算法设计与分析实验三

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算法设计与分析实验报告

算法设计与分析实验报告

实验报告题目实验一递归与分治策略一、实验目的1.加深学生对分治法算法设计方法的基本思想、基本步骤、基本方法的理解与掌握;2.提高学生利用课堂所学知识解决实际问题的能力;3.提高学生综合应用所学知识解决实际问题的能力。

二、实验内容设计一个递归和分治算法,找出数组的最大元素,找出x在数组A中出现的次数。

三、实验要求(1)用分治法求解…问题;(2)再选择自己熟悉的其它方法求解本问题;(3)上机实现所设计的所有算法;四、实验过程设计(算法设计过程)1.设计一个递归算法,找出数组的最大元素。

2.设计一个分治算法,找出x在数组A中出现的次数。

3.写一个主函数,调用上述算法。

五、实验结果分析(分析时空复杂性,设计测试用例及测试结果)时间复杂性:最好情况下,O(n)最坏情况下:O(nlog(n)空间复杂性分析:O(n)六、实验体会通过写递归与分治策略实验,更加清楚的知道它的运行机理,分治法解题的一般步骤:(1)分解,将要解决的问题划分成若干规模较小的同类问题;(2)求解,当子问题划分得足够小时,用较简单的方法解决;(3)合并,按原问题的要求,将子问题的解逐层合并构成原问题的解。

做实验重在动手动脑,还是要多写写实验,才是硬道理。

七、附录:(源代码)#include"stdio.h"#define ElemType intint count(ElemType a[],int i,int j,ElemType x){int k=0,mid; //k用来计数,记录数组中x出现的次数if(i==j){if(a[i]==x) k++;return k;}else{mid=(i+j)/2;k+=count(a,i,mid,x);k+=count(a,mid+1,j,x);}return k;}ElemType Maxitem(ElemType a[],int n){ElemType max=a[n-1],j;if(n==1){max=a[n-1];return max;}else{j=Maxitem(a,n-1);if(j>max) max=j;return max;}}void main(void){ElemType a[]={1,5,2,7,3,7,4,8,9,5,4,544,2,4,123};ElemType b;ElemType x;int n;b=Maxitem(a,15);printf("数组的最大元素为%d\n",b);printf("输入想要计数的数组元素:\n");scanf("%d",&x);n=count(a,0,14,x);printf("%d在数组中出现的次数为%d次\n",x,n);}实验二动态规划——求解最优问题一、实验目的1.加深学生对动态规划算法设计方法的基本思想、基本步骤、基本方法的理解与掌握;2.提高学生利用课堂所学知识解决实际问题的能力;3.提高学生综合应用所学知识解决实际问题的能力。

算法设计与分析作业三

算法设计与分析作业三

算法设计与分析实验报告学院信息科学与技术学院专业班级软件工程3班学号20122668姓名王建君指导教师尹治本2014年10月实验四 矩阵相乘次序一、问题提出用动态规划算法解矩阵连乘问题。

给定n 个矩阵{A 1,A 2,…,A n },其中A i 与A i+1是可乘的,i=1,2,…,n-1。

要算出这n 个矩阵的连乘积A 1A 2…A n 。

由于矩阵乘法满足结合律,故计算矩阵的连乘积可以有许多不同的计算次序。

这种计算次序可以用加括号的方式来确定。

若一个矩阵连乘积的计算次序完全确定,也就是说该连乘积已完全加括号,则可以依此次序反复调用2个矩阵相乘的标准算法计算出矩阵连乘积。

完全加括号的矩阵连乘积可递归地定义为:(1)单个矩阵是完全加括号的;(2)矩阵连乘积A 是完全加括号的,则A 可表示为2个完全加括号的矩阵连乘积B 和C 的乘积并加括号,即A=(BC)。

例如,矩阵连乘积A 1A 2A 3A 4有5种不同的完全加括号的方式:(A 1(A 2(A 3A 4))),(A 1((A 2A 3)A 4)),((A 1A 2)(A 3A 4)),((A 1(A 2A 3))A 4),(((A 1A 2)A 3)A 4)。

每一种完全加括号的方式对应于一个矩阵连乘积的计算次序,这决定着作乘积所需要的计算量。

若A 是一个p ×q 矩阵,B 是一个q ×r 矩阵,则计算其乘积C=AB 的标准算法中,需要进行pqr 次数乘。

(3)为了说明在计算矩阵连乘积时,加括号方式对整个计算量的影响,先考察3个矩阵{A 1,A 2,A 3}连乘的情况。

设这三个矩阵的维数分别为10×100,100×5,5×50。

加括号的方式只有两种:((A 1A 2)A 3),(A 1(A 2A 3)),第一种方式需要的数乘次数为10×100×5+10×5×50=7500,第二种方式需要的数乘次数为100×5×50+10×100×50=75000。

算法课设实验报告(3篇)

算法课设实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景与目的随着计算机技术的飞速发展,算法在计算机科学中扮演着至关重要的角色。

为了加深对算法设计与分析的理解,提高实际应用能力,本实验课程设计旨在通过实际操作,让学生掌握算法设计与分析的基本方法,学会运用所学知识解决实际问题。

二、实验内容与步骤本次实验共分为三个部分,分别为排序算法、贪心算法和动态规划算法的设计与实现。

1. 排序算法(1)实验目的:熟悉常见的排序算法,理解其原理,比较其优缺点,并实现至少三种排序算法。

(2)实验内容:- 实现冒泡排序、快速排序和归并排序三种算法。

- 对每种算法进行时间复杂度和空间复杂度的分析。

- 编写测试程序,对算法进行性能测试,比较不同算法的优劣。

(3)实验步骤:- 分析冒泡排序、快速排序和归并排序的原理。

- 编写三种排序算法的代码。

- 分析代码的时间复杂度和空间复杂度。

- 编写测试程序,生成随机测试数据,测试三种算法的性能。

- 比较三种算法的运行时间和内存占用。

2. 贪心算法(1)实验目的:理解贪心算法的基本思想,掌握贪心算法的解题步骤,并实现一个贪心算法问题。

(2)实验内容:- 实现一个贪心算法问题,如活动选择问题。

- 分析贪心算法的正确性,并证明其最优性。

(3)实验步骤:- 分析活动选择问题的贪心策略。

- 编写贪心算法的代码。

- 分析贪心算法的正确性,并证明其最优性。

- 编写测试程序,验证贪心算法的正确性。

3. 动态规划算法(1)实验目的:理解动态规划算法的基本思想,掌握动态规划算法的解题步骤,并实现一个动态规划算法问题。

(2)实验内容:- 实现一个动态规划算法问题,如背包问题。

- 分析动态规划算法的正确性,并证明其最优性。

(3)实验步骤:- 分析背包问题的动态规划策略。

- 编写动态规划算法的代码。

- 分析动态规划算法的正确性,并证明其最优性。

- 编写测试程序,验证动态规划算法的正确性。

三、实验结果与分析1. 排序算法实验结果:- 冒泡排序:时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(1)。

算法分析与设计实验报告

算法分析与设计实验报告

算法分析与设计实验报告算法分析与设计实验报告一、引言算法是计算机科学的核心,它们是解决问题的有效工具。

算法分析与设计是计算机科学中的重要课题,通过对算法的分析与设计,我们可以优化计算机程序的效率,提高计算机系统的性能。

本实验报告旨在介绍算法分析与设计的基本概念和方法,并通过实验验证这些方法的有效性。

二、算法分析算法分析是评估算法性能的过程。

在实际应用中,我们常常需要比较不同算法的效率和资源消耗,以选择最适合的算法。

常用的算法分析方法包括时间复杂度和空间复杂度。

1. 时间复杂度时间复杂度衡量了算法执行所需的时间。

通常用大O表示法表示时间复杂度,表示算法的最坏情况下的运行时间。

常见的时间复杂度有O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)和O(n^2)等。

其中,O(1)表示常数时间复杂度,O(log n)表示对数时间复杂度,O(n)表示线性时间复杂度,O(n log n)表示线性对数时间复杂度,O(n^2)表示平方时间复杂度。

2. 空间复杂度空间复杂度衡量了算法执行所需的存储空间。

通常用大O表示法表示空间复杂度,表示算法所需的额外存储空间。

常见的空间复杂度有O(1)、O(n)和O(n^2)等。

其中,O(1)表示常数空间复杂度,O(n)表示线性空间复杂度,O(n^2)表示平方空间复杂度。

三、算法设计算法设计是构思和实现算法的过程。

好的算法设计能够提高算法的效率和可靠性。

常用的算法设计方法包括贪心算法、动态规划、分治法和回溯法等。

1. 贪心算法贪心算法是一种简单而高效的算法设计方法。

它通过每一步选择局部最优解,最终得到全局最优解。

贪心算法的时间复杂度通常较低,但不能保证得到最优解。

2. 动态规划动态规划是一种将问题分解为子问题并以自底向上的方式求解的算法设计方法。

它通过保存子问题的解,避免重复计算,提高算法的效率。

动态规划适用于具有重叠子问题和最优子结构的问题。

3. 分治法分治法是一种将问题分解为更小规模的子问题并以递归的方式求解的算法设计方法。

算法设计与分析实验报告

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算法设计与分析实验报告算法设计与分析实验报告引言:算法设计与分析是计算机科学中的重要课程,它旨在培养学生解决实际问题的能力。

本次实验旨在通过设计和分析不同类型的算法,加深对算法的理解,并探索其在实际应用中的效果。

一、实验背景算法是解决问题的步骤和方法的描述,是计算机程序的核心。

在本次实验中,我们将重点研究几种经典的算法,包括贪心算法、动态规划算法和分治算法。

通过对这些算法的设计和分析,我们可以更好地理解它们的原理和应用场景。

二、贪心算法贪心算法是一种基于局部最优选择的算法,它每一步都选择当前状态下的最优解,最终得到全局最优解。

在实验中,我们以背包问题为例,通过贪心算法求解背包能够装下的最大价值物品。

我们首先将物品按照单位重量的价值从大到小排序,然后依次将能够装入背包的物品放入,直到背包无法再装下物品为止。

三、动态规划算法动态规划算法是一种通过将问题分解为子问题,并记录子问题的解来求解整体问题的算法。

在实验中,我们以斐波那契数列为例,通过动态规划算法计算斐波那契数列的第n项。

我们定义一个数组来保存已经计算过的斐波那契数列的值,然后通过递推公式将前两项的值相加得到后一项的值,最终得到第n项的值。

四、分治算法分治算法是一种将问题分解为更小的子问题,并通过递归求解子问题的算法。

在实验中,我们以归并排序为例,通过分治算法对一个无序数组进行排序。

我们首先将数组分成两个子数组,然后对子数组进行递归排序,最后将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。

五、实验结果与分析通过对以上三种算法的设计和分析,我们得到了以下实验结果。

在贪心算法中,我们发现该算法能够在有限的时间内得到一个近似最优解,但并不能保证一定得到全局最优解。

在动态规划算法中,我们发现该算法能够通过记忆化搜索的方式得到准确的结果,但在问题规模较大时,其时间复杂度较高。

在分治算法中,我们发现该算法能够将问题分解为更小的子问题,并通过递归求解子问题,最终得到整体问题的解。

西北工业大学算法设计实验三

西北工业大学算法设计实验三

实验三:遗传算法VS回溯法一、问题分析回溯法可以处理货郎担问题,遗传算法也可以处理货郎担问题,回溯法和遗传算法哪个算法处理货郎担问题效率更高呢?在相同计算时间内,哪个算法得到的解更好呢?实现遗传算法,通过随机产生10个不同规模的算例(城市数量分别为10,20,40,80,100,120,160,180,200,500,或者其它规模),比较上次实验实现的回溯法和遗传算法。

二、算法基本思想1、回溯法从初始状态出发,搜索其所能到达的所有“状态”,当一条路走到尽头,再后退一步或若干步,从另外一种状态出发,继续搜索,直到所有的路径都搜索过。

这种不断前进、不断回溯寻找解的方法叫回溯法。

回溯法通常将问题解空间组织成“树”结构,采用系统的方法搜索解空间树,从而得到问题解。

搜索策略:深度优先为主,也可以采用广度优先、函数优先、广度深度结合等。

避免无效搜索策略:约束函数:在扩展结点处剪去不满足约束条件的子树界限函数:在扩展结点处剪去得不到最优解的子树2、遗传算法首先针对遗传算法要有种群,个体,适应度函数,选择,交叉,变异。

对于种群是由若干个个体组成,其中个体的编码可以用走过的每一个城市的路径表示。

适应度函数用一个路径的代价的倒数表示。

使用轮盘赌的方式进行选择下一代个体。

其中轮盘赌的方式可以转换为每一个个体的适应度与种群的适应度的比例进行比较。

先随机选择两个个体,根据交叉的概率进行单点交叉,将较优的交叉结果保留下来。

接着在种群中选择一个个体,根据变异概率来判断是否变异,将该个体保留,根据生成的子代的个数重复上述的运算。

根据指定的代数,重复上述的运算。

三、算法设计1、回溯法TSP问题的目的是得到一条路径,即一个解向量(X1,X2...Xn),为排列树问题。

对所有城市进行编号后,按大小顺序存储于数组path中,构造一个交换函数swap();对数组path进行遍历,判断当前城市与目标城市是否连通,若连通,通过swap函数对当前节点和目标城市进行交换,即树的节点拓展。

算法设计与分析实验报告

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实验一找最大和最小元素与归并分类算法实现(用分治法)一、实验目的1.掌握能用分治法求解的问题应满足的条件;2.加深对分治法算法设计方法的理解与应用;3.锻炼学生对程序跟踪调试能力;4.通过本次实验的练习培养学生应用所学知识解决实际问题的能力。

二、实验内容1、找最大和最小元素输入n 个数,找出最大和最小数的问题。

2、归并分类将一个含有n个元素的集合,按非降的次序分类(排序)。

三、实验要求(1)用分治法求解问题(2)上机实现所设计的算法;四、实验过程设计(算法设计过程)1、找最大和最小元素采用分治法,将数组不断划分,进行递归。

递归结束的条件为划分到最后若为一个元素则max和min都是这个元素,若为两个取大值赋给max,小值给min。

否则就继续进行划分,找到两个子问题的最大和最小值后,比较这两个最大值和最小值找到解。

2、归并分类使用分治的策略来将一个待排序的数组分成两个子数组,然后递归地对子数组进行排序,最后将排序好的子数组合并成一个有序的数组。

在合并过程中,比较两个子数组的首个元素,将较小的元素放入辅助数组,并指针向后移动,直到将所有元素都合并到辅助数组中。

五、源代码1、找最大和最小元素#include<iostream>using namespace std;void MAXMIN(int num[], int left, int right, int& fmax, int& fmin); int main() {int n;int left=0, right;int fmax, fmin;int num[100];cout<<"请输入数字个数:";cin >> n;right = n-1;cout << "输入数字:";for (int i = 0; i < n; i++) {cin >> num[i];}MAXMIN(num, left, right, fmax, fmin);cout << "最大值为:";cout << fmax << endl;cout << "最小值为:";cout << fmin << endl;return 0;}void MAXMIN(int num[], int left, int right, int& fmax, int& fmin) { int mid;int lmax, lmin;int rmax, rmin;if (left == right) {fmax = num[left];fmin = num[left];}else if (right - left == 1) {if (num[right] > num[left]) {fmax = num[right];fmin = num[left];}else {fmax = num[left];fmin = num[right];}}else {mid = left + (right - left) / 2;MAXMIN(num, left, mid, lmax, lmin);MAXMIN(num, mid+1, right, rmax, rmin);fmax = max(lmax, rmax);fmin = min(lmin, rmin);}}2、归并分类#include<iostream>using namespace std;int num[100];int n;void merge(int left, int mid, int right) { int a[100];int i, j,k,m;i = left;j = mid+1;k = left;while (i <= mid && j <= right) {if (num[i] < num[j]) {a[k] = num[i++];}else {a[k] = num[j++];}k++;}if (i <= mid) {for (m = i; m <= mid; m++) {a[k++] = num[i++];}}else {for (m = j; m <= right; m++) {a[k++] = num[j++];}}for (i = left; i <= right; i++) { num[i] = a[i];}}void mergesort(int left, int right) { int mid;if (left < right) {mid = left + (right - left) / 2;mergesort(left, mid);mergesort(mid + 1, right);merge(left, mid, right);}}int main() {int left=0,right;int i;cout << "请输入数字个数:";cin >> n;right = n - 1;cout << "输入数字:";for (i = 0; i < n; i++) {cin >> num[i];}mergesort(left,right);for (i = 0; i < n; i++) {cout<< num[i];}return 0;}六、运行结果和算法复杂度分析1、找最大和最小元素图1-1 找最大和最小元素结果算法复杂度为O(logn)2、归并分类图1-2 归并分类结果算法复杂度为O(nlogn)实验二背包问题和最小生成树算法实现(用贪心法)一、实验目的1.掌握能用贪心法求解的问题应满足的条件;2.加深对贪心法算法设计方法的理解与应用;3.锻炼学生对程序跟踪调试能力;4.通过本次实验的练习培养学生应用所学知识解决实际问题的能力。

常见算法设计实验报告(3篇)

常见算法设计实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的通过本次实验,掌握常见算法的设计原理、实现方法以及性能分析。

通过实际编程,加深对算法的理解,提高编程能力,并学会运用算法解决实际问题。

二、实验内容本次实验选择了以下常见算法进行设计和实现:1. 排序算法:冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序。

2. 查找算法:顺序查找、二分查找。

3. 图算法:深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最小生成树(Prim算法、Kruskal算法)。

4. 动态规划算法:0-1背包问题。

三、实验原理1. 排序算法:排序算法的主要目的是将一组数据按照一定的顺序排列。

常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序等。

2. 查找算法:查找算法用于在数据集中查找特定的元素。

常见的查找算法包括顺序查找和二分查找。

3. 图算法:图算法用于处理图结构的数据。

常见的图算法包括深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最小生成树(Prim算法、Kruskal算法)等。

4. 动态规划算法:动态规划算法是一种将复杂问题分解为子问题,通过求解子问题来求解原问题的算法。

常见的动态规划算法包括0-1背包问题。

四、实验过程1. 排序算法(1)冒泡排序:通过比较相邻元素,如果顺序错误则交换,重复此过程,直到没有需要交换的元素。

(2)选择排序:每次从剩余元素中选取最小(或最大)的元素,放到已排序序列的末尾。

(3)插入排序:将未排序的数据插入到已排序序列中适当的位置。

(4)快速排序:选择一个枢纽元素,将序列分为两部分,使左侧不大于枢纽,右侧不小于枢纽,然后递归地对两部分进行快速排序。

(5)归并排序:将序列分为两半,分别对两半进行归并排序,然后将排序好的两半合并。

(6)堆排序:将序列构建成最大堆,然后重复取出堆顶元素,并调整剩余元素,使剩余元素仍满足最大堆的性质。

2. 查找算法(1)顺序查找:从序列的第一个元素开始,依次比较,直到找到目标元素或遍历完整个序列。

算法设计与分析实验报告

算法设计与分析实验报告

算法设计与分析实验报告教师:学号:姓名:实验一:串匹配问题实验目的:(1) 深刻理解并掌握蛮力法的设计思想;(2) 提高应用蛮力法设计算法的技能;(3) 理解这样一个观点: 用蛮力法设计的算法, 一般来说, 经过适度的努力后, 都可以对算法的第一个版本进行一定程度的改良, 改进其时间性能。

三、实验要求:( 1) 实现BF 算法;(2 ) 实现BF 算法的改进算法: KMP 算法和BM 算法;(3 ) 对上述3 个算法进行时间复杂性分析, 并设计实验程序验证分析结果。

#include "stdio.h"#include "conio.h"#include <iostream>//BF算法int BF(char s[],char t[]){ int i; int a; int b; int m,n; m=strlen(s); //主串长度n=strlen(t); //子串长度printf("\n*****BF*****算法\n");for(i=0;i<m;i++){ b=0; a=i; while(s[a]==t[b]&&b!=n){a++; b++; }if(b==n){ printf("查找成功!!\n\n"); return 0;}}printf("找不到%s\n\n",t); return 0; }//前缀函数值,用于KMP算法int GETNEXT(char t[],int b){ int NEXT[10]; NEXT[0]=-1;int j,k; j=0; k=-1; while(j<strlen(t)){if ((k==-1)||(t[j]==t[k])){j++;k++;NEXT[j]=k; }else k=NEXT[k];}b=NEXT[b];return b;}//KMP算法int KMP(char s[],char t[]){int a=0; int b=0;int m,n; m=strlen(s); //主串长度n=strlen(t); //子串长度printf("\n*****KMP算法*****\n");while(a<=m-n){while(s[a]==t[b]&&b!=n){a++;b++; }if(b==n){printf("查找成功!!\n\n");return 0;}b=GETNEXT(t,b);a=a-b;if(b==-1) b++;}printf("找不到%s\n\n",t);return 0; } //滑动距离函数,用于BM算法int DIST(char t[],char c){ int i=0,x=1;int n; n=strlen(t);while(x&&i!=n-1){if(t[i]==c)x=0;else i++;}if(i!=n-1)n=n-1-i;return n; } //BM算法结果分析与体会:glibc里的strstr函数用的是brute-force(naive)算法,它与其它算法的区别是strstr不对pattern(needle)进行预处理,所以用起来很方便。

算法分析实验三报告

算法分析实验三报告

《算法设计与分析》实验报告目录一、实验内容描述和功能分析.二、算法过程设计.三、程序调试及结果(附截图).四、源代码(附源代码).一、实验内容描述和功能分析.1.矩阵连乘问题内容描述:给定n个矩阵{A1,A2,…,An},其中Ai与Ai+1是可乘的,i=1,2 ,…,n-1。

如何确定计算矩阵连乘积的计算次序,使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。

功能分析:输入包含多组测试数据。

第一行为一个整数C,表示有C 组测试数据,接下来有2*C行数据,每组测试数据占2行,每组测试数据第一行是1个整数n,表示有n个矩阵连乘,接下来一行有n+1个数,表示是n个矩阵的行及第n个矩阵的列,它们之间用空格隔开。

输出应该有C行,即每组测试数据的输出占一行,它是计算出的矩阵最少连乘积次数。

例如:输入:1输出:7500310 100 5 502.Pebble Merging内容描述:在一个圆形操场的四周摆放着n 堆石子。

现要将石子有次序地合并成一堆。

规定每次只能选相邻的2 堆石子合并成新的一堆,并将新的一堆石子数记为该次合并的得分。

试设计一个算法,计算出将n堆石子合并成一堆的最小得分和最大得分。

编程任务:对于给定n堆石子,编程计算合并成一堆的最小得分和最大得分。

功能分析:输入由多组测试数据组成。

每组测试数据输入的第1 行是正整数n,1≤n≤100,表示有n堆石子。

第二行有n个数,分别表示每堆石子的个数。

对应每组输入,输出的第1 行中的数是最小得分;第2 行中的数是最大得分。

例如:输入:4 输出:434 45 9 54二、算法过程设计.1.矩阵连乘问题矩阵连乘问题是通过设置数组,利用数组的横竖坐标来进行矩阵对应行与列的计算。

2.Pebble Merging这个问题也是跟数组相关,通过寻找数组中的最大和最小值来进行计算。

三、程序调试及结果(附截图).1.矩阵连乘问题2.Pebble Merging四、源代码(附源代码).1.矩阵连乘问题#include <stdio.h>int main(){ int a[ 50 ] , b[ 50 ][ 50 ] , c[ 50 ][50 ] , z , n;int i , r , j , k , t;scanf("%d",&z);while (z --){ scanf("%d",&n);for (i = 0 ; i <= n ; ++ i) scanf("%d",& a[ i ]);for (i = 1 ; i <= n ; ++ i) b[ i ][ i ] = 0;for (r = 2 ; r <= n ; ++ r)for (i = 1 ; i <= n - r + 1 ; ++ i){ j = i + r - 1;b[ i ][ j ] = b[i + 1][ j ] + a[i - 1] * a[ i ] * a[ j ];c[ i ][ j ] = i;for (k = i + 1 ; k < j ; ++ k){ t = b[ i ][ k ] + b[k + 1][ j ] + a[i - 1] * a[ k ] * a[ j ];if (t < b[ i ][ j ])b[ i ][ j ] = t , c[ i ][ j ] = k;}}printf ("%d\n" , b[ 1 ][ n ]);}return 0;}2.Pebble Merging#include <stdio.h>int main(){ int dpmin[ 200 ][ 200 ] , min[ 200 ][ 200 ] , mins;int dpmax[ 200 ][ 200 ] , max[ 200 ][ 200 ] , maxs;int a[ 200 ] , i , n , j , k , temp , l;while (scanf ("%d" , & n) != EOF){ for (i = 1 ; i <= n ; ++ i) scanf ("%d" , & a[ i ]);for (i = 1 ; i < n ; ++ i) a[i + n] = a[ i ];for (i = 1 ; i < 2 * n ; ++ i){ min[ i ][ i ] = max[ i ][ i ] = 0;dpmax[ i ][ i ] = dpmin[ i ][ i ] = a[ i ];dpmax[ i ][i + 1] = dpmin[ i ][i + 1] = a[ i ] + a[i + 1];min[ i ][i + 1] = max[ i ][i + 1] = a[ i ] + a[i + 1];}for (i = 1 ; i < n - 1; ++ i)for (l = 1 , j = 2 + i ; j < 2 * n ; ++ j , ++ l){ for (k = l + 1 ; k <= j ; ++ k){ if (k == l + 1){ dpmin[ l ][ j ] = dpmin[ l ][k - 1] + dpmin[ k ][ j ] + min[ l ][k - 1] + min[ k ][ j ];if ( l == k - 1 && k != j)min[ l ][ j ] = a[ l ] + min[ k ][ j ];elseif (l != k - 1 && k == j)min[ l ][ j ] = min[ l ][k - 1] + a[ k ];elsemin[ l ][ j ] = min[ l ][k - 1] + min[ k ][ j ]; dpmax[ l ][ j ] = dpmax[ l ][k - 1] + dpmax[ k ][ j ] + max[ l ][k - 1] + max[ k ][ j ];if ( l == k - 1 && k != j)max[ l ][ j ] = a[ l ] + max[ k ][ j ];elseif (l != k - 1 && k == j)max[ l ][ j ] = max[ l ][k - 1] + a[ k ];elsemax[ l ][ j ] = max[ l ][k - 1] + max[ k ][ j ];continue ;}temp = dpmin[ l ][k - 1] + dpmin[ k ][ j ] + min[ l ][k - 1] + min[ k ][ j ];if (temp < dpmin[ l ][ j ]){ dpmin[ l ][ j ] = temp;if ( l == k - 1 && k != j)min[ l ][ j ] = a[ l ] + min[ k ][ j ];elseif (l != k - 1 && k == j)min[ l ][ j ] = min[ l ][k - 1] + a[ k ];elsemin[ l ][ j ] = min[ l ][k - 1] + min[ k ][ j ];}temp = dpmax[ l ][k - 1] + dpmax[ k ][ j ] + max[ l ][k - 1] + max[ k ][ j ];if (temp > dpmax[ l ][ j ]){ dpmax[ l ][ j ] = temp;if ( l == k - 1 && k != j)max[ l ][ j ] = a[ l ] + max[ k ][ j ];elseif (l != k - 1 && k == j)max[ l ][ j ] = max[ l ][k - 1] + a[ k ];elsemax[ l ][ j ] = max[ l ][k - 1] + max[ k ][ j ];} } }mins = dpmin[ 1 ][ n ]; maxs = dpmax[ 1 ][ n ];for (i = 2 ; i <= n ; ++ i){ if (mins > dpmin[ i ][i + n - 1])mins = dpmin[ i ][i + n - 1];if (maxs < dpmax[ i ][i + n - 1])maxs = dpmax[ i ][i + n - 1];}printf ("%d\n%d\n" , mins , maxs);}return 23;}。

算法分析与设计课程实验报告

算法分析与设计课程实验报告

算法分析与设计课程实验报告班级: 131213学号: 13121XXX姓名: XXX指导老师:邓凡目录算法分析与设计课程实验报告 (1)实验一排序 (1)1. 课本练习2.3-7 (1)2. 实现优先队列 (2)3.快速排序 (2)4. 第k大元素 (3)实验二动态规划 (4)1. 矩阵链乘 (4)2. 最长公共子序列 (5)3. 最长公共子串 (7)4. 最大和 (9)5. 最短路径 (10)实验三贪心策略 (11)1. 背包问题 (11)2. 任务调度 (14)3. 单源点最短路径 (15)4. 任意两点间最短路径 (16)实验四回溯法 (18)1. 0-1背包问题 (18)2. 8-Queen问题 (21)实验一排序1.课本练习2.3-7(1)问题描述描述一个运行时间为 (nlgn)的算法,给定n个整数的集合S和另一个整数x,该算法能确定S中是否存在两个其和刚好是x的元素。

(2)问题分析该问题首先要进行排序,然后用二分查找法判断S中是否存在两个其和刚好是x的元素,因为时间复杂度为(nlgn),所以可以采用归并排序。

(3)算法分析归并排序的思想是将n个元素分成各含n/2个元素的子序列,然后对两个子序列递归地进行排序,最后合并两个已排序的子序列得到排序结果。

二分查找的思想是对于集合中的每一个数字,用二分法找到x-S[i]的位置,若存在且不为其本身,则输出S中存在有两个和等于x的元素;否则,不存在。

(4)实验结果2.实现优先队列(1)问题描述实现优先队列,维护一组元素构成的集合S。

(2)问题分析优先队列是基于堆排序的。

首先将集合S中的元素进行堆排序。

当进行操作时,要不断维护集合S的有序性,即要不断地调整堆。

(3)算法分析本程序中主要的函数有INSERT():需要调用INCREASE_KEY()来维护堆,其时间复杂度为O(lgn),函数MAXIMUM()仅需要返回S[1],时间复杂度为 (1),函数EXTRACT_MAX()需要调用堆排序中的MAX_HEAPIFY,时间复杂度为O(lgn),函数INCREASE_KEY()更新结点到根结点的路径长度为O(lgn),时间复杂度为O(lgn)。

《算法设计与分析》实验大纲

《算法设计与分析》实验大纲

《算法设计与分析》实验教学大纲实验学时:32 实验个数:7 实验学分:1课程性质:适用专业:计算机科学与技术、软件工程教材及参考书:1.《计算机算法设计与分析》,王晓东,北京:电子工业出版社,2005年2.《算法与数据结构》,傅清祥等著,北京:电子工业出版社,20033.《计算机算法导引—设计与分析》,卢开澄著,北京:清华大学出版社,2001 大纲执笔人:刘芳大纲审定人:郭涛一、实验课的性质与任务算法的设计与分析是计算机科学的核心问题之一,也是计算机科学与技术专业本科及研究生的一门重要的专业基础课,其内容是研究计算机领域及其有关领域中的一些非数值计算的常用算法。

课程将覆盖计算机软件实现中常用的、有代表性的算法,并具有一定的深度和广度,通过实验,使学生理解并掌握算法设计的基本技术,让学生具有针对所给的问题设计和实现高效算法的基本能力。

二、实验课程目的与要求计算机科学的一个核心问题是算法理论,本课程介绍非数值算法设计的策略与技术,同时介绍算法的复杂性的概念通过对一些代表性算法的使用达到了解掌握与运用的目的。

通过完成课程实验,使学生达到如下要求:1.熟悉各种基本常用算法的基本思想、适用范围,初步掌握算法分析的基本技巧以及如何根据实际问题设计一个有效的算法。

2.能对给定问题分析出恰当的数学模型,并设计出解决方案,将算法用高级语言(C,VC++等)编程实现。

三、实验内容安排:实验一算法设计基础(验证型、设计型实验4学时)1.实验目的(1)巩固程序设计语言基础知识,熟悉文件操作等。

(2)对给定问题,能设计算法并编程实现问题的求解,并分析算法的时间复杂性。

2.实验要求(1)认真填写实验报告,附加源代码(主要代码)和运行记录;(2)对设计好的算法,测试运行实验数据,检查输出是否正确。

并对算法的时间和空间复杂度进行分析。

3.实验内容:(1)统计数字问题(P8)#include "stdafx.h"#include <iostream>#include <conio.h>#include <string>using namespace std;void read_information(string &Data){//从文件中读出停车场信息,并且存放在数组中cout<<"正在读取数据......"<<endl;FILE *fp;char ch;if((fp=fopen("data.txt","rt+"))==NULL){printf("\nCannot open file strike any key exit!");getch();exit(1);}ch=fgetc(fp);while(ch!=EOF){Data = Data + ch;ch=fgetc(fp);}fclose(fp);cout<<"读取完成......"<<endl;}void save_information(string data){//把数组中的停车场信息存放回文件中cout<<"正在写入文件......"<<endl;FILE *fp;//定义文件流指针,用于打开写操作的文件char ch[2]="\0";//定义一个字符串数组,用于存储读取的字符int i=0;fp = fopen("answer.txt","w");//写方式打开文件a.txtwhile(i < data.length())//逐行读取fp1所指向文件中的内容到text中{ch[0] = data[i++];fputs(ch,fp);//将内容写到fp2所指向文件中}fclose(fp);//关闭文件b.txtcout<<"写入完成......"<<endl;}int main(int argc, char* argv[]){int Page;int Num[10] = {0,0,0,0,0,0,0,0,0,0};string Data;int jishu = 0;read_information(Data);Page = atoi(Data.c_str());cout<<"计算中.\n"<<jishu<<"%"<<endl;;for(int i=1; i<=Page; i++){char sz[10];itoa(i, sz, 10);for(int j=0; sz[j]!='\0'; j++){Num[sz[j]-48]++;}if((int)i/Page*100>jishu){jishu = i/Page*100;cout<<jishu<<"%"<<endl;}}cout<<endl;string answer = "";for (i=0; i<10; i++){char tmp[10];char sz[2];itoa(Num[i], tmp, 10);itoa(i, sz, 10);answer = answer + sz[0];answer = answer + ":";for(int j=0; j<10 && tmp[j]!='\0'; j++){answer = answer + tmp[j];}answer = answer + '\n';}save_information(answer);system("pause");return 0;}字典序问题(P8)(2)最多约数问题(P9)#include "stdafx.h"#include <iostream>#include <string>using namespace std;int yueshuNum(int x){int num = 0;for(int i=1; i<=x; i++){if(x%i == 0){num++;}}return num;}void read_information(string &Data){//从文件中读出停车场信息,并且存放在数组中cout<<"正在读取数据......"<<endl;FILE *fp;char ch;if((fp=fopen("data.txt","rt+"))==NULL){printf("\nCannot open file strike any key exit!");exit(1);}ch=fgetc(fp);while(ch!=EOF){Data = Data + ch;ch=fgetc(fp);}fclose(fp);cout<<"读取完成......"<<endl;}void save_information(string data){//把数组中的停车场信息存放回文件中cout<<"正在写入文件......"<<endl;FILE *fp;//定义文件流指针,用于打开写操作的文件char ch[2]="\0";//定义一个字符串数组,用于存储读取的字符int i=0;fp = fopen("answer.txt","w");//写方式打开文件a.txtwhile(i < data.length())//逐行读取fp1所指向文件中的内容到text中{ch[0] = data[i++];fputs(ch,fp);//将内容写到fp2所指向文件中}fclose(fp);//关闭文件b.txtcout<<"写入完成......"<<endl;}int main(int argc, char* argv[]){int start, end;int Num=0, flag = 1;string data;read_information(data);char tmpstart[10];char tmpend[10];for(int j=0; data[j]!='\0';j++){if(data[j] == ' '){flag = j + 1;}else if(flag == 1){tmpstart[j] = data[j];}else{tmpend[j-flag] = data[j];}}start = atoi(tmpstart);end = atoi(tmpend);for(int i=start; i<=end; i++){int num = yueshuNum(i);if(num > Num){Num = num;}}char answerchar[10];string answer = "";itoa(Num, answerchar, 10);for(i=0; i<10 && answerchar[i]!='\0'; i++){answer = answer + answerchar[i];}save_information(answer);return 0;}(3)最大间隙问题(P10)(4)设计算法求解fibonacci数列的第110项的值,并统计和分析算法的时间性能。

算法实验3-最大子段和问题实验报告

算法实验3-最大子段和问题实验报告

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告( 2011 — 2012 学年 第 1 学期 )课程名称:算法设计与分析 开课实验室:信自楼机房444 2012 年12月 14日一、上机目的及内容1.上机内容给定有n 个整数(可能有负整数)组成的序列(a 1,a 2,…,a n ),求改序列形如∑=jk ka1的子段和的最大值,当所有整数均为负整数时,其最大子段和为0。

2.上机目的(1)复习数据结构课程的相关知识,实现课程间的平滑过渡; (2)掌握并应用算法的数学分析和后验分析方法;(3)理解这样一个观点:不同的算法能够解决相同的问题,这些算法的解题思路不同,复杂程度不同,解题效率也不同。

二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图)(1)分别用蛮力法、分治法和动态规划法设计最大子段和问题的算法; 蛮力法设计原理:利用3个for 的嵌套(实现从第1个数开始计算子段长度为1,2,3…n 的子段和,同理计算出第2个数开始的长度为1,2,3…n-1的子段和,依次类推到第n 个数开始计算的长为1的子段和)和一个if (用来比较大小),将其所有子段的和计算出来并将最大子段和赋值给summax1。

用了3个for 嵌套所以时间复杂性为○(n 3);分治法设计原理:1)、划分:按照平衡子问题的原则,将序列(1a ,2a ,…,na )划分成长度相同的两个字序列(1a ,…,⎣⎦2/n a )和(⎣⎦12/+n a ,…,na )。

2)、求解子问题:对于划分阶段的情况分别的两段可用递归求解,如果最大子段和在两端之间需要分别计算s1=⎣⎦⎣⎦)2/1(max2/n i an ik k≤≤∑=,s2=⎣⎦⎣⎦)2/(max12/n j n ajn k k≤≤∑+=,则s1+s2为最大子段和。

若然只在左边或右边,那就好办了,前者视s1为summax2,后者视s2 o summax2。

3)、合并:比较在划分阶段的3种情况下的最大子段和,取三者之中的较大者为原问题的解。

03 《算法设计与分析》实验报告

03 《算法设计与分析》实验报告

福建师范大学协和学院本科实验报告课程名称:《算法设计与分析》学院(系):专业:班级:学号:学生姓名:学号:学生姓名:学号:学生姓名:实验项目标题前加*号的实验题目为设计实验《算法设计与分析》实验报告填写要求一、本课程共需完成七次实验,由十五个实验项目组成。

每一次实验需在备选项目中选择一个项目完成并提交一份实验报告,批改后下发的实验报告请保存起来,期末上交。

二、实验报告书写要求:1.实验目的和要求:明确实验的内容和具体任务;2.列出源程序,备注说明程序的基本结构,包括程序中各部分的功能。

3.说明程序中各部分所用的算法或原理,计算出算法时间和空间复杂性,并给出计算过程。

4.实验结果与分析:给出不少于3组数据测试算法,并将每组测试数据的运行结果列出,并对调试源程序的结果进行分析,杜绝只罗列不分析;5.讨论、建议、质疑:针对实验中碰到的问题进行组内以及组外讨论,遇到不能解决的问题时向指导老师请教,并将问题的提出以及解决的过程写入实验报告,以作为以后学习的参考。

问题要具体描述,避免抽象地罗列、笼统地讨论;6.全部文字叙述内容要求简明扼要,思路清楚;7.实验日期、同组员姓名写清楚。

三、要求实验报告字迹工整、文字简练、数据齐全、计算正确,分析充分、具体、定量。

对于抄袭实验报告和编篡原始数据的行为,一经发现,以零分处理,并根据相关条例给予处分。

福建师范大学协和学院实验报告实验日期:年月日星期组员姓名:成绩:实验一递归与分治算法实验(一)项目一快速排序(验证实验)一、重要的程序说明(说明程序的基本结构以及程序中各部分的功能,以伪代码和图的形式说明)二、算法复杂性分析与计算(说明程序中各部分所用的算法或原理,计算出算法时间和空间复杂性,并写出计算过程)三、程序运行测试结果分析:四、程序调试过程中遇到的错误,如何讨论、有何建议与质疑五、思考题试想想,这样的排序算法有什么优势?能对所有的数据测试用例都使用这种算法吗?福建师范大学协和学院实验报告实验日期:年月日星期组员姓名:成绩:实验一递归与分治算法实验(一)项目二合并排序(验证实验)一、重要的程序说明(说明程序的基本结构以及部分的功能,以伪代码和图的形式说明)二、算法复杂性分析与计算(说明程序中各部分所用的算法或原理,计算出算法时间和空间复杂性,并写出计算过程)三、程序运行测试结果分析:四、程序调试过程中遇到的错误,如何讨论、有何建议与质疑五、思考题为什么合并排序是思想是基于比较类排序里面最快的,它成功的地方在哪儿?福建师范大学协和学院实验报告实验日期:年月日星期组员姓名:成绩:实验一递归与分治算法实验(一)项目三寻找主元素(设计实验)一、重要的程序说明(说明程序的基本结构以及各部分的功能,以伪代码和图的形式说明)二、算法复杂性分析与计算(说明程序中各部分所用的算法或原理,计算出算法时间和空间复杂性,并写出计算过程)三、程序运行测试结果分析:四、程序调试过程中遇到的错误,如何讨论、有何建议与质疑福建师范大学协和学院实验报告实验日期:年月日星期组员姓名:成绩:实验二递归与分治算法实验(二)项目四递归求排列(验证实验)一、重要的程序说明(说明程序的基本结构以及程序中各部分的功能,以伪代码和图的形式说明)二、算法复杂性分析与计算(说明程序中各部分所用的算法或原理,计算出算法时间和空间复杂性,并写出计算过程)四、程序调试过程中遇到的错误,如何讨论、有何建议与质疑五、思考题试想想,递归思想有什么样的优缺点,在调试过程中,随着数据量的增大,调试过程与结果有没有变化?为什么?实验日期:年月日星期组员姓名:成绩:实验二递归与分治算法实验(二)项目五分治求K大元素(设计实验)一、重要的程序说明(说明程序的基本结构以及部分的功能,以伪代码和图的形式说明)二、算法复杂性分析与计算(说明程序中各部分所用的算法或原理,计算出算法时间和空间复杂性,并写出计算过程)四、程序调试过程中遇到的错误,如何讨论、有何建议与质疑五、思考题这种求K大元素与前面学过的合并排序有无关联?仔细想一想他们的本质。

算法设计与分析实验报告

算法设计与分析实验报告

算法设计与分析实验报告《算法设计与分析》实验报告实验⼀递归与分治策略应⽤基础学号:**************姓名:*************班级:*************⽇期:2014-2015学年第1学期第九周⼀、实验⽬的1、理解递归的概念和分治法的基本思想2、了解适⽤递归与分治策略的问题类型,并能设计相应的分治策略算法3、掌握递归与分治算法时间空间复杂度分析,以及问题复杂性分析⽅法⼆、实验内容任务:以下题⽬要求应⽤递归与分治策略设计解决⽅案,本次实验成绩按百分制计,完成各⼩题的得分如下,每⼩题要求算法描述准确且程序运⾏正确。

1、求n个元素的全排。

(30分)2、解决⼀个2k*2k的特殊棋牌上的L型⾻牌覆盖问题。

(30分)3、设有n=2k个运动员要进⾏⽹球循环赛。

设计⼀个满⾜要求的⽐赛⽇程表。

(40分)提交结果:算法设计分析思路、源代码及其分析说明和测试运⾏报告。

三、设计分析四、算法描述及程序五、测试与分析六、实验总结与体会#include "iostream"using namespace std;#define N 100void Perm(int* list, int k, int m){if (k == m){for (int i=0; icout << list[i] << " ";cout << endl;return;}else{for (int i=m; i{swap(list[m], list[i]);Perm(list, k, m+1);swap(list[m], list[i]);}}}void swap(int a,int b){int temp;temp=a;a=b;b=temp;}int main(){int i,n;int a[N];cout<<"请输⼊排列数据总个数:"; cin>>n;cout<<"请输⼊数据:";{cin>>a[i];}cout<<"该数据的全排列:"<Perm(a,n,0);return 0;}《算法设计与分析》实验报告实验⼆递归与分治策略应⽤提⾼学号:**************姓名:*************班级:*************⽇期:2014-2015学年第1学期⼀、实验⽬的1、深⼊理解递归的概念和分治法的基本思想2、正确使⽤递归与分治策略设计相应的问题的算法3、掌握递归与分治算法时间空间复杂度分析,以及问题复杂性分析⽅法⼆、实验内容任务:从以下题⽬中任选⼀题完成,要求应⽤递归与分治策略设计解决⽅案。

算法设计与分析实验指导

算法设计与分析实验指导

递归与分治二分查找合并排序快速排序回溯0-1背包问题装载问题堡垒问题(ZOJ1002)*翻硬币问题8皇后问题素数环问题迷宫问题*农场灌溉问题(ZOJ2412)*求图像的周长(ZOJ1047)*骨牌矩阵*字母转换(ZOJ1003)*踩气球(ZOJ1004)搜索Floodfill电子老鼠闯迷宫跳马独轮车皇宫小偷分酒问题*找倍数*8数码难题动态规划最长公共子序列计算矩阵连乘积凸多边形的最优三角剖分电路布线问题防卫导弹石子合并最小代价子母树旅游预算皇宫看守游戏室问题*基因问题*田忌赛马贪心与随机算法活动安排问题搬桌子问题*照亮的山景*用随即算法求解8皇后问题素数测试实验一:递归与分治实验目的理解递归算法的思想和递归程序的执行过程,并能熟练编写递归程序。

掌握分治算法的思想,对给定的问题能设计出分治算法予以解决。

实验预习内容编程实现讲过的例题:二分搜索、合并排序、快速排序。

对本实验中的问题,设计出算法并编程实现。

试验内容和步骤1.二分查找在对线性表的操作中,经常需要查找某一个元素在线性表中的位置。

此问题的输入是待查元素x和线性表L,输出为x在L中的位置或者x不在L中的信息。

2.合并排序3.快速排序以上算法的一个执行实例如图1所示,其中pivot=L[p]=5:Partition过程的一个执行实例实验总结及思考合并排序的递归程序执行的过程实验二:回溯算法实验目的:熟练掌握回溯算法实验内容:回溯算法的几种形式实验步骤:1.回溯算法的一般模式a)用回溯算法搜索子集树的一般模式void search(int m){if(m>n) //递归结束条件output(); //相应的处理(输出结果)else{a[m]=0; //设置状态:0表示不要该物品search(m+1); //递归搜索:继续确定下一个物品a[m]=1; //设置状态:1表示不要该物品search(m+1); //递归搜索:继续确定下一个物品}}b)用回溯算法搜索子集树的一般模式void search(int m){if(m>n) //递归结束条件output(); //相应的处理(输出结果)elsefor(i=m;i<=n;i++){swap(m,i); //交换a[m]和a[i]if()if(canplace(m)) //如果m处可放置search(m+1); //搜索下一层swpa(m,i); //交换a[m]和a[i](换回来)}}习题1.0-1背包问题在0 / 1背包问题中,需对容量为c 的背包进行装载。

算法设计与分析实验报告

算法设计与分析实验报告

算法设计与分析实验报告1. 引言本实验旨在设计和分析一个算法,解决特定的问题。

通过对算法的设计、实现和性能分析,可以对算法的优劣进行评估和比较。

本报告将按照以下步骤进行展开:1.问题描述2.算法设计3.算法实现4.性能分析5.结果讨论和总结2. 问题描述在本实验中,我们面临的问题是如何在一个给定的无序数组中寻找一个特定元素的位置。

具体而言,给定一个包含n个元素的数组A和一个目标元素target,我们的目标是找到target在数组A中的位置,如果target不存在于数组中,则返回-1。

3. 算法设计为了解决上述问题,我们设计了一个简单的线性搜索算法。

该算法的思想是从数组的第一个元素开始,逐个比较数组中的元素与目标元素的值,直到找到匹配的元素或搜索到最后一个元素。

算法的伪代码如下:function linear_search(A, target):for i from 0 to len(A)-1:if A[i] == target:return ireturn -14. 算法实现我们使用Python编程语言实现了上述线性搜索算法。

以下是算法的实现代码:def linear_search(A, target):for i in range(len(A)):if A[i] == target:return ireturn-15. 性能分析为了评估我们的算法的性能,我们进行了一系列实验。

我们使用不同大小的数组和不同目标元素进行测试,并记录了每次搜索的时间。

实验结果显示,线性搜索算法的时间复杂度为O(n),其中n是数组的大小。

这是因为在最坏的情况下,我们需要遍历整个数组才能找到目标元素。

6. 结果讨论和总结通过对算法的设计、实现和性能分析,我们可以得出以下结论:1.线性搜索算法是一种简单但有效的算法,适用于小规模的数据集。

2.线性搜索算法的时间复杂度为O(n),在处理大规模数据时可能效率较低。

3.在实际应用中,我们可以根据具体的问题和数据特征选择合适的搜索算法,以提高搜索效率。

算法设计与分析实验报告

算法设计与分析实验报告

本科实验报告课程名称:算法设计与分析实验项目:递归与分治算法实验地点:计算机系实验楼110专业班级:物联网1601 学号:2016002105 学生姓名:俞梦真指导教师:郝晓丽2018年05月04 日实验一递归与分治算法1.1 实验目的与要求1.进一步熟悉C/C++语言的集成开发环境;2.通过本实验加深对递归与分治策略的理解和运用。

1.2 实验课时2学时1.3 实验原理分治(Divide-and-Conquer)的思想:一个规模为n的复杂问题的求解,可以划分成若干个规模小于n的子问题,再将子问题的解合并成原问题的解。

需要注意的是,分治法使用递归的思想。

划分后的每一个子问题与原问题的性质相同,可用相同的求解方法。

最后,当子问题规模足够小时,可以直接求解,然后逆求原问题的解。

1.4 实验题目1.上机题目:格雷码构造问题Gray码是一个长度为2n的序列。

序列无相同元素,每个元素都是长度为n的串,相邻元素恰好只有一位不同。

试设计一个算法对任意n构造相应的Gray码(分治、减治、变治皆可)。

对于给定的正整数n,格雷码为满足如下条件的一个编码序列。

(1)序列由2n个编码组成,每个编码都是长度为n的二进制位串。

(2)序列中无相同的编码。

(3)序列中位置相邻的两个编码恰有一位不同。

2.设计思想:根据格雷码的性质,找到他的规律,可发现,1位是0 1。

两位是00 01 11 10。

三位是000 001 011010 110 111 101 100。

n位是前n-1位的2倍个。

N-1个位前面加0,N-2为倒转再前面再加1。

3.代码设计:}}}int main(){int n;while(cin>>n){get_grad(n);for(int i=0;i<My_grad.size();i++)cout<<My_grad[i]<<endl;My_grad.clear();}return 0;}运行结果:1.5 思考题(1)递归的关键问题在哪里?答:1.递归式,就是如何将原问题划分成子问题。

算法设计与分析 实验报告

算法设计与分析 实验报告

算法设计与分析实验报告算法设计与分析实验报告一、引言在计算机科学领域,算法设计与分析是非常重要的研究方向。

本次实验旨在通过实际案例,探讨算法设计与分析的方法和技巧,并验证其在实际问题中的应用效果。

二、问题描述本次实验的问题是求解一个整数序列中的最大子序列和。

给定一个长度为n的整数序列,我们需要找到一个连续的子序列,使得其和最大。

三、算法设计为了解决这个问题,我们设计了两种算法:暴力法和动态规划法。

1. 暴力法暴力法是一种朴素的解决方法。

它通过枚举所有可能的子序列,并计算它们的和,最终找到最大的子序列和。

然而,由于需要枚举所有子序列,该算法的时间复杂度为O(n^3),在处理大规模数据时效率较低。

2. 动态规划法动态规划法是一种高效的解决方法。

它通过定义一个状态转移方程,利用已计算的结果来计算当前状态的值。

对于本问题,我们定义一个一维数组dp,其中dp[i]表示以第i个元素结尾的最大子序列和。

通过遍历整个序列,我们可以利用状态转移方程dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i], nums[i])来计算dp数组的值。

最后,我们返回dp数组中的最大值即为所求的最大子序列和。

该算法的时间复杂度为O(n),效率较高。

四、实验结果与分析我们使用Python编程语言实现了以上两种算法,并在相同的测试数据集上进行了实验。

1. 实验设置我们随机生成了1000个整数作为测试数据集,其中包含正数、负数和零。

为了验证算法的正确性,我们手动计算了测试数据集中的最大子序列和。

2. 实验结果通过对比实验结果,我们发现两种算法得到的最大子序列和是一致的,验证了算法的正确性。

同时,我们还对两种算法的运行时间进行了比较。

结果显示,暴力法的运行时间明显长于动态规划法,进一步证明了动态规划法的高效性。

五、实验总结通过本次实验,我们深入了解了算法设计与分析的方法和技巧,并通过实际案例验证了其在解决实际问题中的应用效果。

我们发现,合理选择算法设计方法可以提高算法的效率,从而更好地解决实际问题。

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实验三分治算法(2)
一、实验目的与要求
1、熟悉合并排序算法(掌握分治算法)
二、实验题
1、问题陈述:
对所给元素存储于数组中和存储于链表中两中情况,写出自然合并排序算
法.
2、解题思路:
将待排序元素分成大小大相同的两个集合,分别对两个集合进行排序,最终将排好序的子集合合并成为所要求的排好序的集合.自然排序是通过一次扫描待排元素中自然排好序的子数组,再进行子数组的合并排序.
三、实验步骤
程序代码:
#include <iostream.h>
const int N=100;//定义不可变常量N
//各个函数的声明
void ScanTarget(int target[], int n, int head[], int tail[]);
int CountHead(int head[]);
void MergeSort(int a[], int head[], int tail[], int m);
void MergePass(int x[], int y[], int s, int a[], int b[], int m);
void Merge(int c[], int d[], int l, int m, int r);
//主函数的定义
void main()
{
char a;
do
{
int target[N],head[N],tail[N];
int i=0,n,m;
for(; i<N; i++)
{
head[i]=-1;
tail[i]=-1;
}
cout<<"请输入需要排序的数列的总数:"<<endl;
cin>>n;
cout<<"请输入需要排序的数列:" <<endl;
for(i=0; i<n; i++)
cin>>target[i];
ScanTarget(target,n,head,tail);
m=CountHead(head);//调用求长度的函数
MergeSort(target,head,tail,m);//调用归并排序函数
cout<<"排序后:"<<endl;
for(i=0; i<n; i++)
cout<<target[i]<<" ";
cout<<endl;
cout<<"是否继续(y/n):"<<endl;
cin>>a;
}
while(a!='n' && a!='N');
}
void ScanTarget(int target[], int n, int head[], int tail[])//定义扫描待排数组的函数;{
int i,j=0,k=0;
head[k]=0;
k++;
for(i=1;i<n;i++)
{
if(target[i-1]>target[i])
{
tail[j++]=i-1;
head[k++]=i;
}
}
tail[j]=n-1;
}
int CountHead(int head[])//定义求长度的函数;
{
int i(0);
while(head[i]!=-1)
{
i++;
}
return i;//返回长度值
}
void MergeSort(int a[], int head[], int tail[], int m)//定义归并排序算法{
int b[N];
int s=1;
while(s<m)
{
MergePass(a,b,s,head,tail,m);
s+=s;
MergePass(b,a,s,head,tail,m);
s+=s;
}
}
void MergePass(int x[], int y[], int s, int a[], int b[], int m)//合并输出
{
int i=0;
while(i <= m-2*s)
{
Merge(x,y,a[i],b[i+s-1],b[i+2*s-1]);
i=i+2*s;
}
if(i+s < m)
{
Merge(x,y,a[i],b[i+s-1],b[m-1]);
}
else
{
for(int j=i; j<m; j++)
for(int k=a[j]; k<=b[j]; k++)
y[k]=x[k];
}
}
void Merge(int c[], int d[], int l, int m, int r)//合并已经排序的两个数组,即归并操作{
int i,j,k;
i=l;
j=m+1;
k=l;
while((i<=m) && (j<=r))
{
if( c[i] <= c[j] )
d[k++]=c[i++];
else d[k++]=c[j++];
}
if( i>m )
{
for(int q=j; q<=r; q++)
d[k++]=c[q];
}
else
{
for(int q=i; q<=m; q++)
d[k++]=c[q];
}
}
程序运行结果如下所示:
请输入需要排序的数列的总数:
5
请输入需要排序的数列:
13 78 34 5 66
排序后:
5 13 34 6
6 78
是否继续(y/n):
n
Press any key to continue。

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