“算法设计与分析”课程教学大纲与教学规程.docx
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1、“算法设计与分析”课程教学大纲与教学规程 “算法设计与分析”课程教学大纲和教学规程 1.课程基本信息 课程编号: 课程名称(中文):算法设计与分析 课程名称(英文):The design and analysis of algorithms 开课学期: 见培育方案与教学安排 课程类别: 专业基础课程 课程学时数与学分: 56学时(4学分,不含试验课时,4学时/周) 试验学时数与学分: 28学时(学分计算并入计算机科学试验课程,4学时/次/周) 先修课程: 高等数学或数学分析,线性代数或高等代数,概率论与数理统计,离散数学,高级语言程序设计,数据结构 教学形式: 课堂讲授 + 课外教学 + 试验
2、教学(试验课程实行单列) 运用教材: 张德富,算法设计与分析,国防工业出版社,2009,8。 教学参考书: 1 T.H.Cormen, C.E.Leiserson, R.L.Rivest and C.Stein, Introduction to Algorithms(the second edition),The MIT Pre,2001 该书国内已引进,见算法导论(其次版)(影印版,中文本),高等教化出版社,2003 2 M.H.Alsuwaiyel,Algorithms Design Techniques and Analysis,World Scientific Publishing C
3、ompany,1998 M.H.Alsuwaiyel,吴伟昶 等译,算法设计技巧与分析(中文版),电子工业出版社,2004 3 Sartaj Sahni著,汪诗林等译,数据结构、算法与应用-C+语言描述,机械工业出版社,2003 4 王晓东编著,计算机算法设计与分析,电子工业出版社,2005 5 Gilles Braard, Paul Bratley.FUNDAMENTALS OF ALGORITHMICS(算法基础),清华高校出版社,2005 注:1和2两本书为主要教学参考书。 大纲制定者: 张德富、赵致琢、苏 畅(厦门高校计算机科学系) 大纲审定者: 赵致琢(厦门高校计算机科学系) 2课程
4、性质、类别与任务 “算法设计与分析”是计算机科学与技术专业一门重点专业基础课程,也是学科核心专业基础课程之一,属于必修课程。本课程主要介绍算法的基础学问,包括抽象计算模型、算法基本概念、算法困难性分析基础、算法设计的基本方法、以及算法困难性理论基础。通过本课程的学习,要求学生理解并娴熟驾驭:了解可支持算法运行的抽象机器计算模型,算法的定义和困难性概念,算法设计的基本技术方法,包括递归与分治法、贪心法、动态规划方法、回溯法、分支限界法以及高级图论算法等,理解并驾驭算法困难性的分析方法、NP完全性理论基础等计算困难性的基本学问以及完全性证明概要。通过教学和实践,培育学生运用数学工具和方法分析问题和
5、从算法的角度运用数学工具解决问题的基本实力,培育学生设计算法和分析算法困难性的基本实力,训练学生的逻辑思维实力和想象力,从而使他们能够正确地分析和评价一个算法,进一步设计出真正有效或更有效的算法,并使之了解算法理论的基础学问和发展概况。在教学中,激励学生运用算法学问解决各个学科的实际计算问题,培育学生初步的独立开展科研工作的实力和理论联系实践,解决实际问题的实力,同时,为后续课程以及将来的探讨工作供应必要的算法设计与分析的基础。 此外,协作试验课程的教学,学生应理论联系实际,理论指导实践,通过规范地完成一系列算法设计试验进一步巩固所学的相关书本学问,在学问、实力、素养上得到进一步的提高。 3课
6、程教学的基本要求(教学内容和教学重点) “算法设计与分析”内容的重点是各种常用的算法设计方法和困难性分析方法,包括递归与分治法、贪心法、动态规划方法、回溯法、分支限界法,以及高级图论算法、时空困难性的分析方法、NP完全性理论基础。课程教学的基本要求是通过教学活动,使每一个学生较好地驾驭课程的主要内容,同时具备对实际问题应用所学学问设计出有效算法并编程实现这些算法的实力。课程的教学内容主要包括如下学问点,其中,属于重点的内容用黑体标示,今后教学改革拟增加的内容用“”标示,部分非重要内容用括弧标注为“一般了解”: 基本概念:问题; 抽象计算模型;算法的概念;算法正确性;算法效率;问题下界 算法的评
7、估:时间困难性和空间困难性分析;算法的最优、最差和平均效率;渐近困难性符号和基本效率类型;非递归算法的数学分析;概率分析(一般了解);分摊分析(一般了解);算法的阅历分析;算法可视计算方法; 递归:递归设计;递归算法转非递归算法;递归算法的设计实例;递归算法的数学分析,三种求解递归方程的方法; 分治法:分治法的基本思想;分治法设计的特点;分治法的时间困难性;分治法的应用(大整数乘法和Straen矩阵乘法;棋盘覆盖); 基本的排序算法及其困难性分析:插入排序;堆排序;快速排序;排序算法困难度分析及其比较(此处的教学重点在于算法分析,透过算法分析从中深化了解算法的特性,进一步揭示设计更为有效的算法
8、的思路和途径); 动态规划方法:动态规划的基本要素(含最优性原理);矩阵连乘问题;0/1背包问题;装配线的调度问题;最长公共子序列; 贪心算法:贪心算法的基本要素;背包问题;哈夫曼编码;活动选择问题;贪心算法的理论基础(一般了解); 回溯法:回溯法的基本思想;装载问题;0/1背包问题;旅行商问题;批处理的作业调度问题;n皇后问题;子集合问题;回溯法的效率分析; 分支限界法(分支定界法):分支限界算法的基本思想;装载问题;0/1背包问题;旅行商问题;批处理的作业调度问题;分支限界法的效率分析; 网络与高级图论算法:最短路径问题(Prim算法;Kruskal算法;Dijkstra算法;Warsha
9、ll算法和Floyd算法);最大流问题(Ford-Fulkerson标号算法等);最小费用最大流问题(最小费用算法等);匹配问题及其求解算法; 问题的困难性:NP完全性理论基础(P类与NP类问题,NP完全性问题及其归约;NP完全性证明;典型的NP完全问题); 如何求算法困难性的下界(一般了解)。 4关于教学目标、教学内容的建议和教学过程中应当留意的事项 算法设计与分析是计算机科学的核心问题之一。由于计算机科学与技术的大多数探讨都与算法紧密相关,因此,高起点的算法理论基础逐步成为了高素养计算机科学与技术特地人才应当具备的必要的理论修养。设计算法的目的是要解决大量实际问题,对于较困难的问题要求能设
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