算法分析与设计 _生活经验

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速求教科版的高二算法与程序设计教案及习题答案1．钻研大纲、教材,确定教学目的
在钻研大纲、教材的基础上,掌握教材中的概念或原理在深度、广度方面的要求,掌握教材的基本思想,确定本节课的教学目的.教学目的一般应包括知识方面、智能方面、思想教育方面.
课时教学目的要订得具体、明确、便于执行和检查.教学过程是一个完整的系统,制定教学目的要根据教学大纲的要求、教材内容、学生素质、教学手段等实际情况为出发点,考虑其可能性.
2．明确本节课的内容在整个教材中的地位,确定教学重点、难点
在钻研整个教材的基础上,明确本节课的内容在整个教材中的地位及重点和难点.所谓重点,是指关键性的知识,学生理解了它,其它问题就可迎刃而解.因此,不是说教材重点才重要,其它知识就不重要.所谓难点是相对的,是指学生常常容易误解和不容易理解的部分.不同水平的学生有不同的难点.写教案时,主要考虑这样几类知识常常是学习的难点：①概念抽象学生又缺乏感性认识的知识.②思维定势带来的负迁移.③现象复杂、文字概括性强的定律或定理.④根据教学大纲要求,不能或不必做深入阐述的知识.⑤概念相通、方法相似的知识.⑥数学知识运用到物理中而造成困难的知识.
3．组织教材,选择教法
根据教学原则和教材特点,结合学生的具体情况和学校设备条件来组织教材考虑教法,初步构思整个教学过程.教材的组织是多种多样的,同一教材可以有不同的组织结构.但不论是那一种结构都必须围绕中心内容,根据教材的内在联系贯穿重点,确定讲解的层次和步骤.同时,在选择教法上,还必须充分重视考虑如何集中学生的注意力、启发学生的积极思维.
4．设计数学程序及时间安排
对于上课时如何复习旧知识引入新课题；新授课的内容如何展开；强调哪些重点内容；如何讲解难点；最后的巩固小结应如何进行等程序及其各部分所用的时间问题,都应在编写教案前给予充分的考虑.
5．设计好板书、板画
板书、板画是课堂教学的重要组成部分,因此在编写教案时应给予足够的重视.板书的设计可以从钻研分析教材的知识结构入手,也可以从分析学生的认知规律入手.

算法的概念新教案班级｜15高职｜课程｜数学｜日期｜2013．3｜
课题｜算法的概念｜课时｜1课时｜教具｜彩色粉笔｜
授课教材｜《数学》｜授课｜教师｜教学目的｜与｜教学要求｜目的：了解算法的概念｜要求：能够写出一些简单问题的算法｜
教学重点｜与｜教学难点｜重点：算法的概念｜难点：根据实际问题进行具体分析，写出算法｜
授课类型｜新课｜
教学关键｜实际问题的步骤分析｜
教学方法｜讲解，提问｜
作业布置｜练习册A组｜
课后附记｜算法是计算机编程部分知识，数学教材引入该章节内容是为计算机数学做准备。算法的重点和难点在于对于具体的实际问题，能够分析题意，理清主干，找到解决问题的有效方法，并能按步骤用清晰的语言表述出来，而且在寻找算法的过程中，不同的人，找到的算法可能不同，不同的算法，解决相同问题时简易程度又不一样。｜

课题引入：
问题：进入信息社会，人们越来越频繁地依赖计算机解决问题，你可知道：用人工解决问题与依靠计算机解决问题有什么区别？
给出八个数，用什么方法寻求其中的最大数呢？可能你会一眼就看出那个最大的数。依赖计算机则不然，它需要你给出一系列能操作的指令：输入这八个数，用“打擂台”的办法，两个数比大小，小的一个数去掉，大的一个数再与留下的数中选一个比大小，小的去掉。重复上述操作，当这（

算法分析与设计这门课程第一章算法概述的知识点有哪些？算法分析与设计这门课第一章算法概述的知识点包含章节导引,内容讲解,课后练习, 。

算法分析与设计这课程用哪个教材计算机算法设计与分析（第二版）——高等学校教材
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内容提要：算法设计与分析是计算机科学技术的主要研究领域之一。本课程是计算机科学技术、软件工程、管理信息系统等专业高年级本科生、研究生的一...

请对于问读计算机的学生来说，算法分析与设计这门课程重要吗？程序设计基础课程。

在学算法设计与分析之前就先学习什么课程?首先要学一门编程语言，推荐学习C++ 。
其次，要学习数据结构。

算法分析与设计f(n)=2f(n-1)+5变形为f(n)+5=2[f(n-1)+5]设An={f(n)+5}知An为=比数列
，其中A1=f(1)+5=5 公比q=2用=比数列公式求解 f(n)+5=5*(1-2^n)/(1-2)
将5移过去就OK了
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算法分析与设计题目第一题用贪心思想找出用时最短的m个作业交给机器同时开始加工然后再依次将剩下的作业中最短完成作业取出放入已完成的机器加工当最后一台机器完工时间就是所用最短时间思路是这样子具体算法实现的话。。由于我也是学生=、=写代码还不是很熟练。。可能等我写好了你考试来不及。。。你还是自己来吧

第二题
1.背包问题是什么=、=我们教材不一样不了解具体问题。。
2.4皇后
#include
const int n = 4 ;
const int n_sub = n - 1 ;
int queen[n] ;
bool row[n] ;
bool passive[2*n-1];
bool negative[2*n-1];
int main()
{
int cur = 0 ;
bool flag = false ;
queen[0] = -1 ;
int count = 0 ;
while(cur>=0)
{
while(cur>=0 && queen[cur]<n && !flag)
{
queen[cur]++ ;
if(queen[cur] >= n)
{
queen[cur] = -1 ;
cur-- ;
if(cur>=0)
{
row[queen[cur]] = false ;
passive[queen[cur] + cur] = false ;
negative[n_sub + cur - queen[cur]] = false ;
}
false ;
}
else
{
if(row[queen[cur]] == false)
{
flag = true ;
if( passive[queen[cur] + cur] == true || negative[n_sub + cur - queen[cur]] == true) {
flag = false ;
}
else
flag = true ;
if(flag) {
if(cur == n-1)
{
count++ ;
}
row[queen[cur]] = true ;
passive[queen[cur] + cur] = true ;
negative[n_sub + cur - queen[cur]] = true ;
cur++ ;
if(cur >= n) {
cur-- ;
row[queen[cur]] = false ;
passive[queen[cur] + cur] = false ;
negative[n_sub + cur - queen[cur]] = false ;
}
flag = false ;
}
}
}
}
}
cout<<n<<"皇后问题一共有"<<count<<"种解法"<<endl ;
return 0 ;
}
这个是代码。。。状态空间树这里画不出来。。。

第三题
你百度下基本都有的=、= 。。。我百度出来不好意思贴了你自己去看下吧
比如1.的答案：
最坏情况给出了算法执行时间的上界，我们可以确信，无论给什么输入，算法的执行时间都不会超过这个上界，这样为比较和分析提供了便利。

《算法分析与设计》考试题如果算法的时间复杂度为
复杂度规模
O(n)64n
O(n^2)8n
0(n^3)4n

对不？
时间复杂度为logn不知道该怎么算了。

《算法设计与分析》是学什么的？和《数据结构》一样吗？谢谢！三者都不一样

通俗点说，算法就是解决问题的方法，因为和计算密切相关，所以不交方法，叫算法
数据结构是数据的组织方式。
算法通过操作和处理数据来解决问题，所以算法和数据结构是不分家的！

而计算方法是另一门课程。基本上是存数学的东西，看这里http://baike.baidu.com/view/754503.htm?fr=ala0_1_1

数据结构与算法分析与数据结构有什么区别挺绕人的，不过大体一个是模型，一个是处理模型的方法

算法分析和数据结构的区别？数据结构复习
本章的重点是了解数据结构的逻辑结构、存储结构、数据的运算三方面的概念及相互关系，难点是算法复杂度的分析方法。
需要达到层次的基本概念和术语有：数据、数据元素、数据项、数据结构。特别是数据结构的逻辑结构、存储结构及数据运算的含义及其相互关系。数据结构的两大类逻辑结构和四种常用的存储表示方法。
需要达到层次的内容有算法、算法的时间复杂度和空间复杂度、最坏的和平均时间复杂度等概念，算法描述和算法分析的方法、对一般的算法要能分析出时间复杂度。

对于基本概念，仔细看书就能够理解，这里简单提一下：
数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。
数据元素是数据的基本单位，有时一个数据元素可以由若干个数据项组成。数据项是具有独立含义的最小标识单位。如整数这个集合中，10这个数就可称是一个数据元素.又比如在一个数据库(关系式数据库)中，一个记录可称为一个数据元素，而这个元素中的某一字段就是一个数据项。
数据结构的定义虽然没有标准，但是它包括以下三方面内容：逻辑结构、存储结构、和对数据的操作。这一段比较重要，我用自己的语言来说明一下，大家看看是不是这样。
比如一个表(数据库)，我们就称它为一个数据结构，它由很多记录(数据元素)组成，每个元素又包括很多字段(数据项)组成。那么这张表的逻辑结构是怎么样的呢? 我们分析数据结构都是从结点(其实也就是元素、记录、顶点，虽然在各种情况下所用名字不同，但说的是同一个东东)之间的关系来分析的，对于这个表中的任一个记录(结点) ，它只有一个直接前趋，只有一个直接后继(前趋后继就是前相邻后相邻的意思)，整个表只有一个开始结点和一个终端结点，那我们知道了这些关系就能明白这个表的逻辑结构了。
而存储结构则是指用计算机语言如何表示结点之间的这种关系。如上面的表，在计算机语言中描述为连续存放在一片内存单元中，还是随机的存放在内存中再用指针把它们链接在一起，这两种表示法就成为两种不同的存储结构。(注意，在本课程里，我们只在高级语言的层次上讨论存储结构。)
第三个概念就是对数据的运算，比如一张表格，我们需要进行查找，增加，修改，删除记录等工作，而怎么样才能进行这样的操作呢? 这也就是数据的运算，它不仅仅是加减乘除这些算术运算了，在数据结构中，这些运算常常涉及算法问题。
弄清了以上三个问题，就可以弄清数据结构这个概念。

通常我们就将数据的逻辑结构简称为数据结构，数据的逻辑结构分两大类：线性结构和非线性结构 (这两个很容易理解)
数据的存储方法有四种：顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法和散列存储方法。
下一个是难点问题，就是算法的描述和分析，主要是算法复杂度的分析方法及其运用。首先了解一下几个概念。一个是时间复杂度，一个是渐近时间复杂度。前者是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数，而后者是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。
当我们评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度，因此，在算法分析时，往往对两者不予区分，经常是将渐近时间复杂度T(n)=O(f(n)简称为时间复杂度，其中的f(n)一般是算法中频度最大的语句频度。
此外，算法中语句的频度不仅与问题规模有关，还与输入实例中各元素的取值相关。但是我们总是考虑在最坏的情况下的时间复杂度。以保证算法的运行时间不会比它更长。
常见的时间复杂度，按数量级递增排列依次为：常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n) 。
时间复杂度的分析计算请看书本上的例子，然后我们通过做练习加以领会和巩固。
数据结构习题一

1.1 简述下列概念：数据、数据元素、数据类型、数据结构、逻辑结构、存储结构、线性结构、非线性结构。
◆ 数据：指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息载体。
◆ 数据元素：就是数据的基本单位，在某些情况下，数据元素也称为元素、结点、顶点、记录。数据元素有时可以由若干数据项组成。
◆ 数据类型：是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。
◆ 数据结构：指的是数据之间的相互关系，即数据的组织形式。一般包括三个方面的内容:数据的逻辑结构、存储结构和数据的运算。
◆ 逻辑结构：指各数据元素之间的逻辑关系。
◆ 存储结构：就是数据的逻辑结构用计算机语言的实现。
◆ 线性结构：数据逻辑结构中的一类，它的特征是若结构为非空集，则该结构有且只有一个开始结点和一个终端结点，并且所有结点都最多只有一个直接前趋和一个直接后继。线性表就是一个典型的线性结构。
◆ 非线性结构：数据逻辑结构中的另一大类，它的逻辑特征是一个结点可能有多个直接前趋和直接后继。

1.2 试举一个数据结构的例子、叙述其逻辑结构、存储结构、运算三个方面的内容。
◆ 例如有一张学生成绩表，记录了一个班的学生各门课的成绩。按学生的姓名为一行记成的表。这个表就是一个数据结构。每个记录(有姓名，学号，成绩等字段)就是一个结点，对于整个表来说，只有一个开始结点(它的前面无记录)和一个终端结点(它的后面无记录)，其他的结点则各有一个也只有一个直接前趋和直接后继(它的前面和后面均有且只有一个记录) 。这几个关系就确定了这个表的逻辑结构。
那么我们怎样把这个表中的数据存储到计算机里呢? 用高级语言如何表示各结点之间的关系呢? 是用一片连续的内存单元来存放这些记录(如用数组表示)还是随机存放各结点数据再用指针进行链接呢? 这就是存储结构的问题，我们都是从高级语言的层次来讨论这个问题的。(所以各位赶快学C语言吧) 。
最后，我们有了这个表(数据结构)，肯定要用它，那么就是要对这张表中的记录进行查询，修改，删除等操作，对这个表可以进行哪些操作以及如何实现这些操作就是数据的运算问题了。

1.3 常用的存储表示方法有哪几种?
常用的存储表示方法有四种:
◆ 顺序存储方法：它是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。由此得到的存储表示称为顺序存储结构。
◆ 链接存储方法：它不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。由此得到的存储表示称为链式存储结构。
◆ 索引存储方法：除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。
◆ 散列存储方法：就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
1.4 设三个函数f,g,h分别为 f(n)=100n^3+n^2+1000 , g(n)=25n^3+5000n^2 , h(n)=n^1.5+5000nlgn 请判断下列关系是否成立：
(1) f(n)=O(g(n))
(2) g(n)=O(f(n))
(3) h(n)=O(n^1.5)
(4) h(n)=O(nlgn)
◆ (1)成立。
◇ 这里我们复习一下渐近时间复杂度的表示法T(n)=O(f(n))，这里的"O"是数学符号，它的严格定义是"若T(n)和f(n)是定义在正整数集合上的两个函数，则T(n)=O(f(n))表示存在正的常数C和n0 ,使得当n≥n0时都满足0≤T(n)≤C·f(n) 。"用容易理解的话说就是这两个函数当整型自变量n趋向于无穷大时，两者的比值是一个不等于0的常数。这么一来，就好计算了吧。第(1)题中两个函数的最高次项都是n^3,因此当n→∞时，两个函数的比值是一个常数，所以这个关系式是成立的。
◆ （2）成立。
◆ （3）成立。
◆ （4）不成立。

1.5 设有两个算法在同一机器上运行，其执行时间分别为100n^2和2^n,要使前者快于后者，n至少要多大?
◆ 15
◇ 最简单最笨的办法就是拿自然数去代呗。假定n取为10，则前者的值是10000，后者的值是1024,小于前者，那我们就加个5，用15代入得前者为22500，后者为32768，已经比前者大但相差不多，那我们再减个1，用14代入得，前者为19600,后者为16384，又比前者小了，所以结果得出来就是n至少要是15.

1.6 设n为正整数，利用大"O"记号，将下列程序段的执行时间表示为n的函数。

1.6 设n为正整数，利用大"O"记号，将下列程序段的执行时间表示为n的函数。
(1) i=1; k=0
while(i { k=k+10*i;i++;
} ◆ T(n)=n-1
∴ T(n)=O(n)
◇ 这个函数是按线性阶递增的
(2) i=0; k=0;
do{
k=k+10*i; i++;
}
while(i ◆ T(n)=n
∴ T(n)=O(n)
◇ 这也是线性阶递增的
(3) i=1; j=0;
while(i+j<=n)
{
if (i else i++;
} ◆ T(n)=n/2
∴ T(n)=O(n)
◇ 虽然时间函数是n/2,但其数量级仍是按线性阶递增的。
(4)x=n; // n>1
while (x>=(y+1)*(y+1))
y++; ◆ T(n)=n1/2
∴ T(n)=O(n1/2)
◇ 最坏的情况是y=0，那么循环的次数是n1/2次，这是一个按平方根阶递增的函数。
(5) x=91; y=100;
while(y>0)
if(x>100)
{x=x-10;y--;}
else x++; ◆ T(n)=O(1)
◇ 这个程序看起来有点吓人，总共循环运行了1000次，但是我们看到n没有? 没。这段程序的运行是和n无关的，就算它再循环一万年，我们也不管他，只是一个常数阶的函数。
1.7 算法的时间复杂度仅与问题的规模相关吗?
◆ No,事实上，算法的时间复杂度不仅与问题的规模相关，还与输入实例中的元素取值等相关，但在最坏的情况下，其时间复杂度就是只与求解问题的规模相关的。我们在讨论时间复杂度时，一般就是以最坏情况下的时间复杂度为准的。

1.8 按增长率由小至大的顺序排列下列各函数： 2^100, (2/3)^n ， (3/2)^n，n^n , , n! ，2^n ，lgn ,n^lgn, n^(3/2)
◇ 分析如下：2^100 是常数阶； (2/3)^n和 (3/2)^n是指数阶,其中前者是随n的增大而减小的； n^n是指数方阶； √n 是方根阶, n! 就是n(n-1)(n-2)... 就相当于n次方阶；2^n 是指数阶， lgn是对数阶 ,n^lgn是对数方阶, n^(3/2)是3/2次方阶。根据以上分析按增长率由小至大的顺序可排列如下：
◆ (2/3)^n < 2^100 < lgn < √n < n^(3/2) < n^lgn < (3/2)^n < 2^n < n! < n^n

1.9 有时为了比较两个同数量级算法的优劣，须突出主项的常数因子，而将低次项用大"O"记号表示。例如，设T1(n)=1.39nlgn+100n+256=1.39nlgn+O(n), T2(n)=2.0nlgn-2n=2.0lgn+O(n), 这两个式子表示，当n足够大时T1(n)优于T2(n)，因为前者的常数因子小于后者。请用此方法表示下列函数，并指出当n足够大时，哪一个较优，哪一个较劣?
函数大"O"表示优劣
(1) T1(n)=5n^2-3n+60lgn ◆ 5n^2+O(n) ◆ 较差
(2) T2(n)=3n^2+1000n+3lgn ◆ 3n^2+O(n) ◆ 其次
(3) T3(n)=8n^2+3lgn ◆ 8n^2+O(lgn) ◆ 最差
(4) T4(n)=1.5n^2+6000nlgn ◆ 1.5n^2+O(nlgn) ◆ 最优
第一章概论复习要点
本章的复习要点是：
数据、数据元素、数据结构(包括逻辑结构、存储结构)以及数据类型的概念、数据的逻辑结构分为哪两大类，及其逻辑特征、数据的存储结构可用的四种基本存储方法。
时间复杂度与渐近时间复杂度的概念，如何求算法的时间复杂度。
可能出的题目有选择题、填空题或简答题。如：
.........是数据的基本单位，.........是具有独立含义的最小标识单位。

什么是数据结构?什么是数据类型?

数据的............与数据的存储无关，它是独立于计算机的。

数据的存储结构包括顺序存储结构、链式存储结构.......................、...........................

设n为正整数，利用大O记号，将该程序段的执行时间表示为n的函数，则下列程序段的时间复杂度可表示为：(....)
x=91;y=100;
while(y>10)
if(x>100){x=x-10;y--;}
else x++;
A. O(1) B.O(x) C.O(y) D.O(n)
等等。
顺便一提，基本概念和基本理论的掌握是得分的基本手段。
第二章：线性表(包括习题与答案及要点)

转摘www.Ezikao.com

本章的重点是掌握顺序表和单链表上实现的各种基本算法及相关的时间性能分析，难点是使用本章所学的基本知识设计有效算法解决与线性表相关的应用问题。
要求达到层次的内容有:线性表的逻辑结构特征；线性表上定义的基本运算，并利用基本运算构造出较复杂的运算。
要求达到层次的内容有：顺序表的含义及特点，顺序表上的插入、删除操作及其平均时间性能分析，解决简单应用问题。
链表如何表示线性表中元素之间的逻辑关系；单链表、双链表、循环链表链接方式上的区别；单链表上实现的建表、查找、插入和删除等基本算法及其时间复杂度。循环链表上尾指针取代头指针的作用，以及单循环链表上的算法与单链表上相应算法的异同点。双链表的定义和相关算法。利用链表设计算法解决简单应用问题。
要求达到层次的内容就是顺序表和链表的比较，以及如何选择其一作为其存储结构才能取得较优的时空性能。

线性表的逻辑结构特征是很容易理解的，如其名，它的逻辑结构特征就好象是一条线，上面打了一个个结，很形象的，如果这条线上面有结，那么它就是非空表，只能有一个开始结点，有且只能有一个终端结点，其它的结前后所相邻的也只能是一个结点(直接前趋和直接后继) 。
关于线性表上定义的基本运算，主要有构造空表、求表长、取结点、查找、插入、删除等。

线性表的逻辑结构和存储结构之间的关系。在计算机中，如何把线性表的结点存放到存储单元中，就有许多方法，最简单的方法就是按顺序存储。就是按线性表的逻辑结构次序依次存放在一组地址连续的存储单元中。在存储单元中的各元素的物理位置和逻辑结构中各结点相邻关系是一致的。
在顺序表中实现的基本运算主要讨论了插入和删除两种运算。相关的算法我们通过练习掌握。对于顺序表的插入和删除运算，其平均时间复杂度均为O(n) 。

线性表的链式存储结构。它与顺序表不同，链表是用一组任意的存储单元来存放线性表的结点，这组存储单元可以分布在内存中任何位置上。因此，链表中结点的逻辑次序和物理次序不一定相同。所以为了能正确表示结点间的逻辑关系，在存储每个结点值的同时，还存储了其后继结点的地址信息(即指针或链) 。这两部分信息组成链表中的结点结构。
一个单链表由头指针的名字来命名。
对于单链表，其操作运算主要有建立单链表(头插法、尾插法和在链表开始结点前附加一个头结点的算法)、查找(按序号和按值)、插入运算、删除运算等。以上各运算的平均时间复杂度均为O(n).其主要时间是耗费在查找操作上。

循环链表是一种首尾相接的链表。也就是终端结点的指针域不是指向NULL空而是指向开始结点(也可设置一个头结点)，形成一个环。采用循环链表在实用中多采用尾指针表示单循环链表。这样做的好处是查找头指针和尾指针的时间都是O(1)，不用遍历整个链表了。
判别链表终止的条件也不同于单链表，它是以指针是否等于某一指定指针如头指针或尾指针来确定。

双链表就是双向链表，就是在单链表的每个结点里再增加一个指向其直接前趋的指针域prior,这样形成的链表就有两条不同方向的链。使得从已知结点查找其直接前趋结点可以和查找其直接后继结点的时间一样缩短为O(1) 。
双链表一般也由头指针head惟一确定。双链表也可以头尾相链接构成双(向)循环链表。

关于顺序表和链表的比较，请看下表：
具体要求顺序表链表
基于空间适于线性表长度变化不大，易于事先确定其大小时采用。适于当线性表长度变化大，难以估计其存储规模时采用。
基于时间由于顺序表是一种随机存储结构，当线性表的操作主要是查找时，宜采用。链表中对任何位置进行插入和删除都只需修改指针，所以这类操作为主的线性表宜采用链表做存储结构。若插入和删除主要发生在表的首尾两端，则宜采用尾指针表示的单循环链表。

c程序设计和算法设计与分析有什么区别？C程序设计讲述的是C语言的基础知识，语法，常见用法等知识，会含有少量非常简单的算法来作为C语言基础知识讲述的例子；
算法分析设计师一门比较难得课程，通过算法设计解决现实中的问题，这门课程里面那种语言不重要，重要的是算法设计的思想，比如递归、链表、堆栈、二叉树等数据结构的基础知识加上这下基础知识组成的一些优秀算法（解决问题的方式）的学习（例如DP、背包等等），就是算法分析与设计

算法分析与设计C程序设计讲述的是C语言的基础知识，语法，常见用法等知识，会含有少量非常简单的算法来作为C语言基础知识讲述的例子；算法分析设计师一门比较难得课程，通过算法设计解决现实中的问题，这门课程里面那种语言不重要，重要的是算法设计的思想，比如递归、链表、堆栈、二叉树等数据结构的基础知识加上这下基础知识组成的一些优秀算法（解决问题的方式）的学习（例如DP、背包等等），就是算法分析与设计

计算机算法设计与分析包括哪些问题主要内容包括：算法概述、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法、随机化算法、线性规划与网络流、NP完全性理论与近似算法等。

计算机算法设计与分析解决什么问题你给的条件不全

首先你要确定规模n有多大。
n是1的：就能解决n任意复杂度的问题
n是10的话：就能解决复杂度2.x的问题

复杂度虽然与n的大小没关系，但是具体能解决什么复杂度的问题是是与n的大小有关的

再给你举个例子

设b处理器的能力为a处理器的x倍

当a能解决n的问题（n等于10时），x100时b能解决n*n的问题
但是当n=11时，x为121时才能解决N*n的问题

算法分析与设计学些什么的课程内容和名字一样，就是学习一些通用算法，不过在平时的程序设计中并不常用，我们日常使用中还是多用数据结构中的算法

c程序设计和算法设计与分析有什么区别？var
i:integer;
begin
for
i:=2000
to
2099
do
if
i
mod
4=0
then
writeln(i);
end.
简单枚举，并且2000--2099也没有特殊情况，比如
整百的要除400
ps：2000年比较特殊~~所以这个也就可以了~~

C语言和C程序设计有什么区别？C语言，包括其它的计算机语言，他们是一种规范，其中包括语法、语义等
C程序设计是利用C语言的规范，去完成一个项目。项目中运用了各种逻辑以及设计技巧等

C语言程序设计与C++语言程序设计的区别？C语言是纯面向过程的语言，如果用于大型的程序开发的话就很吃力了，一般用于驱动开发或低层架构设计才会用C语言开发的，而C++是面向对象的编程语言，试用起来相对与C语言要方便的很多。打个比方吧，我用人类做家务的例子来剧烈说明吧:比如你是“面向过程的编程语言，你要煮饭，那你必须你自己一个人一步一步的去做，淘米、加水、上锅…都是要你一步一步的去完成的就可以称为“面向过程”，如果用面向对象嗯思想就不一样了，不用你来操心任何的步骤，你只要安排一个人去做某件事就可以了，你就可以得到事件的结婚了，这就叫“面向对象”编程，说白了“面向对象”就是调用别人给你做好了可是实现某种功能的函数，只要你调用就可以实现你想要的功能了” 。事实上大多数的高级语言都是从C语言的基础上改进包装过去的。

C语言课程设计与C语言程序设计有什么区别？程序设计是简单的小程序~一般几十行代码就可以实现~例如计算前n项和~
课程设计是大的程序设计~一般都要百行代码才能实现~~~例如游乐园售票系统~只给了一个大的概念~~
反正总的来说就是课程设计是较难的程序设计~~

c++程序设计与C语言相比,有什么异同及优点C++是面向对象， C是面向过程。C++是C的升级，兼容C，C++比C多一个类的知识，其它的没有什么不同，如果在C编译环境下编译的程序在C++下不用改就可以在C++编译环境下编译。

有谁知道内容详细的，有关算法分析与设计的网站?。浚浚浚浚?/h3>为上全算法设计的论坛，上去看看吧。
相当不错。
希望能帮到你。
下地：
http://www.vbgood.com/forumdisplay.php?fid=21

算法分析与设计老师看着呢0.o

《算法分析与设计》课程讲什么内容？《算法分析与设计》课程是理论性与应用性并重的专业课程。本课程以算法设计策略为知识单元，系统地介绍计算机算法的设计方法和分析技巧。课程教学主要内容包括：第一章，算法概述；第二章，递归与分治策略；第三章，动态规划；第四章，贪心算法；第五章，回溯法；第六章，分支限界法。通过介绍经典以及实用算法让同学掌握算法设计的基本方法。结合实例分析，让同学深入理解算法设计的技巧，以及分析算法的能力。

《计算机算法设计与分析》到底是学什么，到底是在计算机算法设计与分析的课程，主要是学习计算机里面的数据如何组织，如何进行处理，很多都是前辈总结的经验。

学习算法分析与设计需要那些基础(是否需要学习离散数学和线性代数)算法分析与设计，目前国内本科生和硕士生的教材好像都是从国外翻译过来的。听起来挺复杂的样子，如果简单地掌握和运用还是不难的，大部分内容在数据结构中都涉及过，实际编程中也运用比较多，难的在于算法的理论研究，如21世纪的七大难题之一的NP问题就是算法问题（涉及逻辑可满足性问题）。

简单地讲需要的基础有以下几类：
1、基础类（相对一般本科生而言）：（1）把数据结构学好了算法就不难的，而数据结构其实就是图论的运用，如果是非数学专业的学生可以看离散数学中的图论部分。（2）算法分析设计时间和空间复杂度的计算，常用的还是毛泽东的战略思想——以空间换取时间。所以要学会简单的数量级运算，涉及部分代数式和数论的知识。只要简单掌握运算就可以了，不必深究。
2、提高型（研究生水平）：图论、组合数学、数理逻辑学要专门学习，可以采用数学系本科生的图论、组合数学、数理逻辑学等专业课的教材。其中组合数学中的组合设计在一定程度上和算法设计有异曲同工之处。
3、研究型（专业研究）：这主要看自己的研究方向了，如果研究能力强的话可以在很短时间内可以把需要遇到的数学知识搞懂，没有现成的固定模式。其中如研究NP问题，需要非常精深的逻辑学知识和数论基础。但不管哪个研究方向，数学的缜密思维和推理能力都是必备的，这不是一朝一夕可以练就的，需要长时间的锻炼。

以上仅个人一点点体会，仅供参考。

算法分析的目的是什么？回答如下：目的是评价算法的效率，通过评价可以选用更加好更加适合的算法来完成。算法分析算法分析是对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量的分析。算法（Algorithm）是解题的步骤，可以把算法定义成解一确定类问题的任意一种特殊的方法。在计算机科学中，算法要用计算机算法语言描述，算法代表用计算机解一类问题的精确、有效的方法。中文名算法分析外文名Algorithm analysis应用算法优化网络应用引擎的算法应用主要对象时间复杂度、空间复杂度作用评价算法的好坏简介算法是一组有穷的规则，它们规定了解决某一特定类型问题的一系列运算，是对解题方案内的准确与完整地描述。制定一个算法，一般要经过设计、确认、分析、编码、测试、调试、计时等阶段。[1]算法+数据结构=程序，求解一个给定的可计算或可解的问题，不同的人可以编写出不同的程序，来解决同一个问题，这里存在两个问题：一是与计算方法密切相关的算法问题；二是程序设计的技术问题。算法和程序之间存在密切的关系。分析算法可以预测这一算法适合在什么样的环境中有效地运行，对解决同一问题的不同算法的有效性作出比较。[1]通常对于一个实际问题的解决，可以提出若干个算法，如何从这些可行的算法中找出最有效的算法呢？或者有了一个解决实际问题的算法后，如何来评价它的好坏呢？这些问题都需要通过算法分析来确定。评价算法分析性能的标准主要从算法执行时间和占用存储空间两个方面进行考虑，即通过分析算法执行所需要的时间和存储空间来判断一个算法的优劣。[2]时间复杂度一个程序的时间复杂度是指程序运行从开始到结束所需要的时间。影响因素一个算法是由控制结构（顺序、分支和循环3种）和原操作（指固定数据类型的操作）构成的，其执行时间取决于两者的综合效果。为了便于比较同一问题的不同算法，通常的做法是：从算法中选取一种对于所研究的问题来说基本运算的原操作，以该原操作重复执行的次数作为算法的时间度量。一般情况下，算法中原操作重复执行次数是规模n的某个函数T(n) 。许多时候要精确的计算T(n)是困难的，引入渐进时间复杂度在数量上估计一个算法的执行时间，也能够达到分析算法的目的。[3]计算方法计算时间复杂度的时候，主要考虑算法中最高阶项的开销，只要找出算法中最高阶的复杂度，就可以忽略低阶和常数的复杂度。[3]引入数学符号“O”来估算算法时间复杂度，渐进时间复杂度的表示方法：F(n)=O(g(n)) ，其定义为，若F(n)和g(n)是定义在正整数集合上的两个函数，则F(n)=O(g(n))表示存在正的常数C和，使得当时，都满足。换句话说，就是这两个函数当整形自变量n趋于无穷大时，两者的比值是一个不等于0的常数。[3]当要计算某个算法的时间复杂度F(n)时，可以找一个更简单的、阶数相同的简单算法g(n)等同计算，这里的g(n)是指替代函数，它具有和原算法一样更高阶复杂度。[3]例如，一个程序的实际执行时间为：，则。使用O记号表示的算法的时间复杂度，称为算法的渐进时间复杂度。[3]常见的渐进时间复杂度通常用O(1)表示常数计算时间。常见的渐进时间复杂度有：规则为了便于估算一个算法的时间复杂度，我们约定一下几条可操作的规则：（1）读写单个常量或单个变量、赋值、算术运算、关系运算、逻辑运算等，计为一个单位时间。（2）条件语句if(C){s}，执行时间为（条件C的执行时间）+（语句块s的执行时间）。（3）条件语句if(C)s1 else s2 ，执行时间为（条件C的执行时间）+（语句块s1和s2中执行时间最长的那个时间）。（4）switch...case语句的执行时间是所有case子句中，执行时间最长的语句块。（5）访问一个数据的单个元素或一个结构体变量的单个元素只需要一个单位时间。（6）执行一个for循环语句需要的时间等于执行该循环体所需要时间乘上循环次数。（7）执行一个while(C){s}循环语句或者执行一个do{s} while(C)语句，需要的时间等于计算条件表达式C的时间与执行循环s的时间之和再乘以循环的次数。（8）对于嵌套结构，算法的时间复杂度由嵌套最深层语句的执行次数决定的。（9）对于函数调用语句，它们需要的时间包括两部分，一部分用于实现控制转移，另一部分用于执行函数本身。[3]
那位高手介绍下算法分析与设计的简单、易学懂学习方法?没有什么捷径，只有抱着电脑练习了，我不知道你是不是专升本，如果是，我跟你的情况比较相像，我上专科的时候也没有学数学结构，不过我还好，学了c语言，学得一般，但是都是比较简单的基础知识，现在学数据结构，如果你能理解算法，也就是你说的思想，那就比较好办，至于你说你不怎么懂c语言什么，我觉得那不是问题，最重要的是你能理解数据结构的思想

你先找本不是伪代码的算法书，（我们学数据结构，是用的清华大学出版社严蔚敏的，里面的c语言是伪代码，或者去图书馆借一本数据结构的实验报告册，上面都是实验，也就是有源码那种，）你在自己机子上安装上相应的IDE环境，照着书上的代码敲，你多做这样的练习，自然而然的就会了，练习一段时间后，你会觉得没什么了不起的事。

如果你下定决心要在编程上有所成就，真的要下苦功夫，学计算机不是一件容易的事，如果要学好就是要比别人付出更多的努力。

要把计算机学好，练习加上思考才是硬道理。

哈工大算法设计与分析该怎么复习关于复习方法，这里给你一些思路：

1、章节复习，不管是那门学科都分为大的章节和小的课时，一般当讲完一个章节的所有课时就会把整个章节串起来在系统的讲一遍，作为复习，我们同样可以这么做，因为既然是一个章节的知识，所有的课时之前一定有联系，因此我们可以找出它们的共同之处，采用联系记忆法把这些零碎的知识通过线串起来，更方便我们记忆。

2、轮番复习，虽然我们学习的科目不止一项，但是有些学生就喜欢单一的复习，例如语文不好，就一直在复习语文上下功夫，其他科目一概不问，其实这是个不好的习惯，当人在长时间重复的做某一件事的时候，难免会出现疲劳，进而产生倦?。?达不到预期的效果，因此我们做复习的时候不要单一复习一门科目，应该使它们轮番上阵，看语文看烦了，就换换数学，在烦了就换换英语，这样可以把单调的复习变为一件有趣的事情，从而提高复习效果。

3、纠错整理：考试的过程中难免会做错题目，不管你是粗心或者就是不会，都要习惯性的把这些错题收集起来，每个科目都建立一个独立的错题集，当我们进行考前复习的时候，它们是重点复习对象，因此你既然错过一次，保不准会错第二次，只有这样你才不会在同样的问题上再次失分。

4、思维导图复习：思维导图是一个伟大的发明，不仅在记忆上可以让你大脑里的资料系统化、图像化，还可以帮助你思维分析问题，统筹规划。将知识用思维导图画出来进行整理记忆，可以很快分析出知识的脉络和重点，并且记得牢固。

复习中需要阅读大量的学习资料，想让阅读更有效率的同学，可以通过《精英特全脑快速阅读软件》来提高记忆力和学习效率。坚持就会有收获，祝你成功!

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《算法设计与分析》历年期末试题整理_含答案_《算法设计与分析》历年期末试题整理(含答案)
（1）用计算机求解问题的步骤：1、问题分析2、数学模型建立3、算法设计与选择4、算法指标5、算法分析6、算法实现7、程序调试8、结果整理文档编制（2）算法定义：算法是指在解决问题时，按照某种机械步骤一定可以得到问题结果的处理过程（3）算法的三要素1、操作2、控制结构3、数据结构算法具有以下5个属性：有穷性：一个算法必须总是在执行有穷步之后结束，且每一步都在有穷时间内完成。确定性：算法中每一条指令必须有确切的含义。不存在二义性。只有一个入口和一个出口可行性：一个算法是可行的就是算法描述的操作是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。输入：一个算法有零个或多个输入，这些输入取自于某个特定对象的集合。输出：一个算法有一个或多个输出，这些输出同输入有着某些特定关系的量。算法设计的质量指标：正确性：算法应满足具体问题的需求；可读性：算法应该好读，以有利于读者对程序的理解；健壮性：算法应具有容错处理，当输入为非法数据时，算法应对其作出反应，而不是产生莫名其妙的输出结果。效率与存储量需求：效率指的是算法执行的时间；存储量需求指算法执行过程中所需要
的最大存储空间。一般这两者与问题的规模有关。3、考察元素序列前文主要介绍了动态规划的一些理论依据，我们将前文所说的具有明显的阶段划分和状态转移方程的动态规划称为标准动态规划，这种标准动态规划是在研究多阶段决策问题时

算法分析复习题(含答案)一、选择题
1、衡量一个算法好坏的标准是（C）。
（A）运行速度快（B）占用空间少（C）时间复杂度低（D）代码短
2、记号O的定义正确的是（A）。
（A）O(g(n)) = { f(n) |存在正常数c和n0使得对所有nn0有：0f(n)cg(n) }；
（B）O(g(n)) = { f(n) |存在正常数c和n0使得对所有nn0有：0cg(n)f(n) }；
（C）O(g(n)) = { f(n) |对于任何正常数c>0，存在正数和n0 >0使得对所有nn0
有：0f(n)<cg(n) }；
（D）O(g(n)) = { f(n) |对于任何正常数c>0 ，存在正数和n0 >0使得对所有nn0
有：0cg(n) < f(n) }；
3、二分搜索算法是利用（A）实现的算法。
（A）分治策略（B）动态规划法（C）贪心法（D）回溯法
4、使用分治法求解不需要满足的条件是（A）。
（A）子问题必须是一样的（B）子问题不能够重复
（C）子问题的解可以合并（D）原问题和子问题使用相同的方法解
5、合并排序算法是利用（ A）实现的算法。
（A）分治策略（B）动态规划法（C）贪心法（D）回溯法
6、实现大整数的乘法是利用（C）的算法。
（A）贪心法（B）动态规划法（C）分治策略（D）回溯法
7、以下不可以使用分治法求解的是（D）。
（A）棋盘覆盖问题（B）选择问题（C）归并排序（D）0/1背包问题
8、实现循环赛日程表利用的算法是（A）。
（A）分治策略（B）（（6.

算法设计与分析试卷(A)及答案【算法分析与设计】参考答案
一、填空
1、空间复杂度时间复杂度2、回溯法3、递归算法4、渐进确界或紧致界5、原问题的较小模式递归技术
6、问题的计算复杂性分析有一个共同的客观尺度7、②③④①8、问题的最优解包含其子问题的最优解9、局部最优10、正确的
二、选择
1｜2｜3｜4｜5｜6｜7｜8｜9｜10｜
C｜B｜C｜A｜B｜A｜B｜C｜B｜A｜

三、简答题
1、高级语言更接近算法语言，易学、易掌握，一般工程技术人员只需要几周时间的培训就可以胜任程序员的工作；
高级语言为程序员提供了结构化程序设计的环境和工具，使得设计出来的程序可读性好，可维护性强，可靠性高；
高级语言不依赖于机器语言，与具体的计算机硬件关系不大，因而所写出来的程序可植性好、重用率高；
把繁杂琐碎的事务交给编译程序，所以自动化程度高，开发周期短，程序员可以集中时间和精力从事更重要的创造性劳动，提高程序质量。
2、①不能保证最后求得的解是最佳的；即多半是近似解。（少数问题除外）
②策略容易发现（关键：提取清楚问题中的维度），而且运用简单，被广泛运用。③策略多样，结果也多样。④算法实现过程中，通常用到辅助算法：排序
3、解：因为：由渐近表达式的定义易知：
;的渐近表达式。