“2023级--学期安排（第四学期）”的版本间的差异

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* '''TJ''': Thomas Judson: [[Media:Aata-20180801-sage-8.2.pdf | Abstract Algebra - Theory and Applications]], 2018.
 
* '''TJ''': Thomas Judson: [[Media:Aata-20180801-sage-8.2.pdf | Abstract Algebra - Theory and Applications]], 2018.
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* '''TC''': Thomas Cormen: Introduction to Algorithms, 3rd ed. MIT, 2009
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* '''TC''': Thomas Cormen et al.: [[Media:CLRS_Introduction_to_Algorithms_(3rd_Edition,_2009).pdf ‎| Introduction to Algorithms]], 3rd ed. MIT, 2009
 
* '''CS''': Cliff Stein et al.: Discrete Mathematics for Computer Scientists, 1st ed. Addison-Wesley, 2010
 
* '''CS''': Cliff Stein et al.: Discrete Mathematics for Computer Scientists, 1st ed. Addison-Wesley, 2010
 
* '''JH''': Juraj Hromkovic: Algorithmics for Hard Problems - Introduction to Combinatorial Optimization, Randomization, Approximation, and Heuristics, 2nd ed. Springer, 2004
 
* '''JH''': Juraj Hromkovic: Algorithmics for Hard Problems - Introduction to Combinatorial Optimization, Randomization, Approximation, and Heuristics, 2nd ed. Springer, 2004
 
* '''SM''': Seymour Lipschutz and Marc Lipson: [[Media:Schaum's_Outlines_-_Discrete_Mathematics,_3rd_Ed._by_Seymour_Lipschutz.pdf | Theory and Problems of Discrete Mathematics]], 3rd ed.
 
* '''SM''': Seymour Lipschutz and Marc Lipson: [[Media:Schaum's_Outlines_-_Discrete_Mathematics,_3rd_Ed._by_Seymour_Lipschutz.pdf | Theory and Problems of Discrete Mathematics]], 3rd ed.
 
* '''PH''': Intro to Python for Computer Science and Data Science: Learning to Program with AI, Big Data and the Cloud,2019.
 
* '''PH''': Intro to Python for Computer Science and Data Science: Learning to Program with AI, Big Data and the Cloud,2019.
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* '''CK''': Christos H. Papadimitriou and Kenneth Steiglitz. 1982. [https://www.researchgate.net/publication/220695898_Combinatorial_Optimization_Algorithms_and_Complexity Combinatorial optimization: algorithms and complexity. ] Prentice-Hall, Inc., USA.
  
 
==推荐课外读物==
 
==推荐课外读物==
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* 掌握数论中一些基本问题的算法
 
* 掌握数论中一些基本问题的算法
 
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TC第31章第1、2、3、4、5、6节
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* 数论算法的问题大小度量方式的特殊性
 
* 数论算法的问题大小度量方式的特殊性
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|4-5：问题的形式化描述
 
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* 掌握问题的形式化描述方法，
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* 如何有效地理解形式化描述？
 
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|4-6：NP完全理论初步
 
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* 理解如何按照问题难度对问题进行分类
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* 归约在NPC理论中的意义
 
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* 理解近似算法相关的基本概念
 
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* 理解近似算法的基本评价方法
 
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* TC第34.5节
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* JH第4章第1、2节
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* 近似算法分类的基本参考指标以及意义
 
* 近似算法分类的基本参考指标以及意义
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* 理解分支限界方法的基本思想
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| 4-11：随机算法的概念
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* 理解与随机算法相关的基本概念
 
* 理解与随机算法相关的基本概念
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* 如何从自然界获得灵感，以非常简单的思路改造算法
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* 了解深度学习的基本原理
 
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2025年4月23日 (三) 16:34的最新版本

基本要求

  • 掌握复杂性理论的基本内容与问题归约方法
  • 掌握解决“难”问题的主要方法，理解相关的重要理论结果
  • 程序设计能力

指定教材

推荐课外读物

  • Richard Lipton: The P=NP Question and Gödel's Lost Letter. Springer, 2010

考核方法

  • 所有形式的考核,均不准抄袭。
  • 分值比例可能会有所调整（如有调整，会及时通知）。
考核形式 分值 备注
作业 20
OT 10
  • 汇报 7
  • 报告 3
编程 20
  • 平时 OJ 10
  • Project 10
机试 10 教务系统记为期中考试
笔试 40 教务系统记为期末考试

课程安排的几点说明

课程安排的几点说明​

​

  • 授课安排
* 周1 讲授每周专题
* 周3 习题讲解 + Open Topic
* 周4 OJ讲解
  • 平时作业
* 每周3发布下一周论题的习题（[作业下载链接]），每周三上课前截止收取作业。
* 作业均为电子版，最终通过作业提交系统提交（提交链接待定）。
* 作业讲解后会公布参考题解（[下载链接]）。
  • Open Topic
* 每个专题安排4位同学做 Open Topic（需准备15-20分钟左右ppt，在课堂上向同学汇报）。
* OT题目跟随平时作业一起发布。发布后，大家可以通过报名系统报名。报名截止后，可以自行查询报名结果，并依据结果准备OT。
* 对于每周的OT题目，所有非汇报人需要完成一份书面报告（大概400字左右）。报告题目是随机安排的，可通过 [open-topic 报告分配查询] 来查看分配的题目。报告完成后请上传（open-topic (报告)上传链接）。
* 汇报完成后，汇报人请按照要求将PPT上传（上传地址）。
* 特殊情况，汇报人需要上传报告视频（上传地址）。
* 每位同学至少需要完成2次OT汇报。
* 文件命名方式：姓名-学号-专题X-OTX，例如：张三-99149102-专题1-OT2
  • 编程训练
每周会发布一次编程作业，通过在线评测系统（Online Judge, OJ）提交。
  • OJ地址：
OJ外网地址：https://r.litrehinn.top/
内网地址：https://exam.njups.top:8085/

学习周历

日期 论题 学习目的 阅读材料 引导要点
4-1：布尔代数
  • 理解布尔代数基本概念
  • 理解布尔代数与格的联系与区别
  • 布尔代数表达式的化简
  • SM第15章
  • 布尔代数
4-2: 数论基础
  • 掌握数论的基础知识
  • 理解典型的数论问题及其解决思路
  • TJ第2章
  • CS第2章第2节
  • 模算术的概念与处理方法在数论中的应用
4-3：数论算法
  • 掌握数论中一些基本问题的算法
  • TC第31章第1、2、3、4、5、6节
  • 数论算法的问题大小度量方式的特殊性
4-4：密码算法
  • 掌握公钥密码系统的基本原理
  • 理解其中核心的数论算法
  • TJ第7章
  • TC第31章第7、9节
  • 数论算法的核心作用
4-5：问题的形式化描述
  • 掌握问题的形式化描述方法，

为严格的算法分析打下基础

  • JH第2章第3节
  • 如何有效地理解形式化描述？
4-6：NP完全理论初步
  • 理解如何按照问题难度对问题进行分类
  • 理解NPC的证明方法
  • TC第34章
  • 归约在NPC理论中的意义
4-7：近似算法的基本概念
  • 理解近似算法相关的基本概念
  • 理解近似算法的基本评价方法
  • JH第4章第1、2节
  • 近似算法分类的基本参考指标以及意义
4-8：分支限界方法
  • 理解分支限界方法的基本思想
  • CK 18.1, 18.2, 18.3, 18.4
  • 如何减小搜索空间
4-9：随机算法的概念
  • 理解与随机算法相关的基本概念
  • 理解随机算法的基本评价方法
  • JH第5章第1、2节
  • 正确性的概念与期望正确率的概念
4-10：随机算法设计
  • 了解解决一些难问题的随机算法
  • JH 5.2.3
  • JH第5章第3节
  • 随机算法的具体应用
4-11：启发式算法
  • 通过模拟退火算法理解启发式算法的基本概念、价值以及局限性
  • 理解遗传算法的基本思想及其适用性
  • JH第6章
  • 如何从自然界获得灵感，以非常简单的思路改造算法
4-12：旅行商问题
  • 理解旅行商问题的基本概念
  • TC第35.2节
  • 近似算法的具体应用
4-13：素数判定问题
  • Miller-Rabin算法的基本原理
  • 随机算法的具体应用
4-14：深度学习
  • 了解深度学习的基本原理
  • PH 第16章
4-15：大语言模型
取自“http://cslabcms.nju.edu.cn/problem_solving/index.php?title=2023级--学期安排（第四学期）&oldid=5452”