作者莱维汀基于丰富的教学经验,开发了一套全 新的算法分类方法。该分类法站在通用问题求解策略 的高度,对现有大多数算法准确分类,从而**读者 沿着一条清晰、一致、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3版,相对前版调整 了多个章节的内容和顺序,同时增加了一些算法,并 扩展了算法的应用,使得具体算法和通用算法设计技 术的对应更加清晰有序;各章累计增加了70道习题, 其中包括一些有趣的谜题和面试问题。
《算法设计与分析基础(第3版)》十分适合用作 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 数学的知识即可。

第1章 绪论
1.1 什么是算法
习题1.1
1.2 算法问题求解基础
1.2.1 理解问题
1.2.2 了解计算设备的性能
1.2.3 在**解法和近似解法之间做出选择
1.2.4 算法的设计技术
1.2.5 确定适当的数据结构
1.2.6 算法的描述
1.2.7 算法的正确性证明
1.2.8 算法的分析
1.2.9 为算法写代码
习题1.2
1.3 重要的问题类型
1.3.1 排序
1.3.2 查找
1.3.3 字符串处理
1.3.4 图问题
1.3.5 组合问题
1.3.6 几何问题
1.3.7 数值问题
习题1.3
1.4 基本数据结构
1.4.1 线性数据结构
1.4.2 图
1.4.3 树
1.4.4 集合与字典
习题1.4
小结
第2章 算法效率分析基础
2.1 分析框架
2.1.1 输入规模的度量
2.1.2 运行时间的度量单位
2.1.3 增长次数
2.1.4 算法的*优、*差和平均效率
2.1.5 分析框架概要
习题2.1
2.2 渐近符号和基本效率类型
2.2.1 非正式的介绍
2.2.2 符号D
2.2.3 符号Q
2.2.4 符号0
2.2.5 渐近符号的有用特性
2.2.6 利用极限比较增长次数
2.2.7 基本的效率类型
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:计算第月个斐波那契数
习题2.5
2.6 算法的经验分析
习题2.6
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
3.1.1 选择排序
3.1.2 冒泡排序
习题3.1
3.2 顺序查找和蛮力字符串匹配
3.2.1 顺序查找
……
第4章 减治法
第5章 分治法
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