算法设计与分析学习报告（优秀）_算法设计与分析报告

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算法课程学习报告

持续13周的高级算法设计与分析课程结束了。选修了这门课程的同学们即将迎来最后的考试。回顾这半年以来关于这么课程的学习情况，我体会最深的是：不论是从深度还是从广度上，现在所习的算法比曾经学习的算法难度增加了很多。但是邓教授极富经验的教学和详细的课件，为我的学习提供了很大的方便。可是毕竟我以前的底子不够厚，基础不够劳，在听课中会出现跟不上教师思路的现象。我也积极的采取措施，争取处理好这种情况。总体说来，上完算法课，我还是学到了很多东西的。下面我就对所学的内容进行梳理归纳，总结一下我在学习中的体会和研究心得。

算法课程的开课阶段，邓教授为我们简单介绍了算法，课堂上可能用到的参考资料，以及一些著名的算法方面的书籍，为我的学习提供潜在的工具。我购买了一本教材——《算法导论》。这本书够厚，够详细。但是我一直没有机会仔细的研读。我想有一天希望能够好好读一下。在介绍算法的课堂上，我还了解了算法相关的一些基本概念，算法的重要性，还有算法的历史。我印象最深的就是一个叫图灵的外国人。对计算机科学与技术这个领域做出了图书贡献。我个人认为，堪比爱因斯塔发现相对论的贡献。都揭示了某个领域的本质。开辟的一个领域的发展。对于整个人类来说，他们这类人都是功不可没的。已经不能简单的用伟人来形容他们。但是人类社会需要这样的人，社会需要一些人的推动才能进步。说到这里，我不禁要想，算法到底有什么用，也许答案是简单的，为了方便写程序实现系统功能。这只是表面的用途。我觉得最本质的作用是为了社会进步。辩证唯物主义自然观中有关于科学技术的详细定义。之所以产生科学技术是为了发挥人的主观能动性去改造自然。学习和研究算法正是为了让人在一定的限度内改造自然。我不是在扯，而是在写算法报告和背自然辩证法资料的时候产生的心得体会，不知道算不算邓教授要求的心得。介绍完算法历史以后，就进入的真正的算法设计与分析的学习。首先是算法的定义和时间复杂度等。然后，为了方便以后的课程学习，我学到了一些必要的数学知识，既是为了以后的学习打基础，也是为了弥补在曾经的学习中的不足。这些数学知识包括生成函数和主定理等。这些数学知识都是连在高等数学里都没有接触过的。不知道属于哪个范畴的数学，反正用两个字形容就是“厉害”。我学的不亦乐乎，晕头转向。

几堂课后，对算法这一概念有了基本的了解，也对数学知识进行了补强。我们在邓教授的带领下，进入了实际的算法技术的学习。一共有六种常用技术：分治法，贪心法，周游法，回溯法，动态规划法，分支界定法。最先学习的是六种技术之首，应用最广泛的，分治法。分治法的算法思想真的很神奇，不止分治，这几种算法常用技术都很神奇，可以将问题的求解进行很大程度上的优化，而且有些还是反人类的想法。对我的智商着实是一个考验。当然了，算法的学习不只是靠智商的，更要靠辛勤的汗水，即便有时候汗水没有智商有用，但是你还是要付出汗水。因为这是一种福报。能力有多大，就享有多大的成果。这就好比一个人中了500万的头彩。这个人有能力享有这500万的财富吗？如果他有足够很好的驾驭这笔财富的能力，那么在未来，他会让这笔财富继续增长，直到达到他的能力的极限情形。如果他没有驾驭的能力，用不了多久，他就会分崩离析。我的思维再一次被学科外的体会占据了。言归正传，我学了很多利用分治法结局的问题，比如寻找最近点对，求数组的第k小元等。这些都是利用分治法解决的。在这之中，出现了平衡的概念，和分治法是密切相关，甚至是不可分的。在这部分

中，最后学习了离散傅立叶变换和快速傅立叶变换。

接下来的学习的算法技术是动态规划法。这种技术和分治法有很多相同点，最基本的就是都是讲问题分解为若干子问题，不同点是分治的子问题是相互独立的，动态规划的子问题是重复的，这也决定了，一个用递归的计算方式，一个用递推的计算方式。我也学到了利用动态规划法解决的很多问题，简单的如矩阵连成问题，复杂一点的有最长公共子序列问题，最有二分搜索树和流水作业问题。在这部分知识中，还有一点，就是备忘录方法，可以说是对动态规划法的一个完善和改进。

随着课程的进行，我又学到了集合算法。主要知识点有平摊分析，合并算法，2-3树，以及一些概念如字典，可并堆和可连接队列等。需要注意的是这部分留过作业的FIND()和FIND_DEPTH()两个函数。还有有穷自动机问题。

接下来学习的是随机算法。应该说这部分内容还是相当重要的，而且应用也非常广泛。在日常生活中更是随处可见。举一个最简单的例子，当我在看NBA比赛的时候，每节的休息时间都要抽奖，那个随机显示的中奖观众就是基于随机算法实现的功能。在这部分内容中，我学到了3个重要的随机算法：KMP、Monte Carlo和Las Vegas算法的评价和比较。这也是作为作业研究过的。也学习的素数判定随机算法。这里，要明白Miller-Rabin算法，是Rabin在Miller提出的基础上，研究出来的很常用的算法。

在课程的最后阶段，我学到了RAM和RASP这两个概念。应该说这部分知识是我学的最不好的地方。算法本质还没有了解。还需要进一步的研究。最后是NP-C和NP-hard问题。

以上简单回顾的整个算法过程中学到的知识和自己的一些心得体会。都是一字一字码出来的。觉悟抄袭。当然，有很多不足也有很多不全面的地方。但是，总的说来还是收货颇丰的。这也归功于邓教授优秀的教学质量。在这里感谢教授的教导，祝春节快乐，身体健康。