5.1 串行算法的直接并行化 5.2 从问题描述开始设计并行算法 5.3 借用已有算法求解新问题

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

算法与过程 过程(Procedure)与算法(Algorithm)是解决问题的一种方法的逐步描述,它 (1)是由若干条指令组成的有穷序列; (2)每条指令的意义都是确定的; (3)具有零个或多个输入; (4)产生若干个输出;

• 1.1算法定义及特性 • 1.2分析算法 • 1.3算法表示（设计） • 1.4基本数据结构（栈队列树图等）

第一篇(C语言)程序设计基础 第二篇数据结构与非数值算法基础(含数据结构、算法设计与分析两个模块) 第三篇数值算法(计算方法)基础

• 1.1 算法定义及特性 • 1.2 分析算法 • 1.3 算法表示（设计） • 1.4 基本数据结构（栈队列树图等）

一、静态查找表及查找算法:顺序查找、折半查找 二、动态查找表及查找算法:二叉排序树 三、哈希表及查找算法

L.P. 问题中变量个数多于 2 时，图解法失效即使是计算机求解，首先也要有有效算法，然 后才可能利用程序去实现它 单形法，是 L.P. 问题算法之基础。本质上，它 是代数方法，可以用线性代数的理论证明方法 的合法性，清楚地说明算法背后的“为什么” 。由于课时限制我们不准备这么做，将把有限 的精力和时间浅尝辄止：了解算法本身的使用 ，并不证明“为什么”

L.P. 问题中变量个数多于 2 时，图解法失效 即使是计算机求解，首先也要有有效算法，然 后才可能利用程序去实现它 单形法，是 L.P. 问题算法之基础。本质上，它 是代数方法，可以用线性代数的理论证明方法 的合法性，清楚地说明算法背后的“为什么” 。由于课时限制我们不准备这么做，将把有限 的精力和时间浅尝辄止：了解算法本身的使用 ，并不证明“为什么”

 1. 数据结构与算法的知识体系  2. 时间空间代价分析和权衡  3. KMP算法的灵活应用  4. Huffman树的灵活应用  5. 带返回值的二叉树递归算法  6. 二叉树与栈  7. 观察森林的角度  8. 树/森林和二叉树的顺序表示  题量大、覆盖面广，要全面复习、透彻理解、灵活应用、快速答卷