本程序实现了系统自动生成100万个随机浮点数，然后分别调用本程序采用分之策略实现的归并排序算法和系统STL中的Sort()方法，对其排序的时间进行比较。

前言 第1章　绪论 第2章　算法复杂度与问题的下界 2.1　算法的时间复杂度 2.2　最好、平均和最坏情况的算法分析 2.3　问题的下界 2.4　排序的最坏情况下界 2.5　堆排序：在最坏情况下最优的排序算法 2.6　排序的平均情况下界 2.7　通过神谕改进下界 2.8　通过问题转换求下界 2.9　注释与参考 2.10　进一步的阅读资料 习题 第3章　贪心法 3.1　生成最小生成树的Kruka1算法 3.2　生成最小生成树的Prim算法 3.3　单源最短路径问题 3.4　二路归并问题 3.5　

基础篇 1、 算法有哪些特点？它有哪些特征？它和程序的主要区别是什么？ 2、 算法的时间复杂度指的是什么？如何表示？ 3、 算法的空间复杂度指的是什么？如何表示？ 4、 什么是最坏时间复杂性？什么是最好时间复杂性？ 5、 什么是递归算法？什么是递归函数？ 6、 分治法的设计思想是什么？ 7、 动态规划基本步骤是什么？ 8、 回溯法与分枝限界法之间的相同点是什么？不同之处在哪些方面？ 9、 分枝限界法的基本思想是什么？ 10、 限界函数的功能是什么？ 11、 设某一函数定义如下： 编写一个递归函

前言 如果我们预挑出计算机科学中那些影响长久的贡献，算法（algorithm）一定位列其中。自从人类发明了可以执行基本数学运算的机器，什么是可以计算的以及如何计算就成为人们一直研究的课题。伴随此项研究，人们发现了大量的重要算法以及设计方法。算法成为计算机科学领域中的一项重要组成部分。本书的目的就是对有关算法的内容精心地组织，从而使得使用本书的同学以及实践者可以设计和分析全新的算法。 一本包含所有已发明的算法的书将会异常冗长。传统的算法书通常只对很少的几个问题领域有深入的阐述。对于每个问题，通常