在如今的就業(yè)市場，計算機專業(yè)的畢業(yè)生們越來越受到企業(yè)的青睞，因此有越來越多的同學開始學習計算機專業(yè)。計算機科學涉及算法和數(shù)據(jù)及其通過硬件和軟件的計算，以及其實施過程中涉及的原則和限制。想要選擇出一個合適的計算機畢業(yè)論文題目并不容易。因此我們整理出了這份計算機畢業(yè)論文選題原則并附上了一些至今未解決的重要問題示例。

一、選題原則

選擇計算機科學的研究課題可能很困難。這個領(lǐng)域和它的母體領(lǐng)域，即數(shù)學一樣廣闊。在選擇課題之前考慮某些因素會有幫助：

1.最好選擇一個目前正在被其他研究人員研究的課題，這將有助于建立關(guān)系和分享二手數(shù)據(jù)。

2.找到一個能夠為該領(lǐng)域增加價值并導致現(xiàn)有程序改進的課題，將加強你在該領(lǐng)域的貢獻，也有助于你進行研究。

3.始終選擇一個你認為有趣的主題。從長遠來看，你對課題的興趣會對你有幫助;畢業(yè)論文研究是一個漫長而費力的過程，計算研究會讓你疲憊不堪。如果你有一個感興趣的領(lǐng)域，請閱讀現(xiàn)有的發(fā)展、程序和研究。盡可能多地閱讀文獻將幫助你確定一些或幾個研究空白。你可以向你的導師咨詢，選擇一個值得你研究的特定差距。前面確定研究差距的方法的延伸是，依靠以前的研究人員在現(xiàn)有論文中給出的未來研究的參考資料。你可以對現(xiàn)有的局限性進行批評和研究。

二、計算機科學研究中存在未解決的問題的關(guān)鍵題目

1.計算復雜性

根據(jù)基于算法的復雜性對計算過程進行分類的過程中有幾個未解決的問題。這些問題包括經(jīng)典的P與NP，NQP與P的關(guān)系，不知道是P還是NP完整的NP，唯一游戲猜想，其他復雜性實例之間的分離等等。

2.特定算法問題的多項式時間與非多項式時間的比較

計算復雜性的一個延續(xù)是復雜的NP-完全情況，它包含了與代數(shù)和數(shù)論、布爾邏輯、計算幾何和計算拓撲學、博弈論、圖算法等相關(guān)的許多未解決的問題。

3.算法問題

計算機科學中的一些現(xiàn)有的算法問題可以通過新的程序來改進。

4.自然語言處理算法

隨著深度學習和人工智能的出現(xiàn)，自然語言處理是計算機科學的一個重要領(lǐng)域。在這一領(lǐng)域正在進行大量的研究，以便為拼寫檢查、詞干和POS標簽算法找到更快和更優(yōu)越的方法，特別是對英語語言。

5.編程語言的理論

計算機科學中的編程語言的研究范圍問題是常青的。總有一些方法來設(shè)計、實現(xiàn)、分析、描述和分類編程語言，并開發(fā)新的語言。

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