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一、问题及实例

    1.问题：需要回答的一般性提问，通常含有若干的参数     2.问题的描述：（数学建模）         1）：定义问题参数（集合，变量，函数，序列等）         2）：说明每个参数的取值范围及参数间的关系定义问题的解         3）：说明解满足的条件（优化目标或约束条件）     3.问题实例:参数的一组赋值可得到问题的一个实例二、算法中一些概念     1.什么是算法？         有限条指令的序列（这个指令序列确定了解决某个问题的一系列运算或者操作）     2.算法A如何解决问题P？         把问题P的任何实例作为算法A的输入         每步计算是确定性的         A能够在有限步停止计算         输出该实例的正确的解     3.算法时间的复杂度：针对指定的 基本运算，计算算法所做运算的次数     4.基本运算：例如 比较，加法，乘法，置指针，交换等等         例如：             排序：元素之间的比较             检索：被检索元素x与数组元素的比较             整数乘法：每位数字相乘1次 m位和n位整数相乘要做mn次位乘             矩阵相乘：每对元素乘1次  i*j矩阵与j*k矩阵相乘要做ijk次乘法             图的遍历：置指针     5.输入规模：输入串编码的长度         例如：             排序：数组中元素个数n,             检索：被检索数组的元素个数n             整数乘法：两个整数的位数m,n     注意：                 1.算法基本运算次数可用**输入规模函数**来表示                 2.给定问题和基本运算就决定了一个算法类     6.算法两种时间复杂度：         1）：最坏时间复杂度W(n)             算法求解输入规模为n的实例所需要的最长的时间         2）：平均时间复杂度A(n)             在给定同输入样规模为n的输入实例的概率分布下，算法求解这些实例所需要的平均时间             计算公式：

              三、算法设计的步骤：     怎么去设计，设计的原则？         后期加入 通过学习双越的设计模式来总结     1.数学建模         1）需要给出以下几个数学表达式             输入集合             优化目标函数             输出集合（问题的解）             约束条件     2.选择适合算法，进行计算问题     3.测试算法给出的解是否为最优解，若不是怎么找出最优解？     4.评估算法的性能         1）可以使用算法的时间复杂度，平均复杂和最坏复杂度         2）平均复杂度需要一个实例的出现的概率，平均复杂度的计算公式：f(n) =             举个例子：例如排序算法         3）最坏复杂度的计算公式：             举个例子：可以通过算法类的本质来评估                 排序算法，这类算法大部分是通过比较两个元素来进行排序的，所以我们可以通过以下例子来评估算法的最坏复杂度

四、伪代码

     <-      赋值语句      if  do then do      判断语句      else      然后      where  do 循环语句      for i<-1 to 10 do 循环语句      and 并且      or 或者      return 输出语句      调用直接写过程名字      注释：//

 

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