算法设计与实现个人课程总结
算法期末总结与反思
算法期末总结与反思本学期的算法课程已经接近尾声，回想起来，这一学期对于我来说是非常充实和有收获的。
在这门课上，我学习了许多经典的算法和数据结构、解决问题的方法以及算法设计的技巧。
同时，在实践中，我也提高了编程能力和解决实际问题的能力。
下面是我对本学期算法课程的总结与反思。
一、学到的知识和技能1. 数据结构：在本学期的算法课程中，我学习了很多重要的数据结构，包括链表、栈、队列、树、图等。
了解每种数据结构的特点、操作和应用场景，并能够根据实际问题选择合适的数据结构。
2. 算法基础：掌握了常见的算法基础知识，例如递归、分治、动态规划、贪心算法等。
能够运用这些算法模板解决复杂的问题，并能够分析算法的时间复杂度和空间复杂度。
3. 排序算法：学习了常见的排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等。
了解每种排序算法的原理和实现方式，同时也熟悉了排序算法的性能比较和优化技巧。
4. 图算法：学习了图的表示方法和常见的图算法，例如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd算法）和最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法）等。
这些图算法在实际问题中有广泛的应用，对于解决一些复杂的问题非常有帮助。
5. 动态规划：通过学习动态规划的基本思想和常见的解决方法，我掌握了动态规划算法的设计和实现。
动态规划算法在解决一些具有重叠子问题的问题时非常有效，能够大大提高问题的求解效率。
6. 算法设计模式：学习了几种常见的算法设计模式，例如分治法、贪心法和动态规划等。
了解这些算法设计模式的思想和应用场景，并能够灵活运用到实际问题中。
7. 编程实践：通过课堂上的编程实践和作业练习，我提高了编程的能力和灵活运用算法的能力。
通过编写代码实现算法思想和解决具体问题，我深刻理解了算法的思想和实现过程。
二、收获和体会1. 提高了问题解决能力：在这门课程中，我学会了如何分析和解决实际问题。
算法设计与分析实训课程学习总结解决复杂问题的高效算法设计方法
算法设计与分析实训课程学习总结解决复杂问题的高效算法设计方法在算法设计与分析实训课程中，我学到了如何解决复杂问题并设计出高效的算法。
本文将对我在课程学习过程中的体会与收获进行总结，并分享一些关于高效算法设计方法的经验。
一、课程学习体会与反思在算法设计与分析实训课程中，我通过课堂学习、课后实践以及与同学的讨论，逐渐掌握了解决复杂问题的基本方法与技巧。
在实践过程中，我发现以下几点对于算法设计与分析至关重要。
首先，我学会了分析问题的复杂度。
在面对一个复杂问题时，我首先要了解问题的规模与特点，然后通过算法分析来确定问题的复杂度。
这有助于我选择合适的算法以及评估算法的性能。
通过对问题复杂度的深入理解，我能够更加准确地估计算法的执行时间和资源消耗，为解决问题提供依据。
其次，我学会了设计优化的算法。
在解决复杂问题时，我需要根据问题的特性与需求，选择适合的数据结构和算法策略。
比如，对于大规模数据的排序问题，我可以选择使用快速排序算法来提高排序效率；对于图论问题，我可以采用广度优先搜索或深度优先搜索等算法来遍历图结构。
通过深入研究各种算法，我不断完善和优化代码，并提高了算法的执行效率。
第三，我意识到算法的可读性和可维护性同样重要。
一个好的算法应当具备良好的可读性，使得其他人能够轻松理解代码的逻辑。
同时，它也应当具备良好的可维护性，方便日后的修改和扩展。
在课程实践中，我学会了合理拆分代码，注释清晰以及采用模块化设计等方法，提高代码的可读性和可维护性。
二、高效算法设计方法分享在实践中，我总结了一些高效算法设计方法，希望能为大家提供一些参考。
1. 分而治之（Divide and Conquer）：将复杂问题划分成若干个子问题，然后逐个解决。
通过将问题分解成更小的子问题，可以降低问题的复杂度，提高算法的效率。
典型的应用包括归并排序和快速排序等。
2. 动态规划（Dynamic Programming）：将原问题划分成若干个子问题，然后通过构建一个多阶段决策模型，逐步求解得到最优解。
算法实验总结
算法实验总结算法实验总结在本学期的算法实验中，我们学习了多种经典的算法，并通过实验进行了实际应用和验算。
通过实验的过程，我深刻理解了算法的基本原理和应用，提高了自己的编程能力和问题解决能力。
在本学期的算法实验中，我学习了排序算法、查找算法、图算法和动态规划算法等多种经典算法。
通过实际的编程实验，我对这些算法的原理、过程和应用进行了深入的研究和学习。
其中，我最深入学习和理解的是排序算法，包括冒泡排序、快速排序、插入排序和归并排序等。
通过对这些排序算法的学习和比较分析，我对排序算法的时间复杂度、空间复杂度和稳定性有了更深刻的认识。
在实际的算法实验中，我对排序算法进行了实际的应用和测试。
通过编写代码实现排序算法，我深入理解了算法的具体实现过程和调试方法。
在实验中，我不断修改和优化代码，提高了算法的效率和可靠性。
通过实验测试，我研究了不同规模数据的排序效果，并对排序算法的运行时间和比较次数进行了统计和分析。
除了排序算法，我还学习了查找算法、图算法和动态规划算法等其他算法。
通过实验，我对这些算法的原理和应用有了初步的了解。
在查找算法实验中，我学习了顺序查找、二分查找和哈希查找等算法，并通过实验测试了它们的效果和性能。
在图算法实验中，我学习了最小生成树算法和最短路径算法，并通过编程模拟实现了这些算法。
在动态规划算法实验中，我学习了背包问题和最长公共子序列问题，并通过实验验证了动态规划算法的正确性和高效性。
通过本学期的算法实验，我不仅学习到了多种经典的算法，并深入理解了它们的原理和应用，而且提高了自己的编程能力和问题解决能力。
在实际的编程实验中，我学会了合理利用数据结构和算法，优化和改进代码，提高算法的效率和可靠性。
在解决实际问题时，我能够灵活应用所学的算法知识，找到合适的算法解决方案。
此外，通过本学期的算法实验，我还培养了自我学习和团队合作的能力。
在实验过程中，我积极主动地学习和探索，通过查阅资料和互动交流，提高了自己的算法水平。
算法设计期末总结
算法设计期末总结在这个学期的算法设计课程中，我学到了许多关于算法设计和分析的知识和技巧。
通过课程的学习和实践，我对算法设计的原则、常用算法和问题求解的方法有了更深入的理解。
本文将对我在本学期算法设计课程中所学到的内容进行总结，并对未来的学习和发展提出一些展望。
一、算法设计的基本原则在算法设计的过程中，有一些基本原则是需要遵循的。
首先，算法应该是正确的，即能够解决给定的问题。
其次，算法的效率也是非常重要的，因为对于大规模问题，如果算法的时间和空间复杂度太高，将导致运行时间过长或者无法处理。
另外，算法应该是可读性和可维护性好的，便于其他人理解和修改。
最后，算法的稳定性也是需要考虑的，即对于输入的变化，算法的输出应该是一致的。
二、常用的算法和数据结构在算法设计中，有一些常用的算法和数据结构可以帮助解决大部分的问题。
其中，常见的数据结构有线性表、树、图等，而常用的算法有排序、查找、图算法等。
对于不同类型的问题，选择合适的数据结构和算法是非常重要的，可以大大提高算法的效率。
在课程的学习中，我对线性表、树和图等数据结构进行了详细的学习和实践。
线性表是一种最简单的数据结构，常见的有数组和链表。
对于线性表的操作，如插入、删除、查找等，有不同的实现方法和时间复杂度。
树是一种常见的非线性结构，有很多种类型，如二叉树、堆等。
树的遍历和查找是树算法中常见的操作。
图是一种复杂的数据结构，由节点和边组成，有很多种表示方法和算法。
图的遍历和最短路径算法是图算法中重要的内容。
此外，排序算法是算法设计中重要的一部分。
我学习了冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等常见的排序算法，并对它们的思想、实现和时间复杂度有了更深入的理解。
三、问题求解的方法在算法设计中，我们经常需要求解各种类型的问题，如搜索问题、优化问题等。
对于不同类型的问题，有一些常见的求解方法可以参考。
其中，穷举法、贪心法、动态规划法是常见的求解方法。
穷举法是一种简单直观的求解方法，它通过枚举所有可能的解来找到问题的解。
算法设计与实现个人课程总结(1)
算法设计与实现个人课程总结(1)算法设计与实现个人课程总结算法是计算机科学的重要基石，而“算法设计与实现”课程更是非常实用的课程。
以下是我的课程总结：一、课程评价该课程注重理论与实践相结合的教学模式，让我们在能够用代码实现算法的同时，理解了算法的本质和运行机理。
这也让我更好地理解了解决实际问题所需要的算法知识，对日后从事计算机相关工作也非常有帮助。
二、课程内容1.算法思维让我意识到算法思维不仅仅是解决问题的方法，还是一种思考问题的方式。
算法的基本思想与分析策略包括贪心算法，动态规划算法，分治算法，搜索算法等，这些算法让我们能够更高效的解决实际问题。
2.常见算法与实现涉及到常用排序算法，二分查找算法，图的遍历，最短路径，最小生成树等知识点。
通过课程实验和作业，我学习了如何具体实现这些算法，对算法进行分析和简单掌握调试技巧。
3. 数据结构数据结构的学习也是算法设计与实现课程的重要组成部分，包括线性表，树，图，堆等基本数据结构的操作以及如何用数据结构实现各种算法。
我深刻体会到可用数据结构进行问题的优化，可以节省时间、减少空间、提升性能的效果。
三、课程收获通过学习算法设计与实现这门课程，我学会了如何运用常用算法解决实际问题，提高了自己的代码能力和算法思维水平。
程序设计师应该具备数学素养、面向对象的思想、数据结构和算法基本功等能力，而这门课程就是让我获得这些能力的具体实践过程。
认真学习这门课程也会对程序员的职业发展有非常大的帮助，特别是在面试求职环节，算法的知识更是非常重要的考察点。
经过这门课程的学习，我对算法有了更深的认识，也对程序设计的实践更加熟练。
虽然算法设计与实现排版相当的简单，内容比较晦涩难懂，但通过不断地努力学习，我相信我会成为一名更优秀的程序设计师。
计算机科学学生在学习中的算法设计总结
计算机科学学生在学习中的算法设计总结算法设计是计算机科学领域中的基础性技能，对于计算机科学学生来说，熟练掌握算法设计能力对于他们的学习和职业发展都至关重要。
本文将总结计算机科学学生在学习中的算法设计经验，并探讨如何提高算法设计能力。
一、算法设计的重要性及挑战算法设计是计算机科学学生学习过程中最关键的一部分。
算法决定了计算机程序的执行效率和准确性，直接影响到软件和系统的性能。
然而，算法设计并非易事，它需要学生具备深厚的理论知识和灵活的思维能力。
同时，学生还需要面对各种不同类型的算法问题，如排序、查找、图算法等，每个问题都有其特定的解决方法和算法设计技巧。
二、算法设计的基本原则在学习算法设计过程中，学生应牢记以下基本原则：1. 明确问题：在解决任何算法问题之前，学生首先要明确问题的定义和要求，确保自己对问题的理解准确无误。
2. 分析问题：学生需要深入分析问题，并考虑输入、输出以及约束条件等因素，以便找到最佳的算法设计方案。
3. 寻找已有算法：学生可以借鉴已有的算法设计思路，通过学习和研究相关的经典算法，从中汲取经验和灵感，并灵活运用于解决新的问题。
4. 设计和优化算法：学生需要根据问题的特点和要求，设计出合适的算法，并进行优化，以提高程序的执行效率和性能。
5. 测试和验证：学生在设计算法时，应进行充分的测试和验证，确保算法能够正确解决问题，并满足预期的时间和空间复杂度要求。
三、提高算法设计能力的方法1. 学习基础知识：学生需要通过系统学习计算机科学的基础知识，掌握数据结构、算法分析和复杂度理论等相关概念和原理，为算法设计提供坚实的理论基础。
2. 多做练习：算法设计需要持续的练习和实践，学生可以尝试解决不同类型的算法问题，并逐步提高解题速度和设计技巧。
3. 参与竞赛和项目：参与程序设计竞赛和实际项目可以锻炼学生的算法设计能力，拓宽视野，并与他人进行交流和合作，提升自己的算法设计水平。
4. 跟随导师指导：学生可以寻找优秀的导师或指导老师，跟随其指导，学习其经验和技巧，提高自己的算法设计能力。
算法设计课程设计心得体会
算法设计课程设计心得体会一、课程目标知识目标：使学生掌握算法设计的基本概念、原则和方法，理解不同算法的特点和适用场景；能够运用所学算法解决实际问题，提高编程解决问题的能力。
技能目标：培养学生具备以下能力：1）分析问题，提出合理的算法解决方案；2）运用流程图、伪代码等工具表达算法逻辑；3）编写代码实现算法，调试和优化程序；4）对比不同算法的性能，选择合适算法解决问题。
情感态度价值观目标：激发学生对算法设计的兴趣，培养其探究精神、创新意识和团队合作意识；使学生认识到算法在计算机科学和生活中的重要性，增强其运用算法解决问题的信心。
课程性质：本课程为计算机科学领域的基础课程，旨在帮助学生建立算法设计的观念，提高编程实践能力。
学生特点：学生已具备一定的编程基础和逻辑思维能力，但算法设计经验尚浅，需要通过实践和思考来提高。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，以案例教学为主，引导学生主动探究、合作学习；注重培养学生的编程习惯和算法思维，提高其解决实际问题的能力。
通过本课程的学习，期望学生能够达到以下具体学习成果：1. 熟练掌握常见算法的基本原理和应用；2. 能够独立分析问题，提出合理的算法解决方案；3. 编写代码实现算法，具备调试和优化程序的能力；4. 具备对比分析不同算法性能的能力，能够根据实际问题选择合适的算法；5. 增强对算法设计的学习兴趣，形成积极的情感态度和价值观。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下几部分：1. 算法设计基本概念：介绍算法的定义、特性及分类，使学生了解算法在计算机科学中的地位和作用。
2. 算法复杂度分析：讲解时间复杂度和空间复杂度的概念，学会分析算法性能，为选择合适算法提供依据。
3. 常见算法及其应用：- 排序算法：学习冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等，分析各种排序算法的优缺点及适用场景；- 查找算法：掌握二分查找、哈希查找等查找方法，了解其原理和实现方法；- 递归算法：介绍递归的概念、递归算法的设计方法及其应用；- 分治算法：学习分治策略，掌握分治算法的设计步骤，解决实际问题。
算法设计与分析实训课程学习总结
算法设计与分析实训课程学习总结在算法设计与分析实训课程的学习过程中，我深入了解了算法的设计原理、分析方法和实际应用，并通过实际操作和实践来进一步提升了自己的算法设计与分析能力。
下面将对我在这门课上所学到的知识和经验进行总结。
一、课程简介算法设计与分析实训课程是计算机科学与技术专业中的一门重要课程，旨在培养学生解决实际问题的能力。
本课程内容涵盖了基本的算法设计与分析方法，包括贪心算法、动态规划、回溯算法等。
通过实际案例和练习题的训练，学生可以学习到如何应用这些算法来解决实际问题，并提高算法的效率和优化。
二、课程收获1. 算法设计原理在课程中，我学习到了不同种类的算法设计原理，如贪心算法、动态规划、分治算法等。
这些原理对于解决不同类型的问题提供了思路和方法。
我学会了根据问题的特性选择合适的算法设计原理，并进行相应的实现和优化。
2. 算法分析方法在课程中，我学习到了如何对算法进行分析和评估，了解了时间复杂度和空间复杂度的计算方法。
通过学习和实践，我对算法的效率有了更深入的认识，并且能够根据问题的规模和要求来选择合适的算法，以提高程序的运行效率。
3. 实际应用通过实际案例和练习题的训练，我学会了将所学的算法应用于实际问题的解决。
例如，在图论中，我学会了如何使用深度优先搜索和广度优先搜索来求解最短路径和最小生成树问题；在动态规划中，我学会了如何通过建立状态转移方程来解决背包问题和最长公共子序列问题；在贪心算法中，我学会了如何选择局部最优解以达到全局最优解。
这些实际应用的训练，增强了我的实际问题解决能力和算法设计思维。
三、学习心得与体会1. 善用工具在课程学习中，我发现利用合适的编程工具，如IDE、调试器等，能够提高算法设计与分析的效率和准确性。
同时，我也学会了如何利用在线资源、论坛和社区来解决在算法实现过程中遇到的问题和困难，这对于自己的学习和成长非常有帮助。
2. 实践与总结算法设计与分析实训课程注重实践操作和实际问题的解决，而不仅仅是理论知识的学习。
算法设计与分析期末总结
算法设计与分析期末总结一、课程概述算法设计与分析是计算机科学与技术专业核心课程之一，主要讲解算法的设计与分析方法。
通过学习该课程，我对算法设计和分析的基本概念、方法和工具有了深入的了解和掌握。
以下是我在该课程中的学习心得与总结。
二、学习内容1. 算法设计与分析的基本概念：学习了算法的定义、算法的设计、算法的复杂度等基本概念，了解了算法在计算中的重要性。
2. 分治法与递归法：学习了分治法与递归法的基本思想与原理，并运用分治法与递归法设计了一些典型的算法，如归并排序、快速排序等。
3. 动态规划：学习了动态规划的基本思想与原理，并通过实例学习了如何应用动态规划解决实际问题，如最长公共子序列问题、背包问题等。
4. 贪心算法：学习了贪心算法的基本思想与原理，并运用贪心算法解决了一些经典问题，如活动选择问题、霍夫曼编码问题等。
5. 图算法：学习了图的基本概念与遍历算法，了解了图的存储结构与遍历算法的实现，掌握了图的广度优先搜索与深度优先搜索算法。
6. NP完全问题与近似算法：学习了NP完全问题的定义与判定方法，了解了NP完全问题的困难性，学习了近似算法的设计与分析方法，并运用近似算法解决了一些实际问题。
三、学习方法1. 阅读教材与参考书籍：在课程学习过程中，我认真阅读了教材和相关参考书籍，对于课上讲解的概念和算法有了更深入的理解。
2. 完成编程作业：课程布置了一些编程作业，通过编写代码实现算法，我进一步理解了算法的具体实现细节。
3. 解题训练与思考：课程中也布置了一些习题和思考题，通过解题训练和思考，我进一步巩固了算法设计与分析的基本概念和方法。
四、学习收获1. 对算法设计与分析的基本概念与方法有了深入了解和掌握。
2. 对算法的复杂度分析方法和技巧有了更清晰的认识。
3. 加强了问题抽象和建模的能力，能够将实际问题转化为算法设计与分析的问题。
4. 提高了编程能力和算法实现的技巧，能够编写高效、优雅的代码。
5. 培养了思考和解决问题的能力，对于复杂的问题能够进行分析、拆解和解决。
计算机科学与技术课程总结模板算法设计与分析
计算机科学与技术课程总结模板算法设计与分析算法设计与分析总结在计算机科学与技术课程中，算法设计与分析是一个重要的模块。
通过学习这一模块，我对算法的设计原理和分析方法有了更深入的认识。
本文将对我的学习经验进行总结，并分享一些关于算法设计与分析的模板。
一、算法设计在算法设计中，我们需要考虑如何以有效的方式解决问题。
以下是一些常用的算法设计策略：1. 贪心算法贪心算法通常采取局部最优的策略，在每个阶段都做出当前状态下最好的选择。
这种算法设计策略适用于一些优化问题，但在其他问题上可能无法得到最优解。
2. 动态规划动态规划通过将问题分解成子问题来解决。
它通常用于那些具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。
通过记忆化搜索或自底向上的方式，可以避免重复计算，提高算法效率。
3. 分治算法分治算法将问题划分成多个相互独立的子问题，并对这些子问题进行递归求解。
最后，将子问题的解合并得到原问题的解。
快速排序和归并排序是分治算法的经典例子。
4. 回溯算法回溯算法通过不断试探和回退来搜索所有的解空间。
它通常用于解决组合、排列和搜索问题。
在解空间树中进行深度优先搜索，当发现当前分支不满足条件时，回溯到上一步进行下一种可能的尝试。
二、算法分析在算法设计的过程中，我们需要对算法的性能进行分析，以评估其在不同情况下的表现。
以下是一些常用的算法分析方法：1. 时间复杂度时间复杂度描述了算法执行时间随输入规模增长的变化趋势。
通过统计算法中的基本操作数量，可以得到算法的时间复杂度。
常见的时间复杂度有O(1)、O(n)、O(n^2)等。
2. 空间复杂度空间复杂度描述算法在执行过程中所需的内存空间。
通过统计算法中使用的额外空间大小，可以得到算法的空间复杂度。
常见的空间复杂度有O(1)、O(n)等。
3. 最优化准则最优化准则通常指算法在解决问题中所考虑的最优性标准。
根据问题的具体要求，我们可以选择不同的最优化准则来设计和评估算法。
一些常见的最优化准则包括最小时间、最小空间、最大利润等。
算法总结（五篇材料）
算法总结（五篇材料）第一篇：算法总结abs(x):y取x的绝对值，x与 y可为整型或实型。
* frac(x):y取x的小数部分，x 与 y均为实型。
* int(x):y取x的整数部分，x 与y均为实型，常写成trunc(int(x)).* random(x):y在 0-x 之间的整数中随机找一个整数，x与 y均为整型。
* sin(x):y;cos(x):y;arctan(x):y;exp(x):y;ln(x):y均与数学运算一致,三角函数返回的均为弧度,转换成角度即乘以 Pi 除以 180.* copy(str,n1,n2):substr从字符串str中取从第n1个字符开始长度为n2个字符的子串substr.n1和n2是整型表达式，如果n1 大于s 的长度，则返回空字符串。
如果指定的 n2 大于第 n1 个字符后剩下的字符数，则返回剩下的字符串。
* pos(substr,str):num查找 substr 是否为 str 的子串，若是则返回 substr 在 str 中的起始位置，若否则返0.* val(str,int,code)将字串str转为数值型数据存入int, 如果字符串无效，其中非法字符的下标放在Code中；否则，code 为零。
* str(num,str)将 num表达式转成字符串 str。
* delete(str,n1,n2)从原字符串str中删去一个从n1 开始长度为n2 的子串，如果Index比 s 长，不删除任何字符。
如果指定的 Count 大于从第 1ndex 大到结尾的字符数，删除剩余部分。
* Insert(Source：String；Var S：String；Index：Integer)Source是字符串表达式。
S是任意长度的字符串变量。
Index是整型表达式。
过程Insert把字符串 Source 插入字符串 S 中第 1ndex 个字符开始的位置上。
如果字符串比 255 个字符长，则将第 255 后面的字符截去。
算法题实训报告总结(3篇)
第1篇一、实训背景随着信息技术的飞速发展，算法作为计算机科学的核心内容，已经成为各行各业不可或缺的技术。
为了提高学生的算法设计能力、编程能力和逻辑思维能力，我们学校组织了一次算法题实训。
本次实训旨在通过实际操作，让学生深入了解算法原理，掌握算法设计方法，提高解决实际问题的能力。
二、实训目标1. 熟悉常见的算法设计方法，如分治法、动态规划、贪心算法等；2. 掌握编程语言（如Python、C++等）的基本语法和编程技巧；3. 能够根据实际问题设计合适的算法，并实现代码；4. 提高团队协作能力和沟通能力。
三、实训内容1. 算法基础知识（1）算法的基本概念：算法是解决问题的一系列步骤，具有确定性、有限性、有效性等特点。
（2）算法复杂度：算法的复杂度主要包括时间复杂度和空间复杂度，用于衡量算法执行时间的长短和所需内存空间的大小。
（3）算法设计方法：常见的算法设计方法包括分治法、动态规划、贪心算法、回溯法等。
2. 编程语言基础（1）Python编程：Python是一种广泛应用于科学计算、数据分析、人工智能等领域的编程语言。
本次实训主要涉及Python的基本语法、数据结构、控制结构、函数、模块等。
（2）C++编程：C++是一种广泛应用于系统软件、游戏开发、高性能计算等领域的编程语言。
本次实训主要涉及C++的基本语法、数据结构、控制结构、函数、模板等。
3. 算法题实战本次实训共分为四个阶段，每个阶段包含一定数量的算法题，要求学生在规定时间内完成。
（1）第一阶段：基础算法题。
主要涉及排序、查找、数组和字符串等基础知识。
（2）第二阶段：进阶算法题。
主要涉及图论、动态规划、贪心算法等高级算法。
（3）第三阶段：组合优化问题。
主要涉及背包问题、旅行商问题等。
（4）第四阶段：算法竞赛题。
主要涉及历年ACM、蓝桥杯等算法竞赛题目。
四、实训过程1. 准备阶段在实训开始前，学生需提前预习算法基础知识，熟悉编程语言的基本语法和编程技巧。
计算机算法实训报告总结
一、实训背景随着信息技术的飞速发展，计算机算法作为计算机科学的核心，其在各个领域的应用越来越广泛。
为了提高自身的算法设计能力和编程技能，我在本学期参加了计算机算法实训课程。
通过理论学习和实践操作，我对计算机算法有了更加深入的理解，以下是对本次实训的总结。
二、实训目的1. 巩固和拓展计算机算法理论知识；2. 提高编程能力和算法实现技巧；3. 培养解决实际问题的能力；4. 激发创新思维，提高科研素养。
三、实训内容本次实训主要涉及以下几个方面：1. 数据结构与算法基础：学习了线性表、栈、队列、链表、树、图等基本数据结构，以及排序、查找、图算法等基本算法。
2. 算法设计与分析：掌握了算法设计的基本原则，如贪心算法、分治算法、动态规划等，并学会了如何对算法进行时间复杂度和空间复杂度分析。
3. 编程实践：通过编写程序实现所学算法，锻炼编程能力和算法实现技巧。
4. 项目实践：完成一个实际项目，运用所学算法解决实际问题。
四、实训过程1. 理论学习：认真听讲，做好笔记，理解算法原理和实现方法。
2. 编程实践：在课余时间，通过编写程序实现所学算法，解决实际问题。
3. 项目实践：与团队成员共同完成项目，运用所学算法解决项目中的问题。
4. 交流讨论：与同学和老师交流学习心得，讨论遇到的问题，共同进步。
五、实训成果1. 掌握了计算机算法的基本理论和方法，提高了编程能力和算法实现技巧。
2. 学会了如何对算法进行时间复杂度和空间复杂度分析，为算法优化提供了依据。
3. 在项目实践中，运用所学算法解决了实际问题，提高了解决实际问题的能力。
4. 激发了创新思维，提高了科研素养，为今后的学习和工作打下了基础。
六、实训体会1. 计算机算法是计算机科学的核心，掌握算法知识对于提高编程能力和解决实际问题具有重要意义。
2. 理论学习与实践操作相结合，才能更好地掌握算法知识。
3. 团队合作是完成项目的重要保障，要学会与他人沟通交流，共同进步。
算法课程设计心得体会(2篇)
第1篇在大学的学习生涯中，算法课程设计无疑是我经历的一次深刻的学习和实践过程。
通过这次课程设计，我对算法的理解更加深入，对编程的技巧也有了新的认识。
以下是我对算法课程设计的心得体会。
一、算法的重要性算法是计算机科学的核心内容之一，它决定了计算机解决问题的效率和质量。
在算法课程设计中，我深刻体会到了算法的重要性。
一个优秀的算法可以使得复杂问题变得简单，可以提高程序的执行效率，减少资源消耗。
因此，掌握算法知识对于计算机专业的学生来说至关重要。
二、课程设计的过程1.选题与调研在课程设计开始时，我首先对课程设计的要求进行了仔细阅读，了解了设计的目标和任务。
然后，我针对自己的兴趣和所学知识，选择了一个合适的课题。
在选题过程中，我查阅了大量的文献资料，了解了该领域的最新研究成果和发展趋势。
2.算法设计与分析在确定了课题后，我开始着手进行算法的设计和分析。
我首先对问题进行了抽象和建模，然后根据问题特点选择了合适的算法。
在设计过程中，我充分考虑了算法的时间复杂度和空间复杂度，力求使算法既高效又简洁。
3.编程实现在算法设计完成后，我开始进行编程实现。
在编程过程中，我遵循了模块化、可读性和可维护性的原则，将程序划分为多个模块，使代码结构清晰。
同时，我还注意了代码的注释，以便于他人理解和维护。
4.调试与优化在编程实现过程中，难免会遇到各种问题。
为了解决这些问题，我不断调试代码，查找错误。
在调试过程中，我学会了如何使用调试工具，如何分析程序运行过程中的问题。
此外，我还对程序进行了优化，提高了程序的执行效率。
5.文档编写在课程设计完成后，我认真编写了文档，详细介绍了设计背景、算法设计、编程实现、调试优化等方面的内容。
通过编写文档，我对自己所学知识进行了梳理，加深了对算法的理解。
三、心得体会1.理论与实践相结合在算法课程设计中，我深刻体会到了理论与实践相结合的重要性。
在理论学习过程中，我掌握了算法的基本原理和方法；而在实践过程中，我学会了如何将理论知识应用于实际问题，提高了自己的编程能力。
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。
算法教学课程心得体会(2篇)
第1篇在大学期间，我参加了算法教学课程，这是一门对我影响深远、收获颇丰的课程。
通过这门课程的学习，我对算法有了更深入的了解，也培养了我解决实际问题的能力。
以下是我对算法教学课程的一些心得体会。
一、算法的内涵与价值算法是计算机科学的基础，它是指解决问题的步骤和过程。
在学习算法之前，我对算法的概念比较模糊，认为它只是一个简单的步骤集合。
然而，通过算法教学课程的学习，我逐渐认识到算法的内涵与价值。
1. 解决问题的工具算法是解决问题的有力工具。
在现实生活中，我们经常面临各种各样的问题，如排序、查找、搜索等。
通过学习算法，我们可以掌握解决这些问题的方法，提高工作效率。
2. 思维方式的培养算法的学习过程是对思维方式的一种锻炼。
在学习算法的过程中，我们需要分析问题、设计算法、编写代码、调试程序等。
这些步骤要求我们具备逻辑思维、抽象思维和创造性思维，从而提高我们的综合素质。
3. 理论与实践的结合算法教学课程注重理论与实践相结合。
通过学习理论知识，我们能够理解算法的本质，而在实际操作中，我们能够将所学知识应用于解决实际问题，提高我们的实践能力。
二、课程内容与教学方法1. 课程内容算法教学课程的内容主要包括以下几个方面：（1）算法的基本概念和特性（2）常用算法的设计与分析（3）算法的复杂度分析（4）数据结构及其应用（5）图论与网络流（6）算法设计与分析的方法与技巧2. 教学方法（1）讲授法：教师通过讲解，使学生掌握算法的基本概念、原理和方法。
（2）案例分析法：通过分析实际案例，让学生理解算法的应用。
（3）实验法：通过编写代码、调试程序，让学生掌握算法的实现。
（4）讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，提高思维能力和表达能力。
三、学习心得1. 重视基础知识的学习在学习算法的过程中，我深刻体会到基础知识的重要性。
只有掌握了基本概念、原理和方法，才能在解决实际问题时游刃有余。
2. 注重算法的实践应用理论联系实际是学习算法的关键。
算法实验总结(6篇)
算法实验总结第1篇我不会忘记这难忘的几个月的时间。
毕业论文的制作给了我难忘的回忆。
在我徜徉书海查找资料的日子里，面对无数书本的罗列，最难忘的是每次找到资料时的激动和兴奋；亲手设计电路图的时间里，记忆最深的是每一步小小思路实现时那幸福的心情；为了论文我曾赶稿到深夜，但看着亲手打出的一字一句，心里满满的只有喜悦毫无疲惫。
这段旅程看似xxx布，实则蕴藏着无尽的宝藏。
我从资料的收集中，掌握了很多单片机、LED显示屏的知识，让我对我所学过的知识有所巩固和提高，并且让我对当今单片机、LED显示屏的最新发展技术有所了解。
在整个过程当中，我学到了新知识，增长了见识。
在今后的日子里，我仍然要不断地充实自己，争取在所学领域有所作为。
脚踏实地，认真严谨，实事求是的学习态度，不怕困难、坚持不懈、吃苦耐劳的精神是我在这次设计中最大的收益。
我想这是一次意志的磨练，是对我实际能力的一次提升，也会对我未来的学习和工作有很大的帮助。
在这次毕业设计中也使我们的同学关系更进一步了，同学之间互相帮助，有什么不懂的大家在一起商量，听听不同的看法对我们更好的理解知识，所以在这里非常感谢帮助我的同学。
在此更要感谢我的导师和专业老师，是你们的细心指导和关怀，使我能够顺利的完成毕业论文。
在我的学业和论文的研究工作中无不倾注着老师们辛勤的汗水和心血。
老师的严谨治学态度、渊博的知识、无私的奉献精神使我深受启迪。
从尊敬的导师身上，我不仅学到了扎实、宽广的专业知识，也学到了做人的道理。
在此我要向我的导师致以最衷心的感谢和深深的敬意。
算法实验总结第2篇根据县委《关于开展“联村联户、为民富民”行动的实施方案》的要求，我及时深入“双联”行动联系点――洛门镇石坪村开展实地调研，在走访贫困家庭、详细了解全村发展现状的基础上，与村“两委”班子讨论研究，开展了“联村联户、为民富民”行动，现将半年来工作情况总结如下：一、进村入户，开展调研，摸清了基本情况与发展现状。
县上双联动员会议之后，先后两次组织单位全体党员，进村入户，调查研究，和困难户互建了帮扶联系关系。
算法分析与设计期末总结1
算法分析与设计期末总结1在本学期的算法分析与设计课程中，我们学习了各种常见的算法和数据结构，同时也进行了大量的算法分析和设计实践。
通过这门课程的学习，我获得了很多有关算法的知识和技能，在算法的理论基础和实际应用方面都有了显著的提高。
以下是我对本学期所学内容的总结和反思。
首先，我们学习了常见的排序算法。
排序算法是算法分析与设计课程中的重点内容之一，因为排序是算法中最基本和最常用的操作之一。
我们学习了冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等各种排序算法。
通过学习这些排序算法，我了解了它们的原理和实现方法，掌握了它们的时间复杂度和空间复杂度的分析方法。
我在实践中发现，不同的排序算法适用于不同的情况，例如对于小规模的数据，插入排序可能是最好的选择，而对于大规模的数据，归并排序或快速排序可能更高效。
因此，在实际应用中，我们需要根据具体情况选择适合的排序算法。
其次，我们学习了常见的搜索算法。
搜索算法是解决许多实际问题的重要工具。
我们学习了深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和二分搜索等搜索算法。
通过学习这些搜索算法，我了解了它们的原理和实现方法，掌握了它们的时间复杂度和空间复杂度的分析方法。
在实践中，我发现搜索算法对于解决一些组合优化问题非常有效，例如在迷宫中找到一条从出口到入口的路径，或者在一组数中寻找指定的数。
搜索算法可以帮助我们在有限的搜索空间中找到最优解或满足特定条件的解。
除了排序算法和搜索算法，我们还学习了常见的图算法。
图是一种非常重要和常见的数据结构，许多实际问题可以转化为图论问题。
我们学习了图的表示方法、遍历算法和最短路径算法。
通过学习这些图算法，我了解了它们的原理和实现方法，掌握了它们的时间复杂度和空间复杂度的分析方法。
在实践中，图算法可以帮助我们解决许多实际问题，例如在网络中寻找最短路径、在社交网络中寻找最短关系链等。
因此，掌握图算法是非常重要的。
此外，我们还学习了动态规划和贪心算法。
计算机科学课程学习总结编程与算法设计的基础与实践
计算机科学课程学习总结编程与算法设计的基础与实践随着信息技术的快速发展，计算机科学的学习和应用变得越来越重要。
在我参加计算机科学课程的学习过程中，编程与算法设计成为了我学习的重点内容。
这篇文章将对我在计算机科学课程中学习编程与算法设计的基础与实践进行总结，分享我的学习心得和经验。
一、编程基础在计算机科学课程的学习中，编程是最基础且重要的部分。
通过学习编程，我掌握了不同编程语言的语法和使用方法。
在最初的学习阶段，我选择了一门流行且广泛使用的编程语言作为我的入门语言。
通过学习这门语言，我逐渐熟悉了编程的基本概念，如变量、函数、循环和条件语句等。
在编程过程中，我学会了如何编写简单的程序来解决具体问题。
例如，我学习了如何编写一个计算器程序，如何设计一个简单的游戏等等。
这些编程练习帮助我加深对编程语言和逻辑思维的理解，提高了我的编程技能。
此外，我还了解到了编程的艺术性，如代码的可读性和规范性。
良好的编程习惯可以提高代码的可维护性和可扩展性，使程序更易于理解和修改。
二、算法设计的基础在编程的学习中，算法设计是非常重要的一部分。
算法是用来解决问题的步骤和规则的描述。
通过学习算法设计，我能够提高解决问题的能力，增强编程实践的效果。
在学习算法设计的过程中，我接触到了不同类型的算法，如排序算法、查找算法等。
我了解到算法的设计过程需要考虑问题的规模和复杂度。
通过学习不同的算法，我能够选择最适合解决问题的算法，并根据问题的规模来评估算法的效率。
例如，在排序算法中，我学会了比较不同算法的时间复杂度和空间复杂度，以选择最优的算法。
在算法设计的实践中，我也深入学习了如何使用数据结构来优化算法的效率。
数据结构是组织和存储数据的方式。
通过选择合适的数据结构，可以提高算法的执行效率。
例如，在处理大量数据的情况下，合适的数据结构可以提高算法的执行速度和运行内存的利用率。
三、编程与算法实践学习编程与算法设计的基础后，我开始进行实践应用。
算法设计与实现个人课程总结
算法课程总结指导教师所在院（系）班级学生姓名学号一、算法概述1.什么是算法？算法是解一确定类问题的任意一种特殊的方法。
在计算机科学中，算法是使用计算机解一类问题的精确、有效方法的代名词。
算法是一组有穷的规则，它规定了解决某一特定类型问题的一系列运算。
2.算法的五个重要特性：确定性、能行性、输入、输出、有穷性/有限性。
1）确定性：算法每种运算必须有确切定义，不能有二义性。
2）能行性：算法中有待实现的运算都是基本的运算，原理上每种运算都能由人用纸和笔在有限的时间内完成。
3）输入：每个算法有0个或多个输入。
这些输入是在算法开始之前给出的量，取自于特定的对象集合——定义域4）输出：一个算法产生一个或多个输出，这些输出是同输入有某种特定关系的量。
5）有穷性/有限性：一个算法总是在执行了有穷步的运算之后终止。
3.计算过程：只满足确定性、能行性、输入、输出四个特性但不一定能终止的一组规则。
4.准确理解算法和计算过程的区别：不能终止的计算过程：操作系统；算法是“可以终止的计算过程”；算法的时效性：只能把在相当有穷步内终止的算法投入到计算机上运行。
5.算法的语言主要有：自然语言，流程图，盒图，PAD图，伪代码，计算机程序设计语言。
6.算法分类：1)多项式时间算法：可用多项式（函数）对其计算时间限界的算法。
常见的多项式限界函数有：Ο(1) < Ο(logn) < Ο(n) < Ο(nlogn) < Ο(n2) < Ο(n3) 2）指数时间算法：计算时间用指数函数限界的算法。
常见的指数时间限界函数：Ο(2n) < Ο(n！) < Ο(nn)7.算法基本工具：循环与递归，算法与数据结构，优化算法的数学模型。
8.主要算法：迭代算法，蛮力法，分治法，动态规划法，贪婪算法，图搜索基础。
二、算法的核心是思想我们学习这门课不是仅仅掌握那几个经典算法例子，更重要的是为了学习蕴含在其中的思想方法。
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算法课程总结指导教师所在院（系）班级学生姓名学号一、算法概述1.什么是算法？算法是解一确定类问题的任意一种特殊的方法。
在计算机科学中，算法是使用计算机解一类问题的精确、有效方法的代名词。
算法是一组有穷的规则，它规定了解决某一特定类型问题的一系列运算。
2.算法的五个重要特性：确定性、能行性、输入、输出、有穷性/有限性。
1）确定性：算法每种运算必须有确切定义，不能有二义性。
2）能行性：算法中有待实现的运算都是基本的运算，原理上每种运算都能由人用纸和笔在有限的时间内完成。
3）输入：每个算法有0个或多个输入。
这些输入是在算法开始之前给出的量，取自于特定的对象集合——定义域4）输出：一个算法产生一个或多个输出，这些输出是同输入有某种特定关系的量。
5）有穷性/有限性：一个算法总是在执行了有穷步的运算之后终止。
3.计算过程：只满足确定性、能行性、输入、输出四个特性但不一定能终止的一组规则。
4.准确理解算法和计算过程的区别：不能终止的计算过程：操作系统；算法是“可以终止的计算过程”；算法的时效性：只能把在相当有穷步内终止的算法投入到计算机上运行。
5.算法的语言主要有：自然语言，流程图，盒图，PAD图，伪代码，计算机程序设计语言。
6.算法分类：1)多项式时间算法：可用多项式（函数）对其计算时间限界的算法。
常见的多项式限界函数有：Ο(1) < Ο(logn) < Ο(n) < Ο(nlogn) < Ο(n2) < Ο(n3) 2）指数时间算法：计算时间用指数函数限界的算法。
常见的指数时间限界函数：Ο(2n) < Ο(n！) < Ο(nn)7.算法基本工具：循环与递归，算法与数据结构，优化算法的数学模型。
8.主要算法：迭代算法，蛮力法，分治法，动态规划法，贪婪算法，图搜索基础。
二、算法的核心是思想我们学习这门课不是仅仅掌握那几个经典算法例子，更重要的是为了学习蕴含在其中的思想方法。
为什么呢？举个例子。
有同学曾问我这样一个问题：1000只瓶子装满水，但有一瓶有毒，且毒发期为1个星期。
现在用10只老鼠在一个星期内判断那只瓶子有毒，每只老鼠可以喝多个瓶子的水，每个瓶子可以只喝一点。
问如何解决？其实一开始我也一头雾水，但是他提醒我跟计算机领域相关，我就立马有了思路，运用二进制。
因为计算机的最基本思想就是二进制。
所以说，我们不仅要学习算法，更得学习思想方法。
①算法最基本的设计方法包括分治法，动态规划法，贪婪算法，周游法，回溯法，分支定界法。
我们可利用分治法做快速排序，降低找n个元素中最大元和最小元的量级，降低n位二进制x和y相乘的量级，做Strassen矩阵乘法等等。
它的思想就是规模很大的问题分解为规模较小的独立的子问题，关键是子问题要与原问题同类，可以采取平衡法来提高性能。
动态规划法是把大问题分解为子问题，但是子问题是重复的，后面的问题可以利用前面解决过的问题的结果。
如构造最优二叉查找树，解决矩阵连乘时最小计算次数问题，寻找最长公共子序列等等。
贪婪算法就是局部最优法，先使局部最优，再依次构造出更大的局部直至整体。
如Kruscal最小生成树算法，求哈夫曼编码问题。
周游法就是简单理解就是采取一定的策略遍历图中所有的点，典型的应用就是图中的深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。
回溯法就是就是在满足一定的条件后就往前走，当走到某步时，发现不满足条件就退回一步重新选择新的路线。
典型的应用就是8皇后问题，平面点集的凸包问题和0-1背包问题。
分支定界法：它是解决整数规划问题一种最常用的方法。
典型应用就是解决整数规划问题。
②评价算法性能的方法如平摊分析中的聚集法，会计法和势能法。
聚集法就是把指令分为几类，计算每一类的消耗，再全部叠加起来。
会计法就是计算某个指令时提前将另一个指令的消耗也算进去，以后计算另一个指令时就不必再算了。
势能法计算每一步的势的变化以及执行这步指令的消耗，再将每一步消耗全部累计。
这几种方法都是平摊分析法，平摊分析的实质就是总体考虑指令的消耗时间，尽管某些指令的消耗时间很大也可以忽略不计。
上述三种方法难易程度差不多，每种方法都有属于它的难点。
如聚集法中如何将指令有效分类，会计法中用什么指令提前计算什么指令的消耗，势能法中如何选取势能。
因此掌握这些方法原理还不够，还要学会去应用，在具体的问题中去判断分析。
三、重点学习1.贪婪算法贪婪+其他算法：由于贪婪往往能大幅化简状态，利用问题的某些“单调性”，加上贪婪的思想，往往能是问题大幅简化，从而结合其他算法解决问题经典例题：田忌赛马，利用贪婪来确定状态。
2.分治法分而治之的思想在信息学竞赛中是非常重要的，下面主要介绍一下分治的经典应用1)二分查找思想很简单，功能很强大，边界要注意，负数要特判（NOI2010 PIANO）在非负数范围内的二分一般写法如果是l := mid - 1或+ 1则mid := (l + r) div 2而如果是r := mid - 1 或 +1则 mid := (l + r + 1) div 22)快速幂a^b = (a^(b div 2))^2 + ord(odd(b))*a取模也适用3）快速排序，归并排序任何一本算法书上都会讲的，这里就略过了，值得一提的是快排记得加上随机化k := a[random(r - l + 1) + l]4)二分答案（0-1分数规划）当答案满足在解集空间中连续分布时可以使用二分答案，将最优性问题转化为判定性问题，通常标志：最大值最小等。
差分约束系统中有时也需要二分答案以解决最优性问题，顺便能多得到一个信息。
二分答案还有一个优势，那就是已经知道了答案，那就可能可以将一些直接做必须在线的操作转化为离线操作。
0-1分数规划也是经典的利用二分答案来做的一类问题通常是要求你最小化 f(x)/g(x)令ans = f(x)/g(x)，则f(x) - g(x)*ans = 0重构权，将f(i) - g(i)*ans作为新权值，用相应算法求出一个“最小值”，判断是否>=0，接着二分即可5)树的分治一般用来解决树上的路径或统计类问题，每次只考虑跟树根有关的信息，然后递归分治处理树的分治通常有基于点或基于边的分治，基于点的难合，基于边的复杂度太高，这里只介绍基于点的分治步骤：处理跟当前树根有关的信息，重新计算子树大小，在子树中选择重心为根，递归到相应子树处理。
因为每次选了重心，所以递归总共logn层，每层O(n)的复杂度，总复杂度就是O(nlogn)6)二分搜索直接搜的复杂度是指数级的的话，一般是40左右的数据量，hash一半，搜一半，搜后面的时候利用之前的hash信息合并出原问题的解。
而直接搜的复杂度达到阶乘级的话n一般就不超过20了，做法一般差不多经典例题：POI02szy，NOI2001方程的解数。
3.搜索作为信息学竞赛中的所谓“万能算法”，搜索可以说是计算机学科所具有的最大特点了，自然地，搜索算法的应用自然也是非常之广泛，除了专门的搜索题，搜索一般可以用来部分预处理，打表找规律，当然还有骗分。
搜索的一般步骤：确定状态——选择搜索方式（dfs、bfs）——确定产生式规则——开始搜索。
搜索的常见优化方式：1)改变状态表示这个需要根据题目而定，确定一个漂亮的状态表示，可能就有希望转向记忆化了，即使不行，搞出一个漂亮的状态表示是解决一道麻烦题的最重要的一步，再者，调试起来也会容易许多。
2）优化搜索顺序这个优化在多数搜索中能起到摧枯拉朽的提速效果，通常我们选择枝叶较少的儿子先扩展，例如大名鼎鼎的dancing Links，除了利用双向十字链表去除冗余状态，每次选择可扩展数最少的儿子扩展同样给它的神速创造了条件。
3）可行性剪枝以及最优性剪枝这是非常常用的剪枝思路之一，因题目而异，在迭代加深搜索中尤为重要一般思路：考虑每次解最多变优多少，从当前的层数来看还有多少改进空间，如果已经不可能成为解或更新答案则可以剪枝了——A*及IDA*算法：本质就是给搜索加上一个满足相容性的估价函数，然后用估价函数剪枝，理论上很牛B，实际上不常用，因为考场上很难想出满足那么多条件的估价函数，但记得一些常见模型的估价函数还是有价值的。
例如15数码的估价函数就可以选择除了0之外每个元素到自己该到的位置的曼哈顿距离之和，因为每次最多使一个数距离减少1，所以这个估价函数是相容的，再例如求k短路的A*算法就是用个堆维护 min{ f(s) + g(s) }估价函数就是从汇点反搜的“反向最短路”的长度。
四、总结在计算机软件专业中，算法分析与设计是一门非常重要的课程，很多人为它如痴如醉。
很多问题的解决，程序的编写都要依赖它，在软件还是面向过程的阶段，就有程序=算法+数据结构这个公式。
算法的学习对于培养一个人的逻辑思维能力是有极大帮助的，它可以培养我们养成思考分析问题，解决问题的能力。
作为IT行业学生，学习算法无疑会增强自己的竞争力，修炼自己的“内功”。
经过这门课的学习，我深刻的领悟到数学是一切算法分析与设计的基础。
这门课的很多时间多花在了数学公式定理的引入和证明上。
虽然很枯燥，但是有必不可少。
我们可以清晰的看到好多算法思路是从这些公式定理中得出来的，尤其是算法性能的分析更是与数学息息相关。
其中有几个定理令我印象深刻。
①主定理本门课中它主要应用在分治法性能分析上。
例如：T(n)=a*T(n/b)+f(n)，它可以看作一个大问题分解为a个子问题，其中子问题的规模为b。
而f(n)可看作这些子问题的组合时的消耗。
这些可以利用主定理的相关结论进行分析处理。
当f(n)量级高于时，我们可以设法降低子问题组合时的消耗来提高性能。
反之我们可以降低的消耗，即可以扩大问题的规模或者减小子问题的个数。
因此主定理可以帮助我们清晰的分析出算法的性能以及如何进行有效的改进。
②随机算法中的许多定理的运用在这门课中，我学到了以前从未遇见过的随机算法，它给予我很大的启示。
随机算法不随机，它可通过多次的尝试来降低它的错误率以至于可以忽略不计。
这些都不是空穴来风，它是建立在严格的定理的证明上。
如素数判定定理是个很明显的例子。
它运用了包括费马小定理在内的各种定理。
将这些定理进行有效的组合利用，才得出行之有效的素数判定的定理。
尤其是对寻找证据数算法的改进的依据，也是建立在3个定理上。
还有检查字符串是否匹配也是运用了许多定理：指纹的运用，理论出错率的计算，算法性能的评价也都是建立在数学定理的运用上。