程序设计与算法分析

算法分析与设计在计算机科学领域，算法是解决问题的一种方法或步骤。

对于任何给定的问题，可能有许多不同的算法可用于解决。

算法的效率直接影响着计算机程序的性能，在实践中，我们通常需要进行算法分析和设计来确保程序的高效性和可靠性。

算法分析算法分析是用来评估算法性能的过程。

主要关注的是算法的效率和资源消耗。

常见的算法分析方法包括时间复杂度和空间复杂度。

时间复杂度时间复杂度描述了算法运行时间随输入规模增加而增加的趋势。

通常用大O符号表示，比如O(n)、O(log n)等。

时间复杂度越低，算法执行速度越快。

空间复杂度空间复杂度描述了算法在运行过程中所需的内存空间大小。

同样用大O符号表示。

空间复杂度越低，算法消耗的内存越少。

算法设计算法设计是指为了解决特定问题而创造新的算法的过程。

常见的算法设计方法包括贪心算法、分治法、动态规划等。

贪心算法贪心算法是一种在每一步选择当前状态下最优解的算法。

虽然贪心算法并不总是能得到全局最优解，但它的简单性和高效性使其在实际应用中很受欢迎。

分治法分治法将复杂问题分解为子问题来求解，然后将子问题的解合并起来得到原问题的解。

典型的应用有归并排序和快速排序等。

动态规划动态规划是一种将问题分解为重叠子问题、并存储子问题解的方法。

通过利用已解决的子问题来解决更大规模的问题，动态规划能够显著提高算法的效率。

结语算法分析和设计是计算机科学中至关重要的一部分，它帮助我们理解算法的效率和性能，并指导我们选择合适的算法来解决问题。

通过不断学习和实践，我们可以不断提升自己在算法领域的能力，为创造更高效、更可靠的计算机程序做出贡献。

算法与程序设计一、教学目标：1. 了解算法的概念和特点，理解算法在解决问题中的重要性。

2. 学习常用的编程语言和工具，掌握基本的编程技巧。

3. 通过实例学习，掌握常见的算法思想和实现方法。

4. 培养学生的逻辑思维能力和创新能力，提高学生解决实际问题的能力。

二、教学内容：1. 算法概述：算法的定义、特点、分类和评价。

2. 编程语言及工具：常用的编程语言（如Python、C++、Java等）和开发工具（如Visual Studio、Eclipse等）的介绍和使用。

3. 基本算法思想：顺序结构、选择结构、循环结构、递归等。

4. 常见算法实现：排序算法（冒泡排序、快速排序等）、查找算法（二分查找、顺序查找等）、图算法（深度优先搜索、广度优先搜索等）。

5. 算法优化与分析：时间复杂度、空间复杂度、算法优化方法等。

三、教学方法：1. 讲授法：讲解算法的概念、特点、分类和评价等基本知识。

2. 实践法：让学生通过编写代码，实际操作来掌握算法思想和实现方法。

3. 案例分析法：通过分析典型实例，让学生理解并掌握算法的应用。

4. 小组讨论法：分组进行讨论，培养学生的团队协作能力和沟通能力。

1. 第一课时：算法概述及编程语言介绍2. 第二课时：基本算法思想及实现3. 第三课时：常见算法实现4. 第四课时：算法优化与分析5. 第五课时：综合案例分析与实践五、教学评价：1. 课堂表现：观察学生在课堂上的积极参与程度、提问回答等情况，了解学生的学习状态。

2. 课后作业：布置相关的编程练习，检查学生对知识点的掌握情况。

3. 项目实践：让学生完成一个综合性的项目，评价学生的综合运用能力和创新能力。

4. 小组评价：对学生在小组讨论中的表现进行评价，包括团队协作能力和沟通能力。

六、教学资源：1. 教材：算法与程序设计相关教材，如《算法导论》、《编程之美》等。

2. 在线资源：编程社区（如Stack Overflow、GitHub等）、在线编程平台（如LeetCode、牛客网等）。

信息技术算法与程序设计知识要点1.数据结构：数据结构是组织和存储数据的方式。

常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树和图等。

了解不同数据结构的特点和使用场景，能够选择合适的数据结构来解决问题。

2.算法分析：算法分析是评估算法效率的方法。

常用的算法复杂度分析方法有时间复杂度和空间复杂度。

了解不同算法的性能分析，能够根据问题需求选择合适的算法。

3.排序算法：排序是常见的算法问题。

了解各种排序算法的原理和实现方式，包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等，并能够分析和比较它们的性能。

4.查找算法：查找是另一个常见的算法问题。

了解顺序查找、二分查找、哈希查找等查找算法的原理和实现方式，并能够选择合适的查找算法来解决问题。

5.动态规划：动态规划是一种解决最优化问题的方法。

了解动态规划的基本原理和思想，并能够利用动态规划思想解决常见的问题。

6.图算法：图是一种常见的数据结构，常用于描述网络、路径和关系等。

了解图的基本概念和表示方法，以及图的遍历、最短路径、最小生成树、拓扑排序等算法。

7.数据库：数据库是长期保存数据的重要工具。

了解数据库的基本概念和常用操作，能够使用SQL语言进行数据库的增删改查操作，并且了解数据库的优化和调优。

8.软件工程：软件工程是面向大规模软件开发的一种方法论。

了解软件工程的基本原理和流程，包括需求分析、系统设计、编码实现、测试和维护等。

9.设计模式：设计模式是解决面向对象软件设计中常见问题的方法。

了解并掌握常见的设计模式，能够根据问题需求选择适当的设计模式来解决问题。

10.编程语言：掌握一种编程语言是进行程序设计的基础。

了解常用编程语言的基本语法和特点，并能够根据需求选择合适的编程语言来实现程序。

以上是信息技术算法与程序设计的一些重要知识要点。

掌握这些知识，能够提高编程能力，解决实际问题，实现高效的程序设计。

1.简述算法和程序的区别。

算法:是指解决问题的一种方法或一个过程。

算法是若干指令的有穷序列，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性质(4)。

例如:操作系统，是一个在无限循环中执行的程序，因而不是一个算法。

操作系统的各种任务可看成是单独的问题，每一个问题由操作系统中的一个子程序通过特定的算法来实现。

该子程序得到输出结果后便终止。

2.一个算法应有哪些主要特征？满足如下性质：(1)输入：有外部提供的量作为算法的输入。

(2)输出：算法产生至少一个量作为输出。

(3)确定性：组成算法的每条指令是清晰，无歧义的。

(4)有限性：算法中每条指令的执行次数是有限的，执行每条指令的时间也是有限的。

3.简述动态规划算法和贪心算法的基本要素。

动态规划算法的基本要素：最优子结构：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。

在分析问题的最优子结构性质时，所用的方法具有普遍性：首先假设由问题的最优解导出的子问题的解不是最优的，然后再设法说明在这个假设下可构造出比原问题最优解更好的解，从而导致矛盾。

利用问题的最优子结构性质，以自底向上的方式递归地从子问题的最优解逐步构造出整个问题的最优解。

最优子结构是问题能用动态规划算法求解的前提。

重叠子问题：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。

动态规划算法，对每一个子问题只解一次，而后将其解保存在一个表格中，当再次需要解此子问题时，只是简单地用常数时间查看一下结果。

通常不同的子问题个数随问题的大小呈多项式增长。

因此用动态规划算法只需要多项式时间，从而获得较高的解题效率贪心算法的基本要素：贪心选择性质：所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。

这是贪心算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。

动态规划算法通常以自底向上的方式解各子问题，而贪心算法则通常以自顶向下的方式进行，以迭代的方式作出相继的贪心选择，每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题。

程序设计与算法分析在计算机领域中，程序设计与算法分析是两个非常重要的概念。

程序设计是指通过编写代码创建计算机程序的过程，而算法分析则是研究和评估这些程序的性能和效率的过程。

本文将探讨程序设计与算法分析的关系，并介绍一些常见的程序设计和算法分析方法。

一、程序设计程序设计是计算机科学的核心领域之一。

它涉及到将问题抽象化、设计解决方案、实现和测试程序的过程。

一个好的程序设计应该具备以下几个特点：1.清晰简洁：程序的逻辑结构应该清晰明确，代码应该简洁易懂，方便维护和迁移。

2.可扩展性：程序应该具备良好的可扩展性，即在需求变化时能够方便地进行修改和添加功能。

3.代码复用：程序设计应注重代码的复用，通过抽象和封装可以将公共代码模块化，提高开发效率。

4.错误处理：程序应该具备良好的错误处理机制，能够预防和处理各种异常情况，提高程序的健壮性和稳定性。

二、算法分析算法是解决问题的一系列规则和步骤，算法分析则是对这些规则和步骤进行评估和优化的过程。

算法的好坏影响着程序的性能和效率。

算法分析的主要目标是评估一个算法在不同输入条件下的性能。

常用的算法分析方法有：1.时间复杂度分析：时间复杂度是评估算法执行时间的度量，通常用大O符号表示。

时间复杂度越低，算法执行速度越快。

2.空间复杂度分析：空间复杂度是评估算法所需内存空间的度量，同样用大O符号表示。

空间复杂度越低，算法所需内存越少。

3.最优性分析：最优性分析是针对某个特定问题，寻找最佳算法的过程。

通过比较不同算法的性能，选择最优算法解决问题。

三、常见的程序设计和算法分析方法1.面向对象编程：面向对象编程是一种程序设计范式，将问题划分为对象，通过封装、继承和多态等机制提高代码复用和可维护性。

2.分治法：分治法是一种将复杂问题分解为多个独立子问题的算法。

通过递归求解子问题，并将结果合并得到最终结果。

3.贪心算法：贪心算法是一种以局部最优解为导向的算法。

在每一步选择中，都选择当前状态下的最优解，以期望最终达到全局最优解。

计算机技术与应用专业课程计算机技术与应用专业课程涵盖了计算机科学与技术的基础知识和应用技能。

以下是一些常见的计算机技术与应用专业课程：1. 程序设计与算法分析：该课程介绍计算机程序设计语言和算法设计与分析的基本概念和理论。

学生将学习使用不同的编程语言（如C ++或Java）编写和调试程序，并学习使用算法解决问题。

2. 数据结构与算法：该课程介绍计算机数据结构和算法的基本原理和应用。

学生将学习各种数据结构（如栈、队列、链表和树）的实现和操作，并学习算法设计和分析的方法。

3. 计算机网络：该课程介绍计算机网络的基本原理和协议。

学生将学习计算机网络的体系结构、网络互联和网络安全的概念，以及TCP / IP协议的工作原理。

4. 操作系统：该课程介绍操作系统的基本原理和功能。

学生将学习操作系统的核心概念，如进程管理、内存管理和文件系统管理。

5. 数据库管理系统：该课程介绍数据库管理系统的原理和应用。

学生将学习数据库的设计、构建和查询，以及数据库管理和数据安全的基本方法。

6. 软件工程：该课程介绍软件开发过程的原理和实践。

学生将学习软件需求分析、系统设计、编码和测试的方法，以及软件项目管理和质量保证的基本技术。

7. 人工智能：该课程介绍人工智能的原理和算法。

学生将学习机器学习、智能代理、自然语言处理和专家系统等人工智能技术的基本概念和应用。

8. 网页设计与开发：该课程介绍网页设计和开发的基本原理和技术。

学生将学习使用HTML、CSS和JavaScript等技术创建和优化网页，并学习网站的用户界面设计和交互设计的基本原则。

这些课程只是计算机技术与应用专业课程的一部分，不同大学和学校可能有略微不同的课程设置。

此外，还可以根据个人的兴趣和职业规划选择其他相关的选修课程。

简述程序设计的四个步骤程序设计是计算机科学中的一个重要领域，它涉及解决问题、设计算法和编写代码的过程。

程序设计的四个步骤包括问题分析、算法设计、编码和调试。

下面将简要介绍这四个步骤。

一、问题分析问题分析是程序设计的第一步，它涉及对问题的深入理解和明确需求。

在这个阶段，程序员需要与客户或者用户进行充分的沟通，了解问题的背景、目的和约束条件。

通过与用户的交流，程序员可以更好地理解问题，进而确定问题的输入、输出和可能的限制。

二、算法设计算法设计是程序设计的核心部分，它涉及解决问题的思路和方法。

在这个阶段，程序员需要选择适当的算法以解决问题，并将其转化为可执行的指令序列。

算法设计需要考虑问题的复杂性、效率和可行性。

一般情况下，程序员可以根据问题的特点选择合适的算法范式，如分治法、动态规划法或贪心算法等。

三、编码编码是将算法转化为计算机可执行的代码的过程。

在这个阶段，程序员需要选择合适的编程语言，并按照相应的语法规则编写代码。

编码过程中需要注意代码的可读性和可维护性。

良好的命名规范、代码缩进和注释对于他人理解代码和后期维护都是很重要的。

四、调试调试是程序设计的最后一步，它涉及定位和修复代码中的错误。

在这个阶段，程序员需要对代码进行逐行检查，并利用测试用例验证代码的正确性。

如果发现错误，程序员需要仔细分析错误的原因，并进行适当的修改。

调试过程中，可以使用调试工具和日志记录来辅助定位问题。

综上所述，程序设计的四个步骤包括问题分析、算法设计、编码和调试。

这些步骤相互关联，每个步骤都至关重要。

良好的问题分析可以确保程序员对问题有深入的理解；合理的算法设计可以提高程序的效率和质量；规范的编码可以增加代码的可读性和可维护性；细致的调试可以确保代码的正确性。

通过遵循这四个步骤，程序员可以更好地解决问题，设计出高质量的程序。

程序设计的实践不仅需要扎实的编程技术，还需要灵活的思维和不断的学习。

只有不断实践和总结，才能提高自己的程序设计水平。

算法设计与分析的基本方法1.递推法递推算法是一种用若干步可重复的简运算（规律）来描述复杂问题的方法.递推是序列计算机中的一种常用算法。

它是按照一定的规律来计算序列中的每个项，通常是通过计算机前面的一些项来得出序列中的指定象的值。

其思想是把一个复杂的庞大的计算过程转化为简单过程的多次重复，该算法利用了计算机速度快和不知疲倦的机器特点。

2.递归法程序调用自身的编程技巧称为递归（recursion）。

一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。

递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。

一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。

当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。

注意：(1) 递归就是在过程或函数里调用自身;(2) 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。

3.穷举法穷举法，或称为暴力破解法，是一种针对于密码的破译方法，即将密码进行逐个推算直到找出真正的密码为止。

例如一个已知是四位并且全部由数字组成的密码，其可能共有10000种组合，因此最多尝试10000次就能找到正确的密码。

理论上利用这种方法可以破解任何一种密码，问题只在于如何缩短试误时间。

因此有些人运用计算机来增加效率，有些人辅以字典来缩小密码组合的范围。

4.贪心算法贪婪算法是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。

用贪婪法设计算法的特点是一步一步地进行，常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间，它采用自顶向下,以迭代的方法做出相继的贪心选择,每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题, 通过每一步贪心选择,可得到问题的一个最优解，虽然每一步上都要保证能获得局部最优解，但由此产生的全局解有时不一定是最优的，所以贪婪法不要回溯。

算法与程序设计的教案算法与程序设计的教案作为一位杰出的教职工，时常需要编写教案，编写教案有利于我们弄通教材内容，进而选择科学、恰当的教学方法。

如何把教案做到重点突出呢？以下是小编为大家整理的算法与程序设计的教案，仅供参考，大家一起来看看吧。

一、学情分析通过上学期《算法与编程》部分的学习，学生初步了解算法及其表示、比较熟悉流程图设计；本学期课程为《算法与程序设计》，对算法的理解更加深入，要求能通过visual basic实现简单算法；在本课之前，学生应了解了流程图的应用，熟悉在一组数中求极值算法，对于排序及冒泡排序，学生比较熟练。

对于本部分，学生可能会对选择排序算法的原理理解较为困难，需要教师的引导学习。

学生应当在学习过程中认真听取教师对于算法的分析，在教师指导下能解释该算法的流程图，进而实现程序。

二、教学目标知识性目标：了解排序的概念、能在现实生活中列举出关于排序的实例能对照冒泡排序，解释选择排序的优势，指出选择排序的策略，找出数字之间的逻辑联系有迁移应用能力，能由此及彼，归纳排序中的数字规律，探索更有效率的排序算法技能性目标：具有模仿水平，在教师指导下可以表达出选择排序的思想，能对流程图作出解释能独立完成流程图的绘制，对选择排序的各个环节比较熟练，并能在visual basic环境中规范地编写程序情感、态度、价值观目标：学生在学习过程中，通过亲身经历体验选择排序的实现过程，获得对此算法的感性认识利用信息技术手段，开展交流合作，把自己对此算法的心得与他人交流，培养良好的信息素养，提升热爱科学的理念三、重点难点重点：对选择排序原理的理解，绘制流程图，数据交换，调试程序难点：分析流程图四、教学策略与手段把握重点，先导入问题，复习排序定义，分析冒泡中数据交换次数多的问题，指出冒泡排序法效率不高，从而引出数据交换次数较少的选择排序算法在教学过程中，可通过flash演示材料，比较直观地把抽象的问题简单化，由“流程图雏形绘制”-“逐步完善流程图”-“程序实现”-“调试”的过程，让学生熟练此算法与程序实现。

计算机程序设计和算法分析的方法计算机已成为人类生活中不可或缺的一部分，而计算机程序设计和算法的分析则是计算机世界中的核心。

只有掌握了这些方法，才能够让计算机更好地为我们服务。

下面，我们将从程序设计和算法分析两个方面进行探讨。

一、程序设计的方法程序设计是计算机专业中最基础的教学环节之一，其目的是为了让学生掌握编写程序的方法和技巧。

在程序设计中，我们常常会用到许多流程控制语句、变量和数据类型等基本概念。

以下是程序设计的几个重要方法：1.面向对象编程(OOP)面向对象编程是近几十年来流行的编程范式。

它将数据和行为封装在一起，形成对象，然后通过对象之间的交互完成定义好的任务。

面向对象编程具有很好的可扩展性、易维护性和适应性等特点，是很多编程语言所支持的编程范式。

2.模块化编程模块化编程是将程序分成多个独立的部分，在需要时进行调用。

这样可以使程序代码更加清晰易懂，并且可以对每个模块单独进行编译、测试和调试。

模块化编程可以提高程序的可维护性和复用性，并且便于代码的组织和管理。

3.可编程化编程可编程化编程是一种允许用户在程序运行时对程序进行修改的编程方法。

这种编程方式通常使用动态语言实现，例如Python和Ruby。

可编程化编程可以在很短的时间内迅速验证智能算法或者功能模块，从而提高软件开发的效率和准确性。

二、算法分析的方法算法分析是计算机科学中与计算效率有关的一个重要环节。

对于一个好的算法，其执行时间和空间复杂度都应该足够小。

在算法分析中，我们需要通过一些手段来对一个算法进行评估，并且确定哪些算法更加适合特定的问题。

以下是一些常用的算法分析方法：1.时间复杂度分析时间复杂度是用来衡量算法的执行时间与问题规模之间的关系。

通常用大O表示法来表示时间复杂度。

比如，O(n)表示算法执行时间与问题规模n成正比；O(n^2)表示算法执行时间与问题规模的平方成正比。

时间复杂度分析可以帮助我们理解算法的大致运行时间，并且确定哪些算法可以处理大规模数据集。

程序设计的步骤程序设计是指根据具体需求，通过编写计算机程序来解决问题或实现功能的过程。

在进行程序设计时，通常需要按照一定的步骤进行，以确保程序的正确性和高效性。

下面将介绍程序设计的六个主要步骤。

第一步：需求分析在程序设计之前，首先要对问题或功能需求进行全面的分析。

这包括明确问题的具体要求、输入和输出的格式、数据的类型和范围，以及程序的各项功能和操作等。

通过详细的需求分析，可以确保程序设计的目标明确，避免后期出现大幅度的修改和调整。

第二步：算法设计在需求分析的基础上，需要设计出解决问题的具体算法。

算法是指一系列明确而有序的操作步骤，用于解决特定的问题。

在算法设计过程中，需要考虑如何处理输入数据、如何进行计算和判断、如何输出结果等。

合理的算法设计可以提高程序的效率和可读性。

第三步：编码实现在完成算法设计后，将算法转化为具体的计算机程序代码。

编码实现是将逻辑思维转化为计算机可以执行的指令的过程。

在编码实现过程中，需要选择合适的编程语言，并按照语法规则和编码规范进行编写。

同时，还需要注意代码的可读性和可维护性，以便于后续的调试和修改。

第四步：调试测试在编码实现完成后，需要对程序进行调试和测试。

调试是指通过逐步执行、检查程序运行过程中的错误和异常，以找出程序中的问题并加以修复的过程。

测试是指通过输入不同的数据和条件，验证程序的正确性和稳定性。

在调试测试过程中，需要使用合适的调试工具和测试方法，以确保程序的正确运行。

第五步：性能优化在程序的调试测试过程中，可能会发现程序在某些方面存在性能问题，比如运行速度慢、占用资源多等。

为了提高程序的性能，需要进行性能优化。

性能优化包括对算法和数据结构的优化、对代码的优化、对资源的合理管理等。

通过性能优化，可以使程序更加高效和可靠。

第六步：文档撰写在程序设计完成后，还需要撰写相应的文档。

文档是对程序设计过程和结果的记录和总结。

文档内容包括程序的功能描述、使用方法、运行环境、开发工具、相关代码注释等。

算法分析与设计论⽂1：递归算法程序直接或间接调⽤⾃⾝的编程技巧称为递归算法（Recursion）。

递归算法是⼀个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调⽤⾃⾝的⼀种⽅法。

它通常把⼀个⼤型复杂的问题转化为⼀个与原问题类似的规模较⼩的问题来求解。

递归策略只需少量的代码就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，⼤⼤减少了程序的代码量。

递归的优势在于⽤有限的语句来定义对象的⽆限集合，⽤递归思想写出的程序往往⼗分简洁易懂。

递归需要有边界条件，递进前进段和递归返回段，当边界条件不满⾜时，递归前进；当边界条件满⾜时，递归返回（使⽤递归时，不必须有⼀个明确的递归出⼝，否则递归将⽆限进⾏下去）。

递归算法解题的运⾏效率较低，在递归调⽤过程中，系统为每⼀层的返回点，局部变量等开辟了堆栈来储存。

递归次数过多容易造成堆栈溢出等。

例：Fibonacci数列“菲波那切数列”是意⼤利数学家列昂纳多-斐波那契最先研究的⼀种递归数列，他的每⼀项都等于前两项制盒次数列的前⼏项为1,1,2,3,5等。

在⽣物数学中许多⽣物现象都会出现菲波那切数列的规律，斐波那契数列相邻两项的⽐例近于黄⾦分割数，其递归定义为：Fibonacci数列的递归算法：int fib(int n){if (n<=1) return 1;return fib(n-1)+fib(n-2);}算法效率⾮常低，重复递归的次数太多，通常采⽤递推算法：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<=n; i++)fib[i] = fib[i-1]+fib[i-2];}采⽤数组保存之前已求出的数据，减少了递归次数，提⾼了算法效率。

2：分治算法在计算机科学中，分治法是⼀种很重要的算法。

字⾯上的解释是“分⽽治之”，就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的直接求解，原问题的解即⼦问题的解的合并。

计算机算法分析与设计概要：对于回溯法，通过约束找到满足条件的所有解，特点为能进就进，不能进就退回来，与递归类似。

分支法与回溯法类似，但解的目标是通过约束找到满足条件的一个解，或找到在某种意义下的最优解。

回溯法以深度优先的方式搜索解空间树，而分支限界法则以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树。

本文在分析算法定义的基础上，对常见的５种算法进行论述并总结各自算法的特点。

随着计算机技术的突飞猛进，算法逐渐成为了核心内容，不容忽视。

算法更能体现计算机的精髓，计算机技术的根本，算法的设计有多种方案，不同的实现方案展现的结果不同，这提现了计算机技术的多姿多彩。

对于计算机技术来说，算法分析与设计是至关重要的。

在一个大型软件系统的开发中，设计出有效的算法将起到决定性的作用。

１.定义通俗的讲，算法是解决问题的一种方法。

也因此算法分析与设计成为计算技术的核心问题之一，也是计算机科学与技术专业本科及研究生的一门重要的专业基础课。

算法分析与设计是计算机软件开发人员必修课，软件的效率和稳定性取决于软件中所采用的算法；对于一般程序员和计算机专业学生，学习算法设计与分析课程，可以开阔编程思路，编写出优质程序。

一个算法应该具有以下五个重要的特征：有穷性、确切性、输入、输出、可行性。

算法的复杂性是算法效率的度量，是评价算法优劣的重要依据。

一个算法的复杂性的高低体现在运行该算法所需要的计算机资源的多少上面，所需的资源越多，我们就说该算法的复杂性越高；反之，所需的资源越低，则该算法的复杂性越低。

计算机的资源，最重要的是时间和空间（即存储器）资源。

因而，算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分。

不言而喻，对于任意给定的问题，设计出复杂性尽可能地的算法是我们在设计算法是追求的一个重要目标；另一方面，当给定的问题已有多种算法时，选择其中复杂性最低者，是我们在选用算法适应遵循的一个重要准则。

因此，算法的复杂性分析对算法的设计或选用有着重要的指导意义和实用价值。