算法设计与分析课程教学大纲
《计算机算法基础》教学大纲
《计算机算法基础》教学大纲计算机算法基础教学大纲课程简介本课程作为计算机科学与技术专业必修课，旨在让学生掌握计算机算法的基础知识和基本应用，为后续深入研究算法提供基础。
教学目标通过本课程的研究，学生将能够：- 熟练掌握常用的计算机算法- 理解各种算法的基本思想和运行原理- 能够运用算法进行简单的问题求解和程序设计- 培养编写高效算法的能力教学内容第一章算法基础1.1 算法的定义和特性1.2 算法的分类1.3 时间复杂度和空间复杂度第二章常用算法2.1 排序算法（冒泡排序、快速排序、归并排序）2.2 查找算法（顺序查找、折半查找、哈希查找）2.3 图算法（最短路径算法、最小生成树算法）第三章算法应用3.1 算法在智能搜索、机器研究等领域的应用3.2 算法在计算机游戏、网络安全等领域的应用3.3 算法在大数据处理中的应用教学方法本课程采用讲授和实践相结合的教学方法。
教师将通过课堂讲解、板书演示、案例分析等方式向学生介绍算法基础原理和应用技巧，并通过实例编程和练巩固学生的实际应用能力。
考核方式本课程考核方式包括课堂作业、实验报告、期中考试和期末考试。
其中，期中考试占30%的成绩，期末考试占50%的成绩，课堂作业和实验报告占20%的成绩。
教材与参考书目教材《数据结构与算法分析》，作者：Mark Allen Weiss，出版社：机械工业出版社参考书目《算法导论》，作者：Thomas H. Cormen，出版社：机械工业出版社《算法设计与分析基础》，作者：Sun Limin，出版社：高等教育出版社实验环境本课程实验环境为Windows操作系统，使用Java语言进行编程实现。
教学进度。
《数据结构与算法》教学大纲
《数据结构与算法》教学大纲引言：数据结构与算法是计算机科学领域中非常重要的基础知识，它是计算机程序设计的基础。
本文将针对《数据结构与算法》这门课程，分析其教学大纲，并探讨其重要性和实际应用。
一、课程概述1.1 课程目标本课程旨在培养学生对数据结构和算法的理解和应用能力，使其能够灵活运用各种数据结构和算法解决实际问题，提高程序的效率和性能。
1.2 课程内容本课程主要包括以下内容：- 基本数据结构：数组、链表、栈、队列等- 高级数据结构：树、图、堆等- 常用算法：排序算法、查找算法、图算法等- 算法复杂度分析- 动态规划和贪心算法二、课程详细内容2.1 基本数据结构2.1.1 数组：线性表的顺序存储结构，介绍其定义、基本操作和应用场景。
2.1.2 链表：线性表的链式存储结构，包括单链表、双链表和循环链表，介绍其定义、基本操作和应用场景。
2.1.3 栈：先进后出的数据结构，介绍其定义、基本操作和应用场景。
2.1.4 队列：先进先出的数据结构，介绍其定义、基本操作和应用场景。
2.2 高级数据结构2.2.1 树：介绍二叉树、平衡二叉树和二叉搜索树，包括其定义、基本操作和应用场景。
2.2.2 图：介绍有向图和无向图，包括其定义、基本操作和应用场景。
2.2.3 堆：介绍最大堆和最小堆，包括其定义、基本操作和应用场景。
2.3 常用算法2.3.1 排序算法：介绍冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等排序算法的原理和实现。
2.3.2 查找算法：介绍顺序查找、二分查找等查找算法的原理和实现。
2.3.3 图算法：介绍深度优先搜索和广度优先搜索算法，以及最短路径算法。
2.4 算法复杂度分析2.4.1 时间复杂度：介绍算法的时间复杂度分析方法，包括最好情况、最坏情况和平均情况的复杂度。
2.4.2 空间复杂度：介绍算法的空间复杂度分析方法，包括辅助空间和输入空间的复杂度。
2.5 动态规划和贪心算法2.5.1 动态规划：介绍动态规划算法的原理和基本步骤，以及常见的动态规划问题。
《算法与复杂性》课程实验教学大纲
《算法与复杂性》课程实验教学大纲一、制定实验教学大纲的依据根据本校《2004级本科指导性培养计划》和《算法与复杂性》课程教学大纲制定。
二、本实验课在专业人才培养中的地位和作用《算法与复杂性》是计算机类各专业的专业基础课。
本课程的任务是培养学生具有针对给定问题设计和实现高效算法的能力。
实验是本课程重要的教学环节,其目的是学习基本的算法设计与复杂性分析技术，使学生掌握基本算法设计思想在求解实际问题中的应用，以及培养书写规范文档的技巧。
三、本实验课程讲授的基本实验理论1、递归与分治方法的基本设计思想与原则。
2、动态规划算法的基本设计思想与步骤。
3、贪心算法的基本设计思想与步骤。
4、回溯法和分支限界法的基本设计思想与原则。
四、本实验课学生应达到的能力1、熟练掌握对典型算法（递归与分治、动态规划、贪心算法、回溯法和分支限界法）的设计能力；2、掌握对典型算法复杂性的分析能力；3、学会撰写实验报告（格式设计、项目选用、分析实验结果）的能力；五、学时、教学文件学时：本课程总学时为48学时，其中实验为8学时，占总学时的17%。
教学文件：《算法与复杂性实验指导要求》。
要求学生实验前预习实验指导书，并写出预习报告。
指导教师应概述实验方法及实例代码分析等，具体测试步骤和实际数据处理由学生独立完成。
六、实验考核办法与成绩评定1、实验考核每次依据预习、实验完成情况、纪律等综合给出实验成绩。
未参加实验者或实验成绩不合格者,本课程不予通过。
2、实验成绩占该课程总成绩的10%。
七、仪器设备及注意事项注意事项：注意保护设备八、实验项目的设置及学时分配制定人：刘晶审核人：张亚玲批准人：王磊。
智能优化算法及其应用教学大纲.doc
《智能优化算法及其应用》一、课程基本情况二、课程内容简介三、课程教学大纲绪论1.1算法内部改进策略4. 2算法外部改进策略5并行模拟退火算法6模拟退火算法的应用6. 1基于SA的控制器整定6. 2基于SA的数字微分器设计6. 3基于SA的复杂优化及状态生产函数研究6. 4基于SA的TSP研究及软件演示第2章遗传算法1遗传算法简介2遗传算法理论2. 1模示定理2. 2隐含并行性2.3遗传算法的马氏链描述2. 4遗传算法的收敛性3遗传算法的设计2. 3. 12. 3. 22. 3. 32. 3.42. 3. 52. 3. 6算法终止准则3. 7算法参数选取2.4遗传算法的改进2.5并行遗传算法2.6遗传算法的应用2. 6. 1基于GA的系统辨识2. 6. 2基于GA的TSP研究与软件演示2. 6. 3基于GA的生产调度第3章禁忌搜索算法3.1引言3. 1. 1禁忌搜索示例3. 1.2禁忌搜索机制3.2禁忌搜索算法流程3.3禁忌搜索的收敛性3.4禁忌搜索的设计3. 4. 1初始化3.4.2状态产生函数3. 4. 3候选解选择4. 5禁忌表3. 4. 6藐视准则3.4.7集中搜索和分散搜索3.4.8终止准则3. 6基于混合优化策略的神经网络结构学习研究6. 3. 7基于混合策略的光学仪器设计研究第7章总结1仿真优化及其关键问题7.2计算智能的发展性研究问题四、课程实践环节五、课程知识单元与知识点I0AA1：绪论•智能优化•启发式算法•邻域搜索•函数优化、组合优化■复杂性I0AA2：模拟退火算法•模拟退火•重要性采样、概率突跳•状态产生函数。
《数值计算方法》课程教学大纲
A：《数值计算方法》课程教学大纲授课专业：信息与计算科学、数学与应用数学、统计学学时数：64+16学分数：5一、课程的性质和目的数值计算方法是综合性大学信息与计算科学专业的一门主要专业基础课程，同时也是许多理工科本科的专业课。
“数值计算方法”，它是以各类数学问题的数值解法作为研究对象，并结合现代计算机科学与技术为解决科学与工程中遇到的各类数学问题提供算法，它是平行于理论分析和科学实验的重要科学研究手段。
本课程的教学目的在于通过教与学，使学生系统掌握数值计算方法的基本概念和分析问题的基本方法，并通过上机实习为数值计算方法的进一步学习和解决科学与工程中的实际问题打好基础，使学生具备基本的算法分析、算法设计的能力和较强的编程能力。
二、课程教学的基本要求本课程的教学环节包括课堂讲授，实验（包括上机实验），习题课，答疑和期末考试。
通过上述基本教学步骤，要求学生理解并掌握数值计算中误差的概念、函数的数值逼近（多项式插值问题与函数的最佳逼近）、数值积分与数值微分、数值线性代数问题（线性方程组的数值解、数值求解矩阵的特征值与特征向量）、非线性方程的数值解法以及常微分方程（初、边值问题）的数值解法。
并通过上机实习，深入理解和掌握各类数学问题数值算法及了解数值计算中应注意的问题，为后续课程的学习奠定良好的基础。
本课程以课堂讲授为主（总共授课64学时），每章后配有一定数量的习题，巩固课堂所学的知识。
每一类算法应选做一定数量的实习题（全部安排16学时上机实习），以便深入理解数值算法的内容。
考核方式为闭巻考试。
三、课程教学内容第一章引论（3学时）要求理解与熟练掌握的内容有：数值计算中误差的基本概念；算法的数值稳定性问题。
一般理解与掌握的内容有：计算机中数的浮点表示。
难点：算法的数值稳定性。
第二章函数基本逼近（一）----插值逼近（10学时）要求理解与熟练掌握的内容有：代数多项式插值；差商；牛顿插值多项式；埃尔米特插值。
要求一般理解与掌握的内容有：样条函数插值；要求了解的内容有：B-样条及其性质。
课程设计报告算法描述
课程设计报告算法描述一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握XX学科的基本概念、原理和方法，能够运用所学知识解决实际问题。
具体来说，知识目标包括：了解XX学科的基本概念和原理，掌握XX学科的基本方法，了解XX学科的发展趋势。
技能目标包括：能够运用XX学科的基本方法分析问题和解决问题，能够运用XX学科的知识进行创新性研究。
情感态度价值观目标包括：培养学生对XX学科的兴趣和热情，培养学生批判性思维和创新意识，培养学生的团队合作能力和社会责任意识。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括XX学科的基本概念、原理和方法，以及XX学科的应用实例。
具体来说，教学大纲如下：第一章：XX学科的基本概念和原理1.1 XX学科的定义和发展历程1.2 XX学科的基本原理1.3 XX学科的应用领域第二章：XX学科的基本方法2.1 XX方法的原理和步骤2.2 XX方法的实践应用2.3 XX方法在实际问题中的应用案例第三章：XX学科的应用实例3.1 XX学科在XX领域的应用3.2 XX学科在XX领域的应用3.3 XX学科在XX领域的应用三、教学方法为了实现课程目标，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
具体来说：讲授法：通过教师的讲解，使学生了解和掌握XX学科的基本概念、原理和方法。
讨论法：通过小组讨论，培养学生的批判性思维和创新意识，提高学生的团队合作能力。
案例分析法：通过分析实际案例，使学生了解XX学科在实际问题中的应用，提高学生的解决问题能力。
实验法：通过实验操作，使学生了解和掌握XX学科的基本方法，提高学生的实践能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将选择和准备以下教学资源：教材：选择一本经典的XX学科教材，作为学生学习的主要参考书。
参考书：提供一些相关的参考书籍，供学生深入学习。
多媒体资料：制作一些多媒体课件和教学视频，帮助学生更好地理解教学内容。
实验设备：准备一些实验设备，供学生进行实验操作。
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算法设计与分析课程教学大纲
【适用专业】 计算机科学与技术
【课 时】 理论课时：32
【学 分】 2
【课程性质、目标和要求】
《算法设计与分析》是计算机科学与技术专业的专业课。无论是计算科学还是计算实践，算
法都在其中扮演着重要角色。本课程的教学目的是讲授在计算机应用中常常遇到的实际问题的解
法，讲授设计和分析各种算法的基本原理、方法和技术，培养学生对算法复杂性进行正确分析的
能力。
课程基本要求是
⑴掌握算法分析的基本概念和理论。
⑵掌握算法设计技术和分析算法以及算法复杂性。
【教学时间安排】
本课程计 2 学分，理论课时32, 学时分配如下：
序号 课程内容/实验名称 实验类型 课时 备注
1 算法引论 理论课时2
2 递归与分治策略/分治法实验 理论课时4
3 动态规划/动态规划实验 理论课时5
4 贪心算法 理论课时3
5 回溯法 理论课时3
6 分支限界法 理论课时3
7 概率算法 理论课时3
8 NP完全性理论 理论课时3
9 近似算法 理论课时3
2
10 算法优化策略 理论课时3
合 计 理论课时32
【教学内容要点】
第一章 算法引论
一、学习目的要求
1．了解算法的计算复杂性分析方法
2．理解算法分析的基本理论
3．掌握算法分析的基本概念
二、主要教学内容
1. 算法的基本概念
2. 表达算法的抽象机制
3. 采用Java语言与自然语言相结合的方式描述算法的方法
4. 算法的计算复杂性分析方法
第二章 递归与分治策略
一、学习目的要求
1．理解典型范例中递归与分治策略应用技巧
2．掌握递归与分治策略
3．掌握数学归纳法证明算法正确性方法
二、主要教学内容
1. 递归的概念
2. 分治法的基本思想
3. 二分搜索技术
4. 大整数的乘法
5. Strassen阵乘法
6. 棋盘覆盖
7. 合并排序
8. 快速排序
9. 线性时间选择
10. 最接近点对问题
11. 循环赛日程表
第三章 动态规划
一、学习目的要求
1．理解典型范例中动态规划算法的设计思想
2．掌握动态规划算法的基本要求以及算法的设计要点
3
二、主要教学内容
1. 矩阵连乘问题
2. 动态规划算法的基本要素
3. 最长公共子序列
4. 最大子段和
5. 凸多边形最优三角剖分
6. 多边形游戏
7. 图像压缩
8. 电路布线
9. 流水作业调度
10. 0—l背包问题
11. 最优二叉搜索树
12. 动态规划加速原理
三、课堂讨论选题
1. 最长公共子序列
2. 0—l背包问题
第四章 贪心算法
一、学习目的要求
1．了解贪心算法的理论基础及基本要素
2. 理解典型范例中贪心算法的设计思想
3. 掌握贪心算法的设计要点
二、主要教学内容
1. 活动安排问题
2. 贪心算法的基本要素
3. 最优装载
4. 哈夫曼编码
5. 单源最短路径
6. 最小生成树
7. 多机调度问题
8. 贪心算法的理论基础
三、课堂讨论选题
1. 最优装载
2. 单源最短路径
第五章 回溯法
一、学习目的要求
1．理解回溯法的效率分析方法
2．掌握回溯法的算法框架和应用技巧
4
二、主要教学内容
1. 回溯法的算法框架
2. 装载问题
3. 批处理作业调度
4. 符号三角形问题
5. n后问题
6. 0—l背包问题
7. 最大团问题
8. 图的m着色问题
9. 旅行售货员问题
10. 圆排列问题
11. 电路板排列问题
12. 连续邮资问题
13. 回溯法的效率分
三、课堂讨论选题
1. 0—l背包问题
2. 图的m着色问题
第六章 分支限界法
一、学习目的要求
1．理解分支限界法的基本思想
2．掌握典型范例中分支限界法的应用技巧
二、主要教学内容
1. 分支限界法的基本思想
2. 单源最短路径问题
3. 装载问题
4. 布线问题
5. 0-1背包问题
6. 最大团问题
7. 旅行售货员问题
8. 电路板排列问题
9. 批处理作业调度
三、课堂讨论选题
1. 0-1背包问题
2. 批处理作业调度
第七章 概率算法
一、学习目的要求
5
1．理解概率算法的基本思想
2．掌握典型范例中概率算法的应用技巧
二、主要教学内容
1. 随机数
2. 数值概率算法
3. 舍伍德算法
4. 拉斯维加斯算法
5. 蒙特卡罗算法
第八章 NP完全性理论
一、学习目的要求
1．了解P类与NP类问题
2．了解典型的NP完全问题
二、主要教学内容
1. 计算模型
2. P类与NP类问题
3. NP完全问题
4. 一些典型的NP完全问题
第九章 近似算法
一、学习目的要求
1．掌握近似算法的基本思想
2．掌握常用近似算法的应用
二、主要教学内容
1. 近似算法的性能
2. 顶点覆盖问题的近似算法
3. 旅行售货员问题近似算法
4. 集合覆盖问题的近似算法
5. 子集和问题的近似算法
第十章 算法优化策略
一、学习目的要求
1．掌握算法优化策略
2．掌握算法优化的基本方法
二、主要教学内容
1. 算法优化策略的比较与选择
2. 动态规划加速原理
3. 问题的算法特征
4. 优化数据结构
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5. 优化搜索策略
【教学（实验）内容要点】
算法设计与分析实验是算法设计与分析课的一个实践性教学环节。通过实验使学生加深对基
本算法设计方法的理解，增强学生对解决问题的不同算法运行时间不同的感性认识，使学生在算
法设计方法和编程技能等方面得到系统的训练，使学生养成设计良好算法的习惯，为今后从事软
件开发和软件理论研究打下良好的实验基础。
一、（实验1）分治法实验
1. 实验目的要求
应用分治法算法解决实际问题，并编程实现。
2. 实验主要内容
(1)写出并调试二分检索的递归程序并调试通过。
(2)写出并调试"由底向上"的归并分类程序，从而取消对栈空间的需求。
3、实验仪器设备
PC兼容机
二、（实验2）动态规划实验
1. 实验目的要求
把动态规划算法应用到求货郎担问题和矩阵乘法问题，并编程实现。
2. 实验主要内容
（1）写出并调试用动态规划方法求货郎担问题的程序。
（2）写出并调试用动态规划方法求矩阵乘法的程序。
3. 实验仪器设备
PC兼容机。
【成绩考核方式】
1. 成绩评定总则
全面考核学生在课程学习各个环节的理解、掌握和参与情况
2. 平时成绩评定
平时成绩＝考勤成绩＋作业成绩+课堂讨论成绩
3. 期末考核评定
课程成绩＝平时成绩(10%)+实验成绩(20%)+期末成绩(70%)
【教材与参考书目】
指定教材：
《算法设计与分析》王晓东编著
2003年1月第1版 清华大学出版社
参考书目：
1.《算法设计与分析》周培德编著 1991年1月第1版 机械工业出版社
2.《算法设计与分析》曹新谱编著 1984年11月第1版 湖南科技出版社
3.《算法与数据结构》傅清祥等编 2001年1月第1版 电子工业出版社
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4.《并行算法引论》陈景良编著 1992年4月第1版 石油工业出版社
【有关说明（教学建议）】
1. 讲解与讨论相结合
2. 用通俗易懂的例子描述抽象的概念