"本书依据“易理解，重实用”的指导思想，以算法设计策略为主线，沿着“问题分析—算法设计—算法描述—算法实例—算法分析—Python实践”的路线，系统地介绍算法的设计思路、分析方法及Python语言实现。全书共9章，分别为算法概述、贪心算法、分治算法、动态规划、回溯法、分支限界法、线性规划问题与网络流、随机化算法、NP完全理论。 本书内容丰富、思路清晰，实例讲解详细并提供Python实现，适合作为计算机类专业及相关专业的本科生教材，也可供工程技术人员和广大读者学习参考。此外，本书也适合作为ACM程序设计竞赛的备考书或培训教材。 "

前言 David Berlinski在The Advent of the Algorithm中写道： “有两种思想，像珠宝商放在天鹅绒上的宝石一样熠熠生辉，一个是微积分，另一个就是算法。微积分以及在微积分基础上建立起来的数学分析体系铸就了现代科学，而算法则成就了现代世界。”算法是当代信息技术的重要基石，同时也是计算科学的永恒主题。在计算机科学技术领域，算法更是处于核心地位。通过对算法的系统学习和研究，掌握算法设计的主要方法，能够正确分析算法的复杂性，这对每一位从事计算机系统结构、系统软件、应用软件研究和开发的科技人员都是非常重要和必不可少的。本书是编者在结合多年教学经验及实践的基础上编写而成的，详细讲述了多种经典算法设计策略。纵观全书，这里并没有创造出任何新的算法，因为编者仅仅是希望通过对经典算法的讲解，把算法设计与分析中基础且重要的内容用更清晰的思路、更直观的形式展现给读者。 本书主要内容 　　本书以算法策略为知识单元，共包括9章内容，其中第1章是算法概述，第2~8章是经典的算法设计策略，第9章简单介绍了NP完全理论。 　　第1章为算法概述。主要介绍什么是算法、为什么学习算法、算法的描述方式、算法设计的一般过程、算法分析、递推方程求解方法等。 　　第2章为贪心算法——贪心不足。首先介绍贪心算法的本质、贪心算法的基本要素； 然后从问题分析、算法设计、实例构造、算法分析和Python实践5方面讲解经典问题，包括活动安排问题、单源最短路径问题、哈夫曼编码、最小生成树和背包问题等。 　　...