分治算法实验(用分治法实现归并排序算法)
分治法的简单描述
分治法的简单描述分治法是一种算法设计的思想,它将一个大问题分解为多个小问题,通过解决小问题来解决大问题。
这种思想的应用非常广泛,可以用来解决各种问题,比如排序、查找、计算等等。
下面我们来详细介绍一下分治法的基本原理和应用。
分治法的基本原理是将一个问题分解为多个独立的子问题,然后对每个子问题进行求解,最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。
这种分解和合并的过程可以递归地进行,直到问题变得足够简单,可以直接求解为止。
在应用分治法解决问题时,需要满足以下三个条件:1.原问题可以分解为多个独立的子问题;2.子问题的结构与原问题相同,只是规模更小;3.子问题的解可以合并得到原问题的解。
接下来我们来看两个分治法的经典应用:归并排序和快速排序。
归并排序是一种经典的排序算法,它的基本思想就是使用分治法将一个无序的序列分解为多个有序的子序列,然后再将这些子序列合并起来得到一个有序的序列。
具体的步骤如下:1.将序列分成两个子序列,分别对这两个子序列进行归并排序;2.将两个有序的子序列合并成一个有序的序列。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn),其中n是序列的长度。
它的空间复杂度为O(n),其中n是序列的长度。
快速排序是另一种经典的排序算法,它的基本思想也是使用分治法将一个无序的序列分解为多个有序的子序列,然后再将这些子序列合并起来得到一个有序的序列。
具体的步骤如下:1.从序列中选择一个元素作为基准值,将序列分成两个子序列,一个小于基准值,一个大于基准值;2.分别对这两个子序列进行快速排序;3.将两个有序的子序列合并成一个有序的序列。
快速排序的时间复杂度取决于基准值的选择,最坏情况下的时间复杂度为O(n^2),其中n是序列的长度。
但是平均情况下的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn)。
除了排序问题,分治法还可以应用于其他一些问题,比如最大子数组和问题。
给定一个整数数组,找到一个具有最大和的连续子数组。
分治法解决问题的步骤
分治法解决问题的步骤一、基础概念类题目(1 - 5题)题目1:简述分治法解决问题的基本步骤。
解析:分治法解决问题主要有三个步骤:1. 分解(Divide):将原问题分解为若干个规模较小、相互独立且与原问题形式相同的子问题。
例如,对于排序问题,可将一个大的数组分成两个较小的子数组。
2. 求解(Conquer):递归地求解这些子问题。
如果子问题规模足够小,则直接求解(通常是一些简单的基础情况)。
对于小到只有一个元素的子数组,它本身就是有序的。
3. 合并(Combine):将各个子问题的解合并为原问题的解。
在排序中,将两个已排序的子数组合并成一个大的有序数组。
题目2:在分治法中,分解原问题时需要遵循哪些原则?解析:1. 子问题规模更小:分解后的子问题规模要比原问题小,这样才能逐步简化问题。
例如在归并排序中,不断将数组对半分,子数组的长度不断减小。
2. 子问题相互独立:子问题之间应该尽量没有相互依赖关系。
以矩阵乘法的分治算法为例,划分后的子矩阵乘法之间相互独立进行计算。
3. 子问题与原问题形式相同:方便递归求解。
如二分查找中,每次查找的子区间仍然是一个有序区间,和原始的有序区间查找问题形式相同。
题目3:分治法中的“求解”步骤,如果子问题规模小到什么程度可以直接求解?解析:当子问题规模小到可以用简单的、直接的方法(如常量时间或线性时间复杂度的方法)解决时,就可以直接求解。
例如,在求数组中的最大最小值问题中,当子数组只有一个元素时,这个元素既是最大值也是最小值,可以直接得出结果。
题目4:分治法的“合并”步骤有什么重要性?解析:1. 构建完整解:它将各个子问题的解组合起来形成原问题的解。
例如在归并排序中,单独的两个子数组排序好后,只有通过合并操作才能得到整个数组的有序排列。
2. 保证算法正确性:如果合并步骤不正确,即使子问题求解正确,也无法得到原问题的正确答案。
例如在分治算法计算斐波那契数列时,合并不同子问题的结果来得到正确的斐波那契数是很关键的。
分治算法实验
分治算法实验(用分治法查找数组元素的最大值和最小值)算法分析与设计实验报告第一次实验实验步骤关键代码}else//当数组中元素个数少于2时,直接赋值处理1. 先解决小规模的问题,如数组中只有1个元素或者只有两个元素时候的情况。
2. 将问题分解,如果数组的元素大于等于3个,将数组分为两个小的数组。
3. 递归的解各子问题,将中分解的两个小的数组再进行以上两个步骤最后都化为小规模问题。
4. 将各子问题的解进行比较最终得到原问题的解。
//分治法处理整个数组,求出最大值与最小值void merge( int a[], int left, int right, int &Max, int &Min){int max1=0,min 1=0,max2=0,min2=0;if (right-left>2) //当数组中元素个数大于3时,才实行分治法{int mid=(right+left)/2;merge(a,left,mid,max1,mi n1);//左半边递归调用自身,求岀最大值与最小值,分别保存在max1,min1中merge(a,mid+1,right,max2,mi n2);//右半边递归调用自身,求岀最大值与最小值,分别保存在max2,min2中if (max1>=max2)Max=max1; //子序列两两合并,求岀最大值与最小值elseMax=max2; //分别保存在Max与Minif (min1<=min2)Min=mi n1;elseMin=mi n2;测试结果实验心得Max=compmax(a,left,right);Min=compmi n( a,left,right);}}利用分治法(递归实现):非递归实现:请输入数据克1000093 32767The tine is1990003276? 9The tine is1000032767 0TJ IE tine is1000 32767 9The time is3276? RThe tine is內.0060-004TO通解,明白了分治法到底是怎样的一个过程,在代码实现分治法的时候,也使我加深了对于自己构造函数的理解,明白了分治法利用代码是怎样实现的,以及构造函数的传参与返回值等等地方需要注意的F;\鮒实验沁[p || B附录:完整代码(分治法)#include <iostream>#inelude <time.h>#include <iomanip> using namespacestd;//当数组中的元素个数小于3时,处理最大值int compmax(int A[], int start, int end) {int max;if (start<end) //有两个元素{if (A[start]<=A[end]) max=A[e nd];elsemax=A[start];}else //有一个元素max=A[start];return max;}//当数组中元素的个数小于2时,处理最小值int compmin(int A[], int start, int end){int min;if (start<end) //有两个元素{if (A[start]<=A[end]) mi n= A[start];elsemin= A[e nd];}else //有一个元素mi n=A[start];return mi n;}//分治法处理整个数组,求最大值与最小值void merge( int a[], int left, int right, int &Max,int &Min) 〃Max,Min 用来保存最大值与最小值//之所以使用&引用,是由于如果只是简单的使用变量,并不会改变Ma>与Min的值,使用指针也可以{int max1=0,min 1=0,max2=0,min2=0;if (right-left>2) //当数组中元素个数大于等于3时,进行分治{int mid=(right+left)/2;merge(a,left,mid,max1,min1); //左半边递归调用自身,求出最大值最小值,分别保存在max1,min1中merge(a,mid+1,right,max2,min2); //右半边递归调用自身,求出最大值最小值,分别保存在max2,min2中if (max1>=max2) //子序列两两合并,求出最大值与最小值,保存在Max与Mi n 中Max=max1;elseMax=max2;if (min 1<=min2)Min=min1;elseMin=min 2;}else //数组中元素个数小于3时的情况,直接赋值{Max=compmax(a,left,right);Mi n=compmi n( a,left,right);}}void ran( int *input, int n) //随机生成数组元素函数{int i;sran d(time(0)); for(i=0;i<n;i++) input[i]=ra nd();input[i]= '\0';}int a[1000000]; //定义全局变量用来存放要查找的数组int main(){int n;int i;int max;int min;coutvv "请输入要查找的序列个数:"<<e ndl;for (i=0;i<5;i++){cin>>n;ran (a,n);start=clock();en d=clock();over=end-start;start=clock();//调用分治法算法merge(a,0, n-1,max,min);coutvvmax<<‘ " vvminvvendl;en d=clock();printf( "The time is %6.3f" ,( double )(end-start-over)/CLK_TCK); //显示运行时间}system( "pause"); // 停止运行窗口return 0;}完整代码(非递归方法)#include <iostream>#include <time.h>#include <iomanip> usingnamespacestd;void ran( int *input, int n) {//随机生成数组元素函数int i;sran d(time(0));for (i=0;i<n;i++)in put[i]=ra nd();input[i]= '\0';}int a[1000000];int main(){int max=a[0],min=a[0];int i,j,n;cout<<"请输入数据规模: "<<e ndl;for (j=0;j<5;j++){cin»n;ran( a, n);clock_t start,e nd,over;//计算程序运行时间的算法start=clock();en d=clock();start=clock(); for(i=1;i<n;i++) {if (a[i]>max)max=a[i];if (a[i]<min) min=a[i];}coutvvmax<<‘ " vvminvvendl;en d=clock();printf( "The time is %6.3f" ,( double )(end-start-over)/CLK_TCK); // 显示运行时间}system( "pause");return 0;}。
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。
如何应用分治算法求解问题
如何应用分治算法求解问题分治算法,英文名为Divide and Conquer Algorithm,是一种高效的算法设计策略,在计算机科学中有着广泛的应用。
该算法将一个大问题分解成多个小问题,各自独立地解决,再将结果合并起来得到最终结果。
在本文中,我们将阐述如何应用分治算法求解问题,并通过几个实例来具体说明该算法的应用。
一、分治算法的原理分治算法的核心思想是将一个大问题分解成若干个小问题来解决,然后将这些小问题的解组合起来生成大问题的解。
其具体步骤如下:1. 分解:将原问题划分成若干个规模较小的子问题。
2. 解决:递归地解决每个子问题。
如果子问题足够小,则直接求解。
3. 合并:将所有子问题的解合并成原问题的解。
分治算法的主要优点在于它可以有效地缩小问题规模,从而缩短整个算法的执行时间。
另外,该算法天然适用于并行计算,因为每个子问题都是独立求解的。
二、分治算法的应用分治算法在各种领域都有广泛应用,包括数学、自然科学、计算机科学等。
以计算机科学领域为例,分治算法常常用于解决以下类型的问题:1. 排序问题2. 查找问题3. 字符串匹配问题4. 最大子序列和问题5. 矩阵乘法问题6. 图形问题下面我们将一一讲解这些问题的分治算法实现。
1. 排序问题排序问题是在一组数据中将其按指定规律进行排列的问题。
在计算机科学中,排序算法是十分重要的一类算法。
其中,分治算法由于其高效性和可并行性被广泛应用。
常用的分治排序算法包括归并排序和快速排序。
归并排序的基本思想是将待排序元素以中心点为界分成两个序列,对每个序列进行排序,然后将两个序列合并成一个有序序列;而快速排序则利用了分割的思想,通过每次选取一个元素作为“轴点”,将数组分成小于轴点和大于轴点的两部分,对这两部分分别进行快速排序。
2. 查找问题查找问题是在一组数据中寻找某个元素的问题。
分治算法在查找问题中的应用主要体现在二分查找中。
在二分查找中,我们首先将已排序的数组分成两半,在其中一半中查找目标值。
算法设计与分析-分治法
3.2.1 归并排序
算法3.1——归并排序
void MergeSort(int r[ ], int r1[ ], int s, int t) {
if (s= =t) r1[s]=r[s]; //只有一个元素,直接赋值 else {
m=(s+t)/2; Mergesort(r, r1, s, m); //归并排序前半个子序列 Mergesort(r, r1, m+1, t); //归并排序后半个子序列 Merge(r1, r, s, m, t); //合并两个已排序的子序列 } }
A、B、C、D 四个区域
Ø想法
Ø 用二维数组data[N][N]表示N×N的方阵,观察方阵中数
字的规律,可以从外层向里层填数。 Ø 设变量size表示方阵的大小,则初始时size = N,填完一
层则size = size - 2;
Ø想法
Ø 设变量begin表示每一层的起始位置,变量i和j分别表示
MergeSort(r,r1,1,1) r1[1]=r[1]
Merge(r1,r,0,0,1)
MergeSort(r,r1,2,3)
MergeSort(r,r1,2,2) r1[2]=r[2]
MergeSort(r,r1,3,3) r1[3]=r[3]
Merge(r1,r,2,2,3)
Merge(r1,r,0,1,3)
• 分治思想 • 归并排序 • 快速排序 • 折半查找 • 选择问题 • 最大子段和问题 • 棋盘覆盖问题 • 循环赛日程安排问题
3.1 基本思想 3.2 排序问题中的分治算法 3.3 查找问题中的分治算法 3.4 组合问题中的分治算法 3.5 典型问题的C++程序(略)
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。
西电算法导论上机实验报告
算法导论上机实验报告册班级:xxxxxx学号:xxxxxxx 姓名:xxxx 教师:xxxxxx目录实验一排序算法 (1)题目一: (1)1、题目描述: (1)2、所用算法: (1)3、算法分析: (1)4、结果截图: (1)5、总结: (2)题目二: (3)1、题目描述: (3)2、所用算法: (3)3、算法分析: (3)4、结果截图: (3)5、总结: (4)题目三: (4)1、题目描述: (4)2、所用算法: (4)3、算法分析: (5)4、结果截图: (5)5、总结: (5)题目四: (6)1、题目描述: (6)3、算法分析: (6)4、结果截图: (6)5、总结: (7)实验二动态规划 (7)题目一: (7)1、题目描述: (7)2、所用策略: (7)3、算法分析: (7)4、结果截图: (8)5、总结: (8)题目二: (9)1、题目描述: (9)2、所用策略: (9)3、算法分析: (9)4、结果截图: (9)5、总结: (10)题目三: (10)1、题目描述: (10)2、所用策略: (10)3、算法分析: (10)4、结果截图: (11)题目四: (12)1、题目描述: (12)2、所用策略: (12)3、算法分析: (12)4、结果截图: (12)5、总结: (13)题目五: (13)1、题目描述: (13)2、所用策略: (13)3、算法分析: (13)4、结果截图: (14)5、总结: (14)实验三贪心算法 (14)题目一: (14)1、题目描述: (14)2、所用策略: (14)3、算法分析: (14)4、结果截图: (15)5、总结: (16)题目二: (16)1、题目描述: (16)3、算法分析: (16)4、结果截图: (17)5、总结: (17)题目三: (17)1、题目描述: (17)2、所用算法: (18)3、算法分析: (18)4、结果截图: (18)5、总结: (19)题目四: (19)1、题目描述: (19)2、所用算法: (19)3、算法分析: (19)实验四回溯法 (19)题目一: (19)1、题目描述: (20)2、所用策略: (20)3、算法分析: (20)题目二: (21)1、题目描述: (21)2、所用策略: (21)实验一排序算法题目一:1、题目描述:描述一个运行时间为θ(nlgn)的算法,给定n个整数的集合S和另一个整数x,该算法能确定S中是否存在两个其和刚好为x的元素。
二叉树的快速排序、归并排序方法
二叉树的快速排序、归并排序方法一、快速排序快速排序采用的是分治法策略,其基本思路是先选定一个基准数(一般取第一个元素),将待排序序列抽象成两个子序列:小于基准数的子序列和大于等于基准数的子序列,然后递归地对这两个子序列排序。
1. 递归实现(1)选定基准数题目要求采用第一个元素作为基准数,因此可以直接将其取出。
(2)划分序列接下来需要将待排序序列划分成两个子序列。
我们定义两个指针 i 和 j,从待排序序列的第二个元素和最后一个元素位置开始,分别向左和向右扫描,直到 i 和 j 相遇为止。
在扫描过程中,将小于等于基准数的元素移到左边(即与左侧序列交换),将大于基准数的元素移到右边(即与右侧序列交换)。
当 i=j 时,扫描结束。
(3)递归排序子序列完成划分后,左右两个子序列就确定了下来。
接下来分别对左右两个子序列递归调用快速排序算法即可。
2. 非递归实现上述方法是快速排序的递归实现。
对于大量数据或深度递归的情况,可能会出现栈溢出等问题,因此还可以使用非递归实现。
非递归实现采用的是栈结构,将待排序序列分成若干子序列后,依次将其入栈并标注其位置信息,然后将栈中元素依次出栈并分割、排序,直至栈为空。
二、归并排序归并排序同样采用的是分治思想。
其基本思路是将待排序序列拆分成若干个子序列,直至每个子序列只有一个元素,然后将相邻的子序列两两合并,直至合并成一个有序序列。
1. 递归实现(1)拆分子序列归并排序先将待排序序列进行拆分,具体方法是将序列平分成两个子序列,然后递归地对子序列进行拆分直至每个子序列只剩下一个元素。
(2)合并有序子序列在完成子序列的拆分后,接下来需要将相邻的子序列两两合并为一个有序序列。
我们先定义三个指针 i、j 和 k,分别指向待合并的左侧子序列、右侧子序列和合并后的序列。
在进行合并时,从两个子序列的起始位置开始比较,将两个子序列中较小的元素移动到合并后的序列中。
具体操作如下:- 当左侧子序列的第一个元素小于等于右侧子序列的第一个元素时,将左侧子序列的第一个元素移动到合并后的序列中,并将指针 i 和 k 分别加 1。
分治法
{ tmpa[k]=a[i]; i++; k++; }
while (j<=high)
//将第2子表余下部分复制到tmpa
{ tmpa[k]=a[j]; j++; k++; }
for (k=0,i=low;i<=high;k++,i++) //将tmpa复制回a中
a[i]=tmpa[k];
free(tmpa);
QuickSort(a,s,i-1); //对左子序列递归排序
QuickSort(a,i+1,t); //对右子序列递归排序
}
}
【算法分析】快速排序的时间主要耗费在划分操作上,对长度为n的
区间进行划分,共需n-1次关键字的比较,时间复杂度为O(n)。
对n个记录进行快速排序的过程构成一棵递归树,在这样的递归树中, 每一层至多对n个记录进行划分,所花时间为O(n)。
divide-and-conquer(P)
{ if |P|≤n0 return adhoc(P);
将P分解为较小的子问题 P1,P2,…,Pk;
for(i=1;i<=k;i++)
//循环处理k次
yi=divide-and-conquer(Pi); return merge(y1,y2,…,yk); }
2,5,1,7,10, 6,9,4,3,8 顶
2,5,1,7,10
6,9,4,3,8
分解
2,5,1 7,10 6,9,4 3,8
2,5 1 7 10 6,9 4 3 8
合并
25
7,10 6 9
底 3,8
2,5
合并、快速排序实验报告
合并、快速排序一.实验目的:1.理解算法设计的基本步骤及各部的主要内容、基本要求;2.加深对分治设计方法基本思想的理解,并利用其解决现实生活中的问题;3.通过本次试验初步掌握将算法转化为计算机上机程序的方法。
二.实验内容:1.设计和实现递归的合并排序算法、快速排序算法;2.设计和实现消除递归的合并排序算法、快速排序算法;3.设计有代表性的典型输入数据,分析算法的效率;4.对于给定的输入数据,给出算运行结果和运行结果,并给出实验结果分。
三.实验操作:1.合并排序思想:归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。
该算法是采用分治法的思想,是一种稳定的排序方法。
将以有序的子序列合并,得到完全有序的序列;及先使每个字序列有序,再使子序列段间有序。
归并过程:比较数组中两个元素的大小,如比较a[i]和a[j]的大小,若a[i]<=a[j],将第一个有序表中的元素a[i]复制到r[k]中,并令i和k分别加上1,如此循环下去,直到其中一个有序表取完,然后再将另一个有序表剩下的元素复制到r中从下标k 到下标t的单元。
如:6,202,100,301,38,8,1第一次归并:{6,202},{100,301},{8,38},{1}第二次归并:{6,100,202,301},{1,8,38}第三次归并:{1,6,8,38,100,202,301}合并排序算法:void merge(int Array[],int low,int high){int i=low,j,k;int mid=(low+high)/2;j=mid+1;k=low;int* list=new int[high+1];while(i<=mid&&j<=high){if(Array[i]<=Array[j]) list[k++]=Array[i++];else list[k++]=Array[j++];}while(i<=mid) list[k++]=Array[i++];while(j<=high) list[k++]=Array[j++];for(int n=low;n<=high;n++)Array[n]=list[n];}void mergeSort(int Array[],int low,int high){ if(low<high){int mid=(low+high)/2;mergeSort(Array,low,mid);mergeSort(Array,mid+1,high);merge(Array,low,high);}}2.快速排序思想:将要排序的数据存入数组中,首先任意去一个元素(通常选用数组的第一个数)作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,值得注意的是,快速排序不是一种稳定的排序算法,即多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。
算法分析与设计第四章2分治法归并分类PPT课件
{
item=a[j];i=j-1;
while(i>=1&&item<a[i])
{
a[i+1]=a[i];i=i-1;
}
a[i+1]=item;
}
}
2008-09-01
i指示的是j之前的一位, 即当前已排序子表的 最末一个元素的下标
4
性能分析
输入数据按非增次序排列,每次内层while循 环执行j次(j=1,2,…, n-1)。
i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 a[i] 6 7 8 9 2 3 4 5 0 1
i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 a[i] 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
步骤4:length=8
i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 a[i] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
16
public static void MergeSort(int n,int DataLength) { //n为待合并数据个数
int i,t; //循环计数变量 i=1; //还有两段长度为DataLength的list可合并 while(i<=(n-2*DataLength+1)) {
Merge(i, i+DataLength-1, i+2*DataLength-1); i=i+2*DataLength; } if(i+DataLength<n) {//合并两段list,一段长度为DataLength,另一段长度不足DataLength Merge(i, i+DataLength-1, n); } else {//将剩下一段长度不足DataLength的list中的值不变 } }
分治算法PPT
第一步
[38 49] [65 97] [13 76] [27]
第二步 第三步
[38 49 65 97]
[13 27 76]
18
[13 27 38 49 65 76 97]
归并排序主函数
void mergesort(int A[], int l, int r, int T[]) {
if(l < r) { int mid = (l + r) / 2; //二分 mergesort(A, l, mid, T);//继续对左子序列递归排序 mergesort(A, mid+1, r, T);//继续对右子序列递归排序 merge(A, l, mid, r, T); //合并
8
方法1
假设袋中有n个金块。可以通过n-1次比较找到最重 的金块。然后可以从余下的n-1个金块中用类似的方 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。具体的实现方法如下:
max = a[1]; min = a[1]; for(i=2; i<=n; i++) //2n-2次比较 {
问题,最后合并其结果就得到原问题的解。当分解(Divide):将原问题分成一系列子问题。 解决(Conquer):递归地解各子问题。若子问题
足够小,则可直接求解。 合并(combine);将子问题的结果合并成原问题
的解。
14
分治思想
问题的分解
方法1:每枚硬币都至少进行了一次比较,而有一枚硬 币进行了15次比较
方法2:每一枚硬币只进行了一次比较 方法3:将硬币分为两组后一次比较可以将硬币的范
围缩小到了原来的一半,这样充分地利用了只有1枚 伪币的基本性质。
分治算法应用
} // end of file
调用后的返回地址 pn-1
// 函数功能为输入 n 个字符并逆序输出
reserve( n)
n==0
n!=0
Return 0; char s; 输入s;
char s; 输入s;
返回点 p(Байду номын сангаас-1)
输出s; return; reserve(n-1)
返回点 p(n-2)
输出s; return; reserve(n-2)
个序列按照倒序 输出。不允许使用数组。 [输入格式]
第一行有一个数N,代表序列中字符的个数; 第二行有N个字符,相邻两个字符间无空格符分隔; 字符为英文小写字母或阿拉伯数字。 [输出格式] 输出一行,有N个字符的序列(是原序列按照逆序排 列的结果),相邻两个字符间无空格符分隔。 [样例输入] 8 abcdefgh [样例输出] hgfedcba
二分查找
• 在一个从小到大排序好的表里搜索关键码x, 输出关键码所在的位置。
• 顺序查找:最坏情况下要比较所有元素 • 二分查找:只需要比较log2n个元素 如: 输入: 2 3 6 8 13 14 21 31 33 56
8 输出:4
分析
• 每次把范围缩小一半 • 除A[mid]外有两部分
– A[low..mid-1] – A[mid+1, high]
}
代码: 二分查找的非递归实现
int bsearch(int low, int high, int x){ int mid; while(low <= high){ mid = (hight+low)/2; if(A[mid] == k) return mid; else if(A[mid]>k) high=mid-1; else low=mid+1;
《算法设计与分析》课程实验报告 (分治法(三))
《算法设计与分析》课程实验报告实验序号:04实验项目名称:实验4 分治法(三)一、实验题目1.邮局选址问题问题描述:在一个按照东西和南北方向划分成规整街区的城市里,n个居民点散乱地分布在不同的街区中。
用x 坐标表示东西向,用y坐标表示南北向。
各居民点的位置可以由坐标(x,y)表示。
街区中任意2 点(x1,y1)和(x2,y2)之间的距离可以用数值∣x1−x2∣+∣y1−y2∣度量。
居民们希望在城市中选择建立邮局的最佳位置,使n个居民点到邮局的距离总和最小。
编程任务:给定n 个居民点的位置,编程计算邮局的最佳位置。
2.最大子数组问题问题描述:对给定数组A,寻找A的和最大的非空连续子数组。
3.寻找近似中值问题描述:设A是n个数的序列,如果A中的元素x满足以下条件:小于x的数的个数≥n/4,且大于x的数的个数≥n/4 ,则称x为A的近似中值。
设计算法求出A的一个近似中值。
如果A中不存在近似中值,输出false,否则输出找到的一个近似中值4.循环赛日程表问题描述:设有n=2^k个运动员要进行网球循环赛。
现要设计一个满足以下要求的比赛日程表:每个选手必须与其他n-1个选手各赛一次,每个选手一天只能赛一次,循环赛一共进行n-1天。
二、实验目的(1)进一步理解分治法解决问题的思想及步骤(2)体会分治法解决问题时递归及迭代两种不同程序实现的应用情况之差异(3)熟练掌握分治法的自底向上填表实现(4)将分治法灵活于具体实际问题的解决过程中,重点体会大问题如何分解为子问题及每一个大问题涉及哪些子问题及子问题的表示。
三、实验要求(1)写清算法的设计思想。
(2)用递归或者迭代方法实现你的算法,并分析两种实现的优缺点。
(3)根据你的数据结构设计测试数据,并记录实验结果。
(4)请给出你所设计算法的时间复杂度的分析,如果是递归算法,请写清楚算法执行时间的递推式。
四、实验过程(算法设计思想、源码)1.邮局选址问题(1)算法设计思想根据题目要求,街区中任意2 点(x1,y1)和(x2,y2)之间的距离可以用数值∣x1−x2∣+∣y1−y2∣度量。
数据结构排序实验报告
数据结构排序实验报告一、实验目的本次数据结构排序实验的主要目的是深入理解和掌握常见的排序算法,包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序,并通过实际编程和实验分析,比较它们在不同规模数据下的性能表现,从而为实际应用中选择合适的排序算法提供依据。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python 3x,开发环境为 PyCharm。
实验中使用的操作系统为 Windows 10。
三、实验原理1、冒泡排序(Bubble Sort)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。
2、插入排序(Insertion Sort)插入排序是一种简单直观的排序算法。
它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入,直到整个数组有序。
3、选择排序(Selection Sort)首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。
以此类推,直到所有元素均排序完毕。
4、快速排序(Quick Sort)通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分关键字小,则可分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序。
5、归并排序(Merge Sort)归并排序是建立在归并操作上的一种有效、稳定的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。
将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。
四、实验步骤1、算法实现使用 Python 语言分别实现上述五种排序算法。
为每个算法编写独立的函数,函数输入为待排序的列表,输出为排序后的列表。
2、生成测试数据生成不同规模(例如 100、500、1000、5000、10000 个元素)的随机整数列表作为测试数据。
实验报告
实验报告软外122 1213122030 张璐题目1:编程实习常见排序算法,如插入排序、归并排序、快速排序、随机化的快速排序等,并统计不同输入规模下的平均物理执行时间。
(1)基本思想:采用函数生成随机数,随机数的个数由输入的SIZE的值确定,设置时钟,当选择某一种排序算法时,计时。
(2)主要算法1.插入排序1.1基本思想:每次将一个待排序的记录,按其关键字的大小插入到前面已经拍好序的子文件的适当位置,直到全部的记录插入完成为止。
1.2主要程序void InsertSort(int *arr, int SIZEt){ int temp; //一个存储值int pos; //一个存储下标for (int i = 1; i<SIZE; i++) //最多做n-1趟插入{ temp = arr[i]; //当前要插入的元素pos = i - 1;while (pos >= 0 && temp<arr[pos]){arr[pos + 1] = arr[pos]; //将前一个元素后移一位pos--;}arr[pos + 1] = temp;}}1.3性能分析:插入排序算法简单,容易实现。
程序有两层循环嵌套,每个待排数据都要和前面的有序的数据作比较,故时间复杂度为0(n*n);要用到1个额外存储空间来交换数据;该排序总是从后往前依次比较,是稳定的排序算法。
2.快速排序2.1基本思想:快速排序是对冒泡排序的一种本质改进,其主要思想运用了分治法的概念。
从数组中找到一个支点,通过交换,使得支点的左边都是小于支点的元素,支点的右边都是大于支点的元素,而支点本身所处的位置就是排序后的位置,然后把支点左边和支点右边的元素看成两个子数组,再进行如上支点操作直到所有元素有序。
2.2主要程序int Partition(int *a, int left, int right){int i, j, middle, temp; i = left; j = right;middle = a[(left + right) / 2];do{while (a[i]<middle && i<right) //从左扫描大于中值的数i++;while (a[j]>middle && j>left) //从右扫描小于中值的数j--;if (i <= j) //找到了一对值{ temp = a[i]; a[i] = a[j]; a[j] = temp; i++; j--;}}while (i<j); //如果两边的下标交错,就停止(完成一次)if (left < j) //当左半边有值(left<j),递归左半边Partition(a, left, j);if (i < right) //当右半边有值(right>i),递归右半边Partition(a, i, right);return i;}void RecQuick(int *arr, int first, int last){ int pivotLoc;if (first < last){ pivotLoc = Partition(arr, first, last);RecQuick(arr, first, pivotLoc - 1);RecQuick(arr, pivotLoc + 1, last);}}2.3性能分析:在所有同数量级O(nlogn)的排序方法中,快速排序是性能最好的一种方法,在待排序列无序时最好。
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算法分析与设计实验报告第二次实验
测试结果
没有输出排序序列的结果:
输出排序序列的结果:
实验心得对于归并排序,在之前的数据结构已经学过了,本来以为代码实现起来会比较简单,可是情况并不是这样的。
对于分治法这个算法,我存在的困难主要是我明白分治过程是如何的,但是却很难和代码练习起来,我对于递归过程还是很不清楚,所以代码实现起来还是很困难。
不过幸好我之前有提前准备,提前将归并排序仔细的研究过了,所以还是磕磕巴巴的将代码实现,也因为这两个分治法的实验,使我更加深入了解了分治法,对于递归过程也更加明白,相信在自己练习几次之后,能够掌握这个函数。
附录:
完整代码(分治法)
#include<iostream>
#include<time.h>
#include<iomanip>
using namespace std;
void merge(int A[],int B[],int low,int mid,int high)
//将两个子序列合并,排序成一个有序的序列
{
int i=low;
int j=mid+1;
int k=low;
while((i<=mid)&&(j<=high)) //两两比较,将较小的数放在临时的数组中
{
if(A[i]<=A[j])
{
B[k++]=A[i++];
}
else
{
B[k++]=A[j++];
}
}
if(i>mid) //如果最后左半边子序列已经全部排完,就将右边子序列剩下的元素直接复制到临时的数组中
{
for(int last=j;last<=high;last++)
{
B[k++]=A[last];
}
}
else//如果最后右半边子序列已经全部排完,就将左边子序列剩下的
元素直接复制到临时的数组中
{
for(int last=i;last<=mid;last++)
{
B[k++]=A[last];
}
}
}
void mergesort(int a[],int b[],int left,int right) //分治法实现归并排序,利用递归实现
{
if(left<right) //如果序列中元素超过一个才会进行划分
{
int mid=(left+right)/2; //将序列从中位数地方划分为两个子序列
mergesort(a,b,left,mid);
// 对左半边子序列递归调用自身,将子序列变成有序
mergesort(a,b,mid+1,right); //对右边子序列递归调用自身,将子序列变成有序
merge(a,b,left,mid,right); //调用合并函数,将子序列合并,实现整个数列的有序
for(int h=left;h<=right;h++) //将临时有序的数组复制回原数组¦
{
a[h]=b[h];
}
}
}
void ran(int *input,int n) //数组随机生成函数
{
int i;
srand(time(0));
for(i=0;i<n;i++)
input[i]=rand();
input[i]='\0';
}
int a[1000000];
int b[1000000];
int main()
{
int n;
cout<<"请输入要归并排序的记录个数:"<<endl;
for(int j=0;j<5;j++)
{
cin>>n;
ran(a,n); //生成数组
clock_t start,end,over; //计算程序运行时间的算法
start=clock();
end=clock();
over=end-start;
start=clock();
mergesort(a,b,0,n-1); //调用分治法函数
for(int i=0;i<n;i++)
{
cout<<a[i]<<" ";
}
cout<<endl;
end=clock();
printf("The time is %6.3f",(double)(end-start-over)/CLK_TCK);//输出运行时间
}
system("pause");
return 0;
}
完整代码(非递归方法)
#include<iostream>
#include<time.h>
#include<iomanip>
using namespace std;
void ran(int *input,int n) //随机生成数组元素函数
{
int i;
srand(time(0));
for(i=0;i<n;i++)
input[i]=rand();
input[i]='\0';
}
int a[1000000];
int main()
{
int max=a[0],min=a[0];
int i,j,n;
cout<<"请输入数据规模:"<<endl;
for(j=0;j<5;j++)
{
cin>>n;
ran(a,n);
clock_t start,end,over; //计算程序运行时间的算法
start=clock();
end=clock();
over=end-start;
start=clock();
for(i=1;i<n;i++)
{
if(a[i]>max)
max=a[i];
if(a[i]<min)
min=a[i];
}
cout<<max<<" "<<min<<endl;
end=clock();
printf("The time is %6.3f",(double)(end-start-over)/CLK_TCK); //显示运行时间
}
system("pause");
return 0;
}。