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第1章算法入门——概论/
1．1算法概述/
1．1．1什么是算法/
1．1．2算法的描述/
1．1．3算法设计的基本步骤/
1．2算法分析/
1．2．1算法的时间复杂度分析/
1．2．2算法的空间复杂度分析/
习题1/
第2章工之利器——常用数据结构及其应用/
2．1线性表——数组/
2．1．1线性表的定义/
2．1．2Python列表/
2．1．3列表元素的排序/
2．1．4列表的复制/
2．1．5实战——移除元素(LeetCode27★)/
2．2线性表——链表/
2．2．1单链表/
2．2．2实战——反转链表(LeetCode206★)/
2．3字符串/
2．3．1字符串的定义/
2．3．2Python中的字符串/
2．3．3实战——最大重复子字符串(LeetCode1668★)/
2．4栈/
2．4．1栈的定义/
2．4．2用Python列表实现栈/
2．4．3实战——使括号有效的最少添加
(LeetCode921★★)/
2．5双端队列/
2．5．1双端队列的定义/
2．5．2Python中的双端队列/
2．5．3实战——滑动窗口中的最大值
(LeetCode239★★★)/
2．6队列/
2．6．1队列的定义/
2．6．2Python中的队列/
2．6．3实战——无法吃午餐的学生的数量
(LeetCode1700★)/
2．7优先队列/
2．7．1优先队列的定义/
2．7．2Python中的优先队列/
2．7．3实战——数据流中第k大的元素
(LeetCode703★)/
2．8树和二叉树/
2．8．1树/
2．8．2二叉树/
2．8．3实战——二叉树的完全性检验
(LeetCode958★★)/
2．9图/
2．9．1图的基础/
2．9．2实战——课程表(LeetCode207★★)/
2．10并查集/
2．10．1并查集的基础/
2．10．2实战——省份的数量(LeetCode547★★)/
2．11二叉排序树和平衡二叉树/
2．11．1二叉排序树/
2．11．2平衡二叉树/
2．11．3红黑树/
2．11．4Python中的有序类/
2．11．5实战——前k个高频单词(LeetCode692★★)/
2．12哈希表/
2．12．1哈希表的基础/
2．12．2Python中的哈希表/
2．12．3实战——多数元素(LeetCode169★)/
习题2/
第3章必备技能——基本算法设计方法/
3．1穷举法/
3．1．1穷举法概述/
3．1．2最大连续子序列和/
3．1．3实战——最大子序列和(LeetCode53★)/
3．2归纳法/
3．2．1归纳法概述/
3．2．2直接插入排序/
3．2．3实战——不同路径(LeetCode62★★)/
3．2．4猴子摘桃子问题/
3．3迭代法/
3．3．1迭代法概述/
3．3．2简单选择排序/
3．3．3实战——多数元素(LeetCode169★)/
3．3．4求幂集/
3．3．5实战——子集(LeetCode78★★)/
3．4递归法/
3．4．1递归法概述/
3．4．2冒泡排序/
3．4．3求全排列/
3．4．4实战——字符串解码(LeetCode394★★)/
3．5递推式计算/
3．5．1直接展开法/
3．5．2递归树方法/
3．5．3主方法/
习题3/
第4章分而治之——分治法/
4．1分治法概述/
4．1．1什么是分治法/
4．1．2分治法算法的框架/
4．2求解排序问题/
4．2．1快速排序/
4．2．2实战——最小的k个数(面试题17．14★★)/
4．2．3归并排序/
4．2．4实战——数组中的逆序对(剑指Offer51★★★)/
4．3求解查找问题/
4．3．1查找最大和次大元素/
4．3．2二分查找/
4．3．3二分查找的扩展/
4．3．4实战——寻找峰值(LeetCode162★★)/
4．3．5查找两个等长有序序列的中位数/
4．3．6查找假币问题/
4．4求解组合问题/
4．4．1最大连续子序列的和/
4．4．2实战——最大子序列的和(LeetCode53★)/
4．4．3实战——多数元素(LeetCode169★)/
4．4．4实战——三数之和(LeetCode15★★)/
4．4．5求最近点对距离/
习题4/
第5章走不下去就回退——回溯法/
5．1回溯法概述/
5．1．1问题的解空间/
5．1．2什么是回溯法/
5．1．3回溯法算法的时间分析/
5．2深度优先搜索/
5．2．1图的深度优先遍历/
5．2．2深度优先遍历和回溯法的差别/
5．2．3实战——二叉树的所有路径(LeetCode257★)/
5．3基于子集树框架的问题求解/
5．3．1子集树算法框架概述/
5．3．2实战——子集(LeetCode78★★)/
5．3．3实战——子集Ⅱ(LeetCode90★★)/
5．3．4实战——目标和(LeetCode494★★)/
5．3．5子集和问题/
5．3．6简单装载问题/
5．3．70/1背包问题/
5．3．8完全背包问题/
5．3．9实战——皇后Ⅱ(LeetCode52★★★)/
5．3．10任务分配问题/
5．3．11*实战——完成所有工作的最短时间
(LeetCode1723★★★)/
5．3．12图的m着色/
5．4基于排列树框架的问题求解/
5．4．1排列树算法框架概述/
5．4．2实战——含重复元素的全排列Ⅱ(LeetCode47★★)/
5．4．3任务分配问题/
5．4．4货郎担问题/
习题5/
第6章朝最优解方向前进——分支限界法/
6．1分支限界法概述/
6．1．1什么是分支限界法/
6．1．2分支限界法的设计要点/
6．1．3分支限界法的时间分析/
6．2广度优先搜索/
6．2．1图的广度优先遍历/
6．2．2广度优先搜索算法框架/
6．2．3实战——到家的最少跳跃次数(LeetCode1654★★)/
6．2．4实战——滑动谜题(LeetCode773★★★)/
6．2．5实战——腐烂的橘子(LeetCode994★★)/
6．3队列式分支限界法/
6．3．1队列式分支限界法概述/
6．3．2图的单源最短路径/
6．3．3SPFA算法/
6．3．4实战——网络延迟时间(LeetCode743★★)/
6．3．50/1背包问题/
6．4优先队列式分支限界法/
6．4．1优先队列式分支限界法概述/
6．4．2图的单源最短路径/
6．4．3实战——最小体力消耗路径(LeetCode1631★★)/
6．4．4*实战——完成所有工作的最短时间
(LeetCode1723★★★)/
6．4．50/1背包问题/
6．4．6任务分配问题/
6．4．7货郎担问题/
习题6/
第7章每一步局部最优——贪心法/
7．1贪心法概述/
7．1．1什么是贪心法/
7．1．2贪心法求解问题具有的性质/
7．1．3实战——分发饼干(LeetCode455★)/
7．1．4贪心法的一般求解过程/
7．2求解组合问题/
7．2．1活动安排问题Ⅰ/
7．2．2实战——无重叠区间(LeetCode435★★)/
7．2．3求解背包问题/
7．2．4实战——雪糕的最大数量(LeetCode1833★★)/
7．2．5实战——最大数(LeetCode179★★)/
7．2．6求解零钱兑换问题/
7．3求解图问题/
7．3．1使用Prim算法构造最小生成树/
7．3．2使用Kruskal算法构造最小生成树/
7．3．3实战——连接所有点的最小费用
(LeetCode1584★★)/
7．3．4使用Dijkstra算法求单源最短路径/
7．3．5实战——网络延迟时间(LeetCode743★★)/
7．4求解调度问题/
7．4．1不带惩罚的调度问题/
7．4．2带惩罚的调度问题/
7．5哈夫曼编码/
7．5．1哈夫曼树和哈夫曼编码/
7．5．2实战——最后一块石头的重量
(LeetCode1046★)/
习题7/
第8章保存子问题的解——动态规划/
8．1动态规划概述/
8．1．1从一个简单示例入门/
8．1．2动态规划的原理/
8．1．3动态规划求解问题的性质和步骤/
8．1．4动态规划与其他方法的比较/
8．2一维动态规划/
8．2．1最大连续子序列和/
8．2．2实战——最大子序列和(LeetCode53★)/
8．2．3最长递增子序列/
8．2．4*活动安排问题Ⅱ/
8．3二维动态规划/
8．3．1三角形的最小路径和/
8．3．2实战——下降路径最小和(LeetCode931★★)/
8．4三维动态规划/
8．4．1使用Floyd算法求多源最短路径/
8．4．2*双机调度问题/
8．5字符串动态规划/
8．5．1最长公共子序列/
8．5．2编辑距离/
8．6背包动态规划/
8．6．10/1背包问题/
8．6．2实战——目标和(LeetCode494★★)/
8．6．3完全背包问题/
8．6．4实战——零钱兑换(LeetCode322★★)/
8．6．5*多重背包问题/
8．7树形动态规划/
8．7．1树形动态规划概述/
8．7．2实战——找矿(LeetCode337★★)/
8．7．3实战——监控二叉树(LeetCode968★★★)/
8．8区间动态规划/
8．8．1区间动态规划概述/
8．8．2矩阵连乘问题/
8．8．3实战——最长回文子串(LeetCode5★★)/
习题8/
第9章最难问题——NP完全问题/
9．1P类和NP类/
9．1．1易解问题和难解问题/
9．1．2判定问题/
9．1．3P类/
9．1．4NP类/
9．2多项式时间变换和NP完全问题/
9．2．1多项式时间变换/
9．2．2NP完全性及其性质/
9．2．3第一个NP完全问题/
9．2．4其他NP完全问题/
习题9/
参考文献/