算法分析实验报告--分治策略
算法设计与分析的实验报告
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1、①设a[0:n-1]是已排好序的数组。
请写二分搜索算法,使得当搜索元素x不在数组中时,返回小于x的最大元素位置i和大于x的最小元素位置j。
当搜索元素在数组中时,i和j相同,均为x在数组中的位置。
②写出三分搜索法的程序。
三、实验要求(1)用分治法求解上面两个问题;(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、已知a[0:n-1]是一个已排好序的数组,可以采用折半查找(二分查找)算法。
如果搜索元素在数组中,则直接返回下表即可;否则比较搜索元素x与通过二分查找所得最终元素的大小,注意边界条件,从而计算出小于x的最大元素的位置i和大于x的最小元素位置j。
2、将n个元素分成大致相同的三部分,取在数组a的左三分之一部分中继续搜索x。
如果x>a[2(n-1)/3],则只需在数组a的右三分之一部分中继续搜索x。
上述两种情况不成立时,则在数组中间的三分之一部分中继续搜索x。
五、实验结果分析二分搜索法:三分搜索法:时间复杂性:二分搜索每次把搜索区域砍掉一半,很明显时间复杂度为O(log n)。
(n代表集合中元素的个数)三分搜索法:O(3log3n)空间复杂度:O(1)。
六、实验体会本次试验解决了二分查找和三分查找的问题,加深了对分治法的理解,收获很大,同时我也理解到学习算法是一个渐进的过程,算法可能一开始不是很好理解,但是只要多看几遍,只看是不够的还要动手分析一下,这样才能学好算法。
七、附录:(源代码)二分搜索法:#include<iostream.h>#include<stdio.h>int binarySearch(int a[],int x,int n){int left=0;int right=n-1;int i,j;while(left<=right){int middle=(left+right)/2;if(x==a[middle]){i=j=middle;return 1;}if(x>a[middle])left=middle+1;else right=middle-1;}i=right;j=left;return 0;}int main(){ int a[10]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};int n=10;int x=9;if(binarySearch(a,x,n))cout<<"找到"<<endl;elsecout<<"找不到"<<endl;return 0;}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》实验报告实验一...
《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; i<m; i++)cout << list[i] << " ";cout << endl;return;}else{for (int i=m; i<k; 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:";for(i=0;i<n;i++){cin>>a[i];}cout<<"该数据的全排列:"<<endl;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》实验报告:实验一(分治策略)
实验一我保证没有抄袭别人作业!1.实验题目必做:n 用分治思想设计实现二分搜索、合并排序,并且用不同数据量进行实验对比分析。
选做:阶乘(递归与分治)。
2.实验目的掌握设计算法的分治策略,通过实验学习分治策略设计技巧, 理解递归的概念验证二分搜索的时间复杂度。
掌握算法效率的分析和实验验证方法。
3.算法设计3.1 分治法基本思想将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题,这些子问题相互独立且与原问题相同。
然后递归的解这些子问题,然后将这些子问题的解合并得到原问题的解。
3.2二分搜索技术分解(devide):将n个元素分成个数大致相同的两半。
此时,原问题a[n]->子问题a[1,n/2]与a[2/n,n] 解决(conquer):取a[n/2]与欲查找的x作比较。
如果x=a[n/2],则找到x,算法终止。
如果x<a[n/2],则我们只要在数组a的左半部继续搜索x。
如果x>a[n/2],则我们只要在数组a的右半部继续搜索x。
合并(combine):此结果无需合并。
3.3合并排序分解(devide):将n个元素分成个数大致相同的两半。
此时,原问题a[n]->子问题a[1,n/2]与a[2/n,n] 解决(conquer):递归解n/2规模的子问题合并(combine):合并已排好序的两部分进行合并。
3.4快速排序分解(devide):找到基准元素,将数组分为三部分,两段。
此时,原问题a[p,r]->子问题a[p,q-1]、a[q]、a[q+1,r]。
解决(conquer):通过递归调用快速排序,对数组a[p,q-1]与a[q+1,r]进行排序。
合并(combine):此结果无需合并,因为子数组都是原址排序得,所以不需要合并操作。
3.5阶乘分解(devide):将n!分成n*(n-1)!,每次使其规模减少一。
解决(conquer):如果n=0,则输出结果1。
如果n=1,则输出结果1。
分治策略算法实验报告
分治策略算法实验报告引言分治策略是一种经典的算法设计策略,也是算法设计中最重要的思想之一。
其基本思想是将大问题划分成小的、相互独立的子问题,再将子问题合并求解,最终得到原问题的解。
本实验将通过实际例子,验证分治策略算法的有效性。
实验内容本实验选择两个经典的算法问题进行实现和验证,分别是二分查找和快速排序。
这两个问题在算法领域都有重要的应用价值,也是实践分治算法的好例子。
问题1:二分查找二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的算法,其基本思想是将数组分为两部分,然后判断目标值在哪一部分,并且逐步缩小问题的规模。
具体实现如下:pythondef binary_search(arr, target):low = 0high = len(arr) - 1while low <= high:mid = (low + high) 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:low = mid + 1else:high = mid - 1return -1问题2:快速排序快速排序是一种高效的排序算法,其基本思想是通过一趟划分将待排序序列分割成两个独立的子序列,然后递归地对子序列进行排序,最终得到有序序列。
具体实现如下:pythondef quicksort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[len(arr) 2]left = [x for x in arr if x < pivot]middle = [x for x in arr if x == pivot]right = [x for x in arr if x > pivot]return quicksort(left) + middle + quicksort(right)实验结果为了验证分治策略算法的有效性,我们分别对上述两个问题进行了测试。
分治算法探讨分治策略与应用场景
分治算法探讨分治策略与应用场景随着计算机科学的快速发展,算法成为了解决问题的重要工具。
其中,分治算法在很多场景下展现出强大的能力,被广泛应用于各个领域。
本文将探讨分治策略的原理和常见应用场景。
一、分治策略的基本原理分治策略是一种将大问题划分为细分的子问题,并通过解决子问题来解决原始问题的思想。
其基本思路可以概括为以下三个步骤:1. 分解:将原始问题划分为若干规模较小的子问题。
2. 解决:递归地解决各个子问题。
3. 合并:将各个子问题的解合并为原始问题的解。
通过将大问题递归地划分为越来越小的子问题,最终解决各个子问题,再将子问题的解合并为原始问题的解,分治策略能够高效地解决很多复杂的问题。
二、分治策略的应用场景1. 排序算法排序是计算机科学中一个重要的问题,各种排序算法都可以使用分治策略来实现。
例如,快速排序和归并排序就是使用分治策略的经典排序算法。
在快速排序中,通过选择一个基准元素将问题划分为两个子问题,然后递归地排序子问题。
最后,再将排序好的子数组合并为原始数组的有序序列。
在归并排序中,通过将问题划分为两个子问题,递归地排序子数组。
最后,再将排序好的子数组合并为原始数组的有序序列。
归并排序的特点是稳定性好,适用于大规模数据的排序。
2. 查找问题分治策略也可以应用于查找问题。
例如,在有序数组中查找某个元素可以使用二分查找算法,该算法也采用了分治思想。
二分查找算法通过将问题划分为两个子问题,然后根据子问题的规模逐步缩小查找范围,最终找到目标元素。
这种分治思想使得二分查找具有高效性。
3. 矩阵乘法矩阵乘法是一个常见的数学运算问题。
通过分治策略,可以将矩阵乘法划分为多个小问题,并递归地解决这些小问题。
然后,再将这些小问题的解进行合并,得到原始问题的解。
分治法用于矩阵乘法算法的优化,可以减少运算量,提高计算效率。
4. 搜索问题分治策略也可以应用于搜索问题。
例如,在搜索引擎中,分治策略可以用于并行搜索,从而加快搜索速度。
算法分析与设计实验报告1: 斐波那契数列(分治策略)
double b = 1;
double result = 0;
if (n <= 0)
{
return 0;
}
else if (n <= 2)
{
return 1;
}
else
{
for (i = 3; i <= n; i++)
{
result = a + b;
a = b;
b = result;
天津商业大学学生实验报告
开课实验室:开课时间2019年4月26日实验报告2019年4月26日
学院名称
信息工程学院
年级、专业、班
软件1803班
学号
20180822
姓名
丁智颖
同组姓名
无
课程名称
算法分析与设计
实验项目名称
实验一斐波那契数列(分治策略)指教师宋建材实验类型
验证□√综合□设计□创新□
成绩
教师评语:
}
return result;
}
}
///
//分治方法求解
///
double fib2(int n)
{
if (n <= 0)
{
return 0;
}
else if (n <= 2)
{
return 1; //递归终止条件
}
else
{
return fib2(n - 1) + fib2(n - 2); //递归
四、实验代码
#include <stdio.h>
double fib1(int n); //非递归生成下标为n的斐波那契数列元素
算法分析与设计实验报告
算法分析与设计实验报告实验一分治策略排序一、实验目的1)以排序问题为例,掌握分治法的基本设计策略;2)熟练掌握合并排序算法的实现;3)熟练掌握快速排序算法的实现;4) 理解常见的算法经验分析方法。
二、算法思路1. 合并排序算法思想:分而治之(divide - conquer);每个递归过程涉及三个步骤第一, 分解: 把待排序的 n 个元素的序列分解成两个子序列, 每个子序列包括 n/2 个元素.第二, 治理: 对每个子序列分别调用归并排序MergeSort, 进行递归操作第三, 合并: 合并两个排好序的子序列,生成排序结果.最坏时间复杂度最好时间复杂度空间复杂度2.快速排序算法思想:通过一躺排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一不部分的所有数据都要小,然后再按次方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
假设要排序的数组是A[1]……A[N],首先任意选取一个数据(通常选用第一个数据)作为关键数据,然后将所有比它的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一躺快速排序。
一躺快速排序的算法是:1)、设置两个变量I、J,排序开始的时候I:=1,J:=N;2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给X,即X:=A[1];3)、从J开始向前搜索,即由后开始向前搜索(J:=J-1),找到第一个小于X的值,两者交换;4)、从I开始向后搜索,即由前开始向后搜索(I:=I+1),找到第一个大于X的值,两者交换;5)、重复第3、4步,直到I=J;三、实验内容:1. 准备实验数据要求:编写一个函数data-generate,生成2000个在区间[1,10000]上的随机整数,并将这些数输出到外部文件data.txt中。
这些数作为本算法实验的输入数据。
2. 实现合并排序算法要求:实现mergesort算法。
输入:待排数据文件data.txt;输出:有序数据文件resultsMS.txt(注:建议将此排好序的数据作为实验二的算法输入);程序运行时间TimeMS。
《算法设计与分析报告》实验二
14210501022017 3 281234121010 3201741112//枢轴元素t为数组最左侧的元素//i往右移动j往左移动当指向同一位置时扫描完成//如果右侧指针元素比轴测元素大,指针元素左移//确保i在j左边//当右侧指针元素比轴测元素小时,交换两指针指向数的位置//如果左侧指针元素比轴测元素小,指针元素右移//确保i在j左边//当左侧指针元素比轴测元素大时,交换两指针指向数的位置//对左边进行排序//对右边进行排序实用文案printf("\n");system("pause");getchar();}运行结果经验归纳结合以前学的数据结构及应用算法,较容易理解。
题目二:对用户输入的杂乱无序的数字序列按照由小到大的顺序排序:合并排序题目分析合并排序的基本思想是:将待排序的元素分成大小大相同的两个子集合,分别对两个子集合进行排序,最终将排序好的子集合合并成所要求的拍好序的集合。
算法构造核心代码来自书上:MergePass(Type x[],Type y[],int s,int n)//合并大小为s的相邻序列子数组Merge(Type c[],Type d[],int l,int m,int r) //合并c[l,m]和x[m+1,r]到y[l,r]算法实现//将a中的元素合并到数组b//将b中的元素合并到数组a//合并c[l,m]和x[m+1,r]到y[l,r]//合并大小为s的相邻序列子数组//合并大小为s的相邻2字段数组//合并x[i,i+s-1]和x[i+s,i+2*s-1]到y[i,i+2*s-1] //处理剩下的元素少于2sfor(int j=i;j<=n-1;j++)y[j]=x[j];}void main(){int a[100],i,n;printf("请输入要进行合并排序的数字的个数:\n");scanf_s("%d",&n);for( i=0;i<n;i++){printf("请输入要进行合并排序的第%d个数字:\n",i+1);scanf_s("%d",&a[i]);}MergeSort(a,n);printf("合并排序的结果:\n");for(i=0;i<n;i++)printf("%d,",a[i]);printf("\n");system("pause");}运行结果经验归纳结合以前学的数据结构及应用算法,用心理解还能明白。
算法实验报告一 分治法实验
算法实验报告一分治法实验一、实验目的及要求利用分治方法设计大整数乘法的递归算法,掌握分治法的基本思想和算法设计的基本步骤。
要求:设计十进制的大整数乘法,必须利用分治的思想编写算法,利用c语言(或者c++语言)实现算法,给出程序的正确运行结果。
(必须完成)设计二进制的大整数乘法,要求利用分治的思想编写递归算法,并可以实现多位数的乘法(利用数组实现),给出程序的正确运行结果。
(任选)二、算法描述1、输入两个相同位数的大整数u,v输出uv的值判断大整数的位数i;w=u/10^(i/2);y=v/10^(i/2);x=u-w*10^(i/2);z= v-y*10^(i/2);然后将w,x,y,z代入公式求得最后结果uv=wy10^i+((w+x)(y+z)-wy-xz)10^(i/2)+xz三、调试过程及运行结果在实验中我遇到的问题:原来以为这两个大整数的位数不同,结果题目要求是相同位数的大整数在写10的多少次方时,写的是10^(i/2),10^(i),结果不对,我就将它改成了for循环语句四、实验总结在本次实验中,我知道了分治算法,以及分治算法的基本思想。
我还掌握了编写大整数乘法的算法与步骤,以及如何修改在编写程序时遇到的问题。
五、附录(源程序代码清单)1、#include<iostream.h>int weishu(int x){int i;while(x!=0){x=x/10;i++;}return i;}void main(){int u,v;cout<<"输入两个位数相同的大整数:"<<endl;cin>>u;cin>>v;int i,j,m,n;int p,x,y,z,w;int a=1;int b=1;i=weishu(u);for(int k=1;k<=i;k++){a=a*10;}for(int q=1;q<=i/2;q++){b=b*10;}w=u/b;y=v/b;x=u-w*b;z=v-y*b;p=w*y*a+((w+x)*(y+z)-w*y-x*z)*b+x*z;cout<<u<<"*"<<v<<"="<<p;}教师评语:成绩:√优良中及格不及格算法实验报告二动态规划法实验一、实验目的及要求利用动态规划方法设计背包问题算法,掌握动态规划法的基本思想和算法设计的基本步骤。
算法分析与设计实验报告2:归并排序及快速排序(分治策略)
算法分析与设计实验报告2:归并排序及快速排序(分治策略)1. 引言本实验报告旨在对归并排序和快速排序算法进行分析与设计。
归并排序和快速排序都是常用的分治策略排序算法,它们在各种应用场景下都表现出色,因此对其进行深入研究具有重要意义。
2. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法,其基本思想是将待排序数组不断地分割成小的子数组,直到每个子数组只有一个元素,然后再将这些子数组逐渐合并成一个有序数组。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn),适用于各种规模的数据集。
2.1 算法步骤归并排序的算法步骤如下:1. 将待排序数组不断地分割成小的子数组,直到每个子数组只有一个元素。
2. 依次将这些子数组两两归并,直到最后只剩下一个有序数组。
2.2 实验结果通过对不同规模的测试数据进行归并排序实验,得到以下实验结果:- 在小规模数据集上,归并排序表现出色,排序速度快;- 随着数据规模的增大,归并排序的时间复杂度仍然保持较低的增长速率。
3. 快速排序快速排序是一种常用的排序算法,其基本思想是选取一个元素作为“基准”,然后将待排序数组分成两个子数组,其中一个子数组的元素都小于等于基准元素,另一个子数组的元素都大于等于基准元素。
然后再对这两个子数组递归地进行快速排序。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn),对于平均情况下的排序任务具有较好的性能。
3.1 算法步骤快速排序的算法步骤如下:1. 选取一个元素作为基准。
2. 将待排序数组分成两个子数组,其中一个子数组的元素都小于等于基准元素,另一个子数组的元素都大于等于基准元素。
3. 对这两个子数组分别递归地进行快速排序。
3.2 实验结果通过对不同规模的测试数据进行快速排序实验,得到以下实验结果:- 快速排序在平均情况下表现出色,排序速度较快;- 对于某些特殊情况,如初始数组已经有序或逆序,快速排序的性能可能会下降。
4. 结论本实验报告对归并排序和快速排序算法进行了分析与设计,并通过实验得到了相关的结果。
算法实验报告----分治法
组员:胡昌腾、刘全成、马起、卢东平、马悦问题描述:有一个老板有一袋金块。
每个月将有两名雇员会因其优异的表现分别被奖励一个金块。
按规矩,排名第一的雇员将得到袋中最重的金块,排名第二的雇员将得到袋中最轻的金块。
根据这种方式,除非有新的金块加入袋中,否则第一名雇员所得到的金块总是比第二名雇员所得到的金块重。
如果有新的金块周期性的加入袋中,则每个月都必须找出最轻和最重的金块。
假设有一台比较重量的仪器,我们希望用最少的比较次数找出最轻和最重的金块算法思想:分而治之方法与软件设计的模块化方法非常相似。
为了解决一个大的问题,可以: 1) 把它分成两个或多个更小的问题; 2) 分别解决每个小问题; 3) 把各小问题的解答组合起来,即可得到原问题的解答。
小问题通常与原问题相似,可以递归地使用分而治之策略来解决。
问题分析:一般思路:假设袋中有n 个金块。
可以用函数M a x(程序1 - 3 1)通过n-1次比较找到最重的金块。
找到最重的金块后,可以从余下的n-1个金块中用类似的方法通过n-2次比较找出最轻的金块。
这的比较的总次数为2n-3。
分治法:当n很小时,比如说,n≤2,识别出最重和最轻的金块,一次比较就足够了。
当n 较大时(n>2),第一步,把这袋金块平分成两个小袋A和B。
第二步,分别找出在A和B中最重和最轻的金块。
设A中最重和最轻的金块分别为HA 与LA,以此类推,B中最重和最轻的金块分别为HB 和LB。
第三步,通过比较HA 和HB,可以找到所有金块中最重的;通过比较LA 和LB,可以找到所有金块中最轻的。
在第二步中,若n>2,则递归地应用分而治之方法算法实现:截图:输入5块金块的重量后:得出的结果为源代码:#include <iostream>using namespace std;int a[5]={10,12,5,9,7};void maxmin(int i,int j, int &max,int &min ) {int mid;int lmax,lmin,rmax,rmin;if(i==j){max=a[i];min=a[j];}else if(i==j-1)if(a[i]<a[j]){max=a[j];min=a[i];}else {max=a[i];min=a[j];}else{mid=(i+j)/2;maxmin(i,mid,lmax,lmin);maxmin(mid+1,j,rmax,rmin);if(lmax>rmax)max=lmax;elsemax=rmax;if(lmin>rmin)min=rmin;elsemin=lmin;}}void main(){ //给数组赋值int *p=a;cout<<"*******************************"<<endl;cout<<"***算法分析与设计--分治法 ***"<<endl;cout<<"*** ---金块问题 ***"<<endl;cout<<"***组员: 胡昌腾刘全成 ***"<<endl;cout<<"*** 马起卢东平马悦 ***"<<endl;cout<<"*** 班级:09级2班 ***"<<endl; cout<<"*******************************"<<endl;cout<<endl;cout<<endl;cout<<endl;cout<<" 请输入5块金块的重量:"<<endl;for(int n=0;n<5;n++){cout<<"请输入第"<<n+1<<"块金块的重量:"<<endl;cin>>*(p+n);}for(int m=0;m<5;m++){cout<<"第"<<m+1<<"块金块的重量:"<<a[m]<<endl;}int max,min;maxmin(0,4,max,min);cout<<"重量最大为"<<max<<endl;cout<<"重量最小为"<<min<<endl;}复杂性分析注意到当n为偶数时,在for 循环外部将执行一次比较而在f o r循环内部执行3 ( n / 2 - 1 )次比较,比较的总次数为3 n / 2 - 2。
分治策略的实验报告
分治策略的实验报告1. 引言分治策略是一种问题解决方法,通过将问题分解为更小的子问题,并通过解决这些子问题来解决原始问题。
该策略在计算机科学中具有广泛应用,特别是在算法设计和优化中。
本实验旨在通过实际应用和测试分治策略,深入了解其原理及实际效果。
2. 实验目标本实验的主要目标包括:- 理解分治策略的基本原理和应用场景;- 设计并实现一个分治算法;- 分析和比较分治策略与其他解决方法的性能。
3. 实验方法3.1 实验工具和环境本实验使用的工具和环境如下:- 编程语言:Python;- 开发工具:Jupyter Notebook;- 硬件环境:Intel Core i7处理器,8GB内存。
3.2 实验步骤本实验采用以下步骤进行:1. 研究分治策略的理论知识,了解其基本思想和优势;2. 选择一个适用于分治策略的问题,并设计分治算法;3. 使用Python编程语言实现该分治算法;4. 随机生成一组用于测试的输入数据,包括不同规模和特征的数据;5. 分别用分治策略和其他解决方法解决该问题,并对比它们的性能;6. 分析实验结果,并总结得出结论。
4. 实验结果4.1 算法设计在本实验中,选择了经典的快速排序算法作为分治策略的例子。
快速排序基于分治的思想,通过将一个序列分成两个子序列,分别对它们进行排序,最后将这两个子序列合并起来。
具体的算法步骤如下:1. 选择一个枢纽元素(pivot),将序列分为两部分,使得左边的元素小于等于pivot,右边的元素大于pivot;2. 对分割出来的左、右两个子序列递归地进行快速排序;3. 合并左、右两个有序子序列即可得到排序后的序列。
函数实现伪代码如下:pythondef quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[0]left = [x for x in arr[1:] if x <= pivot]right = [x for x in arr[1:] if x > pivot]return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)4.2 性能测试为了测试快速排序算法在不同规模数据上的性能表现,生成了一组包含10000个随机整数的序列,并分别用快速排序算法和Python自带的排序函数进行排序,并比较它们的执行时间。
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》课程实验报告 (分治法(三))
《算法设计与分析》课程实验报告实验序号:04实验项目名称:实验4 分治法(三)一、实验题目1.邮局选址问题问题描述:在一个按照东西和南北方向划分成规整街区的城市里,n个居民点散乱地分布在不同的街区中。
用x 坐标表示东西向,用y坐标表示南北向。
各居民点的位置可以由坐标(x,y)表示。
街区中任意2 点(x1,y1)和(x2,y2)之间的距离可以用数值∣x1−x2∣+∣y1−y2∣度量。
居民们希望在城市中选择建立邮局的最佳位置,使n个居民点到邮局的距离总和最小。
编程任务:给定n 个居民点的位置,编程计算邮局的最佳位置。
2.最大子数组问题问题描述:对给定数组A,寻找A的和最大的非空连续子数组。
3.寻找近似中值问题描述:设A是n个数的序列,如果A中的元素x满足以下条件:小于x的数的个数≥n/4,且大于x的数的个数≥n/4 ,则称x为A的近似中值。
设计算法求出A的一个近似中值。
如果A中不存在近似中值,输出false,否则输出找到的一个近似中值4.循环赛日程表问题描述:设有n=2^k个运动员要进行网球循环赛。
现要设计一个满足以下要求的比赛日程表:每个选手必须与其他n-1个选手各赛一次,每个选手一天只能赛一次,循环赛一共进行n-1天。
二、实验目的(1)进一步理解分治法解决问题的思想及步骤(2)体会分治法解决问题时递归及迭代两种不同程序实现的应用情况之差异(3)熟练掌握分治法的自底向上填表实现(4)将分治法灵活于具体实际问题的解决过程中,重点体会大问题如何分解为子问题及每一个大问题涉及哪些子问题及子问题的表示。
三、实验要求(1)写清算法的设计思想。
(2)用递归或者迭代方法实现你的算法,并分析两种实现的优缺点。
(3)根据你的数据结构设计测试数据,并记录实验结果。
(4)请给出你所设计算法的时间复杂度的分析,如果是递归算法,请写清楚算法执行时间的递推式。
四、实验过程(算法设计思想、源码)1.邮局选址问题(1)算法设计思想根据题目要求,街区中任意2 点(x1,y1)和(x2,y2)之间的距离可以用数值∣x1−x2∣+∣y1−y2∣度量。
2013实验报告2-分治策略
实验名称
分治策略(2)
实验序号
2
实验日期
10.8
姓名
温源院系计算机源自院班级12104111
学号
1210400631
专业
计算机科学与技术
指导教师
姜丽
成绩
教师评语
一、实验目的和要求
1.掌握分治策略的基本思想
2.理解分治策略的3个步骤
3.熟悉典型的分治策略案例
二、实验预习内容
分治法的基本思想以及分治法的求解步骤。
三、实验项目摘要
1.分治法进行二分搜索
2.分治法进行快速排序
3.选做:(1)分治法解决棋盘覆盖问题
(2)分治法进行归并排序
4.提高部分:分治法解决大整数相乘问题
四、实验结果与分析
1.成功
2.成功
3.成功
注:空间不够,可以增加页码。
分治策略实验报告
《算法设计与分析》课程实验报告姓名:班级:学号:学期:指导教师:实验名称:分治策略—二分查找与快速排序实验时间:2020 年 5 月8 日第10 周星期四成绩评定:1、实验目的1.掌握分治策略的基本思想并会用其解决一些问题2.掌握二分查找和快速排序算法2、软硬件环境1.操作系统:windows102.编写环境:DEV—C++3.编程语言:c3、实验内容1.二分查找①二分查找算法:二分查找(折半查找):查找数组中是否包含指定元素。
如果包含指定元素,则返回指定元素的index(从0开始);如果不包含指定元素,则返回-1;前提:数组中的元素必须是有序的。
原理:将被查找的数组分为三部分,依次是中值前、中值、中值后,将指定元素和数组的中值进行比较,如果指定元素小于中值则在(中值前)中找,如果指定元素大于中值则在(中值后)中找,如果指定元素等于中值则直接返回。
依次查找后,如果不包含指定元素,则返回-1;注:中值即数组中间位置的值。
②二分查找时间复杂度:O(log2n)2为底数2.快速排序①快速排序:快速排序是对冒泡排序的一种改进。
快速排序基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
快排实现的本质也和所有的其他的分治算法一样,包含了分解子问题,解决子问题,将子问题合并这三个步骤。
②时间复杂度:O(nlogn)③空间复杂度:O(nlogn)4、实验步骤1.回顾分治策略的思想2.回顾二分查找和快排算法3.调试编写环境4.编写程序5.测试程序5、实验结果(包括程序运行结果、实测数据结果、数据分析、实验结论等)1.二分查找2.快排实验名称:实验时间:年月日第周星期成绩评定:1、实验目的2、软硬件环境3、实验内容4、实验步骤5、实验结果(包括程序运行结果、实测数据结果、数据分析、实验结论等)实验名称:实验时间:年月日第周星期成绩评定:1、实验目的2、软硬件环境3、实验内容4、实验步骤5、实验结果(包括程序运行结果、实测数据结果、数据分析、实验结论等)。
算法设计实验报告
算法设计实验报告南华⼤学实验报告||实验名称算法设计与分析综合实验课程名称算法设计与分析||专业班级:软件⼆班学⽣姓名:刘旭东学号:20169350214 成绩:指导教师:刘杰实验⽇期:[综合实验⼀] 分治策略—归并排序⼀、实验⽬的及要求归并排序是⼀个⾮常优秀的排序⽅法,也是典型的分治策略的典型应⽤。
实验要求:(1)编写⼀个模板函数:template ,MergeSort(T *a, int n);以及相应的⼀系列函数,采⽤分治策略,对任意具有:bool operator<(const T&x,const T&y);⽐较运算符的类型进⾏排序。
(2)与STL库中的函数std::sort(..)进⾏运⾏时间上的⽐较,给出⽐较结果,如:动态⽣成100万个随机⽣成的附点数序列的排序列问题, 给出所⽤的时间⽐较。
⼆、所⽤仪器、设备计算机、Visual C++软件。
三、实验原理分治原理:分治算法的基本思想是将⼀个规模为N的问题分解为K个规模较⼩的⼦问题,这些⼦问题相互独⽴且与原问题性质相同。
求出⼦问题的解,就可得到原问题的解。
当我们求解某些问题时,由于这些问题要处理的数据相当多,或求解过程相当复杂,使得直接求解法在时间上相当长,或者根本⽆法直接求出。
对于这类问题,我们往往先把它分解成⼏个⼦问题,找到求出这⼏个⼦问题的解法后,再找到合适的⽅法,把它们组合成求整个问题的解法。
如果这些⼦问题还较⼤,难以解决,可以再把它们分成⼏个更⼩的⼦问题,以此类推,直⾄可以直接求出解为⽌。
这就是分治策略的基本思想。
归并原理:归并排序是建⽴在归并操作上的⼀种有效的排序算法,该算法是采⽤分治法(Divide and Conquer)的⼀个⾮常典型的应⽤。
将已有序的⼦序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个⼦序列有序,再使⼦序列段间有序。
若将两个有序表合并成⼀个有序表,称为⼆路归并。
四、实验⽅法与步骤归并过程为:⽐较a[i]和a[j]的⼤⼩,若a[i]≤a[j],则将第⼀个有序表中的元素a[i]复制到r[k]中,并令i和k分别加上1;否则将第⼆个有序表中的元素a[j]复制到r[k]中,并令j和k分别加上1,如此循环下去,直到其中⼀个有序表取完,然后再将另⼀个有序表中剩余的元素复制到r中从下标k到下标t的单元。
分治政策实验报告总结
一、实验背景分治策略是一种常用的算法设计思想,它将一个复杂的问题分解成若干个相互独立、规模较小的子问题,分别解决这些子问题,再将子问题的解合并,从而得到原问题的解。
本实验旨在通过具体案例,深入理解分治策略的基本思想,掌握其应用方法,并分析其实际效果。
二、实验目的1. 理解分治策略的基本思想;2. 掌握分治策略的应用方法;3. 分析分治策略在解决实际问题中的效果;4. 提高算法设计与分析能力。
三、实验内容1. 分治策略案例分析实验中,我们选择了以下案例进行分析:(1)归并排序归并排序是一种典型的分治策略应用。
它将待排序的序列分为两半,分别对这两半进行归并排序,然后将两个有序序列合并为一个有序序列。
(2)二分查找二分查找也是一种分治策略应用。
它将待查找的序列分为两半,根据查找目标值与中间值的大小关系,确定目标值所在的一半,然后在该半序列中继续查找。
2. 分治策略实现(1)归并排序实现```cvoid mergeSort(int arr[], int left, int right) {if (left < right) {int mid = (left + right) / 2;mergeSort(arr, left, mid);mergeSort(arr, mid + 1, right);merge(arr, left, mid, right);}}void merge(int arr[], int left, int mid, int right) { int n1 = mid - left + 1;int n2 = right - mid;int L[n1], R[n2];for (int i = 0; i < n1; i++)L[i] = arr[left + i];for (int j = 0; j < n2; j++)R[j] = arr[mid + 1 + j];int i = 0, j = 0, k = left;while (i < n1 && j < n2) {if (L[i] <= R[j]) {arr[k] = L[i];i++;} else {arr[k] = R[j];j++;}k++;}while (i < n1) {arr[k] = L[i];i++;k++;}while (j < n2) {arr[k] = R[j];j++;k++;}}```(2)二分查找实现```cint binarySearch(int arr[], int left, int right, int target) { while (left <= right) {int mid = (left + right) / 2;if (arr[mid] == target)return mid;else if (arr[mid] < target)left = mid + 1;elseright = mid - 1;}return -1;}```3. 分治策略效果分析(1)归并排序归并排序的平均时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n)。
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《算法设计与分析》实验报告
分治策略
姓名:XXX
专业班级:XXX
学号:XXX
指导教师:XXX
完成日期:XXX
一、试验名称:分治策略
(1)写出源程序,并编译运行
(2)详细记录程序调试及运行结果
二、实验目的
(1)了解分治策略算法思想
(2)掌握快速排序、归并排序算法
(3)了解其他分治问题典型算法
三、实验内容
(1)编写一个简单的程序,实现归并排序。
(2)编写一段程序,实现快速排序。
(3)编写程序实现循环赛日程表。
设有n=2k个运动员要进行网球循环赛。
现
要设计一个满足以下要求的比赛日程表:(1)每个选手必须与其它n-1个选手各赛一次(2)每个选手一天只能赛一场(3)循环赛进行n-1天
四、算法思想分析
(1)编写一个简单的程序,实现归并排序。
将待排序元素分成大小大致相同的2个子集合,分别对2个子集合进行
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。
(2)编写一段程序,实现快速排序。
通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有
数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数
据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据
变成有序序列。
(3)编写程序实现循环日赛表。
按分治策略,将所有的选手分为两组,n个选手的比赛日程表就可以通
过为n/2个选手设计的比赛日程表来决定。
递归地用对选手进行分割,
直到只剩下2个选手时,比赛日程表的制定就变得很简单。
这时只要让
这2个选手进行比赛就可以了。
五、算法源代码及用户程序
(1)编写一个简单的程序,实现归并排序。
#include<iostream>
#include<time.h>
#define MAX 10
using namespace std;
void merge(int array[],int p,int q,int r)
{
int i,k;
int begin1,end1,begin2,end2;
int* temp = new int[r-p+1];
begin1 = p;
end1 = q;
begin2 = q+1;
end2 = r;
k = 0;
while((begin1 <= end1)&&(begin2 <= end2))
{
if(array[begin1] < array[begin2])
{
temp[k] = array[begin1];
begin1++;
}
else
{
temp[k] = array[begin2];
begin2++;
}
k++;
}
while(begin1 <= end1)
{
temp[k++] = array[begin1++];
}
while(begin2 <= end2)
{
temp[k++] = array[begin2++];
}
for(i = 0;i < (r-p+1);i++)
{
array[p+i] = temp[i];
}
delete[](temp);
}
void merge_sort(int data[],int left,int right) {
if(left < right)
{
int mid = (left + right)/2;
merge_sort(data,left,mid);
merge_sort(data,mid + 1,right);
merge(data,left,mid,right);
}
}
void main()
{
int number[MAX] = {0};
srand(time(NULL));
printf("排序前:");
for(int i = 0; i < MAX; i++) {
number[i] = rand() % 100;
printf("%d ", number[i]);
}
cout<<endl;
merge_sort(number,0,9);
printf("排序后:");
for(int j = 0; j < MAX; j++) {
printf("%d ", number[j]);
}
}
(2)编写一段程序,实现快速排序。
#include<iostream>
#include<time.h>
#define MAX 10
#define SW AP(x,y) {int t; t = x; x = y; y = t;} using namespace std;
void quicksort(int number[],int left,int right) {
int i,j,s;
if(left < right)
{
s = number[(left + right)/2];
i = left - 1;
j = right + 1;
while(1)
{
while(number[++i] < s);
while(number[--j] > s);
if(i>=j)
break;
SWAP(number[i],number[j]);
}
quicksort(number,left,i-1);
quicksort(number,j+1,right);
}
}
void main()
{
int number[MAX] = {0};
srand(time(NULL));
printf("排序前:");
for(int i = 0; i < MAX; i++) {
number[i] = rand() % 100;
printf("%d ", number[i]);
cout<<endl;
}
quicksort(number,0,9);
printf("排序后:");
for(int j = 0; j < MAX; j++) {
printf("%d ", number[j]);
}
}
(3)编写程序实现循环赛日程表。
#define MAXN 64
/*日程表数组*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAX 32
int a[MAX][MAX];
void Copy(int tox, int toy, int fromx, int fromy, int n)
{ int i, j;
for (i=0; i<n; i++)
{ for (j=0; j<n; j++) a[tox + i][toy + j] = a[fromx + i][fromy + j];
}
}
void Table(int k, int a[][MAX])
{ int i, n = 1 << k; int r;
for (i=0; i<n; i++)
a[0][i] = i + 1;
for (r=1; r<n; r<<=1)
{ for (i=0; i<n; i+=2*r)
{ Copy(r, i + r, 0, i, r);
Copy(r, i, 0, i + r, r);
}
}
}
void Out(int a[][MAX], int n)
{ int i, j;
for (i=0; i<n; i++)
{ for (j=0; j<n; j++) printf("%3d", a[i][j]);
printf("\n");
}
printf("\n");
getch();
}
int main()
{ int i;
for (i=0; i<5; i++)
{ int len = 1 << i; Table(i, a); Out(a, len);
}
return 0;
}
六试验结果及分析
分治策略对于解决排序,循环日赛表起着很优越的作用,应该熟练掌握归并排序和快速排序。
而且应该认真搞懂递归的思想。