计算机算法设计与分析概要

"该课程主要关注计算机算法的设计、分析与应用，涵盖了算法的基本概念、设计方法、表示方式、复杂性分析以及测试评估。课程内容包括复杂性分析初步、图与遍历算法、分治策略、贪心算法、动态规划、回溯算法、分枝定界算法，以及NP-完全问题的探讨。学生将学习如何通过数学模型解决问题，使用C++或ALGEN（伪代码）来描述算法，并进行性能评估。课程考核基于平时出席、作业和期末开卷考试。推荐教材包括《计算机算法基础》、《计算机算法的设计与分析》、《COMPUTER ALGORITHMS - Introduction to Design and Analysis》、《算法导论》和《计算机算法设计与分析》。" 计算机算法是计算机科学的核心组成部分，它涉及一系列定义明确、可执行的步骤，用于解决特定问题。算法设计与分析是理解和开发高效算法的关键，这门课程旨在教授如何设计和评估这些算法。 首先，课程介绍了算法的基本特征，包括数据输入和输出、确定性、可实现性和有穷性。确定性意味着每一步都有清晰的定义，可实现性则指算法能够在有限时间内人工执行。有穷性确保算法最终会结束，而不是无限循环。 在设计算法方面，课程涵盖了问题的数学建模、经典算法的运用、以及对现有算法的改进和优化。表示算法的方式包括描述输入数据结构、选择描述算法的语言（如C++或ALGEN伪代码），以及绘制算法流程和逻辑结构。 算法分析是评估其效率的重要步骤，这包括识别算法特性、预测在不同应用中的表现、与其他算法的比较，以及通过统计和推导来确定输入数据模型和操作成本。此外，课程还涉及了算法的测试方法，如正确性验证和有穷性检查，以及白盒法和黑盒法这两种测试策略。 课程内容深入到具体的算法类别，如图与遍历算法，它们在解决网络问题和路径搜索中非常有用。分治算法通过将大问题分解成小问题来解决，贪心算法在每一步选择局部最优解，而动态规划则通过记忆化搜索找到全局最优解。回溯算法用于解决搜索和优化问题，分枝定界算法则常用于最优化问题。NP-完全问题是理论计算机科学中的一个重要概念，表明某些问题在多项式时间内可能无法找到确定性解决方案。 最后，课程的考核方式包括平时表现（出席和作业）占20%，期末开卷考试占80%。推荐的参考书目提供了丰富的学习资源，帮助学生深入理解和掌握计算机算法设计与分析的精髓。