数学建模竞赛中应当掌握的十类算法：
1.蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过
模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法。
2.数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据
的关键就在于这些算法，通常使用MATLAB作为工具。
3.线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很
多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件求解。
4.图论算法。这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以
用这些方法解决，需要认真准备。
5.动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法，
竞赛中很多场合会用到。
6.最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一
些较困难的最优化问题的，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。
7.网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本
身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。
8.一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的
数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。
9.数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那些数值分析中常用的算法比如方程组
求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。
0.图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明
问题，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用MATLAB进行处理。
以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。
十类算法的详细说明
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