计算机算法第课件•算法概述目录Contents01算法概述算法的定义算法定义算法的表示算法是一组明确的、有限的操作序列，用于解决某一类问题。这些操作按一定的顺序执行，最终得到问题的解。可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种方式表示算法。算法与程序的关系算法是解决问题的方法，而程序则是实现算法的工具。算法是抽象的，而程序则是具体的。算法的特性确定性输入算法中的每个步骤都必须具有明确的含义，无歧义性。算法具有零个或多个输入，这些输入是算法执行所需要的数据。有穷性可行性输出算法具有至少一个输出，输出是算法执行的结果。算法必须在有限步骤内完成，即算法的执行时间是有限的。算法中的每个步骤都必须是可以实现的，即不存在无法实现的操作。算法的分类按功能分类排序算法、搜索算法、图算法、动态规划等。按复杂度分类按应用领域分类线性算法、对数算法、指数算法等。人工智能算法、机器学习算法、数据挖掘算法等。02算法设计基础贪心算法贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。常见的贪心算法问题包括背包问题、最小生成树、最短路径等。贪心算法并不总是能得到问题的最优解，但在某些情况下，它能够得到近似最优解，且算法的效率较高。分治算法分治算法是将一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。分治算法的关键是找到合适的分割点，将问题划分为规模较小的子问题，以便于求解。常见的分治算法问题包括归并排序、快速排序、二分查找等。动态规划01动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。02在动态规划中，每个子问题的解被存储起来，以便在解决更高级别的子问题时被重复使用。03动态规划适用于最优化问题，特别是那些重叠子问题和最优子结构的问题。回溯算法回溯算法是一种通过探索所有可能的解来求解问题的算法。当遇到无法解决的问题时，回溯算法会回溯到之前的节点，并尝试其他的解。回溯算法通常用于解决组合优化问题，如排列组合、图的着色问题等。03数据结构与算法数组与链表数组数组是一种线性数据结构，用于存储相同类型的元素。数组的访问速度较快，但插入和删除操作较慢。链表链表是一种非线性数据结构，由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表的插入和删除操作较快，但访问速度较慢。栈与队列栈栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，用于存储和操作一系列元素。栈的顶部元素只能通过顶部访问，且顶部元素只能被删除。队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，用于存储和操作一系列元素。队列的头部元素只能通过头部访问，且头部元素只能被删除。二叉树与图二叉树二叉树是一种树形数据结构，每个节点最多有两个子节点。二叉树可以进行深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。图图是由节点和边组成的数据结构，用于表示对象之间的关系。图可以进行深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。排序算法冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，通过重复地遍历待排序序列，比较相邻的两个元素，若顺序错误则交换它们，直到没有需要交换的元素为止。快速排序快速排序是一种高效的排序算法，采用分治法策略。它将待排序序列分成两个子序列，分别递归地进行排序，最终得到有序序列。04算法复杂度分析时间复杂度时间复杂度定义123时间复杂度是衡量算法运行时间随输入规模增长而增长的量度，通常用大O表示法表示。时间复杂度分析方法通过分析算法中基本操作的数量和执行次数，以及它们与输入规模的关系，来计算时间复杂度。时间复杂度分类常见的时间复杂度有O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)、O(n^3)等，其中n为输入规模。空间复杂度空间复杂度定义01空间复杂度是衡量算法所需存储空间随输入规模增长而增长的量度，也用大O表示法表示。空间复杂度分析方法02通过分析算法中数据结构的大小和数量，以及它们与输入规模的关系，来计算空间复杂度。空间复杂度分类03常见的空间复杂度有O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlog...
