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科大研究生算法设计与分析最新期末复习资料合集。

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简介:
科大研究生计算机专业所要求的核心课程《算法设计与分析》(由hls和wy教授讲授)的2020年最新版期末复习资料,其中收录了近年来多套期末考试真题,包括2020年试卷、2019年的回忆版试卷、2018年的回忆版试卷,以及2015年和2013年的试卷,并提供了大部分试题的解答。

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客服
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  • 中国学技术2020年.rar
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    本资源为中国科学技术大学研究生《算法设计与分析》课程2020年的期末复习资料,包含历年考题解析和重点知识点总结。 中国科学技术大学计算机专业研究生课程《算法设计与分析》(授课教师:hls, wy)2020年最新期末复习资料包括近年的期末试题(如2020试卷、2019回忆版、2018回忆版、2015试卷和2013试卷),并附有大部分试题的答案。
  • 题解答
    优质
    本资料为《算法设计与分析》课程期末备考专用,涵盖核心知识点概要、经典例题解析以及详尽的习题答案,旨在帮助学生系统性地掌握算法理论和实践技巧。 算法设计与分析期末复习笔记及习题解答的iPad GoodNote手写版资源详情可以在相关博客文章中找到。该资源包含了详细的课程知识点总结以及常见习题的答案解析,适合进行深入学习和备考使用。
  • )自然辩证
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    本资料为自然辩证法课程的期末复习材料,适用于研究生阶段学习,涵盖哲学与科学方法论、科技伦理等核心知识点。 《自然辩证法概论新编》是一本研究生教学用书。期末考试期间同学们合力整理的复习材料非常全面,并有五个版本可供选择。现分享给需要的同学使用。
  • 汇总
    优质
    本资料汇集了计算机算法设计与分析课程的关键知识点、经典例题及解题技巧,旨在帮助学生全面掌握考试重点,高效备考。 计算机算法设计与分析期末考试复习资料汇总,对同学们的复习非常有帮助。
  • 考试.pdf
    优质
    本复习资料涵盖了计算机算法设计与分析课程的关键知识点和经典习题,旨在帮助学生系统地准备期末考试,巩固所学知识并提高解题能力。 本段落介绍了算法设计实例中的快速排序(分治法),并给出了相应的代码实现。快速排序是一种高效的排序方法,其基本思想是通过将待排序的序列分成两个子序列来完成排序任务,然后对每个子序列进行递归排序,最终使整个序列有序排列。具体来说,在实际操作中选择一个基准元素,并把所有比它小的数据放在它的左边,而所有的较大的数据则被放置在右边;接着分别对左右两边的数据重复上述步骤直至全部排好序。快速排序的时间复杂度为O(nlogn),是一种广泛使用的排序算法。
  • 2019年中要点.pdf
    优质
    《2019年中科大算法设计与分析期末复习要点》是一份针对中国科学技术大学计算机专业学生编写的复习资料,涵盖数据结构、时间复杂度分析、经典算法及其应用等关键知识点。 为了2019年1月的考试准备复习重点。根据张署老师在2019秋季课程中的讲解以及之前课堂上的PPT内容总结而成,涵盖了所有考点,简明扼要。建议看完老师的PPT后再来看我整理的知识点。
  • 重庆学-图论-个人
    优质
    本资料为重庆大学研究生阶段《图论》课程的期末复习材料,涵盖课程主要知识点与经典例题解析,适用于同校师生参考学习。 《图论精要:2023年重庆大学研究生复习指南》 图论作为离散数学的重要分支,研究点与点之间的连接关系,在计算机科学、网络设计及优化问题等领域具有广泛应用。本资料汇集了重庆大学研究生课程的核心内容,旨在帮助学习者全面掌握图论的基本概念、定理及其应用。 1. **图论基础** - 图的定义:由顶点和边构成,分为无向图与有向图,边可带有权重。 - 连通性:连通图及不连通图的概念;强连通与弱连通的区别。 - 周长与直径:最短环路长度(周长)以及最大路径长度(直径)的定义和计算方法。 - 树与森林:树的基本性质,最小生成树算法及其应用。 2. **图的遍历** - 深度优先搜索 (DFS) 与广度优先搜索 (BFS): 图的遍历策略,用于寻找路径、判断连通性及层次结构分析。 - 特殊类型的二叉树:包括前序、中序和后序遍历方法。 3. **图的矩阵表示** - 邻接矩阵与邻接表: 常见的数据结构形式;稠密图使用邻接矩阵,稀疏图则偏好邻接列表。 - 度数矩阵与拉普拉斯矩阵:描述图性质的相关数学工具。 4. **色数理论** - 四色定理及其应用背景——地图着色问题的最少颜色需求量。 - 色数和独立集之间的关系探讨。 5. **匹配算法** - 匹配相关概念: 最大匹配、Hall条件及增广路径方法的应用。 - 实际案例:工厂分配与稳定婚姻模型优化实例分析。 6. **图嵌入和平面性理论** - 平面图定义及其性质 - Euler公式介绍,即平面图形顶点数v、边数e和区域f之间的关系 7. **经典算法解析** - 最短路径问题: Dijkstra, Floyd-Warshall 和 Bellman-Ford 算法的应用。 - 流量优化策略:最小割与最大流的计算方法(如Ford-Fulkerson及Edmonds-Karp) 8. **图论在科研和工程中的应用实例分析** - 社交网络研究: 探索节点关联性以及社团发现 - 互联网路由设计: 图论在网络拓扑优化上的作用。 - 生物学领域:蛋白质相互作用网路的解析方法。 - 运输系统规划与物流管理中路径选择和效率提升。 9. **历年真题及解答** - 提供过去考试的真实题目及其详细答案,帮助学生检验学习效果,并熟悉试题类型以及解题技巧。 10. **复习资料汇总与博客内容补充** - 收集的复习材料及博客文章:进一步深化课堂所学知识的理解和实践能力提升。 通过系统性地研究上述知识点并结合教材、笔记等辅助资源,学员将能深入理解图论理论体系,并掌握解决实际问题的能力。同时,历年真题解析有助于考生了解考试重点与提高应试技巧。
  • 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。
  • 山东课程
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    本资料为山东科技大学算法课程定制,涵盖数据结构与算法核心知识点、经典例题解析及历年考题回顾,助力学生高效备考。 算法是计算机科学的核心组成部分,涵盖了用于解决问题和执行任务的一系列方法。在山东科技大学的课程中,学生会深入学习如何设计、分析以及实现高效的解决方案策略。这些内容不仅包括基础的数据结构(如数组、链表、栈、队列、树和图),还涉及各种排序算法(例如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序)及搜索算法(深度优先搜索、广度优先搜索以及二分查找等)。此外,课程中还会讲授与图相关的算法,如Dijkstra最短路径算法和Floyd-Warshall算法,以及最小生成树的Prim和Kruskal方法。 山东科技大学作为一所知名的高等学府,在计算机科学教育方面有着严谨的传统。在该大学开设的算法课上,学生需要掌握如何分析各种算法的时间复杂性和空间复杂性,这是衡量一个算法效率的关键指标之一。课程内容还可能涵盖动态规划、回溯法、贪心算法和分支限界法等高级主题。 期末考试是评估学习成果的重要环节。对于这门课程而言,复习工作通常包括对全学期知识的系统梳理。学生需要熟练掌握每种算法的基本思想、步骤及其优缺点,并能够将其灵活应用于具体问题中。此外,编程能力也是考核的重点之一,即用C++、Java或Python等语言实现各种算法的能力。 “压缩包子文件的文件名称列表”可能包含多种复习资源,如讲义、笔记、习题集和历年试题及解答示例。这些资料对全面复习以及准备期末考试至关重要。通过深入研读和实践,学生可以更好地掌握所学知识,并提高解题能力,在考试中取得理想成绩。
  • 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。