第1讲 绪论 （3学时）1 算法的概念2 算法问题求解基础3 重要的问题类型4 基本数据结构第2讲 算法效率分析基础 （5学时）1 分析框架2 渐进符号和基本效率类型3 非递归算法的数学分析4 递归算法的数学分析第3讲 蛮力法 （4学时）1 选择排序和冒泡排序2 顺序查找和蛮力字符串匹配3 最近对和凸包问题的蛮力算法4 穷举查找第4讲 分治法 （4学时）1 合并排序2 快速排序3 折半查找4 二叉树遍历第5讲 减治法 （6学时）1 插入排序2 深度优先查找和广度优先查找3 拓扑排序4 减常因子算法5 减可变规模算法第6讲 变治法 （6学时）1 预排序2 高斯消去法3 平衡查找树4 堆和堆排序5 霍纳法则和二进制幂6 问题化简第7讲 时空权衡 （6学时）1 计数排序2 串匹配中的输入增强技术3 散列法4 B树第8讲 动态规划 （6学时）1 计算二项式系数2 Warshall算法和Floyd算法3 最优二叉查找树4 背包问题和记忆功能第9讲 贪婪技术 （4学时）1 Prim算法2 Kruskal算法3 Dijkstra算法4 Huffman树第10讲 算法能力的极限 （5学时）1 如何求下界2 决策树3 P、NP和NP完全问题4 数值算法的挑战第11讲 超越算法能力的极限 （5学时）1 回溯2 分支界限3 NP困难问题的近似算法4 解非线性方程的算法

(无)

1、闭卷笔试；2、考试成绩除了笔试外，还包括平时的作业和讨论；

• 教材： 算法设计与分析基础、Levitin著，潘彦译、清华大学出版社、2004。参考书：算法导论（第二版）、Cormen等著、潘金贵等译、机械工业出版社、2006