第一章 绪论

1.1 什么是算法

1.2 计算机问题求解周期

1.3 为什么要学习算法

1.4 算法复杂度之大O定义

1.5 算法复杂度之大O运算

1.6 算法复杂度分析实例-非递归

1.7 算法复杂度分析实例-递归

1.8 小结

时间复杂度分析作业

第二章 枚举算法（大道至简）

2.2 模糊数字问题

2.3 百钱百鸡问题

2.4 数组配对问题

2.5 绳子切割问题

2.6 石头移动问题

2.7 小结

2.1 基本原理

枚举算法作业

第三章 递归与分治（庖丁解牛）-1

3.1 递归基本思想

3.2 递归实例

3.3 分治基本原理

3.4 Master定理

3.5 合并排序

第三章 递归与分治（庖丁解牛）- 2

3.6 逆序对问题

3.7 快速排序

3.8 最接近点对

3.9 乘方运算

3.10 线性时间选择

3.11 小结

矩阵搜索问题

第四章. 动态规划（跬步千里）-1

4.1 基本原理

4.2 矩阵连乘 - 问题分析

4.3 矩阵连乘 - 算法与实现

4.4 矩阵连乘 - 备忘录方法

4.5 多段图最短路径 - 问题分析

4.6 多段图最短路径 - 算法与实现

第四章. 动态规划（跬步千里）-2

4.7 最长公共子序列 - 问题分析

4.8 最长公共子序列 - 算法与实现

4.9 0-1背包 - 问题分析

4.10 0-1背包 - 算法与实现

4.11 0-1背包 - 优化方法

4.12 最大上升子序列 - 问题分析

4.13 最大上升子序列 - 算法与实现

4.14 小结

动态规划作业

第五章. 贪心算法（着眼当下）-1

5.1 基本原理

5.2 活动安排问题-算法与实现

5.3 活动安排问题-正确性证明

5.4 小数背包问题

5.5 哈夫曼编码-算法与实现

5.6 哈夫曼编码-正确性证明

5.7 单源最短路径-Dijkstra与实现

5.8 单源最短路径-正确性证明

第五章. 贪心算法（着眼当下）-2

5.9 最小生成树-问题分析

5.10 最小生成树-Prim算法与实现

5.11 最小生成树-Prim证明

5.12 并查集基础

5.13 最小生成树- Kruskal算法与实现

5.14 最小生成树- Kruskal证明

5.15 小结

贪心算法作业

第六章. 搜索技术（按图索骥）

6.1 状态空间图

6.2 深度优先搜索

6.3 广度优先搜索

6.4 回溯算法-原理

6.5 回溯算法-实例

6.6 分支限界法-原理

6.7 分支限界法-实例

6.8 启发式搜索-原理

6.9 A*算法-原理

6.10 启发式搜索-实例

6.11 小结