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Introduction to Algorithms
介绍计算问题建模、常用数据结构、算法范式、正确性论证以及时间和空间性能分析。
作者：Erik Demaine, Jason Ku, Justin Solomon年份：2020出版信息：MIT OpenCourseWare元数据：完整链接核验于 2026-07-14
为什么重要
用于核对 C01 的序列与树、散列和图、分治与排序、动态规划、图算法及复杂度分析。
阅读前提
教材中的引用位置
- C01 · 第 1 章 序列、栈、队列、树与堆
支持的主张：MIT OpenCourseWare 6.006 覆盖序列、树、堆和渐近分析，可用于核对本章接口、不变量与复杂度。本章不把语言容器的某个内部实现写成抽象数据类型的永久语义。
- C01 · 第 2 章 哈希表、图与并查集
支持的主张：MIT OpenCourseWare 6.006 可用于核对哈希表、图表示、图遍历和并查集的标准接口与分析。本章所有常数级陈述都保留其负载、随机性或摊还前提。
- C01 · 第 3 章 分治、贪心与排序
支持的主张：MIT OpenCourseWare 6.006 覆盖分治、排序、选择、贪心和正确性证明，可用于核对本章递推、不变量和复杂度边界。算法结论均以明确输入模型和实现约定为前提。
- C01 · 第 4 章 动态规划与图算法
支持的主张：MIT 6.006 的图搜索、最短路和动态规划讲义用于核对本章算法的不变量、松弛步骤与渐近代价；MIT 6.042J 则用于核对图、路径、连通性及归纳证明的离散数学定义。前者支持“算法怎样运行”，后者支持“为何这些图论条件足以推出正确性”，两类证据不互相替代。
- C01 · 第 5 章 渐近复杂度、归约与可计算性
支持的主张：MIT OpenCourseWare 6.006 用于核对渐近分析、摊还成本、排序下界和算法证明口径。可计算性与 P/NP 部分只给定义和论证轮廓，不把开放问题写成定论。
- C01 · 第 6 章 数据结构与算法综合复习
支持的主张：MIT OpenCourseWare 6.006 用于核对数据结构、图表示、最短路、贪心正确性和复杂度分析的基础口径。本文把这些知识放入同一真实问题流程，重点是让模型、证明、实现和测试使用相同前提。