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算法分析與設計，目前國內本科生和碩士生的教材好像都是從國外翻譯過來的。聽起來挺複雜的樣子，
如果簡單地掌握和運用還是不難的，大部分內容在數據結構中都涉及過，實際編程中也運用比較多，難的在於算法的理論研究，如21世紀的七大難題之一的NP問
題就是算法問題（涉及邏輯可滿足性問題）。

簡單地講需要的基礎有以下幾類：
1、基礎類（相對一般本科生而言）：（1）把數據
結構學好了算法就不難的，而數據結構其實就是圖論的運用，如果是非數學專業的學生可以看離散數學中的圖論部分。
（2）算法分析設計時間和空間複雜度的計算，常用的還是毛澤東的戰略思想——以空間換取時間。所以要學會簡單的數量級運算，涉及部分代數式和數論的知識。
只要簡單掌握運算就可以了，不必深究。
2、提高型（研究生水平）：圖論、組合數學、數理邏輯學要專門學習，可以採用數學系本科生的圖論、組合數學、數理邏輯學等專業課的教材。其中組合數學中的組合設計在一定程度上和算法設計有異曲同工之處。
3、
研究型（專業研究）：這主要看自己的研究方向了，如果研究能力強的話可以在很短時間內可以把需要遇到的數學知識搞懂，沒有現成的固定模式。其中如研究NP
問題，需要非常精深的邏輯學知識和數論基礎。但不管哪個研究方向，數學的縝密思維和推理能力都是必備的，這不是一朝一夕可以練就的，需要長時間的鍛煉。