ynamic order statistics OS-SELECT(i, S): returns the i th smallest element in the dynamic set S. OS-RANK(, S): returns the rank ofx E S in the sorted order of s s elements IDEA: Use a red-black tree for the set S, but keep subtree sizes in the nodes

1. 一般方法 2. 二分检索 3. 找最大和最小元素 4. 归并分类 5. 快速分类 6. 选择问题 7. 斯特拉森矩阵乘法

a weakness of hashing Problem: For any hash function h, a set of keys exists that can cause the average access time of a hash table to skyrocket An adversary can pick all keys from tkeU: h(k)=i for some slot i IDEA Choose the hash function at random independently of the keys

How fast can we sort? All the sorting algorithms we have seen so far are comparison sorts: only use comparisons to determine the relative order of elements E. g, insertion sort, merge sort, quicksort heapsort The best worst-case running time that weve seen for comparison sorting is O(nIgn) Is o(nlgn) the best we can do?

4.1 基本概念 4.2 基本遗传算法 4.3 遗传算法应用举例 4.4 遗传算法的特点与优势

1.1数据结构的基本概念 1.2数据结构类型 1.3抽象数据类型 1.4数据与数据结构 1.5算法 1.6算法分析

5.1 信息隐藏的概念 5.2 隐藏信息的基本方法 5.3 数字水印 5.4 数字隐写 5.5 数字指纹 •空域算法，变换域算法 •压缩域算法，NEC算法，生理模型算法 •技术模型，分类与应用 •空域水印，DCT水印 •技术模型， •典型数字图像隐写算法 •基本概念和模型 •数字指纹编码，数字指纹协议

分布式路由算法导论 一般类型网络的最短路径路由算法 特殊类型网络的单播算法 特殊类型网络中的多播算法

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• 基本知识 – 可计算理论, 计算资源, 计算复杂性理论, 算法分析 • 复杂性的计量 – 问题规模、复杂性函数、最坏、最好和平均三种情况的时间复杂性 • 复杂性的渐近行为及其阶 – 复杂性的渐近行为、渐近意义下的记号O、记号O的运算规则、复杂性渐近阶分析的重要性 • 算法复杂性渐近阶的分析 – 算法的复杂性渐近阶的分析、语句规则的例举