算法分析00开课
算法设计与分析C语言描述（陈慧南版）课后答案
算法设计与分析C语⾔描述（陈慧南版）课后答案第⼀章15P1-3. 最⼤公约数为1。
快1414倍。
主要考虑循环次数，程序1-2的while 循环体做了10次，程序1-3的while 循环体做了14141次（14142-2循环）若考虑其他语句，则没有这么多，可能就601倍。
第⼆章32P2-8.（1）画线语句的执⾏次数为log n 。
(log )n O 。
划线语句的执⾏次数应该理解为⼀格整体。
（2）画线语句的执⾏次数为111(1)(2)16jnii j k n n n ===++=∑∑∑。
3()n O 。
（3）画线语句的执⾏次数为。
O 。
（4）当n 为奇数时画线语句的执⾏次数为(1)(3)4n n ++，当n 为偶数时画线语句的执⾏次数为 2(2)4n +。
2()n O 。
2-10.（1）当 1n ≥ 时，225825n n n -+≤，所以，可选 5c =，01n =。
对于0n n ≥，22()5825f n n n n =-+≤，所以，22582()n n n -+=O 。
（2）当 8n ≥ 时，2222582524n n n n n -+≥-+≥，所以，可选 4c =，08n =。
对于0n n ≥，22()5824f n n n n =-+≥，所以，22582()n n n -+=Ω。
（3）由（1）、（2）可知，取14c =，25c =，08n =，当0n n ≥时，有22212582c n n n c n ≤-+≤，所以22582()n n n -+=Θ。
2-11. (1) 当3n ≥时，3log log n n n <<，所以()20log 21f n n n n =+<，3()log 2g n n n n =+>。
可选 212c =，03n =。
对于0n n ≥，()()f n cg n ≤，即()(())f n g n =O 。
注意：是f (n )和g (n )的关系。
实验报告算法分析
实验报告算法分析实验报告：算法分析引言在计算机科学领域中，算法是解决问题的一种方法或步骤的描述。
通过对算法的分析，我们可以评估其效率和性能，从而选择最优的算法来解决特定的问题。
本实验报告旨在介绍算法分析的基本概念和方法，并通过实例来说明其应用。
一、算法分析的背景算法分析是计算机科学中的重要研究领域，它关注如何评估算法的效率和性能。
在实际应用中，我们经常面临着需要在有限的时间内解决大规模问题的挑战。
因此，选择一个高效的算法是至关重要的。
算法分析的目标是通过定量分析算法的时间复杂度和空间复杂度，为选择最佳算法提供依据。
二、算法分析的方法1. 时间复杂度分析时间复杂度是衡量算法执行时间的一种指标。
通常使用大O表示法来表示时间复杂度。
通过计算算法执行所需的基本操作次数，可以得到算法的时间复杂度。
常见的时间复杂度有O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)和O(n^2)等。
时间复杂度越低，算法执行所需的时间越短。
2. 空间复杂度分析空间复杂度是衡量算法内存使用的一种指标。
通过计算算法执行所需的额外空间大小，可以得到算法的空间复杂度。
常见的空间复杂度有O(1)、O(n)和O(n^2)等。
空间复杂度越低，算法所需的内存空间越小。
三、算法分析的应用算法分析在计算机科学的各个领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用示例：1. 排序算法排序算法是计算机科学中的经典问题之一。
通过对不同排序算法的时间复杂度进行分析，可以选择最适合特定需求的排序算法。
例如，快速排序算法的平均时间复杂度为O(n log n)，在大规模数据排序中表现出色。
2. 图算法图算法是解决图结构相关问题的一种方法。
通过对图算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析，可以选择最适合解决特定图问题的算法。
例如，广度优先搜索算法的时间复杂度为O(V+E)，其中V和E分别表示图的顶点数和边数。
3. 动态规划算法动态规划算法是解决具有重叠子问题性质的问题的一种方法。
中学八年级信息技术 第一单元 第1课《算法基础知识》教案
第1课《算法基础知识》教材分析本节课是青岛出版社初中《信息技术》八年级下册第一单元第一课内容，本节课内容包括算法的概念、算法的描述、算法的优化等方面的内容，目的是让学生学会分析问题、提取问题形成算法描述、掌握流程图的概念，让学生形成初步的算法意识，能够运用算法相关的知识解决日常生活、学习中的实际问题。
本课教学时，教师可以从“看商品猜价格”的游戏或者其他学生比较感兴趣的故事入手，提炼出算法的概念，即解决问题的方法。
算法是个较为抽象的概念，教师在讲解时，不可简单地一句带过，可以多举实例或利用课件的形式帮助学生加深对算法的理解，引导他们尝试用不同的方式将解决问题的方法表达出来。
其中，自然语言学生比较容易接受。
但对于流程图，学生理解起来可能会有一定的难度。
在讲解的过程中，教师可以借“烧水泡茶”的实例，启发、引导学生积极思考，从而理解算法优化的意义。
这样，学生在对算法已有了充分的理解之后，更容易掌握算法的优化。
这时，可以让学生结合实际生活举出算法优化的例子，引导他们做个细心的人，培养他们善于观察的能力以及通过算法优化解决实际问题的好习惯。
最后给出两个练习让学生选择合适的方式来描述算法。
在整个教学过程中，要注重培养学生主动利用算法解决问题的意识。
教学目标(1) 了解算法的含义，体会算法的思想。
(2) 能够用流程图描述算法。
(3) 能够对算法进行择优。
情感、态度与价值观算法是解决问题的重要手段，通过对问题的研究和分析，设计算法对问题进行求解，提高分析问题和解决问题的能力，体会算法分析的魅力。
教学过程：一、游戏情境导入新课师：同学们都看过《幸运52》，其中有个游戏“看商品猜价格”找位同学来说说这个游戏规则。
生：主持人给出一款商品，由游戏者来报价，如果给出的价格高出实际的价格，主持人就说高了，游戏者继续报价，直到报出正确的价格。
师：今天我们也来玩下这个游戏，找两位同学分别来扮演主持人和选手出示商品，价格在0~8000元之间解决这一问题有哪些策略？哪一种较好？解：第一步：报4000第二步：若主持人说“高了”，就说2000，否则，就说6000第三步：重复第二步的报数方法，直至得到正确结果二、新授1、算法的概念这一系列活动实际上就包含了算法，我们从小学就开始接触算法，熟悉许多问题的算法。
《算法基础与程序设计》大单元主题项目教学设计粤教版高中信息技术必修一数据与计算
4.培养学生的计算思维和问题解决能力。
-重难点：运用计算思维分析问题，设计合理的算法解决方案。
（二）教学设想
为了帮助学生克服教学重难点，提高学习效果，我设想以下教学策略和方法：
1.情境导入：以现实生活中的问题为背景，创设有趣的教学情境，激发学生的兴趣和探究欲望。
1.练习内容：设计具有针对性的编程练习题，涵盖本节课所学的知识点，让学生在实际操作中巩固所学。
2.练习形式：个人独立完成，教师巡回指导，针对学生遇到的问题进行解答和指导。
3.练习目的：提高学生的动手能力，培养他们独立解决问题的能力。
（五）总结归纳
1.教师引导学生回顾本节课所学的知识点，总结算法与程序设计的基本方法和技巧。
1.对算法概念的理解不够深入，需要通过具体实例和实际操作来加深理解。
2.程序设计能力参差不齐，部分学生对编程语言和编程环境较为陌生，需要加强实践操作和指导。
3.在逻辑思维和问题解决方面，学生之间存在差异，有的学生可能难以将实际问题抽象为算法模型。
4.学习兴趣和动力方面，学生对新鲜事物充满好奇，但部分学生对编程学习可能存在恐惧心理，需要激发兴趣和自信心。
2.小组讨论题：以小组为单位，讨论以下问题：
-结合生活中的实例，思考算法和程序设计在解决实际问题中的应用。
-分析并讨论编程过程中可能遇到的常见问题及解决方法。
-总结编程规范和技巧，提高代码质量。
通过小组讨论，培养学生的团队协作能力和沟通能力。
3.算法分析题：分析以下算法，并回答相关问题：
-冒泡排序算法的原理和步骤是什么？
1.编程练习题：根据课堂所学，完成以下编程任务：
-设计一个程序，实现用户输入一个数字，输出该数字的阶乘。
算法分析的基本概念和方法
i 1
i 1
i 1
❖ 在最好情况下，ti=1, for 1 i <n;
Tmin(n) c1n c2 (n 1) c3(n 1) c4 (n 1) c7 (n 1)
(c1 c2 c3 c4 c7 )n (c2 c3 c4 c7 ) O(n)
❖ 在最坏情况下，ti i+1, for 1 i <n;
1.1．算法及其特性
❖ 一、 算法(algorithm)
算法就是一组有穷的规则，它们规定了解决某 一特定类型问题的一系列运算。
❖ 二、算法的五个特性
① 确定性 ② 能行性 ③ 有穷性 ④ 输入 ⑤ 输出
1.1．算法及其特性
三、衡量算法性能的标准
衡量算法性能一般有下面几个标准： 确定性 易读性 健壮性 算法的时间和空间性能：高效率和低存储空间
n i1
Байду номын сангаас
2
1.4. 复杂度的有关概念
二、举例
[例2] 直接插入排序算法1.5。
以元素的比较作为基本操作。 最好情况下的时间复杂度： (n) 最坏情况下的时间复杂度： (n2) 在等概率前提下，平均情况下的时间复杂度：(n2 )
算法分析的基本法则
❖ 非递归算法：
（1）for / while 循环 循环体内计算时间*循环次数； （2）嵌套循环 循环体内计算时间*所有循环次数； （3）顺序语句 各语句计算时间相加； （4）if-else语句 if语句计算时间和else语句计算时间的较大者。
1.3. 分析复杂度的基本步骤
二、表示出在算法运行期间基本运算执行的总频数
同一个问题对不同的输入，基本运算的次数亦可能不同。 因此，我们引进问题大小（即规模，size）的概念。例如， 在一个姓名表中寻找给定的Z的问题，问题的大小可用表中 姓名的数目表示。对于两个实数矩阵相乘的问题，其大小可 用矩阵的阶来表示。而对于遍历一棵二叉树的问题，其大小 是用树中结点数来表示等等。这样，一个算法的基本运算的 次数就可用问题的大小n的函数f(n)来表示。
算法设计与分析实验报告(中南民族大学)
院系：计算机科学学院专业：年级：课程名称：算法设计与分析基础班号：组号：指导教师：年月日实验结果及分析1.求最大数2.递归法与迭代法性能比较递归迭代3.改进算法1.利用公式法对第n项Fibonacci数求解时可能会得出错误结果。
主要原因是由于double类型的精度还不够，所以程序算出来的结果会有误差，要把公式展开计算。
2.由于递归调用栈是一个费时的过程，通过递归法和迭代法的比较表明，虽然递归算法的代码更精简更有可读性，但是执行速度无法满足大数问题的求解。
3.在当前计算机的空间较大的情况下，在一些速度较慢的问题中，空间换时间是一个比较周全的策略。
实验原理（算法基本思想）定义：若A=(a ij), B=(b ij)是n×n的方阵，则对i,j=1,2,…n，定义乘积C=A⋅B 中的元素c ij为：1.分块解法通常的做法是将矩阵进行分块相乘，如下图所示：二．Strassen解法分治法思想将问题实例划分为同一问题的几个较小的实例。
对这些较小实例求解，通常使用递归方法，但在问题规模足够小时，也会使用另一种算法。
如果有必要，合并这些问题的解，以得到原始问题的解。
求解矩阵相乘的DAC算法，使用了strassen算法。
DAC（A[]，B[]，n）{If n=2 使用7次乘法的方法求得解ElseDivide（A）//把A分成4块Divide（B）//把B分成4块调用7次strassen算法求得解的4块合并这4块得到解并返回}伪代码Serial_StrassenMultiply(A, B, C) {T1 = A0 + A3;T2 = B0 + B3;StrassenMultiply(T1, T2, M1);T1 = A2 + A3;StrassenMultiply(T1, B0, M2);T1 = (B1 - B3);StrassenMultiply (A0, T1, M3);T1 = B2 - B0;StrassenMultiply(A3, T1, M4);T1 = A0 + A1;StrassenMultiply(T1, B3, M5);T1 = A2 – A0;T2 = B0 + B1;StrassenMultiply(T1, T2, M6);T1 = A1 – A3;T2 = B2 + B3;StrassenMultiply(T1, T2, M7);C0 = M1 + M4 - M5 + M7C1 = M3 + M5C2 = M2 + M4C3 = M1 - M2 + M3 + M6}实验结果及分析时间复杂度1.分块相乘总共用了8次乘法，因而需要Θ(n log28)即Θ(n3)的时间复杂度。
算法设计与分析.ppt
教学计划
1 导引和基本数据结构 2 分治法 4学时 3 贪心方法 4学时 4 动态规划 4学时 5 基本检索与周游方法 6 回溯法 4学时 7 分枝界限法 4学时 2学时
4学时
第 1章
绪论
算法理论的两大论题：
1. 算法设计
2. 算法分析
1.1 算法
1. 为什么要学习算法
2. 算法及其重要特性
3. 算法的描述方法
⑸ 可行性（Effectiveness） ：算法描述的操作可以通过已 经实现的基本操作执行有限次来实现。
好算法的特征
（1） 正确 算法必须满足问题的要求，即对合 法的输入能产生求解问题的正确结果；对不合 法的输入能作出相适应的反映并进行处理。 （2） 可读 能交流，它有助于人们对算法的 理解、调试和修改。 （3） 运行时间短。 （4） 占用内存尽量少。
4. 算法设计的一般过程
5. 重要的问题类型
1. 为什么要学习算法
理由1：算法——程序的灵魂
问题的求解过程：
分析问题→设计算法→编写程序→整理结果
程序设计研究的四个层次：
算法→方法学→语言→工具
理由2：提高分析问题的能力
算法的形式化→思维的逻辑性、条理性
2. 算法及其重要特性
算法（Algorithm）：对特定问题求解
算法设计的原则
1．正确性——合理的数据输入下，在有限的运行 时间内得出正确的结果。 2. 可读性——供人们阅读的方便程度。 3．健壮性——对不合理的数据输入的反应和处理 能力。 4．简单性——采用数据结构和方法的简单程度。 5. 时间复杂度(计算复杂度)——算法运行时间的 相对量度。 6. 空间复杂度——算法运行中临时占用空间大小 的量度。
算法分析与设计作业及参考答案
算法分析与设计作业及参考答案作业题目1、请分析冒泡排序算法的时间复杂度和空间复杂度，并举例说明其在实际中的应用场景。
2、设计一个算法，用于在一个未排序的整数数组中找到第二大的元素，并分析其时间复杂度。
3、比较贪心算法和动态规划算法的异同，并分别举例说明它们在解决问题中的应用。
参考答案1、冒泡排序算法时间复杂度：冒泡排序的基本思想是通过相邻元素的比较和交换，将最大的元素逐步“浮”到数组的末尾。
在最坏情况下，数组完全逆序，需要进行 n 1 轮比较和交换，每一轮比较 n i 次（i 表示当前轮数），所以总的比较次数为 n(n 1) ／ 2，时间复杂度为 O(n^2)。
在最好情况下，数组已经有序，只需要进行一轮比较，时间复杂度为 O(n)。
平均情况下，时间复杂度也为 O(n^2)。
空间复杂度：冒泡排序只在原数组上进行操作，不需要额外的存储空间，空间复杂度为 O(1)。
应用场景：冒泡排序算法简单易懂，对于规模较小的数组，或者对算法的简单性要求较高而对性能要求不是特别苛刻的场景，如对少量数据进行简单排序时，可以使用冒泡排序。
例如，在一个小型的学生成绩管理系统中，需要对一个班级的少量学生成绩进行排序展示，冒泡排序就可以满足需求。
2、找到第二大元素的算法以下是一种使用遍历的方法来找到未排序整数数组中第二大元素的算法：｀｀｀pythondef find_second_largest(arr)：largest ＝ arr0second_largest ＝ float(＇inf'）for num in arr:if num ＞ largest:second_largest ＝ largestlargest ＝ numelif num ＞ second_largest and num!＝ largest:second_largest ＝ numreturn second_largest｀｀｀时间复杂度分析：这个算法需要遍历数组一次，所以时间复杂度为O(n)。
算法设计与分析第二版课后习题解答
算法设计与分析基础课后练习答案算法设计与分析基础课后练习答案习题1.1 4.设计一个计算的算法，n 是任意正整数。
除了赋值和比较运算，该算法只能用到基本的四则运算操作。
能用到基本的四则运算操作。
算法求//输入：一个正整数n 2 //输出：。
step1:a=1；step2:若a*a<n 转step 3，否则输出a ； step3:a=a+1转step 2； 5. a ．用欧几里德算法求gcd （31415，14142）。
b. 用欧几里德算法求gcd （31415，14142）,比检查min ｛m ，n ｝和gcd （m ，n ）间连续整数的算法快多少倍？请估算一下。
a. gcd(31415, 14142) = gcd(14142, 3131) = gcd(3131, 1618) =gcd(1618, 1513) = gcd(1513, 105) = gcd(1513, 105) = gcd(105, 43) =gcd(43, 19) = gcd(19, 5) = gcd(5, 4) = gcd(4, 1) = gcd(1, 0) = 1. b.有a 可知计算gcd （31415，14142）欧几里德算法做了11次除法。
次除法。
连续整数检测算法在14142每次迭代过程中或者做了一次除法，或者两次除法，因此这个算法做除法的次数鉴于1·14142 和 2·14142之间，之间，所以欧几里德算法所以欧几里德算法比此算法快1·14142/11 ≈ 1300 与 2·14142/11 ≈ 2600 倍之间。
倍之间。
6.证明等式gcd(m,n)=gcd(n,m mod n)对每一对正整数对每一对正整数m,n 都成立. Hint: 根据除法的定义不难证明: l 如果d 整除u 和v, 那么d 一定能整除u ±v;l 如果d 整除u,那么d 也能够整除u 的任何整数倍ku. 对于任意一对正整数m,n,m,n,若若d 能整除m 和n,n,那么那么d 一定能整除n 和r=m mod n=m-qn n=m-qn；显然，若；显然，若d 能整除n 和r ，也一定能整除m=r+qn 和n 。
SLAM算法解析
SLAM算法解析SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法是一种通过同时进行定位和建图来实现机器人自主导航的技术。
它是机器人领域中的关键技术之一，可以使机器人在未知环境中实现自主导航和路径规划。
1.传感器数据获取：机器人通过激光、相机、里程计等传感器感知周围环境，获取环境中的特征点、颜色、深度等数据。
2.数据预处理：传感器数据通常存在噪声和误差，需要对数据进行滤波、去噪等预处理操作，以提高数据的准确性和稳定性。
3.特征提取和匹配：根据传感器数据，提取环境中的特征点，并通过特征描述子等方法对特征点进行描述和编码。
同时，将当前的特征点与之前的特征点进行匹配，以实现位置的估计。
4.运动估计：根据特征点的匹配结果，使用里程计等方法对机器人的运动进行估计。
通过分析机器人的运动，可以对机器人的位置进行更新和预测。
5.地图构建：根据特征点的位置信息，通过三角测量等方法将特征点组合为地图。
地图可以是拓扑图、栅格图等形式，用于表示环境的结构和特征。
6.数据关联和更新：在SLAM算法中，数据关联指的是将新观测到的特征点与已知的地图特征点进行匹配。
通过数据关联，可以更新机器人的位置估计和地图构建。
7.优化和回环检测：随着机器人行走，SLAM算法会不断进行位置估计和地图构建。
在这个过程中，可能会出现误差累积的问题。
因此，需要对机器人的运动轨迹进行优化，以提高算法的精度和稳定性。
同时，回环检测可以判断机器人是否经过已经探索过的区域，从而减小误差的积累。
SLAM算法在实际应用中有着广泛的应用。
在自动驾驶领域，SLAM算法可以帮助车辆实时感知周围环境并规划最优路径。
在机器人导航领域，SLAM算法可以帮助机器人避障、定位和导航。
在增强现实和虚拟现实领域，SLAM算法可以帮助构建虚拟环境和实时定位跟踪。
总之，SLAM算法是一种通过同时进行定位和建图来实现机器人自主导航的技术。
它通过传感器数据的获取、处理和分析，实现机器人的位置估计和地图构建。
《算法设计与分析基础》课件-3.蛮力法
if A[j] < A[min] min j
swap A[i] and A[min]
7
2017/12/31
例题：对序列 {89,45,68,90,29,34,17}用选择排序 算法进行排序
• 第1遍： {89，45，68，90，29，34，17} //求最小元素 {17，45，68，90，29，34，89} //交换
• 第5遍： {17，29，34，45，90，68，89} {17，29，34，45，68，90，89}
• 第6遍： {17，29，34，45，68，90，89} {17，29，34，45，68，89，90} //排序结束
8
CHD
（本动画中，参与排序的是R[1]到R[n]，R[0]作为交换中转的空 间；变量j对应前面算法中的变量min）
2017/12/31
ALGORITHM BubbleSort(A[0,…,n – 1]) // 冒泡排序算法在数组上的应用 // 输入：数组A，数组中的元素属于某偏序集 // 输出：按升序排列的数组A for i 0 to n – 2 do
for j 0 to n – 2 – i do if A[j+1] < A[j] swap(A[j], A[j+1])
CHD
(4)对解决一些小规模的问题实例仍然有效
(5)可作为衡量其他算法的参照。
2
2017/12/31
Brute Force Examples:
1. Computing an (a > 0, n a nonnegative integer)
2. Computing n!
3. Multiplying two matrices
计算机算法分析与设计
计算机算法分析与设计概要：对于回溯法，通过约束找到满足条件的所有解，特点为能进就进，不能进就退回来，与递归类似。
分支法与回溯法类似，但解的目标是通过约束找到满足条件的一个解，或找到在某种意义下的最优解。
回溯法以深度优先的方式搜索解空间树，而分支限界法则以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树。
本文在分析算法定义的基础上，对常见的５种算法进行论述并总结各自算法的特点。
随着计算机技术的突飞猛进，算法逐渐成为了核心内容，不容忽视。
算法更能体现计算机的精髓，计算机技术的根本，算法的设计有多种方案，不同的实现方案展现的结果不同，这提现了计算机技术的多姿多彩。
对于计算机技术来说，算法分析与设计是至关重要的。
在一个大型软件系统的开发中，设计出有效的算法将起到决定性的作用。
１.定义通俗的讲，算法是解决问题的一种方法。
也因此算法分析与设计成为计算技术的核心问题之一，也是计算机科学与技术专业本科及研究生的一门重要的专业基础课。
算法分析与设计是计算机软件开发人员必修课，软件的效率和稳定性取决于软件中所采用的算法；对于一般程序员和计算机专业学生，学习算法设计与分析课程，可以开阔编程思路，编写出优质程序。
一个算法应该具有以下五个重要的特征：有穷性、确切性、输入、输出、可行性。
算法的复杂性是算法效率的度量，是评价算法优劣的重要依据。
一个算法的复杂性的高低体现在运行该算法所需要的计算机资源的多少上面，所需的资源越多，我们就说该算法的复杂性越高；反之，所需的资源越低，则该算法的复杂性越低。
计算机的资源，最重要的是时间和空间（即存储器）资源。
因而，算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分。
不言而喻，对于任意给定的问题，设计出复杂性尽可能地的算法是我们在设计算法是追求的一个重要目标；另一方面，当给定的问题已有多种算法时，选择其中复杂性最低者，是我们在选用算法适应遵循的一个重要准则。
因此，算法的复杂性分析对算法的设计或选用有着重要的指导意义和实用价值。
00和值到27和值的算法书
00和值到27和值的算法书随机选取一组数字并计算它们的和值是一种常见的算法。
和值是指数字的总和，通常用于统计分析和数据处理中。
本文将介绍如何使用算法计算从00和值到27和值的范围内的和值。
首先，让我们定义和值范围为从00到27。
这意味着和值的最小值为00，最大值为27。
我们需要找到一组数字的组合，使得它们的和值落在这个范围内。
一种简单的方法是使用嵌套循环来生成所有可能的数字组合。
我们可以从00开始，逐个增加数字，直到27为止。
假设我们使用两个数字作为组合的长度，我们将需要两个嵌套循环来遍历所有可能的数字。
首先，我们初始化两个循环变量i和j，它们的初始值都为0。
然后，我们开始第一层循环，从0逐个增加到27。
在每次循环中，我们开始第二层循环，从0逐个增加到27。
这样，我们就可以得到所有可能的两个数字组合。
在每次循环中，我们计算两个数字的和值，并检查它是否落在00到27的范围内。
如果是，则将组合添加到结果中。
否则，继续下一次循环。
下面是使用嵌套循环计算00和值到27和值的算法的示例代码：```result = [] # 保存结果的列表for i in range(28):for j in range(28):total = i + j # 计算两个数字的和值if total >= 0 and total <= 27: # 判断和值是否在00到27的范围内combination = (i, j) # 保存组合result.append(combination) # 将组合添加到结果列表print(result) # 输出结果```运行上述代码，我们将得到一组数字组合，它们的和值在00到27的范围内。
这些组合可以用于各种统计分析和数据处理任务。
使用嵌套循环的方法虽然可以计算从00和值到27和值的范围内的和值，但在大范围的计算中可能会显得效率较低。
因此，我们可以考虑其他算法来提高计算效率。
一种改进的方法是使用动态规划。
计算机算法设计与分析总复习公开课获奖课件百校联赛一等奖课件
1
n0
F
(n)
1
n 1
F (n 1) F (n 2) n 1
递归方程
第n个Fibonacci数可递归地计算如下： int fibonacci(int n)
{ if (n <= 1) return 1; return fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2);
}
分治算法总体思想
环被执行了O(logn) 次。
if (x < a[m]) r = m-1;
循环体内运算需要O(1)
else l = m+1; } return -1; }
时间，所以整个算法在最 坏情况下旳计算时间复杂 性为O(logn) 。
合并排序
基本思想：将待排序元素提成大小大致相同旳2个子集合，分 别对2个子集合进行排序，最终将排好序旳子集合合并成为所 要p求{ub旳lic排s复t好a杂t序ic度旳vo分集id析合Tm(。en)rgeS2Tor(nt(/CO2o()1m) Opa(nra) bnnlea11[], int left, int right)
多项式时间算法：可用多项式（函数）对其计 算时间限界旳算法。
常见旳多项式限界函数有：
Ο(1) < Ο(logn) < Ο(n) < Ο(nlogn) < Ο(n2) < Ο(n3)
指数时间算法：计算时间用指数函数限界旳算 法。
常见旳指数时间限界函数：
Ο(2n) < Ο(n！) < Ο(nn)
阐明：当n取值较大时，指数时间算法和多项式
线性时间选择问题
问题描述：给定线性集中n个元素和一种整数
k,要求找出这n个元素中第k小旳元素，即假如 将这n个元素依其线性序排列时，排在第k个位 置旳元素即为我们要找旳元素。 当k=1时，即找最小元素；当k=n时，即找最大 元素；当k=(n+1)/2时，称为找中位数。
00和值到27和值的算法书 -回复
00和值到27和值的算法书-回复题目：《从00和值到27和值的算法书》导言部分：和值是指彩票数字和值游戏中，选取若干个数字后，将这些数字的值相加所得的结果。
在此，本文将讨论从00和值到27和值的算法过程。
通过深入研究彩票数字游戏算法，我们将探索提高中奖概率的方法。
第一部分：理解00和值和27和值首先，我们需要了解00和值和27和值的含义。
00和值指的是选择两个数字，它们的和为0；而27和值则是指所选数字和为27。
在彩票游戏中，这两个和值代表了最小和最大的可能结果。
第二部分：基础原理和策略为了提高中奖概率，我们需要掌握一些基本原理和策略。
首先，我们可以通过分析历史开奖数据来发现一些模式和规律。
通过分析之前的开奖结果，我们可以了解哪些数字经常出现，并利用这些信息来制定我们自己的策略。
第三部分：分析历史开奖数据在这一部分，我们将详细介绍如何分析历史开奖数据。
首先，我们可以将历史数据分为周期和轮次。
周期是指一段时间内的开奖情况，通常是几个月或一年。
而每个周期又可以分为若干轮次，每轮次包含了一定数量的开奖结果。
通过对历史开奖数据的周期性分析，我们可能会发现一些重复出现的模式。
第四部分：统计和计算在这一部分，我们将学习一些统计和计算方法，以便更好地推断下一次开奖结果。
首先，我们可以计算每个数字在历史开奖结果中出现的频率，从而得出每个数字出现的概率。
其次，我们可以通过计算数字之间的关联性来预测下一个可能的和值。
通过对历史开奖数据的深入分析和计算，我们可以制定出适合自己的投注策略。
第五部分：概率和心理学因素在这一部分，我们将讨论概率和心理学因素对彩票游戏的影响。
彩票游戏是一个纯粹的随机过程，不受过去结果的影响。
然而，人们往往会在制定投注策略时受到心理上的影响。
了解概率和心理学因素的作用，可以帮助我们做出更明智的决策。
结论：从00和值到27和值的算法书并不存在一个万能的解决方案。
然而，通过深入研究彩票数字游戏算法，我们可以发现一些可行的策略和方法，以提高中奖的概率。
软件工程中的算法分析和优化技术
软件工程中的算法分析和优化技术在当今的数字时代，软件工程已成为了产业发展中不可缺少的一环。
而在软件工程过程中，算法分析和优化技术则具有重要的地位。
本文将从算法分析和优化技术的角度，深入探讨软件工程中的这两大方面。
一、算法分析在软件工程中，算法是解决问题的重要手段。
算法分析是对算法所需时间和空间的量化，对其性能指标进行评估，以此选择最佳算法，提高软件效率。
从大的方面来说，算法分析可以分成两类：时间复杂度分析和空间复杂度分析。
1. 时间复杂度分析一个算法的时间复杂度指的是运行该算法所花费的时间。
时间复杂度通常与算法的执行次数有关。
而在算法分析中，时间复杂度的影响因素主要有以下几点：a. 最优情况、最坏情况、平均情况下的执行时间在时间复杂度分析中，我们通常会分别考虑算法在最优情况（最佳数据状态）、最坏情况（最劣数据状态）、平均情况下的执行时间。
例如，在查找算法中，当要查找的数位于数组的最后一个位置时，算法的执行时间必定最长、最劣；而当要查找的数位于数组的第一个位置时，算法的执行时间则为最短、最优。
b. 语言特性不同的编程语言会对时间复杂度分析结果产生不同的影响。
例如，Java中数组的访问速度往往比C++慢，对算法的执行时间产生了影响。
2. 空间复杂度分析与时间复杂度类似，一个算法的空间复杂度指的是其所使用的空间。
空间复杂度分析同样可以分为最优、最劣、平均三种情况下的执行时间。
II. 优化技术在软件工程中，算法优化技术则可以帮助我们优化算法性能。
下面将着重探讨算法优化技术中的两大方向：算法优化和工程优化。
1. 算法优化算法优化主要包括以下方面：a. 对算法体系结构的优化通过算法体系结构的优化，可以降低计算机内存的占用，提高算法效率。
这通常包含以下几个方面的优化：（1）算法并行化技术算法并行化技术能够利用多核处理器，提高算法的计算速度。
在图像处理领域中，一些较为常见的并行化技术还包括线程池、多线程等。
（2）算法内存优化技术算法内存优化技术可以降低内存使用量，提高算法效率。
完善程序奥赛复习市公开课金奖市赛课一等奖课件
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第10页
Const SIZE = 100; INFINITY = 1000000; var n , maxDeep, num, i : integer; a : array[1..SIZE] of integer;
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第5页
2. （排列数）输入两个正整数n，m（1<n<20,1<m<n），在 1~n中任取m个数，按字典序从小到大输出所有这样排列。 比如：输入：3 2 （算法未必是老式） 输出: 1 2 13 21 23 31 32 const SIZE=25; var used: array[1.. SIZE] of boolean; data: array[1.. SIZE] or integer; n,m,i,j,k : integer; flag: boolean;
Procedure solve(left, right, deep : integer); var i, j, min : integer; begin
if deep > maxDeep then begin
maxDeep := deep; num := 1; end else if deep = maxDeep then
begin
for k:=i+1 to m do
for j:=1 to ④ do
if used[j]= false then
begin
data[k]:= j;
used[j]:= true;
Break;
end;
⑤
;
end;
网络平台之算法分析
CANDIDATE
YES
[153]
CANDIDATE
*
[156]
YES
[157]
#
[142]
GSFS平台算法分析
• 基于CCRS算法识别疾病相关的蛋白质复合 物
• 基于CCRS算法聚类癌症及癌症亚型
• 从GAD数据库中提取了141个已知与白血病 相关的基因构成白血病基因集合。
• 利用CCRS算法计算白血病基因集合和1343 个已知功能的人类蛋白质复合物之间的功 能相关性。
与白血病相关基因集合CCRS分数最高的10个蛋白复合物
• 前提假设：两个基因在网络中的距离越近 它们的功能越相似，反之，两个基因在网 络中的距离越远其功能相关性越弱。
• 定义两个基因在网络中最短路径的长度为 这两个基因之间的‘功能距离’；
• ‘功能距离’的倒数是两个基因之间功能 关系的秩；
• 对基因集合之间的基因对的秩进行累加。 • 根据实际问题对累积的秩分数进行校正。
– 分别寻找9种癌症功能相关的蛋白质复合物
– 对14种癌症及亚型进行聚类
基于蛋白质互作网络的microRNA功 能相似性研究
• 我们提出了一个基于蛋白质互作网络和miRNA靶基因的 量化miRNA之间的功能相似性的新的计算框架 miRFunSim。
miRFunSim (A, B) CCRS(TA, TB ).
• MISIM，是根据通过衡量miRNA相关疾病的有向 无环图的相似性进而来比较miRNA之间的功能相 关性。
AUC面积 值为63.9%
识别肝癌相关的microRNA基因
• 15 个已知肝癌相关的miRNAs——“种子”miRNA.
• 利用miRFunSim计算“种子”miRNA 和其余85 个 在TarBase 数据库中有靶基因数据的人类miRNAs 之间的功能相关性。
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道德比智慧更重要
不、不，先生。我不同意你这种解释，你在怀疑我的 智商。我相信在被查获前，你可能有数百次逃票的经 历。 那也罪不至死吧？干吗那么认真？以后改还不行吗？ 不、不，先生。此事证明了两点： 一、你不尊重规 则。不仅如此，你擅于发现规则中的漏洞并恶 意使用。 二、你不值得信任。 而我们公司的许多 工作的进行是必须依靠信任进行的，因为如果你负责 了某个地区的市场开发，公司将赋予你许多职权。 为了节约成本，我们没有办法设置复杂的监督机构， 正如我们的公共交通系统一样。所以我们没有办法雇 用你，可以确切地说，在这个国家甚至整个欧盟，你 可能找不到雇用你的公司。
关于算法的一些说法
算法设计在计算科学中具有核心的地 位和作用，没有好的算法，计算机完 成一件工作可能需要1年；有好的算 法，计算机完成一件工作可能需要几 秒。 算法被公认为是计算科学的基石， 翻开重要的学术刊物，算法都占有 一席之地，没有算法，程序将不复 存在。
程序与算法
N· Wirth提出
“DataStructures + Algorithms =Programs”
CHANGCHUN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
主讲教师：姚庆安
课程简介——大纲说法
“算法设计与分析”是计算机科学 与技术专业的专业课。无论是计算 科学还是计算实践，算法都在其中 扮演着重要角色。本课程的教学目 的是讲授在计算机应用中常常遇到 的实际问题的解法，讲授设计和分 析各种算法的基本原理、方法和技 术，培养学生对算法复杂性进行正 确分析的能力。
经典教材
《The Art of Computer Programming》 Donald E, Knuth Turing Prize，1974
“计算机程序设计 理论的荷马史诗”
Bill Gates: “如果你认为你是一名 真正优秀的程序员请一读Knuth的 《计算机程序设计艺术》，如果 你能读懂整套书的话请给我发一 份你的简历。”
教学目标
成绩评定
学 时 数：32 性 质：考查
成绩评定：平时(50%)+期末考核(50%)
期末考核：随堂试卷
成绩评定
平时成绩=出勤+随堂提问+读书笔记 +大作业
出勤：每次课都考勤，选人数最少的7次， 每次2分，共14分； 随堂提问：答对1次5分，满分10分； 读书笔记：选一本与本课程有关书籍，做读 书笔记，也是平时作业，满分20分； 大作业：课程中关于动态规划、回溯法等 专题任选其一编程实现，满分6分。
快速排序算法的发明者是获得1980年 度图灵奖的英国牛津大学计算机科学家 查尔斯.霍尔（Charles Antony Richard Hoare）。他还发明了CASE 和程序设计语言的公理化。程序设计语 言的公理化定义方法是用一组公理和一 组规则描写语言应有的性质，从而使语 言与具体实现的机器无关，而且也易于 证明程序的正确性。获得图灵奖决不仅 仅是因为他发明了QUCKSORT和 CASE，而是因为他在编程语言的定义 和设计方面的基础性贡献。
道德比智慧更重要
直到此时，他才如梦方醒、懊悔难当。然而，真正让他 产生一语惊心之感的，却还是对方最后提到一句话： 道
德常常能弥补智慧的缺陷，然而，智慧却永远 填补不了道德的空白。 讲一个故事，希望给大家一点启迪
建筑设计图 施工流程图
程序与算法
要成为编程高手，要有必胜的信心， 信心来源于建立扎实的基础功之上。 而程序员的基础功，无疑就是对 “算法与数据结构”的理解。 对算法与数据结构的理解有助于程 序了解语言背后的具体细节，因此 算法与数据是程序员信心之源。
关于算法的进一步说法
计算机的问世是20世纪人类最伟大的发明 之一，它把人类社会带进了信息技术时代， 而算法是计算机科学的重要基础，就像算盘 一样，人们需要为计算机编制各种各样的 “口诀”即算法，才能使其工作。 尽管算法并不给出问题的精确的解，只是说 明怎样才能得到解，但是，算法通常都是由 有限个操作组成的。这些操作包括加、减、 乘、除、判断、赋值等，并按顺序、分支、 循环等结构组织在一起。
/Read/Read.aspx?id=32099677
用算法解决现实问题 访图灵奖获得者惠普高级院士罗伯特•塔扬教授
罗伯特•塔扬（Robert Tarjan）教授是世界知名 计算机学家，他的研究领域主要包括图论、算 法和数据结构设计。罗伯特教授是许多图论算 法的发明者，比如树中最近共同祖先离线算法、 Splay trees、Fibonacci heaps、平面性检测 （Planarity testing）等。1986年，他与John Hopcroft 因为在算法及数据结构的设计和分析 中所取得的成果而荣获图灵奖。他于 1982 年获 得首届奈望林纳奖（Nevanlinna Prize），现 为美国科学院院士、美国计算机协会（ ACM） 院 士 、 美 国 普 林 斯 顿 大 学 教 授 。
道德比智慧更重要
四年过去了，名牌大学的金字招牌和优秀的学业成 绩让他充满自信，他开始频频地进入巴黎一些跨国 公司的大门，踌躇满志地推销自己，因为他知道这 些公司都在积极地开发亚太市场。 但这些公司都 是先热情有加，然而数日之后，却又都是婉言相拒。 一次次的失败，使他愤怒。他认为一定是这些公司 有种族歧视的倾向，排斥中国人。 最后一次，他 冲进了某公司人力资源部经理的办公室，要求经理 对于不予录用他给出一个合理的理由。 然而，结 局却是他始料不及的。下面的一段对话很令人玩味。
/jeh/
图灵奖得主——姚期智院士
姚期智，祖藉湖北孝感，1946年生于上海， 幼年随父母移居台湾。1967年，姚期智毕 业于台湾大学，之后赴美国深造。1972年 获哈佛大学物理学博士学位，1975年获伊 利诺大学香槟分校计算机科学博士学位。 之后，他曾先后在麻省理工学院、斯坦福 大学、加州大学伯克利分校等美国高等学 府从事教学和研究，1986年至2004年6月 任普林斯顿大学计算机科学系教授。2004 年9月正式加盟清华大学高等研究中心任 全职教授。他是美国国家科学院院士、中 国科学院外籍院士、美国人文及科学院院 士。 2000年，因为姚期智对计算理论的 诸多贡献，美国计算机学会把该年度的图 灵奖（公认为计算机领域诺贝尔奖）授予 他，使他成为自图灵奖创立以来首位获奖 的华裔学者。
经典教材
书名：《算法导论》 ( 第 2版 ) 著者： Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein 译者：潘金贵,顾铁成等 出版社：机械工业出版 社 出版时间：2006年9月 定价：85元
“计算机算法 的圣经”
学习……钱没了，不学习……前途没了；
改变……过去的你没了；
不改变……未来的你没了； 富不学习富不长、穷不学习穷不尽。 学习与不学习的人，每天看来没有任何区别； 每月看来差异也是微乎其微；
每年看来差距虽然明显，但好像也没什么了不起的；
但在每五年来看的时候，那就是观念的巨大分别。
学无止境，热爱学习才能与时俱进！
道德比智慧更重要
在某个电视访谈节目中，嘉宾是一位当今颇具 知名的青年企业家。节目渐近尾声时，按惯例， 主持人提出了最后一个问题。 请问：你认为 事业成功的最关键质量是什么？ 沉思片刻之 后，他并没有直接回答，而是平静地叙述了这 样一段故事：
道德比智慧更重要
十二年前，有一个小伙子刚毕业就去了法国，开始了 半工半读的留学生活。 渐渐地，他发现当地的公共交 通系统的售票处是自助的，也就是你想到哪个地方， 根据目的地自行买票，车站几乎都是开放式的，不设 检票口，也没有检票员。甚至连随机性的抽查都非常 少。 他发现了这个管理上的漏洞，或者说以他的思维 方式看来是漏洞。 凭着自己的聪明劲，他精确地估算 了这样一个概率：逃票而被查到的比例大约仅为万分 之三。 他为自己的这个发现而沾沾自喜，从此之后， 他便经常逃票上车。 他还找到了一个宽慰自己的理由： 自己还是穷学生嘛，能省一点是一点。
/s/blog_5e13f6110102dy7s.html?tj=1
/resources/1190201776262/2012/05/18/14.pdf
约翰· E· 霍普克洛夫特（John E. Hopcroft）， 美国康奈尔大学智能机器人实验室主任、计算 机科学系工程与应用数学的IBM教授，世界计 算机科学最高奖图灵奖获得者，美国国家科学 院与工程院院士。1961年在西雅图大学获得电 气工程学士学位。研究方向主要是计算机科学 理论，为评价算法可观的判断标准提出了算法 最坏情况下的鉴定算法。他的深入算法是计算 机科学的经典教材，也因此被誉为算法大师。 1986年因为在数据结构和算法设计与分析领域 的重要的基础性的贡献而获得图灵奖。2005年 获得IEEE哈里· 古德纪念奖。2007年获得计算 机研究协会的杰出贡献奖。著作有《算法设计 与分析基础》、《 数据结构与算法》、《自动 机理论、语言和计算导论》等。
1974年图灵奖获得者：唐纳德.克努特（Donald Ervin Knuth，中文名：高德纳）
29岁提出了算法与数据结构的概念，31岁 开始出版他的历史性经典巨著，34岁获得 图灵奖，花费10年时间打造一个西方世界 普遍使用的排版系统，还是免费提供使用。 学习算法的同学自然会知道《The Art of Computer Programming》这本书，该书 计划共写7卷，仅仅出版三卷之后，就已经 震惊世界，此书与牛顿的“自然哲学的数 学原理”等一起，被评为“世界历史上最 伟大的十种科学著作”之一。学习编译原 理与数据结构的同学，自然也会感叹KMP 算法（一种字符串匹配算法）和LR(k)算法 有多么不可思议，可是类似这样的算法在 那三卷书中比比皆是。
道德比智慧更重要
先生，我们并不是歧视你，相反，我们很重视你。 因 为我们公司一直在开发中国市场，我们需要一些优秀的 本土人才来协助我们完成这个工作，所以你一来求职的 时候，我们对你的教育背景和学术水平很感兴趣，老实 说，从工作能力上，你就是我们所要找的人。 那为什么不收天下英才为贵公司所用？ 因为我们查了你的信用记录，发现你有三次乘公交车逃 票被处罚的记录。 我不否认这个。但为了这点小事，你们就放弃了一个多 次在学报上发表过论文的人才？ 小事？我们并不认为这是小事。 我们注意到，第一次 逃票是在你来我们国家后的第一个星期，检查人员相信 了你的解释，因为你说自己还不熟悉自助售票系统，只 是给你补了票。但在这之后，你又两次逃票。 那时刚好我口袋中没有零钱。