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算法是解决一类问题的有限步骤。读算法时，先明确允许的输入和所求的输出，再核对步骤是否会停、答案是否正确，最后计算时间与额外空间。[[算法与复杂度]]用一个完整的找最大值例子说明这些基本问题；下列词条把同一读法用于不同对象。

== 阅读路线 ==
* '''有序数据：'''[[二分查找]]在已经排序的数组里找分界。它不同于用函数值异号来求根的[[二分法]]。
* '''图上的移动：'''先在[[图论]]中认清顶点、边和路径，再对照[[广度优先搜索]]的逐层扩展与[[深度优先搜索]]的深入回退。求带权路线时转到[[最短路径]]，不能拿“边数最少”代替“费用最小”。
* '''重排与选取：'''[[归并排序]]用稳定的归并保留相等关键字的顺序；[[快速排序]]用原地划分减少辅助数组，却有不平衡的最坏情形。[[动态规划]]沿前缀填表，[[0-1背包问题]]再把状态换成物品数与剩余容量。
* '''连续与约束：'''[[牛顿法]]借切线迭代求根，但需要局部条件；[[线性规划]]描述可行域与最优性，[[单纯形法]]在其顶点之间改进方案。

== 核心词条 ==
* [[算法与复杂度]]
* [[二分查找]]、[[二分法]]
* [[广度优先搜索]]、[[深度优先搜索]]、[[最短路径]]
* [[归并排序]]、[[快速排序]]
* [[动态规划]]、[[0-1背包问题]]
* [[牛顿法]]、[[单纯形法]]

每一篇的复杂度都要与具体任务、输入规模和基本操作一起读。[[学科导航]]列出其他领域入口，[[学习路径]]给出适合连读的顺序。

[[分类:数学]]