苏州大学算法导论期末：掌握核心概念与时间复杂度分析

本资源主要涵盖了苏州大学算法导论课程的期末考试要求，包括章节1-2至10-14的内容要点。以下是详细的知识点总结： 1. **算法基础** (Chapter1-2) - 理解算法的基本概念，包括算法的五个重要特性：可行性、确定性、有穷性、输入和输出。 - 掌握算法时间复杂度的含义，学会用大O记法表示算法效率，如插入排序的时间复杂度为O(n^2)。 2. **插入排序** (Chapter1) - 学习插入排序的思想，了解其排序过程，能根据给定实例正确执行并分析其时间复杂度。 3. **伪代码与复杂度分析** (Chapter1-2) - 能够编写和分析伪代码，理解渐近上界、下界和精确界的概念，用O、Ω、Θ表示算法复杂度。 4. **时间复杂度分析工具** (Chapter3) - 熟练掌握渐进函数记号的定义及其性质，包括对数级、多项式级、指数级函数的比较。 5. **分治策略** (Chapter4) - 掌握分治策略的基本思想，包括三个步骤，掌握递归式的化简方法，如代换法、递归树法和主方法的使用。 6. **概率分析与随机算法** (Chapter5) - 理解概率分析在算法中的应用，以及均匀随机排列、随机算法、平均情况运行时间和期望运行时间的概念。 7. **堆和排序** (Chapter6) - 了解最大堆和最小堆，能进行堆操作并掌握堆排序算法，包括建堆、维护堆和实际排序。 8. **快速排序** (Chapter6) - 理解快速排序的基本思想，分析其最坏和平均时间复杂度，能正确实现排序。 9. **计数排序与桶排序** (Chapter6) - 掌握计数排序和桶排序的基本原理，能编写伪代码并应用于具体实例。 10. **数据结构** (Chapter10-14) - 熟悉栈和队列的基本操作，理解双向链表与单向链表的区别。 - 学习散列表的性质，掌握散列函数、冲突解决方法（链接法、开放寻址法）及探查法。 - 深入理解二叉搜索树的性质，包括查询操作。 这些知识点覆盖了算法设计、分析、数据结构和概率算法等方面，对理解算法导论课程的核心概念至关重要。学生需要通过深入学习和实践来巩固这些理论和技能，以应对期末考试。