算法设计与分析课程设计-三次捡苹果

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《高等计算机算法-博士研究生》课程教学大纲

1.算法研究引论（2学时）：课程的学习心、分治、动态规划）。
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。

c语言排序课程设计

c语言排序课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够掌握C语言中的排序算法原理，包括冒泡排序、选择排序和插入排序。

2. 学生能够理解排序算法的时间复杂度和空间复杂度，并能够进行比较和分析。

3. 学生能够运用C语言编写并调试排序算法程序，实现对整数数组的排序操作。

技能目标：1. 学生能够运用所学知识独立设计并实现至少两种排序算法。

2. 学生能够通过分析问题，选择合适的排序算法解决实际问题。

3. 学生能够运用调试工具对排序算法进行测试和优化，提高程序的执行效率。

情感态度价值观目标：1. 学生通过学习排序算法，培养解决问题的逻辑思维能力和程序设计能力。

2. 学生在合作交流中，学会倾听他人意见，提高团队协作能力。

3. 学生在探索排序算法的过程中，培养对编程的兴趣和热情，树立正确的计算机科学价值观。

分析课程性质、学生特点和教学要求：1. 课程性质：本课程为C语言程序设计中的算法部分，旨在让学生掌握排序算法的基本原理和实现方法。

2. 学生特点：学生已具备C语言基础知识，有一定的编程能力，但对算法的理解和应用尚需加强。

3. 教学要求：教师应注重启发式教学，引导学生通过实例分析、动手实践和小组讨论，掌握排序算法的核心知识，提高编程技能。

同时，关注学生的情感态度价值观的培养，激发学生的学习兴趣和动力。

通过分解课程目标为具体学习成果，为教学设计和评估提供依据。

二、教学内容1. 排序算法原理：- 冒泡排序：介绍冒泡排序的基本思想和步骤，分析其时间复杂度和空间复杂度。

- 选择排序：讲解选择排序的原理和过程，分析其时间复杂度和空间复杂度。

- 插入排序：阐述插入排序的基本原理，分析其时间复杂度和空间复杂度。

2. 排序算法应用：- 编写冒泡排序、选择排序和插入排序的C语言程序。

- 通过实例演示，让学生了解排序算法在实际问题中的应用。

3. 算法分析与优化：- 对比分析冒泡排序、选择排序和插入排序的性能，探讨各种排序算法的优缺点。

排序算法分析课程设计

排序算法分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解排序算法的基本概念和分类；2. 掌握冒泡排序、选择排序和插入排序的原理及实现步骤；3. 了解不同排序算法的时间复杂度和空间复杂度；4. 能够分析实际问题，选择合适的排序算法解决问题。

技能目标：1. 能够运用编程语言实现冒泡排序、选择排序和插入排序；2. 能够通过对比分析，评估不同排序算法的性能；3. 能够运用所学知识解决实际生活中的排序问题。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对算法学习的兴趣和积极性；2. 培养学生的团队合作意识和解决问题的能力；3. 增强学生对计算机科学的认识，提高信息素养。

分析课程性质、学生特点和教学要求：1. 课程性质：本课程为计算机科学领域的基础课程，排序算法是算法设计与分析的重要部分，具有实际应用价值；2. 学生特点：五年级学生，具备一定的编程基础和逻辑思维能力，对新鲜事物充满好奇心；3. 教学要求：结合实际案例，以学生为主体，注重启发式教学，培养学生的实践能力和创新精神。

二、教学内容1. 排序算法基本概念：介绍排序算法的定义、作用和分类；- 教材章节：第二章第二节；- 内容列举：排序算法的定义、分类及其应用场景。

2. 冒泡排序：讲解冒泡排序的原理、实现步骤及优化方法；- 教材章节：第三章第一节；- 内容列举：冒泡排序的基本思想、实现过程、时间复杂度及优化。

3. 选择排序：介绍选择排序的原理、实现步骤及性能分析；- 教材章节：第三章第二节；- 内容列举：选择排序的基本思想、实现过程、时间复杂度及优缺点。

4. 插入排序：讲解插入排序的原理、实现步骤及性能分析；- 教材章节：第三章第三节；- 内容列举：插入排序的基本思想、实现过程、时间复杂度及优缺点。

5. 排序算法对比分析：分析冒泡排序、选择排序和插入排序的优缺点，探讨在不同场景下如何选择合适的排序算法；- 教材章节：第三章第四节；- 内容列举：排序算法的性能比较、适用场景及选择策略。

算法设计与分析常见习题及详解

算法设计与分析常见习题及详解⽆论在以后找⼯作还是⾯试中，都离不开算法设计与分析。

本博⽂总结了相关算法设计的题⽬，旨在帮助加深对贪⼼算法、动态规划、回溯等算法的理解。

1、计算下述算法执⾏的加法次数：输⼊：n =2^t //t 为整数输出：加法次数 k K =0while n >=1 do for j =1 to n do k := k +1 n = n /2return k解析：第⼀次循环执⾏n次加法，第⼆次循环执⾏1/2次加法，第三次循环执⾏1/次加法…因此，上述算法执⾏加法的次数为==2n-12、考虑下⾯每对函数 f(n) 和 g(n) ，如果它们的阶相等则使⽤Θ记号，否则使⽤ O 记号表⽰它们的关系解析：前导知识：，因为解析：，因为解析:，因为解析：解析:3、在表1.1中填⼊ true 或 false解析：利⽤上题的前导知识就可以得出。

2=21/4n +n +21n +41...+1n +n −n +21n −21n +41....−1f (n )=(n −2n )/2，g (n )=6n1<logn <n <nlogn <n <2n <32<n n !<n ng (n )=O (f (n ))f (n )=Θ(n ),g (n )=2Θ(n )f (n )=n +2,g (n )=n n 2f (n )=O (g (n ))f (n )=Θ(n ),g (n )=Θ(n )2f (n )=n +nlogn ,g (n )=n nf (n )=O (g (n ))f (n )=Θ(nlogn ),g (n )=Θ(n )23f (n )=2(log ),g (n )=n 2logn +1g (n )=O (f (n ))f (n )=log (n !),g (n )=n 1.05f (n )=O (g (n ))4、对于下⾯每个函数 f(n),⽤f(n) =Θ(g(n))的形式，其中g(n)要尽可能简洁，然后按阶递增序排列它们（最后⼀列）解析：最后⼀个⽤到了调和公式：按阶递增的顺序排列：、、、、、、、、、(n −2)!=Θ((n −2)!)5log (n +100)=10Θ(logn )2=2n Θ(4)n 0.001n +43n +31=Θ(n )4(lnn )=2Θ(ln n )2+3n logn =Θ()3n 3=n Θ(3)n log (n !)=Θ(nlogn )log (n )=n +1Θ(nlogn )1++21....+=n1Θ(logn )=∑k =1nk 1logn +O (1)1++21....+n 15log (n +100)10(lnn )2+3n logn log (n !)log (n )n +10.001n +43n +313n 22n (n −2)!5、求解递推⽅程前导知识：主定理前导知识：递归树：例⼦：递归树是⼀棵节点带权的⼆叉树，初始递归树只有⼀个结点，标记为权重W(n)，然后不断进⾏迭代，最后直到树种不再含有权为函数的结点为⽌，然后将树根结点到树叶节点的全部权值加起来，即为算法的复杂度。

《计算机算法设计与分析》课程设计

《计算机算法设计与分析》课程设计用分治法解决快速排序问题及用动态规划法解决最优二叉搜索树问题及用回溯法解决图的着色问题一、课程设计目的：《计算机算法设计与分析》这门课程是一门实践性非常强的课程，要求我们能够将所学的算法应用到实际中，灵活解决实际问题。

通过这次课程设计，能够培养我们独立思考、综合分析与动手的能力，并能加深对课堂所学理论和概念的理解，可以训练我们算法设计的思维和培养算法的分析能力。

二、课程设计内容：1、分治法：（2）快速排序；2、动态规划：（4）最优二叉搜索树；3、回溯法：（2）图的着色。

三、概要设计：分治法—快速排序：分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。

递归地解这些子问题，然后将各个子问题的解合并得到原问题的解。

分治法的条件：（1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决；（2) 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质；（3) 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解；（4) 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子子问题。

抽象的讲，分治法有两个重要步骤：（1）将问题拆开；（2）将答案合并；动态规划—最优二叉搜索树：动态规划的基本思想是将问题分解为若干个小问题，解子问题，然后从子问题得到原问题的解。

设计动态规划法的步骤：（1）找出最优解的性质，并刻画其结构特征；（2）递归地定义最优值（写出动态规划方程）；（3）以自底向上的方式计算出最优值；（4）根据计算最优值时得到的信息，构造一个最优解。

●回溯法—图的着色回溯法的基本思想是确定了解空间的组织结构后，回溯法就是从开始节点（根结点）出发，以深度优先的方式搜索整个解空间。

这个开始节点就成为一个活结点，同时也成为当前的扩展结点。

在当前的扩展结点处，搜索向纵深方向移至一个新结点。

这个新结点就成为一个新的或节点，并成为当前扩展结点。

算法设计与分析复习题目及答案

分治法1、二分搜索算法是利用（?分治策略）实现的算法。

9. 实现循环赛日程表利用的算法是（分治策略）27、Strassen矩阵乘法是利用（分治策略?）实现的算法。

34．实现合并排序利用的算法是（分治策略）。

实现大整数的乘法是利用的算法（?分治策略）。

17．实现棋盘覆盖算法利用的算法是（分治法）。

29、使用分治法求解不需要满足的条件是（子问题必须是一样的）。

不可以使用分治法求解的是（0/1背包问题）。

动态规划下列不是动态规划算法基本步骤的是（构造最优解）下列是动态规划算法基本要素的是（子问题重叠性质）。

下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是（动态规划法?）备忘录方法是那种算法的变形。

（动态规划法）最长公共子序列算法利用的算法是（?动态规划法）。

矩阵连乘问题的算法可由（动态规划算法B）设计实现。

实现最大子段和利用的算法是（??动态规划法?? ）。

贪心算法能解决的问题：单源最短路径问题，最小花费生成树问题，背包问题，活动安排问题，不能解决的问题：N皇后问题，0/1背包问题是贪心算法的基本要素的是（贪心选择性质和最优子结构性质）。

回溯法回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是（排列树）。

剪枝函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略回溯法的效率不依赖于下列哪些因素（确定解空间的时间）分支限界法最大效益优先是（?分支界限法）的一搜索方式。

分支限界法解最大团问题时，活结点表的组织形式是（?最大堆）。

分支限界法解旅行售货员问题时，活结点表的组织形式是（最小堆）优先队列式分支限界法选取扩展结点的原则是（结点的优先级）在对问题的解空间树进行搜索的方法中,一个活结点最多有一次机会成为活结点的是( 分支限界法).从活结点表中选择下一个扩展结点的不同方式将导致不同的分支限界法,以下除( 栈式分支限界法)之外都是最常见的方式.（1）队列式(FIFO)分支限界法：按照队列先进先出（FIFO）原则选取下一个节点为扩展节点。

（2）优先队列式分支限界法：按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的节点成为当前扩展节点。

算法分析与设计实验三贪心算法

实验三贪心算法实验目的1. 掌握贪心法的基本思想方法；2. 了解适用于用贪心法求解的问题类型，并能设计相应贪心法算法；3. 掌握贪心算法复杂性分析方法分析问题复杂性。

预习与实验要求1. 预习实验指导书及教材的有关内容，掌握贪心法的基本思想；2. 严格按照实验内容进行实验，培养良好的算法设计和编程的习惯；3. 认真听讲，服从安排，独立思考并完成实验。

实验设备与器材硬件：PC机软件：C++或Java等编程环境实验原理有一类问题是要从所有的允许解中求出最优解，其策略之一是“贪心法”，即逐次实施“贪心选择”：在每个选择步骤上做出的选择都是当前状态下最优的。

贪心选择依赖于在此之前所做出的选择，但不依赖于后续步骤所需要的选择，即不依赖于后续待求解子问题。

显然，这种选择方法是局部最优的，但不是从问题求解的整体考虑进行选择，因此不能保证最后所得一定是最优解。

贪心法是求解问题的一种有效方法，所得到的结果如果不是最优的，通常也是近似最优的。

实验内容以下几个问题选做一项：1. 用贪心法实现带有期限作业排序的快速算法应用贪心设计策略来解决操作系统中单机、无资源约束且每个作业可在等量时间内完成的作业调度问题。

假定只能在一台机器上处理N个作业，每个作业均可在单位时间内完成；又假定每个作业i都有一个截止期限di>0（它是整数），当且仅当作业i在它的期限截止以前被完成时，则获得pi的效益。

这个问题的一个可行解是这N个作业的一个子集合J，J中的每个作业都能在各自的截止期限之前完成。

可行解的效益值是J中这些作业的效益之和，即Σp。

具有最大效益值的可行解就是最优解。

2. 实现K元归并树贪心算法两个分别包含n个和m个记录的已分类文件可以在O（n+m）时间内归并在一起而得到一个分类文件。

当要把两个以上的已分类文件归并在一起时，可以通过成对地重复归并已分类的文件来完成。

例如：假定X1,X2,X3,X4是要归并的文件，则可以首先把X1和X2归并成文件Y1，然后将Y1和X3归并成Y2，最后将Y2和X4归并，从而得到想要的分类文件；也可以先把X1和X2归并成Y1，然后将X3和X4归并成Y2，最后归并Y1和Y2而得到想要的分类文件。

算法设计与分析王晓东

习题2-1 求下列函数的渐进表达式：3n^2+10n; n^2/10+2n; 21+1/n; logn^3; 10 log3^n 。

解答：3n^2+10n=O(n^2),n^2/10+2^n=O(2^n),21+1/n=O(1),logn^3=O(logn),10log3^n=O(n).习题2-3 照渐进阶从低到高的顺序排列以下表达式：n!，4n^2,logn,3^n,20n,2,n^2/3。

解答：照渐进阶从高到低的顺序为：n!、3^n、4n^2 、20n、n^2/3、logn、2习题2-4(1)假设某算法在输入规模为n时的计算时间为T(n)=3*2^n。

在某台计算机上实现并完成该算法的时间为t秒。

现有另外一台计算机，其运行速度为第一台计算机的64倍，那么在这台新机器上用同一算法在t秒内能解输入规模为多大的问题？(2)若上述算法的计算时间改进为T(n)=n^2，其余条件不变，则在新机器上用t秒时间能解输入规模多大的问题？(3)若上述算法的计算时间进一步改进为,其余条件不变，那么在新机器上用t秒时间能解输入规模多大的问题？解答：(1)设能解输入规模为n1的问题，则t=3*2^n=3*2^n/64,解得n1=n+6(2)n1^2=64n^2得到n1=8n(3)由于T（n)=常数，因此算法可解任意规模的问题。

习题2-5 XYZ公司宣称他们最新研制的微处理器运行速度为其竞争对手ABC公司同类产品的100倍。

对于计算复杂性分别为n，n^2，n^3和n!的各算法，若用ABC公司的计算机能在1小时内能解输入规模为n的问题，那么用XYZ公司的计算机在1小时内分别能解输入规模为多大的问题？解答：n'=100nn'^2=100n^2得到n'=10nn'^3=100n^3得到n'=4.64nn'!=100n!得到n'<n+log100=n+6.64习题2-6对于下列各组函数f(n)和g(n)，确定f(n)=O(g(n))或f(n)=Ω(g(n))或f(n)=θ（g(n)），并简述理由。

算法设计与分析课程实验教学改革的研究

本科专业的一门选修课，可对该课程的实验教学内容、实验教学方法、实验教学手
让学生了解各个领域都有其独特的算法，拓宽他们的专业知识面，让学生体会算
法的重要性，从而激发学习动力。最后，融入研究新内容，提出新问
段和考核方法等四方面进行改革。
算法设计与分析课程既是计算机科学与技术本科专业的专业课，又是其他专业如信息管理、应用与计算数学的专
业课，其前导课程主要有 “ 序设计 ” 程、
首先，根据学生情况选择合适的内容。由于本课程的实践性较强，实验课
尤为重要；设计实验课内容成为本课程
时空复杂度分析，建立计算机与应用问题之间的桥梁，要求学生在设计具体算
０
与算法基本思想相关的共同点，将算法
鼓励师生之间开展辩论，鼓励学生大胆提出自己的想法。所选实验内容应有代
问题的解答。同时，网站还经常更新一些生活和工作中遇到的真实问题，鼓励学生踊跃参与更新。对那些提出有一定
件。通过该课程的学习，学生应该掌握
【关键词】算法设计实验教学
学方法教学改革
教
递归与分治、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法和概率等经典算法的
设计和分析技巧，并能灵活地用于解决
题。为了激发学生的学习兴趣，应密切
算法设计与分析课程实验教学改革的研究

算法分析与设计课设

成绩评定表课程设计任务书摘要为了满足人们对大数据量信息处理的渴望，为解决各种实际问题，计算机算法学得到了飞速的发展，线性规划、动态规划、贪心策略等一系列运筹学模型纷纷运用到计算机算法学中，产生了解决各种现实问题的有效算法。

虽然设计一个好的求解算法更像是一门艺术而不像是技术 ,但仍然存在一些行之有效的、能够用于解决许多问题的算法设计方法 ,你可以使用这些方法来设计算法 ,并观察这些算法是如何工作的。

一般情况下,为了获得较好的性能,必须对算法进行细致的调整。

但是在某些情况下,算法经过调整之后性能仍无法达到要求,这时就必须寻求另外的方法来求解该问题。

动态规划的基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解成若干份的子问题，先分别解决好子问题，然后从子问题中得到最终解。

但动态规划中的子问题往往不是相互独立的，而是彼此之间有影响，因为有些子问题可能要重复计算多次，所以利用动态规划使这些子问题只计算一次。

回溯法在用来求问题的所有解时，要回溯到根，且根结点的所有可行的子树都已被搜索遍才结束。

而回溯法在用来求问题的任一解时，只要搜索到问题的一个解就可以结束。

这就是以深度优先的方式系统地搜索问题解的回溯算法，它适用于解决一些类似n皇后问题等求解方案问题，也可以解决一些最优化问题。

在做题时，有时会遇到这样一类题目，它的问题可以分解，但是又不能得出明确的动态规划或是递归解法，此时可以考虑用回溯法解决此类问题。

回溯法的优点在于其程序结构明确，可读性强，易于理解，而且通过对问题的分析可以大大提高运行效率。

关键词：算法；动态规划；回溯法；目录一、问题描述 (1)1.1k乘积问题 (1)1.2最小重量机器问题 (1)二、算法设计 (1)三、设计原理 (2)3.1动态规划 (2)3.2回溯法 (2)四、问题分析与设计 (3)4.1k乘积问题 (3)4.2最小重量机器设计问题 (4)五、算法实现 (4)5.1k乘积问题 (4)5.2最小重量机器问题 (7)六、结果分析 (10)总结 (11)参考文献 (12)一、问题描述1.1k乘积问题设I是一个n位十进制整数。

算法设计与分析(试题A卷)

四川师范大学成教×××专业×××层次半脱产形式期末考试期末试卷第1页( 共6页)《算法设计与分析》课程试卷(A)答卷说明：1、考试方式闭卷2、满分100分一、单项选择题（每小题3分，共30分）1、动态规划算法的基本要素为（）。

A 、最优子结构性质与贪心选择性质B 、重叠子问题性质与贪心选择性质C 、最优子结构性质与重叠子问题性质D.、预排序与递归调用2、算法分析中，记号O 表示（），记号Ω表示（），记号Θ表示（）。

A 、渐进下界B 、渐进上界C 、非紧上界D 、紧渐进界E 、非紧下界3、以下关于渐进记号的性质是正确的有：（）A 、f (n)(g(n)),g(n)(h(n))f (n)(h(n))=Θ=Θ⇒=ΘB 、f (n)O(g(n)),g(n)O(h(n))h(n)O(f (n))==⇒=C 、O(f(n))+O(g(n)) = O(min{f(n),g(n)})D 、f (n)O(g(n))g(n)O(f (n))=⇔=4、下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是（）。

四川师范大学成教××专业××层次××形式期末考试 ××试卷第2页( 共6页) A 、备忘录法 B 、动态规划法 C 、贪心法 D 、回溯法5、衡量一个算法好坏的标准是（）。

A 、运行速度快B 、占用空间少C 、时间复杂度低D 、代码段6、实现棋盘覆盖算法利用的算法是（）。

A 、分治法B 、动态规划法C 、贪心法D 、回溯法7、下面关于NP 问题说法正确的是（）。

A 、NP 问题都是不可能解决的问题B 、P 类问题包含在NP 类问题中C 、NP 完全问题是P 类问题的子集D 、NP 类问题包含在P 类问题中8、矩阵连乘问题的算法可由（）设计实现。

A 、分支界限算法B 、动态规划算法C 、贪心算法9、（）是贪心算法与动态规划算法的共同点。

算法设计技巧与分析英文版课程设计 (2)

Algorithm Design Techniques and Analysis Course Design(English Version)IntroductionAlgorithm design is an essential component of computer science. Whether you are designing a new application ortrying to optimize an existing one, the ability to develop efficient algorithms can significantly impact performance, scalability, and user experience. The Algorithm Design Techniques and Analysis course is designed to provide insight into the core principles and methods of algorithm design, as well as the techniques and tools necessary for algorithm analysis.Course ObjectivesThe primary objective of this course is to enhance students’ ability to develop and analyze algorithms effectively. By the end of this course, students should be able to:•Understand the importance of algorithm design and analysis in computer science;•Employ a systematic approach to the design and analysis of algorithms;•Analyze algorithms for their time and space complexity;•Understand the difference between worst-case and average-case analysis;•Apply various algorithm design techniques to solve common problems, such as searching, sorting, and graph traversal;•Develop efficient implementations of algorithms using programming languages;•Apply the principles of algorithm design and analysis to real-world problems.Course OutlineWeek 1: Introduction to Algorithm Design and Analysis •Importance of algorithm design and analysis in computer science;•The role of algorithms in modern computing;•Overview of algorithm design techniques and analysis.Week 2: Algorithm Analysis•The basics of algorithm analysis;•Time and space complexity;•Worst-case and average-case analysis;•Asymptotic notation (Big O, Big Omega, Big Theta).Week 3: Algorithm Design Techniques - Searching and Sorting•Sequential search;•Binary search;•Bubble sort;•Selection sort;•Insertion sort;•Quick sort;•Merge sort.Week 4: Algorithm Design Techniques - Graph Traversal •Breadth-First Search (BFS);•Depth-First Search (DFS);•Shortest path algorithms (Dijkstra’s and Floyd-Warshall);•Minimum spanning tree algorithms (Prim’s and Kruskal’s).Week 5: Dynamic Programming•Principles of dynamic programming;•Top-down and bottom-up approaches;•Knapsack problem;•Longest Common Subsequence (LCS);•Longest Increasing Subsequence (LIS);•Matrix Chn Multiplication.Week 6: Greedy Algorithms•Principles of greedy algorithms;•Huffman coding;•Activity selection problem;•Kruskal’s algorithm for Minimum Spanning Trees;•Dijkstra’s algorithm for Shortest Paths.Week 7: Divide and Conquer•Principles of divide and conquer;•Binary search;•Merge sort;•Quicksort;•Maximum Subarray problem.Week 8: Final Projects•Apply the principles of algorithm design and analysis to real-world problems;•Develop efficient algorithms to solve the problem;•Analyze and optimize the performance of the algorithms.Course FormatThis course will consist of eight weeks of online lectures, discussion forums, and assignments. Each week, students will be provided with multimedia lectures, reading materials, and programming assignments. Students will be expected to engagein discussion forums and submit weekly assignments to demonstrate comprehension of the material. In the final week, students will be required to complete a final project, which will be graded based on the design and efficiency of their algorithm, as well as their ability to analyze and optimizeits performance.ConclusionThe Algorithm Design Techniques and Analysis course is intended to provide students with the fundamental principles and techniques of algorithm design and analysis. With this knowledge, students will be better equipped to developefficient algorithms for solving real-world problems. By the end of this course, students should have a solid foundationin algorithm design and analysis, enabling them to understand and develop optimized algorithms for a variety of applications.。

算法设计与分析做课程设计选题

算法设计与分析做课程设计选题一、课程目标知识目标：1. 理解算法设计的基本概念，掌握常见的算法设计方法；2. 了解算法分析的基本原则，掌握时间复杂度和空间复杂度的分析方法；3. 掌握至少两种算法设计选题，并能够运用所学知识对其进行分析和优化。

技能目标：1. 能够运用所学算法设计方法，独立完成中等难度的算法设计题目；2. 能够分析给定算法的时间复杂度和空间复杂度，并提出优化方案；3. 能够运用所学的算法知识，解决实际生活中的问题，提高问题解决能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对算法设计和分析的热爱，激发学习兴趣；2. 培养学生的逻辑思维能力，提高分析问题和解决问题的能力；3. 培养学生的团队协作精神，学会在团队中共同探讨和解决问题；4. 培养学生具备良好的编程习惯，遵循学术道德，尊重他人成果。

课程性质：本课程为信息技术学科选修课程，旨在提高学生的算法设计和分析能力。

学生特点：学生具备一定的编程基础，对算法有一定了解，但对算法设计和分析的系统学习尚有不足。

教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，通过案例分析、讨论和实践操作，使学生掌握算法设计与分析的方法，提高实际应用能力。

将课程目标分解为具体的学习成果，便于教学设计和评估。

二、教学内容1. 算法设计基本概念：介绍算法的定义、特性及分类，结合教材相关章节，让学生了解算法设计的基本框架。

- 教材章节：第一章算法概述2. 算法设计方法：讲解常见的算法设计方法，如递归、分治、动态规划、贪心等，并通过实例分析，使学生掌握这些方法在实际问题中的应用。

- 教材章节：第二章算法设计方法3. 算法分析：阐述时间复杂度和空间复杂度的概念，介绍分析方法，如迭代法、主定理等，结合实际案例，让学生学会评估算法性能。

- 教材章节：第三章算法分析4. 算法设计选题：选取中等难度的算法设计题目，涵盖排序、查找、图论等领域，指导学生进行实际操作，提高问题解决能力。

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。

中班游戏捡果子教案及反思

中班游戏捡果子教案及反思游戏名称：捡果子游戏目标：锻炼孩子们的动手能力和团队合作能力，让他们学会用小铲子捡取果子并放入篮子中。

游戏准备：准备一个装满果子的桶和一些小铲子以及几个篮子。

游戏规则：1. 将桶放在场地中央，将篮子放在场地四周；2. 孩子们分成若干小组，每个小组站在一个篮子旁；3. 在游戏开始时，孩子们需要用小铲子去捡取果子，然后放入自己的篮子中；4. 每个小组在规定时间内捡取尽可能多的果子；5. 时间结束后，比较每个篮子里的果子数量，果子最多的小组获胜。

游戏反思：这个游戏可以帮助孩子们锻炼他们的动手能力和团队合作能力。

在游戏中，孩子们需要相互协作携手合作，才能够捡到更多的果子。

这样可以培养他们的团队精神和合作意识。

另外，通过使用小铲子捡果子的动作，也可以锻炼孩子们的手眼协调能力和动作协调能力。

通过这个游戏，孩子们可以在玩乐中学到许多知识和技能，是一项非常有意义的活动。

很多游戏可以让孩子在玩乐中学到许多知识和技能，就如捡果子这个游戏一样，是一项非常有意义的活动。

在这个游戏中，孩子们需要用小铲子去捡取果子并放入篮子中，这个过程不仅可以锻炼他们的动手能力和团队合作能力，还能培养他们的团队精神和合作意识。

同时，通过使用小铲子捡果子的动作，也可以锻炼孩子们的手眼协调能力和动作协调能力，促进他们的身体发育和动作能力的提高。

在游戏过程中，孩子们会分成若干小组，每个小组站在一个篮子旁。

这样的分组设计，能够促进孩子们之间的互动和交流，让他们更好地合作。

同时，比赛结束后比较每个篮子里的果子数量的方式，也能够让孩子们学会接受输赢，培养他们的团队合作和竞争意识。

游戏结束后，还可以让孩子们一起清点和分担果子，能够培养他们的责任感和团队精神。

捡果子这个游戏既能够促进孩子们的身体发育，又能让他们在玩乐中学会团队合作，是一项非常有意义的活动。

在教育教学中，我们可以借助这样的游戏，将学习与乐趣相结合，让孩子在玩中学，在玩中长。

算法设计和分析课程论文

湖南理工学院课程论文论文题目贪心法的应用课程名称算法设计与分析姓名学号专业计算机科学与技术年级学院计算机日期（2014年4月10日）课程论文评价标准贪心法的应用摘要：在解决问题的过程中，通过逐步获得最优解从而获得整体最优解的策略就是贪心策略，在已经学会在解的范围可以确定的情况下，可以采用枚举或递归策略，一一比较它们最后找到最优解；但当解的范围非常大时，枚举和递归的效率会非常低。

这时就可以考虑用贪心策略。

贪心算法没有固定的框架，算法设计的关键是贪心策略的选择，贪心策略要具有无后向性，即某阶段状态一旦确定以后，不受这个状态以后的策略的影响。

当一个问题有好几种解决方法时，贪心法应该是最好的选择之一。

本文讲述了贪心算法的含义、基本思路以及贪心算法在实例中的应用。

关键词：贪心算法；删数问题；最小生成树一、引言在平时解决问题的过程中，当一个问题就有无后向性和贪心选择性质时，贪心算法通常会给出一个简单、直观和高效的解法。

贪心算法通过一系列的选择来得到一个问题的解。

它所做的每一个选择都是当前状态下就有某种意义的最好选择，即贪心选择；并且每次贪心选择都能将问题化解为一个更小的与原问题具有相同形式的子问题。

尽管贪心算法对于很多问题不能总是产生整体最优解，但对于最短路径、最小生成树问题，以及删数问题等却可以获得整体最优解，而且所给出的算法一般比动态规划算法更为简单、直观和高效。

二、贪心算法的含义和特点（一）贪心算法的含义贪心算法是通过一系列的选择来得到问题解的过程。

贪心算法是一种能够得到某种度量意义下的最优解的分级处理方法，它总是做出在当前看来是最有的选择，也就是说贪心策略并不是从整体上加以考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解算法。

（二）贪心算法的特点1、从全局来看，运用贪心策略解决的问题在程序运行过程中无回溯过程，后面的每一步都是当前看似最佳的选择，这种选择依赖已作出的选择，但并不依赖未作出的选择。

2、不能保证最后求出的解是最佳的。

捡果子游戏教案8篇

捡果子游戏教案8篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种类型的经典范文，如总结报告、心得体会、讲话致辞、条据文书、合同协议、策划方案、规章制度、教学资料、作文大全、其他范文等等，想了解不同范文格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!Moreover, our store provides various types of classic sample essays, such as summary reports, insights, speeches, written documents, contract agreements, planning plans, rules and regulations, teaching materials, complete essays, and other sample essays. If you want to learn about different sample formats and writing methods, please pay attention!捡果子游戏教案8篇个性化教育要求我们在教案编写过程中充分考虑学生的学习能力和学习需求，优秀的教案能够帮助教师更好地解决教学过程中的问题和困惑，下面是本店铺为您分享的捡果子游戏教案8篇，感谢您的参阅。

算法设计与分析王红梅胡明习题答案

习题11. 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。

七桥问题属于一笔画问题。

输入：一个起点输出：相同的点1，一次步行2，经过七座桥，且每次只经历过一次3，回到起点该问题无解：能一笔画的图形只有两类：一类是所有的点都是偶点。

另一类是只有二个奇点的图形。

2．在欧几里德提出的欧几里德算法中（即最初的欧几里德算法）用的不是除法而是减法。

请用伪代码描述这个版本的欧几里德算法=m-n2.循环直到r=0m=nn=rr=m-n3 输出m3．设计算法求数组中相差最小的两个元素（称为最接近数）的差。

要求分别给出伪代码和C++描述。

编写程序，求n 至少为多大时，n 个“1”组成的整数能被2013整除。

#include<iostream>using namespace std;int main(){double value=0;图七桥问题for(int n=1;n<=10000 ;++n){value=value*10+1;if(value%2013==0){cout<<"n至少为:"<<n<<endl;break;}}计算π值的问题能精确求解吗？编写程序，求解满足给定精度要求的π值#include <iostream>using namespace std;int main (){double a,b;double arctan(double x);圣经上说：神6天创造天地万有，第7日安歇。

为什么是6天呢？任何一个自然数的因数中都有1和它本身，所有小于它本身的因数称为这个数的真因数，如果一个自然数的真因数之和等于它本身，这个自然数称为完美数。