Algorithms Engineering

课程简介

1. 介绍：基本概念（如：需求、计算问题、算法、实验），现实生活中具有挑战性的问题实例（如：车辆路径规划、路径搜索、图划分、最近邻搜索）。2. 问题需求：需求类型（如：响应时间、内存消耗、解决方案质量），约束条件、优化目标。3. 数据和问题实例的分析：识别数据和问题实例的特征，利用特征设计算法。4. 以性能为导向的算法设计：性能分析，性能瓶颈分析，优化响应时间、内存消耗和解决方案质量的技术。5. 实现选项：使用库函数，使用编译器选项（如：优化选项），多线程，向量化代码/单指令多数据（SIMD）。6. 实验：衡量性能的方法，准备测试案例和基准，实验目标，系统和硬件设置的影响，实验结果的可再现性，实验结果的分析。7. 演示：书面和口头呈现算法和实验结果的指导和实践。

学习目标

1. 设计并实现针对现实计算问题的算法，全面考虑数据特征、问题实例和实现选项 2. 设计、实施和分析实验，比较算法在问题上的性能

先修要求

先修：COMP1011／COMP1012／ENG2002，以及 COMP2421，以及 COMP2011／COMP2013／DSAI2201

教学模式

课程讲授将涵盖基本概念和技术。实验课为学生提供实践技能的机会。作业和个人项目将用于评估学生在开发算法、设计实验、呈现结果和分析方面的能力。