本书作者根据自己几十年的教学与科研实践，系统地总结了计算机算法的设计与分析方法，覆盖了大部分主要的算法技术，包括分治法、动态规划、贪心算法、图的周游算法、穷举搜索等，涉及一系列重要的算法问题，包括排序问题、选择问题、最小支撑树问题、单源最短路径问题、网络流问题、字符串的匹配问题和计算几何算法问题等。作者力求通过有趣和难易适中的案例说明算法的特点和应用场景，使读者能够理解如何针对具体问题选择高效的算法。
本书适合作为高校计算机及相关专业算法课程的教材，也适合作为软件研发人员了解算法的技术参考书。

沈孝钧，美国密苏里大学荣休教授。他本科毕业于清华大学，后留学美国，就读于伊利诺大学香槟分校，师从著名计算机科学家C.L.Liu教授。获得博士后，受聘于密苏里大学堪萨斯分校计算机系直至退休。在30余年的教学和研究工作中，他主要讲授计算机算法和离散数学。他研究的领域包括离散数学、几何算法、并行处理、计算机网络中的调度算法等。除会议文章外，他有数十篇论文发表在国际著名期刊上，包括SIAM Journal on Computing、Discrete Mathematics、Discrete Applied Mathematics、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Networking等。

前言
教学建议
第1章 概述
1.1 算法与数据结构及程序的关系
1.1.1 什么是算法
1.1.2 算法与数据结构的关系
1.1.3 算法与程序的关系
1.1.4 选择排序的例子
1.1.5 算法的伪码表示
1.2 算法复杂度分析
1.2.1 算法复杂度的度量
1.2.2 算法复杂度与输入数据规模的关系
1.2.3 输入数据规模的度量模型
1.2.4 算法复杂度分析中的两个简化假设
1.2.5 最好情况、最坏情况和平均情况的复杂度分析
1.3 函数增长渐近性态的比较
1.3.1 三种比较关系及Ο、Ω、Θ记号
1.3.2 表示算法复杂度的常用函数
1.4 问题复杂度与算法复杂度的关系
1.4.1 问题复杂度是算法复杂度的下界
1.4.2 问题复杂度与最佳算法
1.4.3 易处理问题和难处理问题
习题
第2章 分治法
2.1 分治法原理
2.1.1 二元搜索的例子
2.1.2 表示复杂度的递推关系
2.2 递推关系求解
2.2.1 替换法
2.2.2 序列求和法与递归树法
2.2.3 常用序列和公式
2.2.4 主方法求解
2.3 例题示范
习题
第3章 基于比较的排序算法
3.1 插入排序
3.1.1 插入排序的算法
3.1.2 插入排序算法的复杂度分析
3.1.3 插入排序的优缺点
3.2 合并排序
3.2.1 合并算法及其复杂度
3.2.2 合并排序的算法及其复杂度
3.2.3 合并排序的优缺点
3.3 堆排序
3.3.1 堆的数据结构
3.3.2 堆的修复算法及其复杂度
3.3.3 为输入数据建堆
3.3.4 堆排序算法
3.3.5 堆排序算法的复杂度
3.3.6 堆排序算法的优缺点
3.3.7 堆用作优先队列
3.4 快排序
3.4.1 快排序算法
3.4.2 快排序算法最坏情况复杂度
3.4.3 快排序算法平均情况复杂度
……
第4章 不基于比较的排序算法
第5章 中位数和任一顺序数的选择
第6章 动态规划
第7章 贪心算法
第8章 图的周游算法
第9章 图的最小支撑树
第10章 单源最短路径
第11章 网络流
第12章 计算几何基础
第13章 字符串匹配
第14章 NP完全问题
第15章 近似算法
第16章 穷举搜索
第17章 平摊分析和斐波那契堆
附录A 红黑树
附录B 用于分离集合操作的数据结构
参考文献