The Design and Analysis of Computer Algorithms is a must of Computer Curricula. It covers many topics that group around several core themes. These themes range from data structures to the complexity theory, but one very special theme is algorithmic design patterns, including greedy method, divide-and-conquer, dynamic programming, backtracking and branch-and-bound. Naturally, all the listed design patterns are taught, learned and comprehended by examples. But they can be semi-formalized as design templates, semi-specified by correctness conditions, and semi-formally verified by means of Floyd method. Moreover, this approach can lead to new insights and better comprehension of the design patterns, specification and verification methods. In this paper we demonstrate an utility of the approach by study of backtracking and branch-and-bound design patterns. In particular, we prove correctness of the suggested templates when the boundary condition is monotone, but the decision condition is anti-monotone on sets of "visited" vertices.Курс проектирования и анализа алгоритмов является обязательной составляющей учебных программ по информатике всех уровней. В университетах этот курс обязательно включает изучение структур данных, методы проектирования алгоритмов, теорию сложности и т.д. Этот курс знакомит с такими методами проектирования алгоритмов, как жадные алгоритмы, динамическое программирование, метод разделяй и властвуй, метод отката, метод ветвей и границ. Обычно знакомство с этими методами происходит на примерах. Но (как показано в данной статье) они могут быть (полу)формализованы в виде "паттернов", специфицированы условиями частичной и/или тотальной корректности и обоснованы (доказаны) методом Флойда верификации алгоритмов. Такой формализованный подход может привести к новому, более глубокому пониманию этих методов. В статье демонстрируется перспективность такого подхода на примере метода отката и метода ветвей и границ. В частности, мы доказываем, что разработанные шаблоны корректны, если граничное условие - монотонная функция, а решающее условие - антимонотонная функция от множества уже проверенных вершин
