算法设计与分析期末复习笔记+期末习题解答，ipad GoodNote手写版，详细资源情况：https://blog.csdn.net/XunCiy/article/details/106214852

《算法设计与分析基础》教材Anany Levitin）课后习题答案

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算法设计与分析基础高清第三版是在之前版本的基础上进一步提炼和编写的算法书籍，对于算法和数据结构的理解更为深入，相信对于算法的学习会有更多的帮助

本书是清华大学出版社出版的普通高等教育“十一五”国家级规划教材《算法设计与分析（第2版）》(主教材)配套的辅助教材，对《算法设计与分析（第2版）》一书中的全部习题做了详尽的解答。本书的内容是对《算法设计与分析（第2版）》的较深入的扩展，许多在主教材中无法讲述的、较深入的主题通过习题的形式展现出来。为了加强学生灵活运用算法设计策略解决实际问题的能力，本书将主教材中的许多习题改造成算法实现题，要求学生不仅设计出解决具体问题的算法，而且能够上机实现。作者的教学实践反映出这类算法实现题的教学效果非常好。作者还结合国家精品课程建设，进行了教材的立体化开发，包括主教材、辅助教材、实验与设计、电子课件和教学网站建设。 本书内容丰富，观点新颖，理论联系实际。不仅可以用作高等学校计算机科学与技术学科各专业本科生和研究生学习计算机算法设计的辅助教材，而且也适合广大工程技术人员和自学读者学习参考.

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【传统实际问题的特点】 连续性问题——主要以微积分为基础，且问题规模较小 传统的优化方法 追求准确——精确解 理论的完美——结果漂亮 主要方法：线性与非线性规划、动态规划、多目标规划、整数规划等；排队论、库存论、对策论、决策论等。 传统的评价方法 算法收敛性（从极限角度考虑） 收敛速度（线性、超线性、二次收敛等） 【现代问题的特点】 离散性问题——主要以组合优化（针对离散问题，定义见后）理论为基础 不确定性问题——随机性数学模型 半结构或非结构化的问题——计算机模拟、决策支持系统 大规模问题——并行计算、大型分解理论、近似理论 现代优化方法 追求满意——近似解 实用性强——解决实际问题 现代优化算法的评价方法 算法复杂性 【现代优化(启发式)方法种类】 禁忌搜索（tabu search） 模拟退火（simulated annealing） 遗传算法（genetic algorithms） 神经网络（neural networks） 蚁群算法（群体（群集）智能，Swarm Intelligence） 拉格朗日松弛算法（lagrangean relaxation）