Introduction to Algorithms

I 기초 개요 1장. 알고리즘의 역할 1.1 알고리즘 1.2 기술로서의 알고리즘 2장. 시작하기 2.1 삽입 정렬 2.2 알고리즘의 분석 2.3 알고리즘의 설계 3장. 함수의 증가 3.1 점근적 표기 3.2 표준 표기법과 흔히 사용되는 함수 4장. 분할정복 4.1 최대 부분배열 문제 4.2 행렬 곱셈을 위한 스트라센 알고리즘 4.3 점화식을 풀기 위한 치환법 4.4 점화식을 풀기 위한 재귀 트리 방법 4.5 점화식을 풀기 위한 마스터방법 4.6 마스터 정리의 증명 5장. 확률적 분석과 랜덤화된 알고리즘 5.1 고용 문제 5.2 지표 확률 변수 5.3 랜덤화된 알고리즘 5.4 확률적 분석과 지표 확률 변수의 기타 활용 II 정렬과 순서 통계량 개요 6장. 힙 정렬 6.1 힙 6.2 힙 특성 유지하기 6.3 힙 만들기 6.4 힙 정렬 알고리즘 6.5 우선순위 큐 7장. 퀵 정렬 7.1 퀵 정렬 7.2 퀵 정렬의 성능 7.3 랜덤화된 퀵 정렬 7.4 퀵 정렬 분석 8장. 선형 시간 정렬 8.1 정렬의 하한 8.2 계수 정렬 8.3 기수 정렬 8.4 버킷 정렬 9장. 중앙값과 순서 통계량 9.1 최솟값과 최댓값 9.2 선형적인 평균 수행시간에 선택하기 9.3 최악의 경우선형 시간에 선택하기 III 자료구조 개요 10장. 기본 자료구조 10.1 스택과 큐 10.2 연결 리스트 10.3 포인터와 객체 구현하기 10.4 루트 있는 트리 표현하기 11장. 해시 테이블 11.1 직접 주소 테이블 11.2 해시 테이블 11.3 해시 함수 11.4 개방 주소화 방법 11.5 완전 해싱 12장. 이진 검색 트리 12.1 이진 검색 트리의 개념 12.2 이진 검색 트리에 대한 질의 12.3 삽입과 삭제 12.4 임의로 만들어진 이진 검색 트리 13장. 레드블랙 트리 13.1 레드블랙 트리의 특성 13.2 회전 13.3 삽입 13.4 삭제 14장. 자료구조의 확장 14.1 동적 순서 통계량 14.2 자료구조 확장 기법 14.3 구간 트리 IV 고급 설계 및 분석 기법 개요 15장. 동적 프로그래밍 15.1 막대 자르기 15.2 행렬-체인 곱셈 15.3 동적 프로그래밍의 요소 15.4 최장 공통 부분 시퀀스 15.5 최적 이진검색 트리 16장. 그리디 알고리즘 16.1 활동 선택 문제 16.2 그리디 방법의 요소들 16.3 허프만 코드 16.4 매트로이드와 그리디 방법 16.5 매트로이드로 작업 일정짜기 문제 17장. 분할상환 분석 17.1 총계 분석 17.2 결산 방법 17.3 잠재 비용 방법 17.4 동적 테이블 V 고급 자료 구조 개요 18장. B-트리 18.1 B-트리의 개념 18.2 B-트리의 기본연산 18.3 B-트리에서 키삭제하기 19장. 피보나치 힙 19.1 피보나치 힙의 구조 19.2 병합 가능한 힙 연산 19.3 키 감소시키기와 노드 삭제하기 19.4 최대 차수의 한계 정하기 20장. 반 엠데 보아스 트리 20.1 기본 방법 20.2 재귀 구조 20.3 반 엠데 보아스트리 21장 서로 소 집합의 자료구조 21.1 서로 소 집합의 연산 21.2 서로 소 집합의 연결 리스트 표현 21.3 서로 소 집합 포리스트 21.4 경로 압축을 이용한 순위에 의한 합병의 분석 VI 그래프 알고리즘 개요 22장. 기본 그래프 알고리즘 22.1 그래프의 표현 22.2 너비 우선 검색 22.3 깊이 우선 검색 22.4 위상 정렬 22.5 강한 연결 요소 23장. 최소 신장 트리 23.1 최소 신장 트리의 확장 23.2 크루스칼 알고리즘과 프림 알고리즘 24장. 단일 출발지 최단 경로 24.1 벨만-포드 알고리즘 24.2 방향 비순환 그래프에서의 단일 출발점 최단 경로 24.3 다익스트라 알고리즘 24.4 차이 제약 조건과 최단 경로 24.5 최단 경로특성의 증명 25장. 모든 쌍의 최단 경로 25.1 최단 경로와 행렬 곱셈 25.2 플로이드-워샬 알고리즘 25.3 희소 그래프