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第1章 计算机问题求解概述1

1.1 问题与问题实例1

1.2 计算机问题求解周期2

1.3 算法与程序5

1.4 算法复杂性分析5

1.4.1 空间复杂性5

1.4.2 时间复杂性7

1.4.2.1 时间复杂性的表示7

1.4.2.2 渐近时间复杂性及其阶8

1.4.2.3 时间复杂性渐近阶的意义11

1.4.2.4 算法时间复杂性分析13

习题114

第2章 程序设计语言与数据结构15

2.1 程序设计语言的“盲点”15

2.1.1 long不够长16

2.1.1.1 数据类型的值域16

2.1.1.2 大整数相加算法17

2.1.2 double不够准18

2.1.2.1 浮点数的存储格式19

2.1.2.2 浮点数的有效数字21

2.1.2.3 高精度浮点数处理实例22

2.1.3 递归不够快24

2.2 基本数据结构25

2.2.1 线性表25

2.2.1.1 线性表的顺序存储结构26

2.2.1.2 线性表的链式存储结构27

2.2.2 栈和队列29

2.2.2.1 栈29

2.2.2.2 队列33

2.2.3 树和二叉树37

2.2.3.1 树37

2.2.3.2 二叉树40

2.2.4 优先队列和堆45

2.2.4.1 优先队列45

2.2.4.2 二叉堆45

2.2.5 图46

2.2.5.1 邻接矩阵46

2.2.5.2 邻接表47

2.3 标准模板库48

2.3.1 模板的基本概念48

2.3.2 标准模板库概述51

2.3.2.1 算法51

2.3.2.2 容器51

2.3.2.3 迭代器52

2.3.3 标准模板库应用53

2.3.3.1 向量（vector）53

2.3.3.2 集合和多重集合（set和multiset）54

2.3.3.3 映射和多重映射（map和multimap）55

2.3.3.4 堆（heap）57

2.3.3.5 排序算法59

习题265

第3章 枚举算法70

3.1 枚举的基本思想70

3.2 模糊数字71

3.3 m钱买n鸡73

3.4 真假银币75

习题378

第4章 递归与分治84

4.1 递归程序84

4.2 分治策略的基本原理88

4.3 合并排序90

4.4 逆序对问题94

4.5 快速排序97

4.6 最接近点对问题100

4.7 指数运算106

4.8 二分查找107

习题4109

第5章 动态规划117

5.1 动态规划的基本思想117

5.1.1 动态规划的基本要素119

5.1.2 动态规划的求解步骤119

5.2 矩阵连乘120

5.3 最优二叉搜索树126

5.4 多段图最短路径130

5.5 最长公共子序列134

5.6 0-1背包问题137

5.7 最大上升子序列140

习题5143

第6章 贪心算法150

6.1 贪心算法的基本要素150

6.2 活动安排问题152

6.3 小数背包问题156

6.4 最优前缀码159

6.5 单源最短路径164

6.6 最小生成树169

6.6.1 Prim算法170

6.6.2 Kruskal算法173

6.7 贪心算法与动态规划、分治算法的比较176

习题6176

第7章 搜索技术182

7.1 问题的状态空间表示182

7.2 深度优先搜索184

7.3 广度优先搜索187

7.4 回溯算法188

7.4.1 回溯算法的基本原理和框架程序189

7.4.2 装载问题的回溯算法194

7.4.3 圆排列问题198

7.5 分支限界201

7.5.1 分支限界法的基本原理201

7.5.2 装载问题的分支限界法203

7.6 启发式搜索207

7.6.1 启发式搜索基本原理207

7.6.2 装载问题的启发式搜索210

习题7212

附录A 复杂性分析的数学基础220

附录B 常用C语言和STL函数229

附录C 程序设计竞赛和OnlineJudge介绍234

参考文献237