各算法经典例题

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四个经典的算法案例

四个经典的算法案例

四个经典的算法案例案例1:辗转相除法,又名欧几里德算法,它是用来求两个正整数最大公因数的一种方法。

例:用辗转相除法求8251与6105的最大公约数∵ 8251÷6105=1 余 21466105÷2146=2 余 18132146÷1813=1 余 3331813÷ 333=5 余 148333 ÷ 148=2 余 37148 ÷ 37=4∴ 37是8251与6105的最大公约数程序框图如下:其中 r = mod(a, b) r表示a÷b的余数案例2:秦九韶算法,它是中国南宋时期数学家秦九韶提出的,用来解决多项式的求值问题,在西方被称作霍纳算法。

首先看一道例题:求多项式f(x)=2x5―5x4―4x3+3x2―6x+7当x=5时的值。

根据秦九韶算法:f(x)可表示为f(x)=({[(2x―5)x―4]x+3}x―6)x+7于是令 V0=5则 V1=2V0―5=2×5―5=5V2=V1X―4=5×5―4=21V3=V2X+3=21×5+3=108V4=V3X―6=108×5―6=534V5=V4X+7=534×5+7=2677∴ f(5) = 2677秦九韶算法只用到乘法、加法两个简单运算,不需要乘方运算,它是多项式求值的简化算法。

下面看程序框图,其中a0、a1、a2、a3、a4、a5是f (x) 从右向左的系数。

案例3:排序:是一种基本并且常用的算法,排序的算法很多,可以参阅课本,这里不再叙述。

案例4:进位制例:画程序框图,表示把k进制数a(共有n位),转化为十进制数b的过程框图如下:其中:t = GET a│i│ t表示a右数第i位利用上面的算法,把2进制数110011化为十进制的数即:1×20+1×21+0×22+0×23+1×24+1×25= 51以上是四个经典算法,大家可以从中体会算法的基本思想和算法的基本结构,并尝试用算法的基本语句描述它。

算法练习题——精选推荐

算法练习题——精选推荐

算法练习题1. 斐波那契数列:1 1 2 3 5 8 13 21 …… 求第20个数;2. 今有雉兔同笼,上有三⼗五头,下有九⼗四⾜,问雉兔各⼏何?3. 求1000以内的⽔仙花数4. 求⼀个数的阶乘5. 求多个连续数的阶乘之和6. 如果今天是星期⼆,那么1000天后是星期⼏?⽤户输⼊⼀个天数,计算这个天数后是星期⼏?7. 苹果3元⼀个,鸭梨2元⼀个,桃⼦1元⼀个。

现在想⽤200元买100个⽔果,在控制台中列出所有可能性8. 求任意⼀个⼩于100000的正整数的位数,并逆序打印每⼀位数字⽐如:567,位数是3位,以此打印7 ,6 ,59. 有⼀分数序列:2/1,3/2,5/3,8/5,13/8,21/13...求出这个数列的前20项之和。

程序分析:请抓住分⼦与分母的变化规律。

10. 有⼀些苹果,每⼈分5个多1个,每⼈分6个多2个,每⼈分7个多3个,⼀共有多少个苹果11. 判断⼀个数字是不是素数12. 利⽤条件运算符的嵌套来完成此题:学习成绩>=90分的同学⽤A表⽰,60-89分之间的⽤B表⽰,60分以下的⽤C表⽰。

1.程序分析:(a>b)?a:b这是条件运算符的基本例⼦。

13. 求s=a+aa+aaa+aaaa+aa...a的值,其中a是⼀个数字。

例如2+22+222+2222+22222(此时共有5个数相加),⼏个数相加由⽤户输⼊(prompt)14. ⼀球从100⽶⾼度⾃由落下,每次落地后反跳回原⾼度的⼀半;再落下,求它在第10次落地时,共经过多少⽶?第10次反弹多⾼?15. 求10000以内的完美数如果⼀个数恰好等于它的约数之和,则称该数位“完美数”。

16. 寻找丑数题⽬:我们把只包含因⼦2、3 和5 的数称作丑数(Ugly Number)。

例如6、8 都是丑数,但14 不是,因为它包含因⼦7。

习惯上我们把1 当做是第⼀个丑数。

求按从⼩到⼤的顺序的第1500 个丑数。

17. 猴⼦吃桃问题:猴⼦第⼀天摘下若⼲个桃⼦,当即吃了⼀半,还不瘾,⼜多吃了⼀个第⼆天早上⼜将剩下的桃⼦吃掉⼀半,⼜多吃了⼀个。

经典算法题范文

经典算法题范文

经典算法题范文1.冒泡排序算法冒泡排序是一种简单而常用的排序算法。

它通过重复地交换相邻的元素来对一个数组进行排序,直到没有可交换的元素为止。

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),是一种效率较低的排序算法,但它非常容易理解和实现。

2.快速排序算法快速排序是一种高效的排序算法,它通过一趟排序将一个数组分成两个独立的部分,其中一部分的所有元素都比另一部分的所有元素小。

然后,继续对这两个部分递归地进行排序,直到整个数组有序。

快速排序的时间复杂度为O(nlogn),是一种常用的排序算法。

3. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种用于求解单源最短路径问题的经典算法。

它通过动态规划的思想,逐步确定每个顶点到源点的最短路径长度,并记录下最短路径。

Dijkstra算法的时间复杂度为O(ElogV),其中E为边数,V为顶点数。

它在图论和网络路由等领域具有重要的应用。

4.红黑树算法红黑树是一种自平衡的二叉查找树,它在插入和删除元素时能够保持树的平衡性。

红黑树的主要特点是每个节点都有一个颜色属性,可以是红色或黑色,并且满足一些额外的条件确保树的平衡。

红黑树的时间复杂度为O(logn),是一种高效的动态数据结构,广泛应用于数据库和操作系统等领域。

5.归并排序算法归并排序是一种稳定的排序算法,它通过将已经有序的子序列合并成一个有序的序列,从而实现排序功能。

归并排序的核心思想是将一个数组分成两个子数组,然后对这两个子数组分别进行归并排序,最后将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。

归并排序的时间复杂度为O(nlogn),是一种高效的排序算法。

总结起来,上面介绍的这几个经典算法题分别涉及排序、图论、数据结构等不同领域,它们是算法研究和实践中的重要问题。

掌握这些经典算法题,能够帮助我们理解算法设计的思想和方法,提高算法设计和分析的能力。

同时,这些经典算法题还具有广泛的应用,可以帮助我们解决日常生活和工作中的实际问题。

因此,学习和掌握这些经典算法题对于计算机科学和软件工程的学习和工作都具有重要意义。

C语言算法100个经典例题

C语言算法100个经典例题

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C 语言经典算法 100 例(1) C 语言编程经典 100 例 A:【程序 1】 题目:有 1、2、3、4 个数字,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?都是多少? 1.程序分析:可填在百位、十位、个位的数字都是 1、2、3、4。

组成所有的排列后再去掉 不满足条件的排列。

 2.程序源代码: main() { int i,j,k; printf(“\n“); for(i=1;i〈5;i++) /*以下为三重循环*/ for(j=1;j〈5;j++) for (k=1;k〈5;k++) { if (i!=k&&i!=j&&j!=k) /*确保 i、j、k 三位互不相同*/ printf(“%d,%d,%d\n“,i,j,k); } } ============================================================== 【程序 2】 题目:企业发放的奖金根据利润提成。

利润(I)低于或等于 10 万元时,奖金可提 10%;利润 高于 10 万元,低于 20 万元时,低于 10 万元的部分按 10%提成,高于 10 万元的部分,可可 提成 7.5%;20 万到 40 万之间时,高于 20 万元的部分,可提成 5%;40 万到 60 万之间时高 于 40 万元的部分,可提成 3%;60 万到 100 万之间时,高于 60 万元的部分,可提成 1.5%, 高于 100 万元时,超过 100 万元的部分按 1%提成,从键盘输入当月利润 I,求应发放奖金总 数? 1.程序分析:请利用数轴来分界,定位。

注意定义时需把奖金定义成长整型。

 2.程序源代码: main() { long int i; int bonus1,bonus2,bonus4,bonus6,bonus10,bonus; scanf(“%ld“,&i); bonus1=100000*0.1;bonus2=bonus1+100000*0.75; bonus4=bonus2+200000*0.5; bonus6=bonus4+200000*0.3; bonus10=bonus6+400000*0.15; if(i〈=100000) bonus=i*0.1; else if(i〈=200000) bonus=bonus1+(i-100000)*0.075; else if(i〈=400000) bonus=bonus2+(i-200000)*0.05; else if(i〈=600000) bonus=bonus4+(i-400000)*0.03; else if(i〈=1000000) bonus=bonus6+(i-600000)*0.015; else bonus=bonus10+(i-1000000)*0.01; printf(“bonus=%d“,bonus); } =============================================================================== =============================================================================== 【程序 3】 题目:一个整数,它加上 100 后是一个完全平方数,再加上 168 又是一个完全平方数,请问 该数是多少? 1.程序分析:在 10 万以内判断,先将该数加上 100 后再开方,再将该数加上 268 后再开方, 如果开方后的结果满足如下条件,即是结果。

经典算法试题及答案

经典算法试题及答案

经典算法试题及答案题目一:找出旋转排序数组中的最小值题目描述:假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。

例如,数组 `[0,1,2,4,5,6,7]` 可能变为`[4,5,6,7,0,1,2]`。

请找出并返回数组中的最小元素。

说明:- 原数组是一个升序排序的数组- 数组中可能包含重复的元素- 你的算法应该具有 O(log n) 的时间复杂度答案解析:这个问题可以通过二分查找的方法来解决。

以下是详细的解题步骤:1. 初始化两个指针 `left` 和 `right` 分别指向数组的开头和结尾。

2. 当 `left` 小于 `right` 时,执行以下步骤:- 找到中间位置 `mid`。

- 如果 `nums[mid]` 大于 `nums[right]`,则最小值在 `mid+1` 到 `right` 之间,更新 `left = mid + 1`。

- 如果 `nums[mid]` 小于 `nums[right]`,则最小值在 `left` 到 `mid` 之间,更新 `right = mid`。

- 如果 `nums[mid]` 等于 `nums[right]`,则无法判断最小值的位置,需要减少 `right`。

3. 当 `left` 等于 `right` 时,返回 `nums[left]`。

代码实现:```pythondef findMin(nums):left, right = 0, len(nums) - 1while left < right:mid = left + (right - left) // 2if nums[mid] > nums[right]:left = mid + 1elif nums[mid] < nums[right]:right = midelse:right -= 1return nums[left]```题目二:合并两个有序链表题目描述:将两个有序链表合并为一个新的有序链表。

算法典型例题

算法典型例题

第四讲 算法典型例题1.下图是某算法的程序框图,则程序运行后输出的结果是 .2、某城市缺水问题比较突出,为了制定节水管理办法,对全市居民某年的月均用水量进行了抽样调查,其中n 位居民的月均用水量分别为x 1,…,x n (单位:吨),根据图2所示的程序框图,若n =2,且x 1,x 2 分别为1,2,则输出地结果S 为 .3、某城市缺水问题比较突出,为了制定节水管理办法,对全市居民某年的月均用水量进行了抽样调查,其中4位居民的月均用水量分别为(单位:吨)。

根据下左图所示的程序框图,若1x ,2x ,3x ,4x 分别为1,1.5,1.5,2,则输出的结果s 为 .结束0=s ,1=nn s s n +-+=)1(1+=n n9>s输出s开始是否11222i i S S x S S x =+=+i<=n ?是开始 S 1=0,S 2=0,i=1i=i+1否 输出S 结束22111()S S S i i=-图2输入x 1,x 2,…,x n 11i S S x =+i<=4? 是开始 S 1=0,i=1i=i+1否 输出S 结束11S S i =图3输入x 1,x 2,…,x 44、求实数x 的绝对值的算法程序框图,则判断框①中可填 .5、如下图所示,程序框图(算法流程图)的输出值x = .6、执行下边的程序框图,输出的T= .7、程序框图(即算法流程图)如图下(中)所示,其输出结果是_______.8、如上右图是一个算法的流程图,最后输出的W = .开始 输入x ① 是 否 输出x 输出-x结束图4否 结束开始 x=1 x=x+2 x=x+1x 是奇数?x >8? 是 输出x 是否图5T >S ? 否开始S =0,T =0,n=0T =T +n n=n+2 S = S +5是 输出T 结束图6a >100否开始a=1a=2a+1 是 输出a 结束图7S >=10? 否开始S = 0 T =T +2是 输出W 结束T = 1S =T 2-S W = S +T 图8。

算法经典必刷题

算法经典必刷题

算法经典必刷题
以下是一些经典的算法必刷题目,供您参考:
1. 两数之和(LeetCode 1):给定一个整数数组 nums 和一个目标值target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回他们的数组下标。

2. 三数之和(LeetCode 498):给定一个包含 n 个整数的数组 nums,判断 nums 中是否存在三个元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?找出所有
满足条件且不重复的三元组。

3. 最长回文子串(LeetCode 5):给定一个字符串 s,找到 s 中最长的回
文子串。

你可以假设 s 的最大长度为 1000。

4. 二分查找(LeetCode 7):给定一个排序数组和一个目标值,在数组中
查找目标值,并返回其索引。

如果目标值不存在于数组中,则返回 -1。

5. 盛最多水的容器(LeetCode 11):给定 n 个非负整数 a1,a2,...,an,每个数代表一个坐标点 (i, ai)。

在坐标内画 n 条垂直线,使得 i 垂直线的两
个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。

找出其中的一条线,使得该条线落在这 n 条
垂直线构成的区域内时,它到 x 轴的垂线段区域内的水最多。

6. 合并两个有序链表(LeetCode 20):将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。

新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。

这些题目都是经典的算法问题,对于提高算法和数据结构方面的能力非常有帮助。

当然,还有很多其他的经典算法必刷题目,您可以根据自己的实际情况选择题目进行练习。

经典算法练习题

经典算法练习题

经典算法练习题算法是计算机科学中的重要概念,它是解决问题的一系列步骤或规则。

在计算机编程中,经典算法是程序员经常使用的一种算法。

通过练习经典算法,可以增强程序员的逻辑思维能力,并提高解决问题的效率和准确性。

本文将介绍几个经典算法练习题。

题目一:冒泡排序算法实现冒泡排序是一种基本的排序算法,它通过多次比较和交换来实现排序。

具体步骤如下:1. 从待排序的第一个元素开始,依次比较相邻的两个元素,如果前一个元素大于后一个元素,则交换它们的位置;2. 继续比较下一对元素,直到没有任何一对元素需要交换为止;3. 重复上述步骤,直到所有元素都排好序为止。

题目二:二分查找算法实现二分查找算法也被称为折半查找算法,它是一种高效的查找算法。

它的前提是待查找的数据已经排好序。

具体步骤如下:1. 首先,确定待查找数据的左边界和右边界;2. 计算待查找数据的中间位置,并将中间位置数据与目标数据进行比较;3. 如果中间位置数据等于目标数据,查找成功;4. 如果中间位置数据大于目标数据,修改右边界为中间位置减1,并回到第二步继续查找;5. 如果中间位置数据小于目标数据,修改左边界为中间位置加1,并回到第二步继续查找;6. 重复上述步骤,直到找到目标数据或者左边界大于右边界为止。

题目三:递归算法实现递归算法是一种自己调用自己的算法。

它通常用于解决可以被分解为重复子问题的问题。

递归算法的实现包括两个关键要素:递归基和递归式。

1. 递归基:确定递归结束的条件,即最简单的情况;2. 递归式:将原问题转化为更小规模的问题,并通过调用自身解决该小规模问题。

题目四:动态规划算法实现动态规划算法是一种将复杂问题分解为多个重叠子问题的算法。

通过解决子问题并将结果保存在一个表中,可以避免重复计算,提高效率。

动态规划算法的实现包括以下步骤:1. 确定状态:将原问题分解为若干子问题,通过定义状态表示子问题;2. 确定状态转移方程:描述当前状态与下一个状态之间的关系;3. 确定初始条件:确定递归出口的初始情况。

决策树算法例题经典

决策树算法例题经典

决策树算法例题经典
案例1:购物产品推荐。

假设当前我们需要进行购物产品推荐工作,用户可以选择若干项属性,例如品牌、价格、颜色、是否有折扣等等,在已知一些样本的基础上,构
建一棵决策树,帮助用户快速得到最佳购买推荐。

如果用户选择的品牌为A,则直接推荐产品P3;如果选择品牌为B,
则继续考虑价格,如果价格低于100,则推荐产品P1,否则推荐产品P2。

如果用户选择的品牌为C,则直接推荐产品P4。

当然,这只是一个简单的例子,实际应用场景中可能会有更多的属性
和样本。

因此,在构建决策树时需要考虑选取最优特征,避免过度拟合等
问题。

案例2:疾病预测。

假设有一组医学数据,其中包括患者的年龄、性别、身高、体重、血
压等指标以及是否患有糖尿病的标签信息。

我们希望构建一个决策树来帮
助医生快速判断患者是否可能患有糖尿病。

如果患者年龄大于45岁,则进一步考虑体重,如果体重高于120kg,则判断为高风险群体;否则判断为低风险群体。

如果患者年龄不超过45岁,则直接判断为低风险群体。

当然,这只是一个简单的例子,实际应用场景中可能会有更多的指标
和样本。

因此,在构建决策树时需要考虑选取最优特征,避免过度拟合等
问题。

算法案例(完整版)

算法案例(完整版)

例2 已知10b1(2)=a02(3),求数字a, b的值.
10b1(2)=1×23+b×2+1=2b+9. a02(3)=a×32+2=9a+2. 所以2b+9=9a+2,即9a-2b=7.
故a=1,b=1.
小 结
1. k进制数使用0~(k-1)共k个数字, 但左侧第一个数位上的数字(首位数字) 不为0. 2.用 an an-1 a2 a1(k ) 表示k 进制数,其中k称为基数,十进制数不标 注基数. 3. 把k进制数化为十进制数的一般算式 是: an an-1 a2 a1(k )
第一步,输入a和n的值. 第二步,令b=0,i=1. i-1 b 第三步, = b + ai ´ 2 , i=i+1. 第四步,判断i>n 是否成立.若是,则输 出b的值;否则,返回第三步.
同样地,把k进制数 a = an an-1 a2 a1(k )
化为十进制数b的算法和程序框图如何设 计? 第一步,输入a,k和n的值. 第二步,令b=0,i=1.
“更相减损术”在中国古代数学专著《 九章算术》中记述为:
可半者半之,不可半者,副置分母、 子之数,以少减多,更相减损,求其等 也,以等数约之.
例1 分别用辗转相除法和更相减损 术求168与93的最大公约数. 辗转相除法:168=93×1+75,
93=75×1+18, 75=18×4+3, 18=3×6.
a=rnrn-1„r1r0(2)
知识探究(二):十进制化k进制的算法
思考1:根据上面的分析,将十进制数a化 为二进制数的算法步骤如何设计? 第一步,输入十进制数a的值. 第二步,求出a除以2所得的商q,余数r. 第四步,若q≠0,则a=q,返回第二步; 否则,输出全部余数r排列得到 的二进制数.

简单算法题目大全

简单算法题目大全

简单算法题目大全
以下是一些简单的算法题目,难度从一颗星到四颗星不等:
1. 一颗星:打印出所有的“水仙花数”,所谓“水仙花数”是指一个三位数,其各位数字立方和等于该数本身。

2. 一颗星:打印出所有的四位的四叶玫瑰数,如:1634,即1634=1的四
次方加上6的四次方加上3的四次方加上4的四次方。

3. 两颗星:对于一个有正有负的整数数组,请找出总和最大的连续数列。

4. 三颗星:输出九九乘法表。

5. 三颗星:猴子吃桃问题:猴子第一天摘下若干个桃子,当即吃了一半,还不瘾,又多吃了一个。

第二天早上又将剩下的桃子吃掉一半,又多吃了一个。

6. 三颗星:打印出五位的五角星数,如:54748,即54748=5的5次方加上4的5次方加上7的5次方加上4的5次方加上8的5次方。

7. 四颗星:斐波那契数列。

有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少?
以上算法题目的解答方法可能有很多种,可以结合自身情况进行尝试解答。

同时建议咨询算法领域资深业内人士获取更专业的指导。

python经典算法例题

python经典算法例题

python经典算法例题(原创版)目录1.归并排序算法2.快速排序算法3.冒泡排序算法4.选择排序算法5.插入排序算法6.希尔排序算法7.堆排序算法8.计数排序算法9.基数排序算法10.桶排序算法正文Python 作为一门广泛应用于数据科学和人工智能领域的编程语言,其经典算法例题的掌握对于程序员来说至关重要。

本文将为大家介绍十种经典的排序算法,包括归并排序、快速排序、冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、堆排序、计数排序、基数排序和桶排序。

1.归并排序算法:归并排序是一种分治思想的排序算法。

它的基本思路是将两个有序的数组合并成一个更大的有序数组。

归并排序的时间复杂度为 O(nlogn)。

2.快速排序算法:快速排序是一种分治思想的排序算法,其核心是选取一个基准值,将数组分为小于和大于等于基准值的两部分,然后递归地对这两部分进行排序。

快速排序的时间复杂度为 O(nlogn)(最坏情况)和 O(n^2)(最好情况)。

3.冒泡排序算法:冒泡排序是一种简单的排序算法,其基本思想是将相邻的两个元素进行比较,如果顺序错误则交换。

经过多次遍历,最终可以得到一个有序的数组。

冒泡排序的时间复杂度为 O(n^2)。

4.选择排序算法:选择排序是一种简单的排序算法,其基本思想是在每一轮遍历中选择最小(或最大)的元素放到已排序数组的末尾。

选择排序的时间复杂度为 O(n^2)。

5.插入排序算法:插入排序是一种简单的排序算法,其基本思想是将未排序的元素插入到已排序数组的合适位置,使得整个数组有序。

插入排序的时间复杂度为 O(n^2)。

6.希尔排序算法:希尔排序是一种插入排序的改进算法,其基本思想是将数组按照一定的间隔进行分组,对分组后的数组进行插入排序,然后逐渐减小间隔,最后再对整个数组进行一次插入排序。

希尔排序的时间复杂度为 O(n^1.3)。

7.堆排序算法:堆排序是一种特殊的选择排序算法,其基本思想是将数组构建成一个大顶堆(或小顶堆),然后将堆顶元素与堆尾元素交换,得到一个有序数组。

算法题库及答案高中生

算法题库及答案高中生

算法题库及答案高中生1. 二分查找算法- 问题描述:在一个已排序的数组中,使用二分查找算法找出一个特定元素的位置。

- 算法步骤:- 确定数组的中间位置。

- 比较中间元素与目标值。

- 如果目标值等于中间元素,则查找成功。

- 如果目标值小于中间元素,则在左半部分继续查找。

- 如果目标值大于中间元素,则在右半部分继续查找。

- 重复以上步骤,直到找到目标值或搜索范围为空。

- 答案:二分查找的时间复杂度为O(log n),适用于已排序的数组。

2. 快速排序算法- 问题描述:快速排序是一种分治算法,用于对数组进行排序。

- 算法步骤:- 选择一个元素作为“基准”。

- 重新排列数组,使得所有比基准小的元素都在基准的左边,所有比基准大的元素都在基准的右边。

- 递归地将上述步骤应用于基准左边和右边的子数组。

- 答案:快速排序的平均时间复杂度为O(n log n),但在最坏情况下为O(n^2)。

3. 归并排序算法- 问题描述:归并排序是一种分治算法,用于对数组进行排序。

- 算法步骤:- 将数组分成两半,直到每个子数组只有一个元素。

- 将两个有序的子数组合并成一个有序数组。

- 重复以上步骤,直到整个数组有序。

- 答案:归并排序的时间复杂度为O(n log n),并且是稳定的排序算法。

4. 深度优先搜索(DFS)- 问题描述:在图或树中,深度优先搜索用于遍历所有节点。

- 算法步骤:- 从根节点开始,沿着一个分支尽可能深地搜索。

- 当无法继续深入时,回溯并沿着其他分支继续搜索。

- 答案:DFS可以用于解决路径搜索问题,如迷宫求解或图的连通性问题。

5. 广度优先搜索(BFS)- 问题描述:在图或树中,广度优先搜索用于遍历所有节点。

- 算法步骤:- 从根节点开始,逐层遍历所有节点。

- 使用队列来保持访问顺序。

- 答案:BFS常用于寻找最短路径或解决最短路径问题。

6. 动态规划算法- 问题描述:动态规划是一种解决复杂问题的方法,通常用于求解优化问题。

常见算法面试题及答案

常见算法面试题及答案

常见算法面试题及答案1. 数组中重复的数字题目:在一个长度为n的数组中,存在一个数字出现两次,而其他数字均出现一次,请找出这个重复的数字。

答案:可以使用哈希表来解决这个问题,遍历数组,将每个数字作为键,出现次数作为值,如果出现次数大于1,则该数字就是重复的数字。

2. 旋转数组的最小数字题目:把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。

输入一个非递减排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。

答案:可以使用二分查找法。

首先判断数组是否有序,如果有序,则直接返回第一个元素。

如果无序,找到中间元素,比较中间元素和两端元素,如果中间元素小于右边元素,则左边有序,否则右边有序。

在有序的一侧使用二分查找法找到最小值。

3. 斐波那契数列题目:斐波那契数列的第n项是多少?答案:可以使用递归、动态规划或者公式法来解决。

递归方法简单但效率低,动态规划通过构建一个数组来存储已计算的值,公式法通过矩阵快速幂来计算。

4. 二叉树的镜像题目:请完成一个函数,实现二叉树的镜像。

答案:可以使用递归或者迭代的方法。

递归方法是遍历到每个节点,交换其左右子节点。

迭代方法可以使用栈来模拟递归过程。

5. 寻找数组中第k大的元素题目:在未排序的数组中找到第k大的元素。

答案:可以使用快速排序的分区算法,每次分区后找到第k大的元素。

也可以使用大顶堆,将数组元素全部加入堆中,然后重复k-1次弹出堆顶元素。

6. 合并两个有序链表题目:将两个有序链表合并为一个新的有序链表并返回。

答案:可以使用双指针的方法,分别指向两个链表的当前节点,比较节点值,将较小的节点添加到新链表中,然后移动指针,直到一个链表为空。

7. 字符串的排列题目:输入一个字符串,打印出该字符串中字符的所有排列。

答案:可以使用回溯法。

创建一个递归函数,每次选择一个字符作为排列的第一个字符,然后递归排列剩下的字符。

8. 两个栈实现队列题目:用两个栈实现一个队列。

队列的声明是先入先出,栈是后入先出。

高中简单算法练习题及讲解

高中简单算法练习题及讲解

高中简单算法练习题及讲解### 练习题一:求和算法题目:编写一个程序,计算从1加到100的和。

解题思路:1. 初始化一个变量sum,用来存储累加的结果。

2. 使用for循环从1遍历到100。

3. 在循环中,将当前的数字加到sum上。

4. 循环结束后,打印sum的值。

代码实现:```pythonsum = 0for i in range(1, 101):sum += iprint(sum)```### 练习题二:阶乘算法题目:计算一个给定正整数n的阶乘。

解题思路:1. 定义一个函数factorial,接收一个参数n。

2. 使用递归或循环计算n的阶乘。

3. 如果n为0或1,返回1。

4. 否则,返回n乘以factorial(n-1)的结果。

代码实现(递归):```pythondef factorial(n):if n == 0 or n == 1:return 1else:return n * factorial(n-1)n = 5print(factorial(n))```### 练习题三:斐波那契数列题目:打印斐波那契数列的前10个数字。

解题思路:1. 斐波那契数列的特点是每一项都是前两项的和。

2. 初始化前两个数字为0和1。

3. 使用for循环,从第三个数字开始计算,直到第10个数字。

代码实现:```pythona, b = 0, 1for _ in range(10):print(a)a, b = b, a + b```### 练习题四:最大公约数题目:给定两个正整数a和b,求它们的最大公约数。

解题思路:1. 使用辗转相除法(欧几里得算法)。

2. 计算a除以b的余数。

3. 将b赋值给a,将余数赋值给b。

4. 重复上述步骤,直到余数为0,此时b的值即为最大公约数。

代码实现:```pythondef gcd(a, b):while b != 0:a, b = b, a % breturn aa = 48b = 18print(gcd(a, b))```### 练习题五:字符串反转题目:编写一个程序,将一个字符串反转。

算法练习题及答案

算法练习题及答案

算法练习题及答案一、排序算法1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。

它的基本思想是,重复地走访待排序的元素,依次比较相邻的两个元素,如果顺序错误就交换它们,直到整个序列有序。

实现代码如下:```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 arr```2. 快速排序快速排序是一种常用且高效的排序算法。

它的基本思想是通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另一部分的小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个过程递归进行,直到序列有序。

实现代码如下:```pythondef quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[0]left = [x for x in arr[1:] if x < pivot]right = [x for x in arr[1:] if x >= pivot]return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)```二、查找算法1. 二分查找二分查找是一种针对有序数据集合的查找算法。

它的基本思想是,在有序数据集合中,取中间元素与目标元素进行比较,如果相等则查找成功;如果不相等,则根据比较结果,选择继续在前半部分或后半部分查找,以此类推,直到找到目标元素或确定目标元素不存在。

实现代码如下:def binary_search(arr, target):low, high = 0, len(arr) - 1while low <= high:mid = (low + high) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:low = mid + 1else:high = mid - 1return -1```2. 插值查找插值查找是一种自适应的查找算法,适用于数据分布比较均匀的有序数据集合。

算法案例 习题(含答案)

算法案例 习题(含答案)
A.1001101(2)B.1011001(2)
C.0011001(2)D.1001001(2)
4.更相减损术可解决下列问题中的( )
A.求两个正整数的最大公约数
B.求多项式的值
C.进位制的转化计算
D.排序问题
5.利用秦九韶算法计算f(x)=x5+2x4+3x3+4x2+5x+6在x=5时的值为( )
WHILE a<>b
IF a>b THEN
a=a-b
ELSE
_________
END IF
WEND
PRINT a
END
13.把八进制数 转化为三进制数为______________.
14. __________ .
15.二进制数 对应的十进制数是__________.
16.将二进制数11110(2)化为十进制数,结果为______________。
11.用秦九韶算法求多项式f(x)=x4-2x3+3x2-7x-5当x=4时的值,给出如下数据:
①0 ②2 ③11 ④37 ⑤143
其运算过程中(包括最终结果)会出现的数有____(只填序号).
12.请将以下用“更相减损术”求两个正整数a,b的最大公约数的程序补充完整:
INPUT “a,b=”;a,b
17.把“五进制”数转化为“七进制”数: __________
18.用“秦九韶算法”计算多项式 ,当 时的值的过程中,要经过
____________次乘法运算和_________次加法运算.
三、解答题
19.(本题满分13分)已知一个5次多项式为f(x)=4x5﹣3x3+2x2+5x+1,用秦九韶算法求这个多项式当x=2时的值

算法案例 Word版含解析

算法案例 Word版含解析

算法案例
一、选择题
1.更相减损术可解决下列问题中的( )
A.求两个正整数的最大公约数
B.求多项式的值
C.进位制的转化计算
D.排序问题
2.把77化成四进制数的末位数字为( )
A.4
B.3
C.2
D.1
3.已知多项式f(x)=x4-3x3+5x,用秦九韶算法求f(5)的值等于
A.275
B.257
C.55
D.10
4.用秦九韶算法计算多项式f(x)=1+5x+10x2+10x3+5x4+x5在x=-2时,v3的值为( )
A.1
B.2
C.3
D.4
5.把十进制的23化成二进制数是( )
A.00 110(2)
B.10 111(2)
C.10 111(2)
D.11 101(2)
二、填空题
6.25与35的最大公约数为.
7.七进制数中各个数位上的数字只能是中的一个.
8.用秦九韶算法求多项式f(x)=12+35x-8x2+79x3+6x4+5x5+3x6当x=-4
时的值时,其中v1的值为.
一、选择题
1.将389化成四进制数的末位是( )
A.1
B.2
C.3
D.0
2.两个正整数840与1 785的最大公约数是( )
A.105
B.8
C.2
D.840
二、填空题
3.已知函数f(x)=x3-2x2-5x+8,利用秦九韶算法求f(9)的值.
4.把二进制数1 001(2)化成十进制数为.
三、解答题
5.用辗转相除法求888与1 147的最大公约数.。

10个经典的算法问题与解决方案

10个经典的算法问题与解决方案

10个经典的算法问题与解决方案算法问题是计算机科学中非常重要的一部分,对于准备面试或提升自己的技能都是很有帮助的。

下面列举了10个经典的算法问题及其解决方案:1.两数之和(Two Sum)问题描述:给定一个整数数组和一个目标值,找出数组中和为目标值的两个数。

解决方案:使用哈希表记录每个数字的索引,然后遍历数组,查找目标值减当前数的差是否存在于哈希表中。

2.盛最多水的容器(Container With Most Water)问题描述:给定一个非负整数数组,数组中的每个表示一条柱子的高度,找出两个柱子,使得它们与x轴构成的容器可以容纳最多的水。

解决方案:维护两个指针,分别指向数组的开始和结尾,计算当前指针所指的两条柱子之间的面积,并更新最大面积。

然后移动指向较小柱子的指针,重复计算直到两个指针相遇。

3.三数之和(3Sum)问题描述:给定一个整数数组,找出数组中所有不重复的三个数,使得它们的和为0。

解决方案:首先对数组进行排序,然后固定一个数字,使用双指针在剩余的数字中寻找另外两个数使得它们的和为相反数。

4.最大子序和(Maximum Subarray)问题描述:给定一个整数数组,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素)。

解决方案:使用动态规划的思想,从数组的第一个元素开始依次计算以当前位置结尾的子数组的最大和,并保存最大值。

5.二分查找(Binary Search)问题描述:给定一个排序的整数数组和一个目标值,使用二分查找算法确定目标值是否存在于数组中,并返回其索引。

解决方案:通过比较目标值与数组的中间元素来确定目标值是在左半部分还是右半部分,并更新搜索范围进行下一轮查找。

6.背包问题(Knapsack Problem)问题描述:给定一组物品和一个背包,每个物品都有自己的重量和价值,在不超过背包容量的情况下,找到一个组合使得总价值最大化。

解决方案:使用动态规划的思想,定义一个二维数组表示背包容量和物品数量,从左上角开始计算每个格子可以放置的最大价值。

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矩阵快速幂hrbust1140数字和问题Description定义一种操作为:已知一个数字,对其各位数字反复求和,直到剩下的数是一位数不能求和为止。

例如:数字2345,第一次求和得到2 + 3 + 4 + 5 = 14,再对14的各位数字求和得到1 + 4 = 5,得到5将不再求和。

现在请你求出对a^b进行该操作后,求最终得到的数字.Input第一行,包含两个数字a(0 <= a <= 2000000000)和b(1 <= b <= 2000000000)Output输出对a^b进行操作后得到的数字是什么#include <iostream>#include<cstring>#include<iomanip>#include<math.h>#include<stdio.h>#include<algorithm>using namespace std;int sum(int x){return ((x+8)%9+1);}int g(int a,int k){if(k==0) return 1;if(k==1) return a%9;if(k%2==0) return (g((a%9)*(a%9),k/2)%9);if(k%2==1) return (a%9)*(g((a%9),k-1)%9);}int main(){int a,k;while(scanf("%d%d",&a,&k)!=EOF){if(a==0)printf("0\n");elseprintf("%d\n",sum(g(a,k)));}}小乐乐喜欢很多明星,她总是喜欢在没事干的时候念叨自己喜欢的那些明星的名字。

有些明星她很喜欢,不自觉的就会念叨很多遍,有的明星则是偶尔想起,随便念叨而已。

给出她一天念叨的明星,请你帮我找出,她念叨最多的明星是哪个呢?(给你N个字符串,要求输出出现最多的名字以及其出现的次数)输入:第一行为一个整数N (1< N < 10000000)接下来为N行每行一个明星的名字 a (|a| <= 10)。

总共她所知道的明星不超过30000个。

输出:输出那个出现次数最多名字和其次数。

格式参照样例输出(保证结果唯一)#include <cstdio>#include <cstring>#define N 300007struct HB {int name;int num;}hashbox[N];int hash(int num) {return num%N;}int find(int num) {int key = hash(num);//得到Hash值while (1) {if (hashbox[key].name == -1 || hashbox[key].name == num) return key;//为空或找到num?}}int main() {int n;while (scanf("%d", &n) != EOF) {int i;int maxname = -1;int maxnum = 0;for (i = 0; i < n; i++) {int name;scanf("%d", &name);int key = find(name);HLG 1073 病毒某种病毒袭击了某地区,该地区有N(1≤N≤50000)人,分别编号为0,1,...,N-1,现在0号已被确诊,所有0的直接朋友和间接朋友都要被隔离。

例如:0与1是直接朋友,1与2是直接朋友,则0、2就是间接朋友。

那么0、1、2都须被隔离。

现在,已查明M个直接朋友关系。

如:0,2就表示0,2是直接朋友关系。

请你编程计算,有多少人要被隔离。

样例输入:100 40 11 23 44 5样例输出:3#include<cstdio>#include<cstring>using namespace std;const int N = 100010;int fa[N];void init(int n) {for (int i = 0; i <= n; ++i) fa[i] = i;}int find(int u) {return fa[u] == u ? fa[u] : fa[u] = find(fa[u]);}void unin(int u, int v) {fa[find(v)] = find(u);int main() {int n, m;while(scanf("%d%d", &n, &m) != EOF) {init(n);//并查集初始化while(m--) {int a, b;scanf("%d%d", &a, &b);unin(a, b);//a和b并到一个集合上}int ans = 0;for(int i = 0; i < n; ++i) {if(find(i) == find(0)) {//如果i和0号患病者是一个集合证明他也患病了ans++;}Description 编辑距离(hrbust oj 1284)俄罗斯科学家VladimirLevenshtein 在1965年提出了编辑距离概念。

编辑距离,又称Levenshtein 距离,是指两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。

许可的三种编辑操作包括插入一个字符、删除一个字符、将一个字符替换成另一个字符。

至今,编辑距离一直在相似句子检索的领域中发挥着不可忽视的作用。

我们不妨来设计一个程序,计算两个字符串的编辑距离。

Input输入数据的第一行是一个正整数,表示一共有几组数据。

每组数据有两行,每行一个字符串。

* 每个字符串长度不超过1000* 字符串中只含小写英文字母Output对于每组数据,请输出一个整数表示两个字符串的编辑距离。

每个答案占一行。

Sample Input2davidvivianabcaabbccSample Output43尝试用动态规划解决;第一步 尝试表示出状态:用指标函数 d[i][j] 表示 a 字符串的前i 个字符 和 b 字符串的前 j 个字符变成一致所需要的最少操作次数(即编辑距离);则原问题的答案为d[len(a)][len(b)];第二步 尝试写出状态转移的方程:通过观察可以发现初始状态:d[0][i] = i; ( 0 <= i <= len(b) )d[i][0] = i; ( 0 <= i <= len(a) )d[i][j] 的状态可能由以下几种情况转移而来:d[i-1][j] :a 串的前i-1个字符和b 串的前j 个字符已经一致,此时要得到d[i][j] 可以在a 串的末尾加上一个b 串末尾的字符 或者 将b串末尾的字符去掉,即可使的a 串的前i个字符和b 串的前j 个字符变成一致,此时有d[i][j] = d[i-1][j] + 1d[i][j-1]: a 串的前i-1个字符和b 串的前j 个字符已经一致,和上述情况类似,此时有d[i][j] = d[i][j-1] + 1d[i-1][j-1]: 这个时候要分两种状态讨论:a[i] == b[j] , 此时:d[i][j] = d[i-1][j-1]a[i] != b[j] , 此时:d[i][j] = d[i-1][j-1] + 1 (只要将a[i]变成b[j]即可)综上所述得到状态转移方程:d[i][j] = min{ d[i-1][j]+1, d[i][j-1]+1, d[i-1][j-1]+(a[i]==b[j]? 0:1) }实现如下int main(){int T;scanf("%d",&T);while (T--){scanf("%s %s",a+1,b+1);int la = strlen(a+1);int lb = strlen(b+1);for (int i = 1; i <= la; ++i) d[i][0] = i;for (int i = 1; i <= lb; ++i) d[0][i] = i;d[0][0] = 0;for (int i = 1; i <= la; ++i){for (int j = 1; j <= lb; ++j){if ( a[i] == b[j] ){d[i][j] = d[i-1][j-1];}else{d[i][j] = d[i-1][j-1] + 1;}d[i][j] = min( d[i][j], d[i-1][j]+1 );d[i][j] = min( d[i][j], d[i][j-1]+1 );}}printf("%d\n",d[la][lb]);}return 0;}#include <stdio.h>#include <string.h>const int maxn=10000;//提前估计好可能会开的节点的个数int tot; //节点编号,模拟申请新节点,静态申请int trie[maxn][26]; //假设每个节点的分支有26个bool isw[maxn]; //判断该节点是不是单词结尾void insert(char *s,int rt){for(int i=0;s[i];i++){int x=s[i]-'a';//假设单词都是小写字母组成if(trie[rt][x]==0){//没有,申请新节点trie[rt][x]=++tot;}rt=trie[rt][x];}isw[rt]=true;}bool find(char *s,int rt){for(int i=0;s[i];i++){int x=s[i]-'a';//假设单词都是小写字母组成if(trie[rt][x]==0){}rt=trie[rt][x];}return isw[rt];}char s[22];//单词读入int main(){tot=0;//一开始没有节点int rt=++tot;//申请一个根节点memset(trie[rt],0,sizeof(trie[rt]));//初始化根节点memset(isw,false,sizeof(isw));while(scanf("%s",s),s[0]!='#'){//新建字典,以一个'#'结束insert(s,rt);}while(scanf("%s",s),s[0]!='#'){//查单词,以一个'#'结束if(find(s,rt))HDU 1166 敌兵布阵[一维树状数组]Input第一行一个整数T,表示有T组数据。

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