经典算法示例概要
常用算法举例范文
常用算法举例范文在计算机科学中,算法是解决问题的一系列有序步骤,它能够帮助我们解决各种各样的问题。
以下是一些常用的算法及其举例:1.排序算法:-冒泡排序:通过比较相邻元素并交换位置来将最大的元素逐渐移动到数组的末尾。
-快速排序:选择一个基准元素,将数组分为两部分,左边的元素小于基准,右边的元素大于基准,然后递归地对两部分进行快速排序。
-归并排序:将数组划分为两个子数组,对每个子数组分别进行归并排序,然后将两个有序子数组合并成一个有序数组。
2.查找算法:-二分查找:对于有序数组,通过与中间元素进行比较,将查找范围缩小一半,直到找到目标元素或确定不存在。
-哈希查找:通过将关键字映射到数组的索引位置来进行查找,可以在常数时间内找到目标元素。
3.图算法:-广度优先(BFS):从起始节点开始,逐层遍历图中的节点,直到找到目标节点。
-深度优先(DFS):从起始节点开始,沿着一条路径一直向下,直到找到目标节点或无法继续为止。
4.动态规划算法:-背包问题:给定一组物品和一个容量限制,选择一些物品放入背包中,使得总价值最大。
-最长公共子序列(LCS):给定两个字符串,找到它们的最长公共子序列的长度。
5.数学算法:-欧几里得算法:计算两个整数的最大公约数。
-快速幂算法:计算一个数的幂运算,通过将指数进行二进制拆分来减少计算次数。
6.字符串处理算法:-KMP算法:通过利用已匹配字符的信息来避免不必要的回溯,实现高效的字符串匹配。
- Boyer-Moore算法:利用模式串中的信息来进行快速的字符串匹配。
7.图像处理算法:-图像平滑算法:通过对图像进行滤波处理,去除图像中的噪声,使其更加平滑。
-图像边缘检测算法:通过检测图像中的边缘信息,突出物体的轮廓。
8.机器学习算法:-K均值聚类算法:将数据集划分为K个簇,使得同一个簇内的数据点之间的距离最小化。
-支持向量机(SVM):将数据集映射到高维空间,并通过找到最优的超平面来实现分类。
四个经典的算法案例
四个经典的算法案例案例1:辗转相除法,又名欧几里德算法,它是用来求两个正整数最大公因数的一种方法。
例:用辗转相除法求8251与6105的最大公约数∵ 8251÷6105=1 余 21466105÷2146=2 余 18132146÷1813=1 余 3331813÷ 333=5 余 148333 ÷ 148=2 余 37148 ÷ 37=4∴ 37是8251与6105的最大公约数程序框图如下:其中 r = mod(a, b) r表示a÷b的余数案例2:秦九韶算法,它是中国南宋时期数学家秦九韶提出的,用来解决多项式的求值问题,在西方被称作霍纳算法。
首先看一道例题:求多项式f(x)=2x5―5x4―4x3+3x2―6x+7当x=5时的值。
根据秦九韶算法:f(x)可表示为f(x)=({[(2x―5)x―4]x+3}x―6)x+7于是令 V0=5则 V1=2V0―5=2×5―5=5V2=V1X―4=5×5―4=21V3=V2X+3=21×5+3=108V4=V3X―6=108×5―6=534V5=V4X+7=534×5+7=2677∴ f(5) = 2677秦九韶算法只用到乘法、加法两个简单运算,不需要乘方运算,它是多项式求值的简化算法。
下面看程序框图,其中a0、a1、a2、a3、a4、a5是f (x) 从右向左的系数。
案例3:排序:是一种基本并且常用的算法,排序的算法很多,可以参阅课本,这里不再叙述。
案例4:进位制例:画程序框图,表示把k进制数a(共有n位),转化为十进制数b的过程框图如下:其中:t = GET a│i│ t表示a右数第i位利用上面的算法,把2进制数110011化为十进制的数即:1×20+1×21+0×22+0×23+1×24+1×25= 51以上是四个经典算法,大家可以从中体会算法的基本思想和算法的基本结构,并尝试用算法的基本语句描述它。
什么是算法举例说明常见的算法
什么是算法举例说明常见的算法在计算机科学和数学领域,算法是一套有序的步骤,用于解决问题或获取某个结果。
它可以被看作是一种计算机程序的逻辑描述,能够通过输入得到所需的输出。
算法广泛应用于计算机科学、人工智能、数据处理等领域。
本文将举例说明一些常见的算法,帮助读者更好地理解什么是算法以及它们在实际应用中的作用。
一、排序算法排序算法是将一组数据按照特定的规则进行排序的算法。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等。
下面举例说明一种常见的排序算法——冒泡排序。
冒泡排序算法的基本思想是重复地遍历待排序的元素,比较相邻两个元素的大小,如果顺序错误就交换它们,直到所有元素都排好序为止。
举例说明:假设有一个整数数组arr = [5, 2, 8, 6, 3],现在我们要对它进行冒泡排序。
第一轮比较:5 > 2,交换两个元素位置,arr = [2, 5, 8, 6, 3]5 < 8,不用交换8 > 6,交换两个元素位置,arr = [2, 5, 6, 8, 3]8 > 3,交换两个元素位置,arr = [2, 5, 6, 3, 8]第一轮比较结束后,最大的元素8已经排在最后。
第二轮比较:2 < 5,不用交换5 > 6,交换两个元素位置,arr = [2, 5, 6, 3, 8]6 > 3,交换两个元素位置,arr = [2, 5, 3, 6, 8]第二轮比较结束后,第二大的元素6已经排在倒数第二。
继续进行下一轮比较,直到所有元素都排好序。
排序结束后,结果为arr = [2, 3, 5, 6, 8],数组中的元素按照从小到大的顺序排列。
二、查找算法查找算法是在给定的数据集合中寻找特定元素的算法。
常见的查找算法有线性查找、二分查找等。
下面举例说明一种常见的查找算法——二分查找。
二分查找是一种高效的查找算法,但要求要查找的数据集必须是有序的。
举例说明:假设有一个有序整数数组arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19],现在我们要在其中查找数字9。
经典算法实例范文
经典算法实例范文算法是一系列解决问题的步骤或规则,是计算机科学中非常重要的概念。
经典算法是指在计算机科学领域被广泛应用并被证明相对高效的算法。
本文将介绍几个经典算法的实例。
一、排序算法排序算法是最基本、最常用的算法之一、下面将介绍两个经典的排序算法。
1.冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它的基本思路是多次遍历数组,每次将相邻的两个元素逐个比较,如果顺序不对则交换位置。
这样一次遍历后,最大的元素会被移到最后。
重复n-1次遍历,就可以完成排序。
冒泡排序的时间复杂度是O(n^2)。
2.快速排序快速排序是一种高效的排序算法,它的基本思路是选择一个基准元素,通过一趟排序将待排序的序列分成两个独立的部分,其中一部分的所有元素都小于基准,另一部分的所有元素都大于等于基准。
然后对这两个部分分别进行递归排序,最后合并两个部分得到有序序列。
快速排序的时间复杂度是 O(nlogn)。
二、查找算法查找算法是在给定的数据集合中一些特定元素的算法。
下面将介绍两个常用的查找算法。
1.二分查找二分查找也称为折半查找,是一种在有序数组中查找一些特定元素的算法。
它的基本思路是首先确定数组中间位置的元素,然后将要查找的元素与中间元素进行比较,如果相等则返回位置,如果小于则在左部分继续查找,如果大于则在右部分继续查找。
二分查找的时间复杂度是 O(logn)。
2.哈希查找哈希查找是通过哈希函数将关键字映射到哈希表中的位置,然后根据映射位置在哈希表中查找关键字。
哈希查找的时间复杂度是O(1)。
三、图算法图是由节点和边组成的一种数据结构,图算法主要用于解决与图相关的问题。
下面将介绍两个常用的图算法。
1.广度优先广度优先是一种用于图的遍历和的算法。
它的基本思路是从图的其中一顶点出发,遍历所有与之相邻的顶点,然后再依次遍历这些相邻顶点的相邻顶点,以此类推,直到访问完所有顶点,或者找到目标顶点。
广度优先使用队列来实现,时间复杂度是O(,V,+,E,),其中,V,表示图的顶点数,E,表示图的边数。
简单的算法举例
简单的算法举例介绍算法是解决问题的步骤和方法的描述,是计算机科学中的重要概念。
本文将介绍几个简单的算法示例,以帮助读者更好地理解算法的概念和应用。
一、线性搜索算法线性搜索算法是一种简单直观的算法,在一个无序列表中搜索指定的元素。
其思想是依次检查列表中的每个元素,直到找到目标元素或遍历完整个列表。
线性搜索算法的示例代码如下:def linear_search(arr, target):for i in range(len(arr)):if arr[i] == target:return ireturn -1二、冒泡排序算法冒泡排序算法是一种简单但低效的排序算法,它重复地比较相邻的两个元素,并交换位置,直到整个列表排序完成。
冒泡排序算法的示例代码如下:def bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):for j in range(0, n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]三、二分搜索算法二分搜索算法是一种高效的搜索算法,在一个有序列表中查找指定的元素。
算法将目标元素与列表的中间元素进行比较,根据比较结果来确定目标元素在列表的哪个部分,并递归地在该部分中进行搜索。
二分搜索算法的示例代码如下:def 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 -1四、递归算法递归算法是一种通过函数调用自身来解决问题的方法。
递归算法通常有一个或多个基本情况(即不再递归调用的情况)和一个递归调用的情况。
SIMPLE算法及计算例子
SIMPLE算法及计算例子算法是指一系列解决问题的步骤和规则,是计算机科学的基础。
简单算法是指易于理解和实现的算法,适用于一些简单的问题。
下面是几个简单算法及其计算例子。
1.冒泡排序算法:冒泡排序是一种基础的排序算法,它依次比较相邻的元素,如果顺序不对则进行交换,直到整个序列有序为止。
计算例子:假设有一个数字序列[5,3,8,4,2],使用冒泡排序算法将其从小到大进行排序。
-第一次迭代:比较5和3,交换位置,得到序列[3,5,8,4,2]-第二次迭代:比较5和8,位置不变,继续比较下一对数字-第三次迭代:比较8和4,交换位置,得到序列[3,5,4,8,2]-第四次迭代:比较8和2,交换位置,得到序列[3,5,4,2,8]经过第四次迭代后,发现序列已经是有序的,算法结束。
最终的有序序列为[2,3,4,5,8]。
2.欧几里得算法:欧几里得算法用于计算两个非负整数的最大公约数。
算法基于两个数的辗转相除法,即先用较大数除以较小数得到余数,然后用较小数除以余数,依次循环,直到余数为0为止。
计算例子:假设需要计算36和48的最大公约数。
-第一次迭代:48除以36,余数为12-第二次迭代:36除以12,余数为0迭代过程中余数为0时,算法结束,最大公约数为123.线性算法:线性算法用于在一个无序列表或数组中寻找一些元素的位置。
它是一种直观的方法,逐个比较列表中的元素,当找到匹配的元素时返回其位置,否则返回未找到。
计算例子:假设有一个列表[4,2,7,1,9,5],需要找到数字7的位置。
-从列表的第一个元素开始,比较其与目标数字7-第一次比较:4!=7,继续比较下一个元素-第二次比较:2!=7,继续比较下一个元素-第三次比较:7=7,找到匹配,返回位置3最终结果为数字7的位置为3这些是一些简单算法及其计算例子,它们是计算机科学中最基础的算法之一、无论是冒泡排序还是求最大公约数,这些算法都体现了计算机程序处理问题的思维方式和逻辑。
常见算法及其运算实例分析
常见算法及其运算实例分析算法是计算机科学中最重要的一部分。
算法既是计算机科学的基础,又是计算机编程的核心。
了解算法,可以让我们更深入地理解计算机的运行原理,以及如何利用计算机处理各种问题。
本文将为大家介绍几个常见的算法及其运算实例分析。
一、递归算法递归算法是一种函数调用自身的算法。
递归算法具有简单、直观、可理解等优点。
但同时也存在着栈溢出、时间复杂度高等问题。
递归算法通常包含有一些关键参数,如递归的次数和递归深度等,这些参数的变化对于程序的运行和结果都有着重要的影响。
实例:斐波那契数列我们可以通过递归算法来实现斐波那契数列。
斐波那契数列的定义如下:F(0)=0,F(1)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2)(n>=2)。
通过递归算法,可以很容易地实现斐波那契数列。
我们只需要以递归方式调用F函数即可,代码如下:```def F(n):if n==0:return 0elif n==1:return 1else:return F(n-1)+F(n-2)```二、分治算法分治算法是将问题分解成若干个子问题,然后递归地分别解决每个子问题,最终合并成一个整体的算法。
分治算法通常解决的问题都具备“可分解性”和“合并性”的特征。
实例:二分查找二分查找可以用分治算法来实现。
二分查找的思想是将数组分成两个区间,分别判断目标值是否在每个区间中。
如果目标值存在于某个区间中,则继续在该区间中进行查找;否则在另一个区间中进行查找。
通过分治算法,我们可以将二分查找优化成O(log n)的时间复杂度。
代码如下:```def binary_search(arr, left, right, target):if left > right:return -1mid = (left + right) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:return binary_search(arr, mid+1, right, target)else:return binary_search(arr, left, mid-1, target)```三、贪心算法贪心算法可以理解为通过每步选择中的局部最优解,从而达到全局最优的解决方案。
五大经典算法以及案例
五大经典算法以及案例
1. 排序算法:使用冒泡排序算法对一个包含10个随机整数的数组进行排序。
案例:
给定数组:[4, 9, 2, 5, 1, 8, 3, 7, 6, 10]
排序后的数组:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
2. 查找算法:使用二分查找算法在一个有序整数数组中查找目标值。
案例:
给定有序数组:[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
目标值:11
查找结果:目标值在数组中的位置为5。
3. 图遍历算法:使用深度优先搜索算法遍历一个无向图。
案例:
给定无向图的邻接矩阵表示:
[0, 1, 1, 0, 0]
[1, 0, 0, 1, 1]
[1, 0, 0, 0, 1]
[0, 1, 0, 0, 0]
[0, 1, 1, 0, 0]
从节点1开始进行深度优先搜索的遍历结果:1 -> 2 -> 4 -> 3 -> 5
4. 动态规划算法:使用动态规划算法求解斐波那契数列的第n项。
案例:
求解斐波那契数列的第10项:
斐波那契数列:1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55
第10项为55。
5. 贪心算法:使用贪心算法解决背包问题。
案例:
给定背包容量为10,物品列表如下:
物品1:重量4,价值8
物品2:重量3,价值5
物品3:重量1,价值2
物品4:重量5,价值12
通过贪心算法选择物品装入背包的方案:
选择物品2,物品3,物品4装入背包,总重量为9,总价值为19。
高中数学_算法案例
算法案例知识图谱算法案例知识精讲一.更相减损术应用:求两个整数的最大公约数的算法更相减损术的步骤:1.任意给定两个正整数;判断它们是否都是偶数.若是,则用2约简;若不是则执行第二步.2.以两个数中较大的数减去较小的数,以差数和较小的数构成一对新的数,对这一对数再用大数减小数,以同样的操作一直做下去,直到产生一对相等的数为止,则第一步中约掉的若干个2与第二步中等数的乘积就是所求的最大公约数.等值算法:用“更相减损术”设计出来的算法求最大公约数的算法称为“等值算法”,用等值算法可以求任意两个正整数的最大公约数.说明:《九章算法》是中国古代的数学专著,其中的“更相减损术”可以用来求两个数的最大公约数.以具体的例子来说明更相减损术求最大公约数的原理:以求117和182的最大公约数为例:,,,,,,,,(117182)(11765)(6552)(5213)(1339)(1326)(1313)→→→→→→每次操作后得到的两个数与前两个数的最大公约数相同,而且逐渐减少,故总能得到相等的两个数,即为所求的最大公约数.二.辗转相除法又称欧几里得算法,是由欧几里得在公元前300年左右首先提出来的求两个数的最大公约数的算法.辗转相除法的步骤:对于给定的两个数,以其中较大的数除以较小的数得到一个余数,将较小的数与余数看成一对新的数,重复上面的步骤,直到余数为零为止,此时上一步中较小的数即为所求的最大公约数.以求117和182的最大公约数为例:,,,,,,故13即为所求.→→→→(117182)(11765)(6552)(5213)(130)三.秦九韶算法—求多项式的值的算法应用:快速的求解对于任意一个n次的多项式在某点所取到的值.秦九韶算法:已知一个多项式函数,计算多项式在某点处的函数值的一种算法,是我国古代数学家秦九韶提出的,具体如下.对任意一个n 元多项式1110()n n n n f x a x a x a x a --=++++ ,改写成如下形式:12110()()n n n n f x a x a x a x a ---=++++ 231210(())n n n n a x a x a x a x a ---=+++++ = 1210((()))n n n a x a x a x a x a --=+++++ ,求多项式的值时,先计算最内层括号内的一次多项式的值,即11n n v a x a -=+,然后由内向外逐层计算一次多项式的值,即212n v v x a -=+,323n v v x a -=+, ,10n n v v x a -=+.这样,求一个n 次多项式的值,就转化为求n 个一次多项式的值.令1(1)(())k n n n k n k v a x a x a x a ----=++++ ,则递推公式为01n kk n k v a v v x a --=⎧⎨=+⎩,其中12k n = ,,,.到目前为止,此算法仍然是世界上多项式求值的最先进的算法.秦九韶算法与其它算法在计算量上面的比较:1110()n n n n f x a x a x a x a --=++++ ,1.直接求和法:先计算各个单项式的值,再把它们相加,乘法次数为(1)(1)212n n n n ++-+++= ,加法次数n ;2.逐项求和法:先计算x 的各项幂的值,再分别相乘,计算幂值需要乘法1n -次,将幂值与多项式系数k a 相乘需要乘法n 次,故共需要乘法21n -次,加法n 次.此方法对直接求和法有所改进,但仍然比秦九韶算法计算量大很多.3.秦九韶算法:计算量仅为乘法n 次,加法n 次.<备注>秦九韶算法是多项式求值的优秀算法,秦九韶算法的特点:(1)化高次多项式求值为一次多项式求值;(2)减少了运算次数,提高了效率;(3)步骤重复执行,容易用计算机实现.利用秦九韶算法计算多项式的值关键是能正确地将所给多项式改写,然后由内向外逐次计算,由于后项计算用到前项的结果,故应认真、细心,确保中间结果的准确性.若在多项式中有几项不存在时,可将这些项的系数看成0,即把这些项看做0·x n .三点剖析一.注意事项1.辗转相除法与更相减损术联系(1)都是求最大公约数的方法,计算上,辗转相除法以除法为主,更相减损术以减法为主,计算次数上,辗转相除法计算次数相对较少,特别当两个数大小差距较大时,计算次数的区别比较明显;(2)从结果的体现形式来看,辗转相除法体现结果是以相除余数为零而得到,而更相减损术则是以减数与差相等而得到;(3)辗转相除法与更相减损术是统一的,因为做一次除法与做若干次减法的效果相同.二.方法点拨1.两个整数的最大公约数是两个整数的公约数中最大的数,与此类似,两个整数的最小公倍数是两个整数的公倍数中最小的数.2.穷举法是将集合中的元素进行一一列举,逐个条件进行验证,知道找出满足条件的元素为止,穷举法可以解决所有问题看,但是一般来说常常可以用来解决一些无规律可循的问题,例如求不定方程的解或者不定方程组的解,运用穷举法思想设计算法时,常常采用循环结构,将验证条件为循环结构的判断条件,将每一个元素作为循环体.求两个正整数的最大公约数例题1、8251与6105的最大公约数是____.例题2、用更相减损来求80和36的最大公约数?例题3、用更相减损术求294与84的最大公约数.随练1、两个数153和119的最大公约数是______________.随练2、用更相减损术求294与84的最大公约数.随练3、有甲、乙、丙三种溶液分别重147g、343g、133g,现要将它们分别全部装入小瓶中,每个小瓶装入液体的质量相同,问每瓶最多装多少?秦九韶算法例题1、用秦九韶算法求多项式f(x)=x4+2x3+x2-3x-1,当x=2时的值,则v3=______例题2、使用秦九韶算法计算x=2时f(x)=6x6+4x5-2x4+5x3-7x2-2x+5的值,所要进行的乘法和加法的次数分别为________随练1、用秦九韶算法求多项式f(x)=1+2x+x2-3x3+2x4在x=-1时的值,v2的结果是______随练2、用秦九韶算法计算多项式f(x)=5x5+4x4+3x3-2x2-x-1在x=-4时的值时,需要进行的乘法、加法的次数分别是_______拓展1、用更相减损术求78和36的最大公约数_________.2、三个数208,351,429的最大公约数是()A.65B.91C.26D.133、用“辗转相除法”求得459和357的最大公约数是()A.3B.9C.17D.514、用秦九韶算法求多项式f(x)=12+35x-8x2+79x3+6x4+5x5+3x6在x=-4的值时,其中V1的值=_______5、用秦九韶算法计算多项式f(x)=3x6+4x5+5x4+6x3+7x2+8x+1当x=0.4时的值时,需要做乘法和加法的次数分别是。
python经典算法100例
python经典算法100例Python是一种简单易学的编程语言,它具有丰富的库和模块,可以实现各种算法。
下面将介绍100个经典的Python算法例子,帮助读者更好地理解和掌握Python编程。
1. 二分查找算法:在有序数组中查找指定元素的位置。
2. 冒泡排序算法:对数组进行排序,每次比较相邻的两个元素并交换位置。
3. 快速排序算法:通过选择一个基准元素,将数组分为两部分,递归地对两部分进行排序。
4. 插入排序算法:将数组分为已排序和未排序两部分,每次从未排序部分选择一个元素插入到已排序部分的正确位置。
5. 选择排序算法:每次从未排序部分选择最小的元素放到已排序部分的末尾。
6. 归并排序算法:将数组分为两部分,递归地对两部分进行排序,然后将两部分合并。
7. 堆排序算法:通过构建最大堆或最小堆,将数组进行排序。
8. 计数排序算法:统计数组中每个元素的出现次数,然后按照次数进行排序。
9. 桶排序算法:将数组分为多个桶,每个桶内部进行排序,然后将桶中的元素按照顺序合并。
10. 基数排序算法:按照元素的位数进行排序,从低位到高位依次进行。
11. 斐波那契数列算法:计算斐波那契数列的第n个数。
12. 阶乘算法:计算一个数的阶乘。
13. 最大公约数算法:计算两个数的最大公约数。
14. 最小公倍数算法:计算两个数的最小公倍数。
15. 素数判断算法:判断一个数是否为素数。
16. 矩阵相加算法:计算两个矩阵的和。
17. 矩阵相乘算法:计算两个矩阵的乘积。
18. 斐波那契堆算法:实现斐波那契堆的插入、删除和合并操作。
19. 最短路径算法:计算图中两个节点之间的最短路径。
20. 最小生成树算法:计算图中的最小生成树。
21. 拓扑排序算法:对有向无环图进行拓扑排序。
22. 最大流算法:计算网络中的最大流。
23. 最小费用流算法:计算网络中的最小费用流。
24. 最大子序列和算法:计算数组中连续子序列的最大和。
25. 最长递增子序列算法:计算数组中最长递增子序列的长度。
常用算法举例范文
常用算法举例范文在计算机科学领域中,有许多常用的算法可以解决各种问题。
下面是一些常见的算法举例:1.排序算法排序算法用于将一组元素按照特定的顺序进行排列。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等。
-冒泡排序:比较相邻的两个元素,如果前面的元素大于后面的元素,则交换它们的位置,重复这一过程直到整个序列有序。
-选择排序:每次从未排序的部分选取最小(或最大)的元素,将其放到已排序部分的末尾,重复这一过程直到整个序列有序。
-插入排序:将待排序元素逐个插入到已排序部分的适当位置,从而得到一个新的有序序列。
-归并排序:将两个有序的子序列合并成一个有序序列,逐渐缩小规模,直到整个序列有序。
-快速排序:通过一趟排序将待排序序列分割成两部分,其中一部分的所有元素都小于另一部分的所有元素,再分别对这两部分递归地进行快速排序。
2.算法算法用于在给定的数据集中查找特定元素或满足特定条件的元素。
常见的算法包括线性、二分、深度优先(DFS)、广度优先(BFS)等。
-线性:从头到尾依次检查每个元素,直到找到目标元素或遍历完整个数据集。
-二分:对于已排序的数据集,每次将数据集一分为二,并确定目标元素在哪个子集中,重复这一过程直到找到目标元素。
-DFS:通过递归或栈的方式进行,先访问节点的子节点,再依次访问其他没有被访问过的节点,直到遍历完整个图或找到目标节点。
-BFS:通过队列的方式进行,先访问当前节点的相邻节点,再依次访问这些相邻节点的相邻节点,直到遍历完整个图或找到目标节点。
3.图算法图算法用于解决与图相关的问题,例如寻找最短路径、最小生成树等。
常见的图算法包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Prim算法、Kruskal算法等。
- Dijkstra算法:用于寻找带权重的图中两个节点之间的最短路径,通过动态规划的方式逐步求解出最短路径。
- Bellman-Ford算法:用于寻找带权重的图中单源最短路径,可以处理负权重的情况,通过迭代更新节点的距离来求解最短路径。
多边形最小外接矩形算法概要
多边形最小外接矩形算法概要
该算法的基本思想是通过枚举多边形的每一条边作为矩形的长边,然后计算矩形的宽和面积。
通过遍历所有可能的长边,找到最小的面积即可得到最小外接矩形。
具体步骤如下:
1.输入多边形的顶点坐标,按顺时针或逆时针顺序给出。
2.初始化最小面积为正无穷大。
3.对于每一条多边形的边,计算其与X轴的夹角θ(假设X轴方向为0度),并计算其长度。
4.将边的长度投影到X轴和Y轴上,得到长边的长度l和宽边的长度w。
5.根据矩形的长度l和宽度w计算其面积,如果该面积小于当前最小面积,则更新最小面积并记录当前矩形的长度和宽度。
6.重复步骤3-5,直到计算完所有可能的边作为长边为止。
7.输出最小面积对应的矩形的长度和宽度即可。
这个算法的时间复杂度为O(n^2),其中n为多边形的顶点数。
因为需要计算每条边的长度和面积,并进行比较来找到最小面积。
在实际应用中,可以使用优化算法来加速计算,如通过构建凸包来减少边的数量。
总结起来,多边形最小外接矩形算法是一个通过枚举多边形的边,计算矩形的长度和宽度,并找到最小面积的过程。
通过该算法可以方便地求
解多边形的最小外接矩形,对于一些需要进行碰撞检测或包围盒计算的应用场景具有重要的意义。
简单的算法举例
简单的算法举例一、冒泡排序算法冒泡排序是一种基础的排序算法,通过比较相邻的元素并交换位置来进行排序。
它重复地遍历要排序的列表,比较每对相邻的元素,如果顺序不对就进行交换,直到整个列表排序完成。
二、选择排序算法选择排序算法是一种简单直观的排序算法,它将列表分为已排序和未排序两部分,每次从未排序的部分中选择最小(或最大)的元素,并将其放到已排序的部分的末尾。
三、插入排序算法插入排序算法是一种简单直观的排序算法,它将列表分为已排序和未排序两部分,每次从未排序的部分中选择一个元素插入到已排序的部分的合适位置。
四、归并排序算法归并排序算法是一种分治算法,它将列表递归地分成较小的部分,然后将这些部分按照顺序合并成一个有序的列表。
五、快速排序算法快速排序算法是一种分治算法,它通过选择一个基准元素将列表分成两部分,一部分小于基准元素,一部分大于基准元素,然后递归地对这两部分进行排序。
六、堆排序算法堆排序算法是一种利用堆这种数据结构进行排序的算法,它将列表看成一个完全二叉树,并将其调整为一个大顶堆或小顶堆,然后依次取出堆顶元素进行排序。
七、计数排序算法计数排序算法是一种非比较排序算法,它通过统计每个元素出现的次数,然后根据次数重新排列元素,从而实现排序。
八、桶排序算法桶排序算法是一种非比较排序算法,它将列表划分为若干个桶,然后将元素分配到相应的桶中,再对每个桶中的元素进行排序,最后将所有桶中的元素合并起来。
九、基数排序算法基数排序算法是一种非比较排序算法,它通过将元素按照各个位上的数字进行排序,先按照个位排序,再按照十位排序,依次类推,最终实现排序。
十、二分查找算法二分查找算法是一种在有序列表中查找特定元素的算法,它通过不断缩小查找范围,将查找时间复杂度从线性降低到对数级别。
计算机经典算法
计算机经典算法计算机经典算法如下:算法一:快速排序法快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。
在平均状况下,排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。
在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。
事实上,快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快,因为它的内部循环(innerloop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法(Divideandconquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。
算法二:堆排序算法堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。
堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。
堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn)。
算法三:归并排序归并排序(Mergesort,台湾译作:合并排序)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。
该算法是采用分治法(DivideandConquer)的一个非常典型的应用。
算法四:二分查找算法二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。
搜素过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。
如果在某一步骤数组为空,则代表找不到。
这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。
折半搜索每次把搜索区域减少一半,时间复杂度为Ο(logn)。
算法五:BFPRT(线性查找算法)BFPRT算法解决的问题十分经典,即从某n个元素的序列中选出第k大(第k小)的元素,通过巧妙的分析,BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。
该算法的思想与快速排序思想相似,当然,为使得算法在最坏情况下,依然能达到o(n)的时间复杂度,五位算法作者做了精妙的处理。
算法六:DFS(深度优先搜索)深度优先搜索算法(Depth-First-Search),是搜索算法的一种。
十五个经典算法研究与总结
十五个经典算法研究与总结算法是计算机科学中的重要概念,它是一种解决问题的方法和步骤的描述。
在计算机科学领域,有许多经典算法被广泛应用于各种领域,如排序、搜索、图论等。
在本文中,我将介绍十五个经典算法,并对它们进行研究与总结。
1. 冒泡排序算法:冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。
它通过比较相邻元素的大小,将较大的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。
2. 快速排序算法:快速排序是一种高效的排序算法。
它通过选择一个基准元素,将数组分为两个子数组,然后递归地对子数组进行排序。
3. 选择排序算法:选择排序是一种简单但效率较低的排序算法。
它通过选择最小的元素,并将其放置在数组的开头,然后继续选择剩余元素中的最小值。
4. 插入排序算法:插入排序是一种简单但效率较低的排序算法。
它通过将元素逐个插入已排序的数组中,从而将数组排序。
5. 归并排序算法:归并排序是一种高效的排序算法。
它通过将数组分成两个子数组,分别对子数组进行排序,然后将两个有序子数组合并成一个有序数组。
6. 堆排序算法:堆排序是一种高效的排序算法。
它通过将数组构建成一个二叉堆,并逐步将最大的元素移动到数组的末尾。
7. 二分查找算法:二分查找是一种高效的搜索算法。
它通过将数组分成两部分,并比较目标值与中间元素的大小,从而确定目标值在哪一部分。
8. 广度优先搜索算法:广度优先搜索是一种用于图的搜索算法。
它通过逐层遍历图中的节点,从而找到目标节点。
9. 深度优先搜索算法:深度优先搜索是一种用于图的搜索算法。
它通过递归地遍历图中的节点,从而找到目标节点。
10. Dijkstra算法:Dijkstra算法是一种用于图的最短路径算法。
它通过计算从起点到每个节点的最短路径,从而找到起点到目标节点的最短路径。
11. Floyd-Warshall算法:Floyd-Warshall算法是一种用于图的所有最短路径算法。
它通过计算任意两个节点之间的最短路径,从而找到图中所有节点之间的最短路径。
c语言十大算法案例
c语言十大算法案例C语言是一种广泛应用于编程的高级语言,具有简单、灵活、高效等特点。
在C语言中,有许多经典的算法案例,这些算法案例不仅有助于提高编程能力,还能帮助我们理解计算机科学的基本原理。
下面列举了十个C语言的经典算法案例。
1. 冒泡排序算法:冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法,它通过多次比较和交换相邻元素的方式将最大或最小的元素逐步移动到数组的一端。
2. 快速排序算法:快速排序是一种常用的排序算法,它通过选择一个基准元素,将数组分成两个子数组,然后对子数组进行递归排序。
3. 二分查找算法:二分查找是一种高效的查找算法,它通过将查找范围缩小一半来快速定位目标元素。
4. 链表反转算法:链表反转是一种常见的操作,它可以将链表中的节点顺序逆转。
5. 汉诺塔算法:汉诺塔是一种经典的递归问题,它通过将圆盘从一个柱子移动到另一个柱子来演示递归的思想。
6. 最大公约数算法:最大公约数是指能够同时被两个或多个整数整除的最大正整数,求最大公约数的算法有多种,如辗转相除法和欧几里德算法。
7. 斐波那契数列算法:斐波那契数列是一个数列,其中每个数字都是前两个数字之和,求斐波那契数列的算法有多种,如递归和循环。
8. 图的深度优先搜索算法:深度优先搜索是一种用于遍历图的算法,它通过递归的方式依次访问图中的每个节点。
9. 图的广度优先搜索算法:广度优先搜索也是一种用于遍历图的算法,它通过队列的方式依次访问图中的每个节点。
10. 最短路径算法:最短路径算法用于找到图中两个节点之间的最短路径,常用的最短路径算法有迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
这些算法案例涵盖了排序、查找、链表操作、递归、图算法等多个方面,是C语言学习中不可或缺的部分。
通过学习和理解这些经典算法案例,我们可以提高自己的编程能力,并在解决实际问题时能够选择合适的算法。
希望本文能够对读者有所帮助,激发他们对C 语言算法的兴趣,并在编程的道路上不断进步。
经典算法题范文
经典算法题范文1.冒泡排序算法冒泡排序是一种简单而常用的排序算法。
它通过重复地交换相邻的元素来对一个数组进行排序,直到没有可交换的元素为止。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),是一种效率较低的排序算法,但它非常容易理解和实现。
2.快速排序算法快速排序是一种高效的排序算法,它通过一趟排序将一个数组分成两个独立的部分,其中一部分的所有元素都比另一部分的所有元素小。
然后,继续对这两个部分递归地进行排序,直到整个数组有序。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn),是一种常用的排序算法。
3. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种用于求解单源最短路径问题的经典算法。
它通过动态规划的思想,逐步确定每个顶点到源点的最短路径长度,并记录下最短路径。
Dijkstra算法的时间复杂度为O(ElogV),其中E为边数,V为顶点数。
它在图论和网络路由等领域具有重要的应用。
4.红黑树算法红黑树是一种自平衡的二叉查找树,它在插入和删除元素时能够保持树的平衡性。
红黑树的主要特点是每个节点都有一个颜色属性,可以是红色或黑色,并且满足一些额外的条件确保树的平衡。
红黑树的时间复杂度为O(logn),是一种高效的动态数据结构,广泛应用于数据库和操作系统等领域。
5.归并排序算法归并排序是一种稳定的排序算法,它通过将已经有序的子序列合并成一个有序的序列,从而实现排序功能。
归并排序的核心思想是将一个数组分成两个子数组,然后对这两个子数组分别进行归并排序,最后将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn),是一种高效的排序算法。
总结起来,上面介绍的这几个经典算法题分别涉及排序、图论、数据结构等不同领域,它们是算法研究和实践中的重要问题。
掌握这些经典算法题,能够帮助我们理解算法设计的思想和方法,提高算法设计和分析的能力。
同时,这些经典算法题还具有广泛的应用,可以帮助我们解决日常生活和工作中的实际问题。
因此,学习和掌握这些经典算法题对于计算机科学和软件工程的学习和工作都具有重要意义。
常用算法简介与应用举例
常用算法简介与应用举例现在计算机应用越来越广泛,算法也在不断的发展,使得计算机的运算变的更加高效和快速,比如排序、搜索、图形处理和自动机等。
下面介绍一些在计算机应用中被普遍使用的算法以及它们的特点及应用实例:一是排序算法。
排序算法就是指对一组输入数据进行排序,将其按照特定的规则重新排序,使其从小到大或从大到小排序的算法。
排序算法一般分为内排序和外排序两类。
常用的内排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、 Shell 排序、快速排序等,这些算法的应用范围很广泛,常被用来解决在计算机中对一组数据进行排序的问题。
比如,在商城网站中,用户查询商品时,可以按价格最低从低到高或者从高到低来进行排序,这就需要使用到排序算法。
二是搜索算法。
搜索算法是一种从一组有可能出现的候选项中,找到某一个具体项的运算。
主要有基于比较的搜索算法和基于索引的搜索算法两类。
常用的搜索算法有顺序搜索、二分搜索和蛮力匹配,谓词搜索等。
比如,日常的搜索引擎就是一种搜索算法,通过搜索引擎可以快速的找到特定的网页。
三是图形处理算法。
图像处理是计算机视觉的基础,它涉及到很多图形处理算法,如图像金字塔算法、图像分割算法、图像聚类算法、形状检测算法等。
这些算法都可以用来提取图像的特征,进行模式识别、图像分析、图像合成等操作,在许多图像处理的应用中发挥着重要的作用。
比如在人脸识别中,就需要使用图形处理算法,才能够找出图片中的人脸信息。
四是自动机算法。
自动机是一种有限状态机,它使用自动描述有限计算机的运行状况和动作,用来实现某一特定任务的算法。
它组合自动描述过程和具体动作,根据输入和当前状态,选择执行指定动作,实现特定任务的自动处理。
比如,在自动驾驶系统中,就使用到自动机算法来实现自动控制车辆的行为。
以上就是当前广泛使用的几类算法的简介及其应用的实例,这些算法的广泛应用使计算机变得更加强大和智能,为人们解决问题提供了更多的可能性,同时这也是当前算法研究方向。
算法分析中的几个经典例子
*分析过程:由于主管道是东西走向,那么通过主轴线的y坐标可唯一确定其位置。
由带权中位数问题可知,其中位数即为管道最优解。
用一个线性时间选择找中位数算法,即可在O(n)时间内解此问题。
这里采用RandomizedSelect算法。
油井数可能为奇数或者偶数奇数则取其中位数偶数则取两个中位数中的任意一个*/#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>#define LEN 100using namespace std;int Random(int p, int r){//随机化return rand()*(r-p)/32767+p;}void Swap(int &a, int &b){int temp = a;a = b;b = temp;}int Partition(int y[LEN], int p, int r){int i = p, j = r+1;int x = y[p];while(true){while(y[++i]<x&&i<r);while(y[--j]>x);if(i>=j) break;Swap(y[i],y[j]);}y[p] = y[j];y[j] = x;return j;}int RandomizedPartition(int y[LEN], int p, int r){int i = Random(p,r);Swap(y[i],y[p]);return Partition(y,p,r);}int RandomizedSelect(int y[LEN], int p, int r, int k){if(p==r) return y[p];int i = RandomizedPartition(y,p,r);int j = i-p+1;if(k<=j) return RandomizedSelect(y,p,i,k);else return RandomizedSelect(y,i+1,r,k-j);}void main(){int n;//油井数int sum = 0;//管道长度总和int y[LEN];//油井y坐标int dy;//油井y坐标中位数freopen("input.txt","r",stdin);//打开一个输入流,读取input.txt文件freopen("output.txt","w",stdout);//打开一个输出流,写output.txt文件scanf("%d",&n);//读取油井数for(int i=0;i<n;i++){scanf("%d",&y[i]);//x坐标在此题中无用,而y坐标在x坐标之后写入。
常用算法举例
常用算法举例一、求面积、体积、方程的根,将公式的表达式用变量或常量表示出来,输出即可;二、累加、累乘(包括偶数和奇数的变换运算)三、典型算法举例:1、求两个数或三个数或多个数的最大值、最小值思路:用表判断的if语句就可完成,也可使用函数的调用;若是多个数,则采取从键盘上输入第一个数,并假定它是最大值存放在变量max中,以后每输入一个数便与max比较,若输入的数较大,则最大值是新的数值,存放到max中,数据输入完,最大值也就确定了。
main( ){int a,b,c,d;scanf(“%d,%d,%d”.&a,&b,&c);d=max(a,b,c);printf(“max=%d”,d);}int max(x,y,z)int x,y,z;{int p;p=x;if (p<y) p=y;if (p<z) p=z;return(p);}求10个数的最大值main( ){int I,k,max;scanf(“%d”,&max);for (I=2;I<11;I++){scanf(“%d”,&k);if (max<k) mzk=k;}printf(“max=%d\n”,max);}2、判断是否为闰年思路:闰年应满足条件之一:(a)能被4整除,但不能被100整除;(b)能被4整除又能被400整除main( ){int year,leap;scanf("%d",&year);if (year%4==0 ){ if (year%100==0){if (year%400==0)leap=1;else leap=0;}elseleap=1;}elseleap=0;if (leap)printf(“%d is “,year);elseprintf(“%d is not”,year);printf(“a leap year/n”);}此程序还可以简化用 (year%4==0 &&year%100!=0 || year%400==0)直接进行判断也可;此题还可求某范围内的闰年。
- 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、"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、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)。
经典算法示例//问题描述:有n个运动员进行比赛,但要求每个运动员与其他人进行一场比赛。
//每个运动员一天只能进行一场,且整个赛程在n-1天内结束程序(一):#include<iostream.h>#include<iomanip.h>#include<math.h>#define N 1000int n;int A[N+1][N+1];void arrange(int n){ int i,j,n2;if(n==2) { A[1][0]=1;A[1][1]=2;A[2][0]=2;A[2][1]=1;} else { n2= n/2;arrange(n2);for (i=n2+1; i<=n;i++)for(j=0;j<=n2-1;j++) A[i][j]=A[i-n2][j]+n2;for (i=1; i<=n2;i++)for(j=n2;j<=n-1;j++)A[i][j]= A[i+n2][j-n2];for (i=n2+1; i<=n;i++)for(j=n2;j<=n-1;j++) A[i][j]=A[i-n2][j-n2];}}void print(){int i,j;for(i=1;i<=n;i++){cout<<endl;for(j=0;j<n;j++) cout<<setw(6)<<A[i][j];cout<<endl;}}void main(){cout<<"运动员个数n=";cin>>n;arrange(n);print();cout<<endl;}程序(二):#include<iostream.h>#include<iomanip.h>#include<math.h>#define N 1000int n;int A[N+1][N+1];void arrange(int n){int i,j,k1,k2,m;A[1][0]=1;A[1][1]=2;A[2][0]=2;A[2][1]=1;k2=2;for (m=1;m<=ceil(log(n)/log(2))-1;m++ ){ k1=k2;k2=k2*2;for (i=k1+1;i<=k2;i++)for (j=0;j<=k1-1;j++) A[i][j]=A[i-k1][j]+k1;for (i=1;i<=k1;i++)for (j=k1;j<=k2-1;j++) A[i][j]=A[i+k1][j-k1];for (i=k1+1;i<= k2;i++)for( j=k1;j<=k2-1;j++) A[i][j]=A[i-k1][j-k1]; } }void print(){int i,j;for(i=1;i<=n;i++){cout<<endl;for(j=0;j<n;j++) cout<<setw(6)<<A[i][j];cout<<endl;}}void main(){cout<<"n=";cin>>n;arrange(n);print();cout<<endl;}//汗塔塔程序设计:程序(一):#include<iostream.h>typedef struct snode{ int n;char a,b,c,cp;struct snode *next;} snode,*slink;void push(slink &s,int n,char a,char b,char c,int cp){ slink s1;s1=new snode;s1->n=n;s1->a=a;s1->b=b;s1->c=c;s1->cp=cp;s1->next=s;s=s1;}void pop(slink &s,int &n,char &a,char &b,char &c,int &cp){ slink s1;if(s){n=s->n;a=s->a;b=s->b;c=s->c;cp=s->cp;s1=s;s=s->next ;delete s1;}}int c=0;void move(char x,int n,char z){cout<<"第"<<++c<<"步: Move disk "<<n<<" from "<<x<<" to "<<z<<endl;}void hanoi(int n,char x,char y,char z){ int cp;slink s=NULL;char t;n10:;if (n==1) {move(x,1,z);goto n13;}else {push(s,n,x,y,z,11);n=n-1;t=y;y=z;z=t;goto n10;//hanoi(n-1,x,z,y);n11:;move(x,n,z);push(s,n,x,y,z,13);n=n-1;t=x;x=y;y=t;goto n10;//hanoi(n-1,y,x,z);}n13:;if (s) {pop(s,n,x,y,z,cp);if (cp==11) goto n11;if (cp==13) goto n13;}}void main(){hanoi(3,'A','B','C');}程序(二)://递归编程#include<iostream.h>int c=0;void move(char x,int n,char z){cout<<"第"<<++c<<"步: Move disk "<<n<<" from "<<x<<" to "<<z<<endl;}void hanoi(int n,char x,char y,char z){ if (n==1) move(x,1,z);else {hanoi(n-1,x,z,y);move(x,n,z);hanoi(n-1,y,x,z);}}void main(){hanoi(3,'A','B','C');}//背包程序设计:程序(一):#include<iostream.h>//#define N 1000void greedy_knapsack(){ float M,cu,temp;int n,i,j,k; float *p,*w,*pw,*x; int *a;cout<<"请输入码头货物种数n:";cin>>n;cout<<"请输入船队总吨位即背包容量M:";cin>>M;p=newfloat[n+1];w=newfloat[n+1];pw=new float[n+1];x=new float[n+1];a=new int[n+1];for(i=1;i<=n;i++){cout<<"请输入码头第"<<i<<"种货物的总重量w 和总运费p:";cin>>w[i]>>p[i];}for(i=1;i<=n;i++){pw[i]=p[i]/w[i];a[i]=i;}for(i=1;i<=n-1;i++){k=i;for(j=i+1;j<=n;j++) if (pw[j]>pw[k]) k=j;temp=pw[i];pw[i]=pw[k];pw[k]=temp;j=a[i];a[i]=a[k];a[k]=j;}for(i=1;i<=n;i++) x[i]=0;cu=M;i=1;while (w[a[i]]<=cu) {x[a[i]]=1;cu=cu-w[a[i]];i=i+1;} x[a[i]]=cu/w[a[i]];cout<<"该船队对这"<<n<<"种货物的本次运量比例向量如下:\n(";for(i=1;i<n;i++) cout<<x[i]<<",";cout<<x[n]<<")"<<endl;}main(){greedy_knapsack();}程序(二):#include<iostream.h>#define N 1000void greedy_knapsack(){ float p[N],w[N],pw[N],x[N],M,cu,temp;int n,i,j,k,a[N];cout<<"请输入码头货物种数n(<"<<N<<"):";cin>>n;cout<<"请输入船队总吨位即背包容量M:";cin>>M;for(i=1;i<=n;i++){cout<<"请输入码头第"<<i<<"种货物的总重量w 和总运费p:";cin>>w[i]>>p[i];}for(i=1;i<=n;i++){pw[i]=p[i]/w[i];a[i]=i;}for(i=1;i<=n-1;i++){k=i;for(j=i+1;j<=n;j++) if (pw[j]>pw[k]) k=j;temp=pw[i];pw[i]=pw[k];pw[k]=temp;j=a[i];a[i]=a[k];a[k]=j;}for(i=1;i<=n;i++) x[i]=0;cu=M;i=1;while (w[a[i]]<=cu) {x[a[i]]=1;cu=cu-w[a[i]];i=i+1;}x[a[i]]=cu/w[a[i]];cout<<"该船队对这"<<n<<"种货物的本次运量比例向量如下:\n(";for(i=1;i<n;i++) cout<<x[i]<<",";cout<<x[n]<<")"<<endl;}void main(){greedy_knapsack();}动态程序设计:#include<iostream.h>#include<iomanip.h>#define N 100//此处MAX设为2的31次幂减1,是有符号长整数的最大值,即2147483647#define MAX 32768*65536-1int r[N+1];long int D[N+1][N+1];void DM(int n){int i,j,k;long int T;for(i=1;i<=n-1;i++)for(j=1;j<=n-i;j++){D[j][j+i]=MAX;for(k=0;k<=i-1;k++){T=D[j][j+k]+D[j+k+1][j+i]+r[j-1]*r[j+k]*r[j+i];if(T<D[j][j+i]){D[j][j+i]=T;D[j+i][j]=j+k;}}}}void p(int i,int j) {int t;if (i==j) cout<<"(M"<<i<<")";else if (i+1==j) cout<<"(M"<<i<<"M"<<j<<")";else {t=D[j][i];cout<<"(";p(i,t);p(t+1,j);cout<<")";} }void main(){int i,j,n;cout<<"n=";cin>>n;cout<<"Please input r0,r1,r2,...,rn:";for (i=0;i<=n;i++) cin>>r[i];DM(n);p(1,n);cout<<endl;for(i=1;i<=n;i++){cout<<endl;for(j=1;j<=n;j++) cout<<setw(8)<<D[i][j];} }排列程序:程序一:#include<iostream.h>#include<iomanip.h>#define maxn 100int n;char list[maxn+1];void print() {int i;cout<<endl;for(i=1;i<=n;i++) cout<<setw(3)<<list[i];}void permu(int m){int k;char t;if (m==1) print();else { k=m;n9:if (k<1) goto n2;t=list[k];list[k]=list[m];list[m]=t;permu(m-1);t=list[k];list[k]=list[m];list[m]=t;k--;goto n9;n2:;}}void main(){ int i;cout<<"n=";cin>>n;for(i=1;i<=n;i++) cin>>list[i];//for(i=1;i<=n;i++) cout<<list[i];permu(n);cout<<endl;}程序二:#include<iostream.h>#include<iomanip.h>#define maxn 100typedef struct snode{ int k,m,cp;struct snode *next;} snode,*slink;void push(slink &s,int k,int m,int cp){slinks1;s1=newsnode;s1->k=k;s1->m=m;s1->cp=cp;s1->next=s ;s=s1;}void pop(slink &s,int &k,int &m,int &cp){slinks1;if(s){k=s->k;m=s->m;cp=s->cp;s1=s;s=s->next;delete s1;}} int n;char list[maxn+1];void print(){int i;cout<<endl;for(i=1;i<=n;i++) cout<<setw(3)<<list[i];}void permu(int m){int k,cp;char t;slink s;s=NULL;n10:;if (m<=1) {print();goto n13;}else { k=m;n9:if (k<1) goto n2;t=list[k];list[k]=list[m];list[m]=t;push(s,k,m,11);m=m-1;goto n10;//permu(m-1);n11:;t=list[k];list[k]=list[m];list[m]=t;k--;goto n9;n2:;}n13:; if (s) {pop(s,k,m,cp);goto n11;}}void main(){int i;cout<<"n=";cin>>n;for(i=1;i<=n;i++) cin>>list[i];//for(i=1;i<=n;i++) cout<<list[i];permu(n);cout<<endl;}程序三:#include<iostream.h>#include<iomanip.h>#define maxn 100typedef struct snode{ int k,m;struct snode *next;} snode,*slink;void push(slink &s,int k,int m){slinks1;s1=new snode;s1->k=k;s1->m=m;s1->next=s;s=s1;}void pop(slink &s,int &k,int &m){ slink s1;if (s) {k=s->k;m=s->m;s1=s;s=s->next;delete s1;}}int n;char list[maxn+1];void print() {int i;cout<<endl;for(i=1;i<=n;i++) cout<<setw(3)<<list[i]; }void permu(int m){int k;char t;slink s;s=NULL;n10:;if (m<=1) {print();goto n13;}else { k=m;n9:if (k<1) goto n2;t=list[k];list[k]=list[m];list[m]=t;push(s,k,m);m=m-1;goto n10;//permu(m-1);n11:;t=list[k];list[k]=list[m];list[m]=t;k--;goto n9;n2:;}n13:; if (s) {pop(s,k,m);goto n11;}}Void main(){int i;cout<<"n=";cin>>n;for(i=1;i<=n;i++) cin>>list[i];//for(i=1;i<=n;i++) cout<<list[i];permu(n);cout<<endl;}程序四:#include<iostream.h>#include<iomanip.h>#define maxn 100int n;char list[maxn+1];void print() {int i;cout<<endl;for(i=1;i<=n;i++) cout<<setw(3)<<list[i]; }void permu(int m){int k;char t;if (m==1) print();else for(k=m;k>=1;k--){t=list[k];list[k]=list[m];list[m]=t;permu(m-1);t=list[k];list[k]=list[m];list[m]=t;} }Void main(){int i;cout<<"n=";cin>>n;for(i=1;i<=n;i++) cin>>list[i];//for(i=1;i<=n;i++) cout<<list[i];permu(n);cout<<endl;}Prog1:#define maxn 1000int n,a[maxn];permute(int k) {int p,q;for (p=1;p<=n;p++){for (q=1;q<k;q++) if (p==a[q]) goto next;a[k]=p;if (k<n) permute(k+1);else {printf("\n");for (q=1;q<=n;q++) printf("%3d",a[q]);}next:;}}Void main(){printf("n=?");scanf("%d",&n);permute(1);}组合程序:#define maxn 1000int n,r,a[maxn];combination(int k){int p,q;for (p=a[k-1]+1;p<=n;p++){a[k]=p;if (k<r) combination(k+1);else {printf("\n");for (q=1;q<=r;q++) printf("%3d",a[q]);}}}main(){ printf("n,r=?");scanf("%d%d",&n,&r);a[0]=0;combination(1);}//皇后问题#define maxn 1000int n,a[maxn];queen(int k) {int p,q;for (p=1;p<=n;p++){for (q=1;q<k;q++){if (p==a[q]) goto next;if (abs(q-k)==abs(a[q]-p)) goto next;}a[k]=p;if (k<n) queen(k+1);else {printf("\n");for (q=1;q<=n;q++) printf("%3d",a[q]);}next:;}}main(){printf("n=?");scanf("%d",&n);queen(1);}Prog41://砝码问题(贪婪算法)#include<iostream.h>#include<iomanip.h>#define maxn 1000#define maxw 10000int n;int p[maxn+1],a[maxn+1],c[maxw+1];void weight(int k){int j,s;a[k]=p[k];do{if (k<n) weight(k+1);else {s=0;for(j=1;j<=n;j++) s=s+a[j];if (s>0)if (c[s]==0){for(j=1;j<=n;j++)cout<<setw(4)<<a[j];cout<<"---"<<s<<endl;c[s]=1;}}a[k]=a[k]-p[k];}while(a[k]>=-p[k]);}Void main(){int i;cout<<"n=";cin>>n;for(i=1;i<=n;i++){cout<<"p["<<i<<"]=";cin>>p[i];} for(i=1;i<=maxw;i++) c[i]=0;weight(1);}prog42://马步问题#include<iostream.h>#include<iomanip.h>#define NN 100int n;int a[]={2,1,-1,-2,-2,-1,1,2};int b[]={1,2,2,1,-1,-2,-2,-1};long int h[NN+1][NN+1],q;int try1(int x,int y){int k,u,v;for(k=0;k<8;k++){u=x+a[k];v=y+b[k];if (u>0&&u<=n&&v>0&&v<=n)if (h[u][v]==0) {h[u][v]=q;if (q<n*n) {q++;if(try1(u,v))return1;else{h[u][v]=0;q--;goto next;} }else return 1; }next:;}return 0;}void print(){int i,j;for(i=1;i<=n;i++){cout<<endl;for(j=1;j<=n;j++) cout<<setw(6)<<h[i][j];cout<<endl;}cout<<endl;}main(){int i,j,x0,y0;cout<<"n=";cin>>n;//cout<<"x0,y0=";cin>>x0>>y0;for (x0=1;x0<=n;x0++)for (y0=1;y0<=n;y0++){for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) h[i][j]=0;q=1;h[x0][y0]=q++;if (try1(x0,y0)) print();}}Prog43://马步问题#include<iostream.h> #include<iomanip.h>#define NN 100int n;int a[]={2,1,-1,-2,-2,-1,1,2};int b[]={1,2,2,1,-1,-2,-2,-1};long int h[NN+1][NN+1];char temp[5];void print() {int i,j;for(i=1;i<=n;i++){cout<<endl;for(j=1;j<=n;j++) cout<<setw(6)<<h[i][j];cout<<endl;}cout<<endl;}int try1(int i,int x,int y){int k,u,v;for(k=0;k<8;k++){u=x+a[k];v=y+b[k];if (u>0&&u<=n&&v>0&&v<=n)if (h[u][v]==0) {h[u][v]=i;if (i<n*n) if (try1(i+1,u,v)) return 1;else{h[u][v]=0;gotonext;}else return1; }next:;}return 0;}Void main(){int i,j,x0,y0;cout<<"n=";cin>>n;//cout<<"x0,y0=";cin>>x0>>y0;for (x0=1;x0<=n;x0++)for (y0=1;y0<=n;y0++){for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) h[i][j]=0;h[x0][y0]=1;if (try1(2,x0,y0)) print();}}。