收藏
课程目录
1.1 问题
1.2 算法的概念
1.3.1 算法的正确性（上）
1.3.2 算法的正确性（下）
1.4.1 算法的效率（上）
1.4.2 算法的效率（中）
1.4.3 算法的效率（下）
1.5 问题的下界
2.1.1 概率分析（上）
2.1.2 概率分析（中）
2.1.3 概率分析（下）
2.2.1 分摊分析（上）
2.2.2 分摊分析（下）
2.2.3 记账方法
2.2.4 势能方法
2.3 实验分析
3.1 递归的算法思想
3.2 选择排序
3.3.1 生成排列（上）
3.3.2 生成排列（下）
3.4.1 递归方程的求解（上）
3.4.2 递归方程的求解（下）
4.1.1 分治的算法思想（上）
4.1.2 分治的算法思想（下）
4.2 二分搜索
4.3.1 快速排序（上）
4.3.2 快速排序（下）
4.4 归并排序
4.5 覆盖残缺棋盘
4.6 大整数乘法
4.7 矩阵乘法
5.1 动态规划算法引言
5.2 动态规划算法思想
5.3 矩阵连乘问题
5.4.1 最优二叉查找树问题（上）
5.4.2 最优二叉查找树问题（中）
5.4.3 最优二叉查找树问题（下）
5.5 最大子段和问题
5.6.1 装配线调度问题（上）
5.6.2 装配线调度问题（下）
5.7.1 最长公共子序列问题（上）
5.7.2 最长公共子序列问题（下）
5.8.1 0-1背包问题（上）
5.8.2 0-1背包问题（下）
5.9 动态规划的基本性质
6.1 贪心算法思想
6.2.1 任务选择问题（1）
6.2.2 任务选择问题（2）
6.2.3 任务选择问题（3）
6.2.4 任务选择问题（4）
6.2.5 任务选择问题（5）
6.2.6 任务选择问题（6）
6.3.1 背包问题（上）
6.3.2 背包问题（中）
6.3.3 背包问题（下）
6.4.1 哈夫曼编码问题（上）
6.4.2 哈夫曼编码问题（下）
6.5 任务选择问题实验
7.1.1 宽度优先搜索（上）
7.1.2 宽度优先搜索（中）
7.1.3 宽度优先搜索（下）
7.2 深度优先搜索
7.3.1 最小生成树问题（上）
7.3.2 最小生成树问题（中）
7.3.3 最小生成树问题（下）
7.4 最短路径问题
7.5.1 单个源点的最短路径问题（上）
7.5.2 单个源点的最短路径问题（下）
7.6.1 所有点对的最短路径问题（上）
7.6.2 所有点对的最短路径问题（下）
8.1.1 最大流问题（上）
8.1.2 最大流问题（下）
8.2 最小费用流
8.3.1 FordFulkerson方法（1）
8.3.2 FordFulkerson方法（2）
8.4.1 流网络的割
8.4.2 最大流最小割定理
8.5.1 最短路径增广法（上）
8.5.2 最短路径增广法（下）
9.1 回溯算法思想
9.2.1 解空间树
9.2.2 排列树
9.3.1 货箱装载问题（上）
9.3.2 货箱装载问题（下）
9.4 0-1背包问题
9.5 着色问题
10.1.1 分支限界算法思想（上）
10.1.2 分支限界算法思想（下）
10.2.1 装载问题（上）
10.2.2 装载问题（下）
10.3 0/1背包问题
10.4 SAT problem、旅行商问题
11.1.1 判定问题（上）
11.1.2 判定问题（下）
11.2.1 P和NP（上）
11.2.2 P和NP（下）
11.3 NPC
11.4 NPC的证明
1.2 算法的概念
1.3.1 算法的正确性（上）
1.3.2 算法的正确性（下）
1.4.1 算法的效率（上）
1.4.2 算法的效率（中）
1.4.3 算法的效率（下）
1.5 问题的下界
2.1.1 概率分析（上）
2.1.2 概率分析（中）
2.1.3 概率分析（下）
2.2.1 分摊分析（上）
2.2.2 分摊分析（下）
2.2.3 记账方法
2.2.4 势能方法
2.3 实验分析
3.1 递归的算法思想
3.2 选择排序
3.3.1 生成排列（上）
3.3.2 生成排列（下）
3.4.1 递归方程的求解（上）
3.4.2 递归方程的求解（下）
4.1.1 分治的算法思想（上）
4.1.2 分治的算法思想（下）
4.2 二分搜索
4.3.1 快速排序（上）
4.3.2 快速排序（下）
4.4 归并排序
4.5 覆盖残缺棋盘
4.6 大整数乘法
4.7 矩阵乘法
5.1 动态规划算法引言
5.2 动态规划算法思想
5.3 矩阵连乘问题
5.4.1 最优二叉查找树问题（上）
5.4.2 最优二叉查找树问题（中）
5.4.3 最优二叉查找树问题（下）
5.5 最大子段和问题
5.6.1 装配线调度问题（上）
5.6.2 装配线调度问题（下）
5.7.1 最长公共子序列问题（上）
5.7.2 最长公共子序列问题（下）
5.8.1 0-1背包问题（上）
5.8.2 0-1背包问题（下）
5.9 动态规划的基本性质
6.1 贪心算法思想
6.2.1 任务选择问题（1）
6.2.2 任务选择问题（2）
6.2.3 任务选择问题（3）
6.2.4 任务选择问题（4）
6.2.5 任务选择问题（5）
6.2.6 任务选择问题（6）
6.3.1 背包问题（上）
6.3.2 背包问题（中）
6.3.3 背包问题（下）
6.4.1 哈夫曼编码问题（上）
6.4.2 哈夫曼编码问题（下）
6.5 任务选择问题实验
7.1.1 宽度优先搜索（上）
7.1.2 宽度优先搜索（中）
7.1.3 宽度优先搜索（下）
7.2 深度优先搜索
7.3.1 最小生成树问题（上）
7.3.2 最小生成树问题（中）
7.3.3 最小生成树问题（下）
7.4 最短路径问题
7.5.1 单个源点的最短路径问题（上）
7.5.2 单个源点的最短路径问题（下）
7.6.1 所有点对的最短路径问题（上）
7.6.2 所有点对的最短路径问题（下）
8.1.1 最大流问题（上）
8.1.2 最大流问题（下）
8.2 最小费用流
8.3.1 FordFulkerson方法（1）
8.3.2 FordFulkerson方法（2）
8.4.1 流网络的割
8.4.2 最大流最小割定理
8.5.1 最短路径增广法（上）
8.5.2 最短路径增广法（下）
9.1 回溯算法思想
9.2.1 解空间树
9.2.2 排列树
9.3.1 货箱装载问题（上）
9.3.2 货箱装载问题（下）
9.4 0-1背包问题
9.5 着色问题
10.1.1 分支限界算法思想（上）
10.1.2 分支限界算法思想（下）
10.2.1 装载问题（上）
10.2.2 装载问题（下）
10.3 0/1背包问题
10.4 SAT problem、旅行商问题
11.1.1 判定问题（上）
11.1.2 判定问题（下）
11.2.1 P和NP（上）
11.2.2 P和NP（下）
11.3 NPC
11.4 NPC的证明
课程详情
本课程主要介绍算法设计与分析的基本方法以及算法复杂性理论基础，旨在帮助学习者理解并熟练掌握递归与分治法、贪心法、动态规划方法、回溯法、分支限界法，以及高级图论算法、线性规划算法等。
本课程主要介绍算法设计与分析的基本方法以及算法复杂性理论基础，旨在帮助学习者理解并熟练掌握递归与分治法、贪心法、动态规划方法、回溯法、分支限界法，以及高级图论算法、线性规划算法等。
本课程主要介绍算法设计与分析的基本方法以及算法复杂性理论基础，旨在帮助学习者理解并熟练掌握递归与分治法、贪心法、动态规划方法、回溯法、分支限界法，以及高级图论算法、线性规划算法等。
上一篇：网络空间安全概论（上）
下一篇：Spark编程基础
