算法分析大纲
算法设计与分析 教学大纲
《算法设计与分析》教学大纲适用于四年制本科计算机应用技术、信息与计算科学专业(参考学时数:64 学时)一、课程代码7100450,7100451二、课程的性质、任务算法设计与分析是计算机科学的核心问题之一,这门课是计算机专业以及相关专业的一门重要的课程。
本课程的教学目的是:在学生学习掌握了编程的基本技术,掌握了数据结构的基本知识、理论的基础上,比较系统的学习算法理论中的基础部分内容。
在这一课程教学中,培养学生掌握算法设计的方法论,掌握常用的算法设计的方法;掌握算法分析的基本工具、方法、技巧,在解决实际问题时,对于较复杂的问题能抽象出问题的数学模型,设计出有效的算法。
在此基础上学习本课程的中级篇:结构上的算法设计(分类、图的高级部分、流),学生通过这部分的学习,了解算法优化的实现途径,很好的解决数据结构中未能解决的问题、最后是本课程的高级篇:NP完全理论、现代优化计算方法简介。
学生通过这部分的学习初步了解计算复杂性理论的基本内容、现代算法的几个主要发展分支,为今后实际应用或者搞理论研究打下一些必备的理论基础。
三、课程基本要求学生必备的先行课是:高等数学、离散数学、程序设计、数据结构。
本课程不能求快,应循序渐进,培养学生浓厚的学习热情和求知欲。
教学中注重和前期课程数据结构的衔接,使学生明白这门课不同于数据结构的是:数据结构是讨论三种基本数据结构上的基本操作的实现,它是完成“如何做”,算法设计与分析这门课强调的是:怎么巧做,做的更好。
在本课程的后期教学中,特别提倡学生广泛阅读参考书、独立思考、结合实际问题展开讨论的教学方式,并以此达到教师精讲、学生宽学的目的。
课程的基本要求是:1.掌握7种常用的算法设计方法,并能综合、灵活的使用这些基本方法,同时用所学到的知识解决一些实际问题;2.掌握算法分析的基本工具、基本技巧、基本方法;3.掌握数据结构中未能详细、深入了解的部分内容(内存分类,图的高级部分、流上的算法);4.了解计算复杂性理论中的基本内容,包括:机器模型,NP完全、NP难题,近似计算;5.了解现代的计算算法和算法理论的发展趋势走向。
算法分析与设计课程(本科)教学大纲
算法分析与设计课程(本科)教学大纲一、课程编号二、课程类别:选修课三、先修课程:程序设计、数据结构四、适用专业:计算机科学与技术,信息安全五、课程学分/学时: 2.5学分/40学时六、课程的性质与任务:计算机科学是一种创造性思维活动,其教育必须面向设计。
计算机算法分析与设计是面向设计的,因此,它是计算机科学和计算机应用的核心。
无论是计算机系统、系统软件和解决计算机的各种应用课题都可归结为算法的设计。
通过本课程的学习,使学生掌握计算机领域中许多常用的非数值的精确的描述:分治法、贪心法、动态规划、回溯法等。
并掌握算法分析的方法。
从而将学生分析问题和解决问题的能力提高到高层理论的高度。
七、教学主要内容及学时分配(一)、引论(4学时)1.算法的定义及其特点2.算法分析的方法(二)、分治法(8学时)1.分治法的思想2.二分检索、归并分类法、快速分类法及其它们的算法分析3.Strassen矩阵乘法4.其他问题(三)、贪心方法(6学时)1.贪心方法的思想2.背包问题、最小生成树、单源最短路径问题3.其他问题(四)、动态规划(6学时)1.动态规划的思想2.多段图、每队节点之间的最短路径、0/1背包问题和货郎担问题3.其他问题(五)、基本检索与周游方法(4学时)1.二元树周游、树周游、图的检索和周游的一般方法(六)、回溯法(6学时)1.回溯法的思想2.8-皇后问题、背包问题3.以上算法的算法分析4.其他问题(七)、N P难度和NP完全问题(2学时)1.NP难度和NP完全概念(八)、其他有关方法简介(4学时)1.常见概率算法2.并行算法基本概念3.其它相关知识八、教学基本要求(一)、掌握算法的定义及其特点;掌握算法分析的方法。
(二)、掌握分治法的思想;重点掌握二分检索、归并分类法、快速分类法及其它们的算法分析;了解Strassen矩阵乘法。
(三)、掌握贪心方法的思想;理解背包问题、最小生成树、单源最短路径问题;理解以上算法的算法分析。
算法分析与设计实验大纲
课程代码:《算法分析设计》课程实验教学大纲【编写】朱少林【审核】【课程类别】专业选修【课程学时】 34【开课学期】【实验学时】 16 - 34【授课专业】电子商务/信息管理/计算机科学与技术一、实验教学任务和目的无论是在计算机科学与技术的研究中,还是在计算机应用(包括管理信息系统和电子商务系统开发)中,都涉及大量的程序设计问题,而且随着研究和应用的深入,所遇到的问题越来复杂,对处理问题的效率要求也越来越高,了解和掌握求解问题的方法(算法)、设计出好的算法也就成为解决这些问题的关键,甚至成为其决定因素。
《算法分析与设计》课程的主要内容是讲授在计算机科学研究和应用中经常用到的一些算法,包括分枝法、贪心法、动态规划法、回溯法等,介绍这些算法设计的思路和算法的一般框架,并针对多个具体的应用问题设计出了相应算法。
其目的就是让学过该课程的学生掌握算法设计的基本思想和技巧,掌握几个基本和常用的算法。
《算法分析与设计》是一门实践性很强的课程,课程教学过程中,需要与课程实验相结合。
算法分析与设计实验的主要任务是针对给定的问题,设计出一个合适的算法或几个可供选择的算法,然后将算法用合适的程序设计语言实现并上机调试,并用合适的数据验证运行。
只有通过实验,通过让学生进行算法设计和编程实践并上机验证,才能让学生理解算法的思想,掌握算法设计的方法和掌握算法的精髓。
同时,通过算法实验,让学生掌握调试程序、改进算法的方法,学会通过对比选择最适合问题求解算法的方法;使学生将以前所学如《C语言程序设计》、《数据结构》等课程知识能有机结合并融会贯通;进一步培养学生的分析问题、解决问题的能力,提高学生素质,使其能更好地适应社会,满足社会对人才的需求。
二、实验教学基本要求1.程序设计语言与实验要求算法实验需要将算法转换成程序并上机验证,实验的主要工作是验证算法的正确性并测试算法的时空复杂度。
学生可以根据自己的喜好或对程序设计语言的掌握程度选择一个程序设计语言,如C/C++、PASSCAL等支持递归程序设计的语言,实验硬件环境要求是支持学生选定程序设计语言的计算机系统,(包含打印机更佳),学生应能熟练掌握计算机系统的使用,并具备熟练编写、输入和调试程序的能力。
《算法设计与分析》实验大纲
《算法设计与分析》课程实验教学大纲Design and Analysis of Computer Algorithm总学时 16 总学分 0.5 实验学时 16一、基本情况1. 课程性质:专业实践2. 设课方式:独立设课3. 适用专业:计算机科学与技术专业4. 开课学期:第5学期5. 实验教材:《算法设计与分析》实验指导书6. 先修课程:高级语言程序设计、离散数学、数据结构二、课程简介算法设计与分析实验将覆盖计算机软件实现中的大部分算法,具有一定的深度和广度,目的是让学生掌握递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等算法思想;能独立运用相关算法策略来分析、解决实际问题并编程实现。
同时,算法设计与分析实验是对学生在软件设计方面的综合训练,包括问题分析,总体结构设计,程序设计基本技能和技巧等,以培养良好的编程风格和科学作风。
通过理论联系实际,最终提高学生动手操作的能力以及分析问题和解决问题的能力,培养对算法的复杂性进行分析的逻辑思维能力。
三、实验目的与任务实验是教学内容的重要一环,其目的一方面是为了让学生掌握算法设计与分析中的一些常用的典型的算法设计思想和方法;另一方面是为了让学生切实掌握各种算法的具体实现方法,培养学生的实际动手能力,加强学生创新思维能力的培养。
四、课程的基本要求(1)了解实验目的,熟悉实验环境。
(2)预习实验,准备好实验题目和操作步骤。
(3)能编译调试源程序,分析错误原因并加以修改,得出正确结果。
(4)能运用所学的知识正确分析程序得出的结果,并能给出改进的方案。
(5)将上述各项要求及实验结果编写成实验报告。
实验前学生要认真预习实验内容,按要求编写源程序及准备测试数据。
实验中,要按操作规程操作计算机,集中精力调试程序,并认真测试实验数据。
对实验程序的故障应自行分析解决,不拷贝其它人的成果。
对实验得出的结果能加以分析,提出改进的具体措施。
掌握递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等算法思想;能独立运用相关算法策略分析问题、解决实际问题并编程实现。
算法分析与设计教学大纲
算法分析与设计教学大纲一、课程概述二、预修条件1.数据结构基础知识。
2.编程语言基础。
三、授课目标1.掌握算法分析的基本方法和工具。
2.理解常见算法的设计思想和实现技巧。
3.能够独立设计、实现和优化算法解决实际问题。
四、教学内容1.算法基础知识(1)算法的概念和分类(2)算法分析的基本概念和方法(3)复杂度分析(4)递归与递归算法(5)分治法与减治法2.基本算法设计(1)贪心算法(2)动态规划算法(3)回溯算法3.高级算法设计(1)图算法:最短路径、最小生成树等(2)网络流算法:最大流、最小割等(4)近似算法:近似算法的基本思想与应用4.数据结构与算法分析(1)线性表和链表(2)栈和队列(3)树和二叉树(4)图和图的遍历算法五、教学方法1.理论课讲授:通过教师讲解、演示和示范等方式,让学生掌握算法基本知识和分析方法。
2.实践教学:通过课程设计和编程实践,让学生动手实践算法设计与实现,并对其进行分析和优化。
3.讨论与交流:组织学生进行小组讨论和互动交流,培养学生的合作学习能力和问题解决能力。
六、教学评估1.平时成绩:考察学生的课堂参与、作业完成情况和实验报告质量。
2.期中考试:考察学生对课程内容的掌握和理解。
3.期末考试:考察学生对课程内容的整体把握和综合应用能力。
七、参考教材1. 算法导论(第3版)- Thomas H. Cormen等2. 算法设计与分析基础(第4版)- Levitin A. V.八、教学资源1.电子课件和习题集。
2.在线编程平台和算法分析工具。
九、教学进度安排1.第1-2周:算法基础知识2.第3-5周:基本算法设计3.第6-8周:高级算法设计4.第9-11周:数据结构与算法分析5.第12-14周:综合应用与实践6.第15周:复习与总结备注:以上为算法分析与设计教学大纲的基本框架和内容,具体教学安排和进度可根据实际情况进行调整补充。
算法设计与分析 教学大纲
算法设计与分析一、课程说明课程编号:130211Z10课程名称:算法设计与分析/Algorithm Design and Analysis课程类别:专业课学时/学分:48/3先修课程:数据结构、组合数学与图论、概率论、数理统计、程序设计基础适用专业:信息科学教材、教学参考书:1.《算法设计与分析基础》(第3版)Anany Levitin 著,潘彦译,清华大学出版社,20152.《算法设计技巧与分析》,M.H.Alsuwaiyel著,吴伟昶,方世昌等译,电子工业出版社,2005年3.《Introduction To Algorithms》(Second Edition),T.H.Cormen、C.E.Leiserson、R..L.Rivest and C.Stein,The MIT Press,20014.《计算机算法基础》(第二版),余祥宣、崔国华、邹海明,华中理工大学出版社,2003年。
二、课程设置的目的意义《算法设计与分析》是信息科学、计算机科学相关专业高年级本科生、研究生的一门重要专业基础课程。
通过本课程的学习,学生可以了解计算机应用中的各种常用算法,掌握设计和分析各种算法的基本原理、方法和技巧。
能运用所学到的知识熟练地分析各种算法并能指出解决同一问题的各种算法的好坏。
三、课程的基本要求知识要求:○1了解计算机应用中的各种常用算法。
○2了解评价算法的准则和方法。
○3掌握设计和分析算法的基本原理、方法和技巧。
○4用编程语言实现基本算法。
○5实际问题能够设计合理的算法并加以实现。
能力要求:○1培养学生利用算法设计的基本方法和理论等分析问题和解决实际问题的能力。
○2通过理论联系实际,以最终提高学生动手操作的能力以及分析问题的能力。
素质要求:○1使学生在解决实际问题、处理实际数据、进行编程时具备把算法设计的基本方法和理论用于实际应用的思想。
○2培养学生对算法美的认识,运用不同的算法也许都能够得到正确的结果,好的算法是有数学美的。
“算法分析与优化”教学大纲
“算法分析与优化”教学大纲《算法分析与优化》教学大纲一、课程介绍《算法分析与优化》是计算机科学与技术专业的一门重要课程,它主要介绍算法的基本概念、算法分析的方法以及算法优化的技巧。
通过本课程的学习,学生将掌握算法设计与分析的基本原则和方法,能够熟练运用这些原则和方法解决实际问题,并能够对算法进行优化。
二、教学目标1.了解算法设计和分析的基本概念。
2.了解算法分析的常用方法,包括时间复杂度和空间复杂度的计算方法。
3.掌握常用算法的设计思想和实现方法。
4.掌握算法的优化技巧和策略。
三、教学内容1.算法基础知识1.1算法的基本概念1.2算法设计与分析的基本原则1.3算法的时间复杂度和空间复杂度2.基本排序算法2.1冒泡排序2.2插入排序2.3选择排序2.4快速排序2.5归并排序3.基本查找算法3.1顺序查找3.2二分查找3.3哈希查找4.图算法4.1图的遍历4.2最短路径算法4.3最小生成树算法5.动态规划算法5.1背包问题5.2最长公共子序列问题6.算法的优化技巧和策略6.1贪心算法6.2分治算法6.3回溯算法6.4剪枝算法四、教学方法1.理论讲授:通过讲授算法的基本概念、算法设计原则和算法分析方法,让学生了解算法的基本知识。
2.例题实践:通过具体例题的讲解和练习,帮助学生掌握算法的设计和分析方法。
3.实验实践:通过实际的编程实验,让学生亲自实践算法的设计和优化,提高他们的实际动手能力。
4.讨论与交流:鼓励学生参与课堂讨论,与同学们一起解决算法问题,提高他们的分析和解决问题的能力。
五、教学评价方式1.平时成绩:包括课堂参与、实验报告、作业等平时表现。
2.考试成绩:包括期中考试和期末考试。
3.实验成绩:根据实验报告和实验表现评定。
六、教材和参考书目1. 主教材:《算法导论》(第三版),Thomas H. Cormen等著。
2.参考书目:2.1 《算法设计与分析基础》(第二版),Michael T. Goodrich等著。
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算法的定义An algorithm is a sequence of unambiguous instructions for solving a computational problem, obtaining a required output for any legitimate input in a finite amount of time.算法是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,对于符合一定规范的输入,能够在有限时间内获得所要求的输出。
算法的特点Finiteness Definiteness Input Output Effectiveness算法的设计步骤(1)Understanding the problem. Read the problem description carefully and ask question if youhave any doubts about the problems.(2)Deciding on. deciding on appropriate data structures.(3)Designing an algorithm.An algorithm design technique is a general approach to solvingproblems algorithmically that is applicable to a variety of problems from different areas of computing(4)Proving correctness.The notions of correctness of approximation algorithm is lessstraightforward than it is for exact algorithm.(5)Analyzing an algorithm. Time efficiency indicates how fast the algorithm runs, spaceefficiency indicates how much extra memory the algorithm needs.(6)Coding the algorithm.Most algorithm are destined to be ultimately implemented ascomputer programs. Programming an algorithm presents both a peril and an opportunity.算法效率Time efficiency Space efficiency增长次数比较1 logn n nlogn n²n³2的n次方n!蛮力法定义A straightforward approach, usually based directly on the problem’s statement and definitions of the concepts involved.蛮力法是一种简单直接地解决问题的方法,通常直接基于问题的描述和所涉及的概念定义。
蛮力法优缺点Strengths :1 wide applicability 2 simplicity 3 yields reasonable algorithms for some important problems(e.g., matrix multiplication, sorting, searching, string matching)Weaknesses:1 rarely yields efficient algorithms 2 some brute-force algorithms are unacceptably slow not as constructive as some other design techniques选择排序和冒泡排序两个算法的比较Selection Sort Bubble Sort1Stability: Selection Sort is instable ;Bubble Sort is stable2Efficiency:Selection Sort n²;Bubble Sort n²3Comparion number: Selection Sort :n(n-1)/2 Bubble Sort: n(n-1)/24input siz e:n解决背包问题过程和分析Analysis: The exhaustive-search approach to this problem leads to generating all the subsets of the set n items given ,computing the total weight of each subset to identify feasible subsets(the ones which the total weight not exceeding the Knapsack’s capacity),and finding a subset of the largest value among them. Since the number of subset of an n-element set is 2的n次方,the exhaustive search leads to 2的n次方algorithm.分治法定义Divide and conquer is a general algorithm design technique that solves a problem’s instance by dividing it into several smaller instances (ideally,of equal size),solving each of them recursively,then combining their solution to the original instance of the problem .分治法是一种一般性的算法设计技术,它将问题的实例划分为若干个较小的实例,最好拥有相同的规模,对这些较小的实例递归求解,然后合并这些解,以得到原始的解。
三个步骤Divide the problem into two or more smaller subproblems. 将问题划分成两个或更多小问题Conquer the subproblems by solving them recursively.对小问题求解Combine the solutions to the subproblems into the solutions to the original problem合并小问题的解,就得到原问题的合并排序和快速排序算法比较Merge Sort Quick Sort1Stability: Merge Sort: stable Quick Sort: instable2Time effeicency : Merge Sort nlogn ; Quick Sort best-case O(nlog2n) worst-base O(n ^2)3 Exceptional space :Merge Sort O(n)合并排序是一种分治排序算法,它把一个输入数组一分为二,并对它们递归排序,然后把这两个拍好序的子数组合并为原数组的一个有序排列。
在任何情况下,这个算法的时间效率都是nlogn,而且它的键值比较次数非常接近理论上的最小值,它的最主要缺点是需要相当大的额外空间。
快速排序是一种分治排序算法,它根据元素值和某些事先确定的元素的比较结果,来对元素进行分区。
快速排序十分有名,不仅是因为对于随机排列的数组,它是较为出众的nlogn效率算法,而且因为它的最差效率是平方级的。
折半查找递归和非递归伪码non-recursive algorithm非递归ALGORITHM BinarySearch(A[0..n-1], K)l ← 0; r←n-1while l≤r dom← ⎣(l+r)/2⎦if K = A[m] return melse if K < A[m] r ←m-1else l ←m+1return -1递归recursive algorithmsALGORITHM BinarySearchRecur(A[0..n-1], l, r, K)if l > rreturn –1elsem ←⎣(l + r) / 2⎦if K = A[m]return melse if K < A[m]return BinarySearchRecur(A[0..n-1], l, m-1, K)elsereturn BinarySearchRecur(A[0..n-1], m+1, r, K)减治法的定义Decrease and Conquer is a general algorithm design technique ,based on exploiting a relationship between a solution to a given instance of a problem and p solution to a smaller instance of the same problem .Once such a relationship is established ,it can be exploited either top down (recursively) or bottom up(without a rescursion).减治法是一种一般性的算法设计技术,它利用了一个问题给定实例的解和同样问题较小实例的解之间的关系。
一旦建立这样一种关系,我们可以自顶向下(递归)也可以自底向上地运用它(非递归)。
三种类型Decrease by a constant DFS BFS Insertion sortDecrease by a constant factor Binary search Fake-coin problemsVariable-size decrease Euclid’s algorithm插入排序的伪码InsertionSort(A[0..n-1])for i ← 1 to n – 1 do // i: the index of the first element of the unsorted part.key = A[i]j=i-1while j>=0 and A[j] > key for j ← i – 1 to 0 do // j: the index of the sorted part of the array A[j+1] ← A[j]j=j-1A[j +1] ← key假币问题二折三折伪码二折FCR(a(n)){If n 是奇数,则取出一个硬币a1;称重a1----a(n/2)和a(n/2+1)-----a(n)得weigh1 和weigh2;If 重量相等,返回a1为假币;Else if weigh1 >weigh2FCR(a(n/2+1)-----a(n) );if weigh1 < weigh2FCR(a2----a(n/2));}三折FCR(a(n)){If n==1 return 假币的位置ielse 把硬币分为三堆硬币a1-a(n/3) a(n/3+1)-a(2n/3) a(2n/3+1)-a(n)称重a1----a(n/3)和a(n/3+1)-----a(2n/3)得weigh1 和weigh2;If 重量相等FCR (a(2n/3+1)-a(n))else if weigh1 >weigh2FCR( a(n/3+1)-----a(2n/3))if weigh1 < weigh2FCR (a1----a(n/3))}动态规划的定义Dynamic Programming is a technique for solving problems with overlapping subproblems. Typically, these subproblems arise from a recurrence relating a solution to a given problem with solutions to its smaller subproblems of the same type.动态规划方法是一种对具有交叠子问题的问题进行求解的技术。