演算法英語ppt

A. 跪求胡廣書版本的《數字信號處理》第二版理論演算法與實現的配套課件。馬上考研了，有的知識點還不懂。因為

一、學術型學位

1.復試方式

全部初試上線考生均可參加復試，其形式為筆試和面試相結合，復試成績實行百分制。復試成績=（復試筆試成績+復試面試成績）×95%+外語聽力成績。

碩士擬錄取成績=初試成績÷5×50%+復試成績×50%

2.復試筆試科目：

基礎數學：常微分方程、復變函數、實變函數（各約佔1／3）；

計算數學：數值逼近、數值方法、微分方程數值解（各約佔1／3）；

概率論與數理統計：概率論、數理統計（各約佔1／2）；

應用數學：計算方法、線性規劃、數學模型（各約佔1／3）；

運籌學與控制論：

運籌學方向：概率論與數理統計、線性規劃、整數線性規劃（各約佔1／3）；

控制論方向：概率論與數理統計、線性系統（各約佔1／2）；

信息安全：計算機網路安全、數論與代數結構、應用密碼學（各約佔1／3）；

金融學、金融數學與金融工程：概率論、數理統計（各約佔1／2）；

系統理論：概率論與數理統計、線性規劃、整數線性規劃（各約佔1／3）。

3.復試面試內容：

基礎數學：英語、數學分析、線性代數、常微分方程、復變函數、實變函數；

計算數學：英語、數學分析、線性代數、微分方程數值解、數值逼近、數值代數、演算法語言；

概率論與數理統計：英語、數學分析、線性代數、概率論、數理統計、實變函數；

應用數學：英語、數學分析、線性代數、常微分方程、線性規劃、數學模型、計算方法；

運籌學與控制論：英語、數學分析、線性代數、常微分方程、線性規劃、整數線性規劃、概率論與數理統計；或英語、數學分析、線性代數、常微分方程、自動控制原理、線性系統理論、概率論與數理統計；

信息安全：英語、數學分析、線性代數、概率論、數論與代數結構、計算機網路安全、應用密碼學；

金融數學與金融工程：英語、數學分析、線性代數、概率論、數理統計、實變函數；

系統理論：英語、數學分析、線性代數、概率論、線性規劃。

4.復試筆試科目參考書目：

基礎數學：《復變函數》（第四版），余家榮著，高等教育出版社2007年版；《復變函數論》（第三版），鍾玉泉編著，高等教育出版社2004年版；《實變函數與泛函分析》（第二版），郭大鈞、黃春朝、梁方豪編著，山東大學出版社2005年版；《常微分方程教程》（第二版），丁同仁、李承治編著，高等教育出版社2004年版。

計算數學：《數值逼近》，孫淑英、張聖麗等編著，山東大學出版社；《數值線性代數》，徐樹方著，北京大學出版社2004年版；《偏微分方程數值解法》，李榮華等編著，吉林大學，高等教育出版社2005年版；也可參考其他同類教材。

概率論與數理統計：《概率論基礎》（第二版），復旦大學李賢平編，高等教育出版社2008年第十四次印刷；《數理統計》（一），復旦大學編，高等教育出版社1979年版；《概率論與數理統計》，劉建亞、吳臻編，高等教育出版社2004年版；《數理統計》，胡發勝、宿潔編，山東大學出版社2004年版。

應用數學：《數學模型》（第三版），姜啟源編著，高等教育出版社2003年版；《計算方法引論》（第二版），徐萃薇、孫繩武編著，高等教育出版社2007年版；《運籌學》（第三版）（線性規劃部分），刁在筠等編著，高等教育出版社2007年版。

運籌學與控制論：《概率論基礎》（第二版），復旦大學李賢平編，高等教育出版社2008年第十四次印刷；《概率論與數理統計》（第二版），茆詩松、周紀薌編著，中國統計出版社2000年版；《運籌學》（第三版），刁在筠等編著，高等教育出版社2007年版；《自動控制原理》（第二版），高國桑、余文等著，華南理工大學出版社2005年版；《線性系統理論》，程兆林、馬樹萍編著，科學出版社2006年版；《數字信號處理——理論、演算法與實現》，胡廣書編著，清華大學出版社2003年版；

信息安全：英語、數學分析、線性代數、概率論同其它專業。《數論與代數結構》，王小雲編，講義；《密碼學導引》，馮登國、裴定一編，科學出版社1999年版；《網路安全》，胡道元、閔京華著，清華大學出版社2004年版。

金融數學與金融工程：《概率論與數理統計》，劉建亞、吳臻編，高等教育出版社2004年版；《數理統計》，胡發勝、宿潔編，山東大學出版社2004年版；《概率論基礎》（第一、二分冊）（第二版），復旦大學李賢平編，高等教育出版社2008年第十四次印刷；《數理統計》，復旦大學編，高等教育出版社1979年版。

系統理論：《概率論》，華東師范大學出版社。

5.加試科目參考書目：

復變函數：《復變函數論》（第三版），鍾玉泉編，高等教育出版社1987年版或2003年版；《復變函數論》，張培璇編，山東大學出版社1993年版；《復變函數》，余家榮，高等教育出版社2004年版。

實變函數：《實變函數與泛函分析》（第二版），郭大鈞、黃春朝、梁方豪編著，山東大學出版社2005年版；

概率論：《概率論基礎》（第二版），復旦大學李賢平編，高等教育出版社2008年第十四次印刷。

二、專業學位（430111控制工程、430140項目管理）

1.復試方式

全部初試上線考生均可參加復試，其形式為筆試和面試相結合，復試成績實行百分制。復試成績=（復試筆試成績+復試面試成績）×95%+外語聽力成績。

擬錄取成績=初試成績÷5×0.5+復試成績×0.5

2.復試筆試科目：

控制工程：概率論與數理統計、線性系統（各約佔1／2）。

項目管理（金融管理方向）：概率論、數理統計（各約佔1／2）。

3.復試面試內容：

控制工程：英語、數學分析、線性代數、常微分方程、自動控制原理、線性系統理論、概率論與數理統計。

項目管理（金融管理方向）：英語、數學分析、線性代數、常微分方程、概率論、數理統計。

4.復試筆試科目參考書目：

《概率論與數理統計》，劉建亞、吳臻編，高教出版社2004年版；《數理統計》，胡發勝、宿潔編，山東大學出版社2004年版；《概率論》，復旦大學編，高等教育出版社；《數理統計》，復旦大學編，高等教育出版社。《概率論與數理統計》，茆詩松、周紀薌編著，中國統計出版社；《線性系統理論》，程兆林、馬樹萍，科學出版社2006年版；《概率論》，華東師范大學出版社。

5.加試科目參考書目：

B. 自學數據結構和演算法，哪本書比較好，不需要書本講的很詳細，但求精闢。。。還要該有的都要有

自學的話，你可以考慮一下啊哈演算法這本書，如果你看演算法導論這本書，你註定與編程無緣，太難了。知識足夠深的人都不太能搞懂演算法導論。你可以去看視頻教學，這種比較效率高。如果有需要的話我有視頻教程。

C. 如何自學數據分析

第一方面是數學基礎，第二方面是統計學基礎，第三方面是計算機基礎。要想在數據分析的道路上走得更遠，一定要注重數學和統計學的學習。數據分析說到底就是尋找數據背後的規律，而尋找規律就需要具備演算法的設計能力，所以數學和統計學對於數據分析是非常重要的。

而想要快速成為數據分析師，則可以從計算機知識開始學起，具體點就是從數據分析工具開始學起，然後在學習工具使用過程中，輔助演算法以及行業致死的學習。學習數據分析工具往往從Excel工具開始學起，Excel是目前職場人比較常用的數據分析工具，通常在面對10萬條以內的結構化數據時，Excel還是能夠勝任的。對於大部分職場人來說，掌握Excel的數據分析功能能夠應付大部分常見的數據分析場景。

在掌握Excel之後，接下來就應該進一步學習資料庫的相關知識了，可以從關系型資料庫開始學起，重點在於Sql語言。掌握資料庫之後，數據分析能力會有一個較大幅度的提升，能夠分析的數據量也會有明顯的提升。如果採用資料庫和BI工具進行結合，那麼數據分析的結果會更加豐富，同時也會有一個比較直觀的呈現界面。

數據分析的最後一步就需要學習編程語言了，目前學習Python語言是個不錯的選擇，Python語言在大數據分析領域有比較廣泛的使用，而且Python語言自身比較簡單易學，即使沒有編程基礎的人也能夠學得會。通過Python來採用機器學習的方式實現數據分析是當前比較流行的數據分析方式。

對大數據分析有興趣的小夥伴們，不妨先從看看大數據分析書籍開始入門！B站上有很多的大數據教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

D. 什麼是最優適應分配演算法

分區分配演算法(Partitioning Placement Algorithm) ，共有3種。分別為最佳適應演算法、首次適應演算法、循環首次適應演算法。

1、最佳適應演算法（Best Fit）：
它從全部空閑區中找出能滿足作業要求的、且大小最小的空閑分區，這種方法能使碎片盡量小。為適應此演算法，空閑分區表（空閑區鏈）中的空閑分區要按大小從小到大進行排序，自表頭開始查找到第一個滿足要求的自由分區分配。該演算法保留大的空閑區，但造成許多小的空閑區。

2、首次適應演算法（First Fit）：
從空閑分區表的第一個表目起查找該表，把最先能夠滿足要求的空閑區分配給作業，這種方法目的在於減少查找時間。為適應這種演算法，空閑分區表（空閑區鏈）中的空閑分區要按地址由低到高進行排序。該演算法優先使用低址部分空閑區，在低址空間造成許多小的空閑區，在高地址空間保留大的空閑區。

3、循環首次適應演算法(Next Fit)：
該演算法是首次適應演算法的變種。在分配內存空間時，不再每次從表頭（鏈首）開始查找，而是從上次找到空閑區的下一個空閑開始查找，直到找到第一個能滿足要求的的空閑區為止，並從中劃出一塊與請求大小相等的內存空間分配給作業。該演算法能使內存中的空閑區分布得較均勻。

E. 求一個現成的「什麼是計算機演算法(包括如何繪制流程圖)」的ppt有木有

演算法是在有限步驟內求解某一問題所使用的一組定義明確的規則。通俗點說，就是計算機解題的過程。在這個過程中，無論是形成解題思路還是編寫程序，都是在實施某種演算法。前者是推理實現的演算法，後者是操作實現的演算法。

一個演算法應該具有以下五個重要的特徵：

1、有窮性： 一個演算法必須保證執行有限步之後結束；

2、確切性： 演算法的每一步驟必須有確切的定義；

3、輸入：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定除了初始條件；

4、輸出：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；

5、可行性： 演算法原則上能夠精確地運行，而且人們用筆和紙做有限次運算後即可完成。

F. 零基礎自學演算法看什麼書

既然是自學，途徑無非就是看書和看視頻兩種途徑。這些資料，今天已經非常的豐富了。每個人都可以有很多選擇。
但這就帶來另一個問題：究竟該從什麼書，什麼視頻開始呢？
巧了！！我用過一個學習演算法的網站，只適合小白。哈哈。
你可以搜索 1024fun樂學編程 讓後學習其中的樂學編程課程
就是，免費！，缺點就是只有基礎課程。你去看一下。

G. 數據挖掘RAINFOREST演算法

上面演算法講的很清楚了，我來舉個例子：

Training data：
Id age income class
1 young 65 G
2 young 15 B
3 young 75 G
4 senior 40 B
5 senior 100 G
6 senior 60 G

AVC set „age「 for N1：
value class count
young B 1
young G 2
senior B 1
senior G 2

AVC set „income「 for N1：
value class count
15 B 1
40 B 1
60 G 1
65 G 1
75 G 1
100 G 1

AVC set „income「 for N2：
value class count
15 B 1
65 G 1
75 G 1

AVC set „age「 for N2:
value class count
young B 1
young G 2

最後推出雨林： N1
age=young / \ age=senior
/ \
N2 N3

最後提醒一點，對於雨林演算法，訓練樣本集不要大於3百萬。否則改用SPRINT。