《算法导论》自问世以来，一直被誉为编程和计算机科学领域的经典教材，这本书的魅力在于它对算法的深入剖析和系统讲解，使其不仅仅是一本书，而是一份全面的优化算法宝典，编辑者精心挑选的内容涵盖了从基本数据结构到更复杂的图论和数论问题，为读者提供了一个坚实的理论基础，书中的算法讲解紧密结合伪代码和英文说明，即使是只有基础编程知识的读者也能够一窥算法的奥妙，每一章都是一个独立模块，可单独学习，这种结构设计让人感到作者对教育的深刻理解，第三版中新增加和修订的内容，如vanEmdeBoas树、多核优化算法和对分治算法更广泛的覆盖，都反映了科技进步对算法要求的提升，同时，通过去除较少使用的内容和更新习题，保持了教材的现代性和实用性，无论是在校学生，还是行业专业人士，都会发现这本书是理解和实践算法不可或缺的伙伴。
在相关优化算法的书中，有某些描述十分认真细致，但不足全方位；另某些涉及到了很多的主题，但又欠缺精确性。这书将精确性和整体性合为一体，深层次探讨各种优化算法，并切实使这种优化算法的设计方案和剖析能为每个层级的用户接纳。本书各章自成体系，能够做为单独的学习培训模块；优化算法以英文和伪代码的方式叙述，具有基本编程设计工作经验的人就看得懂；表明和表述务求通俗易懂，无失深层和数学课精确性。
本书选料經典、主题鲜明、合理配置、逻辑性清楚，对本科毕业的数据结构课程内容和硕士研究生的优化算法课程内容全是十分好用的教材内容，在IT专业技术人员的职业发展中，这书都是1本案头必需的教材或工程项目实践活动指南。
第3版的关键转变：
·增加了van Emde Boas树和多核优化算法，而且将向量基本挪到附则。
·修定了递归式（如今称之为“分治对策”）那章节的內容，更普遍地遮盖分治法。
·清除两章非常少授课的內容：二项堆和排列互联网。
·修定了动态规划和贪心算法有关內容。
·流互联网有关原材料如今根据旁边的所有流。
·因为有关向量基本和Strassen优化算法的原材料移来到别的章，矩阵运算这章节的內容所占篇数更小。
·改动了对Knuth-Morris-Pratt字符数组匹配算法的探讨。
·增加100道训练和28道思考题，还升级并填补了论文参考文献。
目录
- 第一部分基础知识
- 第1章算法在计算中的作用
- 第2章算法基础
- 第3章函数的增长
- 第4章分治策略
- 第5章概率分析和随机算法
- 第二部分排序和顺序统计量
- 第6章堆排序
- 第7章快速排序
- 第8章线性时间排序
- 第9章中位数和顺序统计量
- 第三部分数据结构
- 第10章基本数据结构
- 第11章散列表
- 第12章二叉搜索树
- 第13章红黑树
- 第14章数据结构的扩张
- 第四部分高级设计和分析技术
- 第15章动态规划
- 第16章贪心算法
- 第17章摊还分析
- 第五部分高级数据结构
- 第18章B树
- 第19章斐波那契堆
- 第20章van Emde Boas树
- 第21章用于不相交集合的数据结构
- 第六部分图算法
- 第22章基本的图算法
- 第23章最小生成树
- 第24章单源最短路径
- 第25章所有结点对的最短路径问题
- 第26章最大流
- 第七部分算法问题选编
- 第27章多线程算法
- 第28章矩阵运算
- 第29章线性规划
- 第30章多项式与快速傅里叶变换
- 第31章数论算法
- 第32章字符串匹配
- 第33章计算几何学
- 第34章NP完全性
- 第35章近似算法
- 第八部分附录：数学基础知识
