• 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）

遗传算法 Genetic Algorithms, GA 粒子群优化算法 Particle Swarm Optimization, PSO 贝叶斯优化算法 Bayesian Optimization 算法应用示例 Application Demos 自动化机器学习 Automated machine learning

为了提高DyTrust模型信任评价的准确度,解决信任模型的粒度比较粗糙以及节点的个体经验对信任评价带来影响的问题,在DyTrust模型的基础上,通过对节点所提供的服务进行细化和引入经验因子的方法,提出了一种改进的信任评价算法.与DyTrust模型的比较和分析表明,改进后的模型精化了信任算法的粒度,提高了信任评价的准确度,体现了节点的个性化特性,在反馈可信度的算法方面有较大的改善,同时该反馈可信度算法具有较好的可扩展性

1.1 为什么要学习数据结构 1.2 什么是数据结构 1.3 抽象数据类型 1.4 算法的特性及分类 1.5 算法的效率度量 1.6 数据结构的选择和评价

 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

为克服非支配排序遗传算法计算复杂度高,未采用精英策略,需要特别指定共享半径的缺点,提出了一种改进的非支配排序遗传算法.通过实验验证,该算法在几个给定的函数优化时都能取得比较好的结果

一、分治策略 二、分治法示例 二分检索 求两个非降序列合并后的中位数 统计逆序对 三、降低递归算法复杂性的途径  代数变换减少子问题个数  预处理减少递归的操作 四、分治法的时间代价分析 五、各类算法比较

排序问题的基本概念，三种简单排序算法（插入排序、冒泡排序、选择排序）； Shell排序，快速排序，归并排序，堆排序，基数排序。 ★ 选讲地址排序、各种排序算法的理论和实验时间代价的讨论以及排序问题的下限的研究。 ◼ 8.1 排序问题的基本概念 ◼ 8.2 插入排序（Shell排序） ◼ 8.3 选择排序（堆排序） ◼ 8.4 交换排序 ❑ 8.4.1 冒泡排序 ❑ 8.4.2 快速排序 ◼ 8.5 归并排序 ◼ 8.6 分配排序和索引排序 ◼ 8.7 排序算法的时间代价

第一节 对弧长的曲线积分 一、对弧长的曲线积分的概念与性质 二、对弧长的曲线积分的计算法 第二节 对坐标的曲线积分 一、对坐标的曲线积分的概念与性质 二、 对坐标的曲线积分的计算法 三、两类曲线积分之间的联系 第三节 格林公式及其应用 一、格林公式 二、平面上曲线积分与路径无关的等价条件 三、二元函数的全微分求积 第四节 对面积的曲面积分 一、对面积的曲面积分的概念与性质 二、对面积的曲面积分的计算法 第五节 对坐标的曲面积分 一、 对坐标的曲面积分的概念与性质 二、对坐标的曲面积分的计算法 三、两类曲面积分的联系 第六节 高斯公式 Green 公式 Gauss 公式 推广

针对\基于排序变换的混沌图像置乱算法\一文提出的密码系统进行了安全性分析.在有限数字精度下,密钥空间小不足以抵抗唯密文攻击.在选择明文攻击或选择密文攻击下,置换地址码可以重现.在此基础上,结合Logistic混沌映射的反向迭代,提出了一个密钥恢复算法.理论和实验结果均表明,该密钥恢复算法是实际可行的.有限数字精度的限制和线性变换的弱点,是导致该密码系统不够安全的两个主要原因.最后讨论了五种可能采取的改进措施及其效果