计算机算法概论课件

计算机算法概论课件contents目录计算机算法概述常见计算机算法算法设计与分析计算机算法的应用计算机算法的未来发展计算机算法概述01算法是解决问题的步骤集合，具有确定性、有限性、输入和输出。总结词算法是计算机科学中用于解决特定问题的步骤集合，每个步骤都必须是确定的，并且必须能够在有限的时间内完成。算法具有输入和输出，输入是问题所提供的数据，输出是算法计算的结果。详细描述算法的定义与特性算法复杂度分析用于评估算法的效率和性能，包括时间复杂度和空间复杂度。总结词算法复杂度分析是评估算法效率和性能的重要手段，通过分析算法的时间复杂度和空间复杂度，可以了解算法在不同情况下的性能表现，从而选择更合适的算法。时间复杂度关注算法运行所需的时间，而空间复杂度关注算法所需存储空间。详细描述算法的复杂度分析总结词算法通常使用流程图、伪代码和自然语言等来表示。详细描述为了清晰地描述和交流算法，通常使用流程图、伪代码和自然语言等来表示。流程图使用图形符号表示算法的逻辑流程，伪代码是一种类似编程语言的简化和非正式的表示方法，自然语言则使用人类语言对算法进行描述。算法的表示方法常见计算机算法02冒泡排序通过重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。选择排序在未排序的序列中找到最小（或最大）的元素，存放到排序序列的起始位置，然后再从剩余未排序的元素中继续寻找最小（或最大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。插入排序将待排序的元素插入到已经排好序的有序序列中，从而得到一个新的、个数更增多的有序序列。排序算法从头到尾逐个搜索记录，对于每个记录，检查是否满足某种特定条件（例如某个字段是否等于某个值）。如果满足，则返回该记录；否则，继续搜索，直到找到满足条件的记录或搜索完所有记录。在有序列表中查找特定元素的搜索算法。搜索过程从列表的中间元素开始，如果中间元素正好是目标值，则搜索过程结束；如果目标值大于或小于中间元素，则在列表大于或小于中间元素的那一半中查找，而且同样从中间元素开始比较。如果在某一步骤列表为空，则代表找不到。基于哈希表实现的搜索算法。通过将关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做哈希函数，存放记录的数组叫做哈希表。线性搜索二分搜索哈希搜索搜索算法深度优先搜索一种用于遍历或搜索树或图的算法。这个算法会尽可能深地搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。广度优先搜索一种用于遍历或搜索树或图的算法。该算法从根（在图的情况下是任意一个节点）开始并探索最靠近根的节点。广度优先搜索会先访问离起始点最近的节点。最短路径算法用于在一个图中找到两个顶点之间的最短路径的算法。最短路径算法在许多问题中都很有用，如路由、地图导航等。Dijkstra的算法和Bellman-Ford算法是最常见的最短路径算法。图算法算法设计与分析03总结词分治法是一种将问题分解为若干个子问题，分别求解子问题，再将子问题的解合并为原问题的解的算法设计策略。详细描述分治法的基本思想是将一个复杂的问题分解为若干个规模较小、相互独立、与原问题相似的子问题，递归地解决这些子问题，然后将子问题的解合并为原问题的解。常见的分治法包括归并排序、快速排序等。分治法总结词贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法设计策略。详细描述贪心算法并不考虑全局最优解，而是在每一步选择中都追求局部最优解，从而希望最终能够达到全局最优解。贪心算法的典型应用包括最小生成树算法、Dijkstra算法等。贪心算法VS动态规划是一种通过将原问题分解为若干个相互重叠的子问题，并存储子问题的解，避免重复计算，从而提高算法效率的算法设计策略。详细描述动态规划通过将原问题分解为子问题，并利用子问题的解来求解原问题。通过存储子问题的解，避免了重复计算，提高了算法的效率。常见的动态规划算法包括斐波那契数列、背包问题等。总结词动态规划回溯法是一种通过穷举所有可能的解来求解问题的算法设计策略，适用于解决约束满足问题、组合优化问题等。回溯法通过穷举所有可能的解来寻找问题的最优解。在搜索过程中，如果发现当前解不满足约束条件或不是最优解，则回溯到上一步，继续搜索其他可能的解。回溯法的典型应用包括八皇后问题、图的着色问题等。总结词详细描述回溯法计算机算法的应用04用于减少存储空间或传输时间的数据表示形式。常见算法包括Huffman编码、LZ77、LZ78等。用于将压缩后的数据还原为原始形式。解压缩算法通常是压缩算法的逆过程，需要精确地执行以避免数据损坏。数据压缩与解压缩数据解压缩算法数据压缩算法加密与解密算法加密算法用于将明文转换为密文，以保护数据的机密性。常见的加密算法包括AES、RSA、DES等。解密算法用于将密文还原为明文，通常需要密钥或密码。解密算法是加密算法的逆过程，必须与加密算法匹配才能正确还原数据。通过已知输入和输出数据进行训练，以预测新数据的输出。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树等。监督学习算法在没有已知输出数据的情况下，通过分析输入数据之间的关系来发现模式和结构。常见的无监督学习算法包括聚类分析、关联规则挖掘等。无监督学习算法通过与环境交互并根据结果进行自我调整来学习行为。常见的强化学习算法包括Q-learning、SARSA等。强化学习算法人工智能中的机器学习算法计算机算法的未来发展05并行计算与分布式计算通过将任务分解为多个子任务，并在多个处理器上同时执行这些子任务，以加快计算速度。并行计算将任务分配给多个计算机节点，通过协同工作完成计算任务，适用于大规模数据处理和复杂问题求解。分布式计算深度学习利用神经网络技术模拟人脑的层次结构，实现复杂的数据分析和模式识别功能。强化学习通过试错的方式让智能体在环境中学习最优的行为策略，适用于