算法导论学习报告
算法导论读后感2000
算法导论读后感2000After reading "Introduction to Algorithms," I feel a sense of accomplishment and enlightenment. The book effectively combines theoretical concepts with practical applications, providing a comprehensive understanding of algorithms in various domains, from data structures to graph algorithms.读完《算法导论》，我感到一种成就感和启迪。
这本书有效地将理论概念与实际应用相结合，全面了解了各个领域的算法，从数据结构到图算法。
One aspect that particularly stood out to me was the emphasis on problem-solving techniques and the importance of analyzing algorithm efficiency. The book not only presents the essential algorithms but also teaches readers how to evaluate and compare different algorithms, which is crucial for making informed decisions in real-world scenarios.特别引人注目的一点是对问题解决技巧的强调和分析算法效率的重要性。
这本书不仅介绍了基本算法，还教给读者如何评估和比较不同的算法，这对在现实场景中做出明智决策至关重要。
Furthermore, the authors' writing style is clear and concise, making complex topics understandable for readers with varying levels of expertise. The real-world examples and exercises provided in the book also enhance the learning experience, allowing readers to apply the knowledge in a practical setting.此外，作者的写作风格清晰简洁，使各种专业水平的读者都能理解复杂的主题。
算法导论心得
算法导论心得算法导论是计算机科学领域的经典教材之一，对于学习算法和数据结构的人来说，它是一本不可或缺的参考书。
在学习算法导论的过程中，我深刻体会到了算法的重要性和它对计算机科学的巨大贡献。
下面我将就我在学习算法导论中的心得体会进行分享。
算法导论让我明白了算法的基本概念和作用。
算法是一系列解决问题的步骤或方法，它是计算机程序设计的基础。
算法的好坏直接影响着程序的执行效率和结果的准确性。
通过学习算法导论，我了解了常见的算法设计技巧，如贪心算法、分治算法、动态规划等，这些算法可以帮助我们更好地解决实际问题。
算法导论让我认识到算法的时间复杂度和空间复杂度的重要性。
在编写程序时，我们需要考虑算法的时间复杂度和空间复杂度，以便选择最适合的算法。
时间复杂度是描述算法执行时间随问题规模增长的增长率，而空间复杂度是描述算法所需存储空间随问题规模增长的增长率。
通过学习算法导论，我学会了如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度，并根据复杂度分析结果选择最优算法。
算法导论让我了解了算法的应用领域和实际应用案例。
算法在各个领域都有广泛的应用，如图像处理、机器学习、网络安全等。
学习算法导论时，我了解了一些经典的算法应用案例，比如最短路径算法、排序算法等。
这些案例让我更好地理解了算法的实际运用，也为我今后的工作和学习提供了参考。
算法导论还教会了我如何进行算法的正确性证明和性能分析。
在编写程序时，我们需要保证算法的正确性，即算法能够得到正确的输出结果。
通过学习算法导论，我学会了如何使用数学归纳法、循环不变式等方法进行算法的正确性证明。
同时，我也学会了如何分析算法的性能，即算法执行的时间和所需的存储空间。
这些能力对于编写高效、可靠的程序至关重要。
算法导论让我认识到算法与计算机科学的紧密关系。
算法是计算机科学的核心内容之一，它不仅在理论上推动了计算机科学的发展，也在实际应用中发挥了重要作用。
学习算法导论的过程中，我体会到了算法对计算机科学的重要性和影响力，也对自己今后的学习和研究方向有了更清晰的认识。
《算法导论(原书第3版)》阅读感想
《算法导论（原书第3版）》阅读感想2022 年 4 月，《算法导论》第 4 版正式发布，其封面采用了金色设计，十分精美。
与此同时，新版还为读者提供了一份极其丰富的礼物，即全书算法的 Python 代码，并附有测试。
如果大家有需要，可以通过私信向我索取电子书和每章答案。
作为一本经典之作，《算法导论》值得我们精读多遍。
因此，我强烈建议大家使用纸质书进行阅读，这样不仅能够更好地理解和学习，还能带来更深入的阅读体验。
根据市场行情，该书的价格大概在 1000 元左右。
在阅读《算法导论》的过程中，我深刻感受到了它的权威性和实用性。
这本书涵盖了算法设计、分析和应用等多个方面，内容丰富，逻辑严密。
通过阅读书中的案例和习题，我不仅掌握了各种算法的基本原理和应用方法，还提高了自己的编程能力和问题解决能力。
书中对算法的讲解非常详细，不仅介绍了算法的基本思想和步骤，还深入探讨了算法的时间复杂度和空间复杂度等重要概念。
通过对这些概念的理解和掌握，我能够更好地评估算法的效率和优劣，从而在实际问题中选择合适的算法。
此外，书中还提供了大量的实际应用案例，让我能够将所学的算法知识应用到实际问题中。
这些案例涵盖了不同领域的问题，如排序、搜索、图算法等，使我对算法的应用有了更深入的了解。
同时，书中的习题也非常有价值。
它们不仅帮助我巩固了所学的知识，还培养了我的思维能力和解决问题的能力。
通过解答这些习题，我学会了从不同的角度思考问题，寻找最优的解决方案。
在阅读过程中，我也遇到了一些困难和挑战。
有些算法的原理和实现比较复杂，需要花费较多的时间和精力去理解。
但是，通过反复阅读和实践，我逐渐掌握了这些算法的要点。
我深刻体会到，学习算法需要耐心和毅力，只有不断地挑战自己，才能提高自己的能力。
《算法导论（原书第 3 版）》是一本非常优秀的教材和参考书籍。
它不仅为我提供了丰富的算法知识和实践经验，还培养了我的逻辑思维能力和问题解决能力。
我相信，在今后的学习和工作中，这本书将对我产生深远的影响。
算法导论心得体会总结看完算法导论
算法导论心得体会总结看完算法导论算法导论是一本经典的计算机科学教材，深入浅出地介绍了算法设计与分析的基本概念和方法。
通过学习这本书，我对算法有了更深刻的理解，并且对计算机科学的其他领域也有了更全面的认识。
在完成学习之后，我总结了一些心得体会如下：1.算法的重要性算法是计算机科学的基石，它是将输入转化为输出的一系列规则和步骤的有序集合。
通过合理选择和设计算法，可以提高计算机程序的效率和性能。
算法的选择直接影响到程序的运行时间和空间复杂度，因此在实际应用中，我们需要针对具体问题选择合适的算法来解决。
2.算法的设计与分析算法导论中详细介绍了算法的设计方法和分析技巧。
其中，分治法、动态规划和贪心算法是常见的算法设计思想，它们可以解决许多复杂的问题。
在实际应用中，我们要根据问题的特点选择适应的算法设计思想，并通过数学推导和实验证明算法的正确性和效率。
3.数据结构与算法的关系数据结构是算法的基础，它为算法提供了组织和处理数据的方式。
算法导论中介绍了各种常用的数据结构，例如数组、链表、栈、队列、树、图等。
对于常见的操作，我们可以选择合适的数据结构来提高算法的效率和容错性。
4.算法的应用领域算法导论中还介绍了算法在各个领域的应用，例如图算法、字符串算法、排序算法等。
这些算法在计算机科学的研究和实践中有着广泛的应用。
通过学习这些算法，我们可以丰富自己的知识储备并解决实际的问题。
5.开阔思维和解决问题的能力在学习算法导论的过程中，我发现算法的设计和分析需要具备抽象思维、数学推理和问题解决的能力。
通过学习和实践，我的思维方式变得更加开阔和灵活，可以更好地应对复杂的问题和挑战。
总的来说，通过学习算法导论，我对算法有了更深入的了解。
同时，我也认识到算法设计与分析是计算机科学中非常重要的一部分，对于我以后的学习和研究都有着重要的意义。
我会继续学习和探索计算机科学的其他领域，不断提升自己的专业能力。
算法导论读后感
算法导论读后感《算法导论》是一本经典的计算机科学教材，它深入浅出地介绍了算法设计与分析的基本原理，对于计算机科学专业的学生来说是一本不可多得的好书。
通过阅读这本书，我对算法的理解有了更深入的认识，也对计算机科学的发展有了更清晰的认识。
在《算法导论》中，作者对算法的概念、性质和设计方法进行了详细的阐述。
他通过大量的实例和图表，生动地展示了各种算法的设计思路和实现过程。
在学习了书中所介绍的各种算法之后，我对算法的设计和分析有了更深入的理解。
我明白了算法的设计并不是一件简单的事情，需要考虑到算法的效率、复杂度、稳定性等多方面的因素。
同时，我也认识到了算法的重要性，它是计算机科学的基础，也是计算机科学家必须掌握的核心知识。
在阅读《算法导论》的过程中，我还深刻地体会到了算法的思维方式。
作者通过大量的实例和练习题，引导读者逐步培养了解决问题的思维方式。
他教会我们如何分析问题、设计算法、验证算法的正确性和分析算法的效率。
这种思维方式不仅在算法设计与分析中有用，也在解决其他问题时有很大的帮助。
通过学习《算法导论》，我不仅学会了算法，也培养了解决问题的思维方式。
除此之外，《算法导论》还对计算机科学的发展做了一定的介绍。
它介绍了一些经典的算法和数据结构，以及它们在计算机科学中的应用。
通过学习这些内容，我对计算机科学的发展有了更全面的了解。
我了解到了计算机科学的发展是一个不断创新的过程，而算法设计与分析是其中的重要一环。
同时，我也意识到了算法在计算机科学中的重要性，它是计算机科学的核心内容之一，也是计算机科学家必须掌握的重要知识。
总的来说，《算法导论》是一本非常优秀的计算机科学教材。
它深入浅出地介绍了算法的基本原理，对于计算机科学专业的学生来说是一本不可多得的好书。
通过阅读这本书，我对算法的理解有了更深入的认识，也对计算机科学的发展有了更清晰的认识。
我相信，《算法导论》一定会对我的学习和工作产生积极的影响。
算法导论读后感2000字
算法导论读后感2000字《算法导论》是一本经典的计算机科学教材，涵盖了计算机算法的基本概念和算法设计与分析的方法。
读完这本书，我深深感受到了算法在解决问题中的重要性和应用广泛性。
以下是我的读后感：首先，我从《算法导论》中学到了许多算法的基本概念和原理。
书中详细介绍了多种常见的排序算法，如冒泡排序、插入排序、归并排序、快速排序等，让我对这些算法有了更深入的理解。
同时，书中还介绍了许多高级的算法思想，如动态规划、贪婪算法、分治策略等，通过对这些算法的学习和理解，我意识到了算法设计的重要性和复杂性。
其次，我认为《算法导论》中最有价值的部分是对算法设计与分析方法的介绍。
书中详细讲解了如何设计一个高效的算法，并通过对算法的时间复杂度和空间复杂度的分析，来评估算法的性能。
这让我意识到了算法开发中需要考虑的各种因素，以及如何权衡算法的效率和功能。
此外，我在阅读《算法导论》的过程中，还深刻体会到了算法与数据结构之间的密切关系。
书中给出了许多经典的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树等，这些数据结构与算法密切相关，是算法的基础和支持。
通过对这些数据结构的学习和理解，我不仅加深了对算法的理解，而且能够更灵活地应用这些数据结构来解决实际问题。
另外，我认为《算法导论》在教学方法上也做得非常好。
书中通过大量的例子和习题，帮助读者更好地理解和掌握算法的基本原理和应用方法。
同时，书中还介绍了一些实际应用中的问题和挑战，如字符串匹配、图论等，这使得我能够将算法与实际问题相结合，更好地理解和应用算法。
总体来说，读完《算法导论》让我受益匪浅。
通过对算法的学习和理解，我不仅对计算机科学的理论基础有了更深入的了解，而且对算法的设计与分析方法有了更清晰的思路和方法。
同时，这本书还让我认识到了算法在实际问题中的重要性和应用广泛性，深感算法的魅力和挑战。
我相信，《算法导论》这本书将成为每个计算机科学专业学生和从事算法开发的人士的必读之书。
算法导论读书笔记
算法导论读书笔记算法导论读书笔记篇1《算法导论》是计算机科学中一门重要的课程，它是一本经典的算法教材，被广泛使用于各个领域。
这本书的作者是美国计算机科学家ChristopherD.H.Anderson，他是一位著名的计算机科学家和数学家，曾在斯坦福大学和卡内基梅隆大学任教。
这本书主要介绍了各种基本算法，包括排序、搜索、图论、动态规划、贪心算法、分治算法等。
它通过示例代码和问题解决的方式，向读者展示了如何使用这些算法来解决实际问题。
这本书的特点是简洁明了、易于理解、逻辑清晰、重点突出。
作者在书中使用了通俗易懂的语言和简单的例子，使得读者可以轻松地理解各种算法的原理和应用。
同时，作者还对各种算法进行了深入的分析和比较，使得读者可以更好地理解它们的优缺点和应用场景。
在阅读这本书的过程中，我深刻地感受到了算法的重要性和应用价值。
算法是一种解决问题的工具，它可以帮助我们快速地解决复杂的问题，提高工作效率。
同时，算法也是一种思维方式和解决问题的手段，它可以帮助我们更好地理解问题和现象，提高我们的逻辑思维能力和解决问题的能力。
在阅读这本书的过程中，我遇到了一些困难和挑战。
首先，书中的算法种类繁多，有些算法比较抽象，需要深入思考才能理解它们的原理和应用。
其次，书中的代码示例比较简单，需要自己动手实现才能更好地理解算法的原理和应用。
总的来说，《算法导论》是一本非常优秀的教材，它可以帮助我们更好地理解算法的原理和应用，提高我们的逻辑思维能力和解决问题的能力。
在未来的学习和工作中，我将继续深入学习和研究算法，不断提高自己的专业水平和实践能力。
算法导论读书笔记篇2《算法导论》是计算机科学中广泛使用的一种经典算法教材。
本书的目的是为学生提供一种系统而全面的算法学习体验，旨在帮助学生理解算法的基本原理，掌握常见算法的实现和应用，提高编程能力和解决问题的能力。
本书共有11个章节，涵盖了各种常见算法的介绍和实现，如排序、搜索、图论、动态规划、贪心算法等。
算法导论报告
算法导论软件4班魏仁斌20122712问题一：同时求n个元中的最大元与次大元思路：分冶法1.算法设计：if(问题不可分){ 直接求解；返回问题的解；}else {对原问题进行分治；递归对每一个分治的部分求解;归并整个问题，得出全问题的解；}2.算法描述：分治就是“分而治之”的意思，其实质就是将原问题分成n个规模较小而结构与原问题相似的子问题；然后递归地解这些子问题，最后合并其结果就得到原问题的解。
当n=2时的分片法又称二分法。
分治步骤：(1)分解(Divide)：将原问题分成一系列子问题。
(2)解决(Conquer)：递归地解各子问题。
若子问题足够小，则可直接求解。
(3)合并(combine)；将子问题的结果合并成原问题的解。
复杂度：通常算法，设置一个变量，等于需要比较的数组的第一个元素，然后依次与后面的n-1进行比较，需要比较n-1次得到最大元。
源程序代码：#include "iostream.h"#define N 10int max(int a,int b){ return((a>b)?a:b); }int min(int a,int b){ return((a<b)?a:b); }void Search(int a[],int *max0,int *second0,int n){ int g[30];int i,m;int max1,max2,second1,second2;if(n==1){*max0=a[0]; *second0=a[0]; }else if(n==2){ *max0=max(a[0],a[1]);*second0=min(a[0],a[1]);}else{ m=n/2;for(i=0;i<m;i++)g[i]=a[i];Search(g,&max1,&second1,m);for(i=0;i<n-m;i++)g[i]=a[i+m];Search(g,&max2,&second2,n-m);*max0=max(max1,max2);*second0=max(min(max1,max2),max(second1,second2));}}void main(){cout<<"用分治法同时求最大元和次大元\n";int a[N];int i,max,second;cout<<"输入"<<N<<"个数:\n";for(i=0;i<N;i++)cin>>a[i];Search(a,&max,&second,N);cout<<"输出结果:\n";cout<<"max="<<max<<"\n"; cout<<"second="<<second<<"\n";}测试结果：分析：利用递归速度较慢，但是可以把问题简单化。
算法导论读书笔记
算法导论读书笔记【篇一：《算法概论》读书笔记及读后感】《算法概论》读书笔记12计转1 12130907 李酉辰第0章本章较为简短，没有深入系统地涉及某些内容。
主要以fibonacci 数列的例子，让我体会了递归和递推思想的差别。
针对fibonacci数列例子直接递归解法中涉及的重复计算，优化出递推方式，展示了思考问题中自顶向下与自底向上的不同思考角度可能产生较大的算法效率差别，同时隐约体现记忆化搜索的思想。
另外本章较为详细介绍了大o复杂度度量标准。
第1章本章以rsa算法为例，细致深入讨论了rsa算法涉及的相关数论知识，诸如取模运算、模下的四则运算与逆元概念、取模幂运算、素性检测。
在素性检测部分有经典的欧几里德算法、扩展欧几里德算法，同时引入随机化算法概念，以极高的概率保证素性检测有效性。
通过本章的学习，我对过去不曾深入考虑或者说真正考虑的基础性运算有了更深的理解。
之前对乘除运算复杂度总是在以单元操作的概念下以o（1）带过，以后会更加细致地考虑乘除等基本运算的复杂度。
另外，本章以rsa为案例，系统地展示了针对某一问题，如何从基础性知识入手，一步一步学习案例所需基础知识，并将其整合从而解决案例。
素性检测与素因子分解，两个看似相去不远的问题，其复杂性天差地别的现实，从一般角度让人们想到的是类似问题的解决难度可能差别很大仅此而已，而rsa算法展示了如何深入的多想一步，利用这种情况设计出优雅的解决方案。
这思想很值得我借鉴与利用。
第2章本章介绍分治算法思想，提及分治，相信每一个学习算法的人都不会陌生，经典的《算法导论》中就已合并排序为例在开篇不久就引入分治概念。
本书介绍分治的角度与众不同，不似《导论》中总是介绍比较显而易见的可以分治的案例。
本书列举了矩阵相乘、快速傅立叶变换等数学领域分治的应用案例，在这些案例之中，分治的应用很多情况下隐藏的较为深，并非显而易见，加大了分析难度。
但是更能让我感受到分治应用之广泛，可能在学习本章之前，许多类型的题目我不会想到去向分治的角度思考，因为不易看出，但是本章给我的备忘录上加了一条：永远不要忽视分治，针对陌生题目，不要轻易就否决掉往分治角度思考的路线。
算法学习报告
算法设计与分析学习报告姓名：学号：院系：日期：2014.01.141.总结归纳学习内容1.1 综述算法在CS中占有重要的地位，在之前的学习中只是了解和运用部分算法来解决实际问题，并没有对算法内容进行系统的学习与总结。
算法的分析与设计这门课的目的就在于使我们非数值计算方法的层面上具备抽象描述、解决实际问题的能力，学会运用算法设计与分析的典型方法进行算法的设计，具备分析算法效率的能力。
本学期的算法课程主要讲了三个方面的内容：第一，在计算机应用中经常遇到的问题和求解的算法；第二，设计算法的基本原理、技巧以及算法复杂性的分析（包括分治法、动态规划法、集合上的算法、随机算法等）；第三，计算理论简介（Turing机、递归函数、NP-完全性等）。
1.2 算法相关基本概念及数学知识这一单元主要先学习计算机算法的一些基本常识和发展历史，对其发展有个整体的把握，了解算法在CS中的重要性。
其次，学习算法的一些基本概念，包括算法的概念、算法研究步骤、算法的评价、算法的时间复杂性分析研究等。
最后，学习算法分析的数学基础，包括母函数、普通与指数生成函数、普通生成函数的应用（排列组合问题和递归方程）和主定理。
其中，主定理对于算法的研究和设计具有重要的意义。
1.3 分治法分治法，是算法常用技术之首。
总的来讲，分治法是分为将原问题分解为子问题（Divide）、求解子问题（Conquer）、组合子问题的解得到原问题的解（Combine）三个步骤来进行。
首先是学习分治法的要领和主要步骤、分治法求最大最小元问算法、strassen 矩阵相乘算法的思路和意义。
其次是对平衡概念的理解以及分治法与平衡的密切关系。
最后分别学习求第K小元算法、寻找最近点对算法以及离散傅立叶变换（DFT）、快速傅立叶变换（FFT）（利用FFT计算多项式乘积），通过对这些利用分治法思想的算法的理解和学习来把握分治法的要领和精髓。
1.4 动态规划动态规划法，是跟分治法类似的方法，它们都是把大规模的问题分解为小规模的问题来解决问题。
《算法导论(原书第3版)》阅读感想
《算法导论（原书第3版）》阅读感想《算法导论（原书第 3 版）》是一本被广泛赞誉的算法教材，它涵盖了算法设计、分析和应用等多个方面。
在阅读这本书的过程中，我不仅学到了许多算法知识，还深刻体会到了算法的魅力和重要性。
我想谈谈这本书的优点。
它的内容非常丰富和全面，涵盖了各种经典的和现代的算法，并且对每个算法都进行了详细的分析和解释。
书中的例子和习题也非常经典和实用，可以帮助读者更好地理解和掌握算法。
此外，这本书的语言非常清晰和易懂，适合不同层次的读者阅读。
然而，我不得不说，在阅读这本书的过程中，我也遇到了一些困难和挑战。
书中的一些概念和定理比较抽象和复杂，需要读者具备一定的数学基础和逻辑思维能力。
书中的一些算法和问题比较难，需要读者花费大量的时间和精力去理解和解决。
由于这本书的篇幅较长，阅读起来需要一定的耐心和毅力。
尽管如此，我还是认为这本书是一本非常值得阅读的算法教材。
它不仅可以帮助读者系统地学习算法知识，还可以培养读者的逻辑思维能力和解决问题的能力。
在阅读这本书的过程中，我也深刻体会到了算法的魅力和重要性。
算法不仅可以帮助我们解决实际问题，还可以启发我们的思维和创新能力。
然而，我也不得不承认，算法学习是一个长期而艰苦的过程。
它需要我们不断地积累知识和经验，不断地提高自己的思维能力和解决问题的能力。
在这个过程中，我们可能会遇到挫折和困难，但是只要我们坚持不懈地努力学习，就一定能够取得进步和提高。
我想说的是，算法学习是一个不断探索和创新的过程。
我们不仅要学习经典的算法和技术，还要关注最新的研究成果和应用案例。
只有不断地学习和创新，我们才能够在算法领域取得更好的成绩和发展。
《算法导论（原书第 3 版）》是一本非常优秀的算法教材，它不仅可以帮助读者系统地学习算法知识，还可以培养读者的逻辑思维能力和解决问题的能力。
在阅读这本书的过程中，我也深刻体会到了算法的魅力和重要性。
我相信，这本书将会对我未来的学习和工作产生深远的影响。
算法导论学习总结
算法导论学习总结这本书给我这样的感觉：有时遇到一个算法，在网上找了很多相关资料，但是看完后还是有点迷茫，然后才想起《算法导论》，遇到翻开目录，发现有相关的章节，于是去认真阅读，顿时发现自己的很多问题都可以解决了。
它就是这么一本书，也许你会把它当一本圣经来供养，但是当你认真阅读后，你会发现你受益颇多。
于是，自从几次问题通过《算法导论》解决后，我开始意识到，这是一个多么大的宝库啊。
它容纳的目前常用的诸多算法，并且都给予了详细解释，图文并茂，易于理解。
到目前为止，中间零散的看过一些章节。
我有这么一个习惯，就是每学到一个算法，我都会把这个算法总结一下，我觉得虽然当时写这个总结时有点占用时间，但是当你再温故时，你只需要短短的5分钟，就可以再次记住这个算法，并且通过以前总结的，你也许还可以发现不足，并改正。
就像我之前有两次都中断了算法的学习，并且一断就是几个月，但是当我再次拾起算法时，我只需要看看我以前总结的笔记，就可以很快的拾起。
所以，这次我也准备把《算法导论》这本书好好总结一下，这样当我总结时，我就可以知道哪些我彻底掌握了，因为如果我只掌握其表面内容，我是没法用自己的话去总结。
二是这样大家通过各种搜索引擎搜到我的文章时，可以互相探讨，并且发现哪些地方我理解错了，因为我是非计科生，从大一到现在都是我自己一个人自学过来的`，中间肯定会走一些弯路，对一些知识产生曲解，所以这样也可以通过大家来改正我的错误，大家互相学习，互相探讨，交一个可以讨论学术的朋友，何乐而不为呢?网上有些朋友推荐再遇到算法问题时可以把《算法导论》当字典来查，但是个人觉得，这本书读多少遍都值得，所以完完整整的把这本书看一遍是必须的，以后再可以当一个工具书去查。
所以推荐大家一起好好把《算法导论》学习下。
另外，我推荐每学一个算法，就去各个OJ(Online Judge)找一些相关题目做做，有时理论让人很无语，分析代码也是一个不错的选择。
对于接下来要写的一些总结文章，我想做一些约定：1.写这个总结，我不能确定时间，也许一天总结一章，也许几天总结一章，但是我不会断的，鉴于书上有35章，我估计最快得两个月的时间，最慢应该会花3个月在暑期之前搞定。
《算法导论》学习总结——快速排序
《算法导论》学习总结——快速排序曾经在程序员杂志上看到快速排序的作者，Hoare，曾经的图灵奖获得者啊，牛光闪闪的。
不过当时，对快速排序什么的，印象不算深刻，毕竟没好好学。
记得当时杂志上说到的是，快速排序，应该是目前最快的内部排序算法（虽然独立到语言上，C++的sort会比调用快速排序快）。
现在就进入快速排序的美好复习吧。
与归并排序类似，快排也用分治模式。
主要是三个步骤：1）分解：将数组A[p....r]划分为2个子数组A[p....q-1]和A[q+1....r]，使前一个每个元素都小于A[q],后一个数组，每个元素都大于A[q]（q在划分过程中计算）2）解决：递归调用快速排序，对2个子数组进行排序3）合并：因为2个子数组是就地排序，所以合并不用操作，数组已排序看到这个合并，就想到啊，和归并比，一个从小到大，一个从大到小，差距就是这么大，快排么得合并开销，一下就省了很多啊，说明，方向很重要啊，如同那句，同样一个B，S与N 的差别，大家都懂的。
快速排序的实现代码如下：1//===============================================================2// Name : Qsort.cpp3// Author : xia4// Copyright : NUAA5// Description : 快速排序的实现6//===============================================================7#include <iostream>8#include <vector>9#include <fstream>10#include <algorithm>11#include <ctime>1213using namespace std;14const int MAX = 1000 ;1516void WriteToFile(vector<int> v)17{//将v写入文件，纯看排序结果是否正确，也可以写个test()18int i;19 ofstream result("Qsort.txt");20if (result.fail())21 {22 cout << " open data error " << endl;23 exit(EXIT_FAILURE);24 }25for (i=0 ; i<v.size() ; i++)26 {27 result << v[i] << " " ;28 }29 result.close();30}31int Partion(vector<int> &A,int p ,int r)32{//数组划分33int x=A[r];//x都感觉没用34int i=p-1;35for (int j=p ; j<r ;j++)36 {37if ( A[j] <= x )38 {39 i++;40 swap(A[i],A[j]);41 }42 }43 swap(A[i+1],A[r]);44return i+1;45}46void Qsort(vector<int> &A, int p ,int r)47{//递归快排48if (p < r)49 {50int q = Partion(A,p,r);51 Qsort(A,p,q-1);52 Qsort(A,q+1,r);53 }54}55int main(int argc, char **argv)56{57 vector<int> v;58int i;59for (i=0 ; i< MAX ;i++)60 v.push_back(i);61 random_shuffle(v.begin(),v.end());//打乱6263 Qsort(v,0,v.size()-1);64 WriteToFile(v);6566return 0;67}说到代码，很惭愧的，/chinazhangjie/archive/2010/12/09/1901491.html张杰同学的c++模板类实现，（这里也得感谢Tanky Woo，看了他的总结，得以看很多的链接），果然我写的只是C的扩充啊，像用vector只是防止溢出，也就是数组来使用，一些操作也只是作为一个扩充。
算法导论学习报告
算法设计与分析学习报告第一部分学习内容归纳“计算机算法是以一步接一步的方式来详细描述计算机如何将输入转化为所要求的输出的过程，或者说，算法是对计算机上执行的计算过程的具体描述。
”（参考文献：百度百科）《算法设计与分析》是一门面向设计，在计算机科学中处于核心地位的课程。
这门课程主要讲授了在计算机应用中经常遇到的问题和求解的方法，分治法、动态规划法、随机算法等设计算法的基本原理、技巧和算法复杂性的分析，以及计算理论简介。
第一部分“概论和数学准备”在简单了解了算法的基本概念和复杂性、研究步骤等几个重要知识点后，着重学习了算法的数学基础，包括生成函数、差方方程的求解等，主要适用于求解算法的时间复杂性。
“任何可以用计算机求解的问题所需要的计算时间都与其规模有关：问题的规模越小，解题所需的计算时间往往也越短，从而也就比较容易处理。
”（参考文献：《计算机算法设计与分析（第3版）》）而第二部分介绍的算法常用技术之首——分治法就运用了这样的思想。
分治法的要领在于Divide（子问题的划分）-Conquer（子问题的求解）-Combine（子问题解的组合）。
由于子问题和原问题是同类的，递归的思想在分治法中显得尤其重要，它们经常同时运用在算法设计中。
这部分内容从Select（求第k小元）算法，寻找最近点对算法和快速傅立叶变换FFT等实际应用中深化对分治法思想的理解，同时也强调了平衡思想的重要性。
第三部分“动态规划”与分治法类似，同样是把问题层层分解成规模越来越小的同类型的子问题。
但与分治法不同的是，分治法中的子问题通常是相互独立的，而动态规划法中的子问题很多都是重复的，因此通常采用递推的方法以避免重复计算。
然而，也不是所有的情况下都采用递推法，当有大量的子问题无需求解时，更好的方式是采用动态规划法的变形——备忘录方法。
通常需要用到动态规划法求解的问题都具有子问题的高度重复性和最优子结构性质两大特征，这也是我们分析问题和设计算法时的关键点。
算法设计与分析学习报告（优秀范文5篇）
算法设计与分析学习报告（优秀范文5篇）第一篇：算法设计与分析学习报告算法课程学习报告持续13周的高级算法设计与分析课程结束了。
选修了这门课程的同学们即将迎来最后的考试。
回顾这半年以来关于这么课程的学习情况，我体会最深的是：不论是从深度还是从广度上，现在所习的算法比曾经学习的算法难度增加了很多。
但是邓教授极富经验的教学和详细的课件，为我的学习提供了很大的方便。
可是毕竟我以前的底子不够厚，基础不够劳，在听课中会出现跟不上教师思路的现象。
我也积极的采取措施，争取处理好这种情况。
总体说来，上完算法课，我还是学到了很多东西的。
下面我就对所学的内容进行梳理归纳，总结一下我在学习中的体会和研究心得。
算法课程的开课阶段，邓教授为我们简单介绍了算法，课堂上可能用到的参考资料，以及一些著名的算法方面的书籍，为我的学习提供潜在的工具。
我购买了一本教材——《算法导论》。
这本书够厚，够详细。
但是我一直没有机会仔细的研读。
我想有一天希望能够好好读一下。
在介绍算法的课堂上，我还了解了算法相关的一些基本概念，算法的重要性，还有算法的历史。
我印象最深的就是一个叫图灵的外国人。
对计算机科学与技术这个领域做出了图书贡献。
我个人认为，堪比爱因斯塔发现相对论的贡献。
都揭示了某个领域的本质。
开辟的一个领域的发展。
对于整个人类来说，他们这类人都是功不可没的。
已经不能简单的用伟人来形容他们。
但是人类社会需要这样的人，社会需要一些人的推动才能进步。
说到这里，我不禁要想，算法到底有什么用，也许答案是简单的，为了方便写程序实现系统功能。
这只是表面的用途。
我觉得最本质的作用是为了社会进步。
辩证唯物主义自然观中有关于科学技术的详细定义。
之所以产生科学技术是为了发挥人的主观能动性去改造自然。
学习和研究算法正是为了让人在一定的限度内改造自然。
我不是在扯，而是在写算法报告和背自然辩证法资料的时候产生的心得体会，不知道算不算邓教授要求的心得。
介绍完算法历史以后，就进入的真正的算法设计与分析的学习。
算法导论读后感
算法导论读后感《算法导论》是一本非常经典的计算机科学教材，它由Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest和Clifford Stein合著，首次出版于1990年。
这本书以其深入浅出的方式介绍了算法设计与分析的基本原理，并覆盖了从基础算法、数据结构、排序算法、图算法、动态规划等各个方面的算法知识。
读完这本书给我的感觉非常深刻，以下是我对这本书的一些读后感。
首先，这本书的作者在算法导论的编写方面的用心很明显。
整本书几乎涵盖了计算机科学领域中的所有主题，从最基础的排序算法到高级的图算法，无一不详细地介绍了相应的算法思想和实现细节，同时还附有丰富的习题和示例代码供读者练习和参考。
这样丰富的内容和详细的讲解使得这本书成为一本全面而又实用的算法学习资料。
无论是学生还是从业人员都可以从中获得很多关于算法设计和分析的知识。
其次，这本书的逻辑结构非常清晰，可以循序渐进地引导读者学习算法。
整本书分为六个部分，依次介绍了算法基础、排序与顺序统计量、数据结构、高级设计与分析技术、高级数据结构和图算法。
每个部分都包含了若干章节，每个章节都有明确的目标和主题，有助于读者理解和消化所学的内容。
而且在每个章节的末尾都附有习题，读者可以利用这些习题来巩固所学的知识和提高算法的实现能力。
整个书籍的结构设计得非常合理，读起来非常流畅和易懂。
除了结构清晰，这本书的讲解风格也非常有趣。
整本书的语言幽默风趣，让枯燥的算法知识变得生动有趣。
作者通过生动的比喻、实例和插图，把抽象的概念和原理具体化，使得读者能够更好地理解和记忆。
同时，作者还通过一些实际问题的引入，让读者在学习算法的过程中能够感受到这些算法的实际应用场景和价值。
这样的讲解风格不仅提高了读者的学习兴趣，也增加了对算法知识的理解和掌握程度。
在读完这本书之后，我对算法这个概念有了更深入的理解。
算法无处不在，是计算机科学的核心。
算法导论课程心得体会(2篇)
第1篇一、引言在大学的学习生涯中，算法导论这门课程无疑是我遇到的最为关键和重要的课程之一。
通过这门课程的学习，我对计算机科学中的算法有了更为深入的了解，同时也培养了我对问题解决能力的提升。
以下是我在算法导论课程中的心得体会。
二、课程内容概述算法导论课程主要介绍了计算机科学中的算法理论、设计方法和应用。
课程内容涵盖了以下方面：1. 算法的基本概念和性质，如时间复杂度、空间复杂度、稳定性等。
2. 常见的算法设计技术，如贪心算法、分治算法、动态规划等。
3. 数据结构及其在算法中的应用，如栈、队列、链表、树、图等。
4. 算法分析与比较，如最优算法、近似算法、启发式算法等。
5. 实际应用中的算法优化，如快速排序、归并排序、KMP算法等。
三、学习心得1. 理解算法的基本概念在学习算法导论课程之前，我对算法的理解仅限于日常生活中的简单例子。
通过课程的学习，我明白了算法的实质是一种解决问题的步骤和方法，而不仅仅是代码的编写。
这使我更加关注算法的设计和优化，而不仅仅是编程技巧。
2. 掌握算法设计方法算法导论课程介绍了多种算法设计方法，如贪心算法、分治算法、动态规划等。
通过学习这些方法，我学会了如何根据实际问题选择合适的算法设计策略。
同时，我也明白了不同算法设计方法的适用场景和优缺点，为解决实际问题提供了更多的选择。
3. 算法分析与比较算法导论课程强调了算法分析与比较的重要性。
通过学习时间复杂度和空间复杂度的分析方法，我能够对算法的性能有一个直观的认识。
同时，通过比较不同算法的效率，我学会了如何选择最优算法，提高程序的运行效率。
4. 实践与思考在课程的学习过程中，我通过编写代码实现了一些经典的算法，如快速排序、归并排序等。
这些实践经历使我更加深刻地理解了算法的原理和应用。
同时，我也学会了如何通过代码调试和性能分析来优化算法。
5. 问题解决能力的提升算法导论课程不仅教授了算法知识，更重要的是培养了我的问题解决能力。
在学习过程中，我遇到了许多看似复杂的问题，通过运用所学知识，我成功地解决了这些问题。
算法导论心得体会总结 看完算法导论(优秀5篇)
算法导论心得体会总结看完算法导论（优秀5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。
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大学生算法导论心得体会
大学生算法导论心得体会《算法导论》是一本经典的计算机科学教材，深入浅出地介绍了算法设计与分析的基本理论和技巧。
通过学习这门课程，我收获了很多宝贵的知识和经验，下面我将从以下几个方面来阐述我的学习心得体会。
首先，算法导论教给我了算法设计的基本方法和技巧。
在课程中，我们学习了很多经典的算法设计方法，如贪心算法、分治法、动态规划等。
通过分析这些算法的设计思想和运行原理，我学会了如何从实际问题中抽象出合适的算法模型，并进行问题的分析和求解。
同时，我们还学习了一些基本的数据结构，如树、图、哈希表等，这些数据结构广泛应用于实际问题中，掌握了它们对于算法设计和问题求解的重要性。
其次，算法导论让我意识到了算法的复杂性和效率的重要性。
在课程中，我们学习了算法的时间复杂度和空间复杂度的概念，通过分析算法的复杂度，可以评估和比较不同算法的性能。
我深刻理解到，在实际应用中，算法的效率往往是一个关键因素，好的算法可以在有限的时间和资源下解决复杂的问题。
因此，学习如何设计高效的算法，尽量减少时间和空间的消耗，是我学习算法导论的重要目标之一。
然后，算法导论让我体会到了算法分析的重要性和难点。
在计算机科学领域，算法的正确性是最基本的要求，通过学习算法导论，我清楚了如何通过证明和验证来确定算法的正确性。
另外，算法的分析也是一项关键工作，通过分析算法的时间复杂度、空间复杂度和正确性，可以评估算法的优劣，并对算法进行优化。
但是，算法分析并不是一件容易的事情，需要对算法的内部结构和运行原理有深入的了解，还需要具备数学和推理的能力。
因此，在学习过程中，我遇到了很多困难和挑战，但是通过不断地学习和实践，我逐渐掌握了一些分析算法的方法和技巧。
最后，算法导论还让我体会到了团队合作的重要性。
在课程中，我们经常需要在小组中完成一些编程作业和课程项目，这要求我们合理分工，互相协作。
通过和同学们的交流和合作，我学会了如何与人合作，如何充分利用团队的资源和优势来解决问题。
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算法设计与分析
学
习
报
告
第一部分学习内容归纳
“计算机算法是以一步接一步的方式来详细描述计算机如何将输入转化为所要求的输出的过程，或者说，算法是对计算机上执行的计算过程的具体描述。
”（参考文献：百度百科）《算法设计与分析》是一门面向设计，在计算机科学中处于核心地位的课程。
这门课程主要讲授了在计算机应用中经常遇到的问题和求解的方法，分治法、动态规划法、随机算法等设计算法的基本原理、技巧和算法复杂性的分析，以及计算理论简介。
第一部分“概论和数学准备”在简单了解了算法的基本概念和复杂性、研究步骤等几个重要知识点后，着重学习了算法的数学基础，包括生成函数、差方方程的求解等，主要适用于求解算法的时间复杂性。
“任何可以用计算机求解的问题所需要的计算时间都与其规模有关：问题的规模越小，解题所需的计算时间往往也越短，从而也就比较容易处理。
”（参考文献：《计算机算法设计与分析（第3版）》）而第二部分介绍的算法常用技术之首——分治法就运用了这样的思想。
分治法的要领在于Divide（子问题的划分）-Conquer（子问题的求解）-Combine（子问题解的组合）。
由于子问题和原问题是同类的，递归的思想在分治法中显得尤其重要，它们经常同时运用在算法设计中。
这部分内容从Select（求第k小元）算法，寻找最近点对算法和快速傅立叶变换FFT等实际应用中深化对分治法思想的理解，同时也强调了平衡思想的重要性。
第三部分“动态规划”与分治法类似，同样是把问题层层分解成规模越来越小的同类型的子问题。
但与分治法不同的是，分治法中的子问题通常是相互独立的，而动态规划法中的子问题很多都是重复的，因此通常采用递推的方法以避免重复计算。
然而，也不是所有的情况下都采用递推法，当有大量的子问题无需求解时，更好的方式是采用动态规划法的变形——备忘录方法。
通常需要用到动态规划法求解的问题都具有子问题的高度重复性和最优子结构性质两大特征，这也是我们分析问题和设计算法时的关键点。
最长公共子序列LCS问题和最优二分搜索树就是从动态规划法的两个主要特征角度分析问题，进而设计出相应的解决算法的。
而这部分内容中的另一个问题——流水作业调度，则告诉我们采用动态规划时偶尔也得不到高效的算法，我们要学会将已有的知识灵活运用，适当加工。
第四部分“集合算法”中首先介绍了一种分析算法复杂度的手法——平摊分析（Amortized Analysis）。
与之前我们所接触的算法分析方法即逐一考虑执行每条指令所需的时间复杂度再进行累加的方法不同，平摊分析是对若干条指令从整体角度考虑其时间复杂度，通过这样的方法获得的时间复杂度更加贴近实际的情况。
平摊分析的主要方法有聚集方法，会计方法和势能方法。
聚集方法将指令的时间复杂度分类计算再相加；会计方法采用了耗费提前计算的思想；势能方法引入了势函数的概念，从每步操作的数据结构状态和势函数的关系角度分析得出操作的平摊代价。
“集合算法”这一部分主要分析了Union（合并集合）和Find （给出元素所在集合名）这两种运算。
从上学期的《数据结构》课程的学习中，我们就已经发现集合和树之间的关系是密不可分的，我们经常用树结构来表示集合。
而2-3树是一种特殊的每个内结点都只有2个或3个儿子的树，广泛的应用于可实现Member（查找）、Insert（插入）、Delete（删除）操作的数据结构——字典，可实现Insert、Delete、Union和Min（查找最小叶结点）的数据结构——可并堆，可实现Insert、Delete、Find、Concatenate（保序合并）和Split
（分裂）的数据结构——可连接队列等。
之前讨论的算法中每一步计算步骤都是确定的，然而第五部分“随机算法”中所讨论的随机化算法允许算法在执行的过程中随机的选择下一个执行步骤。
“在许多情况下，当算法在执行过程中面临一个选择时，随机性选择常比最优选择省时。
因此随机化算法可在很大程度上降低算法的复杂度。
”（参考文献：《计
算机算法设计与分析（第3版）》）随机化算法对问题用同一输入算法求解时可能会得到完全不同的效果，这是它的基本特征——算法在执行时产生真正随机的结果。
一般情况下，随即算法分为两大类——Las Vegas算法和Monte Carlo算法。
Las Vegas算法不会得到不准确的结果，但有时却会找不到解，这时就需要重复调用算法进行计算。
而Monte Carlo算法用来求取问题的准确解。
它能保证求得一个截但无法保证其正确性，这是Monte Carlo算法的主要缺点。
不过由于每次执行的算法都是独立的，通过反复执行算法可以有效的将发生错误的概率大大降低。
另外，对于一个已经有了平均性质较好的确定性算法的问题，通过Sherwood 随机化方法可将确定性算法改成随机算法，以解决其在最坏情况下效率不高的问题，提高了算法的性能。
随机化算法为很多用确定性算法难以很好的解决的难解问题提供了高效的解决途径，具有很高的实用价值。
第六部分“NP完全性理论与近似算法”首先介绍了计算模型、确定性和非
确定性图灵（Turing）机。
“在进行问题的计算复杂性分析之前，首先必须建立
求解问题所用的计算模型，包括定义该计算模型中所用的基本运算，其目的是使问题的计算复杂性分析有一个共同的客观尺度。
”（参考文献：《计算机算法设计
与分析（第3版）》）随机存取机RAM（Random Access Machine）、随机存取存储程序机RASP（Random Access Stored Program Machine）和图灵机（Turing Machine）是三种基本的计算模型。
RAM和RASP的相同处在于都有各种寻址指令且时间复
杂性数量级相同，不同处在于RAM程序的不允许修改和RASP程序的可修改性。
RAM程序和RASP程序之间可以相互模拟。
图灵机可以计算函数部分的递归函数，涉及到递归可枚举集、递归集、原始递归集、部分递归函数、完全递归函数和原始递归函数。
确定性图灵机DTM和非确定性图灵机NDTM的差别在于，NDTM的每一步动作允许有若干个选择，且它的ID序列通常是由树描述的，而DTM的ID
序列是线性的。
这部分接着又进一步深入介绍NP完全性理论和解NP难问题的近似算法。
NP是能在多项式时间内被一台NDTM所接受的语言。
NP完全问题是当前计算机算法领域的热点研究课题。
第二部分学习心得
学习之初刚开始看到那些函数以及一大堆数学公式的时候都觉得头大，一时都摸不清这些复杂的式子是用来干什么的，甚至都以为学的不是算法而是高数了。
后来在接触到分治法等算法思想后，在老师讲解的例子中学会了对那些式子的应用。
课后也在实际的应用中真正掌握了第一部分所讲的数学知识，懂得了那些数学基础对算法研究的重要性。
所以说，只有当自己学会在问题中运用了，才算是真正学会了那些知识。
算法的思想看着都似乎简单易懂，就算思路复杂的只要认真研究也比较容易理解，但要真正的在实验中、在实际问题的解决过程中运用出来就不是那么容易的一件事了。
对于同一个问题，往往都有好几种不同的算法，就像要求分别运用
KMP、Monte Carlo、Las Vegas算法解决同一个问题的实验二一样。
每种算法都有各自的优缺点，需要我们从算法的准确性和时间复杂度等多个方面进行权衡，从而找到最优的算法。
第三部分个人建议
一直以来都习惯于老师用PPT或者PDF课件上课，个人觉得上课看着屏幕上的Word文档有点不大适应。
特别是刚开始上课讲函数的时候，那部分知识涉及比较复杂的数学计算，看得比较吃力。
所以建议老师或许可以改用PPT课件作为教学的辅助工具，这样我们课后打印课件进行复习的时候也会方便一点。
另外，对于课后老师布置的实验题，做起来有难度而且很容易出现错误，耗费了不少时间。
我觉得可以专门在机房上几堂实验课，大家在实验中碰到错误可以及时的请教老师或者和同学讨论。
第四部分报告总结
继上学期《数据结构与算法》课程的学习后，在《算法设计与分析》这门课程中我又更深入的学习了几种算法常用技术，学会了运用这些典型方法设计算法和反洗算法的效率。
将来不管是继续读研还是工作，对算法的理解和研究都是十分重要的。
因此，在今后的学习和研究中，我也会继续对算法的重视。
在最后，也要感谢邓老师继《专业导论》后对我们这门课的辛苦教授。