算法英语ppt

A. 跪求胡广书版本的《数字信号处理》第二版理论算法与实现的配套课件。马上考研了，有的知识点还不懂。因为

一、学术型学位

1.复试方式

全部初试上线考生均可参加复试，其形式为笔试和面试相结合，复试成绩实行百分制。复试成绩=（复试笔试成绩+复试面试成绩）×95%+外语听力成绩。

硕士拟录取成绩=初试成绩÷5×50%+复试成绩×50%

2.复试笔试科目：

基础数学：常微分方程、复变函数、实变函数（各约占1／3）；

计算数学：数值逼近、数值方法、微分方程数值解（各约占1／3）；

概率论与数理统计：概率论、数理统计（各约占1／2）；

应用数学：计算方法、线性规划、数学模型（各约占1／3）；

运筹学与控制论：

运筹学方向：概率论与数理统计、线性规划、整数线性规划（各约占1／3）；

控制论方向：概率论与数理统计、线性系统（各约占1／2）；

信息安全：计算机网络安全、数论与代数结构、应用密码学（各约占1／3）；

金融学、金融数学与金融工程：概率论、数理统计（各约占1／2）；

系统理论：概率论与数理统计、线性规划、整数线性规划（各约占1／3）。

3.复试面试内容：

基础数学：英语、数学分析、线性代数、常微分方程、复变函数、实变函数；

计算数学：英语、数学分析、线性代数、微分方程数值解、数值逼近、数值代数、算法语言；

概率论与数理统计：英语、数学分析、线性代数、概率论、数理统计、实变函数；

应用数学：英语、数学分析、线性代数、常微分方程、线性规划、数学模型、计算方法；

运筹学与控制论：英语、数学分析、线性代数、常微分方程、线性规划、整数线性规划、概率论与数理统计；或英语、数学分析、线性代数、常微分方程、自动控制原理、线性系统理论、概率论与数理统计；

信息安全：英语、数学分析、线性代数、概率论、数论与代数结构、计算机网络安全、应用密码学；

金融数学与金融工程：英语、数学分析、线性代数、概率论、数理统计、实变函数；

系统理论：英语、数学分析、线性代数、概率论、线性规划。

4.复试笔试科目参考书目：

基础数学：《复变函数》（第四版），余家荣着，高等教育出版社2007年版；《复变函数论》（第三版），钟玉泉编着，高等教育出版社2004年版；《实变函数与泛函分析》（第二版），郭大钧、黄春朝、梁方豪编着，山东大学出版社2005年版；《常微分方程教程》（第二版），丁同仁、李承治编着，高等教育出版社2004年版。

计算数学：《数值逼近》，孙淑英、张圣丽等编着，山东大学出版社；《数值线性代数》，徐树方着，北京大学出版社2004年版；《偏微分方程数值解法》，李荣华等编着，吉林大学，高等教育出版社2005年版；也可参考其他同类教材。

概率论与数理统计：《概率论基础》（第二版），复旦大学李贤平编，高等教育出版社2008年第十四次印刷；《数理统计》（一），复旦大学编，高等教育出版社1979年版；《概率论与数理统计》，刘建亚、吴臻编，高等教育出版社2004年版；《数理统计》，胡发胜、宿洁编，山东大学出版社2004年版。

应用数学：《数学模型》（第三版），姜启源编着，高等教育出版社2003年版；《计算方法引论》（第二版），徐萃薇、孙绳武编着，高等教育出版社2007年版；《运筹学》（第三版）（线性规划部分），刁在筠等编着，高等教育出版社2007年版。

运筹学与控制论：《概率论基础》（第二版），复旦大学李贤平编，高等教育出版社2008年第十四次印刷；《概率论与数理统计》（第二版），茆诗松、周纪芗编着，中国统计出版社2000年版；《运筹学》（第三版），刁在筠等编着，高等教育出版社2007年版；《自动控制原理》（第二版），高国桑、余文等着，华南理工大学出版社2005年版；《线性系统理论》，程兆林、马树萍编着，科学出版社2006年版；《数字信号处理——理论、算法与实现》，胡广书编着，清华大学出版社2003年版；

信息安全：英语、数学分析、线性代数、概率论同其它专业。《数论与代数结构》，王小云编，讲义；《密码学导引》，冯登国、裴定一编，科学出版社1999年版；《网络安全》，胡道元、闵京华着，清华大学出版社2004年版。

金融数学与金融工程：《概率论与数理统计》，刘建亚、吴臻编，高等教育出版社2004年版；《数理统计》，胡发胜、宿洁编，山东大学出版社2004年版；《概率论基础》（第一、二分册）（第二版），复旦大学李贤平编，高等教育出版社2008年第十四次印刷；《数理统计》，复旦大学编，高等教育出版社1979年版。

系统理论：《概率论》，华东师范大学出版社。

5.加试科目参考书目：

复变函数：《复变函数论》（第三版），钟玉泉编，高等教育出版社1987年版或2003年版；《复变函数论》，张培璇编，山东大学出版社1993年版；《复变函数》，余家荣，高等教育出版社2004年版。

实变函数：《实变函数与泛函分析》（第二版），郭大钧、黄春朝、梁方豪编着，山东大学出版社2005年版；

概率论：《概率论基础》（第二版），复旦大学李贤平编，高等教育出版社2008年第十四次印刷。

二、专业学位（430111控制工程、430140项目管理）

1.复试方式

全部初试上线考生均可参加复试，其形式为笔试和面试相结合，复试成绩实行百分制。复试成绩=（复试笔试成绩+复试面试成绩）×95%+外语听力成绩。

拟录取成绩=初试成绩÷5×0.5+复试成绩×0.5

2.复试笔试科目：

控制工程：概率论与数理统计、线性系统（各约占1／2）。

项目管理（金融管理方向）：概率论、数理统计（各约占1／2）。

3.复试面试内容：

控制工程：英语、数学分析、线性代数、常微分方程、自动控制原理、线性系统理论、概率论与数理统计。

项目管理（金融管理方向）：英语、数学分析、线性代数、常微分方程、概率论、数理统计。

4.复试笔试科目参考书目：

《概率论与数理统计》，刘建亚、吴臻编，高教出版社2004年版；《数理统计》，胡发胜、宿洁编，山东大学出版社2004年版；《概率论》，复旦大学编，高等教育出版社；《数理统计》，复旦大学编，高等教育出版社。《概率论与数理统计》，茆诗松、周纪芗编着，中国统计出版社；《线性系统理论》，程兆林、马树萍，科学出版社2006年版；《概率论》，华东师范大学出版社。

5.加试科目参考书目：

B. 自学数据结构和算法，哪本书比较好，不需要书本讲的很详细，但求精辟。。。还要该有的都要有

自学的话，你可以考虑一下啊哈算法这本书，如果你看算法导论这本书，你注定与编程无缘，太难了。知识足够深的人都不太能搞懂算法导论。你可以去看视频教学，这种比较效率高。如果有需要的话我有视频教程。

C. 如何自学数据分析

第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。

而想要快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用过程中，辅助算法以及行业致死的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。

在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。

数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

D. 什么是最优适应分配算法

分区分配算法(Partitioning Placement Algorithm) ，共有3种。分别为最佳适应算法、首次适应算法、循环首次适应算法。

1、最佳适应算法（Best Fit）：
它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最小的空闲分区，这种方法能使碎片尽量小。为适应此算法，空闲分区表（空闲区链）中的空闲分区要按大小从小到大进行排序，自表头开始查找到第一个满足要求的自由分区分配。该算法保留大的空闲区，但造成许多小的空闲区。

2、首次适应算法（First Fit）：
从空闲分区表的第一个表目起查找该表，把最先能够满足要求的空闲区分配给作业，这种方法目的在于减少查找时间。为适应这种算法，空闲分区表（空闲区链）中的空闲分区要按地址由低到高进行排序。该算法优先使用低址部分空闲区，在低址空间造成许多小的空闲区，在高地址空间保留大的空闲区。

3、循环首次适应算法(Next Fit)：
该算法是首次适应算法的变种。在分配内存空间时，不再每次从表头（链首）开始查找，而是从上次找到空闲区的下一个空闲开始查找，直到找到第一个能满足要求的的空闲区为止，并从中划出一块与请求大小相等的内存空间分配给作业。该算法能使内存中的空闲区分布得较均匀。

E. 求一个现成的“什么是计算机算法(包括如何绘制流程图)”的ppt有木有

算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。通俗点说，就是计算机解题的过程。在这个过程中，无论是形成解题思路还是编写程序，都是在实施某种算法。前者是推理实现的算法，后者是操作实现的算法。

一个算法应该具有以下五个重要的特征：

1、有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束；

2、确切性： 算法的每一步骤必须有确切的定义；

3、输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件；

4、输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；

5、可行性： 算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。

F. 零基础自学算法看什么书

既然是自学，途径无非就是看书和看视频两种途径。这些资料，今天已经非常的丰富了。每个人都可以有很多选择。
但这就带来另一个问题：究竟该从什么书，什么视频开始呢？
巧了！！我用过一个学习算法的网站，只适合小白。哈哈。
你可以搜索 1024fun乐学编程 让后学习其中的乐学编程课程
就是，免费！，缺点就是只有基础课程。你去看一下。

G. 数据挖掘RAINFOREST算法

上面算法讲的很清楚了，我来举个例子：

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

最后推出雨林： N1
age=young / \ age=senior
/ \
N2 N3

最后提醒一点，对于雨林算法，训练样本集不要大于3百万。否则改用SPRINT。