中科大软院算法实验一报告
算法实验报告结果分析
一、实验背景随着计算机科学技术的不断发展,算法作为计算机科学的核心内容之一,其重要性日益凸显。
为了验证和评估不同算法的性能,我们进行了一系列算法实验,通过对比分析实验结果,以期为后续算法研究和优化提供参考。
二、实验方法本次实验选取了三种常见的算法:快速排序、归并排序和插入排序,分别对随机生成的数据集进行排序操作。
实验数据集的大小分为10000、20000、30000、40000和50000五个级别,以验证算法在不同数据量下的性能表现。
实验过程中,我们使用Python编程语言实现三种算法,并记录每种算法的运行时间。
同时,为了确保实验结果的准确性,我们对每种算法进行了多次运行,并取平均值作为最终结果。
三、实验结果1. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法,其平均时间复杂度为O(nlogn)。
从实验结果来看,快速排序在所有数据量级别下均表现出较好的性能。
在数据量较小的10000和20000级别,快速排序的运行时间分别为0.05秒和0.1秒;而在数据量较大的40000和50000级别,运行时间分别为0.8秒和1.2秒。
总体来看,快速排序在各个数据量级别下的运行时间均保持在较低水平。
2. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法,其时间复杂度也为O(nlogn)。
实验结果显示,归并排序在数据量较小的10000和20000级别下的运行时间分别为0.15秒和0.25秒,而在数据量较大的40000和50000级别,运行时间分别为1.5秒和2.5秒。
与快速排序相比,归并排序在数据量较小的情况下性能稍逊一筹,但在数据量较大时,其运行时间仍然保持在较低水平。
3. 插入排序插入排序是一种简单易实现的排序算法,但其时间复杂度为O(n^2)。
实验结果显示,插入排序在数据量较小的10000和20000级别下的运行时间分别为0.3秒和0.6秒,而在数据量较大的40000和50000级别,运行时间分别为8秒和15秒。
可以看出,随着数据量的增加,插入排序的性能明显下降。
软件算法展示实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解并掌握软件算法的基本概念和原理。
2. 掌握常见软件算法的设计与实现方法。
3. 通过实验,提高算法分析、设计、实现和优化能力。
二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3.83. 开发工具:PyCharm三、实验内容本次实验主要展示了以下软件算法:1. 冒泡排序2. 快速排序3. 二分查找4. 线性查找5. 简单链表操作6. 二叉树遍历四、实验步骤1. 冒泡排序(1)编写冒泡排序算法的代码实现。
(2)测试代码,验证算法的正确性。
2. 快速排序(1)编写快速排序算法的代码实现。
(2)测试代码,验证算法的正确性。
3. 二分查找(1)编写二分查找算法的代码实现。
(2)测试代码,验证算法的正确性。
4. 线性查找(1)编写线性查找算法的代码实现。
(2)测试代码,验证算法的正确性。
5. 简单链表操作(1)实现链表的创建、插入、删除和遍历等基本操作。
(2)测试代码,验证链表操作的正确性。
6. 二叉树遍历(1)实现二叉树的创建、插入、遍历等基本操作。
(2)测试代码,验证二叉树遍历的正确性。
五、实验结果与分析1. 冒泡排序实验结果:```pythondef 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]测试代码arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]bubble_sort(arr)print("Sorted array is:", arr)```分析:冒泡排序算法是一种简单的排序算法,其基本思想是通过相邻元素的比较和交换,将待排序的序列逐步变成有序序列。
实验结果显示,冒泡排序算法能正确地将输入数组排序。
算法实验报告
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。
算法设计实验报告一
.
a[i]=num[i]; iStart=GetTickCount(); QuickSort(a,1,MAX); iStop=GetTickCount(); runtime=iStop-iStart; printf("使用快速排序用了%ldms\n",runtime);
}
五、程序运行结果(包括上机调试的情况、调试所遇到的问题是如何解决的,并对调 试过程中的问题进行分析,对执行结果进行分析。):
A[high] = A[i+1]; A[i+1] = x; return i+1; }
void QuickSort(int A[],int low,int r) {
if(low<r) {
//快速排序
..
..
..... Nhomakorabea..
.
int high = Partition(A,low,r); QuickSort(A,low,high-1); QuickSort(A,high+1,r); } }
..
..
..
..
.
..
.
{ int i,j,k; int x; for (i=1;i<=length-1;++i) { k=i; for(j=i+1;j<=length;++j) if(r[j]<r[k]) k=j; if( k!=i) { x= r[i]; r[i]=r[k]; r[k]=x; } }
..
..
.
..
.
if(low<r) { int high = Partition(A,low,r); QuickSort(A,low,high-1); QuickSort(A,high+1,r); }
中国科技大学算法导论_第一次实验报告
快速排序实验报告SA14225010一、题目当输入数据已经“几乎”有序时,插入排序速度很快。
在实际应用中,我们可以利用这一特点来提高快速排序的速度。
当对一个长度小于k的子数组调用快速排序时,让它不做任何排序就返回。
当上层的快速排序调用返回后,对整个数组运行插入排序来完成排序过程。
试证明:这一排序算法的期望时间复杂度为O (nk+nlg(n/k))。
分别从理论和实践的角度说明我们应该如何选择k?二、算法思想当输入数据已经“几乎”有序时,插入排序速度很快。
当对一个长度小于k的子数组调用快速排序时,让它不做任何排序就返回。
当上层的快速排序调用返回后,对整个数组运行插入排序来完成排序过程。
累加k的值,计算出当k为不同值时算法运行的时间,来算出当k大约为什么值时运行的时间最短,并与传统的快速排序算法的运行时间进行比较。
三、实验结果输入100个不同的整数值,选取不同的k的值,观察所用时间四、实验分析理论上看,k的值选取为20到25较好;但是,从实际上来看,当k为50左右时间为39毫秒,最少,但不同的时刻运行后的时间都不相同,而且不同的输入时刻的运行时间也不相同,当数据较大时候,对k 的值的选取有会有所不同,同时不同性能的机器对测试结果也不同,所以对于k值的选取没有固定的数值。
#include<iostream>#include<sys/timeb.h>using namespace std;#define M 40void swap(int * a,int * b){int tem;tem=*a;*a=*b;*b=tem;}int partition(int v[],const int low,const int high){int i,pivotpos,pivot;pivotpos=low;pivot=v[low];for(i=low+1;i<=high;++i){if(v[i]<pivot){pivotpos++;if(pivotpos!=i)swap(v[i],v[pivotpos]);}}v[low]=v[pivotpos];v[pivotpos]=pivot;//cout<<"the partition function is called\n";return pivotpos;}/*void QuickSort(int a[], const int low,const int high) {int item;if(low<high){item=partition(a,low,high);QuickSort(a,low,item-1);QuickSort(a,item+1,high);}}*/void QuickSort(int a[], const int low,const int high) {int item;if(high-low<=M)return;if(low<high){item=partition(a,low,high);QuickSort(a,low,item-1);QuickSort(a,item+1,high);}// cout<<"the QuickSort is called"<<endl;}void InsertSort(int a[],const int low,const int high){int i,j;int tem;for(i=1;i<high+1;++i){tem=a[i];j=i-1;while(j>=0&&tem<a[j]){a[j+1]=a[j];j--;}a[j+1]=tem;}//cout<<"the InsertSort is called"<<endl;}void HybridSort(int a[],const int low,const int high){QuickSort(a,low,high);InsertSort(a,low,high);cout<<"the HybidSort is called"<<endl;}int main(){int i,a[100];//int *a=NULL;long int t;struct timeb t1,t2;/*cout<<"please input the number of the element:"<<endl;cin>>n;a = (int*)malloc(n*sizeof(int));cout<<"please input every element:"<<endl;*/for( i=0; i<100; i++){a[i]=i+10;}//QuickSort(a,0,n-1);ftime(&t1);HybridSort(a,0,99);cout<<" after sorted quickly,the result is"<<endl;for(i=0; i<100; i++){cout<<a[i]<<" ";if(i%10==0)cout<<endl;}cout<<endl;ftime(&t2);t=(t2.time-t1.time)*1000+(litm); /* 计算时间差 */ printf("k=%d 用时%ld毫秒\n",M,t);//cout<<"the memory of array a is free"<<endl;//free(a);cout<<"\n"<<endl;return 0;}。
算法课设实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着计算机技术的飞速发展,算法在计算机科学中扮演着至关重要的角色。
为了加深对算法设计与分析的理解,提高实际应用能力,本实验课程设计旨在通过实际操作,让学生掌握算法设计与分析的基本方法,学会运用所学知识解决实际问题。
二、实验内容与步骤本次实验共分为三个部分,分别为排序算法、贪心算法和动态规划算法的设计与实现。
1. 排序算法(1)实验目的:熟悉常见的排序算法,理解其原理,比较其优缺点,并实现至少三种排序算法。
(2)实验内容:- 实现冒泡排序、快速排序和归并排序三种算法。
- 对每种算法进行时间复杂度和空间复杂度的分析。
- 编写测试程序,对算法进行性能测试,比较不同算法的优劣。
(3)实验步骤:- 分析冒泡排序、快速排序和归并排序的原理。
- 编写三种排序算法的代码。
- 分析代码的时间复杂度和空间复杂度。
- 编写测试程序,生成随机测试数据,测试三种算法的性能。
- 比较三种算法的运行时间和内存占用。
2. 贪心算法(1)实验目的:理解贪心算法的基本思想,掌握贪心算法的解题步骤,并实现一个贪心算法问题。
(2)实验内容:- 实现一个贪心算法问题,如活动选择问题。
- 分析贪心算法的正确性,并证明其最优性。
(3)实验步骤:- 分析活动选择问题的贪心策略。
- 编写贪心算法的代码。
- 分析贪心算法的正确性,并证明其最优性。
- 编写测试程序,验证贪心算法的正确性。
3. 动态规划算法(1)实验目的:理解动态规划算法的基本思想,掌握动态规划算法的解题步骤,并实现一个动态规划算法问题。
(2)实验内容:- 实现一个动态规划算法问题,如背包问题。
- 分析动态规划算法的正确性,并证明其最优性。
(3)实验步骤:- 分析背包问题的动态规划策略。
- 编写动态规划算法的代码。
- 分析动态规划算法的正确性,并证明其最优性。
- 编写测试程序,验证动态规划算法的正确性。
三、实验结果与分析1. 排序算法实验结果:- 冒泡排序:时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(1)。
算法分析实验一报告
《算法设计与分析》实验报告目录一、实验内容描述和功能分析.二、算法过程设计.三、程序调试及结果(附截图).四、源代码(附源代码).一、实验内容描述和功能分析.1.彼岸内容描述:突破蝙蝠的包围,yifenfei来到一处悬崖面前,悬崖彼岸就是前进的方向,好在现在的yifenfei已经学过御剑术,可御剑轻松飞过悬崖。
现在的问题是:悬崖中间飞着很多红,黄,蓝三种颜色的珠子,假设我们把悬崖看成一条长度为n的线段,线段上的每一单位长度空间都可能飞过红,黄,蓝三种珠子,而yifenfei 必定会在该空间上碰到一种颜色的珠子。
如果在连续3段单位空间碰到的珠子颜色都不一样,则yifenfei就会坠落。
比如经过长度为3的悬崖,碰到的珠子先后为“红黄蓝”,或者“蓝红黄”等类似情况就会坠落,而如果是“红黄红”或者“红黄黄”等情况则可以安全到达。
现在请问:yifenfei安然抵达彼岸的方法有多少种?输入:输入数据首先给出一个整数C,表示测试组数。
然后是C组数据,每组包含一个正整数n (n<40)。
输出:对应每组输入数据,请输出一个整数,表示yifenfei安然抵达彼岸的方法数。
每组输出占一行。
例如:输入:2 输出:92 2132.统计问题内容描述:在一无限大的二维平面中,我们做如下假设:1、每次只能移动一格;2、不能向后走(假设你的目的地是“向上”,那么你可以向左走,可以向右走,也可以向上走,但是不可以向下走);3、走过的格子立即塌陷无法再走第二次;求走n步不同的方案数(2种走法只要有一步不一样,即被认为是不同的方案)。
输入:首先给出一个正整数C,表示有C组测试数据接下来的C行,每行包含一个整数n (n<=20),表示要走n步。
输出:请编程输出走n步的不同方案总数;每组的输出占一行。
例如:输入:2 输出:31 723.Message Decowing内容描述:The cows are thrilled because they've just learned about encrypting messages. Theythink they will be able to use secret messages to plot meetings with cows on other farms.Cows are not known for their intelligence. Their encryption method is nothing like DES or BlowFish or any of those really good secret coding methods. No, they are using a simple substitution cipher.The cows have a decryption key and a secret message. Help them decode it. The key looks like this:yrwhsoujgcxqbativndfezmlpkWhich means that an 'a' in the secret message really means 'y'; a 'b' in the secret message really means 'r'; a 'c' decrypts to 'w'; and so on. Blanks are not encrypted; they are simply kept in place. Input text is in upper or lower case, both decrypt using the same decryption key, keeping the appropriate case, of course.输入:* Line 1: 26 lower case characters representing the decryption key* Line 2: As many as 80 characters that are the message to be decoded输出:* Line 1: A single line that is the decoded message. It should have the same length as the second line of input.例如:输入:eydbkmiqugjxlvtzpnwohracsfKifq oua zarxa suar bti yaagrj fa xtfgrj输出:Jump the fence when you seeing me coming二、算法过程设计.第一题是一个典型的递归问题,通过对开始的几项附初始值,通过循环利用通项公式依次递归调用公式便可以得到第n项的值。
算法 实验总结
算法实验总结算法实验是计算机科学与技术专业的重要实践环节,通过实验可以加深对算法原理的理解,提高编程能力,培养解决实际问题的能力。
本次算法实验主要涉及排序算法和图算法,以下是我对实验内容的总结。
首先,通过本次实验我学会了如何使用不同的算法对数据进行排序。
排序是计算机科学中的基本问题,不同的排序算法在时间复杂度和空间复杂度上有不同的特点,因此选择合适的排序算法对于提高程序的效率非常重要。
在实验中,我实现了冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序,并测试了它们的性能。
通过对比实验结果,我了解到不同排序算法的优劣之处。
比如,冒泡排序的时间复杂度较高,而快速排序和归并排序在平均情况下具有较好的性能。
通过这些实验,我对排序算法的原理和实现有了更深入的理解。
其次,本次实验还涉及了图算法的实现和应用。
图是一种常见的数据结构,图算法在很多实际问题中有广泛的应用,比如最短路径问题和最小生成树问题。
在实验中,我实现了图的表示和遍历算法,比如深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。
我还应用这些算法解决了迷宫问题和旅行商问题。
通过这些实验,我深入理解了图算法的原理和应用场景。
在实验过程中,我遇到了一些困难和问题。
比如,在实现一些排序算法时,我对循环的控制条件不熟悉,导致程序出现错误。
此外,在解决一些图问题时,我对递归的理解不够深入,导致程序运行不正常。
为了解决这些问题,我查阅了相关的教材和资料,向同学和老师请教,最终找到了解决方法。
这个过程虽然有些困难,但是我从中学到了很多,并且提高了自己的解决问题的能力。
通过本次实验,我不仅学到了一些基本的算法和数据结构知识,还提高了编程能力和解决问题的能力。
实验过程中,我学会了如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度,以及如何根据实际问题选择合适的算法。
我还学习了编写测试用例和对程序进行调试的方法。
这些技能对我今后的学习和工作都具有重要的意义。
总之,本次算法实验让我更深入地理解了排序算法和图算法的原理和应用。
算法实验报告实验小结
算法实验报告实验小结算法实验报告实验小结在这次算法实验中,我们主要研究了不同类型的排序算法,并通过实验对其进行了评估和比较。
通过这次实验,我们不仅对各种排序算法的原理和实现有了更深入的了解,还对算法的效率和性能有了更直观的认识。
实验一:冒泡排序冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。
通过多次遍历数组,每次将相邻的两个元素进行比较并交换位置,直到所有元素按照升序排列。
实验结果显示,冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),在处理大规模数据时效率较低。
实验二:插入排序插入排序是一种简单且效率较高的排序算法。
它的思想是将待排序的元素逐个插入到已经排序好的序列中,从而得到一个新的有序序列。
实验结果显示,插入排序的时间复杂度为O(n^2),但在处理小规模数据时,插入排序的效率较高。
实验三:快速排序快速排序是一种高效的排序算法,它采用了分治的思想。
通过选择一个基准元素,将待排序的序列分为两个子序列,其中一个子序列的所有元素都小于基准元素,另一个子序列的所有元素都大于基准元素。
然后对这两个子序列进行递归排序。
实验结果显示,快速排序的时间复杂度为O(nlogn),在处理大规模数据时效率较高。
实验四:归并排序归并排序也是一种高效的排序算法,它也采用了分治的思想。
通过将待排序的序列逐步分解为更小的子序列,直到每个子序列只有一个元素。
然后将这些子序列两两合并,直到最终得到一个有序序列。
实验结果显示,归并排序的时间复杂度为O(nlogn),在处理大规模数据时效率较高。
通过对以上四种排序算法的实验比较,我们可以得出以下结论:1. 冒泡排序和插入排序虽然简单,但在处理大规模数据时效率较低,不适用于大规模数据的排序。
2. 快速排序和归并排序在处理大规模数据时效率较高,适用于大规模数据的排序。
3. 在处理小规模数据时,插入排序的效率较高,可以作为一种较好的选择。
此外,在实验过程中我们还发现了一些问题和改进的空间:1. 对于已经有序的序列,冒泡排序和插入排序的效率较高,但对于逆序序列,它们的效率较低。
中科大软院算法导论最近点对算法_C++
实验四求最近点对算法1.算法设计思路:设共有n个点,找其中距离最近的两点及其距离。
(1)蛮力法:蛮力法的思路是把所有点之间距离比较找出中间最小的。
先假设最短距离是第一个元素和第二个元素的距离,然后求第一个元素与其后的(n-1)个元素各自的距离,若比之前记录的最短距离小则记录当前值···求第i个元素与其后的(n-i)个元素各自的距离,记录之前所得到的所有距离中的最小值,直到计算到第(n-1)个元素与第n个元素的距离,此时记录的距离即为这n个元素中的最短距离。
(2)分治法:分治法是把一个大的问题划分成相似的小问题,采用递归的思想。
找中线把n个元素分成左右两部分元素分别求得两边的最短距离,然后取两者中的最小者记为l,在中线两边分别取l的距离,记录该距离范围内点的个数,中线左边有L个元素,右边有R个元素,求左边元素到右边元素的距离看其是否小于之前记录的最短距离,小则记录下来,此时的右边元素只取y值和左边元素y值距离小于l的(减少循环次数)。
循环结束即可找到最小的距离。
2.程序代码:#include<iostream>#include<cstdlib>#include<ctime>#include<cmath>using std::cout;using std::endl;#define N 5int x[N],y[N],record[N]; //产生原始点数据,x坐标放在x[]中,y坐标放在y[]中。
double Min;//////////////////////////产生随机数组/////////////////////////////void randnum(){int i;srand(time(0));for (i=0;i<N;i++){x[i]=rand()%N;cout<<x[i]<<' ';}cout<<endl;for (i=0;i<N;i++){y[i]=rand()%N;cout<<y[i]<<' ';}cout<<endl;}//////////////////////////////交换数组元素/////////////////////////// void swap(int & a, int & b){int temp=a;a=b;b=temp;}///////////////////////////////求平方///////////////////////////////////int square(int x){return x*x;}/////////////////////////////////////求两点之间距离////////////////////double lengthf(int x1,int y1,int x2,int y2){return sqrt(square(x1-x2)+square(y1-y2));}//////////////////////////////////求两者中最小者////////////////////// double min(double a,double b){if (a>=b)return b;elsereturn a;}////////////////////////////对平面数组排序//////////////////////////// void sort(int A[]){int i,j;for (i=0;i<N;i++)record[i]=i;for (j=1;j<N;j++){i=j;while (i>=0&&A[i]<A[i-1]){swap(A[i],A[i-1]);swap(record[i-1],record[i]); //得到x排序后对应的原y的坐标i--;}}cout<<"排序后的元素数组:"<<endl;for (i=0;i<N;i++)cout<<A[i]<<' ';cout<<endl;for (i=0;i<N;i++)cout<<record[i]<<' ';cout<<endl;}///////////////////////////穷举法找最小点对///////////////////////////////double exhaustion(){int i,j,k1,k2;double num;double length;num=10000;k1=k2=-1;for (j=0;j<N-1;j++){for (i=j+1;i<N;i++){length=lengthf(x[i],y[i],x[j],y[j]);if (length<num){num=length;k1=i;k2=j;}}}cout<<"平面数组最短距离是:"<<endl;cout<<"min="<<num<<endl;cout<<"对应数组下标及点坐标为:"<<endl;cout<<"i="<<k1<<','<<k2<<endl;cout<<"(x1,y1)="<<'('<<x[k1]<<','<<y[k1]<<')'<<endl<<"(x2,y2)="<<'('<<x[k2]<<','<<y[k2]<<')' <<endl;return num;}////////////////////////////////////分治法////////////////////////////////*************************************************************************/double merge(int left,int right){double mlength;if (right==left)mlength=10e-6;if (right==left+1)mlength=lengthf(x[right],y[record[right]],x[left],y[record[left]]); //两个点时求最小值if (right-left==2)mlength=min(min(lengthf(x[right-1],y[record[right-1]],x[left],y[record[left]]),lengthf(x[right],y[re cord[right]],x[left+1],y[record[left+1]])),lengthf(x[right],y[record[right]],x[left],y[record[left]]));//三个点时求最大值return mlength;}double divide(int left,int right){if (right-left<=2){Min=merge(left,right);}else{double l1,l2,mi; //l1记录划分区域后左半面最小距离,l2记录右半面最小距离,min为两者中较小者,m为全部中的最小者int rem1,rem2,l; //记录获得最短距离对应的两个点//int il,jl,ir,jr;int i,j;int R,L;R=L=0; //记录划分小区域后的左半块和右半块个有多少元素l1=l2=Min=100;l=(right-left+1)/2-1; //中线位置///////////////////////////////////////////////////l1=divide(left,l);l2=divide(l+1,right);if (l1<l2){Min=l1;//cout<<"两半面最短距离是:"<<min;else{Min=l2;//cout<<"两半面最短距离是:"<<min;}///////////////////得到右半块元素数R//cout<<"min="<<min<<endl;for (i=l+1;i<N;i++){if (x[i]-x[l]<=Min)R++;else break;}//cout<<"R="<<R<<endl;/////////////////////得到左半块元素数Lfor (i=l;i>=0;i--){if (x[l]-x[i]<=Min)L++;else break;}//cout<<"L="<<L<<endl;if (L!=0&&R!=0){for (i=l-L+1;i<=l;i++)for (j=l+1;j<=l+R;j++){if (y[record[j]]-y[record[i]]<Min||-Min<y[record[j]]-y[record[i]]){mi=lengthf(x[i],y[record[i]],x[j],y[record[j]]);if (mi<Min){Min=mi;rem1=i;rem2=j;}}}// cout<<"min="<<min<<endl;//cout<<"rem1="<<rem1<<endl<<"rem2="<<rem2<<endl;}return Min;}/***********************************************************************///////////////////////////////////主函数///////////////////////////////////int main(){//double a;randnum();cout<<"***************************遍历法*************************"<<endl;exhaustion();cout<<"***************************分治法*************************"<<endl;sort(x);divide(0,N-1);cout<<"元素组中最短距离为:"<<endl;cout<<"min="<<Min<<endl;return 0;}3.实验数据及实验结果:实验数据:随机产生的五个点坐标分别为:(1,3),(4,2),(3,0),(2,0),(0,3)实验结果:用蛮力法得到平面数组最短距离为:min=1用分治法得到平面数组最短距离为:min=14.实验总结:从本次试验中得到的领悟是:分治法事把问题分解成两个相似小问题,子问题和原来的大问题解决方法一样所以可以用递归,分治法重要是找到递归出口,什么时候递归结束,一般都有元素个数的限制。
中科大软院金老师的数据库实验一
中科大软院金老师的数据库实验一work Information Technology Company.2020YEAR第一次实验报告1、实验任务根据下面的需求描述,使用Sybase Power Designer设计相应的数据库概念模型,并转换成Oracle或MS SQL Server上的物理数据库结构:某银行准备开发一个银行业务管理系统,通过调查,得到以下的主要需求:银行有多个支行。
各个支行位于某个城市,每个支行有唯一的名字。
银行要监控每个支行的资产。
银行的客户通过其身份证号来标识。
银行存储每个客户的姓名及其居住的街道和城市。
客户可以有帐户,并且可以贷款。
客户可能和某个银行员工发生联系,该员工是此客户的贷款负责人或银行帐户负责人。
银行员工也通过身份证号来标识。
员工分为部门经理和普通员工,每个部门经理都负责领导其所在部门的员工,并且每个员工只允许在一个部门内工作。
每个支行的管理机构存储每个员工的姓名、电话号码、家庭地址及其经理的身份证号。
银行还需知道每个员工开始工作的日期,由此日期可以推知员工的雇佣期。
银行提供两类帐户——储蓄帐户和支票帐户。
帐户可以由2个或2个以上客户所共有,一个客户也可有两个或两个以上的帐户。
每个帐户被赋以唯一的帐户号。
银行记录每个帐户的余额、开户的支行以及每个帐户所有者访问该帐户的最近日期。
另外,每个储蓄帐户有其利率,且每个支票帐户有其透支额。
每笔贷款由某个分支机构发放,能被一个或多个客户所共有。
每笔贷款用唯一的贷款号标识。
银行需要知道每笔贷款所贷金额以及逐次支付的情况(银行将贷款分几次付给客户)。
虽然贷款号不能唯一标识银行所有为贷款所付的款项,但可以唯一标识为某贷款所付的款项。
对每次的付款需要记录日期和金额。
2、实验过程(1)确定实体和属性由上面的需求描述我们可以很容易得出以下几个实体:●员工(身份证号,姓名,电话号码,家庭地址,开始工作日期)●存储账户(账户号,余额,利率)●支票账户(账户号,余额,透支额)●客户(身份证号,姓名,街道,城市)●支行(支行名称,城市,资产)●贷款(贷款号,总额)●支付(日期,金额)图1PS:1、在此ER图中我没有设计账户类,然后派生出存储账户和支票账户,因为在客户的需求中,只有两种账户类型,除了支票账户类型就是存储账户类型,没有所谓的“一般的账户”,所以就不设计“账户”实体。
中科大软院算法导论区间树实验报告
区间树实验报告1.区间树的实验源码见另外一个文件2.区间树实验分析2.1 需求分析基础数据结构选择红黑树,每个结点x 包含一个区间域int[x],x 的关键字为区间的低端点low[int[x]],对树;进行中序遍历就可按低端点的次序列出个区间,结点还包含一个max[x],即以x 为根的子树中所有区间的端点的最大值。
如:实验要求:将红黑树扩展为区间树(1)区间的端点为正整数,随机生成;(2)内部节点数为n:2^4,2^6,2^8,2^10,2^12;(3)测试插入,删除,查找的时间并绘出曲线,运行次数为10 次;2.2 程序设计区间树的操作基本和红黑树的相同,在其基础上增加了一个新方法:INTERVAL_SEARCH(T,i);它用来找出树中覆盖区间i 的那个结点。
如果树中不存在,则返回nil[T]指针。
代码如下:ITNode* IntervalTree::Interval_Search(Interval i){ITNode* x=root;while(x!=Nil && !x->Overlap(i)){// x != nil and i doesn't overlap int[x]if (x->left!=Nil && x->left->max>=i.low)x=x->left;else x=x->right;}return x;}区间树的插入、删除除了有可能改变红黑树性质,还有可能改变结点的max 值。
前者向红黑树那样处理就可以了,又max[x] = max(high[int[x]], max[left[x]], max[right[x]])为解决后者,增加一方法Nodemax(),让它来维护结点的max 值。
Nodemax()如下:void ITNode::NodeMax(ITNode* xl, ITNode* xr){Type tp=this->interval->high;if (tp < xl->max)tp=xl->max;if(tp < xr->max)tp=xr->max;this->max=tp;}在左旋、右旋时调用此方法。
计算机算法实验报告
实验一最接近点对问题一、实验目的为进一步学习分治策略的基本思想,本次实验将通过求最接近点对问题来加深我们对分治策略的认识。
二、实验问题描述给定平面上N个点,找出其中的一对点,使得在n 个点组成的所有点对中,该点对间的距离最小。
三、设计思路及步骤将所给平面上n个点的集合S分成两个子集S1和S2,每个子集中约有n/2个点。
然后在每个子集中递归地求其最接近的点对。
先考虑一维的情形:设计一个求一维点集S的最接近点对的算法Bool Cpairl(S,d){N=|S|; if(n<2) {d=无穷大;return falSe;} m=S中各点坐标的中位数;构造S1和S2; //S1={x∈S|x<=m},S2={x∈S|x>m}Cpairl(S1,d1); Cpairl(S2,d2); p=max(S1); q=max(S2);D=min(d1,d2,q-p);return true;}由此推广到二维的情形:若矩形R中有多于6个S中的点,则由鸽舍原理易知,至少有一个(d/2)*(2d/3)的小矩形中有2个以上S中的点。
设u,v是位于同一小矩形中的2个点,则(x(u)-x(v))²+(y(u)-y(v))²<=(d/2)²+(2d/3)²=25d²/36因此distance(u,v)<=5d/6<d,与d的意义相矛盾。
四、算法实现代码//2d10-2 二维最邻近点对问题#include<time.h>#include<iostream>#include<cmath>using namespace std;const int M=50;//用类PointX和PointY表示依x坐标和y坐标排好序的点class PointX {public:int operator<=(PointX a)const{ return (x<=a.x); }int ID; //点编号float x,y; //点坐标};class PointY {public:int operator<=(PointY a)const{ return(y<=a.y); }int p; //同一点在数组x中的坐标float x,y; //点坐标};float Random();template <class Type>float dis(const Type&u,const Type&v);bool Cpair2(PointX X[], int n,PointX& a,PointX& b, float& d);void closest(PointX X[],PointY Y[],PointY Z[], int l, int r,PointX& a,PointX& b,float& d);template <typename Type>void Copy(Type a[],Type b[], int left,int right);template <class Type>void Merge(Type c[],Type d[],int l,int m,int r);template <class Type>void MergeSort(Type a[],Type b[],int left,int right);int main(){srand((unsigned)time(NULL));int length;cout<<"请输入点对数:";cin>>length;PointX X[M];cout<<"随机生成的二维点对为:"<<endl;for(int i=0;i<length;i++){X[i].ID=i;X[i].x=Random();X[i].y=Random();cout<<"("<<X[i].x<<","<<X[i].y<<") ";}PointX a,b;float d;Cpair2(X,length,a,b,d);cout<<endl;cout<<"最邻近点对为:("<<a.x<<","<<a.y<<")和("<<b.x<<","<<b.y<<") "<<endl;cout<<"最邻近距离为: "<<d<<endl;return 0;}float Random(){float result=rand()%10000;return result*0.01;}//平面上任意两点u和v之间的距离可计算如下template <class Type>inline float dis(const Type& u,const Type& v){float dx=u.x-v.x;float dy=u.y-v.y;return sqrt(dx*dx+dy*dy);}bool Cpair2(PointX X[], int n,PointX& a,PointX& b,float& d){if(n<2) return false;PointX* tmpX = new PointX[n];MergeSort(X,tmpX,0,n-1);PointY* Y=new PointY[n];for(int i=0;i<n;i++) //将数组X中的点复制到数组Y中{Y[i].p=i;Y[i].x=X[i].x;Y[i].y=X[i].y;}PointY* tmpY = new PointY[n];MergeSort(Y,tmpY,0,n-1);PointY* Z=new PointY[n];closest(X,Y,Z,0,n-1,a,b,d);delete []Y;delete []Z;delete []tmpX;delete []tmpY;return true;}void closest(PointX X[],PointY Y[],PointY Z[], int l, int r,PointX& a,PointX& b,float& d){if(r-l==1) //两点的情形{a=X[l];b=X[r];d=dis(X[l],X[r]);return;}if(r-l==2) //3点的情形{float d1=dis(X[l],X[l+1]);float d2=dis(X[l+1],X[r]);float d3=dis(X[l],X[r]);if(d1<=d2 && d1<=d3){a=X[l];b=X[l+1];d=d1;return;}if(d2<=d3){a=X[l+1];b=X[r];d=d2;}else {a=X[l];b=X[r];d=d3;}return;}//多于3点的情形,用分治法int m=(l+r)/2;int f=l,g=m+1;//在算法预处理阶段,将数组X中的点依x坐标排序,将数组Y中的点依y坐标排序//算法分割阶段,将子数组X[l:r]均匀划分成两个不想交的子集,取m=(l+r)/2//X[l:m]和X[m+1:r]就是满足要求的分割。
中科大软院算法导论区间树实验报告
区间树实验报告1.区间树的实验源码见另外一个文件2.区间树实验分析2.1 需求分析基础数据结构选择红黑树,每个结点x 包含一个区间域int[x],x 的关键字为区间的低端点low[int[x]],对树;进行中序遍历就可按低端点的次序列出个区间,结点还包含一个max[x],即以x 为根的子树中所有区间的端点的最大值。
如:实验要求:将红黑树扩展为区间树(1)区间的端点为正整数,随机生成;(2)内部节点数为n:2^4,2^6,2^8,2^10,2^12;(3)测试插入,删除,查找的时间并绘出曲线,运行次数为10 次;2.2 程序设计区间树的操作基本和红黑树的相同,在其基础上增加了一个新方法:INTERVAL_SEARCH(T,i);它用来找出树中覆盖区间i 的那个结点。
如果树中不存在,则返回nil[T]指针。
代码如下:ITNode* IntervalTree::Interval_Search(Interval i){ITNode* x=root;while(x!=Nil && !x->Overlap(i)){// x != nil and i doesn't overlap int[x]if (x->left!=Nil && x->left->max>=i.low)x=x->left;else x=x->right;}return x;}区间树的插入、删除除了有可能改变红黑树性质,还有可能改变结点的max 值。
前者向红黑树那样处理就可以了,又max[x] = max(high[int[x]], max[left[x]], max[right[x]])为解决后者,增加一方法Nodemax(),让它来维护结点的max 值。
Nodemax()如下:void ITNode::NodeMax(ITNode* xl, ITNode* xr){Type tp=this->interval->high;if (tp < xl->max)tp=xl->max;if(tp < xr->max)tp=xr->max;this->max=tp;}在左旋、右旋时调用此方法。
中科大软件学院算法实验报告
算法实验报告快速排序1. 问题描述:实现对数组的普通快速排序与随机快速排序(1)实现上述两个算法(2)统计算法的运行时间(3)分析性能差异,作出总结2. 算法原理:2.1快速排序快速排序是对冒泡排序的一种改进。
它的基本思想是:选取一个基准元素,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基准元素小,另外一部分的所有数据都要比基准元素大,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。
设要排序的数组是A[0]……A[N-1],首先选取一个数据(普通快速排序选择的是最后一个元素, 随机快速排序是随机选择一个元素)作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序。
一趟快速排序的算法是:1)设置两个变量i、j,排序开始的时候:i=0,j=N-1;2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即key=A[0];3)从j开始向前搜索,即由后开始向前搜索(j--),找到第一个小于key的值A[j],将A[j]赋给A[i];4)从i开始向后搜索,即由前开始向后搜索(i++),找到第一个大于key的A[i],将A[i]赋给A[j];5)重复第3、4步,直到i=j;(3,4步中,没找到符合条件的值,即3中A[j]不小于key,4中A[i]不大于key的时候改变j、i的值,使得j=j-1,i=i+1,直至找到为止。
找到符合条件的值,进行交换的时候i,j指针位置不变。
另外,i==j这一过程一定正好是i+或j-完成的时候,此时令循环结束)。
2.2随机快速排序快速排序的最坏情况基于每次划分对主元的选择。
基本的快速排序选取第一个或者最后一个元素作为主元。
这样在数组已经有序的情况下,每次划分将得到最坏的结果。
一种比较常见的优化方法是随机化算法,即随机选取一个元素作为主元。
这种情况下虽然最坏情况仍然是O(n^2),但最坏情况不再依赖于输入数据,而是由于随机函数取值不佳。
算法实验报告一
解决方法:算法需要定义move函数,才能实现函数的调用;
问题:出现未定义字母
解决方法:检查代码是否有错误,是否正确定义并改正。
System.out.println("结果为:"+q(5,6));
publicstaticvoidmain(String[] args) {
}
publicstaticintq(intn,intm) {
if((n<1)||(m<1))return0;
if((n==1)||(m==1))return1;
时加入c将n1个较小的圆盘依次移动规则从a到c然后将剩下的最大圆盘移至b最后在设法将n1个较小的圆盘依次移动规则从c到b
《算法设计与分析》课程实验报告
专业:计算机科学与技术
班级:
学号:
姓名:
日期:2014年10月18日
一、实验题目
熟悉环境和递归算法
二、实验目的
1、熟悉Java上机环境;
2、基本掌握递归算法的原理方法.
(ri)perm(X)表示在全排列perm(X)的每一个排列前加上前缀得到的排列。R的全排列可归纳定义如下:
当n=1时,perm(R)=(r),其中r是集合R中唯一的元素;
当n>1时,perm(R)由(r1)perm(R1),(r2)perm(R2),…,(rn)perm(Rn)构成。
(2)算法描述
if(n > 0) {
hanoi(n-1, a, c, b);
Move(a, b);
hanoi(n-1, c, b, a);
}
}
privatestaticvoidMove(chara,charb) {
算法开发实习报告
一、前言随着信息技术的飞速发展,算法作为计算机科学的核心,已经渗透到各行各业。
为了更好地将理论知识与实践相结合,我选择了在一家专注于算法研究的科技公司进行实习。
在这段时间里,我参与了多个算法开发项目,对算法的理解和应用有了更为深刻的认识。
二、实习目的1. 深入了解算法开发的基本流程和原理。
2. 掌握至少一种编程语言,提高算法实现能力。
3. 学习如何将实际问题转化为算法问题,并找到合适的解决方案。
4. 提升团队协作能力和沟通能力。
三、实习内容1. 项目一:图像识别算法在这个项目中,我主要负责图像识别算法的研究与开发。
首先,我学习了图像处理的基本知识,包括像素操作、滤波、边缘检测等。
接着,我选择了深度学习中的卷积神经网络(CNN)作为算法模型,通过不断调整网络结构和参数,实现了对图像的高精度识别。
2. 项目二:推荐系统算法推荐系统是互联网公司常用的算法之一。
在这个项目中,我负责研究推荐系统中的协同过滤算法。
我首先分析了用户行为数据,提取了用户和物品的特征,然后通过构建相似度矩阵,实现了基于用户和物品的推荐。
3. 项目三:优化算法优化算法在许多领域都有广泛应用。
在这个项目中,我研究了遗传算法和模拟退火算法。
通过实际案例的验证,我掌握了这两种算法的原理和实现方法,并能够根据具体问题选择合适的算法。
四、实习收获1. 知识储备:通过实习,我对算法开发的基本流程、原理和应用有了更加深入的了解,为今后从事相关工作打下了坚实基础。
2. 技能提升:在实习过程中,我熟练掌握了Python、Java等编程语言,提高了算法实现能力。
3. 团队协作:在项目开发过程中,我与团队成员积极沟通,共同解决问题,提升了团队协作能力。
4. 沟通能力:在向领导和同事汇报工作成果时,我学会了如何清晰、准确地表达自己的观点,提高了沟通能力。
五、总结通过这次实习,我不仅学到了丰富的专业知识,还锻炼了自己的实践能力和团队协作能力。
在今后的学习和工作中,我将继续努力,不断提升自己,为我国算法领域的发展贡献自己的力量。
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inti =p- 1;
for(intj =p; j <=r- 1; j++)
{
if(A[j] <= x) {
i j);
}
}
Exchange(A, i + 1,r);
returni + 1;
}
//在左右两个区间进行递归调用本身
voidquick_sort(intA[],intp,intr)
for(int i = 0;i < length;i++){
cout<<array[i]<<endl;
}
end = clock();
cout<<"优化排序时间为:"<< end - start<<endl;;
}
void QUICK_INSERT_SORT (int A[],int n,int k)
{
{
quick_sort(A,0,n,k);
int i=0;
int x=0;
for(int j=1;j<=n;j++)
{
x = A[j];
i = j;
while(i > 0 && A[i - 1] > x)
{
A[i] = A[i - 1];
i--;
}
A[i] = x;
}
}
三、结果与分析:
题目一:
下面是运行快速排序算法,首先生成1000个随机数组成的数组,然后对这1000个随机数进行排序,最后利用c++的时间函数对整个数组输出进行统计时间,得到的时间为743.
}
end = clock();
cout<<"时间是"<<end - start<<endl;
}
intPARTITION(intA[],intp,intr) {
intx =A[r];
inti =p- 1;
for(intj =p; j <=r- 1; j++)
{
if(A[j] <= x) {
i = i + 1;
voidquick_sort(intA[],intp,intr);
intmain()
{
//定义一个随机产生1000个数的数组
intlength = 1000;
int*array =newint[length];
for(inti = 0; i < length; i++)
{
array[i] = rand();
Exchange(A, i, j);
}
}
Exchange(A, i + 1,r);
returni + 1;
}
//交换两个数
voidExchange(intA[],intleft,intend) {
inttemp;
temp =A[left];
A[left] =A[end];
A[end] = temp;
int *array = new int[length];
for(int i = 0;i < length;i++)
{
array[i]=rand();
cout<<array[i]<<endl;
}
//调用时间函数
clock_t start,end;
start = clock();
QUICK_INSERT_SORT(array,length-1,k);
附录(源代码)
算法源代码(C/C++/JAVA描述)
//题目一:快速排序算法
#include<iostream>
usingnamespacestd;
#include<cstdlib>
#include<ctime>
intPARTITION(intA[],intp,intr);
voidExchange(intA[],intleft,intend);
《算法设计与分析》上机报告
姓名:
学号:
SA1722
日期:
2017.11
上机题目:
快速排序算法及优化
实验环境:
CPU:i5;内存:;操作系统:win10;软件平台:VS2015;
一、算法设计与分析:
题目一:
实现快速排序算法
题目二:
快速排序优化算法
二、核心代码:
题目一:
//把A数组分为两部分
intPARTITION(intA[],intp,intr) {
}
//递归调用快速排序算法
voidquick_sort(intA[],intp,intr)
{
intq=0;
if(p<r)
{
q = PARTITION(A,p,r);
quick_sort(A,p, q - 1);
quick_sort(A, q + 1,r);
}
}
//题目二:快速排序优化算法
#include <iostream>
{
int q=0;
if(r-p>k)
{
q = PARTITION(A,p,r);
quick_sort(A ,p, q-1,k);
quick_sort(A, q+1,r, k);
}
}
int MEDIAN(int A[],int p,int r)
{
int middle = (p + r)/2;
if(A[middle] < A[p]){
{
int x = MEDIAN(A,p,r);
int i = p - 1;
for(int j = p;j <= r - 1;j++)
{
if(A[j] <= x)
{
i = i + 1;
Exchange(A,i,j);
}
}
Exchange(A,i+1,r);
return i + 1;
}
void Exchange(int A[] , int left, int end) {
cout<<array[i]<<endl;
}
//调用时间函数,计算排序后程序运行的时间
clock_tstart, end;
start = clock();
quick_sort(array, 0, length-1);
for(inti = 0; i < length; i++)
{
cout<<array[i]<<endl;
int MEDIAN(int A[],int p,int r);
int PARTITION(int A[],int p,int r);
void Exchange(int A[] , int left, int end);
int main()
{
int length = 1000;
int k = 20;
Exchange(A,p,middle);
}
if(A[r] < A[p]){
Exchange(A,p,r);
}
if(A[r] < A[middle]){
Exchange(A,middle,r);
}
Exchange(A,middle,r - 1);
return A[r - 1];
}
int PARTITION(int A[],int p,int r)
int temp;
temp = A[left];
A[left] = A[end];
A[end] = temp;
}
{
intq=0;
if(p<r)
{
q = PARTITION(A,p,r);
quick_sort(A,p, q - 1);
quick_sort(A, q + 1,r);
}
}
题目二:
//对k=20规模时,对数组进行插入排序的算法
void QUICK_INSERT_SORT (int A[],int n,int k)
题目二:
下面是运行快速排序优化算法,首先生成1000个随机数组成的数组,然后对这1000个随机数进行排序,最后利用c++的时间函数对整个数组输出进行统计时间,得到的时间为495.相对于普通快速排序算法快了248.
四、备注(*可选):
有可能影响结论的因素:
总结:
经过优化后的快速排序算法先是进行快速排序不断进行分治,等分治后的分数个数达到20后进行插入排序,从而能减少了算法的时间。
using namespace std;
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include <time.h>
void QUICK_INSERT_SORT(int A[],int n,int k);
void quick_sort(int A[], int p, int r,int k);
quick_sort(A,0,n,k);
int i=0;
int x=0;
for(int j=1;j<=n;j++)
{
x = A[j];
i = j;
while(i > 0 && A[i - 1] > x)