对照课程标准如何把握复习中各知识点的深度和广度

对照课程标准如何把握复习中各知识点的深度和广度
对照课程标准如何把握复习中各知识点的深度和广度

对照课程标准、考纲,如何把握复习中各知识点的深度和广度

必修1部分:

1、P9自养生物、异养生物、P105化能合成作用:

建议结合必修3生态系统的成分加以介绍,让学生明确生产者并非只有进行光合作用的生物,拓展自养生物的范围。

2、P16组成细胞的元素:

课标、考纲没有要求,复习时可简介分类,渗透生物界与非生物界具有统一性的观点。

3、P218种必需氨基酸:

知道氨基酸的分类:必需氨基酸和非必需氨基酸,及赖氨酸、苯丙氨酸,不需要记住每种必需氨基酸。

4、离子和小分子的跨膜运输拓展

根据北师大桑建利教授08年的介绍,补充此部分的知识,拓展教师的视野。

⑴离子和小分子的跨膜运输方式:

有的通过通道(channel protein),有的通过载体(carrier protein)。

顺浓度的转运可为逆浓度的转运提供能量(二者耦联,协同运输:同向(symporter-共输送体)、异向(antiporter-反向输送体)还有的更多的是ATP直接提供能量,如;葡萄糖的转运、Na—K泵。

⑵离子通道的特异性:

离子通道只允许离子从高浓度向低浓度转运(被动转运),在此过程中离子通道发生构象变化。

⑶Na—K泵:

膜外Na+高,K+低,依靠ATP功能,通过Na—K泵排钠、吸钾。即将Na —K泵蛋白磷酸化和去磷酸化改变构象即对离子的亲和度。

由膜内→膜外,对Na+的亲和力由大变小,逆浓度排钠。

由膜外→膜内,对K+的亲和力由大变小,逆浓度吸钾。

⑷葡萄糖的被动运输:

葡萄糖既有被动运输又有主动运输,二者都需要载体。但是被动运输和主动运输所需的载体不同。

被动运输:顺葡萄糖浓度梯度的情况下葡萄糖与载体蛋白结合使其构象和亲和力发生变化,进而将葡萄糖由膜外(exterior)运进膜内(cytosol)。在此过程中载体具有特异性和饱和性。无载体的情况下几乎无葡萄糖转运。

⑸葡萄糖的自动运输(主动运输):

葡萄糖与Na+协同运输。每向膜内转运1个葡萄糖分子需要同时转运2个Na+,由于不断转运,使膜内Na+的浓度增大,而后由ATP供能不断将Na+泵出细胞。

5、主要细胞器的结构和功能:

考纲要求提高。考纲中提到的主要细胞器应包括:线粒体(有氧呼吸)、叶绿体(光合作用)、高尔基体(分泌蛋白的形成)、内质网(蛋白质的合成加工和运输等)、核糖体(蛋白质的合成)、溶酶体(参与免疫)、液泡(调节水分,与叶片变红和花瓣颜色有关)、中心体(与动物细胞的有丝分裂有关)是后面介绍的细胞代谢和生理所要涉及到的重要结构,建议补充,复习时可前后知识串起来,将结构和功能结合起来,从而达到一定的程度。

6、P104增加光合作用产量的措施:

①是延长光合作用时间(大棚夜间照光);②是增大光合作用面积(间作套种);

③是提高光合作用强度——重点,转变观念,认真分析探讨。

7、P97光合作用、P91细胞呼吸复习时重点的把握:

光合作用、细胞呼吸部分在讲清结构、过程的同时重点强调原理,加强应用。8、P112细胞增殖的周期性:

在教材的P112,教师对此不要忽略(对于减数分裂也有周期性)。接下来的一个自然段着重介绍的是有丝分裂的细胞周期。

9、有丝分裂间期的分段:

为了使学生真正理解DNA含量的变化曲线,复习过程中要补充介绍G1期、S期(中心粒的复制发生在G1、S期之间,详见下图)。

10、P115有丝分裂、必修2的P25减数分裂中染色体、DNA的的变化曲线:曲线在末期末下移。详见右上图及下图:

11、三大物质代谢:

不必逐个介绍代谢过程,在复习血糖调节时让学生知道糖类、脂肪、蛋白质之间可以转化即可。

必修2部分

1、P42人类对遗传物质的探索过程(Ⅱ):

应补充介绍应补充介绍各实验的技术手段及噬菌体侵染细菌实验的具体过程:吸附、注入、合成(模板、原、能量、酶)、组装、裂解释放、再侵染。

2、P49DNA分子结构的主要特点(Ⅱ):

双螺旋结构的特点及稳定性、多样性、特异性都要从本质上加以探讨。

3、P52DNA分子的复制(Ⅱ):

DNA半保留复制的实验证据,尽管是选学内容,但是实验思想应该掌握,且这部分命题时经常涉及,建议复习时要讲到。

4、P27“基因在染色体上”一节:

课标、考纲均没有,因此不必单独设节复习,只需介绍标题,可将内容并到“基因的概念”考点中。在“基因的概念”考点中补充介绍染色体、DNA、基因之间的关系。

5、P62遗传信息的转录和翻译(Ⅱ):

教材P67小字部分,教师应讲清楚,尤其是图:一个mRNA分子上结合多个核糖体,同时合成多条多肽链。江苏2008年24题建议教师拿出来给学生做一下,这道题尽管与上述的小字部分不一样,但还是有所启发的。

6、P70教材小字部分的细胞质基因:

考纲没有要求,建议作为细胞核遗传的反证简介:母系遗传、无一定的分离比。

7、P73遗传密码的破译:

考纲没有要求,可以不讲。如果学生素质好,可介绍一下马尼伯格和马太采用的蛋白质的体外合成技术,掌握他们的设计思想,同时结合图4-11配以相应的实验设计题。

8、P2孟德尔遗传实验的科学方法(Ⅱ):

⑴建议复习时按照郑老师介绍的拓展杂交育种的基本程序:①选择亲本:纯

合、优缺点互补、控制基因独立遗传;②进行杂交:母本去雄或母本雄性不育(防止自交)、母本套袋或错期播种或设置屏障、人工授粉(保证杂交);

③杂种后代的的选育。

⑵介绍孟德尔获得成功的原因:实验材料的选择、实验顺序的确定、运用数

学统计的方法。

⑶对于假说演绎法,在复习遗传基本规律时提一下即可,不必过分强调(其

他教材未提及)。

9、P33伴性遗传(Ⅱ):

⑴先补充介绍性别决定的有关知识:XY型的性别决定和ZW型的性别决定。

⑵而后再按照教材复习伴性遗传的内容。复习色盲遗传的特点时要注意总结以下几点:

①男患者多于女患者(此点是性染色体遗传与常染色体遗传的区别);

②交叉遗传(此点也是性染色体遗传与常染色体遗传的区别);

③隔代遗传(此点是隐性遗传与显性遗传的区别);

⑶根据上述几点总结伴X染色体显性遗传、伴Y染色体遗传的特点,而后总结判断遗传方式的规律:先排除伴Y染色体遗传→确定显隐性→看能否排除在X 染色体上→如能排除的话,则致病基因在常染色体上。

⑷P38拓展题应给学生讲清相关知识:人和果蝇的几种性别畸形的比较:

XO XXY XYY 备注

人不育女性不育男性可育男性Y决定睾丸的存在

果蝇不育雄蝇可育雌蝇可育雄蝇Y决定育性,X呈奇数为雄性,偶数为雌性。介绍完这些此题就非常容易解决了。

10、P83基因重组及其意义(Ⅱ):

教材过于简单,需补充内涵:通过重组DNA技术可在任何时期发生;外延:不仅发生在真核生物中,通过重组DNA技术可发生在原核生物和病毒中。强调:通常情况下只发生在减数分裂过程中,而不发生在受精作用过程中。

11、P85染色体结构变异和数目的变异(Ⅰ):

P89拓展题应作为一个很重要的知识介绍给学生,放到正文里面去讲。

12、P97生物变异在育种上的应用(Ⅱ):

建议将诱变育种、单倍体育种和多倍体育种放在各种变异中去复习,最后通过具体的问题情境加以总结比较一下即可(注意:此部分加上基因工程育种和细胞工程育种)。基因工程课标不要求,应放到选修部分复习。

13、P90人类遗传病的类型(Ⅰ):

给出病症或病名知道是属于哪一类即达到要求。根据遗传图谱判断遗传方式不属于该考点的内容,而应是遗传基本规律的综合运用。由于新课程注重考查学生的生物学科素养,因此2种病的复杂的得病几率的计算不作要求。

14、P110现代生物进化理论的主要内容(Ⅱ):

⑴拉马克学说和达尔文学说考纲未作要求,建议复习时对两学说做一简介:人物、观点。达尔文学说与现代生物进化理论的关系,将复习重点放在现代生物进化理论的主要内容上。

⑵介绍哈代温伯格定律(如白化病发病率1/10000,求正常基因的基因频率)。

最后还要通过讲清(随机交配)、自交的情况下,后代基因频率、基因型频率的计算方法。

⑶总结常染色体、性常染色体基因频率的计算方法。

⑷P116探究自然选择对种群基因频率变化的影响:将其作为一个具体的例子重点来讲。

15、P123生物进化与生物多样性的形成(Ⅱ):

建议先简述生物进化的历程(示意图),讲清共同进化的概念,举例说出生物多样性形成的原因。

必修3部分

1、P5对内稳态中pH的调节的处理:

需结合实例展开讲解,建议此部分可结合原教材复习。

2、P16反射的种类及其比较:

增加反射的种类及其区别:非条件反射、条件反射,从建立时间(先天、后天)、参与的神经中枢(大脑皮层及其以下区域、大脑皮层)、刺激种类(直接刺激、信号刺激)等加以区别。

3、P19神经递质的种类和作用(兴奋、抑制):

建议介绍教材P19相关信息,并就兴奋性递质和抑制性递质做适当补充。

兴奋性递质:乙酰胆碱(对心肌是抑制性递质),谷氨酸,多巴胺,肾上腺素,去甲肾上腺素,ATP;

抑制性递质:5-羟色胺,甘氨酸,γ-氨基丁酸。

4、P20人脑的功能:

适当介绍各种功能区(躯体感觉中枢、躯体运动中枢、各种语言中枢),让学生了解感觉、运动、语言、思维、记忆各功能是如何与结构相适应的。

5、P25血糖调节、P32水盐调节、体温调节的处理:

降低平衡的要求(简单介绍来源去路作为铺垫),侧重调节。其中血糖调节需重新整理调节网络,将胰岛素、胰高血糖素、肾上腺素对血糖浓度的作用都显示上,同时显示拮抗作用和协同作用,具体的可借鉴选修全一册教材。

6、P23动物激素的调节和动物激素在生产中的应用部分的处理:

此部分应该在教材的通过激素的调节部分体现,但此部分教材过于简单,因此需

要补充。动物激素的调节部分应有:各种内分泌腺分泌激素的种类和作用、研究方法、激素的调节、内分泌异常引起的病症及其治疗方法;动物激素在生产中的应用:催肥、促进产卵等的介绍及对人类生产生活的影响。

7、P35人体免疫系统在维持稳态中的作用的处理:

应从免疫系统的组成、免疫系统的功能两大方面展开。免疫系统的功能从防卫、监控、清除几方面加以展开,其中防卫功能又分为正常防卫(教材中介绍的非特异性免疫和重点介绍的两种特异性免疫)和异常防卫(防卫过当——自身免疫病和防卫不足——免疫缺陷病),此部分建议按照原教材进行整理。在免疫缺陷病部分,详细介绍艾滋病的发病机理、症状、传播途径及预防措施,并结合所学的知识引导周围的人远离艾滋病。

8、P50生长素的生理作用的处理:

教材对此部分的介绍过于简单,此处需要补充:促进果实发育(无子果实的产生)(可按照原必修第一册教材补充介绍)。

9、P60种群的四大特征的处理:

可按照原教材进行知识结构的构建,加以完善。

10、P71对群落的结构的处理:

在群落的结构部分增加群落的特征:物种组成、种间关系、演替、空间结构,并加以详细介绍,尤其是种间关系、演替、空间结构。

11、P88生态系统的结构、P100生态系统的物质循环和P93能量流动的基本规律及其应用:

消费者和分解者的组分需修正;能量流动需补充能流起点、渠道、终点;碳循环需补充C存在形式、循环形式、途径;生态系统稳定性的含义及表现需完善。(可借鉴原必修第二册教材)

选修3部分

专题1 基因工程

1、P2基因工程的诞生(Ⅰ):

按照教材理清顺序即可

2、P4基因工程的原理及技术(Ⅱ):

注意此点在考纲中比课程标准的要求提高。因此需对有关内容作如下处理:

⑴为讲清基因表达载体,建议按照选修全一册补充真核细胞和原核细胞的结构。

⑵在讲解基因表达载体的结构时,将其与基因结构结合起来。

⑶复习时注意对比DNA聚合酶和DNA连接酶,尽管二者作用的全是磷酸二酯键,但前者需要模板,连接的是单个脱氧核苷酸;后者不需要模板,连接的是DNA片段。

⑷目的基因的获取方法:a.从基因文库中获取目的基因;b.用化学方法人工合成。而PCR技术只是扩增DNA的方法。

⑸将目的基因导入植物细胞的方法:建议在复习农杆菌转化法的同时,简单介绍基因枪法、花粉管通道法。

3、P17基因工程的应用(Ⅱ):

往往是以例子为题面考基因工程技术,即在新情境——具体实例中如何运用基因工程技术,因此建议复习时将原理技术与应用有机结合。

4、P26蛋白质工程(Ⅰ):

知道原理即可。

专题2 细胞工程

1、植物的细胞培养(Ⅱ):

将P34胡萝卜的组织培养实验拓展复习。

2、动物的细胞培养与体细胞克隆(Ⅰ):

体细胞克隆即是动物体细胞核移植技术。此考点知道并会简单识别即可。3、细胞融合与单克隆抗体(Ⅱ):

细胞融合应包括植物体细胞的杂交和动物细胞的融合,因此两部分都要复习到。

4、教材中植物细胞工程的实际应用:

该部分内容即是植物组织培养在哪些方面的应用,二者应有机结合。另外建议在P40“作物新品种的培育”处增加“基因工程育种”。

专题3 胚胎工程

1、P66动物胚胎发育的基本过程(Ⅰ):

应适当增加胚胎发育的内容,此部分可参照刘恩山教授的浙科版教材(已扫描)。

2、P61胚胎工程的理论基础(Ⅰ):

精子、卵细胞的产生,获能,受精都属于,也就是说,教材3.1是基础,3.2、3.3内所叙述的是胚胎工程的内容。

3、P80胚胎干细胞的移植(Ⅰ):

此部分可参照刘恩山教授的浙科版教材(已扫描)。

4、P74胚胎工程的应用(Ⅱ):

将胚胎工程的内容与胚胎工程的应用结合在一起复习。

专题4 生物技术的安全性和伦理问题

1、P87转基因生物的安全性(Ⅰ):

课堂上让学生整理正反方观点及其理论依据。对于现实情境的开放性问题,通过问题解答的方式让学生回答。此部分的答案只要合理都得分。

2、P102生物武器对人类的威胁(Ⅰ):

观点要正确,禁止。

3、P94生物技术中的伦理问题(Ⅰ):

克隆人、试管婴儿、基因身份证,对此要形成观点,明确理论依据。

专题5 生态工程

1、简述生态工程的原理(Ⅱ):

2、生态工程的实例(Ⅰ):

建议在复习时将二者结合起来,明确教材中所介绍的实例,并能分析这些实例依据的生态工程的基本原理。

五、实验:DNA的粗提取与鉴定

属于选修3的实验。可参照原必修2教材P6(见下面扫描稿)。建议先做实验,再加以问题整理。

深度优先与广度优先

深度优先与广度优先 (一)深度优先搜索的特点是:(1)从上面几个实例看出,可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。有的搜索深度是已知和固定的,如例题2-4,2-5,2-6;有的是未知的,如例题2- 7、例题2-8;有的搜索深度是有限制的,但达到目标的深度是不定的。但也看到,无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同,它们的程序结构都是相同的,即都是深度优先算法(一)和深度优先算法 (二)中描述的算法结构,不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。(2)深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。一般的,当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时,用递归方法设计好,它可以使得程序结构更简捷易懂。当搜索深度较大时,如例题2- 5、2-6。当数据量较大时,由于系统堆栈容量的限制,递归容易产生溢出,用非递归方法设计比较好。(3)深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。广义的理解是,只要最新产生的结点(即深度最大的结点)先进行扩展的方法,就称为深度优先搜索方法。在这种理解情况下,深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。而狭义的理解是,仅仅只保留全部产生结点的算法。本书取前一种广义的理解。不保留全部结点

的算法属于一般的回溯算法范畴。保留全部结点的算法,实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树,因此也属于图搜索算法的范畴。(4)不保留全部结点的深度优先搜索法,由于把扩展望的结点从数据库中弹出删除,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用的空间较少,所以,当搜索树的结点较多,用其他方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的算法。(5)从输出结果可看出,深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。例如例题2-8得最优解为13,但第一个解却是17。如果要求出最优解的话,一种方法将是后面要介绍的动态规划法,另一种方法是修改原算法:把原输出过程的地方改为记录过程,即记录达到当前目标的路径和相应的路程值,并与前面已记录的值进行比较,保留其中最优的,等全部搜索完成后,才把保留的最优解输出。 二、广度优先搜索法的显著特点是:(1)在产生新的子结点时,深度越小的结点越先得到扩展,即先产生它的子结点。为使算法便于实现,存放结点的数据库一般用队列的结构。(2)无论问题性质如何不同,利用广度优先搜索法解题的基本算法是相同的,但数据库中每一结点内容,产生式规则,根据不同的问题,有不同的内容和结构,就是同一问题也可以有不同的表示方法。(3)当结点到跟结点的费用(有的书称为耗散值)和结点的深度成正比时,特别是当每一结点到根结点的费用等于深度时,用广度优先法得到的解是最优解,但如果不成正比,则得到的解不一

注重参与的广度和深度

注重参与的广度和深度培养学生的创 新意识 (一)注重参与的广度,让全体学生运用多种感官参与教学的全过程,实现参与“量”的飞跃。 1、采取多种形式,让全体学生参与学习。素质教育的基本观点是使每个学生在原 有的基础上得到生动活泼的发展,为学生获得终身学习能力打好基础。因此,课堂教学必须采取“合作研讨”、“分层教学”等多种形式,引导全体学生参与学习活动。 2、展示知识的形成,让学生全过程参与学习。教学过程是一个以学生活动为主的动态发展过程。在这一过程中,教师应有意识地创设教学情境,创造条件让学生进行各种实践活动,使学生把握知识的来龙去脉,受到恰当的思维训练,完成知识的“发现”和“获取”过程。教师引导学生通过准备性参与、尝试性参与、理解性参与和巩固性参与,从而达到全程参与的目的。 3、调动多种感官,让学生全方位参与学习。多种感官协同参与学习活动,是最基本的、也是最重要的学习方法之一。读书、计算、操作、推理、判断等任何一项学习都不可能由眼、耳、口、手、脑某一感官独立完成。必须密切合,才能使学习卓有成效。心理学研究也表明:听觉通道的学习,效率只有30%,视觉通道的学习,效率为50%,而复合通道的学习效率可达70—80%。为确保学生的全方位参与,教师在课堂上应给学生提供丰富的、充足的、典型的、较为完整的感性材料,有目的地创设学生活动的空间,放手让学生动手、动口、动脑,使学生在生动活泼的实践中发现、认识、理解、掌握知识,发展自己的认知结构。(二)注重参与的深度,增强学生的独立性、主动性和创造性,实现参与“质”的飞跃。 1、培养自主意识,增强独立性。“独立性”指对自己有信心,相信自己能学好,能通过独立思考来认识和判断问题,对自己的学习结果和策略能作出适当的评价,并进行调控。 2、调动积极因素,增强主动性。“主动性”是指学生在学习时表现出的自觉性、积极性特征的总和。表现为对学习有兴趣,能主动确定较明确的学习目标,主动解决一些实际问题,有积极参与各种教学活动的热情。教学中,教师要创造条件,调动学生的内在积极因素,让学生成为信息的主动摄取者和加工者,以自身的力量去主动作用于教师的教。 (1)创设问题情境,产生认知兴趣,使学生“想学”。培养学生的学习兴趣,是学生主动学习的前提。俄国教育家乌申斯基指出:“没有丝毫兴趣的强制性学习,将会扼杀学生探求真理的欲望。” (2)教给学习方法,具有主动学习能力,使学生“会学”。“会学”是学生侧重于掌握学法,主动探求知识,提出新问题,解决新问题。要想使学生主动听课、积极动脑、学会学习,就必须教给他们科学的学习方法,养成良好的学习习惯,发展他们独立学、思、用的能力,只有这样才能使学生真正喜欢学习、主动学习。 3、注重思维发展,增强创造性。人才最本质的特点在于创造。对学生创造性品格的培养,主要包括创造意识、创造精神、创造思维、创造能力和创造人格的培养等。创造性思维是人的思维品质中最有活力、最有价值的方面。(1)发展学生的发散思维。(2)鼓励学生的直觉思维。

对照课程标准、考纲,如何把握复习中各知识点的深度和广度.

对照课程标准、考纲,如何把握复习中各知识点的深度和广度 必修3部分 1、P5对内稳态中pH的调节的处理: 需结合实例展开讲解,建议此部分可结合原教材复习。 2、P16反射的种类及其比较: 增加反射的种类及其区别:非条件反射、条件反射,从建立时间(先天、后天)、参与的神经中枢(大脑皮层及其以下区域、大脑皮层)、刺激种类(直接刺激、信号刺激)等加以区别。 3、P19神经递质的种类和作用(兴奋、抑制): 建议介绍教材P19相关信息,并就兴奋性递质和抑制性递质做适当补充。 兴奋性递质:乙酰胆碱(对心肌是抑制性递质),谷氨酸,多巴胺,肾上腺素,去甲肾上腺素,ATP;抑制性递质:5-羟色胺,甘氨酸,γ-氨基丁酸。 4、P20人脑的功能: 适当介绍各种功能区(躯体感觉中枢、躯体运动中枢、各种语言中枢),让学生了解感觉、运动、语言、思维、记忆各功能是如何与结构相适应的。 5、P25血糖调节、P32水盐调节、体温调节的处理: 降低平衡的要求(简单介绍来源去路作为铺垫),侧重调节。其中血糖调节需重新整理调节网络,将胰岛素、胰高血糖素、肾上腺素对血糖浓度的作用都显示上,同时显示拮抗作用和协同作用,具体的可借鉴选修全一册教材。 6、P23动物激素的调节和动物激素在生产中的应用部分的处理: 此部分应该在教材的通过激素的调节部分体现,但此部分教材过于简单,因此需要补充。动物激素的调节部分应有:各种内分泌腺分泌激素的种类和作用、激素的调节、内分泌异常引起的病症及其治疗方法;动物激素在生产中的应用:催肥、促进产卵等的介绍及对人类生产生活的影响。 7、P35人体免疫系统在维持稳态中的作用的处理: 应从免疫系统的组成、免疫系统的功能两大方面展开。免疫系统的功能从防卫、监控、清除几方面加以展开,其中防卫功能又分为正常防卫(教材中介绍的非特异性免疫和重点介绍的两种特异性免疫)和异常防卫(防卫过当——自身免疫病和防卫不足——免疫缺陷病),此部分建议按照原教材进行整理。在免疫缺陷病部分,详细介绍艾滋病的发病机理、症状、传播途径及预防措施,并结合所学的知识引导周围的人远离艾滋病。 8、P50生长素的生理作用的处理: 教材对此部分的介绍过于简单,此处需要补充:促进果实发育(无子果实的产生)(可按照原必修第一册教材补充介绍)。

图的深度广度优先遍历操作代码

一、实验目的 1.掌握图的各种存储结构,特别要熟练掌握邻接矩阵和邻接表存储结构; 2.遍历是图各种应用的算法的基础,要熟练掌握图的深度优先遍历和宽度优先遍历算法,复习栈和队列的应用; 3.掌握图的各种应用的算法:图的连通性、连通分量和最小生成树、拓扑排序、关键路径。 二、实验内容 实验内容1**图的遍历 [问题描述] 许多涉及图上操作的算法都是以图的遍历为基础的。写一个程序,演示在连通无向图上遍历全部顶点。 [基本要求] 建立图的邻接表的存储结构,实现无向图的深度优先遍历和广度优先遍历。以用户指定的顶点为起点,分别输出每种遍历下的顶点访问序列。 [实现提示] 设图的顶点不超过30个,每个顶点用一个编号表示(如果一个图有N个顶点,则它们的编号分别为1,2,…,N)。通过输入图的全部边输入一个图,每条边是两个顶点编号对,可以对边依附顶点编号的输入顺序作出限制(例如从小到大)。 [编程思路] 首先图的创建,采用邻接表建立,逆向插入到单链表中,特别注意无向是对称插入结点,且要把输入的字符在顶点数组中定位(LocateVex(Graph G,char *name),以便后来的遍历操作,深度遍历算法采用递归调用,其中最主要的是NextAdjVex(Graph G, int v, int w);FirstAdjVex ()函数的书写,依次递归下去,广度遍历用队列的辅助。 [程序代码] 头文件: #include #include #define MAX_VERTEX_NUM 30 #define MAX_QUEUE_NUMBER 30 #define OK 1 #define ERROR 0 #define INFEASIBLE -1

深度优先与广度优先

深度优先搜索和广度优先搜索的比较 (一)深度优先搜索的特点是: (1)从上面几个实例看出,可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。有的搜索深度是已知和固定的,如例题2-4,2-5,2-6;有的是未知的,如例题2-7、例题2-8;有的搜索深度是有限制的,但达到目标的深度是不定的。 但也看到,无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同,它们的程序结构都是相同的,即都是深度优先算法(一)和深度优先算法(二)中描述的算法结构,不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。 (2)深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。一般的,当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时,用递归方法设计好,它可以使得程序结构更简捷易懂。当搜索深度较大时,如例题2-5、2-6。当数据量较大时,由于系统堆栈容量的限制,递归容易产生溢出,用非递归方法设计比较好。 (3)深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。广义的理解是,只要最新产生的结点(即深度最大的结点)先进行扩展的方法,就称为深度优先搜索方法。在这种理解情况下,深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。而狭义的理解是,仅仅只保留全部产生结点的算法。本书取前一种广义的理解。不保留全部结点的算法属于一般的回溯算法范畴。保留全部结点的算法,实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树,因此也属于图搜索算法的范畴。 (4)不保留全部结点的深度优先搜索法,由于把扩展望的结点从数据库中弹出删除,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用的空间较少,所以,当搜索树的结点较多,用其他方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的算法。 (5)从输出结果可看出,深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。例如例题2-8得最优解为13,但第一个解却是17。 如果要求出最优解的话,一种方法将是后面要介绍的动态规划法,另一种方法是修改原算法:把原输出过程的地方改为记录过程,即记录达到当前目标的路径和相应的路程值,并与前面已记录的值进行比较,保留其中最优的,等全部搜索完成后,才把保留的最优解输出。 二、广度优先搜索法的显著特点是: (1)在产生新的子结点时,深度越小的结点越先得到扩展,即先产生它的子结点。为使算法便于实现,存放结点的数据库一般用队列的结构。 (2)无论问题性质如何不同,利用广度优先搜索法解题的基本算法是相同的,但数据库中每一结点内容,产生式规则,根据不同的问题,有不同的内容和结构,就是同一问题也可以有不同的表示方法。 (3)当结点到跟结点的费用(有的书称为耗散值)和结点的深度成正比时,特别是当每一结点到根结点的费用等于深度时,用广度优先法得到的解是最优解,但如果不成正比,则得到的解不一定是最优解。这一类问题要求出最优解,一种方法是使用后面要介绍的其他方法求解,另外一种方法是改进前面深度(或广度)优先搜索算法:找到一个目标后,不是立即退出,而是记录下目标结点的路径和费用,如果有多个目标结点,就加以比较,留下较优的结点。把所有可能的路径都搜索完后,才输出记录的最优路径。 (4)广度优先搜索算法,一般需要存储产生的所有结点,占的存储空间要比深度优先大得多,因此程序设计中,必须考虑溢出和节省内存空间得问题。

深度剖析——学习中如何进行基础知识深度掌握

深度剖析——学习中如何进行基础知识深度掌握 但凡成绩优异者,问其经验,都会说:狠抓基础。但是 对基础一词,如何去理解?大多数学生对于基础的认知仅仅停留在课本上或者辅材上的黑体加重部分。确实这一部分的知识是重点不假,但是对于这些重点如何掌握,也是判定基础是否扎实的标准。 有的学生认为记住了,就说明掌握了;有的学生认为会用了,就说明掌握了。正是因为这种对基础模棱两可的判断标准,就导致了学生对于基础掌握无法做出科学理性的判定。 现象分析 我们来分析这样一种现象:基础知识自己能够记住,基础知识自己也能够理解,但是一旦将基础进行到了实际应用中 做题)的时候,就会发现用不起来、用起来很别扭、用起来特别容易出错。 很多学生认为:这是做题少的缘故。 确实,练习能够有效的缓解难用的现象,但是仅仅靠练习,是不能让自己有信心从容地面对所涉及知识点的应用的。 究其根本,学生需要对基础知识是否有深度的理解。 举个例子:在初中和高中都会讲到立体几何,随便问问周边的10 个同学,就有那么三两个同学明确的告诉你,立体几

何很简单。但是还是有大部分同学对此感觉非常吃力。 眼光重点关注在什么地方,就决定了学生对于此知识的理解深度。一维的线关注点;二维的面关注线;三维的体关注面。 所以对点线面的重点观察,则是学好立体几何的关键。 基于这样的思想,在立体几何中,三视图和直观图,以及点线面的位置关系,就变成了极其简单的知识点。 直观图T三视图或者三视图T直观图无非就是关注核心的点,关键的线,重要的面。基于点知道了大概结构;基于线知道了它的具体形状;基于面知道了它的特殊性具体的就语音讲吧,“福聿学习之道辅导”平台里有,喜马 拉雅里也有,写还不知道也写多少字。 其实举这样一个例子,无非就是告诉大家, 在学基础的时候, 不仅仅是做表面文章,还需要对知识进行深度理解。 由概念衍生出知识点,这是学习的过程; 将知识点融入概念,这是一个掌握过程; 根据知识点总结应用方向这是熟练过程; 由知识点衍生掌握和应用技巧,这是创新的过程。 而这一系列的过程都属于基础知识的范畴。 举例过程,还是得借助录音,要不然文字阐述就过于啰嗦了。 所以但凡老师都是将基础看得特别重,因为老师的成长经历和教学经验让老师都有这样的感悟:没有基础,没有高分。 学生对于基础的轻视,在于学生对“什么是基础”的理解不够透彻。老师

算法设计:深度优先遍历和广度优先遍历

算法设计:深度优先遍历和广度优先遍历实现 深度优先遍历过程 1、图的遍历 和树的遍历类似,图的遍历也是从某个顶点出发,沿着某条搜索路径对图中每个顶点各做一次且仅做一次访问。它是许多图的算法的基础。 深度优先遍历和广度优先遍历是最为重要的两种遍历图的方法。它们对无向图和有向图均适用。 以下假定遍历过程中访问顶点的操作是简单地输出顶点。 2、布尔向量visited[0 ..n-1] 的设置图中任一顶点都可能和其它顶点相邻接。在访问了某顶点之后,又可能顺着某条回路又回到了该顶点。为了避免重复访问同一个顶点,必须记住每个已访问的顶点。为此,可设一布尔向量visited[0 ..n-1] ,其初值为假,一旦访问了顶点Vi 之后,便将visited[i] 置为真。 深度优先遍历(Depth-First Traversal) 1.图的深度优先遍历的递归定义 假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点V为初始出发 点(源点),则深度优先遍历可定义如下:首先访问出发点V ,并将其标记为已访问过;然后依次从V出发搜索V的每个邻接点W。若W未曾访问过,则以W为新的出发点继续进行深度优先遍历,直至图中所有和源点V 有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点,则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程,直至图中所有顶点均已被访问为止。 图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search) 。相应地,用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历。 2、深度优先搜索的过程 设x 是当前被访问顶点,在对x 做过访问标记后,选择一条从x 出发的未检测过的

广度优先搜索和深度优先搜索

有两种常用的方法可用来搜索图:即深度优先搜索和广度优先搜索。它们最终都会到达所有 连通的顶点。深度优先搜索通过栈来实现,而广度优先搜索通过队列来实现。 深度优先搜索: 深度优先搜索就是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点,不断地向纵深前进直到不能再前进(到达叶子节点或受到深度限制)时,才从当前节点返回到上一级节点,沿另一方向又继续前进。这种方法的搜索树是从树根开始一枝一枝逐渐形成的。 下面图中的数字显示了深度优先搜索顶点被访问的顺序。 "* ■ J 严-* 4 t C '4 --------------------------------- --- _ 为了实现深度优先搜索,首先选择一个起始顶点并需要遵守三个规则: (1) 如果可能,访问一个邻接的未访问顶点,标记它,并把它放入栈中。 (2) 当不能执行规则1时,如果栈不空,就从栈中弹出一个顶点。 (3) 如果不能执行规则1和规则2,就完成了整个搜索过程。 广度优先搜索: 在深度优先搜索算法中,是深度越大的结点越先得到扩展。如果在搜索中把算法改为按结点的层次进行搜索,本层的结点没有搜索处理完时,不能对下层结点进行处理,即深度越小的结点越先得到扩展,也就是说先产生的结点先得以扩展处理,这种搜索算法称为广度优先搜索法。 在深度优先搜索中,算法表现得好像要尽快地远离起始点似的。相反,在广度优先搜索中, 算法好像要尽可能地靠近起始点。它首先访问起始顶点的所有邻接点,然后再访问较远的区 域。它是用队列来实现的。 下面图中的数字显示了广度优先搜索顶点被访问的顺序。 实现广度优先搜索,也要遵守三个规则: ⑴ 访问下一个未来访问的邻接点,这个顶点必须是当前顶点的邻接点,标记它,并把它插入到队列中。(2)如果因为已经没有未访问顶点而不能执行规则1

深度学习基础地的知识整理

深度学习基础知识整理 Without deviation from the norm,progress is not possible(不偏离常规,就无法取得进步-Frank Zappa)

第一课:数学分析与概率论 Taylor展式及其应用、凸函数、jensen不等式、常见分布与共轭分布 第二课:数理统计与参数估计 Chebyshev不等式、大数定理、小数定理、中心极值定理、矩阵计算、最大似然估计 第三课:矩阵和线性代数 从马尔克夫模型看矩阵、特征向量、对称矩阵、线性方程 第四课:凸优化 凸函数、共轭函数、凸优化、Lagrange对偶函数 第五课:回归 高斯分布、Logistic回归、梯度下降、特征选择与过拟合欠拟合关系 应用方向:线性回归、Logistic回归实现和分析 第六课:梯度下降与拟牛顿法

梯度下降算法、自适应学习率、拟牛顿、LBFGS 应用方向:自适应学习率代码实现和参数调试分析 第七课:最大熵模型 熵、相对熵、信息增益、最大熵模型、Softmax回归 应用方向:独立成分分析ICA求解盲源分离BBS问题 第八课:决策树和随机森林(蒙特卡罗)ID3、C4.5、CART、Bagging 研究方向:使用随机森林进行数据分类(蒙特卡洛) 第九课:SVM 线性可分支持向量机、软间隔、核函数、SMO 研究方向:使用SVM进行数据分类 第十课:聚类 K-means/K-Medoids、密度聚类、谱聚类、 应用方向:K-means、谱聚类代码实现和参数调试分析

第十一课:推荐系统 相似度量方案、协同过滤(User-based/ltem-based)、PCA/SVD、随机游走 应用方向:协同过滤用于商品推荐、SVD隐变量的推荐 第十二课:提升 梯度提升决策树GBDT、Adaboost、前向分步算法 应用方向:Adaboost与随机森林(蒙特卡洛)结合、用于数据分类 第十三课:EM算法和GMM EMM算法、GMM、主题模型pLSA 应用方向:分解部分观测数据的男女身高、图像分解 第十四课:普斯贝叶斯和贝叶斯网络初步 有向分离、(隐)马尔科夫模型HMM 第十五课:主题模型用EM算法计算pLSA、Dirichiet分布、LDA、Gibbs采样

深度优先搜索和广度优先搜索的深入讨论

一、深度优先搜索和广度优先搜索的深入讨论 (一)深度优先搜索的特点是: (1)从上面几个实例看出,可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。有的搜索深度是已知和固定的,如例题2-4,2-5,2-6;有的是未知的,如例题2-7、例题2-8;有的搜索深度是有限制的,但达到目标的深度是不定的。 但也看到,无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同,它们的程序结构都是相同的,即都是深度优先算法(一)和深度优先算法(二)中描述的算法结构,不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。 (2)深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。一般的,当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时,用递归方法设计好,它可以使得程序结构更简捷易懂。当搜索深度较大时,如例题2-5、2-6。当数据量较大时,由于系统堆栈容量的限制,递归容易产生溢出,用非递归方法设计比较好。 (3)深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。广义的理解是,只要最新产生的结点(即深度最大的结点)先进行扩展的方法,就称为深度优先搜索方法。在这种理解情况下,深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。而狭义的理解是,仅仅只保留全部产生结点的算法。本书取前一种广义的理解。不保留全部结点的算法属于一般的回溯算法范畴。保留全部结点的算法,实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树,因此也属于图搜索算法的范畴。 (4)不保留全部结点的深度优先搜索法,由于把扩展望的结点从数据库中弹出删除,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用的空间较少,所以,当搜索树的结点较多,用其他方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的算法。 (5)从输出结果可看出,深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。例如例题2-8得最优解为13,但第一个解却是17。 如果要求出最优解的话,一种方法将是后面要介绍的动态规划法,另一种方法是修改原算法:把原输出过程的地方改为记录过程,即记录达到当前目标的路径和相应的路程值,并与前面已记录的值进行比较,保留其中最优的,等全部搜索完成后,才把保留的最优解输出。 二、广度优先搜索法的显著特点是: (1)在产生新的子结点时,深度越小的结点越先得到扩展,即先产生它的子结点。为使算法便于实现,存放结点的数据库一般用队列的结构。 (2)无论问题性质如何不同,利用广度优先搜索法解题的基本算法是相同的,但数据库中每一结点内容,产生式规则,根据不同的问题,有不同的内容和结构,就是同一问题也可以有不同的表示方法。 (3)当结点到跟结点的费用(有的书称为耗散值)和结点的深度成正比时,特别是当每一结点到根结点的费用等于深度时,用广度优先法得到的解是最优解,但如果不成正比,则得到的解不一定是最优解。这一类问题要求出最优解,一种方法是使用后面要介绍的其他方法求解,另外一种方法是改进前面深度(或广度)优先搜索算法:找到一个目标后,不是立即退出,而是记录下目标结点的路径和费用,如果有多个目标结点,就加以比较,留下较优的结点。把所有可能的路径都搜索完后,才输出记录的最优路径。 (4)广度优先搜索算法,一般需要存储产生的所有结点,占的存储空间要比深度优先大得多,因此程序设计中,必须考虑溢出和节省内存空间得问题。 (5)比较深度优先和广度优先两种搜索法,广度优先搜索法一般无回溯操作,即入栈和出栈的操作,所以运行速度比深度优先搜索算法法要快些。

打破定性思维_培养思维深度广度

打破定性思维_培养思维深度广度 定性思维把事物的量与质统一起来,明确事物规定性的思想过程。下面就是小编给大家带来的培养学生思维深度广度的方法,希望能帮助到大家! 培养学生思维深度广度的方法 1 想要培养学生的思维深度和广度的话,我们需要在教育学生的时候,超前进行教育,一般来说,也就是如果是一年级的学生,我们在教育的时候,可以时不时带着说一些二年级的知识,这样是可以提高学生的思维深度和广度的。 2 培养学生思维深度广度的方法 想要培养学生的思维深度和广度的话,我们还需要经常性的提出一些问题,让学生自主的进行思考,当他们进行思考后,往往会遇到很多问题,这样是可以培养学生对于问题的思维深度和广度的,因为他们会不断的思考,在这其中,我们需要给予一定的帮助。 培养学生思维深度广度的方法 3 想要培养学生的思维深度和广度的话,我们需要经常加以引导,这个往往最好选择在室外进行授课,很多时候,学生的思维往往是需要引导的,因为他们的思维方式往往相对来是比较简单,深度不足,更别说广度了,当我们进行引导思维后,往往也就容易培养出他们思维的深度和广度。 培养学生思维深度广度的方法 4 想要培养学生的思维深度和广度的话,我们还需要经常性的给予学生们看一些图文书籍,这些图文书籍也是可以帮助学生们培养出思维的深度和广度的,因为图文对于学生们的吸引力还是比较大的,往往可以让他们沉浸进去,从而培养出思维的深度和广度。 培养学生思维深度广度的方法 5

想要培养学生的思维深度和广度的话,我们还需要经常让学生处于疑问的状态, 这样会让他们不断的进行思考,他们不知道的,会先进行思考,之后才会尝试寻找到 答案,这种方法也是非常好的,因为这样是容易让他们培养出思维的深度和广度的。 培养学生思维深度广度的方法 6 想要培养学生的思维深度和广度的话,在学生说出很多错误答案的时候,我们需 要告知正确的答案,当他们说的答案是错误的时候,我们也需要给予足够的赞赏,这 样也是培养他们思维深度和广度的好方法之一,是非常不错的。 如何打破固定思维 生活中,每个人的思维模式都是不一样的。可是大部分人的思维模式都是固定式 思维模式。这个与人们的生活环境,成长环境,受教育的模式,个人经历等都有很大 的关系。固定思维模式是一种自我保护式的思维模式,这是长期以来形成的思维习惯。可是现实生活中,那些取得比较大的成就的人,往往思维模式比较独特,看问题的角 度也是与众不同。那么,我们应该如何打破固定思维模式呢? 打破固定思维模式 首先,要有意识地去尝试新鲜的事物。人们都有一个特点,针对新事物,往往一 开始是看不惯的,也不愿意去尝试,一般都是等普及了以后再去做,这也是一种自我 保护的本能,怕上当。就像淘宝刚开始出来的时候,很少有人相信可以在网上买卖东西,不会轻易的尝试,那些前期尝试的人,往往都赚到了大钱。 打开思维 其次,常常让大脑进入深度思考。人的大脑就像人一样不喜欢深度思考,喜欢浅 层次的思考问题,往往很多错误的决策都是浅层次思考决策的结果。比如,冲动导致 犯错,事后又后悔就是典型的代表。只有深度思考,才能慢慢的发现事物的本质,才 会接近事物的真相,才不至于作出离谱的选择。 深度思考 最后,进行学习训练,像高人学习。其实打破固定思维模式,是可以通过学习训 练的。通过学习新的思维模式,接触新的事物,结交不同思维的人,对自己的影响应 该还是很大的。为什么很多人经过跟高手学习几年后,以前是穷困潦倒,后来发家致 富了。很大程度上是思维模式发生了转变,又遇上了比较好的机会,从而实现了人生 的华丽转变。

知识的深度与广度

你感兴趣的东西越多,你能够深入的就越少。你钻研的越深入,你有发现感兴趣的东西越多。有点绕,不过有感而发。我想到这句话的时候其核心仍然是想表达知识的深度和广度直接的关系问题,或者说其学习的先后关系和顺序问题。 首先任何一个知识广度的扩展都需要有一个专业性方向的深度的积累,而且这个积累经过了自我的实践,通过实践转化为了知识的经验和方法。如果我们感兴趣的东西太多,而这些方面的内容我们都没有办法进行实践性领悟,那么所有你感兴趣的知识领域你都无法深入去理解和领悟。还是这句话,理论不通过实践很难转化为自我的经验并指导后续的行动。你会发现很多领域你都知道,就是不清楚具体为何得出某些结论?你想深入学习又很难,很多东西你没有实践机会。 人的精力有限,感兴趣的东西越多,每个知识域上分到的时间自然很少,同时由于很多知识由于没有实践的机会,很多时候学完后很快就会忘记,不会带来太大的机制。只有真正实践后的经验是最不容易遗忘的。根据我原来谈到过的,知识的广度往往并不会产生直接的自我增值,知识广度本身是附着在某一个专业深度上的。 所以刚工作的时候,还是以某个专业领域的发展为主,很多东西可以关注,但是不用花太多的时间,一定要将时间用到专业技能的提高上面。工作前面2-3年的学习力最旺盛,只要有足够的兴趣,就有精力刨根究底深入学习,而且这个学习过程是和实践和工作完全结合的,那么学习后就很容易转化我自我经验。如果刚开始工作的时间就挑三拣四或者说换岗太快,沉迷到各种新鲜的工具,语言和技术上面,那么很可能将基础打深入的时间就荒废了。 前面几年过了后,你会发现你钻研的越深入,你有发现感兴趣的东西越多。这是完全正常的情况,任何知识领域在深入到一定的阶段后,必须要有更加广度的知识来支撑。知识本身无边界,很多时候专业性的工作也需要更加复合型的知识结构。这个时候你再去拓展知识的广度就属于完全合理的,这个时候一方面是有知识深入做积累,一方面是在拓展深度过程中遇到的问题来目标驱动广度知识的学习,更加有针对性。在广度知识学习中,你会发现很多内容跟你原来的实践总结很容易触类旁通,容易把原有疑惑的多个离散知识点融合起来。个人认为到了这个阶段最大的成果就是你会发现学习任何新知识都相当容易,基本不会遇到太多太大的困难和障碍。 在学校更偏知识广度,刚工作阶段则需要在某个专业领域深度上扩展,后续则从深度积累上转到广度的拓展和知识的融合,这是我考虑的一个学习顺序和思路。一开始就感兴趣东西太多,往往错过了自我核心专业技能,也丧失了后续专业深入的机会;后续如果在专业深入遇到瓶颈的时候,又不能想到拓展知识面和视野,往往又在自我能力上举步不前,这是我思考该问题的一个大原因。

无向图的深度优先和广度优先遍历

#define M 20 #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "malloc.h" typedef struct{/*定义图*/ int V[M]; int R[M][M]; int vexnum; }Graph; void creatgraph(Graph *g,int n){/*创建图*/ int i,j,r1,r2; g->vexnum=n; for(i=1;i<=n;i++)/*顶点用i表示*/{g->V[i]=i;}for(i=1;i<=n;i++)/*初始化R*/ for(j=1;j<=n;j++){g->R[i][j]=0;}printf("Please input R(0,0 END): \n");/*输入R*/ scanf("%d,%d",&r1,&r2); while(r1!=0&&r2!=0){g->R[r1][r2]=1; g->R[r2][r1]=1; scanf("%d,%d",&r1,&r2);}} void printgraph(Graph *g){/*打印图的邻接矩阵*/ int i,j;

for(i=1;i<=g->vexnum;i++) { for(j=1;j<=g->vexnum;j++){printf("%2d ",g->R[i][j]);}printf("\n");}} int visited[M];/*全局变量: 访问标志数组*/ void visitvex(Graph *g,int vex){/*访问顶点*/ printf("%d ",g->V[vex]);}int firstadjvex(Graph *g,int vex){/*获取第一个未被访问的邻接节点*/int w,i; for(i=1;i<=g->vexnum;i++){if(g->R[vex][i]==1&&visited[i]==0){w=i; break;}else{w=0;}} return w;}int nextadjvex(Graph *g,int vex,int w){/*获取下一个未被访问的邻接节点*/ int t; t=firstadjvex(g,w); return t;}void DFS(Graph *g,int vex){/*深度递归遍历*/ int w; visited[vex]=1; visitvex(g,vex); for(w=firstadjvex(g,vex);w>0;w=nextadjvex(g,vex,w)) if(!visited[w]){DFS(g,w);}} void DFSTraverse(Graph *g){/*深度遍历*/ int i; for(i=1;i<=g->vexnum;i++)

思想的深度,知识的广度,能力的高度

思想的深度,知识的广度,能力的高度 2012-01-05 14:12:54| 分类:默认分类| 标签:|字号大中小订阅 我与“课内比教学”征文 思想的深度,知识的广度,能力的高度 西流河一中吴中华 经过学校多次开会宣传,本学期由省教育厅发起,在全省范围开展的“课内比教学,课外访万家”的活动于十月份在我校拉开了序幕,进入了实施阶段。“课内比教学”分为三个阶段,分别是宣传、讲课、小结阶段。作为学校中年老师,我既参加了教学练兵的讲课,也参加了教学比武阶段的讲课。这次讲课又让自己经历了一次历练,收获了一些心得。 一、挖掘资源,准备充分。 在教学练兵中,我讲的课文是:人民教育出版社出版的八年级语文上册第二单元第七课朱自清写的《背影》,这是一篇写父子亲情的散文;在教学比武中,我讲的课文是:第三单元第十一课茅以升写的《中国石拱桥》,这是一篇介绍中国石拱桥知识的事物说明文。 为了上好课,我每次都认真的钻研教材,教案,教师教学用书,真正把课文的教学目标熟练地掌握在自己的心中。还要搞清楚课文的内容、结构、作者的写作思想、情感,课文的重点难点,教学时的切

入点,如何导入,如何设置问题,以及课堂上可能出现的哪些问题我都进行了预设。甚至还上网查找同类文章教学的课件。这样经过精心的准备后,再去给学生上课,一则心中有数一些了,二则能很好的掌控课堂。 除此以外,我还在下课的间隙时间里和同学们一起聊天,从而了解他们的一些思想特点,从和他们交流的过程中掌握一些信息,好在课堂上随时作为引用的材料。 根据我收集到的资源和材料,我分别把这两课制作成了可以教学的课件,这样就已经为说课和讲课作好了准备。 二、说课精练,注重过程。 在说课阶段,我从四个方面进行了说明。第一、说教材。主要是说说这一篇课文在本册书中所占的地位和在这个单元中讲这一课要注意的一些问题。至于教学的目标、重难点、突破点等,那也是在说课的范围之内的了。第二、说教法。也就是我在讲这一课时的构想,以及如何引导学生学习的方法,这个过程要说得详细点。第三、说学情。学生学这篇课文的基础、学生个人情感、经历等,老师都要事先了解一些,正所谓“知己知彼”吧!这样上起课来会更游刃有余一些。第四、说学法。即如何引导学生学习这一课,在课堂教学过程中要运用哪些方法。 课说完了以后,老师们分别提出了一些修改意见,我再进一步的进行完善,这样就可以进入下一个环节——讲课了。

图的深度和广度优先遍历

数据结构课程实验报告 课程名称数据结构班级计算123 实验日期2014年6月1日--3日 姓名学号实验成绩实验名称实验四图的深度和广度优先遍历 实验目的及要求【实验目的】 熟练掌握图的邻接表存储结构及其图的建立方法和深度和广度优先遍历的方法。 【实验要求】 1.图的存储可采用邻接矩阵或邻接表 2.GraphCreate(): 按从键盘的数据建立图 3.GraphDFS():深度优先遍历图 4.GraphBFS():广度优先遍历图 5.编写完整程序完成下面的实验内容并上机运行 6.整理并上交实验报告 实验环境硬件平台:普通的PC机 软件平台:Windows 7 操作系统编程环境:VisualC++ 6.0 实验内容1.以邻接矩阵或邻接表为存储结构,以用户指定的顶点为起始点,实现图的深度优先及广度优先搜索遍历,并输出遍历的结点序列。

算法描述及实验步骤算法: 1)定义图的邻接表存储结构 2)实现图的邻接表存储,即建立图的存储结构 3)实现图的深度优先遍历 4)定义队列的顺序存储结构,并实现队列的基本操作如初始化队列、入队、出对、判断队列是否为空等。利用队列实现图的广度优先遍历。伪代码: 1)定义邻接矩阵和队列的存取结构; 2)创建图L: 1.置空图L->num=0; 2.输入顶点数目num; 3.i++,输入结点L->vexs[i]直到L->num; 3)输出图L的各顶点; 4)深度优先遍历图g中能访问的各个顶点 1.输入起点的下标qidian; 2.标志数组初始化mark[v]=0; 3.for(v=qidian;v

深度优先算法与广度优先算法的比较

DFS与BFS的比较 姓名:班级:学号: 一、图的遍历 1.图的遍历的含义 图的遍历是指从图中某结点出发,按某既定方式访问图中各个可访问到的结点,使每个可访问到的结点恰被访问一次。 2.图的遍历方式:深度优先与广度优先 二、DFS与BFS的区别 1.概念 深度优先遍历可定义如下:首先访问出发点v,并将其标记为已访问过;然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过,则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历,直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点,则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程,直至图中所有顶点均已被访问止。 广度优先遍历可定义如下:假设从图中某顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使“先被访问的顶点的邻接点”先与“后被访问的顶点的邻接点”被访问,直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中一个曾被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。 2. 路径 深度优先就是,从初始点出发,不断向前走,如果碰到死路了,就往回走一步,尝试另一条路,直到发现了目标位置。这种方法,即使成功也不一定找到一条好路,但是需要记住的位置比较少。 广度优先就是,从初始点出发,把所有可能的路径都走一遍,如果里面没有目标位置,则尝试把所有两步能够到的位置都走一遍,看有没有目标位置;如果还不行,则尝试所有三步可以到的位置。这种方法,一定可以找到一条最短路径,但需要记忆的内容实在很多,要量力而行。 3.算法实现 (1) 图的深度优先算法的一般性描述: long DFS(图s,结点v。) { // 从结点v。出发,深度优先遍历图s,返回访问到的结点总数 int nNodes; //寄存访问到的结点数目 访问v。;

广度优先与深度优先搜索

#include "string.h" #include "stdlib.h" #include "malloc.h" #include "stdio.h" #define MAX_VERTEX_NUM 10 #define MAXQSIZE 10 int visited[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct Node{ int adjvex; struct Node *next; }EdgeNode; typedef struct VNode{ int vertex; EdgeNode *firstedge; }V ertexNode; typedef V ertexNode AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{ AdjList adjlist; int n,e;

}ALGraph; typedef struct{ int *base; int front; int rear; }SqQueue; int InitQueue(SqQueue *Q) { Q->base=(int *)malloc(MAXQSIZE*sizeof(int)); if(!Q->base) return 0; Q->front=Q->rear=0; return 1; } int EnQueue(SqQueue *Q,int e) { if((Q->rear+1)%MAXQSIZE==Q->front)

return 0; Q->base[Q->rear]=e; Q->rear=(Q->rear+1)%MAXQSIZE; return 1; } int DeQueue(SqQueue *Q) { int i; i=Q->base[Q->front]; Q->front=(Q->front+1)%MAXQSIZE; return i; } int QueueEmpty(SqQueue *Q) { if(Q->front==Q->rear) return 1; return 0; } void BFS(ALGraph *G,int k)

深度与广度优先搜索:迷宫问题

《数据结构课程设计》报告题目:深度与广度优先搜索 --迷宫问题 专业计算机科学与技术 学生姓名李柏 班级B计算机115 学号1110704512 指导教师巩永旺

完成日期2013年1月11日

目录 1简介 (1) 2算法说明 (1) 3测试结果 (3) 4分析与探讨 (7) 5小结 (9) 附录 (10) 附录1 源程序清单 (10)

迷宫问题 1 简介 1、图的存储结构 图的存储结构又称图的表示,其最常用的方法是邻接矩阵和邻接表。无论采用什么存储方式,其目标总是相同的,既不仅要存储图中各个顶点的信息,同时还要存储顶点之间的所有关系。 2、图的遍历 图的遍历就是从指定的某个顶点(称其为初始点)出发,按照一定的搜索方法对图中的所有顶点各做一次访问过程。根据搜索方法不同,遍历一般分为深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历。 本实验中用到的是广度优先搜索遍历。即首先访问初始点v i,并将其标记为已访问过,接着访问v i的所有未被访问过的邻接点,顺序任意,并均标记为已访问过,以此类推,直到图中所有和初始点v i有路径相通的顶点都被访问过为止。鉴于广度优先搜索是将所有路径同时按照顺序遍历,直到遍历出迷宫出口,生成的路径为最短路径。因此我们采用了广度优先搜索。 无论是深度优先搜索还是广度优先搜索,其本质都是将图的二维顶点结构线性化的过程,并将当前顶点相邻的未被访问的顶点作为下一个顶点。广度优先搜索采用队列作为数据结构。 本实验的目的是设计一个程序,实现手动或者自动生成一个n×m矩阵的迷宫,寻找一条从入口点到出口点的通路。具体实验内容如下: 选择手动或者自动生成一个n×m的迷宫,将迷宫的左上角作入口,右下角作出口,设“0”为通路,“1”为墙,即无法穿越。假设一只老鼠从起点出发,目的为右下角终点,可向“上、下、左、右、左上、左下、右上、右下”8个方向行走。如果迷宫可以走通,则用“■”代表“1”,用“□”代表“0”,用“☆”代表行走迷宫的路径。输出迷宫原型图、迷宫路线图以及迷宫行走路径。如果迷宫为死迷宫,则只输出迷宫原型图。 2算法说明 迷宫中存在通路和障碍,为了方便迷宫的创建,可用0表示通路,用1表示障碍,这样迷宫就可以用0、1矩阵来描述。设置迷宫的长为n、宽为m,范围为49×49,用int maze[N+2][M+2]来表示,这样相当于在迷宫外层包了一层1,即防止搜索路径时跳出迷宫。 (1)手动生成迷宫

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