台北科技大学计算机网络英文版经典讲稿。

六章分支界限法第四章动态规划法第七章符号串第八章NP完全性理论第九章概率算法第十章数据压缩算法第十一

贪心方法第四章动态规划第五章检索与周游第六章回溯法第七章分枝-限界第八章NP-问题附习题与复习要点。

算法第5章回溯法第6章分支限界法第7章概率算法第8章NP完全性理论第9章近似算法第10章算法优化策略

电路板排列等实例分析。第八章NP－难度问题和NP－完全问题简介，证明NP完全性的方法介绍。主要参考书

理解RAM，RASP和图灵机计算模型 理解非确定性图灵机的概念 理解P类与NP类语言的概念 理解NP完全问题的概念 理解近似算法的性能比及多项式时间近似格式的概念 通过范例学习NP完全问题的近似算法 （1）顶点覆盖问题 （2）旅行售货员问题 （3）集合覆盖问题 （4）子集和问题

第一节两项百分数资料的假设测验 一、单个样本百分数(或成数)的统计假设测验 这是测验一个样本百分数的总体百分数P与某一理论 值或期望值P的差异显著性。由于np和nq都大于5时二项 分布趋近于正态,所以可用u测验,但需进行连续性矫正; 如果np和nq都大于30,则可不进行连续性矫正;如果np 或nq小于5,则宜用二项式展开直接计算或进行连续性矫 正后的t测验,按df=n-1查表

4.1 Polynomial-Time Reductions 4.2 Reductions via \Gadgets\ 4.3 Definition of NP 4.4 NP-Completeness 4.5 Sequencing Problems 4.6 Partitioning Problems 4.7 Graph Coloring 4.8 Numerical Problems

第一节两项百分数资料的假设测验 一、单个样本百分数(或成数)的统计假设测验 这是测验一个样本百分数的总体百分数P与某一理论 值或期望值P的差异显著性。由于np和nq都大于5时二项 分布趋近于正态,所以可用u测验,但需进行连续性矫正; 如果np和nq都大于30,则可不进行连续性矫正;如果np 或nq小于5,则宜用二项式展开直接计算或进行连续性矫 正后的t测验,按df=n-1查表

• Decision, Search and Optimization • Class P & Class NP • Reductions • NP-Completeness