本书涵盖了广泛的算法设计与分析内容，旨在帮助读者深入理解各种算法的核心原理和应用。以下是本书的主要章节概述：
首先，第1章《算法引论》为读者介绍了算法的基本概念，包括算法的定义、类型和评价标准，为后续章节的学习奠定了基础。
第2章深入探讨了《递归与分治策略》，讲解了如何通过将问题分解为更小的子问题来解决复杂问题，递归思想的运用是这一章节的重点。
第3章《动态规划》着重于解决具有重叠子问题和最优子结构的问题，通过构建状态转移方程，展示了解决此类问题的有效方法。
第4章《贪心算法》讲解了在每一步选择中都采取当前最优解，虽然不一定能得到全局最优，但提供了简单快速的解决方案。
第5章《回溯法》则展示了当问题需要从所有可能的解中搜索最佳解时，如何通过回溯策略避免无效搜索。
第6章《分支限界法》是求解最优化问题的有效工具，通过分支策略和限界函数，有效地缩小搜索空间。
接下来，第7章《概率算法》探讨了在随机性在解决问题中所起的作用，包括随机化算法和概率分析。
第8章《NP完全性理论》深入剖析了复杂性理论中的重要概念，帮助理解某些问题在计算上的难度和解决方案的挑战。
第9章《近似算法》讨论了在面对NP-hard问题时，如何设计出能在有限时间内得到近似最优解的算法。
最后，第10章《算法优化策略》总结了各种优化方法，如空间和时间复杂度的控制，以及如何在实际问题中选择和应用这些策略。
通过这些章节的系统学习，读者将对算法设计与分析有全面的理解和实践能力。
书主要取材于算法设计与分析领域的经典内容，并介绍了算法设计的发展趋势。内容主要包括非常经典的算法设计技术，例如递归与分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界、图算法，也包括了一些高级的算法设计主题，例如网络流和匹配、启发式搜索、线性规划、数论以及计算几何。在算法分析方面，介绍了概率分析以及最新的分摊分析和实验分析方法。在算法的理论方面，介绍了问题的下界、算法的正确性证明以及NP完全理论等方面的内容。