更新時間：2024-10-06 16:32:00作者：留學之路
1、算法基礎
包括大O notation、算術運算、整數乘法、遞歸關系等基礎知識。
學習如何分析算法的時間和空間復雜度。
2、數據結構與算法
涵蓋矩陣乘法、中位數查找、快速傅里葉變換、深度優先搜索、拓撲排序、強連通分量、路徑問題等。
掌握各種數據結構和算法的原理與應用。
3、圖算法
包括貪心算法、哈夫曼編碼、最小生成樹、聯合查找、動態規劃等。
學會在圖上應用這些算法來解決實際問題。
4、線性規劃與網絡流
學習線性規劃、單純形算法、網絡流、二部匹配等內容。
了解這些算法在優化和資源分配問題中的應用。
5、難解問題與復雜性理論
探討NP-完全性、歸約、應對NP-完全性的策略等。
深入理解問題的難度分類和計算復雜性。
6、梯度下降與優化算法
介紹梯度下降算法及其在機器學習中的應用。
學習如何使用優化算法來解決實際問題。
1、理論與實踐相結合
課程不僅注重算法理論的講解，還通過大量的實例和作業讓學生親自動手實踐，加深對算法的理解和應用能力。
2、前沿性
涵蓋了當前計算機科學領域中關于算法和復雜性理論的前沿研究成果，讓學生了解最新的發展動態。
3、挑戰性
課程內容具有一定的難度，需要學生具備較強的數學和邏輯思維能力，能夠挑戰學生的極限。對數學有一點要求。
1、提前預習
在每次上課前，預習相關的教材內容，了解基本概念和原理，為課堂學習做好準備。
2、認真聽講
課堂上認真聽講，跟隨教師的思路，積極參與課堂討論，及時解決疑惑
3、多做練習
通過完成作業和練習題，加深對算法的理解和掌握，提高解題能力。
4、學習小組
可以與同學組成學習小組，共同討論問題，互相學習和幫助，提高學習效率。
5、參考資料
除了教材外，可以參考相關的學術論文、書籍和在線資源，拓寬知識面。