一、算法分析的概念 二、算法效率的度量 三、检验一个算法分析 四、Big-Oh分析法的限制

第一章 数据结构和算法 第二章 数学预备知识 第三章 算法分析

• 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

什么是数据结构 抽象数据类型及面向对象概念 模板 算法定义 算法性能分析与度量

算法设计与分析 程序=算法+数据结构 一、软件:刻画现实世界,解决现实世界中的问题 二、语言:实现的工具

•动态规划回顾 •活动问题选择分析 •贪婪算法要点 •拟阵概念

一、动态规划回顾 二、活动问题选择分析 三、贪婪算法要点

研究了含有大范围参数不确定性离散时间被控对象的加权多模型自适应控制问题(包括模型集构建和加权算法分析).通过构建含有自校正模型和多个固定模型的模型集覆盖并逼近被控对象,在模型输出误差可分的前提下,采用基于模型输出误差性能指标的加权算法,并依据固定模型中是否包含真实被控对象模型的不同情形分析加权算法的收敛性.在权值收敛的前提下,利用虚拟等价系统理论,分析了参数未知线性时不变和参数跳变的情形,在不依赖于特定局部控制算法的基础上,证明了此种模型集构建下的加权多模型自适应控制系统的稳定性和收敛性,放宽了先期加权多模型自适应控制系统稳定性分析中关于模型集构建的约束条件.最终,通过计算机MATLAB仿真,验证了此类加权多模型自适应控制系统的收敛性和闭环稳定性

清华大学：《算法分析与设计》课程讲义_第06讲 分摊分析法 Amortized Analysis

清华大学：《算法分析与设计》课程讲义_第06讲 分摊分析法 Amortized Analysis