计算机算法的设计与分析（含30张PPT）.pptx

简介：
本PPT涵盖了计算机算法设计与分析的核心内容，包括但不限于基本概念、常用算法模型及复杂度分析等，并包含辅助理解的图表和示例代码，共计30页。 计算机算法设计与分析 学习要点包括理解产生伪随机数的算法、掌握数值随机化算法的设计思想以及蒙特卡罗、拉斯维加斯及舍伍德三种类型算法的思想。 在随机化算法中，伪随机数扮演着重要角色，因为真正的随机数无法由现实中的计算机生成。线性同余法是生产伪随机序列a0, a1,..., an的常用方法，其中b > 0、c > 0且d = m；m应足够大以确保良好的分布性能，并通常取为机器的最大整数值。 在算法设计中使用随机化技术可以处理一些确定性算法难以解决的问题。例如，对于求解方程组和计算定积分等数值问题，可以通过随机投点法来获得近似解决方案。这些方法的准确性会随着迭代次数的增加而提升。 舍伍德(Sherwood)算法通过引入随机因素减少输入实例间的性能差异，并确保所得到的结果是正确的。这种方法可以优化一些确定性算法的表现，例如线性和快速排序等经典算法的应用场景中，可以通过适当的预处理技术来改善其平均运行时间或稳定性表现。