1、用计算机求解问题的步骤：
1、问题分析2、数学模型建立3、算法设计与选择4、算法指标5、算法分析6、算法实现7、程序调试8、结果整理文档编制
2、算法定义：算法是指在解决问题时，按照某种机械步骤一定可以得到问题结果的处理过程
算法具有以下5个属性： 有穷性：一个算法必须总是在执行有穷步之后结束，且每一步都在有穷时间内完成。
确定性：算法中每一条指令必须有确切的含义。不存在二义性。只有一个入口和一个出口
可行性：一个算法是可行的就是算法描述的操作是可
以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。 输入：一个算法有零个或多个输入，这些输入取自于某个特定对象的集合。 输出：一个算法有一个或多个输出，这些输出同输入有着某些特定关系的量。 算法设计的质量指标： 正确性：算法应满足具体问题的需求；
可读性：算法应该好读，以有利于读者对程序的理解；
健壮性：算法应具有容错处理，当输入为非法数据时，算法应对其作出反应，而不是产生莫名其妙的输出结果。
效率与存储量需求：效率指的是算法执行的时间；存储量需求指算法执行过程
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中所需要的最大存储空间。一般这两者与问题的规模有关。
经常采用的算法主要有迭代法、分而治之法、贪婪法、动态规划法、回溯法、分支限界法 迭代法
基本思想：迭代法也称“辗转法”，是一种不断用变量的旧值递推出新值的解决问题的方法。
解题步骤：1、确定迭代模型。根据问题描述，分析得出前一个（或几个）值与其下一个值的迭代关系数学模型。 2、建立迭代关系式。迭代关系式就是一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的表达式，存储新值的变量
称为迭代变量
3、对迭代过程进行控制。确定在什么时候结束迭代过程，这是编写迭代程序必须考虑的问题。不能让迭代过程无休止地重复执行下去。迭代过程的控制通常可分为两种情况：一种是所需的迭代次数是个确定的值，可以计算出来；另一种是所需的迭代次数无法确定。对于前一种情况，可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制；对于后一种情
况，需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。 编写计算斐波那契（Fibonacci）数列的第n项函数fib（n）。
写成递归函数有： int fib(int n)
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{ if (n==0) return 0; if (n==1) return 1;
if
(n>1)
return
fib(n-1)+fib(n-2); }
一个饲养场引进一只刚出生Main() {int I,a=1,b=1; Print(a,b); For(i=1;i<=10;i++) { C=a+b;
分而治之法 1、基本思想
将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。
分治法所能解决的问题一般具有以下几个特
的新品种兔子，这种兔子从出生的下一个月开始，每月新生一只兔子，新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去，问到第 12 个月时，该饲养场共有兔子多少只？Print(c); A=b; B=c; } }
征：
（1）该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决；
（2）该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质；
（3）利用该问题分解
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出的子问题的解可以合并为该问题的解；
（4）该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子子问题。 3、分治法的基本步骤 （1）分解：将原问题分解为若干个规模较小，相互独立，与原问题形式相同的贪婪法
基本思想：以逐步的局部最【问题】 背包问题 问题描述：有不同价值、不同重量的物品n件，求从这n件物品中选取一部分物品的选择方案，使选中 #include
m,n,i,j,w[50],p[50],pl[50],b[5
子问题；
（2）解决：若子问题规模较小而容易被解决则直接解，否则递归地解各个子问题；
（3）合并：将各个子问题的解合并为原问题的解。
优，达到最终的全局最优。无后效性
物品的总重量不超过指定的限制重量，但选中物品的价值之和最大。 0],s=0,max;
printf(\输入背包容量m,
物品种类n :\ scanf(\
for(i=1;i<=n;i=i+1)
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{
printf(\输入物品的重
量W和价值P :\
scanf(\%d\
i]); pl[i]=p[i]; s=s+w[i];
} if(s<=m) {
printf(\choose\\n\ //return;
}
for(i=1;i<=n;i=i+1) {
} 动态规划
基本思想：把求解的问题分成许多阶段或多个子问题，然后按顺序求解各个子问
max=1;
for(j=2;j<=n;j=j+1)
if(pl[j]/w[j]>pl[max]/w[ma
x]) max=j; pl[max]=0; b[i]=max;
}
for(i=1,s=0;s && i<=n;i=i+1) s=s+w[b[i]]; if(s!=m) w[b[i-1]]=m-w[b[i-1]]; for(j=1;j<=i-1;j=j+1) printf(\ weight %d\\n\题。前一个子问题的解为后一个子问题的求解提供了有用的信息。在求解任何一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有 5