㈠ 《算法分析与设计》课程讲什么内容
《算法分析与设计》课程是理论性与应用性并重的专业课程。本课程以算法设计策略为知识单元，系统地介绍计算机算法的设计方法和分析技巧。课程教学主要内容包括：第一章，算法概述；第二章，递归与分治策略；第三章，动态规划；第四章，贪心算法；第五章，回溯法；第六章，分支限界法。通过介绍经典以及实用算法让同学掌握算法设计的基本方法。结合实例分析，让同学深入理解算法设计的技巧，以及分析算法的能力。
㈡ 算法分析与设计这门课程第三章动态规划的知识点有哪些
算法分析与设计这门课第三章动态规划的知识点包含章节导引,第一节动态规划算法的概念,第二节动态规划算法的基本步骤,第三节动态规划算法的基本要素,第四节动态规划算法设计策略,课后练习,。
㈢ 大家有没有数据结构与算法的视频或好书呀
个人感觉比较好的 清华严尉敏的《数据结构》 中国铁道出版社的 《数据结构C语言版》 weiss的《数据结构与算法分析》 《算法导论》 《算法概论》 Sedgewick《算法I－V》 Knuth《计算机程序设计艺术》 《编程珠玑》 好书很多，pdf和视频之类的可以去 www.verycd.com 下，有很多好资源 ：）
㈣ 谁有东南大学 算法设计与分析视频课啊，就是那个女老师讲的。跪求啊。我的邮箱[email protected]qq.com
是叫沙莎的吧？我正下载着呢。你这样：下载一个优酷客户端，在视频库里面搜“算法设计与分析”，就能找到她的视频了，然后点击下载就可以了。希望对你有帮助。
㈤ N-Queen问题求解 华中科技科大学出版社的《算法分析与设计》（第三版）中习题八的第三题
晕，N皇后和八皇后是一样的啊，你原来什么地方写8现在换成N
㈥ C语言程序设计视频教程(曾怡) 她用的是哪本书
看视频教程比较耗时，还是看书更实在。多做点题补补语法死角，并多上机实践。重点推荐C语言四大圣经：《C语言程序设计》、《C和指针》、《C陷阱与缺陷》、《C作家编程》。其中C语言的发明者K&R的《C程序设计语言》更是重中之重，此书是C语言的第一秘典。所有优秀程序员的必经之路。四大圣经及其他优秀书籍的信息：1.《C语言程序设计》K&R清华大学出版社2.《C和指针》POINTERSONCKennethA.Reek、徐波人民邮电出版社3.《C陷阱与缺陷》AndrewKoenig、高巍人民邮电出版社4.《C专家编程》ExpertCProgrammingDeepCSecretsPeterVanDerLinden人民邮电出版社(2008-02出版)5.《清华大学计算机系列教材•数据结构(C语言版)(附光盘1张)》吴伟民、严蔚敏清华大学出版社6.《计算机算法设计与分析(第3版)》王晓东电子工业出版社7.《算法艺术与信息学竞赛•算法竞赛入门经典》刘汝佳清华大学出版社8.《算法导论(原书第2版)》科曼(CormenT.H.)、等、潘金贵机械工业出版社(2006-09出版)9.《编程之美:微软技术面试心得》《编程之美》小组电子工业出版社10.《编程珠玑(第2版)》JonBentley、黄倩、钱丽艳人民邮电出版社11.《算法艺术与信息学竞赛》刘汝佳清华大学出版社12.《程序员面试宝典(第3版)》欧立奇、刘洋、段韬电子工业出版社13.《数学之美》(《浪潮之巅》作者吴军最新力作,李开复作序推荐,Google黑板报百万点击)
㈦ 大学课程《算法分析与设计》中动态规划和贪心算法的区别和联系
对于，大学课程《算法分析与设计》中动态规划和贪心算法的区别和联系这个问题，首先要来聊聊他们的联系：1、都是一种推导算法；2、将它们分解为子问题求解，它们都需要有最优子结构。这两个特征师门的联系。
拓展资料：
贪婪算法是指在解决问题时，它总是在当前做出最佳选择。也就是说，在不考虑全局优化的情况下，该算法在某种意义上获得了局部最优解。贪婪算法不能得到所有问题的全局最优解。关键是贪婪策略的选择。
动态规划是运筹学的一个分支，是解决决策过程优化的过程。20世纪50年代初，美国数学家R·贝尔曼等人在研究多阶段决策过程的最优化问题时，提出了著名的最优化原理，建立了动态规划。动态规划在工程技术、经济、工业生产、军事和自动控制等领域有着广泛的应用，在背包问题、生产经营问题、资金管理问题、资源分配问题、最短路径问题和复杂系统可靠性问题上都取得了显著的成果。
㈧ 计算机算法设计与分析（王晓东）视频
大学学习资料免费下载网 有在 电子/信息/通信/计算机 版块标题：王晓东《计算机算法设计与分析(第3版)》课后答案/习题详解 还有很多其他相关资料、课件、视频等等（下载不用积分）
㈨ 学习算法分析与设计需要那些基础(是否需要学习离散数学和线性代数)
算法分析与设计，目前国内本科生和硕士生的教材好像都是从国外翻译过来的。听起来挺复杂的样子，如果简单地掌握和运用还是不难的，大部分内容在数据结构中都涉及过，实际编程中也运用比较多，难的在于算法的理论研究，如21世纪的七大难题之一的NP问题就是算法问题（涉及逻辑可满足性问题）。简单地讲需要的基础有以下几类：1、基础类（相对一般本科生而言）：（1）把数据结构学好了算法就不难的，而数据结构其实就是图论的运用，如果是非数学专业的学生可以看离散数学中的图论部分。（2）算法分析设计时间和空间复杂度的计算，常用的还是毛泽东的战略思想——以空间换取时间。所以要学会简单的数量级运算，涉及部分代数式和数论的知识。只要简单掌握运算就可以了，不必深究。2、提高型（研究生水平）：图论、组合数学、数理逻辑学要专门学习，可以采用数学系本科生的图论、组合数学、数理逻辑学等专业课的教材。其中组合数学中的组合设计在一定程度上和算法设计有异曲同工之处。3、研究型（专业研究）：这主要看自己的研究方向了，如果研究能力强的话可以在很短时间内可以把需要遇到的数学知识搞懂，没有现成的固定模式。其中如研究NP问题，需要非常精深的逻辑学知识和数论基础。但不管哪个研究方向，数学的缜密思维和推理能力都是必备的，这不是一朝一夕可以练就的，需要长时间的锻炼。以上仅个人一点点体会，仅供参考。
