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南京信息工程大学博士研究生招生入学考试 《算法设计与分析》考试大纲 科目代码:2006 科目名称:算法设计与分析 第一部分 课程评价目标 一、课程目标 算法设计与分析,主要使学生掌握算法设计的常用方法,提高学生算法 设计与复杂性分析的素质和能力,为学生能够独立进行算法的设计和计算复 杂性的分析奠定比较坚实的基础,以便使学生在将来从事计算机领域或其它 有关领域的研究中,能够运用这些方法来设计解决一些常用的或较为复杂的 实际问题的算法,并力争做到快捷、有效,从而提高程序的质量并较好地解 决科学研究与实际应用中所遇到的问题。 二、基本要求 要求学生掌握计算机科学技术领域中的一些常用的、经典的算法设计技 术,学会分析算法、估计算法的时空复杂性,在非数值计算的层面上,具备 把实际问题抽象描述为数学模型的能力,同时能针对不同的问题对象设计有 效的算法,用典型的方法来解决科学研究及实际应用中所遇到的问题。并且 具备分析算法效率的能力,能够科学地评估有关算法和处理方法的效率。 三、评价目标 1.掌握算法的基本概念和分析算法的基本方法; 2.掌握分治、动态规划、贪心算法、分支限界法、图的遍历、随机算法、 近似算法、NP 完全性问题的基本原理。 3.熟练掌握求解典型问题的算法设计思想和实现方法,能够有效运用,以 能高效解决新的问题。 4.具有较强的算法设计和分析能力,具备设计出解决实际应用与科学研究 问题的有效算法。 5.了解算法研究领域的现状与发展。 第二部分 考查要点 1.基本概念 算法的基本定义、基本性质,算法复杂度分析的基本方法。 2.递归算法设计技术 递归算法的实现机制,设计和分析递归算法的一般方法;归纳法等基本方法 的运用。 3.分治法 分治法的基本原理,典型问题如二分检索、合并排序、快速排序、矩阵乘法、 大整数乘法、最近点对问题等的算法设计原理、实现技术及其应用。 4.贪心方法 图和贪心方法的基本原理和性质,贪心解的最优性证明;典型问题如最短路 径问题、最小耗费生成树、文件压缩等的算法设计原理、实现技术及其应用。 5.动态规划 动态规划的基本原理和方法、最优性原理、无后效性、状态转移方程;典型 问题如最长公共子序列问题、矩阵链相乘、所有点对的的最短路径、背包问题等 的算法设计原理、实现技术及其应用。 6.图的遍历 广度优先搜索、深度优先搜索的原理、性质和异同;回溯法的原理和技术、 分支-限界法的原理和技术;典型问题如 8 皇后问题、3 着色问题等的算法设计 原理、实现技术及其应用。 7.随机算法和近似算法 随机算法、近似算法的原理和方法;关于典型问题如 Las Vegas 方法、Monte Carlo 方法、TSP 问题、装箱问题、顶点覆盖、子集和问题等问题的近似算法讨 论。 8.NP 完全问题 NP 完全性的概念、可满足性、NP 完全性证明;了解典型 NP 完全问题如顶点 覆盖、独立集、团集问题等。
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