算法报告
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。
算法实验报告

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。
现代密码算法实验报告(3篇)

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。
算法课设实验报告(3篇)
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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)。
聚类分析算法实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术,它将数据集划分成若干个类或簇,使得同一簇内的数据点具有较高的相似度,而不同簇之间的数据点则具有较低相似度。
本实验旨在通过实际操作,了解并掌握聚类分析的基本原理,并对比分析不同聚类算法的性能。
二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 软件环境:Python3.8、NumPy 1.19、Matplotlib 3.3.4、Scikit-learn0.24.03. 数据集:Iris数据集三、实验内容本实验主要对比分析以下聚类算法:1. K-means算法2. 聚类层次算法(Agglomerative Clustering)3. DBSCAN算法四、实验步骤1. K-means算法(1)导入Iris数据集,提取特征数据。
(2)使用Scikit-learn库中的KMeans类进行聚类,设置聚类数为3。
(3)计算聚类中心,并计算每个样本到聚类中心的距离。
(4)绘制聚类结果图。
2. 聚类层次算法(1)导入Iris数据集,提取特征数据。
(2)使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类进行聚类,设置链接方法为'ward'。
(3)计算聚类结果,并绘制树状图。
3. DBSCAN算法(1)导入Iris数据集,提取特征数据。
(2)使用Scikit-learn库中的DBSCAN类进行聚类,设置邻域半径为0.5,最小样本数为5。
(3)计算聚类结果,并绘制聚类结果图。
五、实验结果与分析1. K-means算法实验结果显示,K-means算法将Iris数据集划分为3个簇,每个簇包含3个样本。
从聚类结果图可以看出,K-means算法能够较好地将Iris数据集划分为3个簇,但存在一些噪声点。
2. 聚类层次算法聚类层次算法将Iris数据集划分为3个簇,与K-means算法的结果相同。
从树状图可以看出,聚类层次算法在聚类过程中形成了多个分支,说明该算法能够较好地处理不同簇之间的相似度。
算法冒泡排序实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实现冒泡排序算法,加深对排序算法原理的理解,掌握冒泡排序的基本操作,并分析其性能特点。
二、实验内容1. 冒泡排序原理冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
遍历数列的工作是重复地进行,直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。
2. 实验步骤(1)设计一个冒泡排序函数,输入为待排序的数组,输出为排序后的数组。
(2)编写一个主函数,用于测试冒泡排序函数的正确性和性能。
(3)通过不同的数据规模和初始顺序,分析冒泡排序的性能特点。
3. 实验环境(1)编程语言:C语言(2)开发环境:Visual Studio Code(3)测试数据:随机生成的数组、有序数组、逆序数组三、实验过程1. 冒泡排序函数设计```cvoid bubbleSort(int arr[], int n) {int i, j, temp;for (i = 0; i < n - 1; i++) {for (j = 0; j < n - i - 1; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;}}}}```2. 主函数设计```cinclude <stdio.h>include <stdlib.h>include <time.h>int main() {int n;printf("请输入数组长度:");scanf("%d", &n);int arr = (int )malloc(n sizeof(int)); if (arr == NULL) {printf("内存分配失败\n");return 1;}// 生成随机数组srand((unsigned)time(NULL));for (int i = 0; i < n; i++) {arr[i] = rand() % 100;}// 冒泡排序bubbleSort(arr, n);// 打印排序结果printf("排序结果:\n");for (int i = 0; i < n; i++) {printf("%d ", arr[i]);}printf("\n");// 释放内存free(arr);return 0;}```3. 性能分析(1)对于随机生成的数组,冒泡排序的平均性能较好,时间复杂度为O(n^2)。
加密算法实验报告

#### 实验名称:加密算法设计与实现#### 实验时间:2023年10月15日#### 实验地点:XX大学计算机科学与技术学院实验室#### 实验者:[姓名] [学号]#### 一、实验目的1. 理解并掌握常见的加密算法原理,包括对称加密算法和非对称加密算法。
2. 能够运用所学知识设计并实现简单的加密算法。
3. 通过实验加深对加密算法安全性的认识。
#### 二、实验内容本次实验主要包括以下内容:1. 对称加密算法:DES算法实现。
2. 非对称加密算法:RSA算法实现。
3. 加密算法的安全性分析。
#### 三、实验原理1. 对称加密算法(DES):DES算法是一种基于密钥的加密算法,其密钥长度为56位。
它将64位的明文输入经过16轮迭代,最终生成64位的密文输出。
DES算法的核心是它的密钥生成和迭代加密过程。
2. 非对称加密算法(RSA):RSA算法是一种基于公钥和私钥的非对称加密算法。
它利用了数论中的大数分解难题。
RSA算法包括密钥生成、加密和解密三个过程。
其中,公钥用于加密,私钥用于解密。
#### 四、实验步骤1. DES算法实现:- 实现DES算法的初始化密钥生成。
- 实现DES算法的16轮迭代加密过程。
- 对明文进行加密,生成密文。
2. RSA算法实现:- 实现RSA算法的密钥生成过程。
- 实现RSA算法的加密和解密过程。
- 对明文进行加密,生成密文;对密文进行解密,恢复明文。
3. 加密算法的安全性分析:- 分析DES算法和RSA算法的安全性。
- 比较两种算法的优缺点。
#### 五、实验结果与分析1. DES算法:- 加密速度较快,适合加密大量数据。
- 密钥长度较短,安全性相对较低。
2. RSA算法:- 加密速度较慢,适合加密少量数据。
- 密钥长度较长,安全性较高。
#### 六、实验总结通过本次实验,我们掌握了DES和RSA两种加密算法的原理和实现方法。
在实验过程中,我们深刻认识到加密算法在信息安全中的重要性。
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。
算法开发实训报告
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一、实训背景随着计算机科学和信息技术的发展,算法作为计算机程序的核心,其重要性日益凸显。
为了提高学生的算法设计、实现和分析能力,我们开展了算法开发实训课程。
本次实训旨在让学生通过实际项目开发,深入了解算法原理,提高算法应用能力。
二、实训目标1. 熟悉常用算法的基本原理和实现方法;2. 能够根据实际问题选择合适的算法;3. 掌握算法分析、调试和优化方法;4. 培养团队协作和沟通能力。
三、实训内容1. 实训项目:基于单链表的排序算法实现项目描述:设计一个单链表,并实现插入排序、归并排序和快速排序三种排序算法,对链表中的元素进行排序。
2. 实训步骤(1)设计单链表节点结构体,包含数据域和指针域;(2)实现单链表的创建、插入、删除和遍历等基本操作;(3)实现插入排序、归并排序和快速排序三种排序算法;(4)测试排序算法的性能,对比分析不同排序算法的优缺点;(5)编写测试用例,验证排序算法的正确性。
四、实训过程1. 单链表节点结构体设计```ctypedef struct Node {int data;struct Node next;} Node;```2. 单链表基本操作实现```c// 创建单链表Node createList() {Node head = (Node)malloc(sizeof(Node));if (head == NULL) {return NULL;}head->next = NULL;return head;}// 插入节点void insertNode(Node head, int data) {Node newNode = (Node)malloc(sizeof(Node)); if (newNode == NULL) {return;}newNode->data = data;newNode->next = head->next;head->next = newNode;// 删除节点void deleteNode(Node head, int data) {Node temp = head;Node prev = NULL;while (temp != NULL && temp->data != data) { prev = temp;temp = temp->next;}if (temp == NULL) {return;}prev->next = temp->next;free(temp);}// 遍历链表void traverseList(Node head) {Node temp = head->next;while (temp != NULL) {printf("%d ", temp->data);temp = temp->next;}printf("\n");```3. 排序算法实现(1)插入排序```cvoid insertionSort(Node head) {Node sorted = NULL;Node current = head->next;Node prev = NULL;Node temp = NULL;while (current != NULL) {temp = current->next;current->next = NULL;if (sorted == NULL || sorted->data >= current->data) {current->next = sorted;sorted = current;} else {prev = sorted;while (prev->next != NULL && prev->next->data < current->data) {prev = prev->next;}current->next = prev->next;prev->next = current;}current = temp;}head->next = sorted;}```(2)归并排序```cNode merge(Node left, Node right) {Node result = NULL;if (left == NULL)return right;else if (right == NULL)return left;if (left->data <= right->data) {result = left;result->next = merge(left->next, right); } else {result = right;result->next = merge(left, right->next); }return result;}void mergeSort(Node head) {if (head == NULL || head->next == NULL)return;Node slow = head;Node fast = head;Node temp = NULL;while (fast != NULL && fast->next != NULL) { temp = slow;slow = slow->next;fast = fast->next->next;}temp->next = NULL;Node left = mergeSort(head);Node right = mergeSort(slow);head = merge(left, right);}```(3)快速排序```cint partition(Node head, int low, int high) {int pivot = head->next->data;Node i = head;Node j = head->next->next;while (j != NULL) {if (j->data < pivot) {i = i->next;int t = i->data;i->data = j->data;j->data = t;}j = j->next;}int t = i->data;i->data = head->next->data;head->next->data = t;return i->data;}void quickSort(Node head, int low, int high) { if (low < high) {int pi = partition(head, low, high); quickSort(head, low, pi - 1);quickSort(head, pi + 1, high);}}```4. 测试与优化通过编写测试用例,验证排序算法的正确性。
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)。
排序算法实验报告

数据结构实验报告八种排序算法实验报告一、实验内容编写关于八种排序算法的C语言程序,要求包含直接插入排序、希尔排序、简单项选择择排序、堆排序、冒泡排序、快速排序、归并排序和基数排序。
二、实验步骤各种内部排序算法的比较:1.八种排序算法的复杂度分析〔时间与空间〕。
2.八种排序算法的C语言编程实现。
3.八种排序算法的比较,包括比较次数、移动次数。
三、稳定性,时间复杂度和空间复杂度分析比较时间复杂度函数的情况:时间复杂度函数O(n)的增长情况所以对n较大的排序记录。
一般的选择都是时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法。
时间复杂度来说:(1)平方阶(O(n2))排序各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序;(2)线性对数阶(O(nlog2n))排序快速排序、堆排序和归并排序;(3)O(n1+§))排序,§是介于0和1之间的常数。
希尔排序(4)线性阶(O(n))排序基数排序,此外还有桶、箱排序。
说明:当原表有序或基本有序时,直接插入排序和冒泡排序将大大减少比较次数和移动记录的次数,时间复杂度可降至O〔n〕;而快速排序则相反,当原表基本有序时,将蜕化为冒泡排序,时间复杂度提高为O〔n2〕;原表是否有序,对简单项选择择排序、堆排序、归并排序和基数排序的时间复杂度影响不大。
稳定性:排序算法的稳定性:假设待排序的序列中,存在多个具有相同关键字的记录,经过排序,这些记录的相对次序保持不变,则称该算法是稳定的;假设经排序后,记录的相对次序发生了改变,则称该算法是不稳定的。
稳定性的好处:排序算法如果是稳定的,那么从一个键上排序,然后再从另一个键上排序,第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用。
基数排序就是这样,先按低位排序,逐次按高位排序,低位相同的元素其顺序再高位也相同时是不会改变的。
另外,如果排序算法稳定,可以防止多余的比较;稳定的排序算法:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序不是稳定的排序算法:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序四、设计细节排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。
时域控制算法实验报告(3篇)

第1篇一、实验名称:时域控制算法实验二、实验目的1. 理解时域控制算法的基本原理和设计方法。
2. 掌握常见时域控制算法(如PID控制、模糊控制等)的原理和实现。
3. 通过实验验证不同控制算法的性能,分析其优缺点。
4. 学会使用MATLAB等工具进行时域控制算法的仿真和分析。
三、实验原理时域控制算法是一种直接在系统的时间域内进行控制的算法,主要包括PID控制、模糊控制、自适应控制等。
本实验主要针对PID控制和模糊控制进行研究和分析。
四、实验内容1. PID控制(1)原理:PID控制是一种线性控制算法,其控制律为:$$u(t) = K_p e(t) + K_i \int_{0}^{t} e(\tau) d\tau + K_d\frac{de(t)}{dt}$$其中,$u(t)$为控制输出,$e(t)$为误差,$K_p$、$K_i$、$K_d$分别为比例、积分和微分系数。
(2)实验步骤:a. 在MATLAB中搭建被控对象模型。
b. 设计PID控制器参数,包括比例系数、积分系数和微分系数。
c. 在MATLAB中实现PID控制器,并添加到被控对象模型中。
d. 仿真控制系统,观察控制效果。
2. 模糊控制(1)原理:模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制算法,其控制律为:$$u = F(e, e')$$其中,$u$为控制输出,$e$和$e'$分别为误差和误差变化率,$F$为模糊推理规则。
(2)实验步骤:a. 在MATLAB中搭建被控对象模型。
b. 设计模糊控制器参数,包括隶属度函数、模糊推理规则和去模糊化方法。
c. 在MATLAB中实现模糊控制器,并添加到被控对象模型中。
d. 仿真控制系统,观察控制效果。
五、实验结果与分析1. PID控制(1)实验结果:通过调整PID控制器参数,可以使系统达到较好的控制效果。
(2)分析:PID控制算法简单易实现,适用于各种被控对象。
但其参数调整较为复杂,且对被控对象的模型要求较高。
贪心算法实验报告

一、实验目的通过本次实验,使学生对贪心算法的概念、基本要素、设计步骤和策略有更深入的理解,掌握贪心算法的原理和应用,并能够运用贪心算法解决实际问题。
二、实验内容本次实验主要涉及以下两个问题:1. 使用贪心算法解决单起点最短路径问题;2. 使用贪心算法解决小船过河问题。
三、实验原理1. 贪心算法贪心算法(又称贪婪算法)是一种在每一步选择中都采取当前最优的选择,从而希望导致结果是全局最优的算法。
贪心算法在每一步只考虑当前的最优解,不保证最终结果是最优的,但很多情况下可以得到最优解。
2. 单起点最短路径问题单起点最短路径问题是指在一个有向无环图中,从某个顶点出发,找到到达其他所有顶点的最短路径。
3. 小船过河问题小船过河问题是指一群人需要划船过河,船只能容纳两个人,过河后需要一人将船开回,问最少需要多久让所有人过河。
四、实验步骤及说明1. 创建图结构,包括顶点数组和边信息。
2. 使用Dijkstra算法求解单起点最短路径问题,得到最短路径和前驱顶点。
3. 使用贪心算法找到两点之间的最短距离,并更新距离和前驱顶点信息。
4. 遍历所有顶点,找到未纳入已找到点集合的距离最小的顶点,并更新其距离和前驱顶点。
5. 最终输出从源顶点到达其余所有点的最短路径。
6. 使用贪心算法解决小船过河问题,按照以下步骤进行:(1)计算所有人过河所需的总时间;(2)计算每次划船往返所需时间;(3)计算剩余人数;(4)重复(2)和(3)步骤,直到所有人过河。
五、实验结果与分析1. 单起点最短路径问题实验中,我们选取了有向无环图G,其中包含6个顶点和8条边。
使用贪心算法和Dijkstra算法求解单起点最短路径问题,得到的实验结果如下:- 贪心算法求解单起点最短路径问题的时间复杂度为O(V^2),其中V为顶点数;- Dijkstra算法求解单起点最短路径问题的时间复杂度为O(V^2),其中V为顶点数。
2. 小船过河问题实验中,我们选取了一群人数为10的人过河,船每次只能容纳2人。
des算法的实验报告

des算法的实验报告DES算法实验报告DES(Data Encryption Standard)算法是一种对称密钥加密算法,广泛应用于信息安全领域。
本实验旨在通过实验DES算法的加密和解密过程,以及密钥长度对加密效果的影响,来深入了解DES算法的原理和应用。
实验一:加密和解密过程首先,我们使用一个明文进行加密实验。
选择一个64位的明文作为输入,同时使用一个64位的密钥进行加密。
经过DES算法加密后,得到的密文长度也为64位。
然后,我们使用相同的密钥对密文进行解密,得到原始的明文。
实验结果表明,DES算法能够对明文进行有效的加密,并且使用相同的密钥能够对密文进行解密,得到原始的明文。
这说明DES算法是一种可靠的加密算法,能够保护数据的安全性。
实验二:密钥长度对加密效果的影响在第二个实验中,我们对不同长度的密钥进行加密实验,观察加密效果的变化。
我们分别使用56位、64位和128位的密钥进行加密,然后比较不同长度密钥的加密效果。
实验结果显示,密钥长度对加密效果有显著影响。
使用128位的密钥进行加密,能够得到更加安全的密文,而使用56位的密钥进行加密,则容易受到攻击。
这表明密钥长度是影响DES算法加密效果的重要因素。
结论通过本实验,我们深入了解了DES算法的加密和解密过程,以及密钥长度对加密效果的影响。
DES算法是一种可靠的加密算法,能够有效保护数据的安全性。
同时,密钥长度对加密效果有显著影响,因此在实际应用中需要选择足够长度的密钥来保障数据的安全。
总之,DES算法在信息安全领域有着重要的应用价值,通过本实验的学习,我们对DES算法有了更深入的了解,为进一步研究和应用提供了重要的参考。
【报告】id3算法实验报告

【关键字】报告id3算法实验报告篇一:ID3算法实验报告一、实验原理决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例,叶子节点即为实例所属的分类。
树上的每一个节点说明了对实例的某个属性的尝试,并且该节点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值,例如下图。
构造好的决策树的关键在于如何选择好的逻辑判断或属性。
对于同样一组例子,可以有很多决策树能符合这组例子。
人们研究出,一般情况下或具有较大概率地说,树越小则树的预测能力越强。
要构造尽可能小的决策树,关键在于选择恰当的逻辑判断或属性。
由于构造最小的树是NP-难问题,因此只能采取用启发式策略选择好的逻辑判断或属性。
用信息增益度量期望熵最低,来选择分类属性。
公式为ID3算法创建树的Root结点如果Examples都为正,那么返回label=+中的单结点Root 如果Examples都为反,那么返回lable=-单结点树Root如果Attributes为空,那么返回单节点树Root,lable=Examples中最普遍的目标属性值否则开始A目标属性值lable=Examples中最普遍的否则在这个新分支下加一个子树ID3(example-vi,target-attribute,attributes-|A|)结束返回Root二、算法实现训练数据存放在Data.txt 中第一行为训练样本数量和每个样本中属性的数量第二行为每个属性取值的数量之后n行为所有样本节点数据结构struct DTNode{int name; //用1,2,3...表示选择的属性,0表示不用分类,即叶节点int data[D_MAX+1]; //表示此节点包含的数据,data[i]=1,表示包含二维数组data[][]中的第i条数据int leaf;//leaf=1 正例叶节点;leaf=2 反例叶节点;leaf=0不是节点int c; //c=1 正类;c=0 反类DTNode *child[P+1];//按属性值的个数建立子树};定义函数void Read_data() //从数据文件Data.txt中读入训练数据DT_pointer Create_DT(DT_pointer Tree,int name,int value)//创建决策树int chose(int *da)//选择分类属性float Gain(int *da,int p) //计算以p属性分类的期望熵float Entropy(int *da) //计算数据的熵int test_leaf(int *da) //尝试节点属性void Out_DT(DT_pointer Tree) //用线性表形式输出建立的决策树int Class(int *da) //对输入的尝试样本分类全局变量FILE *fp;int p_num; //属性的数量int pi[P_MAX+1]; //每个属性有几种取值int d_num;//数据的数量int data[P_MAX+1][D_MAX+1];//存储训练数据三、程序不足1.、默认训练数据是正确的,对是否发生错误不予考虑2、没有考虑训练数据可以包含缺少属性值的实例3、只能分正反两类四、程序源码#include#include#include#include#include#define P_MAX 10#define D_MAX 50#define P 5//一条数据包括所有属性的取值(1,2,3...)和分类的值(0或1)FILE *fp;int p_num; //属性的数量int pi[P_MAX+1]; //每个属性有几种取值int d_num;//数据的数量int data[P_MAX+1][D_MAX+1];//存储训练数据//定义结点类型struct DTNode{int name; //此节点分类属性的名称int data[D_MAX+1]; //表示此节点包含的数据int leaf; //leaf=1 正例叶节点;leaf=2 反例叶节点;叶节点int c; //c=1 正类;c=0 反类DTNode *child[P+1];//按属性值的个数建立子树};typedef struct DTNode *DT_pointer;DT_pointer DT = NULL;int root = 0;int test_leaf(int *da) leaf=0不是int i;int a,b;a = 0;// a=0表示没有0类a=1表示有0类for(i = 1; i { if(*(da+i) ==1 && data[i][0] == 0){a = 1;break;}}b = 0;//b=0表示没有1类b=1表示有1类for(i = 1;i { if(*(da+i) == 1 && data[i][0] == 1){b = 1;break;}}if(a == 0 && b == 1)return 1;//是1叶节点else if(a == 1 && b == 0)return 2;//是0叶节点else if(a == 0 && b == 0)return 2;//此节点无数据elsereturn 0;//不是叶节点}int test_c(int a) //给叶节点附属性值{if(a == 1)return 1;elsereturn 0;}float Entropy(int *da) //计算数据的熵{int i;篇二:ID3算法实验报告装订线:ID3算法分析与实现学院xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 专业xxxxxxxxxxxxxxxx 学号xxxxxxxxxxx 姓名xxxx 指导教师xxxxXX年x月xx日题目ID3算法分析与实现摘要:决策树是对数据进行分类,以此达到预测的目的。
调度算法实验报告总结(3篇)

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过模拟操作系统中的进程调度过程,加深对进程调度算法的理解。
实验中,我们重点研究了先来先服务(FCFS)、时间片轮转(RR)和动态优先级调度(DP)三种常见的调度算法。
通过编写C语言程序模拟这些算法的运行,我们能够直观地观察到不同调度策略对进程调度效果的影响。
二、实验内容1. 数据结构设计在实验中,我们定义了进程控制块(PCB)作为进程的抽象表示。
PCB包含以下信息:- 进程编号- 到达时间- 运行时间- 优先级- 状态(就绪、运行、阻塞、完成)为了方便调度,我们使用链表来存储就绪队列,以便于按照不同的调度策略进行操作。
2. 算法实现与模拟(1)先来先服务(FCFS)调度算法FCFS算法按照进程到达就绪队列的顺序进行调度。
在模拟过程中,我们首先将所有进程按照到达时间排序,然后依次将它们从就绪队列中取出并分配CPU资源。
(2)时间片轮转(RR)调度算法RR算法将CPU时间划分为固定的时间片,并按照进程到达就绪队列的顺序轮流分配CPU资源。
当一个进程的时间片用完时,它将被放入就绪队列的末尾,等待下一次调度。
(3)动态优先级调度(DP)算法DP算法根据进程的优先级进行调度。
在模拟过程中,我们为每个进程分配一个优先级,并按照优先级从高到低的顺序进行调度。
3. 输出调度结果在模拟结束后,我们输出每个进程的调度结果,包括:- 进程编号- 到达时间- 运行时间- 等待时间- 周转时间同时,我们还计算了平均周转时间、平均等待时间和平均带权周转时间等性能指标。
三、实验结果与分析1. FCFS调度算法FCFS算法简单易实现,但可能会导致进程的响应时间较长,尤其是在存在大量短作业的情况下。
此外,FCFS算法可能导致某些进程长时间得不到调度,造成饥饿现象。
2. 时间片轮转(RR)调度算法RR算法能够有效地降低进程的响应时间,并提高系统的吞吐量。
然而,RR算法在进程数量较多时,可能会导致调度开销较大。
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。
霍夫曼算法实验报告

一、实验目的1. 理解霍夫曼算法的基本原理和过程。
2. 掌握霍夫曼算法的编程实现。
3. 分析霍夫曼算法的复杂度和性能。
二、实验原理霍夫曼算法是一种贪心算法,用于数据压缩。
其基本思想是根据字符出现的频率,构造出一棵最优二叉树,从而得到最优的编码方案。
霍夫曼算法的步骤如下:1. 统计每个字符的出现频率。
2. 将频率相同的字符视为一类,按照频率从小到大排序。
3. 将排序后的字符中频率最小的两个字符合并成一个新字符,新字符的频率为两个字符频率之和。
4. 将新字符插入到排序后的字符中,并重新排序。
5. 重复步骤3和4,直到只剩下一个字符为止。
6. 根据合并的顺序,从根节点到叶子节点的路径上,将0和1分别赋给路径,形成每个字符的霍夫曼编码。
三、实验内容1. 编写程序实现霍夫曼算法。
2. 对给定的字符集进行编码和解码。
3. 分析霍夫曼算法的复杂度和性能。
四、实验步骤1. 编写程序,统计字符集的频率。
2. 根据频率构造最优二叉树。
3. 根据最优二叉树生成霍夫曼编码。
4. 编写解码程序,根据霍夫曼编码解码字符。
5. 测试程序,分析霍夫曼算法的复杂度和性能。
五、实验结果与分析1. 实验结果(1)霍夫曼编码示例假设字符集为:{a, b, c, d, e, f},频率分别为:{4, 2, 3, 5, 7, 8}。
(2)霍夫曼编码根据霍夫曼算法,得到以下编码:a: 0b: 10c: 110d: 1110e: 1111f: 100(3)解码根据霍夫曼编码,解码结果为:{a, b, c, d, e, f}。
2. 实验分析(1)复杂度分析霍夫曼算法的时间复杂度为O(nlogn),其中n为字符集的长度。
这是因为算法需要构建一个最优二叉树,而构建最优二叉树的时间复杂度为O(nlogn)。
(2)性能分析霍夫曼编码具有较好的压缩效果,其平均编码长度较其他编码方法短。
当字符集中字符的频率差异较大时,霍夫曼编码的压缩效果更明显。
六、实验总结通过本次实验,我们掌握了霍夫曼算法的基本原理和编程实现,分析了算法的复杂度和性能。
算法自评估报告

算法自评估报告1. 引言本报告旨在对某算法进行自我评估,以便评估算法的性能、可靠性以及改进空间。
本算法为某款推荐系统的核心算法,通过根据用户的历史行为数据进行个性化推荐。
本报告将对算法的数据处理步骤、模型设计、评估指标以及实验结果进行详细分析,并对算法存在的问题和改进方向进行讨论。
2. 数据处理为了进行个性化推荐,算法需要对用户的历史行为数据进行处理。
数据处理的主要步骤包括数据清洗、特征选择和数据划分。
2.1 数据清洗数据清洗是为了去除脏数据,以减少对模型训练和推荐结果的影响。
我们采用了以下数据清洗步骤:•删除重复数据:通过对用户ID和物品ID进行去重操作,删除重复的历史记录。
•删除缺失数据:删除用户ID或物品ID为空的记录。
•删除异常数据:通过设定阈值,删除异常的评分数据。
经过数据清洗后,我们得到了干净的历史行为数据。
2.2 特征选择特征选择是为了提取对推荐有用的特征,并减少计算复杂度。
我们选择了以下特征:•用户特征:用户ID、性别、年龄、地域等。
•物品特征:物品ID、类型、标签等。
•行为特征:评分、时间戳等。
通过特征选择,我们将原始数据转换成了适用于算法的特征向量表示。
2.3 数据划分为了评估算法的性能,我们将数据划分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型参数,测试集用于评估模型的推荐效果。
我们采用了随机划分的方法,保证训练集和测试集的样本分布相似。
3. 算法模型本节将介绍算法的模型设计和实现细节。
3.1 模型设计基于用户的历史行为数据,我们设计了以下模型进行个性化推荐:•基于协同过滤的推荐模型:通过计算用户之间的相似度,以及用户和物品之间的关系,来预测用户对未知物品的评分。
•基于内容的推荐模型:通过对用户和物品的特征进行相似度计算,来预测用户对未知物品的评分。
我们将以上两个模型进行融合,以提高推荐效果。
3.2 算法实现我们使用Python语言实现了算法模型,并使用常见的机器学习工具库进行模型训练和预测。
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#include<iostream>
using namespace std;
int split(int n,int m);
int split(int n,int m){
if(n==1||m==1)return 1;
else if(n<m)return split(n,n);
else if(n==m) return split(n,n-1)+1;
perm(list,k+1,m);
swap(list[k],list[j]);
}
}
int main(){
int list[]={1,2,3,4};
perm(list,0,3);
}
3.整数划分问题
题意:
所谓整数划分,是指把一个正整数n表示成一系列正整数之和,正整数n的这种表示成为正整数的划分。正整数的不同划分的个数称为正整数n的划分数,记做p(n).
代码实现:
#include <iostream>
using namespace std;
int a[100][100];
void Copy (int tox ,int toy,int fromx,int fromy,int r);
void Table(int k);
void Table(int k)
int i=left;
int j=right+1;
//把最左边的元素作为分界数据
int pivot =a[left];
while(true){
//在左侧寻找Biblioteka =pivot的数do{i=i+1;
}while(a[i]<pivot);
//在右侧寻找<=pivot的数
do{
j=j-1;
}while(a[i]>pivot);
基本算法:
1.当k=n时,矩阵元素的输出宽度定义为n/2
2.循环的将方正4等分分割,即边长每次缩小1/2,直到2*2的方格
3.方正复制,反递归,实现n*n的方阵
结题思路:
按分治策略,我们可以将所有选手分为两半,则n个选手的比赛日程表可通过n/2个选手的比赛日程表来决定,递归地用这种一分为二的策略对选手进行划分,直到只剩下两个选手时,比赛日程表的制定就变得很简单
2.nleft>k-1,则继续在左子集中找选择问题的答案
3.,mleft<k-1,则继续在右子集中找选择问提的答案,选择k-nleft-1小的数
解题思路:
首先选第一个数据作为分界数据,将比它小的数据存储在它的左边,比它大的数据存储在它的右边,这样左右子集就是原问题分界后的独立子问题,再用同样的方法,继续划分,直到每个子集只有一个数据就完成查找了
}
//覆盖左下角棋盘
if(dr>=tr+s && dc<tc+s)
//特殊方格在此棋盘中
ChessBoard(tr+s,tc,dr,dc,s);
else
{
board[tr+s][tc+s-1]=t;
ChessBoard(tr+s,tc,tr+s,tc+s-1,s);
}
//覆盖右下角棋盘
if(dr>=tr+s && dc>=tc+s)
int middle=(left+right)/2;
if(x==a[middle])return middle;
if(x>a[middle])return BinarySearch(a,middle+1,right,x);
else return BinarySearch(a,left,middle-1,x);
基本算法:
1.取数组的中间数作为分界数,将数组分为左右两半
2.若要查找的数在左半部分,则递归调用函数查询左半部分
3.若要查找的数在右半部分,则递归调用函数查询右半部分
解题思路:
取a[n/2]与x作比较。如果x=a[n/2],则找到x,算法终止。如果x<a[n/2],则我们只要在数组a的左半部分搜索x。反之则反
int fibo(int n);
int fibo(int n){
fib[0]=1;
fib[1]=1;
for(int i=2;i<=n;i++)
fib[i]=fib[i-1]+fib[i-2];
return fib[n];
}
int main(){
int a;
cin>>a;
cout<<fibo(a);
}
//特殊方格在此棋盘中
ChessBoard(tr+s,tc+s,dr,dc,s);
else
{
board[tr+s][tc+s]=t;
ChessBoard(tr+s,tc+s,tr+s,tc+s,s);
}
}
int main(){
int i,j;
ChessBoard(0,0,0,1,4);
for(i=0;i<4;i++){
}
return -1;
}
int main(){
int a[]={1,2,3,4,5,6,7,8,9};
cout<<BinarySearch(a,0,8,5)+1;
}
5.循环赛日程表
题意:
设有n个运动员要参加网球循环赛,满足每个选手必须与其他n-1个选手各赛一次,每个选手每天只能参赛一次,循环赛在n-1天内结束
基本算法:
我们记n得m划分的个数为f(n,m),该问题就转化为求n的所有划分个数。
1.f(1,m)=1,m>=1,当年时,不论m的值为多少(m>0),只有一种划分即1个1
2.f(n,1)=1,n>=1,当m=1时,不论n的值为多少(n>0),只有一种划分即n个1
3.f(n,m)=f(n,n),m>=n,最打加数s实际上不能超过n
ChessBoard(tr,tc,tr+s-1,tc+s-1,s);
}
//覆盖右上角棋盘
if(dr<tr+s && dc>=tc+s)
//特殊方格在此棋盘中
ChessBoard(tr,tc+s,dr,dc,s);
else
{
board[tr+s-1][tc+s]=t;
ChessBoard(tr,tc+s,tr+s-1,tc+s,s);
}
cout<<endl;
}
}
6.棋盘覆盖问题
题意:
特殊棋盘式当k=2时16个特殊棋盘中一个。在棋盘覆盖问题中,要求用4中不同形状的L形骨牌覆盖给定棋盘上除特殊方格以外的所有方格,且任意2个L形骨牌不得重叠覆盖
基本算法:
1,将棋盘分割成4个子棋盘
2.在左上角的子棋盘中,
2.1判断是否有特殊方格,若存在,则递归调用函数继续覆盖
4.f(n,n)=1+f(n,n-1)正整数n的划分是由s=n的划分和s<=n-1的划分构成
5.f(n,m)=f(n,m-1)+f(n-m,m),n>m>1正整数n的最大加数s不大于m的划分,是由s=m的划分和s<=m-1的划分组成
解题思路:
枚举出所有可能的情况并给出相应的函数表达式,利用条件递归的调用这些函数。
for(j=0;j<4;j++){
cout<<board[i][j]<<" ";
}
cout<<endl;
}
}
7.选择问题
题意:
对于给定数组中,要求从中找出第k小的元素
基本算法:
利用快速排序算法的思想,记一趟快速排序后,分解出左子集中元素的个数为nleft,
1.nleft=k-1,则分界数据就是选择的数据
using namespace std;
static int title=1;
int board[1025][1025];
void ChessBoard(int tr,int tc,int dr,int dc,int size);
void ChessBoard(int tr,int tc,int dr,int dc,int size){
代码实现:
#include<iostream>
using namespace std;
#define NUM 1001
int a[NUM];
//在a[left:right]中选择第k个小的元素
int select(int left,int right,int k)
{
//找到了第k个小的元素
if(left>=right)return a[left];
首先选第一个数据作为分界数据将比它小的数据存储在它的左边比它大的数据存储在它的右边这样左右子集就是原问题分界后的独立子问题再用同样的方法继续划分直到每个子集只有一个数据就完成查找了代码实现
算法设计第三章
1.Fibonacii数列
题意:
斐波那契数列是意大利数学家列昂纳多最先研究的一种递归数列,它的每一项都等于前两项之和。次此数列的前几项为1,1,2,3,5等
if (i>=j)break;
swap(a[i],a[j]);
}
if(j-left+1==k)return pivot;