书:pan.baidu.com/s/1IQNZ5I33ZjHCwpHVt-00ig?pwd=jrr9
- 大O概念与算法复杂度分析：
- 大O概念是衡量算法效率的关键，它描述了算法执行时间与数据规模之间的关系。
- 通过大O阶分析，可以比较不同算法在数据量增大时的性能表现，从而选择最优解。
- 递归与递推思想：
- 递归是计算思维的核心，它通过将问题分解为更小的子问题来解决复杂问题。
- 递推则是通过已知的信息逐步推导出未知的信息，两者在算法设计中有着广泛的应用。
- 编码与抽象表示：
- 计算机处理的是二进制数据，因此需要对信息进行编码，以便计算机能够识别和处理。
- 抽象表示则是将复杂的信息简化为计算机可以处理的形式，如使用数据结构来表示复杂的数据关系。
- 分类与组合问题：
- 分类是将信息按照一定的规则进行划分，以便更好地理解和处理。
- 组合则是将不同的元素按照一定的方式组合在一起，形成新的结构或功能。
- 图论及其应用：
- 图论是研究图的结构、性质和应用的数学分支，在计算机科学中有着广泛的应用。
- 通过图论，可以解决网络设计、路径优化、资源分配等问题。
- 分治思想：
- 分治思想是将一个复杂的问题划分为若干个子问题，分别解决后再合并结果。
- 这种方法可以显著降低问题的复杂度，提高算法的效率。
- 存储与访问技术：
- 存储技术涉及数据的存储方式、存储结构和存储介质等。
- 访问技术则是如何高效地访问和检索存储的数据，包括索引、缓存等技术。
- 并行与分布式计算：
- 并行计算是利用多个处理器同时处理任务，以提高计算速度。
- 分布式计算则是将任务分配到多个计算机上进行处理，以实现更大规模的计算。
- 状态与流程管理：
- 状态管理涉及如何表示和管理计算机系统中的状态信息。
- 流程管理则是如何按照预定的步骤和规则执行任务，以实现特定的功能。
- 概率算法与随机性：
- 概率算法是利用随机性来解决问题的算法，它们在某些情况下可以提供更高的效率或更好的近似解。
- 随机性在计算机科学中有着广泛的应用，如随机数生成、蒙特卡洛模拟等。
这些关键技术涵盖了计算机科学的多个方面，包括算法设计、数据结构、图论、并行计算、状态管理等。通过深入理解和掌握这些技术，可以更好地理解和应用计算机科学，提高编程和解决问题的能力。