國立中興大學教學大綱

課程名稱	(中) 演算法(3014)
	(Eng.) Algorithms
開課單位	資管系
課程類別	必修			學分	3	授課教師	洪智傑
選課單位	資管系 / 學士班			授課使用語言	中文	開課學期	1151
課程簡述	This course introduces students to the analysis and design of computer algorithms. Upon completion of this course, students will be able to do the following: 1. Analyze the asymptotic performance of algorithms. 2. Demonstrate a familiarity with major algorithms and data structures. 3. Apply important algorithmic design paradigms and methods of analysis. 4. Synthesize efficient algorithms in common engineering design situations.
先修課程名稱

課程與核心能力關聯配比(%)			課程目標之教學方法與評量方法
課程目標	核心能力	配比(%)	教學方法	評量方法
The objective of this course is to study a broad variety of important and useful algorithms; methods for solving problems that are suited for computer implementations.			講授	作業 實作
授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共16週加自主學習)
週次 授課內容 第1週 課程簡介 第2週 演算法：效率、分析與量級 第3週 演算法：效率、分析與量級 第4週 Divide-and-Conquer（各個擊破） 第5週 Divide-and-Conquer（各個擊破） 第6週 動態規劃 第7週 動態規劃 第8週 自主學習：針對Traveling Salesman Problem (TSP)的解法進行探討。學生將在自行研讀解決TSP的演算法，如基因演算法、螞蟻演算法等。透過軟體模擬方式比較各種情境下每一個演算法的效能。 第9週 期中考週 第10週 貪婪演算法 第11週 貪婪演算法 第12週 回溯 第13週 Branch and Bound 第14週 計算複雜度概論：排序問題 第15週 計算複雜度與難解性：NP Theory序論 第16週 計算複雜度與難解性：NP Theory序論 自主學習： 針對0/1 Knapsack Problem的解法進行探討。學生將嘗試實作本學期的解題技巧來(如backtracking, branch-and-bound, 等)解決0/1 Knapsack Problem的演算法。透過軟體模擬方式比較各種情境下每一個演算法的效能。 期末考試 自主學習 內容
學習評量方式
考試：30% (期中) + 30% (期末) 作業：40% (包括紙筆作業和程式作業)
教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
Introduction to Algorithms, 3/e (IE-Paperback) Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein
課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址）
Introduction to Algorithms, 3/e (IE-Paperback) Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein
課程輔導時間
By appointment

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更新日期 西元年/月/日：無	列印日期 西元年/月/日：2026 / 9 / 18
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