综合实验1 估计水塔的水流量 综合实验2 轧钢中的浪费问题 综合实验3 锁具装箱问题 综合实验4 檐沟问题 综合实验5 快餐店问题 综合实验6 最佳泻洪方案 综合实验7 钻井问题布井模型 综合实验8 食品加工问题 综合实验9 块匹配运动位移估值算法设计 综合实验10 矢量量化编码的LBG算法及其实现 综合实验11 圆的扫描转换算法—中点画圆法 综合实验12 大熊猫栖息地环境质量综合评价

一、编码问题的提出 二、可变长编码和前缀编码 三、哈夫曼树和哈夫曼编码 四、哈夫曼编码算法实现（树结构） 五、哈夫曼编码算法实现（广义表）

递归元 递归算法的思想是将对较大规模的对象的操作归结为对较小规模的对象实施同样的操作。 这种规模的变化就体现在递归算法的变元中的一类(一个或几个)变元上,这类变元被称之为递归元

给定由n个整数(可能为负整数)组成的序列a,2,an, 求该序列形如Σa的子段和的最大值。当所有整数均为 负整数时定义最大子段和为0.依此定义,所求的 最优值为:

z 无向图(undirected graph) 哥尼斯堡七桥 Euler 图 无向图，简称图，是一个用线（边）连接在一起的节点（顶点）的集合。严 格地说，图是一个三元组 G=( V, E, I ), 其中，V 是顶点的集合，E 是边的集 合，而 I 是关联关系，它指明了 E 中的每条边与 V 中的每个顶点之间的关联关 系：每条边必定连接两个而且只有两个顶点，它们称为该边的端点

一、动态规划算法的基本思想 二、矩阵连乘问题 三、最长公共子序列 四、最大子段和 五、0-1背包问题 六、最优二叉搜索树

5.1 回溯法算法框架 （ Backtracking Algorithm Paradigm ） 5.2 NP完全性问题简介 （ Introduction to NP-Complete） 5.3 旅行商问题 （ Travelling Salesman Problem） 5.4 0/1背包问题 （ 0/1 Backpack Problem） 5.5 装载问题 （ The Container Loading Problem） 5.6 n-皇后问题 （ The n-queens puzzle） 5.7 最大团问题 （ Maximum Clique Problem） 5.8 批处理作业调度问题 （ Batch Job Scheduling Problem） 5.9 图的m着色问题 （ The M-Coloring Problem） 5.10 回溯法的效率分析

数据压缩 将信源所发出的信号用较少的数码表示,减少容纳给定数据集合的信号空间。 所谓信号空间亦即被压缩的对象是指: ①物理空间,即数据存储介质的尺寸。 ②时间区间,传输消息集合所需要的时间

4.1 Randomized algorithm 4.2 Quicksort and randomized quicksort 4.3 Expected running time of quicksort 4.4 Max-heaps and min-heaps 4.5 Heap operations: heapify, building, and key increasing 4.6 heap sort and priority queues 4.7 Comparisons of sort algorithms: heap sort, quick sort, insertion sort, and merge sort 4.8 Comparison sort and decision tree model 4.9 Sorting in linear time: counting-sort, radix sort, and bucket sort

6.1 分支限界法的基本概念 6.2 0-1背包问题 6.3 单源路径问题 6.4 装载问题 6.5 布线问题 6.6 最大团问题 6.7 旅行售货员问题 6.9 电路板排列问题