本书深入浅出地介绍了算法的基础知识，包括选择排序、递归、快速排序、散列表、广度优先搜索、狄克斯特拉算法等。通过实例讲解了算法在实际问题中的应用，如旅行商问题、Facebook用户创建、DNS解析等。此外，还探讨了动态规划、K最近邻算法和未来的算法学习方向。
第 01 章——算法简介
二分查找（有序序列）
大O表示法：表示最坏条件下，操作数的增速
常见大O运行时间（快到慢）
- O（logn）：对数时间，二分查找
- O（n）：线性时间，简单查找
- O（n*logn)：快速排序
- O（n^2）：选择排序
- O（n！）：旅行商问题
实例
旅行商问题：前往n个地点，总旅程的最短路线。
第 02 章——选择排序
数组：内存连续，查询快，增删元素慢
链表：内存不连续，查询慢，增删元素快
链表数组：查询，增删元素介于数组和链表
选择排序：(1/2)n^2 #大O表示法忽略常数
实例
Facebook创建用户时，用链表数组：26个数组元素里面存放链表
第 03 章——递归
递归：调用自己
- 基准条件（base）
- 递归条件（recursive）
调用栈（call stack）：先进后出，只有压入和弹出操作，内存占用可能很大
调用另外一个函数时，当前函数暂停，处于未完成状态
递归也调用了栈，当不为基准条件时，压入，为基准条件时，弹出
第 04 章——快速排序
分而治之（divide and conquer，D&C)
- 找出基准条件，尽量简单
- 不断分解问题（或缩小规模），直到符合基准条件
欧几里得算法
函数式编程
快速排序
- 选择一个元素，作为基准值（pivot）
- 按<、>基准值，进行分区（partitioning）
- 对<、>基准值
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