算法设计与分析结课论文

程序设计与算法分析结课论文在当今数字化的时代，程序设计与算法分析已经成为计算机科学领域的核心组成部分。

从智能手机中的各种应用程序，到互联网上的搜索引擎和电子商务平台，再到科学研究中的模拟和数据分析，程序设计和算法的身影无处不在。

它们不仅影响着我们的日常生活，还推动着科技的不断进步和社会的发展。

程序设计，简单来说，就是告诉计算机要做什么以及如何去做。

它涉及到使用特定的编程语言来编写指令，让计算机按照我们的意愿执行任务。

一个好的程序设计应该具有清晰的逻辑结构、易于理解和维护的代码，以及高效的性能。

而要实现这些目标，就需要对编程语言的语法、数据结构和控制结构有深入的理解。

以常见的编程语言如 Python 为例，它提供了丰富的数据类型，如整数、浮点数、字符串、列表、字典等，以及各种控制结构，如条件语句（ifelse）、循环语句（for、while）等。

通过合理地运用这些元素，我们可以编写出解决各种问题的程序。

比如，要编写一个程序计算两个数的平均值，我们可以使用以下的 Python 代码：｀｀｀pythonnum1 ＝ 5num2 ＝ 10average ＝（num1 ＋ num2) ／ 2print(＂平均值为：＂， average)｀｀｀这只是一个简单的例子，但它展示了程序设计的基本思路：明确问题、选择合适的数据结构和算法、编写代码并进行测试。

算法分析则是对程序所使用的算法的性能进行评估和优化。

一个算法的性能通常用时间复杂度和空间复杂度来衡量。

时间复杂度表示算法运行所需的时间与输入规模之间的关系，而空间复杂度表示算法运行所需的存储空间与输入规模之间的关系。

例如，对于一个排序算法，我们可以比较冒泡排序、插入排序和快速排序的时间复杂度。

冒泡排序的时间复杂度为 O(n^2)，插入排序的时间复杂度也为 O(n^2)，而快速排序的平均时间复杂度为 O(nlogn)。

在处理大规模数据时，快速排序的性能通常要优于冒泡排序和插入排序。

算法设计与分析课程论文1．引言算法设计与分析是数据结构的有力补充，从中可以了解到算法设计的奥妙以及对数据结构中的数据存储结构更深层次的运用。

计算机算法设计与分析是面向设计的、处于核心地位的一门学科。

算法是一组有穷的规则，它规定了解决某一特定类型问题的一系列运算。

算法设计是一件非常困难的工作，常用的算法设计方法有：分治法、贪心方法、动态规划、回溯法、分枝－限界法、基本检索与周游方法、遗传算法等。

本文主要对算法设计与分析中的递归算法以及动态规划算法进行了总结、分析以及对具体问题的编程实现。

2．递归算法分析2.1递归算法简介与特点递归就是在函数或子过程的内部，直接或间接地调用自己的算法；递归算法是从下往上进行思维，需要对问题有全局的了解；在使用递归算法时，必须至少测试一个可以终止递归的条件，并且还必须对在合理的递归调用次数内未满足此类条件的情况进行处理，如果没有一个在正常情况下可以满足的条件，则过程将陷入执行无限循环的高度危险之中；递归算法的描述非常简洁而易于理解，但因重复计算和较大的堆栈消耗使递归算法的解题的运行效率较低；并不是所有的语言都支持递归，在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储，递归次数过多容易造成栈溢出等不利编程的因素，所以一般不提倡用递归算法设计程序。

2.2递归过程递归过程是直接调用自己或通过一系列的过程调用语句间接调用自己的过程。

在一个过程的运行期间调用另一个过程时，在执行被调用过程之前，系统要先把所有的实在参数返回地址等信息传递给被调用的过程保存，为被调用过程的局部变量分配存储空间，将控制转移到被调用入口。

接下来从被调过程返回调用过程要保存被调用过程的计算结果，释放被调用过程的数据区，依照被调过程保存的返回地址将控制转移到调用过程。

该过程服从后调用先返回的原则。

2.3递归算法的优缺点递归算法易于理解，结构清晰，所编写的代码简洁精练，可读性好，有利于代码的维护。

算法设计与分析论文题目0-1背包问题的算法设计策略对比与分析专业班级学号姓名引言对于计算机科学来说，算法（Algorithm）的概念是至关重要的。

算法是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。

如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。

不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。

一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤。

或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列，并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。

算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。

一个算法应该具有以下五个重要的特征：有穷性：一个算法必须保证执行有限步之后结束；确切性：算法的每一步骤必须有确切的定义；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；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；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。

计算机科学家尼克劳斯-沃思曾著过一本著名的书《数据结构十算法= 程序》，可见算法在计算机科学界与计算机应用界的地位。

1 算法复杂性分析的方法介绍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。

前言 (1)正文 (1)2.1设计的目的和意义 (1)2.1.1设计的目的 (1)2.1.2设计的意义 (1)2.2设计的目标与总体方案 (1)2.1.1设计的目标 (1)2.1.2设计的总体方案 (2)2.3设计的方法和内容 (2)2.3.1硬件环境要求 (2)2.3.2软件环境需求 (2)2.3.3设计的流程图 (2)2.3.4设计的方法及详细内容 (2)2.3.4.1让用户输入信息 (2)2.3.4.2数据整理 (3)2.3.4.3查找数据并输出结果 (4)2.3.4.4询问用户是否继续 (5)2.4设计的创新与关键技术 (6)2.4.1设计的特点 (6)2.4.2设计的难点 (7)2.4.3软硬件调试及结果分析 (7)2.5结论 (7)致谢 (7)参考文献： (8)附录： (9)算法研究是计算机科学的核心。

近年来，算法领域去得了很多重要的进展。

这些进展包括快速算法的开发，如发明了傅里叶变换开速算法，以及不存在有效算法的本质问题的惊人发现。

这些结果点燃了计算机学者对算法研究的兴趣。

算法设计与分析已成为一个受到广泛注意的领域。

计算机的普及极大地改变了人们的生活。

目前，各行业、各领域都广泛采用了计算机的信息技术，并由此产生出开发各种应用软件的需求。

为了最少的成本、最快的速度、最好的质量开发出适合各种应用需求的软件，必须遵循软件工程的原则。

设计一个高效的程序不仅需要编程小技巧，更需要合理的数据组织和清晰高效的算法，这正是计算机科学领域数据结构与算法设计所研究的主要内容。

一些著名的计算机科学家在有关计算机科学教育的论述中认为，计算机科学是一中创造性思维活动，其教育必须面向设计。

计算机算法设计与分析正是一门面向设计，且处于计算机学科核心地位的教育课程。

通过对计算机算法系统的学习与研究，掌握算法设计的主要法方法，培养对算法的计算复杂性正确分析的能力，为独立设计算法和对算法进行复杂性分析奠定坚实的理论基础。

计算机算法设计与分析小论文摘要：算法是一个系列解决问题的清晰指令,即在有限时间内能够对一定规范的输入,能够得到所需要的输出。

如果一个算法本身是有缺陷的!那么他往往不是这个问题的最佳解决方法,可见一个算法的优劣是通过一定的准则来规定的。

通过这学期的对《计算机算法分析设计》这门课程的学习让我们充分的了解到了计算机算法的多样性和复杂性，让我们更加细心和耐心的去对待这门课程。

例如甲某要去某个地方旅游,他有很多种方案到旅游地,但是不见的每种方案都是合理最优的!这时就是需要考虑透过一定的算法来得到自己的最优路线。

所以可见算法就是以最少的成本、最快的速度、最好的质量开发出合适各种各样应用需求的软件，必须遵循软件工程的原则，设计出高效率的程序。

一个高效的程序不仅需要编程技巧，更需要合理的数据组织和清晰高效的算法。

目前我们将进行常见的算法分析设计策略介绍：1.递归算法1.1递归算法介绍:直接或间接的调用自身的算法称为递归算法。

或者说就是用自己来定义自己,不断调用自己的某一种状态。

1.2递归算法满足的条件（1）递归满足2个条件：1）有反复执行的过程（调用自身）2）有跳出反复执行过程的条件（递归出口）1.3递归例子递归例子：阶乘问题n! = n * (n-1) * (n-2) * ...* 1(n>0)//阶乘int result(int i){int sum = 0;if (0 == i)return (1);elsesum = i * result(i-1);return sum;}可见一个递归算法都有一个比较特殊的特点,那就是要先处理一些比较特殊的情况再处理递归关系。

如上例中如果是0!的话！那么他的阶乘就是1，所以先处理0!这个特殊情况，然后再调用其他的递归关系得到自己想要的阶乘。

比如当我们想要求出4!的结果那么我们就需要调用result(3)的结果而result(3)又要调用result(2)的结果！就这样直到得出答案为止。

0/1背包问题的算法分析研究【摘要】0/1背包为题是一个典型的NP问题，关于这个问题有多种不同的解法。

这里主要总结了分治、动态规划、贪心和回溯算法的设计思想，以及分别用他们解决0/1背包问题的时间和空间复杂度分析比较，总结这四种方法实现的优缺点。

我们发现用贪心算法解0/1背包问题只能得到近似最优解而不能得到真正的最优解，且在不同的约束条件下，四种算法各有优劣。

【关键字】0/1背包问题、分治法、动态规划法、贪心算法、回溯算法0/1 knapsack problem analysis algorithm【Abstract】Zero-first knapsack is a classic on the topic of NP problems on this issue there are many different solutions. Here main summary of divide-and-conquer, dynamic programming, greedy and backtracking algorithm design ideas, as well as with their zero-first knapsack problem-solving analysis and comparison of the time and space complexity, advantages and disadvantages of summing up the implementation of the four methods. We found using the greedy algorithm solution zero-first knapsack problem can only be approximate optimal solution not been real optimal solutions, and under different constraint conditions, four kinds of algorithms have their pros and cons.【Key Words】Zero-first knapsack problem, Divide and conquer, dynamic programming, greedy algorithms, backtracking algorithm目录1 引言 (3)2 问题的提出 (3)2.1问题符号化 (3)3 分治算法 (4)3.1 算法设计思想 (4)3.2 适合用分治法策略的问题 (4)3.3 算法设计步骤 (4)3.4 算法分析 (5)4 动态规划算法 (5)4.1 算法设计思想 (5)4.2 适合动态规划法解决的问题 (5)4.3 算法设计步骤 (5)4.4 用动态规划法解决0/1背包问题 (6)4.4.1 算法分析 (7)5 贪心算法 (7)5.1 算法设计思想 (7)5.2 适合用贪心算法解决的问题 (8)5.3 算法设计步骤 (8)5.4 算法分析 (8)6 回溯算法分析研究 (9)6.1 算法设计思想 (9)6.2 适合用回溯算法解决的问题 (9)6.3 算法设计步骤 (9)6.4 用回溯算法解决0/1背包问题 (9)6.4.1 算法分析 (12)7 分支限界算法分析研究 (12)7.1 算法设计思想 (12)7.2 常见的两种分支限界法 (12)7.3 用优先队列分支限界法解决0/1背包问题 (13)8 各种算法解决0/1背包问题的优缺点比较分析 (14)9对回溯算法的优化 (14)10 结束语 (16)【参考文献】 (17)1 引言计算机算法设计与分析是面向设计的、处于核心地位的一门学科。

目录前言 (1)项目概况 (1)2.1开发工具简介 (1)2.2基本情况 (1)正文 (1)3.1设计的目的和意义 (1)3.2目标与总体方案 (1)3.2.1 设计目标 (1)2.2.2 工作进度安排 (1)3.3设计方法和内容 (2)3.3.1硬件环境 (2)3.3.2软件环境 (2)3.3.3设计算法的基本思想 (2)3.3.4 运行环境及所用函数解析 (4)3.4设计创新与关键技术 (5)3.5结论 (5)有关说明 (5)致谢 (5)参考文献 (6)附录： (7)前言人类已经跨入了新世纪，正在进入信息时代。

现在信息技术的应用越来越普及，不但促进了社会的高速发展，也改变着人们的工作、学习、生活和娱乐的方式以及思想观念。

随着计算机的日益普及，计算机软件无处不在。

软件在计算机的发展和应用中至关重要，在人类进入信息化社会时成为新兴信息产业的支柱。

随着人类社会的发展,随着计算机及网络技术的飞速发展，Internet应用在全球范围内日益普及，当今社会正快速向信息化社会前进，信息系统的作用也越来越大。

要熟练而又灵活的运用与操作计算机，就要用到一些程序，程序的强大又简练，主要是靠程序的思想与算法，合理的设计程序思想，运用算法，才能更加体现出程序对计算机的操作，更能体现出计算机的强大。

项目概况2.1开发工具简介C语言是国际上广泛流行的计算机高级语言，它适合作为系统描述语言，既可以用于编写系统软件，也可以用来编写应用软件。

它具有语言简洁，使用灵活，运算符丰富，数据类型丰富，生成目标代码质量高，程序执行效率高，程序可移植性好，此次设计的项目是在Microsoft Visual C++的环境下编辑。

2.2基本情况此次项目是在校机房408室和宿舍，用了14天的时间编辑出来的。

前7天在查阅资料，规划系统结构，后面的几天中，在编辑系统程序，并且调试次程序。

此项目是皇后算法，我们所学的知识有限，时间也有限，所编辑的系统比较简单。

湖南理工学院课程论文论文题目贪心法的应用课程名称算法设计与分析姓名学号专业计算机科学与技术年级学院计算机日期（2014年4月10日）课程论文评价标准贪心法的应用摘要：在解决问题的过程中，通过逐步获得最优解从而获得整体最优解的策略就是贪心策略，在已经学会在解的范围可以确定的情况下，可以采用枚举或递归策略，一一比较它们最后找到最优解；但当解的范围非常大时，枚举和递归的效率会非常低。

这时就可以考虑用贪心策略。

贪心算法没有固定的框架，算法设计的关键是贪心策略的选择，贪心策略要具有无后向性，即某阶段状态一旦确定以后，不受这个状态以后的策略的影响。

当一个问题有好几种解决方法时，贪心法应该是最好的选择之一。

本文讲述了贪心算法的含义、基本思路以及贪心算法在实例中的应用。

关键词：贪心算法；删数问题；最小生成树一、引言在平时解决问题的过程中，当一个问题就有无后向性和贪心选择性质时，贪心算法通常会给出一个简单、直观和高效的解法。

贪心算法通过一系列的选择来得到一个问题的解。

它所做的每一个选择都是当前状态下就有某种意义的最好选择，即贪心选择；并且每次贪心选择都能将问题化解为一个更小的与原问题具有相同形式的子问题。

尽管贪心算法对于很多问题不能总是产生整体最优解，但对于最短路径、最小生成树问题，以及删数问题等却可以获得整体最优解，而且所给出的算法一般比动态规划算法更为简单、直观和高效。

二、贪心算法的含义和特点（一）贪心算法的含义贪心算法是通过一系列的选择来得到问题解的过程。

贪心算法是一种能够得到某种度量意义下的最优解的分级处理方法，它总是做出在当前看来是最有的选择，也就是说贪心策略并不是从整体上加以考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解算法。

（二）贪心算法的特点1、从全局来看，运用贪心策略解决的问题在程序运行过程中无回溯过程，后面的每一步都是当前看似最佳的选择，这种选择依赖已作出的选择，但并不依赖未作出的选择。

2、不能保证最后求出的解是最佳的。

算法设计与分析结课论文Hash技术学生姓名：***学号：**********专业：计算机科学与技术年级：2009级完成日期：2010年月日指导教师：***成绩：Hash技术摘要：随着科技日益发展，Hash函数的重要性越来越突出。

本文介绍了几种构造Hash 的方法，例如直接定址法、数字分析法、平方取中法、折叠法、除留余数法等，在构造Hash函数时，应当注意两点问题：（1）函数值应在1至记录总数之间。

（2）尽量避免冲突。

还介绍了几种处理Hash算法冲突的方法。

除此之外，阐明了Hash函数的优缺点和它在现实生活中的应用。

关键词：Hash函数，构造方法，应用，优缺点目录1.绪论1.1 什么是算法1.2 搜索算法2.Hash函数2.1 Hash函数的基本概念2.2 Hash函数的基本思想与一般模型2.3 Hash函数的构造3. 处理冲突的方法3.1 开放定址法3.2 再哈希法3.3 链地址法3.4 建立一个公共溢出区4. Hash算法的优劣分析5. Hash函数的应用5.1 完整性的验证5.2 数字签名5.3 认证协议5.4 加密算法6. 总结1. 绪论1.1 什么是算法算法的概念在计算机科学与技术领域几乎无处不在，在各种计算机系统的实现中，算法的设计往往处于核心的位置。

1.2 搜索算法搜索问题是计算机技术面对的基本课题之一，自20世纪70年代以来，计算机应用的主流逐渐从计算机密集型向着数据密集型转化，计算机存储和处理的数据量越来越大，结构越来越复杂，因此，对搜索算法的研究始终是人们研究的重要领域。

搜索算法与其他问题不同，它与数据结合的组织形式密切相关。

在大多数情况下，搜索算法实际上是作为某种数据类型的运算或操作而不断的被调用的，搜索算法的优劣与数据结构密切相关。

2. Hash函数2.1 Hash函数的基本概念Hash函数是把任意长度的二进制串映射到特定长度的二进制串函数，是最基本的二进制函数之一。

Hash函数也被称为“凑数函数”，但这个名称很少被采用，70年代之前也被称为散列函数，现在我们经常将其称之为Hash或译为哈什。

算法设计与分析论文学院：计算机学院专业：计算机科学与技术姓名：***学号：************1.简述动态规划算法求解问题的一般步骤。

答：⑴找出最优解的性质，并刻画其机构特征；⑵递归地定义最优值；⑶以自底向上的方式计算出最优值；⑷根据计算最优值时地带的信息，构造最优解。

6.简述回溯法求解问题的一般步骤。

答：(1)用回溯法解题通常包含一下3个步骤(2)针对所给问题，定义问题的解空间；(3)确定易于搜索的解空间；(4)以深度优先方式搜索解空间，并在搜索过程中用剪枝反函数避免无效搜索。

1、工作分配问题：设有n 件工作分配给n 个人。

将工作i 分配给第j 个人所需费用为ij c 。

为每一个人分配一件不同的工作，并使总费用达到最小。

1.1设计算法工作分配按照遍历应该有n!种分法，从中找出所需费用最少的费用。

这里采用递归的方法解决问题对于每一条路径所需费用为expense=∑=ni ip j 1c ，其中j ip c 表示第i 建工作分配给第p i个人时所需费用，p1~p n互不相同，即每个人只能分配一件工作。

在计算的时候可以设计expense(i)等于分配过第i件工作后这时所达到的总费用，分配第i+1i+1件工作，总费用expense(i+1)=expense(i)+j ip c,当i<n时，继续递归，当i=n时判断本此分配的工作总费用是否比之前保存的最低费用小，是则把此次分配总费用值赋给minexpense，并保存此次分配的路径给q[]。

可以设计如下递归函数void workdistribute(int i,int n,int *p,int x[],int c[][N]){for(int j=1;j<=n;j++){if(x[j]==0){x[j]=1;x[0]+=c[i][j];p[i]=j;if(i<n){workdistribute(i+1,n,p,x,c);}else{if(minexpense>x[0]||minexpense==-1){minexpense=x[0];for(int k=1;k<=n;k++)q[k]=p[k];}x[0]-=c[i][j];}x[j]=0;}}}1.2分析计算复杂度1.3程序实现进行宏定义N大小为100,在以后可以重新赋值#define N 100int q[N]={0};//定义全局变量q数组用来保存工作分配路径int minexpense=-1;//定义全局变量用来保存分配中最小费用void workdistribute(int i,int n, int p[],int x[],int c[][N]);主函数void main() {int n=0;int c[N][N];int x[N]={0};int p[N]={0};printf("\t\t\t\1.工作分配问题n\n");printf("请输入人数\n");scanf("%d",&n);下面用来输入所需费用for(int i=1;i<=n;i++){for(int j=1;j<=n;j++)scanf("%d",&c[i][j]);}调用workdistribute(1,n,p,x,c);函数进行递归分配工作，递归结束后进行输出最小费用和此分法，以矩阵的形式显示workdistribute(1,n,p,x,c);printf("%d\n",minexpense);此循环用来输出最少费用的分配方法for(int k=1;k<=n;k++){for(int j=1;j<=n;j++){if(q[k]!=j)printf(" ");elseprintf("%d ",c[k][j]);}printf("\n");}}//workdistribute(i,n,p,x,c)函数设计，传递进行分配的是第几件工作i，已分配过的人X[],分配的路径p[]，以及费用数组c[][]，用X[]来保存已非配工作所需费用void workdistribute(int i,int n,int *p,int x[],int c[][N]){for(int j=1;j<=n;j++){if(x[j]==0){x[j]=1;x[0]+=c[i][j];p[i]=j;if(i<n)//当未分配完时继续调用{workdistribute(i+1,n,p,x,c);}else//最后一事件分配完后，判断此次分配是不是最小费用{if(minexpense>x[0]||minexpense==-1)//如果是最小分配或第一次分配，则保存此次分配数据{minexpense=x[0];for(int k=1;k<=n;k++)q[k]=p[k];}}x[j]=0;x[0]-=c[i][j];//返回上一层之前，先减去此事件分配的费用}}}1.4最后通过简例说明程序实现过程输入事件数为3输入费用矩阵 C32 1 34 5 21 2 1第一层第一次分配workdistribute(1,n,p,x[],c[][N]);分配过程c[1][1],c[2][2],c[3][3] 此时最小费用是8 赋值给minexpense，并把1,2,3保存在q数组,最后一层递归返回上一次，第二中分配方式c[1][1],c[2][3],c[3][2]此时费用时6，minexpense为6，1,3,2保存在q中，第一层第一次分配完毕，然后循环workdistribute(2,n,p,x[],c[][N]);第三种分配,c[1][2],c[2][1],c[3][3]，minexpesne=6,q[]:为1,3,2，第四次分配c[1][2],c[2][3],c[3][1]，minexpense=4，q[]：2,3,1 第一层第二次分配完毕，然后循环workdistribute(3,n,p,x[],c[][N]);第五种分配c[1][3],c[2][1],c[3][2],minexpense=4，q[]：2,3,1，第六种分配c[1][3],c[2][2],c[3][1],minexpense=4，q[]：2,3,1 返回主程序，输出minexpense，q[]，2,3,1。

算法设计与分析课程论文五篇范文第一篇：算法设计与分析课程论文“卓越工程师教育培养计划”(简称卓越计划)旨在培养一批创新能力强、适应经济社会发展需要的高质量工程技术人才。

在南通大学计算机科学与技术学院制定的软件工程专业卓越工程师的培养计划中，算法设计与分析被设置为一门核心必修课程。

通过该门课程的系统授课，重点培养学生的计算机问题求解能力，该能力是软件工程专业学生成长为卓越工程师必备的一项核心竞争力。

一个典型的计算机问题的求解一般需要经历5个阶段:①问题的分析和建模;②算法设计方法和相应数据结构的选择;③算法的实现;④算法的正确性证明和复杂度分析;⑤算法实现的优化等。

经过多轮的教学实践发现，学生之间水平参差不齐是教学过程中面临的最大问题。

随着高校招生规模的不断增大，不同学生之间在基础知识、智力水平、兴趣爱好、学习动机和学习方法上存在较大的差异性。

相同的教学内容，对于一些基础较好的学生来说理解难度不大，但对于一些基础较弱的学生来说，则难以理解。

因此，如何尊重学生个性差异、发展学生个性特长，在考虑学生整体发展的同时兼顾学生的个性特长发展，从而最终提高各个层次学生的综合素质是算法设计与分析课程的教学改革实践中需要重点关注的问题。

通过多次与学生的深入交流发现，学生在这门课程的学习过程中面临如下问题:1）课程教学内容难度高。

课程需要学生掌握常见的算法设计策略，如分治法、动态规划法和贪婪法等，对设计出的算法能进行正确性证明和复杂度分析。

很多知识点抽象层次高，需要学生具备一定的数学分析能力，同时，通常算法内部逻辑比较复杂，因此需要学生具备较强的编程功底。

笔者在讲授这些知识点时，均假设学生具备一定的数学分析能力和编程基础，但实际情况却不容乐观，很多学生在大一和大二的时候并未重视相关课程的学习，很多知识点都已经还给授课老师，在课堂上需要花费一定时间帮助学生回忆这些知识点。

同时，部分学生因编程经验较为匾乏，难以顺利地将伪代码转化成可运行的程序代码。

计算机学院算法设计与分析课程考查论文题目0-1背包问题的算法设计策略对比与分析专业班级学号姓名任课教师完成日期0-1背包问题的算法设计策略对比与分析引言算法，是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。

通俗点说，就是计算机解题的过程。

在这个过程中，无论是形成解题思路还是编写程序，都是在实施某种算法。

前者是推理实现的算法，后者是操作实现的算法。

对于程序员来说，算法的概念是至关重要的。

因为它是程序的灵魂，是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。

懂得了算法，就相当于领悟到了程序的灵魂，这样写起程序也会感到是一种惬意。

但不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。

所以算法也有优劣，也有高效与低效之分。

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。

但我认为这些都是算法应该具备的最基本的特征，如果没了这些，我们又为什么花费心思学习它呢，所以这些并不是让我们热衷算法的资本。

高效，才是所有程序员所向往的，而算法又恰恰能满足人们对高效的要求，也正因为此，我才会在这写有关贪心算法的心得。

所谓贪心算法指的是为了解决在不回溯的前提之下，找出整体最优秀或者接近最优解的这样一种类型的问题而设计出来的算法。

贪心算法的基本思想是找出整体当中每个小小局部的最优解，并且将所有的这些局部最优解合起来形成整体上的一个最优解。

有人说贪心算法在解决问题的策略上目光短浅，只根据当前已有的信息就做出选择，而且一旦做出了选择，不管将来有什么结果，这个选择都不会改变。

换言之，也就是说贪心法并不是从整体最优考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优。

但我认为这种局部最优选择虽然并不总能获得整体最优解（Optimal Soluti on），但通常能获得近似最优解（Near-Optimal Solution），所以还是一种高效的选择。

接下来就让我们用实例来感受贪心算法的高效和思想。

算法设计毕业论文算法设计毕业论文在计算机科学领域，算法设计是一门关键的学科，它涉及到解决问题的方法和步骤的设计。

算法设计是计算机科学的核心，它在各个领域都有广泛的应用。

本文将探讨算法设计的重要性以及一些常见的算法设计方法。

一、算法设计的重要性算法是计算机程序的核心，它决定了程序的效率和性能。

一个好的算法可以大大提高程序的执行速度和资源利用率。

而一个糟糕的算法则可能导致程序运行缓慢甚至崩溃。

因此，算法设计的重要性不言而喻。

在现实生活中，我们经常遇到需要解决的问题。

比如，在物流领域，如何合理地规划货物的运输路线；在社交网络中，如何推荐用户可能感兴趣的内容。

这些问题都可以通过算法来解决。

一个高效的算法可以帮助我们快速找到最佳解决方案，提高工作效率和用户满意度。

二、常见的算法设计方法1. 贪心算法贪心算法是一种常见的算法设计方法，它通过每一步选择当前最优解来构建整体最优解。

贪心算法通常适用于那些具有最优子结构特性的问题。

例如，假设我们需要在一条公路上设置加油站，以使得任意两个加油站之间的距离最短。

贪心算法可以通过每次选择距离最远的加油站来得到一个近似最优解。

2. 动态规划动态规划是一种常用的算法设计方法，它通过将问题分解为子问题，并保存子问题的解来解决复杂问题。

动态规划通常适用于那些具有重叠子问题和最优子结构特性的问题。

例如，在旅行商问题中，我们需要找到一条最短的路径，使得旅行商能够经过所有的城市并返回起始城市。

动态规划可以通过保存每个子问题的最优解来求解整体问题的最优解。

3. 分治法分治法是一种将问题分解为更小的子问题，并将子问题的解合并成整体解的算法设计方法。

分治法通常适用于那些可以被分解为相互独立的子问题的问题。

例如，在排序算法中，快速排序和归并排序就是基于分治法的算法。

它们将原始问题分解为更小的子问题，并通过合并子问题的解来得到整体解。

三、算法设计的挑战和未来发展尽管算法设计在计算机科学中扮演着重要的角色，但它也面临着一些挑战。

算法设计与分析论文
摘要
本文提出了一种新的字符串匹配算法，该算法借助特殊的数据结构，
以更高的效率和准确性来对大规模字符串集进行匹配，从而解决了现有字
符串匹配算法在处理大规模字符串集时低效和不精确的问题。

实验结果表明，相比于算法的优化和改进，本文提出的新算法更具有可扩展性，而且
效率更高。

Introduction
字符串匹配是计算机科学中一项基本的研究内容，它是许多应用程序
中经常使用的基础技术。

它的应用非常广泛，比如文本检索、过滤垃圾邮件、引擎、编译器、版本控制系统等等。

目前常用的字符串匹配算法有KMP算法、Boyer-Moore算法、Rabin-Karp算法等，但是它们都无法很好
地解决大规模字符串集的匹配问题。

Algorithm Design
本文提出的新的字符串匹配算法的设计考虑到大规模字符串集的处理，基本思路是使用特殊的数据结构，同时优化算法，以提高效率和准确性。

数据结构
首先，本文提出的新字符串匹配算法使用了一种特殊的数据结构：隔
离数组（isolate array）。

计算机算法设计与分析结课论文与实验总结班级：网络1201姓名：***学号：************辅导老师：***对于计算机科学来说，算法（Algorithm）的概念是至关重要的。

算法是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。

如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。

不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。

一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤。

或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列，并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。

算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。

一个算法应该具有以下五个重要的特征：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。

一、算法复杂性分析的方法介绍1.1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。

算法设计与分析范文算法是解决问题的一种方法或步骤的描述。

算法设计与分析是计算机科学中的一个重要分支，其主要目的是研究和开发有效的算法来解决各种问题。

一个好的算法应该具有正确性、可靠性、高效性、可读性和可维护性等特点。

在本文中，我将介绍算法设计和分析的一些基本概念和方法。

首先，算法的正确性是指算法得到的输出结果与问题的实际要求相一致。

要保证算法的正确性，我们可以使用数学归纳法或数学证明来验证算法的正确性。

例如，对于排序算法，我们可以使用数学归纳法来证明算法的正确性。

其次，算法的可靠性是指算法在给定输入下能够得到正确的输出结果。

为了保证算法的可靠性，我们需要对算法进行充分的测试。

例如，对于排序算法，我们可以使用各种不同的输入来测试算法，并检查是否得到正确的输出结果。

算法的高效性是指算法在解决问题时所需的时间和空间资源足够少。

在设计算法时，我们应该尽量选择高效的算法来解决问题。

常用的衡量算法效率的指标有时间复杂度和空间复杂度。

时间复杂度是指算法所需的时间资源，通常用大O符号来表示。

例如，一个具有O(n)时间复杂度的算法表示随着输入规模n的增加，算法所需的时间资源也会线性增加。

空间复杂度是指算法所需的内存资源，也通常用大O符号来表示。

为了评估和比较不同算法的效率，我们可以进行算法分析。

算法分析是指对算法进行系统的性能分析和评估的过程。

常用的算法分析方法有最坏情况分析、平均情况分析和最好情况分析。

最坏情况分析是指在最坏的输入情况下算法所需的时间和空间复杂度。

平均情况分析是指在所有可能输入情况下算法所需的时间和空间复杂度的平均值。

最好情况分析是指在最好的输入情况下算法所需的时间和空间复杂度。

算法设计与分析是计算机科学中的一个重要领域，它在计算机科学的各个领域中都起到了至关重要的作用。

在计算机科学的应用领域中，例如数据结构、图论、网络和计算机图形学等，都需要进行算法设计与分析。

通过设计和分析算法，我们可以解决各种实际问题，并提高计算机系统的性能和效率。

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。

算法分析论文范文《算法分析论文》摘要:本文主要通过分析算法的性能、时间复杂度和空间复杂度来评估算法的有效性和效率。

首先介绍了算法分析的重要性和意义，然后详细介绍了常见的算法分析方法和技巧。

接着，通过具体案例分析了一种常见的排序算法的性能，并比较了不同的排序算法之间的差异。

最后，总结了算法分析的结果和结论，并提出了一些改进和优化算法的思路。

1.引言算法是计算机科学中的核心概念之一，它描述了解决问题的步骤和规则。

算法性能是评估算法好坏的重要指标之一、通过算法分析，我们可以对算法进行量化评估和比较，并选择合适的算法来解决具体问题。

算法分析可以帮助我们了解算法的时间复杂度和空间复杂度，以及它们如何随着问题规模的增加而变化。

算法分析的结果可以指导我们在实际应用中选择合适的算法，提高算法的执行效率和优化。

2.算法分析方法和技巧算法分析的方法有多种，常见的包括时间复杂度分析、空间复杂度分析和对比实验等。

时间复杂度分析是通过确定算法所需的基本操作数来评估算法的执行时间。

它通常通过计算算法中循环语句、递归调用和基本操作的执行次数来得出。

空间复杂度分析是评估算法所需的存储空间大小。

它可以通过计算算法中变量、数组和其他数据结构所占用的空间来得出。

对比实验是通过比较不同算法在相同问题上的执行时间和空间消耗来评估算法的性能。

通过实际运行算法，并记录执行时间和内存使用情况，我们可以直接比较不同算法的效率。

3.排序算法性能分析排序算法是计算机科学中的经典问题之一，常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。

本文将以冒泡排序算法为例进行性能分析。

冒泡排序算法的基本思想是通过多次比较和交换相邻元素来将序列中的较大元素逐个“冒泡”到正确的位置。

算法的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。

通过对不同规模的序列进行排序，并记录执行时间，我们可以比较不同规模下冒泡排序的性能。

实验结果显示，随着数组长度的增加，冒泡排序的执行时间呈二次增长趋势。