Эта книга задумана как обзор наиболее важных на сегодняшний день компьютерных алгоритмов и как сборник фундаментальных приемов для все большего количества людей, которым они нужны. Она оформлена в виде учебника для второго курса изучения вычислительной техники, когда студенты уже владеют базовыми навыками программирования и знакомы с компьютерными системами. Книга может быть также полезна для самообразования или в качестве справочника тем, кто занят разработкой компьютерных систем или прикладных программ, поскольку она содержит реализации полезных алгоритмов и подробную информацию о характеристиках производительности и клиентских программах. Широкий охват материала делает данную книгу удобным введением в эту область. Изучение алгоритмов и структур данных — основа любого компьютерного курса, не только для программистов и изучающих вычислительную технику. Каждый, кто пользуется компьютером, хочет, чтобы он работал быстрее и решал более крупные задачи. Алгоритмы в данной книге представляют собой сборник основных знаний, полученных за последние SO лет и признанных незаменимыми. От моделирования системы N тел в физике до расшифровки генетического кода в молекулярной биологии — описанные здесь основные методы необходимы в любой области научных исследований; от систем архитектурного проектирования до моделирования самолетов они необходимы в инженерных расчетах; и от систем управления базами данных до механизмов поиска в Интернете они представляют собой необходимые части современных программных систем. Здесь приведено лишь несколько примеров: по мере расширения области применения компьютерных приложений растет и влияние описанных здесь базовых методов. Прежде чем приступить к разработке фундаментального подхода к изучению алгоритмов, мы разработаем типы данных для стеков, очередей и других низкоуровневых абстракций, которые мы затем будем использовать на протяжении всей книги. Затем мы рассмотрим фундаментальные алгоритмы для сортировки, поиска, графов и строк. Последняя глава представляет собой обзор изложенного в книге материала в более широком контексте.