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课程目录
1.1 什么是算法
1.2 计算机问题求解
1.3 为什么学习算法
1.4 渐近复杂性
1.5 大O表示
1.6 复杂度分析-非递归
1.7 复杂度分析-递归
1.8 第一章小结
2.1 枚举算法基本原理
2.2 模糊数字
2.3 百钱百鸡
2.4 数组配对
2.5 枚举算法-优化（1）
2.6 枚举算法-优化（2）
2.7 第二章小结
3.1 递归思想
3.2 递归实例
3.3 分治策略基本原理
3.4 Master定理
3.5 合并排序
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 线性时间选择问题
3.11 第三章小结
4.1 动态规划基本原理
4.2 矩阵连乘（1）
4.3 矩阵连乘（2）
4.4 矩阵连乘（3）
4.5 多段图最短路径（1）
4.6 多段图最短路径（2）
4.7 最长公共子序列（1）
4.8 最长公共子序列（2）
4.9 背包问题（1）
4.10 背包问题（2）
4.11 背包问题（3）
4.12 最大上升子序列（1）
4.13 最大上升子序列（2）
4.14 第四章小结
5.1 贪心算法基本原理
5.2 活动安排
5.3 背包问题
5.4 哈夫曼编码（1）
5.5 哈夫曼编码（2）
5.6 单源最短路径（1）
5.7 单源最短路径（2）
5.8 最小生成树
5.9 最小生成树-Prim（1）
5.10 最小生成树-Prim（2）
5.11 最小生成树-并查集
5.12 最小生成树-Kruskal（1）
5.13 最小生成树-Kruskal（2）
5.14 第五章小结
6.1 状态空间图
6.2 搜索算法-DFS
6.3 搜索算法-BFS
6.4 回溯（1）
6.5 回溯（2）
6.6 分支限界（1）
6.7 分支限界（2）
6.8 启发式搜索（1）
6.9 启发式搜索（2）
6.10 启发式搜索（3）
6.11 第六章小结
1.2 计算机问题求解
1.3 为什么学习算法
1.4 渐近复杂性
1.5 大O表示
1.6 复杂度分析-非递归
1.7 复杂度分析-递归
1.8 第一章小结
2.1 枚举算法基本原理
2.2 模糊数字
2.3 百钱百鸡
2.4 数组配对
2.5 枚举算法-优化（1）
2.6 枚举算法-优化（2）
2.7 第二章小结
3.1 递归思想
3.2 递归实例
3.3 分治策略基本原理
3.4 Master定理
3.5 合并排序
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 线性时间选择问题
3.11 第三章小结
4.1 动态规划基本原理
4.2 矩阵连乘（1）
4.3 矩阵连乘（2）
4.4 矩阵连乘（3）
4.5 多段图最短路径（1）
4.6 多段图最短路径（2）
4.7 最长公共子序列（1）
4.8 最长公共子序列（2）
4.9 背包问题（1）
4.10 背包问题（2）
4.11 背包问题（3）
4.12 最大上升子序列（1）
4.13 最大上升子序列（2）
4.14 第四章小结
5.1 贪心算法基本原理
5.2 活动安排
5.3 背包问题
5.4 哈夫曼编码（1）
5.5 哈夫曼编码（2）
5.6 单源最短路径（1）
5.7 单源最短路径（2）
5.8 最小生成树
5.9 最小生成树-Prim（1）
5.10 最小生成树-Prim（2）
5.11 最小生成树-并查集
5.12 最小生成树-Kruskal（1）
5.13 最小生成树-Kruskal（2）
5.14 第五章小结
6.1 状态空间图
6.2 搜索算法-DFS
6.3 搜索算法-BFS
6.4 回溯（1）
6.5 回溯（2）
6.6 分支限界（1）
6.7 分支限界（2）
6.8 启发式搜索（1）
6.9 启发式搜索（2）
6.10 启发式搜索（3）
6.11 第六章小结
课程详情
本课程以计算机经典问题求解为导向、通用算法思维和编码能力培养为目标，引入ACM国际大学生程序设计竞赛的有益元素，精心安排课程的理论教学和编程实践。
本课程以计算机经典问题求解为导向、通用算法思维和编码能力培养为目标，引入ACM国际大学生程序设计竞赛的有益元素，精心安排课程的理论教学和编程实践。
本课程以计算机经典问题求解为导向、通用算法思维和编码能力培养为目标，引入ACM国际大学生程序设计竞赛的有益元素，精心安排课程的理论教学和编程实践。
