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

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

一、数值积分法的基本原理及其主要内容 二、快速仿真算法的基本原理及其主要内容 三、离散相似法的基本原理及其仿真应用 四、线性系统的仿真方法 五、非线性系统的仿真方法 六、采样控制系统的仿真方法

2.1 基本概念 2.2 对称密码 古典密码 分组密码 序列密码 2.3 公钥密码 体制原理 RSA算法 2.4 散列函数和消息认证码 2.5 数字签名 数字签名简介 基于公钥密码的数字签名原理 数字签名算法 2.6 密钥管理 (自学,不考核) 公钥分配对 称密码体制的密钥分配 公钥密码用于对称码体制的密钥分配 Diffie-Hellman 密钥交换

一 理论上的可计算与现实上的可计算 二 算法时间复杂度分析 2.1概念、数学表示 2.2时间复杂度分析 2.2.1循环 2.2.2递归

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

（1）频域分析方法概述 （2）简单信号和复杂信号 （3）FFT算法和自回归模型(AR)算法 （4）频域的相关性分析(Coherence) （5）频谱分析举例-脑电频域分析

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:

一、本课程教学目的和课程性质 课程教学目的：通过本课程的学习，使学生学会分析研究计算机加工的数据的结构特性，掌握基本的数据组织、数据存储及数据处理的方法，掌握算法的效率分析方法，培养学生根据实际问题的需要选择和设计合适的逻辑结构、存储结构及算法的能力

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