• 基本知识 – 可计算理论, 计算资源, 计算复杂性理论, 算法分析 • 复杂性的计量 – 问题规模、复杂性函数、最坏、最好和平均三种情况的时间复杂性 • 复杂性的渐近行为及其阶 – 复杂性的渐近行为、渐近意义下的记号O、记号O的运算规则、复杂性渐近阶分析的重要性 • 算法复杂性渐近阶的分析 – 算法的复杂性渐近阶的分析、语句规则的例举

复旦大学：《网络科学导论 Introduction to Network Science》教学参考文献_Collective dynamics of small-world networks

复旦大学：《网络科学导论 Introduction to Network Science》教学参考文献_Detection and prediction with time serial based on network science

复旦大学：《网络科学导论 Introduction to Network Science》教学参考文献_Heterogeneous virus spreading-pastor2001

复旦大学：《网络科学导论 Introduction to Network Science》教学参考文献_Kleinberg algorithm

复旦大学：《网络科学导论 Introduction to Network Science》教学参考文献_Nonconsensus dynamic opinion model

复旦大学：《网络科学导论 Introduction to Network Science》教学参考文献_Synchronization in complex oscillator networks and smart grids

复旦大学：《网络科学导论 Introduction to Network Science》教学参考文献_Virus spread in networks

安顺学院：《数据科学与大数据技术》专业学位授权审核汇报PPT（田建勇）

复旦大学：《网络科学导论 Introduction to Network Science》教学参考文献_Synchronization in complex networks