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前言
第1章 用算法的眼光去看問題
1.1 理解問題
1.2 簡單解法
1.3 高明做法
1.4 總結
1.5 參考文獻
第2章 算法的數學原理
2.1 問題樣本的規模
2.2 函數的增長率
2.3 *好、*壞和平均情況下的性能分析
2.4 性能指標
2.5 基準測試
2.6 參考文獻
第3章 算法基礎
3.1 算法模板的格式
3.2 偽代碼模板的格式
3.3 實驗評估的格式
3.4 浮點計算
3.5 算法舉例
3.6 常用方法
3.7 參考文獻
第4章 排序算法
4.1 概述
4.2 移位排序
4.3 選擇排序
4.4 堆排序
4.5 基於分區的排序算法
4.6 不基於比較的排序算法
4.7 桶排序
4.8 使用額外存儲空間的排序算法
4.9 字符串基準測試結果
4.10 分析技術
4.11 參考文獻
第5章 搜索算法
5.1 順序搜索
5.2 二分搜索
5.3 散列搜索
5.4 布隆過濾器
5.5 二叉搜索樹
5.6 參考文獻
第6章 圖算法
6.1 圖
6.2 深度優先搜索
6.3 廣度優先搜索
6.4 單源頂點*短路徑
6.5 針對稠密圖的Dijkstra算法
6.6 比較單源頂點*短路徑的各種方案
6.7 所有點對*短路徑
6.8 *小生成樹算法
6.9 關於圖的*後一些想法
6.10 參考文獻
第7章 AI尋路
7.1 博弈樹
7.2 尋路算法的概念
7.3 Minimax
7.4 NegMax
7.5 AlphaBeta
7.6 搜索樹
7.7 深度優先搜索
7.8 廣度優先搜索
7.9 A*搜索
7.10 比較搜索樹算法
7.11 參考文獻
第8章 網絡流算法
8.1 網絡流
8.2 *大流
8.3 二分圖匹配
8.4 對於增廣路徑的深入思考
8.5 *小費用流
8.6 轉運問題
8.7 運輸問題
8.8 任務分配問題
8.9 線性規劃
8.10 參考文獻
第9章 計算幾何
9.1 問題類型
9.2 凸包
9.3 凸包掃描
9.4 計算線段交點
9.5 線段掃描
9.6 Voronoi圖
9.7 參考文獻
**0章 空間樹結構
10.1 *近鄰查詢
10.2 範圍查詢
10.3 交集查詢
10.4 空間樹
10.5 *近鄰查詢
10.6 範圍查詢
10.7 四叉樹
10.8 R樹
10.9 參考文獻
**1章 新興算法
11.1 特定情形下的衍生算法
11.2 近似算法
11.3 並行算法
11.4 概率算法
11.5 參考文獻
**2章 尾聲：算法原理
12.1 了解數據
12.2 將問題分解成*小的問題
12.3 選擇正確的數據結構
12.4 空間換時間
12.5 構造一個搜索
12.6 將問題歸約為另一個問題
12.7 編寫算法難，測試算法*難
12.8 在可能的情況下接受近似解
12.9 增加並行化以提升性能
附錄A 基準測試

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