演算法的分析與設計

『壹』 《演算法分析與設計》課程講什麼內容

《演算法分析與設計》課程是理論性與應用性並重的專業課程。本課程以演算法設計策略為知識單元，系統地介紹計算機演算法的設計方法和分析技巧。課程教學主要內容包括：第一章，演算法概述；第二章，遞歸與分治策略；第三章，動態規劃；第四章，貪心演算法；第五章，回溯法；第六章，分支限界法。通過介紹經典以及實用演算法讓同學掌握演算法設計的基本方法。結合實例分析，讓同學深入理解演算法設計的技巧，以及分析演算法的能力。

『貳』 學習演算法分析與設計需要那些基礎(是否需要學習離散數學和線性代數)

演算法分析與設計，目前國內本科生和碩士生的教材好像都是從國外翻譯過來的。聽起來挺復雜的樣子，如果簡單地掌握和運用還是不難的，大部分內容在數據結構中都涉及過，實際編程中也運用比較多，難的在於演算法的理論研究，如21世紀的七大難題之一的NP問題就是演算法問題（涉及邏輯可滿足性問題）。

簡單地講需要的基礎有以下幾類：
1、基礎類（相對一般本科生而言）：（1）把數據結構學好了演算法就不難的，而數據結構其實就是圖論的運用，如果是非數學專業的學生可以看離散數學中的圖論部分。（2）演算法分析設計時間和空間復雜度的計算，常用的還是毛澤東的戰略思想——以空間換取時間。所以要學會簡單的數量級運算，涉及部分代數式和數論的知識。只要簡單掌握運算就可以了，不必深究。
2、提高型（研究生水平）：圖論、組合數學、數理邏輯學要專門學習，可以採用數學系本科生的圖論、組合數學、數理邏輯學等專業課的教材。其中組合數學中的組合設計在一定程度上和演算法設計有異曲同工之處。
3、研究型（專業研究）：這主要看自己的研究方向了，如果研究能力強的話可以在很短時間內可以把需要遇到的數學知識搞懂，沒有現成的固定模式。其中如研究NP問題，需要非常精深的邏輯學知識和數論基礎。但不管哪個研究方向，數學的縝密思維和推理能力都是必備的，這不是一朝一夕可以練就的，需要長時間的鍛煉。

以上僅個人一點點體會，僅供參考。

『叄』 演算法設計與分析|5個演算法

1）分治法

對於一個規模為n的問題，若該問題可以容易地解決（比如說規模n較小），則直接解決；否則將其分解為k個規模較小的子問題，這些子問題互相獨立且與原問題形式相同，遞歸地解這些子問題，然後將各子問題的解合並得到原問題的解。

2）回溯法（深度優先）

回溯法是一種選優搜索法，按選優條件向前搜索，以達到目標。但當搜索到某一步時，發現原先選擇並不優或達不到目標，就退回一步重新選擇。這種走不通就退回再走的技術就是回溯法。

3）貪心法

總是做出在當前來說是最好的選擇，而並不從整體上加以考慮，它所做的每步選擇只是當前步驟的局部最優選擇，但從整體來說不一定是最優的選擇。由於它不必為了尋找最優解而窮盡所有可能解，因此其耗費時間少，一般可以快速得到滿意的解，但得不到最優解。

4）動態規劃法

在求解問題中，對於每一步決策，列出各種可能的局部解，再依據某種判定條件，舍棄哪些肯定不能得到最優解的局部解，在每一步都經過篩選，以每一步都是最優解來保證全局是最優解。

5）分支限界法（廣度優先）

分治演算法求出的子問題是互相獨立的。

動態規劃演算法具有最優子結構性質和重疊子問題性質。

貪心演算法不追求最優解，只求可行解，因此不具備最優子結構的特性。

回溯演算法把問題的解空間轉化成圖或者樹結構，然後使用深度優先搜索策略進行遍歷，遍歷的過程中記錄和尋找所有可行解或者最優解。

分支限界演算法類似於回溯演算法，它以廣度優先方式搜索解空間樹。

『肆』 大學課程《演算法分析與設計》中動態規劃和貪心演算法的區別和聯系

對於，大學課程《演算法分析與設計》中動態規劃和貪心演算法的區別和聯系這個問題，首先要來聊聊他們的聯系：1、都是一種推導演算法；2、將它們分解為子問題求解，它們都需要有最優子結構。這兩個特徵師門的聯系。

拓展資料：

貪婪演算法是指在解決問題時，它總是在當前做出最佳選擇。也就是說，在不考慮全局優化的情況下，該演算法在某種意義上獲得了局部最優解。貪婪演算法不能得到所有問題的全局最優解。關鍵是貪婪策略的選擇。

動態規劃是運籌學的一個分支，是解決決策過程優化的過程。20世紀50年代初，美國數學家R·貝爾曼等人在研究多階段決策過程的最優化問題時，提出了著名的最優化原理，建立了動態規劃。動態規劃在工程技術、經濟、工業生產、軍事和自動控制等領域有著廣泛的應用，在背包問題、生產經營問題、資金管理問題、資源分配問題、最短路徑問題和復雜系統可靠性問題上都取得了顯著的成果。

『伍』 計算機演算法設計與分析的內容簡介

《計算機演算法設計與分析(第3版)》為普通高等教育「十一五」國家級規劃教材，是計算機專業核心課程「演算法設計與分析」教材。全書以演算法設計策略為知識單元，系統介紹計算機演算法的設計方法與分析技巧。主要內容包括：演算法概述、遞歸與分治策略、動態規劃、貪心演算法、回溯法、分支限界法、隨機化演算法、線性規劃與網路流、NP完全性理論與近似演算法等。書中既涉及經典與實用演算法及實例分析，又包括演算法熱點領域追蹤。
為突出教材的可讀性和可用性，章首增加了學習要點提示；章末配有難易適度的習題，分為演算法分析題和演算法實現題兩部分；配套出版了《演算法設計與實驗題解》；並免費提供電子課件和教學網站服務。