qdu算法设计与分析

### 青岛大学《算法设计与分析》课程资源汇总

#### 教材推荐
针对青岛大学开设的《算法设计与分析》课程，通常会选用经典的算法书籍作为教材。常见的选择包括：

- **《算法导论 (Introduction to Algorithms)》**：这本书由Thomas H. Cormen等人编写，被广泛认为是学习算法的经典之作。书中不仅涵盖了基本的数据结构和经典算法，还深入探讨了高级主题如图算法、动态规划等[^1]。

- **《算法竞赛入门经典(Programming Challenges)》**：如果课程注重实践应用，则可能会采用此类侧重于编程实现的教材。此书通过大量实例讲解如何将理论转化为实际解决方案[^2]。

#### 讲义获取途径
为了获得更贴合学校教学大纲的具体内容，建议关注以下几个渠道来寻找官方发布的讲义材料：

- **校内网络平台**：许多高校都会利用自己的在线教育系统发布电子版讲义给注册学生访问。登录青岛大学官方网站或联系教务处查询是否有类似的内部资源共享站点[^3]。

- **教师个人主页**：授课教授往往会在个人网页上公开部分教学文件供选修者预览下载。尝试搜索相关任课老师的学术页面以发现更多一手资讯[^4]。

#### 练习题库建设
构建有效的练习体系对于掌握复杂概念至关重要，《算法设计与分析》也不例外。可以从下面几个方面着手准备配套习题集：

- **历年考试真题汇编**：收集往届期末试卷并整理成册，既能帮助熟悉命题风格又能检验复习效果。这类资料有时可通过学长姐分享或是加入特定的学习交流群组获取[^5]。

- **在线评测网站集成训练**：像LeetCode, Codeforces这样的国际知名OJ平台上拥有海量高质量题目可供刷练。按照知识点分类挑选适合当前进度的任务完成挑战有助于巩固课堂所学[^6]。

# Python代码示例：使用requests库抓取某在线评测平台上的热门题目列表
import requests

url = 'https://leetcode.com/api/problems/all/'
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    hot_problems = sorted(data['stat_status_pairs'], key=lambda x: x['stat']['total_acs'], reverse=True)[:10]
    
    for problem in hot_problems:
        print(f"{problem['stat']['question__title']} - {problem['difficulty']['level']}")
else:
    print('Failed to fetch problems.')