算法和算法的描述教案

《算法和算法的描述》教学设计

广东省佛山市南海区第一中学 郭小喜

一、教材分析：

本节课是高中信息技术选修模块一《算法与程序设计》第一章第二节的内容，主要是一些概念和理论，而算法的概念和理论都太抽象，讲起来非常的枯燥乏味，那么就要把这些抽象的东西变得通俗易懂，使学生能轻松而又愉快的接受并理解。

二、学生分析：

在数学中已学过程序设计模块，对算法有一定的初步基础，学习了结构语言的三种结构，并能编写一些较简单的程序。但是学生对结构的掌握并不是很熟练，他们对编程存在一定的畏惧情绪。 三、教学目标：

1．知识技能：

（1）理解算法的概念；

（2）能初步利用算法解决简单的问题。 2．情感领域：

培养学生的理论联系实际能力和动手操作能力。

3．能力发展：

培养学生自我探索信息，高效获取信息、分析评价信息、处理运用信息、表达呈现信息的能力，通过作品的制作、反思和评价，进一步提高其信息素养。

引导学生对编程的兴趣，理解算法的概念和如何科学合理的选择和设计算法，激发学生的编程兴趣，为程序设计打好基础。 四、教学重点：

1、算法的概念 2、算法的描述 3、算法的设计 五、教学难点：

1、算法的选择。 六、教学手段：

与学生进行互动探讨式教学,以趣味智力题激发学生

Dijkstra算法描述

目录

一、算法概述 ................................................................................................................................... 2 二、算法原理及计算 ....................................................................................................................... 2

2.1算法原理............................................................................................................................. 2 2.2计算过程..................................................................................................

*最长路

function [l,t]=dijkstra_long(A,v) n=length(A); V=1:n; s=v; l=A(v,:);

t=v.*ones(1,n);

ss=setdiff(V,s);nn=length(ss); for j=1:n-1 k=ss(1); for i=1:nn

if l(k)

s=union(s,k); ss=setdiff(V,s); nn=length(ss); end

if length(s)==n break; else

for i=1:nn

if l(ss(i))==inf l(ss(i))=0; end

for m=1:nn

if l(ss(i))

if l(ss(i))

最短路

function [l,t]=dijkstra1(A,v)

%dijkstra最短路算法,某个顶点v到其余顶点

直线裁剪算法研究

摘要：直线裁剪是计算机图形学中的一个重要技术，在对常见的直经线裁剪的算法分析的基础上，针对Cohen-Sutherland算法和Liang-Barsky算法进行了分析研究。并对两种算法了计算直线与窗口边界的交点时，进行了有效有比较。

关键词：裁剪；算法；Cohen-Sutherland；Liang－Barsky；

1 引言

直线是图形系统中使用最多的一个基本元素。所以对于直线段的裁剪算法是被研究最深入的一类算法，目前在矩形窗口的直线裁剪算法中，出现了许多有效的算法。其中比较著名的有：Cohen-Sutherland算法、中点分割算法、Liang-Barsky算法、Sobkow-Pospisil-Yang算法，及Nicholl-Lee-Ncholl算法等。

2 直线裁剪的基本原理

图1所示的为直线与窗口边界之间可能出现的几种关系。可以通过检查直线的两个端点是否在窗口之内确定如何对此直线裁剪。如果一直线的两个端点均在窗口边界之内（如图1中P5到P6的直线），则此直线应保留。如果一条直线的一个端点在窗口外（如P9）另一个点在窗口内（如P10），则应从直线与边界的交点（P9）处裁剪掉边界之外的线段。如果直线的两个端点均在边界外，

课题：§1．3算法案例

第1课时 辗转相除法与更相减损术、秦九韶算法

一、教学目标：

根据课标要求：在学生学习了算法的初步知识，理解了表示算法的算法步骤、程序框图和程序三种不同方式以后，再结合典型算法案例，让学生经历设计算法解决问题的全过程，体验算法在解决问题中的重要作用，体会算法的基本思想，提高逻辑思维能力，发展有条理地思考与数学表达能力。制定以下三维目标：

1、知识与技能

理解算法案例的算法步骤和程序框图.

2、过程与方法：

引导学生得出自己设计的算法程序.

3、情感态度与价值观：

体会算法的基本思想，提高逻辑思维能力，发展有条理地思考与数学表达能力.

二、重点与难点：

重点：引导学生得出自己设计的算法步骤、程序框图和算法程序.

解决策略：通过分析解决具体问题的算法步骤来引导学生写出算法，根据算法画出程序框图，再根据框图用规范的语言写出程序。

难点：体会算法的基本思想，提高逻辑思维能力，发展有条理地思考与数学表达能力. 解决策略：让学生能严谨地按照自己是程序框图写出程序。

三、学法与教学用具：

1、学法：直观感知、操作确认。 2、教学用具：多媒体。

四、教学过程

（一）引入课题

大家喜欢打乒乓球吧，由于东、西方文化及身体条件的不同，

简单枚举算法教案朱全民

简单枚举法 枚举法 所谓枚举法,指的是从可能的解集合中一一枚举各元素,用 题目给定的检验条件判定哪些是无用的,哪些是有用的.能 使命题成立,即为其解。一般思路： 对命题建立正确的数学模型； 根据命题确定的数学模型中各变量的变化范围(即可能解 的范围); 利用循环语句、条件判断语句逐步求解或证明； 枚举法的特点是算法简单，但有时运算量大。对于可能确 定解的值域又一时找不到其他更好的算法时可以采用枚举 法。

虽然枚举法本质上属于搜索策略，但是它与回溯法有所不同。因为适用枚 举法求解的问题必须满足两个条件： ⑴可预先确定每个状态的元素个数n;⑵状态元素a1,a2,…,an的可能值为一个连续的值域。 设 ai1— 状 态 元 素 ai 的 最 小 值 ； aik— 状 态 元 素 ai 的 最 大 值 (1≤i≤n) , 即 a11≤a1≤a1k,a21≤a2≤a2k, ai1≤ai≤aik,……,an1≤an≤ank

for a1←a11 to a1k dofo a2←a21 to a2k do for ai←ai1 to aik do …………………… ……………………

for an←an1 to ank d

简单枚举算法教案朱全民

简单枚举法 枚举法 所谓枚举法,指的是从可能的解集合中一一枚举各元素,用 题目给定的检验条件判定哪些是无用的,哪些是有用的.能 使命题成立,即为其解。一般思路： 对命题建立正确的数学模型； 根据命题确定的数学模型中各变量的变化范围(即可能解 的范围); 利用循环语句、条件判断语句逐步求解或证明； 枚举法的特点是算法简单，但有时运算量大。对于可能确 定解的值域又一时找不到其他更好的算法时可以采用枚举 法。

虽然枚举法本质上属于搜索策略，但是它与回溯法有所不同。因为适用枚 举法求解的问题必须满足两个条件： ⑴可预先确定每个状态的元素个数n;⑵状态元素a1,a2,…,an的可能值为一个连续的值域。 设 ai1— 状 态 元 素 ai 的 最 小 值 ； aik— 状 态 元 素 ai 的 最 大 值 (1≤i≤n) , 即 a11≤a1≤a1k,a21≤a2≤a2k, ai1≤ai≤aik,……,an1≤an≤ank

for a1←a11 to a1k dofo a2←a21 to a2k do for ai←ai1 to aik do …………………… ……………………

for an←an1 to ank d

1 遗传算法步骤

1 根据具体问题选择编码方式，随机产生初始种群，个体数目一定，每个个体表现为染色体的基因编码

2 选择合适的适应度函数，计算并评价群体中各个体的适应。

3 选择(selection)。根据各个个体的适应度，按照一定的规则或方法，从当前群体中选择出一些优良的个体遗传到下一代群体

4 交叉(crossover)。将选择过后的群体内的各个个体随机搭配成对，对每一对个体，以一定概率(交叉概率)交换它们中的部分基因。

5 变异(mutation)。对交叉过后的群体中的每一个个体，以某个概率(称为变异概率)改n 变某一个或某一些基因位上的基因值为其他的等位基因

6 终止条件判断。若满足终止条件，则以进化过程中得到的具有最大适应度的个体作为最优解输出，终止运算。否则，迭代执行Step2 至Step5。

适应度是评价群体中染色体个体好坏的标准，是算法进化的驱动力，是自然选择的唯一依据，改变种群结构的操作皆通过适应度函数来控制。在遗传算法中，以个体适应度的大小来确定该个体被遗传到下一代群体中的概率。个体的适应度越大，被遗传到下一代的概率就越大，相反，被遗传到下一代的概率就越小。

1 [a,b,c]=gaopt(bound,fun)其中，b

IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL.34, NO.11, NOVEMBER 2012

SLIC超像素分割算法和目前

超像素算法的比较

Radhakrishna Achanta, IEEE专业会员, Appu Shaji, Kevin Smith, IEEE专业会员,

Aurelien Lucchi, Pascal Fua, IEEE会士, and Sabine Susstrunk, IEEE高级会员

摘要 近年来计算机视觉应用已经越来越依赖于超像素处理，但它并不总是很清楚什么是一个好的超像素的算法。为了了解目前算法的优点和缺点，我们验证比较了5种目前使用的超像素算法与图像边缘吻合的能力，速度，内存使用率和它们对于分割效果的影响。我们引入了一种基于应用k-means聚类算法的简单线性迭代聚类（SLIC）的新的超像素算法以有效生成超像素。尽管它很简单，SLIC对于边界的吻合度与之前的算法相比不分上下甚至更好。同时，它速度更快，占用内存更小，分割性能更优，并直接扩展了超体素生成。 索引词汇 超像素，分割，聚类，k-means

1 简介

超像素

第1章 程序设计入门

第1部分 语 言 篇

第1章 程序设计入门

【教学内容相关章节】

1.1算术表达式 1.2变量及其输入 1.3顺序结构程序设计 1.4分支结构程序设计 1.5C/C++编码规范 1.6小结与习题 【教学目标】

（1）熟悉C语言程序的编译和运行；

（2）学会编程计算并输出常见的算术表达式的结果； （3）掌握整数和浮点数的含义和输出方法； （4）掌握数学函数的使用方法； （5）初步了解变量的含义；

（6）掌握整数和浮点数变量的声明方法； （7）掌握整数和浮点数变量的读入方法； （8）掌握变量交换的三变量法；

（9）理解算法竞赛中的程序三步曲：输入、计算、输出； （10）记住算法竞赛的目标及其对程序的要求。 【教学要求】

掌握算术表达式的书写格式、整数和浮点数的声明、输入和输出方法，C语言中scanf的输入格式和printf的输出格式。 【教学内容提要】

计算机速度快，很适合做计算和逻辑判断工作。本章首先介绍顺序结构程序设计，其基本思路是：把需要计算机完成的工作分成若个步骤，然后依次让计算机执行。这部分的重点是计算，所以要求掌握算述表