专业算法课程

㈠ 计算机专业学算法的都学些什么算法，有什么书可以看的学的话需要些什么基础的

计算机算法非常多的
A*搜寻算法
俗称A星算法。这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算，或线上游戏的BOT的移动计算上。该算法像Dijkstra算法一样，可以找到一条最短路径；也像BFS一样，进行启发式的搜索。
Beam Search
束搜索(beam search)方法是解决优化问题的一种启发式方法，它是在分枝定界方法基础上发展起来的，它使用启发式方法估计k个最好的路径，仅从这k个路径出发向下搜索，即每一层只有满意的结点会被保留，其它的结点则被永久抛弃，从而比分枝定界法能大大节省运行时间。束搜索于20 世纪70年代中期首先被应用于人工智能领域,1976 年Lowerre在其称为HARPY的语音识别系统中第一次使用了束搜索方法。他的目标是并行地搜索几个潜在的最优决策路径以减少回溯，并快速地获得一个解。
二分取中查找算法
一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。
Branch and bound
分支定界(branch and bound)算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。但与回溯算法不同，分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树，并且，在分支定界算法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。
数据压缩
数据压缩是通过减少计算机中所存储数据或者通信传播中数据的冗余度，达到增大数据密度，最终使数据的存储空间减少的技术。数据压缩在文件存储和分布式系统领域有着十分广泛的应用。数据压缩也代表着尺寸媒介容量的增大和网络带宽的扩展。
Diffie–Hellman密钥协商
Diffie–Hellman key exchange，简称“D–H”，是一种安全协议。它可以让双方在完全没有对方任何预先信息的条件下通过不安全信道建立起一个密钥。这个密钥可以在后续的通讯中作为对称密钥来加密通讯内容。
Dijkstra’s 算法
迪科斯彻算法（Dijkstra）是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻（Edsger Wybe Dijkstra）发明的。算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。举例来说，如果图中的顶点表示城市，而边上的权重表示着城市间开车行经的距离，迪科斯彻算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。
动态规划
动态规划是一种在数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。比较着名的应用实例有：求解最短路径问题，背包问题，项目管理，网络流优化等。这里也有一篇文章说得比较详细。
欧几里得算法
在数学中，辗转相除法，又称欧几里得算法，是求最大公约数的算法。辗转相除法首次出现于欧几里得的《几何原本》（第VII卷，命题i和ii）中，而在中国则可以追溯至东汉出现的《九章算术》。
最大期望（EM）算法
在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算，第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化（M），最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中，这个过程不断交替进行。
快速傅里叶变换(FFT)
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT），是离散傅里叶变换的快速算法，也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换。快速傅里叶变换有广泛的应用，如数字信号处理、计算大整数乘法、求解偏微分方程等等。
哈希函数
HashFunction是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。该函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散列值的指纹。散列值通常用来代表一个短的随机字母和数字组成的字符串。好的散列函数在输入域中很少出现散列冲突。在散列表和数据处理中，不抑制冲突来区别数据，会使得数据库记录更难找到。
堆排序
Heapsort是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积树是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积属性：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父结点。
归并排序
Merge sort是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
RANSAC 算法
RANSAC 是”RANdom SAmpleConsensus”的缩写。该算法是用于从一组观测数据中估计数学模型参数的迭代方法，由Fischler and Bolles在1981提出，它是一种非确定性算法，因为它只能以一定的概率得到合理的结果，随着迭代次数的增加，这种概率是增加的。该算法的基本假设是观测数据集中存在”inliers”（那些对模型参数估计起到支持作用的点）和”outliers”（不符合模型的点），并且这组观测数据受到噪声影响。RANSAC 假设给定一组”inliers”数据就能够得到最优的符合这组点的模型。
RSA加密算法
这是一个公钥加密算法，也是世界上第一个适合用来做签名的算法。今天的RSA已经专利失效，其被广泛地用于电子商务加密，大家都相信，只要密钥足够长，这个算法就会是安全的。
并查集Union-find
并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。
Viterbi algorithm
寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states)。

㈡ 信息与计算科学专业课程有哪些

信息与计算科学专业简介

信息与计算科学专业为理科专业，包括信息科学与计算科学两个方面。方向一是以信息科学方面为主，计算数学方面为辅；方向二是以数学方面为主，信息科学方面为辅。

信息与计算科学专业课程

操作系统，计算机网络,C语言,C++程序设计语言，软件设计方法,数据结构与算法,计算机图形学,信息理论基础,编码理论与应用,数字信号处理，信号与系统，图像语言处与模式识别,应用密码学与信息安全,软件工程方法,以及数学分析,离散数学，高等代数，科学计算与数学软件，线性代数,空间解析几何,复变函数，实变函数与泛函分析，数据分析，最优化理论，运筹学，常微分方程,偏微分方程，计算方法，数值分析，数学建模，管理运筹学,概率论与数理统计，数学模型，数学实验，金融分析，数学物理方程。

信息与计算科学专业就业前景

该专业的就业前景大致分为如下几个方面：

1、继续深造：计算数学、计算力学、计算机应用与软件、信息与网络安全、信息科学、自动控制、金融信息等专业和研究方向的硕士学位，也可以攻读具有行业特色且与信息与计算关系比较紧密的某些专业的硕士学位，象地球物理、油藏数值模拟、试井、储运等方向都是继续深造的理想专业。

2、高等院校、科研单位：信息与计算科学专业的毕业生可以在大专院校和科研单位从事教学和科研研工作，可以继续从事信息科学与计算数学的教学和研究工作，也可以凭借其出色的数学建模能力和计算能力解决实际应用问题。

3、IT企业：信息与计算科学专业的毕业生进入IT企业是一个重要的就业方向，它们可以在这些企业非常高效的从事计算机软件开发、信息安全与网络安全等工作。信息产业对人才的需求首先是基本的“技能”，包括计算机编程的基本能力，要求具有良好的数据库和计算机网络的知识和使用技能，熟悉基本的软件开发平台。由于信息产业进入“应用”为主流的时代，高水平的从业人员不仅要掌握基本的“技能”，关键还要具备将实际问题提炼为计算问题以及求解该问题的能力，这正是信息与计算科学专业学生的优势所在，也是近几年来国内大型IT企业“抢

购”知名高校计算数学专业毕业生的原因所在。

4、特色行业的就业：在前面的办学指导思想中曾经提到过一条是重实际，即各学校应紧紧结合本校的实际，努力使所办专业与所在学校的定位相适应、与本校教师的特长与发展目标相适应、与所在地区经济发展对人才的需求相适应。

信息与计算科学专业培养目标与要求

本专业培养具有良好的数学知识，掌握信息科学和计算科学的基本理论和方法，受到科学研究的初步训练，能运用所学知识和熟练的计算机技能解决实际问题，能在科技、教育和经济部门从事研究、教学和应用开发和管理工作的高级专门人才。

本专业学生主要学习信息科学和计算科学的基本理论、基本知识和基本方法，打好数学基础，受到较扎实的计算机训练，初步具备在信息科学与计算科学领域从事科学研究、解决实际问题及设计开发有关软件的能力。

信息与计算科学专业所需能力

1.具有扎实的数学基础，掌握信息科学和计算科学的基本理论和基本知识；

2.能熟练使用计算机(包括常用语言、工具及一些专用软件)，具有基本的算法分析、设计能力和较强的编程能力；

3.了解某个应用领域，能运用所学的理论、方法和技能解决某些科研或生产中的实际课题；

4.对信息科学与计算科学理论、技术及应用的新发展有所了解；

5.掌握文献检索、资料查询的基本方法，具有一定的科学研究和软件开发能力。

㈢ 想要成为算法工程师，要学习哪些课程一般是什么专业的可以做

算法工程师要求很高的数学水平和逻辑思维。需要学习高数，线性代数，离散数学，数据结构和计算机等课程。

专业要求：计算机、电子、通信、数学等专业。

算法工程师简介：

算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。

在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心。

另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Rection)。

缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。

以上内容参考：网络-算法工程师

㈣ 计算机科学与技术专业课程有哪些 主要学什么

计算机科学与技术专业课程有线性代数以及算法设计与分析、人机交互、面向对象方法、计算机英语等。

计算机科学与技术专业主要学什么

电路原理、模拟电子技术、数字逻辑、数值分析、计算机原理、微型计算机技术、计算机系统结构、计算机网络、高级语言、汇编语言、数据结构、操作系统、数据库原理、编译原理、图形学、人工智能、计算方法、离散数学、概率统计、线性代数以及算法设计与分析、人机交互、面向对象方法、计算机英语等。

计算机科学与技术专业就业方向

就业方向怎么样，比如同样学习编程，也行情大不同，比如，你现在学习iOS或Andriod开发，不管你学的如何，确实就业面就是比以前窄了很多很多；比如，你要到北上广发展，你学习.net我就不太建议，在一线城市.net应用量很小。

所以，你要选择的职业方向，一定是有发展前景和有招聘需求的，比如现在需求很多就业很好的，当属Python。

选择，比努力更重要。

㈤ 计算方法到底是什么课

计算方法是数学课。

计算方法主要内容有：插值法，函数逼近，曲线拟和，数值积分，数值微分，解线性方程组的直接方法，解线性方程组的迭代法，非线性方程求根，常微分方程的数值解法。这是数学系的专业课。

计算方法用计算机求解数学计算问题的数值计算方法及其理论的学科。它以数字计算机求解数学问题的理论和方法为研究对象，为计算数学的主体部分。

计算方法的学习方法：

一、学生要清楚一周内所要做的事情，然后制定一张作息时间表。在表上填上那些非花不可的时间，如吃饭、睡觉、上课、娱乐等。安排这些时间之后，选定合适的、固定的时间用于学习，必须留出足够的时间来完成正常的阅读和课后作业。

二、学习前先预习。这就意味着在学生认真投入学习之前，先把要学习的内容快速浏览一遍，了解学习的大致内容及结构，以便能及时理解和消化学习内容。当然，学生要注意轻重详略，在不太重要的地方学生可以花少点时间，在重要的地方，学生可以稍微放慢学习进程。

三、充分利用课堂时间。学习成绩好的学生很大程度上得益于在课堂上充分利用时间，这也意味着在课后少花些功夫。课堂上要及时配合老师，做好笔记来帮助自己记住老师讲授的内容。

四、学习要有合理的规律。课堂上做的笔记学生要在课后及时复习，不仅要复习老师在课堂上讲授的重要内容，还要复习那些学生仍感模糊的认识。如果学生坚持定期复习笔记和课本，并做一些相关的习题，学生定能更深刻地理解这些内容，学生的记忆也会保持更久。

㈥ 《算法分析与设计》课程讲什么内容

《算法分析与设计》课程是理论性与应用性并重的专业课程。本课程以算法设计策略为知识单元，系统地介绍计算机算法的设计方法和分析技巧。课程教学主要内容包括：第一章，算法概述；第二章，递归与分治策略；第三章，动态规划；第四章，贪心算法；第五章，回溯法；第六章，分支限界法。通过介绍经典以及实用算法让同学掌握算法设计的基本方法。结合实例分析，让同学深入理解算法设计的技巧，以及分析算法的能力。

㈦ 计算方法这门课主要学什么

计算方法这门课主要学现代科学计算中常用的数值计算方法及其原理。

计算方法是信息与计算科学专业的一门主要专业基础课程。使学生学习并掌握现代科学计算中常用的数值计算方法及其原理。

包括线性方程组的数值解、非线性方程（组）的数值解法、插值法、函数的最佳一致逼近与最佳平方逼近、曲线拟合、数值积分与数值微分、常微分方程的数值解法以及数值求解矩阵的特征值与特征向量等。

并通过上机实习熟练数值方法与一些数学软件的结合运用，达到理论与实践的和谐统一。为解决科学与工程中的实际问题打好基础，同时为后继课程的学习提供必要的知识。

课程性质：

计算方法是数学学科的一个分支，是一门与计算机使用密切结合的实用性很强的数学课程，也是科学计算的基础。地位十分重要。授课对象为信息与计算机科学专业第三学期学生，课程总学时60学时。

计算方法是以各类数学问题的数值解法作为研究对象，并结合现代计算机科学与技术为解决科学与工程中遇到的各类数学问题提供基本的算法。

㈧ 成为算法工程师需要学习哪些课程

算法工程师要求很高的数学水平和逻辑思维。需要学习高数，线性代数，离散数学，数据结构和计算机等课程。

专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；

学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；

语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；

必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。

国内外状况

国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。

算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。

㈨ 大学计算机专业都学那些课程

大学计算机专业学的课程如下：

计算机应用基础、应用文写作、数学、英语、德育、电工与电子技术、计算机网络技术、C语言、计算机组装与维修、企业网安全高级技术、企业网综合管理、局域网组建、Linux服务器操作系统、网络设备与网络技术、SQL Server、网络综合布线技术、CAD绘图等。

计算机应用基础不但要求学生掌握计算机基本理论和应用开发技术，具有一定的理论基础，同时又要求学生具有较强的实际动手能力。学生毕业后能在企事业单位、政府部门从事计算机应用以及计算机网络系统的开发、维护等工作。

大学计算机专业是计算机硬件与软件相结合、面向系统、侧重应用的宽口径专业。