计算机专业课《算法》_第一章算法概述

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第一章:算法概述

第一章:算法概述

2007,Edmund Clarke(美),Allen Emerson(美), Joseph Sifakis(法)分别提出了模型检测的最初概念, 开发了一套用于判断硬件和软件设计的理论模型是否满足 规范的方法,此外,当系统检测失败时,还能利用它确定 代码中问题存在的位置。 2010,Leslie G.Valiant(英)主要贡献之一是PAC模型 (Probably Approximately Correct,概率近似正确), 该模型可解决信息分类的问题,可最大限度的降低泛化带 来的错误,对于及其学习、人工智能(如自然语言处理、 笔迹识别、机器视觉等)都产生了重要影响。
3. 占用空间——空间复杂性分析
两种占用:
• • 存储程序和输入数据的空间 存储中间结果或操作单元所占用空间——额外空间 存储程序的空间一般是常数(和输入规模无关) 输入数据空间为输入规模O(n)
Байду номын сангаас

影响空间的主要因素:
• •

空间复杂性考虑的是额外空间的大小 如果额外空间相对于输入规模是常数,称为原 地工作的算法。

程序正确性证明的方法:
• •
1.5 算法分析的基本原则
2. 工作量——时间复杂性分析


计量工作量的标准: 对于给定问题,该算法所执行的基 本运算的次数。 基本运算的选择:根据问题选择适当的基本运算。
问题 在表中查找x 实矩阵相乘 排序 遍历二叉树
基本运算 比较 实数乘法 比较 置指针
1.5 算法分析的基本原则
1.4 描述算法与算法设计
问题求解(Problem Solving)
理解问题
精确解或近似解 选择数据结构 算法设计策略
设计算法 证明正确性 分析算法 设计程序

【课后习题及答案】《计算机算法设计与分析(第三版)课后习题答案详解

【课后习题及答案】《计算机算法设计与分析(第三版)课后习题答案详解

精品课程 课后习题答案第 1 章 算 法 概 述习蹬 1- 1函数的渐近表达式求下列函数的渐近表达式:3, f + 10 n ; 1l 匀10·+·2'' ; 分析与解答: 3矿+10n 二. ( ) ( 4 ) ;,l / 10+ 2 擒 = 0 ( 2” ) ; 2.1-t- l 过 一( ){ 1 ) ;lo 耟. ; t = ( ) ( l (1g1.1) ; I O l og 守 =('i ?!), 21 + 1;, 1; l o g n ' ; 10lv g3飞习题 1- 21() . l )和() ( 2 )的区别试论 ( )( l ) 和 () ( 2 )的区别. 分析与觞答:根据符号()的定义易知0 (1 ) = 0( 2)。

用()(1) 或 0 ( 2 ) 表示同一个函数时 ,差别仅在于 其中的祜数因子。

习题 1- 4 按渐近阶排列表达式按照渐近阶从低到高的顺序排列以下表达式,4n \排在哪一位?分析与解答:l ()g n , 3入 20:ri, 2 . n 2/又 义叫 应该3飞 n!。

, 函 数 排列 顺 序 如 下 : 2 .l og t , n23 、20n, 4,i-, 按 浙 近 阶从 低到尚 习题 1- 5箕法效宇( l ) 假设某符法在椋人栽模为”时的计算时间为 T (,t) = 3 X 2又 在某 台计算机上实现井 完成该算 法的时间为1 秒.现有另一台计算机,其运行速度为第一台的 64 倍,那么在这台新 机器 十用 同 一 符 法在 t 秒 内 能 招 轮人规模为多大的间题?( 2) 若上述芬法的计算时间改进为 T ( n )=r/'能解轴入规枑为多大的问烦?( 3) 若 上述算法的计算时间进一步改进为 T (11) = 8 ,f 秒和可能解输人规筷 为多 大的问 题?分析与解答 :其余 条 件不 变 ,则 在新 机 器上用i 秒时间其 余 条 件 不 变 ,那么在新机器上用"赁法 在 t · 秒1引能 解输人规模 为 n l 的问题。

算法第1章算法概述详解

算法第1章算法概述详解

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计算机算法设计与分析
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意念与现实(4): 一个例子
如果我们再次改变试验中拿球的方式,将拿某个特定标号 的球改为取出任意标号的球,即在差 1分钟到零点时,将标 号为1 ~ 10的 10个球放进罐子,然后从罐子里任意拿出一个 球;在差1/2分钟到零点时,将标号为11~20的10个球放进罐 子,然后从罐子里任意拿出一个球;在差 1/4 分钟到零点时, 将标号为21~30的10个球放进罐子,然后从罐子里任意拿出 一个球……这种拿球方式又将产生何种结果呢? 答案是仍然是0 太不可思议了吧!这三个本质相同的算法怎么有如此匪夷 所思的结果呢?如果非要说这三个算法有什么不同,就是拿 球时的标号不同。 但难道标号的不同使最后球的数量发生了变化?
计算机算法设计与分析
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主要内容介绍
• • • • • • 第1 章 第2 章 第3 章 第4 章 第5 章 第6 章 算法概述 递归与分治策略 动态规划 贪心算法 回溯法 分支限界法
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计算机算法设计与分析
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意念与现实(1): 一个例子
给你一个无限容积的罐子和无限个球,球从1开始连续编号
★ 在差 1分钟到零点时:将标号为 1~10的 10个球放进罐子, 然后将10号球从罐子里拿出。 ★ 在差1/2分钟到零点时:将标号为 11~20的10个球放进罐 子,然后将20号球从罐子里拿出。 ★ 在差1/4分钟到零点时:将标号为21~30的10个球放进罐 子,然后将30号球从罐子里拿出。 ★ …… 就这样将游戏进行下去。假定放球和取球不占时间,请问,
计算机算法设计与分析
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意念与现实(3): 一个例子
对于有些人来说,这个答案似乎不可接受。但又确实找不 到驳斥的办法。你能找出来吗?

《计算机算法基础》教学大纲

《计算机算法基础》教学大纲

《计算机算法基础》教学大纲计算机算法基础教学大纲课程简介本课程作为计算机科学与技术专业必修课,旨在让学生掌握计算机算法的基础知识和基本应用,为后续深入研究算法提供基础。

教学目标通过本课程的研究,学生将能够:- 熟练掌握常用的计算机算法- 理解各种算法的基本思想和运行原理- 能够运用算法进行简单的问题求解和程序设计- 培养编写高效算法的能力教学内容第一章算法基础1.1 算法的定义和特性1.2 算法的分类1.3 时间复杂度和空间复杂度第二章常用算法2.1 排序算法(冒泡排序、快速排序、归并排序)2.2 查找算法(顺序查找、折半查找、哈希查找)2.3 图算法(最短路径算法、最小生成树算法)第三章算法应用3.1 算法在智能搜索、机器研究等领域的应用3.2 算法在计算机游戏、网络安全等领域的应用3.3 算法在大数据处理中的应用教学方法本课程采用讲授和实践相结合的教学方法。

教师将通过课堂讲解、板书演示、案例分析等方式向学生介绍算法基础原理和应用技巧,并通过实例编程和练巩固学生的实际应用能力。

考核方式本课程考核方式包括课堂作业、实验报告、期中考试和期末考试。

其中,期中考试占30%的成绩,期末考试占50%的成绩,课堂作业和实验报告占20%的成绩。

教材与参考书目教材《数据结构与算法分析》,作者:Mark Allen Weiss,出版社:机械工业出版社参考书目《算法导论》,作者:Thomas H. Cormen,出版社:机械工业出版社《算法设计与分析基础》,作者:Sun Limin,出版社:高等教育出版社实验环境本课程实验环境为Windows操作系统,使用Java语言进行编程实现。

教学进度。

知识点总结第一章算法初步

知识点总结第一章算法初步

知识点总结第一章算法初步
1.1算法的基本定义
算法(algorithm)定义为一组使机器可以达到特定目标的指令,它是计算机程序的一种基础。

它可以是通过演绎的过程创建出来的,也可以是通过纯粹的归纳的方法创建出来的。

一个典型的算法由不同步骤组成,每个步骤都有一定的功能和有效的设计思想。

1.2算法的实现
算法的实现通常需要使用一定的编程语言进行编程,比如C语言、Java等。

编程语言提供了许多有效的指令,可以用来实现不同的算法。

一般来说,实现算法的步骤有:设计,即把算法的概念写出来;编写,即把设计好的算法代码写出来;测试,即测试程序的正确性;调试,即改正程序中的缺陷。

1.3算法的分析
对于一个算法来说,它执行的时间和空间都是有限的,可以通过空间复杂度和时间复杂度来衡量一个算法的优劣。

一般来说,时间复杂度和空间复杂度可以分别衡量算法中计算和存储资源的消耗情况。

另外,为了使算法的运行效率更好,还可以使用存储技术、排序技术、技术等技术来改进算法的性能。

1.4实例
为了更好的理解算法,下面给出一个实例:输出1到100内的所有自然数。

解法一:使用循环语句,将1到100分别赋值给变量i。

算法概述知识点总结

算法概述知识点总结

算法概述知识点总结一、算法的概念1. 算法是什么算法(Algorithm)是指用于解决特定问题的一系列具体操作步骤。

它是一种解决问题的方法论,能够将问题的输入转化为输出。

2. 算法的特点(1)确定性:算法在相同的输入条件下,能够得到相同的输出结果。

(2)可行性:算法的每一步操作可以实际执行,不会陷入无穷循环。

(3)有穷性:算法必须在有限的步骤内结束。

(4)输入输出:算法必须具有输入和输出。

3. 算法的重要性算法在计算机科学领域有着重要的地位,它是计算机程序的核心。

一个好的算法能够提高程序的执行效率和准确性,从而提高计算机系统的整体性能。

二、算法的设计方法1. 分治法分治法(Divide and Conquer)是一种算法设计方法,它将问题分解为更小的子问题,通过递归地解决子问题,最终得到原问题的解。

分治法常用于解决大规模问题,例如快速排序、归并排序、最近点对等。

2. 贪心法贪心法(Greedy Algorithm)是一种构造性的算法设计方法,它每次以最优的策略选择当前的最佳解,从而得到问题的整体最优解。

贪心法常用于最优化问题,例如最小生成树、哈夫曼编码等。

3. 动态规划动态规划(Dynamic Programming)是一种通过将问题分解为更小的子问题来解决复杂问题的算法设计方法。

动态规划通过存储子问题的解以减少重复计算,能够有效解决一些复杂的优化问题,例如背包问题、最长公共子序列等。

4. 回溯法回溯法(Backtracking)是一种通过不断试探和放弃来寻找问题解空间的算法设计方法。

回溯法常用于解决一些搜索和排列组合问题,例如全排列、N皇后问题等。

5. 分析设计算法的分析设计是指分析问题的特性和要求,设计出合适的算法来解决问题。

它是算法设计的关键环节,需要充分考虑问题的复杂度、特性和约束条件,从而选择合适的算法设计方法。

三、算法的复杂度分析1. 时间复杂度时间复杂度是算法执行所需时间的度量,它用大O表示法(O)来描述算法执行时间与输入规模之间的关系。

计算机算法设计与分析(第5版)第1章

计算机算法设计与分析(第5版)第1章
• 其中I是问题的规模为n的实例,p(I)是实 例I出现的概率。
算法渐近复杂性
• T(n) , as n ; • (T(n) - t(n) )/ T(n) 0 ,as n; • t(n)是T(n)的渐近性态,为算法的渐近复杂性。 • 在数学上, t(n)是T(n)的渐近表达式,是T(n)略去低阶
问题求解(Problem Solving)
理解问题 精确解或近似解
选择数据结构 算法设计策略
设计算法 证明正确性
分析算法 设计程序
算法复杂性分析
• 算法复杂性 = 算法所需要的计算机资源 • 算法的时间复杂性T(n); • 算法的空间复杂性S(n)。 • 其中n是问题的规模(输入大小)。
算法的时间复杂性
项留下的主项。它比T(n) 简单。
渐近分析的记号
• 在下面的讨论中,对所有n,f(n) 0,g(n) 0。 • (1)渐近上界记号O • O(g(n)) = { f(n) | 存在正常数c和n0使得对所有n n0有:
0 f(n) cg(n) } • (2)渐近下界记号 • (g(n)) = { f(n) | 存在正常数c和n0使得对所有n n0有:
• (1)最坏情况下的时间复杂性 • Tmax(n) = max{ T(I) | size(I)=n } • (2)最好情况下的时间复杂性 • Tmin(n) = min{ T(I) | size(I)=n } • (3)平均情况下的时间复杂性
• Tavg(n) = p(I )T (I ) size(I )n

for x > -1,
x ln(1 x) x 1 x

for any a > 0,
Hale Waihona Puke log b nlim

计算机算法设计与分析--第1章 算法概述

计算机算法设计与分析--第1章 算法概述
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③确认算法。算法确认的目的是使人们确信这一算 法能够正确无误地工作,即该算法具有可计算性。 正确的算法用计算机算法语言描述,构成计算机程 序,计算机程序在计算机上运行,得到算法运算的 结果; ④ 分析算法。算法分析是对一个算法需要多少计算 时间和存储空间作定量的分析。分析算法可以预测 这一算法适合在什么样的环境中有效地运行,对解 决同一问题的不同算法的有效性作出比较; ⑤ 验证算法。用计算机语言描述的算法是否可计算、 有效合理,须对程序进行测试,测试程序的工作由 调试和作时空分布图组成。
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算法描述
1. 从第一个元素开始,该元素可以认为已 经被排序 2. 取出下一个元素,在已经排序的元 素序列中从后向前扫描 3. 如果该元素(已排序)大于新元素, 将该元素移到下一位置 4. 重复步骤3,直到找到已排序的元素 小于或者等于新元素的位置 5. 将新元素插入到该位置中 6. 重复步骤2
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1.3 算法示例—插入排序算法
算法的思想:扑克牌游戏
a0,...,n-1 a0,...,n-1 a0,...,n-1 a0,...,n-1 a0,...,n-1 a0,...,n-1 a0,...,n-1
= = = = = = =
5,2,4,6,1,3 5,2,4,6,1,3 2,5,4,6,1,3 2,4,5,6,1,3 2,4,5,6,1,3 1,2,4,5,6,3 1,2,3,4,5,6
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算法≠程序
算法描述:自然语言,流程图,程序设计
语言,伪代码 用各种算法描述方法所描述的同一算法, 该算法的功用是一样的,允许在算法的描述 和实现方法上有所不同。
本书中采用类C++伪代码语言描述算法
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人们的生产活动和日常生活离不开算法, 都在自觉不自觉地使用算法,例如人们到 商店购买物品,会首先确定购买哪些物品, 准备好所需的钱,然后确定到哪些商场选 购、怎样去商场、行走的路线,若物品的 质量好如何处理,对物品不满意又怎样处 理,购买物品后做什么等。以上购物的算 法是用自然语言描述的,也可以用其他描 述方法描述该算法。

算法的概念课件PPT

算法的概念课件PPT

动态规划
背包问题
给定一组物品和一个背包容量,如何选择物品放入背包以使得背 包内物品的总价值最大。
最长公共子序列(LCS)
给定两个序列,找出它们的最长公共子序列。
最优二叉搜索树
给定一组按概率排序的键和对应的搜索成本,构建一棵二叉搜索树 使得总的搜索成本最低。
04 算法性能分析
时间复杂度
时间复杂度的定义
空间复杂度
1 2
空间复杂度的定义
描述算法执行所需内存空间与问题规模之间的关 系,也用大O表示法表示。
常见空间复杂度类型
包括常数空间复杂度O(1)、线性空间复杂度O(n) 等。
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空间复杂度的优化
通过减少不必要的内存占用、使用数据结构等方 式来降低空间复杂度。
稳定性与正确性评估
01
算法稳定性评估
稳定性指算法在输入数据发生微小变化时,输出结果不会发生较大变化
问题分类
根据问题的性质和求解方 法,将问题分为不同类型, 如排序问题、图论问题等。
问题建模方法
运用数学、逻辑等工具, 对问题进行形式化描述, 建立问题的数学模型。
数据结构选择
基本数据结构
掌握数组、链表、栈、队 列等基本数据结构的特点 和使用方法。
高级数据结构
了解并学会使用树、图、 堆等高级数据结构,以便 更有效地解决问题。
算法在各个领域的应用
随着算法技术的不断成熟和普及,其将在各个领域得到更广泛的应用,如医疗、金融、交 通等,为社会发展带来更多的便利和进步。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
描述算法执行时间与问题规模之间的关系,通常用大O表 示法表示。
常见时间复杂度类型
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(logn)、线性对数时间复杂度O(nlogn)、平方 时间复杂度O(n^2)、立方时间复杂度O(n^3)等。

计算机算法基础(第一章)第一章--导引与基本数据结构PPT课件

计算机算法基础(第一章)第一章--导引与基本数据结构PPT课件

2021/3/12
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3. 如何进行算法分析?
对算法进行全面分析,可分两个阶段进行:
事前分析:就算法本身,通过对其执行性能的理论分析, 得出关于算法特性——时间和空间的一个特征 函数(Ο、Ω)——与计算机物理软硬件没有 直接关系。
事后测试:将算法编制成程序后实际放到计算机上运行, 收集其执行时间和空间占用等统计资料,进行 分析判断——直接与物理实现有关。
repeat (c)
定义: 频率计数:一条语句或一种运算在算法(或程序)体中
的执行次数。
2021/3/12
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一条语句在整个程序运行时实际执行时间= 频率计数 * 每执行一次该语句所需的时间
如何刻画算法执行特性的形式描述 ➢ 实际执行时间受约于诸多实际因素,如机器类型、
编程与语言、操作系统等,没有统一的描述模型。 ➢ 在事前分析中,只限于确定与所使用的机器及其
定义1.3 如果存在正常数c1,c2和n0,对于所有的n≥n0, 有 c1|g(n)| ≤|f(n)| ≤ c2|g(n)| 则记作 f(n)(g(n))
含义:
算法在最好和最坏情况下的计算时间就一个常数因子范围 内而言是相同的。可看作:
既有f(n) = Ω(g(n)),又有f(n) = Ο(g(n))
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2)事后测试
目的:运行程序,确定程序实际耗费的时间与空 间,验证先前的分析结论——包括正确性、执行 性能等,比较、优化所设计的算法。
分析手段:作时、空性能分布图
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4. 计算时间的渐近表示
记:算法的计算时间为f(n)
数量级限界函数为g(n)
其中,
n是输入或输出规模的某种测度。 f(n)表示算法的“实际”执行时间—与机器及语言有关。 g(n)是形式简单的函数,如nm,logn,2n,n!等。是事前

第1章算法(MR)

第1章算法(MR)

算法的控制结构
算法中各操作之间的执行顺序,称为算法 的控制结构。算法的控制结构给出了算法 的基本框架,它不仅决定了算法中各操作 的执行顺序,而且也直接反映了算法的设 计是否符合结构化原则。一个算法一般都 可以用顺序、选择、循环三种基本控制结 构组合而成。
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算法设计的基本方法
列举法: 归纳法: 递推: 递归: 减半递推技术: 回溯法:
2021/于每种情况下所应执行 的操作,在算法中都有确切的规定, 使算法的执行者或阅读者都能明确其 含义及如何执行。并且在任何条件下, 算法都只有一条执行路径。
2021/8/23
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算法特性
3.有穷性: 对于任意一组合法输入值, 在执行有穷步骤之后一定能结束,即: 算法中的每个步骤都能在有限时间内 完成。
③一般可只考虑与程序规模有关的频度最大 的语句,如循环语句的循环体,多重循环 的内循环等。
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算法的时间复杂度
上题算法的时间复杂度T(n)的量级为O(n3), 记为T(n)=O(n3)。
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算法的时间复杂度
常见时间复杂度的量级有:常数阶O(1)、 线性阶O(n)、平方阶O(n2)、指数阶O(2n )、 对数阶O(log2n)、线性对数阶O(nlog2n)。 通常认为,具有指数阶量级的算法是实际 不可计算的,而量级低于平方阶的算法是 高效率的。
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第1章 算法
1.1 算法的基本概念 1.2 算法复杂度及算法的描述方式
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1.1 算法的基本概念
所谓算法是指解题方案的准 确而完整的描述。一个算法 必须满足以下五个重要特性:
1.可行性 2.确定性 3.有穷性 4.输入 5.输出
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算法特性
1.可行性: 算法中的所有操作都必须 足够基本,都可以通过已经实现的基 本操作运算有限次实现之。

《算法的概念》课件

《算法的概念》课件
第三步,用4除89,得到余数1,所以4不能整除89.
…… …… …… ……
第八十七步,用88除89,得到余数1,所以88不能 整除89. 这种写法不能算是一个正规算法
第八十八步,所以89是质数.
思考:用2~88逐一去除89求余数,需要87个 步骤,这些步骤根本是重复操作,我们可以 按下面的思路改进这个算法,削减算法的步 骤. 〔1〕用i表示2~88中的任意一个整数,并从 2开头取数;
四、小结作业 1.算法定义的理解:在数学中,现代意义上的 “算法”通常是指可以用计算机来解决的某一类 问题的程序或步骤,这些程序或步骤必需是明确 和有效的,而且能够在有限步之内完成.
2.算法的要求: (1)写出的算法,必需能解决一类问题(例如解 任意一个二元一次方程组),并且能重复使用;
(2)算法过程要能一步一步执行,每一步执行的 操作,必需准确,不能含混不清,而且在有限步 之内完成后能得出结果。
S2:令m= a b , 推断f(m)是否为0。假设是0,则m为
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所求;假设否,则连续推断f(a)·f(m)大于0还是小于0 。
S3:假设f(a)·f(m) >0,则令a=m;否则,令b=m 。
S4:推断 |a-b|<0.005是否成立?假设是,则a或b(或区 间上任意值)为满足条件的近似根;假设否,则返回S2。
实际上,上述步骤就是在求 2 的近似值。
函数f(x)的图象是一条连续不断的曲线,用“二分 法”求方程 f(x)=0的近似解的常用算法设计:
第一步,取函数f(x),给定准确度d.
其次步,确定区间[a,b],满足f(a)·f(b)<0.
第三步,取区间中点
m

a
+ 2
b
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几个复杂性参照函数
若干符号及其意义:O(f),(f),(f),o(f)
• 在下面的讨论中,对所有n,f(n) 0,g(n) 0。
(1)渐近上界记号O O(g(n)) = { f(n) | 存在正常数c和n0使得对所有n n0有:
0 f(n) cg(n) }
(2)渐近下界记号 (g(n)) = { f(n) | 存在正常数c和n0使得对所有n n0有:
有限的计算步后停止。
2.确定性:每一条规则都是明确、无二义的。 3. 可行性:每一计算步都是基本的、可实现的。
4. 输入: 算法开始执行执行之前指定初始值 (有零个或多个输入) 。 5. 输出:产生与输入相关的量(有至少一个)。 二、算法的又一描述方式
设:四元组(Q, I, , f ).
其中:Q:状态集合; I, :Q的子集,分别代表输入和输出 f: 定义在Q之上的一个映射,
1.2 算法复杂性分析(1) • • • • 计算机资源:时间、空间 复杂性:所需资源多少 算法复杂性:算法运行时所需资源的量 算法复杂性分析目的:分析问题复杂性、 选择最好算法 • 时间复杂性:所需时间资源的量T(n) • 空间复杂性:所需空间资源的量S(n)
• 其中n是问题的规模(输入大小)
算法复杂性分析(2) • 算法是否可行? • 可计算理论 • 时间复杂性细化 • 三种典型的复杂性: 最坏、最好、平均复杂性
且有:若q Q ,则:f(q) = q。
1. 计算序列描述:
若对于I 的每一个输入x,由f 定义一个计算序列: y0 , y1 , y2 , …… 。 其中:y0 = x; yk+1 = f( yk ) (k 0)。
若一个计算序列在第k步终止,且k是使yK 的最小整数,则称yk是由x产生的输出。 2. 算法描述: 一个算法是对于I 中所有输入x, 都能在有穷步 内终止的一个计算序列。
• 2n2 +3n +1=2n2 + f(n),其中f(n) 是(n)中某个函数。
• 等式和不等式中渐近记号O,o和的意义是类似的。
各记号的记忆性比较
• f(n)= O(g(n)) • f(n)= (g(n)) • f(n)= (g(n)) • f(n)= o(g(n)) a b; a b; a = b; a < b;
算法的时间复杂性
(1)最坏情况下的时间复杂性 Tmax(n) = max{ T(I) | size(I)=n } (2)最好情况下的时间复杂性
Tmin(n) = min{ T(I) | size(I)=n }
(3)平均情况下的时间复杂性
Tavg(n) =
size ( I ) n
p( I )T ( I )
渐近分析记号的若干性质--传递性
(1)传递性: f(n)= (g(n)), g(n)= (h(n)) f(n)= (h(n)); f(n)= O(g(n)), g(n)= O (h(n)) f(n)= O (h(n));
f(n)= (g(n)), g(n)= (h(n)) f(n)= (h(n));
(3)对称性:
f(n)= (g(n)) g(n)= (f(n)) .
渐近分析记号的若干性质 --算术运算
• (5)算术运算: • O(f(n))+O(g(n)) = O(max{f(n),g(n)}) ;
• O(f(n))+O(g(n)) = O(f(n)+g(n)) ;
第一章 算 法 概 述
学习要点
理解算法的概念。
理解什么是程序,程序与算法的区别和内在联
系。
掌握算法的计算复杂性概念。
掌握算法渐近复杂性的数学表述。
掌握用C++语言描述算法的方法。
1.1 算法与程序
一个算法是一个有穷规则的集合。这些规 则规定了解决某一问题的一个运算序列。 一个算法应该具有五个特性:有限性、确 定性、输入、输出、可行性。 1. 有限性:求解问题的运算序列,必须在
其中I是问题的规模为n的实例,p(I)是实例I出现的概率。
算法渐近复杂性
• T(n) , as n ; • (T(n) - t(n) )/ T(n) 0 ,as n; • t(n)是T(n)的渐近性态,为算法的渐近复杂性。 • 在数学上, t(n)是T(n)的渐近表达式,是T(n) 略去低阶项留下的主项。它比T(n) 简单。
有:c1g(n) f(n) c2g(n) }
各记号在等式和不等式中的意义
• f(n)= (g(n))的确切意义是:f(n) (g(n))。
• 一般情况下,等式和不等式中的渐近记号(g(n))表示
(g(n))中的某个函数。
• 例如:2n2 + 3n + 1 = 2n2 + (n) 表示
f1 y1 f0
y2 fk-1

x
I




yk
Q
程序
• 程序是算法用某种程序设计语言的具体体现 • 程序=算法 + 数据结构 • 程序可以不满足算法的性质(1)。 • 例如:操作系统,是一个在无限循环中执行 的程序,因而不是一个算法。
问题求解
理解问题 精确解或近似解 选择数据结构 算法设计策略 设计算法 证明正确性 分析算法 设计程序
0 cg(n) f(n) }
(3)高阶记号o
o(g(n)) = { f(n) | 对于任何正常数c>0,存在正数
和n0 >0使得对所有n n0有:0 f(n)<cg(n) }
等价于 f(n) / g(n) 0 ,as n。
• f(n) 的阶比 g(n)的阶低
(4)同阶记号
(g(n)) = { f(n) | 存在正常数c1,c2和n0使得对所有n n0
f(n)= o(g(n)), g(n)= o(h(n)) f(n)= o(h(n));
渐近分析记号的若干性质 --反身性、对称性、互对称性
(2)反身性: f(n)= (f(n)); f(n)= O(f(n)); f(n)= (f(n)). (4)互对称性: f(n)= O(g(n)) g(n)=ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ (f(n)) ;
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