感觉作为算法设计者，首先要将实际问题转化为自然语言描述的问题，然后再将自然语言问题抽象为数学问题，进行数学建模(目标，评价方法，模型选择，策略选择，优化方法)，然后再将数学模型转化为程序语言，进行一定的算法设计优化，复杂度问题，coding，debug，运行求解.

自己对于第一步，如何将实际问题抽象为数学问题没有太多概念.为了增强这方面的理解，加深抽象能力，选择了这本课程。

花了快个把月快速过了遍，因为是面向本科生的课程，所以都讲的比较浅.里面提到的一些概率模型自己也不是很了解，后续再补一补。整体的收获还是很多的，有空再写写…

实验室流传的算法流程图