算法设计与分析 课程简介
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《算法设计与分析》课程简介
一、课程英文名称：Algorithms Design And Analysis
二、课程代码：7100450，7100451
三、任课教师：宋文、钟世芬、刘志伟、牟行军、杨毅、王影、唐剑梅、何忠秀
四、课程内容：算法设计与分析是计算机应用技术、软件工程、信息与计算科学以及相关专业的一门基础课程。它包含串行、并行；数字、非数字、计算几何等内容。本课程仅包含非数字、串行算法的部分内容。
本课程的教学目的是：在学生学习掌握了编程的基本技术，掌握了数据结构的基本知识、理论的基础上，比较系统的学习算法理论中的基础部分内容。在这一课程教学中，培养学生掌握算法设计的方法论，掌握常用的算法设计的方法；掌握算法分析的基本工具、方法、技巧，在解决实际问题时，对于较复杂的问题能抽象出问题的数学模型，设计出有效的算法。最后回答什么样的算法是“好”的；什么样的算法是“不好”的，即NP完全理论。为今后实际应用或者搞理论研究打下一些必备的理论基础。
五、先修课程：程序设计、离散数学、数据结构
六、选课对象：四年制本科计算机应用技术、软件工程、网络工程、信息与计算科学
七、参考书：
1．教材：《算法设计与分析》宋文等编重庆大学出版社，2001。
2．参考书：
[1]．算法设计与分析，周培德，电子工业出版社，2001;
[2]．计算机算法设计与分析，王晓东，电子工业出版社，2004;
[3]．E.Horowitz, S.Sahni and D.Mehta, Fundamentals of Data Structure in C++. W. h. Freeeman, NewYork, NY, 1994;
[4]．计算科学导论，赵致琢，科学出版社，2000。
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考研数据结构必须掌握的知识点与算法-打印版
《数据结构》必须掌握的知识点与算法 第一章绪论 1、算法的五个重要特性（有穷性、确定性、可行性、输入、输出） 2、算法设计的要求（正确性、可读性、健壮性、效率与低存储量需求） 3、算法与程序的关系： （1）一个程序不一定满足有穷性。例操作系统，只要整个系统不遭破坏，它将永远不会停止，即使没有作业需要处理，它仍处于动态等待中。因此，操作系统不是一个算法。 （2）程序中的指令必须是机器可执行的，而算法中的指令则无此限制。算法代表了对问题的解，而程序则是算法在计算机上的特定的实现。 （3）一个算法若用程序设计语言来描述，则它就是一个程序。 4、算法的时间复杂度的表示与计算（这个比较复杂，具体看算法本身，一般关心其循环的次数与N的关系、函数递归的计算） 第二章线性表 1、线性表的特点： （1）存在唯一的第一个元素；（这一点决定了图不是线性表） （2）存在唯一的最后一个元素； （3）除第一个元素外，其它均只有一个前驱（这一点决定了树不是线性表） （4）除最后一个元素外，其它均只有一个后继。 2、线性表有两种表示：顺序表示（数组）、链式表示（链表），栈、队列都是线性表，他们都可以用数组、链表来实现。 3、顺序表示的线性表（数组）地址计算方法： （1）一维数组，设DataType a[N]的首地址为A0，每一个数据（DataType类型）占m个字节，则a[k]的地址为：A a[k]＝A0+m*k（其直接意义就是求在数据a[k]的前面有多少个元素，每个元素占m个字节） （2）多维数组，以三维数组为例，设DataType a[M][N][P]的首地址为A000，每一个数据（DataType 类型）占m个字节，则在元素a[i][j][k]的前面共有元素个数为：M*N*i+N*j+k，其其地址为： A a[i][j][k]＝A000+m*(M*N*i+N*j+k)； 4、线性表的归并排序： 设两个线性表均已经按非递减顺序排好序，现要将两者合并为一个线性表，并仍然接非递减顺序。可见算法2.2 5、掌握线性表的顺序表示法定义代码，各元素的含义； 6、顺序线性表的初始化过程，可见算法2.3 7、顺序线性表的元素的查找。 8、顺序线性表的元素的插入算法，注意其对于当原来的存储空间满了后，追加存储空间（就是每次增加若干个空间，一般为10个）的处理过程，可见算法2.4 9、顺序线性表的删除元素过程，可见算法2.5 10、顺序线性表的归并算法，可见算法2.7 11、链表的定义代码，各元素的含义，并能用图形象地表示出来，以利分析； 12、链表中元素的查找 13、链表的元素插入，算法与图解，可见算法2.9 14、链表的元素的删除，算法与图解，可见算法2.10 15、链表的创建过程，算法与图解，注意，链表有两种（向表头生长、向表尾生长，分别用在栈、队列中），但他们的区别就是在创建时就产生了，可见算法2.11 16、链表的归并算法，可见算法2.12 17、建议了解所谓的静态单链表（即用数组的形式来实现链表的操作），可见算法2.13 18、循环链表的定义，意义 19、循环链表的构造算法（其与单链表的区别是在创建时确定的）、图解
最新算法设计与分析复习要点(1)
算法设计与分析的复习要点 第一章：算法问题求解基础 算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列。 一．算法的五个特征： 1．输入：算法有零个或多个输入量； 2．输出：算法至少产生一个输出量； 3．确定性：算法的每一条指令都有确切的定义，没有二义性； 4．可行性：算法的每一条指令必须足够基本，它们可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现； 5．有穷性：算法必须总能在执行有限步之后终止。 二．什么是算法？程序与算法的区别 1．笼统地说，算法是求解一类问题的任意一种特殊的方法；较严格地说，算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列。 2．程序是算法用某种程序设计语言的具体实现；算法必须可终止，程序却没有这一限制；即：程序可以不满足算法的第5个性质“有穷性”。 三．一个问题求解过程包括：理解问题、设计方案、实现方案、回顾复查。 四．系统生命周期或软件生命周期分为： 开发期：分析、设计、编码、测试；运行期：维护。 五．算法描述方法：自然语言、流程图、伪代码、程序设计语言等。 六．算法分析：是指对算法的执行时间和所需空间的估算。算法的效率通过算法分析来确定。 七．递归定义：是一种直接或间接引用自身的定义方法。一个合法的递归定义包括两部分：基础情况和递归部分； 基础情况：以直接形式明确列举新事物的若干简单对象； 递归部分：有简单或较简单对象定义新对象的条件和方法 八．常见的程序正确性证明方法： 1.归纳法：由基础情况和归纳步骤组成。归纳法是证明递归算法正确性和进行算法分析的强有力工具； 2.反证法。 第二章：算法分析基础 一．会计算程序步的执行次数（如书中例题程序2-1,2-2,2-3的总程序步数的计算）。二．会证明5个渐近记法。（如书中P22-25例2-1至例2-9） 三．会计算递推式的显式。（迭代法、代换法，主方法） 四．会用主定理求T(n)=aT(n/b)+f(n)。（主定理见P29，如例2-15至例2-18）五．一个好的算法应具备的4个重要特征： 1.正确性：算法的执行结果应当满足预先规定的功能和性能要求； 2.简明性：算法应思路清晰、层次分明、容易理解、利于编码和调试； 3.效率：算法应有效使用存储空间，并具有高的时间效率； 4.最优性：算法的执行时间已达到求解该类问题所需时间的下界。 六．影响程序运行时间的主要因素： 1.程序所依赖的算法； 2.问题规模和输入数据规模； 3.计算机系统性能。 七．1.算法的时间复杂度：是指算法运行所需的时间；
算法设计与分析复习要点
·算法是指解决问题的方法和过程。算法是由若干条指令组成的有穷序列。 ·算法特性：输入、输出、确定性、有限性（执行时间和执行次数）（有五个空再加上可行性）。 ·程序是算法用某种程序设计语言的具体实现，程序可不满足有限性的特性。 ·程序调试只能证明程序有错，不能证明程序无错误! ·算法复杂性= 算法所需要的计算机资源。 ·算法的复杂性取决于：(1)求解问题的规模N；(2)具体的输入数据I；(3)算法本身的设计A。·可操作性最好且最有实际价值的是最坏情况下的时间复杂性。 第二章递归与分治策略 二分搜索技术：O（logn）大整数乘法：O（n log3）=O（n1.59）Strassen矩阵乘法：O（n log7）=O(n2.81) 棋盘覆盖：O（4k）合并排序和快排：O（nlogn）线性时间选择：O(n) 最接近点对问题：O(nlogn) 循环赛日程表：O(n2) ·分治法思想：将一个难以解决的问题分割成一些规模较小的相同问题，以便逐个击破，分而治之。边界条件与递归方程是递归函数的两大要素。 递归优点：结构清晰，可读性强，而且容易用数学归纳法来证明算法的正确性，因此它为设计算法、调试程序带来很大方便。缺点：递归算法的运行效率较低，无论是耗费的计算时间还是占用的存储空间都比非递归算法要多。 ·分治法时间复杂度分析：T(n)<= O(1) n=n0 aT(n/b)+f(n) n>n0 若递归方式为减法：T(n) = O(a n) 若递归方式为除法： f(n)为合并为原问题的开销：f(n)为常数c时：T(n)=O(n p) f(n)为线性函数：O(n) ab,p=log b a f(n)为幂函数n x时：O(n x) a
算法分析与设计知识点总结
第一章概述 算法的概念：算法是指解决问题的一种方法或过程，是由若干条指令组成的有穷序列。 算法的特征： 可终止性：算法必须在有限时间内终止； 正确性：算法必须正确描述问题的求解过程； 可行性：算法必须是可实施的； 算法可以有0个或0个以上的输入； 算法必须有1个或1个以上的输出。 算法与程序的关系： 区别：程序可以不一定满足可终止性。但算法必须在有限时间内结束； 程序可以没有输出,而算法则必须有输出； 算法是面向问题求解的过程描述，程序则是算法的实现。 联系：程序是算法用某种程序设计语言的具体实现； 程序可以不满足算法的有限性性质。 算法描述方式：自然语言，流程图，伪代码，高级语言。 算法复杂性分析： 算法复杂性的高低体现运行该算法所需计算机资源（时间，空间）的多少。 算法复杂性度量： 期望反映算法本身性能，与环境无关。 理论上不能用算法在机器上真正的运行开销作为标准（硬件性能、代码质量影响）。 一般是针对问题选择基本运算和基本存储单位，用算法针对基本运算与基本存储单位的开销作为标准。 算法复杂性C依赖于问题规模N、算法输入I和算法本身A。即C=F(N, I, A)。 第二章递归与分治 分治法的基本思想： 求解问题算法的复杂性一般都与问题规模相关，问题规模越小越容易处理。 分治法的基本思想是，将一个难以直接解决的大问题，分解为规模较小的相同子问题，直至这些子问题容易直接求解，并且可以利用这些子问题的解求出原问题的解。各个击破，分而治之。 分治法产生的子问题一般是原问题的较小模式，这就为使用递归技术提供了方便。递归是分治法中最常用的技术。 使子问题规模大致相等的做法是出自一种平衡(balancing)子问题的思想，它几乎总是比子问题规模不等的做法要好。 分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征： 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决； 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质； 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解； 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子问题。（这条特征涉及到分治法的效率，如果各子问题是不独立的，则分治法要做许多不必要的工作，重复地解公共的子问题，此时虽然也可用分治法，但一般用动态规划较好。） 递归的概念：
大数据结构与算法设计知识点
数据结构与算法设计知识点 试题类型： 本课程为考试科目（闭卷笔试），试题类型包括：概念填空题（10 %），是非判断题（10 %），单项选择题（40 %），算法填空题（10%），算法应用题（20 %)，算法设计题（10 %）。 第一章绪论 重点容及要求： 1、了解与数据结构相关的概念（集合、数据、数据元素、数据项、关键字、元 素之间的关系等）。 数据：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。是计算机操作的对象的总称。是计算机处理的信息的某种特定 的符号表示形式。 数据元素：是数据（集合）中的一个“个体”，数据结构中的基 本单位，在计算机程序常作为一个整体来考虑和处理。 数据项：是数据结构中讨论的最小单位，数据元素可以是一个或 多个数据项的组合 关键码：也叫关键字（Key），是数据元素中能起标识作用的数据 项。 其中能起到唯一标识作用的关键码称为主关键码（简称主码）； 否则称为次关键码。通常，一个数据元素只有一个主码，但可以有多 个次码。 关系：指一个数据集合中数据元素之间的某种相关性。 数据结构：带“结构”的数据元素的集合。这里的结构指元素之 间存在的关系。 数据类型：是一个值的集合和定义在此集合上的一组操作的总
称。 2、掌握数据结构的基本概念、数据的逻辑结构（四种）和物理结构（数据元素 的表示与关系的表示、两类存储结构：顺序存储结构和链式存储结构）。 数据结构包括逻辑结构和物理结构两个层次。 数据的逻辑结构：是对数据元素之间存在的逻辑关系的一种抽象的描述，可以用一个数据元素的集合和定义在此集合上的若干关系来表示 逻辑结构有四种：线性结构、树形结构、图状结构、集合结构数据的物理结构：是其逻辑结构在计算机中的表示或实现，因此又称其为存储结构。 存储结构：顺序存储结构和链式存储结构 顺序存储结构：利用数据元素在存储器中相对位置之间的某种特定的关系来表示数据元素之间的逻辑关系； 链式存储结构：除数据元素本身外，采用附加的“指针”表示数据元素之间的逻辑关系。 3、了解算法分析的基本方法，掌握算法时间复杂度相关的概念。 算法：是为了解决某类问题而规定的一个有限长的操作序列 或处理问题的策略 一个算法必须满足以下五个重要特性：1．有穷性2．确定性3．可行性4．有输入 5．有输出 设计算法时，通常还应考虑满足以下目标： 1.正确性， 2.可读性， 3.健壮性 4.高效率与低存储量需求
算法设计与分析报告期末备考知识点总结材料
●通俗地讲，算法是解决问题的方法，严格地说，算法是对特定问题求解步骤的一种描述， 是指令的有限序列。 ●算法还必须满足一下五个重要特性：输入、输出、有穷性、确定性、可行性。 ●程序（Program）是对一个算法使用某种程序设计语言的具体实现，原则上，算法可以 用任何一种程序设计语言来实现。 什么是算法的计算复杂性？ ●算法分析指的是对算法所需要的两种计算机资源——时间和空间(时间复杂性和空间复 杂性进行估算，所需要的资源越多，该算法的复杂性就越高。 ●表示计算复杂性的O你掌握了？ 若存在两个正的常数c和n0，对于任意n≥n0，都有T(n)≤c×f(n)，则称T(n)=O(f(n))（或称算法在O(f(n))中）。 我们主要介绍了哪几种算法设计方法？ 分治法：将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的子问题，以便各个击破，分而治之。 减治法：减治法在将原问题分解为若干个子问题后，利用了规模为n的原问题的解与较小规模（通常是n/2）的子问题的解之间的关系，这种关系通常表现为： （1）原问题的解只存在于其中一个较小规模的子问题中； （2）原问题的解与其中一个较小规模的解之间存在某种对应关系。 由于原问题的解与较小规模的子问题的解之间存在这种关系，所以，只需求解其中 一个较小规模的子问题就可以得到原问题的解。 动态规划法、贪心算法、回溯算法、概率 RAM程序 分治法------合并排序
设算法4.3对n个元素排序的时间复杂性为T(n)，则该二路归并排序算法存在如下递推式： 二路归并排序的时间代价是O(nlog2n)。 所需空间只要O(m+n+min(m, n))的空间就够了(假设两个合并串的长度分别为m和n)。 分治法------快速排序
算法程序设计知识点汇总
算法与程序设计知识点汇总 第一章 计算机解决问题的基本过程 一、开始 分析问题 设计算法 编写程序 调试、运行程序 问题解决 二、算法-----程序设计的“灵魂 ” 1、定义：就是解决问题的方法和步骤 2 1、确定性：每一步都有确切的含义 2、有穷性：执行的步骤和每一步执行的时间都是有限的 3、输入：有零个或多个输入 4、输出：至少产生一个输出 5、可行性：原则上可精确运行 3、算法的描述：1、自然语言 2、流程图(P11) 3、伪代码（p12） 4、计算机语言 三：程序设计语言的发展： 须经过转换处理。 高级语言：更接近于自然语言（英语）和数学语言的编程语言，容易掌握和使用，也不能直接识别，必须经过转换才能被计算机执行。 第二章 一、visiual basic 可视化程序开发工具，主要是让程序设计人员利用软件本身所提供的各种控件，像搭积木一样构造应用程序的各种界面，然后再编写少量的代码就可以构建应用程序，提供了程序设计，编辑，调试，运行于一体的集成开发环境。 二、VB6.0的集成开发环境 三个工作栏： 标题栏 菜单栏 工具栏 六个基本窗口： 主窗口(main) 窗体窗口(form) 工具箱窗口(toolbox) 工程窗口(project) 属性窗口(properties) 窗体布局窗口(formlayout) 三、属性---用来描述对象的外部特征 四、常用控件 熟悉常用控件(标签、文本框、命令按钮)的作用，图标及其属性 五、数据的表示与处理 1、Vb 数据类型
2、常量与变量的说明： 常量说明：Const a=3.14 const a as single=3.14 变量说明： Dim a As integer Dim b As integer Dim a,b As integer 3、运算符 (1) 算术运算符 (2)字符串运算符 ＆、+字符串连接 " 123 " + " 456 "结果 " 123456 " " 123 " & " 456 " 结果 " 123456 " 区别: + 两边必须是字符串, & 不一定 例如: "abcdef" & 12345 ' 结果为 "abcdef12345 " "abcdef " + 12345 ' 出错 "123" & 456 ' 结果为" 123456 " “123” + 456 ' 结果为 579 注意： "123 " + True'结果为 122 True转换为数值-1，False转换为数值0 (3)关系运算符 a、将两个操作数进行大小比较,结果为逻辑量。如：3>2结果为True。 b、字符串比较,则按字符的ASCII码值从左到右一一比较,直到出现不同的字符为止.。 例： " ABCDE " > " ABRA " 结果为 False 注释：A—Z的ASCII码值为65—90； a—z的ASCII码值为97—122；(选修教材124页)
算法与程序设计知识点汇总
算法与程序设计知识点 汇总 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
算法与程序设计知识点汇总 第一章 计算机解决问题的基本过程 一、开始分析问题 设计算法 编写程序 调试、运行程序 问题解决 二、算法-----程序设计的“灵魂” 1、定义：就是解决问题的方法和步骤 2、特征： 1、确定性：每一步都有确切的含义 2、有穷性：执行的步骤和每一步执行的时间都是有限的 3、输入：有零个或多个输入 4、输出：至少产生一个输出 5、可行性：原则上可精确运行 3、算法的描述：1、自然语言 2、流程图(P11) 3、伪代码（p12） 4、计算机语言 算机直接执行，必须经过转换处理。 高级语言：更接近于自然语言（英语）和数学语言的编程语言，容易掌握和使用，也不能直接识别，必须经过转换才能被计算机执行。 第二章 一、visiual basic 可视化程序开发工具，主要是让程序设计人员利用软件本身所提供的各种控件，像搭积木一样构造应用程序的各种界面，然后再编写少量的代码就可以构建应用程序，提供了程序设计，编辑，调试，运行于一体的集成开发环境。 二、的集成开发环境 三个工作栏： 标题栏 菜单栏 工具栏 六个基本窗口： 主窗口(main) 窗体窗口(form) 工具箱窗口(toolbox) 工程窗口(project) 属性窗口(properties) 窗体布局窗口(formlayout) 熟悉常用控件(标签、文本框、命令按钮)的作用，图标及其属性 五、数据的表示与处理 1、
Integer整型 2 Byte-32768～32767(-215～215-1) Long长整型 4 Byte(-231～231-1) Single单精度实型 4 Byte ～～ Double双精度实型8 Byte String字符串型10 Byte＋串长 度 0～约20亿个字符 Boolean布尔型 2 Byte True或False Date日期型8 Byte100/1/1～9999/12/31 2 常量说明：Const a= const a as single= 变量说明： Dim a As integer Dim b As integer Dim a,b As integer 3、运算符 (1) 算术运算符 (2)字符 串运算符 ＆、+ 字符串连接 " 123 " + " 456 " 结果 " 123456 " " 123 " & " 456 " 结果 " 123456 " 区别: + 两边必须是字符串, & 不一定 例如: "abcdef" & 12345 ' 结果为 "abcdef12345 " "abcdef " + 12345 ' 出错 "123" & 456 ' 结果为" 123456 " “123” + 456 ' 结果为 579 注意： "123 " + True '结果为 122 True转换为数值-1，False转换为数值0 (3)关系运算符
知识点算法设计与分析
第一章 算法的特性 ①有穷性：一个算法必须保证执行有限步之后结束； ②确切性：算法的每一步骤必须有确切的定义； ③输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指 算法本身定除了初始条件； ④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； ⑤可行性：算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成 第二章分治策略（法）： 1.递归算法：直接或间接地调用自身的算法。 用函数自身给出定义的函数称为递归函数。 注：边界条件与递归方程是递归函数的二个要素。 实例：①阶乘函数； ②Fibonacci数列； ③Ackerman函数； ④排列问题； ⑤整数划分问题； ⑥Hanoi塔问题 优缺点：①优点：结构清晰，可读性强，而且容易用数学归纳法来证明算法的正确性， 因此它为设计算法、调试程序带来很大方便。 ②缺点：递归算法的运行效率低，无论是耗费的计算时间还是占用的存储空间 都比非递归算法要多。 2.分治法的设计思想：将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题， 以便各个击破，分而治之。（将求出的小规模的问题的解合并为一 个更大规模的问题的解，自底向上逐步求出原来问题的解） 分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征： ①该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决； ②该问题可以分为若干个规模更小的相同问题，即该问题具有最有子结构性质； ③利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解； ④该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子问题。 第三章动态规划算法 1.动态规划算法总体思想： 与分治法类似，其基本思想也是将待求解的问题分解成若干个子问题。但是，经分解得 到的子问题往往不是相互独立的。不同的的数目常常只有多项式量级。在分治法求解时， 有些子问题被重复计算了许多次。如果能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再 找出已求得的答案，就可以避免大量重复计算，从而得到多项式时间算法。 基本要素：①最优子结构性质；②重叠子问题性质：递归算法求解问题时，每次产生的 子问题并不总是新问题，有些子问题被反复计算多次 基本步骤：①找出最优解的性质； ②递归的定义最优值； ③以自底向上的方式计算出最优值； ④根据计算最优值时得到的信息，构造最优解。 范例（能够解决的问题）：①矩阵连乘问题； ②最长公共子程序； ③背包问题； ④最优二叉搜索树。 第四章贪心算法
计算机算法设计与分析知识点整理
算法是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对符合一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。简单的说，就是解决问题的一种方法或过程。 算法－特征：（1）确定性（2）多样性（3）有穷性（4）输出 所需资源越少，该算法越好，计算机最重要的资源是时间和空间 把基本操作（最重要的操作）次数作为算法运行时间的度量单位。 ?T(n)≈c op C(n) 基本操作的执行时间基本操作次数 算法输入规模n为时间效率的参数 算法的时间效率和空间效率都用输入规模的函数进行度量 O(g(n)) 是增长次数小于等于g(n)(以及其常数倍，n趋向于无穷大)的函数集合。 符号О 成立条件：对于所有足够大的n，t(n) 的上界由g(n)的常数倍数所确定。即，存在大于0的常数c和非负的整数n0，使得：对于所有的n≥ n0来说，t(n) ≤c g(n) ?(g(n))代表增长次数大于等于g(n)(以及其常数倍,n趋向于无穷大)的函数集合 符号? 成立条件：对于所有足够大的n，t(n)的下界由g(n)的常数倍所确定， 即，存在大于0的常数c和非负的整数n0，使得： 对于所有的n≥ n0来说，t(n) ≥c g(n) Θ(g(n))是增长次数等于g(n) (以及其常数倍,n趋向于无穷大)的函数集合。 符号Θ 成立条件：对于所有足够大的n，t(n) 的上界和下界都由g(n)的常数倍数所确定， 即，存在大于0的常数c1，c2和和非负的整数n0，使得： 对于所有的n≥ n0来说，c2g(n) ≤t(n) ≤ c1g(n) 算法的整体效率是由具有较大的增长次数的部分所决定的，即它的效率较差的部分。 动态规划算法的基本要素 （1）最优子结构性质（2）重叠子问题性质 矩阵连乘计算次序问题的最优解包含着其子问题的最优解。这种性质称为最优子结构性质递归算法求解问题时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题被反复计算多次。这种性质称为子问题的重叠性质
算法初步知识点
第一章算法初步知识点 1.1.1算法的概念 1、算法概念： 在数学上，现代意义上的“算法”通常是指能够用计算机来解决的某一类问题是程序或步骤，这些程序或步骤必须是明确和有效的，而且能够在有限步之内完成. 2. 算法的特点： (1)有限性：一个算法的步骤序列是有限的，必须在有限操作之后停止，不能是无限的. (2)确定性：算法中的每一步应该是确定的并且能有效地执行且得到确定的结果，而不理应是模棱两可. (3)顺序性与准确性：算法从初始步骤开始，分为若干明确的步骤，每一个步骤只能有一个确定的后继步骤，前一步是后一步的前提，只有执行完前一步才能实行下一步，并且每一步都准确无误，才能完成问题. (4)不唯一性：求解某一个问题的解法不一定是唯一的，对于一个问题能够有不同的算法. (5)普遍性：很多具体的问题，都能够设计合理的算法去解决，如心算、计算器计算都要经过有限、事先设计好的步骤加以解决. 1.1.2程序框图 1、程序框图基本概念： （一）程序构图的概念：程序框图又称流程图，是一种用规定的图形、指向线及文字说明来准确、直观地表示算法的图形。一个程序框图包括以下几部分：表示相对应操作的程序框；带箭头的流程线；程序框外必要文字说明。 （二）构成程序框的图形符号及其作用 1、使用标准的图形符号。 2、框图一般按从上到下、从左到右的方向画。 3、除判断框外，绝大部分流程图符号只有一个进入点和一个退出点。判断框具有超过一个退出点的唯一符号。 4、判断框分两大类，一类判断框“是”与“否”两分支的判断，
而且有且仅有两个结果；另一类是多分支判断，有几种不同的结果。5、在图形符号内描述的语言要非常简练清楚。（三）、算法的三种基本逻辑结构：顺序结构、条件结构、循环结构。 1、顺序结构：顺序结构是最简单的算法结构，语句与语句之间，框与框之间是按从上到下的顺序实行的，它是由若干个依次执行的处理步骤组成的，它是任何一个算法都离不开的一种基本算法结构。 下地连接起来，按顺序执行算法步骤。如在示意图中，A框和B 框是依次执行的，只有在执行完A框指定的操作后，才能接着执 行B框所指定的操作。 2、条件结构： 条件结构是指在算法中通过对条件的判断 根据条件是否成立而选择不同流向的算法结构。 条件P是否成立而选择执行A框或B框。无论P条件是否成立，只能执行A框或B框之一，不可能同时执行A框和B框，也不可能A框、B框都不执行。一个判断结构能够有多个判断框。 3、循环结构：在一些算法中，经常会出现从某处开始，按照一定条件，反复执行某一处理步骤的情况，这就是循环结构，反复执行的处理步骤为循环体，显然，循环结构中一定包含条件结构。循环结构又称重复结构，循环结构可细分为两类：（1）、一类是当型循环结构，如下左图所示，它的功能是当给定的条件P成立时，执行A框，A框执行完毕后，再判断条件P是否成立，如果仍然成立，再执行A框，如此反复执行A框，直到某一次条件P不成立为止，此时不再执行A框，离开循环结构。 （2）、另一类是直到型循环结构，如下右图所示，它的功能是先执行，然后判断给定的条件P是否成立，如果P仍然不成立， 则继续执行A框，直到某一次给定的条件P成立为止，此时不再执行A框，离开循环结构。 当直到型循环结构 注意：1循环结构要在某个条件 允许 果。 1.2.1输入、输出语句和赋值语句 1、输入语句 （1）输入语句的一般格式
湘潭大学算法设计与分析知识点
第一章算法概述 1、算法的五个性质：有穷性、确定性、能行性、输入、输出。 2、算法的复杂性取决于：（1）求解问题的规模（N）,（2）具体的输入数据（I），（3）算法本身的设计（A），C=F(N,I,A)。 3、算法的时间复杂度的上界记号O， 下界记号Ω(记为f(N) = Ω(g(N))。即算法的实际运行时间至少需要g(n)的某个常数倍时间)， 同阶记号Θ：f(N)= Θ(g(N))表示f(N)和g(N)同阶。 即算法的实际运行时间大约为g(n)的某个常数倍时间。 低阶记号o：f(N)=o(g(N))表示f(N)比g(N)低阶。 多项式算法时间： O(1) 《算法设计与分析》复习要点 1、算法的概念，以及算法的5大特征；（ P3） 2、算法的复杂度分析（P17） 一个好算法的4大特性。 影响程序运行时间的因素。（P18） 关键操作的概念。（P23） 常见时间复杂度的大小关系。（P25） 简单程序片段的时间复杂度计算。（P32习题2-8） 3、分治法的基本思想（P73） 利用分治算法求解：①、大整数相乘（P101）；②、循环体育比赛日程表制订；③、最近点对问题（习题5-21）； 4、贪心法的基本思想（P102） 贪心法的两个特性（P131） 利用贪心法求解：①、最小代价生成树（P117）；②、单源最短路径（P124）；③、背包问题（习题6-1）； 5、动态规划法的基本思想（P135） 设计一个动态规划算法的4个基本步骤（P136） 利用动态规划法求解：①、多段图问题（P137）；②、矩阵连乘问题（P146）； 6、回溯法的基本思想（P175） 状态空间树的概念（P176） 利用回溯法求解：①、n皇后问题（P181）；②、0/1背包问题（P191）；③、连续邮资问题（习题8-14）；④、多机作业调度问题（习题8-15）； 7、分枝限界法的基本思想（P199） ①、FIFO分枝限界法；②、LIFO分枝限界法；③、LC分枝限界法。 课程中涉及到基本概念： 1、什么是算法？算法是求解一类问题的人以一种特殊的方法。一个算法是对特定问题求解 步骤的一种描述，它是指令的有限序列。 2、算法有那些特性？输入、输出、确定性、能行性、有穷性。 3、评估一个算法的指标有那些（或者说分析一个算法的优劣主要考虑的因素）？正确性、 简明性、效率、最优性。 4、算法运行的时间代价的度量不应依赖于算法运行的软件平台，算法运行的软件包括操作 系统和采用的编程语言及其编译系统。时间代价用执行基本操作（即关键操作）的次数来度量，这是进行算法分析的基础。 5、基本操作（即关键操作）是指算法运行中起主要作用且花费最多时间的操作。 6、基本操作是个概念，无法具体定义。问题的实例长度是指作为该问题的一个实例的输入 规模的大小。这个概念也很难精确定义。算法的时间（或）空间复杂度是由问题实例长度的函数来表示的。即：一个算法的时间代价由该算法用于问题长度为n的实例所需要的基本操作次数来表示。 7、算法的时间复杂度、空间复杂度。T(n)、S(n) 8、在实际的算法中T(n)是否唯一？不唯一。可能有最好、最坏、平均情形的时间复杂度。 9、算法与程序的区别？ 10、算法按计算时间可分为两类：多项式是时间算法、指数时间算法。最常见的多项式时间算法的渐进时间复杂度之间的关系为：O(1) 1 1()2(1)11()21n n T n T n n T n =?=? -+>??=-算法设计与分析复习要点 一、单项选择题（本大题共15小题，每小题2分，共30分） 二、填空题（本大题共15空，每空1分，共15分） 三、分析题（本大题共5小题，每小题5分，共25分） 四、综合题（本大题共4小题，1、2题每题6分，3题8分，4题10分，共30分） 第2章，导引与基本数据结构： 什么是算法, 算法的5个特性；对一个算法作出全面分析的两个阶段。P24 O(g(n))，Ω(g(n))，Θ(g(n))的含义。 多项式时间算法：可用多项式（函数）对其计算时间限界的算法。 常见的多项式限界函数所表示算法时间复杂度的排序： Ο(1) <Ο(logn) < Ο(n) < Ο(nlogn) < Ο(n 2 ) < Ο(n 3 ) 指数时间算法：计算时间用指数函数限界的算法 常见的指数时间限界函数： Ο(2n ) < Ο(n ！) < Ο(n n ) 什么是算法的复杂性：是该算法所需要的计算机资源的多少，它包括时间和空间资源。 复习栈和队列、树、图的基本知识，了解二元树、完全二元树，满二元树、二分检索树、了解图的邻接矩阵和邻接表存储方法。 能写出图的深度优先序列和广度优先序列。 会求如下一些简单的函数的上界表达式： 3n 2+10n =O(n 2) 第3、4章 递归与分治算法 理解递归算法的优缺点，深刻理解递归算法的执行过程。如能写出解决n 阶汉诺塔问题的解，并能分析写出3阶汉诺塔问题的递归执行轨迹。 递归算法的优点：结构清晰，可读性强，容易用数学归纳法来证明算法的正确性，因此它为设计算法、调试程序带来很大方便。 递归算法的缺点：运行效率较低，耗费的计算时间和占用的存储空间都多。为了达到此目的，根据具体程序的特点对递归调用工作栈进行简化，尽量减少栈操作，压缩栈存储空间以达到节省计算时间和存储空间的目的。 能求解或证明常见递归关系式，如n 阶汉诺塔问题的算法时间复杂度。 分治法的基本思想：是将一个规模为N 的问题分解为K 个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。递归地解这些子问题，然后将各子问题的解合并得到原问题的解。 掌握二分检索算法，如给一个实例，可以模拟出low ，hig ，mid 的运行轨迹。知道并能证明二分检索算法平均时间复杂度是Θ( logn) 通俗地讲，算法是解决问题的方法，严格地说，算法是对特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列。 算法还必须满足一下五个重要特性：输入、输出、有穷性、确定性、可行性。 程序（Program）是对一个算法使用某种程序设计语言的具体实现，原则上，算法可以 用任何一种程序设计语言来实现。 什么是算法的计算复杂性 算法分析指的是对算法所需要的两种计算机资源——时间和空间(时间复杂性和空间复杂性进行估算，所需要的资源越多，该算法的复杂性就越高。 表示计算复杂性的O你掌握了 若存在两个正的常数c和n0，对于任意n≥n0，都有T(n)≤c×f(n)，则称T(n)=O(f(n))（或称算法在O(f(n))中）。 我们主要介绍了哪几种算法设计方法 分治法：将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的子问题，以便各个击破，分而治之。 减治法：减治法在将原问题分解为若干个子问题后，利用了规模为n的原问题的解与较小规模（通常是n/2）的子问题的解之间的关系，这种关系通常表现为： （1）原问题的解只存在于其中一个较小规模的子问题中； （2）原问题的解与其中一个较小规模的解之间存在某种对应关系。 由于原问题的解与较小规模的子问题的解之间存在这种关系，所以，只需求解其中 一个较小规模的子问题就可以得到原问题的解。 动态规划法、贪心算法、回溯算法、概率 RAM程序 分治法------合并排序 设算法对n个元素排序的时间复杂性为T(n)，则该二路归并排序算法存在如下递推式： 二路归并排序的时间代价是O(nlog2n)。 所需空间只要O(m+n+min(m, n))的空间就够了(假设两个合并串的长度分别为m和n)。分治法------快速排序 算法设计考试重点整理 题型： 一选择题（10*2=20 分） 二简答题（4*5=20 分） 三应用题（3*10=30 分） 四算法题（3*10=30 分） 第一、二章 算法的定义：解某一特定问题的一组有穷规则的集合（对特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列） 算法的特征：1）有限性2）确定性3）输入4）输出5）能行性 算法分析的目的： 基本数据结构： 线性结构(元素之间是一对一的关系) 用顺序存储结构存储的线性表称为顺序表 用链式存储结构存储的线性表称为链表。 树形结构(元素之间是一对多的关系) 图(网)状结构(元素之间是多对多的关系) 栈：是一种只允许在表的一端进行插入或删除操作的线性表。允许进行插入、删除操作的一端称为栈顶，另一端称为栈底。当栈中没有数据元素时，称之为空栈。栈的插入操作称为进压栈，删除操作称为出栈。 队列：只允许在一端进行插入操作，在另一端进行删除操作的线性表。允许进行插入操作的一端称为队尾。允许进行删除操作的一端称为队头。当队列中没有数据元素时，称之为空队列。队列的插入操作称为进队或入队。队列的删除操作称为退队或出队。 树：树型结构是一种非线性结构，它用于描述数据元素之间的层次关系图 图：G＝(V，E)是一个二元组 其中：V是图G中数据元素（顶点）的非空有限集集合 E是图G中关系的有限集合 由表达式求渐进表达式：例：(n2+n)/4 n2/4（增长速率最快的那一项） 时间复杂度的计算：（P23） 性能的比较：O(1) < O(log2n) < O(n) < O(nlog2n) =O(nlogn)< O(n2) < O(n3) < O(n k) < O(2n) 第三章 算法思想、稳定性、时间复杂度、应用、排序的移动次数： 希尔排序（数据结构P265）：先将待排序列分割为若干个子序列分别进行直接插入排序；待整个序列基本有序时，再对全体记录进行一次直接插入排序。也称缩小增量的直接插入排序。 希尔排序的时间复杂度在O(nlog2n)和O(n2)之间，大致为O(n1.3) 合并排序（P59）：设初始序列含有n个记录，则可看成n个表长为1的有序表将这n个有序表两两合并，则可得n/2个表长为2的有序表再将这n/2个有序表两两合并，则可得n/4个长为4的有序表依次重复，直到对2个表长为n/2的有序表两两合并得1个表长为n的有序表为止。《算法设计与分析》复习要点
算法设计与分析复习要点(学生版)
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