前言

在计算机科学的核心体系中，算法是实现信息处理和问题求解的灵魂。无论是底层系统开发、软件工程、人工智能，还是数据科学、网络安全等前沿应用，算法分析与设计始终贯穿其中，是计算思维的具体体现，也是工程实践的理论基石。随着计算技术的迅猛发展和数据规模的指数级增长，如何以更高效、更可扩展、更具鲁棒性的方式解决问题，已成为算法研究的重要目标。因此，掌握算法的设计思想与分析方法，不仅是计算机类专业学生的基本训练要求，更是通往高级程序设计、系统优化与智能建模等领域的必经之路。

然而，“会写程序”与“会设计高效算法”之间并非等价。真正的算法能力，体现在从问题出发，具备良好的建模思维，能够灵活运用合适的策略范式（如分治、递归、动态规划、贪心等），并进行严谨的性能分析与优化权衡。这种能力的培养并不依赖死记硬背已有套路，而需要通过系统化的理论讲解与大量实践训练，将抽象的计算问题转换为可操作的步骤、结构与策略。本书正是基于这一理念而编写，力求在知识体系、教学设计和案例实操之间建立起清晰的逻辑桥梁，帮助读者从“理解算法”走向“设计算法”和“优化算法”。

本书始终围绕“提出问题→分析问题→设计算法→分析算法性能→改进算法”这一逻辑主线展开内容组织与教学设计。作者认为，对于算法学习而言，不仅要掌握几种解题套路，更重要的是培养系统性的问题解决能力。因此，在每个知识点的呈现中，本书都会先引入具有代表性的问题场景（提出问题），通过对问题结构的抽象建模与边界分析（分析问题），引导学生从实际需求出发构造解题思路（设计算法），并结合时间复杂度、空间复杂度、最优性与稳定性等指标对算法进行定量评价（分析算法性能）。在此基础上，鼓励学生尝试算法改进与比较分析，思考不同策略的适用条件与代价权衡（改进算法）。这一过程不仅体现了算法本质的演化轨迹，也有助于学生从“写出一个可运行程序”提升到“设计一个高效、优雅、可解释的解法”。

全书共分7章，内容安排由浅入深。第1章引导读者认识算法的基本概念与评价标准，为后续学习打下理论基础；第2章简要回顾算法分析所需的常用数据结构；第3～5章分别讲解4种常见的算法设计范式——递归、分治、动态规划和贪心算法，并配以排序、路径、编码等经典问题作为实践场景；第6章与第7章介绍更具挑战性的组合优化策略——回溯法与分支限界法，突出状态空间搜索与剪枝技巧的系统性训练。

本书在内容设计上兼顾理论深度与应用广度，注重算法构造过程的启发式讲解，配有适量例题与练习题，旨在帮助读者形成清晰的“算法解题路径”与问题建模思维。教材面向高等院校计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业本科生，可作为“数据结构”课程的后续课程教材，也可为准备程序设计竞赛、考研复试或从事算法开发的学习者提供参考。

为便于教学，本书提供丰富的配套资源，包括教学课件、教学大纲、程序源码、习题答案、思维导图、知识图谱、在线作业和微课视频。资源下载提示

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本书由冷泳林负责统稿，鲁富宇负责审稿。全书内容按照教学逻辑与知识体系进行分章编写，具体分工如下: 第1章由冷泳林、刘忠铁编写；第2章由刘忠铁、潘艳编写；第3、6、7章由冷泳林、鲁富宇编写；第4章由冷泳林、赵立双编写；第5章由张野、鲁富宇编写。在此，对各位参与编写的教师表示衷心感谢。

愿本书成为读者探索算法世界的坚实起点，助力大家在计算的逻辑森林中步步为营、步步生花。

由于编者水平有限，书中难免存在疏漏之处，恳请广大读者批评指正。

冷泳林

2026年8月