综合算法设计实验报告
算法设计与分析的实验报告
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。
《算法设计与分析》实验报告实验一...
《算法设计与分析》实验报告实验一递归与分治策略应用基础学号：**************姓名：*************班级：*************日期：2014-2015学年第1学期第九周一、实验目的1、理解递归的概念和分治法的基本思想2、了解适用递归与分治策略的问题类型，并能设计相应的分治策略算法3、掌握递归与分治算法时间空间复杂度分析，以及问题复杂性分析方法二、实验内容任务：以下题目要求应用递归与分治策略设计解决方案，本次实验成绩按百分制计，完成各小题的得分如下，每小题要求算法描述准确且程序运行正确。
1、求n个元素的全排。
（30分）2、解决一个2k*2k的特殊棋牌上的L型骨牌覆盖问题。
（30分）3、设有n=2k个运动员要进行网球循环赛。
设计一个满足要求的比赛日程表。
（40分）提交结果：算法设计分析思路、源代码及其分析说明和测试运行报告。
三、设计分析四、算法描述及程序五、测试与分析六、实验总结与体会#include "iostream"using namespace std;#define N 100void Perm(int* list, int k, int m){if (k == m){for (int i=0; i<m; i++)cout << list[i] << " ";cout << endl;return;}else{for (int i=m; i<k; i++){swap(list[m], list[i]);Perm(list, k, m+1);swap(list[m], list[i]);}}}void swap(int a,int b){int temp;temp=a;a=b;b=temp;}int main(){int i,n;int a[N];cout<<"请输入排列数据总个数：";cin>>n;cout<<"请输入数据：";for(i=0;i<n;i++){cin>>a[i];}cout<<"该数据的全排列："<<endl;Perm(a,n,0);return 0;}《算法设计与分析》实验报告实验二递归与分治策略应用提高学号：**************姓名：*************班级：*************日期：2014-2015学年第1学期一、实验目的1、深入理解递归的概念和分治法的基本思想2、正确使用递归与分治策略设计相应的问题的算法3、掌握递归与分治算法时间空间复杂度分析，以及问题复杂性分析方法二、实验内容任务：从以下题目中任选一题完成，要求应用递归与分治策略设计解决方案。
《算法综合实验》实验报告
实验5、《算法综合实验》一、实验目的1. 理解和复习所学各种算法的概念2. 掌握和复习所学各种算法的基本要素3. 掌握各种算法的优点和区别4. 通过应用范例掌握选择最佳算法的设计技巧与策略二、实验内容1. 使用贪心算法、回溯法、分支限界法解决0-1背包问题；2. 通过上机实验进行算法实现；3. 保存和打印出程序的运行结果，并结合程序进行分析，上交实验报告。
三、算法思想分析1.贪心算法理论上只能解决满足贪心选择性质的问题，而0-1背包并不满足该性质，所以并不能保证能够找到最优解法，只能找到最接近的解，当然如果运气好，也是可以找到最优解的。
利用按重量从小到大、按价值从大到小、按价值/重量从大到小三种方式通过贪心算法求得每种方式的最终结果，并比较三种方式的最大价值取最大的那个，即为贪心算法获得的最优解。
2.回溯法解决0-1背包问题的解空间为子集树，利用回溯法的基本代码模版即可，其中左子树为约束条件，即背包能否装下该物品，右子树为限界条件，即当前物品不放入背包，剩余物品是否有可能创造比当前最大价值更大的价值，如果可以则进入右子树，反之，则直接剪去右子树。
3.0-1背包的解空间为子集树，分支界限法是采用广度优先搜索，每次选取队列的最前面的结点为活结点。
1）算法从根结点A即标记结点开始，初始时活结点队列为空，A入队列。
2）A为活结点，A的儿子结点B、C为可行结点。
将B、C加入队列，舍弃A。
此时队列元素为C-B；3）B为活结点，B的儿子结点D、E,而D为不可行结点。
将E入队列，舍弃B。
此时队列元素为E-C；4)循环以上步骤按照以上方式扩展到叶节点。
四、实验过程分析1.贪心算法的思路很简单即为一直循环下去，直至不满足指定条件。
用于解决0-1背包问题时需要考虑多种放入方式，因为不管哪种方式都不能百分百会得到最优解，只能取多种放入方式中的最优解作为问题的最优解。
这道题目的收获在于贪心算法对于不能保证获得最优解的情况下，如何获得最接近的解，比如0-1背包问题则是采用多种放入方式再进行比较取最优解。
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)。
《算法设计综合实验》教案（5篇）
《算法设计综合实验》教案（5篇）第一篇：《算法设计综合实验》教案《算法设计综合实验》教案统计与应用数学学院2012年5月11日制实验一数据类型、运算符和表达式实验目的：1、掌握C语言数据类型，熟悉如何定义一个整型、字符型和实型的变量，以及对它们赋值的方法；2、掌握不同的数据类型之间赋值的规律；3、学会使用C的有关算术运算符，以及包含这些运算符的表达式，特别是自加和自减运算符的使用；4、学会使用赋值运算符及复合赋值运算符；5、进一步熟悉C程序的编辑、编译、连接和运行的过程。
实验环境：Windows操作系统、Visual C++6.0实验学时：2学时；实验内容：1、整型变量实型变量、字符型变量的定义与输出，赋整型常量值时的情形，以及给整型变量赋字符常量值时的情形；2、各类数值型数据间的混合运算；3、要将“China”译成密码，密码规律是：用原来的字母后面第4各字母代替原来的字母。
例如，字母“A”后面第4个字母是“E”，用“E”代替“A”。
因此，“China”应译成“Glmre”。
请编一程序，用赋初值的方法使c1、c2、c3、c4、c5这5个变量的值分别为’C’、’h’、’i’、’n’、’a’，经过运算，使c1、c2、c3、c4、c5分别变为’G’、’l’、’m’、’r’、’e’，并输出。
实验二顺序结构程序设计实验目的：1、掌握C语言中赋值语句的使用方法；2、掌握各种类型数据的输入输出方法，能正确使用各种格式转换符；3、学习调试程序。
实验环境： Windows操作系统、Visual C++6.0 实验学时：2学时；实验内容：1、掌握各种格式转换符的正确使用方法；2、设圆半径r=1.5，圆柱高h=3，求圆周长、圆面积、圆球表面积、圆球体积、圆柱体积。
用scanf输入数据，输出计算结果。
输出时要有文字说明，取小数点后两位数字。
3、编程序：用getchar函数读入两个字符给c1、c2，然后分别用putchar函数和printf函数输出这两个字符。
算法设计实验报告
算法设计实验报告一、实验目的本次算法设计实验的主要目的是通过实际操作和分析，深入理解算法的原理和应用，提高解决实际问题的能力，培养创新思维和逻辑推理能力。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python，开发环境为 PyCharm。
同时，为了进行算法的性能分析和可视化，还使用了一些相关的库，如 time 用于计算时间开销，matplotlib 用于绘制图表。
三、实验内容（一）排序算法的实现与比较1、冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法。
它重复地走访要排序的数列，一次比较两个数据元素，如果顺序不对则进行交换，并一直重复这样的走访操作，直到没有要交换的数据元素为止。
以下是冒泡排序的 Python 代码实现：｀｀｀pythondef bubble_sort(arr)：n ＝ len(arr)for i in range(n)：for j in range(0, n i 1)：if arrj ＞ arrj ＋ 1 ：arrj, arrj ＋ 1 ＝ arrj ＋ 1, arrj｀｀｀2、快速排序快速排序是对冒泡排序的一种改进。
它采用了分治的策略，通过选择一个基准元素，将待排序的序列分割成两个子序列，其中一个子序列的所有元素都小于等于基准元素，另一个子序列的所有元素都大于等于基准元素，然后对这两个子序列分别进行快速排序。
以下是快速排序的 Python 代码实现：｀｀｀pythondef quick_sort(arr, low, high)：if low ＜ high:pi ＝ partition(arr, low, high)quick_sort(arr, low, pi 1)quick_sort(arr, pi ＋ 1, high)def partition(arr, low, high)：pivot ＝ arrhighi ＝（low 1)for j in range(low, high)：if arrj ＜＝ pivot:i ＝ i ＋ 1arri, arrj ＝ arrj, arriarri ＋ 1, arrhigh ＝ arrhigh, arri ＋ 1return （i ＋ 1)｀｀｀（二）搜索算法的实现与比较1、顺序搜索顺序搜索是一种最简单的搜索算法，它从数组的开头开始，依次比较每个元素，直到找到目标元素或者遍历完整个数组。
算法分析与设计实验报告
算法分析与设计实验报告算法分析与设计实验报告一、引言算法是计算机科学的核心，它们是解决问题的有效工具。
算法分析与设计是计算机科学中的重要课题，通过对算法的分析与设计，我们可以优化计算机程序的效率，提高计算机系统的性能。
本实验报告旨在介绍算法分析与设计的基本概念和方法，并通过实验验证这些方法的有效性。
二、算法分析算法分析是评估算法性能的过程。
在实际应用中，我们常常需要比较不同算法的效率和资源消耗，以选择最适合的算法。
常用的算法分析方法包括时间复杂度和空间复杂度。
1. 时间复杂度时间复杂度衡量了算法执行所需的时间。
通常用大O表示法表示时间复杂度，表示算法的最坏情况下的运行时间。
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。
其中，O(1)表示常数时间复杂度，O(log n)表示对数时间复杂度，O(n)表示线性时间复杂度，O(n log n)表示线性对数时间复杂度，O(n^2)表示平方时间复杂度。
2. 空间复杂度空间复杂度衡量了算法执行所需的存储空间。
通常用大O表示法表示空间复杂度，表示算法所需的额外存储空间。
常见的空间复杂度有O(1)、O(n)和O(n^2)等。
其中，O(1)表示常数空间复杂度，O(n)表示线性空间复杂度，O(n^2)表示平方空间复杂度。
三、算法设计算法设计是构思和实现算法的过程。
好的算法设计能够提高算法的效率和可靠性。
常用的算法设计方法包括贪心算法、动态规划、分治法和回溯法等。
1. 贪心算法贪心算法是一种简单而高效的算法设计方法。
它通过每一步选择局部最优解，最终得到全局最优解。
贪心算法的时间复杂度通常较低，但不能保证得到最优解。
2. 动态规划动态规划是一种将问题分解为子问题并以自底向上的方式求解的算法设计方法。
它通过保存子问题的解，避免重复计算，提高算法的效率。
动态规划适用于具有重叠子问题和最优子结构的问题。
3. 分治法分治法是一种将问题分解为更小规模的子问题并以递归的方式求解的算法设计方法。
算法设计实训报告
一、实训背景随着计算机科学技术的飞速发展，算法作为计算机科学的核心，其设计与应用越来越受到重视。
为了提高我们的算法设计能力，培养解决实际问题的能力，我们开展了为期一个月的算法设计实训。
本次实训以《算法设计与分析》课程为基础，通过理论学习、实验操作和实践应用，使我们深入理解了算法的基本概念、设计方法和分析技巧。
二、实训内容1. 理论学习（1）回顾了算法的基本概念，包括算法、算法复杂度、时间复杂度和空间复杂度等。
（2）学习了常用的算法设计方法，如分治法、动态规划、贪心算法、回溯法等。
（3）了解了不同算法的应用场景和适用范围。
2. 实验操作（1）使用C++语言实现了多种算法，如快速排序、归并排序、二分查找、插入排序等。
（2）针对实际问题，设计了相应的算法，如矩阵链相乘、背包问题、最小生成树等。
（3）对实验结果进行了分析，对比了不同算法的性能。
3. 实践应用（1）以小组为单位，针对实际问题进行算法设计，如数字三角形、投资问题等。
（2）编写程序代码，实现所设计的算法。
（3）对程序进行调试和优化，提高算法效率。
三、实训成果1. 提高了算法设计能力：通过实训，我们掌握了多种算法设计方法，能够根据实际问题选择合适的算法。
2. 增强了编程能力：实训过程中，我们熟练掌握了C++编程语言，提高了编程技巧。
3. 深化了算法分析能力：通过对算法复杂度的分析，我们能够更好地理解算法性能。
4. 培养了团队合作精神：在实训过程中，我们学会了与他人沟通、协作，共同完成任务。
四、实训总结1. 实训过程中，我们遇到了许多困难，如算法设计思路不明确、编程错误等。
通过查阅资料、请教老师和同学，我们逐步克服了这些问题。
2. 实训过程中，我们认识到算法设计的重要性。
一个好的算法可以显著提高程序运行效率，解决实际问题。
3. 实训过程中，我们学会了如何将实际问题转化为数学模型，并设计相应的算法。
4. 实训过程中，我们提高了自己的自学能力和解决问题的能力。
程序设计与算法分析综合实验报告
程序设计与算法分析综合实验报告
1. 实验目的
该实验的目的是通过设计和实现一个程序来分析算法的运行时间和空间复杂度，以便更好地理解算法的性能和优化方法。
2. 实验方法
在实验中，我们选择了一种特定的算法，并使用不同规模的数据进行测试。
我们记录了算法在处理不同规模数据时的运行时间和占用的内存空间，并进行了分析和总结。
3. 实验结果
通过实验，我们得出了以下结论：
- 算法的运行时间随着输入规模的增加而增加，但增长的速度并不是线性的，可能存在其他因素影响。
- 算法在不同规模的数据上，占用的内存空间并不一致，可以通过优化算法来减少内存使用量。
具体的实验结果请参见附录。
4. 实验分析
在实验分析中，我们对算法的性能进行了深入研究：
- 我们分析了算法运行时间与输入规模的关系，并观察到了一些规律和趋势。
- 我们比较了不同规模数据上的内存使用情况，并探讨了一些可能的优化方法。
5. 实验总结
通过本次实验，我们深入了解了程序设计与算法分析，掌握了一些基本的算法分析方法和技巧。
同时，我们也认识到了算法的优化对程序性能的影响，为以后的程序设计和优化提供了启示。
6. 附录
实验数据
注：以上数据仅为示例，实际数据可根据实际实验进行填充。
参考资料
- 《算法分析与设计》。
算法设计与分析实验报告
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。
常见算法设计实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的通过本次实验，掌握常见算法的设计原理、实现方法以及性能分析。
通过实际编程，加深对算法的理解，提高编程能力，并学会运用算法解决实际问题。
二、实验内容本次实验选择了以下常见算法进行设计和实现：1. 排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序。
2. 查找算法：顺序查找、二分查找。
3. 图算法：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）。
4. 动态规划算法：0-1背包问题。
三、实验原理1. 排序算法：排序算法的主要目的是将一组数据按照一定的顺序排列。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序等。
2. 查找算法：查找算法用于在数据集中查找特定的元素。
常见的查找算法包括顺序查找和二分查找。
3. 图算法：图算法用于处理图结构的数据。
常见的图算法包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）等。
4. 动态规划算法：动态规划算法是一种将复杂问题分解为子问题，通过求解子问题来求解原问题的算法。
常见的动态规划算法包括0-1背包问题。
四、实验过程1. 排序算法（1）冒泡排序：通过比较相邻元素，如果顺序错误则交换，重复此过程，直到没有需要交换的元素。
（2）选择排序：每次从剩余元素中选取最小（或最大）的元素，放到已排序序列的末尾。
（3）插入排序：将未排序的数据插入到已排序序列中适当的位置。
（4）快速排序：选择一个枢纽元素，将序列分为两部分，使左侧不大于枢纽，右侧不小于枢纽，然后递归地对两部分进行快速排序。
（5）归并排序：将序列分为两半，分别对两半进行归并排序，然后将排序好的两半合并。
（6）堆排序：将序列构建成最大堆，然后重复取出堆顶元素，并调整剩余元素，使剩余元素仍满足最大堆的性质。
2. 查找算法（1）顺序查找：从序列的第一个元素开始，依次比较，直到找到目标元素或遍历完整个序列。
关于算法的实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解快速排序算法的基本原理和实现方法。
2. 掌握快速排序算法的时间复杂度和空间复杂度分析。
3. 通过实验验证快速排序算法的效率。
4. 提高编程能力和算法设计能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：C++3. 开发工具：Visual Studio 2019三、实验原理快速排序算法是一种分而治之的排序算法，其基本思想是：选取一个基准元素，将待排序序列分为两个子序列，其中一个子序列的所有元素均小于基准元素，另一个子序列的所有元素均大于基准元素，然后递归地对这两个子序列进行快速排序。
快速排序算法的时间复杂度主要取决于基准元素的选取和划分过程。
在平均情况下，快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，但在最坏情况下，时间复杂度会退化到O(n^2)。
四、实验内容1. 快速排序算法的代码实现2. 快速排序算法的时间复杂度分析3. 快速排序算法的效率验证五、实验步骤1. 设计快速排序算法的C++代码实现，包括以下功能：- 选取基准元素- 划分序列- 递归排序2. 编写主函数，用于生成随机数组和测试快速排序算法。
3. 分析快速排序算法的时间复杂度。
4. 对不同规模的数据集进行测试，验证快速排序算法的效率。
六、实验结果与分析1. 快速排序算法的代码实现```cppinclude <iostream>include <vector>include <cstdlib>include <ctime>using namespace std;// 生成随机数组void generateRandomArray(vector<int>& arr, int n) {srand((unsigned)time(0));for (int i = 0; i < n; ++i) {arr.push_back(rand() % 1000);}}// 快速排序void quickSort(vector<int>& arr, int left, int right) { if (left >= right) {return;}int i = left;int j = right;int pivot = arr[(left + right) / 2]; // 选取中间元素作为基准 while (i <= j) {while (arr[i] < pivot) {i++;}while (arr[j] > pivot) {j--;}if (i <= j) {swap(arr[i], arr[j]);i++;j--;}}quickSort(arr, left, j);quickSort(arr, i, right);}int main() {int n = 10000; // 测试数据规模vector<int> arr;generateRandomArray(arr, n);clock_t start = clock();quickSort(arr, 0, n - 1);clock_t end = clock();cout << "排序用时：" << double(end - start) / CLOCKS_PER_SEC << "秒" << endl;return 0;}```2. 快速排序算法的时间复杂度分析根据实验结果，快速排序算法在平均情况下的时间复杂度为O(nlogn)，在最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)。
程序算法综合实训报告
程序算法综合实训报告
由于字数限制，我无法直接提供一份完整的程序算法综合实训报告，但我可以为你提供一个报告模板，你可以根据自己的实际情况进行修改和完善。
《程序算法综合实训报告》
一、实训目的
本次程序算法综合实训的目的是通过实际项目的开发，加深对程序设计和算法的理解，提高问题解决能力和编程技能。
二、实训内容
本次实训中，我们选择了一个[具体项目名称]作为实训项目。
该项目涉及[项目相关技术或算法]等方面的知识。
三、实训过程
1. 需求分析：对项目的功能和性能要求进行了详细的分析，明确了项目的目标和约束条件。
2. 设计算法：根据需求分析的结果，设计了相应的算法，并进行了复杂度分析和优化。
3. 编程实现：使用[编程语言]实现了算法，并进行了调试和测试。
4. 结果分析：对程序的运行结果进行了分析，评估了算法的正确性和效率。
四、实训总结
通过本次程序算法综合实训，我们不仅提高了编程技能，还加深了对程序设计和算法的理解。
在实训过程中，我们遇到了一些问题，但通过团队合作和不断努力，最终成功解决了这些问题。
我们也意识到，在实际项目开发中，需求分析和算法设计的重要性，以及对程序进行测试和调试的必要性。
五、参考文献
[列出在报告中引用的参考文献]
以上是一份程序算法综合实训报告的模板，你可以根据实际情况进行修改和完善。
请注意，在撰写报告时，应确保语言表达清晰、内容准确、逻辑连贯。
如果你需要更详细的帮助，请随时向我询问。
综合算法设计实验报告 精品
堆排序是利用大顶堆（或小顶堆）来选取当前无序区中关键字最大（或最小） 的记录实现排序 快速排序是对冒泡法的改进，其基本思想是：通过一趟排序将待排文件分割成 独立的两部分，其中一部分记录的关键字值均比另一部分记录的关键字小，然后分 别对这两部分进行排序，以达到整个序列有序。 归并的思想：将两个或两个以上的有序表合并成一个有序表。利用归并的思想 实现排序，假设初始的序列含有 n 个记录，可以看成 n 个有序的子序列，每个子序 列的长度为 m，然后把 i(≥2)个子序列归并，得到 n/i 个长度为 i 的子序列；再继 续归并，如此重复直到得到一个长度为 n 的有序序列为止。通常使用的是 i=2 的二 路归并法。 基数排序的基本思想是采用多关键字的排序。 设记录关键字 R[i]由 d 个分量 ki1, ki2, „, kid 组成，设每个分量的取值范围为{ti|i=1, 2, „, m，且 t1<t2<„<tm}。 准备 m 个箱子，先按低位分箱再按序号一次将各个非空箱子里的记录收集起来，再 对新收集起来的元素依次按较高的位分箱，直到最高位。分箱即将第 s 个关键字等 于 ti 的全部记录装入第 i 个箱子里。按最高位分箱后，按序号一次将各个非空箱子 里的记录收集起来，得到的元素序列就是有序的。 Hash 排序是在 Hash 查找的基础上演变而来。 对待排序列采用单调的 Hash 函数， 并用链地址法处理冲突，最后用一定规则收集存储好的数据从而得到有序序列。 3、主要仪器设备及耗材 安装有 VC++ 6.0 运行环境的电脑，无耗材要求。 4、实验方案或技术路线 本实验含有五部分内容——静态查找、动态查找、插入排序与选择排序、快速 排序与归并排序、查找及排序算法集成。 A．静态查找部分 查找表的存储结构为有序表，即表中记录按关键字大小排序存放。输入待查数 据元素的关键字进行查找。为了简化算法，记录只含一个整型量关键字字段，记录 的其余数据部分忽略不考虑。此程序中要求对整型量关键字数据的输入按从小到大 排序输入。 B．动态查找部分 主要的功能是查找，查找表为高校最低录取分数信息的集合。根据题意可知， 该查找表中的元素个数可能随时增减，所以它是一个动态查找表，可采用树状结构 保存。为了提高查询速度，可建立二叉排序树并在二叉排序树中实现查找。 C．排序部分 考虑对 20 个整数的随机输入进行排序， 各排序功能基本上都可以成为独立调用 的模块，因此可以先写出排序算法，然后用主函数调用。 D． 查找及排序算法集成部分 此部分需要学生自行设计，本指导书不给出具体算法。
算法设计的实验报告
算法设计的实验报告1. 引言算法设计是计算机科学与技术领域的核心内容之一。
通过设计有效的算法，可以解决各种实际问题，提高计算机程序的性能，并优化资源利用。
本实验旨在通过实际案例，展示算法设计的过程及其在实际应用中的重要性。
2. 实验背景在本实验中，我们以图搜索算法为例，着重介绍了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种经典的图搜索算法。
图搜索算法是图论中的重要概念，应用广泛，例如路径规划、迷宫问题、图像分割等领域。
通过比较两种算法的性能和应用场景，我们可以更好地理解算法设计的意义。
3. 实验目的1. 了解深度优先搜索和广度优先搜索两种常见的图搜索算法；2. 分析两种算法的优缺点和适用场景；3. 通过实际案例，比较两种算法在不同情况下的性能。
4. 实验方法本实验采用Python语言实现DFS和BFS算法，并通过相同的测试用例对两种算法进行评估。
4.1 深度优先搜索算法（DFS）深度优先搜索算法是一种遍历图的方法，其基本思想是从起始节点出发，不断向下搜索，直到找到目标节点或无法继续下去为止。
具体实现过程如下：1. 将起始节点入栈；2. 判断栈是否为空，若为空则搜索结束；3. 弹出栈顶节点，判断是否为目标节点，若是，则搜索成功，返回结果；4. 若不是目标节点，则将该节点的未访问过的相邻节点入栈；5. 重复步骤2至步骤4，直到找到目标节点或栈为空。
4.2 广度优先搜索算法（BFS）广度优先搜索算法是一种逐层遍历图的方法，其基本思想是从起始节点开始，先访问其所有相邻节点，再逐层向外扩展。
具体实现过程如下：1. 将起始节点入队；2. 判断队列是否为空，若为空则搜索结束；3. 出队一个节点，判断是否为目标节点，若是，则搜索成功，返回结果；4. 若不是目标节点，则将该节点的未访问过的相邻节点入队；5. 重复步骤2至步骤4，直到找到目标节点或队列为空。
5. 实验结果与分析我们通过使用DFS和BFS算法解决迷宫问题进行测试，并比较了两种算法的性能。
算法设计实验报告
算法设计实验报告算法设计实验报告引言在计算机科学领域中，算法设计是解决问题的关键步骤之一。
通过设计高效的算法，可以在有限的时间内解决复杂的计算问题。
本文将介绍一个算法设计实验，旨在探索并比较不同算法在解决同一问题时的性能差异。
实验目的本次实验的目的是设计一个有效的算法，用于解决一个常见的计算问题。
通过实验，我们将比较不同算法的运行时间、空间复杂度以及解决问题的准确性。
实验方法本次实验的问题是寻找一个无序整数数组中的最大值和最小值。
我们将设计和实现三种不同的算法来解决这个问题，并通过实验评估它们的性能。
算法一：遍历法首先，我们设计了一种简单的遍历法。
该算法通过遍历整个数组，找到其中的最大值和最小值。
具体步骤如下：1. 初始化最大值和最小值为数组的第一个元素。
2. 遍历数组的每个元素，如果当前元素大于最大值，则更新最大值；如果当前元素小于最小值，则更新最小值。
3. 返回最大值和最小值。
算法二：分治法其次，我们采用了一种更高效的分治法。
该算法将数组分为两个子数组，分别找到子数组的最大值和最小值，然后比较得出整个数组的最大值和最小值。
具体步骤如下：1. 如果数组长度为1，则最大值和最小值都为该元素。
2. 如果数组长度为2，则比较两个元素，较大的为最大值，较小的为最小值。
3. 如果数组长度大于2，则将数组分为两个子数组，分别递归地求解子数组的最大值和最小值。
4. 比较两个子数组的最大值和最小值，得出整个数组的最大值和最小值。
算法三：优化法最后，我们提出了一种基于优化的算法。
该算法通过减少不必要的比较次数来提高效率。
具体步骤如下：1. 初始化最大值和最小值为数组的第一个元素。
2. 遍历数组的每个元素，每次比较两个元素，找出较大的和较小的。
3. 如果当前元素比较大的值还大，则更新最大值；如果当前元素比较小的值还小，则更新最小值。
4. 返回最大值和最小值。
实验结果我们使用相同的无序整数数组对三种算法进行了测试，并记录了它们的运行时间。
算法设计与分析实验报告三篇
算法设计与分析实验报告一实验名称统计数字问题评分实验日期2014 年11 月15 日指导教师姓名专业班级学号一.实验要求1、掌握算法的计算复杂性概念。
2、掌握算法渐近复杂性的数学表述。
3、掌握用C++语言描述算法的方法。
4．实现具体的编程与上机实验，验证算法的时间复杂性函数。
二.实验内容统计数字问题1、问题描述一本书的页码从自然数1 开始顺序编码直到自然数n。
书的页码按照通常的习惯编排，每个页码都不含多余的前导数字0。
例如，第6 页用数字6 表示，而不是06 或006 等。
数字计数问题要求对给定书的总页码n，计算出书的全部页码中分别用到多少次数字0，1，2， (9)2、编程任务给定表示书的总页码的10 进制整数n (1≤n≤109) 。
编程计算书的全部页码中分别用到多少次数字0，1，2， (9)三.程序算法将页码数除以10，得到一个整数商和余数，商就代表页码数减余数外有多少个1—9作为个位数，余数代表有1—余数本身这么多个数作为剩余的个位数，此外，商还代表1—商本身这些数出现了10次，余数还代表剩余的没有计算的商的大小的数的个数。
把这些结果统计起来即可。
四.程序代码#include<iostream.h>int s[10]; //记录0~9出现的次数int a[10]; //a[i]记录n位数的规律void sum(int n,int l,int m){ if(m==1){int zero=1;for(int i=0;i<=l;i++) //去除前缀0{ s[0]-=zero;zero*=10;} }if(n<10){for(int i=0;i<=n;i++){ s[i]+=1; }return;}//位数为1位时,出现次数加1//位数大于1时的出现次数for(int t=1;t<=l;t++)//计算规律f(n)=n*10^(n-1){m=1;int i;for(i=1;i<t;i++)m=m*10;a[t]=t*m;}int zero=1;for(int i=0;i<l;i++){ zero*= 10;} //求出输入数为10的n次方int yushu=n%zero; //求出最高位以后的数int zuigao=n/zero; //求出最高位zuigaofor(i=0;i<zuigao;i++){ s[i]+=zero;} //求出0~zuigao-1位的数的出现次数for(i=0;i<10;i++){ s[i]+=zuigao*a[l];} //求出与余数位数相同的0~zuigao-1位中0~9出现的次数//如果余数是0,则程序可结束,不为0则补上所缺的0数,和最高位对应所缺的数if(yushu==0) //补上所缺的0数,并且最高位加1{ s[zuigao]++;s[0]+=l; }else{ i=0;while((zero/=10)>yushu){ i++; }s[0]+=i*(yushu+1);//补回因作模操作丢失的0s[zuigao]+=(yushu+1);//补回最高位丢失的数目sum(yushu,l-i-1,m+1);//处理余位数}}void main(){ int i,m,n,N,l;cout<<"输入数字要查询的数字:";cin>>N;cout<<'\n';n = N;for(i=0;n>=10;i++){ n/=10; } //求出N的位数n-1l=i;sum(N,l,1);for(i=0; i<10;i++){ cout<< "数字"<<i<<"出现了:"<<s[i]<<"次"<<'\n'; }} 五.程序调试中的问题调试过程，页码出现报错。
算法设计的实验报告
一、实验目的1. 理解算法设计的基本原理和方法。
2. 掌握常见算法的设计技巧和优化策略。
3. 培养编程实践能力，提高算法实现效率。
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涉及以下算法设计内容：1. 排序算法（冒泡排序、选择排序、插入排序）2. 查找算法（顺序查找、二分查找）3. 动态规划（斐波那契数列、背包问题）四、实验步骤1. 冒泡排序（1）设计冒泡排序算法，实现降序排列。
```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]return arrarr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]print("降序排列：", bubble_sort(arr))```（2）分析冒泡排序的时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度：O(n^2)空间复杂度：O(1)2. 选择排序（1）设计选择排序算法，实现升序排列。
```pythondef selection_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):min_idx = ifor j in range(i+1, n):if arr[min_idx] > arr[j]:min_idx = jarr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i] return arrarr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]print("升序排列：", selection_sort(arr))```（2）分析选择排序的时间复杂度和空间复杂度。
算法分析与设计实验报告
算法分析与设计实验报告算法分析与设计实验报告⼀．实验⽬的1掌握回溯法解题的基本思想以及算法设计⽅法;2.掌握动态规则法和分⽀限界法的基本思想和算法设计⽅法；3掌握深度优先遍历法的基本思想及运⽤；4．进⼀步的对N皇后问题，⼦集和数问题，0-1背包问题做深⼊的了解。
⼆．实验内容1.实现求n 皇后问题和⼦集和数问题的回溯算法。
2.⽤动态规划的⽅法实现0/1背包问题。
3.⽤分⽀限界法实现0/1背包问题。
4.⽤深度优化的⽅法遍历⼀个图，并判断图中是否有回路存在，如果有，请输出回路。
三．实验设计1． N 皇后问题：我是采取了尊循 top-down design 的顺序来设计整个算法和程序。
采⽤ OOP 的思想，先假设存在⼀个 · 表⽰棋盘格局的类 queens ，则定义回溯函数 solve_from(queens configuration)，configuration 表⽰当前棋盘格局，算法不断扩展棋盘的当前格局（找到下⼀个⾮冲突位置），当找到⼀个解决⽅案时打印该⽅案。
该递归函数采⽤回溯法求出所有解。
main 函数调⽤ solve_from 时传递的实参是⼀个空棋盘。
对于模拟棋盘的 queens 类，我们可以定义三个数据成员： 1.size ：棋盘的边长，即⼤⼩ .2. count ：已放置的互不冲突的皇后数 3.array[][]：布尔矩阵，true 表⽰当前格有皇后这⾥需要稍加思考以便稍后可以简化程序：因为每⾏只能放⼀个皇后，从上到下，从左到右放，那么 count 个皇后占⽤的⾏为 0——count －1。
所以count 还表⽰下⼀个皇后应该添加在哪⼀⾏。
这样，和 remove 操作的⼊⼝参数就只需要提供列号就⾏了， add 降低了耦合度：）下⾯是程序运⾏结果：2．⼦集和数问题：本设计利⽤⼤⼩固定的元组来研究回溯算法，在此情况下，解向量的元素X （i ）取1或0值，它表⽰是否包含了权数W （i ）.⽣成图中任⼀结点的⼉⼦是很容易的。
算法设计及实验报告
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。
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综合算法设计实验报告学生学号学生实验报告书实验课程名称应用数据结构开课学院指导教师姓名学生姓名学生专业班级2012 — 2013 学年第 2 学期实验项目名称综合算法设计同组者无实验日期2013年 06 月 18日第一部分：实验预习报告1、实验目的、意义1)掌握查找的含义2)掌握基本查找操作的算法和实现3)掌握动态查找算法的实现、应用场合与优缺点4)能够针对具体问题，灵活选用适宜的查找算法5)掌握排序的基本概念，对排序的稳定性及排序的时间复杂度有深刻的认识6)对比折半插入排序和Shell排序的异同7)掌握选择排序中堆排序的基本思想和算法实现8)掌握快速排序的基本思想和算法实现9)了解归并排序算法的基本思想和程序实现10)了解基数排序算法的基本思想和程序实现11)掌握Hash排序算法的基本思想和程序实现12)在上述内容的基础上，将所有查找及排序算法整合在一个程序中2、实验基本原理与方法本实验涉及各类查找和排序算法。
静态查找，折半查找的思想为：设查找表中的元素存放在数组r中，数据元素的下标范围为[low, high]，要查找的关键字值为key，中间元素的下标为mid=|_(low + high) /2_|（向下取整），令key与r[mid]的关键字比较：①若key=r[mid].key，查找成功，下标为m的记录即为所求，返回mid。
②若key<r[mid].key，所要找的记录只能在左半部分记录中，再对左半部分使用折半查找法继续进行查找，搜索区间缩小了一半。
③若key>r[mid].key，所要找的记录只能在右半部分记录中，再对右半部分使用折半查找法继续进行查找，搜索区间缩小了一半。
重复上述过程，直到找到查找表中某一个数据元素的关键字的值等于给定的值key，说明查找成功；或者出现low的值大于high的情况，说明查找不成功。
动态查找，编程实现一个开放式的高校本科招生最低录取分数线的查询系统，供师生和家长等查询，高校自愿放入该校的信息，可能随时有高校加入。
要求实现的查询功能有：①查询等于用户给定分数的高校；②查询大于（或小于）用户给定分数的高校③查询最低录取分数线在用户给定的分数段中的高校。
直接插入排序：将当前无序区的第一个记录插入到有序区中适当位置。
折半查找法：在有序表中进行，先确定表的中点位置，再通过比较确定下一步查找哪个半区。
Shell排序：先取定一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分成d1个组，所有距离为d1倍数的记录放在同一个组中，在各组内进行直接插入排序；然后取第二个增量重复上述分组和排序，直至所取的增量dt =1(dt<dt-1<…<d2<d1)，即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止。
堆排序是利用大顶堆（或小顶堆）来选取当前无序区中关键字最大（或最小）的记录实现排序快速排序是对冒泡法的改进，其基本思想是：通过一趟排序将待排文件分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字值均比另一部分记录的关键字小，然后分别对这两部分进行排序，以达到整个序列有序。
归并的思想：将两个或两个以上的有序表合并成一个有序表。
利用归并的思想实现排序，假设初始的序列含有n个记录，可以看成n个有序的子序列，每个子序列的长度为m，然后把i(≥2)个子序列归并，得到n/i个长度为i的子序列；再继续归并，如此重复直到得到一个长度为n的有序序列为止。
通常使用的是i=2的二路归并法。
基数排序的基本思想是采用多关键字的排序。
设记录关键字R[i]由d个分量ki 1, ki2, …, kid组成，设每个分量的取值范围为{ti|i=1, 2, …, m，且t1<t2<…<tm}。
准备m个箱子，先按低位分箱再按序号一次将各个非空箱子里的记录收集起来，再对新收集起来的元素依次按较高的位分箱，直到最高位。
分箱即将第s个关键字等于ti的全部记录装入第i个箱子里。
按最高位分箱后，按序号一次将各个非空箱子里的记录收集起来，得到的元素序列就是有序的。
Hash排序是在Hash查找的基础上演变而来。
对待排序列采用单调的Hash函数，并用链地址法处理冲突，最后用一定规则收集存储好的数据从而得到有序序列。
3、主要仪器设备及耗材安装有VC++ 6.0运行环境的电脑，无耗材要求。
4、实验方案或技术路线本实验含有五部分内容——静态查找、动态查找、插入排序与选择排序、快速排序与归并排序、查找及排序算法集成。
A．静态查找部分查找表的存储结构为有序表，即表中记录按关键字大小排序存放。
输入待查数据元素的关键字进行查找。
为了简化算法，记录只含一个整型量关键字字段，记录的其余数据部分忽略不考虑。
此程序中要求对整型量关键字数据的输入按从小到大排序输入。
B．动态查找部分主要的功能是查找，查找表为高校最低录取分数信息的集合。
根据题意可知，该查找表中的元素个数可能随时增减，所以它是一个动态查找表，可采用树状结构保存。
为了提高查询速度，可建立二叉排序树并在二叉排序树中实现查找。
C．排序部分考虑对20个整数的随机输入进行排序，各排序功能基本上都可以成为独立调用的模块，因此可以先写出排序算法，然后用主函数调用。
D．查找及排序算法集成部分此部分需要学生自行设计，本指导书不给出具体算法。
第二部分：实验过程记录实验原始记录（包括实验数据记录，实验现象记录，实验过程发现的问题等）1．概要设计（说明本程序中用到的所有抽象数据类型的定义，主程序的流程以及各程序模块之间的层次或调用关系）1.1抽象数据类型：队列：ADT Queue{数据对象：D＝{ ai | ai∈ElemSet, i=1,2,...,n, n≥0 }数据关系：R1＝{ <ai-1, ai>|ai-1, ai∈D, i=2,...,n }基本操作：void init_Q(Queue &Q);操作结果：构造空队列Qint Q_empty(Queue Q);初始条件：队列Q存在操作结果：若Q为空队列，则返回TRUE,否则FALSEint Q_length(Queue Q);初始条件：队列Q存在操作结果：返回队列Q的元素个数，即队列长度int gethead_Q(Queue Q);初始条件：队列Q存在操作结果：返回队列Q的队头元素void en_Q(Queue &Q,int e);初始条件：队列Q存在操作结果：插入元素e为Q的新的队尾元素。
void de_Q(Queue &Q,int &e);初始条件：队列Q存在操作结果：删除Q的队头元素。
}ADT Queue线性表：ADT List{数据对象：D={ai|1<=i<=n,n>=o,ai属于elementtype类型}数据关系：R={<ai，ai+1>|ai,ai+1属于D,i=1,...,n-1}基本运算：InitList(&l)DestroyList(&l);......}图：ADT Graph{数据对象：D={ai|1<=i<=n,n>=0,ai属于ELEMTYPE类型}类型标识符数据关系：R={<ai,aj>|ai,aj属于D,1<=i<=n,1<=j<=n,其中每个元素可以有零个或多个直接前驱，可以有多个直接后继}基本运算：InitGraph(&g)ClearGraph(&g)DFS(g)BFS(g)...}1.2小问题：A .随机数的产生：srand（）函数用于设置随机数种，rand（）用于产生一个随机数。
B.数据的储存：由于100000个int型数的数组，所以我采用了malloc（）函数来动态分配一数组存储它。
对于一些特别大的数据可以用文件存储，在采用外排序的方式排序。
C.屏幕上无法显示100000条数据，故将数据存储在两个文本文件中。
一个是没排好序的，另一个是排好序后的数据。
1.3主要数据结构设计：归并排序：typedef int KeyType;typedef int DataType;typedef struct{ KeyType key; /* 排序码字段 *//*DataType info; 记录的其它字段 */ } RecordNode;typedef struct{ int n; /* n为文件中的记录个数，n<MAXNUM */RecordNode record[MAXNUM]; } SortObject;基数排序:typedef int KeyType;typedef int DataType;typedef struct Node RadixNode;struct Node{ KeyType key[D];/* DataType info;*/RadixNode *next;};typedef RadixNode *RadixList;typedef struct QueueNode{ RadixNode *f; /* 队列的头指针 */RadixNode *e; /* 队列的尾指针 */}Queue;Hash排序：typedef struct hnode{ int data;struct hnode *next;}HNODE;typedef struct point{ struct hnode *pt;}POINT;1.4主程序流程：主程序main（）输入随机数产生随机数，并存在选择排序方法1.折2.希尔3.堆4.快速5.归并选择排序方法，并存在queue.txt文退出程序6.基数7.哈希主函数在main.cpp 中，排序算法的在各自的头文件中。
选择排序方法后，调用选择的排序方法。
1．5各函数调用关系：2．详细设计（实现程序模块的具体算法）2.1主函数： void main() {int *p,n,way,dlta[4]={5,3,2,1},L=11; long i;FILE *fp,*fp1;if(!(fp=fopen("queue.txt","w+")))printf("打开文件 queue.txt 失败!"); if(!(fp1=fopen("nonqueue.txt","w+")))printf("打开文件 nonqueue.txt 失败!"); printf("请输入随机种子:\n"); scanf("%d",&n);p=(int *)malloc(MAX*sizeof(int)); for(i=1;i<MAX;i++) {p[i]=rand();fprintf(fp1,"%-8d",p[i]); }maiBinsertSShellSoHeapSoQuickS mergeSoRadixSfopefclosran sranPartitShellInsfclose(fp1);printf("\n\t\t ******************************************\n"); printf("\t\t| 请选择排序方式 |\n"); printf("\t\t| |\n"); printf("\t\t| 1.折半插入排序算法 |\n"); printf("\t\t| 2.希尔排序算法 |\n"); printf("\t\t| 3:堆排序算法 |\n"); printf("\t\t| 4.快速排序算法 |\n"); printf("\t\t| 5.归并排序算法 |\n"); printf("\t\t| 6.基数排序算法 |\n"); printf("\t\t| 7.哈希排序算法 |\n"); printf("\t\t| 0.退出程序 |\n"); printf("\t\t ******************************************\n"); printf("请输入你的选择：\n");scanf("%d",&way);switch(way){case 0:exit(1);case 1:BinsertSort(p, MAX-1);break;case 2:ShellSort(p,MAX-1,dlta,4);break;case 3:HeapSort(p,MAX-1);break;case 4: QuickSort(p,MAX-1);break;case 5:{vector.n = MAX-1;for(i=0;i<MAX-1;i++)vector.record [i].key =p[i+1];mergeSort(&vector);for(i=0;i<MAX-1;i++)fprintf(fp,"%-8d",vector.record [i].key );fclose(fp);exit(1);}case 6:{RadixList hp;for(i=0;i<MAX-1;i++){element[i].key[0]=0;element[i].key[1]=p[i+1]/10000%10;element[i].key[2]=p[i+1]/1000%10;element[i].key[3]=p[i+1]/100%10;element[i].key[4]=p[i+1]/10%10;element[i].key[5]=p[i+1]%10;element[i].next=NULL;}for (i=0; i<MAX-1; i++)element[i].next=&element[i+1];element[MAX-1].next=NULL;hp=element;radixSort(&hp,6,10);hp=hp->next;while(hp){fprintf(fp,"%-8d",hp->key[1]*10000+hp->key[2]*1000+hp->key[3]*100+ hp->key[4]*10+hp->key[5]);hp=hp->next;}fclose(fp);exit(1);}case 7:HashSort(p,MAX-1,MAX-1);break;}for(i=1;i<MAX;i++)fprintf(fp,"%-8d",p[i]);fclose(fp);}2.2各排序算法：(1)归并排序：#define MAX 100001#define MAXNUM 100001#define TRUE 1#define FALSE 0typedef int KeyType;typedef int DataType;typedef struct{ KeyType key; /* 排序码字段 *//*DataType info; 记录的其它字段 */ } RecordNode;typedef struct{ long n; /* n为文件中的记录个数，n<MAXNUM */RecordNode record[MAXNUM]; } SortObject;void merge(RecordNode r[], RecordNode r1[], long low, long m, long high){ long i=low, j=m+1, k=low;while ( i<=m &&j<=high ) /* 反复复制两个段的第一个记录中较小的 */if (r[i].key<=r[j].key) r1[k++]=r[i++];else r1[k++]=r[j++];while (i<=m) r1[k++]=r[i++]; /* 复制第一个段的剩余记录 */while (j<=high) r1[k++]=r[j++];/* 复制第二个段的剩余记录 */}/* 对 r 做一趟归并，结果放到 r1 中 */void mergePass(RecordNode r[], RecordNode r1[], long n, long length) { long i=0, j; /* length为本趟归并的有序子段的长度 */ while (i+2*length-1<n){ merge(r,r1,i,i+length-1,i+2*length-1); /*归并长length的两个子段*/i+=2*length; }if(i+length-1<n-1) /* 剩下两段，后一段长度小于length */merge(r, r1, i, i+length-1, n-1);else for(j=i; j<n; j++) r1[j]=r[j]; /* 将剩下的一段复制到数组r1 */ }void mergeSort(SortObject * pvector){ RecordNode record[MAXNUM];long length = 1;while (length<pvector->n) /*一趟归并，结果存放在数组record中*/ { mergePass(pvector->record, record, pvector->n, length);length*=2;/* 一趟归并，结果存回 */mergePass(record, pvector->record, pvector->n, length);length *= 2; }}SortObject vector ;(2)折半插入排序：void BinsertSort(int D[], long L){ long i, j, l, r, m;for (i=2; i<=L; i++){ D[0]=D[i];l=1;r=i-1;while (l<=r) { m=(l+r)/2;if(D[0]<D[m]) r=m-1;else l=m+1; }for (j=i-1; j>=r+1; j--) D[j+1]=D[j];D[r+1]=D[0]; }}(3)Shell排序：void ShellInsert(int D[], long L, long dk){ long i, j;for (i=dk+1; i<=L; i+=dk)if ( D[i]<D[i-dk] ){ D[0]=D[i];for (j=i-dk; j>0 && D[0]<D[j]; j=j-dk) D[j+dk]=D[j];D[j+dk]=D[0]; }}void ShellSort (int D[], long L, int dlta[], long t){ long k;for (k=0; k<t; k++) ShellInsert(D, L, dlta[k]);}(4)堆排序算法：void HeapAdjust(int D[], long s, long m){ long j;D[0]=D[s];for (j=2*s; j<=m; j*=2){ if (j<m && D[j]<D[j+1]) j++; /* j指向结点值大的孩子 */if (D[0]>=D[j]) break; /* 已经符合堆定义，无须浪费时间 */D[s]=D[j];s=j; } /* 交换，并使s指向新堆 */D[s]=D[0]; /* 找到合适的地点就将原堆顶元装进去 */}void HeapSort(int D[], long L){ long i;for (i=L/2; i>0; i--) HeapAdjust(D, i, L); /* 将原始序列调整为堆 */ for (i=L; i>1; i--) { D[0]=D[1];D[1]=D[i];D[i]=D[0];HeapAdjust(D, 1, i-1); }}(5)快速排序算法：int Partition(int D[], long l, long r){ D[0]=D[l];while (l<r) { while (l<r && D[0]<D[r]) r--;D[l]=D[r];while (l<r && D[0]>=D[l]) l++;D[r]=D[l]; }D[r]=D[0];return r;}void Qsort(int D[], long l, long r){ long p;if (l<r) { p=Partition(D, l, r);Qsort(D, l, p-1);Qsort(D, p+1, r); }}void QuickSort(int D[], long L){ Qsort(D, 1, L);}(6)基数排序：typedef int KeyType;typedef int DataType;typedef struct Node RadixNode;struct Node{KeyType key[6];/* DataType info;*/RadixNode *next;};typedef RadixNode *RadixList;typedef struct QueueNode{RadixNode *f; /* 队列的头指针 */RadixNode *e; /* 队列的尾指针 */}Queue;Queue queue[10];void radixSort(RadixList *plist, int d, int r){int i,j,k;RadixNode *p, *head=(*plist)->next;for(j=d-1; j>=0; j--) /* 进行d次分配和收集*/{p=head;for(i=0; i<r; i++){queue[i].f=NULL;queue[i].e =NULL; } /* 清队列 */while(p){k=p->key[j]; /* 按排序码的第j个分量进行分配*/if (!queue[k].f)queue[k].f=p; /* 若第k个队列空，当前记录为队首*/else(queue[k].e)->next=p; /* 否则当前记录链接到第k队的队尾*/queue[k].e=p;p=p->next; }for(i=0; queue[i].f==NULL; i++) ; /* 找出第一个非空队列*/p=queue[i].e;head=queue[i].f; /* head为收集链表的头指针*/for(i++; i<r; i++)if(queue[i].f != NULL){p->next=queue[i].f; /* 收集非空队列 */p=queue[i].e;}p->next=NULL;}(*plist)->next=head;}struct Node element[MAX-1]={0,0,0,0,0,0,NULL,/*表头*/0,0,0,0,3,6,NULL,/*36*/0,0,0,0,0,5,NULL,/*5*/0,0,0,0,1,6,NULL,/*16*/0,0,0,0,9,8,NULL,/*98*/0,0,0,0,9,5,NULL,/*95*/0,0,0,0,4,7,NULL,/*47*/0,0,0,0,3,2,NULL,/*32*/0,0,0,0,3,6,NULL,/*36*/0,0,0,0,4,8,NULL,/*48*/0,0,0,0,1,0,NULL /*10*/};(7)Hash排序:typedef struct hnode{int data;struct hnode *next;}HNODE;typedef struct point{struct hnode *pt;}POINT;void HashSort(int D[],int L,int m){HNODE *h,*g;POINT *p;int i,j;p=(POINT *)calloc(m,sizeof(POINT));for (i=0; i<m; i++)(p+i)->pt=NULL;for (i=1; i<=L; i++){j=D[i]/2;h=(HNODE *)malloc(sizeof(HNODE));h->data=D[i];h->next=NULL;if ((p+j)->pt){g=(p+j)->pt;if (g->data>h->data){h->next=g;(p+j)->pt=h;}else{while (g->next){if(g->next->data<=h->data) g=g->next;else{h->next=g->next;break;}}g->next=h;}}else (p+j)->pt=h;}j=0;h=p->pt;for(i=1;i<=L;){while(h){D[i++]=h->data;h=h->next;}free((p+j++)->pt);h=(p+j)->pt;}free(p);}3．调试分析（内容包括：a）调试过程中遇到的问题是如何解决的以及对设计与实现的回顾讨论和分析；b)算法的时空分析——包括基本操作和相关算法的时间复杂度和空间复杂度的分析以及改进设想；c) 经验和体会等）3.1调试过程中的问题及解决方案：在本次程序的编写和调试过程中，我曾多次修改代码，并根据调试显示的界面一次次调整代码。