智能算法通識教程

第l章 緒論
1.1 算法的概念
1.1.1 從計算機的優(yōu)勢和劣勢談起
1.1.2 問題和算法
1.1.3 什么是算法
1.2 算法設(shè)計的要求
1.3 算法效率的度量
1.3.1 時間復(fù)雜度
1.3.2 空間復(fù)雜度
1.4 本課程的總體結(jié)構(gòu)
1.5 相關(guān)語言和函數(shù)庫簡介
1.5.1 從C到C++
1.5.2 C++語言的功能改進
1.5.3 命名空間
1.5.4 C++的輸入輸出
1.5.5 函數(shù)重載和函數(shù)模板
1.5.6 面向?qū)ο蟪醪?br /> 1.5.7 string類
習(xí)題
第2章 若干數(shù)學(xué)問題的算法
2.1 數(shù)論相關(guān)問題
2.2 多項式四則運算
2.2.1 一元多項式乘法
2.2.2 一元多項式除法
2.3 多項式插值問題
2.3.1 拉格朗日插值法
2.3.2 牛頓插值法
2.4 非線性方程求解
2.4.1 二分法
2.4.2 牛頓迭代法
2.5 線性方程組求解
2.5.1 雅可比迭代法
2.5.2 高斯消去法
2.6 一元線性回歸
習(xí)題
第3章 線性結(jié)構(gòu)的妙用
3.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基本概念
3.2 線性表概念及應(yīng)用
3.2.1 線性表基本概念
3.2.2 順序表概念及實現(xiàn)
3.2.3 順序表應(yīng)用：學(xué)生名冊管理
3.2.4 鏈表的概念及實現(xiàn)
3.2.5 單鏈表應(yīng)用：通訊錄管理
3.3 堆棧和隊列的應(yīng)用
3.3.1 堆棧的概念及實現(xiàn)
3.3.2 堆棧應(yīng)用：表達式求值
3.3.3 隊列的概念及實現(xiàn)
3.3.4 隊列應(yīng)用：整數(shù)排序
3.3.5 優(yōu)先隊列的概念及實現(xiàn)
習(xí)題
第4章 哈夫曼編碼和圖的 短路徑
4.1 樹和二叉樹
4.1.1 樹
4.1.2 二叉樹
4.2 二叉樹的實現(xiàn)與分析
4.3 二叉樹的遍歷
4.3.1 二又樹的遍歷方式
4.3.2 遍歷算法的實現(xiàn)
4.4 二叉樹的示例
4.5 哈夫曼樹
4.5.1 哈夫曼樹和哈夫曼編碼
4.5.2 構(gòu)造哈夫曼編碼
4.5.3 哈夫曼編碼實現(xiàn)
4.6 圖和鄰接表
4.6.1 圖的存儲
4.6.2 圖的搜索
4.7 圖的 短路徑
習(xí)題
第5章 馬踏棋盤與道路規(guī)劃
5.1 貪心算法
5.2 活動安排問題
5.3 馬踏棋盤問題
5.4 道路規(guī)劃和 小生成樹問題
5.4.1 Prim算法
5.4.2 Kruskal算法
習(xí)題
第6章 動態(tài)規(guī)劃
6.1 動態(tài)規(guī)劃基本概念
6.1.1 挖金礦問題
6.1.2 動態(tài)規(guī)劃算法的基本思想
6.1.3 適用情況
6.1.4 求解基本步驟
6.2 O-1背包問題
6.2.1 性原理
6.2.2 遞推關(guān)系
6.2.3 構(gòu)造 解
6.2.4 算法實現(xiàn)
6.3 長公共子序列問題
6.3.1 長公共子序列的結(jié)構(gòu)
6.3.2 子問題的遞歸結(jié)構(gòu)
6.3.3 計算 值
6.3.4 構(gòu)造 長公共子序列
6.3.5 算法實現(xiàn)
6.4 流問題
6.4.1 流網(wǎng)絡(luò)
6.4.2 Ford—Fulkerson方法
6.4.3 Ford—Fulkerson方法偽代碼
6.4.4 小費用 流
6.4.5 動態(tài)規(guī)劃與 流問題
習(xí)題
第7章 遺傳算法
7.1 遺傳算法的概念
7.2 遺傳算法的設(shè)計
7.3 函數(shù) 值問題求解
7.4 函數(shù) 值問題求解程序?qū)崿F(xiàn)
7.5 旅行商問題
習(xí)題
第8章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)
8.1 機器學(xué)習(xí)
8.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念
8.3 感知器
8.4 感知器算法
8.5 BP算法
8.6 BP算法中正向傳播過程及代價函數(shù)的編程實現(xiàn)
8.7 BP算法示例
8.8 深度學(xué)習(xí)
8.9 MNIST數(shù)據(jù)集上的手寫識別問題
8.10 MNIST數(shù)據(jù)集上的手寫識別問題實驗
習(xí)題
第9章 群體智能算法
9.1 群體智能算法概述
9.2 群體智能算法的定義和特點
9.3 群體智能算法的計算模式
9.4 常見的群體智能算法
9.5 蟻群算法
9.5.1 蟻群算法的生物背景
9.5.2 蟻群算法的原理
9.5.3 蟻群算法的流程
9.5.4 蟻群算法的應(yīng)用
9.5.5 蟻群算法的某實例編程實現(xiàn)
9.6 粒子群算法
9.6.1 算法概述
9.6.2 算法的模型
9.6.3 算法的基本流程
9.6.4 算法的應(yīng)用
9.6.5 算法的實例分析
9.7 人工蜂群算法
9.7.1 人工蜂群算法的生物背景
9.7.2 人工蜂群算法的原理
9.7.3 人工蜂群算法的流程
9.7.4 人工蜂群算法的應(yīng)用
9.7.5 人工蜂群算法的編程實現(xiàn)
習(xí)題
參考文獻