参加数学建模有哪些必学的算法

1 蒙特卡洛方法：

又称计算机随机性模拟方法，也称统计实验方法。可以通过模拟来检验自己模型的正确性。

2 数据拟合、参数估计、插值等数据处理

比赛中常遇到大量的数据需要处理，而处理的数据的关键就在于这些方法，通常使用matlab辅助，与图形结合时还可处理很多有关拟合的问题。

3 规划类问题算法：

包括线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等；竞赛中又很多问题都和规划有关，可以说不少的模型都可以归结为一组不等式作为约束条件，几个函数表达式作为目标函数的问题，这类问题，求解是关键。

这类问题一般用lingo软件就能求解。

4 图论问题：

主要是考察这类问题的算法，包括：Dijkstra、Floyd、Prime、Bellman-Ford，最大流、二分匹配等。熟悉ACM的人来说，应该都不难。

5 计算机算法设计中的问题：

算法设计包括：动态规划、回溯搜索、分治、分支定界法（求解整数解）等。

6 最优化理论的三大非经典算法：

a) 模拟退火法（SA）

b) 神经网络（NN）

c) 遗传算法（GA）

7 网格算法和穷举算法

8 连续问题离散化的方法

因为计算机只能处理离散化的问题，但是实际中数据大多是连续的，因此需要将连续问题离散化之后再用计算机求解。

如：差分代替微分、求和代替积分等思想都是把连续问题离散化的常用方法。

9 数值分析方法

主要研究各种求解数学问题的数值计算方法，特别是适用于计算机实现的方法与算法。

包括：函数的数值逼近、数值微分与数值积分、非线性返程的数值解法、数值代数、常微分方程数值解等。

主要应用matlab进行求解。

10 图像处理算法

这部分主要是使用matlab进行图像处理。

包括展示，进行问题解决说明等。

数学建模编程算法难度取决于您的数学和编程能力，以及您要解决的问题的复杂程度。如果您对数学和编程有所了解，并且您要解决的问题不太复杂，那么您可以尝试自己解决问题。但是，如果您的数学和编程能力有限，或者您要解决的问题比较复杂，那么您可能需要寻求专业的帮助来完成数学建模编程算法。

我之前也是计算机专业的，现在也工作几年了！就你说的数学到底对编程帮助有多大，真的真的不好说，因为工作中真的没有一到编程题，或者算法是通过某到数学公式解决的，呵呵！据我自己的理解，数学的主要作用是培养人的思维能力，这是潜移默化的，只有你认真学了，好好学了，才能感受到他的作用啊，还是要好好对待学校的基础课啊，像编译原理，微机原理，甚至汇编这些，其实工作以后很少会用到，但是还得好好学，他们培养的是你的计算机思维！真正实用的，工作中用的，你工作以后再学都不晚，学校还是好好把基础课学好，刚毕业找工作，没人会问你关于项目啊，实际怎么用的问题的，就是大公司面试应届生，也是面试你们课本上的！

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