一、問題與問題求解
1.人類問題求解的思維過程：
一般思維過程：問題分析—>推出假設—>檢驗假設
2.領域問題及形式化描述：
2.1問題形式化表示
要素：現實、目標
問題=｛現實，目標｝
題解=目標—現實=｛a1，a2，…，an｝
2.2問題歸約表示
（對問題歸納和簡化，轉化成為簡單問題）
要素：目標、算子集、基元問題集
2.3問題求解策略
2.3.1演算法式：列舉、遞迴
2.3.2啟發式：(1)手段目的分析（2）順向工作（3）逆向工作
2.4問題求解系統
3.問題抽象與數學建模：
3.1數學模型：實際問題的數學抽象，使用數學符號、數學式子、程式、框圖對問題本質屬性抽象刻化。
3.2數學建模：應用知識提煉、抽象實際問題中的數學模型的過程。
3.3模型分類
3.3.1按特性：
靜態模型（代數方程）
動態模型（微分方程，差分方程）
、離散時間模型（差分方程）
3.3.2按數學：
集中引數模型、分布引數模型
隨機性模型、確定性模型
線性模型、非線性模型
幾何模型、圖論模型、概率論模型、線性規劃模型、非線性規劃模型
3.3.3按應用領域：
工程學數學模型
經濟學數學模型
管理學數學模型
社會學數學模型
生物學數學模型
醫學數學模型等
特殊問題模型：交通運輸問題模型、經濟決策模型
4.計算機求解問題模型：
確定問題—>定義問題—>形成策略—>組織資訊—>分配資源—>監控—>評估
二、演算法與演算法分析
1.演算法及其描述
演算法最早在數學中是指數字的運算法則，後指問題求解方法和求解過程的描述.（計算序列，解決特定問題）
1.1演算法的特徵：
確定性、有窮性、可性性、輸入、輸出
1.2演算法的描述
（1）自然語言描述
（2）流程圖描述：n-s流程圖
（3）偽**描述
1.3演算法正確性
2.演算法複雜性分析
2.1時間複雜性
2.2空間複雜性
2.3p問題與np問題
三、演算法設計及演算法分類
窮舉法遞推法遞迴法
回溯法迭代法
分治法貪心法
四、資料結構與演算法（dsa）
1.資料結構：陣列、鍊錶、棧、佇列、雜湊表、二叉樹、堆、跳表、圖、trie 樹；
2.演算法：遞迴、排序、二分查詢、搜尋、雜湊演算法、貪心演算法、分治演算法、回溯演算法、動態規劃、字串匹配演算法；
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