算法课程入门

1、算法这门课,主要讲这三件事:

状态空间
最优可行解问题。
确定与非确定。


状态空间的思维方式要掌握住,要能使用状态空间解决新问题。

2、课程安排:
算法课程入门_第1张图片 算法课程入门_第2张图片算法课程入门_第3张图片

前几本也要看,但是最后一本强烈推荐。

3、经验之谈:

多看书!多看书!不指定教材,对于某一个指定的问题,要多看几个博客 
研究生阶段了,不要再欺骗自己!
算法类的多看SIAM,其他的可以多看ACM,IEEE
 

4、摊还分析

不讲了,但是可以去看一下。

5、非确定性算法:随机与近似

要区别“启发式算法”、  “随机与近似”算法 

6、松弛操作 

算法?论里讲了松弛操作,图论里的最短路径用了松弛操作。

7、有关斐波那锲数列的时间复杂度 

算法课程入门_第4张图片

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计划搜索==动态规划(后面会讲)
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算法课程入门_第7张图片

算法课程入门_第8张图片

O(logN)是怎么得出来的?
2^64 = (2^32)^2
2^32 = (2^16)^2
2^16 = (2^8)^2
2^8= (2^4)^2
2^4 = (2^2)^2
2^2 = (2^1)^2
2^64 需要做63次乘法,但是按上面的递归后,只需要做6次乘法,所以是O(logN)

8、后续直接在PPT上做批注 

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