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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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