《算法设计与分析基础》课件-1.绪论2-2
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算法设计和分析课件
详细描述
图算法在社交网络分析中的应用
VS
机器学习算法能够实现精准推荐,提高推荐系统的准确性和用户体验。
详细描述
机器学习算法在推荐系统中应用广泛,能够根据用户的历史行为和偏好进行个性化推荐。协同过滤、基于内容的推荐等机器学习算法通过分析用户行为和属性信息,挖掘用户的兴趣点和需求,实现精准推荐。这些算法能够提高推荐系统的准确性和用户体验,促进用户参与度和满意度提升。
动态规划
组合优化、约束满足问题等都是回溯算法的典型应用。
回溯算法的核心思想是穷举所有可能的解,并在搜索过程中剪枝,以避免不必要的搜索。
回溯算法的空间复杂度通常与问题的规模成正比。
回溯算法可以获得最优解,但在最坏情况下的时间复杂度可能很高,因为需要穷举所有可能的解。
回溯算法是一种通过穷举所有可能的解来求解问题的算法设计方法。
时间优化
通过将问题分解为子问题并存储子问题的解,避免重复计算,提高算法效率。
动态规划
数据结构优化
并行计算和分布式计算
任务划分
将大任务划分为多个小任务,并在多个处理器或计算机上并行执行,可以大大提高算法效率。
负载均衡
通过合理分配任务负载,确保每个处理器或计算机的工作量均衡,避免出现空闲或等待的情况,提高算法效率。
图算法在社交网络分析中的应用
总结词
图算法在社交网络分析中具有广泛的应用前景。
详细描述
随着社交网络的快速发展和普及,社交网络分析成为了一个重要的研究领域。图算法作为社交网络分析的重要工具之一,具有广泛的应用前景。未来随着技术的进步和应用需求的增长,图算法在社交网络分析中的应用将更加广泛和深入,为社交网络的发展和应用提供更多可能性。
详细描述
在处理大规模数据时,排序算法的内存占用和可扩展性也是需要考虑的重要因素。一些排序算法在处理大规模数据时可能会占用大量内存,导致内存不足的问题。因此,在实际应用中,需要根据数据规模和内存限制选择合适的排序算法,并考虑算法的可扩展性,以确保大数据处理的效率和准确性。
图算法在社交网络分析中的应用
VS
机器学习算法能够实现精准推荐,提高推荐系统的准确性和用户体验。
详细描述
机器学习算法在推荐系统中应用广泛,能够根据用户的历史行为和偏好进行个性化推荐。协同过滤、基于内容的推荐等机器学习算法通过分析用户行为和属性信息,挖掘用户的兴趣点和需求,实现精准推荐。这些算法能够提高推荐系统的准确性和用户体验,促进用户参与度和满意度提升。
动态规划
组合优化、约束满足问题等都是回溯算法的典型应用。
回溯算法的核心思想是穷举所有可能的解,并在搜索过程中剪枝,以避免不必要的搜索。
回溯算法的空间复杂度通常与问题的规模成正比。
回溯算法可以获得最优解,但在最坏情况下的时间复杂度可能很高,因为需要穷举所有可能的解。
回溯算法是一种通过穷举所有可能的解来求解问题的算法设计方法。
时间优化
通过将问题分解为子问题并存储子问题的解,避免重复计算,提高算法效率。
动态规划
数据结构优化
并行计算和分布式计算
任务划分
将大任务划分为多个小任务,并在多个处理器或计算机上并行执行,可以大大提高算法效率。
负载均衡
通过合理分配任务负载,确保每个处理器或计算机的工作量均衡,避免出现空闲或等待的情况,提高算法效率。
图算法在社交网络分析中的应用
总结词
图算法在社交网络分析中具有广泛的应用前景。
详细描述
随着社交网络的快速发展和普及,社交网络分析成为了一个重要的研究领域。图算法作为社交网络分析的重要工具之一,具有广泛的应用前景。未来随着技术的进步和应用需求的增长,图算法在社交网络分析中的应用将更加广泛和深入,为社交网络的发展和应用提供更多可能性。
详细描述
在处理大规模数据时,排序算法的内存占用和可扩展性也是需要考虑的重要因素。一些排序算法在处理大规模数据时可能会占用大量内存,导致内存不足的问题。因此,在实际应用中,需要根据数据规模和内存限制选择合适的排序算法,并考虑算法的可扩展性,以确保大数据处理的效率和准确性。
算法设计与分析-第2章-算法分析基础PPT课件
2k
1 5(
n 2k 1
)2
L 2×5´( 2n)2
5n2
T (n)
7n
k 1 5
i0
n 2i
2
7n
5n2 (2
2
1
k 1
)
10 n2 3n 10 n2 O (n2 )
• 例: Merge-sort排序算法的复杂性递归方程为
T(n)=(1)
if n=1
T(n)=2T(n/2)+(n) if n>1
T(n) = ?
.
27
2.5 递归算法的分析
三、递推关系式的求解-- 扩展递归技术
步骤: 循环地展开递推关系式, 把递推关系式转化为求和表达式, 然后可使用求和技术解之。
能解决输入规模为多大的问题?
设在新机器上用 t 秒时间能解决输入规模为 N 的问题,则
由于此时
f (N)
N,2 新机器的运行速度/每语句为: t新
t0 , 64
代入关系式
f (N ) *t新 t ,得
N2
*
t0 64
t
n2
* t0
解,得
N 8n
思考:以上说明了什么问题?
.
14
2.2 算法的渐进分析
.
28
2.5 递归算法的分析
求以下递推式的时间复杂性
7
T (n)
2T (n
2)
5n2
解:设 n=2k
T (n) 2T (n 2) 5n2
n1 n>1
2(2T (n 4)( n 4)2 ) 5(n 2)2 ) 5n2
2k T (1)
间就一个常因子范围内而言是相同的。
算法设计与分析课堂PPT
105 秒
11
算法算设法计设与计分与析分>析算法>教概学述安排
算法设计与分析
2、对给定的算法如何分析它的运行效率(复杂 性)
在给定的计算模型下,研究算法或问题的 复杂性:上界、下界、平均以及问题固有 复杂性
12
算法算设法计设与计分与析分>析算法>教概学述安排
课程目标
使学生掌握计算机算法的通用设计方法 ,学会分析算法的空间和时间复杂性。对一 定的实际问题,能够设计求解算法并分析算法 的效率。
5
算算法法设设计计与与分分析析>算>教法学概安述排
例如:第17周上交报告的安排如下,16周周日早上发现 什么报告都没有写,如何安排时间以确保每门课的报告
都能如期完成?若不能全部按期完成,也能尽量使迟交
报告的数目减到最小?
学科
算法设 计与分
析
数据库 原理
计算机 体系结
构
微机原 理
生物认 证技术
高级程 序设计 原理
算法设计与分析>算法概述
2.算法设计过程(程序设计过程)
1.问题的陈述 理解问题,并用科学规范的语言把所求解问题进行准
确的描述,包括所有已知条件和输出要求.
2.建立数学模型 通过对问题分析,找出其中所有操作对象以及对象之
间的关系,并用数学语言加以描述. 对非数值型解法来说, 数学模型通常是链表,树,图,集合等数据结构.
基本内容:
第一章 算法概述 第二章 递归与分治 第三章 动态规划 第四章 贪心算法 第五章 回朔法 第六章 分支限界法 第七章 随机化算法
预备知识: 离散数学、数据结构、程序设计语言C、C++
15
算法算设法计设与计分与析分>析算法>教概学述安排
《算法设计与分析》课件
常见的贪心算法包括最小生成树算法 、Prim算法、Dijkstra算法和拓扑排 序等。
贪心算法的时间复杂度和空间复杂度 通常都比较优秀,但在某些情况下可 能需要额外的空间来保存状态。
动态规划
常见的动态规划算法包括斐波那契数列、背包 问题、最长公共子序列和矩阵链乘法等。
动态规划的时间复杂度和空间复杂度通常较高,但通 过优化状态转移方程和状态空间可以显著提高效率。
动态规划算法的时间和空间复杂度分析
动态规划算法的时间复杂度通常为O(n^2),空间复杂度为O(n)。
04 经典问题与算法实现
排序问题
冒泡排序
通过重复地遍历待排序序列,比较相邻元素的大小,交换 位置,使得较大的元素逐渐往后移动,最终达到排序的目 的。
快速排序
采用分治策略,选取一个基准元素,将比基准元素小的元 素移到其左边,比基准元素大的元素移到其右边,然后对 左右两边的子序列递归进行此操作。
动态规划是一种通过将原问题分解为若干个子 问题,并从子问题的最优解推导出原问题的最 优解的算法设计方法。
动态规划的关键在于状态转移方程的建立和状态 空间的优化,以减少不必要的重复计算。
回溯算法
01
回溯算法是一种通过穷举所有可能情况来求解问题的算法设计方法。
02
常见的回溯算法包括排列组合、八皇后问题和图的着色问题等。
空间换时间 分治策略 贪心算法 动态规划
通过增加存储空间来减少计算时间,例如使用哈希表解决查找 问题。
将问题分解为若干个子问题,递归地解决子问题,最终合并子 问题的解以得到原问题的解。
在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优(即最有利)的 选择,从而希望导致结果是最好或最优的。
通过将问题分解为相互重叠的子问题,并保存子问题的解,避 免重复计算,提高算法效率。
算法设计与分析基础
2023/12/21
20
LingJie/GDUT
1.2.6 详细表述该算法的方法
• 可以用到的工具有自然语言(nature
language)、伪代码(pseudocode)以及程序 流程图(flow chart)等。
• 当对一个问题有了概要的理解后,下面的工作
就是把这个问题的想法进行细化。所谓的细化 就是把它们表示成算法的步骤。
令执行顺序以及同步等问题。并行算法的设计 有相应的理论,这里仅考虑串行算法。
2023/12/21
17
LingJie/GDUT
1.2.3 选择精确或者近似的算法
• 解决问题下一步要考虑的是使用精确的还是近
似的算法。并不是每一个可解的问题都有精确 的算法,例如求一个数的平方根,求非线性方 程的解等。有时候一个问题有精确的解法但是 算法的执行效率很差,例如旅行家问题。因此 如果待处理的问题涉及到上述那些方面,则要 考虑是选择精确的还是近似的算法。
2023/12/21
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LingJie/GDUT
-- 2* 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
-- 2 3*
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
-- 2 3
5*
7
11
13
17
19
23
25
-- 2 3
5
7
11
13
第一步:找出m的所有质因数。 第二步:找出n的所有质因数。 第三步:从第一步求得的m的质因数分解式和第二步求得的n
的质因数分解式中,找出所有公因数。 第四步:将第三步找到的公因数相乘,结果为所求的
算法设计与分析ppt课件
}
if ( in ) x[i]= c / w[i];
} 13
算法设计与分析 > 贪心算法
0-1背包问题: 给定n种物品和一个背包。物品i的重量
是wi,其价值为vi,背包的容量为C。应如何 选择装入背包的物品,使得装入背包中物品 的总价值最大?
在选择装入背包的物品时,对每种物品 i只 有2种选择,即装入背包或不装入背包。不能 将物品i装入背包多次,也不能只装入部分的 物品i。
定理:考虑任意非空子问题Sk,令am是Sk中结束时间 最早的活动,则am在Sk的某个最大兼容活动子集中。
证明:令Ak是Sk的一个最大兼容活动子集,且aj是Ak中结 束时间最早的活动。
若aj=am,则证明am在Sk的某个最大兼容活动子集中。
若aj≠am,令集合 Ak Ak a jam ,即将Ak中的aj替换am
n
wi xi C
i 1
0 xi 1 (1 i n)
n
max vi xi i1
于是,背包问题归结为寻找一个满足约束条
件,并使目标函数达到最大的解向量X=(x1, x2, …, xn)。
10
算法设计与分析 > 贪心算法
贪心选择:
每次捡最轻的物品装;
只考虑到多装些物品,但由 于单位价值未必高,总价值 不能达到最大;
背包问题
给定n种物品和一个背包。物品i的重量是wi ,其价值为vi,背包的容量为C。应如何选择装 入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值 最大?
在选择物品i装入背包时,可以选择物品i的 部分,而不一定要全部装入背包,1≤i≤n。 不允许重复装入。
9
算法设计与分析 > 贪心算法
设xi表示物品i装入背包的情况,根据问题的要求, 有如下约束条件和目标函数:
算法设计与分析ppt课件
算法设计与分析
2013.4
dqwang@
写在讲课前
一、什么是算法
算法就是计算的方法。 数·学
数:1,2,3,4,… 学:偶数、质数、微积分…之数的学问
算·法
算:加、减、乘、除 法::排序
问题描述:将一组数按从小到大的顺序整理有序
3.冒泡排序会不会比快速排序快? 来自于实测的结论:可能。
三、为什么要学习算法
1. 编程序的需要
任何程序都需要算法。 the core of computer science 程序 = 数据结构 + 算法
2. 改造世界的需要
世界上还有很多很多的问题等待你解决,有无数的程 序等待你去编。
3. 国家综合实力的体现(大)
五、算法的学习过程:痛苦并快乐着
1.枯燥的过程
繁&烦:学习一个算法如同做一道数学题,多了呢? ACM ICPC的训练过程:乐于其中
2.智慧的积累
方法的掌握、技术的升华
3.理论的贡献
算法成就或在于理论的贡献,而不仅仅是技术的提高。
如何成就好算法:好思想+好技术
六、好算法
从理论的角度说,好算法应该有较低的时间复杂度(高速 )和空间复杂度(低耗),但好的算法还要依靠好的算 法实现,需要理论与技术、技巧的结合才能最终实现好 的算法。
本课程需要的基础 数据结构 程序设计语言(C/C++):结构化设计 数学基础 操作系统、编译
授课形式: 课堂教学:(√) 课堂讨论:专题、解题报告 上机实践:需要提交实验报告
考核方式: 考试:(√) 综合成绩=卷面成绩*80% + 平时成绩*20% 平时成绩=作业+上机实验+考勤
etc.
2013.4
dqwang@
写在讲课前
一、什么是算法
算法就是计算的方法。 数·学
数:1,2,3,4,… 学:偶数、质数、微积分…之数的学问
算·法
算:加、减、乘、除 法::排序
问题描述:将一组数按从小到大的顺序整理有序
3.冒泡排序会不会比快速排序快? 来自于实测的结论:可能。
三、为什么要学习算法
1. 编程序的需要
任何程序都需要算法。 the core of computer science 程序 = 数据结构 + 算法
2. 改造世界的需要
世界上还有很多很多的问题等待你解决,有无数的程 序等待你去编。
3. 国家综合实力的体现(大)
五、算法的学习过程:痛苦并快乐着
1.枯燥的过程
繁&烦:学习一个算法如同做一道数学题,多了呢? ACM ICPC的训练过程:乐于其中
2.智慧的积累
方法的掌握、技术的升华
3.理论的贡献
算法成就或在于理论的贡献,而不仅仅是技术的提高。
如何成就好算法:好思想+好技术
六、好算法
从理论的角度说,好算法应该有较低的时间复杂度(高速 )和空间复杂度(低耗),但好的算法还要依靠好的算 法实现,需要理论与技术、技巧的结合才能最终实现好 的算法。
本课程需要的基础 数据结构 程序设计语言(C/C++):结构化设计 数学基础 操作系统、编译
授课形式: 课堂教学:(√) 课堂讨论:专题、解题报告 上机实践:需要提交实验报告
考核方式: 考试:(√) 综合成绩=卷面成绩*80% + 平时成绩*20% 平时成绩=作业+上机实验+考勤
etc.
《算法设计与分析》课件
《算法设计与分析》PPT课件
本课程将介绍算法的设计与分析,包括排序算法、查找算法和动态规划算法。 通过掌握这些算法,您将能够解决各种复杂的问题。
课程介绍
课程目标和内容概述
掌握算法设计与分析的基本概念和方法,学 习不同类型的算法及其应用。
教学方法和要求
通过理论讲解、案例分析和实际编程练习, 提高算法设计与分析的能力。
2 背包问题的动态规划解法
学习如何使用动态规划算法解决背包问题,掌握求解最优解的方法。
总结和课程评价
总结
回顾本课程涉及的算法内容,并思考所学知识 的实际应用。
课程评价
对本课程的内容、教学方法和教师的表现进行 评价和反馈。
算法基础
1 算法概述和分类
了解算法的定义、特性和常见的分类方法,为后续学习打下基础。
2 时间复杂度和空间复杂度
学习如何评估算法的时间和空间效率,并选择最合适的算法。
排序算法
1
插入排序
2
学习插排序算法的思想和实现过程,
掌握其时间复杂度和适用范围。
3
冒泡排序
掌握冒泡排序算法的原理和实现方法, 了解其时间复杂度和应用场景。
快速排序
了解快速排序算法的原理和分治思想, 学会如何选择合适的划分策略。
查找算法
顺序查找
掌握顺序查找算法的基本思想和实现过程,了 解其时间复杂度和使用场景。
二分查找
学习二分查找算法的原理和应用,了解其时间 复杂度和适用条件。
动态规划算法
1 原理和应用举例
了解动态规划算法的核心原理,并通过实例了解其在解决复杂问题时的应用。
本课程将介绍算法的设计与分析,包括排序算法、查找算法和动态规划算法。 通过掌握这些算法,您将能够解决各种复杂的问题。
课程介绍
课程目标和内容概述
掌握算法设计与分析的基本概念和方法,学 习不同类型的算法及其应用。
教学方法和要求
通过理论讲解、案例分析和实际编程练习, 提高算法设计与分析的能力。
2 背包问题的动态规划解法
学习如何使用动态规划算法解决背包问题,掌握求解最优解的方法。
总结和课程评价
总结
回顾本课程涉及的算法内容,并思考所学知识 的实际应用。
课程评价
对本课程的内容、教学方法和教师的表现进行 评价和反馈。
算法基础
1 算法概述和分类
了解算法的定义、特性和常见的分类方法,为后续学习打下基础。
2 时间复杂度和空间复杂度
学习如何评估算法的时间和空间效率,并选择最合适的算法。
排序算法
1
插入排序
2
学习插排序算法的思想和实现过程,
掌握其时间复杂度和适用范围。
3
冒泡排序
掌握冒泡排序算法的原理和实现方法, 了解其时间复杂度和应用场景。
快速排序
了解快速排序算法的原理和分治思想, 学会如何选择合适的划分策略。
查找算法
顺序查找
掌握顺序查找算法的基本思想和实现过程,了 解其时间复杂度和使用场景。
二分查找
学习二分查找算法的原理和应用,了解其时间 复杂度和适用条件。
动态规划算法
1 原理和应用举例
了解动态规划算法的核心原理,并通过实例了解其在解决复杂问题时的应用。
算法设计与分析 ppt
算法设计与分析 >目录
第一章 算法概述 第二章 递归与分治策略 第三章 动态规划 第四章 贪心算法 第五章 回朔法 第六章 分支限界法 第七章 随机化算法
1
算法设计与分析 >第一章 目录
1.1 算法与程序 1.2 算法复杂度分析 1.3 NP完全性理论
2
算法设计与分析>算>法算概法述概述
1.1 算法与程序 1 算法定义及其特性
A
是
否
条件成立?
条件成立?
是
否
B
A
B
A
C
14
算法设计与分>析算>法算概法述概述
5. 算法分类
从解法上 数值型算法:算法中的基本运算为算术运算. 非数值型算法:算法中的基本运算为逻辑运算.
从处理方式上 串行算法:串行计算机上执行的算法. 并行算法:并行计算机上执行的算法.
本课程主要介绍非数值型的串行算法.
如果存在一个函数 ~T(n)使得当n ,有
(T(n) - ~T(n)) / T(n)0
称 ~T(n)是T(n)当 n 时的渐进性态 或 渐进复杂性
27
算法设计与分>>析算算法>法算复概法杂述概性分述析 >渐进性态
在数学上,T(n)与 ~T(有n)相同的最高阶项.可取 为~T(略n去) T(n)的低阶项后剩余的主项. 例如 T(n)=3n2+4nlogn+7, 则 ~T(n) 可以是3n2 当n充分大时用 ~T(n)代替T(n)作为算法复杂性的度量, 以简化分析 比较两个算法时,如果他们的阶不同,就可分出效率高低 。故此时只需关心 ~T最(n高) 限的阶即可。可忽略最高项系 数或低阶项。
4
第一章 算法概述 第二章 递归与分治策略 第三章 动态规划 第四章 贪心算法 第五章 回朔法 第六章 分支限界法 第七章 随机化算法
1
算法设计与分析 >第一章 目录
1.1 算法与程序 1.2 算法复杂度分析 1.3 NP完全性理论
2
算法设计与分析>算>法算概法述概述
1.1 算法与程序 1 算法定义及其特性
A
是
否
条件成立?
条件成立?
是
否
B
A
B
A
C
14
算法设计与分>析算>法算概法述概述
5. 算法分类
从解法上 数值型算法:算法中的基本运算为算术运算. 非数值型算法:算法中的基本运算为逻辑运算.
从处理方式上 串行算法:串行计算机上执行的算法. 并行算法:并行计算机上执行的算法.
本课程主要介绍非数值型的串行算法.
如果存在一个函数 ~T(n)使得当n ,有
(T(n) - ~T(n)) / T(n)0
称 ~T(n)是T(n)当 n 时的渐进性态 或 渐进复杂性
27
算法设计与分>>析算算法>法算复概法杂述概性分述析 >渐进性态
在数学上,T(n)与 ~T(有n)相同的最高阶项.可取 为~T(略n去) T(n)的低阶项后剩余的主项. 例如 T(n)=3n2+4nlogn+7, 则 ~T(n) 可以是3n2 当n充分大时用 ~T(n)代替T(n)作为算法复杂性的度量, 以简化分析 比较两个算法时,如果他们的阶不同,就可分出效率高低 。故此时只需关心 ~T最(n高) 限的阶即可。可忽略最高项系 数或低阶项。
4
算法设计与分析讲义算法分析基础
06
总结与展望
算法设计与分析的未来发展方向
算法复杂度优化
随着大数据和人工智能的发展,对算法的执行效率和内 存使用效率的要求越来越高,未来将有更多的研究关注 于设计具有更低复杂度的算法。
混合算法设计
目前算法设计已经发展出了多种不同的方法和技术,未 来将会有更多的研究工作在混合使用这些方法和技术上 展开,以实现更高效的算法设计。
0-1背包问题算法设计
总结词
0-1背包问题是一类经典的动态规划问题, 旨在在给定容量的背包中装入最大价值的物 品。
详细描述
0-1背包问题可以通过动态规划进行求解, 时间复杂度为O(n^2),其中n为物品数量。 在物品数量较多的情况下,需要使用更高效 的算法进行优化,如记忆化搜索和自顶向下
的动态规划。
实践编程
通过编程实践,可以更好地理解和 掌握算法设计与分析的基本原理和 方法。
阅读和研究论文
阅读和研究最新的算法设计和分析 论文,可以帮助你了解最新的研究 方向和技术进展。
感谢您的观看
THANKS
详细描述
贪心算法在解决优化问题时,通过每一步局部最优的选择,从而达到全局最优。这种算法在每一步选择时,都 采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是最好或最优的。贪心算法不适用于所 有问题,但它在一些经典问题中表现出色,如背包问题、霍夫曼编码等。
分治算法
总结词
分治算法是一种将问题划分为若干个子问题,然后将子问题的解组合成原问题的 解的算法。
算法的特性
有穷性
算法必须在有限的时间内执行完毕。
可行性
算法必须在理论上是可行的,即可以通过 计算机或其他计算设备实现。
确定性
算法的每个步骤都必须清晰明确,没有歧 义。
算法分析基础ppt课件
精品
14
1. 3 二分搜索及其时间复杂度
• 线性搜索 及其算法分析 • 二分搜索
同数据结构,略。但要求作为例子或问题求解。
2020/6/13
精品
15
比较次数分析
• While中,j次循环时剩余元素数目 Floor(n/2j-1)
• 循环停止条件:找到x,或 当前查找范 围的数组长度为1。
• 最大搜索次数:满足Floor(n/2j-1)=1 时的j 值
2020/6/13
精品
7
1.2 历史背景
20世纪,早期, 30年代 能否用有效的过程来求解问题受到关注
问题分类为:可解、不可解(存在有效过程来求解问题) 计算模型:存在模型,用此模型能建立一求解某问题的算法,--入- -可解的类 模型列举:歌德尔的递归函数,Church的Lamda演算,Post的波斯特机, Turing机。 Church论断:所有4个模型等效。如果一个问题在某一模型上可解,那么 在其他模型上都是可解的。=>“几乎所有”问题都是不可解的。
2.算法的时间复杂性 (1)最坏情况下的时间复杂性
Tmax(n) = max{ T(I) | size(I)=n } (2)最好情况下的时间复杂性
Tmin(n) = min{ T(I) | size(I)=n } (3)平均情况下的时间复杂性
Tavg(n) = p(I)T(I) siz(eI)n
其中I是问题的规模为n的实例,p(I)是实 例I出现的
➢每个领域: 依赖 有效算法设计 ➢运行时间: 由例子到理论 ➢时间是衡量算法有效性的最好测度
➢算法的几个方面:
➢输入 ➢有限指令集 ➢输出 (存在? Y/N)
2020/6/13
算法设计与分析课件
当m = 2时 由于A(n,2) = A(A(n-1,2),1) = 2A(n-1,2)以及A(1,2) = A(A(0,2),1) = A(1,1) = 2,则有A(n,2) = 2的n次方
2020/1/10
31
2.3递归技术
大家可以试着算一下A(2,10)和A(3,4)答案分别 是:
2 } 22```2
简言之算法就是处理问题的步骤与逻辑,它是 有穷规则的有序集合。算法分为数值算法与非 数值算法。 数值算法有:概率统计计算、线性代数计算、 数值逼近、数值微分、数值积分、数学规划等。 数值算法是通用的,一般可用解析式表示:而 非数值算法只是思想或思路,要根据具体问题 按这种思想或思路进行设计。
2020/1/10
14
1.2计算复杂性的测度
现有问题可以分为以下三类: 无法写出算法的问题; 有以多项式为界的算法存在的问题,即
P类问题; 介于前两类问题之间的问题,“NP—
—完全”问题。
2020/1/10
15
1.3随机存取模型
自学
2020/1/10
16
第二章 数据结构和递归技术
2020/1/10
17
表、树、图
表:a1,a2,a3,…,ai,ai+1,…an是一个数据元 素,ai-1为ai的前驱,ai+1为其后继。第一 个元素没有前驱,最后一个数据元素没 有后继。
顺序存储:数组 链式存储:链表
2020/1/10
18
2.1图和图的表示
邻接矩阵 邻接表 邻接向量 关联矩阵 一般有以上几种图的常用表示法
2020/1/10
7
1.2计算复杂性的测度
算法的计算复杂性(computational complexity)是衡量算法计算难度的尺度, 使用最普遍的标准是一个算法需要耗费 的时间和空间。算法所需要的时间或空 间,通常是问题规模的函数,这个函数 就叫做算法的时间或空间复杂度。在实 际中用算法主操作的重复次数来表示算 法的时间复杂度。
2020/1/10
31
2.3递归技术
大家可以试着算一下A(2,10)和A(3,4)答案分别 是:
2 } 22```2
简言之算法就是处理问题的步骤与逻辑,它是 有穷规则的有序集合。算法分为数值算法与非 数值算法。 数值算法有:概率统计计算、线性代数计算、 数值逼近、数值微分、数值积分、数学规划等。 数值算法是通用的,一般可用解析式表示:而 非数值算法只是思想或思路,要根据具体问题 按这种思想或思路进行设计。
2020/1/10
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1.2计算复杂性的测度
现有问题可以分为以下三类: 无法写出算法的问题; 有以多项式为界的算法存在的问题,即
P类问题; 介于前两类问题之间的问题,“NP—
—完全”问题。
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1.3随机存取模型
自学
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第二章 数据结构和递归技术
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表、树、图
表:a1,a2,a3,…,ai,ai+1,…an是一个数据元 素,ai-1为ai的前驱,ai+1为其后继。第一 个元素没有前驱,最后一个数据元素没 有后继。
顺序存储:数组 链式存储:链表
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2.1图和图的表示
邻接矩阵 邻接表 邻接向量 关联矩阵 一般有以上几种图的常用表示法
2020/1/10
7
1.2计算复杂性的测度
算法的计算复杂性(computational complexity)是衡量算法计算难度的尺度, 使用最普遍的标准是一个算法需要耗费 的时间和空间。算法所需要的时间或空 间,通常是问题规模的函数,这个函数 就叫做算法的时间或空间复杂度。在实 际中用算法主操作的重复次数来表示算 法的时间复杂度。
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回路/环:若路径上第一个顶点 v 与最后一个顶点w 重合,则称这样的路径为回路或环 (Cycle)。
出队
a1 a2 … ai … an
入队
队头front
队列的特点
队尾rear
队列的修改是按先进先出的原则进行的。因此,队
列称为先进先出表(FIFO)。
23
2017/12/31
队列的存储结构和实现 链队列-队列的链式表示和实现 循环队列-队列的顺序表示和实现
24
2017/12/31
链队列-队列的链式存储结构
为 栈 顶 (top), 另 一 端 为 栈 底
(bottom)。当表中没有元素时 称为空栈。
an
栈顶
an-1
栈的基本操作:
...
入栈、出栈
a2
栈的特点
a1
栈底
栈的修改是按后进先出的原
则进行的。因此,栈称为后进先
出表(LIFO)。
16
2017/12/31
栈的基本操作演示
(1)A、B、C、D四个元素依次进入一个栈, 再依次出栈,得到一个输出序列DCBA。
出队
a1 a2 … ai … an
入队
队头front
队尾rear
Q.front Q.rear
队列的链式存储
a1
a2
… ai
… an ^
Q.front Q.rear
^ 空队列
25
2017/12/31
循环队列--队列的顺序存储结构
…
出队
下标
M-1
n
n-1 an
1 a2 0 a1
...
...
a1 a2 … ai … an
顺序存储的特点: A B C D E
• 优点:
999 1000 1001 1002 1003 1004 1005
节省空间:以数据元素的物理位置相邻表示逻辑关系上的
相邻,因而只需存储数据元素本身,不用存储元素之间的
关系。
存储结构简单、实现方便:随机存取。
• 缺点: 插入和删除操作需移动大量的元素,效率低; 不能充分利用空间
• 有向完全图——有n(n-1)条弧的n个顶点的有向图
• 稀疏图--若边或弧的个数 e < nlogn,则称作稀疏图,
否则称稠密图。
• 权—给图的边或弧赋予一个有意义的数,此数叫权
• 带权图-网—弧或边带权的图分别称作有向网或无向网。
• 子图——如果图G(V,{E})和图G′(V′,{E′}),满足:V′V
2.在单链表的最后一个元素之后插入元素 时,需遍历整个链表;
3.在链表中,元素的“位序”概念淡化, 结点的“位置”概念加强。
2017/12/31
循环单链表
线性表:(a1,a2,…,ai,…,an)
Head
a1
a2
…
an-1
an
单循环链表(非空)
Head
单循环链表(空)
14
2017/12/31
双向链表
(a1, a2, …, ai-1, e , ai, ai+1, …, an)
单链表上的实现示意图:
L
p
①
a1
…
ai-1
④
基本步骤:
s
②e
① 找到第i-1个元素所在结点;
ai
ai+1
… an ^
③
④修改p的指针域指向s。
② 申请一个新结点s并填入e值;
③ 修改s的指针域指向p的下一结点; 思考:第③④步是否可交换?
Graph = (V , {VR} ) 其中,VR={<v,w>| v,w∈V 且 P(v,w)}
<v,w>表示从 v 到 w 的一条弧(Arc), 并称 v 为弧尾,w 为弧头。 谓词 P(v,w) 定义了弧 <v,w>的意义或信息。
28
有向图(Digraph)
由于“弧”是有方向的,因此称由顶点集和弧
21
2017/12/31
栈的2种存储表示方法
顺序栈: 栈的顺序存储结构简称为顺序栈, 可用数组来实现;
链栈: 栈的链式存储结构称为链栈。
22
2017/12/31
队列 - 队列(Queue)的定义
队列是仅限定在表尾进行插入和表头进行删 除操作的线性表。
术语
队头(front)--队列的表头,即只允许删除的一端。 队尾(rear) --队列的表尾,即只允许插入的一端。 入队(EnQueue) --向队尾插入元素。 出队(DeQueue) --从队头删除元素。
出度(OutDegree):以该顶点为弧尾的弧的数目
31
例
2
2
15
A9
1
3
1
3
B
11 7 21
E
有向完全图
无向完全图
3
例
245
C2 F
5
有向网
1
3
6
3
6
G=(V,{E}) 图G与子图G’ G’=(V’,{E’})
例
1
57
例2 4 5
32
46
G2 顶点5的度:3 顶点2的度:4
1
3
6
G1 顶点2入度:1 顶点4入度:1
出栈序列:
CB
C B A
DE
操作序列:
① 元素A入栈 ② 元素B入栈 ③ 元素C入栈 ④ 元素C出栈 ⑤ 元素B出栈
19
2017/12/31
栈的基本操作演示(续)
(2)能否由入栈序列A、B、C、D、E得到 出栈序列CBDAE?
出栈序列:
CBD A
D A
DDE
操作序列:
① 元素A入栈 ② 元素B入栈 ③ 元素C入栈 ④ 元素C出栈 ⑤ 元素B出栈 ⑥ 元素D入栈 ⑦ 元素D出栈 ⑧ 元素A出栈
线性表:(a1,a2,…,ai,…,an)
head
∧
a1
… a2
ai
… an-1
an
∧
双向链表示意图
双向链表的结点结构:
prior Data next
15
2017/12/31
stack(栈)
栈(Stack)的定义
– 栈(Stack)是限制在表的一端 入栈
出栈
进行插入和删除操作的线性表
,通常称插入、删除的这一端
链式存储单位结构示意图:
ai
ai
data next
prior
data
指针域 data
next
数据域
(a)
(b)
(c)
链表结点结构示意图
prior data next
(d)
9
2017/12/31
线性链表(单链表)
链表中,如果每个结点中只包含一个指针域,则
称之为线性链表或单链表。
单链表的存储:
入队
队头front
队尾rear
Q.front
Q.rear
n
Q.rear Q.front
an
a1 a2
a3 2
26
…
2017/12/31
1.4.2 图(graph)
27
Graph-图的结构定义
1
57
32
46
图中的数据元素称为顶点 (Vertex) 。 图是由一个顶点集 V 和一个顶点间的关系 集合(弧集)VR构成的数据结构。
第1章 绪 论
1
2017/12/31
2017/12/31
本章内容
1.1 算法的概念 1.2 算法问题求解的基础 1.3 重要问题类型 1.4 基本数据结构
2
2017/12/31
数据结构的类型
集合结构: 仅同属一个集合 线性结构: 一对一(1:1) 树 结 构: 一对多(1:n) 图 结 构: 多对多 (m:n)
List的顺序存储——Array
用一组 地址连续的存储单元依次存放 线性表中的数据元素。
设线性表L为 (a1,a2, …,ai-1,ai,…,an)
a1 a2 … ai-1 ai … an
线性表L的顺序存储结构示意图 存储结构中,每个元素ai占一个或多个存储单元
称作线性表的起始地址或者基地址
7
2017/12/31
确定一个单链表。
单链表示意图
160 an
Null
165 a1
130
170 ai-1
110
an ^ … …
…
单链表的内存镜像
10
2017/12/31
单链表上的插入运算(第i个位置上插入新的结点)
逻辑结构: (a1, a2, …, ai-1, ai, ai+1, …, an)
在元素 ai 之前插入一个新元素 e
20
栈的基本操作演示(续)
2017/12/31
(2)能否由入栈序列A、B、C、D、E得到 出栈序列CBDAE?
出栈序列:
CBD A E
E
EE
操作序列:
① 元素A入栈 ② 元素B入栈 ③ 元素C入栈 ④ 元素C出栈 ⑤ 元素B出栈 ⑥ 元素D入栈 ⑦ 元素D出栈 ⑧ 元素A出栈 ⑨ 元素E入栈 ⑩ 元素E出栈
33
图的术语(续)
路径:设图G=(V, {VR})中的一个顶点序列 { v=vi,0, vi,1, …, vi,m=w}中, (vi,j-1,vi,j)VR , 1≤j≤m, 则称从顶点v 到顶 点w 之间存在一条路径。
路径长度:路径上边或者弧的数目。
简单路径:路径上各顶点 v=vi,0, vi,1, …, vi,m=w均 不互相重复。
DC B A
出队
a1 a2 … ai … an
入队
队头front
队列的特点
队尾rear
队列的修改是按先进先出的原则进行的。因此,队
列称为先进先出表(FIFO)。
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队列的存储结构和实现 链队列-队列的链式表示和实现 循环队列-队列的顺序表示和实现
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2017/12/31
链队列-队列的链式存储结构
为 栈 顶 (top), 另 一 端 为 栈 底
(bottom)。当表中没有元素时 称为空栈。
an
栈顶
an-1
栈的基本操作:
...
入栈、出栈
a2
栈的特点
a1
栈底
栈的修改是按后进先出的原
则进行的。因此,栈称为后进先
出表(LIFO)。
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栈的基本操作演示
(1)A、B、C、D四个元素依次进入一个栈, 再依次出栈,得到一个输出序列DCBA。
出队
a1 a2 … ai … an
入队
队头front
队尾rear
Q.front Q.rear
队列的链式存储
a1
a2
… ai
… an ^
Q.front Q.rear
^ 空队列
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循环队列--队列的顺序存储结构
…
出队
下标
M-1
n
n-1 an
1 a2 0 a1
...
...
a1 a2 … ai … an
顺序存储的特点: A B C D E
• 优点:
999 1000 1001 1002 1003 1004 1005
节省空间:以数据元素的物理位置相邻表示逻辑关系上的
相邻,因而只需存储数据元素本身,不用存储元素之间的
关系。
存储结构简单、实现方便:随机存取。
• 缺点: 插入和删除操作需移动大量的元素,效率低; 不能充分利用空间
• 有向完全图——有n(n-1)条弧的n个顶点的有向图
• 稀疏图--若边或弧的个数 e < nlogn,则称作稀疏图,
否则称稠密图。
• 权—给图的边或弧赋予一个有意义的数,此数叫权
• 带权图-网—弧或边带权的图分别称作有向网或无向网。
• 子图——如果图G(V,{E})和图G′(V′,{E′}),满足:V′V
2.在单链表的最后一个元素之后插入元素 时,需遍历整个链表;
3.在链表中,元素的“位序”概念淡化, 结点的“位置”概念加强。
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循环单链表
线性表:(a1,a2,…,ai,…,an)
Head
a1
a2
…
an-1
an
单循环链表(非空)
Head
单循环链表(空)
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双向链表
(a1, a2, …, ai-1, e , ai, ai+1, …, an)
单链表上的实现示意图:
L
p
①
a1
…
ai-1
④
基本步骤:
s
②e
① 找到第i-1个元素所在结点;
ai
ai+1
… an ^
③
④修改p的指针域指向s。
② 申请一个新结点s并填入e值;
③ 修改s的指针域指向p的下一结点; 思考:第③④步是否可交换?
Graph = (V , {VR} ) 其中,VR={<v,w>| v,w∈V 且 P(v,w)}
<v,w>表示从 v 到 w 的一条弧(Arc), 并称 v 为弧尾,w 为弧头。 谓词 P(v,w) 定义了弧 <v,w>的意义或信息。
28
有向图(Digraph)
由于“弧”是有方向的,因此称由顶点集和弧
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2017/12/31
栈的2种存储表示方法
顺序栈: 栈的顺序存储结构简称为顺序栈, 可用数组来实现;
链栈: 栈的链式存储结构称为链栈。
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队列 - 队列(Queue)的定义
队列是仅限定在表尾进行插入和表头进行删 除操作的线性表。
术语
队头(front)--队列的表头,即只允许删除的一端。 队尾(rear) --队列的表尾,即只允许插入的一端。 入队(EnQueue) --向队尾插入元素。 出队(DeQueue) --从队头删除元素。
出度(OutDegree):以该顶点为弧尾的弧的数目
31
例
2
2
15
A9
1
3
1
3
B
11 7 21
E
有向完全图
无向完全图
3
例
245
C2 F
5
有向网
1
3
6
3
6
G=(V,{E}) 图G与子图G’ G’=(V’,{E’})
例
1
57
例2 4 5
32
46
G2 顶点5的度:3 顶点2的度:4
1
3
6
G1 顶点2入度:1 顶点4入度:1
出栈序列:
CB
C B A
DE
操作序列:
① 元素A入栈 ② 元素B入栈 ③ 元素C入栈 ④ 元素C出栈 ⑤ 元素B出栈
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栈的基本操作演示(续)
(2)能否由入栈序列A、B、C、D、E得到 出栈序列CBDAE?
出栈序列:
CBD A
D A
DDE
操作序列:
① 元素A入栈 ② 元素B入栈 ③ 元素C入栈 ④ 元素C出栈 ⑤ 元素B出栈 ⑥ 元素D入栈 ⑦ 元素D出栈 ⑧ 元素A出栈
线性表:(a1,a2,…,ai,…,an)
head
∧
a1
… a2
ai
… an-1
an
∧
双向链表示意图
双向链表的结点结构:
prior Data next
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stack(栈)
栈(Stack)的定义
– 栈(Stack)是限制在表的一端 入栈
出栈
进行插入和删除操作的线性表
,通常称插入、删除的这一端
链式存储单位结构示意图:
ai
ai
data next
prior
data
指针域 data
next
数据域
(a)
(b)
(c)
链表结点结构示意图
prior data next
(d)
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线性链表(单链表)
链表中,如果每个结点中只包含一个指针域,则
称之为线性链表或单链表。
单链表的存储:
入队
队头front
队尾rear
Q.front
Q.rear
n
Q.rear Q.front
an
a1 a2
a3 2
26
…
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1.4.2 图(graph)
27
Graph-图的结构定义
1
57
32
46
图中的数据元素称为顶点 (Vertex) 。 图是由一个顶点集 V 和一个顶点间的关系 集合(弧集)VR构成的数据结构。
第1章 绪 论
1
2017/12/31
2017/12/31
本章内容
1.1 算法的概念 1.2 算法问题求解的基础 1.3 重要问题类型 1.4 基本数据结构
2
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数据结构的类型
集合结构: 仅同属一个集合 线性结构: 一对一(1:1) 树 结 构: 一对多(1:n) 图 结 构: 多对多 (m:n)
List的顺序存储——Array
用一组 地址连续的存储单元依次存放 线性表中的数据元素。
设线性表L为 (a1,a2, …,ai-1,ai,…,an)
a1 a2 … ai-1 ai … an
线性表L的顺序存储结构示意图 存储结构中,每个元素ai占一个或多个存储单元
称作线性表的起始地址或者基地址
7
2017/12/31
确定一个单链表。
单链表示意图
160 an
Null
165 a1
130
170 ai-1
110
an ^ … …
…
单链表的内存镜像
10
2017/12/31
单链表上的插入运算(第i个位置上插入新的结点)
逻辑结构: (a1, a2, …, ai-1, ai, ai+1, …, an)
在元素 ai 之前插入一个新元素 e
20
栈的基本操作演示(续)
2017/12/31
(2)能否由入栈序列A、B、C、D、E得到 出栈序列CBDAE?
出栈序列:
CBD A E
E
EE
操作序列:
① 元素A入栈 ② 元素B入栈 ③ 元素C入栈 ④ 元素C出栈 ⑤ 元素B出栈 ⑥ 元素D入栈 ⑦ 元素D出栈 ⑧ 元素A出栈 ⑨ 元素E入栈 ⑩ 元素E出栈
33
图的术语(续)
路径:设图G=(V, {VR})中的一个顶点序列 { v=vi,0, vi,1, …, vi,m=w}中, (vi,j-1,vi,j)VR , 1≤j≤m, 则称从顶点v 到顶 点w 之间存在一条路径。
路径长度:路径上边或者弧的数目。
简单路径:路径上各顶点 v=vi,0, vi,1, …, vi,m=w均 不互相重复。
DC B A