算法设计实验三
算法实验报告
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实验一分治与递归算法的应用一、实验目的1.掌握分治算法的基本思想(分-治-合)、技巧和效率分析方法。
2.熟练掌握用递归设计分治算法的基本步骤(基准与递归方程)。
3.学会利用分治算法解决实际问题。
二 . 实验内容金块问题老板有一袋金块(共n块,n是2的幂(n≥2)),最优秀的雇员得到其中最重的一块,最差的雇员得到其中最轻的一块。
假设有一台比较重量的仪器,希望用最少的比较次数找出最重和最轻的金块。
并对自己的程序进行复杂性分析。
三.问题分析:一般思路:假设袋中有n 个金块。
可以用函数M a x(程序1 - 3 1)通过n-1次比较找到最重的金块。
找到最重的金块后,可以从余下的n-1个金块中用类似法通过n-2次比较找出最轻的金块。
这样,比较的总次数为2n-3。
分治法:当n很小时,比如说,n≤2,识别出最重和最轻的金块,一次比较就足够了。
当n 较大时(n>2),第一步,把这袋金块平分成两个小袋A和B。
第二步,分别找出在A和B中最重和最轻的金块。
设A中最重和最轻的金块分别为HA 与LA,以此类推,B中最重和最轻的金块分别为HB 和LB。
第三步,通过比较HA 和HB,可以找到所有金块中最重的;通过比较LA 和LB,可以找到所有金块中最轻的。
在第二步中,若n>2,则递归地应用分而治之方法程序设计据上述步骤,可以得出程序1 4 - 1的非递归代码。
该程序用于寻找到数组w [ 0 : n - 1 ]中的最小数和最大数,若n < 1,则程序返回f a l s e,否则返回t r u e。
当n≥1时,程序1 4 - 1给M i n和M a x置初值以使w [ M i n ]是最小的重量,w [ M a x ]为最大的重量。
首先处理n≤1的情况。
若n>1且为奇数,第一个重量w [ 0 ]将成为最小值和最大值的候选值,因此将有偶,数个重量值w [ 1 : n - 1 ]参与f o r循环。
当n 是偶数时,首先将两个重量值放在for 循环外进行比较,较小和较大的重量值分别置为Min和Max,因此也有偶数个重量值w[2:n-1]参与for循环。
算法设计与分析的实验报告
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实验一递归与分治策略一、实验目的1.加深学生对分治法算法设计方法的基本思想、基本步骤、基本方法的理解与掌握;2.提高学生利用课堂所学知识解决实际问题的能力;3.提高学生综合应用所学知识解决实际问题的能力。
二、实验内容1、①设a[0:n-1]是已排好序的数组。
请写二分搜索算法,使得当搜索元素x不在数组中时,返回小于x的最大元素位置i和大于x的最小元素位置j。
当搜索元素在数组中时,i和j相同,均为x在数组中的位置。
②写出三分搜索法的程序。
三、实验要求(1)用分治法求解上面两个问题;(2)再选择自己熟悉的其它方法求解本问题;(3)上机实现所设计的所有算法;四、实验过程设计(算法设计过程)1、已知a[0:n-1]是一个已排好序的数组,可以采用折半查找(二分查找)算法。
如果搜索元素在数组中,则直接返回下表即可;否则比较搜索元素x与通过二分查找所得最终元素的大小,注意边界条件,从而计算出小于x的最大元素的位置i和大于x的最小元素位置j。
2、将n个元素分成大致相同的三部分,取在数组a的左三分之一部分中继续搜索x。
如果x>a[2(n-1)/3],则只需在数组a的右三分之一部分中继续搜索x。
上述两种情况不成立时,则在数组中间的三分之一部分中继续搜索x。
五、实验结果分析二分搜索法:三分搜索法:时间复杂性:二分搜索每次把搜索区域砍掉一半,很明显时间复杂度为O(log n)。
(n代表集合中元素的个数)三分搜索法:O(3log3n)空间复杂度:O(1)。
六、实验体会本次试验解决了二分查找和三分查找的问题,加深了对分治法的理解,收获很大,同时我也理解到学习算法是一个渐进的过程,算法可能一开始不是很好理解,但是只要多看几遍,只看是不够的还要动手分析一下,这样才能学好算法。
七、附录:(源代码)二分搜索法:#include<iostream.h>#include<stdio.h>int binarySearch(int a[],int x,int n){int left=0;int right=n-1;int i,j;while(left<=right){int middle=(left+right)/2;if(x==a[middle]){i=j=middle;return 1;}if(x>a[middle])left=middle+1;else right=middle-1;}i=right;j=left;return 0;}int main(){ int a[10]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};int n=10;int x=9;if(binarySearch(a,x,n))cout<<"找到"<<endl;elsecout<<"找不到"<<endl;return 0;}实验二动态规划——求解最优问题一、实验目的1.加深学生对动态规划算法设计方法的基本思想、基本步骤、基本方法的理解与掌握;2.提高学生利用课堂所学知识解决实际问题的能力;3.提高学生综合应用所学知识解决实际问题的能力。
算法实验报告
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算法实验报告算法实验报告引言:算法是计算机科学的核心内容之一,它是解决问题的方法和步骤的描述。
算法的设计和分析是计算机科学与工程中的重要研究方向之一。
本实验旨在通过对算法的实际应用和实验验证,深入理解算法的性能和效果。
实验一:排序算法的比较在本实验中,我们将比较三种常见的排序算法:冒泡排序、插入排序和快速排序。
我们将通过对不同规模的随机数组进行排序,并记录每种算法所需的时间和比较次数,以评估它们的性能。
实验结果显示,快速排序是最快的排序算法,其时间复杂度为O(nlogn),比较次数也相对较少。
插入排序的时间复杂度为O(n^2),比较次数较多,但对于小规模的数组排序效果较好。
而冒泡排序的时间复杂度也为O(n^2),但比较次数更多,效率相对较低。
实验二:图的最短路径算法在图的最短路径问题中,我们将比较Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的效率和准确性。
我们将使用一个带权有向图,并计算从一个顶点到其他所有顶点的最短路径。
实验结果表明,Dijkstra算法适用于单源最短路径问题,其时间复杂度为O(V^2),其中V为顶点数。
而Floyd-Warshall算法适用于多源最短路径问题,其时间复杂度为O(V^3)。
两种算法在准确性上没有明显差异,但在处理大规模图时,Floyd-Warshall算法的效率较低。
实验三:动态规划算法动态规划是一种通过将问题分解成子问题并记录子问题的解来解决复杂问题的方法。
在本实验中,我们将比较两种动态规划算法:0-1背包问题和最长公共子序列问题。
实验结果显示,0-1背包问题的动态规划算法可以有效地找到最优解,其时间复杂度为O(nW),其中n为物品个数,W为背包容量。
最长公共子序列问题的动态规划算法可以找到两个序列的最长公共子序列,其时间复杂度为O(mn),其中m和n分别为两个序列的长度。
结论:通过本次实验,我们对不同算法的性能和效果有了更深入的了解。
排序算法中,快速排序是最快且效率最高的;在图的最短路径问题中,Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法分别适用于不同的场景;动态规划算法可以解决复杂的问题,并找到最优解。
现代密码算法实验报告(3篇)
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第1篇一、实验目的1. 了解现代密码学的基本原理和数论基础知识;2. 掌握非对称密码体制的著名代表RSA加密算法的工作原理和流程;3. 设计实现一个简单的密钥系统;4. 掌握常用加密算法AES和DES的原理及实现。
二、实验内容1. RSA加密算法实验2. AES加密算法实验3. DES加密算法实验三、实验原理1. RSA加密算法RSA算法是一种非对称加密算法,由罗纳德·李维斯特、阿迪·沙米尔和伦纳德·阿德曼三位密码学家于1977年提出。
其基本原理是选择两个大质数p和q,计算它们的乘积n=pq,并计算欧拉函数φ(n)=(p-1)(q-1)。
选择一个整数e,满足1<e<φ(n)且e与φ(n)互质。
计算e关于φ(n)的模逆元d。
公开密钥为(e,n),私有密钥为(d,n)。
加密过程为C=Me mod n,解密过程为M=Cd mod n。
2. AES加密算法AES(Advanced Encryption Standard)是一种分组加密算法,采用128位分组大小和128、192或256位密钥长度。
AES算法主要分为四个阶段:初始轮、密钥扩展、中间轮和最终轮。
每个轮包括字节替换、行移位、列混淆和轮密钥加。
3. DES加密算法DES(Data Encryption Standard)是一种分组加密算法,采用64位分组大小和56位密钥长度。
DES算法主要分为16轮,每轮包括置换、置换-置换、S盒替换和密钥加。
四、实验步骤及内容1. RSA加密算法实验(1)选择两个大质数p和q,计算n=pq和φ(n)=(p-1)(q-1);(2)选择一个整数e,满足1<e<φ(n)且e与φ(n)互质,计算e关于φ(n)的模逆元d;(3)生成公开密钥(e,n)和私有密钥(d,n);(4)用公钥对明文进行加密,用私钥对密文进行解密。
2. AES加密算法实验(1)选择一个128、192或256位密钥;(2)初始化初始轮密钥;(3)进行16轮加密操作,包括字节替换、行移位、列混淆和轮密钥加;(4)输出加密后的密文。
算法实验报告范文
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算法实验报告范文《算法设计与分析》实验报告班级姓名学号年月日目录实验一二分查找程序实现…………………………………………………………………03页实验二棋盘覆盖问题(分治法).…………………………………………………………08页实验三0-1背包问题的动态规划算法设计……………………………………………….11页实验四背包问题的贪心算法………………………………………………………………14页实验五最小重量机器设计问题(回溯法)………………………………………………17页实验六最小重量机器设计问题(分支限界法)…………………………………………20页指导教师对实验报告的评语成绩:指导教师签字:年月日2实验一:二分查找程序实现一、实验时间:2022年10月8日,星期二,第一、二节地点:J13#328二、实验目的及要求目的:1、用c/c++语言实现二分搜索算法。
2、通过随机产生有序表的方法,测出在平均意义下算法比较次数随问题规模的变化曲线,并作图。
三、实验环境平台:Win732位操作系统开发工具:Codeblock10.05四、实验内容对已经排好序的n个元素a[0:n-1],现在要在这n个元素中找出一特定元素某。
五、算法描述及实验步骤算法描述:折半查找法也称为二分查找法,它充分利用了元素间的次序关系,采用分治策略,可在最坏的情况下用O(logn)完成搜索任务。
它的基本思想是,将n个元素分成个数大致相同的两半,取a[n/2]与欲查找的某作比较,如果某=a[n/2]则找到某,算法终止。
如果某a[n/2],则我们只要在数组a的右半部继续搜索某。
二分搜索法的应用极其广泛,而且它的思想易于理解。
确定算法复杂度基本步骤:1、首先设定问题规模n;2、随即产生递增数列;3、在n个有序数中随机取一个作为待查找量,搜索之;4、记录查找过程中的比较次数,再次生成新的有序表并查找,记录查找次数,每个数组重复10次;5、改变问题规模n重复上述步骤2~4,n取100、200……1000;6、依实验数据作图,并与理论图作比较;7、二分搜索算法平均查找次数:问题规模为n时,平均查找次数为:A(n)=Int(logn)+1/2//Int()函数为向下取整3即二分搜索算法对于含有n个数据的有序表L平均作了约Int(logn)+1/2次的查找操作。
实验三 汉明码编码与译码
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实验三汉明码编码与译码一、实验题目1、写一个错误生成器模块,在给定的一个比特流作输入时,它的输出流的每个比特流都以概率p发生了改变,即比特错误概率为p。
2、对m=3,将汉明码编码后的比特流输入到上述模块,然后对收到的字用译码器进行译码。
二、实验目的1、理解和掌握汉明码编码与译码的原理;三、算法设计四、程序分析1、错误生成模块:任一给以p,系统任意生成一数,若比p小则让其出错,否则不出错。
2、编码:首先随机生成H矩阵,由H矩阵生成G矩阵,利用C=mG编码。
3、解码:若v*H’=0,则没有出错,直接输出v中前k位;若v*H’!=0,列出所有的e和e*H’得到伴随阵s,若能在s中找到s=v*H则c0=v-e,输出c0中前k位;若找不到s,则输出“错误位数大于纠错能力,无法解码”。
五、程序代码#include <iostream>#include <string> // 字符串处理头文件#include <iomanip> // 输入输出控制头文件#include <math.h>#include <stdlib.h>#include <time.h>using namespace std;void Err_Pro();void Hamming_Decode();intm,n,k,t,err,r,R[100],N[100],COUNT[100],num[100][100],Th[100][100],PT_S[100][100],PT_D[1 00][100];intH[100][100],HT[100][100],Ig[100][100],P[100][100],G[100][100],Ibit[100],Cbit[100],Err_Cbit[1 00],V[100];/**************************************************************************//*函数名:void Binary_Conversion(int i) *//*功能:十-二进制转换*//*说明:该函数输出二进制数为低位在前,高位在后*//**************************************************************************/ void Binary_Conversion(int i){int j=0,temp=0;do // 生成完整n个二进制{temp = i % 2; // 判断相应最低位为0或1(若为2的倍数则为0,否则为1)i = i / 2; // 为考虑前一位为0或1做准备if(j < m) // m确定二进制的位数{N[j] = temp;j++;}}while(i != 0); // 等待i等于0(即等待十进制数为0时不进行二进制转换)}/**************************************************************************/ /*函数名:void Random_Array() */ /*功能:将数组的列随机排放*/ /**************************************************************************/ void Random_Array(){srand(unsigned(time(NULL))); // 随机生成条件(抵消rand函数伪随机效果)cout << endl << "产生随机数为:" << endl;for(int j=0;j<n;j++){loop:r= rand() % n; // 随机生成范围为0~n-1的正整数for(int i=0;i<j;i++){if(R[i] == r) // 如果随机产生的数与已产生的数相等,则重新随机产生数{goto loop;}}R[j] = r; // 产生不重复的随机数cout << setw(4) << r + 1;for(int i=0;i<m;i++){PT_D[i][j] = PT_S[i][r]; // 顺序转置系数矩阵->随机转置系数矩阵}}}/**************************************************************************/ /*函数名:void Creat_H() */ /*功能:创建系统型奇偶校验矩阵H */ /*说明:系统型奇偶校验矩阵H由转置负系数矩阵和单位矩阵组成*/ /**************************************************************************/ void Creat_H(){int i,j,count0=0,count1=0,count2=0,count3=0;/*************生成单位矩阵Ih************/ //教材P101for(i=0;i<m;i++) //i表示行j表示列{for(j=0;j<n;j++){if((j >= k) && (i+k == j))Ih[i][j] = 1;elseIh[i][j] = 0;}}/*********生成转置负系数矩阵PT**********/for(i=0;i<m;i++) // 转置二进制转换数组到PT_S{for(j=0;j<n;j++){PT_S[i][j] = num[j][i]; // 生成顺序转置系数矩阵}}Random_Array();//将数组的列随机排放for(j=0;j<n;j++){for(i=0;i<m;i++){if(PT_D[i][j] == 0)count0 ++;}count1 = count0; // count1记录每一列1的个数count0 = 0;if(count1 == (m-1)) // 将只有一位为1其余位为0的列的所有位置0{for(i=0;i<m;i++){PT_D[i][j] = 0;}}else// COUNT数组记录只有一位为1其余位为0的列为0,其余位的值为PT_D列的位置值+1 COUNT[count2] = j + 1;count2 ++;}for(int q=0;q<n;q++) // 将PT_D的至少有两个1的列赋给PT{if(COUNT[q] > 0){for(i=0;i<m;i++)PT[i][count3] = PT_D[i][q];count3 ++;}}cout << endl;/********生成系统型奇偶校验矩阵H********/for(i=0;i<m;i++){for(j=0;j<n;j++){H[i][j] = PT[i][j] + Ih[i][j];}}cout << endl << "系统型奇偶校验矩阵H为:" << endl;for(i=0;i<m;i++) // 显示系统型奇偶校验矩阵H{for(j=0;j<n;j++){cout << setw(2) << H[i][j] << setw(2);}cout << endl;}}/**************************************************************************/ /*函数名:void Creat_G() *//*功能:创建系统型生成矩阵G */ /*说明:系统型生成矩阵G由单位矩阵和系数矩阵组成*/ /**************************************************************************/ void Creat_G(){int i,j;/*************生成单位矩阵Ig************/for(i=0;i<k;i++){for(j=0;j<n;j++){if(i == j)Ig[i][j] = 1;elseIg[i][j] = 0;}}/*************生成系数矩阵P*************/for(j=0;j<n;j++){for(i=0;i<k;i++){if(j>k-1)P[i][j] = PT[j-k][i];}}/**********生成系统型生成矩阵G**********/for(i=0;i<k;i++){for(j=0;j<n;j++){G[i][j] = P[i][j] + Ig[i][j];}}cout << endl << "系统型生成矩阵G为:" << endl;for(i=0;i<k;i++) // 显示系统型奇偶校验矩阵H{for(j=0;j<n;j++){cout << setw(2) << G[i][j] << setw(2);}cout << endl;}}/*******************************主函数*************************************/ int main(){int i,j;cout << setw(30) << "汉明码" << endl;cout << "请输入校验元位数m = ";cin >> m;n = pow(2,m) - 1; //码长k = pow(2,m) - 1 -m; //信息源位数cout << "提示:" << setw(10) << "您输入的为(" <<n<< "," <<k<< ")汉明码,可纠正" << t << "个错误" << endl;cout << endl;for(i=0;i<n;i++) // 将n个转换二进制数组存入二维数组{Binary_Conversion(i+1);for(j=0;j<m;j++){num[i][j] = N[j];//num[i][m-j-1] = N[j]; // m-j-1意义在于将二进制高位在前,低位在后}}cout << "n个二进制转换表为:" << endl;for(i=0;i<n;i++) // 输出二进制转换对应表低位在前高位在后{for(j=0;j<m;j++){cout << num[i][j] << setw(2);}cout << setw(4);}cout << endl;Creat_H();Creat_G();cout << endl << "请输入" << k << "位信息比特流:" << endl;for(i=0;i<k;i++)cin >> Ibit[i];for(i=0;i<n;i++){for(j=0;j<k;j++){Cbit[i] += (Ibit[j] * G[j][i]); // 十进制加法Cbit[i] = Cbit[i] % 2; // 将十进制转换二进制}}cout << endl << "输出" << n << "位码字比特流:" << endl;for(i=0;i<n;i++) //输出编码后的码字cout << setw(3) << Cbit[i];cout << endl;Err_Pro(); //错误概率函数Hamming_Decode(); //汉明译码return 0;}/**************************************************************************/ /*函数名:void Err_Pro() */ /*功能:产生错误概率函数*/ /**************************************************************************/ void Err_Pro(){float p;cout << endl << "请输入错误概率p = ";cin >> p;for(int x=0;x<n;x++){if((float)((rand() % 1001) * 0.001) < p) // 如果小于概率,则原码0与1互换{err ++;Err_Cbit[x] = (Cbit[x] + 1) % 2;}elseErr_Cbit[x] = Cbit[x]; // 如果大于错误概率,则赋值原码}cout << endl << "输出" << n << "位码字比特流(每位等概出错):" << endl;for(int y=0;y<n;y++)cout << setw(3) << Err_Cbit[y];cout << endl;}/**************************************************************************/ /*函数名:void Hamming_Decode() */ /*功能:汉明译码函数*//**************************************************************************/ void Hamming_Decode(){int i,j,flag=0,d;for(i=0;i<n;i++) // 得到H的转置矩阵HT{for(j=0;j<m;j++){HT[i][j] = H[j][i];}cout << endl << "输出转置奇偶校验矩阵HT为:" << endl;for(i=0;i<n;i++){for(j=0;j<m;j++){cout << setw(3) << HT[i][j] << setw(3);}cout << endl;}for(i=0;i<m;i++) // 计算伴随矩阵{for(j=0;j<n;j++){V[i] += Err_Cbit[j] * HT[j][i];}if(V[i] % 2 == 0) // 将十进制转换二进制V[i] = 0;elseV[i] = 1;}cout << endl << "输出伴随矩阵为:" << endl;for(i=0;i<m;i++)cout << V[i] << setw(2);cout << endl;for(i=0;i<m;i++){if(V[i] == 0) // 如果伴随矩阵为零矩阵,则直接输出原码流{if(i == m-1){cout << endl << "<译码正确!>输出码流为:" << endl;for(j=0;j<n;j++)cout << Err_Cbit[j] << setw(3);cout << endl;}}else{flag ++; // 如果伴随矩阵为非零矩阵,则标志位自加1break;}if(flag != 0){if(err == 1) // 伴随矩阵为非零矩阵时执行{for(i=0;i<n;i++){for(j=0;j<m;j++){if(V[j] == HT[i][j]){if(j == (m-1)) d = i;//d记录行}elsebreak;}}cout << endl << "<译码正确!>输出码流为:"<< endl;Err_Cbit[d] = (Err_Cbit[d] + 1) % 2;for(i=0;i<n;i++)cout << setw(3) << Err_Cbit[i] << setw(3);cout << endl;}elsecout << endl << "由于本次编码有" << err << "个错误位,大于纠错能力" << t << ",故<译码错误!>" << endl;}}六、程序运行结果。
实验三Smith预估
![实验三Smith预估](https://img.taocdn.com/s3/m/7f38fd6b842458fb770bf78a6529647d26283440.png)
实验三S m i t h预估 The following text is amended on 12 November 2020.实验报告||实验名称Smith预估控制算法设计实验课程名称计算机控制技术与系统||实验三 Smith 预估控制算法设计实验1、实验目的在控制算法学习的基础上,根据给定对象特性设计Smith 预估控制器算法,并利用Matlab 软件进行仿真实验,同时与PID 算法控制算法进行比较,加深对该控制算法的掌握和理解。
2、系统结构框图Smith 预估控制系统框图为:3、实验过程及分析设广义被控对象为要求一:取τ=2、T 1=,取采样时间T=1s ,采用零阶保持器,使用Matlab 函数求取出广义对象的z 传递函数;实验过程:使用matlab 求z 传函的函数:clc;clear all;close all;T=1;T1=;tao=2;G0=tf([1],[T1 1],'inputdelay',tao)sysd=c2d(G0,T,'zoh')上述函数将s 传函210(s) 2.881s G e s -=+转化为z 传函20.29340(z)0.7066G z z -=-。
要求二:通过对象阶跃响应曲线,整定PID 参数,采用常规PID 进行给定值扰动和外部扰动响应实验,并绘制控制器输出P 和系统输出y 响应曲线; 实验过程:借助matlab 软件中的simulink 搭建系统仿真模型。
首先将外部扰动置零,利用阶跃响应曲线来整定PID 参数。
利用试凑法整定PID 参数。
PID 控制器的数学描述如下。
首先只给比例作用,调节系统使其稳定;其次加入积分作用消除系统静差;最后加入微分作用。
最后合理调整各个参数,使系统品质达到最优。
经过整定,最终选取P=,I=,D=0,N=100,系统可以相对较好的稳定下来。
输出的曲线如下在30T 的时候在对象之前加入的阶跃干扰,在50T 的时候在对象之后加入幅值为的阶跃扰动,得到的系统的输出曲线如下。
算法设计与分析实验报告
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算法设计与分析实验报告实验一全排列、快速排序【实验目的】1. 掌握全排列的递归算法。
2. 了解快速排序的分治算法思想。
【实验原理】一、全排列全排列的生成算法就是对于给定的字符集,用有效的方法将所有可能的全排列无重复无遗漏地枚举出来。
任何n个字符集的排列都可以与1~n的n个数字的排列一一对应,因此在此就以n 个数字的排列为例说明排列的生成法。
n个字符的全体排列之间存在一个确定的线性顺序关系。
所有的排列中除最后一个排列外,都有一个后继;除第一个排列外,都有一个前驱。
每个排列的后继都可以从它的前驱经过最少的变化而得到,全排列的生成算法就是从第一个排列开始逐个生成所有的排列的方法。
二、快速排序快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。
它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
【实验内容】1.全排列递归算法的实现。
2.快速排序分治算法的实现。
【实验结果】1. 全排列:2. 快速排序:实验二最长公共子序列、活动安排问题【实验目的】1. 了解动态规划算法设计思想,运用动态规划算法实现最长公共子序列问题。
2. 了解贪心算法思想,运用贪心算法设计思想实现活动安排问题。
【实验原理】一、动态规划法解最长公共子序列设序列X=和Y=的一个最长公共子序列Z=,则:i. 若xm=yn,则zk=xm=yn且Zk-1是Xm-1和Yn-1的最长公共子序列;ii. 若xm≠yn且zk≠xm ,则Z是Xm-1和Y的最长公共子序列;iii. 若xm≠yn且z k≠yn ,则Z是X和Yn-1的最长公共子序列。
其中Xm-1=,Yn-1=,Zk-1=。
最长公共子序列问题具有最优子结构性质。
由最长公共子序列问题的最优子结构性质可知,要找出X=和Y=的最长公共子序列,可按以下方式递归地进行:当xm=yn时,找出Xm-1和Yn-1的最长公共子序列,然后在其尾部加上xm(=yn)即可得X和Y的一个最长公共子序列。
算法设计与分析实验报告
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实验一找最大和最小元素与归并分类算法实现(用分治法)一、实验目的1.掌握能用分治法求解的问题应满足的条件;2.加深对分治法算法设计方法的理解与应用;3.锻炼学生对程序跟踪调试能力;4.通过本次实验的练习培养学生应用所学知识解决实际问题的能力。
二、实验内容1、找最大和最小元素输入n 个数,找出最大和最小数的问题。
2、归并分类将一个含有n个元素的集合,按非降的次序分类(排序)。
三、实验要求(1)用分治法求解问题(2)上机实现所设计的算法;四、实验过程设计(算法设计过程)1、找最大和最小元素采用分治法,将数组不断划分,进行递归。
递归结束的条件为划分到最后若为一个元素则max和min都是这个元素,若为两个取大值赋给max,小值给min。
否则就继续进行划分,找到两个子问题的最大和最小值后,比较这两个最大值和最小值找到解。
2、归并分类使用分治的策略来将一个待排序的数组分成两个子数组,然后递归地对子数组进行排序,最后将排序好的子数组合并成一个有序的数组。
在合并过程中,比较两个子数组的首个元素,将较小的元素放入辅助数组,并指针向后移动,直到将所有元素都合并到辅助数组中。
五、源代码1、找最大和最小元素#include<iostream>using namespace std;void MAXMIN(int num[], int left, int right, int& fmax, int& fmin); int main() {int n;int left=0, right;int fmax, fmin;int num[100];cout<<"请输入数字个数:";cin >> n;right = n-1;cout << "输入数字:";for (int i = 0; i < n; i++) {cin >> num[i];}MAXMIN(num, left, right, fmax, fmin);cout << "最大值为:";cout << fmax << endl;cout << "最小值为:";cout << fmin << endl;return 0;}void MAXMIN(int num[], int left, int right, int& fmax, int& fmin) { int mid;int lmax, lmin;int rmax, rmin;if (left == right) {fmax = num[left];fmin = num[left];}else if (right - left == 1) {if (num[right] > num[left]) {fmax = num[right];fmin = num[left];}else {fmax = num[left];fmin = num[right];}}else {mid = left + (right - left) / 2;MAXMIN(num, left, mid, lmax, lmin);MAXMIN(num, mid+1, right, rmax, rmin);fmax = max(lmax, rmax);fmin = min(lmin, rmin);}}2、归并分类#include<iostream>using namespace std;int num[100];int n;void merge(int left, int mid, int right) { int a[100];int i, j,k,m;i = left;j = mid+1;k = left;while (i <= mid && j <= right) {if (num[i] < num[j]) {a[k] = num[i++];}else {a[k] = num[j++];}k++;}if (i <= mid) {for (m = i; m <= mid; m++) {a[k++] = num[i++];}}else {for (m = j; m <= right; m++) {a[k++] = num[j++];}}for (i = left; i <= right; i++) { num[i] = a[i];}}void mergesort(int left, int right) { int mid;if (left < right) {mid = left + (right - left) / 2;mergesort(left, mid);mergesort(mid + 1, right);merge(left, mid, right);}}int main() {int left=0,right;int i;cout << "请输入数字个数:";cin >> n;right = n - 1;cout << "输入数字:";for (i = 0; i < n; i++) {cin >> num[i];}mergesort(left,right);for (i = 0; i < n; i++) {cout<< num[i];}return 0;}六、运行结果和算法复杂度分析1、找最大和最小元素图1-1 找最大和最小元素结果算法复杂度为O(logn)2、归并分类图1-2 归并分类结果算法复杂度为O(nlogn)实验二背包问题和最小生成树算法实现(用贪心法)一、实验目的1.掌握能用贪心法求解的问题应满足的条件;2.加深对贪心法算法设计方法的理解与应用;3.锻炼学生对程序跟踪调试能力;4.通过本次实验的练习培养学生应用所学知识解决实际问题的能力。
算法设计与分析实验报告
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算法设计与分析实验报告教师:学号:姓名:实验一:串匹配问题实验目的:(1) 深刻理解并掌握蛮力法的设计思想;(2) 提高应用蛮力法设计算法的技能;(3) 理解这样一个观点: 用蛮力法设计的算法, 一般来说, 经过适度的努力后, 都可以对算法的第一个版本进行一定程度的改良, 改进其时间性能。
三、实验要求:( 1) 实现BF 算法;(2 ) 实现BF 算法的改进算法: KMP 算法和BM 算法;(3 ) 对上述3 个算法进行时间复杂性分析, 并设计实验程序验证分析结果。
#include "stdio.h"#include "conio.h"#include <iostream>//BF算法int BF(char s[],char t[]){ int i; int a; int b; int m,n; m=strlen(s); //主串长度n=strlen(t); //子串长度printf("\n*****BF*****算法\n");for(i=0;i<m;i++){ b=0; a=i; while(s[a]==t[b]&&b!=n){a++; b++; }if(b==n){ printf("查找成功!!\n\n"); return 0;}}printf("找不到%s\n\n",t); return 0; }//前缀函数值,用于KMP算法int GETNEXT(char t[],int b){ int NEXT[10]; NEXT[0]=-1;int j,k; j=0; k=-1; while(j<strlen(t)){if ((k==-1)||(t[j]==t[k])){j++;k++;NEXT[j]=k; }else k=NEXT[k];}b=NEXT[b];return b;}//KMP算法int KMP(char s[],char t[]){int a=0; int b=0;int m,n; m=strlen(s); //主串长度n=strlen(t); //子串长度printf("\n*****KMP算法*****\n");while(a<=m-n){while(s[a]==t[b]&&b!=n){a++;b++; }if(b==n){printf("查找成功!!\n\n");return 0;}b=GETNEXT(t,b);a=a-b;if(b==-1) b++;}printf("找不到%s\n\n",t);return 0; } //滑动距离函数,用于BM算法int DIST(char t[],char c){ int i=0,x=1;int n; n=strlen(t);while(x&&i!=n-1){if(t[i]==c)x=0;else i++;}if(i!=n-1)n=n-1-i;return n; } //BM算法结果分析与体会:glibc里的strstr函数用的是brute-force(naive)算法,它与其它算法的区别是strstr不对pattern(needle)进行预处理,所以用起来很方便。
算法实验3-最大子段和问题实验报告
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昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告( 2011 — 2012 学年 第 1 学期 )课程名称:算法设计与分析 开课实验室:信自楼机房444 2012 年12月 14日一、上机目的及内容1.上机内容给定有n 个整数(可能有负整数)组成的序列(a 1,a 2,…,a n ),求改序列形如∑=jk ka1的子段和的最大值,当所有整数均为负整数时,其最大子段和为0。
2.上机目的(1)复习数据结构课程的相关知识,实现课程间的平滑过渡; (2)掌握并应用算法的数学分析和后验分析方法;(3)理解这样一个观点:不同的算法能够解决相同的问题,这些算法的解题思路不同,复杂程度不同,解题效率也不同。
二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图)(1)分别用蛮力法、分治法和动态规划法设计最大子段和问题的算法; 蛮力法设计原理:利用3个for 的嵌套(实现从第1个数开始计算子段长度为1,2,3…n 的子段和,同理计算出第2个数开始的长度为1,2,3…n-1的子段和,依次类推到第n 个数开始计算的长为1的子段和)和一个if (用来比较大小),将其所有子段的和计算出来并将最大子段和赋值给summax1。
用了3个for 嵌套所以时间复杂性为○(n 3);分治法设计原理:1)、划分:按照平衡子问题的原则,将序列(1a ,2a ,…,na )划分成长度相同的两个字序列(1a ,…,⎣⎦2/n a )和(⎣⎦12/+n a ,…,na )。
2)、求解子问题:对于划分阶段的情况分别的两段可用递归求解,如果最大子段和在两端之间需要分别计算s1=⎣⎦⎣⎦)2/1(max2/n i an ik k≤≤∑=,s2=⎣⎦⎣⎦)2/(max12/n j n ajn k k≤≤∑+=,则s1+s2为最大子段和。
若然只在左边或右边,那就好办了,前者视s1为summax2,后者视s2 o summax2。
3)、合并:比较在划分阶段的3种情况下的最大子段和,取三者之中的较大者为原问题的解。
裁剪算法设计实验报告(3篇)
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第1篇一、实验目的本次实验旨在深入理解并掌握裁剪算法的基本原理,通过编程实现Cohen-Sutherland算法和Liang-Barsky算法,对图形进行窗口裁剪,从而提高图形处理效率,优化显示效果。
二、实验环境1. 开发环境:Visual Studio 20192. 编程语言:C++3. 图形库:OpenGL三、实验内容1. 理解裁剪算法的基本原理;2. 实现Cohen-Sutherland算法;3. 实现Liang-Barsky算法;4. 对图形进行窗口裁剪,并展示裁剪效果。
四、实验过程1. 理解裁剪算法的基本原理裁剪算法是计算机图形学中的一个重要技术,用于将一个图形或图像中不需要的部分去除,只保留需要的部分。
常见的裁剪算法有Cohen-Sutherland算法、Liang-Barsky算法等。
Cohen-Sutherland算法是一种编码线段裁剪算法,通过将线段端点相对于窗口的位置进行编码,判断线段是否与窗口相交,从而实现裁剪。
Liang-Barsky算法是一种参数化线段裁剪算法,通过计算线段参数,判断线段是否与窗口相交,从而实现裁剪。
2. 实现Cohen-Sutherland算法(1)定义窗口边界首先,定义窗口边界,包括左边界、右边界、上边界和下边界。
(2)编码线段端点将线段端点相对于窗口的位置进行编码,编码规则如下:- 如果端点在窗口内,则编码为0;- 如果端点在窗口左侧,则编码为1;- 如果端点在窗口右侧,则编码为2;- 如果端点在窗口上方,则编码为4;- 如果端点在窗口下方,则编码为8。
(3)判断线段是否与窗口相交将线段两端点的编码进行异或运算,如果结果为0,则线段与窗口相交;否则,线段与窗口不相交。
(4)裁剪线段如果线段与窗口相交,则根据端点编码,将线段分为两部分,分别进行裁剪。
3. 实现Liang-Barsky算法(1)定义窗口边界首先,定义窗口边界,包括左边界、右边界、上边界和下边界。
计算机基础 raptor实验报告
![计算机基础 raptor实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/cd0aea12a98271fe910ef97e.png)
大学计算机基础实验报告实验名称基于流程图的可视化程序设计指导教师李媛实验日期 2019年10月31日专业自动化类学生姓名钱仪嘉班级/学号 1907/2019010737 成绩实验三Raptor循环结构设计一.实验目的基本掌握Raptor中包含循环结构的算法的设计,并能写出正确流程图。
二.实验内容1. 第一题(1)实验题目:输出1-200之间的所有完全平方数。
(2)算法设计:步骤1:令n=1。
步骤2:如果n*n<=200,则输出n*n。
步骤3:n加1。
步骤4:重复执行第2、3步,直到n*n>200,算法结束。
(3)RAPTOR流程图:(4)程序运行结果:2. 第二题(1)实验题目:判断一个正整数是否是素数,如果是则输出提示信息“Yes”,否则输出“No”。
(2)算法设计:步骤1:输出正整数n。
步骤2:令flag为1。
步骤3:令m为2。
步骤4:如果m*m<=n,则步骤4-1:如果n mod m等于0;则令flag为0。
步骤4-2:m的值增1。
步骤4-3:返回第4步的开头继续执行。
步骤5:如果flag值为0,则n不是素数,输出“No”,否则输出“Yes”(3)RAPTOR流程图:(4)程序运行结果:三.实验体会掌握了Raptor循环结构设计和flag的运用。
实验三RAPTOR子程序设计一.实验目的理解Raptor中子程序的定义和调用。
二.实验内容1. 第一题(1)实验题目:设计一个算法,将华氏温度100-200度转换为对应的摄氏温度值。
(2)算法设计:子程序利用摄氏温度C与华氏温度F的关系:C=(F-32)*5/9实现F和C的转化。
主程序输入F并限制F的范围,输出 C。
(3)RAPTOR流程图:(4)程序运行结果:能基本掌握Raptor中子程序的设计和运用。
实验三 银行家算法
![实验三 银行家算法](https://img.taocdn.com/s3/m/58524177f5335a8102d2208b.png)
浙江工业大学计算机科 学与技术学院 何玲娜
实验三 进程的死锁避免算法 (银行家算法实现)
实验目的:
根据银行家算法的思想,编写程序,解 决并发进程的死锁问题。
背景知识
本实验要求设计并实现银行家算法。银行家算法
是死锁避免的经典算法,其核心思想是:进程动
态地申请资源,每次申请资源时系统都执行安全
利用VC++6.0实现上述程序设计和调试操作,
根据提示输入相应的资源请求,对于算法操
作的成功与否提供一定的提示框。
通过阅读和分析实验程序,熟悉进程的死锁 问题。
工具/准备工作
在开始本实验之前,请回顾教科书的相关内容
需要做以下准备:
– 一台运行Windows 2000 /XP 操作系统的计算机
– 计算机中需安装Visual C++ 6.0专业版或企业版
死锁避免算法
实验报告
每人独立一组,需要上交实验报告 实验报告包括实验目的、实验内容、主要程序 结构(附注释)、实验步骤、实验中遇到的问 题及解决方法等。 上交程序源代码。 源代码和实验报告一并打包后上交,其命名方 式为:班级_学号_姓名.rar (注:只需上交源代码,不需要上交生成的目标 文件及可执行文件。) 通过EMAIL地址上交:coignhln@
状态检查算法判断本次申请是否会造成系统处于 不安全状态,如果不安全则阻塞进程;如果安全 状态,则完成资源分配。
安全状态检查算法的思想是找到一个安为不安全状态。
实验内容与步骤
进程的死锁避免算法。编写一段程序,模拟
银行家算法,解决进程的死锁问题。
计算机基础 raptor实验报告
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大学计算机基础实验报告实验名称基于流程图的可视化程序设计指导教师李媛实验日期 2019年10月31日专业自动化类学生姓名钱仪嘉班级/学号 1907/2019010737 成绩实验三Raptor循环结构设计一.实验目的基本掌握Raptor中包含循环结构的算法的设计,并能写出正确流程图。
二.实验内容1. 第一题(1)实验题目:输出1-200之间的所有完全平方数。
(2)算法设计:步骤1:令n=1。
步骤2:如果n*n<=200,则输出n*n。
步骤3:n加1。
步骤4:重复执行第2、3步,直到n*n>200,算法结束。
(3)RAPTOR流程图:(4)程序运行结果:2. 第二题(1)实验题目:判断一个正整数是否是素数,如果是则输出提示信息“Yes”,否则输出“No”。
(2)算法设计:步骤1:输出正整数n。
步骤2:令flag为1。
步骤3:令m为2。
步骤4:如果m*m<=n,则步骤4-1:如果n mod m等于0;则令flag为0。
步骤4-2:m的值增1。
步骤4-3:返回第4步的开头继续执行。
步骤5:如果flag值为0,则n不是素数,输出“No”,否则输出“Yes”(3)RAPTOR流程图:(4)程序运行结果:三.实验体会掌握了Raptor循环结构设计和flag的运用。
实验三RAPTOR子程序设计一.实验目的理解Raptor中子程序的定义和调用。
二.实验内容1. 第一题(1)实验题目:设计一个算法,将华氏温度100-200度转换为对应的摄氏温度值。
(2)算法设计:子程序利用摄氏温度C与华氏温度F的关系:C=(F-32)*5/9实现F和C的转化。
主程序输入F并限制F的范围,输出 C。
(3)RAPTOR流程图:(4)程序运行结果:能基本掌握Raptor中子程序的设计和运用。
算法设计及实验报告
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算法设计及实验报告实验报告1 递归算法一、实验目的掌握递归算法的基本思想;掌握该算法的时间复杂度分析;二、实验环境电脑一台,Turbo C 运行环境三、实验内容、步骤和结果分析以下是四个递归算法的应用例子:用C语言实现1.阶乘:main(){int i,k;scanf("%d\n",&i);k= factorial(i);printf("%d\n",k);}int factorial(int n){ int s;if(n==0) s=1;else s=n*factorial(n-1); //执行n-1次return s;}阶乘的递归式很快,是个线性时间,因此在最坏情况下时间复杂度为O(n)。
2.Fibonacci 数列:main(){int i,m;scanf("%d\n",&i);m=fb(i);printf("%d",m);}int fb(int n){int s;if(n<=1)return 1;else s=fb(n-1)+fb(n-2);return s;}Fibonacci数列则是T(n)=T(n-1)+T(n-2)+O(1)的操作,也就是T(n)=2T(n)+O(1),由递归方程式可以知道他的时间复杂度T(n)是O(2n),该数列的规律就是不停的赋值,使用的内存空间也随着函数调用栈的增长而增长。
3.二分查找(分治法)#include<stdio.h>#define const 8main(){int a[]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};int n=sizeof(a);int s;s=BinSearch(a,const,n);printf("suo cha de shu shi di %d ge",s);}BinSearch(int a[],int x,int n){int left,right,middle=0;left=0;right=n-1;whlie(left<=right){middle=(left+right)/2;if(x==a[middle]) return middle;if(x>a[middle]) left=middle+1;else right=middle-1;}return -1;}二分搜索算法利用了元素间的次序关系,采用分治策略,由上程序可知,每执行一次while循环,数组大小减少一半,因此在最坏情况下,while循环被执行了O(logn)次。
算法设计与分析实验报告
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本科实验报告课程名称:算法设计与分析实验项目:递归与分治算法实验地点:计算机系实验楼110专业班级:物联网1601 学号:2016002105 学生姓名:俞梦真指导教师:郝晓丽2018年05月04 日实验一递归与分治算法1.1 实验目的与要求1.进一步熟悉C/C++语言的集成开发环境;2.通过本实验加深对递归与分治策略的理解和运用。
1.2 实验课时2学时1.3 实验原理分治(Divide-and-Conquer)的思想:一个规模为n的复杂问题的求解,可以划分成若干个规模小于n的子问题,再将子问题的解合并成原问题的解。
需要注意的是,分治法使用递归的思想。
划分后的每一个子问题与原问题的性质相同,可用相同的求解方法。
最后,当子问题规模足够小时,可以直接求解,然后逆求原问题的解。
1.4 实验题目1.上机题目:格雷码构造问题Gray码是一个长度为2n的序列。
序列无相同元素,每个元素都是长度为n的串,相邻元素恰好只有一位不同。
试设计一个算法对任意n构造相应的Gray码(分治、减治、变治皆可)。
对于给定的正整数n,格雷码为满足如下条件的一个编码序列。
(1)序列由2n个编码组成,每个编码都是长度为n的二进制位串。
(2)序列中无相同的编码。
(3)序列中位置相邻的两个编码恰有一位不同。
2.设计思想:根据格雷码的性质,找到他的规律,可发现,1位是0 1。
两位是00 01 11 10。
三位是000 001 011010 110 111 101 100。
n位是前n-1位的2倍个。
N-1个位前面加0,N-2为倒转再前面再加1。
3.代码设计:}}}int main(){int n;while(cin>>n){get_grad(n);for(int i=0;i<My_grad.size();i++)cout<<My_grad[i]<<endl;My_grad.clear();}return 0;}运行结果:1.5 思考题(1)递归的关键问题在哪里?答:1.递归式,就是如何将原问题划分成子问题。
《算法设计与分析》课程实验报告 (分治法(三))
![《算法设计与分析》课程实验报告 (分治法(三))](https://img.taocdn.com/s3/m/39ee299329ea81c758f5f61fb7360b4c2e3f2ae0.png)
《算法设计与分析》课程实验报告实验序号:04实验项目名称:实验4 分治法(三)一、实验题目1.邮局选址问题问题描述:在一个按照东西和南北方向划分成规整街区的城市里,n个居民点散乱地分布在不同的街区中。
用x 坐标表示东西向,用y坐标表示南北向。
各居民点的位置可以由坐标(x,y)表示。
街区中任意2 点(x1,y1)和(x2,y2)之间的距离可以用数值∣x1−x2∣+∣y1−y2∣度量。
居民们希望在城市中选择建立邮局的最佳位置,使n个居民点到邮局的距离总和最小。
编程任务:给定n 个居民点的位置,编程计算邮局的最佳位置。
2.最大子数组问题问题描述:对给定数组A,寻找A的和最大的非空连续子数组。
3.寻找近似中值问题描述:设A是n个数的序列,如果A中的元素x满足以下条件:小于x的数的个数≥n/4,且大于x的数的个数≥n/4 ,则称x为A的近似中值。
设计算法求出A的一个近似中值。
如果A中不存在近似中值,输出false,否则输出找到的一个近似中值4.循环赛日程表问题描述:设有n=2^k个运动员要进行网球循环赛。
现要设计一个满足以下要求的比赛日程表:每个选手必须与其他n-1个选手各赛一次,每个选手一天只能赛一次,循环赛一共进行n-1天。
二、实验目的(1)进一步理解分治法解决问题的思想及步骤(2)体会分治法解决问题时递归及迭代两种不同程序实现的应用情况之差异(3)熟练掌握分治法的自底向上填表实现(4)将分治法灵活于具体实际问题的解决过程中,重点体会大问题如何分解为子问题及每一个大问题涉及哪些子问题及子问题的表示。
三、实验要求(1)写清算法的设计思想。
(2)用递归或者迭代方法实现你的算法,并分析两种实现的优缺点。
(3)根据你的数据结构设计测试数据,并记录实验结果。
(4)请给出你所设计算法的时间复杂度的分析,如果是递归算法,请写清楚算法执行时间的递推式。
四、实验过程(算法设计思想、源码)1.邮局选址问题(1)算法设计思想根据题目要求,街区中任意2 点(x1,y1)和(x2,y2)之间的距离可以用数值∣x1−x2∣+∣y1−y2∣度量。
《算法设计与分析》实验目的
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《算法设计与分析》实验指导书曹严元计算机与信息科学学院2007年5月目录实验一递归算法与非递归算法 (2)实验二分治算法 ................................................... 错误!未定义书签。
实验三贪心算法 (3)实验四动态规划 (2)实验五回溯法 (3)实验六分枝—限界算法 (4)实验七课程设计 (4)实验一递归与分治算法实验目的1.了解并掌握递归的概念,掌握递归算法的基本思想;2.掌握分治法的基本思想方法;3.了解适用于用递归与分治求解的问题类型,并能设计相应递归与分治算法;4.掌握递归与分治算法复杂性分析方法,比较同一个问题的递归算法与循环迭代算法的效率。
实验二动态规划实验目的1.掌握动态规划的基本思想方法;2.了解适用于用动态规划方法求解的问题类型,并能设计相应动态规划算法;3.掌握动态规划算法复杂性分析方法。
实验三贪心算法实验目的1.掌握贪心法的基本思想方法;2.了解适用于用贪心法求解的问题类型,并能设计相应贪心法算法;3.掌握贪心算法复杂性分析方法分析问题复杂性。
实验五回溯法实验目的1.掌握回溯法的基本思想方法;2.了解适用于用回溯法求解的问题类型,并能设计相应回溯法算法;3.掌握回溯法算法复杂性分析方法,分析问题复杂性。
实验六 分枝—限界算法实验目的1. 掌握分枝—限界的基本思想方法;2. 了解适用于用分枝—限界方法求解的问题类型,并能设计相应动态规划算法;3. 掌握分枝—限界算法复杂性分析方法,分析问题复杂性。
实验七 课程设计实验目的1. 在已学的算法基本设计方法的基础上,理解算法设计的基本思想方法;2. 掌握对写出的算法的复杂性分析的方法,理解算法效率的重要性;3. 能运用所学的基本算法设计方法对问题设计相应算法,分析其效率,并建立对算法进行改进,提高效率的思想意识。
预习与实验要求1. 预习实验指导书及教材的有关内容,回顾所学过的算法的基本思想;2. 严格按照实验内容进行实验,培养良好的算法设计和编程的习惯;3. 认真听讲,服从安排,独立思考并完成实验。
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算法设计与分析实验
题目贪心算法实验
2012年-2013年第一学期
一、实验目的
通过具体的问题掌握贪心算法的基本设计思想。
二、实验环境
VC6.0
三、实验内容
问题描述:
在黑板上写了N个正整数组成的一个数列,进行如下的操作:
每次搽去其中两个数,设为a和b,然后在数列中加入一个数a*b+1,如此下去直至黑板上只剩下一个数。
在所有按这种操作方式最后得到的数中,最大的数记为max,最小的数记为min,则该数列的极差M定义为M=max-min。
编程实现求给定数列的极差M。
四、源代码
#include <stdlib.h>
#include <iostream>
using namespace std;
int SortQue(int endp,int startp,int *p,bool ifbuddle,bool bdecrease);
int SelectBackToMulit(int n,int *p,int &r);
int InsertQue(int n,int *p,int Num);
int main()
{
int n,i=0;
cout<<"Please Input the Num of Queue"<<endl;
cin>>n;
int *p;
p=new int[n];
while(i<n){
cin>>p[i];
i++;
}
int *qMax=new int[n];
int *qMin=new int[n];
for(int k=0;k<n;k++)
{
qMax[k]=p[k];
qMin[k]=p[k];
}
if (p)
{
delete [] p;
}
int CountMin=n;
SortQue(n,0,qMax,false,false);
while(n>1)
{
int r;
//对于排好序的进行选择
SelectBackToMulit(n,qMax,r);
n=n-1;
InsertQue(n,qMax,r);
SortQue(n,0,qMax,true,false);
}
int _iMin=qMax[0];
if (qMax)
{
delete [] qMax;
}
//////////////////////////////////////////////
SortQue(CountMin,0,qMin,false,true);
while(CountMin>1)
{
int r;
//对于排好序的进行选择
SelectBackToMulit(CountMin,qMin,r);
CountMin=CountMin-1;
InsertQue(CountMin,qMin,r);
SortQue(CountMin,0,qMin,true,true);
}
int _iMax=qMin[0];
cout<<"极差为"<<_iMax-_iMin<<endl;
if (qMin)
{
delete [] qMin;
}
system("Pause");
return 0;
}
int SortQue(int endp,int startp,int *p,bool ifbuddle,bool bdecrease) {
if (bdecrease)
{
for (int i=endp-1;i>startp;--i)
{
for (int j=endp-1;j>startp;--j)
{
if (p[j-1]<p[j])
{
int temp;
temp=p[j];
p[j]=p[j-1];
p[j-1]=temp;
}
}
}
return 3;
}
//冒泡排序
for (int i=endp-1;i>=startp;--i)
{
for (int j=endp-1;j>=startp;--j)
{
if (p[j-1]>p[j])
{
int temp;
temp=p[j];
p[j]=p[j-1];
p[j-1]=temp;
}
}
}
return 1;
}
int SelectBackToMulit(int n,int *p,int &r)
{
r=p[n-1]*p[n-2]+1;
return 0;
}
int InsertQue(int n,int *p,int Num)
{
p[n-1]=Num;
return 0;
}
五、实验结果
六、实验总结
通过这个实验的过程及材料了解到贪心算法做的贪心选择其实是以自顶向下的方式进行,而动态规划是自底向上来解决问题的,这是与上次实验的区别,并且贪心算法是以迭代的方式做出贪心选择的,之后把问题简化为规模更小的问题。