Par rapport à l’édition originale, cet ouvrage a été notablement enrichi d’un chapitre et demi, d’un appendice et d’un index plus développé. Il contient maintenant :
Introduction ;
Chapitre 1. Généralités.
Chapitre 2. Arbres.
Chapitre 3. Colorations.
Chapitre 4. Graphes orientés.
Chapitre 5. Recherche arborescente.
Chapitre 6. Chemins optimaux.
Chapitre 7. Parcours en largeur lexicographique.
Chapitre 8. Couplages.
Chapitre 9. Flots.
Chapitre 10. Tournées eulériennes.
Chapitre 11. Tournées hamiltoniennes.
Chapitre 12 Représentations planes.
Chapitre 13. Problèmes commentés.
Appendice. Algorithmes randomisés de graphes.
Annexe A. Expression des algorithmes
Annexe B. Bases de la théorie de la complexité.

Les chapitres 1 à 12 constituent un cours, de niveau licence/master, structuré classiquement en définitions, théorèmes, démonstrations, exemples, et exercices (non corrigés). Le plus souvent, à chaque notion est associée la construction d’algorithmes pour la résolution informatique de problèmes. Les pré-requis mathématiques sont légers : programmes du secondaire, un peu de calcul matriciel… ; par contre il est nécessaire pour le lecteur d’avoir eu au moins une initiation à l’algorithmique. Les exercices, même ceux signalés par une étoile comme plus difficiles, sont accessibles dès lors qu’on a assimilé le cours.
Les 7 problèmes présentés dans le chapitre 13 sont généralement abstraits, internes à la théorie, mais les deux derniers partent d’une question concrète. L’aspect algorithmique y est présent, mais non central. On y trouve quelques définitions non rencontrées dans le cours.
L’appendice présente des connaissances récentes sur la synergie graphes/probabilités.
L’annexe A précise le pseudo-langage utilisé par l’auteur pour présenter les algorithmes. L’annexe B apporte des notions indispensables sur la complexité des algorithmes. Ces notions intervenant souvent dans le cours et dans l’appendice, il est, en fait, nécessaire de lire cette annexe en premier !