図1は、アルゴリズムの複雑さは有する時間複雑度と空間点の複雑さ。
2、満足するアルゴリズムの入力、出力、確実性、実現可能性及び制限された 4つのプロパティを。
各アルゴリズムは、からなること3.「不確実性」アルゴリズム手段の指示は明確であいまいでありません。
4、すべての問題を解決するために、コンピュータに必要な時間は、そのことができますスケールが関連します。
解決するために様々なアルゴリズムが存在する場合と、問題セット5、、選択アルゴリズムの主な原理は、である最も低い複雑さを選択します。
図6は、関数自体によって定義された関数である再帰関数。
7は、直接的または間接的に自分のアルゴリズムの呼び出しが呼ばれる 再帰アルゴリズムを。
8、ブルートフォース法の基本的な考え方は、発行することで、すべての可能な状態の解決策が見つかったか、すべての可能な状態がこれまでにテストが完了するまで11回のテストを。
主に使用して、網羅的アルゴリズムの設計を使用して直接法9、ループおよびSELECT文を、ループをしながら、すべての可能なケースを網羅することをSELECT文は、現在の状態が必要なソリューションであるか否かを判定する。
10、バブルソートアルゴリズムがある網羅
11、分割統治通常再帰アルゴリズム設計技術、再帰の各レイヤは、3つのステップがあります分解、部分問題、組み合わせを。
13は、クイックソートのアルゴリズムはに基づいて分割統治戦略のランキングアルゴリズム。
14、クイックソートアルゴリズムの性能は異なり、対称分裂を。
n個のバイナリサーチアルゴリズムを使用して、図15に示すように、要素を注文し、最良の場合には、検索時間の複雑さであるO（1）が、最悪の場合、探索時間の複雑さはO（ログ2 n）を。
16大きな整数乗算アルゴリズムは、分割統治法設計します。
17、基本的な考え方は、問題解決の貪欲法は、常にで行われたときということである現在の最良の選択肢のように見える、という法律がから貪欲ではありません全体的にのみ、特定に作られた、最高に配慮意味での局所的な最適ソリューション
18、貪欲アルゴリズムの基本的な要素は、貪欲選択特性との最適な部分構造特性。
19は、いわゆる貪欲選択肢の性質を意味し、全体的な最適解が質問尋ねる貪欲な選択を達成するために、すなわち、部分的に一連の最良の選択かもしれません。
20、貪欲選択性が可能貪欲アルゴリズムの不可欠な要素であり、主な違いは、貪欲アルゴリズムと動的プログラミングアルゴリズムです。
21、の問題最適下部プロパティは、問題は、動的プログラミングアルゴリズムと貪欲アルゴリズムの主な機能とすることができるということです。
22,7独立オペレーション{A、B、C、D 、E、F、G}、 {それぞれ2,14,4,16,6,5,3処理時間}、3台のマシン：M1、M2 、処理時間のM3貪欲なスケジューリング結果となった17、最適。
23、問題を解決するための動的プログラミングアルゴリズムの基本的な考え方は、いくつかに分割されるサブ問題解決するために、サブ問題は、これらのサブ問題の解を得るために元の問題に対する解決策を。
動的プログラミングアルゴリズムの24、二つの基本的な要素があり、最適な下部のプロパティと重複サブ問題の性質。
25、配列X = {B、C、Aであれば 、D、B、C、D}、Y = {A、C、B、A、B、D、C、D}、 配列XとY最長共通シーケンスは、{BABCD}または{CABCD}または{} CADCD
27は、解空間ツリーの問題は共通している木のサブセット、木の手配タイプを。
28、システムの問題が呼ばれる深さ優先探索の方法で、アルゴリズムの解空間バックトラック。
29、解空間の木があり、検索する方法をバックトラッキング深さ優先。
30、ときに、2つの共通の解空間後戻り検索木の剪定機能制約関数や機能をバウンディング。
0/1ナップザック問題をバックトラックの溶液は、問題の解決策は、空間的構造である31、ツリーのサブセット構造。
32、場合にバッチジョブスケジューリングソリューションバックトラッキング、この問題の解決策は、空間構造のある木の配置構造。
33は、巡回セールスマン問題解空間ツリーがされ、ツリーに配置されました。
図34は、分岐限定法は、それぞれ第1横断または最小コスト優先の深さ優先探索後戻り解空間ツリー。
35、バックトラック及び分岐限定無効な検索を避けるために、ツリーの解空間は、一般的に検索効率を改善するための戦略を剪定使用した検索。
36、幅優先である分枝限定法の方法を検索します。
37、またはと呼ばれるコストのソリューション最小限に抑えるために幅優先探索アルゴリズムで分枝限定アルゴリズムを。
38、分枝限定法の主な違いは、バックトラックすることであるターゲットを解決し、方法は、検索する異なります。
38、ゴールを解決するための分枝限定法は、制約の満たすために制約を満たす、または溶液中でいくつかの意味を見つけるための解決策を見つけることです最適なソリューションを。
40、主分岐限定アルゴリズム式（FIFO）キューの分岐と結合し、そして式のプライオリティキュー分岐限定アルゴリズム。
41、拡張優先キュー式選択されたノードの分枝限定法が基づいているノードの優先順位
通常、分枝限定アルゴリズム設計法を用いて、42、 スタック 実装プライオリティキューを構築しました。
43、0/1ナップザック問題動的プログラミング、バックトラッキング分岐を使用して解決しないソートを必要としない、結合した方法であり、動的プログラミングソートするが、あるバックトラック、分岐および結合します。