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BJFU算法设计与分析复习模板.docx

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简介:
这份文档《BJFU算法设计与分析复习模板》是为北京服装学院的学生量身定制的学习材料,涵盖了课程中的核心概念和重要题目,旨在帮助学生系统地准备考试。 虽然我不是ACM高手,但在期末考试中取得了凡人AK的成绩,真的很强,谁用谁赞。

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  • BJFU.docx
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    这份文档《BJFU算法设计与分析复习模板》是为北京服装学院的学生量身定制的学习材料,涵盖了课程中的核心概念和重要题目,旨在帮助学生系统地准备考试。 虽然我不是ACM高手,但在期末考试中取得了凡人AK的成绩,真的很强,谁用谁赞。
  • 要点
    优质
    《算法设计与分析复习要点》是一本针对计算机专业学生编写的复习资料,涵盖了算法基础、设计技巧和复杂度分析等内容,帮助读者掌握关键概念和解题方法。 算法设计与分析的复习要点精辟总结。
  • 题集.docx
    优质
    《算法设计与分析习题集》是一份包含丰富练习题目的文档,旨在帮助学习者深化对算法的理解和应用能力。通过多样化的题目设置,它覆盖了从基础到高级的各种算法主题,是学生、教师及编程爱好者不可或缺的参考材料。 1. 必答 [单选题] 求n皇后问题中,queen(i,n)表示已经放好i-1个皇后,对第i到n行放置皇后,则queen(i,n)及quewn(i+1,n)分别是( )。 A. 大问题 小问题 B. 小问题 大问题 正确答案:A 2. 必答 [单选题] Hanoi问题是什么类型的递归问题? A. 定义是递归 B. 数据结构是递归 C. 问题求解过程是递归 正确答案:C 3. 必答 [单选题] 分析下面的递归方程的时间复杂度。 当n=1时,T(n)=1;当n>1时,T(n) = 2T(n/2)+n。 选项: A. n B. nlogn (注:原文中未给出完整答案选项,请根据具体情况选择或补充)
  • 期末考点
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    本课程主要围绕《算法分析与设计》期末考试内容,涵盖核心概念、经典算法及其优化策略,并提供历年真题解析和实战演练。 本段落介绍了《算法分析与设计》期末复习题的选择题部分,共有三道题目。第一题要求选择算法必须具备的特性:输入、输出、有穷性和确定性。第二题涉及算法分析中的记号,其中O表示渐进上界,Ω表示渐进下界。第三题则关注算法计算时间的问题,并需要考虑输入规模n的影响。此外,本段落还提到了该考试的一些复习要点。
  • 要点.ppt
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    本PPT涵盖计算机算法设计与分析的关键知识点和复习要点,包括但不限于算法基础、时间复杂度分析、常用算法案例等,旨在帮助学生系统性地理解和掌握相关课程的核心内容。 计算机算法设计与分析主要包括:算法概述、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法、随机化算法、线性规划与网络流以及NP完全性理论与近似算法等内容。本资料详细总结了这些相关算法,希望能为大家提供帮助。
  • 期末
    优质
    本资料涵盖计算机算法设计与分析课程的关键知识点和典型例题,旨在帮助学生系统性地进行期末复习,强化对算法的理解与应用能力。 计算机算法设计与分析期末考试复习题
  • 期末总结
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    《算法设计与分析期末复习总结》是一份系统回顾课程核心概念和解题技巧的学习资料,旨在帮助学生梳理知识点,掌握常见问题的解决策略。 本段落主要介绍了算法与程序的概念以及如何计算算法复杂度。对于规模为n的问题而言,如果其对应的算法复杂度是关于n的多项式,则该问题存在有效的解决方案。在比较不同复杂度时,可以将它们相除,并求解当n趋向于无穷大时的结果。例如,在分析 nlogn/n² 这种形式时,随着 n 的增大,这个比值会趋近于0,因此 O(nlogn) 复杂度低于 O(n²)。本段落旨在帮助复习算法设计与分析的期末考试内容。
  • 期末题.doc
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    这份文档《计算机算法设计与分析期末复习题》包含了课程中关键概念和技巧的总结,以及一系列练习题,旨在帮助学生准备考试,巩固对算法设计、复杂度分析的理解。 1. 二分搜索算法是利用分治策略实现的。 2. 下列不是动态规划算法基本步骤的是找出最优解的性质。 3. 最大效益优先是分支界限法的一种搜索方式。 4. 在下列算法中有时找不到问题解的是拉斯维加斯算法。 5. 回溯法解决旅行售货员问题时,其解空间树为排列树。 6.通常以自底向上的方式求解最优解的算法是动态规划法。 7. 衡量一个算法好坏的标准包括但不限于效率和资源消耗。
  • 期末题.pdf
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    本PDF文档包含了计算机算法设计与分析课程的期末复习题,涵盖排序、搜索、动态规划等核心知识点,旨在帮助学生巩固和检验学习成果。 本段落介绍了几种常见的算法及其应用情况。其中包括二分搜索算法,它采用分治策略来实现;最大效益优先则是分支界限法的一种搜索方式;而最长公共子序列的求解则使用了动态规划的方法。在利用回溯法解决TSP问题时,通常会构建排列树作为解空间模型。此外,文中还提到了一种自底向上的算法求解方法。
  • 时间杂度下的.docx
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    《时间复杂度下的算法设计与分析》探讨了在计算资源有限条件下优化算法性能的方法,重点研究了如何评估和降低算法的时间复杂度以实现高效的数据处理。 算法的设计与分析以及时间复杂度的讨论是实验报告的重要内容。