算法设计与分析第2版课程设计 (2)
《高等计算机算法-博士研究生》课程教学大纲
3.NP完全理论（6学时）：NP完全理论及其在实际问题中的应用。
4.算法专题研究（10学时）：3—5个小的前沿领域的算法专题研讨，包括每个领域的基本问题、算法及变型。
5.课程设计（2学时）：设计并分析一个难度适当的算法。
2.3计算复杂性导论，堵丁柱、葛可一、王洁，高等教育出版社，2002
预修课程：离散数学，数据结构，算法分析
学科点意见：
学科点负责人签名：
年月日
注：1、类别指公共课、专业课。2、教学内容要强调理论性与应用性课程的有机结合，突出案例分析和实践研究；教学过程要重视运用团队学习、案例分析、现场研究、模拟训练等方法；要注重培养学生研究实践问题的意识和能力。3、编制者一般为该课程主讲教师。
研究生课程教学大纲
课程名称
中文
高等计算机算法
课程编号
0006100038
英文
AdvancedComputerAlgorithms
开课单位
网络空间先进技术研究院
考核方式
考查
学时
32
学分
2
类别
专业课
编制者
课程简介：
高级算法设计与分析是计算机科学与技术及相关专业一门重要的专业基础课。本课程是本科和硕士的算法课程的延续和提升。主要介绍算法的基本设计技巧及高级算法理论在前沿问题和实际问题中的应用。加深学生的算法研究能力，提高学生设计算法来解决实际问题的能力。
教学目标与基本要求：
本课程的目标是使学生通过对高等计算机算法基础的进阶学习以及前沿算法的专题研究，提升学生独立设计算法解决现实问题的能力。其基本要求为：
1.能够使用基本技巧设计算法。
2.理解NP完全理论，并能够应用于解决实际问题。
算法算法设计与分析课件(第2版)
例2 sum=0； （一次） for(i=1;i<=n;i++) （n次 ） for(j=1;j<=n;j++) （n^2次 ） sum++； （n^2次 ） 解：T(n)=2n^2+n+1 =O(n^2)
例3 a=0;b=1; ① for (i=1;i<=n;i++) ② { s=a+b; ③ b=a; ④ a=s; ⑤ } 解： 语句1的频度：2, 语句2的频度： n, 语句3的频度： n-1, 语句4的频度：n-1, 语句5的频度：n-1, T(n)=2+n+3(n-1)=4n-1=O(n).
例4 i=1; ① while (i<=n) i=i*2; ②
解： 语句1的频度是1, 设语句2的频度是f(n), 则：2^f(n)<=n;f(n)<=log2n 取最大值f(n)= log2n, T(n)=O(log2n )
例5： for(i=0;i<n;i++) { for(j=0;j<i;j++) { for(k=0;k<j;k++) x=x+2; } } 解：当i=m时, j 可以取 0,1,...,m-1 , 所以这里 最内循环共进行了0+1+...+m-1=(m-1)m/2 次所以,i从0取到n, 则循环共进行了: 0+(11)*1/2+...+(n-1)n/2=n(n+1)(n-1)/6所以 时间复杂度为O(n^3).
求解如下几个算法的复杂度 例1 Temp=i;i=j;j=temp; 以上三条单个语句的频度均为1，该程序段 的执行时间是一个与问题规模n无关的常数。 算法的时间复杂度为常数阶，记作 T(n)=O(1)。如果算法的执行时 间不随着 问题规模n的增加而增长，即使算法中有上 千条语句，其执行时间也不过是一个较大 的常数。此类算法的时间复杂度是O(1)。
算法设计及分析(第2版)王红梅胡明习题答案解析
return 0;
}
intmain()
{
char s1[19]="ababcabccabccacbab";
char s2[7]="abccac";
cout<< BF( s1, s2) <<endl;
return 0;
}
//KMP算法
#include<iostream>
using namespace std;
习题1
1. 图论诞生于七桥问题。出生于瑞士的伟大数学家欧拉（Leonhard Euler，1707—1783）提出并解决了该问题。七桥问题是这样描述的：一个人是否能在一次步行中穿越哥尼斯堡（现在叫加里宁格勒，在波罗的海南岸）城中全部的七座桥后回到起点，且每座桥只经过一次，图1.7是这条河以及河上的两个岛和七座桥的草图。请将该问题的数据模型抽象出来，并判断此问题是否有解。
3.分析以下程序段中基本语句的执行次数是多少，要求列出计算公式。
（1）基本语句2*i<n执行了n/2次
基本语句y = y + i * j执行了2/n次
一共执行次数=n/2+n/2=O（n）
（2）基本语句m+=1执行了(n/2)*n=O(n*n)
4.使用扩展递归技术求解下列递推关系式：
（1） （2）
(1) int T(int n)
++low;
b[high]=b[low];
}
b[low]=b[0];
return low;
}
void qsort(int l[],int low,int high)
{
int prvotloc;
算法设计与分析第二版
算法设计与分析第二版1. 前言算法是程序设计中最重要的一环，它是计算机科学的核心。
算法设计与分析是指对算法的设计、实现和错误的检测以及对算法效率的分析。
随着计算机软件和硬件技术的日新月异，人们对计算机处理能力的需求不断提高，研究和开发高效的算法成为了人们追求的目标。
因此，算法设计与分析在计算机科学中的地位越来越重要。
2. 算法设计我们常常需要设计一些算法解决具体问题。
所谓算法就是通过按照一定规则和步骤（计算过程）来实现某一种功能的一种描述。
为了更好地实现算法，我们可以通过以下几个方面加以考虑：2.1 正确性设计算法首要考虑的是其正确性。
一个算法的正确性是指其能够正确地实现所需要的功能。
正确性是设计算法的必要条件。
2.2 可读性设计算法的目的不仅仅是为了完成特定的功能，还需要考虑到算法的可读性。
可读性使得算法更加易于理解，便于后续维护和修改。
在实际开发中，算法的可读性经常成为考虑的一个重点。
2.3 可维护性随着业务的不断变化，经常需要对算法进行维护和改进，因此所设计的算法需要考虑到其可维护性，具体表现在代码的可扩展性、可重用性等。
算法具有高可维护性的优势，可以降低程序错误率，提升程序的健壮性。
3. 算法分析算法分析是指对算法的效率进行分析。
具体包括时间复杂度和空间复杂度。
算法的效率是指算法所需要的时间或者空间资源量。
我们通常采用复杂度来描述算法的效率。
3.1 时间复杂度时间复杂度通常指的是算法的运行时间。
计算时间复杂度时，需要确定算法的基本操作次数和各操作之间的顺序，然后计算基本操作次数所占的时间。
3.2 空间复杂度空间复杂度通常指的是算法所需内存的大小。
在实际程序设计中，除了考虑时间复杂度还需要考虑空间复杂度问题。
算法占用空间大小的分析用于程序性能评估和程序优化。
4. 结论本文简要介绍了算法设计和算法分析的基础知识。
算法设计是指对算法的设计、实现和错误的检测以及对算法效率的分析。
算法分析包括时间复杂度和空间复杂度两个方面。
算法设计与分析(第2版)
出版工作
2018年8月1日，该教材由清华大学出版社出版。
内容简介
内容简介
全书由12章构成，各章的内容如下。
第1章概论：介绍算法的概念、算法分析方法和STL在算法设计中的应用。
教材目录
教材目录
（注：目录排版顺序为从左列至右列 ）
教学资源
教学资源
该教材配有配套教材——《算法设计与分析（第2版）学习与实验指导》，该配套教材涵盖所有练习题、上 机实验题和在线编程题的参考答案。
该教材每个知识点都配套了视频讲解，提供PPT课件、源码、答案、教学大纲、题库、书中全部源程序代码 （在VC++6.0中调试通过）等教学资源。
算法设计与分析（第2版）
20xx年清华大学出版社出版的图书
01 成书过程
03 教材目录源 06 作者简介
基本信息
《算法设计与分析（第2版）》是由李春葆主编，2018年清华大学出版社出版的高等学校数据结构课程系列 教材。该教材适合作为高等院校“算法设计与分析”课程的教材，也可供ACM和各类程序设计竞赛者参考。
第5章回溯法：介绍解空间概念和回溯法算法框架，讨论采用回溯法求解0/1背包问题、装载问题、子集和问 题、n皇后问题、图的m着色问题、任务分配问题、活动安排问题和流水作业调度问题的典型算法。
第6章分枝限界法：介绍分枝限界法的特点和算法框架、队列式分枝限界法和优先队列式分枝限界法，讨论 采用分枝限界法求解0/1背包问题、图的单源最短路径、任务分配问题和流水作业调度问题的典型算法。
该教材介绍了各种常用的算法设计策略，包括递归、分治法、蛮力法、回溯法、分枝限界法、贪心法、动态 规划、概率算法和近似算法等，并讨论了各种图算法和计算几何设计算法。书中配有图表、练习题、上机实验题 和在线编程题。
算法设计与分析基础第2版清华出版社算法分析第2章
算法中的基本操作：它通常是算法最内层循
环中最费时的操作。例如，大多数排序算法 是通过比较列表中的待排序元素（键）来进 行工作的；对于这种算法来说，基本操作就 是对键的比较。
2.2.2 符号О
定义1 我们把函数t(n)属于O(g(n)) ，记作t(n) ∈ O(g(n)) ; 它的成立条件是：对于所有足够大的n， t(n) 的上界由g(n)的常数倍数所确定，也就是说，存在大于 0的常数c和非负的整数n0，使得：
对于所有的n≥ n0来说， t(n) ≤c g(n)
n0之前的情 况无关重要
练习
• Exercise 2.3, P54
– Problem 6
• Exercise 2.4, P61-62
对于所有的n≥ n0来说， c2g(n) ≤t(n) ≤ c1g(n)
n0之前的情 况无关重要
c1 g(n)
t(n) c2 g(n)
n n0 符号Θ：t(n)∈Θ(g(n))
2.2.5渐进符号的有用特性
定理 如果t1(n) ∈O(g1(n))并且t2(n) ∈O(g2(n))， 则
t1(n)+ t2(n)∈O(max{g1(n), g2(n)}) (对于Ω和Θ符 号， 类似的断言也为真) 对于两个连续执行部分组成的算法，应该如何 应用这个特性呢？它意味着该算法的整体效率 是由具有较大的增长次数的部分所决定的，即 它的效率较差的部分.
练习
• Problem 2, 4.b, 5, and 6.a P48
2.3非递归算法的数学分析
清华大学第二版算法分析与设计课件第二章pdf
Average case: A(n) – “average” over inputs of size n
• Number of times the basic operation will be executed on typical input • NOT the average of worst and best case • Expected number of basic operations repetitions considered as a random variable under some assumption about the probability distribution of all possible inputs of size n
Design and Analysis of Algorithms - Chapter 2 5
Example: Sequential search
Problem: Given a list of n elements and a search key K, find an element equal to K, if any. Algorithm: Scan the list and compare its successive elements with K until either a matching element is found (successful search) of the list is exhausted (unsuccessful search) Worst case Best case Average case
See table 2.1
Design and Analysis of Algorithms - Chapter 2
算法设计与分析课程设计
算法设计与分析 课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握基本的算法设计原理，包括贪心算法、分治算法、动态规划等，并能够运用这些原理解决实际问题。
2. 使学生了解不同算法的时间复杂度和空间复杂度分析方法，能够评估算法的效率。
3. 引导学生理解算法的优缺点，并能针对具体问题选择合适的算法进行解决。
技能目标：1. 培养学生运用所学算法原理设计解决实际问题的算法，提高编程实现能力。
2. 培养学生通过分析算法的时间复杂度和空间复杂度，对算法进行优化和改进的能力。
3. 提高学生运用算法思维解决问题的能力，培养逻辑思维和创新能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对算法学习的兴趣，培养主动探索、积极思考的学习态度。
2. 培养学生团队协作精神，学会与他人分享算法设计心得，共同解决问题。
3. 使学生认识到算法在现实生活中的重要性，提高对计算机科学的认识和兴趣。
课程性质：本课程为计算机科学领域的一门核心课程，旨在培养学生的算法设计与分析能力。
学生特点：学生已经具备一定的编程基础和逻辑思维能力，但对复杂算法的设计与分析仍需加强。
教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，引导学生通过自主探究、团队合作等方式，达到课程目标。
在教学过程中，注重分解目标，将目标具体化为可衡量的学习成果，以便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 算法基本原理：- 贪心算法：介绍贪心算法原理及其应用场景，结合实际案例进行分析。
- 分治算法：阐述分治算法的设计思想及其应用，举例说明。
- 动态规划：讲解动态规划的基本概念、原理和应用，分析典型问题。
2. 算法分析：- 时间复杂度分析：介绍大O表示法，分析常见算法的时间复杂度。
- 空间复杂度分析：阐述空间复杂度的概念，分析常见算法的空间复杂度。
3. 算法优化与改进：- 针对典型问题，分析现有算法的优缺点，探讨优化方向。
- 引导学生通过算法分析，提出改进方案，并进行实现。
4. 教学大纲安排：- 第一章：算法基本原理（贪心算法、分治算法、动态规划）- 第二章：算法分析（时间复杂度、空间复杂度）- 第三章：算法优化与改进5. 教材章节和内容列举：- 教材第3章：贪心算法及其应用- 教材第4章：分治算法及其应用- 教材第5章：动态规划及其应用- 教材第6章：算法分析（时间复杂度、空间复杂度）- 教材第7章：算法优化与改进教学内容确保科学性和系统性，结合实际案例进行讲解，使学生能够逐步掌握算法设计与分析的方法。
《算法设计与分析》教案
《算法设计与分析》教案算法设计与分析是计算机科学与技术专业的一门核心课程，旨在培养学生具备算法设计、分析和优化的能力。
本课程通常包括算法基础、算法设计方法、高级数据结构以及算法分析等内容。
本教案主要介绍了《算法设计与分析》课程的教学目标、教学内容、教学方法和评价方法等方面。
一、教学目标本课程的教学目标主要包括以下几个方面：1.掌握算法设计的基本思想和方法。
2.熟悉常见的算法设计模式和技巧。
3.理解高级数据结构的原理和应用。
4.能够进行算法的时间复杂度和空间复杂度分析。
5.能够使用常见的工具和软件进行算法设计和分析。
二、教学内容本课程的主要教学内容包括以下几个方面：1.算法基础：算法的定义、性质和分类，时间复杂度和空间复杂度的概念和分析方法。
2.算法设计方法：贪心算法、分治算法、动态规划算法、回溯算法等算法设计思想和方法。
3.高级数据结构：堆、树、图等高级数据结构的原理、实现和应用。
4.算法分析：渐进分析法、均摊分析法、递归方程求解等算法分析方法。
5. 算法设计与分析工具：常见的算法设计和分析工具，如C++、Java、Python和MATLAB等。
三、教学方法本课程采用多种教学方法结合的方式，包括讲授、实践和讨论等。
1.讲授：通过教师讲解理论知识，引导学生掌握算法的基本思想和方法。
2.实践：通过课堂上的编程实验和课后作业，培养学生动手实践的能力。
3.讨论：通过小组讨论和学生报告，促进学生之间的交流和合作，提高学习效果。
四、评价方法为了全面评价学生的学习情况，本课程采用多种评价方法，包括考试、作业和实验报告等。
1.考试：通过期中考试和期末考试，检验学生对算法设计和分析的理解和掌握程度。
2.作业：通过课后作业，检验学生对算法设计和分析的实践能力。
3.实验报告：通过编程实验和实验报告，检验学生对算法设计和分析工具的应用能力。
五、教学资源为了支持教学工作，我们为学生准备了如下教学资源：1.课件：编写了详细的教学课件，包括理论知识的讲解和案例分析。
算法设计与分析(第2版)
2016年2月1日，该教材由清华大学出版社出版。
内容简介
该教材为计算机类专业核心课程“算法设计与分析”教材，全书以算法设计技术和分析方法为主线来组织各 知识单元。全书共10章，第1章是基础知识，介绍和算法设计与分析有关的基本概念、符号和数学知识；第2~5章 分别阐述分治策略、动态规划、贪心法、回溯与分支限界等算法设计技术；第6章介绍算法分析与问题的计算复杂 度；第7章是NP完全性理论；第8章是近似算法；第9章是随机算法；第10章介绍处理难解问题的策略。
该教材的主要特点是：
作者简介
屈婉玲，女，北京大学信息科学技术学院及软件与微电子学院教授、博士生导师。主讲算法分析与复杂性理 论、算法分析与设计等研究生必修课。研究方向为算法设计与分析、软件形式化方法。
刘田，博士，北京大学信息科学技术学院副教授。主要研究方向为算法分析与计算复杂性理论。长期主讲 “集合论与图论”、“理论计算机科学基础”等课程，2006年和2013年先后两次获得了北京大学教学优秀奖。
算法设计与分析（第2版）
20xx年清华大学出版社出版的图书
01 成书过程
03 教材目录 05 教材特色
目录
02 内容简介设计与分析（第2版）》是由屈婉玲、刘田、张立昂、王捍贫编著，2016年清华大学出版社出版的21 世纪大学本科计算机专业系列教材、普通高等教育“十一五”国家级规划教材。该教材适合作为大学计算机科学 与技术、软件工程、信息安全、信息与计算科学等专业本科生和研究生的教学用书，也可以作为从事实际问题求 解的算法设计与分析工作的科技人员的参考。
该教材为计算机类专业核心课程“算法设计与分析”教材，全书以算法设计技术和分析方法为主线来组织各 知识单元，主要内容包括基础知识、分治策略、动态规划、贪心法等。
算法设计与分析课程设计
算法设计与分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握基本的算法设计与分析原理，理解算法复杂度的概念及其重要性。
2. 使学生能够运用正确的数据结构解决实际问题，并能够分析不同算法的性能优劣。
3. 引导学生掌握至少两种算法设计方法（如递归、分治、贪心等），并能够应用到具体问题中。
技能目标：1. 培养学生运用计算机编程语言实现算法的能力，提高代码质量与效率。
2. 培养学生通过分析问题，设计合适算法解决问题的能力，提高解决问题的策略选择与优化水平。
3. 培养学生合作交流、批判性思维和创新能力，能够在团队中发挥积极作用。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对算法设计与分析的热爱，激发学生的学习兴趣，增强自信心。
2. 培养学生具备良好的算法思维，认识到算法在解决实际问题中的价值，提高社会责任感。
3. 引导学生树立正确的价值观，认识到团队合作的重要性，培养尊重他人、乐于分享的良好品质。
本课程针对高年级学生，结合学科特点，注重理论与实践相结合，旨在提高学生的算法素养和实际操作能力。
课程性质强调实用性、操作性和创新性，教学要求关注学生的个体差异，充分调动学生的主观能动性，使他们在合作与实践中不断提高。
通过本课程的学习，学生将能够具备解决复杂问题的能力，为未来的学术研究或职业发展打下坚实基础。
二、教学内容1. 算法基础理论：包括算法复杂度分析（时间复杂度、空间复杂度），算法效率评价，以及不同算法之间的比较。
教材章节：第1章 算法基础2. 数据结构：重点复习数组、链表、栈、队列、树等基本数据结构，并探讨它们在算法中的应用。
教材章节：第2章 数据结构3. 算法设计方法：详细讲解递归、分治、贪心、动态规划等算法设计方法，通过实例分析每种方法的优缺点。
教材章节：第3章 算法设计方法4. 算法实践与应用：选取经典算法问题，如排序、查找、图论等，让学生动手编程实现，并分析其性能。
教材章节：第4章 算法实践与应用5. 算法优化策略：介绍常见的算法优化技巧，如剪枝、动态规划优化等，提高学生优化算法的能力。
算法设计与分析 王红梅 第二版 第2章_ 算法分析基础汇总
13
2.1.4 非递归算法的时间复杂性分析
例2.6 分析例2.2中起泡排序算法的时间复杂性
基本语句是比较操作r[j]>r[j+1]
最好情况：记录已经是升序排列，算法只执行一次，比较n-1次， 时间复杂性为O(n)
最坏情况：记录是降序排列，每趟只是无序序列中最大的记录
交换到最终位置，所以算法执行n-1趟，第i趟比较n-i次比较，
i0
r 1
2.2 算法的空间复杂性分析
算法在运行过程中所需的存储空间包括： （1）输入输出数据占用的空间。取决于问题，与算法无关 （2）算法本身占用的空间。大小固定 （3）执行算法需要的辅助空间。空间复杂性所指
S(n)=O(f(n))
算法
输入输出数据
辅助空间
2.2 算法的空间复杂性分析
T(2)=1≤22成立，对所有i≤n，假设T(i)≤i2，则：
T(2n)＝2T(n)+2n≤2n2+2n ≤4n2=(2n)2
故得，T(n)=O(n2)成立
2. 猜测技术
O(n2)是最小上限？如果猜测更小一些，如T(n)≤cn，证明失败。 即说明上限 应在n和n2之间。 再试试T(n)≤nlogn T(2)=1≤ 2log2成立，对所有i≤n，假设T(i)≤ nlogn ，则： T(2n)＝2T(n)+2n≤2nlogn +2n=2n(logn+1) =2nlog(2n) 故得，T(n)=O(nlogn)成立
3. 通用分治递推式
m
(1)r < 1: ri <
1
,由于am nlogb a ,所以T (n) O(nlogb a )
i0 1 r
m
算法设计与分析课程设计(完整版)
HUNAN CITY UNIVERSITY 算法设计与分析课程设计题目：求最大值与最小值问题专业：学号：姓名：指导教师：成绩：二0年月日一、问题描述输入一列整数，求出该列整数中的最大值与最小值。
二、课程设计目的通过课程设计，提高用计算机解决实际问题的能力，提高独立实践的能力，将课本上的理论知识和实际有机的结合起来，锻炼分析解决实际问题的能力。
提高适应实际，实践编程的能力。
在实际的编程和调试综合试题的基础上，把高级语言程序设计的思想、编程巧和解题思路进行总结与概括，通过比较系统地练习达到真正比较熟练地掌握计算机编程的基本功，为后续的学习打下基础。
了解一般程序设计的基本思路与方法。
三、问题分析看到这个题目我们最容易想到的算法是直接比较算法：将数组的第 1 个元素分别赋给两个临时变量：fmax:=A[1]; fmin:=A[1]; 然后从数组的第 2 个元素 A[2]开始直到第 n个元素逐个与 fmax 和 fmin 比较，在每次比较中，如果A[i] > fmax，则用 A[i]的值替换 fmax 的值；如果 A[i] < fmin，则用 A[i]的值替换 fmin 的值；否则保持 fmax（fmin）的值不变。
这样在程序结束时的fmax、fmin 的值就分别是数组的最大值和最小值。
这个算法在最好、最坏情况下，元素的比较次数都是 2(n-1)，而平均比较次数也为 2(n-1)。
如果将上面的比较过程修改为：从数组的第 2 个元素 A[2]开始直到第 n 个元素，每个 A[i]都是首先与 fmax 比较，如果 A[i]>fmax,则用 A[i]的值替换 fmax 的值；否则才将 A[i]与 fmin 比较，如果 A[i] < fmin，则用 A[i]的值替换 fmin 的值。
这样的算法在最好、最坏情况下使用的比较次数分别是 n-1 和 2(n-1),而平均比较次数是 3(n-1)/2,因为在比较过程中，将有一半的几率出现 A[i]>fmax 情况。
算法设计与分析(第2版)
作者简介
王晓东，男，1957年3月出生，福州大学计算机系教授，福建省计算机学会理事长。研究领域是算法设计与 算法评价，基于计算机络和信息安全的大规模问题求解算法与数据结构，信息可视化技术。几何计算，并行和分 布式算法设计，计算复杂性理论。先后主持了与算法设计与分析有关的国家自一然科学基金项目、国家优秀留学 回国人一员基金项目、福建省杰出人才基金项目和省自然科学基金项目等7个研究课题；获得国家科技进步二等奖 1项，省科技进步二等奖3项。主持国家精品课程“算法与数据结构”，和福建省优质硕士学位课程“算法设计与 分析”的课程建设，获2005年福建省教学成果一等奖。在国内外重要学术刊物上发表有创见性的论文50余篇；正 式出版《算法设计与分析》等学术著作7部，在算法复杂性研究方面取得了一系列理论研究成果和应用成果。例如， 在对著名的凸壳问题的计算复杂性研究成果中推广了关于判定树模型下问题的计算复杂性下界的著名的Ben-Or， 并应用于分析凸壳问题的计算复杂性，在较_般的情况下改进和完善了国际算法界知名学者Aggarwal、Steele和 Yao等提出的关于凸壳问题计算复杂性下界的结果。研究成果得到同行专家的好评并被国内权威刊物所引用。
内容提要
为了适应培养我国21世纪计算机各类人才的需要，结合我国高等学校教育工作的现状，立足培养学生能跟上 国际计算机科学技术的发展水平，更新教学内容和教学方法，提高教学质量，本书以算法设计策略为知识单元， 系统地介绍计算机算法的设计方法与分析技巧，以期为计算机科学与技术学科的Байду номын сангаас生提供广泛而坚实的计算机算 法基础知识。
目录
第1章算法引论 1.1算法与程序 1.2表达算法的抽象机制 1.3描述算法 1.4算法复杂性分析 小结 习题 第2章递归与分治策略 2.1递归的概念 2.2分治法的基本思想 2.3二分搜索技术
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算法设计与分析第2版课程设计
一、背景介绍
近年来，随着计算机科学的不断发展，算法设计与分析成为了计算
机专业中的一门重要课程。
算法能够帮助我们解决各种各样的计算问题，因此算法设计与分析的研究具有重要意义。
《算法设计与分析》是一本经典的教材，本课程以该教材为基础，
旨在通过实践课程设计来帮助学生更好地掌握算法设计与分析的知识
和技能。
二、课程设计目标
本课程设计旨在达到以下目标：
1.掌握常见的算法设计思想和设计方法；
2.熟练掌握常见的算法分析方法；
3.实战模拟算法设计与分析过程；
4.掌握算法实现的基本技能；
5.培养解决实际问题的算法设计和分析能力。
三、课程设计内容
1.熟悉算法设计与分析的基本概念和方法；
2.掌握基本计算机算法，如排序、查找、字符串算法等；
3.学习经典的算法设计思想，如贪心算法、动态规划算法等；
4.学习经典的图形算法，如最小生成树、最短路径等；
5.学习分治法、回溯法、分支界限法等经典算法思想；
6.学习并行算法和数据压缩算法。
四、课程设计要求
1.设计一种算法，该算法可以解决某个实际问题；
2.对该算法进行正确性、时间复杂度和空间复杂度分析；
3.使用C++语言或Python语言实现算法，并编写测试程序以
验证算法正确性；
4.撰写算法设计与分析报告，包括算法设计思路、算法流程
图、算法时间空间复杂度分析及实验结果分析。
五、课程设计评分明细
评分项分值
算法设计思路30分
算法流程图20分
时间复杂度20分
空间复杂度20分
实验结果分析30分
代码实现30分
稳定性测试20分
报告内容30分
总分200分
六、课程设计参考资料
1.《算法设计与分析》第2版，作者：（美）艾德曼
（Egbert）等；
2.《算法精解：创意型算法图形为例》，作者：谢路云；
3.《Python数据结构与算法分析》，作者：姜有为等；
4.LeetCode OJ 等算法竞赛网站。
七、结语
算法设计与分析是一门非常重要的学科，可以帮助我们解决各种计算问题。
通过本课程设计，我们可以学习到许多经典的算法设计思想和分析方法，培养解决实际问题的算法设计和分析能力，同时也可以提高我们的编程水平。
希望通过本课程设计的学习，大家可以深入理解算法设计与分析的本质，更好地掌握算法设计与分析的知识和技能，并在今后的学习和工作中得到更好的应用和实践。