湖南师范大学2017年计算机学院硕士《计算机算法设计与分析》考试大纲
2017年硕士研究生入学考试大纲
2017年硕士研究生入学考试大纲考试科目名称：计算机学科专业基础考试科目代码：895 一、考试要求计算机学科专业基础考试大纲适用于北京工业大学信息学部（0812）计算机科学与技术学科、北京未来网络科技高精尖创新中心（085211）计算机技术（专业学位）的硕士研究生入学考试。
考试内容主要包括两部分：数据结构与C语言程序设计，这两门课程是计算机科学与技术学科的重要基础课程。
数据结构的考试内容主要包括基本数据结构、排序、索引、检索、高级数据结构等内容，从逻辑结构的角度包括线性表、栈、队列、二叉树、树和图等各种基本数据结构；从算法的角度包括各类排序、检索和索引算法。
要求考生对其中的基本概念有很深入的理解，掌握数据结构与算法的基本概念、合理组织数据的基本方法、高效处理数据的基本算法、并具备面对实际问题选择恰当数据结构与相应算法的能力。
C语言程序设计部分的考试内容主要包括C语言程序设计的基础概念、方法和技巧。
要求考生熟练掌握高级语言的基本控制结构、数据组织和程序组织形式。
熟练使用C语言的结构体、指针、文件等。
具有基本的计算思维能力，熟悉简单算法，能够构建实际问题的模块化解决方案。
二、考试内容数据结构部分：1．数据结构的相关概念、算法概念、算法性质及算法分析（时间复杂度与空间复杂度）；2．线性表逻辑结构定义、存储结构的表示，以及在特定存储结构下线性表基本运算的算法实现；3．栈与队列的逻辑结构定义、存储结构的表示，基本操作特点，栈与队列的基本应用；4．串的逻辑结构定义，基本操作的含义与实现；5．数组定义及其顺序存储，矩阵的压缩存储，广义表定义及存储结构；6．树的定义与存储结构，二叉树的定义与性质、存储结构，二叉树遍历算法（三序遍历与按层遍历），赫夫曼树与赫夫曼编码以及二叉树基本算法的实现与应用；7．图的定义与术语，图的存储结构，图的遍历（深度优先搜索与广度优先搜索），最小生成树、拓扑排序以及最短路径的求解；8．查找的相关概念，静态查找表（顺序表的查找与有序表的查找），动态查找表（二叉排序树），B-树，A VL树，哈希表的相关概念；9．排序的相关概念，掌握插入排序、冒泡排序、快速排序、简单选择排序、堆排序、归并排序算法的执行过程、时空复杂度、稳定性以及使用场合。
2017湖南高校对口招生计算机应用类专业综合知识大纲
2017湖南高校对口招生计算机应用类专业综合知识大纲店铺高考网为大家提供2017湖南高校对口招生计算机应用类专业综合知识大纲，更多高考资讯请关注我们网站的更新!2017湖南高校对口招生计算机应用类专业综合知识大纲一、考试基本要求(一)基础知识和基本技能的考试要求1、了解计算机的基本工作原理;2、掌握计算机硬件与软件系统的组成，以及主要硬/软件在系统中的作用;3、掌握数据与信息的概念及数据在计算机中的表示和处理过程;4、掌握常用计算机设备(存储设备、输入/输出设备)的作用和使用方法;5、掌握操作系统的基本功能和作用，了解常用操作系统的类型;6、掌握因特网的基本概念及提供的服务;7、掌握因特网的常用接入方式及相关设备的基础知识;8、了解多媒体技术的基础知识和基本技能;9、掌握Windows的基础知识和基本技能;10、掌握Office(Word、Excel、PowerPoint)软件的基本操作;11、掌握计算机网络的基础知识和网络管理的基本技能;12、掌握利用Internet获取信息的基本方法;13、掌握常用即时通信软件的使用方法，掌握使用工具软件上传与下载信息的方法;14、掌握微型计算机的基本维护和维修方法，掌握常见软、硬件故障诊断及排除的基本技能;15、掌握程序设计的基础知识和基本方法;16、掌握计算机安全基础知识和计算机病毒基础知识，掌握计算机安全与防范的基本技能;17、掌握网页设计的基础知识和基本技能。
(二)应用能力的考试要求1、根据实际需求，使用文字编辑软件进行文字处理;2、根据实际需求，使用电子表格软件进行数据处理;3、根据实际需求，使用演示文稿软件制作演示文稿;4、根据实际需求，使用多媒体工具软件处理素材;5、根据实际需求，将计算机接入因特网和获取信息资源;6、根据实际需求，按照程序设计规范，编写正确的应用程序;7、根据实际需求，规划局域网组建方案，配置应用服务器;8、根据实际需求，设计、建设和管理小型网站。
010_计算机算法设计与分析考试大纲2
湖南师范大学硕士研究生入学考试自命题考试大纲考试科目代码：[] 考试科目名称：计算机算法设计与分析一、试卷结构1) 试卷成绩及考试时间本试卷满分为100分，考试时间为180分钟。
2)答题方式：闭卷、笔试3)试卷内容结构计算机算法设计与分析部分100%4)题型结构a: 填空题，10小题，共20分b: 简答题，4小题，共20分c: 解答题(包括证明题)，4小题，共60分二、考试内容与考试要求1、算法概述考试内容算法的概念和性质算法的复杂性概念和分析角度计算时间的渐近表示及其相关性质NP完全性理论中的基本概念考试要求（1）理解算法的概念和性质。
（2）理解程序与算法的区别和内在联系。
（3）理解算法的复杂性概念和时间复杂度分析角度（最佳、最差和平均情况）。
（4）掌握计算时间的渐近表示及其相关性质。
（5）掌握算法复杂度分析的基本技术和方法。
（6）理解P和NP类问题的概念，了解Cook定理和几个NP完全问题。
2、递归算法设计与分析考试内容递归的概念递归算法的实现机制设计和分析递归算法的一般方法消去递归考试要求（1）理解递归的概念。
（2）掌握递归算法的实现机制。
（3）掌握设计和分析递归算法的一般方法。
（4）了解如何消去递归。
3、分治策略考试内容分治法的基本思想和适用条件分治法的效率分析分治法应用的经典实例考试要求（1）掌握分治法的基本思想和适用条件。
（2）掌握分治法的效率分析的一般性技巧。
（3）掌握分治法应用的经典实例，如二分搜索法，快速排序，归并排序，大整数乘法，Strassen 矩阵乘法，循环赛安排，线性选择问题等。
掌握这些算法的基本思路、实现技术以及复杂度分析过程。
（4）通过学习分治法，会用某高级语言对算法进行描述。
4、动态规划考试内容动态规划的基本原理和应用条件动态规划的效率分析动态规划应用的经典实例考试要求（1）掌握动态规划的基本思想。
（2）掌握动态规划的两个基本要素：最优子结构性质和重叠子问题性质。
计算机算法设计与分析期末试题4套（含答案）
计算机算法设计与分析期末试题4套（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。
经常采用的算法主要有迭代法、分而治之法、贪婪法、动态规划法、回溯法、分支限界法利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的工作：一、确定迭代模型。
在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。
二、建立迭代关系式。
所谓迭代关系式，指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式（或关系）。
迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键，通常可以使用递推或倒推的方法来完成。
三、对迭代过程进行控制。
在什么时候结束迭代过程？这是编写迭代程序必须考虑的问题。
不能让迭代过程无休止地重复执行下去。
迭代过程的控制通常可分为两种情况：一种是所需的迭代次数是个确定的值，可以计算出来；另一种是所需的迭代次数无法确定。
湖南师范大学2017年计算机应用技术硕士研究生招生介绍
湖南师范大学2017年计算机应用技术硕士研究生招生介绍计算机应用技术专业一、培养目标本学科培养的硕士研究生应是从事计算机应用研究与开发的高层次人才，具有扎实的理论知识基础与工程实践能力。
毕业后能在高等院校、研究所、大型企业单位独立从事计算机高层次应用的教学与科研工作。
二、本专业总体概况、优势与特色本学科已形成多个稳定的研究方向，特别在媒体通信与图形图像处理研究方向,有明显的优势，其小波理论的研究具有国际领先水平，基于小波理论的图像和视频压缩算法拥有自主知识产权，其综合性能达到了国际先进水平。
由此获得了图像压缩编码专利技术，实现了大规模产业化，成功地设计出了图像与视频编码解码芯片。
为我国数字视频产业核心技术奠定了基础，不仅有巨大的经济效益，也有良好的社会效益。
在计算机的基础理论研究与应用方面，本学科的科研力量雄厚，主要从事计算机算法、网络结构分析、运筹与控制理论取得了一批具有国际先进水平的在国内外有影响的工作。
将网络分布计算与自动控制相结合应用于信息家电领域是很具有特色的研究方向，具有很好的应用背景。
在电子商务和软件构件技术等方向都有较大的优势。
本学科已拥有一批稳定年轻的学术带头人和学术骨干，科研发展潜力很大。
三、本专业研究方向及简介1．媒体通信与图形图像处理应用小波理论进行图像和视频压缩是各国研究的热点。
王国秋教授从1992年开始对小波理论及其应用进行了系统而深入的研究。
在理论上，创立了一套新的滤波器构造算法，该方法包容了现在世界上的三个主流的滤波器构造方法。
提出了最优双正交小波模型，用该模型设计的小波的压缩编码性能超过了JPEG2000中推荐的小波，从而是当今用于图像压缩编码最优秀的小波。
在多进小波的研究上，由于通常的2-进小波理论不能简单推广到多进的情形，导致在多进小波里还没有像2-进小波里类似Daubechies的小波族。
王国秋教授发现了线性相位不能完全反映多进或多小波里的，对称性现象，从而提出了双对称性概念，所构造的具有最少约束的4-进紧支撑双对称正交小波基族具有2-进小波里Daubechies小波的地位，从而开创了多进小波研究的新时代。
《算法分析与设计》考试大纲
3A03《算法分析与设计》考试大纲一、参考书目1.《算法设计与分析基础》，Anany Levitin著，潘彦译，清华大学出版社，2015年,第3版。
2. 《计算机算法设计与分析》，王晓东编著，电子工业出版社，2012年，第4版。
二、考试内容及要求（一）算法基本概念考试内容：算法概念，算法分析概念、NP完全性理论。
考试要求：1. 算法概念掌握算法的定义、分类、特点，掌握链表、树、图和集合等基本数据结构，理解算法求解的重要问题类型，理解算法在计算中的地位和作用。
2. 算法分析概念掌握算法分析的主要方法，掌握算法的效率类型，掌握渐进符号和基本效率类型表示方法，理解函数增长率、渐近特性的概念和计算方法。
3．NP完全性理论掌握P、NP和NP完全问题的定义和相互关系，了解团问题、顶点覆盖问题、哈密顿回路问题、旅行售货员问题等典型的NP完全问题实例，了解NP完全性的证明方法。
（二）算法分析方法考试内容：算法效率分析框架、非递归和递归算法的数学分析。
考试要求：1．算法效率分析框架掌握算法时间复杂度分析和空间复杂度的组成，掌握算法分析的基本框架、算法最优、最差和平均效率分析方法。
2．非递归和递归算法的数学分析掌握非递归算法的分析步骤和计算方法，掌握递归算法的分析步骤和计算方法，掌握递归方程的求解方法等。
（三）算法设计策略考试内容：分治法、变治法、动态规划法、贪心法、迭代改进法、回溯法、分枝限界法、概率算法。
考试要求：1．分治法掌握分治法的基本思想，掌握归并排序、快速排序、折半查找、二叉树遍历、大整数乘法和矩阵相乘、棋盘覆盖、最近对问题与凸包问题的分治设计方法；了解排序问题的复杂性下限。
2．变治法掌握变治法基本思想和三种类型，掌握预排序、高斯消去法、平衡查找树、堆和堆排序、霍纳法则和二进制幂等典型问题的变治设计方法；了解问题化简类问题的变治算法策略。
3．动态规划法掌握动态规划的主要思想和基本要素；掌握矩阵连乘、最优二叉查找树、最长公共子序列、图像压缩、电路布线等问题的动态规划设计方法；了解自顶向下的动态规划方法设计策略。
2017《大学计算机》考试题型和复习提纲
考试题型与复习提纲一、考试题型1.考试题型：选择题（1分×40）、判断题（1分×10）、填空题（1分×20）、综合题（6分×5）。
2.综合题包括简答、算法描述。
二、各章提纲第一章绪论1.1 计算、计算工具的历史沿革了解计算和计算工具的发展史，说出每个有代表性的计算工具的特点及发明人。
1.3 当前热点计算1. 云计算掌握基本原理、云计算的特点及云计算对现代生活的影响等2. 物联网掌握物联网的含义，关键技术及应用等。
3. 大数据理解大数据的定义、特征及应用领域等。
4. 可穿戴计算简单了解一下5. 智慧城市简单了解一下1.4 思维与计算思维会描述计算思维的定义及理解概念，掌握思维模式有哪几种。
重要知识点1)了解在计算工具的发展中做出巨大贡献的科学家，如巴贝奇、冯诺依曼等2)计算学科与其它学科的渗透，人工智能3)了解当前热点技术及每种技术的特点，如大数据、云计算等的特点4)了解思维与计算思维，思维的分类。
重点内容汇总：P9页：巴贝奇耗费了整整１０年时间，于１８２２年完成了第一台差分机。
P11页：美国宾夕法尼亚大学和有关单位在１９４６年制成了第一台电子计算机———“电子数字积分仪与计算机”ＥＮＩＡＣ。
P13页：计算机科学自１９４６年ＥＮＩＡＣ研制成功后，在２０世纪最后的３０年间，取得了大量里程碑式的科学业绩，得到了惊人的发展，从被认为仅是一门编程的单一课程扩展到包含系统结构、软件理论、应用技术、信息安全等的一门独立学科，并与电子工程、物理、数学、生物、经济、语言等其他学科交叉产生了许多新的学科，诸如人工智能、电子商务、计算机图形学、量子通信、生物信息学等。
P24页：当前热点计算方向：云计算、物联网，大数据，可穿戴计算，智慧城市。
P24页：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作或与服务供应商进行很少的交互。
最新算法分析与设计复习大纲（全）
精品文档精品文档算法分析与设计复习大纲第1章 绪论 考点：1、 算法的5个重要特性。
个重要特性。
答：输入、输出、有穷性、确定性、可行性2、 掌握扩展递归技术和通用分治递推式的使用。
掌握扩展递归技术和通用分治递推式的使用。
扩展递归技术：扩展递归技术：通用分支递归式：通用分支递归式：5、使用扩展递归技术求解下列递推关系式 （1）（2）第3章 蛮力法1、掌握蛮力法的设计思想：掌握蛮力法的设计思想：蛮力法依赖的基本技术——扫描技术，即采用一定的策略将待求解问题的所有元素依次处理一次，从而找出问题的解;关键——依次处理所有元素。
依次处理所有元素。
2、蛮力法的代表算法及其时间复杂度：蛮力法的代表算法及其时间复杂度：顺序查找，O(n)串匹配（BF O(n*m) ，KMP O(n+m)选择排序，O(n2)冒泡排序，O(n 2)生成排列对象（排列问题），O(n!)生成子集（组合问题），O(2n)0/1背包背包 属于组合问题。
属于组合问题。
任务分配，哈密顿回路，TSP问题问题属于排列问题。
属于排列问题。
3、 掌握BF 和KMP 算法的原理，能够画出比较过程。
要求给出一串字符串，能够求出对应的next 数组，并能使用KMP 算法进行比较匹配。
算法进行比较匹配。
4、 掌握选择排序和冒泡排序算法描述和时间复杂性，要求能够写出伪代码。
选择排序选择排序算法描述：选择排序开始的时候，扫描整个序列，找到整个序列的最小记录和序列中的第一记录交换，从而将最小记录放到它在有序区的最终位置上，然后再从第二个记录开始扫描序列，找到n-1个序列中的最小记录，再和第二个记录交换位置。
一般地，第i 趟排序从第i 个记录开始扫描序列，在n-i+1个记录中找到关键码最小的记录，并和第i 个记录交换作为有序序列的第i 个记录。
个记录。
时间复杂性：O(n 2) 伪代码：伪代码：冒泡排序冒泡排序算法描述：冒泡排序开始的时候扫描整个序列，冒泡排序开始的时候扫描整个序列，在扫描过程中两两比较相邻记录，在扫描过程中两两比较相邻记录，在扫描过程中两两比较相邻记录，如果反序则交换，如果反序则交换，最终，最大记录就能被“沉到”了序列的最后一个位置，第二趟扫描将第二大记录“沉到”了倒数第二个位置，重复上述操作，直到n-1趟扫描后，整个序列就排好序了。
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4、动态规划 考试内容 动态规划的基本原理和应用条件 动态规划的效率分析 动态规划应用的经典实例 考试要求 （1）掌握动态规划的基本思想。 （2）掌握动态规划的两个基本要素：最优子结构性质和重叠子问题性质。 （3）了解动态规划的一般性求解步骤，会将问题化为多阶段图，并能对具体问题写出正确的递推公式。 （4）掌握动态规划应用的经典实例：多段图、矩阵连乘、0/1 背包、每对节点之间的最短路径、最优 二分检索树、最长公共子序列以及最大子段和问题。针对这些实例，会用某高级语言对算法进行描述，掌 握分析动态规划算法效率分析的一般性方法。 （5）理解动态规划与分治法的区别。 5、贪心法 考试内容 贪心法的基本原理和基本要素 贪心算法的效率分析和可靠性（正确性）分析 贪 心 法 应 用 的 经 典 实例 考试要求 （1）掌握贪心法的基本原理。 （2）掌握动态规划的两个基本要素：最优子结构性质和贪心选择性质。针对一些简单的问题，会证明 算法的正确性。 （3）掌握典型问题如背包问题、最优装载问题、带有限期的业排序问题、活动安排问题、最小生成 树、单源点最短路径等的算法设计原理、实现技术以及算法效率的分析。 （4）掌握贪心法与动态规划算法的区别。 6、回溯法 考试内容 回溯法的基本思想 剪枝函数的设计 回溯法的效率分析 回溯法应用的经典实例 考试要求 （1）掌握利用回溯法解决问题的基本思想和算法的基本框架。 （2）理解活结点、死结点和扩展结点的概念。 （3）掌握回溯法在下述问题上的应用：n 皇后问题、最优装载问题、0/1 背包、图的 m 着色问题和旅 行售货员问题。针对这些问题，掌握剪枝函数的设计和递归回溯法的实现，能准确地分析回溯法的效率。 7、分支限界法 考试内容 分支限界法的基本思想 分队列式分支限界法和优先队列式分支限界法 分支限界法应用的经典实 例 考试要求 （1）掌握回溯法和分支限界法的不同。 （2）掌握并区分队列式分支限界法和优先队列式分支限界法的基本思想，能用多种不同方法解法同一 问题，并分析各方法的效率。 （3）掌握不同分支限界法在下述问题上的应用：最优装载问题、0/1 背包和旅行售货员问题。针对这 些问题，掌握剪枝函数的设计，了解算法的实现机制，能准确地分析各算法的效率。 三、参考书目 王晓东.计算机算法设计与分析（第 4 版）.电子工业出版社,2012
湖南师范大学 2017 年计算机学院硕士《计算机算法设计与分析》考
试大纲
一、试卷结构 1)试卷成绩及考试时间 本试卷满分为 100 分，考试时间为 180 分钟。 2)答题方式：闭卷、笔试 3)试卷内容结构 计算机算法设计与分析部分 100% 4)题型结构 a:填空题，10 小题，共 20 分 b:简答题，4 小题，共 20 分 c:解答题(包括证明题)，4 小题，共 60 分 二、考试内容与考试要求 1、算法概述 考试内容 算法的概念和性质 算法的复杂性概念和分析角度 计算时间的渐近表示及其相关性质 NP 完全性 理论中的基本概念 考试要求 （1）理解算法的概念和性质。 （2）理解程序与算法的区别和内在联系。 （3）理解算法的复杂性概念和时间复杂度分析角度（最佳、最差和平均情况）。 （4）掌握计算时间的渐近表示及其相关性质。 （5）掌握算法复杂度分析的基本技术和方法。 （6）理解 P 和 NP 类问题的概念，了解 Cook 定理和几个 NP 完全问题。 2、递归算法设计与分析 考试内容 递归的概念 递归算法的实现机制 设计和分析递归算法的一般方法 消去递归 考试要求 （1）理解递归的概念。 （2）掌握递归算法的实现机制。 （3）掌握设计和分析递归算法的一般方法。 （4）了解如何消去递归。 3、分治策略 考试内容 分治法的基本思想和适用条件 分治法的效率分析 分治法应用的经典实例 考试要求 （1）掌握分治法的基本思想和适用条件。 （2）掌握分治法的效率分析的一般性技巧。 （3）掌握分治法应用的经典实例，如二分搜索法，快速排序，归并排序，大整数乘法，Strassen 矩 阵乘法，循环赛安排，线性选择问题等。掌握这些算法的基本思路、实现技术以及复杂度分析过程。 （4）通过学习分治法，会用某高级语言对算法进行描述。