朱青，博士，中国人民大学信息学院副教授，高级CCF会员：曾于2004年3月-9月在美国加州大学圣迭戈分校UCSD作访问学者。在2007年1月-3月作为访问学者到香港中文大学合作研究。2006年获教育部宝钢优秀教师奖，2005年获中国人民大学优秀教师奖，2005年国家精品课程奖、北京市精品课程奖、2008年中国人民大学教学改革奖等奖励。中国人民大学ACM-ICPC（ACM国际大学生程序竞赛）代表队总教练，曾获亚洲赛区金牌，带队进入世界总决赛。主要研究方向：网格与并行计算，分布式系统可信与安全技术、高性能数据库与信息检索、Web Service计算。

　　将本科“计算机算法与程序设计”课程与大学生程序设计竞赛有机地结合是新时期教学改革、培养实用型计算机优秀人才的创新。《计算机算法与程序设计》既系统深入地介绍算法设计的理论知识，又详尽地将其应用于实际编程，做到理论与实践的统一。
　　书中首先从理论的角度介绍了算法基础，数据抽象与数据结构，初等数论，组合数学初步；讲述了递归与分治策略，动态规划，贪心算法，搜索技术，图论算法；进一步研究了计算几何，排序算法；最后从实践的角度给出了程序设计典型实例及详细解析。

　　第1章 绪论
　　计算机算法与程序设计（Computer Algorithm and Programming Design）是计算机科学技术领域研究的重要基础课程，目前在各个高校普遍开设的本科课程，已成为众多理工科专业学生所喜爱的选修课之一。算法（algorithm）是一组有限规则，即为某个特定问题提供了计算机求解的运算序列。通俗点说，就是计算机解题的过程。算法分为并行算法和“传统意义”上的单处理器计算机上执行的算法，本书重点研究后者，重点讲述构成算法与程序的基本方法，解题思路，求解过程，求解效果的优劣分析等重要特征。
　　本章主要内容，1.1节算法研究的意义，列举多个实例，详细讨论“算法，，的概念和研究算法的意义；1.2节算法与程序，讲述算法如何逐步求精，实现程序设计；1.3节算法的描述工具，讨论算法的伪代码表示，说明算法的精确描述工具；l.4节算法的复杂性分析，简要介绍算法分析技术，研究时间复杂度与空问复杂度分析；1.5节常用数学分析公式，提出在算法分析中实施计算的一些必备数学基础，这些方法将会帮助设计和分析算法。
　　1.1 算法研究的意义
　　随着信息技术的发展，计算机算法与程序设计的普及，依据其难易等级，已从大学本科课程、研究生基础教学扩展到中学、高职高专教育；尤其是计算机信息类ACM国际大学生程序设计竞赛（ACM International Collegiate Programming Contest，ACM—ICPC），中学信息学奥林匹克国际竞赛，已从计算机算法与程序设计研究的高端到低端全面展开。其目的是培养学生良好的程序设计技巧和熟练的算法分析能力，能够开发出高效率的有效高级语言程序。

第1章 绪论
1.1 算法研究的意义
1.2 算法与程序
1.3 算法的描述工具
1.4 算法的复杂性分析
1.4.1 时间复杂度
1.4.2 空间复杂度
1.5 常用数学分析公式

第2章 数据抽象与数据结构
2.1 数据抽象概念
2.1.1 数据结构的基本概念和术语
2.1.2 数据抽象
2.2 基本数据结构
2.2.1 线性表与向量
2.2.2 链表
2.2.3 栈和队列
2.2.4 二叉树
2.2.5 图
2.3 关键数据结构拓广
2.3.1 哈希表
2.3.2 并查集（等价类）
2.3.3 线段树
2.3.4 二叉堆

第3章 初等数论
3.1 数论基础
3.1.1 素数与算术基本定理
3.1.2 最大公约数与最小公倍数
3.2 同余方程
3.2.1 同余方程概念
3.2.2 中国剩余定理
3.3 数论函数
3.3.1 欧拉函数
3.3.2 积性函数
3.4 素数和整除
3.4.1 筛法求素数
3.4.2 整数Ⅳ的因子函数
3.5 高精度计算

第4章 组合数学初步
4.1 加法原理与乘法原理
4.2 鸽笼原理和Ramsey数
4.3 递推关系和生成函数
4.3.1 Fibonacci数
4.3.2 Catalan数
4.3.3 第二类Stirlin9数
4.4 排列组合
4.4.1 字典序排列
4.4.2 组合算法
4.4.3 二项式系数
4.5 容斥原理
4.5.1 容斥原理的概念
4.5.2 错排问题
4.6 Polya定理及其应用

第5章 递归与分治策略
5.1 递归概念
5.1.1 递归与递归调用
5.1.2 递归应用
5.2 分治法概述
5.2.1 分治法基本思想
5.2.2 分治算法设计和特点
5.3 分治法的基本应用
5.3.1 最大最小值
5.3.2 Strassen矩阵乘法
5.4 分治法解骑士周游
5.5 大整数乘法
5.5.1 常规大整数乘法
5.5.2 分治法解大整数乘法
5.6 棋盘覆盖问题

第6章 贪心算法
6.1 贪心算法概述
6.1.1 贪心举例
6.1.2 贪心算法的理论基础
6.1.3 贪心算法与动态规划算法的区别
6.2 背包问题
6.3 机器任务调度算法
6.3.1 多机调度问题
6.3.2 活动安排问题
6.4 最小生成树
6.4.1 普里姆（Prim）算法
6.4.2 克鲁斯卡尔（Kruskal）算法
6.5 哈夫曼（Huffman）树及其应用
6.5.1 Huffman树
6.5.2 哈夫曼编码
6.5.3 Huffman算法的正确性

第7章 动态规划
7.1 动态规划算法思想
7.1.1 动态规划最优决策原理
7.1.2 动态规划求解步骤
7.1.3 动态规划的数学抽象
7.2 矩阵连乘问题
7.3 最长子序列探索
7.3.1 最长递增子序列
7.3.2 最长公共子序列
7.4 多段图的最短路径
7.5 资源分配问题
7.6 树状动态规划

第8章 搜索技术
8.1 盲目搜索算法
8.1.1 对分搜索
8.1.2 DFS与BFS搜索算法
8.1.3 盲目搜索算法应用
8.2 回溯算法
8.3 启发式搜索
8.3.1 启发式搜索策略
8.3.2 A*算法
8.4 博弈问题
8.4.1 博弈树
8.4.2 极小极大搜索法
8.5 α-β剪枝技术

第9章 图论算法
9.1 基本概念和定理
9.1.1 可行遍性问题
9.1.2 平面图
9.1.3 独立集、覆盖与支配集
9.2 最短路径
9.2.1 Diikstra算法
9.2.2 Floyd算法求一对点最短路径
9.3 道路和回路
9.3.1 欧拉道路和欧拉回路
9.3.2 哈密尔顿图和货郎担问题
9.4 网络流算法
9.4.1 基本概念
9.4.2 最大流问题
9.4.3 最小费用流
9.5 二分图相关问题
9.5.1 二分图的最大匹配
9.5.2 二分图的最佳匹配

第10章 计算几何
10.1 计算几何基本问题
10.1.1 矢量与线段
10.1.2 几何计算公式
10.2 点与线段的关系
10.2.1 点与线段的距离
10.2.2 线段与直线的交点
10.3 多边形
10.3.1 多边形基本概念
10.3.2 点与多边形的关系
10.4 凸包问题
10.4.1 判断凸包
10.4.2 寻找凸包
10.5 欧拉定理及其应用.

第11章 排序
11.1 排序基础
11.2 比较排序法
11.2.1 插入排序
11.2.2 冒泡排序
11.2.3 简单选择排序
11.3 基于分治策略的排序算法
11.3.1 快速排序
11.3.2 归并排序
11.4 堆排序
11.4.1 树状选择排序
11.4.2 堆排序
11.5 基数排序
11.6 排序小结

第12章 算法与程序经典实例
12.1 计算机算法设计实例
12.2 国际竞赛程序实例分析