篇一 :算法设计与分析学习心得

班级:物联网1201 姓名:刘潇 学号:1030612129

一、实验内容:

这学期的算法与设计课,老师布置了这四个问题,分别是货郎担问题,动态生成二维数组,对话框下拉列表,排序问题。

二、学习掌握:

基本程序描述:

(1)货郎担问题:货郎担问题属于易于描述但难于解决的著名难题之一,至今世界上还有不少人在研究它。货郎担问题要从图g的所有周游路线中求取具有最小成本的周游路线,而由始点出发的周游路线一共有(n一1)!条,即等于除始结点外的n一1个结点的排列数,因此货郎担问题是一个排列问题。货郎担的程序实现了利用穷举法解决货郎担问题,可以在城市个数和各地费用给定的情况下利用穷举法逐一计算出每一条路线的费用,并从中选出费用最小的路线。从而求出问题的解

(2)费用矩阵:费用矩阵的主要内容是动态生成二维数组。首先由键盘输入自然数,费用矩阵的元素由随机数产生,并取整,把生成的矩阵存放在二维数组中,最后把矩阵内容输出到文件和屏幕上。它采用分支界限法,分支限界法的基本思想是对包含具有约束条件的最优化问题的所有可行解的解(数目有限)空间进行搜索。该算法在具体执行时,把全部可行的解空间不断分割为越来越小的子集,并为每个子集内的解计算一个下界或上界。动态生成二维n*n的数组程序利用指针表示数组的行和列,并逐一分配空间,在输入n的数值后,系统自动分配空间,生成n*n的数组,并产生随机数填充数组,最后将结果输入到指定文件中。

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篇二 :算法个人心得

算法学习心得:

算法这个词是在我在大学第一次C语言课上听到的,当时老师讲的是程序=算法+数据结构,算法是一个程序的灵魂。当时我什么也不懂,不知道什么叫数据结构,什么叫算法,它们是干什么的我也不明白。然而经历了大学四年的学习,现在的我对算法有了一个较为清晰的认识,对于它的作用也有了深刻的体会。

所谓算法简单来说就是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,也就是说算法告诉计算机怎么做,以此来解决问题。同一个问题存在多种算法来解决它,但是这些算法存在着优劣之分,好的算法速度快,效率高,占用空间小,差的算法不仅复杂难懂,而且效率低,对机器要求还高,当然,有时候算法之间存在一种互补关系,有些算法效率高,节省时间,但浪费空间,另外一些算法可能速度上慢些,但是空间比较节约,这时候我们就应该根据实际要求,和具体情况来采取相应的算法来解决问题。

这学期算法课上我们主要讲了七部分内容.

第一章主要讲的是算法的基本概念,算法时间复杂度分析,算法的渐近时间复杂度等内容。因为算法之间的比较就是通过时间复杂度和空间复杂度来来比较的,第一章的主要目的就是让我们学会去分析一个算法的复杂度,以后就可以通过对复杂度的分析来评价算法的好坏。

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篇三 :算法设计与分析学习总结

算法分析与设计

学习总结

题目:算法分析与设计学习总结

学 院 信息科学与工程学院 专 业 届 次 学生姓名 学 号

二○一三年一月十五日

算法分析与设计学习总结

本学期通过学习算法分析与设计课程,了解到:算法是一系列解决问题的清晰指令,代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。算法能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂性和时间复杂度来衡量。算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。计算机系统中的操作系统、语言编译系统、数据库管理系统以及各种各样的计算机应用系统中的软件,都必须使用具体的算法来实现。算法设计与分析是计算机科学与技术的一个核心问题。

设计的算法要具有以下的特征才能有效的完成设计要求,算法的特征有:(1)有穷性。算法在执行有限步后必须终止。(2)确定性。算法的每一个步骤必须有确切的定义。(3)输入。一个算法有0个或多个输入,作为算法开始执行前的初始值,或初始状态。(4)输出。一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的。(5)可行性。在有限时间内完成计算过程。

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篇四 :随机算法学习心得-模式识别

模式识别

经过近10周的学习,学习了随机算法中有关模式识别的知识,对随机算法中模式识别的知识也有了较多的了解和认识,下面就谈谈自己对模式识别这方面的知识的学习心得和一些简单的总结。

首先,对于一个完整的模式识别系统,其基本上由三大部分组成,即数据采集、数据处理和分类决策或模型匹配。我们在设计模式识别是同时,需要注意模式类的定义、应用场合、模式表示、特征提取和选择、聚类分析、分类器的设计和学习、训练和测试样本的选取、行骗能评价等。针对不同的应用目的,模式识别系统三部分的内容可以有很大的差异,特别是数据处理和模式分类这两部分,为了提高识别结果的可靠性,往往需要加入知识库(规则)以对可能产生的错误惊醒修正,或通过引入限制条件大大缩小待识别模式在模型库中的搜索空间,以减少匹配计算量。在某些具体应用中,如机器视觉,除了要给出被识别对象时申明物体外,还要求给出该物体所处的位置和姿态以引导机器人的工作。

下面,主要谈谈自己对于模式识别方法的认识和理解。模式识别的方法大致可以分为模板匹配、统计模式识别、句法(结构)模式识别、模糊模式识别和人工神经元网络模式识别五个主要方法。

首先,对于模板匹配,该方法时最早出现,也是最简单的模式识别方法之一。模板匹配方法在字符识别、人脸识别等领域有广泛的应用,但该方法计算量非常大,而且该方法的识别率严重依赖于已知模板,如果已知模板产生变形,会导致错误的识别,为了改善这种情况,衍生出了可变形模板匹配方法。

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篇五 :算法设计与分析课程的心得体会

《算法设计与分析》课程的心得体会

以最少的成本、最快的速度、最好的质量开发出合适各种各样应用需求的软件,必须遵循软件工程的原则,设计出高效率的程序。一个高效的程序不仅需要编程技巧,更需要合理的数据组织和清晰高效的算法。这正是计算机科学领域里数据结构与算法设计所研究的主要内容。一些著名的计算机科学家认为,算法是一种创造性思维活动,并且处于计算机科学与技术学科的核心。

在计算机软件专业中算法分析与设计是一门非常重要的课程,很多人为它如痴如醉。很多问题的解决,程序的编写都要依赖它,在软件还是面向过程的阶段,就有程序=算法+数据结构这个公式。算法的学习对于培养一个人的逻辑思维能力是有极大帮助的,它可以培养我们养成思考分析问题,解决问题的能力。

如果一个算法有缺陷,或不适合某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂性和时间复杂度来衡量。算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。

计算机系统中的操作系统、语言编译系统、数据库管理系统以及各种各样的计算机应用系统中的软件,都必须使用具体的算法来实现。

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篇六 :计算机算法设计与分析学习心得

计算机算法设计与分析小论文 ——回溯法精髓 计算机科学系06级(1)班 李元锁 学号:20061081135 摘要:

计算机算法设计与分析课程已经结束 ,为了充分理解算法分析的思想,能利用算法思想解决实际问题,而回朔法是算法分析中的精华,所以充分体现课程的真正目的特写此论文。

关键字:回溯法,着色

回溯法背景: 回溯法也称为试探法,该方法首先暂时放弃关于问题规模大小的限制,并将问题的候选解按某种顺序逐一枚举和检验。当发现当前候选解不可能是解时,就选择下一个候选解;倘若当前候选解除了还不满足问题规模要求外,满足所有其他要求时,继续扩大当前候选解的规模,并继续试探。如果当前候选解满足包括问题规模在内的所有要求时,该候选解就是问题的一个解。在回溯法中,放弃当前候选解,寻找下一个候选解的过程称为回溯。扩大当前候选解的规模,以继续试探的过程称为向前试探。

1、回溯法的一般描述

可用回溯法求解的问题P,通常要能表达为:对于已知的由n元组(x1,x2,?,xn)组成的一个状态空间E={(x1,x2,?,xn)∣xi∈Si ,i=1,2,?,n},给定关于n元组中的一个分量的一个约束集D,要

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篇七 :计算方法学习心得

计算方法学习心得

在研究生一年级的上半学期,我们安排了计算方法的课程,通过课堂授课、网上学习、学术报告以及课堂监督等方式的引导,我们对计算方法有了全新的认识。

我们知道,数学是一门重要的基础学科。离开了数学,科技便无法发展。而在数学这门学科中,数值计算方法有着其不可取代的重要地位。

在授课的过程中,首先利用前几讲课的时间对计算方法的基础进行补充,考虑到有部分专业的学生在本科时期没有接触过计算方法这门课程;计算方法主要研究实际问题,当今社会计算机高速的发展,为人们使用数值计算方法解决科学技术中的各种数学问题提供了有力的硬件条件。要将关于数值计算的实际问题借助于计算机来解决,那么实际的上机操作就显得十分重要。因此,老师在平时课堂授课的同时,也推广网上学习,通过课堂掌握知识、网上复习内容双重方式学习,更有利于我们掌握知识,另外对于我们上机操作也具有十分重要的指导意义。

通过网上看教学视频,一方面我们对课上学习的内用加深了印象,另一方面由于课堂上时间有限,对于某些知识,我们在听课时不是很清楚,似懂非懂,在网上学习的帮助下,我们可以在课后及时对这些知识进行进一步的消化,对于我们吸收知识也是一种很好的方式。此外,网上学习具有可重复性的优点,这是课堂上所不具有的特点,在课堂上不懂的知识,在网上可以反复学习,在网上学习中遇到的问题也能够反馈到课堂。所以课堂授课与网上学习相辅相成,各有优点,弥补了各自的不足之处。

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篇八 :遗传算法学习心得

基本概念

遗传算法(Genetic Algorithms, GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。

它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象,在每次迭代中都保留一组候选解,并按某种指标从解群中选取较优的个体,利用遗传算子(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合,产生新一代的候选解群,重复此过程,直到满足某种收敛指标为止。

GA的组成:

(1)编码(产生初始种群)

(2)适应度函数

(3)遗传算子(选择、交叉、变异)

(4)运行参数

编码

基因在一定能够意义上包含了它所代表的问题的解。基因的编码方式有很多,这也取决于要解决的问题本身。常见的编码方式有:

(1)       二进制编码,基因用0或1表示(常用于解决01背包问题

如:基因A:00100011010 (代表一个个体的染色体)

(2)       互换编码(用于解决排序问题,如旅行商问题和调度问题

如旅行商问题中,一串基因编码用来表示遍历的城市顺序,如:234517986,表示九个城市中,先经过城市2,再经过城市3,依此类推。

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