算法设计程序源码
算法设计与分析(详细解析(含源代码))

xi=gi(X)(I=0,1,…,n-1)
则求方程组根的迭代算法可描述如下:
【算法】迭代法求方程组的根
{for (i=0;i<n;i++)
x[i]=初始近似根;
do {
for (i=0;i<n;i++)
y[i]=x[i];
for (i=0;i<n;i++)
x[i]=gi(X);
for (delta=0.0,i=0;i<n;i++)
显然,每个分量取值为0或1的n元组的个数共为2n个。而每个n元组其实对应了一个长度为n的二进制数,且这些二进制数的取值范围为0~2n-1。因此,如果把0~2n-1分别转化为相应的二进制数,则可以得到我们所需要的2n个n元组。
【算法】
maxv=0;
for (i=0;i<2n;i++)
{B[0..n-1]=0;
for ( j=1;j<k;j++)
{for ( carry=0,i=1;i<=m;i++)
{r=(i<=a[0]?a[i]+b[i]:a[i])+carry;
a[i]=r%10;
carry=r/10;
}
if (carry) a[++m]=carry;
简易计算器程序源代码

简易计算器程序源代码下面是一个简易计算器程序的源代码,它可以执行基本的四则运算:```python#定义加法函数def add(x, y):return x + y#定义减法函数def subtract(x, y):return x - y#定义乘法函数def multiply(x, y):return x * y#定义除法函数def divide(x, y):if y == 0:return "除数不能为0"else:return x / y#显示菜单print("选择操作:")print("1. 相加")print("2. 相减")print("3. 相乘")print("4. 相除")#获取用户输入choice = input("输入你的选择(1/2/3/4): ")#获取用户输入的两个数字num1 = float(input("输入第一个数字: "))num2 = float(input("输入第二个数字: "))#根据用户选择执行相应操作if choice == '1':print(num1, "+", num2, "=", add(num1, num2))elif choice == '2':print(num1, "-", num2, "=", subtract(num1, num2)) elif choice == '3':print(num1, "*", num2, "=", multiply(num1, num2)) elif choice == '4':print(num1, "/", num2, "=", divide(num1, num2))else:print("请输入有效的选择")```运行这个程序,你将看到一个简易的计算器菜单。
c程序设计高级教程 源码

以下是一个简单的C语言程序示例,它使用了结构体和函数指针等高级特性:c#include<stdio.h>#include<stdlib.h>// 定义一个结构体,表示一个点typedef struct {int x;int y;} Point;// 定义一个函数指针类型,表示计算两点距离的函数typedef double(*DistanceFunc)(Point a, Point b);// 计算两点之间的欧氏距离double euclideanDistance(Point a, Point b) {return sqrt(pow(a.x - b.x, 2) + pow(a.y - b.y, 2));}// 计算两点之间的曼哈顿距离double manhattanDistance(Point a, Point b) {return abs(a.x - b.x) + abs(a.y - b.y);}// 计算两点之间距离的函数,使用函数指针作为参数double calculateDistance(Point a, Point b, DistanceFunc func) {return func(a, b);}int main() {Point p1 = {1, 2};Point p2 = {4, 6};DistanceFunc funcs[] = {euclideanDistance, manhattanDistance};int numFuncs = sizeof(funcs) / sizeof(funcs[0]);for (int i = 0; i < numFuncs; i++) {printf("Distance using function %d: %f\n", i, calculateDistance(p1, p2, funcs[i]));}return0;}这个程序定义了一个Point结构体来表示二维平面上的点,然后定义了一个函数指针类型DistanceFunc 来表示计算两点距离的函数。
(整理)蚂蚁算法源代码如下

源代码如下:/*ant.c*/#define SPACE 0x20#define ESC 0x1b#define ANT_CHAR_EMPTY '+' #define ANT_CHAR_FOOD 153#define HOME_CHAR 'H'#define FOOD_CHAR 'F'#define FOOD_CHAR2 'f'#define FOOD_HOME_COLOR 12 #define BLOCK_CHAR 177#define MAX_ANT 50#define INI_SPEED 3#define MAXX 80#define MAXY 23#define MAX_FOOD 10000#define TARGET_FOOD 200#define MAX_SMELL 5000#define SMELL_DROP_RATE 0.05 #define ANT_ERROR_RATE 0.02 #define ANT_EYESHOT 3#define SMELL_GONE_SPEED 50 #define SMELL_GONE_RATE 0.05 #define TRACE_REMEMBER 50#define MAX_BLOCK 100#define NULL 0#define UP 1#define DOWN 2#define LEFT 3#define RIGHT 4#define SMELL_TYPE_FOOD 0#define SMELL_TYPE_HOME 1#include "stdio.h"#include "conio.h"#include "dos.h"#include "stdlib.h"#include "dos.h"#include "process.h"#include "ctype.h"#include "math.h"void WorldInitial(void);void BlockInitial(void);void CreatBlock(void);void SaveBlock(void);void LoadBlock(void);void HomeFoodInitial(void);void AntInitial(void);void WorldChange(void);void AntMove(void);void AntOneStep(void);void DealKey(char key);void ClearSmellDisp(void);void DispSmell(int type);int AntNextDir(int xxx,int yyy,int ddir);int GetMaxSmell(int type,int xxx,int yyy,int ddir); int IsTrace(int xxx,int yyy);int MaxLocation(int num1,int num2,int num3);int CanGo(int xxx,int yyy,int ddir);int JudgeCanGo(int xxx,int yyy);int TurnLeft(int ddir);int TurnRight(int ddir);int TurnBack(int ddir);int MainTimer(void);char WaitForKey(int secnum);void DispPlayTime(void);int TimeUse(void);void HideCur(void);void ResetCur(void);/* --------------- */struct HomeStruct{int xxx,yyy;int amount;int TargetFood;}home;struct FoodStruct{int xxx,yyy;int amount;}food;struct AntStruct{int xxx,yyy;int dir;int speed;int SpeedTimer;int food;int SmellAmount[2];int tracex[TRACE_REMEMBER];int tracey[TRACE_REMEMBER];int TracePtr;int IQ;}ant[MAX_ANT];int AntNow;int timer10ms;struct time starttime,endtime;int Smell[2][MAXX+1][MAXY+1];int block[MAXX+1][MAXY+1];int SmellGoneTimer;int SmellDispFlag;int CanFindFood;int HardtoFindPath;/* ----- Main -------- */void main(void){char KeyPress;int tu;clrscr();HideCur();WorldInitial();do{timer10ms = MainTimer();if(timer10ms) AntMove();if(timer10ms) WorldChange();tu = TimeUse();if(tu>=60&&!CanFindFood){gotoxy(1,MAXY+1);printf("Can not find food, maybe a block world.");WaitForKey(10);WorldInitial();}if(tu>=180&&home.amount<100&&!HardtoFindPath){gotoxy(1,MAXY+1);printf("God! it is so difficult to find a path.");if(WaitForKey(10)==0x0d) WorldInitial();else{HardtoFindPath = 1;gotoxy(1,MAXY+1);printf(" ");}}if(home.amount>=home.TargetFood){gettime(&endtime);KeyPress = WaitForKey(60);DispPlayTime();WaitForKey(10);WorldInitial();}else if(kbhit()){KeyPress = getch();DealKey(KeyPress);}else KeyPress = NULL;}while(KeyPress!=ESC);gettime(&endtime);DispPlayTime();WaitForKey(10);clrscr();ResetCur();}/* ------ general sub process ----------- */int MainTimer(void)/* output: how much 10ms have pass from last time call this process */ {static int oldhund,oldsec;struct time t;int timeuse;gettime(&t);timeuse = 0;if(t.ti_hund!=oldhund){if(t.ti_sec!=oldsec){timeuse+=100;oldsec = t.ti_sec;}timeuse+=t.ti_hund-oldhund;oldhund = t.ti_hund;}else timeuse = 0;return (timeuse);}char WaitForKey(int secnum)/* funtion: if have key in, exit immediately, else wait 'secnum' senconds then exitinput: secnum -- wait this senconds, must < 3600 (1 hour)output: key char, if no key in(exit when timeout), return NULL */ {int secin,secnow;int minin,minnow;int hourin,hournow;int secuse;struct time t;gettime(&t);secin = t.ti_sec;minin = t.ti_min;hourin = t.ti_hour;do{if(kbhit()) return(getch());gettime(&t);secnow = t.ti_sec;minnow = t.ti_min;hournow = t.ti_hour;if(hournow!=hourin) minnow+=60;if(minnow>minin) secuse = (minnow-1-minin) + (secnow+60-secin); else secuse = secnow - secin;/* counting error check */if(secuse<0){gotoxy(1,MAXY+1);printf("Time conuting error, any keyto exit...");getch();exit(3);}}while(secuse<=secnum);return (NULL);}void DispPlayTime(void){int ph,pm,ps;ph = endtime.ti_hour - starttime.ti_hour;pm = endtime.ti_min - starttime.ti_min;ps = endtime.ti_sec - starttime.ti_sec;if(ph<0) ph+=24;if(pm<0) { ph--; pm+=60; }if(ps<0) { pm--; ps+=60; }gotoxy(1,MAXY+1);printf("Time use: %d hour- %d min- %d sec ",ph,pm,ps);}int TimeUse(void){int ph,pm,ps;gettime(&endtime);ph = endtime.ti_hour - starttime.ti_hour;pm = endtime.ti_min - starttime.ti_min;ps = endtime.ti_sec - starttime.ti_sec;if(ph<0) ph+=24;if(pm<0) { ph--; pm+=60; }if(ps<0) { pm--; ps+=60; }return(ps+(60*(pm+60*ph)));}void HideCur(void){union REGS regs0;regs0.h.ah=1;regs0.h.ch=0x30;regs0.h.cl=0x31;int86(0x10,®s0,®s0);}void ResetCur(void){union REGS regs0;regs0.h.ah=1;regs0.h.ch=0x06;regs0.h.cl=0x07;int86(0x10,®s0,®s0);}/* ------------ main ANT programe ------------- */ void WorldInitial(void){int k,i,j;randomize();clrscr();HomeFoodInitial();for(AntNow=0;AntNow<MAX_ANT;AntNow++){AntInitial();} /* of for AntNow */;BlockInitial();for(k=0;k<=1;k++)/* SMELL TYPE FOOD and HOME */for(i=0;i<=MAXX;i++)for(j=0;j<=MAXY;j++)Smell[k][i][j] = 0;SmellGoneTimer = 0;gettime(&starttime);SmellDispFlag = 0;CanFindFood = 0;HardtoFindPath = 0;}void BlockInitial(void){int i,j;int bn;for(i=0;i<=MAXX;i++)for(j=0;j<=MAXY;j++)block[i][j] = 0;bn = 1+ MAX_BLOCK/2 + random(MAX_BLOCK/2);for(i=0;i<=bn;i++) CreatBlock();}void CreatBlock(void){int x1,y1,x2,y2;int dx,dy;int i,j;x1 = random(MAXX)+1;y1 = random(MAXY)+1;dx = random(MAXX/10)+1;dy = random(MAXY/10)+1;x2 = x1+dx;y2 = y1+dy;if(x2>MAXX) x2 = MAXX;if(y2>MAXY) y2 = MAXY;if(food.xxx>=x1&&food.xxx<=x2&&food.yyy>=y1&&food.yyy<=y2) return; if(home.xxx>=x1&&home.xxx<=x2&&home.yyy>=y1&&home.yyy<=y2) return;for(i=x1;i<=x2;i++)for(j=y1;j<=y2;j++){block[i][j] = 1;gotoxy(i,j);putch(BLOCK_CHAR);}}void SaveBlock(void){FILE *fp_block;char FileNameBlock[20];int i,j;gotoxy(1,MAXY+1);printf(" ");gotoxy(1,MAXY+1);printf("Save to file...",FileNameBlock);gets(FileNameBlock);if(FileNameBlock[0]==0) strcpy(FileNameBlock,"Ant.ant"); else strcat(FileNameBlock,".ant");if ((fp_block = fopen(FileNameBlock, "wb")) == NULL){ gotoxy(1,MAXY+1);printf("Creat file %s fail...",FileNameBlock);getch();exit(2);}gotoxy(1,MAXY+1);printf(" ");fputc(home.xxx,fp_block);fputc(home.yyy,fp_block);fputc(food.xxx,fp_block);fputc(food.yyy,fp_block);for(i=0;i<=MAXX;i++)for(j=0;j<=MAXY;j++)fputc(block[i][j],fp_block);fclose(fp_block);}void LoadBlock(void){FILE *fp_block;char FileNameBlock[20];int i,j,k;gotoxy(1,MAXY+1);printf(" ");gotoxy(1,MAXY+1);printf("Load file...",FileNameBlock);gets(FileNameBlock);if(FileNameBlock[0]==0) strcpy(FileNameBlock,"Ant.ant"); else strcat(FileNameBlock,".ant");if ((fp_block = fopen(FileNameBlock, "rb")) == NULL){ gotoxy(1,MAXY+1);printf("Open file %s fail...",FileNameBlock);getch();exit(2);}clrscr();home.xxx = fgetc(fp_block);home.yyy = fgetc(fp_block);food.xxx = fgetc(fp_block);food.yyy = fgetc(fp_block);gotoxy(home.xxx,home.yyy); putch(HOME_CHAR);gotoxy(food.xxx,food.yyy); putch(FOOD_CHAR);food.amount = random(MAX_FOOD/3)+2*MAX_FOOD/3+1;/* food.amount = MAX_FOOD; */home.amount = 0;home.TargetFood =(food.amount<TARGET_FOOD)?food.amount:TARGET_FOOD;for(AntNow=0;AntNow<MAX_ANT;AntNow++){AntInitial();} /* of for AntNow */;for(i=0;i<=MAXX;i++)for(j=0;j<=MAXY;j++){block[i][j] = fgetc(fp_block);if(block[i][j]){gotoxy(i,j);putch(BLOCK_CHAR);}}for(k=0;k<=1;k++)/* SMELL TYPE FOOD and HOME */for(i=0;i<=MAXX;i++)for(j=0;j<=MAXY;j++)Smell[k][i][j] = 0;SmellGoneTimer = 0;gettime(&starttime);SmellDispFlag = 0;CanFindFood = 0;HardtoFindPath = 0;fclose(fp_block);}void HomeFoodInitial(void){int randnum;int homeplace;/* 1 -- home at left-up, food at right-down2 -- home at left-down, food at right-up3 -- home at right-up, food at left-down4 -- home at right-down, food at left-up */randnum = random(100);if(randnum<25) homeplace = 1;else if (randnum>=25&&randnum<50) homeplace = 2; else if (randnum>=50&&randnum<75) homeplace = 3; else homeplace = 4;switch(homeplace){case 1: home.xxx = random(MAXX/3)+1;home.yyy = random(MAXY/3)+1;food.xxx = random(MAXX/3)+2*MAXX/3+1;food.yyy = random(MAXY/3)+2*MAXY/3+1;break;case 2: home.xxx = random(MAXX/3)+1;home.yyy = random(MAXY/3)+2*MAXY/3+1;food.xxx = random(MAXX/3)+2*MAXX/3+1;food.yyy = random(MAXY/3)+1;break;case 3: home.xxx = random(MAXX/3)+2*MAXX/3+1; home.yyy = random(MAXY/3)+1;food.xxx = random(MAXX/3)+1;food.yyy = random(MAXY/3)+2*MAXY/3+1;break;case 4: home.xxx = random(MAXX/3)+2*MAXX/3+1;home.yyy = random(MAXY/3)+2*MAXY/3+1;food.xxx = random(MAXX/3)+1;food.yyy = random(MAXY/3)+1;break;}food.amount = random(MAX_FOOD/3)+2*MAX_FOOD/3+1;/* food.amount = MAX_FOOD; */home.amount = 0;home.TargetFood = (food.amount<TARGET_FOOD)?food.amount:TARGET_FOOD;/* data correctness check */if(home.xxx<=0||home.xxx>MAXX||home.yyy<=0||home.yyy>MAXY||food.xxx<=0||food.xxx>MAXX||food.yyy<=0||food.yyy>MAXY||food.amount<=0){gotoxy(1,MAXY+1);printf("World initial fail, any key to exit...");getch();exit(2);}gotoxy(home.xxx,home.yyy); putch(HOME_CHAR);gotoxy(food.xxx,food.yyy); putch(FOOD_CHAR);}void AntInitial(void)/* initial ant[AntNow] */{int randnum;int i;ant[AntNow].xxx = home.xxx;ant[AntNow].yyy = home.yyy;randnum = random(100);if(randnum<25) ant[AntNow].dir = UP;else if (randnum>=25&&randnum<50) ant[AntNow].dir = DOWN;else if (randnum>=50&&randnum<75) ant[AntNow].dir = LEFT;else ant[AntNow].dir = RIGHT;ant[AntNow].speed = 2*(random(INI_SPEED/2)+1);ant[AntNow].SpeedTimer = 0;ant[AntNow].food = 0;ant[AntNow].SmellAmount[SMELL_TYPE_FOOD] = 0;ant[AntNow].SmellAmount[SMELL_TYPE_HOME] = MAX_SMELL;ant[AntNow].IQ = 1;for(i=0;i<TRACE_REMEMBER;i++){ant[AntNow].tracex[i] = 0;ant[AntNow].tracey[i] = 0;}ant[AntNow].TracePtr = 0;/* a sepecail ant */if(AntNow==0) ant[AntNow].speed = INI_SPEED;}void WorldChange(void){int k,i,j;int smelldisp;SmellGoneTimer+=timer10ms;if(SmellGoneTimer>=SMELL_GONE_SPEED){SmellGoneTimer = 0;for(k=0;k<=1;k++)/* SMELL TYPE FOOD and HOME */for(i=1;i<=MAXX;i++)for(j=1;j<=MAXY;j++){if(Smell[k][i][j]){smelldisp =1+((10*Smell[k][i][j])/(MAX_SMELL*SMELL_DROP_RATE));if(smelldisp>=30000||smelldisp<0) smelldisp = 30000; if(SmellDispFlag){gotoxy(i,j);if((i==food.xxx&&j==food.yyy)||(i==home.xxx&&j==home.yyy))/* don't over write Food and Home */;else{if(smelldisp>9) putch('#');else putch(smelldisp+'0');}}Smell[k][i][j]-= 1+(Smell[k][i][j]*SMELL_GONE_RATE); if(Smell[k][i][j]<0) Smell[k][i][j] = 0;if(SmellDispFlag){if(Smell[k][i][j]<=2){gotoxy(i,j);putch(SPACE);}}}} /* of one location */} /* of time to change the world */} /* of world change */void AntMove(void){int antx,anty;int smelltodrop,smellnow;for(AntNow=0;AntNow<MAX_ANT;AntNow++){ant[AntNow].SpeedTimer+=timer10ms;if(ant[AntNow].SpeedTimer>=ant[AntNow].speed){ant[AntNow].SpeedTimer = 0;gotoxy(ant[AntNow].xxx,ant[AntNow].yyy);putch(SPACE);AntOneStep();gotoxy(ant[AntNow].xxx,ant[AntNow].yyy);/* ant0 is a sepecail ant, use different color */if(AntNow==0) textcolor(0xd);if(ant[AntNow].food) putch(ANT_CHAR_FOOD);else putch(ANT_CHAR_EMPTY);if(AntNow==0) textcolor(0x7);/* remember trace */ant[AntNow].tracex[ant[AntNow].TracePtr] = ant[AntNow].xxx; ant[AntNow].tracey[ant[AntNow].TracePtr] = ant[AntNow].yyy; if(++(ant[AntNow].TracePtr)>=TRACE_REMEMBER)ant[AntNow].TracePtr = 0;/* drop smell */antx = ant[AntNow].xxx;anty = ant[AntNow].yyy;if(ant[AntNow].food)/* have food, looking for home */{if(ant[AntNow].SmellAmount[SMELL_TYPE_FOOD]){smellnow = Smell[SMELL_TYPE_FOOD][antx][anty];smelltodrop =ant[AntNow].SmellAmount[SMELL_TYPE_FOOD]*SMELL_DROP_RATE;if(smelltodrop>smellnow) Smell[SMELL_TYPE_FOOD][antx][anty] = smelltodrop;/* else Smell[...] = smellnow */ant[AntNow].SmellAmount[SMELL_TYPE_FOOD]-= smelltodrop;if(ant[AntNow].SmellAmount[SMELL_TYPE_FOOD]<0)ant[AntNow].SmellAmount[SMELL_TYPE_FOOD] = 0;} /* of have smell to drop */} /* of have food */else/* no food, looking for food */{if(ant[AntNow].SmellAmount[SMELL_TYPE_HOME]){smellnow = Smell[SMELL_TYPE_HOME][antx][anty];smelltodrop =ant[AntNow].SmellAmount[SMELL_TYPE_HOME]*SMELL_DROP_RATE;if(smelltodrop>smellnow) Smell[SMELL_TYPE_HOME][antx][anty] = smelltodrop;/* else Smell[...] = smellnow */ant[AntNow].SmellAmount[SMELL_TYPE_HOME]-= smelltodrop;if(ant[AntNow].SmellAmount[SMELL_TYPE_HOME]<0)ant[AntNow].SmellAmount[SMELL_TYPE_HOME] = 0;} /* of have smell to drop */}} /* of time to go *//* else not go */} /* of for AntNow */textcolor(FOOD_HOME_COLOR);gotoxy(home.xxx,home.yyy); putch(HOME_CHAR);gotoxy(food.xxx,food.yyy);if(food.amount>0) putch(FOOD_CHAR);else putch(FOOD_CHAR2);textcolor(7);gotoxy(1,MAXY+1);printf("Food %d, Home %d ",food.amount,home.amount); }void AntOneStep(void){int ddir,tttx,ttty;int i;ddir = ant[AntNow].dir;tttx = ant[AntNow].xxx;ttty = ant[AntNow].yyy;ddir = AntNextDir(tttx,ttty,ddir);switch(ddir){case UP: ttty--;break;case DOWN: ttty++;break;case LEFT: tttx--;break;case RIGHT: tttx++;break;default: break;} /* of switch dir */ant[AntNow].dir = ddir;ant[AntNow].xxx = tttx;ant[AntNow].yyy = ttty;if(ant[AntNow].food)/* this ant carry with food, search for home */{if(tttx==home.xxx&&ttty==home.yyy){home.amount++;AntInitial();}if(tttx==food.xxx&&ttty==food.yyy)ant[AntNow].SmellAmount[SMELL_TYPE_FOOD] = MAX_SMELL; } /* of search for home */else/* this ant is empty, search for food */{if(tttx==food.xxx&&ttty==food.yyy){if(food.amount>0){ant[AntNow].food = 1;food.amount--;ant[AntNow].SmellAmount[SMELL_TYPE_FOOD] = MAX_SMELL; ant[AntNow].SmellAmount[SMELL_TYPE_HOME] = 0;ant[AntNow].dir = TurnBack(ant[AntNow].dir);for(i=0;i<TRACE_REMEMBER;i++){ant[AntNow].tracex[i] = 0;ant[AntNow].tracey[i] = 0;}ant[AntNow].TracePtr = 0;CanFindFood = 1;} /* of still have food */}if(tttx==home.xxx&&ttty==home.yyy)ant[AntNow].SmellAmount[SMELL_TYPE_HOME] = MAX_SMELL; } /* of search for food */}void DealKey(char key){int i;switch(key){case 'p': gettime(&endtime);DispPlayTime();getch();gotoxy(1,MAXY+1);for(i=1;i<=MAXX-1;i++) putch(SPACE);break;case 't': if(SmellDispFlag){SmellDispFlag=0;ClearSmellDisp();}else SmellDispFlag = 1;break;case '1': DispSmell(SMELL_TYPE_FOOD);getch();ClearSmellDisp();break;case '2': DispSmell(SMELL_TYPE_HOME);getch();ClearSmellDisp();break;case '3': DispSmell(2);getch();ClearSmellDisp();break;case 's': SaveBlock();break;case 'l': LoadBlock();break;default: gotoxy(1,MAXY+1);for(i=1;i<=MAXX-1;i++) putch(SPACE); } /* of switch */}void ClearSmellDisp(void){int k,i,j;for(k=0;k<=1;k++)/* SMELL TYPE FOOD and HOME */for(i=1;i<=MAXX;i++)for(j=1;j<=MAXY;j++){if(Smell[k][i][j]){gotoxy(i,j);putch(SPACE);}} /* of one location */}void DispSmell(int type)/* input: 0 -- Only display food smell1 -- Only display home smell2 -- Display both food and home smell*/{int k,i,j;int fromk,tok;int smelldisp;switch(type){case 0: fromk = 0;tok = 0;break;case 1: fromk = 1;tok = 1;break;case 2: fromk = 0;tok = 1;break;default:fromk = 0;tok = 1;break;}SmellGoneTimer = 0;for(k=fromk;k<=tok;k++)/* SMELL TYPE FOOD and HOME */for(i=1;i<=MAXX;i++)for(j=1;j<=MAXY;j++){if(Smell[k][i][j]){smelldisp =1+((10*Smell[k][i][j])/(MAX_SMELL*SMELL_DROP_RATE));if(smelldisp>=30000||smelldisp<0) smelldisp = 30000; gotoxy(i,j);if(i!=food.xxx||j!=food.yyy){if((i==food.xxx&&j==food.yyy)||(i==home.xxx&&j==home.yyy))/* don't over write Food and Home */;else{if(smelldisp>9) putch('#');else putch(smelldisp+'0');}}}} /* of one location */}int AntNextDir(int xxx,int yyy,int ddir){int randnum;int testdir;int CanGoState;int cangof,cangol,cangor;int msf,msl,msr,maxms;int type;CanGoState = CanGo(xxx,yyy,ddir);if(CanGoState==0||CanGoState==2||CanGoState==3||CanGoState==6) cangof = 1;else cangof = 0;if(CanGoState==0||CanGoState==1||CanGoState==3||CanGoState==5) cangol = 1;else cangol = 0;if(CanGoState==0||CanGoState==1||CanGoState==2||CanGoState==4) cangor = 1;else cangor = 0;if(ant[AntNow].food) type = SMELL_TYPE_HOME;else type = SMELL_TYPE_FOOD;msf = GetMaxSmell(type,xxx,yyy,ddir);msl = GetMaxSmell(type,xxx,yyy,TurnLeft(ddir));msr= GetMaxSmell(type,xxx,yyy,TurnRight(ddir));maxms = MaxLocation(msf,msl,msr);/* maxms - 1 - msf is MAX2 - msl is MAX3 - msr is MAX0 - all 3 number is 0 */testdir = NULL;switch(maxms){case 0: /* all is 0, keep testdir = NULL, random select dir */ break;case 1: if(cangof)testdir = ddir;elseif(msl>msr) if(cangol) testdir = TurnLeft(ddir);else if(cangor) testdir = TurnRight(ddir);break;case 2: if(cangol)testdir = TurnLeft(ddir);elseif(msf>msr) if(cangof) testdir = ddir;else if(cangor) testdir = TurnRight(ddir);break;case 3: if(cangor)testdir = TurnRight(ddir);elseif(msf>msl) if(cangof) testdir =ddir;else if(cangol) testdir = TurnLeft(ddir);break;default:break;} /* of maxms */randnum = random(1000);if(randnum<SMELL_DROP_RATE*1000||testdir==NULL)/* 1. if testdir = NULL, means can not find the max smell or the dir to max smell can not gothen random select dir2. if ant error, don't follow the smell, random select dir*/{randnum = random(100);switch(CanGoState){case 0: if(randnum<90) testdir = ddir;else if (randnum>=90&&randnum<95) testdir = TurnLeft(ddir); else testdir = TurnRight(ddir);break;case 1: if(randnum<50) testdir = TurnLeft(ddir);else testdir = TurnRight(ddir);break;case 2: if(randnum<90) testdir = ddir;else testdir = TurnRight(ddir);break;case 3: if(randnum<90) testdir = ddir;else testdir = TurnLeft(ddir);break;case 4: testdir = TurnRight(ddir);case 5: testdir = TurnLeft(ddir);break;case 6: testdir = ddir;break;case 7: testdir = TurnBack(ddir);break;default:testdir = TurnBack(ddir);} /* of can go state */}return(testdir);}int GetMaxSmell(int type,int xxx,int yyy,int ddir){int i,j;int ms; /* MAX smell */ms = 0;switch(ddir){case UP: for(i=xxx-ANT_EYESHOT;i<=xxx+ANT_EYESHOT;i++) for(j=yyy-ANT_EYESHOT;j<yyy;j++){if(!JudgeCanGo(i,j)) continue;if((i==food.xxx&&j==food.yyy&&type==SMELL_TYPE_FOOD)||(i==home.xxx&&j==home.yyy&&type==SMELL_TYPE_HOME)){ms = MAX_SMELL;break;}if(IsTrace(i,j)) continue;if(Smell[type][i][j]>ms) ms =Smell[type][i][j];}break;case DOWN:for(i=xxx-ANT_EYESHOT;i<=xxx+ANT_EYESHOT;i++)for(j=yyy+1;j<=yyy+ANT_EYESHOT;j++){if(!JudgeCanGo(i,j)) continue;if((i==food.xxx&&j==food.yyy&&type==SMELL_TYPE_FOOD)||(i==home.xxx&&j==home.yyy&&type==SMELL_TYPE_HOME)){ms = MAX_SMELL;break;}if(IsTrace(i,j)) continue;if(Smell[type][i][j]>ms) ms =Smell[type][i][j];}break;case LEFT: for(i=xxx-ANT_EYESHOT;i<xxx;i++)for(j=yyy-ANT_EYESHOT;j<=yyy+ANT_EYESHOT;j++) {if(!JudgeCanGo(i,j)) continue;if((i==food.xxx&&j==food.yyy&&type==SMELL_TYPE_FOOD)||(i==home.xxx&&j==home.yyy&&type==SMELL_TYPE_HOME)){ms = MAX_SMELL;break;}if(IsTrace(i,j)) continue;if(Smell[type][i][j]>ms) ms =Smell[type][i][j];}break;case RIGHT: for(i=xxx+1;i<=xxx+ANT_EYESHOT;i++)for(j=yyy-ANT_EYESHOT;j<=yyy+ANT_EYESHOT;j++) {if(!JudgeCanGo(i,j)) continue;if((i==food.xxx&&j==food.yyy&&type==SMELL_TYPE_FOOD)||(i==home.xxx&&j==home.yyy&&type==SMELL_TYPE_HOME)){ms = MAX_SMELL;break;}if(IsTrace(i,j)) continue;if(Smell[type][i][j]>ms) ms =Smell[type][i][j];}default: break;}return(ms);}int IsTrace(int xxx,int yyy){int i;for(i=0;i<TRACE_REMEMBER;i++)if(ant[AntNow].tracex[i]==xxx&&ant[AntNow].tracey[i]==yyy) return(1);return(0);}int MaxLocation(int num1,int num2,int num3){int maxnum;if(num1==0&&num2==0&&num3==0) return(0);maxnum = num1;if(num2>maxnum) maxnum = num2;if(num3>maxnum) maxnum = num3;if(maxnum==num1) return(1);if(maxnum==num2) return(2);if(maxnum==num3) return(3);}int CanGo(int xxx,int yyy,int ddir)/* input: xxx,yyy - location of antddir - now diroutput: 0 - forward and left and right can go1 - forward can not go2 - left can not go3 - right can not go4 - forward and left can not go5 - forward and right can not go6 - left and right can not go7 - forward and left and right all can not go*/{int tx,ty,tdir;int okf,okl,okr;/* forward can go ? */tdir = ddir;tx = xxx;ty = yyy;switch(tdir){case UP: ty--;break;case DOWN: ty++;break;case LEFT: tx--;break;case RIGHT: tx++;break;default: break;} /* of switch dir */if(JudgeCanGo(tx,ty)) okf = 1; else okf = 0;/* turn left can go ? */tdir = TurnLeft(ddir);tx = xxx;ty = yyy;switch(tdir){case UP: ty--;break;case DOWN: ty++;break;case LEFT: tx--;break;case RIGHT: tx++;break;default: break;} /* of switch dir */if(JudgeCanGo(tx,ty)) okl = 1; else okl = 0;/* turn right can go ? */tdir = TurnRight(ddir);tx = xxx;ty = yyy;switch(tdir){case UP: ty--;break;case DOWN: ty++;break;case LEFT: tx--;break;case RIGHT: tx++;break;default: break;} /* of switch dir */if(JudgeCanGo(tx,ty)) okr = 1; else okr = 0;if(okf&&okl&&okr) return(0);if(!okf&&okl&&okr) return(1);if(okf&&!okl&&okr) return(2);if(okf&&okl&&!okr) return(3);if(!okf&&!okl&&okr) return(4); if(!okf&&okl&&!okr) return(5); if(okf&&!okl&&!okr) return(6); if(!okf&&!okl&&!okr) return(7); return(7);}int JudgeCanGo(int xxx,int yyy) /* input: location to judegoutput: 0 -- can not go1 -- can go*/{int i,j;if(xxx<=0||xxx>MAXX) return(0); if(yyy<=0||yyy>MAXY) return(0); if(block[xxx][yyy]) return(0); return(1);}int TurnLeft(int ddir){switch(ddir){case UP: return(LEFT);case DOWN: return(RIGHT);case LEFT: return(DOWN);case RIGHT: return(UP);default: break;} /* of switch dir */}int TurnRight(int ddir){switch(ddir){case UP: return(RIGHT);case DOWN: return(LEFT);case LEFT: return(UP);case RIGHT: return(DOWN);default: break;} /* of switch dir */}int TurnBack(int ddir){switch(ddir){case UP: return(DOWN);case DOWN: return(UP);case LEFT: return(RIGHT);case RIGHT: return(LEFT);default: break;} /* of switch dir */}小小的蚂蚁总是能够找到食物,他们具有什么样的智能呢?设想,如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序,那么这个程序要多么复杂呢?首先,你要让蚂蚁能够避开障碍物,就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物,其次,要让蚂蚁找到食物,就需要让他们遍历空间上的所有点;再次,如果要让蚂蚁找到最短的路径,那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小,而且更重要的是,你要小心翼翼的编程,因为程序的错误也许会让你前功尽弃。
数据结构与算法实验源代码(2023最新版)

数据结构与算法实验源代码本文档为数据结构与算法实验源代码的范本,旨在帮助读者深入理解和实践数据结构和算法的相关知识。
下文将详细介绍各个章节的内容。
⒈引言- 简要介绍数据结构与算法的重要性和应用场景。
- 说明本文档的结构和目的。
⒉数据结构概述- 介绍数据结构的基本概念和分类。
- 详细介绍各种常见数据结构,如数组、链表、栈、队列、树等。
- 提供每种数据结构的定义、操作和应用示例。
⒊算法基础- 介绍算法的基本思想和特性。
- 详细讲解常见的算法设计方法,如递归、分治、贪心、动态规划等。
- 提供每种算法的原理、示例和分析。
⒋排序算法- 介绍各种排序算法的原理和实现方式。
- 包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等。
- 提供每种排序算法的时间复杂度和空间复杂度分析。
⒌查找算法- 介绍常用的查找算法,如顺序查找、二分查找、哈希查找等。
- 提供每种查找算法的原理和实现方式。
- 分析每种查找算法的时间复杂度和空间复杂度。
⒍图算法- 介绍图的基本概念和表示方法。
- 详细讲解图的遍历算法,如深度优先搜索和广度优先搜索。
- 介绍最短路径算法,如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。
- 提供每种图算法的实现示例和应用场景。
⒎高级数据结构与算法- 介绍高级数据结构,如堆、红黑树、AVL树等。
- 详细讲解高级算法,如动态规划、并查集等。
- 提供每种高级数据结构和算法的原理、实现方式和应用示例。
⒏结语- 对数据结构与算法的重要性进行总结。
- 强调学习和实践的重要性。
本文档涉及附件:⒈源代码示例附件,包含了本文中提到的各种数据结构和算法的实现代码。
法律名词及注释:⒈数据结构:指一组数据的存储结构和相应的操作。
⒉算法:指解决特定问题的一系列有序步骤或规则。
⒊时间复杂度:用来度量算法执行时间随输入规模增长时的增长率。
⒋空间复杂度:用来度量算法执行过程中所需存储空间随输入规模增长时的增长率。
acm算法源代码

| SPFA(SHORTEST PATH FASTER ALGORITHM) .............. 4 | 第K短路(DIJKSTRA)................................................... 5 | 第K短路(A*) .............................................................. 5 | PRIM求MST ..................................................................... 6 | 次小生成树O(V^2)....................................................... 6 | 最小生成森林问题(K颗树)O(MLOGM). ....................... 6 | 有向图最小树形图 ......................................................... 6
(O(NLOGN + Q)).............................................................19 | RMQ离线算法 O(N*LOGN)+O(1)求解LCA...............19 | LCA离线算法 O(E)+O(1).........................................20 | 带权值的并查集 ...........................................................20 | 快速排序 .......................................................................20 | 2 台机器工作调度........................................................20 | 比较高效的大数 ...........................................................20 | 普通的大数运算 ...........................................................21 | 最长公共递增子序列 O(N^2)....................................22 | 0-1 分数规划...............................................................22 | 最长有序子序列(递增/递减/非递增/非递减) ....22 | 最长公共子序列 ...........................................................23 | 最少找硬币问题(贪心策略-深搜实现) .................23 | 棋盘分割 .......................................................................23 | 汉诺塔 ...........................................................................23
计算机算法设计与分析代码

计算机算法设计与分析代码计算机算法设计与分析是计算机科学领域中非常重要的一门课程,它涉及到了算法的设计、实现和性能分析等方面。
在本文中,我将首先介绍算法设计与分析的概念和重要性,然后详细讨论几个常用的算法设计技巧,并给出相应的代码实现示例。
算法设计与分析是指在解决实际问题时,选择合适的算法思想和设计方法,通过对算法的正确性、效率和可靠性等方面进行分析,以找到最优的算法解决方案。
一个好的算法设计可以极大地提高程序的运行效率和质量,从而更好地满足用户的需求。
在算法设计与分析中,有许多常用的算法设计技巧和方法,例如贪心算法、分治算法、动态规划算法和回溯算法等。
下面我将以几个具体的例子来说明这些算法设计技巧的应用。
首先是贪心算法。
贪心算法是一种简单而高效的算法思想,它在每一步选择中都采取当前最优的选择,从而希望能够达到全局最优解。
一个经典的例子是找零钱问题。
假设有一定面值的货币和一个需要找零的金额,我们的目标是用最少数量的货币来找零。
下面是贪心算法的代码实现示例:```def make_change(coins, amount):coins.sort(reverse=True)num_coins = 0for coin in coins:while amount >= coin:amount -= coinnum_coins += 1if amount == 0:return num_coinselse:return -1```接下来是分治算法。
分治算法将一个大问题划分成多个小问题,分别解决小问题后再将结果合并起来,从而得到最终的解。
一个经典的例子是归并排序。
归并排序将一个数组分成两个部分,分别对两个部分进行排序,然后将两个有序的部分合并起来。
下面是归并排序的代码实现示例:```def merge_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrmid = len(arr) // 2left = arr[:mid]right = arr[mid:]left = merge_sort(left)right = merge_sort(right)return merge(left, right)def merge(left, right):result = []i=0j=0while i < len(left) and j < len(right): if left[i] < right[j]:result.append(left[i])i+=1else:result.append(right[j])j+=1while i < len(left):result.append(left[i])i+=1while j < len(right):result.append(right[j])j+=1return result再来是动态规划算法。
克鲁斯卡尔算法求最小生成树完整代码

克鲁斯卡尔算法是一种用来求解最小生成树(Minimum Spanning Tree)的经典算法,它采用了贪心策略,能够高效地找到图中的最小生成树。
下面将为大家介绍克鲁斯卡尔算法的完整代码,希望对大家有所帮助。
1. 算法思路克鲁斯卡尔算法的基本思路是:首先将图中的所有边按照权值进行排序,然后从小到大依次考虑每条边,如果加入该边不会构成环,则将其加入最小生成树中。
在算法执行过程中,我们需要使用并查集来判断是否会构成环。
2. 代码实现接下来,我们将给出克鲁斯卡尔算法的完整代码,代码使用C++语言编写,具体如下:```cpp#include <iostream>#include <vector>#include <algorithm>using namespace std;// 定义图的边struct Edge {int u, v, weight;Edge(int u, int v, int weight) : u(u), v(v), weight(weight) {} };// 定义并查集class UnionFind {private:vector<int> parent;public:UnionFind(int n) {parent.resize(n);for (int i = 0; i < n; i++) {parent[i] = i;}}int find(int x) {if (parent[x] != x) {parent[x] = find(parent[x]);}return parent[x];}void Union(int x, int y) {int root_x = find(x);int root_y = find(y);if (root_x != root_y) {parent[root_x] = root_y;}}};// 定义比较函数用于排序bool cmp(const Edge a, const Edge b) {return a.weight < b.weight;}// 克鲁斯卡尔算法vector<Edge> kruskal(vector<Edge> edges, int n) { // 先对边进行排序sort(edges.begin(), edges.end(), cmp);// 初始化最小生成树的边集vector<Edge> res;UnionFind uf(n);for (int i = 0; i < edges.size(); i++) {int u = edges[i].u, v = edges[i].v, weight = edges[i].weight; // 判断是否构成环if (uf.find(u) != uf.find(v)) {uf.Union(u, v);res.push_back(edges[i]);}}return res;}// 测试函数int m本人n() {vector<Edge> edges;edges.push_back(Edge(0, 1, 4));edges.push_back(Edge(0, 7, 8));edges.push_back(Edge(1, 2, 8));edges.push_back(Edge(1, 7, 11));edges.push_back(Edge(2, 3, 7));edges.push_back(Edge(2, 5, 4));edges.push_back(Edge(2, 8, 2));edges.push_back(Edge(3, 4, 9));edges.push_back(Edge(3, 5, 14));edges.push_back(Edge(4, 5, 10));edges.push_back(Edge(5, 6, 2));edges.push_back(Edge(6, 7, 1));edges.push_back(Edge(6, 8, 6));edges.push_back(Edge(7, 8, 7));vector<Edge> res = kruskal(edges, 9);for (int i = 0; i < res.size(); i++) {cout << res[i].u << " " << res[i].v << " " << res[i].weight << endl;}return 0;}```3. 算法实例上述代码实现了克鲁斯卡尔算法,并对给定的图进行了最小生成树的求解。
用c语言实现迷宫求解完美源代码

优先队列:用于存储待扩展节点,按照 f(n)值从小到大排序
A*搜索算法的C语言实现
算法流程:包括初始化、搜索、更新父节点等步骤 数据结构:使用优先队列来存储待搜索节点和已访问节点 实现细节:包括如何计算启发式函数、如何选择下一个节点等 性能优化:可以采用多线程、缓存等技术来提高算法的效率
A*搜索算法在迷宫求解中的应用
C语言实现A*搜 索算法
A*搜索算法的基本原理
定义:A*搜索算法是一种启发式搜索 算法,结合了最佳优先搜索和Dijkstra 算法的优点
基本思想:使用启发函数来评估节点的 重要性,优先选择最有希望的节点进行 扩展,从而有效地缩小搜索范围
关键参数:g(n):从起点经过节点n的 实际代价;h(n):从n到目标的估计代 价(启发式函数);f(n)=g(n)+h(n)
最短路径搜索
优化技巧:为了 提高搜索效率和 精度,可以采用 一些优化技巧, 如限制搜索范围、 使用优先队列等
C语言实现 Dijkstra算法
Dijkstra算法的基本原理
Dijkstra算法是一种用于求解最短路径问题的贪心算法 该算法通过不断选择当前最短路径的节点来逼近最短路径 Dijkstra算法适用于带权重的图,其中权重表示节点之间的距离 Dijkstra算法的时间复杂度为O((V+E)logV),其中V是节点数,E是边数
算法复杂度分析:时间复杂 度和空间复杂度分析
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迷宫求解算法的C语言实现流程
初始化迷宫和路径
定义四个方向的移动方向
遍历迷宫,找到起点和终点
使用深度优先搜索或广度优先 搜索算法求解路径
C语言实现深度 优先搜索算法
深度优先搜索算法的基本原理
ccf中学生计算机程序设计基础篇 源码

ccf中学生计算机程序设计基础篇源码摘要:1.概述:CCF中学生计算机程序设计基础篇内容介绍2.方法一:最长不下降子序列算法实现3.方法二:最长不下降子序列算法优化4.总结与拓展正文:【概述】CCF中学生计算机程序设计基础篇是一本针对中学生计算机编程学习的教材,旨在帮助学生掌握基本的编程技巧和算法知识。
本书内容涵盖了递归、动态规划、贪心算法等常见算法,并通过实例进行详细讲解。
下面将以最长不下降子序列问题为例,介绍两种求解方法。
【方法一:最长不下降子序列算法实现】1.首先,选取第一个数字作为起点,递归枚举。
2.递归过程中,比较当前元素与之前元素的大小,如果当前元素大于之前元素,则更新最长不下降子序列的长度。
3.重复上述过程,直到遍历所有元素。
【代码示例】```cpp#include <iostream>using namespace std;int main() {int n;cin >> n;int arr[n];for (int i = 0; i < n; i++) {cin >> arr[i];}int dp[n];dp[0] = 1;for (int i = 1; i < n; i++) {for (int j = 0; j < i; j++) {if (arr[j] < arr[i] && dp[j] > dp[i]) {dp[i] = dp[j];}}}for (int i = 0; i < n; i++) {cout << dp[i] << " ";}cout << endl;return 0;}```【方法二:最长不下降子序列算法优化】1.初始化dp[1]为1。
2.遍历数组,对于每个元素,从前往后遍历,比较与之前元素的大小。
3.如果当前元素大于之前元素,且dp[j] > dp[i],则更新dp[i] = dp[j]。
数据结构与算法实验源代码

数据结构与算法实验源代码数据结构与算法实验源代码一、实验目的本实验旨在通过编写数据结构与算法的实验源代码,加深对数据结构与算法的理解,并提高编程能力。
二、实验环境本实验使用以下环境进行开发和测试:- 操作系统:Windows 10- 开发工具:IDEA(集成开发环境)- 编程语言:Java三、实验内容本实验包括以下章节:3.1 链表在本章节中,我们将实现链表数据结构,并实现基本的链表操作,包括插入节点、删除节点、查找节点等。
3.2 栈和队列在本章节中,我们将实现栈和队列数据结构,并实现栈和队列的基本操作,包括入栈、出栈、入队、出队等。
3.3 树在本章节中,我们将实现二叉树数据结构,并实现二叉树的基本操作,包括遍历树、搜索节点等。
3.4 图在本章节中,我们将实现图数据结构,并实现图的基本操作,包括广度优先搜索、深度优先搜索等。
3.5 排序算法在本章节中,我们将实现各种排序算法,包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
3.6 搜索算法在本章节中,我们将实现各种搜索算法,包括线性搜索、二分搜索、广度优先搜索、深度优先搜索等。
四、附件本文档附带实验源代码,包括实现数据结构和算法的Java源文件。
五、法律名词及注释5.1 数据结构(Data Structure):是指数据对象中数据元素之间的关系。
包括线性结构、树形结构、图形结构等。
5.2 算法(Algorithm):是指解决问题的一系列步骤或操作。
算法应满足正确性、可读性、健壮性、高效性等特点。
5.3 链表(Linked List):是一种常见的数据结构,由一系列节点组成,每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。
5.4 栈(Stack):是一种遵循后进先出(LIFO)原则的有序集合,用于存储和获取数据。
5.5 队列(Queue):是一种遵循先进先出(FIFO)原则的有序集合,用于存储和获取数据。
5.6 树(Tree):是由节点组成的层级结构,其中一种节点作为根节点,其他节点按照父子关系连接。
AES算法C语言实现源码

AES算法C语言实现源码/*AES-128 bit CBC Encryptionby Jacob Lister - Mar. 2024AES128-CBC Encryption for CNOTE: This is a C implementation with minimal cost checking, designed for embedded systems with tight code space constraintsgcc -Wall -c aes.cDescription:This code is the implementation of the AES128 algorithm,specifically ECB and CBC mode. ECB stands for ElectronicCode Book mode, which is essentially plain AES encryption.CBC (Cipher Block Chaining) is a mode that allows forenhanced security.*/#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>typedef unsigned char AES_BYTE;/*constant in AES. Value=4*/#define Nb 4/* The number of 32 bit words in a key. */#define Nk 4/*Key length in bytes [128 bit](Nk * 4), or 16 bytes.*/#define KEYLEN 16/*The number of rounds in AES Cipher.Number of rounds=10, 12, 14.*/#define Nr 14AES_BYTE * AES_Encrypt(AES_BYTE *plainText, AES_BYTE *key); AES_BYTE * AES_Decrypt(AES_BYTE *cipherText, AES_BYTE *key);Function to store the round keysgenerated from the cipher key.*/void AES_KeyExpansion(AES_BYTE key[4*Nk], AES_BYTE roundKey[4*Nb*(Nr+1)]);/*Cipher is the main function that encryptsthe plaintext given the key [128 bit].*/void AES_Cipher(AES_BYTE *in, AES_BYTE *out, AES_BYTE *roundKey);/*The SubBytes Function is usedto substitute each byte of the statewith its corresponding byte in theRijndael S-box.*/void SubBytes(AES_BYTE *state);The ShiftRows function is usedto shift the rows cyclically aroundthe state.*/void ShiftRows(AES_BYTE *state);/*The MixColumns function is usedto mix the columns of the statematrix.*/void MixColumns(AES_BYTE *state);/*The AddRoundKey function is usedto add round key word to thestate matrix to produce the output.*/void AddRoundKey(AES_BYTE *state, AES_BYTE* roundKey); /*The SubBytes Function is usedto substitute each byte of the state with its inverse in the Rijndael S-box. */void InvSubBytes(AES_BYTE *state);/*The InvShiftRows function is usedto shift the rows cyclically aroundthe state in the opposite direction.*/void InvShiftRows(AES_BYTE *state);/*The InvMixColumns function is usedto mix the columns of the statematrix in the opposite direction.*/void InvMixColumns(AES_BYTE *state);/*The AES_Encrypt functionencrypts the plaintext usingthe provided AES_128 encryptionkey.*/AES_BYTE* AES_Encrypt(AES_BYTE *plainText, AES_BYTE *key) //struct to store ciphertextAES_BYTE *cipherText;int stat_len = 4 * Nb;// The KeyExpansion routine must be called// before encryption.AES_BYTE roundKey[4 * Nb * (Nr + 1)];。
几种常见的算法源代码C语言版

几种常见的算法源代码C语言版以下是几种常见的算法的C语言版源代码:1.冒泡排序算法:```#include <stdio.h>void bubbleSort(int arr[], int n)int i, j, temp;for (i = 0; i < n-1; i++)for (j = 0; j < n-i-1; j++)if (arr[j] > arr[j+1])temp = arr[j];arr[j] = arr[j+1];arr[j+1] = temp;}}}int maiint arr[] = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);bubbleSort(arr, n);printf("Sorted array: \n");for (int i=0; i < n; i++)printf("%d ", arr[i]);return 0;```2.选择排序算法:```#include <stdio.h>void selectionSort(int arr[], int n)int i, j, minIndex, temp;for (i = 0; i < n-1; i++)minIndex = i;for (j = i+1; j < n; j++)if (arr[j] < arr[minIndex])minIndex = j;}}temp = arr[minIndex];arr[minIndex] = arr[i];arr[i] = temp;}int maiint arr[] = {64, 25, 12, 22, 11};int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);selectionSort(arr, n);printf("Sorted array: \n");for (int i=0; i < n; i++)printf("%d ", arr[i]);return 0;```3.插入排序算法:```#include <stdio.h>void insertionSort(int arr[], int n)int i, j, temp;for (i = 1; i < n; i++)temp = arr[i];j=i-1;while (j >= 0 && arr[j] > temp)arr[j+1] = arr[j];j=j-1;}arr[j+1] = temp;}int maiint arr[] = {12, 11, 13, 5, 6};int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);insertionSort(arr, n);printf("Sorted array: \n");for (int i=0; i < n; i++)printf("%d ", arr[i]);return 0;```4.快速排序算法:```#include <stdio.h>void swap(int* a, int* b)int t = *a;*a=*b;*b=t;int partition(int arr[], int low, int high) int pivot = arr[high];int i = (low - 1);for (int j = low; j <= high- 1; j++)if (arr[j] < pivot)i++;swap(&arr[i], &arr[j]);}}swap(&arr[i + 1], &arr[high]);return (i + 1);void quickSort(int arr[], int low, int high) if (low < high)int pi = partition(arr, low, high); quickSort(arr, low, pi - 1);quickSort(arr, pi + 1, high);}int maiint arr[] = {10, 7, 8, 9, 1, 5};int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); quickSort(arr, 0, n-1);printf("Sorted array: \n");for (int i=0; i < n; i++)printf("%d ", arr[i]);return 0;```。
算法设计代码汇总

1.冒泡法:这是最原始,也是众所周知的最慢的算法了。
他的名字的由来因为它的工作看来象是冒泡:#include <iostream.h>void BubbleSort(int* pData,int Count){int iT emp;for(int i=1;i<Count;i++){for(int j=Count-1;j>=i;j--){if(pData[j]<pData[j-1]){iT emp = pData[j-1];pData[j-1] = pData[j];pData[j] = iT emp;}}}}void main(){int data[] = {10,9,8,7,6,5,4};BubbleSort(data,7);for (int i=0;i<7;i++)cout<<data[i]<<" ";cout<<"\n";}倒序(最糟情况)第一轮:10,9,8,7->10,9,7,8->10,7,9,8->7,10,9,8(交换3次)第二轮:7,10,9,8->7,10,8,9->7,8,10,9(交换2次)第一轮:7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)循环次数:6次交换次数:6次其他:第一轮:8,10,7,9->8,10,7,9->8,7,10,9->7,8,10,9(交换2次)第二轮:7,8,10,9->7,8,10,9->7,8,10,9(交换0次)第一轮:7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)循环次数:6次交换次数:3次上面我们给出了程序段,现在我们分析它:这里,影响我们算法性能的主要部分是循环和交换,显然,次数越多,性能就越差。
从上面的程序我们可以看出循环的次数是固定的,为1+2+...+n-1。
c计算pi的算法源码

c计算pi的算法源码以C语言计算π的算法源码在计算机科学中,π(pi)是一个十分重要的数学常数,它代表圆的周长与直径的比值,通常取近似值3.14159。
计算π的算法有很多种,其中一种比较常见的是使用C语言编写的蒙特卡洛方法。
蒙特卡洛方法是一种基于随机数的统计计算方法,其基本思想是通过生成大量的随机点,利用点的分布特征来估算π的近似值。
下面是一个使用C语言编写的蒙特卡洛方法计算π的算法源码:```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <time.h>double estimate_pi(int num_points) {int points_inside_circle = 0;srand(time(NULL));for (int i = 0; i < num_points; i++) {double x = (double)rand() / RAND_MAX;double y = (double)rand() / RAND_MAX;double distance_squared = x * x + y * y;if (distance_squared <= 1) {points_inside_circle++;}}return 4.0 * points_inside_circle / num_points;}int main() {int num_points = 1000000;double pi = estimate_pi(num_points);printf("通过蒙特卡洛方法估算的π的近似值为:%.6f\n", pi);return 0;}```在这段代码中,我们首先定义了一个名为`estimate_pi`的函数,该函数接受一个整数`num_points`作为参数,表示生成随机点的数量。
C++程序设计源代码

C++程序设计源代码C++程序设计源代码第一章介绍1. 背景在本章中,我们将介绍C++程序设计的背景和重要性,以及本文档的目的和范围。
第二章语言基础1. 变量和数据类型2. 运算符和表达式3. 控制流4. 函数和参数传递第三章面向对象编程1. 类和对象2. 继承和多态3. 封装和抽象4. 异常处理第四章数据结构和算法1. 数组和字符串2. 链表3. 栈和队列4. 树和图5. 排序和搜索算法第五章文件操作1. 文件输入和输出2. 读写文本文件3. 读写二进制文件4. 错误处理和异常处理第六章图形用户界面1. 图形界面库概览2. 创建窗口和控件3. 事件处理4. 绘图和动画效果第七章网络编程1. 网络编程基础2. TCP和UDP通信3. Socket编程4. Web开发基础第八章并发编程1. 多线程编程2. 互斥锁和条件变量3. 并发数据结构4. 并行计算模型第九章性能优化1. 程序性能分析工具2. 优化算法和数据结构3. 并发性能优化4. 内存管理和垃圾回收第十章调试和测试10.1 调试工具和技巧10.2 单元测试和集成测试10.3 性能测试和压力测试10.4 可靠性测试和安全性测试第十一章实践案例11. 用C++实现一个简单的文本编辑器12. 用C++实现一个网络聊天程序13. 用C++实现一个图像处理工具14. 用C++实现一个数据库管理系统第十二章附录附件1:________示例代码附件2:________常用库函数参考附件3:________C++语言规范本文档涉及附件:________附件1:________示例代码附件2:________常用库函数参考附件3:________C++语言规范本文所涉及的法律名词及注释:________1.版权:________著作权法保护原创作品的权利归属。
2.开源证书:________授权他人使用、修改、分发软件的许可证。
3.商标:________用于识别特定产品或服务来源的标识。
ecc算法源码

ecc算法源码椭圆曲线密码算法(Elliptic Curve Cryptography, ECC)是一种基于椭圆曲线数学问题的非对称加密算法,被广泛应用于互联网安全领域。
在本文中,将介绍ECC算法的基本原理,并提供一段C语言源码作为示例,帮助读者更好地理解和应用ECC算法。
一、ECC算法基本原理ECC算法基于椭圆曲线离散对数问题,通过选择合适的曲线参数和基点,实现对消息的加密与解密操作。
在ECC算法中,公钥由椭圆曲线上的一点表示,私钥是一个随机选择的整数。
加密时,将待加密的消息映射到椭圆曲线上的一点,然后利用私钥和基点的乘法运算求得密文。
解密时,利用私钥和密文进行乘法运算,得到加密前的消息。
二、ECC算法源码示例下面是一个简化的ECC算法源码示例,使用C语言实现:```c#include <stdio.h>#include <string.h>#include <openssl/ec.h>#include <openssl/rand.h>int main() {EC_KEY *ec_key;EC_GROUP *ec_group;const EC_POINT *public_key;BIGNUM *private_key;const EC_POINT *derived_public_key;unsigned char message[] = "Hello, ECC!";unsigned char ciphertext[100];unsigned char decrypted[100];int ciphertext_len, decrypted_len;// 生成椭圆曲线密钥对ec_key = EC_KEY_new_by_curve_name(NID_secp256k1); EC_KEY_generate_key(ec_key);// 获取公钥和私钥ec_group = EC_KEY_get0_group(ec_key);public_key = EC_KEY_get0_public_key(ec_key);private_key = BN_new();BN_copy(private_key,EC_KEY_get0_private_key(ec_key));// 加密derived_public_key = EC_POINT_new(ec_group);EC_POINT_mul(ec_group, derived_public_key,private_key, NULL, NULL, NULL);EC_POINT_point2oct(ec_group, derived_public_key, POINT_CONVERSION_UNCOMPRESSED, ciphertext, sizeof(ciphertext), NULL);ciphertext_len = strlen(ciphertext);// 解密decrypted_len = ECIES_decrypt(private_key, ciphertext, ciphertext_len, decrypted);// 打印解密结果printf("Decrypted message: %s\n", decrypted);// 释放内存EC_POINT_free(derived_public_key);EC_KEY_free(ec_key);BN_free(private_key);return 0;}```以上示例中,首先使用OpenSSL库的函数生成椭圆曲线密钥对,利用私钥和基点进行加密操作,并将得到的密文存储在`ciphertext`数组中。
贝叶斯算法实例源代码

贝叶斯算法实例源代码以下是一个基于贝叶斯算法的垃圾邮件分类的实例源代码:pythonimport osimport stringfrom collections import Counterclass SpamFilter:def __init__(self, spam_dir, ham_dir):self.spam_dir = spam_dirself.ham_dir = ham_dirself.spam_words = Counter()self.ham_words = Counter()self.spam_total_words = 0self.ham_total_words = 0self.p_spam = 0self.p_ham = 0self.train()def train(self):# 训练for path in os.listdir(self.spam_dir):with open(os.path.join(self.spam_dir, path), 'r', encoding='ISO-8859-1') as f:for line in f.readlines():words = line.strip().translate(str.maketrans("", "", string.punctuation)).split()words = [w.lower() for w in words]self.spam_words.update(words)self.spam_total_words += len(words)for path in os.listdir(self.ham_dir):with open(os.path.join(self.ham_dir, path), 'r', encoding='ISO-8859-1') as f:for line in f.readlines():words = line.strip().translate(str.maketrans("", "", string.punctuation)).split()words = [w.lower() for w in words]self.ham_words.update(words)self.ham_total_words += len(words)self.p_spam = len(os.listdir(self.spam_dir)) /(len(os.listdir(self.spam_dir)) + len(os.listdir(self.ham_dir)))self.p_ham = 1 - self.p_spamdef classify(self, text):# 分类words = text.strip().translate(str.maketrans("", "",string.punctuation)).split()words = [w.lower() for w in words]p_word_spam = 1p_word_ham = 1for w in words:p_word_spam *= (self.spam_words[w] + 1) / (self.spam_total_words + len(self.spam_words))p_word_ham *= (self.ham_words[w] + 1) / (self.ham_total_words + len(self.ham_words))p_spam_word = p_word_spam * self.p_spamp_ham_word = p_word_ham * self.p_hamif p_spam_word > p_ham_word:return Trueelse:return Falseif __name__ == '__main__':spam_filter = SpamFilter('spam', 'ham') with open('test.txt', 'r') as f:text = f.read()if spam_filter.classify(text):print('This is a spam email.')else:print('This is not a spam email.')此代码将spam和ham文件夹下的邮件作为训练集,使用贝叶斯算法计算每个单词在spam和ham邮件中出现的概率,并计算新邮件的概率是否为spam邮件。
QM算法源代码及说明

QM算法源代码及说明QM算法(Quality model algorithm)是一种用于评估软件质量的算法。
它基于质量模型的概念,通过对软件质量属性进行度量和分析来评估软件的质量。
QM算法的源代码及说明如下:1.概述QM算法主要包含以下几个步骤:定义质量模型,确定指标集,采集数据,计算指标值,评估质量等级。
在本算法中,我们以代码行数、错误率和代码复杂度为例进行质量评估。
2.定义质量模型首先,我们需要定义一个质量模型,用于描述软件的质量属性。
在本例中,我们选择了以下三个属性:代码行数、错误率和代码复杂度。
代码行数表示代码的规模,错误率表示代码中的错误数量与代码行数的比例,代码复杂度表示代码的复杂程度。
3.确定指标集在质量模型中,我们需要确定相应的指标集来度量软件的质量属性。
对于代码行数,我们选择了代码文件中的总行数来度量;对于错误率,我们选择了错误数量与代码行数的比例来度量;对于代码复杂度,我们选择了代码中的循环数、条件语句数和函数调用数来度量。
4.采集数据接下来,我们需要采集数据来计算指标值。
我们可以通过工具或手动方式来获取代码文件的总行数、错误数量和代码复杂度的相关数据。
5.计算指标值通过采集到的数据,我们可以计算每个指标的值。
例如,代码文件的总行数为1000行,错误数量为50个,循环数为20个、条件语句数为10个,函数调用数为30个。
代码行数的指标值为1000,错误率的指标值为0.05,代码复杂度的指标值为60。
6.评估质量等级最后,我们可以根据指标值来评估软件的质量等级。
我们可以根据预先定义的评估规则,将指标值映射到相应的质量等级。
例如,代码行数在1000-2000行之间可以评为良好,错误率在0-0.1之间可以评为优秀,代码复杂度在50-100之间可以评为中等。
综合考虑三个指标的质量等级,我们可以得出最终的软件质量等级。
以上就是QM算法的源代码及说明。
QM算法基于质量模型,通过度量和分析软件质量属性来评估软件的质量。
Python编程代码算法设计

Python编程代码算法设计Python是一种高级编程语言,它以其简洁易读的语法和丰富的库函数而受到广泛喜爱。
Python编程代码的算法设计是编写高效、可靠和可维护代码的重要组成部分。
本文将探讨一些常见的Python编程代码算法设计,并提供示例代码和解释。
1. 排序算法排序算法是计算机科学中最基础的算法之一,用于按照一定规则将一组数据进行有序排列。
Python提供了多种排序算法的实现,如冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序和快速排序等。
下面是Python 中实现快速排序算法的代码示例:```pythondef quick_sort(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 quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)```2. 搜索算法搜索算法用于在给定数据集中查找特定值或元素。
Python提供了多种搜索算法的实现,如线性搜索、二分搜索和哈希搜索等。
下面是Python中实现二分搜索算法的代码示例:```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```3. 图算法图算法用于解决与图相关的问题,如最短路径、最小生成树和拓扑排序等。
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1.主元素#include <stdio.h>#include <stdlib.h>int candidate(int m,int array[],int n) {int c = array[m];int count=1;int j=m;while((j<n)&&(count>0)){j++;if (array[j]==c){count++;}else{count--;}}if (j==n){return c;}else{return candidate(j+1,array,n);}}int Majority(int array[],int n){int c=candidate(1,array,n);int count=0;int j=0;while (j<n){if (c==array[j]){count++;}j++;}if (count>(n/2)){return c;}else{return -1;}}int main(){int array[10]={2,4,4,5,4,7,4,9,4,4};int num=0;num=Majority(array,10);printf("%d\n",num);return 0;}2.圈乘运算#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<math.h>#define MAX 2000000000int A[1650][6];void factor(int x,int T[]){int min=10,max=0,sum=0,t;while(x){t=x%10;x=x/10;if(t>max)max=t;if(t<min)min=t;sum+=t;}T[0]=MAX;T[1]=sum;T[2]=max;T[3]=min;T[4]=0;T[5]=0;}int Compute_Mul_Times(int x,int k) {int i,j,y,s,flag;if(x==0&&k==0)return -1;y=(int)log10((float)x)+1;y=y*81+9;if(y<171)y=171;if(k>y){return -1;}if(k==x) {return 0;}for(i=1;i<=y;i++){factor(i,A[i]);}if (x>y){y=y+1;factor(x,A[y]);A[y][0]=0;}else{A[x][0]=0;}flag=1;while(flag){flag=0;for(i=1;i<=y;i++){if(A[i][0]<MAX){for(j=1;j<=y;j++){if(A[j][0]<MAX){s=A[i][1]*A[j][2]+A[j][3];if(A[i][0]+A[j][0]+1<A[s][0]){A[s][0]=A[i][0]+A[j][0]+1;A[s][4]=i;A[s][5]=j;flag=1;}}}}}}if(A[k][0]<MAX){// printf("最少需要圈乘次数:%d\n 最后圈乘的数字:%d,%d\n",A[k][0], A[k][4], A[k][5]);return A[k][0];}else{return -1;}}void main() {int x,k,time;printf("请输入数字:");scanf("%d%d",&x,&k);if((time=Compute_Mul_Times(x,k))!=-1) {printf("最少需要圈乘次数:%d\n",time);}elseprintf("无解!");}3.删数最小值问题#include<stdio.h>#define M 240main(){char ch[M]; /*数串*/int r[M]; /*余下的数符在原数中的位置*/int l; /*数串的实际长度*/int s; /*删除的数符的个数*/int i;int start_pos=0,pos=-1;char min='A';/*数据输入和数据的初始化*/printf("\n***********删数问题***************\n");printf("\n输入数串N=");gets(ch);printf("删除的数符个数S=");scanf("%d",&s);l=0;for(i=0;ch[i]!='\0';i++){r[i]=i;l++;}while (s>0){min='A';for (i=start_pos;i<=start_pos+s;i++){if (min>ch[i]){min=ch[i];pos=i;}}for (i=start_pos;i<pos;i++){r[i]=-1;s--;}start_pos=pos+1;}printf("删数结果为:");for (i=0;i<l;i++){if (r[i]!=-1){printf("%c",ch[r[i]]);}}printf("\n");}4.独立钻石跳棋#include <iostream>#include <fstream>using namespace std;struct step //记录移动棋子的信息{int sx, sy; //记录移动棋子前棋子的位置int tx, ty; //记录移动棋子后棋子的位置int dir; // dir值代表移动棋子的方向};struct step mystack[100], last_step;char diamond[7][7];int Left_diamond = 32;int x, y, nx, ny, ndir, top; //ndir值代表方向, 0代表向右, 1代表向下, 2代表向左, 3代表向上int flag=1; // 是否成功找到解的标志void Init_diamond(){for(int i=0; i<7; i++){for(int j=0; j<7; j++){if((i<2 || i>4) && (j<2 || j>4));else{diamond[i][j] = '*';}}}diamond[3][3] = '!';}int Move_diamond(int y, int x, int dir){if(diamond[y][x] != '*'){return 0;}struct step temp;switch(dir){case 0:if(x+2>6 || diamond[y][x+1]!='*' || diamond[y][x+2]!='!'){return 0;}diamond[y][x] = diamond[y][x+1] = '!';diamond[y][x+2] = '*';temp.sx = x;temp.sy = y;temp.tx = x+2;temp.ty = y;temp.dir = dir;mystack[top++] = temp;return 1;break;case 1:if(y+2>6 || diamond[y+1][x]!='*' || diamond[y+2][x]!='!'){return 0;}diamond[y][x] = diamond[y+1][x] = '!';diamond[y+2][x] = '*';temp.sx = x;temp.sy = y;temp.tx = x;temp.ty = y+2;temp.dir = dir;mystack[top++] = temp;return 1;break;case 2:if(x-2<0 || diamond[y][x-1]!='*' || diamond[y][x-2]!='!'){return 0;}diamond[y][x] = diamond[y][x-1] = '!';diamond[y][x-2] = '*';temp.sx = x;temp.sy = y;temp.tx = x-2;temp.ty = y;temp.dir = dir;mystack[top++] = temp;return 1;break;case 3:if(y-2<0 || diamond[y-1][x]!='*' || diamond[y-2][x]!='!'){return 0;}diamond[y][x] = diamond[y-1][x] = '!';diamond[y-2][x] = '*';temp.sx = x;temp.sy = y;temp.tx = x;temp.ty = y-2;temp.dir = dir;mystack[top++] = temp;return 1;break;default:break;}return 0;}void main(){// 输出一个解到文本文件result.txtofstream answer("result.txt");Init_diamond();top = nx = ny = ndir = 0;// 回溯遍历,直到找到一个解while(1){if(Left_diamond == 1 && diamond[3][3] == '*'){break;}for(y=ny; y<7; y++,nx=0){for(x=nx; x<7; x++,ndir=0){for(int dir=ndir; dir<4; dir++){if(Move_diamond(y, x, dir)){Left_diamond--;nx = ny = ndir = 0;goto nextstep;}}}}nextstep:if(y == 7){top--;// 回到上一步,并改变方向if(top >= 0){last_step = mystack[top];diamond[(last_step.sy + last_step.ty)/2][(last_step.sx + last_step.tx)/2] = '*';diamond[last_step.sy][last_step.sx] = '*';diamond[last_step.ty][last_step.tx] = '!';nx = last_step.sx;ny = last_step.sy;ndir = last_step.dir + 1;Left_diamond++;}else{answer<<"无解!"<<endl;cout<<"无解!"<<endl;flag=0;break;}}}Init_diamond();answer<<"移动解如下:"<<endl;for(int i=0; i<7; i++){for(int j=0; j<7; j++){answer<<diamond[i][j]<<' ';}answer<<endl;}answer<<endl<<endl;// 输出步骤cout<<"棋子跳动的过程如下!"<<"\n";for(int n=0; n<top; n++){cout<< "step "<<n+1<<":"<<"\n" "Move diamond ("<<mystack[n].sy+1<<","<< mystack[n].sx+1<<") --->("<<mystack[n].ty+1<<","<<mystack[n].tx+1 <<")"<<endl;diamond[mystack[n].sy][mystack[n].sx] = '!';diamond[(mystack[n].sy+mystack[n].ty)/ 2][(mystack[n].sx+mystack[n].tx)/2] = '!';diamond[mystack[n].ty][mystack[n].tx] = '*';cout<< "Left diamonds : "<<top-n<<endl;for(int k=0; k<7; k++){for(int j=0; j<7; j++){answer<<diamond[k][j]<<' ';}answer<<endl;}answer<<endl<<endl;}if(flag){cout<<"移动解已经输出到\"result.txt\" 文件中!"<<endl;}}5.背包问题#include<iostream>#include<stack>using namespace std;#define N 100class HeapNode //定义HeapNode结点类{public:double upper,price,weight; //upper为结点的价值上界,price是结点所对应的价值,weight为结点所相应的重量int level,x[N]; //活节点在子集树中所处的层序号};double MaxBound(int i);double Knap();void AddLiveNode(double up,double cp,double cw,bool ch,int level);stack<HeapNode> High; //最大队High double w[N],p[N]; //把物品重量和价值定义为双精度浮点数double cw,cp,c=30; //cw为当前重量,cp 为当前价值,定义背包容量为30int n=3; //货物数量为3int main(){cout<<"请按顺序输入3个物品的重量:(按回车键区分每个物品的重量)"<<endl;int i;for(i=1;i<=n;i++)cin>>w[i]; //输入3个物品的重量cout<<"请按顺序输入3个物品的价值:(按回车键区分每个物品的价值)"<<endl;for(i=1;i<=n;i++)cin>>p[i]; //输入3个物品的价值cout<<"最大价值为:";cout<<Knap()<<endl; //调用knap函数输出最大价值return 0;}double MaxBound(int j) //MaxBound函数求最大上界{double left=c-cw,b=cp; //剩余容量和价值上界while(j<=n&&w[j]<=left) //以物品单位重量价值递减装填剩余容量{left-=w[j];b+=p[j];j++;}if(j<=n)b+=p[j]/w[j]*left; //装填剩余容量装满背包return b;}void AddLiveNode(double up,double cp,double cw,bool ch,int lev)//将一个新的活结点插入到子集数和最大堆High中{HeapNode be;be.upper=up;be.price=cp;be.weight=cw;be.level=lev;if(lev<=n)High.push(be); //调用stack头文件的push函数}double Knap() //优先队列分支限界法,返回最大价值,bestx返回最优解{int i=1; cw=cp=0; doublebestp=0,up=MaxBound(1); //调用MaxBound求出价值上界,best为最优值while(1) //非叶子结点{double wt=cw+w[i];if(wt<=c) //左儿子结点为可行结点{if(cp+p[i]>bestp)bestp=cp+p[i];AddLiveNode(up,cp+p[i],cw+w[i],true,i +1);}up=MaxBound(i+1);if(up>=bestp) //右子数可能含最优解AddLiveNode(up,cp,cw,false,i+1);if(High.empty()) return bestp;HeapNode node=High.top(); //取下一扩展结点High.pop();cw=node.weight; cp=node.price; up=node.upper; i=node.level;}}。