《算法设计与分析》课程教学大纲

《算法设计与分析》教学大纲课程名称：算法设计与分析课程编号：1332英文名称：DesignandAnalysisofAlgorithms学时：32学时 学分：2学分开课学期：第4学期适用专业：数据科学与大数据技术专业课程类别：理论课课程性质：专业方向与拓展课先修课程：高等数学、线性代数、Python程序设计、程序设计基础（C语言）、数据结构一、课程的性质及任务《算法设计与分析》课程是数据科学与大数据技术专业学生的专业方向与拓展课，通过本课程的学习，使学生能够根据问题需求设计算法和分析算法的效率，通过对实际的举例辅助学生更加深入地理解常用的算法设计技术与分析方法，培养学生计算思维和求解问题的能力。依据河北工程大学数据科学与大数据技术专业培养计划，本课程需要培养学生的能力是：理解问题的算法设计与效率分析所涉及的基本概念和基础知识（毕业要求指标2.2）。掌握基本的算法分析方法和常见的算法设计方法，能熟练应用课程介绍的算法设计方法来解决软件开发中的实际问题（毕业要求指标2.4）。通过对算法实例的分析，进一步加深对算法设计方法的认识和理解，锻炼独立分析问题和解决问题的能力（毕业要求指标4.2）。二、课程目标与要求2.1课程目标掌握算法设计与分析的常用设计技术和分析方法。掌握几种递推方程的求解。能够分析算法的时间复杂度。能够理解课堂讲解的算法实例。

算法设计与分析课程教学大纲PAGE8PAGE3632.2课程目标与毕业要求对应关系课程目标毕业要求二级指标毕业要求1234●●2.2能够基于数据科学相关科学原理和数学模型方法正确表达大数据应用领域的复杂工程问题2.掌握统计与机器学习的基本方法，能够综合运用数学、自然科学和数据科学的基本原理，对复杂的工程系统，识别问题、描述问题并通过文献研究分析与大数据相关的工程问题，以获得有效结论。●2.4能运用数据科学与大数据技术的基本原理，借助文献研究，分析过程的影响因素，获得有效结论●4.2能够针对智能信息系统设计、大数据技术应用等大数据应用领域的复杂工程问题设计实验方案、构建实验系统和测试平台、获得实验结果4.能够基于数据科学与大数据技术原理并采用科学方法对大数据应用领域的复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。2.3课程目标与培养环节对应矩阵序号课程目标理论教学课后作业1掌握算法设计与分析的常用设计技术和分析方法。HL2掌握几种递推方程的求解。ML3能够分析算法的时间复杂度。M4能够理解课堂讲解的算法实例。HL注：H表示该能力的在此环节重点培养；M表示该能力在此环节有应用要求；L表示该能力在此环节有所涉及。人工智能基础课程教学大纲PAGE2PAGE3692.4目标达成度的评价课程目标1主要通过理论教学环节进行培养，在课后作业中有所涉及。主要通过课堂提问、课后作业和期末考试中进行考核。目标达成综合以上内容进行评价。课程目标2、3主要通过理论教学环节，在课后作业中有所涉及。主要通过通过课后作业和期末考试中进行考核。目标达成综合以上内容进行评价。课程目标4主要通过理论教学环节进行培养，在期末考试中有应用要求。主要通过期末考试算法设计分析类题目进行考核。目标达成综合以上内容进行评价。三、教学方法及手段理论教学以课堂讲授为主，面向基础知识的准确、扎实掌握，突出对算法设计方法的讲解、对相关实例和设计分析方法的讲授；理论教学与课后作业相结合，进行算法设计与分析的应用训练。课程强调学生的自主学习，强调通过自学的方式消化、吸收课程的庞大知识量。四、课程的基本内容与教学要求第1章基础知识[教学目的与要求]：理解问题、算法的概念、算法的时间复杂性；掌握几种求解递推方程问题的方法；掌握问题求解的基本步骤。[本章主要内容]：1.1算法的基本概念（支撑课程目标1）1.2算法的伪码描述（支撑课程目标2）1.3算法的数学基础（支撑课程目标1、2）[本章重点]：问题、算法及时间复杂度的概念。递推方程的求解。问题求解的基本步骤。[本章难点]：递归树方法的理解。第2章分治策略[教学目的与要求]：理解分治策略的基本思想，掌握分治策略的两种改进途径，了解分治策略的具体应用。[本章主要内容]：2.1分治策略的基本思想（支撑课程目标1）2.2分治算法的分析技术（支撑课程目标1、3）2.3改进分治算法的途径（支撑课程目标1、4）[本章重点]：芯片测试。分治策略的基本思想。矩阵乘法。[本章难点]：芯片测试和平面点对。第3章动态规划[教学目的与要求]：理解动态规划的基本思想和设计步骤，掌握动态规划的分析技术和求解方法。了解动态规划算法的应用算例。[本章主要内容]：3.1动态规划的设计思想（支撑课程目标1、2）3.2动态规划的设计要素3.3动态规划的典型应用（支撑课程目标3、4）[本章重点]：动态规划算法的递归实现和迭代实现。矩阵链相乘。投资问题。背包问题。[本章难点]：矩阵链相乘的问题求解。投资问题的求解。第4章贪心算法[教学目的与要求]：了解贪心算法的设计思想，掌握贪心算法的设计技术和分析方法，能够进行正确性证明。[本章主要内容]：4.1贪心法的设计思想（支撑课程目标1）4.2贪心法的正确性证明（支撑课程目标4）[本章重点]：活动选择问题的算法设计。活动选择问题的正确性证明。集装箱问题。[本章难点]：贪心法的正确性证明。第5章回溯法与分支限界[教学目的与要求]：了解回溯算法的基本思想，掌握多米诺性质分析方法，了解分支限界的设计思想和步骤。[本章主要内容]：5.1回溯法的基本思想（支撑课程目标1）5.2回溯法的适用条件（支撑课程目标1、4）5.3l分支限界的基本思想（支撑课程目标1）[本章重点]：N皇后问题。0-1背包问题。货郎问题。不等式求解[本章难点]：回溯算法的应用。五、课程学时分配教学课次教学内容教学环节与计划时数教学环节计划时数1基础知识理论课52分治策略理论课93动态规划理论课8４贪心算法理论课45回溯法与分支限界理论课6六、课程考核与成绩评定6.1考核方式考核环节包括课程学习过程考核和期末考试，其中课程过程考核占总成绩的30%，分别由课堂表现、课后作业进行评定；期末考试成绩占总成绩的70%。各环节的比重如下。考核环节比重合计过程考核（平时成绩）课堂表现15%30%作业15%期末成绩期末测试70%70%总计100%100%6.2考核内容及要求本课程为考试课。考核内容及分值分配如下。考核方式考核内容分值课程目标总分值期末考试70%基础知识4～8目标1、2100分分治策略10～20目标1、3、4动态规划10～25目标1、3、4贪心算法10～20目标1回溯法与分支限界5～20目标1、4过程考核30%课堂表现课堂提问、出勤情况15目标1、3、415分课后作业作业完成情况15目标1、2、415分6.3成绩评定1.课堂表现课堂表现总分15分，由课堂提问与课堂出勤情况评定。2.课后作业课后作业总分15分，由作业完成情况评定。每学期布置作业5次，每次作业占3分，评分标准如下；评分标准分值标准描述课后作业3能够按时认真完成作业、作业态度认真、书写清楚、答案正确2能够按时完成作业、作业态度较好、书写较清楚、答案基本正确1能够按时完成作业、作业态度一般、书写不清楚、答案错误较多0不交作业或作业态度不认真、抄袭他人作业4.期末考试采用闭卷考试形式进行，期末成绩为百分制，计入总成绩时乘以70%，由教务处安排考试流程，考试内容须覆盖支撑全部毕业要求指标的授课内容，考试完成后在综合教务系统中按照设定的占比系数录入成绩。七、课程评价与持续改进7.1课程评价课程评价周期定为每1年评价一次。设置达成情况目标值，采用成绩分析法进行评价。课程达成评价根据数据科学与大数据技术专业课程达成评价方法进行计算，评价结果用于持续改进。大数据科学系负责人组织教师实施课程评价，制定持续改进措施，监督持续改进过程。课程负责人负责撰写课程考核总结报告，实施课程评价持续改进。7.2持续改进1）日常教学：根据学生学习情况，教师采取座谈会、与学生单独交流，及时调