算法
课程概述
算法是计算机科学的核心基础，研究如何系统、高效地解决计算问题的方法和策略。通过本课程的学习，可以掌握各类经典算法设计范式、复杂度分析方法、实用算法及其应用，为解决实际问题和进一步学习高级算法打下坚实基础。
学习目标
- 理解算法分析的基本方法和复杂度理论
- 掌握递归、分治、动态规划等经典算法设计范式
- 熟悉贪心策略、回溯法、分支限界等算法设计技术
- 学习图论算法、网络流算法等高级专题
- 理解NP完全性理论及应对NP难问题的近似方法
章节概览
- 第一章：算法分析与复杂性 - 时间与空间复杂度分析，计算复杂性理论基础
- 第二章：基础算法与数据结构 - 基本排序与查找算法，常用数据结构及其应用
- 第三章：递归与分治 - 递归思想与分治策略，及其在经典问题中的应用
- 第四章：动态规划 - 动态规划的基本原理及经典应用场景
- 第五章：贪心算法 - 贪心策略的基本思想和经典应用
- 第六章：回溯法与分支限界法 - 系统性搜索方法与剪枝技术
- 第七章：随机化算法 - 随机化算法的基本原理及应用
- 第八章：线性规划与网络流 - 线性规划的基础理论与网络流算法应用
- 第九章：NP完全性理论与近似算法 - 计算复杂性分类与难解问题的近似方法
参考资料
- 《算法导论》- Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein
- 《算法设计与分析基础》- Anany Levitin
- 《算法》- Robert Sedgewick, Kevin Wayne
- MIT OpenCourseWare: Introduction to Algorithms - 算法基础课程
- Visualgo - 算法可视化平台