 理解动态规划算法的概念  掌握动态规划算法的基本要素 最优子结构性质 重叠子问题性质  掌握动态规划算法的设计方法 找出最优解的性质，并刻划其结构特征 递归地定义最优值 以自底向上的方式计算出最优值 根据计算最优值时得到的信息，构造最优解  通过应用范例学习动态规划算法设计策略  矩阵连乘问题 (Matrix-Chain Multiplication)  最长公共子序列问题  最大子段和问题 Maximum Sub-Sequence Sum  凸多边形最优三角剖分问题 Optimal Triangulation of a Convex Polygon  图像压缩问题  0-1背包问题（0/1 Knapsack Problem） 最优二叉查找树 （Optimal Binary Search Tree）

动态规划方法是处理分段过程最优化问题的一类及其有效的方法。在 实际生活中，有一类问题的活动过程可以分成若干个阶段，而且在任 一阶段后的行为依赖于该阶段的状态，而与该阶段之前的过程如何达 到这种状态的方式无关。这类问题的解决是多阶段的决策过程。在 50 年代，贝尔曼（Richard Bellman）等人提出了解决这类问题的“最 优化原理”，从而创建了最优化问题的一种新的算法设计方法－动态 规划

❑ 理解算法的概念。 ❑ 理解什么是程序，程序与算法的区别和内在联系。 ❑ 掌握算法的计算复杂性概念。 ❑ 掌握算法渐近复杂性的数学表述。 ❑ 掌握用C++语言描述算法的方法

山东理工大学：《计算机算法设计与分析》课程教学课件（PPT讲稿）第零章 算法课程简介 Design and Analysis of Computer Algorithms

安徽理工大学：《算法设计与分析 Algorithm Design and Analysis》课程教学资源（PPT课件讲稿）第8章 计算机算法基础（分支限界法）

动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求 解问题分解成若干个子问题

◼ 理解分支限界法的剪枝搜索策略。 ◼ 掌握分支限界法的算法框架 ◼ 队列式(FIFO)分支限界法 ◼ 优先队列式分支限界法

《计算机算法设计与分析》课程教学资源（讲义）附录：排序算法的C++程序

《计算机算法设计与分析》课程教学资源（讲义）第四章 分治算法

贪心算法的特点 贪心算法总是作出在当前来看是最好的选择 就是说,贪心算法并不从整体最优上来考虑 ,所作出的选择只是某种意义上的局部最优 选择