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# 第1-2章 绪论
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### 1.算法基本概念及5个特性
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### 2.算法的描述方法
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+ 伪代码
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### 3.算法设计的过程
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#### 1.3 重要的问题类型
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##### 1.3.3 图问题
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+ TSP问题
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##### 1.3.4 组合问题
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### 4.算法复杂度分析：**时间**/空间
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#### 2.1 算法的时间复杂性分析
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最大影响：输入数据的规模
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+ 时间复杂度的计算
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##### 2.1.2 算法的渐进分析
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+ 大O，Ω（平法下界）
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##### 2.1.3 最好、最坏和平均情况
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##### 2.1.5 递归算法的时间复杂性分析
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**定理2.1（考）** 使用主定理计算时间复杂度
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P29 第四题
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#### 2.2 算法的空间复杂性分析
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1. 输入输出数据占用的空间
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2. 算法本身占用的空间
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3. 执行算法需要的辅助空间
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# 第3章 蛮力法
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### 1.蛮力法的基本思想
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### 2.具体问题中的应用
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+ 查找问题：顺序
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+ 串匹配
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+ BF：朴素的模式匹配
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+ KMP：主串无回溯（**求NEXT数组**,Page 40）
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+ 排序问题
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+ 选择排序
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+ 冒泡排序
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考试方法：给定序列，经过n次xx排序后的序列，选择题
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+ 组合问题： 生成排列/生成子集/任务分配/0-1背包问题
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+ 图问题：哈密尔顿回路/TSP
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+ ~~几何问题：最近对~~ 简单了解
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# 第4章 分治法
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### 1.分治法的基本思想
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+ 步骤：划分->求解子问题->合并
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+ 递归
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+ 时间复杂度
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### 2.具体问题中的应用
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+ 排序问题
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+ 归并排序
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+ 快速排序
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+ 组合问题：最大子段和，棋盘覆盖，循环赛日程安排
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+ 几何问题：最近对
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# 第5章 减治法
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### 1.减治法的基本思想
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+ 时间复杂度
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### 2.具体问题中的应用
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+ 查找问题
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+ 折半查找
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+ 二叉查找树
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+ 排序问题
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+ **堆排序**：筛选法
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+ 组合问题：淘汰赛冠军、假币问题
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# 第6章 动态规划法 -编程题
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### 1.动态规划法的基本思想
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+ 最优化问题：约束条件/可行解/目标函数
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+ 适用问题、步骤
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+ 与分治法的异同点
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### 2.具体问题中的应用
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+ 图问题
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+ TSP问题（Page 108）
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+ 多段图的最短路径
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+ 组合问题
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+ 0/1背包问题
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+ 最长公共子序列问题
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+ 查找问题
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+ 最优二叉查找树
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+ 矩阵快速幂->斐波那契数列
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# 第7章 贪心法
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### 1.贪心法的基本思想
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### 2.具体问题中的应用
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+ 图问题
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+ TSP问题、图着色问题、最小生成树
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+ 组合问题
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+ 背包问题，活动安排
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# 第8章 回溯法
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### 1.回溯法的基本思想
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+ 解空间树
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+ 深度优先搜索
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+ 剪枝函数
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### 2.具体问题中的应用（解空间树的搜索）
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+ 图问题
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+ 图着色问题
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+ 组合问题
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+ 八皇后问题
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# 第9章 分支限界法
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### 1.分支限界法的基本思想
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+ 解空间树
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+ 广度优先搜素
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+ 限界函数
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### 2.具体问题中的应用（解空间树）
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+ 图问题
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+ TSP
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+ 多段图最短路径
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+ 组合问题
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+ 0/1背包问题 p180 图9.9
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# 第10、11、12章
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4分，近似算法、概率算法（舍伍德、拉斯维加斯、蒙特卡洛），特点、适用场景
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