似情況
4.3.4 二分法不獨(dú)立情況
4.3.5 非等分分治
4.4 貪婪算法
4.4.1 可絕對貪婪問題
4.4.2 相對或近似貪婪問題
4.4.3 貪婪策略算法設(shè)計框架
4.5 動態(tài)規(guī)劃
4.5.1 認(rèn)識動態(tài)規(guī)劃
4.5.2 動態(tài)規(guī)劃算法設(shè)計框架
4.5.3 突出階段性的動態(tài)規(guī)劃應(yīng)用
4.5.4 突出遞推的動態(tài)規(guī)劃應(yīng)用
4.6 算法策略問的比較
4.6.1 不同算法策略特點(diǎn)小結(jié)
4.6.2 算法策略間的關(guān)聯(lián)
4.6.3 算法策略側(cè)重的問題類型
習(xí)題
第5章 圖的搜索算法
5.1 圖搜索概述
5.1.1 圖及其術(shù)語
5.1.2 圖搜索及其術(shù)語
5.2 廣度優(yōu)先搜索
5.2.1 算法框架
5.2.2 廣度優(yōu)先搜索的應(yīng)用
5.3 深度優(yōu)先搜索
5.3.1 算法框架
5.3.2 深度優(yōu)先搜索的應(yīng)用
5.4 回溯法
5.4.1 認(rèn)識回溯法
5.4.2 算法簡介算法框架
5.4.3 應(yīng)用1——基本的回溯搜索
5.4.4 應(yīng)用2——排列及排列樹的回溯搜索
5.4.5 應(yīng)用3——最優(yōu)化問題的回溯搜索
5.5 分支限界法
5.5.1 分支搜索算法
5.5.2 分支—限界搜索算法
5.5.3 算法框架
5.6 圖的搜索算法小結(jié)
習(xí)題
第4篇 應(yīng)用篇
第6章 算法設(shè)計實踐
6.1 循環(huán)賽日程表（4種）
6.2 求3個數(shù)的最小公倍數(shù)（4種）
6.3 猴子選大王（4種）
6.4 最大子段和問題（5種）
6.5 背包問題（11種）
6.5.1 與利潤無關(guān)的背包問題
6.5.2 與利潤有關(guān)的背包問題
附錄 算法設(shè)計課程設(shè)計大綱