算法知识点总结

《算法设计与分析》知识点总结

1．算法的渐进时间复杂度分析，能够对给定的代码段（伪代码段）进行时间复杂度分析，能够对用关于问题规模n的函数表示的时间复杂度计算其渐进阶。

2．概念：

算法：通俗来讲，算法是指解决问题的方法或者过程，包括输入，输出，确定性，有限性。

1）子问题：结构性质与原问题相似的具有规模更小的问题。

2）可行解：满足某线性规划所有的约束条件（指全部前约束条件和后约束条件）的任意一组决策变量的取值，都称为该线性规划的一个可行解。

3）解空间：若齐次线性方程组有非零解,则其解有无穷多个,而齐次线性方程组所有解的集合构成一个向量空间,这个向量空间就称为解空间.

4）目标函数：指所关心的目标(某一变量)与相关的因素(某些变量)的函数关系。

5）最优解：使某线性规划的目标函数达到最优值（最大值或最小值）的任一可行解，都称为该线性规划的一个最优解。

6）最优化问题：一般是指按照给定的标准在某些约束条件下选取最优的解集，即使系统的某些性质能指标达到最大或最小。

7）递归算法：直接或者间接地调用自身的算法称为递归算法。

8）分治法：将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题性质相同。递归地求出子问题的解，就可得到原问题的解。

9）动态规划：将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解，与分治法不同的，分解的子问题往往不是互相独立的。（为了避免指数时间，不管子问题的解会不会用到，都会填入到一个表中）

10）最优子结构性质：当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时，称此问题具有最优子结构性质。（动态规划和贪心都有）

11）重叠子问题性质：在用递归算法自顶向下解问题时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题被反复计算多次。动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只解一次，而后将其解保存在一个表格中，当再次需要此子问题时，只是简单地用常数时间查看一下结果。

12）备忘录算法：动态规划方法的变形。与动态规划算法不同的是，备忘录方法的递归方式是自顶向下的，而动态规划算法则是自底向上的。（其控制结构与递归方法是一样的，只是备忘录方法为每一个解过的子问题建立备忘录，以便需要时查看，避免相同子问题的重复求解）

13）贪心法：是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。

14）贪心选择性质：指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优解的选择，即贪心选择来达到。

15）回溯法：是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这

种走不通就退回再走的技术为回溯法。（第二种，以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为回溯法）

3.分治法的算法框架

在每一层递归上都有三个步骤：

a,分解：将原问题分解为若干个规模较小，相对独立，与原问题形式相同的子问题。

b，解决：若子问题规模较小且易于解决时，则直接解。否则，递归地解决各子问题。

c,合并：将各子问题的解合并为原问题的解。

DividAndConquer(p(n))//分治法设计原理

{

if (n <= n0)

return Adhoc(p(n));

else

{

//将P分解为较小的子问题P1、P2、…、Pk

Divide p int o smaller subinstances P1, P2, ..., Pk;

for (i=1; i<=k; i++)

yi = DividAndConquer(pi);//递归解决Pi

return Merge(y1, y2, ..., yk);//合并子问题

}

}

4．动态规划的步骤

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。

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，构造最优解。

5．动态规划的基本要素

1）最优子结构性质。

2）子问题重叠性质。

6．贪心法的步骤

1.建立数学模型来描述问题。

2.把求解的问题分成若干个子问题。

3.对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解。

4.把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解。

7．贪心法的基本要素:

贪心选择性质，最优子结构性质。

8．贪心法与动态规划的比较

贪心法就是通过对每一个子问题采取最优决策，最后达到全局最优的一种策略。动态规划也是一种求解最优化问题的算法设计策略，它先求解若干子问题，再根据子问题的解来做出决策，共同点是两者所解决的问题都有很强的步骤性，都要经过各步决策最终得到最优解。区别在于贪心法要求针对问题设计最优度量标准，动态规划则是利用最优子结构，自底向上从子问题的最优解逐步构造出整个问题的最优解。

9．备忘录算法与动态规划算法的比较

动态规划算法的最大特性是：局部最优中产生整体最优，具体方法是逐层迭代，从局部开始，一步一步达到整体。

备忘录算法是动态规划方法的变形。与动态规划算法不同的是，备忘录方法的

递归方式是自顶向下的，而动态规划算法则是自底向上的。（其控制结构与递归方法是一样的，只是备忘录方法为每一个解过的子问题建立备忘录，以便需要时查看，避免相同子问题的重复求解）