算法设计与实现汉、英

世界一流大学和一流学科（“双一流”）的建设目标要求大学全面提升学生的综合素质，拓展国际视野，按照教育部关于“双一流”高校的培养目标，编写了这部《算法设计与实现（中英双语版）》教材。
本书主要内容包括算法概述、贪心算法、分治算法、动态规划算法、回溯算法、分支限界算法、图算法、概率分析和随机算法等。本书内容翔实，图文并茂，通俗易懂，适合普通高校工科类各年级本科生和研究生学习计算机算法及程序实现作为教材使用，也适合国际学院留学生作为学习算法与编程的教材或参考书。

第1章 算法概述（Chapter 1 Algorithm Overview）
1.1 算法及算法描述（Algorithm and its Description）
1.1.1 算法概念（Algorithm Concept）
1.1.2 算法的描述方法（Description of Algorithm）
1.1.3 算法评价（Algorithm Evaluation）
1.2 基本数据结构（Basic Data Structure）
1.2.1 顺序表与链表（Sequential List and Linked List）
1.2.2 栈与队列（Stack and Queue）
1.2.3 树与图（Structure of Tree and Diagram）
1.3 算法设计（Algorithm Design）
1.3.1 算法与程序（Algorithms and Programs）
1.3.2 算法设计原则（Algorithm Design Principle）
习题1（Exercises One）
第2章 贪心算法（Chapter 2 Greedy Algorithm）
2.1 概述（Overview）
2.1.1 算法思想（Algorithm Idea）
2.1.2 算法的设计与描述（Algorithm Design and Description）
2.2 活动安排问题（Event Scheduling Problem）
2.2.1 问题描述与分析（Problem Description and Analysis）
2.2.2 算法的设计（Algorithm Design）
2.2.3 算法实现（Algorithm Implementation）
2.3 最短路径问题（Shortest Path Problem）
2.3.1 基本思想（Basic Idea）
2.3.2 算法的设计与描述（Algorithm Design and Description）
2.3.3 算法实现（Algorithm Implementation）
2.4 哈夫曼编码（Huffman Coding）
2.4.1 基本思想（Basic Idea）
2.4.2 算法的设计与描述（Algorithm Design and Description）
2.4.3 算法实现（Algorithm Implementation）
2.5 最小生成树（Minimum Spanning Tree，MST）
2.5.1 基本思想（Basic Idea）
2.5.2 问题分析（Problem Analysis）
2.5.3 Prim算法（Prim Algorithm）
2.5.4 Kruskal算法（Kruskal Algorithm）
2.6 背包问题（Knapsack Problem）
2.6.1 基本思想（Basic Idea）
2.6.2 算法的设计与描述（Algorithm Design and Description）
2.6.3 算法实现（Algorithm Implementation）
习题2（Exercises Two）
第3章 分治算法（Chapter 3 Divide-and-Conquer Algorithm）
3.1 概述（Overview）
3.1.1 基本思想（Basic Idea）
3.1.2 算法的本质（Nature of Algorithm）
3.1.3 算法的解题步骤（Algorithm Solution Steps）
3.1.4 分治与递归（Divide-and-Conquer and Recursion）
3.2 排序问题算法（Sorting Problem Algorithm）
3.2.1 合并排序算法（Merge Sort Algorithm）
3.2.2 快速排序算法（Quick Sort Algorithm）
3.3 查找问题算法（Search Problem Algorithm）
3.3.1 顺序查找（Sequential Search）
3.3.2 折半查找算法（Binary Search Algorithm）
3.4 组合问题算法（Combinatorial Problem Algorithm）
3.4.1 最大子段和问题（Maximum Subsegment Sum Problem）
3.4.2 棋盘覆盖问题（Chessboard Covering Problem）
3.5 循环赛日程表（Round Robin Schedule）
3.5.1 算法思想（Algorithm Idea）
3.5.2 算法设计与描述（Algorithm Design and Description）
3.5.3 算法实现（Algorithm Implementation）
习题3（Exercises Three）
第4章 动态规划算法（Chapter 4 Dynamic Programming Algorithm）
4.1 概述（Overview）
4.1.1 基本思想（Basic Idea）
4.1.2 算法的解题步骤（Algorithm Solution Steps）
4.1.3 动态规划的基本要素（Essential Elements of Dynamic Programming）
4.2 矩阵连乘问题（Matrix Multiplication Problem）
4.2.1 问题分析（Problem Analysis）
4.2.2 算法设计与描述（Algorithm Design and Description）
4.2.3 算法实现（Algorithm Implementation）
4.3 最长公共子序列问题（Longest Common Subsequence Problem）
4.3.1 问题分析（Problem Analysis）
4.3.2 算法设计与描述（Algorithm Design and Description）
4.3.3 算法实现（Algorithm Implementation）
4.4 0/1背包问题（0/1 Knapsack Problem）
4.4.1 问题分析（Problem Analysis）
4.4.2 算法设计与描述（Algorithm Design and Description）
4.4.3 算法实现（Algorithm Implement）
4.5 最优二叉查找树问题（Optimal Binary Search Tree Problem）
4.5.1 问题分析（Problem Analysis）
4.5.2 算法设计与描述（Algorithm Design and Description）
4.5.3 算法实现（Algorithm Implementation）
习题4（Exercises Four）
第5章 回溯算法（Chapter 5 Backtracking Algorithm ）
5.1 概述（Overview）
5.1.1 基本思想（Basic Idea）
5.1.2 算法的适用条件（Applicable Conditions of the Algorithm）
5.1.3 算法的效率估计（Efficiency Estimation of Algorithm）
5.2 0/1背包问题（0/1 Knapsack Problem）
5.2.1 基本思想（Basic Idea）
5.2.2 算法设计与描述（Algorithm Design and Description）
5.2.3 算法实现（Algorithm Implementation）
5.3 n皇后问题（n-queens Problem）
5.3.1 基本思想（Basic Idea）
5.3.2 算法设计与描述（Algorithm Design and Description）
5.3.3 算法实现（Algorithm Implementation）
5.4 最大团问题（Maximum Clique Problem）
5.4.1 基本思想（Basic Idea）
5.4.2 算法设计与描述（Algorithm Design and Description）
5.4.3 算法实现（Algorithm Implementation）
5.5 图的m着色问题（The M-Coloring Problem of Graph）
5.5.1 基本思想（Basic Idea）
5.5.2 算法设计与描述（Algorithm Design and Description）
5.5.3 算法实现（Algorithm Implementation）
习题5（Exercises Five）
第6章 分支限界算法（Chapter 6 Branch and Bound Algorithm）
6.1 概述（Overview）
6.2 0/1背包问题（0/1 Knapsack Problem）
6.2.1 基本思想（Basic Idea）
6.2.2 算法设计（Algorithm Design）
6.2.3 算法实现（Algorithm Implementation）
6.3 旅行商问题（Traveling Salesman Problem）
6.3.1 基本思想（Basic Idea）
6.3.2 算法设计与描述（Algorithm Design and Description）
6.3.3 算法实现（Algorithm Implementation）
6.4 布线问题（Wiring Problem）
6.4.1 基本思想（Basic Idea）
6.4.2 算法设计与描述（Algorithm Design and Description）
6.4.3 算法实现（Algorithm Implementation）
习题6（Exercises Six）
第7章 图算法（Chapter 7 Graph Algorithm）
7.1 概述（Overview）
7.2 图的表示（Representation of Graph）
7.2.1 直接存边（Direct Edge）
7.2.2 邻接表（Adjacency List）
7.2.3 邻接矩阵（Adjacency Matrix）
7.2.4 链式前向星（Chain Forward Star）
7.3 图的遍历（Traversing Graph）
7.3.1 广度优先搜索（Breadth First Search，BFS）
7.3.2 深度优先搜索（Depth First Search，DFS）
7.4 Dijkstra算法（Dijkstra Algorithm）
7.4.1 基本思想（Basic Idea）
7.4.2 算法实例（Algorithm Example）
7.5 Bellman-Ford算法（Bellman-Ford Algorithm）
7.5.1 基本思想（Basic Idea）
7.5.2 算法实例（Algorithm Example）
7.6 Floyd-Warshall算法（Floyd-Warshall Algorithm）
7.6.1 基本思想（Basic Idea）
7.6.2 算法实例（Algorithm Example）
习题7（Exercises Seven）
第8章 概率分析和随机算法（Chapter 8 Probability Analysis and Stochastic Algorithm）
8.1 概率分析（Probability Analysis）
8.1.1 概率分析方法（Probability Analysis Method）
8.1.2 分析步骤（Analysis Procedure）
8.1.3 实例演示（Example Demonstration）
8.2 随机方法（Stochastic Method）
8.2.1 随机抽样（Random Sampling）
8.2.2 四种常见的随机算法（Four Common Stochastic Algorithms）
8.2.3 随机数发生器（Random Number Generator）
8.3 数值随机化算法（Numerical Randomization Algorithm）
8.3.1 计算圆周率（Calculate Circular Constant）
8.3.2 计算定积分（Compute Definite Integral）
8.3.3 解非线性方程组（Solving Nonlinear Equations）
8.4 蒙特卡洛算法（Monte Carlo Algorithm）
8.4.1 基本思想（Basic Idea）
8.4.2 主元素问题（Principal Element Problem）
8.4.3 素数测试（Prime Number Test）
8.5 拉斯维加斯算法（Las Vegas Algorithm）
8.5.1 算法原理（Principle of Algorithm）
8.5.2 整数因子分解（Integer Factorization）
8.5.3 n皇后问题（n-Queen Problem）
8.6 舍伍德算法（Sherwood Algorithm）
8.6.1 随机快速排序（Random Quicksort）
8.6.2 线性时间选择（Linear Time Selection）
习题8（Exercises Eight）
参考文献