算法设计心得体会(2)
算法课设实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着计算机技术的飞速发展，算法在计算机科学中扮演着至关重要的角色。
为了加深对算法设计与分析的理解，提高实际应用能力，本实验课程设计旨在通过实际操作，让学生掌握算法设计与分析的基本方法，学会运用所学知识解决实际问题。
二、实验内容与步骤本次实验共分为三个部分，分别为排序算法、贪心算法和动态规划算法的设计与实现。
1. 排序算法（1）实验目的：熟悉常见的排序算法，理解其原理，比较其优缺点，并实现至少三种排序算法。
（2）实验内容：- 实现冒泡排序、快速排序和归并排序三种算法。
- 对每种算法进行时间复杂度和空间复杂度的分析。
- 编写测试程序，对算法进行性能测试，比较不同算法的优劣。
（3）实验步骤：- 分析冒泡排序、快速排序和归并排序的原理。
- 编写三种排序算法的代码。
- 分析代码的时间复杂度和空间复杂度。
- 编写测试程序，生成随机测试数据，测试三种算法的性能。
- 比较三种算法的运行时间和内存占用。
2. 贪心算法（1）实验目的：理解贪心算法的基本思想，掌握贪心算法的解题步骤，并实现一个贪心算法问题。
（2）实验内容：- 实现一个贪心算法问题，如活动选择问题。
- 分析贪心算法的正确性，并证明其最优性。
（3）实验步骤：- 分析活动选择问题的贪心策略。
- 编写贪心算法的代码。
- 分析贪心算法的正确性，并证明其最优性。
- 编写测试程序，验证贪心算法的正确性。
3. 动态规划算法（1）实验目的：理解动态规划算法的基本思想，掌握动态规划算法的解题步骤，并实现一个动态规划算法问题。
（2）实验内容：- 实现一个动态规划算法问题，如背包问题。
- 分析动态规划算法的正确性，并证明其最优性。
（3）实验步骤：- 分析背包问题的动态规划策略。
- 编写动态规划算法的代码。
- 分析动态规划算法的正确性，并证明其最优性。
- 编写测试程序，验证动态规划算法的正确性。
三、实验结果与分析1. 排序算法实验结果：- 冒泡排序：时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(1)。
算法实验心得体会
算法实验心得体会在进行算法实验的过程中，我收获了许多经验和体会。
首先，进行算法实验需要有良好的计划和准备。
在实验开始之前，我首先要了解所要实现的算法的原理和步骤，并做好详细的实验设计和实验方案。
这样可以帮助我更加清晰地理解算法的实现过程，并能够更好地进行实验。
其次，进行算法实验要有耐心和细心。
在实验过程中，往往会遇到各种各样的问题和困难。
有时候算法的实现可能会出现bug，有时候也会遇到一些不符合预期的结果。
这时候我不能急躁，要有耐心地去找出问题的原因并进行修正。
同时，我还要保持细心，不能因为一些细微的问题而忽略掉。
只有耐心和细心地进行实验，才能够获得准确而可靠的实验结果。
再次，进行算法实验需要具备较强的编程能力和算法分析能力。
在实现算法的过程中，我需要运用到各种编程语言和技巧，进行程序的设计和编码。
同时，在实验过程中要使用到很多算法和数据结构的知识，需要进行算法时间复杂度和空间复杂度的分析，从而找到最优的算法实现方法。
只有具备较强的编程能力和算法分析能力，才能够高效地进行算法实验。
最后，进行算法实验需要进行合理的实验结果分析和总结。
在实验结束之后，我需要对实验结果进行统计和分析，找出其中的规律和问题，并进行总结和归纳。
这有助于我对算法的理解和掌握，并能够为后续的实验和研究提供参考。
通过进行算法实验，我不仅学到了很多知识，也积累了实际操作的经验。
我深刻体会到了算法的重要性和应用的广泛性。
算法可以帮助我们解决各种问题，优化程序的性能，提高效率和准确性。
通过实践，我更加理解了算法和数据结构的基本原理和思想，提高了自己的实际能力和解决问题的能力。
总之，通过进行算法实验，我收获了很多，不仅提高了自己的编程技能和算法分析能力，而且也增加了对算法的理解和掌握。
对于以后的学习和工作，这些经验和体会无疑将会起到很大的帮助和作用。
我希望通过不断地学习和实践，不断提高自己的能力和水平，为将来的科研和工作做好充分的准备。
2024年编程实训心得体会范文（6篇）
2024年编程实训心得体会范文____年编程实训心得体会编程实训是我大学生活中最重要的一段经历之一。
在这一年的时间里，我通过实践和探索学到了许多宝贵的编程知识和技巧。
在这篇文章中，我将分享我在____年编程实训中的心得体会。
首先，我学会了如何高效地进行编程。
在编程实训中，每个人都面临着大量的编码任务和项目。
为了能够高效地完成任务，我学会了合理的时间管理和任务分配。
我学会了运用各种编程工具和技术来提高编码的速度和效率，比如使用代码片段和模板来自动化常见的编码任务，使用调试器来快速定位和解决问题等等。
通过这些实践，我不仅提高了编码的效率，还培养了自己的问题解决能力和团队协作能力。
其次，我学会了如何进行团队项目开发。
在编程实训中，我们经常需要和其他同学一起合作完成项目。
这对我来说是一个全新的挑战，因为我需要和不同背景和编程经验的人一起工作。
为了能够顺利地开展团队项目开发，我学会了有效的沟通和协调。
我学会了如何与团队成员进行良好的合作，如何根据各自的优势分配任务，如何进行有效的项目管理等等。
通过团队项目的实践，我不仅学会了团队合作的重要性，还培养了自己的领导能力和组织能力。
另外，我发现编程实训是一个不断学习和成长的过程。
在编程实训中，我们经常遇到各种各样的挑战和问题。
有时候，我们可能会遇到自己从未碰到过的技术难题，有时候，我们可能会陷入困境无法找到解决的方法。
然而，正是这些挑战和问题，推动着我不断学习和成长。
在面对困难时，我学会了不怕困难，勇于尝试和探索。
我学会了如何从错误和失败中吸取教训，不断完善自己的编程能力。
通过这个过程，我真正理解了“编程没有捷径”这句话的含义，也培养了自己的耐心和毅力。
此外，编程实训还让我对软件工程有了更深刻的了解。
在编程实训中，我们不仅仅是简单地编写代码，还需要设计和实现整个软件系统。
我们需要进行需求分析、系统设计、测试和维护等各个阶段的工作。
通过亲身参与这些工作，我深刻体会到了软件开发的复杂性和挑战性。
遗传算法学习心得体会
遗传算法学习心得体会篇一：遗传算法学习心得基本概念遗传算法(Genetic Algorithms, GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。
它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留一组候选解，并按某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合，产生新一代的候选解群，重复此过程，直到满足某种收敛指标为止。
GA的组成:（1）编码（产生初始种群）（2）适应度函数（3）遗传算子（选择、交叉、变异）（4）运行参数编码基因在一定能够意义上包含了它所代表的问题的解。
基因的编码方式有很多，这也取决于要解决的问题本身。
常见的编码方式有：（1）二进制编码，基因用0或1表示（常用于解决01背包问题）如：基因A：00100011010 (代表一个个体的染色体)（2）互换编码（用于解决排序问题，如旅行商问题和调度问题）如旅行商问题中，一串基因编码用来表示遍历的城市顺序，如：234517986，表示九个城市中，先经过城市2，再经过城市3，依此类推。
（3）树形编码（用于遗传规划中的演化编程或者表示）如,问题：给定了很多组输入和输出。
请你为这些输入输出选择一个函数，使得这个函数把每个输入尽可能近地映射为输出。
编码方法：基因就是树形结构中的一些函数。
（4）值编码（二进制编码不好用时，解决复杂的数值问题）在值编码中，每个基因就是一串取值。
这些取值可以是与问题有关任何值：整数，实数，字符或者其他一些更复杂的东西。
适应度函数遗传算法对一个个体（解）的好坏用适应度函数值来评价，适应度函数值越大，解的质量越好。
适应度函数是遗传算法进化过程的驱动力，也是进行自然选择的唯一标准，它的设计应结合求解问题本身的要求而定。
如TSP问题，遍历各城市路径之和越小越好，这样可以用可能的最大路径长度减去实际经过的路径长度，作为该问题的适应度函数。
遗传算子——选择遗传算法使用选择运算来实现对群体中的个体进行优胜劣汰操作：适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大；适应度低的个体，被遗传到下一代群体中的概率小。
c语言学习心得c语言程序设计心得2c语言程序设计课程设计心得体会(7篇)
c语言学习心得c语言程序设计心得2c语言程序设计课程设计心得体会(7篇)推举c语言学习心得c语言程序设计心得2(推举)一由于是英文版，所以读起来很流畅，丝毫没有中文翻译书籍蹩脚的感觉。
下面说说我读这本书的感受，和我个人对c#的一点看法。
这本书是一本入门书籍，读这本书根本不需要什么根底学问，对编程一点都不懂的人也可以看，适合入门用。
但假如有肯定的编程根底，特殊是面对对象，或以前具有window native编程阅历，或web编程阅历，sql server阅历，读起来就很快，我用了一个星期的时间，便读完了，将书中的练习都在自己的机器上实现了一遍。
对书中的内容不能说100%，至少90%都有了肯定的了解。
下面说一下我之前的阅历：由于我之前有肯定的c语言编程阅历(谭浩强的c语言那本书，全部题目都拿下)c++阅历(c++primer把握大局部内容，并把握了c++的高级内容，比方模板库，泛型编程，抽象类，虚函数，多重继承，自己实现过一些简单的类，比方大数类，计算1万的阶乘等)肯定的算法和编程阅历(学习了简洁的算法，在oj上ac过肯定数量的题目(约100多题))java阅历(约一个月，主要通过视频教学学习了一些内容)web编程阅历(了解html， css， xml ，ajax，php，tomcat，可以写一些简洁的php页面，jsp页面等)访问数据库(了解sql语言(特地看完了《head first sql》英文版，对于高级查询，合并查询等比拟高级的sql内容有肯定的了解) 有一些vc阅历(编写过简洁的图像处理程序，变色，腐蚀，膨胀算法)，对mfc的框架初步了解。
win32 阅历(可以直接调用win32 sdk写一些简洁的程序) 肯定的英文阅历(cet6，读过一些英文原版的技术书籍和文献)之前对c#有肯定的了解，用c#写过一些win form。
之所以总结自己的阅历，是由于有人可能不信任我能一个星期读完这本厚厚的英文技术书籍，并完成里面的练习。
学习算法的心得体会
学习算法的心得体会篇一：计算智能学习心得体会计算智能学习心得体会本学期我们水利水电专业开了“计算智能概论”这门课，有我们学院的金菊良教授给我们授课，据说这门课相当难理解，我们课下做了充分的准备，借了计算智能和人工智能相关方面的书籍，并提前了解了一点相关知识，我感觉看着有点先进，给我们以往学的课程有很大区别，是一种全新的概念和理论，里面的遗传算法、模糊集理论、神经网络更是闻所未闻，由于课前读了一些书籍，我以为课堂上应该能容易理解一点，想不到课堂上听着还是相当玄奥，遗传算法还好一点，因为高中学过生物遗传，遗传算法还能理解一点。
像模糊集理论神经网络便不知所云了。
虽然金老师讲课生动形象，幽默风趣，而且举了好多实际的例子，但有一些理论有点偏难。
计算智能(Computational Interlligence，简称CI)并不是一个新的术语，早在1988年加拿大的一种刊物便以CI为名。
1992年，美国学者在论文《计算智能》中讨论了神经网络、模式识别与智能之间的关系，并将留能分为生物智能、人工智能和计算智能三个层次。
1993年，Bob Marks 写了一篇关于计算留能和人工留能区别的文章，并在文中给出了对CI的理解。
1994年的国际计算智能会议(WCCL)的命名就部分地源于Bob的文章，这次IEEE会议特国际神经网络学会(NNC)发起的神经网络(ICNN)、模糊系统(FuZZ)和进化计算(ICEc)三个年度性会议合为一体，并出版了名为《计算智能》的论文集。
此后，CI这个术语就开始被频繁地使用，同时也出现了许多关于CI的解释。
1992年，James C .Bezdek提出，CI是依靠生产者提供的数字、数据材料进行加工处理，而不是依赖于知识；而AIglJ必须用知识进行处理．1994年，James在F1orida，Orlando，IEEE WCCI会议上再次阐述他的观点，即智能有三个层次：(1)生物智能(Biological Intelligence，简称BI)，是由人脑的物理化学过程反映出来的，人脑是有机物，它是智能的基础。
c++程序设计心得体会6篇_c++学习心得体会范文.doc
c++程序设计心得体会6篇_c++学习心得体会范文c++程序设计心得体会6篇_c++学习心得体会范文c++程序设计心得体会篇一时间过的真快，一晃眼的功夫，C++实习就要结束了，虽然只是短短的10天，但带给我的却很多。
首先，我先简单回顾一下自己在这一段时间的经历。
实习是从31号开始的，经过短短的一上午的辅导，我就开始了自己的任务，每个人必做的第一题最优直线平差、自己选的第六题秩亏网平差和一个临时加的水准路线与三角高程相对定权问题的处理。
说实话，虽说自己利用空闲的时间看了一本C++的教程，对书本上的知识有所补充，对一些知识点相对理解加深了一些，但是如果真正上机编程的话，还是有点小心虚。
俗话说：熟能生巧;在老师的激励下，我对自己的本次实习充满信心与期待。
我的实习的真正开始算是第二天吧，也就是元旦放假第一天，因为天气比较冷所以就呆在宿舍在自己的电脑上先小试身手，不管做什么东西，都要有一个好的基础，MAT类和adj类算是测绘程序设计的一个非常重要的辅助工具吧，几乎每个程序都要涉及，于是我就用了一天的时间将MAT.h 头文件读了一遍，尽管求逆inverse()函数和求矩阵的秩R()函数没有看懂，但其具体在什么地方用，和其他的一些程序算是有一定的掌握，然后就分析题目，慢慢做吧。
万事开头难，古人真是睿智。
最优直线的问题，题目看了好几遍，相关的一些老师的程序也读了几次，感觉还是没法下手，也许感觉这东西不靠谱，它有时候会挡住你前进的路，而你只能靠着这种感觉原地踏步，重要的是摒弃它，踏出你的第一步。
算了，硬着头皮踏出犹豫的第一步，先建个Myline的类，然后把能想到的数据成员与成员函数加进去，然后在做定义。
就这样磕磕绊绊地、边写边参考老师的程序，我的程序算是有了几个大块了，file_in_Myline(char *)，file_out_Myline(char *)，Myline_adj()，为了实现文件能够成功的调用，我又尝试着加入了Creat_Myline_file(char *)函数，通过屏幕上提示创建自己的文件，然后有直接调用file_in_Myline(char *)函数直接应用，为了尽量减少在main()函数中的处理，最后有加入了联系file_in_Myline(char *)和file_out_Myline(char *)的file_Myline(char *,char*)函数，然后其他数据成员根据需要往类中添加。
数据结构与算法课程设计 心得体会 学习体会
数据结构与算法课程设计心得体会学习体会作为一名计算机科学专业的学生，在学习过程中，了解数据结构与算法是非常重要的。
因此，我在学习过程中选修了中国数据结构与算法课程设计，通过这门课程，我的学习获得了许多益处。
首先，我学习了许多数据结构的基础知识，比如链表、二叉树和图等等。
这些基础知识对于软件开发来说是至关重要的，可以用来解决现实世界的问题。
我们在学习过程中还学习了这些数据结构如何在内存中存储，以及如何使用它们来解决复杂的问题。
在接下来的学习过程中，我们还学习了一些算法，比如搜索和排序算法。
这些算法可以在许多领域用于解决各种问题，例如在网站开发中，排序算法可以用于快速检索和呈现数据。
其次，我还学习了编程技能。
配合学习数据结构和算法，我深入了解了 C++ 语言的语法特性，以及如何将它们用于实际编程过程中。
这门课程的一个具体实例是，在实现不同数据结构的过程中，我学会了如何设计类和使用类来解决问题。
通过完成数据结构和算法的课程设计，我还提高了我的问题解决能力。
通过独立思考和尝试不同的方法，我学习了如何在解决问题时提出最有效的解决方案。
通过课后阅读和编程实践过程中的挑战，我还学会了如何有效地满足不同类型的客户需求，并找到适合他们的解决方案。
最后，我学习了如何与团队协作。
在实现数据结构和算法的过程中，我学会了如何与同学共同解决问题，如何有效地分享任务，并根据个人能力进行分配。
在这个过程中，我认识到了团队协作的重要性，以及如何在团队中发挥自己的最大价值。
总而言之，中国数据结构与算法课程设计为我提供了宝贵的知识和经验。
通过学习这一过程，我学会了许多有用的技能和知识，并提高了自己的问题解决能力和协作能力。
我相信这些技能和知识将在今后的求职过程中大有用处，同时，在我的日常生活中也将成为一个巨大的帮助。
(完整word版)算法设计与分析课程的心得体会
《算法设计与分析》课程的心得体会以最少的成本、最快的速度、最好的质量开发出合适各种各样应用需求的软件，必须遵循软件工程的原则，设计出高效率的程序。
一个高效的程序不仅需要编程技巧，更需要合理的数据组织和清晰高效的算法。
这正是计算机科学领域里数据结构与算法设计所研究的主要内容。
一些著名的计算机科学家认为，算法是一种创造性思维活动，并且处于计算机科学与技术学科的核心。
在计算机软件专业中算法分析与设计是一门非常重要的课程，很多人为它如痴如醉。
很多问题的解决，程序的编写都要依赖它，在软件还是面向过程的阶段，就有程序=算法+数据结构这个公式。
算法的学习对于培养一个人的逻辑思维能力是有极大帮助的，它可以培养我们养成思考分析问题，解决问题的能力。
如果一个算法有缺陷，或不适合某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。
不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。
一个算法的优劣可以用空间复杂性和时间复杂度来衡量。
算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。
计算机系统中的操作系统、语言编译系统、数据库管理系统以及各种各样的计算机应用系统中的软件，都必须使用具体的算法来实现。
算法设计与分析是计算机科学与技术的一个核心问题。
因此，学习算法无疑会增强自己的竞争力，提高自己的修为，为自己增彩。
那么，什么是算法呢？算法是指解决问题的方法或过程。
算法满足四个性质，即输入、输出、确定性和有限性。
为了了解算法，这个学期马老师带我们走进了算法的世界。
马老师这学期提出不少实际的问题，以及解决问题的算法。
我在此只说比较记忆深刻的问题，即0-1背包的问题。
0-1背包问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。
问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。
首先，0-1背包问题具有最优子结构性质和子问题重叠性质，适于采用动态规划方法求解。
计算方法实验心得体会(专业13篇)
计算方法实验心得体会（专业13篇）计算机实验心得体会一学期的计算机网络实验课结束了。
通过这一学期的学习，使得自己在计算机网络这一方面有了更多的了解，更深刻的体会，对计算机网络也有了更多的兴趣。
大家在一起对计算机基础教学中、培训中的一些问题进行了探讨、相互间受到许多启发。
特别是每一次实验课，以团队为基础进行试验。
这样不仅能使我们快速完成实验，而且培养了团队合作的精神。
当实验过程中，不同人扮演不同的角色时，还可以分享实验心得，这样起到了互补的作用。
我们学习了：双绞线的制作与测试，我们认识了局域网中几种网线及其各自的特点；学会了用双绞线制作网线；学习掌握了路由器间背靠背的连接方法，路由器的工作原理等；交换机的工作原理、交换技术和vlan作用；alc配置；配置虚拟网等等的内容。
计算机网络实验，我们熟悉了解路由器的基本作用和基本功能。
了解代理服务的概念和掌握配置代理服务器的'方法和过程。
体会到协作学习的一些理念。
希望以后还会有机会再去接触计算机网络实验这门课程，也希望能从中得到更多的启示，并希望这门课的老师越讲越好，这门课越来越好。
计算机网络课程的实验不同于以前做过的c语言上机实验和数据结构上机实验，后两者都是编程的，要求的是个人对基础知识的掌握和熟练的应用，简单地说就是一个人的战场。
而计算机网络课程则是一门操作性很强的课程，很多时候它更要求我们注重团队之间的交流与配合，而不是独自完成。
第一次实验是双绞线的制作，通过这个实验让我学到了如何制作双绞线，也是我大学期间第一次做操作性这么强的实验。
以前的实验都是编程，而这一次的实验却是完完全全地让我们自己动手。
剥皮—排序—理直—剪齐—插入—压线，虽然实验过去了有一段时间，但是还是能清楚地记得做法。
虽然最后我们的实验没有成功，但是这并不代表我们没有收获。
第二次的实验是linux的使用与dns服务器的配置与管理。
在课堂上，由于机子的问题，linux不能成功打开。
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算法设计心得体会算法设计与分析学习心得班级：物联网1201 姓名：刘潇学号：29一、实验内容：这学期的算法与设计课，老师布置了这四个问题，分别是货郎担问题，动态生成二维数组，对话框下拉列表，排序问题。
二、学习掌握：基本程序描述：货郎担问题：货郎担问题属于易于描述但难于解决的著名难题之一，至今世界上还有不少人在研究它。
货郎担问题要从图g的所有周游路线中求取具有最小成本的周游路线，而由始点出发的周游路线一共有！条，即等于除始结点外的n一1个结点的排列数，因此货郎担问题是一个排列问题。
货郎担的程序实现了利用穷举法解决货郎担问题，可以在城市个数和各地费用给定的情况下利用穷举法逐一计算出每一条路线的费用，并从中选出费用最小的路线。
从而求出问题的解费用矩阵：费用矩阵的主要内容是动态生成二维数组。
首先由键盘输入自然数，费用矩阵的元素由随机数产生，并取整，把生成的矩阵存放在二维数组中，最后把矩阵内容输出到文件和屏幕上。
它采用分支界限法，分支限界法的基本思想是对包含具有约束条件的最优化问题的所有可行解的解空间进行搜索。
该算法在具体执行时，把全部可行的解空间不断分割为越来越小的子集，并为每个子集内的解计算一个下界或上界。
动态生成二维n*n的数组程序利用指针表示数组的行和列，并逐一分配空间，在输入n的数值后，系统自动分配空间，生成n*n的数组，并产生随机数填充数组，最后将结果输入到指定文件中。
Mfc：在下拉列表框中添加内容程序，在下拉列表对应的函数中利用addstring添加需要的内容。
首先定义下拉列表框为ccombox型，并定义其属性名，利用addstring函数可以任意添加需要的内容。
a排序问题:快速排序的运行时间与划分是否对称有关，其最坏情况发生在划分过程中产生的两个区域分别包含n-1个元素和1个元素的时候。
其算法的时间复杂度为O(n 2),在最好的情况下每次划分的基准恰好为中值，可得其算法时间复杂度为O(n㏒n)。
算法的实现和理解和代码实现完全是两回事，想要完全掌握一种算法，需要动手实践，用代码实现，才能理解透彻，真正掌握。
b 对话框下拉列表：这个项目简单易懂，轻松实现。
三.疑问与总结：货郎担的问题，我认为穷举法相对比而言是比较初级的方法，费时耗力，适合在练习时选用，但是在实际问题中不建议采用。
克鲁斯卡尔或者普里姆算法求取最小生成树的方法来解决货郎担的问题是更适合现实解决问题的。
我认为程序可以用switch函数来将函数分成几个部分更人性化，比如分为解决问题的的选项，输出结果选项，退出程序选项等。
再有就是费用矩阵的值可以从文件中读取，而结果也可以直接放在指定文件中，这样在实际应用中比较广泛。
动态生成二维数组的程序我认为如果按照规范性，我的方法是中规中矩的，毕竟再向下延伸，生成三维的数组，需要三层的指针来实现。
但是就程序的简化程度和计算机处理时间来说，我认为这样双层指针的算法有些太占用内存，毕竟要给行和列各分配n个空间。
我通过与同学的交流，我发现可以用1位数组来实现二维的n*n的数组。
首先分配n*n 的空间，然后通过循环在一行的数据达到n时自动换行。
这样程序得到了一定的简化，并且减少了一定的内存使用。
我认为这种方法是比较贴合实际的。
四.心得体会在计算机软件专业中，算法分析与设计是一门非常重要的课程，很多人为它如痴如醉。
很多问题的解决，程序的编写都要依赖它，在软件还是面向过程的阶段，就有程序=算法+数据结构这个公式。
算法的学习对于培养一个人的逻辑思维能力是有极大帮助的，它可以培养我们养成思考分析问题，解决问题的能力。
如果一个算法有缺陷，或不适合某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。
不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。
一个算法的优劣可以用空间复杂性和时间复杂度来衡量。
算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。
计算机系统中的操作系统、语言编译系统、数据库管理系统以及各种各样的计算机应用系统中的软件，都必须使用具体的算法来实现。
算法设计与分析是计算机科学与技术的一个核心问题。
因此，学习算法无疑会增强自己的竞争力，提高自己的修为，为自己增彩。
算法分析与设计学习总结题目：算法分析与设计学习总结学院信息科学与工程学院专业届次学生姓名学号二○一三年一月十五日算法分析与设计学习总结本学期通过学习算法分析与设计课程，了解到：算法是一系列解决问题的清晰指令，代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。
算法能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。
如果一个算法有缺陷，或不适合某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。
不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。
一个算法的优劣可以用空间复杂性和时间复杂度来衡量。
算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。
计算机系统中的操作系统、语言编译系统、数据库管理系统以及各种各样的计算机应用系统中的软件，都必须使用具体的算法来实现。
算法设计与分析是计算机科学与技术的一个核心问题。
设计的算法要具有以下的特征才能有效的完成设计要求，算法的特征有：有穷性。
算法在执行有限步后必须终止。
确定性。
算法的每一个步骤必须有确切的定义。
输入。
一个算法有0个或多个输入，作为算法开始执行前的初始值，或初始状态。
输出。
一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。
没有输出的算法是毫无意义的。
可行性。
在有限时间内完成计算过程。
算法设计的整个过程，可以包含对问题需求的说明、数学模型的拟制、算法的详细设计、算法的正确性验证、算法的实现、算法分析、程序测试和文档资料的编制。
算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法和并行算法。
经典的算法主要有：1、穷举搜索法穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验，bing从中找出那些符合要求的候选解作为问题的解。
穷举算法特点是算法简单，但运行时所花费的时间量大。
有些问题所列举书来的情况数目会大得惊人，就是用高速计算机运行，其等待运行结果的时间也将使人无法忍受。
我们在用穷举算法解决问题是，应尽可能将明显不符合条件的情况排除在外，以尽快取得问题的解。
2、迭代算法迭代法是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题的过程，为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法。
迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。
设方程为f(x)=0,用某种数学方法导出等价的形式x=g(x),然后按以下步骤执行：选一个方程的近似根，赋给变量x0。
(2) 将x0的值保存于变量x1，然后计算g(x1),并将结果存于变量x0。
当x0与x1的差的绝对值还小于指定的精度要求时，重复步骤的计算。
若方程有根，并且用上述方法计算出来的近似根序列收敛，则按上述方法求得的x0就认为是方程的根。
3、递推算法递推算法是利用问题本身所具有的一种递推关系求问题解的一种方法。
它把问题分成若干步，找出相邻几步的关系，从而达到目的。
4、递归算法递归算法是一种直接或间接的调用自身的算法。
能采用递归描述的算法通常有这样的特征：为求解规模为n的问题，设法将它分解成规模较小的问题，然后从这些小问题的解方便地构造出大问题的解，并且这些规模较小的问题也能采用同样的分解和综合方法，分解成规模更小的问题，并从这些更小问题的解构造出规模较大问题的解。
特别的，当规模n=0或1时，能直接得解。
递归算法解决问题的特点有：递归就是在过程或函数里调用自身在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口递归算法解题通常显得很简洁，但递归算法解题的运行效率较低在递归调用的过程中系统为每一层的返回点、局部变量等开辟堆栈来存储。
举例如下：Fibonacci数列int fib[50]; //采用数组保存中间结果void fibonacci(int n){fib[0] = 1;fib[1] = 1;for (int i=2; i fib[i] = fib[i-1]+fib[i-2];}5、分治算法分治算法是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题，直到最后子问题可以简单地直接求解，原问题的解即子问题解的合并。
如果原问题可分割成k个子问题，且这些子问题都可解，并可利用这些子问题的解求出原问题的解，那么这种分治法就是可行的。
由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式，这就为使用递归技术提供了方便。
在这种情况下，反复应用分治手段，可以使子问题与原问题类型一致而其规模却不断缩小，最终使子问题缩小到很容易直接求出其解。
这自然导致递归过程的产生。
分治与递归像一对孪生兄弟，经常同时应用在算法设计之中，并由此产生许多高效算法。
分治策略的算法设计模式Divide_and_Conquerif (|P|＜＝n0 ) return adhoc(P)；divide P into smaller substances P1，P2，…，Pk；for (i＝1; i＜＝k; k＋＋)yi＝Divide-and-Conquer //递归解决PiReturn merge //合并子问题}6、贪心算法贪心算法也称贪婪算法。
它在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。
它不从整体最优上考虑，所得出的仅是在某种意义上的局部最优解。
贪心算法的基本思路如下：建立数学模型来描述问题把求解的问题分成若干个子问题对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解把子问题的局部最优解合成原来问题的一个解贪心算法的一般流程:Greedy(A){S={ }; //初始解集合为空集while (not solution(S)) //集合S没有构成问题的一个解x = select(A); //在候选集合A中做贪心选择if feasible(S, x) //判断集合S中加入x后的解是否可行S = S+{x};A = A-{x};}return S;｝候选集合A：问题的最终解均取自于候选集合A。
解集合S：解集合S不断扩展，直到构成满足问题的完整解。
解决函数solution：检查解集合S是否构成问题的完整解。
选择函数select：贪心策略，这是贪心算法的关键。
可行函数feasible：解集合扩展后是否满足约束条件。
7、动态规划算法动态规划算法是一种在数学和计算机科学中用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。
其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。
动态规划算法的步骤(1)找出最优解的性质，并刻画其结构特征；(2)递归地定义最优值；(3)以自底向上的方式计算出最优值；(4)根据算法最优值时得到的信息，构造一个最优值。