计算机算法基础第一章(与“算法”有关的文档共103张).pptx

计算机算法是信息技术领域的核心组成部分，它如同珠宝商展示的宝石，照亮了现代科技的道路。算法不仅解决了可解性问题，还推动了高效解决方案的发展，广泛应用于数据库查询、搜索引擎、加密技术、最优化问题等多个领域。 算法的研究始于20世纪30年代，当时的焦点在于判断特定问题是否可以在计算机上得到解决，这涉及到对Post machines和Turing machines等计算模型的研究。通过这些模型，科学家们发现许多问题实际上是不可解的。随着计算机技术的进步，研究转向寻找可解问题的高效算法，如最短路径计算、资源分配等。 学习算法主要涉及五个方面：设计、表示、确认、分析和测试。设计算法是一项创新性工作，需要将问题转化为一系列明确的操作步骤；表示算法则涉及用自然语言、数学语言、流程图或编程语言来清晰表达；确认算法要求证明其对于所有合法输入都能得到正确的输出；分析算法则关注其时间和空间效率；测试程序是为了确保算法的实际运行效果，并对其进行优化。 在算法学习的过程中，首先需要对问题有清晰的理解，用数学语言建立问题模型，然后设计算法，证明其正确性，将其转化为程序代码，并进行性能分析。这一系列步骤对于理解和创造高效的计算机解决方案至关重要。 算法的特性包括确定性、能行性、输入、输出和有穷性。确定性意味着每个步骤都有明确的定义，不存在歧义；能行性指算法中的每一步操作理论上都可以在有限时间内手动完成；输入和输出是算法处理的数据；有穷性则是指算法必须在有限步骤后结束，不能陷入无限循环。 本课程的章节安排涵盖了算法的基础，如数据结构，以及分治法、贪心方法、动态规划、检索与周游算法、回溯法、分支限界法，还有NP问题的探讨。预备知识包括集合论、证明方法、对数、链接表、图、树等数据结构。 通过深入学习这些内容，可以培养出设计和分析复杂算法的能力，为解决实际问题提供有力工具，推动信息技术的持续发展。