《算法与数据结构》PPT课件
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数据结构与算法.ppt
A
B
A
B
C C D E D
图7.1 无向图G1
图7.2 有向图G2
2. 有向图
在一个图中，如果连接任意2个顶点的是一条弧 <vi ,vj>，即顶点之间的连线是有方向的，则称该图为有 向图。对于弧<vi ,vj>，vi 被称为起点（弧尾），vj 被称 为终点（弧头）。如图7.2。 G1=(V1, E1) V1={A,B,C,D} E1={<A,B>, <A,C>, <C,D>, <D,A>, <D,C>}
1.2 图的相关术语
1. 无向图
在一个图中，如果连接任意2个顶点的是一条无向边 (vi ,vj)，即顶点之间的连线是无方向的，则称该图为无向 图。如图7.1。 G1=(V1, E1) V1={A,B,C,D,E} E1={(A,B), (A,D), (B,C), (B,E), (C,D), (C,E)}
数据结构
（数据结构及其算法）
冯耀霖
Chap 7
图
图的基本概念 概念
▲图的定义 ▲图的相关术语 ▲图的基本操作
图（graph）是一种复杂的数据结构，它能够为解 决许多具体问题提供非常理想的非数值数学模型。当今， 图结构已广泛应用于计算机科学、系统工程、管理工程、 通信与网络理论、自动控制、运筹学以至社会科学等诸 多学科。 图形结构所研究的图并非生活中所说的图画或地图， 而是用一些点和线来表示事物之间关系的某种抽象模型， 本质上是数据集合与其上关系的图形表示。
7. 权（weight）
与图的边或弧相关的数值，用于表示从一个顶点到另 一个顶点的距离、所需的时间或花费的代价等。
图7.3 彼得森图
《数据结构与算法 》课件
人工智能领域中，数据结构对于机器学习、深度学习等算法的效率至关重要。例如，使用决策树、神经网络等数据结构进行分类、预测等任务。
数据结构在人工智能中的优化可以提升算法的效率和准确性，例如通过使用哈希表实现快速特征匹配，提高图像识别速度。
THANK YOU
定义与分类
添加边、删除边、查找路径等。
基本操作
图中的边可以是有方向的，也可以是无方向的。节点之间可以有多种关系，如邻接、相连等。
特性
社交网络、交通网络、路由协议等。
应用场景
05
排序与查找算法
冒泡排序：通过重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
详细描述
链表的优势在于可以动态调整大小，插入和删除操作仅需修改指针，时间复杂度为O(1)。但链表访问特定元素需要从头部遍历，效率较低。
VS
栈和队列是特殊的线性数据结构，它们遵循特定的操作规则。栈遵循后进先出（LIFO）原则，队列遵循先进先出（FIFO）原则。
详细描述
栈用于保存按照后进先出顺序访问的数据元素，常见的操作有压栈、弹栈和查看栈顶元素。队列用于保存按照先进先出顺序访问的数据元素，常见的操作有入队、出队和查看队首元素。
03
线性数据结构
数组是线性数据结构中的基本形式，它以连续的内存空间为基础，用于存储固定长度的同类型元素。
数组具有固定的长度，可以通过索引直接访问任意元素。它适合于需要快速访问数据的场景，但插入和删除操作需要移动大量元素，效率较低。
详细描述
总结词
总结词
链表是一种线性数据结构，它通过指针链接各个节点，节点包含数据和指向下一个节点的指针。
数据结构在人工智能中的优化可以提升算法的效率和准确性，例如通过使用哈希表实现快速特征匹配，提高图像识别速度。
THANK YOU
定义与分类
添加边、删除边、查找路径等。
基本操作
图中的边可以是有方向的，也可以是无方向的。节点之间可以有多种关系，如邻接、相连等。
特性
社交网络、交通网络、路由协议等。
应用场景
05
排序与查找算法
冒泡排序：通过重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
详细描述
链表的优势在于可以动态调整大小，插入和删除操作仅需修改指针，时间复杂度为O(1)。但链表访问特定元素需要从头部遍历，效率较低。
VS
栈和队列是特殊的线性数据结构，它们遵循特定的操作规则。栈遵循后进先出（LIFO）原则，队列遵循先进先出（FIFO）原则。
详细描述
栈用于保存按照后进先出顺序访问的数据元素，常见的操作有压栈、弹栈和查看栈顶元素。队列用于保存按照先进先出顺序访问的数据元素，常见的操作有入队、出队和查看队首元素。
03
线性数据结构
数组是线性数据结构中的基本形式，它以连续的内存空间为基础，用于存储固定长度的同类型元素。
数组具有固定的长度，可以通过索引直接访问任意元素。它适合于需要快速访问数据的场景，但插入和删除操作需要移动大量元素，效率较低。
详细描述
总结词
总结词
链表是一种线性数据结构，它通过指针链接各个节点，节点包含数据和指向下一个节点的指针。
第一讲 数据结构和算法优秀课件
2. 树结构：每个数据元素只有一个前驱数据元素，可有零 个或若干个后继数据元素。
3. 图结构：每个数据元素可有零个或若干个前驱数据元素， 零个或若干个后继数据元素。
基本概念和术语
数据(Data): 所有能被输入到计算机中，且能被计算机
处理的符号的集合。它是数据机构最基本的概念。
数据元素: 是数据(一个集合)中的一个“个体”
❖算法的定义、特性以及描述规则；
❖时间复杂度、空间复杂度的定义以及 评价规则。
计算机的用途？
？
计算机的用途？
早期： 主要用于数值计算。
p后来： 处理逐渐扩大到非数值计算领域（能
处理多种复杂的具有一定结构关系的数据 ）。
数值计算
数值计算的关键是：如何得出数学模型(方程)？ —— 分析问题，从中提取操作的对象，根据操作 对象间的关系，用数学语言表示。 比如：y = x2
楼层交换机 楼层交换机 楼层交换机 楼层交换机 楼层交换机
楼层交换机
图1.2 某校园网交换机之间的层次关系示意图
❖ 【例1.3】计算机某磁盘（以C盘为例）目录结构如图1.3所示，该 磁盘的根目录下有四个子目录（USER、WINDOWS、 DOWNLOAD、WMPUB），每个子目录下面又设有两个子目录， 他们之间形成了一种层次关系，这就形成一种树形结构（也称为层次 结构），每个目录都称作该结构中的结点，结点之间形成了一对多的 关系。
❖1.1 线性结构
❖ 1．通过对交换机信息分析，引入线性结构
❖ 该学校校园网的交换机信息列表如表1.1所示。通过该表可以看出， 每个交换机的信息构成了一个整体，而这些交换机信息又构成了一个 整体，而单纯从这些信息角度看，它构成一种顺序关系，称其为线性
结构。
3. 图结构：每个数据元素可有零个或若干个前驱数据元素， 零个或若干个后继数据元素。
基本概念和术语
数据(Data): 所有能被输入到计算机中，且能被计算机
处理的符号的集合。它是数据机构最基本的概念。
数据元素: 是数据(一个集合)中的一个“个体”
❖算法的定义、特性以及描述规则；
❖时间复杂度、空间复杂度的定义以及 评价规则。
计算机的用途？
？
计算机的用途？
早期： 主要用于数值计算。
p后来： 处理逐渐扩大到非数值计算领域（能
处理多种复杂的具有一定结构关系的数据 ）。
数值计算
数值计算的关键是：如何得出数学模型(方程)？ —— 分析问题，从中提取操作的对象，根据操作 对象间的关系，用数学语言表示。 比如：y = x2
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楼层交换机
图1.2 某校园网交换机之间的层次关系示意图
❖ 【例1.3】计算机某磁盘（以C盘为例）目录结构如图1.3所示，该 磁盘的根目录下有四个子目录（USER、WINDOWS、 DOWNLOAD、WMPUB），每个子目录下面又设有两个子目录， 他们之间形成了一种层次关系，这就形成一种树形结构（也称为层次 结构），每个目录都称作该结构中的结点，结点之间形成了一对多的 关系。
❖1.1 线性结构
❖ 1．通过对交换机信息分析，引入线性结构
❖ 该学校校园网的交换机信息列表如表1.1所示。通过该表可以看出， 每个交换机的信息构成了一个整体，而这些交换机信息又构成了一个 整体，而单纯从这些信息角度看，它构成一种顺序关系，称其为线性
结构。
算法与数据结构 ppt课件
说明： 1. 函数名的命名规则同变量一样，应“见名知意”; 2. 形式参数是用于在调用函数和被调用函数之间进行数据传
递的，因此也须进行类型说明。
long fac( int k) {
int i; long f=1; for(i=1;i<=k;i++)
f*=i; return (f); }
long fac(k) int k;
三、指针与指针变量
1、指针：简单地说，指针就是地址。二者是同一个 概念的两种说法。只不过指针更形象一些，就像一 个针一样，可以指向某个内存单元。
什么是指针变量呢？
2、指针变量：首先指针变量就是一个变量，和我们 以前所讲的其它变量没有本质区别。不同之处在于 这种变量中所存放的内容是地址。
变量的指针和指向变量的指针变量
2、说明 a. &既可作用于一般变量，也可作用于指针变量 b. * 只能作用于指针变量，*s等同于变量a。 c. 定义指针变量时的 * 与该处的含义不同 d. 优先级别相同。 e. 结合是自右向左方向结合。
结构体类型的定义
一、定义一个结构体的一般形式为：
struct 结构名
例如：
{
struct student
struct student s1, s2; /*变量定义*/
二、定义结构类型的同时定义结构变量 如： struct student
{ int num; char name[20]; char sex; int age; float score; char addr[30];
} s1, s2;
三、直接定义结构类型变量：
三、直接定义结构类型变量 定义的一般形式: struct { 成员表列 } 变量名表列;
递的，因此也须进行类型说明。
long fac( int k) {
int i; long f=1; for(i=1;i<=k;i++)
f*=i; return (f); }
long fac(k) int k;
三、指针与指针变量
1、指针：简单地说，指针就是地址。二者是同一个 概念的两种说法。只不过指针更形象一些，就像一 个针一样，可以指向某个内存单元。
什么是指针变量呢？
2、指针变量：首先指针变量就是一个变量，和我们 以前所讲的其它变量没有本质区别。不同之处在于 这种变量中所存放的内容是地址。
变量的指针和指向变量的指针变量
2、说明 a. &既可作用于一般变量，也可作用于指针变量 b. * 只能作用于指针变量，*s等同于变量a。 c. 定义指针变量时的 * 与该处的含义不同 d. 优先级别相同。 e. 结合是自右向左方向结合。
结构体类型的定义
一、定义一个结构体的一般形式为：
struct 结构名
例如：
{
struct student
struct student s1, s2; /*变量定义*/
二、定义结构类型的同时定义结构变量 如： struct student
{ int num; char name[20]; char sex; int age; float score; char addr[30];
} s1, s2;
三、直接定义结构类型变量：
三、直接定义结构类型变量 定义的一般形式: struct { 成员表列 } 变量名表列;
数据结构和算法PPT教学课件
(1)有且只有一个根结点
(2) 每个节点最多有一个前件,也最多有一个后件.
B 、线形表的顺序存储结构
是计算机中存储线形表的最简单的方法.
两个基本特点:
(1)线形表中所有元素所占的空间都是连续的
(2)线形表中各数据元素在存储空间中是按逻辑顺序
2020/12/10 依次存放的
5
3 、栈及基本运算
(1)栈的概念:
2、二叉树的特点 （1）在第K层上，最多有2k-1（K>=1）个结点
（2）深度为M的二叉树，最多有2M-1个结点（深度指层数）
（3）任何二叉树中，度为0的结点（叶子）总比度为2的结 点多一个
2（020/412）/10 具有n个结点的二叉树，深度至少为[lon2n]+1
9
3、完全二叉树和满二叉树 完全二叉树 是指最后一层外，每一层上的结点数均达到最大值， 在最后一层上只缺少右边的若干结点。 满二叉树 满二叉树是指除最后一层外，每一层上的所有结点有 两个子结点，则在第K层上有2k-1个结点，深度为m的 满二叉树有2m-1个结点。
特点: “先进先出” FIFO 或”后进后出” LILO
队列运算: 入队:从队尾插入 退队:从队头删除
2020/12/10
7
5 、线性链表
(1)概念: 线性表的链式存储结构称为线形链表.
(2)存储原理:
把存储结点分成两部分,第一部分存储数据元素,第二
部分存储下一元素的序号(即存储结点的地址).
(3)特点:
时间复杂度:是指执行算法所需要的计算工作量.
空间复杂度:是指执行算法所需要的内存空间.
存储空间包括:算法程序所占空间,输入原始数据所占空间
执行算法时需要的额外空间.
算法与数据结构讲课课件
1．了解和研究需要解决的问题，提出适当的计 算模型并列出解决问题的方法和步骤
2．模型一旦建立起来，就要选择合适的算法， 并将解题步骤表述出来
3．用计算机语言将步骤转化为计算机可以“读 懂”的计算机程序，即所谓的“编程”
4．进行测试和修改
本章着重讨论解决问题的核心--算法以及 算法的处理对象--数据的结构
递推法
所谓递推法，它的数学公式也是递归的 （如：f(n)=n!=n*(n-1)!=n*f(n-1) ）。只是 在实现计算时迭代方向相反。从给定边界 出发逐步迭代到达指定计算参数。它不需 反复调用自己（节省了很多调用参数匹配 开销），效率较高
递推操作是提高递归函数执行效率最有效 的方法，科技计算中最常见
5x+3y+z/3=100
三层循环嵌套
迭代法
重复同样步骤，可以逐次求得更精确的值。这一 过程即为迭代过程
使用迭代法构造算法的基本方法是：首先确定一 个合适的迭代公式，选取一个初始近似值以及解 的误差，然后用循环处理实现迭代过程，终止循 环过程的条件是前后两次得到的近似值之差的绝 对值小于或等于预先给定的误差。并认为最后一 次迭代得到的近似值为问题的解。这种迭代方法 称为逼近迭代
常用流程图符号
开始
结束
(a) 起止框、连接框
A A
输入a,b
(b) 输入输出框
N>10 true
false
(c) 判断框
i+1→i
N为正整数
(d) 处理框
(e) 注释框
(f) 流向线
流程图简明直观、便于交流
N-S图
Nassi和Shneiderman提出了一种符合结构化程序设 计原则的图形描述工具，叫做盒图，也叫做N-S图
2．模型一旦建立起来，就要选择合适的算法， 并将解题步骤表述出来
3．用计算机语言将步骤转化为计算机可以“读 懂”的计算机程序，即所谓的“编程”
4．进行测试和修改
本章着重讨论解决问题的核心--算法以及 算法的处理对象--数据的结构
递推法
所谓递推法，它的数学公式也是递归的 （如：f(n)=n!=n*(n-1)!=n*f(n-1) ）。只是 在实现计算时迭代方向相反。从给定边界 出发逐步迭代到达指定计算参数。它不需 反复调用自己（节省了很多调用参数匹配 开销），效率较高
递推操作是提高递归函数执行效率最有效 的方法，科技计算中最常见
5x+3y+z/3=100
三层循环嵌套
迭代法
重复同样步骤，可以逐次求得更精确的值。这一 过程即为迭代过程
使用迭代法构造算法的基本方法是：首先确定一 个合适的迭代公式，选取一个初始近似值以及解 的误差，然后用循环处理实现迭代过程，终止循 环过程的条件是前后两次得到的近似值之差的绝 对值小于或等于预先给定的误差。并认为最后一 次迭代得到的近似值为问题的解。这种迭代方法 称为逼近迭代
常用流程图符号
开始
结束
(a) 起止框、连接框
A A
输入a,b
(b) 输入输出框
N>10 true
false
(c) 判断框
i+1→i
N为正整数
(d) 处理框
(e) 注释框
(f) 流向线
流程图简明直观、便于交流
N-S图
Nassi和Shneiderman提出了一种符合结构化程序设 计原则的图形描述工具，叫做盒图，也叫做N-S图
《数据结构与算法》PPT课件
//按增量序列dlta[0…t-1]对顺序表L作Shell排序
for(k=0；k<t；++k)
dk值依次装在dlta[t]中
ShellSort(L，dlta[k])； //增量为dlta[k]的一趟插入排序
但链表无法“折半”！
折半插入排序的改进——2-路插入排序267
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15
折半插入排序的算法分析
• 折半查找比顺序查找快，所以折半插入排序 就平均性能来说比直接插入排序要快。
• 在插入第 i 个对象时，需要经过 log2i +1 次 关键码比较，才能确定它应插入的位置。因 此，将 n 个对象用折半插入排序所进行的关 键码比较次数为：n*log2n
精选课件ppt
10
例2：关键字序列T= （21，25，49，25*，16，08），
请写出直接插入排序的具体实现过程。 *表示后一个25
解：假设该序列已存入一维数组V[7]中，将V[0]作为缓冲或 暂存单元（Temp）。则程序执行过程为：
初态：
22410暂存59856*
021816
21156
2425951*
2459*
21445699*
49 08
0 123456
完成!
i=1 i=2 i=3 i=4 i=5 i=6
时间效率： O(n2)——因为在最坏情况下，所有元素的比较
次数总和为（0＋1＋…＋n-1)→O(n2)。其他情况
下还要加上移动元素的次数。
空间效率：O（1）——因为仅占用1个缓冲单元
算法的稳定性：稳定——因为25*排序后仍然在25的后面。
技巧：子序列的构成不是简单地“逐段分割”，而是将 相隔某个增量dk的记录组成一个子序列,让增量dk逐趟 缩短（例如依次取5,3,1），直到dk＝1为止。
《数据结构与算法 》课件
自然语言处理
自然语言处理中，数据结构用于表示句子、单词之间的关系，如依 存句法树。
计算机视觉
计算机视觉中的图像处理和识别使用数据结构来存储和操作图像信 息，如链表和二叉树。
算法在计算机科学中的应用
加密算法
加密算法用于保护数据的机密性和完整性，如 RSA算法用于公钥加密。
排序算法
排序算法用于对数据进行排序，如快速排序和归 并排序广泛应用于数据库和搜索引擎中。
归并排序
将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。
查找算法
线性查找：从数据结构的一端开始逐 个检查每个元素，直到找到所查找的 元素或检查完所有元素为止。
二分查找：在有序数据结构中查找某 一特定元素，从中间开始比较，如果 中间元素正好是要查找的元素，则搜 索过程结束；如果某一特定元素大于 或者小于中间元素，则在数组大于或 小于中间元素的那一半中查找，而且 跟开始一样从中间元素开始比较。如 果在某一步骤数组为空，则代表找不 到。这种搜索算法每一次比较都使搜 索范围缩小一半。
04
常见算法实现
排序算法
冒泡排序
通过重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复 地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
快速排序
通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据要小，然后再按 此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
数据结构在计算机科学中的应用
1 2
数据库系统
数据结构是数据库系统的基础，用于存储、检索 和管理大量数据。例如，B树和哈希表在数据库 索引中广泛应用。
自然语言处理中，数据结构用于表示句子、单词之间的关系，如依 存句法树。
计算机视觉
计算机视觉中的图像处理和识别使用数据结构来存储和操作图像信 息，如链表和二叉树。
算法在计算机科学中的应用
加密算法
加密算法用于保护数据的机密性和完整性，如 RSA算法用于公钥加密。
排序算法
排序算法用于对数据进行排序，如快速排序和归 并排序广泛应用于数据库和搜索引擎中。
归并排序
将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。
查找算法
线性查找：从数据结构的一端开始逐 个检查每个元素，直到找到所查找的 元素或检查完所有元素为止。
二分查找：在有序数据结构中查找某 一特定元素，从中间开始比较，如果 中间元素正好是要查找的元素，则搜 索过程结束；如果某一特定元素大于 或者小于中间元素，则在数组大于或 小于中间元素的那一半中查找，而且 跟开始一样从中间元素开始比较。如 果在某一步骤数组为空，则代表找不 到。这种搜索算法每一次比较都使搜 索范围缩小一半。
04
常见算法实现
排序算法
冒泡排序
通过重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复 地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
快速排序
通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据要小，然后再按 此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
数据结构在计算机科学中的应用
1 2
数据库系统
数据结构是数据库系统的基础，用于存储、检索 和管理大量数据。例如，B树和哈希表在数据库 索引中广泛应用。
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描 述
•类语言 类似高级语言的表示，例如类 PASCAL、 类C语言
软件
技术
插入排序
基础
软件
技术
基础
Insertion-Sort(A)
1 for j = 1 to n-1
2
key = A[j]
3
i = j-1
4
while i >= 0 and A[i] > key
5
A[i+1] =性 算法中的每一个指令比须有明确的含义， 不能有二义性；
可行性 算法中描述的操作都是可通过已经实现的 基本运算、执行有限次实现的；
输入 一个算法应有0个或多个输入；
输出 一个算法应有1个或多个输出。
软件
技术
基础
算法的表示
•自然语言
算 法 的
•流程图 特定的表示算法的图形符号
•伪语言 包括程序设计语言的三大基本结构及 自然语言的一种语言
for(j =1; j<=i; j++) d[i][j]=data[i][j]+1;
软件
技术
基础
问题规模与时间复杂度的关系
• 一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数 f(n)，算法的时间复杂度也因此记做
<math>T(n)= \mathcal{O}(f(n))</math>
• 因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间 的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进 时间复杂度（Asymptotic Time Complexity ）。
结信构息模管型理结—点—和二边维代数表据运表算处理和输入/输出状态。
下 棋—— 人工智能(树型结构) 交通管理—— 最佳道路选择(图型结构)
软件
技术 4.2 常用算法结构分析
基础
（一）基本算法
算 （二）数据结构的算法
法 （三）数论与代数算法
的 （四）计算几何的算法
软件
技术
4.1算法及其表示
基础
算法通俗
说法
算法就是一种解题的方法，是解题过程的精确描述。
算法是由若干条指令组成的有穷序列。即由有限条可 完全执行的，有确切含义的指令（或命令，语句）所 构成。
算法严格 说法
软件
技术
算法五大特征
基础
有穷性 一个算法必须总是在执行有穷步后结束， 且每一步都可在有穷时间内完成；
位一般规定为一个简单变量（如整型、实型
等）所占存储空间的大小；时间单位则一般
规定为执行一个简单语句（如赋值语句、判
断语句等）所用时间。
软件
技术
基础
时 间 复 杂 度 表 示
通常用“阶”“O（数量级）”来表示。 常见的时间复杂度有：
O（1）常数阶； O（logn）对数阶； O（n）线性阶； O（n＾2）平方阶。 例如： for(i=1; i<=n; i++)
求得时间和空间的统一、折中。
软件
技术
算法的复杂性
基础
时间复杂度
一空个间算复法杂花度费的时间与算法中语句的执行次数 成正比，计算一个算法的时间复杂度一般用语 句空问执间题行复的次杂规数度模的是数指量算级法来在衡计量算。机内执行时所占用 数的据内结存构开中销数规据模元。素但个一数般n称讨论为问的题是除的规正模常，占当用 n不内时断存间变开或化销空时外间，的单语辅位句助下的存数执储据行单的次元量数规的也模多会。少变。化空。间单
章 4.3 数据结构及表示
2学时
内 4.4 常用数据结构及表示（表、树、图） 6学时
容 4.5 查找与排序
4学时
4.6 文件与文件操作
2学时
4.7 应用举例
2学时
软件
技术
算法历史小知识
基础
算法的中文名称出自周髀算经；而英文名称Algorithm 来自于 9世纪波斯数学家比阿勒.霍瓦里松的名字al-Khwarizmi，因为比 阿勒.霍瓦里松在数学上提出了算法这个概念。他写的书《aljabr w’al muqabalah》(代数学)演变成为现在中学的代数教科 书。Ad-Khwarizmi强调求解问题是有条理的步骤。如果他能活 到今天的话，他一定会被以他的名字而得名的方法的进展所感 动。
软件
技术
基础
第4章 算法与数据结构
16学时
软件
技术
基础
算法与数据结构
目的与要求：掌握算法与算法设计基本方法 掌握数据结构的表示与基本操作
重点与难点：算法描述方法及应用 数据结构及其表示方法 查找与排序算法设计
本章要点
软件
技术
基础
算法与数据结构
4.1 算法及其表示
2学时
本 4.2 常用算法结构分析
“算法”原为“algorism”，意思是阿拉伯数字的运算法则，在18世 纪演变为“algorithm”。
第一次编写算法是Ada Byron于1842年为巴贝奇分析机编写求 解解伯努利方程的程序，因此Ada Byron被大多数人认为是世 界上第一位程序员。
20世纪的英国数学家图灵提出了著名的图灵论题，并提出一种 假想的计算机的抽象模型，这个模型被称为图灵机。图灵机的 出现解决了算法定义的难题，图灵的思想对算法的发展起到了 重要的作用
软件
技术
算法与建模
基础
常见算模法型 /解题策略 有赖于计算模型。
常用三种计算模型：
数结 人学构口模分预型析 报简— —单— —、线微准性分确方方，程程有组成熟的计算方法。 过优程化模问拟题模—型— 线处性理规日划常、事非务线问性题规算划法的模型，模型
简单震易动行问。题—— 矩阵分析；特征值、特征向量
基础
1）正确性（Correctness）
算 法
•2程）序可不读性含（语R法eada错bilit误y）；
的 评
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A[i+1] = key
A[0] A[1] A[2] A[3] A[4] A[5]
j=1 j=2 j=3 j=4 j=5
245613 245613 2 4 5 6 6 3 2 4 5 5 6 3 2 4 4 5 6 3 2 2 4 5 6 3 1 24 5 6 3
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