算法设计实验报告
算法实验报告
算法实验报告算法实验报告引言:算法是计算机科学的核心内容之一,它是解决问题的方法和步骤的描述。
算法的设计和分析是计算机科学与工程中的重要研究方向之一。
本实验旨在通过对算法的实际应用和实验验证,深入理解算法的性能和效果。
实验一:排序算法的比较在本实验中,我们将比较三种常见的排序算法:冒泡排序、插入排序和快速排序。
我们将通过对不同规模的随机数组进行排序,并记录每种算法所需的时间和比较次数,以评估它们的性能。
实验结果显示,快速排序是最快的排序算法,其时间复杂度为O(nlogn),比较次数也相对较少。
插入排序的时间复杂度为O(n^2),比较次数较多,但对于小规模的数组排序效果较好。
而冒泡排序的时间复杂度也为O(n^2),但比较次数更多,效率相对较低。
实验二:图的最短路径算法在图的最短路径问题中,我们将比较Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的效率和准确性。
我们将使用一个带权有向图,并计算从一个顶点到其他所有顶点的最短路径。
实验结果表明,Dijkstra算法适用于单源最短路径问题,其时间复杂度为O(V^2),其中V为顶点数。
而Floyd-Warshall算法适用于多源最短路径问题,其时间复杂度为O(V^3)。
两种算法在准确性上没有明显差异,但在处理大规模图时,Floyd-Warshall算法的效率较低。
实验三:动态规划算法动态规划是一种通过将问题分解成子问题并记录子问题的解来解决复杂问题的方法。
在本实验中,我们将比较两种动态规划算法:0-1背包问题和最长公共子序列问题。
实验结果显示,0-1背包问题的动态规划算法可以有效地找到最优解,其时间复杂度为O(nW),其中n为物品个数,W为背包容量。
最长公共子序列问题的动态规划算法可以找到两个序列的最长公共子序列,其时间复杂度为O(mn),其中m和n分别为两个序列的长度。
结论:通过本次实验,我们对不同算法的性能和效果有了更深入的了解。
排序算法中,快速排序是最快且效率最高的;在图的最短路径问题中,Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法分别适用于不同的场景;动态规划算法可以解决复杂的问题,并找到最优解。
算法课设实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着计算机技术的飞速发展,算法在计算机科学中扮演着至关重要的角色。
为了加深对算法设计与分析的理解,提高实际应用能力,本实验课程设计旨在通过实际操作,让学生掌握算法设计与分析的基本方法,学会运用所学知识解决实际问题。
二、实验内容与步骤本次实验共分为三个部分,分别为排序算法、贪心算法和动态规划算法的设计与实现。
1. 排序算法(1)实验目的:熟悉常见的排序算法,理解其原理,比较其优缺点,并实现至少三种排序算法。
(2)实验内容:- 实现冒泡排序、快速排序和归并排序三种算法。
- 对每种算法进行时间复杂度和空间复杂度的分析。
- 编写测试程序,对算法进行性能测试,比较不同算法的优劣。
(3)实验步骤:- 分析冒泡排序、快速排序和归并排序的原理。
- 编写三种排序算法的代码。
- 分析代码的时间复杂度和空间复杂度。
- 编写测试程序,生成随机测试数据,测试三种算法的性能。
- 比较三种算法的运行时间和内存占用。
2. 贪心算法(1)实验目的:理解贪心算法的基本思想,掌握贪心算法的解题步骤,并实现一个贪心算法问题。
(2)实验内容:- 实现一个贪心算法问题,如活动选择问题。
- 分析贪心算法的正确性,并证明其最优性。
(3)实验步骤:- 分析活动选择问题的贪心策略。
- 编写贪心算法的代码。
- 分析贪心算法的正确性,并证明其最优性。
- 编写测试程序,验证贪心算法的正确性。
3. 动态规划算法(1)实验目的:理解动态规划算法的基本思想,掌握动态规划算法的解题步骤,并实现一个动态规划算法问题。
(2)实验内容:- 实现一个动态规划算法问题,如背包问题。
- 分析动态规划算法的正确性,并证明其最优性。
(3)实验步骤:- 分析背包问题的动态规划策略。
- 编写动态规划算法的代码。
- 分析动态规划算法的正确性,并证明其最优性。
- 编写测试程序,验证动态规划算法的正确性。
三、实验结果与分析1. 排序算法实验结果:- 冒泡排序:时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(1)。
算法分析与设计实验报告
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)。
模型网络算法实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展,模型网络算法在各个领域都得到了广泛应用。
为了深入了解模型网络算法的原理和应用,我们设计并完成了一次模型网络算法实验。
本次实验旨在通过构建一个简单的模型网络,学习并验证模型网络算法在数据处理和模式识别等方面的性能。
二、实验目的1. 理解模型网络算法的基本原理;2. 掌握模型网络算法的实现方法;3. 评估模型网络算法在不同数据集上的性能;4. 分析模型网络算法的优缺点。
三、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3. 库:NumPy、Scikit-learn、Matplotlib4. 数据集:Iris数据集、MNIST数据集四、实验内容1. 模型网络算法概述模型网络算法是一种基于图论的算法,通过构建模型网络来模拟真实世界中的复杂关系。
模型网络由节点和边组成,节点代表实体,边代表实体之间的关系。
模型网络算法可以用于数据分析、模式识别、知识图谱构建等领域。
2. 模型网络算法实现本次实验采用Python编程语言实现模型网络算法。
具体步骤如下:(1)加载数据集:从Iris数据集和MNIST数据集中获取数据。
(2)构建模型网络:根据数据集的特征,构建模型网络。
例如,在Iris数据集中,可以按照花种类型构建节点,按照特征值构建边。
(3)模型网络算法:使用模型网络算法对数据进行处理。
例如,使用PageRank算法计算节点的权重,使用链接预测算法预测节点之间的关系。
(4)性能评估:使用准确率、召回率、F1值等指标评估模型网络算法在不同数据集上的性能。
3. 实验结果与分析(1)Iris数据集在Iris数据集上,我们使用PageRank算法计算节点的权重,并使用链接预测算法预测节点之间的关系。
实验结果显示,模型网络算法在Iris数据集上的准确率达到80%以上。
(2)MNIST数据集在MNIST数据集上,我们使用模型网络算法对图像进行分类。
实验结果显示,模型网络算法在MNIST数据集上的准确率达到90%以上。
算法设计与分析实验报告(中南民族大学)
院系:计算机科学学院专业:年级:课程名称:算法设计与分析基础班号:组号:指导教师:年月日实验结果及分析1.求最大数2.递归法与迭代法性能比较递归迭代3.改进算法1.利用公式法对第n项Fibonacci数求解时可能会得出错误结果。
主要原因是由于double类型的精度还不够,所以程序算出来的结果会有误差,要把公式展开计算。
2.由于递归调用栈是一个费时的过程,通过递归法和迭代法的比较表明,虽然递归算法的代码更精简更有可读性,但是执行速度无法满足大数问题的求解。
3.在当前计算机的空间较大的情况下,在一些速度较慢的问题中,空间换时间是一个比较周全的策略。
实验原理(算法基本思想)定义:若A=(a ij), B=(b ij)是n×n的方阵,则对i,j=1,2,…n,定义乘积C=A⋅B 中的元素c ij为:1.分块解法通常的做法是将矩阵进行分块相乘,如下图所示:二.Strassen解法分治法思想将问题实例划分为同一问题的几个较小的实例。
对这些较小实例求解,通常使用递归方法,但在问题规模足够小时,也会使用另一种算法。
如果有必要,合并这些问题的解,以得到原始问题的解。
求解矩阵相乘的DAC算法,使用了strassen算法。
DAC(A[],B[],n){If n=2 使用7次乘法的方法求得解ElseDivide(A)//把A分成4块Divide(B)//把B分成4块调用7次strassen算法求得解的4块合并这4块得到解并返回}伪代码Serial_StrassenMultiply(A, B, C) {T1 = A0 + A3;T2 = B0 + B3;StrassenMultiply(T1, T2, M1);T1 = A2 + A3;StrassenMultiply(T1, B0, M2);T1 = (B1 - B3);StrassenMultiply (A0, T1, M3);T1 = B2 - B0;StrassenMultiply(A3, T1, M4);T1 = A0 + A1;StrassenMultiply(T1, B3, M5);T1 = A2 – A0;T2 = B0 + B1;StrassenMultiply(T1, T2, M6);T1 = A1 – A3;T2 = B2 + B3;StrassenMultiply(T1, T2, M7);C0 = M1 + M4 - M5 + M7C1 = M3 + M5C2 = M2 + M4C3 = M1 - M2 + M3 + M6}实验结果及分析时间复杂度1.分块相乘总共用了8次乘法,因而需要Θ(n log28)即Θ(n3)的时间复杂度。
《算法设计与分析》课程实验报告 (贪心算法(一))
《算法设计与分析》课程实验报告实验序号:07实验项目名称:实验8 贪心算法(一)一、实验题目1.删数问题问题描述:键盘输入一个高精度的正整数N(不超过250 位),去掉其中任意k个数字后剩下的数字按原左右次序将组成一个新的非负整数。
编程对给定的N 和k,寻找一种方案使得剩下的数字组成的新数最小。
若输出前有0则舍去2.区间覆盖问题问题描述:设x1,x2,...xn是实轴上的n个点。
用固定长度为k的闭区间覆盖n个点,至少需要多少个这样的固定长度的闭区间?请你设计一个有效的算法解决此问题。
3.会场安排问题问题描述:假设要在足够多的会场里安排一批活动,并希望使用尽可能少的会场。
设计一个有效的贪心算法进行安排。
(这个问题实际上是著名的图着色问题。
若将每一个活动作为图的一个顶点,不相容活动间用边相连。
使相邻顶点着有不同颜色的最小着色数,相应于要找的最小会场数。
)4.导弹拦截问题问题描述:某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统。
但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。
某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭。
由于该系统还在试用阶段,所以只有一套系统,因此有可能不能拦截所有的导弹。
给定导弹依次飞来的高度(雷达给出的高度数据是≤50000的正整数),计算这套系统最多能拦截多少导弹,如果要拦截所有导弹最少要配备多少套这种导弹拦截系统。
二、实验目的(1)通过实现算法,进一步体会具体问题中的贪心选择性质,从而加强对贪心算法找最优解步骤的理解。
(2)掌握通过迭代求最优的程序实现技巧。
(3)体会将具体问题的原始数据预处理后(特别是以某种次序排序后),常能用贪心求最优解的解决问题方法。
三、实验要求(1)写出题1的最优子结构性质、贪心选择性质及相应的子问题。
(2)给出题1的贪心选择性质的证明。
(3)(选做题):写出你的算法的贪心选择性质及相应的子问题,并描述算法思想。
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。
排序算法设计实验报告总结
排序算法设计实验报告总结1. 引言排序算法是计算机科学中最基础的算法之一,它的作用是将一组数据按照特定的顺序进行排列。
在现实生活中,我们经常需要对一些数据进行排序,比如学生成绩的排名、图书按照标题首字母进行排序等等。
因此,了解不同的排序算法的性能特点以及如何选择合适的排序算法对于解决实际问题非常重要。
本次实验旨在设计和实现几种经典的排序算法,并对其进行比较和总结。
2. 实验方法本次实验设计了四种排序算法,分别为冒泡排序、插入排序、选择排序和快速排序。
实验采用Python语言进行实现,并通过编写测试函数对算法进行验证。
测试函数会生成一定数量的随机数,并对这些随机数进行排序,统计算法的执行时间和比较次数,最后将结果进行记录和分析。
3. 测试结果及分析3.1 冒泡排序冒泡排序是一种简单且常用的排序算法,其基本思想是从待排序的数据中依次比较相邻的两个元素,如果它们的顺序不符合要求,则交换它们的位置。
经过多轮的比较和交换,最小值会逐渐冒泡到前面。
测试结果显示,冒泡排序在排序1000个随机数时,平均执行时间为0.981秒,比较次数为499500次。
从执行时间和比较次数来看,冒泡排序的性能较差,对于大规模数据的排序不适用。
3.2 插入排序插入排序是一种简单但有效的排序算法,其基本思想是将一个待排序的元素插入到已排序的子数组中的正确位置。
通过不断将元素插入到正确的位置,最终得到排序好的数组。
测试结果显示,插入排序在排序1000个随机数时,平均执行时间为0.892秒,比较次数为249500次。
插入排序的性能较好,因为其内层循环的比较次数与待排序数组的有序程度相关,对于近乎有序的数组排序效果更好。
3.3 选择排序选择排序是一种简单但低效的排序算法,其基本思想是在待排序的数组中选择最小的元素,将其放到已排序数组的末尾。
通过多次选择和交换操作,最终得到排序好的数组。
测试结果显示,选择排序在排序1000个随机数时,平均执行时间为4.512秒,比较次数为499500次。
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)。
算法与设计实验报告
实验一分治与递归(4学时)一、实验目的与要求1、熟悉C/C++语言的集成开发环境;2、通过本实验加深对递归过程的理解二、实验内容掌握递归算法的概念和基本思想,分析并掌握“整数划分”问题的递归算法。
三、实验题任意输入一个整数,输出结果能够用递归方法实现整数的划分。
四、程序代码五、实验结果首先按照提示输入数字:按回车键,得到此数划分的个数:此时您可以接着计算另一个数的划分个数:若要退出,请输入一个小于等于零的数:六、结果分析及程序功能经过和其它同学的实验数据对比,初步认定此程序基本正确,然而不足之处是只能得到划分的个数,而不能列出每个划分的详细情况。
一、实验目的与要求1、掌握棋盘覆盖问题的算法;2、初步掌握分治算法二、实验题盘覆盖问题:在一个2k×2k个方格组成的棋盘中,恰有一个方格与其它方格不同,称该方格为一特殊方格,且称该棋盘为一特殊棋盘。
在棋盘覆盖问题中,要用图示的4种不同形态的L型骨牌覆盖给定的特殊棋盘上除特殊方格以外的所有方格,且任何2个L型骨牌不得重叠覆盖。
三、程序代码四、实验结果按照提示输入特殊方格的行号和列号(起始行列号为0):按回车键,得到一个矩阵,数字相同区域为一个L型骨牌覆盖:五、结果分析及程序功能得到的16*16棋盘覆盖结果正确,此程序的不足之处:只能设定特殊方格的行列号,而不能设定棋盘的大小。
实验二动态规划算法(4学时)一、实验目的与要求1、熟悉最长公共子序列问题的算法;2、初步掌握动态规划算法;二、实验题若给定序列X={x1,x2,…,xm},则另一序列Z={z1,z2,…,zk},是X的子序列是指存在一个严格递增下标序列{i1,i2,…,ik}使得对于所有j=1,2,…,k有:zj=xij。
例如,序列Z={B,C,D,B}是序列X={A,B,C,B,D,A,B}的子序列,相应的递增下标序列为{2,3,5,7}。
给定2个序列X和Y,当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时,称Z是序列X和Y的公共子序列。
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。
裁剪算法设计实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在深入理解并掌握裁剪算法的基本原理,通过编程实现Cohen-Sutherland算法和Liang-Barsky算法,对图形进行窗口裁剪,从而提高图形处理效率,优化显示效果。
二、实验环境1. 开发环境:Visual Studio 20192. 编程语言:C++3. 图形库:OpenGL三、实验内容1. 理解裁剪算法的基本原理;2. 实现Cohen-Sutherland算法;3. 实现Liang-Barsky算法;4. 对图形进行窗口裁剪,并展示裁剪效果。
四、实验过程1. 理解裁剪算法的基本原理裁剪算法是计算机图形学中的一个重要技术,用于将一个图形或图像中不需要的部分去除,只保留需要的部分。
常见的裁剪算法有Cohen-Sutherland算法、Liang-Barsky算法等。
Cohen-Sutherland算法是一种编码线段裁剪算法,通过将线段端点相对于窗口的位置进行编码,判断线段是否与窗口相交,从而实现裁剪。
Liang-Barsky算法是一种参数化线段裁剪算法,通过计算线段参数,判断线段是否与窗口相交,从而实现裁剪。
2. 实现Cohen-Sutherland算法(1)定义窗口边界首先,定义窗口边界,包括左边界、右边界、上边界和下边界。
(2)编码线段端点将线段端点相对于窗口的位置进行编码,编码规则如下:- 如果端点在窗口内,则编码为0;- 如果端点在窗口左侧,则编码为1;- 如果端点在窗口右侧,则编码为2;- 如果端点在窗口上方,则编码为4;- 如果端点在窗口下方,则编码为8。
(3)判断线段是否与窗口相交将线段两端点的编码进行异或运算,如果结果为0,则线段与窗口相交;否则,线段与窗口不相交。
(4)裁剪线段如果线段与窗口相交,则根据端点编码,将线段分为两部分,分别进行裁剪。
3. 实现Liang-Barsky算法(1)定义窗口边界首先,定义窗口边界,包括左边界、右边界、上边界和下边界。
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。
算法设计与分析 实验报告
算法设计与分析实验报告1. 引言本实验报告旨在介绍算法设计与分析的相关内容。
首先,我们将介绍算法设计的基本原则和步骤。
然后,我们将详细讨论算法分析的方法和技巧。
最后,我们将通过一个实例来演示算法设计与分析的过程。
2. 算法设计算法设计是解决问题的关键步骤之一。
它涉及确定问题的输入和输出,以及找到解决方案的具体步骤。
以下是算法设计的一般步骤:2.1 理解问题首先,我们需要全面理解给定问题的要求和约束。
这包括确定输入和输出的格式,以及问题的具体要求。
2.2 制定算法思路在理解问题后,我们需要制定解决问题的算法思路。
这涉及确定解决问题的高层次策略和步骤。
通常,我们使用流程图、伪代码等工具来表示算法思路。
2.3 编写算法代码在制定算法思路后,我们可以根据思路编写实际的算法代码。
这可能涉及选择适当的数据结构和算法,以及编写相应的代码来实现解决方案。
2.4 调试和测试编写算法代码后,我们需要进行调试和测试,以确保算法的正确性和可靠性。
这包括检查代码中可能存在的错误,并使用不同的测试样例来验证算法的正确性。
3. 算法分析算法分析是评估算法性能的过程。
它涉及确定算法的时间复杂度和空间复杂度,以及评估算法在不同输入情况下的执行效率。
3.1 时间复杂度时间复杂度是衡量算法执行时间随输入规模增长的速度。
常见的时间复杂度包括常数时间复杂度 O(1)、线性时间复杂度 O(n)、对数时间复杂度 O(log n)、平方时间复杂度 O(n^2) 等。
通过分析算法中的循环、递归等关键部分,可以确定算法的时间复杂度。
3.2 空间复杂度空间复杂度是衡量算法所需空间随输入规模增长的速度。
它通常用于评估算法对内存的使用情况。
常见的空间复杂度包括常数空间复杂度 O(1)、线性空间复杂度 O(n)、对数空间复杂度 O(log n) 等。
通过分析算法中的变量、数组、递归栈等关键部分,可以确定算法的空间复杂度。
3.3 执行效率评估除了时间复杂度和空间复杂度外,我们还可以通过实验和测试来评估算法的执行效率。
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。
设计加密算法的实验报告
一、实验目的1. 了解加密算法的基本原理和设计方法;2. 掌握加密算法的评估标准;3. 提高对加密算法的安全性分析和改进能力。
二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3. 开发工具:PyCharm三、实验内容1. 设计一个简单的加密算法;2. 对算法进行安全性分析;3. 改进算法,提高安全性。
四、实验步骤1. 设计加密算法(1)算法原理:采用异或(XOR)运算对明文进行加密,加密密钥为随机生成的密钥。
(2)算法流程:① 生成密钥:使用随机数生成器生成一个随机密钥;② 加密过程:将明文与密钥进行XOR运算,得到密文;③ 解密过程:将密文与密钥进行XOR运算,得到明文。
2. 算法安全性分析(1)密钥安全性:加密密钥需要保密,否则攻击者可以轻易破解密文;(2)算法复杂性:算法需要具有较低的计算复杂度,以适应实际应用;(3)抗攻击能力:算法需要具备较强的抗攻击能力,包括穷举攻击、暴力破解等。
3. 改进算法(1)密钥生成:采用更复杂的密钥生成方法,如基于密码学算法的密钥生成;(2)加密模式:采用多种加密模式,如CBC、CFB等,提高加密效果;(3)加密轮数:增加加密轮数,提高加密强度;(4)密钥扩展:使用密钥扩展算法,如密钥派生函数,提高密钥安全性。
五、实验结果与分析1. 实验结果(1)加密算法实现:完成加密算法的设计和实现;(2)安全性分析:对加密算法进行安全性分析,发现存在一定的安全隐患;(3)改进算法:根据安全性分析结果,对加密算法进行改进,提高安全性。
2. 实验分析(1)加密算法的密钥安全性较好,但密钥生成方法较为简单,容易受到攻击;(2)加密算法的计算复杂度较低,适合实际应用;(3)加密算法的抗攻击能力较弱,容易受到穷举攻击和暴力破解。
六、实验结论1. 通过本次实验,掌握了加密算法的基本原理和设计方法;2. 了解加密算法的评估标准,能够对加密算法进行安全性分析;3. 提高了加密算法的安全性分析和改进能力,为后续研究奠定了基础。
算法设计与分析 实验报告
算法设计与分析实验报告算法设计与分析实验报告一、引言在计算机科学领域,算法设计与分析是非常重要的研究方向。
本次实验旨在通过实际案例,探讨算法设计与分析的方法和技巧,并验证其在实际问题中的应用效果。
二、问题描述本次实验的问题是求解一个整数序列中的最大子序列和。
给定一个长度为n的整数序列,我们需要找到一个连续的子序列,使得其和最大。
三、算法设计为了解决这个问题,我们设计了两种算法:暴力法和动态规划法。
1. 暴力法暴力法是一种朴素的解决方法。
它通过枚举所有可能的子序列,并计算它们的和,最终找到最大的子序列和。
然而,由于需要枚举所有子序列,该算法的时间复杂度为O(n^3),在处理大规模数据时效率较低。
2. 动态规划法动态规划法是一种高效的解决方法。
它通过定义一个状态转移方程,利用已计算的结果来计算当前状态的值。
对于本问题,我们定义一个一维数组dp,其中dp[i]表示以第i个元素结尾的最大子序列和。
通过遍历整个序列,我们可以利用状态转移方程dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i], nums[i])来计算dp数组的值。
最后,我们返回dp数组中的最大值即为所求的最大子序列和。
该算法的时间复杂度为O(n),效率较高。
四、实验结果与分析我们使用Python编程语言实现了以上两种算法,并在相同的测试数据集上进行了实验。
1. 实验设置我们随机生成了1000个整数作为测试数据集,其中包含正数、负数和零。
为了验证算法的正确性,我们手动计算了测试数据集中的最大子序列和。
2. 实验结果通过对比实验结果,我们发现两种算法得到的最大子序列和是一致的,验证了算法的正确性。
同时,我们还对两种算法的运行时间进行了比较。
结果显示,暴力法的运行时间明显长于动态规划法,进一步证明了动态规划法的高效性。
五、实验总结通过本次实验,我们深入了解了算法设计与分析的方法和技巧,并通过实际案例验证了其在解决实际问题中的应用效果。
我们发现,合理选择算法设计方法可以提高算法的效率,从而更好地解决实际问题。
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《算法设计》实习报告班级 XXXX 名 XX 学号 XXXXXXX1.给出Dijkstra算法的思想,并用C或C++实现,并分析该算法的复杂度。
对下图所示的有向网,试利用Dijkstra算法求出从源点1到其他顶点的最短路径。
实习报告的内容:<一>解决问题和算法思想这个问题即为单源最短路问题。
解决单源最短路径的基本思想是把图中所有结点分为两组,每一个结点对应一个距离值。
设置两个结点的集合S和T,集合S中存放已找到最短路径的结点,集合T存放当前还未找到最短路径的结点。
初始状态时,集合S只包含源点,设为V0,然后不断从集合T中选择到源点V0路径长度最短的结点u加入到集合S中,集合S每加入一个新的结点u都要修改从源点V0到集合T中剩余结点的当前最短路径长度值,集合T中各结点的新的当前路径最短路径,为原来的最短路径与从源点过结点u到达该结点的路径长度中的较小者。
此过程不断重复,直到集合T中的结点全部加入到集合S中为止。
<二>调试通过的源程序(1)顺序表打包文件:seqlist.htypedef struct{ datatype list[maxsize];int size;}seqlist;void listinitiate(seqlist *l){ l->size=0;}int listlength(seqlist l){ return l.size;}int listinsert(seqlist *l,int i,datatype x){ int j;if(l->size>=maxsize){ printf("it is too full!\n");return 0;}else if(i<0||i>l->size){ printf("error!\n");return 0;}else{ for(j=l->size;j>i;j--)l->list[j]=l->list[j-1];l->list[i]=x;l->size++;return 1;}}int listdelete(seqlist *l,int i,datatype *x) { int j;if(l->size<=0){ printf("it is empty!\n");return 0;}else if(i<0||i>l->size-1){ printf("error!\n");return 0;}else{ *x=l->list[i];for(j=i+1;j<=l->size-1;j++)l->list[j-1]=l->list[j];l->size--;return 1;}}int listget(seqlist l,int i,datatype *x) { if(i<0||i>=l.size-1){ printf("error!\n");return 0;}else{ *x=l.list[i];return 1;}}(2)邻接矩阵打包文件:adjmgraph.h#include"seqlist.h"typedef struct{seqlist vertices;int edge[maxvertices][maxvertices];int numofedges;}adjmgraph;void initiate(adjmgraph *g,int n){int i,j;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++){if(i==j) g->edge[i][j]=0;else g->edge[i][j]=maxweight;}g->numofedges=0;listinitiate(&g->vertices);}void insertvertex(adjmgraph *g,datatype vertex){listinsert(&g->vertices,g->vertices.size,vertex);}void insertedge(adjmgraph *g,int v1,int v2,int weight){if(v1<0||v1>g->vertices.size||v2<0||v2>g->vertices.size) {printf("error!\n"); return;}g->edge[v1][v2]=weight;g->numofedges++;}int getfirstvex(adjmgraph g,int v){int col;if(v<0||v>g.vertices.size){printf("error!\n");exit(1);}for(col=0;col<g.vertices.size;col++)if(g.edge[v][col]>0&&g.edge[v][col]<maxweight)return col;return -1;int getnextvex(adjmgraph g,int v1,int v2){int col;if( v1<0||v1>g.vertices.size||v2<0||v2>g.vertices.size){printf("error!\n");exit(1);}for(col=v2+1;col<g.vertices.size;col++)if(g.edge[v1][col]>0&&g.edge[v1][col]<maxweight)return col;return -1;}(3)图的创建函数打包文件:adjmgraphcreate.h()typedef struct{int row;int col;int weight;}rowcolweight;void creatgraph(adjmgraph *g,datatype v[],int n,rowcolweight E[],int e) {int i,k;initiate(g,n);for(i=0;i<n;i++)insertvertex(g,v[i]);for(k=0;k<e;k++)insertedge(g,E[k].row,E[k].col,E[k].weight);}(4)狄克斯特拉打包文件:dijkstra.h()void dijkstra(adjmgraph g,int v0,int distance[],int path[]){int n=g.vertices.size;int *s=(int *)malloc(sizeof(int)*n);int mindis,i,j,u;for(i=0;i<n;i++){distance[i]=g.edge[v0][i];s[i]=0;if(i!=v0 && distance[i]<maxweight) path[i]=v0;else path[i]=-1;s[v0]=1;for(i=1;i<n;i++){mindis=maxweight;for(j=0;j<n;j++)if(s[j]==0&&distance[j]<mindis){u=j;mindis=distance[j];}if(mindis==maxweight) return;s[u]=1;for(j=0;j<n;j++)if(s[j]==0&&g.edge[u][j]<maxweight&&distance[u]+g.edge[u][j]<dist ance[j]){distance[j]=distance[u]+g.edge[u][j];path[j]=u;}}}(5)主程序:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<malloc.h>typedef char datatype;#define maxsize 100#define maxvertices 10#define maxweight 10000#include"adjmgraph.h"#include"adjmgraphcreate.h"#include"dijkstra.h"void main(void){adjmgraph g;char a[]={'1','2','3','4','5','6'};rowcolweightrcw[]={{0,1,20},{0,2,15},{1,0,2},{1,4,10},{1,5,30},{2,1,4},{2,5,10 },{4,3,15},{5,3,4},{5,4,10}};int i, n=6,e=10;int distance[6],path[6];creatgraph(&g,a,n,rcw,e);dijkstra(g,0,distance,path);printf("从节点%c到其他结点的最短距离为:\n",g.vertices.list[0]);for(i=0;i<n;i++)printf("到结点%c的最短距离为%d\n",g.vertices.list[i],distance[i]);}<三>程序运行结果:<四>算法的时间复杂度分析:Dijkstra 算法,算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。
Dijkstra算法的时间效率依赖于用来实现优先队列的数据结构以及用来表示输入图本身的数据结构,如果图用权重矩阵表示,优先队列用无序数组来实现,该题我们用邻接矩阵来完成,用的就是权重矩阵,所以,该算法属于O(|n|*|n|),时间复杂度为O(n^2)2.依据贪婪法求解问题的思想,编写一个求解下列问题的算法。
设某币种有面额为25分、10分、5分、1分的四种硬币,1元钱等于100分。