程序设计基础12_2_动态规划(2015春)

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动态规划算法

3级 28 20 7 2 8 3 f(i, j) —— 从第 i 堆到第 j 堆的代价和。 g(i, j) —— 从第 i 堆到第 j 堆的重量和。 f(1, 3) = 20 + 28 = 48 1级 13 序号 1 = f(1, 2) + g(1, 3)
2级
n=4时：有3大类归并法。前1堆后3堆、前2堆后2堆、前3堆后1堆。
因3堆有2种归并法，所以一共5小类归并法。前1堆第1种情况：
4级 3级 2级 1级 13 序号 1
44 31 15 7
2
f(1, 4) = 15 + 31 + 44 = 90 = f(2, 4) + g(1, 4) w不变 = f(2, 3) + g(2, 4) + g(1, 4)
若f(2,4)越小，则f(1,4)就越小。 8
3
16
4
n=4 时：前1堆的第2种情况。
4级 44 31 24 7 2 8 3 f(1, 4) = 24 + 31 + 44 = 99 = f(2, 4) + g(1, 4) w不变 = f(3, 4) + g(2, 4) + g(1, 4) 若f(2,4)越小，则f(1,4)就越小。 16 4 f(1, 4) = 20 + 24 + 44 = 88
的一种通用方法，对最优化问题提出最优性原则，从而创建最优化问题
的一种新算法设计技术——动态规划，它是一种重要的应用数学工具。至少在计算机科学圈子里，人们不仅用它解决特定类型的最优化问题，而最终把它作为一种通用的算法设计技术，即包括某些非最优化问题。多阶段决策过程最优化：现实世界里有许多问题属于这种情况：它有很多解，应用要求最优解。穷举法通过找出全部解，再从中选出最优解。这种方法对于那些计算

计算机算法设计五大常用算法的分析及实例

计算机算法设计五⼤常⽤算法的分析及实例摘要算法（Algorithm）是指解题⽅案的准确⽽完整的描述，是⼀系列解决问题的清晰指令，算法代表着⽤系统的⽅法描述解决问题的策略机制。

也就是说，能够对⼀定规范的输⼊，在有限时间内获得所要求的输出。

如果⼀个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执⾏这个算法将不会解决这个问题。

不同的算法可能⽤不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。

其中最常见的五中基本算法是递归与分治法、动态规划、贪⼼算法、回溯法、分⽀限界法。

本⽂通过这种算法的分析以及实例的讲解，让读者对算法有更深刻的认识，同时对这五种算法有更清楚认识关键词：算法，递归与分治法、动态规划、贪⼼算法、回溯法、分⽀限界法AbstractAlgorithm is the description to the problem solving scheme ,a set of clear instructions to solve the problem and represents the describe the strategy to solve the problem using the method of system mechanism . That is to say, given some confirm import，the Algorithm will find result In a limited time。

If an algorithm is defective or is not suitable for a certain job, it is invalid to execute it. Different algorithms have different need of time or space, and it's efficiency are different.There are most common algorithms: the recursive and divide and conquer、dynamic programming method、greedy algorithm、backtracking、branch and bound method.According to analyze the five algorithms and explain examples, make readers know more about algorithm , and understand the five algorithms more deeply.Keywords: Algorithm, the recursive and divide and conquer, dynamic programming method, greedy algorithm、backtracking, branch and bound method⽬录1. 前⾔ (4)1.1 论⽂背景 (4)2. 算法详解 (5)2.1 算法与程序 (5)2.2 表达算法的抽象机制 (5)2.3 算法复杂性分析 (5)3．五中常⽤算法的详解及实例 (6)3.1 递归与分治策略 (6)3.1.1 递归与分治策略基本思想 (6)3.1.2 实例——棋盘覆盖 (7)3.2 动态规划 (8)3.2.1 动态规划基本思想 (8)3.2.2 动态规划算法的基本步骤 (9)3.2.3 实例——矩阵连乘 (9)3.3 贪⼼算法 (11)3.3.1 贪⼼算法基本思想 (11)3.3.2 贪⼼算法和动态规划的区别 (12)3.3.3 ⽤贪⼼算法解背包问题的基本步骤： (12)3.4 回溯发 (13)3.4.1 回溯法基本思想 (13)3.3.2 回溯发解题基本步骤 (13)3.3.3 实例——0-1背包问题 (14)3.5 分⽀限界法 (15)3.5.1 分⽀限界法思想 (15)3.5.2 实例——装载问题 (16)总结 (18)参考⽂献 (18)1. 前⾔1.1 论⽂背景算法（Algorithm）是指解题⽅案的准确⽽完整的描述，是⼀系列解决问题的清晰指令，算法代表着⽤系统的⽅法描述解决问题的策略机制。

全国计算机等级考试二级教程C语言程序设计2015年版第一章

3
❖ 了解程序设计的基本含义 ❖ 了解“算法”的基本特点，学习“算法”的重要性 ❖ 结构化程序设计
1.了解结构化程序的3种基本结构。 2.掌握如何用一般流程图和N-S流程图表示三种基本结构。
1.1 程序和程序设计
4
知识扩展：C语言概述
❖ C语言出现的历史背景
C语言是国际上广流行的计算机高级语言，又有低级语言的一些功能。因此既可用它来编写系统软件，也可以用来编写应用软件。(教材P9-9)
真题举例：
（13）以下叙述中错误的是( B ) (2010.9) A）C程序在运行过程中所有计算都以二进制方式进行 B）C程序在运行过程中所有计算都以十进制方式进行 C）所有C程序都需要编译链接无误后才能运行 D）C程序中整型变量只能存放整数，实型变量只能存放浮点数
1.1 程序和程序设计
1.1.3 C语言运行过程-编译连接过程
MS Office 高级应用
Thank You !
汇报结束
谢谢大家! 请各位批评指正
1.1 程序和程序设计
6
知识扩展：C语言概述
❖ C语言特点
（5）C语言允许直接访问物理地址，能进行位（bit) 操作，能实现汇编语言的大部分功能，可以直接对硬件进行操作。
（6）C语言生成目标代码质量高，程序执行效率高。
（7）用C语言编写的程序可移植性好（及汇编语言比）。基本上不做修改就能用于各种型号的计算机和各种操作系统。
1.1 程序和程序设计
10
1.1.２程序设计
考点
❖ 简单的程序设计一般包含以下几个部分：（P2）
(1)确定数据结构
(2)确定算法
(3)编码（编写程序）
(4)在计算机上调试程序

程序设计基础

程序设计基础
程序设计基础可以理解为计算机编程的基础知识和技能。

它包括了一系列概念、原理、语法和技巧，用于编写计算机程序。

学习程序设计基础通常需要掌握以下内容：
1. 编程语言：选择一门合适的编程语言进行学习，比如C、C++、Python、Java等。

不同的编程语言有不同的特点和用途，初学者可以选择一门容易上手的语言进行学习。

2. 编程概念：了解基本的编程概念，如变量、数据类型、算术运算、逻辑运算、条件
语句、循环语句、函数等。

这些概念是编程的基础，掌握它们可以更好地理解和编写
程序。

3. 数据结构：学习不同的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、图等。

了解数据
结构可以帮助我们更有效地组织和管理数据，提高程序的性能和效率。

4. 算法设计：学习常见的算法设计和分析方法，如递归、分治、动态规划等。

了解算
法可以帮助我们解决实际问题，提供高效的解决方案。

5. 软件工程：学习软件工程的基本原理和方法，如需求分析、设计、编码、测试和维
护等。

了解软件工程可以帮助我们更好地组织和管理程序开发过程，提高程序的质量
和可维护性。

除了上述内容，学习程序设计基础还需要进行实践，通过编写实际的程序来加深理解
和掌握。

可以选择一些简单的编程项目进行练习，逐步提升自己的编程能力。

同时，
阅读相关的编程书籍、在线教程和参与编程社区也是很有帮助的。

程序设计基础教程(c语言版)课后答案

z习题解答目录1.2 习题解答 (3)1.2.1 选择题 (3)1.2.2 填空题 (3)1.2.3 编程题 (4)2.2 习题解答 (5)2.2.1 选择题 (5)2.2.2 填空题 (7)2.2.3 编程题 (8)3.2 习题解答 (11)3.2.1 选择题 (11)3.2.2 填空题 (12)3.2.3 编程题 (12)4.2 习题解答 (15)4.2.1 选择题 (15)4.2.2 填空题 (17)4.2.3 编程题 (18)5.2 习题解答 (29)5.2.1 选择题 (29)5.2.2 填空题 (31)5.2.3 编程题 (33)6.2 习题解答 (37)6.2.1 选择题 (37)6.2.2 填空题 (41)6.2.3 编程题 (43)7.2 习题解答 (67)7.2.1 选择题 (67)7.2.2 填空题 (68)7.2.3 编程题 (68)21.2 习题解答1.2.1 选择题1、B【分析】在一个C程序中必须有且只能有一个main函数，而且main函数可以在任何地方出现.2、C【分析】C 语言中合法以的标识符组成为：字母，数字，下划线，且数字不能打头，亦不能为关键字。

A中，-sub 不合法。

B 中4d不合法。

D 中void 为关键字。

3、【分析】4、C【分析】转义字符中，第一个\”输出“，第二\\输出\,第三个\b退格，把前一个\去掉了，第四个\’输出’，第五个\t跳格，第六个\”输出”，第七个\n输出换行。

5、C【分析】本题将10进制17，分别按8、16进制输出。

8的进制21=2*8+1*1=17(10, 16制11=1*16+1*1=17(10)1.2.2 填空题1、主【分析】一个C源程序中至少包括一个主函数，其他函数没有限制。

2、双引号。

【分析】两种写法都是允许的，使用尖括号表示在包含文件目录中去查找(包含目录是由用户在设置环境时设置的)，而不在源文件目录去查找.使用双引号则表示首先在当前的源文件目录中查找，若未找到才到包含目录中去查找。

什么是动态规划

什么是动态规划动态规划( D ynamic P rogramming ，所以我们简称动态规划为 DP )是的⼀个分⽀，是求解决策过程(decision process) 最优化的数学⽅法。

20 世纪 50 年代初数学家R.E.Bellman 等⼈在研究多阶段决策过程 (multistep decision process) 的优化问题时，提出了著名的最优化原理 (principle of optimality)，把多阶段过程转化为⼀系列单阶段问题，利⽤各阶段之间的关系，逐个求解，创⽴了解决这类过程优化问题的新⽅法 —— 动态规划。

1957 年出版了他的名著《 Dynamic Programming 》，这是该领域的第⼀本著作。

动态规划算法通常基于⼀个递推公式及⼀个或多个初始状态。

当前⼦问题的解将由上⼀次⼦问题的解推出。

使⽤动态规划来解题只需要多项式时间复杂度，因此它⽐回溯法、暴⼒法等要快许多。

说了这么多术语，想必⼤家都很头疼，现在让我们通过⼀个例⼦来了解⼀下DP 的基本原理。

⾸先，我们要找到某个状态的最优解，然后在它的帮助下，找到下⼀个状态的最优解。

这句话暂时理解不了没关系，请看下⾯的例⼦ :如果我们有⾯值为1 元、 3 元和 5 元的硬币若⼲枚，如何⽤最少的硬币凑够 11 元？我们凭直观感觉告诉⾃⼰，先选⾯值最⼤，因此最多选 2枚 5 元的硬币，现在是 10 元了，还差⼀元，接下来我们挑选第⼆⼤的 3 元硬币，发现不⾏（ 10+3=13 超了），因此我们继续选第三⼤的硬币也就是 1元硬币，选⼀个就可以（ 10+1=11 ），所以总共⽤了 3 枚硬币凑够了 11 元。

这就是贪⼼法，每次选最⼤的。

但是我们将⾯值改为 2 元， 3 元和 5 元的硬币，再⽤贪⼼法就不⾏了。

为什么呢？按照贪⼼思路，我们同样先取 2 枚最⼤ 5 元硬币，现在 10 元了，还差⼀元，接下来选第⼆⼤的，发现不⾏，再选第三⼤的，还是不⾏，这时⽤贪⼼⽅法永远凑不出 11 元，但是你仔细看看，其实我们可以凑出 11 元的， 2 枚 3元硬币和 1 枚五元硬币就⾏了，这是⼈经过思考判断出来了的，但是怎么让计算机算出来呢？这就要⽤动态规划的思想：⾸先我们思考⼀个问题，如何⽤最少的硬币凑够i 元 (i<11) ？为什么要这么问呢？两个原因： 1. 当我们遇到⼀个⼤问题时，总是习惯把问题的规模变⼩，这样便于分析讨论。

动态规划程序设计

动态规划程序设计青岛二中 04级李辰动态规划是信息学竞赛中的一种利用扩大空间占用而缩短时间消耗的设计方法。

现今的几乎所有程序设计竞赛中，随着空间的限制逐渐减小，时间已经成为极重要的衡量程序优劣的标准。

因此，动态规划以其灵活性和高效性逐渐为大家的所喜爱。

但是由于其概念比较抽象，对刚接触的人来讲理解起来并不容易。

本文将结合例题，系统细致地解释动态规划，同时介绍一些在使用动态规划过程中常运用到的技巧。

相信所有程序设计者对搜索算法很熟悉，而在搜索能解决的题目中，有很大一部分题能利用动态规划解决，而其效率是搜索所无法比拟的。

这类题目的一大特点是在用搜索解决的过程中，不断重复了一项已经进行过的工作。

动态规划之所以能极大地提高解题效率，是因为它储存下了这些已经进行过得工作的结果，下次使用时只需将结果调出。

这也是为什么现在很多人把动态规划叫做：记忆化搜索。

下面这道题就是一个从搜索转到记忆化搜索——动态规划的很好例子。

一个数字三角形, 形式如下:12 34 5 67 8 9 10找出从第一层到最后一层的一条路,使得所经过的权值之和最大.从每层到下面一层只能向左下或右下走。

让我们来模拟一下深度优先搜索的过程（走法选择先选左下，后选右下，<表示无法深入搜索，回溯）：1 2 4 7 < 8 < < 5 8 < 9 < < < 3 5 8 < 9 < < 6 9 < 10 < < < < 不计回溯总共需要15步（因为每层到下一层都有且只有2种选择，所以理论上三角形有n层就需要2的n次方-1步）仔细观察不难发现，想到达每层中除了最左边和最右边的数字都只有两种选择（左上或右上）。

达任意数字时的最大值是该数字+到达左上或右上数字时的最大值中的较大值。

这样写比较难懂，让我们用数学语言解释。

不妨设v[a，b]表示第a行第b列的数字。

f[a，b]表示从顶端到第a行第b列的数字得到的最大值。

动态规划步骤

【解法一】【算法分析】设 f(i，x)表示前i件物品，总重量不超过x的最优价值，则 f(i，x)=max(f(i-1 ，x-w[i])+c[i],f(i-1，x）) ；f（n，m）即为最优解。下面例出F[I，X]的值，I表示前I件物品，X表示重量
F[I,1] F[I,2] F[I,3] F[I,4] F[I,5] F[I,6] F[I,7] F[I,8] F[I,9] F[I,10] I=1 I=2 I=3 0 0 0 1 1 1 1 3 3 1 3 5 1 4 5 1 4 6 1 4 8 1 4 8 1 4 9 1 4 9
I=3
I=4
0
0
1
1
3
3
5
5
5
5
6
6
8
9
8
9
9
10
9
12
【参考程序】 program star_package; Var i,x,k,n,m:longint; f:array[0..100000]of longint; w,c:array[0..2000]of longint; begin assign(input,'package.in'); assign(output,'package.out'); reset(input); rewrite(output); fillchar(f,sizeof(f),0); readln(m,n); //背包容量m和物品数量n for i:=1 to n do readln(w[i],c[i]); //每个物品的重量和价值 for i:=1 to n do for x:=m downto w[i] do //设 f(x)表示重量不超过x公斤的最大价值 if f[x-w[i]]+c[i]>f[x] then f[x]:=f[x-w[i]]+c[i]; writeln(f[m]); // f(m)为最优解 close(input); close(output); end.

吴文虎程序设计基础(第4版)第1-3章教材精讲

第一章绪论
2.以学生为中心学生是教学的主体，安排教学首先须考虑培养目标、学生的认知规律和学习特点。教学的每一个环节都要顾及学生的实际情况，有利于调动学生学习的积极性，引导学生主动学习。
第一章绪论
3.强化实践这门课主张程序设计是高强度的脑力劳动，不是听会的、也不是看会的，而是练会的。这可能与以往的教学安排最大的不同之处。 4.鼓励和引导探索式的学习按照建构主义的学习理论，学生（作为学习的主体）在与客观环境（所学内容）的交互过程中构建自己的知识结构的。引导学生在解题编程的实践中探索其中带规律性的认识。将感性认识升华到理性高度。
（7）main（）是每一个C+＋程序都必须有的，称为主函数。可以把它看成是程序的入口。
2.3 输出流对象cout
2.3 输出流对象cout
在C++中引入了术语stream（流），指的是来自设备或传给设备的一个数据流。
cout 示出流对象，它是输入输出流库的一部分。与 cout 相关联的设备是显示器。在程序中有了关联字 cout 就有了将数据流传到显示器的条件，这时用插入操作符“ < < ”将其后的数据插入该流中去。比如下面的两条语句
什么是变量？变量在使用前必须加以定义在程序中经过操作其值允许改变的量称为变量。变量名的规定：变量名的第一个字符必须是字母或下画线，其后的字符只能是字母、数字和下画线，且所用的名字不得与 C/C+＋语言系统所保留的关键字相同。变量中的字母是区分大小写的
3.2 变量与数据类型
1.整型：即整数类型，它又可分为4种：
第一章绪论
1.5 教学内容安排（1）绪论：程序设计的基本概念与基本方法，本课程的学习方法；（2）编程准备；（3）代数思维与计算机解题；（4）逻辑思维与计算机解题；（5）函数思维与模块化设计；（6）数据的组织与处理（1）——数组；（7）数据的组织与处理（2）——结构；

动态规划_多阶段决策问题的求解方法

动态规划_多阶段决策问题的求解方法1.构造状态网络; :一:解决多阶段决策最优化的过程为动态规划方法在程序设计中，有一类活动的过程，由于它的特殊性，可将过程2.根据状态转移关系和状态转移方程建立最优值的分成若干个互相联系的阶段，在它的每一阶段都需要做出决策，从而3.按阶段的先后次序计算每个状态的最优值。

使整个过程达到最好的活动效果。

因此各个阶段决策的选取不能任逆向思维法是指从问题目标状态出发倒推回初始意确定，它依赖于当前面临的状态，又影响以后的发展。

当各个阶段态的思维方法。

动态规划的逆向思维法的要点可归纳为以决策确定后，就组成一个决策序列，因而也就确定了整个过程的一条 1.分析最优值的结构，刻画其结构特征; 活动路线。

这种把一个问题看作是一个前后关联具有链状结构的多 2.递归地定义最优值; 阶段过程就称为多阶段决策过程，这种问题称为多阶段决策问题。

3.按自底向上或自顶向下记忆化的方式计算最优在多阶段决策问题中，各个阶段采取的决策，一般来说是与时间有关的，决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移，一个决策序列如果原问题可以分解成几个本质相同、规模较小的就是在变化的状态中产生出来的，故有"动态"的含义，我们称这种就会联想到从逆向思维的角度寻求问题的解决。

一般解决多阶段决策最优化的过程为动态规划方法。

策问题多采用动态规划逆向思维方法解决。

二、举:二:动态规划最优化原理 pascal 语例说明本文以信息学奥赛用语言——最优化原理是动态规划的基础。

任何一个问题，如果失去了这言为编程个最优化原理的支持，就不可能用动态规划方法计算。

这个“最优化说明，其他编程语言编写方法相同，语句类似。

原理”如果用数学化一点的语言来描述的话，就是:假设为了解决某 :一:问题描述一优化问题，需要依次作出 n 个决策 D1，D2，，Dn，如若这个决策设有 N 个不相同的整数组成的数列，记为: 序列是最优的，对于任何一个整数 k，1 < k < n，不论前面 k 个决策是怎样的，以后的最优决策只取决于由前面决策所确定的当前状态，即 ()且 ?? a1 a2 an aiajij以后的决策 Dk+1，Dk+2，，Dn 也是最优的。

《程序设计基础》电子教案

《程序设计基础》电子教案第一章：计算机程序设计概述1.1 教学目标了解计算机程序设计的概念和意义掌握程序设计的基本原则和步骤理解编程语言的分类和特点1.2 教学内容计算机程序设计的定义和作用程序设计的基本原则和步骤（分析、设计、编码、测试、维护）常见编程语言的分类和特点（例如：高级语言、低级语言、脚本语言）1.3 教学方法讲授法：讲解程序设计的概念和原理案例分析法：分析典型程序设计案例互动教学法：引导学生提问和讨论1.4 教学评价课堂问答：检查学生对程序设计概念的理解课后作业：编写简单的程序，巩固所学知识第二章：C语言基础2.1 教学目标掌握C语言的基本语法和数据类型学会使用C语言进行程序设计理解C语言的特点和优势2.2 教学内容C语言的基本语法和规则（例如：变量、常量、运算符、表达式）C语言的数据类型（整型、浮点型、字符型、布尔型）C语言的控制语句（顺序、选择、循环）2.3 教学方法讲授法：讲解C语言的基本语法和规则编程实践法：让学生动手编写C语言程序案例分析法：分析典型C语言程序案例2.4 教学评价课堂问答：检查学生对C语言基础知识的掌握课后作业：编写C语言程序，巩固所学知识第三章：算法和逻辑结构3.1 教学目标理解算法的基本概念和特点掌握常用的算法设计和分析方法学会使用逻辑结构表示算法3.2 教学内容算法的定义和特点（精确性、有穷性、可行性）算法设计方法（列举法、递推法、分治法、动态规划法）逻辑结构表示算法（顺序结构、选择结构、循环结构）3.3 教学方法讲授法：讲解算法的基本概念和特点案例分析法：分析典型算法案例编程实践法：让学生动手实现算法3.4 教学评价课堂问答：检查学生对算法概念的理解课后作业：实现简单的算法，巩固所学知识第四章：数据结构基础4.1 教学目标理解数据结构的概念和重要性掌握常用的数据结构及其应用学会使用编程语言实现基本数据结构4.2 教学内容数据结构的定义和分类（线性结构、非线性结构）线性表（顺序表、链表）栈和队列（栈的定义和应用、队列的定义和应用）树和图（树的基本概念、图的基本概念）4.3 教学方法讲授法：讲解数据结构的基本概念和原理编程实践法：让学生动手实现基本数据结构案例分析法：分析典型数据结构应用案例4.4 教学评价课堂问答：检查学生对数据结构概念的理解课后作业：实现基本数据结构，巩固所学知识第五章：C语言高级编程5.1 教学目标掌握C语言的高级编程技术学会使用函数、指针和数组理解C语言的面向对象编程思想5.2 教学内容函数的定义和声明（函数的参数、返回值）指针的基本概念和应用（指针的声明、指针的运算、指针数组）数组的基本概念和应用（一维数组、多维数组）面向对象编程（类、对象、封装、继承、多态）5.3 教学方法讲授法：讲解C语言高级编程技术的基本概念编程实践法：让学生动手实现高级编程技术案例分析法：分析典型高级编程技术应用案例5.4 教学评价课堂问答：检查学生对C语言高级编程技术的理解课后作业：实现高级编程技术，巩固所学知识第六章：软件开发方法和工具6.1 教学目标理解软件开发过程和原则掌握常用的软件开发方法和工具学会使用版本控制系统6.2 教学内容软件开发过程（需求分析、设计、编码、测试、维护）软件开发方法（面向过程、面向对象、敏捷开发）常用的软件开发工具（集成开发环境、版本控制系统、调试工具）6.3 教学方法讲授法：讲解软件开发过程和原则案例分析法：分析典型软件开发案例实践操作法：让学生动手使用开发工具6.4 教学评价课堂问答：检查学生对软件开发方法的理解课后作业：使用开发工具完成小项目，巩固所学知识第七章：项目管理和团队协作7.1 教学目标理解项目管理的基本概念和方法掌握项目计划的制定和执行学会团队协作和沟通技巧7.2 教学内容项目管理的基本概念和方法（项目生命周期、工作分解结构、甘特图）项目计划的制定和执行（任务分配、时间管理、资源调度）团队协作和沟通技巧（团队建设、冲突解决、会议管理）7.3 教学方法讲授法：讲解项目管理的基本概念和方法角色扮演法：模拟项目管理和团队协作场景小组讨论法：让学生分组讨论和实践团队协作7.4 教学评价课堂问答：检查学生对项目管理概念的理解小组项目：评估学生在项目管理和团队协作中的表现第八章：数据库基础8.1 教学目标理解数据库的基本概念和原理掌握关系型数据库的设计和操作学会使用SQL语言进行数据查询和管理8.2 教学内容数据库的基本概念和原理（数据模型、关系型数据库、数据库管理系统）关系型数据库的设计（表的设计、索引的使用）SQL语言的基本操作（数据查询、数据更新、数据删除、数据完整性约束）8.3 教学方法讲授法：讲解数据库的基本概念和原理编程实践法：让学生动手使用SQL语言进行数据操作案例分析法：分析典型数据库应用案例8.4 教学评价课堂问答：检查学生对数据库概念的理解课后作业：使用SQL语言完成数据操作，巩固所学知识第九章：网络安全基础9.1 教学目标理解网络安全的重要性和挑战掌握常用的网络安全技术和策略学会分析和防范网络安全风险9.2 教学内容网络安全的基本概念和威胁（信息加密、认证、篡改、泄露）常用的网络安全技术（防火墙、入侵检测系统、VPN、加密算法）网络安全策略和最佳实践（访问控制、安全审计、漏洞管理）9.3 教学方法讲授法：讲解网络安全的基本概念和技术案例分析法：分析网络安全事件和案例实践操作法：让学生动手配置网络安全设备9.4 教学评价课堂问答：检查学生对网络安全概念的理解实验报告：评估学生在网络安全实践中的表现第十章：软件测试和维护10.1 教学目标理解软件测试的目的和重要性掌握常用的软件测试方法和技巧学会软件维护和升级策略10.2 教学内容软件测试的基本概念和目标（验证和验证、静态测试、动态测试）常用的软件测试方法和技巧（黑盒测试、白盒测试、灰盒测试、自动化测试）软件维护和升级策略（修改策略、版本控制、兼容性测试）10.3 教学方法讲授法：讲解软件测试的基本概念和方法案例分析法：分析典型软件测试案例实践操作法：让学生动手进行软件测试10.4 教学评价课堂问答：检查学生对软件测试概念的理解课后作业：完成软件测试实践，巩固所学知识重点和难点解析重点环节1：程序设计的基本原则和步骤补充说明：程序设计原则如模块化、抽象化、逐步求精等，是提高程序质量的关键。

计算机二级公共基础知识题库及答案

计算机二级公共基础知识题库及答案计算机二级公共基础知识题库及答案一、选择题1、下列哪一个不是合法的字符常量？（） A. 'x' B. '' C. '\n' D. '' 正确答案是：B. ''。

在C语言中，字符常量需要用单引号括起来，而选项B为双引号，表示一个字符串。

2、以下哪个函数可以将一个数字字符串转换为一个整数？（） A. int() B. float() C. str() D. len() 正确答案是：A. int()。

在Python中，int()函数可以将一个数字字符串转换为整数。

例如，int('123')的结果是123。

3、以下哪个运算符可以用于比较两个数的值是否相等？（） A. ==B. >=C. <=D. <> 正确答案是：A. ==。

在大多数编程语言中，==是用于比较两个值是否相等的运算符。

例如，在Python中，if a == b的意思是如果a的值等于b的值，则执行接下来的代码块。

4、以下哪个函数可以将一个十进制数转换为二进制数？（） A. hex()B. oct()C. bin()D. dec() 正确答案是：C. bin()。

在Python 中，bin()函数可以将一个整数转换为二进制数。

例如，bin(10)的结果是'0b1010'。

5、以下哪个是合法的Python标识符？（） A. 123 B. $abc C. def!D. _xyz 正确答案是：D. _xyz。

在Python中，合法的标识符必须以字母、下划线或美元符号开头，后面可以跟着任意个数字、字母或下划线。

因此，选项D是合法的标识符，而选项A、B、C都是不合法的标识符。

二、填空题1、在Python中，可以使用（）函数将一个字符串反转。

正确答案是：reverse()。

在Python中，可以使用字符串对象的reverse()方法将一个字符串反转。

公共基础知识常识速记口诀

公共基础知识常识速记口诀公共基础知识是各类考试中常见的考察内容，涉及的知识面广泛，内容丰富。

为了方便记忆和掌握，本文整理了一些常见的基础知识常识速记口诀，帮助大家快速记忆。

一、政治类口诀1、马哲理论：唯物辩证，对立统一，质量互变，否定之否定的哲学理论。

2、社会主义核心价值观：富强、民主、文明、和谐；自由、平等、公正、法治；爱国、敬业、诚信、友善。

3、中国特色社会主义：五位一体，全面深化改革，依法治国，全面建成小康社会。

4、四个全面：全面建设社会主义现代化国家、全面深化改革、全面依法治国、全面从严治党。

二、经济类口诀1、市场经济：市场调节，市场体系，市场主体，市场监管。

2、宏观调控：财政政策，货币政策，产业政策，价格政策。

3、国际贸易：贸易顺差，贸易逆差，出口创汇，进口付汇。

4、税法知识：增值税，营业税，消费税，个人所得税。

三、法律类口诀1、法律体系：宪法，刑法，民法，商法，行政法，经济法。

2、法律制度：法制，法治，法律渊源，法律适用。

3、法律关系：权利，义务，责任，法律后果。

4、法律程序：起诉，审判，执行，申诉。

四、管理类口诀1、管理学：计划，组织，指挥，协调，控制。

2、领导科学：领导权威，领导方式，领导艺术，领导团队。

3、人力资源管理：招聘，培训，考核，薪酬，福利。

4、行政管理：政府职能，行政机构，行政法规，行政效率。

五、历史类口诀1、中国历史：炎黄子孙，夏商西周，春秋战国，秦汉魏晋。

2、世界历史：古希腊罗马，中世纪欧洲，文艺复兴，资产阶级革命。

3、近现代史：鸦片战争，洋务运动，戊戌变法，辛亥革命。

4、历史人物：秦始皇，汉武帝，唐太宗，成吉思汗。

六、文化类口诀1、中国文化：儒家思想，道家思想，墨家思想，法家思想。

2、世界文化：西方文艺复兴，启蒙运动，浪漫主义，现实主义。

3、文学常识：唐诗，宋词，元曲，明清小说。

4、艺术知识：绘画，音乐，舞蹈，雕塑。

七、科技类口诀1、物理学：力学，电磁学，热学，光学，量子力学。

程序员算法基础——动态规划

程序员算法基础——动态规划前言本文以一道BAT常见的算法面试题开篇，引入动态规划的基础概念，介绍其思考过程。

正文一、BAT最常见的一道算法面试题——上台阶有一个楼梯总共n个台阶，只能往上走，每次只能上1个、2个台阶，总共有多少种走法。

解决方案：1、排列组合；枚举2的个数，再枚举2具体放的位置；计算复杂，容易遗漏。

2、动态规划；dp[n] 表示n个台阶的走法，那么有：dp[n]=dp[n-1]+dp[n-2]；思路清晰，代码简单。

二、动态规划基础概念1、动态规划；动态规划（Dynamic Programming）指的是解最优化问题的一种方法。

2、最优子结构性质；问题的最优解可以分解为若干子问题，且子问题的解也是最优的；以上台阶为例，到第i层的最多走法，可以分解为第i-1层和第i-2层的走法之和，且第i-1层和第i-2层的走法也是最多的；3、无后效性；现阶段的决策不会影响未来的决策；以上台阶为例，走到第i-2层的最多走法，不会因为增加第i-1层而改变；三、动态规划思考过程动态规划的思考过程可以总结为：大事化小，小事化了。

大事化小：一个较大的问题，通过找到与子问题的重叠，把复杂的问题划分为多个小问题，也称为状态转移；小事化了：小问题的解决通常是通过初始化，直接计算结果得到；具体的步骤•1、将大问题分解为子问题•2、确定状态表示•3、确定状态转移•4、考虑初始状态和边界情况四、另一个经典的例子——数塔有如图所示的数塔，要求从顶层走到底层，若每一步只能走到相邻的结点，则经过的结点的数字之和最大是多少？题目链接点这里解决思路：1、大事化小。

要到达第i层，先要到达第i-1层。

并且第i层的第j个节点，只能由i-1层的第j个和第j-1个节点到达。

我们用dp[i][j]表示，走到第i层第j个位置的数字最大和。

那么有dp[i][j]=max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-1]) + a[i][j];2、小事化了。

程序设计基础知识点

程序设计基础知识点程序设计基础是计算机科学与技术领域的重要基础课程，它涵盖了计算机程序设计的基本原理、方法和技术。

在本文中，我将分享一些程序设计基础的知识点，希望能对从事相关领域的学生和从业人员有所帮助。

一、基本概念1. 程序：程序是一系列按特定顺序执行的计算机指令的集合，用于解决特定问题。

2. 算法：算法是解决问题的有效方法，它包含了一系列明确的步骤。

3. 变量：变量是程序中用于存储数据的内存空间，可以在程序运行过程中被修改。

4. 数据类型：数据类型定义了变量的取值范围和可操作的方法，如整数、浮点数、字符串等。

5. 运算符：运算符用于进行算术、逻辑和位运算，例如加法、乘法、与、或等。

6. 控制结构：控制结构用于控制程序的执行流程，包括顺序结构、选择结构和循环结构。

二、编程语言1. C语言：C语言是一种通用的程序设计语言，具有高效、灵活和可移植等特点，被广泛应用于系统软件和嵌入式系统开发。

2. Java：Java是一种面向对象的编程语言，具有跨平台性和安全性等优势，在企业应用和移动应用开发中应用广泛。

3. Python：Python是一种简洁、易读且功能强大的高级编程语言，适用于各种应用领域，包括科学计算、人工智能和Web开发等。

4. JavaScript：JavaScript是一种脚本语言，用于在网页上实现动态效果和交互功能。

5. MATLAB：MATLAB是一种专门用于数值计算和科学工程计算的高级编程语言和环境。

三、面向对象编程面向对象编程（OOP）是一种编程范式，强调将程序组织为对象的集合，每个对象具有特定的数据和行为。

常见的面向对象编程语言包括Java、C++和Python等。

1. 类和对象：类是对象的模板，对象是类的实例。

类定义了对象的属性和方法。

2. 封装性：封装性是指将数据和操作封装在对象内部，通过提供公开的接口实现对数据的访问和操作。

3. 继承性：继承性允许通过定义新的类来继承已有类的属性和方法，实现代码的重用和扩展。

大白书刷题计划

例题 4 LA3708 Graveyard
例题 5 UVa10881 Piotr's Ants
例题 6 LA2995 Image is Everything
例题 7 UVa11464 Even Party
例题 8 LA3401 Colored Cubes 除了解题代码之外还提供生成常量表的代码
例题 24 UVa10755 Garbage heap 19:39 2016/9/3
例题 25 LA2965 Jurassic Remains 0:00 2016/9/1
动态规划 (Dynamic Programming)
例题 26 LA3882 And Then There Was One 10:18 2016/9/1
置换(Permutation)
例题18 UVa10294 Arif in Dhaka (First Love part 2)
例题19 LA3641 Leonardo's Notebook
例题20 UVa11077 Find the Permutations
例题21 LA3510 Pixel Shuffle
例题13 LA3026 Period
例题14 LA4670 Dominating Patterns
例题15 UVa11468 Substring
例题16 UVa11019 Matrix Matcher
例题17 UVa11107 Life Forms 倍增法实现的后缀数组，主算法为二分+线性扫描判定
例题 17 UVa11462 Age Sort
上面的例题在12:51 2016/8/31之前已经大部分做完，少量题没法写。。。

第3章动态规划_jlwan12讲解

O(n) 2(2n1 1) 2n1
12
复杂性高的原因：子问题重复计算
n=5，计算子问题：81个；不同的子问题：15个
子 1-1 2-2 3-3 4-4 5-5 1-2 2-3 3-4 4-5 1-3 2-4 3-5 1-4 2-5 1-5
问题
数 8 12 14 12 8 4 5 5 4 2 2 2 1 1 1
设计一个动态规划算法，通常可以按以下几个步骤进行：
（1）刻画最优解的结构特性；（2）递归定义最优解值；（3）以自底向上方式计算最优解值；（4）根据计算得到的信息构造一个最优解。
其中，第（1）至（3）步是动态规划算法的基本步骤。最优解值是最优解的目标函数的值。
使用动态规划技术的条件:优化原则
n1
T(n) O(n) T(k) T(n k) O(n) 2 T(k)
k 1
k 1
k 1
数学归纳法证明 T(n)2n1
n=2,显然为真
假设对于任何小于n 的 k 命题为真, 则
T
(
n)

O(n)

n1
2 T
(k
)

O(n)

n1
2
2
k
1
k 1
k 1
(3) 列出关于优化函数的递推方程 (或不等式)和边界条件 (4) 考虑是否需要设立标记函数 (5) 自底向上计算，以备忘录方法 (表格)存储中间结果
18
3.3.1 投资问题
m 元钱，n 项投资，fi (x): 将 x 元投入第 i 项项目的效益目标函数 max {f1(x1) + f2(x2) + … + fn(xn) } 约束条件 x1 + x2 + … + xn = m，xi N 实例：5万元钱，4个项目，效益函数如下表所示

程序设计基础w12-20191208-第11章-动态规划-

int p[4][4]={ {0,0,0,0},{0,0,0,0},{0,0,0,0},{0,0,0,0} };
p[0][0]=0; // 思考题：int p[4][4] = {{0}}; 可以吗？
for(int j=1;j<4;j++)
//y轴上的点
p[0][j]=p[0][j-1]+h[0][j-1];
h[0][1]
阶段 1
v[0][2]
v[0][3]
p[0][3]
h[0][2]
阶段 3
阶段 2
13
p[3][0]
p[3][1] h[3][0]
p[3][2] h[3][1]
p[3][3] h[3][2]
v[2][0]
v[2][1]
p[2][0]
p[2][1]
p[2][2]
h[2][0]
h[2][1
21
画出用动态规划思想求出的各个路口对P点的最小距离。图中圆圈里就是这个距离。箭头表示所寻得的最佳行走路径。（图3）
7
3
1
6
3
4
2
2
2
0
3
P点
7
18
2
2
5
47
1
2
4
15
2
3
3
25
图3
2
A点 10
3 5 12
4 49
4 38
22
参考程序如下
23
#include <iostream>
using namespace std;
p[2][2]
h[2][0]
h[2][1
v[2][2]