《算法与算法分析》课件

ONE KEEPVIEW2023-2026《算法与算法分析》ppt课件REPORTING•算法基础•常见算法•算法优化目•算法应用•算法实践录CATALOGUEPART01算法基础算法的定义与特性总结词描述算法的基本定义和特性，包括确定性、有限性、输入和输出等详细描述算法是解决问题的一系列明确、有限、有效的指令集合，具有确定性、有限性、输入和输出等特性确定性要求算法中的每一步都必须有明确的含义和操作；有限性则要求算法必须在有限的时间内完成；输入是算法所依赖的数据，而输出则是算法所得到的结果算法的表示方法总结词介绍常用的算法表示方法，如自然语言、伪代码、流程图等详细描述为了清晰地表达算法的逻辑和操作步骤，我们通常使用不同的表示方法自然语言描述简单易懂，但可能不够精确；伪代码介于自然语言和编程语言之间，更接近实际编程；流程图则通过图形化方式展示算法的逻辑流程，直观易懂算法的复杂度分析要点一要点二总结词详细描述介绍算法的时间复杂度和空间复杂度，以及如何分析复杂算法的复杂度是衡量算法性能的重要指标，包括时间复杂度度和空间复杂度时间复杂度关注算法运行所需的时间，随着输入规模的增长，算法的运行时间会有怎样的变化；空间复杂度则关注算法运行所需的存储空间，同样随输入规模的增长，存储空间会有怎样的变化通过分析复杂度，我们可以评估算法的效率，从而在解决问题时做出更好的选择PART02常见算法排序算法冒泡排序通过重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成快速排序通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列查找算法线性查找二分查找从数据结构的一端开始逐个检查每个元素，在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法直到找到所查元素为止搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是目标值，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较如果在某一步骤数组为空，则代表找不到图论算法Dijkstra算法用于解决单源最短路径问题给定一个加权图，该算法可以用来找出从源顶点到其它所有顶点的最短路径Floyd-Warshall算法是一种计算所有顶点对之间最短路径的动态规划算法它使用动态规划的思想，将问题分解为更小的子问题，然后递归地解决这些子问题分治算法归并排序二分查找采用分治法的排序算法将待排序的记录序列分成若在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法搜索过干个子序列，分别对各子序列进行排序，然后依次将程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是目标这些有序子序列合并成一个大的有序序列值，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较如果在某一步骤数组为空，则代表找不到动态规划•斐波那契数列使用动态规划求解的经典问题通过构建一个状态转移表，逐步计算出前n个斐波那契数列的值这种方法避免了递归的重复计算，提高了效率PART03算法优化贪心算法贪心算法是一种在每一步选择中都采取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贪心算法并不总是能得到全局最优解，但在许多情况下，它能够得到一个近似最优解，且算法的效率较高贪心算法的适用场景包括找零问题、最小生成树、背包问题等分支限界法分支限界法是一种在穷举法基分支限界法通常用于求解一些分支限界法的核心思想是将问础上，通过设置一些界限条件约束满足问题，如旅行商问题、题的解空间树进行剪枝，通过来减少搜索空间的算法排班问题等设置优先级来控制搜索方向，从而加速搜索过程回溯法回溯法是一种通过穷举所有可能情况来求解问题的算法当问题的解空间较大时，回溯法可能会遇到状态爆炸的问题，因此需要采用剪枝函数来减少搜索空间回溯法适用于求解一些经典的组合优化问题，如八皇后问题、图的着色问题等PART04算法应用数据库查询优化索引优化查询语句优化通过建立合适的索引，提高数据库查询速度使用更高效的查询语句，减少数据库的负担数据库分区缓存技术将大表分成小表，提高查询效率利用缓存技术减少对数据库的频繁访问机器学习算法优化0102特征选择模型选择选择对模型预测性能影响最大的特根据数据特点和问题类型选择合适征的机器学习模型超参数调整集成学习调整模型的超参数以获得最佳性能通过集成多个模型提高预测精度0304网络流量优化流量整形流量调度控制网络流量的发送速率，以合理安排数据包的发送顺序，减少网络拥堵提高网络吞吐量流量压缩流量优先级管理通过压缩数据减少传输的数据根据数据的重要程度，为其分量，提高传输效率配不同的优先级PART05算法实践编程语言与开发环境编程语言选择选择适合算法实现的编程语言，如Python、Java、C等，并掌握其基本语法和特性集成开发环境（IDE）熟悉常用的IDE，如PyCharm、Eclipse、Visual Studio等，掌握其基本操作和调试技巧算法实现与测试算法实现根据算法原理，使用编程语言实现算法，并注意代码的可读性和可维护性算法测试设计合理的测试用例，对算法进行功能和性能测试，确保算法的正确性和效率实际项目应用案例项目需求分析分析实际项目需求，确定需要解决的问题和目标1算法选择与实现根据项目需求选择合适的算法，并进行实现和优2化项目成果展示展示项目应用案例的效果和性能，并总结项目实3施的经验和教训22002233--22002266END KEEPVIEWTHANKS感谢观看REPORTING。