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1、算法分析基础ppt课件目录引言算法概述算法分析基础常见算法分析算法优化策略实践项目与案例分析01引言课程简介算法分析基础是计算机科学和软件工程学科中的核心课程，主要介绍算法设计和分析的基本原理和方法。通过学习本课程，学生将掌握算法的时间复杂度、空间复杂度、贪心算法、动态规划等重要概念和技巧，为后续的算法设计和分析打下坚实的基础。03通过实验和实践，提高学生的算法设计和实现能力，培养创新思维和解决问题的能力。01理解算法设计和分析的基本概念和方法，掌握常见算法的时间复杂度和空间复杂度分析。02掌握贪心算法和动态规划的基本原理和应用，了解常见问题的求解思路和方法。课程目标02算法概述算法定义算法是
2、一组明确、有限、有效的规则，用于解决一类问题。它规定了解决该问题的一系列具体操作步骤。算法的表示可以使用自然语言、伪代码、流程图、程序设计语言等多种方式来表示算法。算法定义输出算法至少有一个输出，输出是算法执行的结果。输入算法可以有零个或多个输入，这些输入是算法执行所需要的数据或初始条件。可行性算法中的每个步骤都必须是可以实现的，即不存在无法实现的操作。有穷性算法必须在有限的时间内完成，即算法的执行步骤数是有限的。确定性算法中的每个步骤都必须具有明确的含义，没有歧义或模糊性。算法特性 算法分类按照算法的复杂度可以分为时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度表示算法执行所需的时间，空间复杂度表示算法所
3、需的最大存储空间。按照算法的实现方式可以分为顺序结构和并行结构。顺序结构表示算法中的操作按顺序执行，并行结构表示算法中的操作可以同时执行。按照算法的应用领域可以分为数值计算、非数值计算、人工智能等领域的算法。03算法分析基础the the in is thethe k=the thef is C is ch 1 the 这条 gener,1 this fo,不说 the takes1之年 z of this E gl N一层咔-sens-在这=tear for vor times你那=模拟 tear朝阳 onih-Phas z more when v4,of长安 zy念-type in tim
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8、y said,*FIF thraeClimicEPOThIPE念CThurS car novel car 1 aiseiseP thetaCh and by M senior算法分析基础04常见算法分析冒泡排序01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。快速排序02通过选择一个元素作为基准，将比基准小的元素移到其左边，比基准大的元素移到其右边，然后对左右两边的元素分别递归进行快速排序，最终使整个序列有序。归并排序03将待排序的序列划分为若干个子序列，每个子序列都是有序的，然后再将
9、有序的子序列合并成一个完整的有序序列。排序算法线性查找从序列的第一个元素开始，逐个比较，直到找到目标元素或遍历完整个序列。二分查找在有序序列中，通过不断将待查找的元素与中间元素进行比较，缩小查找范围，直到找到目标元素或查找范围为空。哈希查找通过将待查找的元素作为键，在哈希表中查找对应的值，如果找到了则返回该值，否则返回空。查找算法在加权连通图中，找一棵包含所有顶点的树，且所有边的权值之和最小。常用的算法有Prim算法和Kruskal算法。最小生成树在图中找到两个顶点之间权值最小的路径。常用的算法有Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。最短路径对于有向无环图，按照拓扑顺序输出所
10、有顶点，使得对于每一条有向边uv，u（在拓扑序列中）都在v的前面。常用的算法是Kahn算法。拓扑排序图论算法05算法优化策略贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前情况下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪心算法并不一定能够得到全局最优解，但通常可以得到近似最优解，或者在某些情况下得到全局最优解。贪心算法的适用场景包括但不限于找零问题、最小生成树、背包问题等。贪心算法01分治算法是将一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，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。02分治算法的关键在于如何将原问题分解成若干个子问题，以及如何将子问题
11、的解合并得到原问题的解。03分治算法的适用场景包括但不限于归并排序、快速排序、二分查找等。分治算法动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。动态规划的关键在于对问题的分解和子问题的重叠，以及对子问题的存储和复用，以避免重复计算。动态规划的适用场景包括但不限于背包问题、最长公共子序列、最短路径等。动态规划06实践项目与案例分析0102总结词通过实际编写代码，掌握常见的排序算法（如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等），理解其时间复杂度和空间复杂度，比较各种算法的优缺点。实现各种排序算法学生需要分别实现冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序
12、等算法，并保证其正确性。分析时间复杂度对于每种排序算法，学生需要计算其时间复杂度，并比较各种算法的时间复杂度。分析空间复杂度学生需要计算各种排序算法的空间复杂度，并比较各种算法的空间复杂度。比较优缺点学生需要比较各种排序算法的优缺点，了解在什么情况下应使用哪种排序算法。030405项目一：排序算法实现与比较总结词通过实际编写代码，掌握常见的查找算法（如线性查找、二分查找、哈希查找等），理解其时间复杂度和空间复杂度，比较各种算法的优缺点。学生需要分别实现线性查找、二分查找、哈希查找等算法，并保证其正确性。对于每种查找算法，学生需要计算其时间复杂度，并比较各种算法的时间复杂度。学生需要计算各种查找
13、算法的空间复杂度，并比较各种算法的空间复杂度。学生需要比较各种查找算法的优缺点，了解在什么情况下应使用哪种查找算法。实现各种查找算法分析空间复杂度比较优缺点分析时间复杂度项目二：查找算法实现与比较0102总结词通过实际编写代码，掌握常见的图论算法（如图的遍历、最短路径、最小生成树等），理解其时间复杂度和空间复杂度，了解图论算法在实际问题中的应用。实现常见的图论算法学生需要实现图的遍历（深度优先搜索和广度优先搜索）、最短路径（Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法）、最小生成树（Kruskal算法和Prim算法）等算法，并保证其正确性。分析时间复杂度对于每种图论算法，学生需要计算其时间复杂度，并比较各种算法的时间复杂度。分析空间复杂度学生需要计算各种图论算法的空间复杂度，并比较各种算法的空间复杂度。应用实例学生需要了解图论算法在实际问题中的应用，例如在路由协议、社交网络分析、交通网络优化等领域中的应用。030405项目三：图论算法实现与应用THANKS感谢观看