冯思玲教授的算法设计与分析课程
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更新于2024-09-16
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"冯思玲教授的《算法设计与分析》课程是一门深入探讨计算机科学中算法设计与分析的专业基础课。课程结合了经典问题和算法设计技术,旨在系统教授如何设计和分析算法,并将其应用于实际问题。课程分为12个章节,涵盖算法基础、数学工具、NP完全理论以及多种算法设计技术,如蛮力法、分治法、动态规划、贪心法、回溯法、分支限界法、概率算法和近似算法。课程资料包括伪代码、C++和Java的实现示例。此外,课程还提供了教材和参考文献,以辅助学生深入学习。"
在这门课程中,首先会介绍算法的基础概念,让学生理解算法的重要性及其在解决问题中的角色。接着,通过数学工具的学习,帮助学生建立解决问题所需的数学思维。在讲解NP完全理论时,会探讨一些复杂性理论,使学生了解哪些问题可能是无法有效解决的。
从第4章开始,课程进入算法设计技术的实战部分。蛮力法是一种直观的解决问题方法,虽然通常效率较低,但在某些简单问题上仍有一定应用。分治法则是将大问题分解为小问题来解决,适用于可分解且独立的问题。减治法通过减少问题规模来简化问题,常用于优化问题。动态规划则通过构建子问题的最优解来找到全局最优解,适用于有重叠子问题和最优子结构的问题。贪心法在每一步选择局部最优解,期望得到全局最优解,但并不总是可行。回溯法和分支限界法用于搜索所有可能的解决方案,适用于约束满足问题。概率算法和近似算法则是在问题无法找到精确解时,寻找接近最优的解。
课程不仅限于理论讲解,还会通过实验环节让学生实践这些算法,提高其编程能力和问题解决能力。考核方式可能包括平时作业、实验报告、项目实施和期末考试,以全面评估学生的理解和应用能力。
参考文献方面,课程推荐了几本由知名作者编写的教材,如王晓东、吕国英、郑宗汉和王红梅的著作,以及D.E.Knuth的经典之作《计算机程序设计艺术》,这些书籍为学生提供了更深入学习的资源。
这门课程对计算机科学专业的学生来说至关重要,它将提供必要的技能和知识,使他们能够有效地设计和分析算法,这对于未来在软件开发、数据处理、人工智能等多个领域的工作都是必不可少的。通过系统学习,学生不仅可以掌握算法设计的核心思想,还能提升自己的问题解决能力和编程技巧。
2009-11-03 上传
2018-04-30 上传
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