研究生算法设计课程报告
《高等计算机算法-博士研究生》课程教学大纲
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。
研究生计算机科学教案：算法设计与分析
研究生计算机科学教案：算法设计与分析1. 引言本课程教案旨在帮助研究生计算机科学专业的学生深入理解算法设计与分析的基本原理和方法。
通过系统学习和实践，学生将能够掌握常见的算法设计技巧，理解并应用各种算法的时间复杂度和空间复杂度分析方法。
2. 教学目标本教案旨在让学生达到以下几个方面的教学目标：•理解常见的算法设计技巧，包括递归、贪心、动态规划等；•掌握各种排序、查找和图算法的设计原理及实现；•能够使用大O符号来评估和比较不同算法的时间复杂度；•能够进行基础数据结构（如栈、队列、链表等）及其应用场景的分析；•能够运用所学知识解决实际问题，并进行正确性和效率上的评估。
3. 教学内容3.1 算法设计基础•递归与分治策略•贪心策略•动态规划策略3.2 排序和查找算法•冒泡排序•快速排序•归并排序•二分查找3.3 图算法设计与分析•深度优先搜索（DFS）•广度优先搜索（BFS）•最短路径算法：Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法•最小生成树算法：Prim算法、Kruskal算法3.4 大O符号和时间复杂度分析•时间复杂度的定义与计算方法•常见算法时间复杂度的比较和分析•最好情况、最坏情况和平均情况下的时间复杂度4. 教学方法与评估方式本课程将采用以下教学方法：1.理论讲解：通过教师授课、案例演示等方式，介绍各种算法的设计思想和实现原理。
2.实践练习：通过编写程序，解决实际问题，加深对所学知识的理解和应用能力。
3.小组讨论：学生自主组成小组，共同研究和探讨课程中的难点问题，并提交一份小组报告。
4.课堂互动：教师引导学生进行课堂互动，提问和回答问题，加强学生对知识的理解和记忆。
评估方式包括：•平时作业：包括理论题目、编程练习和小组讨论报告。
•期中考试：笔试形式，测试学生对算法设计与分析原理的掌握程度。
•期末项目：要求学生编写一个程序解决一个实际问题，并进行正确性和效率上的评估。
研究生《计算智能》课程教学方法探讨
研究生《计算智能》课程教学方法探讨【摘要】这篇文章探讨了研究生《计算智能》课程的教学方法。
首先对课程内容进行了分析，然后讨论了教学方法的选择和实践教学模式。
通过案例分析和评估体系建立，揭示了教学方法对学生学习成效的影响。
结论部分总结了本文的研究成果，并展望了未来的发展方向。
通过深入研究和讨论，可以为《计算智能》课程的教学方法提供更好的借鉴，提高教学质量，促进学生的学习和发展。
【关键词】研究生，计算智能，课程教学方法，内容分析，教学方法选择，实践教学模式，案例分析，评估体系建立，总结，展望未来，发展方向1. 引言1.1 研究生《计算智能》课程教学方法探讨计算智能是人工智能领域中一个重要的研究方向，其涵盖了机器学习、数据挖掘、模式识别等多个方面。
研究生《计算智能》课程的教学方法对于培养学生的计算智能能力至关重要。
本文将围绕课程内容分析、教学方法选择、实践教学模式、案例分析以及评估体系建立等方面展开探讨。
在课程内容分析中，我们将重点分析课程的核心知识点和学习目标，为教学方法的选择提供理论基础。
在教学方法选择部分，我们将探讨如何根据课程特点和学生需求选择合适的教学方法，包括讲授、案例分析、实践操作等方式。
实践教学模式是培养学生实际操作能力的有效途径，我们将介绍如何结合实践教学模式来加强学生的计算智能能力。
案例分析部分将通过具体案例分析，帮助学生理解抽象的概念和方法。
评估体系建立是为了及时发现学生的问题并加以改进，我们将探讨如何建立科学的评估体系。
通过本文的探讨，我们希望能够为研究生《计算智能》课程的教学方法提供一些思路和借鉴，促进教学质量的提升和学生能力的培养。
2. 正文2.1 课程内容分析研究生《计算智能》课程的内容主要包括人工智能基础理论、智能算法、模式识别与机器学习、深度学习等方面的知识。
在人工智能基础理论部分，主要介绍人工智能的定义、发展历程、理论基础等内容，为学生建立起对人工智能的整体认识。
在智能算法部分，课程涵盖了遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等经典算法，让学生能够掌握各种智能算法的基本原理和应用场景，并能够灵活运用这些算法解决实际问题。
《高级算法设计与分析》课程教学大纲
《高级算法设计与分析》课程教学大纲课程代码：201400590任课教师（课程负责人）：林海任课教师（团队成员）：陈刚、沈志东课程中文名称: 高级算法设计与分析课程英文名称：Advanced algorithm design and analysis课程类别：学科通开课课程学分数：2课程学时数：32授课对象：网络空间安全及相关专业硕士研究生一．课程性质《高级算法设计与分析》是网络空间安全及相关专业硕士研究生的一门学科通开课程。
二、教学目的与要求本课程是对本科课程《算法设计与分析》的扩展和提高。
算法是计算机最核心的内容，计算机科学也被称为算法科学。
通过本科学习，学生已经掌握了分治、动态规划、回溯等基本算法，本课程在这些算法的基础上进一步培养学生的算法设计和分析能力，培养学生“时间高效和空间高效地”解决实际问题思维习惯和动手能力，进一步提高学生的算法修养。
本课程详细讲授了线性规划、最大/最小流问题、NP完全性理论、近似算法和随机算法等方面的相关知识，同时通过对各种算法的代码分析，使硕士研究生掌握各种算法原理的同时理解算法的设计思想，从而能够在实际中结合实际问题设计自己的算法，实现理论与实践的统一。
三．教学内容本课程由七大部分组成：（一）算法回顾（4学时）1.递归和分治2.动态规划3.贪心4.回溯（二）线性规划及对偶问题 (6学时)1.基本概念和例子2.图解法3.线性规划的标准形4. 可行解的性质5．单纯形法和单纯形表6．对偶线性规划7．对偶单纯形法8．整数线性规划及其分支界限发9．线性规划的应用和实例（三）最大流 (6学时)1．网络流及其性质2. 最大流与最小割的概念3. Ford-Fulkeson算法和Dinic算法4. 最小费用流与Floyd算法5. 最小费用流的负回路算法与最短路径算法6. 网络流算法的应用（四）NP完全性问题 (6学时)1．NP完全理论的基本概念2. 难解问题与易解问题、判定问题3. NP类与P类4. 几个NP完全问题:顶点覆盖、哈密顿回路与货郎问题、恰好覆盖、子集和、0-1背包、整数线性规划等（五）近似算法 (4学时)1．近似算法的设计思想及分析方法2. 基于组合优化的近似算法3. 基于贪心思想的近似算法4. 基于局部搜索的近似算法5. 基于动态规划的近似算法6. 基于线性规划的近似算法7. 不可近似性（六）随机算法(4学时)1．随机算法概述2. 数值随机算法3. 随机选择和拉斯维加斯算法4. 随即快速排序和舍伍德算法5. 蒙特卡罗算法（七）在线算法(2学时)1.在线算法与竞争度分析2.欧几里得最小生成树问题的在线算法3.线性链表在线更新算法四.五．教学方法本课程主要采用教师讲授、课堂讨论、学生自学、课堂练习及期末考试相结合的方法，灵活运用多种教学手段，如多媒体辅助教学、课堂互动教学等，同时注重知识传授上的整体性和连贯性，让学生能够从该课程的应用领域，逐渐了解到知识点，最后深入到该领域的知识体系，通过课堂练习和讨论，提高学生的积极性，引导学生进行自主学习，提高学生对该研究领域的学习兴趣。
研究生数学教案：运筹学中的随机模型与优化算法
研究生数学教案：运筹学中的随机模型与优化算法1. 引言1.1 概述本文旨在探讨研究生数学教案中的运筹学内容，重点介绍随机模型与优化算法的应用。
运筹学作为一门基于数学方法和模型构建解决实际问题的学科，具有广泛的应用领域和重要性。
在现代社会中，随机性因素经常出现，并对决策和规划产生重要影响。
同时，为了提高决策的质量并优化实际问题的解决方案，各种优化算法也得到了广泛研究和应用。
1.2 文章结构本文共分为五个部分：引言、运筹学与数学教案、随机模型与应用、优化算法及其应用以及结论与展望。
在引言部分，我们将简要介绍本文的概述、文章结构以及目的。
1.3 目的本文旨在通过对研究生数学教案中运筹学相关内容的深入探讨，全面了解随机模型与优化算法在运筹学中的重要性及其具体应用。
通过详细介绍相关概念和原理，并借助实际案例分析和讨论，旨在帮助研究生更好地理解和应用这些数学方法，提高他们在运筹学领域的能力和素质。
通过系统的知识框架，本文还将对优化算法在随机模型中的应用研究进展以及现有成果进行总结，并探讨未来可能的研究方向。
希望本文能够为相关领域的研究工作者提供一定的参考和启示，进一步推动运筹学在实际问题中的应用以及优化算法的发展。
2. 运筹学与数学教案2.1 运筹学概述运筹学是一门综合应用数学和计算机科学的学科领域，旨在研究在各种实际问题中如何做出最佳决策。
它结合了数学模型、统计分析和优化方法等理论工具，以解决管理、工程、制造等领域中的实际问题。
2.2 数学教案介绍数学教案是指为教师准备和组织课堂教学所使用的材料和参考资料。
在研究生数学教育中，编写适合培养研究生创新思维和解决实际问题能力的数学教案尤为重要。
这些教案不仅可以引导研究生深入理解运筹学的基本概念和方法，还可以提供实际案例和应用场景，促进他们将所学内容与实际情境相结合。
2.3 研究生运筹学课程重要性研究生运筹学课程对于培养研究生的分析思考能力、数据建模能力以及问题解决能力至关重要。
以研究生优质课程建设为契机深化《算法设计与分析》教学改革
和教学方法改革的升级特别是如何进行教学资源建设的升 级是 目前研究生优质课程建设需认 真思考的问题。
一
、
教学 理念 转型
研究生教育教学观念必须先更新 ， 教学模式才能转变。 地 方 高校 硕士 生生 源 主要来 自于三本 院校 ，要 引导 学生 从 接受性学习向发现性学 习到研究性学习转变 ，营造独立思 考、 自由探索 、 勇于创新 的良好环境 ， 就必须坚持 “ 育人为 本、 素质及创新教育为核心” 的教育理念及“ 用最优质教学 资源组织教学 ， 提高教学质量 ， 强化创新人才培养” 的教学 原则。应用现代信息技术构建优质教学资源， 实现“ 强化应 用创新能力 、 倡导 自主学习” 的课程建设 目标 ， 主张在教师 引导下学生充分利用教学资源 自主学习， 以促进个性发展， 从而全面推进学生知识 、 能力 、 素质的协调发展 ， 以适应终 身学习和国际化要求。 教学观念转变后 ， 教学模式相应地从 教师 、 课堂 、 教材为中心的单一知识传授型转变为以教师为 主导 、学生为 中 ｔ ｋ ， 的素质与创新型的课程教学模式及 以课 堂讲授为引导 、以学生课外 自主学习为中心和以教材学习 为基 础 、 以充分 利用 教学 资源 学 习为核 心 的教学模 式 。
常广泛 ， 通常包括 ： 关于算法复杂性分析的理论研究 ， 如问 题 复杂 度分 析 、 函数 渐进 分析 等理 论 ； 各种 基本 和经 典 的算
法， 如分治法 、 贪婪法、 动态规划等算法 ； 各种新兴算法 ， 如 人工智能算法、 并行算法等方面的理论及应用研究［ ５ － ６ １ 。 依据 《 算法设计与分析》 课程教学理念 ， 本着“ 设计 与分析并重 、 理论与应用结合 、 经典与现代互补” 的原则 ， 按照基本 内容 、 专题讲座和教学案例三种形式组织教学 内容。“ 引入篇” 介
研究生_实验报告
实验题目：基于深度学习的图像识别算法研究一、实验目的本次实验旨在研究基于深度学习的图像识别算法，通过对图像数据的处理和分析，实现对图像的自动识别和分类。
通过实验，加深对深度学习算法的理解，提高在图像处理领域的实际应用能力。
二、实验背景随着计算机视觉技术的不断发展，图像识别技术在各个领域得到了广泛应用。
深度学习作为一种新兴的机器学习技术，在图像识别领域取得了显著的成果。
本实验选取卷积神经网络（CNN）作为深度学习算法，通过搭建CNN模型，对图像进行识别和分类。
三、实验内容1. 数据集准备本次实验选用CIFAR-10数据集，该数据集包含10个类别，每个类别有6000张32×32的彩色图像，共计60000张图像。
数据集分为训练集和测试集，其中训练集包含50000张图像，测试集包含10000张图像。
2. 模型构建（1）网络结构设计本实验采用卷积神经网络（CNN）作为图像识别模型，网络结构如下：- 输入层：接收32×32的彩色图像；- 卷积层1：使用32个3×3的卷积核，步长为1，激活函数为ReLU；- 池化层1：使用2×2的最大池化；- 卷积层2：使用64个3×3的卷积核，步长为1，激活函数为ReLU；- 池化层2：使用2×2的最大池化；- 全连接层1：使用128个神经元，激活函数为ReLU；- 全连接层2：使用10个神经元，对应10个类别，激活函数为softmax。
（2）损失函数与优化器损失函数采用交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss），优化器选择Adam。
3. 模型训练与测试（1）训练过程使用训练集对模型进行训练，设置学习率为0.001，迭代次数为10000次。
在训练过程中，每100次迭代输出一次训练集和验证集的准确率。
（2）测试过程使用测试集对训练好的模型进行测试，计算模型在测试集上的准确率。
四、实验结果与分析1. 训练过程经过10000次迭代后，模型在训练集上的准确率达到99.75%，在验证集上的准确率达到99.68%。
以研究生优质课程建设为契机 深化《算法设计与分析》教学改革
以研究生优质课程建设为契机深化《算法设计与分析》教学改革作者：陈媛，苟光磊，卢玲来源：《教育教学论坛》2014年第03期摘要：研究生优质课程建设是一项提高研究生教学质量的重要举措，旨在促进教育教学理念的转变，引领教学内容和教学方法改革，培养学生的实践创新能力。
根据地方高校研究生优质课程建设的实施和感受，结合多年的建设体会，提出深化《算法设计与分析》课程教学改革的具体途径与方法。
关键词：研究生优质课程；算法设计与分析；教学理念；教学改革；创新能力中图分类号：G643 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）03-0042-02在世界经济全球化、教育国际化和创新人才竞争日益激烈的背景下，改革人才培养模式以适应建设创新型国家、构建学习型社会的需要被提上了议事日程。
但近年来随着招生规模的扩大，我国研究生教育出现了“大众化”现象，这制约着创新型研究生人才的培养，影响了研究生教育质量的提高[1]。
为推动研究生教育教学水平整体提升，2009年开始重庆市教育委员会组织开展了重庆高校研究生教育优质课程的立项建设，以推进研究生教育教学模式的改革[2]。
研究生优质课程是指课程目标定位明确、课程教学团队优秀、支撑课程学科实力较强、资源具有较大共享价值的示范性课程。
优质课程在教学理念、课程体系建设、教学内容、教学方法等教改研究和实施方面成绩明显[3-4]。
重庆理工大学《算法设计与分析》课程于2011年通过专家评审开始“重庆市研究生优质课程”立项建设。
《算法设计与分析》课程是信息类硕士研究生的一门核心学位课程，课程系统介绍软件设计中常用的算法分析与设计技术，为学生独立设计算法和对算法进行复杂性分析奠定了坚实的基础。
课程理论性和实践性都很强。
以研究生优质课程建设为契机，为研究生教育教学改革注入活力，为推动研究生创新能力的提高提供动力。
在教学过程中如何进行教学理念的转型、教学内容和教学方法改革的升级特别是如何进行教学资源建设的升级是目前研究生优质课程建设需认真思考的问题。
(完整word版)北航研究生算法设计与分析Assignment_2
用分支定界算法求以下问题：某公司于乙城市的销售点急需一批成品，该公司成品生产基地在甲城市。
甲城市与乙城市之间共有n 座城市，互相以公路连通。
甲城市、乙城市以及其它各城市之间的公路连通情况及每段公路的长度由矩阵M1 给出。
每段公路均由地方政府收取不同额度的养路费等费用，具体数额由矩阵M2 给出。
请给出在需付养路费总额不超过1500 的情况下，该公司货车运送其产品从甲城市到乙城市的最短运送路线。
具体数据参见文件：m1.txt: 各城市之间的公路连通情况及每段公路的长度矩阵(有向图); 甲城市为城市Num.1，乙城市为城市Num.50。
m2.txt: 每段公路收取的费用矩阵（非对称）。
思想：利用Floyd算法的基本方法求解。
程序实现流程说明：1.将m1.txt和m2.txt的数据读入两个50×50的数组。
2.用Floyd算法求出所有点对之间的最短路径长度和最小费用。
3.建立一个堆栈，初始化该堆栈。
4.取出栈顶的结点，检查它的相邻的所有结点，确定下一个当前最优路径上的结点，被扩展的结点依次加入堆栈中。
在检查的过程中，如果发现超出最短路径长度或者最小费用，则进行”剪枝”，然后回溯。
5.找到一个解后，保存改解，然后重复步骤4。
6.重复步骤4、5，直到堆栈为空，当前保存的解即为最优解。
时间复杂度分析：Floyd算法的时间复杂度为3O N，N为所有城市的个数。
()该算法的时间复杂度等于DFS的时间复杂度，即O(N+E)。
其中，E为所有城市构成的有向连通图的边的总数。
但是因为采用了剪枝，会使实际运行情况的比较次数远小于E。
求解结果：算法所得结果:甲乙之间最短路线长度是:464最短路线收取的费用是:1448最短路径是:1 3 8 11 15 21 23 26 32 37 39 45 47 50C源代码（注意把m1.txt与m2.txt放到与源代码相同的目录下，下面代码可直接复制运行）：#include<stdlib.h>#include<stdio.h>#include<time.h>#include<string.h>#define N 50#define MAX 52void input(int a[N][N],int b[N][N]);void Floyd(int d[N][N]);void fenzhi(int m1[N][N],int m2[N][N],int mindist[N][N],int mincost[N][N]);int visited[N],bestPath[N];void main(){clock_t start,finish;double duration;int i,j,mindist[N][N],mincost[N][N],m1[N][N],m2[N][N]; /* m1[N][N]和m2[N][N]分别代表题目所给的距离矩阵和代价矩阵*/// int visited[N],bestPath[N];FILE *fp,*fw;// system("cls");time_t ttime;time(&ttime);printf("%s",ctime(&ttime));start=clock();for(i=0;i<N;i++){visited[i]=0;bestPath[i]=0;}fp=fopen("m1.txt","r"); /* 把文件中的距离矩阵m1读入数组mindist[N][N] */if(fp==NULL){printf("can not open file\n");return;}for(i=0;i<N;i++)for(j=0;j<N;j++)fscanf(fp,"%d",&mindist[i][j]);fclose(fp); /* 距离矩阵m1读入完毕*/fp=fopen("m2.txt","r"); /* 把文件中的代价矩阵m2读入数组mincost[N][N] */if(fp==NULL){printf("can not open file\n");return;}for(i=0;i<N;i++)for(j=0;j<N;j++)fscanf(fp,"%d",&mincost[i][j]);fclose(fp); /* 代价矩阵m2读入完毕*/input(m1,mindist); /* mindist[N][N]赋值给m1[N][N]，m1[N][N]代表题目中的距离矩阵*/input(m2,mincost); /* mincost[N][N]赋值给m2[N][N]，m2[N][N]代表题目中的代价矩阵*/for(i=0;i<N;i++) /* 把矩阵mindist[i][i]和mincost[i][i]的对角元素分别初始化，表明城市到自身不连通，代价为0 */{mindist[i][i]=9999;mincost[i][i]=0;}Floyd(mindist); /* 用弗洛伊德算法求任意两城市之间的最短距离，结果存储在数组mindist[N][N]中*//*fw=fopen("1.txt","w");for(i=0;i<N;i++){for(j=0;j<N;j++)fprintf(fw,"%4d ",mindist[i][j]);fprintf(fw,"\n");}fclose(fw);// getchar();//*/Floyd(mincost); /* 用弗洛伊德算法求任意两城市之间的最小代价，结果存储在数组mincost[N][N]中*//*fw=fopen("2.txt","w");for(i=0;i<N;i++){for(j=0;j<N;j++)fprintf(fw,"%4d ",mincost[i][j]);fprintf(fw,"\n");}fclose(fw);// getchar();//*/fenzhi(m1,m2,mindist,mincost); /* 调用分支定界的实现函数，寻找出所有的可行路径并依次输出*/finish=clock();duration = (double)(finish - start) / CLOCKS_PER_SEC;printf( "%f seconds\n", duration );//*/}void Floyd(int d[N][N]) /* 弗洛伊德算法的实现函数*/{int v,w,u,i;for(u=0;u<N;u++){for(v=0;v<N;v++){for(w=0;w<N;w++)if(d[v][u]+d[u][w]<d[v][w]){//printf("v,w,u,d[v][u],d[u][w],d[v][w] %d %d %d %d %d %d",v+1,w+1,u+1,d[v][u],d[u][w],d[v][ w]);getchar();d[v][w]=d[v][u]+d[u][w];}}}}void input(int a[N][N],int b[N][N]) /* 把矩阵b赋值给矩阵a */{int i,j;for(i=0;i<N;i++)for(j=0;j<N;j++)a[i][j]=b[i][j];}void fenzhi(int m1[N][N],int m2[N][N],int mindist[N][N],int mincost[N][N]){int stack[MAX],depth=0,next,i,j; /* 定义栈，depth表示栈顶指针；next指向每次遍历时当前所处城市的上一个已经遍历的城市*/int bestLength,shortestDist,minimumCost,distBound=9999,costBound=9999;int cur,currentDist=0,currentCost=0; /* cur指向当前所处城市，currentDist和currentCost分别表示从甲城市到当前所处城市的最短距离和最小代价，currentDist和currentCost初值为0表示从甲城市出发开始深度优先搜索*/stack[depth]=0; /* 对栈进行初始化*/stack[depth+1]=0;visited[0]=1; /* visited[0]=1用来标识从甲城市开始出发进行遍历，甲城市已被访问*/while(depth>=0) /* 表示遍历开始和结束条件，开始时从甲城市出发，栈空，depth=0；结束时遍历完毕，所有节点均被出栈，故栈也为空，depth=0 *//* 整个while（）循环体用来实现从当前的城市中寻找一个邻近的城市*/{cur=stack[depth]; /* 取栈顶节点赋值给cur，表示当前访问到第cur号城市*/ next=stack[depth+1]; /* next指向当前所处城市的上一个已经遍历的城市*/for(i=next+1;i<N;i++) /* 试探当前所处城市的每一个相邻城市*/{if((currentCost+mincost[cur][N-1]>costBound)||(currentDist+mindist[cur][N-1]>=distBound)){ /* 所试探的城市满足剪枝条件，进行剪枝*///printf("here1 %d %d %d %d %d %d %d\n",cur,currentCost,mincost[cur][49],costBound,curre ntDist,mindist[cur][49],distBound); getchar();//printf("%d %d %d %d %d %d",cur,i,m1[cur][i],currentCost,mincost[cur][49],costBound); getchar();continue;}if(m1[cur][i]==9999) continue; /* 所试探的城市不连通*/if(visited[i]==1) continue; /* 所试探的城市已被访问*/if(i<N) break; /* 所试探的城市满足访问条件，找到新的可行城市，终止for循环*/ }if(i==N) /* 判断for循环是否是由于搜索完所有城市而终止的，如果是（i==N），进行回溯*/{// printf("here");getchar();depth--;currentDist-=m1[stack[depth]][stack[depth+1]];currentCost-=m2[stack[depth]][stack[depth+1]];visited[stack[depth+1]]=0;}else /* i!=N,表示for循环的终止是由于寻找到了当前城市的一个可行的邻近城市*/{//printf("%d %d %d %d %d %d\n",cur,i,m1[stack[depth]][i],m2[stack[depth]][i],currentCost,curre ntDist);//getchar();currentDist+=m1[stack[depth]][i]; /* 把从当前所处城市到所找到的可行城市的距离加入currentDist */currentCost+=m2[stack[depth]][i]; /* 把从当前所处城市到所找到的可行城市的代价加入currentCost */depth++; /* 所找到的可行城市进栈*/stack[depth]=i; /* 更新栈顶指针，指向所找到的可行城市*/stack[depth+1]=0;visited[i]=1; /* 修改所找到的城市的访问标志*/if(i==N-1) /* i==N-1表示访问到了乙城市，完成了所有城市的一次搜索，找到一条通路*/{// printf("here\n");for(j=0;j<=depth;j++) /* 保存当前找到的通路所经过的所有节点*/ bestPath[j]=stack[j];bestLength=depth; /* 保存当前找到的通路所经过的所有节点的节点数*/shortestDist=currentDist; /* 保存当前找到的通路的距离之和*/minimumCost=currentCost; /* 保存当前找到的通路的代价之和*///costBound=currentCost;distBound=currentDist; /* 更新剪枝的路径边界，如果以后所找到的通路路径之和大于目前通路的路径之和，就剪枝*/if(minimumCost>1500) continue; /* 如果当前找到的通路的代价之和大于1500，则放弃这条通路*/printf("最短路径:%3d,路径代价:%3d,所经历的节点数目:%3d,所经历的节点如下:\n",shortestDist,minimumCost,bestLength+1); /* 输出找到的通路的结果*/bestPath[bestLength]=49;for(i=0;i<=bestLength;i++) /* 输出所找到的通路所经过的具体的节点*/ printf("%3d ",bestPath[i]+1);(完整word版)北航研究生算法设计与分析Assignment_2 printf("\n");depth--; /* 连续弹出栈顶的两个值，进行回溯，开始寻找新的可行的通路*/currentDist-=m1[stack[depth]][stack[depth+1]];currentCost-=m2[stack[depth]][stack[depth+1]];visited[stack[depth+1]]=0;depth--;currentDist-=m1[stack[depth]][stack[depth+1]];currentCost-=m2[stack[depth]][stack[depth+1]];visited[stack[depth+1]]=0;// getchar();}}}}。
算法分析及设计-参考模板
课程名称：算法分析及设计课程编码：C201课程学分：2适用学科：计算机应用技术算法分析及设计Design and Analysis of advancedAlgorithms教学大纲一、课程性质算法的设计与分析是计算机科学的核心问题之一，是计算机科学与工程各专业学生及研究生的一门重要的专业基础课。
其内容是研究计算机领域及相关领域中的一些常用的算法设计方法及算法的复杂性分析方法。
同时，通过讲授NP 理论的主要概念及一些近似算法，为学生从事计算机算法的研究工作奠定基础。
学习和掌握这些知识不仅对计算机专业的技术人员，而且对使用计算机的其他各专业技术人员都是必不可少的。
二、课程教学目的通过本课程的学习，应使学生掌握算法设计的常用方法，以便能够运用这些方法设计解决计算机应用中的实际问题的有效算法，并能够利用已有算法去解决实际问题。
此外还要使学生学会分析算法，估计算法的时空复杂性，从而对算法做出科学的评价。
三、教学基本内容及基本要求第一章绪论1、算法定义（了解）2、算法特征3、计算机求解问题过程4、算法描述语言5、算法分类第二章算法复杂性分析（要求全部掌握）1、算法复杂性2、算法复杂性计量3、复杂性的渐进形态4、渐进分析5、递归方程解的渐进阶第三章算法设计的基本方法（要求全部掌握）1、贪心法2、分治法3、动态规划4、回溯法5、分支限界法第四章图和网络算法（要求全部掌握）1、基本概念2、树的算法3、路的算法4、流的算法第五章计算几何（要求全部掌握）1、相交问题2、求夹角3、求凸包4、判断一点在几何体内部5、Voronoi图第六章概率算法（要求全部掌握）1、概率算法简介2、随机数3、素数的概率算法4、线性时间选择算法5、平面点集最近点对概率算法第七章 NP完全性理论及近似算法（要求全部掌握）1、确定性图灵机2、非确定性图灵机3、P类与NP类4、Cook定理与NP完全问题5、NP完全问题近似解法第八章新技术综述（一般了解）四、本课程与其他相关课程的联系与分工先修课程：程序设计，数据结构，离散数学等。
研究生计算机科学教案：算法分析与设计
研究生计算机科学教案：算法分析与设计1. 导言本教案旨在提供给研究生计算机科学专业的学生一门关于算法分析与设计的课程。
在计算机科学领域中，算法是解决问题的有效方法和步骤。
通过本课程的学习，学生将能够深入了解常见的算法分析技术和设计策略，并掌握如何选择合适的数据结构来实现高效的算法。
此外，本课程还将涵盖一些经典问题和相应的解决方案，以及在实际应用中如何应用这些经典算法。
2. 学习目标•理解基本的算法概念和术语•掌握常见的算法分析技术，如时间复杂度、空间复杂度等•熟练掌握常见的排序和搜索算法•理解动态规划、贪心算法、回溯等设计策略•学会通过递归构建和分析复杂的数据结构和算法•能够应用所学知识解决实际问题3. 教学内容安排第一周：导论及基本概念•算法概述和定义•算法分析的基本概念：时间复杂度和空间复杂度•渐进符号表示法第二周：排序算法•冒泡排序、插入排序、选择排序•快速排序、归并排序、堆排序•排序算法的比较和选择第三周：搜索算法•顺序搜索与二分搜索•深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）•A*搜索算法第四周：动态规划•基本概念和原理•背包问题和最长公共子序列问题•动态规划解决方案的设计与实现第五周：贪心算法•基本概念和原理•最小生成树问题和背包问题的贪心算法解决方案第六周：回溯算法•基本概念和原理•八皇后问题及其回溯解决方案•迷宫求解问题及其回溯解决方案第七周：递归算法与数据结构•递归思想与应用场景•递归构建和操作链表、二叉树等数据结构•分治策略及其应用第八周：经典算法问题•0/1背包问题•旅行商问题•最短路径问题4. 教学方法与评估方式本课程将采用理论讲授与实践结合的教学方法。
理论讲授部分将以教师演讲、示例分析和交互式讨论等方式进行。
实践部分将通过编程练习、算法案例分析等形式进行，学生需要在课后完成相关的作业和项目，并提交实验报告。
评估方式将包括课堂参与度、作业成绩、项目成果以及期末考试。
5. 参考资料•Cormen, T.H., Leiserson, C.E., Rivest, R.L., and Stein, C. (2009)."Introduction to Algorithms." MIT Press.•Dasgupta, S., Papadimitriou, C.H., and Vazirani, U.V. (2008)."Algorithms." McGraw-Hill Education.以上是本课程《研究生计算机科学教案：算法分析与设计》的大纲内容。
西电研究生专业实践报告
西电研究生专业实践报告（中英文实用版）Task Title: Xi"an Electronic Research Institute Postgraduate Practical ReportTask Description: Prepare a bilingual document with alternating English and Chinese paragraphs, containing comprehensive content and varied grammar structures and sentence styles.Paragraph 1:During my postgraduate studies at the Xi"an Electronic Research Institute, I had the opportunity to participate in a practical research project.This project allowed me to apply the theoretical knowledge I had gained during my coursework to a real-world problem.在西安电子科技大学的研究生阶段，我有幸参与了一个实践研究项目。
这个项目让我有机会将在课程中学到的理论知识应用到一个实际问题中。
Paragraph 2:The project focused on developing a novel algorithm for image processing.I began by conducting a thorough literature review to understand the current state-of-the-art in the field.This helped me identify the gaps in existing algorithms and provided insights into potential improvements.该项目专注于图像处理的算法创新。
《算法设计与分析》课程教学方法研究
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一
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《 算法设计与分析》 课程教学方法研究
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刘 淑 英
（ 阳师 范 学 院信 息 Ｉ 学 院 ． 两 ７ ２ ０ ） 成 程 陕 １０ ０
摘
要 ：计 算 机 算 法 设 计 是 计 算 机 科 学 和 计 算 机 应 用 的 核 心 问题 之 一 ． 论 是 设 计 计 算 机 系统 软 件 无
《 法 分 析 与设 计 》 程 是 计算 机 相 关 专 业 研 究 生 算 课 和 本 科 生 的 一 门专 业 必修 课 ．该课 程 重 点 阐述 算 法 没 的 典 型 方 法 ． 析 不 同 算 法 的 时 间 和空 间 复 杂度 ． 分 同 时 要 求 学 生 掌 握 如何 进 行 算 法 分 析 以及 如 何进 行 算 法 设 计 学 好 该 门 课程 不 仅 对 学 生 学 习其 他 专业 课 程 起 指 导 作 用 ．也 对 学 生 后 续 的 就 业 和 深 造 打 下 良好 的 基 础 ．通 过 本 课程 的 学 习 ， 学 生 基 本 掌 握 分 治 法 、 心 ． 使 贪 法 、 态规划 、 动 回溯 法 、 支 限 界 法 等 经 典 算 法 设 计 和 分
学 研 究融 入 整 个 教 学 过 程 ・ ．并 注 重不 ¨学 术 观 点 Ｉ ，
技 术 背 景 的 融 合 ． 授 学 生 沿 知 识 币新 颖 舭 念 ． 腱 传 ¨ 拓
计算方法实验报告
2019年计算方法（B）实验报告姓名：学号：专业：课程：计算方法（B）目录一、实验综述 (1)二、实验内容 (1)2.1 实验一 (1)2.2 实验二 (2)2.3 实验三 (3)2.4 实验四 (4)2.5 实验五 (6)三、思考总结 (7)附件A1 (8)附件A2 (9)附件A3 (10)附件A4 (12)附件A5 (14)一、实验综述计算方法在工程实践中得到了广泛的应用，是理工类研究生必备的知识技能。
按照2019年计算方法课程学习要求，本文对计算方法上机题目进行了算法设计、分析，利用matlab 2019b版本对算法进行实现，最终形成了实验报告。
以下为本次实验报告具体内容，包括五个实验部分和一个思考总结部分。
二、实验内容2.1 实验一2.1.1 实验题目用Jacobi迭代和Gauss-Seidel迭代解电流方程组，使各部分电流的误差均小于10-3。
2.1.2 算法分析a)首先列出方程组的系数矩阵A以及等式右端的矩阵b，A=[28,-3,0,0,0;-3,38,-10,0,-5;0,-10,25,-15,0;0,0,-15,45,0;0,-5,0,0,30 ];b=[10;0;0;0;0];为了验证A是否收敛，我们通过判断系数矩阵A是否为严格对角占优矩阵进行确定。
如果是，则可以进行Jacobi迭代和Gauss-Seidel迭代（利用matlab程序验证后，证明了矩阵A为严格对角占优矩阵）；如果不是，则需要采用其他方法进行判断迭代是否收敛。
b)对矩阵A分裂成三部分，，其中D为A的对角矩阵，E为A的下三角矩阵的相反数，F为A的上三角矩阵的相反数。
c) Jacobi迭代。
取x得初始向量为x=[0;0;0;0;0]，利用迭代公式进行循环计算，当的无穷范数小于10-3，即，停止循环。
d) Gauss-Seidel迭代。
取x得初始向量为x=[0;0;0;0;0]，利用迭代公式进行循环计算，当的无穷范数小于10-3，即，停止循环。
2024年硕士研究生入学考试自命题科目算法设计与分析考试大纲
2024年硕士研究生入学考试自命题科目考试大纲考试阶段：复试科目满分值：100考试科目：算法设计与分析科目代码：/考试方式：闭卷笔试考试时长：180分钟一、科目的总体要求算法设计与分析是计算机科学与技术专业的核心课程，要求学生掌握各种基本的数据结构及相关的存储方式、基本操作的算法思想和算法实现。
同时，要求熟悉实际数据处理中常用的算法并对其进行性能分析，能够使用典型算法设计策略选择适当算法以解决具体问题，并使用高级语言(如C/C++)编写算法。
建立关于数据结构的基本概念，包括数据的逻辑结构、存储结构和算法，以及算法分析的基本概念与基本方法。
掌握线性表的基本概念以及两种存储结构（顺序和链式）的构造原理，掌握在各种存储结构下对线性表进行基本操作的算法设计。
掌握栈和队列的基本概念与特征，掌握在两种存储结构下如何对栈和队列进行插入和删除等操作，以及利用栈与队列解决实际问题的基本方法。
充分了解串的基本概念、掌握串的存储结构和相关的操作算法。
掌握数组、广义表和稀疏矩阵的基本概念、物理结构和基本操作的实现。
充分理解二叉树结构的特点，熟悉顺序和链式存储方法的构建原理。
熟练运用三种常用遍历方式(递归和非递归实现),并能通过二叉树遍历操作解决实际问题。
此外，还要掌握与二叉树相关的其他操作算法。
了解各种树存储结构及其相关操作算法。
充分了解图的逻辑结构的特点，掌握常用的两种存储方法（邻接矩阵和邻接链表），掌握最小生成树(Prim和Kruskal算法)、最短路径、拓扑排序、关键路径的具体求解过程。
充分了解各种顺序文件的结构与相应的查找方法，了解各种查找算法之间时空效率的差异，掌握二叉排序树的建立以及相关算法，能够描述平衡二叉树的创建过程。
从结构与操作上了解散列文件的建立、散列函数的选择(构造)原则、处理散列冲突的方法以及在散列文件中查找一个记录存在与否的过程。
比较各种查找方法的性能。
对各种排序算法的特性、操作过程和实现方式有深入理解，对于给定的数据序列，可以娴熟地运用特定方法进行排序。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。