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算法设计与分析
主讲教师 马艳芳/淮北师范大学
学习人数 1524
开课周期 2021年07月13日 ~ 2021年11月30日
教学进度
预报名
进行中
已结课
课程期次 进行至第 16 周 , 共 21 周
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算法设计与分析》是计算机专业的一门重要专业基础课。无论是软件设计,还是硬件设计都离不开算法,算法是计算机科学的核心。 本课程主要介绍算法的基础知识,包括抽象计算模型、算法基本概念、算法设计的基本方法以及分析算法复杂性的基础理论。通过本课程的学习,使学生理解并熟练掌握可支持算法运行的抽象机器计算模型,算法设计的基本方法,包括递归与分治法、贪心法、动态规划、回溯法、分支限界法、随机算法等,理解并掌握算法复杂性的分析方法,训练学生的计算思维,提高分析问题和解决问题的实际能力。


课程概述
课程大纲
  • 第一章 算法概述
    • 1.1 算法基本概念
    • 1.2 算法复杂性
    • 1.3 算法复杂性渐进的界
    • 1.4 递推方程的收件方复杂性
    • 1.5 最好最坏情况下时间复杂性
  • 第二章 排序
    • 2.1 堆的定义
    • 2.2 堆建立
    • 2.3 基数排序
  • 第三章 递归与分治法
    • 3.1 基于归纳的递归算法基本思想
    • 3.2 排列问题的递归算法
    • 3.3 多项式的递归算法
    • 3.4 分治法的基本思想
    • 3.5 快速排序
    • 3.6 多项式乘积问题和棋盘覆盖问题
    • 3.7 平面点集最接近点对问题
    • 3.8 选择问题
  • 第四章 贪婪法
    • 4.1 贪婪法引言
    • 4.2 部分背包问题
    • 4.3 单源最短路径问题
  • 第五章 回溯法
    • 5.1 回溯法的思想方法
    • 5.2 n皇后问题
    • 5.3 图着色问题
    • 5.4 哈密尔顿回路问题
    • 5.5 01背包问题
  • 第六章 态规划
    • 6.1 动态规划思想
    • 6.2 多段图问题
    • 6.3 带回收的资源分配问题
    • 6.4 设备更新问题
    • 6.5 最长公共子序列问题
    • 6.6 01背包问题
    • 6.7 最大子段和问题和最长上升序列问题
  • 第七章 分支与限界
    • 7.1 分支与限界思想
    • 7.2 作业分配问题
    • 7.3 01背包问题
    • 7.4 单源最短路径问题
    • 7.5 货郎担问题
  • 第八章 NP完全问题
    • 8.1 P类问题
    • 8.2 NP类问题
    • 8.3 NPC类问题
    • 8.4 其他NPC问题
  • 考试1
  • 考试2
授课目标
预备知识
配套教材
参考教材
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