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算法入口把不同分支中的计算方法放在同一条阅读路线：先明确输入和输出，再证明步骤会停止且答案符合要求，最后估计时间、额外空间或误差。算法可以用于数值、图、优化和数据问题，不以某一种程序语言为前提。

== 从哪里开始 ==
先读[[算法与复杂度]]，用一次找最大值练习循环不变式与比较次数。随后可按问题选择：
* 求连续函数的根：[[二分法]]给出夹逼和误差界，[[牛顿法]]用局部线性近似加快迭代，但条件与失败方式不同。
* 在网络中找代价最小的路线：先读[[图论]]的顶点与边，再读[[最短路径]]，区分等边价、非负边价与负边价。
* 在资源约束下改进方案：先读[[线性规划]]的可行域与最优性证据，再看[[单纯形法]]怎样在顶点之间移动。

== 本站核心词条 ==
* [[算法与复杂度]]
* [[二分法]]
* [[牛顿法]]
* [[最短路径]]
* [[单纯形法]]

== 阅读时要核对什么 ==
同叫“二分”，[[二分法]]是在连续函数的异号区间内找根；有序数组中的二分查找则利用元素排序找位置。问题和保持的不变式不同，不能混称。复杂度的 O、Ω、Θ 也应与具体计费规则、输入规模和最坏或平均口径一起出现。

[[学科导航]]列出其他领域入口，[[学习路径]]提供前置知识顺序。本站还在逐篇建设图搜索、动态规划、排序和字符串匹配等算法词条；本页只列已经完成并核验的正文。

[[分类:数学]]