《算法设计与分析》教学大纲.docx

《算法设计与分析》是一门旨在培养学生分析问题、解决问题能力的重要课程，它融合了高级语言程序设计、数据结构和计算方法等多个领域的知识。课程的核心在于让学生理解和掌握算法的时间复杂度和空间复杂度，学会使用数学方法推导和证明这些复杂度，以及运用经典算法解决实际软件设计问题。 课程的先修课程包括高级语言程序设计、数据结构、高等数学和组合数学，这些都是学习算法设计与分析的基础。课程的目标分为四个层次：认知（知道）、理解、掌握和学会，分别对应于对知识的基本认识、概念原理的解释、应用和独立操作。 课程内容主要包括： 1. **算法概述**：介绍算法的基本概念和程序的区别，以及算法复杂性分析的重要性。 2. **递归与策略**：讲解递归原理，包括分治法、二分搜索、大整数乘法、Strassen矩阵乘法等，通过递归解决问题。 3. **动态规划**：学习动态规划的基本要素，如最长公共子序列、最大子段和、最优二叉搜索树等，解决最优化问题。 4. **贪心算法**：探讨如何用贪心策略解决活动安排、装载问题等，以及贪心算法的理论基础。 5. **回溯法**：介绍回溯法的框架，解决装载问题、电路板排列问题等，并分析其效率。 6. **分支限界法**：应用于布线问题、0-1背包问题、最大团问题等，解决NP完全问题。 7. **线性规划与网络流**：学习线性规划问题的单纯形算法，解决最大网络流和最小费用问题。 课程实施建议采用讲述和实验相结合的方式，确保理论与实践的结合。课时安排通常为计算机专业54课时，函授36课时，涵盖理论和实验部分。 评价体系依据课程目标和教学内容，通过考试进行评估，考试时间为120分钟，主要考察学生对算法设计与分析的理解和应用能力。 推荐教材包括王晓东的《计算机算法设计与分析》、卢开澄的《计算机算法导引：设计与分析》以及Bruno R. Preiss的《数据结构与算法》等。 通过这门课程的学习，学生不仅能够深入理解算法的本质，还能提升其在软件开发中的算法设计能力，为成为合格的软件工程师打下坚实的基础。