算法之道(让你学不会算法都难)（china-pub首发）(版权输出至台湾)

.2.5 渐近分析 17
2.6 o、(、(表示 18
2.7 最好、最坏、平均 19
2.8 o、(、(的另一类定义 21
2.9 o、(、(的性质 22
2.10 要更快的计算机还是要更快的算法 22
思考题 23
第3章 分治与递归 25
3.1 分而治之为上策 26
3.2 分治策略 28
3.3 递归表达式求解 29
3.3.1 递归树法 29
3.3.2 替换解法 30
3.3.3 大师解法 32
3.4 分治策略举例1：乘方运算 35
3.5 生命不能承受之重：矩阵乘法 36
3.6 魔鬼序列：斐波那契序列 38
3.7 vlsi 布线 41
3.8 多项式乘法 43
3.9 分治就在潜意识深处 43
思考题 43
第二篇 算法设计篇
第4章 动态规划思想 46
4.1 什么是动态规划 47
4.2 流水装配线问题 48
4.3 最长公共子序列 52
4.3.1 第一种解法：蛮力策略 52
4.3.2 第二种解法：动态规划 53
4.4 最长公共子序列变种 55
4.5 记忆递归法 55
4.6 空间效率改善 56
4.7 最优二叉搜索树 56
4.7.1 递归解法 59
4.7.2 计算最优答案 59
4.8 最优子结构与重叠子问题 62
4.8.1 最优子结构 62
4.8.2 重叠子问题 63
4.9 动态规划与静态规划的关系 63
4.10 动态规划与静态规划的相互转换 64
思考题 65
第5章 贪婪选择思想 67
5.1 仅有动态规划是不够的 67
5.2 什么是贪婪 68
5.3 背包问题 68
5.4 贪婪选择属性 71
5.5 教室规划问题 72
5.6 最小生成树 76
5.6.1 kruskal算法的正确性 79
5.6.2 kruskal算法的时间分析 80
5.7 prim算法 80
5.8 霍夫曼树和霍夫曼编码 83
5.8.1 霍夫曼树 85
5.8.2 霍夫曼编码 86
5.8.3 霍夫曼编码的无前缀编码性质 87
5.9 贪婪选择属性 88
5.10 标准分治、动态规划和贪婪选择的比较 89
思考题 90
第6章 随机化思想 92
6.1 为什么要随机化 93
6.2 随机的平方 94
6.3 什么是随机化算法 95
6.4 拉斯维加斯算法 96
6.5 蒙特卡罗算法 97
6.6 素性测试 97
6.7 矩阵乘积验证器 100
6.8 随机化最小生成树算法 102
6.8.1 karger-klein-tarjan算法 103
6.8.2 节点降低算法 103
6.8.3 线性时间最小生成树算法 104
6.8.4 线性时间最小生成树算法的时间成本分析 104
6.9 随机数的生成 105
6.10 随机化算法的应用 105
思考题 106
第三篇 算法分析篇
第7章 概率分析 108
7.1 一切都在概率中 109
7.2 什么是概率分析 109
7.3 梦幻情人的代价 110
7.3.1 直接分析 112
7.3.2 最坏情况分析 113
7.3.3 最好情况分析 113
7.3.4 平均情况分析 113
7.3.5 平均情况下成本的概率分析 113
7.4 概率分析结果的有效性 114
7.5 正确概率分析的保障 115
7.6 梦幻情人的概率 115
7.7 随机排列问题 117
7.8 南柯一梦：从无穷到无有 119
7.9 概率分析的其他应用 120
思考题 121
第8章 摊销分析 122
8.1 什么是摊销分析 123
8.2 摊销分析与数据结构 124
8.3 摊销分析的几种方法 124
8.4 聚类分析 125
8.4.1 栈操作的聚类分析 125
8.4.2 二进制计数器的聚类分析 126
8.5 会计分析 128
8.6 势能分析 130
8.6.1 栈操作的势能分析 130
8.6.2 二进制计数器的势能分析 131
8.7 摊销分析应用：表格扩展的代价 131
8.7.1 动态表插入操作的聚类分析 134
8.7.2 动态表插入操作的会计分析 134
8.7.3 动态表插入操作的势能分析 136
8.8 运气不好就摊销 137
思考题 138
第9章 竞争分析 139
9.1 什么是竞争分析 139
9.2 在线算法和离线算法 141
9.3 竞争力 142
9.4 健忘对手和优良对手 142
9.5 线性表更新问题 143
9.6 前置移动算法的竞争分析 145
9.7 聚类问题 147
9.7.1 聚类问题的次优解算法 148
9.7.2 clustering-algorithm算法的竞争分析 148
9.8 竞争分析与普通算法分析 149
思考题 149
第四篇 经典算法篇
第10章 排序和次序 152
10.1 排序无处不在 152
10.2 插入排序 153
10.2.1 插入排序的效率分析 154
10.2.2 折半插入排序 155
10.3 归并排序 156
10.4 快速排序 158
10.4.1 快速排序的过程 158
10.4.2 快速排序的时间复杂性分析 159
10.4.3 最坏情况分析 160
10.4.4 最好情况分析 160
10.4.5 平均情况分析 161
10.5 随机化快速排序 162
10.6 排序的下限 164
10.7 线性排序 165
10.8 计数排序 166
10.9 基数排序 168
10.9.1 基数排序的正确性 169
10.9.2 基数排序的时间效率分析 170
10.10 桶排序 171
10.10.1 桶排序的定义 172
10.10.2 桶排序的正确性 173
10.10.3 桶排序的时间复杂性分析 173
10.11 次序选择 175
10.12 快速次序选择算法 176
10.13 随机快速次序选择算法 178
10.14 最坏情况下的线性选择算法 179
10.14.1 杠杆点好坏分析 180
10.14.2 算法的时间复杂性分析 181
思考题 181
第11章 搜索与哈希 183
11.1 搜索问题 184
11.2 顺序搜索 184
11.3 折半搜索 185
11.4 常数搜索 186
11.5 哈希搜索 187
11.6 哈希函数选择 189
11.6.1 直接哈希 189
11.6.2 除法（模除法）哈希 190
11.6.3 乘法哈希 191
11.6.4 乘法哈希的赌徒原理 192
11.6.5 乘方取中法 193
11.7 哈希算法的碰撞问题 193
11.7.1 开放寻址哈希 193
11.7.2 开放寻址哈希的时间成本 194
11.7.3 开放寻址下成功搜索的时间成本 195
11.7.4 封闭寻址哈希 196
11.7.5 探寻序列的设计 197
11.7.6 封闭寻址哈希的效率分析 199
11.7.7 搜索不成功的时间成本 199
11.7.8 成功搜索的效率分析 201
11.8 哈希表元素删除 201
11.9 随机化哈希 202
11.10 全域哈希 203
11.11 全域哈希构造 204
11.12 完美哈希 206
思考题 208
第12章 最短路径 211
12.1 剑指罗马 211
12.2 最短路径问题 213
12.3 单源单点最短路径问题 215
12.3.1 深度优先搜索与广度优先搜索 215
12.3.2 深度优先解法 217
12.4 单源多点最短路径问题 218
12.4.1 最短路径的性质 219
12.4.2 dijkstra最短路径算法 220
12.4.3 dijkstra算法举例 221
12.4.4 dijkstra算法与洪水泛滥 222
12.4.5 dijkstra算法的正确性 223
12.4.6 dijkstra算法的时间复杂性 224
12.5 bellman-ford算法 226
12.5.1 负权重的应对方式 227
12.5.2 bellman-ford算法的正确性 230
12.5.3 负循环检查问题 231
12.5.4 bellman-ford算法的时间复杂性 231
12.6 多源多点最短路径问题 232
12.6.1 多源多点最短路径问题解决思路 232
12.6.2 直接动态规划解法 233
12.6.3 矩阵乘法解法 234
12.6.4 floyd-warshall 算法 235
12.6.5 johnson 算法 236
12.6.6 johnson等效变换 237
12.6.7 差限问题解决 238
12.7 天意难违 240
思考题 240
第五篇 难解与无解篇
第13章 可解与不可解 244
13.1 我们战无不胜吗 245
13.2 易解与难解 245
13.3 决策问题和优化问题 246
13.4 决策问题 247
13.5 p类问题 247
13.6 np类问题 248
13.7 （确定性）图灵机 249
13.8 非确定性图灵机 249
13.9 非确定性算法 250
13.10 回到np类问题 251
13.11 p和np 252
13.12 搜索问题、决策问题和优化问题 253
13.13 有没有解和是否可决定 253
思考题 254
第14章 np完全问题 256
14.1 玉龙雪山下的审判 256
14.2 np完全问题的定义 257
14.3 np完全的重要性 258
14.4 多项式时间规约 259
14.5 如何证明一个问题s是np完全 259
14.6 第1个np完全问题的证明 260
14.7 库克定理 260
14.8 3-sat问题 263
14.9 证明np难的技巧 264
14.10 整数规划 265
14.11 独立集问题 266
14.12 汉密尔顿回路问题 268
14.13 讨论：弱np完全、强np完全和中np完全 271
思考题 272
第15章 无解与近似 273
15.1 难解问题 274
15.2 不可决定问题 274
15.3 程序终结的判断 275
15.4 难解之题的求解 276
15.5 智能穷举、近似算法和本地搜索 277
15.6 智能穷举之回溯策略 279
15.7 智能穷举之分支限界 280
15.8 贪婪近似策略 280
15.9 启发式搜索策略 281
15.10 模拟淬火算法 282
15.10.1 模拟淬火算法的思想 284
15.10.2 模拟淬火算法的基本循环 284
15.10.3 淬火算法描述 284
思考题 286
结语 算法之道 288
附录 算法随想 290
参考文献 293

.　　算法无处不在
　　如果你觉得算法只是用来研究解决找出完美数之类的“漫无边际的问题”，那就大错特错了。
　　也许算法这个名词听上去很抽象，让人联想不到任何具体的物体。也许你会觉得算法与自己的生活并无太多关系，它只不过存在于那些闲得无聊的数学家或计算机专业人士的脑海中。
　　但事实真是这样吗？当然不是。如果我们告诉你算法就是解决各种问题的方法，你就不会觉得它太抽象，与生活无关了吧。事实是，算法无处不在。每个人每天都在使用不同的算法来活出自己的人生，比如你去食堂买饭会选择一个较短的队列，而有人则可能选择一个推进速度更快的队列。每天起床后，你可能先读一会儿书，再去吃早饭；另外一个人则可能先去吃早饭，然后读书。所有这些行为都是算法或算法一部分的体现。也许运行这些算法并不在你的思想意识里，也许你并不知道算法在帮助着自己的生活，但它确实是存在的。这些算法也许没有经过精心设计，没有经过仔细分析，但它还是算法！
　　2009年7月23日下午，我在游览云南省大理市的蝴蝶泉时由于泉水边的石头很滑，在用泉水洗手时（导游金花说用该泉水洗手会带来好运）不慎滑落到蝴蝶泉水（见图 3）里面，全身湿透。（据说一天至多只会有一个人滑落到泉里，可见本人运气不错！看来“蝴蝶泉边好梳妆”的歌词也许应该改为“蝴蝶泉里好冲凉”。）泉水冰冷透凉，而大理的气温又低。这样，我就面临一个是否更换全身衣服的决定。问题是，旅游团需要马上赶去登游船游览洱海风光，而若找地方或者回旅店换衣服就将赶不上游船。
　　如何处理这件事情就是一个算法问题：是先上游船再在船上找地方换衣服，还是找个地方换衣服而放弃游览苍山洱海。显然不同的算法有着不同的收益和代价。如果能够在游船上找到合适的地方更换衣服，则采用先上游船再换衣服的算法为佳；否则就是放弃游览的算法更好，因为如果冻病了显然就不划算了。最后，我选择了在游船上更换衣服的算法：在游船上找到了一个贵宾室更衣。
　　图3 在蝴蝶泉水下洗个手也会涉及算法
　　算法由问题驱动
　　算法的发现总是由相关的问题驱动的。拿排序来说，因为生活中到处都充满次序，每个人都要接受自己在某个次序里的位置。比如，各种排名、评优、民意调查等，最后的结果都体现为一个次序！看来，“没有次序无以成方圆”并不是空穴来风！而谈到排序用的方法，人们很自然地想到插入法，因为这种朴素的算法和人的思维方式非常类似：它就是人们打牌时整理手中扑克牌的算法。
　　但是随着数据量的增大，插入排序的效率缺陷迅速变为人们无法容忍的缺点。于是人们发明了归并排序、堆排序、快速排序等，这些排序的方法大大改善了速度，但是人们却并不满足于此。因此又发明了效率更高的线性排序。表1给出的是各种排序算法平均情况下的效率比较：最上面一行的数字代表输入的规模，如10表示一共有10个数据项，1M表示一共有100万个数据项。其他格子里面的数据为相应算法在相应输入规模下完成排序所需要的时间，单位为毫秒。所有输入数据为随机产生。
　　表1 部分排序算法的时间效率比较 （单位：毫秒）
　　排 序 算 法 10 100 1K 10K 100K 1M
　　冒泡排序 0.000276 0.005643 0.545 61 8174 549 432
　　选择排序 0.000237 0.006438 0.488 47 4717 478 694
　　插入排序 0.000258 0.008619 0.764 56 5145 515 621
　　哈希排序/增量3 0.000522 0.003372 0.036 0.518 4.152 61
　　堆排序 0.00045 0.002991 0.041 0.531 6.506 79
　　归并排序 0.000723 0.006225 0.066 0.561 5.48 70
　　快速排序 0.000291 0.003051 0.030 0.311 3.634 39
　　基数排序/进制100 0.005181 0.021 0.165 1.65 11.428 117
　　基数排序/进制1000 0.016134 0.026 0.139 1.264 8.394 89
　　注：1．算法运行环境为Intel 酷睿2双核E8400，3.0GHz，Windows 7*64。
　　2．本表数据由作者所授“数据结构”课的胡嘉斌同学测试所得。
　　一个个新的算法都是为了解决前面算法遗留的问题而产生的。从表1里的数字可以看出，一般来说，随着新的算法的出现，排序效率在不断提高。不过，虽然每个算法似乎解决了前面算法的遗留问题，但新的问题也会被有意或无意地引入。例如，线性排序虽然将排序的时间复杂性降低到线性级，但各种前提条件极大地限制了其应用范围。也许这就是算法永远也不能或不会停止发展的一个原因吧。
　　算法是计算机的灵魂
　　因为人不是全能的，一个时刻只能做一件事情，因此做事情就要有一个步骤。由于算法要满足人的这种特性，它通常被表示为一个做事情的行为序列。因此，从一般意义上说，算法就是求解问题的步骤。由于计算机的计算操作完全是一步一步地进行，因此算法的上述性质用于计算机是再合适不过了，可以说算法弥漫在计算机的一切行为上。如果说操作系统是计算机的心智，那么算法就是计算机的灵魂。
　　理解灵魂当然不是件容易的事情，由于它高度抽象与简洁，许多学生都望而却步。我们先看一个纸牌魔术（见图4）：
　　1）任选一位观众将一副扑克牌充分洗好。
　　2）背对观众，请观众随机抽出一张牌，记住牌面，然后将这张牌放回整副牌的最上面。
　　3）接过牌后，洗牌几次。洗的时候保持最上面一张牌不动。
　　4）对观众说：“我来教你魔法，只要吹一口气，就能把刚才你抽的牌吹到任意位置上”。
　　5）请观众说出一个数字，比如说10，然后一边吹气，一边想着刚才说的数字10。
　　6）在吹完气后，请观众一张一张地将上面的牌取出放在桌上。
　　7）到第10张时，将牌翻开，发现并不是其原来抽的牌。
　　8）接回整副牌，并把上一个步骤里取出堆放在桌上的牌收起，仍放在整副牌的最上面。
　　9）然后洗牌几次，洗的时候保持上面放回来的那堆牌不动。
　　10）从观众手上拿回刚才翻开的那张牌，插入到最上面9个位置中的任意一个。
　　11）对观众说：“你刚才不是在想着那个数字的时候吹的气，而是在吹气的时候想着那个数字，而这是完全不同的两回事。我现在演示一下如何吹气”。对着牌吹一口气。
　　12）请观众从上到下数牌，到第10张时翻开。
　　13）这张翻开的牌就是观众一开始抽的那张牌。
　　图4 算法无处不在，就连纸牌魔术都有其背后支持的算法
　　读者看明白了上面的这个魔术了吗？这里面隐藏着一个算法。如果看懂了就可以在朋友面前一显身手了。当然，如果没有看懂也没有什么关系。算法本来就不是轻易让人看懂的嘛。
　　对于一些吹毛求疵的人来说，也许会说这个纸牌魔术不是算法。至少这跟我们研究算法的人所打交道的常见算法不太一样。这没有什么关系，来看下面的一段伪代码：
　　PARTITION(A,p,q) // A是一个实数数组, p, q是该数组的上下限
　　x←A[p] // A[p]被选中
　　i←p
　　for j←p+1 to q do
　　 If A[j]≤ x then
　　 i←i+1
　　 A[i]?A[j] // 交换A[i]和A[j]的内容
　　A[p]?A[i]
　　return i
　　读者能看出来这个伪代码程序片段完成的是什么功能吗？
　　要分析一个算法，似乎就更难了。读者能看出下面的C程序片段里面“laugh++”语句执行多少次吗？
　　for (i=1; i[=n; i*=2)
　　for (j=1; j[=i; j++)
　　laugh++;
　　如果这些问题读者都能回答，那恭喜你。看来算法分析对于你来说将是很容易的事情，不过可能也不一定。如果你回答不出这些问题，不用担心，因为回答诸如此类的问题就是本书的目的。当然了，本书回答的远不止这么几个简单问题，而是会阐述更重要的算法精髓：算法思想、战略和分析！
　　本书内容安排
　　本书追求的目标是算法背后的逻辑。所以，它不可能是一本包罗万象的算法大全，而是一本启示书。因此，本书甄选了那些最能够展现算法思想、战略和精华，并能够有效训练算法思维的内容。本书的选材遵循的规则是：书中选取的每个算法都在某个方面具有独特性，能够彰显算法的精髓。
　　本书将算法的讨论分为五大部分：算法基础篇、算法设计篇、算法分析篇、经典算法篇、难解与无解篇。每一个部分分别讨论算法的一大方面：基础、设计、分析、经典和难解问题。如图5所示。
　　图5 本书内容框架
　　本书第一部分是算法基础篇，讨论基本的算法设计思想与算法分析方法和手段。内容包括从无有到无穷、计数与渐近、分治与递归三章。第1章讨论意念与现实、什么是算法、算法的表示、算法之魂、算法与计算机的关系、算法的范畴和为什么学习算法。第2章讨论算法的正确性、时空效率和时空特性分析、计数分析方法、算法设计、渐近表示与分析。第3章阐述算法设计的最基本战略：分治与递归。具体内容包括分而治之为上策、分治策略中的递归、求解递归表达式、乘法及乘方运算、矩阵乘法、斐波那契数的计算、VLSI 布线和多项式乘法。
　　第二部分为算法设计篇，讨论算法中常见且重要的战略或思想，内容包括动态规划思想、贪婪选择思想和随机化思想三章。第4章讨论什么是动态规划、流水装配线问题、最长共用之序列问题、最优二叉搜索树问题、记忆递归法、最优子结构、重叠子问题、动态规划与静态规划之间的关系。第5章介绍人在生活中潜意识地遵守的一种行为：贪婪。具体内容包括什么是贪婪、贪婪选择属性、背包问题、教室规划（排课）问题、最小生成树问题、霍夫曼编码问题、标准分治、动态规划和贪婪策略的比较。第6章讨论人生及算法中无处不在的随机，内容包括为什么要随机化、随机的平方，拉斯维加斯算法、蒙特卡罗算法、素性测试、矩阵乘积验证器、随机化最小生成树算法等。
　　第三部分为算法分析篇，主要介绍计数（渐近）分析之上的算法分析的另外三种重要手段：概率分析、摊销分析和竞争分析。第7章包括一切都在概率中、什么是概率分析、梦幻情人的代价、概率分析结果的有效性、正确概率分析的保障、梦幻情人的概率、随机排列问题和从无穷到无有。第8章讨论什么是摊销分析、摊销分析与数据结构、摊销分析的方法、聚类分析、会计分析、势能分析、动态表扩张及其摊销。第9章讨论竞争无处不在、在线算法和离线算法、竞争力、健忘对手和优良对手、线性表更新问题、前置移动算法及其竞争分析、聚类问题及其竞争分析、竞争分析与普通算法分析的比较。
　　第四部分是经典算法篇，内容包括排序与次序、搜索与哈希、最短路径问题三章。第10章内容包括插入排序、折半插入排序、归并排序、快速排序、随机化快速排序、排序下限、线性排序、求最大值、求最小值、求中值及任意次序选择。第11章内容包括搜索问题定义、顺序搜素、折半搜索、常数搜索、哈希搜索、哈希函数选择、哈希冲突的解决、随机化哈希、全域哈希和完美哈希。第12章内容包括单源单点最短路径、单源多点最短路径、多源多点最短路径。具体算法则包括穷举搜索算法、Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法和Johnson算法。
　　最后一部分是难解与无解篇，内容包括可解与不可解、NP完全问题和无解与近似三章。第13章讨论易解与难解、决策问题和优化问题、P和NP、确定性与非确定性。第14章讨论NP完全问题、多项式时间规约、如何证明一个问题是NP完全、库克定理、3-SAT问题、整数规划问题、独立集问题、汉密尔顿回路问题、弱NP完全、强NP完全和中NP完全。第15章内容包括难解问题、不可决定问题、程序终结的判断、难解之题的求解、智能穷举、近似算法、本地搜索、回溯策略、分支限界、贪婪近似策略、启发式搜索和模拟淬火算法。
　　本书以创世纪的6天为起点，寓意算法也有创始的一刻，将人类算法体系中优美而有代表性的内容囊括书中，最后以算法之道的随想作为结尾，构成了逻辑上一气呵成，思想上韵味深长的算法知识体系。
　　本书的特点
　　我相信，写书的目的是对读者有所启示，而不是用一大堆的公式或繁琐的推导来烦死或吓倒读者。虽然在一定的时候我们也会迫不得已地使用复杂的公式，但不必到处都引用复杂繁琐的表述，甚至将简单的东西也以繁琐的式子来表达。复杂的式子或许能给部分人带来一丝莫名其妙的快感，但对于大多数读者来说，也许就是“装腔作势罢了，真可憎恶”。基于此种认识，本书将以简洁的方式来表示复杂的概念。
　　在我读小学的时候，有一天在街上听到一个人吆喝“快来看，快来看开膛破肚表演！”有人问：“怎么开膛破肚？”卖艺的人说：“用刀将活人的胸膛破开，将里面的内脏拿出来给大家看，然后再缝上。”开膛破肚？这可是难得一见的事情。于是我按照艺人的指引进入一个很小的黑屋里。里面已经挤进了一些人，站在屋子四周。屋中间的床架上躺着一个上身赤裸的年轻人，旁边则站着一个手拿尖刀的“屠夫”。“屠夫”先叫每个观众交了一笔钱，然后开始了他的开膛破肚表演。
　　只见“屠夫”将尖刀举起，对着躺在床架上的年轻人喊道：“你要钱还是要命？” 年轻人很坚定地回答：“要钱！”“屠夫”连喊了三遍，得到的回答都是“要钱”。于是“屠夫”将尖刀快速砍下，刺进了年轻人的肚脐，血从尖刀的四周往外渗出。然后“屠夫”对着四周的观众喊道：“你们看这个人要钱不要命，你们给他一些钱吧。”很多人看到这个流血的场面，出于同情或害怕又向外掏钱。
　　令人遗憾的是，“屠夫”并没有遵守许诺将年轻人的腹部或者胸膛划开，也没有将脏器拿出来给大家看……
　　这是江湖杂耍的一些小伎俩，但本书对算法进行的“开膛破肚”的分析却是实打实的！这也是本书最显著的特点：对算法的分析深入到以往没有深入的境界。本书更关注的是算法后面的逻辑脉络，强调一个算法为什么会出现，又为什么会是现在呈现的样子。通过挖掘算法背后的思维过程，本书淋漓尽致地展现了算法的精妙绝伦。
　　本书的第二个特点是结构紧凑：摒弃臃肿繁琐的内容堆砌，通过逻辑关系将算法各部分内容进行递进演绎，形成一个层次感强、由表入里的有机体。
　　本书的第三个特点是全新的角度：也许讲的是同样的算法、相似的问题，但是本书采纳的是完全不同的角度，这种独特的视角能把我们对算法的理解带到新的高度。
　　本书的第四个特点是新颖的结构：不同一般的章节组织，使条理更为清晰，内容上也包含了不少新的概念和理念。
　　本书的最后一个特点是写作风格轻松活泼：以讲故事的形式将概念和算法的精华娓娓道来，由浅入深，非常易于理解和消化。
　　上述这些特点赋予了本书与一般算法书或其他科技书籍的巨大不同（见图6）。
　　当然，本书也没有走另一个极端：过分强调语言的生动而忽视了严谨性。恰恰相反，本书力求兼顾这两个看似矛盾的方面。在书中我们看不到繁多的数学公式，取而代之的是精确的文字叙述。我认为，这种用严谨的语言代替数学形式化的方法更容易被读者接受。因为读者需要知道的，通常是蕴涵在各种公式或算法伪代码（或程序代码）背后的思想，而正是这些思想促成了所有精巧的算法。
　　本书几乎没有讲述数据结构的内容，也不会讨论算法的程序设计实现，而是集中精力论述算法本身的特点。虽然有的人认为算法与数据结构和程序设计关系密切，但毕竟算法可以独立于它们而单独存在。事实上，早在计算机出现之前，算法就已经存在了。从相对的角度来看，算法是抽象的，数据结构与程序设计是具体的（当然从绝对意义上看，数据结构与程序设计也是很抽象的）。而越抽象就越具有普遍意义，也只有在比较抽象的层面上学习算法，才能看穿算法的精妙。
　　图6 本书的特点
　　当然，本书的讨论也不可能完全脱离数据结构或程序，有时候也会提到它们，有时候甚至直接给出某个算法的具体程序实现片段，但所有对数据结构和程序的论及皆点到为止，以有利于对算法的掌握和体现算法实现为目的。而数据结构和程序设计的精妙讲解就留给数据结构和程序设计的课程来完成吧。
　　本书的使用方法
　　本书既可以作为大学本科或研究生的算法教材或参考书，也可以作为对算法有兴趣的读者提升认知深度的读物。如果作为教材使用，建议课程为4个学分，如果学时限制只有3个学分，建议将摊销分析、竞争分析和无解与近似这三章内容跳过。建议课堂讲解顺序按书中安排进行，因为本书内容是按照逻辑演绎顺序环环相扣的。按这种顺序讲解条理清晰、逻辑明朗、前后连贯，学生比较容易接受。
　　对于一般读者，本书可以作为一种算法思维的修养书来看，读者应当可以按照自己的时间和计划自行安排。或者休闲时翻看此书，斟酌算法，品味精妙，这不也是一件美事吗？
　　本书隐含7个悖论。如果读者能够发现这些悖论并找出答案，那恭喜你！因为你有一双发现真理的眼睛。不，应该说，你有一颗发现真理的心！如果读者没有发现这些悖论，也没关系，因为能够发现这些悖论的人毕竟不多，更不用说寻找到答案。而不管发现与否，这些悖论都不会妨碍读者对本书内容的理解。因为如果你发现了这些悖论，它们施加的是正面影响：读者对算法的理解深度会大大增加！而如果没有发现这些悖论，则对读者来说，这些悖论相当于不存在，自然也就无法对读者施加任何正面或负面的影响了。
　　另外，本书章节之间以隐示的方式留下了7个重要的算法奥秘，但能否察觉就看个人的理解了（见图7）。
　　图7 本书隐含着7个悖论和7个奥秘
　　逻辑演绎、生活归纳、趣味交织，入木三分地揭示算法的奥妙；新的角度、新的分析、新的境界，耳目一新地阐述算法的精华。就让我们即刻开始精彩纷呈的算法之旅，Let the Fun Begin!
　　
　　邹恒明
　　2009年9月于上海莘庄