程序算法描述流程图.doc
算法文字描述及流程图样例
交换list中第i个和第k 个元素
i++
打印list中0~m的元素 N
返回
Perm函数程 序流程图
函数perm(int list[],int k,int m)的流程图
算法文字描述样例
如果我们希望实现n个数的全排列，可以采用下面的算法实现： 设list[n]表示数组list中有n个待全排列的数，list[k]表示list中第 k个数,list[m]表示list中第m个数，设函数perm(int list[],int k,int m) 实现list中从第k个到第m个数的全排列。K的初值为0，m的初值为 n-1。则perm函数的实现过程如下： 1. 如果k==m, 则打印list中从0到m的数，函数返回。否则继 续。
2. 设整形变量i从k变化到m，i每变化一次增加1，且执行如下操作： （1） 交换list中第k个和第i个元素； （2） 递归调用perm(list,k+1,m)函数； （3） 交换list中第i个和第k个元素； 3. 当i>m时，函数返回。
开始
K=m?
Y
N
Y
定义数i=0
i<=m?
交换list中第k个和第i 个元素
C语言程序设计 第3版 第3章 算法与流程图
输入/输出框
处理框
流程图表示法一般包括三部分：
（1）表示相应操作的框； （2）带箭头的流程线； （3）框内外符
C语言程序设计
2. 流程图
符号表示 简单实例
用流程图表示下面的分段函数。
2x 1 y 0
3x 1
x0 x0 x0
C语言程序设计
3. 程序设计结构
顺序结构 选择结构 循环结构
（4）有零或多个输入：根据算法的不同，有的在实现过程中需要输入一些原始数据，而有 些算法可能不需要输入原始数据；
（5）有一个或多个输出：设计算法的最终目的是为了解决问题，为此，每个算法至少应有 一个输出结果，来反应问题的最终结果。
C语言程序设计
2. 流程图
符号表示 简单实例
流程图常用的符号：
起止框
顺序结构 选择结构 循环结构
循环结构流程图：
某学生在操场上跑步，一共要跑四圈，每一圈 都要跨过障碍，请画出该算法的流程图。
不成立 条件？ 成立
A
圈数≤4？ 成立
跨障碍
不成立
执行过程：
先判断条件，如果条件成立，执行A，再循环判断条件， 否则，跳出循环。
C语言程序设计
谢谢
C语言程序设计
第3章 算法与流程图
提纲
1.算法定义及特征 2. 流程图表示法 3. 程序设计结构
1. 算法
算法定义 算法特征
定义：
现实生活中解决问题时，一般都要制订一个针对具体问题的步骤和方法，以此为据去实现目标。 将为了解决问题所制订的步骤、方法称为算法(Algorithm)。
计算下面的分段函数。
特征：
（1）有穷性：算法中所包含的步骤必须是有限的，不能无穷无止，应该在一个人所能接受 的合理时间段内产生结果；
高二数学算法流程图
a=2 b=4 h=5
.
2.S=(a+b) *h/2 3.输出S.
S=(a+b)*h/2
输出S.
流程图: 结束
程序实现: main() {int a,b,h,s; a=2,b=4,h=5; s=(a+b)*h/2 printf(“s=%d”,s); } 输出:15 注:txmz.c
(2).条件结构:一个算法的执行过程中会遇到一些条件的 判断,算法的流程根据条件是否成立有不同的流向.
} 注:ljia.c
结束
三种结构的综合应用:
任意给定一个大于1的整数n,试设计一个算法判定n是否 为质数.并用程序实现。
开始
（1） n=5
输入n
Flag=1
n>2
否
是
d=2
否
d整除n?
（ 2）
是
Flag=0
（1）
d=d+1
是
d<=n-1且 flag=1?
否
(2)n=4
Flag=1?
否
是
8
结束
程序实现： main()
{int flag,n,d; scanf("%d\n",&n); flag=1; if(n>2) for(d=2;d<=n-1&&flag==1;d++) {if(n%d==0) flag=0;} if(flag==1) {printf("%d",n); printf(" shi ge su shu\n");}
i=i+1
是
i<=100
分析:初值sum=0,i=1
第一次循环sum=0+1=1,i=2 Sum=1 第二次循环sum=1+2=3 ,i=3 Sum=1+2 第三次循sum= 3+3=6
c语言(算法流程图)
N i<n?
Y t*=i;sum+=t;
iቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ=2 输出sum
结束 用流程图表示
8.7 跟我上机
2. 将1到100之间 能用3或5整 除的数打印 出来。
开始
i赋初值为1
N i<=100?
Y N
i能被3或5整 除？ Y 打印i
i++
结束
用流程图表示
i赋初值为1
i<=100?
i能被3或5整 除？
N d>=0？
x2=x-sqrt(-d)/(2a) x1=x+ sqrt(-d)/(2a)
输出结果
8.7 跟我上机
开始 输入n的值
1. 求1！+3！+5！+……+N!的值。N
i赋值为1 t赋初值为1
由键盘输入，且为奇数。
sum赋初值为0
输入n的值 t赋初值为1； i赋值为1
sum赋初值为0 i<n? t*=I; s+=t; i+=2
求最大公约数通常用“辗转相除法”，
方法如下：
（1）比较两数，并使m大于n。 （2）将m作被除数，n作除数，相除 后余数为r。 （3）将m←n，n←r； （4）若r=0，则m为最大公约数，结 束循环。若r≠0，执行步骤步骤（2） 和（3）。
输入m,n
T
m<n?
F
交换m,n
r←m%n m←n，n←r
r ≠0 输出m
8.3.6 用计算机语言表示算法
计算机语言通常分为三类：即机器语言，汇编语 言和高级语言。
8.4 结构化程序设计方法
结构化程序设计的思想：自顶向下、逐步求 精；
算法的三种描述方法
-1 (x<0) 伪代码表示如下：（类pascal)
Y= 0 (x=0)
1
(x>0)
输入x if (x<0) then y=-1
else if (x=0) then y=0
else y=1Biblioteka 输出y三种表示方法比较
流程图：直观易懂、清晰，绘画简单方便。 自然语言：繁琐、存在二义性。 伪代码：使用方便，但必须熟悉某种程序设
用流程图描述算法处理框判断框连接框流程线起止框输入输出框用用图形来描述算法的方法
算法的三种描述方法
1、自然语言 2、流程图 3、伪代码（或程序）
1.用自然语言描述算法
例：输入两个数，输出它们的和与差。
算法： 步骤1：输入两个数a,b 步骤2：计算s1=a+b 步骤3：计算s2=a-b 步骤4：输出s1,s2，结束。
用流程图描述下列问题的算法： 1、输入一个数,要求输出这个数的相反数。
用流程图描述下列问题的算法：
2、有一函数：输入一个x值，输出相应的y值。 -1 (x<0)
Y= 0 (x=0) 1 (x>0)
3.用伪代码描述算法
---------将编程语言和自然语言巧妙结合起来的一种 描述算法的方法。
例：有一函数：输入一个x值，输出y值。
计语言。
掌握用流程图来描述算法。
作业：用流程图描述下列问题的算法
1、输入一个数，输出该数的平方和立方值。 2、输入一个数，输出它的算术平方根。 3、输入三个数，判断这三个数构成的线段能
否组成一个三角形，若能输出“可以！”， 否则输出“不行！”。
2.用流程图描述算法
--------用图形来描述算法的方法。
处理框
程序流程图编写规范_(终极整理版)
程序流程图规范1.引言国际通用的流程图形态和程序：开始(六角菱型)、过程(四方型)、决策(菱型)、终止(椭圆型)。
在作管理业务流程图时，国际通用的形态：方框是流程的描述；菱形是检查、审批、审核（一般要有回路的）；椭圆一般用作一个流程的终结；小圆是表示按顺序数据的流程；竖文件框式的一般是表示原定的程序；两边文件框式的一般是表示留下来的资料数据的存储。
2.符号用法程序流程图用于描述程序内部各种问题的解决方法、思路或算法。
图1-1 标准程序流程图符号1)数据：平行四边形表示数据，其中可注明数据名、来源、用途或其它的文字说明。
此符号并不限定数据的媒体。
2)处理：矩形表示各种处理功能。
例如，执行一个或一组特定的操作，从而使信息的值，信息形式或所在位置发生变化，或是确定对某一流向的选择。
矩形内可注明处理名或其简要功能。
3)特定处理：带有双纵边线的矩形表示已命名的特定处理。
该处理为在另外地方已得到详细说明的一个操作或一组操作，便如子例行程序，模块。
矩形内可注明特定处理名或其简要功能。
4)准备：六边形符号表示准备。
它表示修改一条指令或一组指令以影响随后的活动。
例如，设置开关，修改变址寄存器，初始化例行程序。
5)判断：菱形表示判断或开关。
菱形内可注明判断的条件。
它只有一个入口，但可以有若干个可供选择的出口，在对符号内定义各条件求值后，有一个且仅有一个出口被激活，求值结果可在表示出口路径的流线附近写出。
6)循环界限：循环界限为去上角矩形或去下角矩形，分别表示循环的开始和循环的结束。
一对符号内应注明同一循环标识符。
可根据检验终止循环条件在循环的开始还是在循环的末尾，将其条件分别在上界限符内注明(如：当A>B)或在下界限符内注明(如：直到C<D)。
图1-2给出了当终止条件成立时进入循环和直到终止条件成立退出循环的两种不同的表示。
图1-2 两种循环表示7)连接符：圆表示连接符，用以表明转向流程图的它处，或从流程图它处转入。
程序设计导论(讲解如何画算法流程图)
设year为被检测的年份。算法表示如下： ◦ S1：2000year ◦ S2：若year不能被4整除，则输出year 的值和 “不是闰年”。然后转到S6 ◦ S3：若year能被4整除，不能被100整除，则 输出year的值和“是闰年”。然后转到S6 ◦ S4：若year能被400整除，则输出year的值和 “是闰年” ，然后转到S6 ◦ S5: 其他情况输出year的值和“不是闰年” ◦ S6：year+1year ◦ S7：当year≤2500时，转S2，否则停止
2 1 ..1
0
高位
3.算法的特性
一个有效算法应该具有以下特点：
(1) 有穷性。一个算法应包含有限的操作 步骤，而不能是无限的。
(2) 确定性。算法中的每一个步骤都应当 是确定的，而不应当是含糊的、模棱两 可的。
一个有效算法应该具有以下特点：
(3) 有零个或多个输入。所谓输入是指在执 行算法时需要从外界取得必要的信息。
最后得到p的值就是 5!的值
例: 判定2000—2500年中的每一年是否 闰年，并将结果输出。 闰年的条件：
(1)能被4整除，但不能被100整除的年份都是闰 年，如2008、2012、2048年 (2)能被400整除的年份是闰年，如2000年 ◦ 不符合这两个条件的年份不是闰年 ◦ 例如2009、2100年
1t 2i t*it i+1i
N
i>5
Y 结束
(4)用伪代码表示算法
伪代码是用介于自然语言和计算机语言之 间的文字和符号来描述算法
用伪代码写算法并无固定的、严格的语法 规则，可以用英文，也可以中英文混用
例: 求5!
begin 1t 2i while i≤5 { t*i t i+1 i } print t
算法流程图(循环结构)
目录
• 循环结构的概述 • 循环流程图的绘制 • 常见的循环结构算法 • 循环结构的应用场景 • 循环结构的注意事项 • 案例分析
01
循环结构的概述
循环结构的定义
循环结构是算法流程图中的一种基本结构，用于 01 重复执行一段代码，直到满足某个条件为止。
循环结构由三个基本部分组成：初始化、循环体 02 和终止条件。
详细描述
在for循环中，首先定义一个计数器变量和循环次数，然后在每次循 环中执行指定的操作，直到计数器达到设定的循环次数为止。
示例
以下是一个简单的for循环算法，用于计算1到10的累加和
for循环算法
```
sum = sum + i
for i = 1 to 10 do
for循环算法
end for ```
VS
详细描述
for循环通常用于已知循环次数的情况， 它包含三个基本部分：初始化、条件和后 续操作。在流程图中，for循环通常以矩 形表示，并在其中标明循环变量、初始值 、条件表达式和增量。例如，计算1到10 的累加和可以使用以下for循环实现
for循环的案例分析
```
for (int i = 1; i <= 10; i) {
控制条件的绘制
01 绘制一个菱形，标注为“条件”，表示循环的控
制条件。
02
在条件菱形内标注判断的具体内容，如“i<10” 。
循环次数的表示
使用一个数字标注在控制条件旁边，表示循环的 次数。
如果循环次数是动态变化的，可以使用变量代替 数字，如“n”。
03
常见的循环结构算法
for循环算法
总结词
for循环是一种预先设定循环次数的循环结构，通常用于已知循环次 数的情况。
冒泡程序流程图范文
冒泡程序流程图范文冒泡算法是一种简单的排序算法，它通过不断地比较相邻的元素并交换位置，将最大（或最小）的元素逐渐移动到最后（或最前），从而实现排序的目的。
下面是冒泡算法的程序流程图，详细描述了算法的执行过程。
1.开始。
2.输入要排序的数组。
3.标记数组长度为n。
4.设置循环变量i=0。
5.判断i是否小于n-16.如果不满足条件，跳转到步骤137.设置循环变量j=0。
8.判断j是否小于n-i-19.如果不满足条件，跳转到步骤1210.判断第j个元素是否大于第j+1个元素。
11.如果满足条件，交换两个元素的位置。
12.j自增1，跳转到步骤813.i自增1，跳转到步骤514.输出排序后的数组。
15.结束。
上述流程图中，步骤5和步骤9是两个循环结构，用于遍历整个数组。
在每一轮循环中，通过判断相邻元素的值大小来决定是否交换位置，这样就可以将最大（或最小）的元素移动到最后（或最前）。
每一轮过后，最大（或最小）的元素就确定了位置，因此需要将循环变量i自增1，跳转到步骤5进行下一轮。
循环结构中的判断条件保证了循环的次数是逐渐减少的，因为每一轮过后，数组最后的元素都已经排序完成，不需要再进行比较。
因此，总共需要进行n-1轮，每一轮需要比较n-i-1次。
冒泡算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是数组的长度。
这是因为，正如上述流程图中所示，算法需要进行n-1轮，每一轮需要进行n-i-1次比较，总共需要进行(n-1)*(n-2)*...*1次比较，即n(n-1)/2次。
在最坏的情况下，比较次数为(n-1)*(n-2)/2次，因此时间复杂度为O(n^2)。
冒泡算法的空间复杂度为O(1)，因为它只需要一个额外的变量来交换元素的位置，不需要额外的存储空间。
综上所述，冒泡算法通过不断地比较相邻的元素并交换位置，将最大（或最小）的元素逐渐移动到最后（或最前），实现了排序的目的。
它的程序流程图清晰地描述了算法的执行过程，使得人们能够更好地理解和实现这一简单但有效的排序算法。
算法与数据结构算法与流程图
10 图与网的定义和术语
算法设计要求
正确性
程序对于典型、苛刻而带有刁难性的几组输入数据能够得 出满足规格说明要求的结果
可读性 健壮性
当输入数据非法时，能够适当地做出反应或者进行处理， 而不会产生莫名其妙的结果
效率与低存储量需求
顺序结构3-1
顺序结构的流程图：
20 图与网的定义和术语
顺序结构3-2
21
顺序结构3-3
22 图与网的定义和术语
选择结构的流程图：
选择结构2-1
23 图与网的定义和术语
选择结构2-2
24
循环结构2-1
循环结构的流程图：
25 图与网的定义和术语
循环结构2-2
从键盘输入9 个数，找出最大值
7 图与网的定义和术语
数据结构的基本概念和术语6-6
数据对象(Data Object)---是具有相同性质的数据元素的集合， 是数据的一个子集。例如，整数数据对象是集合N={0，±1, ±2,…}，字母字符数据对象是集合C={'A', 'B', …, 'Z'}。本节的 学籍表也可看成一个数据对象。
14 图与网的定义和术语
算法描述（流程图）
15
算法描述（N-S流程图）
16 图与网的定义和术语
算法的C语句实现
17 图与网的定义和术语
符号
18
流程图符号
说明
程序的开始或结束 计算步骤
输入/输出指令 判断和分支 连接符 流程线
顺序结构 选择结构 循环结构
C程序的基本结构
19 图与网的定义和术语
算法的三种描述方法
Y= 0 (x=0)
1
(x>0)
输入x if (x<0) then y=-1
else if (x=0) then y=0
else y=1
输出y
三种表示方法比较
流程图：直观易懂、清晰，绘画简单方便。 自然语言：繁琐、存在二义性。 伪代码：使用方便，但必须熟悉某种程序设
计语言。
掌握用流程图来描述算法。
用流程图描述下列问题的算法：
2、有一函数：输入一个x值，输出相应的y值。 -1 (x<0)
Y= 0 (x=0) 1 (x>0)
3.用伪代码描述算法
---------将编程语言和自然语言巧妙结合起来的一种 描述算法的方法。
例：有一函数：输入一个x值，输出y值。
-1 (x<0) 伪代码表示如下：（类pascal)
算法的三种描述方法
1、自然语言 2、流程图 3、伪代码（或程序）
1.用自然语言描述算法
例：输入两个数，输出它ห้องสมุดไป่ตู้的和与差。
算法： 步骤1：输入两个数a,b 步骤2：计算s1=a+b 步骤3：计算s2=a-b 步骤4：输出s1,s2，结束。
2.用流程图描述算法
--------用图形来描述算法的方法。
处理框
输入输出框
判断框
连接框
流程线
起止框
国家标准（GB1526-89，ISO5807-1985）
用流程图来描述下列问题的算法：
例1：输入两个数，输出它们的和与差。
算法流程图：
开始
输入a,b
s1=a+b
s2=a-b 输出s1,s2
结束
用流程图来描述下列问题的算法：
程序流程图盒图PAD图(最终)
对于盒图，本研究发现 盒图可以清晰地展示数 据流和模块之间的关系 ，同时也可以用于表达 算法逻辑和流程。
对于PAD图，本研究发 现PAD图可以清晰地展 示程序的控制流程和数 据结构之间的关系，同 时也可以用于表达算法 逻辑和流程。
综上所述，程序流程图 、盒图和PAD图都可以 用于描述算法逻辑和流 程，但它们具有各自的 特点和适用场景，需要 根据具体需求进行选择 和使用。
PAD图
定义与特点
PAD图（Programming Age Diagram）是一种以方框和箭 头表示程序流程的图形表示方法，用于描述程序逻辑流程和 结构。
PAD图具有结构清晰、层次分明、易于阅读和维护等特点。
PAD图的绘制技巧
将程序按照模块进行分解，并使用方框表示每个模块 。
在箭头上标注相应的操作或判断。
PAD图
由基本模块组合而成，表达清晰简洁。
优缺点比较
程序流程图
盒图（N-S图）
PAD图
优点在于表达清晰直观，易于 理解和分析；缺点是对于复杂 过程的分析可能不够灵活。
优点在于能够将复杂系统分解 为更小的功能模块，方便理解 和分析；缺点是对于具体逻辑 流程的表达不够清晰。
优点在于能够清晰描述程序的 逻辑流程，方便程序设计和编 码；缺点是对于复杂过程的表 达可能不够直观。
01
02
03
程序流程图
用于描述算法或程序的逻 辑流程，表达清晰且易于 理解，适合各种复杂度的 程序。
盒图（N-S图）
用于描述一个过程或系统 的功能模块，特别适合用 于系统分析初期。
PAD图
用于描述具体程序的逻辑 流程，对于程序设计和编 码非常有用。
绘制元素比较
程序流程图
由各种形状的框（代表各种操作）和箭头（代表 流程方向）组成。
用自然语言与流程图描述算法
1、输入n的值
2、s←0 3、i←1
4、如果i<=n ，做5 否则输出s，结束
5、s←s+i 6、i←i+1
7、执行4
流程图符号说明： 起始
吃饭
吃饱了
n
y 结束
用自然语言描述算法：
1、输入n的值
2、s←0 3、i←1
4、如果i<=n ，做5 否则输出s，结束
5、s←s+i 6、i←i+1
7、执行4
S=1+2+3+4+5+6+7+8 (s=36)
பைடு நூலகம்
s=1+2+3+4+5 +6+7+8 +…+n
S=0 规律：s←s+i 用自然语言描述算法：
S=0+1
i←i+1 1、s←0 输入n的值
S=1+2 初值？ 2、i←1 1、s←0
S=1+2+3
3、s←s+i 2、i←1
S=1+2+3+4
4、i←i+1 3、如果i<=8n5 ，做4
解二：
1、农夫带羊过河 2、农夫回来 3、把狼带过河 4、把羊带回来 5、带蔬菜过河 6、农夫回来 7、把羊带过河
1、农夫带羊过河 2、农夫回来 3’、带蔬菜过河
4、把羊带回来 5’、把狼带过河 6、农夫回来 7、把羊带过河
用自然语言描述算法：
求：s=1+2+3+4+5 的问题
1、输入n的值
初值： s←1 i←1
S=12345
数值分析各算法流程图
01,,n1,,n1,,)n x及数值分析各算法流程图一、插值1、 拉格朗日插值流程图：( 相应程序：lagrintp(x,y,xx))2,,n ,,j n 1,2,,n 1,,)n 2、 牛顿插值流程图(1)产生差商表的算法流程图(相应程序：divdiff(x,y))注：1、另一程序divdiff1(x,y)，输出的矩阵包含了节点向量。
而divdiff(x,y)不含节点向量。
2、另一程序tableofdd(x,y,m)，输出的是表格形式，添加了表头。
1,,),,n m 及1,,m (2)非等距节点的牛顿插值流程图(相应程序：newtint11(x,y,xx,m)) 、注：1、虽然程序newtint11(x,y,xx,m)考虑了多种情形，看上去很复杂，但基本流程结构还是如上图所示。
2、程序中调用的子程序是divdiff 。
若调用的子程序是divdiff1的话，流程图中的第三，第四，第五步要相应的改一下数字。
2,3,,1m +1,,j1,2,,n=1,2,,)n m 及(3)求差分表的流程图(相应程序：difference(y,m))注：1、difference 输出的是矩阵D 。
而另一程序tableofd(y,m)，输出的是带有表头的差分表。
n x m1,,),,1,,m注：1、程序newtforward1(x,y,xx,m))的结构与上述流程图一致，xx可以是数组。
2、另一程序newtforward(x,y,xx,m))先求出插值多项式，再求插值多项式在插值点的函数值。
基本结构还是和上面的流程图一样。
n x m1,,),,-x x1,,m注：1、程序newtbackward1(x,y,xx,m))的结构与上述流程图一致，xx可以是数组。
2、另一程序newtbackward(x,y,xx,m))先求出插值多项式，再求插值多项式在插值点的函数值。
基本结构还是和上面的流程图一样。
1,2,,n1,2,,n ,2,,)n x及3、Hermite 插值流程图(1) 已知条件中一阶导数的个数与插值节点的个数相等时的Hermite 插值流程图。
程序算法描述流程图程序算法流程图
程序算法描述流程图程序算法流程图算法的方法递推法递推是序列计算机中的一种常用算法。
它是按照一定的规律来计算序列中的每个项，通常是通过计算机前面的一些项来得出序列中的指定项的值。
其是把一个复杂的庞大的计算过程转化为简单过程的多次重复，该算法利用了计算机速度快和不知疲倦的机器特点。
递归法程序调用自身的编程技巧称为递归(recurion)。
一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。
递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。
一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。
当边界条件不满足时，递归前进;当边界条件满足时，递归返回。
注意：(1)递归就是在过程或函数里调用自身;(2)在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。
穷举法穷举法，或称为暴力破解法，其基本思路是：对于要解决的问题，列举出它的所有可能的情况，逐个判断有哪些是符合问题所要求的条件，从而得到问题的解。
它也常用于对于密码的破译，即将密码进行逐个推算直到找出真正的密码为止。
例如一个已知是四位并且全部由数字组成的密码，其可能共有10000种组合，因此最多尝试10000次就能找到正确的密码。
理论上利用这种方法可以破解任何一种密码，问题只在于如何缩短试误时间。
因此有些人运用计算机来增加效率，有些人辅以字典来缩小密码组合的范围。
贪心算法贪心算法是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。
用贪心法设计算法的特点是一步一步地进行，常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间，它采用自顶向下,以迭代的方法做出相继的贪心选择,每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题,通过每一步贪心选择,可得到问题的一个最优解，虽然每一步上都要保证能获得局部最优解，但由此产生的全局解有时不一定是最优的，所以贪婪法不要回溯。
条件语句算法流程图及程序课件
介绍几种常见的分支预测算法，包括静态分析法、动态分析法、机 器学习法等。
分支预测优化实践
通过具体案例展示如何使用分支预测技术对条件语句进行优化。
使用缓存优化条件语句
缓存优化概述
缓存是计算机硬件中的一种特殊存储设备，用于提高程序访问速 度。通过缓存优化可以加速条件语句的执行。
缓存优化技术
多线程优化实践
通过具体案例展示如何使用多线程技术对条件语句进行优化。
06
条件语句与其他控制结构的结合 使用
条件语句与循环结构的结合使用
总结词
条件语句与循环结构结合，实现复杂逻辑控制
详细描述
在算法流程中，条件语句常常与循环结构结合使用，以实现更复杂的逻辑控制。循环结构 包括while循环、for循环和do-while循环等。在循环结构中，条件语句用于判断是否满足 循环条件，决定循环是否继续执行。
使用C语言实现条件语句
```cpp
1
2
if (condition) {
// 如果条件成立，执行这里的代码
使用C语言实现条件语句
} else {
// 如果条件不成立，执行这里的代码
使用C语言实现条件语句
}
```
04
条件语句的应用场景与案例分析
条件语句在排序算法中的应用
冒泡排序算法
使用条件语句（if语句）比较相 邻元素的大小，并根据需要交换
使用Java语言实现条件语句
```java if (condition) {
// 如果条件成立，执行这里的代码
使用Java语言实现条件语句
} else { // 如果条件不成立，执行这里的代码
使用Java语言实现条件语句
算法的传统流程图及N-S结构化流程图表示_Visual Basic程序设计_[共2页]
![算法的传统流程图及N-S结构化流程图表示_Visual Basic程序设计_[共2页]](https://img.taocdn.com/s3/m/242102aa27284b73f24250da.png)
74第4章Visual Basic控制结构为了解决一个问题，需要明确解题的方法和步骤，我们将解题步骤的详细描述称为算法。
对于同一个问题，可以有不同的解题方法与步骤。
但不管采用何种方法，人们总是希望解决问题的方法尽量简单、运算步骤尽量少、能尽快地得到正确的结果。
因此算法的选择是人们比较关心的，质量高则运算效率就高。
计算机运行的程序必须是严格按照规定用机器语言或汇编语言或高级程序语言编写的。
算法可有各种描述方法，可以用伪码语言或框图等形式。
1966年，Bohra和Jacopini提出了结构化程序设计的三种基本结构，即顺序结构、选择结构和循环结构。
这三种基本结构是一个好算法的基本单元。
4.1 算法的传统流程图及N-S结构化流程图表示算法的传统流程图是用特定的几何图形及指向线表示解决问题的方法及步骤。
圆角矩形为输入输出框、矩形为处理框、菱形为判断框。
1973年，美国学者I.Nassi和B.Shneiderman提出了一种新的流程图形式。
这种流程图由一些基本的矩形框组成，称为N-S图（以其发明者的首字母命名）。
它又称为盒图，因为每一个框都像一个盒子。
下面分别介绍用传统流程图和N-S结构化流程图表示顺序结构、选择结构及循环结构的方法。
1．顺序结构图4.1所示是用传统流程图和N-S结构化流程图表示的顺序结构。
其中A和B两个框是按照从上到下的次序执行的，顺序结构是最简单的一种基本结构。
2．选择结构（又称分支结构）图4.2所示是用传统流程图和N-S结构化流程图表示的选择结构。
此结构中包含一个判断，根据给定的条件P是否满足，从两个分支路径中选择执行其一。
图中表示，若条件P满足则执行A框规定的操作，否则执行B框的操作。
条件P由用户设定，如条件P是“x>y”等。
3．循环结构（又称重复结构）循环结构的作用是反复执行某一部分操作。
有两类循环结构，即当型循环和直到型循环。
图4.1 顺序结构。
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程序算法描述流程图
程序算法描述流程图
算法的方法
递推法
递推是序列计算机中的一种常用算法。
它是按照一定的规律来计算序列中的每个项，通常是通过计算机前面的一些项来得出序列中的指定项的值。
其思想是把一个复杂的庞大的计算过程转化为简单过程的多次重复，该算法利用了计算机速度快和不知疲倦的机器特点。
递归法
程序调用自身的编程技巧称为递归(recursion)。
一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。
递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。
一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。
当边界条件不满足时，递归前进;当边界条件满足时，递归返回。
注意：
(1) 递归就是在过程或函数里调用自身;
(2) 在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。
穷举法
穷举法，或称为暴力破解法，其基本思路是：对于要解决的问题，列举出它的所有可能的情况，逐个判断有哪些是符合问题所要求的条件，从而得到问题的解。
它也常用于对于密码的破译，即将密码进行逐个推算直到找出真正的密码为止。
例如一个
已知是四位并且全部由数字组成的密码，其可能共有10000种组合，因此最多尝试10000次就能找到正确的密码。
理论上利用这种方法可以破解任何一种密码，问题只在于如何缩短试误时间。
因此有些人运用计算机来增加效率，有些人辅以字典来缩小密码组合的范围。
贪心算法
贪心算法是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。
用贪心法设计算法的特点是一步一步地进行，常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间，它采用自顶向下,以迭代的方法做出相继的贪心选择,每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题, 通过每一步贪心选择,可得到问题的一个最优解，虽然每一步上都要保证能获得局部最优解，但由此产生的全局解有时不一定是最优的，所以贪婪法不要回溯。
贪婪算法是一种改进了的分级处理方法，其核心是根据题意选取一种量度标准，然后将这多个输入排成这种量度标准所要求的顺序，按这种顺序一次输入一个量，如果这个输入和当前已构成在这种量度意义下的部分最佳解加在一起不能产生一个可行解，则不把此输入加到这部分解中。
这种能够得到某种量度意义下最优解的分级处理方法称为贪婪算法。
对于一个给定的问题，往往可能有好几种量度标准。
初看起来，这些量度标准似乎都是可取的，但实际上，用其中的大多数量度标准作贪婪处理所得到该量度意义下的最优解并不是问题的最优解，而是次优解。
因此，选择能产生问题最优解的最优量度标准是使用贪婪算法的核心。
一般情况下，要选出最优量度标准并不是一件容易的事，但对某问题能选择出最优量度标准后，用贪婪算法求解则特别有效。
分治法
分治法是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。
分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征：
(1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决;
(2) 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质;
(3) 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解;
(4) 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子子问题。
动态规划法
动态规划是一种在数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。
其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。
动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。
动态规划程序设计是对解最优化问题的一种途径、一种方法，而不是一种特殊算法。
不象前面所述的那些搜索或数值计算那样，具有一个标准的数学表达式和明确清晰的解题方法。
动态规划程序设计往往是针对一种最优化问题，由于各种问题的性质不同，确定最优解的条件也互不相同，因而动态规划的设计方法对不同的问题，有各具特色的解题方法，而不存在一种万能的动态规划算法，可以解决各类最优化问题。
因此读者在学习时，除了要对基本概念和方法正确理解外，必须具体问题具体分析处理，以丰富的想象力去建立模型，用创造性的技巧去求解。
迭代法
迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法(或者称为一次解法)，即一次性解决问题。
迭代法又分为精确迭代和近似迭代。
二分法和牛顿迭代法属于近似迭代法。
迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。
它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行，在每次执行这组指令(或这些步骤)时，都从变量的原值推出它的一个新值。
分支界限法
分枝界限法是一个用途十分广泛的算法，运用这种算法的技巧性很强，不同类型的问题解法也各不相同。
分支定界法的基本思想是对有约束条件的最优化问题的所有可行解(数目有限)空间进行搜索。
该算法在具体执行时，把全部可行的解空间不断分割为越来越小的子集(称为分支)，并为每个子集内的解的值计算一个下界或上界(称为定界)。
在每次分支后，对凡是界限超出已知可行解值那些子集不再做进一步分支，这样，解的许多子集(即搜索树上的许多结点)就可以不予考虑了，从而缩小了搜索范围。
这一过程一直进行到找出可行解为止，该可行解的值不大于任何子集的界限。
因此这种算法一般可以求得最优解。
与贪心算法一样，这种方法也是用来为组合优化问题设计求解算法的，所不同的是它在问题的整个可能解空间搜索，所设计出来的算法虽其时间复杂度比贪婪算法高，但它的优点是与穷举法类似，都能保证求出问题的最佳解，而且这种方法不是盲目的穷举搜索，而是在搜索过程中通过限界，可以中途停止对某些不可能得到最优解的子空间进一步搜索(类似于人工智能中的剪枝)，故它比穷举法效率更高。
回溯法
回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。
但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为回溯点。
其基本思想是，在包含问题的所有解的解空间树中，按照深度优先搜索的策略，从根结点出发深度探索解空间树。
当探索到某一结点时，要先判断该结点是否包含问题的解，如果包含，就从该结点出发继续探索下去，如果该结点不包含问题的解，则逐层向其祖先结点回溯。
(其实回溯法就是对隐式图的深度优先搜索算法)。
若用回溯法求问题的所有解时，要回溯到根，且根结点的所有可行的子树都要已被搜索遍才结束。
而若使用回溯法求任一个解时，只要搜索到问题的一个解就可以结束。
程序算法描述流程图：
1.程序算法流程图
2.程序设计的流程图
3.程序结构流程图
4.程序实验报告范文
5.Word如何绘制流程图。