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演算法分析學

發布時間: 2023-03-31 02:07:49

❶ 我是學計算機的,我想知道是演算法設計與分析難還是通信原理難些呢。。。

演算法分析設計是很難的,要把離散數學、數據結構、編譯原理學好,其實編譯原理更難,要死人的,那個根本是不人做的事。如果你想學的很好,那你就准備虐待自己吧。如果你學好的話,就去參加全國或者全球的程序設計大賽,你要是拿個好點的名次,我敢說你的年薪不會低於百萬。
通信原理是很廣的,包含很多,基礎是學好數學。數學才是根本,像數論,復數之類的。

❷ 請問怎麼學好數據結構與演算法分析

數據結構,內容包括數數組、鏈表、堆棧、隊列等。計算機就是對大量數據的處理。可見數據結構的重要性。
演算法也是有很多種的,比如遞歸、窮舉等。是把一個問題抽象,最終形成演算法。
遞歸高中書本上就有的,不說了。
舉個窮舉例子吧,現在要破譯計算機的密碼,這就是一種對鍵盤上數字及字母的窮舉(破譯密碼的一種方法),窮舉出所有的可能與之匹配,直之成功。
很有意思的窮舉可以找找「韓信點兵」看看。

❸ 如何做演算法研究

一、DSP與TI

為什麼提到電機控制很多人首先會聯想到DSP?而談到DSP控制總繞不過TI,首先DSP晶元是一種具有特殊結構的微處理器。該晶元的內部採用程序和數據分開的哈佛結構,具有專門的硬體乘法器,提供特殊的指令,可以用來快速地實現各種數字信號處理演算法。基於DSP晶元構成的控制系統事實上是一個單片系統,因此整個控制所需的各種功能都可由DSP晶元來實現。因此,可以減小目標系統的體積,減少外部元件的個數,增加系統的可靠性。優點是穩定性好、精度高、處理速度快,目前在變頻器、伺服行業有大量使用。主流的DSP廠家有美國德州儀器(Texas Instruments,TI)、ADI、motorola、傑爾等其他廠商,其中TI的TMS320系列以數字控制和運動控制為主,以價格低廉、簡單易用、功能強大很是受歡迎。

二、常見的電機控制演算法及研究方法

1、電機控制按工作電源種類劃分:可分為直流電機和交流電機。按結構和工作原理可劃分:可分為直流電動機、非同步電動機、同步電動機。不同的電機所採用的驅動方式也是不相同的,這次主要介紹伺服電機,伺服主要靠脈沖來定位,伺服電機接收到1個脈沖,就會旋轉1個脈沖對應的角度,從而實現位移,因此,伺服電機本身具備發出脈沖的功能,所以伺服電機每旋轉一個角度,都會發出對應數量的脈沖,同時又與伺服電機接受的脈沖形成了呼應,或者叫閉環,進而很精確的控制電機的轉動,從而實現精確的定位,可以達到0.001mm。伺服電機相比較普通電機優勢在於控制精度、低頻扭矩,過載能力,響應速度等方面,所以被廣泛使用於機器人,數控機床,注塑,紡織等行業
三、PWM控制及測試結果

脈沖寬度調制是利用微處理器的數字輸出來對模擬電路進行控制的一種非常有效的技術,廣泛應用在從測量、通信到功率控制與變換的許多領域中,脈沖寬度調制是一種模擬控制方式,其根據相應載荷的變化來調制晶體管基極或MOS管柵極的偏置,來實現晶體管或MOS管導通時間的改變,從而實現開關穩壓電源輸出的改變

❹ 數據結構與演算法分析

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什麼是數據結構,為什麼要學習數據結構?數據結構是否是一門純數學課程?它在專業課程體系中起什麼樣的作用?我們要怎麼才能學好數據結構?… 相信同學們在剛開始《數據結構》這門課的學習時,心裡有著類似前面幾個問題的這樣那樣的疑問。希望下面的內容能幫助大家消除疑惑,下定決心堅持學好這門課:

1 學習數據數據結構的意義

數據結構是計算機科學與技術專業、計算機信息管理與應用專業,電子商務等專業的基礎課,是十分重要的核心課程。所有的計算機系統軟體和應用軟體都要用到各種類型的數據結構。因此,要想更好地運用計算機來解決實際問題,僅掌握幾種計算機程序設計語言是難以應付當前眾多復雜的課題。要想有效地使用計算機、充分發揮計算機的性能,還必須學習和掌握好數據結構的有關知識。打好「數據結構」這門課程的扎實基礎,對於學習計算機專業的其他課程,如操作系統、資料庫管理系統、軟體工程、編譯原理、人工智慧、圖視學等都是十分有益的。

2 為什麼要學習數據結構

在計算機發展的初期,人們使用計算機的目的主要是處理數值計算問題。當我們使用計算機來解決一個具體問題時,一般需要經過下列幾個步驟:首先要從該具體問題抽象出一個適當的數學模型,然後設計或選擇一個解此數學模型的演算法,最後編出程序進行調試、測試,直至得到最終的解答。例如,求解梁架結構中應力的數學模型的線性方程組,可以使用迭代演算法來求解。

由於當時所涉及的運算對象是簡單的整型、實型或布爾類型數據,所以程序設計者的主要精力是集中於程序設計的技巧上,而無須重視數據結構。隨著計算機應用領域的擴大和軟、硬體的發展,非數值計算問題越來越顯得重要。據統計,當今處理非數值計算性問題佔用了85%以上的機器時間。這類問題涉及到的數據結構更為復雜,數據元素之間的相互關系一般無法用數學方程式加以描述。因此,解決這類問題的關鍵不再是數學分析和計算方法,而是要設計出合適的數據結構,才能有效地解決問題。下面所列舉的就是屬於這一類的具體問題。

例1:圖書館信息檢索系統。當我們根據書名查找某本書有關情況的時候;或者根據作者或某個出版社查找有關書籍的時候,或根據書刊號查找作者和出版社等有關情況的時候,只要我們建立了相關的數據結構,按照某種演算法編寫了相關程序,就可以實現計算機自動檢索。由此,可以在圖書館信息檢索系統中建立一張按書刊號順序排列的圖書信息表和分別按作者、書名、出版社順序排列的索引表,如圖1.1所示。由這四張表構成的文件便是圖書信息檢索的數學模型,計算機的主要操作便是按照某個特定要求(如給定書名)對圖書館藏書信息文件進行查詢。

諸如此類的還有學生信息查詢系統、商場商品管理系統、倉庫物資管理系統等。在這類文檔管理的數學模型中,計算機處理的對象之間通常存在著的是一種簡單的線性關系,這類數學模型可稱為線性的數據結構。

例2:八皇後問題。在八皇後問題中,處理過程不是根據某種確定的計演算法則,而是利用試探和回溯的探索技術求解。為了求得合理布局,在計算機中要存儲布局的當前狀態。從最初的布局狀態開始,一步步地進行試探,每試探一步形成一個新的狀態,整個試探過程形成了一棵隱含的狀態樹。如圖1.2所示(為了描述方便,將八皇後問題簡化為四皇後問題)。回溯法求解過程實質上就是一個遍歷狀態樹的過程。在這個問題中所出現的樹也是一種數據結構,它可以應用在許多非數值計算的問題中。

例3:教學計劃編排問題。一個教學計劃包含許多課程,在教學計劃包含的許多課程之間,有些必須按規定的先後次序進行,有些則沒有次序要求。即有些課程之間有先修和後續的關系,有些課程可以任意安排次序。這種各個課程之間的次序關系可用一個稱作圖的數據結構來表示,如圖1.3所示。有向圖中的每個頂點表示一門課程,如果從頂點vi到vj之間存在有向邊<vi,vj>,則表示課程i必須先於課程j進行。由以上三個例子可見,描述這類非數值計算問題的數學模型不再是數學方程,而是諸如線性表、樹、圖之類的數據結構。因此,可以說數據結構課程主要是研究非數值計算的程序設計問題中所出現的計算機操作對象以及它們之間的關系和操作的學科。

學習數據結構的目的是為了了解計算機處理對象的特性,將實際問題中所涉及的處理對象在計算機中表示出來並對它們進行處理。與此同時,通過演算法訓練來提高學生的思維能力,通過程序設計的技能訓練來促進學生的綜合應用能力和專業素質的提高。

3數據結構課程的內容

數據結構與數學、計算機硬體和軟體有十分密切的關系,它是介於數學、計算機硬體和計算機軟體之間的一門計算機專業的核心課程,是高級程序設計語言、操作系統、編譯原理、資料庫、人工智慧、圖視學等課程的基礎。同時,數據結構技術也廣泛應用於信息科學、系統工程、應用數學以及各種工程技術領域。

數據結構課程重在討論軟體開發過程中的方案設計階段、同時設計編碼和分析階段的若干基本問題。此外,為了構造出好的數據結構及其實現,還需考慮數據結構及其實現的評價與選擇。因此,數據結構的內容包括三個層次的五個「要素」,如圖1.3所示。

數據結構的核心技術是分解與抽象。通過分解可以劃分出數據的三個層次;再通過抽象,舍棄數據元素的具體內容,就得到邏輯結構。類似地,通過分解將處理要求劃分成各種功能,再通過抽象舍棄實現細節,就得到運算的定義。上述兩個方面的結合使我們將問題變換為數據結構。這是一個從具體(即具體問題)到抽象(即數據結構)的過程。然後,通過增加對實現細節的考慮進一步得到存儲結構和實現運算,從而完成設計任務。這是一個從抽象(即數據結構)到具體(即具體實現)的過程。熟練地掌握這兩個過程是數據結構課程在專業技能培養方面的基本目標。

結束語:數據結構作為一門獨立的課程在國外是從1968年才開始的,但在此之前其有關內容已散見於編譯原理及操作系統之中。20世紀60年代中期,美國的一些大學開始設立有關課程,但當時的課程名稱並不叫數據結構。1968年美國唐.歐.克努特教授開創了數據結構的最初體系,他所著的《計算機程序設計技巧》第一卷《基本演算法》是第一本較系統地闡述數據的邏輯結構和存儲結構及其操作的著作。從20世紀60年代末到70年代初,出現了大型程序,軟體也相對獨立,結構程序設計成為程序設計方法學的主要內容,人們越來越重視數據結構。從70年代中期到80年代,各種版本的數據結構著作相繼出現。目前,數據結構的發展並未終結,一方面,面向各專門領域中特殊問題的數據結構得到研究和發展,如多維圖形數據結構等;另一方面,從抽象數據類型和面向對象的觀點來討論數據結構已成為一種新的趨勢,越來越被人們所重視。

❺ 幾種常見的排序演算法分析學習

排序演算法一般分為以下幾種: (1)非線性時間比較類排序:交換類排序(快速排序和冒泡排序)、插入類排序(簡單插入排序和希爾排序)、選擇類排序(簡單選擇排序和堆排序)、歸並排序(二路歸並排序和多路歸並排序);(2)線性時間非比較類排序:計數排序、基數排序和桶排序。

❻ 演算法分析的目的是

應該選b 演算法分析顧名思義是在說分析這個題,分析的目的就是在說找出2者之間的關系,關系找到了自然就解出題了

❼ 學習演算法分析與設計需要那些基礎(是否需要學習離散數學和線性代數)

演算法分析與設計,目前國內本科生和碩士生的教材好像都是從國外翻譯過來的。聽起來挺復雜的樣子,如果簡單地掌握和運用還是不難的,大部分內容在數據結構中都涉及過,實際編程中也運用比較多,難的在於演算法的理論研究,如21世紀的七大難題之一的NP問題就是演算法問題(涉及邏輯可滿足性問題)。

簡單地講需要的基礎有以下幾類:
1、基礎類(相對一般本科生而言):(1)把數據結構學好了演算法就不難的,而數據結構其實就是圖論的運用,如果是非數學專業的學生可以看離散數學中的圖論部分。(2)演算法分析設計時間和空間復雜度的計算,常用的還是毛澤東的戰略思想——以空間換取時間。所以要學會簡單的數量級運算,涉及部分代數式和數論的知識。只要簡單掌握運算就可以了,不必深究。
2、提高型(研究生水平):圖論、組合數學、數理邏輯學要專門學習,可以採用數學系本科生的圖論、組合數學、數理邏輯學等專業課的教材。其中組合數學中的組合設計在一定程度上和演算法設計有異曲同工之處。
3、研究型(專業研究):這主要看自己的研究方向了,如果研究能力強的話可以在很短時間內可以把需要遇到的數學知識搞懂,沒有現成的固定模式。其中如研究NP問題,需要非常精深的邏輯學知識和數論基礎。但不管哪個研究方向,數學的縝密思維和推理能力都是必備的,這不是一朝一夕可以練就的,需要長時間的鍛煉。

以上僅個人一點點體會,僅供參考。

❽ 《演算法分析與設計》課程講什麼內容

《演算法分析與設計》課程是理論性與應用性並重的專業課程。本課程以演算法設計策略為知識單元,系統地介紹計算機演算法的設計方法和分析技巧。課程教學主要內容包括:第一章,演算法概述;第二章,遞歸與分治策略;第三章,動態規劃;第四章,貪心演算法;第五章,回溯法;第六章,分支限界法。通過介紹經典以及實用演算法讓同學掌握演算法設計的基本方法。結合實例分析,讓同學深入理解演算法設計的技巧,以及分析演算法的能力。

❾ 大學課程《演算法分析與設計》中動態規劃和貪心演算法的區別和聯系

對於,大學課程《演算法分析與設計》中動態規劃和貪心演算法的區別和聯系這個問題,首先要來聊聊他們的聯系:1、都是一種推導演算法;2、將它們分解為子問題求解,它們都需要有最優子結構。這兩個特徵師門的聯系。

拓展資料:

貪婪演算法是指在解決問題時,它總是在當前做出最佳選擇。也就是說,在不考慮全局優化的情況下,該演算法在某種意義上獲得了局部最優解。貪婪演算法不能得到所有問題的全局最優解。關鍵是貪婪策略的選擇。

動態規劃是運籌學的一個分支,是解決決策過程優化的過程。20世紀50年代初,美國數學家R·貝爾曼等人在研究多階段決策過程的最優化問題時,提出了著名的最優化原理,建立了動態規劃。動態規劃在工程技術、經濟、工業生產、軍事和自動控制等領域有著廣泛的應用,在背包問題、生產經營問題、資金管理問題、資源分配問題、最短路徑問題和復雜系統可靠性問題上都取得了顯著的成果。

❿ 編譯原理和演算法分析與設計哪個更難

編譯原理和演算法分析與設計相比,演算法分析與設計更難。

演算法分析的話比較偏重整數規劃,數列的求解,組合數學等等,設計那就要靠悟性了,而且要見多識廣,不管你使用的是什麼語言,也不管語言怎麼發展,數據結構是變不了多少的。演算法設計也差不多,幫助你改善解決問題的思維。

演算法分析與設計的內容:

演算法設計與分析是整個CS課程體系當中最為重要的幾門課程之一,因為這門課是現代計算機科學發展的核心課程,和離散數學、數理邏輯四論地位相當,號稱必修中的必修,不過一般CS系不需要學數理邏輯四論,國內大學的四論教學開展的也不多。因此請大家一定要在這門課打好基礎,學好這門課能讓你未來的工作和學習非常輕松。

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