《常用算法》PPT課件(2)

制作人：PPt創(chuàng)作者時間：2024年X月目錄第1章常用算法的概述第2章常用排序算法第3章常用搜索算法第4章常用動態(tài)規(guī)劃算法第5章常用圖算法第6章常用字符串算法第7章總結與展望01第1章常用算法的概述

什么是算法算法是解決問題的一系列步驟或規(guī)則的有限序列。在計算機科學中，算法是解決問題的有效方法。通過算法，我們可以解決各種問題，例如排序、搜索、最短路徑等。

算法的特性算法的步驟和規(guī)則應該清晰明確明確定義性算法應該能夠在有限步驟內完成可行性算法在有限時間內應該完成有效性

排序算法冒泡排序快速排序歸并排序動態(tài)規(guī)劃算法背包問題最長遞增子序列編輯距離其他算法貪心算法回溯算法分治算法算法的分類搜索算法二分查找廣度優(yōu)先搜索深度優(yōu)先搜索算法的應用用于優(yōu)化程序性能和解決復雜問題計算機科學在機器學習和深度學習中有重要應用人工智能用于基因組分析和蛋白質結構預測生物信息學

總結了解常用算法對于提高問題解決能力至關重要。算法不僅是計算機科學的基礎，也廣泛應用于其他領域。通過學習不同類型的算法，可以提升解決問題的能力和效率。02第二章常用排序算法

冒泡排序冒泡排序的基本思想是相鄰元素兩兩比較，大的往后移。時間復雜度為O(n^2)，屬于簡單排序算法。冒泡排序是一種穩(wěn)定的排序算法。

通過一趟排序將待排序記錄分割成獨立的兩部分?；舅枷?103快速排序是一種不穩(wěn)定的排序算法。特點02O(nlogn)，屬于高效排序算法。時間復雜度時間復雜度O(nlogn)，屬于穩(wěn)定的排序算法。應用場景歸并排序適用于大數(shù)據(jù)量的排序。穩(wěn)定性歸并排序是一種穩(wěn)定的排序算法。歸并排序基本思想將數(shù)組分為若干個子序列，分別排序后再合并。堆排序將待排序數(shù)組構建成一個大頂堆。基本思想O(nlogn)，屬于不穩(wěn)定的排序算法。時間復雜度堆排序的空間復雜度為O(1)。空間復雜度

總結常用排序算法包括冒泡排序、快速排序、歸并排序和堆排序。每種排序算法都有其獨特的特點和適用場景。了解排序算法的原理和復雜度有助于提高程序的效率和性能。03第三章常用搜索算法

O(logn)時間復雜度0103高效的查找算法優(yōu)點02有序數(shù)組的查找應用場景深度優(yōu)先搜索（DFS）路徑搜索應用場景遞歸實現(xiàn)特點O(V+E)算法復雜度

特點隊列實現(xiàn)逐層遍歷算法復雜度O(V+E)適用于稠密圖

廣度優(yōu)先搜索（BFS）應用場景最短路徑搜索連通性問題A*算法A*算法是一種綜合使用啟發(fā)函數(shù)和Dijkstra算法進行路徑搜索的智能算法。通過啟發(fā)式估計可以有效地解決帶有啟發(fā)信息的最短路徑問題，是一種高效的搜索算法。

A*算法估計離目標節(jié)點的距離啟發(fā)函數(shù)綜合最優(yōu)性和完備性算法特點路徑規(guī)劃、游戲AI應用領域

總結常用搜索算法包括二分查找、深度優(yōu)先搜索、廣度優(yōu)先搜索和A*算法。每種算法都有其特定的應用場景和優(yōu)勢，可以根據(jù)具體問題需求選擇合適的算法進行應用。04第4章常用動態(tài)規(guī)劃算法

背包問題背包問題是一種經(jīng)典的動態(tài)規(guī)劃應用，基本思想是將問題分解成多個子問題，并使用數(shù)組記錄中間結果。這種算法適用于解決最優(yōu)化問題，如背包問題、最長公共子序列等。通過動態(tài)規(guī)劃的方式，可以高效地求解背包問題，找到最優(yōu)解。

最長遞增子序列算法思想動態(tài)規(guī)劃以當前元素為結尾的最長遞增子序列長度數(shù)組記錄通過動態(tài)規(guī)劃算法高效求解

核心思想動態(tài)規(guī)劃0103網(wǎng)絡路由、交通規(guī)劃常用領域02之間的最短路徑計算節(jié)點狀態(tài)定義確定狀態(tài)邊界條件狀態(tài)轉移方程關系遞推關系子問題求解最優(yōu)解合并

狀態(tài)轉移方程動態(tài)規(guī)劃核心概念求解方法應用場景結語動態(tài)規(guī)劃算法是一種重要的算法思想，通過將復雜問題分解成簡單的子問題，并利用中間結果進行優(yōu)化，能夠高效解決各種最優(yōu)化問題。熟練掌握動態(tài)規(guī)劃算法，對于解決算法問題具有重要意義。05第五章常用圖算法

拓撲排序拓撲排序是將有向無環(huán)圖進行排序的基本思想，通過使所有頂點滿足有向邊的指向關系來實現(xiàn)。該算法適用于解決任務調度、依賴關系等問題，是圖算法中常用且重要的一部分。最小生成樹最小生成樹的基本思想是求圖中權值最小的樹，使得所有頂點連通。Kruskal算法和Prim算法是常用的解決方法，它們在不同場景下都有各自的優(yōu)勢和適用性。

最短路徑算法啟發(fā)式搜索算法A*算法單源最短路徑Dijkstra算法多源最短路徑Floyd算法

DFS深度優(yōu)先搜索0103

02BFS廣度優(yōu)先搜索最小生成樹求權值最小的樹Kruskal算法和Prim算法最短路徑算法A*算法Dijkstra算法Floyd算法圖的遍歷深度優(yōu)先搜索廣度優(yōu)先搜索常用圖算法總結拓撲排序適用于有向無環(huán)圖解決任務調度等問題06第六章常用字符串算法

KMP算法KMP算法是一種用于快速匹配字符串的算法。其基本思想是根據(jù)已知的部分匹配信息減少不必要的比較，從而提高匹配效率。適用于需要快速匹配字符串的問題。

字符串匹配算法適用于特定類型問題Boyer-Moore算法基于哈希的匹配算法Rabin-Karp算法減少不必要比較KMP算法

后綴數(shù)組后綴數(shù)組是一種重要的字符串數(shù)據(jù)結構，用于高效解決字符串相關問題。通過后綴數(shù)組，可以快速求解最長公共子串、最長回文子串等問題，提高算法效率。衡量字符串相似程度指標評估0103

02常用于求解編輯距離動態(tài)規(guī)劃Boyer-Moore算法適用于特定類型問題自右向左匹配Rabin-Karp算法基于哈希的匹配算法適用于大文本匹配后綴數(shù)組用于解決字符串相關問題求解最長公共子串字符串算法比較KMP算法減少不必要的比較適用于快速匹配字符串算法選擇建議適用于快速匹配字符串KMP算法適用于特定類型問題Boyer-Moore算法適用于大文本匹配Rabin-Karp算法高效解決字符串問題后綴數(shù)組07第7章總結與展望

常用算法在實際項目中的應用常用算法在實際項目中有著廣泛的應用，如搜索引擎、推薦系統(tǒng)、智能大數(shù)據(jù)分析等。熟練掌握常用算法對于解決實際問題非常重要。算法的學習路徑如數(shù)據(jù)結構、算法思想等系統(tǒng)性地掌握基礎知識才能提高解決問題的能力不斷練習、實踐

算法不斷演進快速發(fā)展的人工智能、大數(shù)據(jù)領域0103

02未來算法發(fā)展趨勢注重效率、可擴展性和智能化希望大家通過學習《常用算法》能夠提升自己的算法能力解決更多問題

結語計算機科學的基礎每個計算機專業(yè)學生必備的技能常用算法學習《常用算法》是每個計算機專業(yè)學生的必備技能。通過掌握基礎的數(shù)據(jù)結構和算法思想，可以提升解決實際問題的能力。

算法的重要性常用算法能夠幫助解決實際項目中的各種問題解決實際問題搜索引擎、推薦系統(tǒng)、智能大數(shù)據(jù)分析等領域廣泛應用熟練掌握算法可以提升個人技能水平提升技能

掌握基礎知識如數(shù)據(jù)結構和算法思想系統(tǒng)性學習0103了解未來算法的發(fā)展方向跟隨發(fā)展趨勢02不斷實踐，提高解決問題的能力