《算法分析与设计》课程教学大纲-软件工程专业

"《算法分析与设计》是一门针对软件工程专业学生的选修课，旨在教授算法设计与分析的基本方法，包括递归与分治、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等。课程由36个理论学时和27个实验学时组成，共3个学分，要求学生有高级程序设计语言和数据结构的基础。课程选用王晓东主编的《计算机算法设计与分析》为主要教材，并推荐了《算法导论》和《算法设计与分析基础》等参考书目。通过学习，学生应能掌握算法设计与分析，理解时间复杂度、空间复杂度和稳定性，具备问题抽象和建模的能力。" 《算法分析与设计》课程详细讲解了算法的核心概念和设计策略，帮助学生构建解决复杂问题的能力。课程分为六个章节： 1. **算法概述**：这一章主要介绍算法的基本定义、计算模型以及复杂度的衡量标准。学生将学习到如何定义一个有效的算法，理解算法的运行时间和空间需求的重要性。 2. **递归与分治策略**：递归是计算机科学中的基础概念，而分治策略是一种重要的算法设计方法。学生将学习如何使用递归解决问题，以及如何将大问题分解为小问题来求解，如快速排序、归并排序等经典分治例子。 3. **动态规划**：动态规划是解决最优化问题的有效手段，适用于多阶段决策问题。学生将学习如何构造状态转移方程，以及如何避免重复计算以优化解决方案，如背包问题、最长公共子序列等。 4. **贪心算法**：贪心算法通过每一步选择局部最优解来尝试找到全局最优解。学生将学习贪心算法的适用场景和局限性，如霍夫曼编码、Prim算法和Kruskal算法等。 5. **回溯法**：回溯法是一种试探性的解决问题的方法，通过撤销先前的选择来避免走进死胡同。学生将学习如何使用回溯法解决组合优化问题，如八皇后问题、图的着色问题等。 6. **分支限界法**：分支限界法类似于回溯，但通常用于更系统化地搜索解空间。学生将学习如何设置限界函数以加速搜索过程，如旅行商问题的解决方案。 通过这门课程，学生不仅会学习到各种算法的设计和分析，还将培养抽象思维和问题建模的能力，这对于成为一名优秀的软件工程师至关重要。课程结合理论与实践，通过实验环节让学生将所学应用到实际问题中，提升解决复杂计算问题的技巧。