算法设计与分析书中程序

合集下载

算法设计与分析详细设计说明书

算法设计与分析详细设计说明书
3
Actor和Use Case之间存在的关联关系通常涉及到Actor和Use Case之间的通信关联关系。
(1)病人的Use Cases关系图如图5所示。
图5病人的用例关系图
(2)挂号操作员的Use Cases关系图如图6所示。
图6挂号操作员的用例关系图
(3)收费操作员用例的Use Cases关系图如图7所示。
系统测试用例包括:ZS_MA_Login_1、ZS_MA_Login_2、ZS_MA_Login_3、ZS_MA_INTERFACE_1、ZS_XT_Login_1、ZS_ XT_Login_2、ZS_MA_XT_3;
测试日期、测试人员安排请参考测试计划,测试用例的具体内容,请参考测试用例说明。
3.13
本系统将使用SQL Server 2000作为数据库存储系统,SQL Server 2000企业版将由高校医务收费自行购买。
1.3
IPO图——输入/处理/输出图,一般用来描述一个程序的功能和机制;
VB语言:1991年,美国微软公司推出了Visual Basic(可简称VB),目前的最新版本是VB 2005(VB8)中文版。Visual意即可视的、可见的,指的是开发像windows操作系统的图形用户界面(Graphic User Interface,GUI)的方法,它不需要编写大量代码去描述界面元素的外观和位置,只要把预先建立好的对象拖放到屏幕上相应的位置即可。SQL全称是“结构化查询语言(Structured Query Language)”,最早的是IBM的圣约瑟研究实验室为其关系数据库管理系统SYSTEM R开发的一种查询语言,它的前身是SQUARE语言。SQL语言结构简洁,功能强大,简单易学,所以自从IBM公司1981年推出以来,SQL语言,得到了广泛的应用。医务收费系统:医务收费是帮助医务人员、医务工作人员对医务收费管理软件。

算法设计与分析实验报告三篇

算法设计与分析实验报告三篇

算法设计与分析实验报告一实验名称统计数字问题评分实验日期2014 年11 月15 日指导教师姓名专业班级学号一.实验要求1、掌握算法的计算复杂性概念。

2、掌握算法渐近复杂性的数学表述。

3、掌握用C++语言描述算法的方法。

4.实现具体的编程与上机实验,验证算法的时间复杂性函数。

二.实验内容统计数字问题1、问题描述一本书的页码从自然数1 开始顺序编码直到自然数n。

书的页码按照通常的习惯编排,每个页码都不含多余的前导数字0。

例如,第6 页用数字6 表示,而不是06 或006 等。

数字计数问题要求对给定书的总页码n,计算出书的全部页码中分别用到多少次数字0,1,2, (9)2、编程任务给定表示书的总页码的10 进制整数n (1≤n≤109) 。

编程计算书的全部页码中分别用到多少次数字0,1,2, (9)三.程序算法将页码数除以10,得到一个整数商和余数,商就代表页码数减余数外有多少个1—9作为个位数,余数代表有1—余数本身这么多个数作为剩余的个位数,此外,商还代表1—商本身这些数出现了10次,余数还代表剩余的没有计算的商的大小的数的个数。

把这些结果统计起来即可。

四.程序代码#include<iostream.h>int s[10]; //记录0~9出现的次数int a[10]; //a[i]记录n位数的规律void sum(int n,int l,int m){ if(m==1){int zero=1;for(int i=0;i<=l;i++) //去除前缀0{ s[0]-=zero;zero*=10;} }if(n<10){for(int i=0;i<=n;i++){ s[i]+=1; }return;}//位数为1位时,出现次数加1//位数大于1时的出现次数for(int t=1;t<=l;t++)//计算规律f(n)=n*10^(n-1){m=1;int i;for(i=1;i<t;i++)m=m*10;a[t]=t*m;}int zero=1;for(int i=0;i<l;i++){ zero*= 10;} //求出输入数为10的n次方int yushu=n%zero; //求出最高位以后的数int zuigao=n/zero; //求出最高位zuigaofor(i=0;i<zuigao;i++){ s[i]+=zero;} //求出0~zuigao-1位的数的出现次数for(i=0;i<10;i++){ s[i]+=zuigao*a[l];} //求出与余数位数相同的0~zuigao-1位中0~9出现的次数//如果余数是0,则程序可结束,不为0则补上所缺的0数,和最高位对应所缺的数if(yushu==0) //补上所缺的0数,并且最高位加1{ s[zuigao]++;s[0]+=l; }else{ i=0;while((zero/=10)>yushu){ i++; }s[0]+=i*(yushu+1);//补回因作模操作丢失的0s[zuigao]+=(yushu+1);//补回最高位丢失的数目sum(yushu,l-i-1,m+1);//处理余位数}}void main(){ int i,m,n,N,l;cout<<"输入数字要查询的数字:";cin>>N;cout<<'\n';n = N;for(i=0;n>=10;i++){ n/=10; } //求出N的位数n-1l=i;sum(N,l,1);for(i=0; i<10;i++){ cout<< "数字"<<i<<"出现了:"<<s[i]<<"次"<<'\n'; }}五.程序调试中的问题调试过程,页码出现报错。

程序设计与算法分析

程序设计与算法分析

程序设计与算法分析随着计算机技术的不断发展,程序设计与算法分析成为计算机领域中关键的技能之一。

程序设计是指根据特定的需求设计并实现计算机程序的过程,算法分析则是对程序中算法的效率和复杂度进行评估和优化的过程。

本文将从程序设计和算法分析两个方面进行探讨。

一、程序设计程序设计是计算机科学的核心内容之一,它涉及到对问题的分析、算法的设计和编程语言的使用。

程序设计的目标是解决实际问题,因此在设计程序时,需要根据问题的特点选择合适的算法,并合理地组织程序的结构和数据的存储。

以下是程序设计的一般步骤:1. 问题分析:对待解决的问题进行深入的分析,了解问题的特点、需求和限制条件等。

2. 算法设计:根据问题的特点选择合适的算法,并将其转化为具体的程序。

3. 编程语言选择:根据问题的需求和算法的复杂度选择合适的编程语言,并熟悉其语法和特点。

4. 程序实现:按照算法设计的要求,使用选定的编程语言将程序实现出来。

5. 调试与测试:对实现的程序进行调试和测试,确保程序的正确性和稳定性。

二、算法分析算法是程序设计的核心,它是解决问题的一种方法或步骤的描述。

算法的好坏直接影响到程序的效率和性能,因此算法分析是不可忽视的一环。

算法分析的主要目的是评估算法的时间复杂度和空间复杂度,并对其进行优化。

以下是常用的算法分析方法:1. 时间复杂度:时间复杂度用来评估算法执行所需的时间,通常用大O符号表示。

常见的时间复杂度有常数阶O(1)、线性阶O(n)、对数阶O(logn)、平方阶O(n^2)等。

2. 空间复杂度:空间复杂度用来评估算法执行所需的存储空间,也用大O符号表示。

常见的空间复杂度有常数阶O(1)、线性阶O(n)、对数阶O(logn)、平方阶O(n^2)等。

3. 算法优化:通过对算法的改进和优化,可以提高程序的执行效率。

常用的算法优化方法有分治法、动态规划、贪心算法等。

三、实践案例为了更好地理解程序设计与算法分析的重要性,我们以排序算法为例进行实践。

算法设计与分析所有程序

算法设计与分析所有程序

目录第二章递归与分治 (3)1、用递归思想求N! (3)2、用递归思想求Fibonacci数列 (3)3、用递归思想求排列问题 (4)4、用递归思想求整数划分问题 (5)5、用递归思想求汉诺塔问题 (6)6、用递归思想实现插入排序 (7)7、用分治思想实现二分查找 (8)8、用分治法求两个大整数的乘法 (9)9、用分治思想求一个数组的最大值与最小值 (10)10、用分法思想实现合并排序 (12)11、用分治思想实现快速排序 (13)12、用分治法实现线性时间选择问题 (15)13、用分法思想实现残缺棋盘问题 (15)第三章动态规划法 (18)1、矩阵连乘问题 (18)2、最长公子序列 (20)3、最大子段和问题 (23)4、图像压缩问题 (28)5、电路布线问题 (31)6、最 (31)7、最 (31)第四章贪心算法 (32)1、哈夫曼编码 (32)4、Kruskal算法求最小生成树 (35)5、集装箱问题 (38)6、活动安排问题 (40)第五章回溯法 (42)1、用回溯法求0-1背包问题 (42)2、用回溯法求N皇后问题 (45)3、用回溯法求旅行售货员问题 (46)4、用回溯法求圆排列问题 (48)5、用回溯法求符号三角形问题 (50)6、用回溯法求批处理作业调度问题 (52)7、用回溯法求连续邮资问题 (54)8、用回溯法求图的m着色问题 (57)9、用回溯法求最大团问题 (59)第六章回溯法 (62)1、用分支限界法求0-1背包问题 (62)第二章递归与分治1、用递归思想求N!王晓东版——《计算机算法设计与分析(第四版)》P11页,例2-12、用递归思想求Fibonacci数列王晓东版——《计算机算法设计与分析(第四版)》P12页,例2-23、用递归思想求排列问题王晓东版——《计算机算法设计与分析(第四版)》P13页,例2-4N个元素的全排列的个数为:N!本算法非常重要,因为它是很多算法的基础,比如回溯法那章里的算法很多都是以本算法为基础的。

算法设计与分析实验指导书

算法设计与分析实验指导书

算法设计与分析实验指导书. . .. . .算法设计与分析实验指导书东北大学软件学院2012年.. .专业. .目录算法设计与分析 (1)实验指导书 (1)前言 (3)实验要求 (4)实验1 分治法的应用(2学时) (5)1.实验目的 (5)2.实验类型 (5)3.预习要求 (5)4.实验基本要求 (5)5.实验基本步骤 (7)实验2动态规划(2学时) (9)1.实验目的 (9)2.实验类型 (9)3.预习要求 (9)4.实验基本要求 (9)5.实验基本步骤 (10)实验3 回溯法(4学时) (12)1.实验目的 (12)2.实验类型 (12)3.预习要求 (12)4.实验基本要求 (12)5.实验基本步骤 (13)前言《算法设计与分析》是一门面向设计,处于计算机科学与技术学科核心地位的教育课程。

通过对计算机算法系统的学习,使学生理解和掌握计算机算法的通用设计方法,培养对算法的计算复杂性正确分析的能力,为独立设计算法和对算法进行复杂性分析奠定基础。

要求掌握算法复杂度分析、分治法、动态规划法、贪心法、回溯法、分支限界法等算法的设计方法及其分析方法。

能将这些方法灵活的应用到相应的问题中,并且能够用C++实现所涉及的算法,并尽量做到低复杂度,高效率。

通过本课程的实验,使学生加深对课程容的理解,培养学生严密的思维能力,运用所学知识结合具体问题设计适用的算法的能力;培养学生良好的设计风格,激励学生创造新算法和改进旧算法的愿望和热情。

希望同学们能够充分利用实验条件,认真完成实验,从实验中得到应有的锻炼和培养。

希望同学们在使用本实验指导书及进行实验的过程中,能够帮助我们不断地发现问题,并提出建议,使《算法设计与分析》课程成为对大家有益的课程。

实验要求《算法设计与分析》课程实验的目的是为了使学生在课堂学习的同时,通过一系列的实验,使学生加深理解和更好地掌握《算法设计与分析》课程教学大纲要求的容。

在《算法设计与分析》的课程实验过程中,要求学生做到:(1)仔细观察调试程序过程中出现的各种问题,记录主要问题,做出必要说明和分析。

《算法设计与分析》(全)

《算法设计与分析》(全)
巢湖学院计算机科学与技术系
1.1、算法与程序
程序:是算法用某种程序设计语言的具体实现。 程序可以不满足算法的性质(4)。 例如操作系统,是一个在无限循环中执行的程序, 因而不是一个算法。 操作系统的各种任务可看成是单独的问题,每一个 问题由操作系统中的一个子程序通过特定的算法来实 现。该子程序得到输出结果后便终止。
渐近分析记号的若干性质
(1)传递性: ➢ f(n)= (g(n)), g(n)= (h(n)) f(n)= (h(n)); ➢ f(n)= O(g(n)), g(n)= O (h(n)) f(n)= O (h(n)); ➢ f(n)= (g(n)), g(n)= (h(n)) f(n)= (h(n)); ➢ f(n)= o(g(n)), g(n)= o(h(n)) f(n)= o(h(n)); ➢ f(n)= (g(n)), g(n)= (h(n)) f(n)= (h(n)); (2)反身性: ➢ f(n)= (f(n));f(n)= O(f(n));f(n)= (f(n)). (3)对称性: ➢ f(n)= (g(n)) g(n)= (f(n)) . (4)互对称性: ➢ f(n)= O(g(n)) g(n)= (f(n)) ; ➢ f(n)= o(g(n)) g(n)= (f(n)) ;
巢湖学院计算机科学与技术系
渐近分析记号的若干性质
规则O(f(n))+O(g(n)) = O(max{f(n),g(n)}) 的证明: ➢ 对于任意f1(n) O(f(n)) ,存在正常数c1和自然数n1,使得对
所有n n1,有f1(n) c1f(n) 。 ➢ 类似地,对于任意g1(n) O(g(n)) ,存在正常数c2和自然数
巢湖学院计算机科学与技术系
第1章 算法引论

《算法设计与分析》第07章

《算法设计与分析》第07章

南京邮电大学计算机学院 2008年3月
for (int r=2; r<=n;r++) for (int i=0;i<=n-r;i++) { int j=i+r-1; m[i][j]=m[i+1][j]+p[i]*p[i+1]*p[j+1]; s[i][j]=i; for (int k=i+1;k<j;k++) { int t=m[i][k] +m[k+1][j]+p[i]*p[k+1]*p[j+1]; if (t<m[i][j]) { m[i][j]=t;s[i][j]=k; } } } return m[0][n-1];
南京邮电大学计算机学院 2008年3月
for (int j=n-2;j>=0;j--){ float min=INFTY; for (ENode<T> *r=a[j];r;r=r->nextArc) { int v=r->adjVex; if (r->w+cost[v]<min) { min=r->w+cost[v];q=v; } } cost[j]=min;d[j]=q; } p[0]=0;p[k-1]=n-1; for(j=1;j<=k-2;j++) p[j]=d[p[j-1]]; delete []cost;delete []d; }
南京邮电大学计算机学院 2008年3月
7.3.3 矩阵连乘算法
【程序7-3】矩阵连乘算法 class MatrixChain { public: MatrixChain(int mSize,int *q); int MChain(); int LookupChain(); void Traceback(); ……

算法设计与分析(第4版)

算法设计与分析(第4版)

内容简介
《算法设计与分析(第4版)》以算法设计策略为知识单元,系统地介绍计算机算法的设计方法与分析技巧, 以期为计算机科学与技术学科的学生提供广泛而坚实的计算机算法基础知识。
第1章中首先介绍算法的基本概念,接着简要阐述算法的计算复杂性和算法的描述,然后围绕设计算法常用的 基本设计策略组织第2章至第10章的内容。第2章介绍递归与分治策略,这是设计有效算法常用的策略,是必须掌 握的方法。第3章是动态规划算法,以实例详述动态规划算法的设计思想、适用性以及算法的设计要点。第4章介 绍贪心算法,它与动态规划算法的设计思想有一定的。第5章和第6章分别介绍回溯法和分支限界法,这两章所介 绍的算法适合处理难解问题。第7章介绍概率算法,对许多难解问题提供解决途径。第8章介绍NP完全性理论和解 NP难问题的近似算法。第9章介绍有关串和序列的算法。第10章通过实例介绍算法设计中常用的算法优化策略。 第11章介绍算法设计中较新的研究领域——在线算法设计。
《算法设计与分析(第4版)》按照教育部制定的“计算机科学与技术专业规范的教学大纲”编写,在前三版 的基础下作了相应修改,按照国际计算机学科的教学要求进行整编。
《算法设计与分析(第4版)》是在21世纪大学本科计算机专业系列教材编委会的指导下完成出版。 2018年10月1日,《算法设计与分析(第4版)》由清华大学出版社出版。
全书共分11章,由算法引论、递归与分治策略、动态规划、章贪心算法、回溯法、分支限界法、概率算法、 NP完全性理论与近似算法、串与序列的算法、算法优化策略、在线算法设计组成。
成培养中国21世纪计算机各类人才的需要,结合中国高等学校教育工作的现状,立足培养学生能跟上 国际计算机科学技术的发展水平,更新教学内容和教学方法,提高教学质量,作者编写了该书。

计算机算法设计与分析--第1章 算法概述

计算机算法设计与分析--第1章 算法概述
12
③确认算法。算法确认的目的是使人们确信这一算 法能够正确无误地工作,即该算法具有可计算性。 正确的算法用计算机算法语言描述,构成计算机程 序,计算机程序在计算机上运行,得到算法运算的 结果; ④ 分析算法。算法分析是对一个算法需要多少计算 时间和存储空间作定量的分析。分析算法可以预测 这一算法适合在什么样的环境中有效地运行,对解 决同一问题的不同算法的有效性作出比较; ⑤ 验证算法。用计算机语言描述的算法是否可计算、 有效合理,须对程序进行测试,测试程序的工作由 调试和作时空分布图组成。
16
算法描述
1. 从第一个元素开始,该元素可以认为已 经被排序 2. 取出下一个元素,在已经排序的元 素序列中从后向前扫描 3. 如果该元素(已排序)大于新元素, 将该元素移到下一位置 4. 重复步骤3,直到找到已排序的元素 小于或者等于新元素的位置 5. 将新元素插入到该位置中 6. 重复步骤2
15
1.3 算法示例—插入排序算法
算法的思想:扑克牌游戏
a0,...,n-1 a0,...,n-1 a0,...,n-1 a0,...,n-1 a0,...,n-1 a0,...,n-1 a0,...,n-1
= = = = = = =
5,2,4,6,1,3 5,2,4,6,1,3 2,5,4,6,1,3 2,4,5,6,1,3 2,4,5,6,1,3 1,2,4,5,6,3 1,2,3,4,5,6
8
算法≠程序
算法描述:自然语言,流程图,程序设计
语言,伪代码 用各种算法描述方法所描述的同一算法, 该算法的功用是一样的,允许在算法的描述 和实现方法上有所不同。
本书中采用类C++伪代码语言描述算法
9
人们的生产活动和日常生活离不开算法, 都在自觉不自觉地使用算法,例如人们到 商店购买物品,会首先确定购买哪些物品, 准备好所需的钱,然后确定到哪些商场选 购、怎样去商场、行走的路线,若物品的 质量好如何处理,对物品不满意又怎样处 理,购买物品后做什么等。以上购物的算 法是用自然语言描述的,也可以用其他描 述方法描述该算法。

《算法设计与分析》实验指导书

《算法设计与分析》实验指导书

《算法设计与分析》实验指导书《算法设计与分析》实验指导书本文档主要用于《算法设计与分析》课程的实验指导。

《算法设计与分析》旨在教会学生处理各种问题的方法,通过实验,使学生能够把所学的方法用于具体的问题,并对所用算法进行比较分析,从而提高学生分析问题、解决问题的能力。

通过该课程的实验,使学生对课堂中所讲述的内容有一个直观的认识,更好地掌握所学的知识,培养学生的实际动手能力,加强学生创新思维能力的培养。

本课程设计了7个设计型实验。

实验内容包括用分治法、动态规划、贪心法、回溯法以及分支限界法求解问题。

一、实验内容安排二、实验基本要求实验前要求学生一定要先了解实验目的、内容、要求以及注意事项,要求学生熟悉实验对象,设计并编写相应的算法。

学生应独立完成所布置实验内容,编写代码,运行程序,记录结果并撰写实验报告。

三、实验报告要求实验结束后,应及时整理出实验报告,实验报告提交书面文档。

四、考核方式理论考试(60%)+实验(30%)+作业(10%)五、实验内容与指导实验一快速排序问题1.实验目的(1) 用分治法求解该问题。

2.实验环境PC机,要求安装Eclipse软件或VC++软件供学生实验。

3.实验内容有n个无序的数值数据,现要求将其排列成一个有序的序列。

4. 实验步骤(1) 输入实现该问题的源代码;(2) 输入测试数据,验证代码的正确性。

5.实验要求(1)做好实验预习,熟悉本实验中所使用的开发环境。

(2)写出实验报告①实验目的②实验内容③出错信息及处理方法④实验结果实验二最少硬币问题1.实验目的(1) 用动态规划求解该问题。

2.实验环境PC机,要求安装Eclipse软件或VC++软件供学生实验。

3.实验内容有n种不同面值的硬币,各硬币面值存于数组T[1:n];现用这些面值的钱来找钱;各面值的个数存在数组Num[1:n]中。

对于给定的1≤n≤10,硬币面值数组、各面值的个数及钱数m,0<=m<=2001,设计一个算法,计算找钱m的最少硬币数。

《算法设计与分析》教案

《算法设计与分析》教案

《算法设计与分析》教案算法设计与分析是计算机科学与技术专业的一门核心课程,旨在培养学生具备算法设计、分析和优化的能力。

本课程通常包括算法基础、算法设计方法、高级数据结构以及算法分析等内容。

本教案主要介绍了《算法设计与分析》课程的教学目标、教学内容、教学方法和评价方法等方面。

一、教学目标本课程的教学目标主要包括以下几个方面:1.掌握算法设计的基本思想和方法。

2.熟悉常见的算法设计模式和技巧。

3.理解高级数据结构的原理和应用。

4.能够进行算法的时间复杂度和空间复杂度分析。

5.能够使用常见的工具和软件进行算法设计和分析。

二、教学内容本课程的主要教学内容包括以下几个方面:1.算法基础:算法的定义、性质和分类,时间复杂度和空间复杂度的概念和分析方法。

2.算法设计方法:贪心算法、分治算法、动态规划算法、回溯算法等算法设计思想和方法。

3.高级数据结构:堆、树、图等高级数据结构的原理、实现和应用。

4.算法分析:渐进分析法、均摊分析法、递归方程求解等算法分析方法。

5. 算法设计与分析工具:常见的算法设计和分析工具,如C++、Java、Python和MATLAB等。

三、教学方法本课程采用多种教学方法结合的方式,包括讲授、实践和讨论等。

1.讲授:通过教师讲解理论知识,引导学生掌握算法的基本思想和方法。

2.实践:通过课堂上的编程实验和课后作业,培养学生动手实践的能力。

3.讨论:通过小组讨论和学生报告,促进学生之间的交流和合作,提高学习效果。

四、评价方法为了全面评价学生的学习情况,本课程采用多种评价方法,包括考试、作业和实验报告等。

1.考试:通过期中考试和期末考试,检验学生对算法设计和分析的理解和掌握程度。

2.作业:通过课后作业,检验学生对算法设计和分析的实践能力。

3.实验报告:通过编程实验和实验报告,检验学生对算法设计和分析工具的应用能力。

五、教学资源为了支持教学工作,我们为学生准备了如下教学资源:1.课件:编写了详细的教学课件,包括理论知识的讲解和案例分析。

算法设计与分析(第2版)

算法设计与分析(第2版)

2016年2月1日,该教材由清华大学出版社出版。
内容简介
该教材为计算机类专业核心课程“算法设计与分析”教材,全书以算法设计技术和分析方法为主线来组织各 知识单元。全书共10章,第1章是基础知识,介绍和算法设计与分析有关的基本概念、符号和数学知识;第2~5章 分别阐述分治策略、动态规划、贪心法、回溯与分支限界等算法设计技术;第6章介绍算法分析与问题的计算复杂 度;第7章是NP完全性理论;第8章是近似算法;第9章是随机算法;第10章介绍处理难解问题的策略。
该教材的主要特点是:
作者简介
屈婉玲,女,北京大学信息科学技术学院及软件与微电子学院教授、博士生导师。主讲算法分析与复杂性理 论、算法分析与设计等研究生必修课。研究方向为算法设计与分析、软件形式化方法。
刘田,博士,北京大学信息科学技术学院副教授。主要研究方向为算法分析与计算复杂性理论。长期主讲 “集合论与图论”、“理论计算机科学基础”等课程,2006年和2013年先后两次获得了北京大学教学优秀奖。
算法设计与分析(第2版)
20xx年清华大学出版社出版的图书
01 成书过程
03 教材目录 05 教材特色
目录
02 内容简介设计与分析(第2版)》是由屈婉玲、刘田、张立昂、王捍贫编著,2016年清华大学出版社出版的21 世纪大学本科计算机专业系列教材、普通高等教育“十一五”国家级规划教材。该教材适合作为大学计算机科学 与技术、软件工程、信息安全、信息与计算科学等专业本科生和研究生的教学用书,也可以作为从事实际问题求 解的算法设计与分析工作的科技人员的参考。
该教材为计算机类专业核心课程“算法设计与分析”教材,全书以算法设计技术和分析方法为主线来组织各 知识单元,主要内容包括基础知识、分治策略、动态规划、贪心法等。

《算法设计与分析》

《算法设计与分析》

《算法设计与分析》《算法设计与分析》是计算机科学中探讨算法设计和分析的一门课程。

本书深入浅出地介绍了算法的基本概念、常见的算法设计技巧以及常用的算法分析方法。

书中涵盖了排序算法、图算法、动态规划、贪心算法等多个领域,通过详细且实用的案例,帮助读者深入理解每个算法的原理和应用场景。

第二部分重点介绍了排序算法。

排序是计算机科学中最基本也是最常用的算法之一、本书详细讲解了冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等各种排序算法的原理和实现方法,并对它们的时间和空间复杂度进行了分析。

通过对比不同排序算法的优缺点,读者将能够选择最适合具体问题的排序算法。

第三部分介绍了图算法。

图是计算机科学中常见的数据结构,广泛应用于网络、社交网络等领域。

本书详细介绍了图的基本概念、表示方法和遍历算法,包括深度优先和广度优先。

同时,还介绍了最短路径算法、最小生成树算法和拓扑排序等图算法的原理和实现方法,为读者提供了解决实际问题的思路和方法。

第四部分介绍了动态规划和贪心算法。

动态规划和贪心算法是算法设计中常用的两种思想。

本书通过实例讲解了动态规划和贪心算法的基本原理和应用场景,详细介绍了背包问题、最长公共子序列、最优二分查找等经典问题的动态规划解法。

同时,还介绍了活动选择问题、马尔可夫决策过程等贪心算法的原理和实现方法,为读者提供了灵活运用动态规划和贪心算法解决实际问题的能力。

总结来说,《算法设计与分析》全面而深入地介绍了算法设计和分析的基本概念、常用技巧和方法。

本书既适合计算机科学专业的学生学习,也适合计算机从业人员进一步提升算法设计能力和解决实际问题的能力。

通过学习本书,读者将能够掌握各种常见算法的设计和分析方法,提高解决实际问题的能力,为进一步学习和研究算法领域奠定坚实基础。

《算法设计与分析》实验教学大纲

《算法设计与分析》实验教学大纲

《算法设计与分析》实验教学大纲
一、实验课的任务、性质与目的:
本课程实验目的是验证、巩固和补充课堂讲授的理论知识。

培养学生初步具备独立设计算法和对给定算法进行复杂性分析的能力,为实际工作打下基础。

实验的安排和要求是:用程序实现经典算法,学习算法设计的主要策略方法、原理并根据实例加以调试,培养动手设计、分析和综合实验结果以及撰写实验报告的能力。

在实验中养成严肃认真的治学态度和踏实细致、实事求是的作风。

二、主要仪器设备及环境:
仪器设备:任何计算机及网络终端。

环境:windows操作系统、任一种编程语言
四、教材、实验教材(指导书):
1. 教材
[1] 郑宗汉等著,算法设计与分析,清华大学出版社,2005年
2. 实验指导书
[1] 王晓东,算法设计与实验题解,电子工业出版社,2006年
[2] 王晓东,计算机算法设计与分析(第三版),电子工业出版社,2007年
五、考核方式与评分办法:
本课程的考核分为平时成绩及期末考试成绩两部分,其中平时成绩包括考勤、实验成绩等,期末考试以闭卷笔试为主。

总成绩按以下公式计算:
总成绩=平时成绩×(30%~40%)+期末成绩×(70%~60%)
六、大纲审核人:
1 / 2。

算法与程序设计教材分析(精)

算法与程序设计教材分析(精)

能从简单问题出 发,设计解决问题 的算法;
一、教学目标的确定——解读课标
2
有关课标中的几个问题
算法就是解决问题的步骤.高中数学中讲算法, 计算机中应该如何讲?(以我为主) 先讲算法好?先讲计算机语言好?还是两者结 合在一些讲好?(两者本来就不能分开) 程序设计的语言不规定,怎么掌握面向对象程序 设计语言的基本思想与方法?(Java解决方案)
(1)数据截断操作 •ceil()向上取整 •floor()向下取整 •round()四舍五入 (2)最大最小绝对值 •max()取最大值 •min()取最小值 •abs()取绝对值 (5)生成随机数 •random() [0.0,1.0)
9
运算符、表达式
(一)Java程序设计基础
算术运算符:+,-,*,/,% 关系运算符:>,<,>=,<=,==,!= 布尔运算符:!,&,|,^,&&,|| 位运算符:&,|,^, ~,>>,<<,>>> 赋值运算符:=,+=,-=,*=,/=,… 其他运算符:+,-,?:,++,--
Swith语句
•整数、枚举表达式。 •Case分支的取值。 •Break语句。 •适用于比较规范的多分支 结构。
多分支
false
条件1
双分支
条件 false
true true true
条件1
语句块
语句块1
语句块2
false
条件1
false
语句块
9
三种基本结构
For循环
开始

(一)Java程序设计基础

算法设计与分析详细设计说明书

算法设计与分析详细设计说明书

高校医务收费管理系统研究项目详细设计第一部分、引言1.1编写目的本说明在概要设计的基础上,对高校医务收费管理系统研究项目的各模块、程序、子系统分别进行了实现层面上的要求和说明。

根据概要设计说明书中的设计内容,编写详细设计说明书,为开发过程提供系统处理过程的详细说明,使系统开发各类技术人员对整个系统所需实现的功能以及系统的功能模块的划分、实现和数据库的表结构清楚的认识,为整个系统的开发、测试、评定和移交的提供基础,本报告一旦确认后将成为系统开发各类技术人员共同遵守的准则,并为以后的编程工作提供依据。

软件开发小组的产品实现成员应该阅读和参考本说明进行代码的编写、测试。

1.2背景说明:A、软件系统的名称:高校医务收费管理系统研究项目B、任务提出者:高校医务人员开发者:医务收费系统开发小组实现完成的系统将在高校医务收费的诊断室、门诊、住院部使用,所应用的网络系统是该系统的内部局域网。

C、本系统将是独立的系统,目前不与高校医务收费的财务系统和其他资料系统提供接口,所产生的输出都是独立的。

本系统将使用SQL Server 2000作为数据库存储系统,SQL Server 2000企业版将由高校医务收费自行购买。

1.3定义IPO图——输入/处理/输出图,一般用来描述一个程序的功能和机制;VB语言:1991年,美国微软公司推出了Visual Basic(可简称VB),目前的最新版本是VB 2005(VB8)中文版。

Visual 意即可视的、可见的,指的是开发像windows操作系统的图形用户界面(Graphic User Interface,GUI)的方法,它不需要编写大量代码去描述界面元素的外观和位置,只要把预先建立好的对象拖放到屏幕上相应的位置即可。

SQL全称是“结构化查询语言(Structured Query Language)”,最早的是IBM的圣约瑟研究实验室为其关系数据库管理系统SYSTEM R开发的一种查询语言,它的前身是SQUARE语言。

算法设计与分析书中程序(第07章)

算法设计与分析书中程序(第07章)

【程序7-1】多段图的向前递推算法template<class T>T Graph<T>::FMultiGraph(int k, int *p){//采用程序6-8的邻接表存储图GTc,*cost=new float[n]; int q, *d=new int[n];cost[n-1]=0, d[n-1]= -1; //设置向前递推的初值for (int j=n-2; j>=0; j--){ //按n-2, …, 0的次序计算cost和d float min=INFTY; //按式(7-1)计算最小值为cost[j]for (ENode<T> *r=a[j]; r; r=r->nextArc) {int v=r->adjVex;if (r->w+cost[v]<min) {min=r->w+cost[v];q=v;}}cost[j]=min; d[j]=q; //q是j在最短子路径上的后继结点}p[0]=0; p[k-1]=n-1; c=cost[0]; //p[0]和p[n-1]是源点和汇点for(j=1; j<=k-2; j++) p[j]=d[p[j-1]]; //p[i]是最短路径上第i阶段的结点delete []cost; delete []d; return c;}【程序7-2】弗洛伊德算法template<class T>void MGraph<T>::Floyd(T**& d, int **& path){int i, j, k;d= new T*[n]; path=new int *[n];for(i=0; i<n; i++){d[i]=new T [n]; path[i]=new int[n];for (j=0; j<n; j++){ //初始化d[i][j]=a[i][j];if (i!=j && w[i][j]<INFTY) path[i][j]=i;else path[i][j]= -1;}}for (k=0; k<n; k++) //考察结点kfor (i=0; i<n; i++)for (j=0; j<n; j++)·135·if (d[i][k]+d[k][j] < d[i][j] ){d[i][j]=d[i][k]+d[k][j];path[i][j]=path[k][j];}}【程序7-3】矩阵连乘算法class MatrixChain{public:MatrixChain(int mSize, int *q); //创建二维数组m和s,一维数组p,并初始化int MChain(); //一般动态规划法求最优解值int LookupChain(); //备忘录方法求最优解值(程序7-4)void Traceback(); //构造最优解的公有函数……private:void Traceback(int i, int j); //构造最优解的私有递归函数int LookupChain(int i, int j); //备忘录方法私有递归(程序7-4)int *p, **m, **s, n;};int MatrixChain::MChain(){ //求A[0:n-1]的最优解值for (int i=0;i<n; i++) m[i][i]=0;for (int r=2; r<=n; r++)for (int i=0; i<=n-r; i++) {int j=i+r-1;m[i][j]=m[i+1][j]+p[i]*p[i+1]*p[j+1]; //m[i][j] 的初值s[i][j]=i;for (int k=i+1; k<j; k++) {int t=m[i][k]+m[k+1][j]+p[i]*p[k+1]*p[j+1];if (t<m[i][j]) {m[i][j]=t; s[i][j]=k;}}}return m[0][n-1];}void MatrixChain::Traceback(int i, int j){if(i==j) { cout<<'A'<<i; return;}·136·if (i<s[i][j]) cout<<'('; Traceback(i, s[i][j]); if (i<s[i][j])cout<<')';if(s[i][j]+1<j)cout<<'('; Traceback(s[i][j]+1, j); if(s[i][j]+1<j) cout<<')';}void MatrixChain::Traceback(){cout<<'('; Traceback(0, n-1); cout<<')';cout<<endl;}【程序7-4】矩阵连乘的备忘录方法int MatrixChain::LookupChain(int i, int j){if (m[i][j]>0) return m[i][j]; //子问题已经求解,直接引用if(i==j) return 0; //单一矩阵无须计算int u=LookupChain(i+1, j)+p[i]*p[i+1]*p[j+1]; //按式(7-9)求最小值s[i][j]=i;for (int k=i+1; k<j; k++) {int t=LookupChain(i, k)+LookupChain(k+1, j)+p[i]*p[k+1]*p[j+1];if (t<u) {u=t; s[i][j]=k;}}m[i][j]=u; return u; //保存并返回子最优解值}int MatrixChain::LookupChain(){return LookupChain(0, n-1); //返回A[0:n-1]的最优解值}·137·【程序7-5】求LCS的长度class LCS{public:LCS(int nx, int ny, char *x, char*y); //创建二维数组c、s和一维数组a、b,并进行初始化void LCSLength(); //求最优解值(最长公共子序列长度)void CLCS(); //构造最优解(最长公共子序列)……private:void CLCS(int i, int j);int **c, **s.m, n;char *a, *b;};int LCS::LCSLength()·138·for(int i=1; i<=m; i++) c[i][0]=0;for(i=1; i<=n; i++) c[0][i]=0;for (i=1; i<=m; i++)for (int j=1; j<=n; j++)if (x[i]==y[j]){c[i][j]=c[i-1][j-1]+1; s[i][j]=1; //由c[i-1][j-1]计算c[i][j]}else if (c[i-1][j]>=c[i][j-1]){c[i][j]=c[i-1][j]; s[i][j]=2; //由c[i-1][j]得到c[i][j]}else {c[i][j]=c[i][j-1]; s[i][j]=3; //由c[i][j-1]得到c[i][j]}return c[m][n]; //返回最优解值}【程序7-6】构造最长公共子序列void LCS::CLCS(int i, int j){if (i==0||j==0) return;if (s[i][j]==1){CLCS(i-1, j-1);cout<<a[i];}else if (s[i][j]==2) CLCS(i-1, j);else CLCS(i, j-1);}【程序7-7】构造最优二叉搜索树int Find(int i, int j, int **r, float**c){float min=INFTY; int k;for (int m=i+1; m<=j; m++)if ((c[i][m-1]+c[m][j])<min) {min=c[i][m-1]+c[m][j]; k=m;}return k;}void CreateOBST(float* p, float* q, float **c, int **r, float**w, int n)·139·for (int i=0; i<=n-1; i++) { //初始化w[i][i]=q[i]; c[i][i]=0.0; r[i][i]=0;w[i][i+1]=q[i]+q[i+1]+p[i+1];c[i][i+1]=q[i]+q[i+1]+p[i+1];r[i][i+1]=i+1;}w[n][n]=q[n]; c[n][n]=0.0; r[n][n]=0;for (int m=2; m<=n; m++) //计算n-2条对角线元素for (i=0; i<=n-m; i++) {int j=i+m;w[i][j]=w[i][j-1]+p[j]+q[j];int k = Find(i, j, r, c);c[i][j] = w[i][j] + c[i][k-1] + c[k][j];r[i][j] = k;}}【程序7-8】0/1背包的递归算法template<class T>class Knapsack{public:Knapsack(int mSize, float cap, float *wei, T *prof);T RKnap();private:T f(int j, float X);float m, *w;T *p;int n;};template<class T>T Knapsack<T>::f(int j, float X){if (j<0) return ((X<0) ?-INFTY: 0);if (X<w[j]) return f(j-1, X);else {T a=f(j-1, X);T b=f(j-1, X-w[j])+p[j];if(a>b)return a; else return b;}·140··141·template<class T> T Knapsack<T>:: RKnap() { if(n>0) return f(n -1, m); else return NoAns;//NoAns 可定义为类型T 的一个代表无收益的常量}【程序7-9】 0/1背包算法的粗略描述void DKP(float *p, float *w, int n, float M, float &P, int *x) {S -1={(0, 0)};for (i =0; i <n -1; i ++){1i S ={(X , P )|(X -w i , P -p i )∈S i -1 and X M }; S i =MergerPurge(S i -1,1i S );//合并两集合,并从中舍弃应去除的阶跃点}(X 1, P 1)=S n -2中最后一个阶跃点;(X 2, P 2)=(X +w n -1, P +p n -1),其中(X , P )是S n -1中使得X +w n -1≤M 的最大的阶跃点; P =max{P 1, P 2};//P 为最优解值If (P 2>P 1) x n -1=1;else x n -1=0;回溯确定x n -2, x n -3, …, x 0; }【程序7-10】 0/1背包最优解值算法struct XP {float X, P; };template<class T> class Knapsack { public:Knapsack(int sz, float cap, float *wei, T *prof); T DKnap(int *x); …… private:T DKnap();void TraceBack(int*x);int Largest(int low, int high, int i); float m, *w;·142·XP *p; T *pf; int n, *b; };template<class T>int Knapsack<T>::Largest(int low, int high, int i) { int u=low-1;for (int j=low; j<=high; j++){ float ww=p[j].X+w[i];if(ww<=m) u=j;}return u;}template<class T>T Knapsack<T>:: DKnap() { float ww, pp; int next; b[0]=0;p[0].X=p[0].P=0.0; p[1].X=w[0]; p[1].P=pf[0]; //S 0int low=0, high=1; //S 0的起止位置b[1]=next=2;//数组p 的下一个空闲位置 for (int i=1; i<=n -1; i++) {//由S i -1产生S iint k=low;int u=Largest(low, high, i); for (int j=low; j<=u; j++) {//从S i -1生成1i S ,并合并成S i ww=p[j].X+w[i]; pp=p[j].P+pf[i];//生成1i S 中的一个阶跃点(ww, pp) while ((k<=high) && (p[k].X<ww)) {//复制S i -1中的部分阶跃点到S i 中p[next].X=p[k].X; p[next++].P=p[k++].P;}if (k<=high && p[k].X==ww) if (pp<p[k].P) pp=p[k++].P;if (pp>p[next -1].P) {//若(ww, pp)不被支配,则加入S i 中p[next].X=ww; p[next++].P=pp;}while (k<=high && p[k].P<=p[next -1].P) k++; //舍弃所有被支配的阶跃点 }while (k<=high){//复制S i -1中剩余阶跃点到S i 中p[next].X=p[k].X; p[next++].P=p[k++].P;}low=high+1; high=next-1; b[i+1]=next;//S i +1的初始化}return p[next-1].P ; //返回最大收益}【程序7-11】0/1背包最优解算法template<class T>void Knapsack<T>:: TraceBack(int*x ){float ww=p[b[n] -1].X;for (int j=n-1; j>0; j--){x[j]=1;for (int k=b[j-1]; k<b[j]; k++)if(ww==p[k].X) x[j]=0;if(x[j]) ww=ww-w[j];}if(ww==0) x[0]=0; else x[0]=1;}【程序7-12】Johnson算法struct Triplet{ //三元组结构int operator <(Triplet b)const { return t<b.t;}int jobNo,t,ab; //jobNo为作业号,t为处理时间,ab为设备号};void FlowShop(int n, int *a,int *b,int *c){Triplet d[mSize]={{0,0,0}};for(int i=0;i<n;i++) //算法步骤(1)生成三元组表dif(a[i]<b[i]) {d[i].jobNo=i;d[i].ab=0;d[i].t=a[i];}else {d[i].jobNo=i;d[i].ab=1;d[i].t=b[i];}Sort(d,n); //算法步骤(2),任意排序算法int left=0,right=n-1;for (i=0;i<n;i++) //算法步骤(3),生成最优解if(d[i].ab==0) c[left++]=d[i].jobNo;else c[right--]=d[i].jobNo;}·143·。

算法设计与分析(详细解析(含源代码)

算法设计与分析(详细解析(含源代码)

常用算法设计方法要使计算机能完成人们预定的工作,首先必须为如何完成预定的工作设计一个算法,然后再根据算法编写程序。

计算机程序要对问题的每个对象和处理规则给出正确详尽的描述,其中程序的数据结构和变量用来描述问题的对象,程序结构、函数和语句用来描述问题的算法。

算法数据结构是程序的两个重要方面。

算法是问题求解过程的精确描述,一个算法由有限条可完全机械地执行的、有确定结果的指令组成。

指令正确地描述了要完成的任务和它们被执行的顺序。

计算机按算法指令所描述的顺序执行算法的指令能在有限的步骤内终止,或终止于给出问题的解,或终止于指出问题对此输入数据无解。

通常求解一个问题可能会有多种算法可供选择,选择的主要标准是算法的正确性和可靠性,简单性和易理解性。

其次是算法所需要的存储空间少和执行更快等。

算法设计是一件非常困难的工作,经常采用的算法设计技术主要有迭代法、穷举搜索法、递推法、贪婪法、回溯法、分治法、动态规划法等等。

另外,为了更简洁的形式设计和藐视算法,在算法设计时又常常采用递归技术,用递归描述算法。

一、迭代法迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。

设方程为f(x)=0,用某种数学方法导出等价的形式x=g(x),然后按以下步骤执行:(1)选一个方程的近似根,赋给变量x0;(2)将x0的值保存于变量x1,然后计算g(x1),并将结果存于变量x0;(3)当x0与x1的差的绝对值还小于指定的精度要求时,重复步骤(2)的计算。

若方程有根,并且用上述方法计算出来的近似根序列收敛,则按上述方法求得的x0就认为是方程的根。

上述算法用C程序的形式表示为:【算法】迭代法求方程的根{ x0=初始近似根;do {x1=x0;x0=g(x1);/*按特定的方程计算新的近似根*/} while ( fabs(x0-x1)>Epsilon);printf(“方程的近似根是%f\n”,x0);}迭代算法也常用于求方程组的根,令X=(x0,x1,…,x n-1)设方程组为:x i=g i(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++)if (fabs(y[i]-x[i])>delta) delta=fabs(y[i]-x[i]);} while (delta>Epsilon);for (i=0;i<n;i++)printf(“变量x[%d]的近似根是%f”,I,x[i]);printf(“\n”);}具体使用迭代法求根时应注意以下两种可能发生的情况:(1)如果方程无解,算法求出的近似根序列就不会收敛,迭代过程会变成死循环,因此在使用迭代算法前应先考察方程是否有解,并在程序中对迭代的次数给予限制;(2)方程虽然有解,但迭代公式选择不当,或迭代的初始近似根选择不合理,也会导致迭代失败。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

【程序5-1】分治法SolutionType DandC(ProblemType P){ProblemType P1,P2, ,P k。

if (Small(P)) return S(P)。

//子问题P足够小,用S(P)直接求解else {Divide(P,P1,P2, ,P k)。

//将问题P分解成子问题P1, P2, …,P k Return Combine(DandC(P1),DandC(P2),…,DandC(P k))。

//求解子问题,并合并解}}【程序5-2】一分为二的分治法SolutionType DandC(int left,int right){if (Small(left,right)) return S(left,right)。

else {int m=Divide(left,right)。

//以m为界将问题分解成两个子问题Return Combine(DandC(left,m),DandC(m+1,right))。

//分别求解子问题,并合并解}}【程序5-3】可排序表类template <class K, class D>struct E{ //可排序表中元素的类型operator K()const { return key。

} //重载类型转换运算符K key。

//关键字可以比较大小D data。

//其他数据}。

template <class T>class SortableList{ //可排序表类public:SortableList(int mSize) //构造函数{maxSize=mSize。

l=new T[maxSize]。

n=0。

}~SortableList(){delete []l。

}//析构函数private:T *l 。

//动态生成一维数组int maxSize。

//线性表的最大表长int n。

//线性表的实际长度}。

【程序5-4】求最大最小元template <class T>void SortableList<T>::MaxMin(T& max, T& min)const{if (n==0)return。

max=min=l[0]。

for (int i=1。

i<n。

i++) {if(l[i]>max) max=l[i]。

if(l[i]<min) min=l[i]。

}}【程序5-5】分治法求最大、最小元template <class T>void SortableList<T>::MaxMin(int i, int j, T& max, T& min) const{ //前置条件:i和j,0≤i≤j<表长,是表的下标范围的界T min1, max1。

if (i==j) max=min=l[i]。

//表中只有一个元素时else if (i==j-1) //表中有两个元素时if (l[i]<l[j]) {max=l[j]。

min=l[i]。

}else {max=l[i]。

min=l[j]。

}else {//表中多于两个元素时int m=(i+j)/2。

//对半分割MaxMin(i, m, max, min)。

//求前半部子表中的最大、最小元MaxMin(m+1, j, max1, min1)。

//求后半部子表中的最大、最小元if (max<max1) max=max1。

//两子表最大元的大者为原表最大元if (min>min1) min=min1。

//两子表最小元的小者为原表最小元}}【程序5-6】二分搜索算法框架template <class T>int SortableList<T>::BSearch(const T& x, int left, int right)const{if (left<=right){int m=Divide(left, right)。

//按照某种规则求分割点mif (x<l[m]) return BSearch(x, left, m-1)。

else if (x>l[m]) return BSearch(x, m+1, right)。

else return m。

//搜索成功}return -1。

//搜索失败}【程序5-7】对半搜索递归算法template <class T>int SortableList<T>::BSearch(const T& x, int left, int right)const{if (left<=right){//若表(子表)非空int m=(left+right)/2。

//对半分割if (x<l[m]) return BSearch(x, left, m-1)。

//搜索左半子表else if (x>l[m]) return BSearch(x, m+1, right)。

//搜索右半子表else return m。

//搜索成功}return-1。

//搜索失败}【程序5-8】对半搜索的迭代算法template <class T>int SortableList<T>::BSearch1(const T& x)const{int m,left=0,right=n-1。

while (left<=right){m=(left+right)/2。

if (x<l[m]) right=m-1。

else if (x>l[m]) left=m+1。

else return m。

//搜索成功}return-1。

//搜索失败}【程序5-9】 Merge函数template <class T>void SortableList<T>::Merge(int left,int mid,int right){T* temp=new T[right-left+1]。

int i=left,j=mid+1,k=0。

while (( i<=mid )&& (j<=right))if (l[i]<=l[j]) temp[k++]=l[i++]。

else temp[k++]=l[j++]。

while (i<=mid) temp[k++]=l[i++]。

while (j<=right) temp[k++]=l[j++]。

for (i=0,k=left。

k<=right。

) l[k++] = temp[i++]。

}【程序5-10】两路合并排序template <class T>void SortableList<T>::MergeSort(){MergeSort(0, n-1)。

}template <class T>void SortableList<T>::MergeSort(int left, int right){if (left<right) { //若序列的长度超过1,则划分成两个子序列int mid = (left+right)/2。

//将待排序的序列一分为二MergeSort(left, mid)。

//对左子序列排序MergeSort(mid+1, right)。

//对右子序列排序Merge(left, mid, right)。

//将两个有序子序列合并成一个有序序列}}【程序5-11】分划函数template <class T>int SortableList<T>::Partition(int left,int right){//前置条件:left rightint i=left,j=right+1。

do{do i++。

while (l[i]<l[left])。

do j--。

while (l[j]>l[left])。

if (i<j) Swap(i,j)。

//交换两个元素l[i]和l[j]}while (i<j)。

Swap(left,j)。

return j。

}【程序5-12】快速排序template <class T>void SortableList<T>::QuickSort(){QuickSort(0, n-1)。

}template <class T>void SortableList<T>::QuickSort(int left, int right){if(left<right){ //当序列长度大于1时,需进行分割int j=Partition(left, right)。

//对[left,right]范围内的序列进行分划QuickSort(left, j-1)。

//对左子序列实施快速排序QuickSort(j+1, right)。

//对右子序列实施快速排序}}【程序5-13】 Select函数template <class T>ResultCode SortableList<T>::Select1(T& x, int k){if(n<=0||k>n||k<=0) return OutOfBounds。

int left=0, right=n。

l[n] = INFTY。

//INFTY是一个大值do {//条件:left≤rightint j=rand()% (right-left+1)+left。

//随机选择主元Swap(left, j)。

//将主元交换至位置left处j=Partition(left, right)。

//执行分划操作if (k==j+1) {x=l[j]。

return Success。

}else if (k<j+1) right=j。

//注意此处right=j,而不是j-1else left=j+1。

} while (true)。

}【程序5-14】线性时间选择算法ResultCode SortableList<T>::Select(T& x,int k){if(n<=0||k>n||k<=0) return OutOfBounds。

int j=Select(k,0,n-1,5)。

x=l[j]。

return Success。

}template <class T>int SortableList<T>::Select(int k, int left, int right, int r){int n=right-left+1。

相关文档
最新文档