算法分析基础 ppt课件
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算法基础(详细全面)
第1章 算法基础
1.1 算法 1.2 算法分析 1.3 算法的运行时间
1.1.1 冒泡排序
1.1 算 法
冒泡排序(bubble sort)属于基于交换思想的排序方法。它将 相邻的两个元素加以比较，若左边元素值大于右边元素值，则 将这两个元素交换；若左边元素值小于等于右边元素值，则这 两个元素位置不变。右边元素继续和下一个元素进行比较，重 复这个过程，直到比较到最后一个元素为止。
3
do if A［j］ < A［j - 1
4
then exchange A［j］ A［j - 1
图1-1说明了输入实例为A = 〈5， 2， 4， 6， 1， 3〉时， 算法BUBBLE SORT的工作过程。对于外层for循环的每一次迭 代，则在A［i］位置产生当前元素比较范围A［i..n］内的一个 最小值。下标i从数组第一个元素开始， 从左向右直至数组中最 后一个元素。深色阴影部分表示数组元素A［1..i］构成已排好 的序列，浅色阴影部分表示外层循环开始时的下标i。数组元素 A［i +1..n］表示当前正在处理的序列。
下面， 我们考察这些性质是如何对冒泡排序成立的。 首先 证明内层for循环的不变式。
· 循环不变式：A［j］是A［j..length［A］］中的最小元素。
· 初始： 在内循环第一次开始迭代之前，j =length［A］， 因此，子数组A［length［A］..length［A］］ 中只包含一个元 素， 也即子数组中的最小元素， 此时， 循环不变式成立。
(9) “and”和“or”是布尔运算符。当对表达式“x and y”
求值时，首先计算x的值，
FALSE，则整个表达式
的值为FALSE，我们也无需计算y的值；如果x的值为TRUE，
1.1 算法 1.2 算法分析 1.3 算法的运行时间
1.1.1 冒泡排序
1.1 算 法
冒泡排序(bubble sort)属于基于交换思想的排序方法。它将 相邻的两个元素加以比较，若左边元素值大于右边元素值，则 将这两个元素交换；若左边元素值小于等于右边元素值，则这 两个元素位置不变。右边元素继续和下一个元素进行比较，重 复这个过程，直到比较到最后一个元素为止。
3
do if A［j］ < A［j - 1
4
then exchange A［j］ A［j - 1
图1-1说明了输入实例为A = 〈5， 2， 4， 6， 1， 3〉时， 算法BUBBLE SORT的工作过程。对于外层for循环的每一次迭 代，则在A［i］位置产生当前元素比较范围A［i..n］内的一个 最小值。下标i从数组第一个元素开始， 从左向右直至数组中最 后一个元素。深色阴影部分表示数组元素A［1..i］构成已排好 的序列，浅色阴影部分表示外层循环开始时的下标i。数组元素 A［i +1..n］表示当前正在处理的序列。
下面， 我们考察这些性质是如何对冒泡排序成立的。 首先 证明内层for循环的不变式。
· 循环不变式：A［j］是A［j..length［A］］中的最小元素。
· 初始： 在内循环第一次开始迭代之前，j =length［A］， 因此，子数组A［length［A］..length［A］］ 中只包含一个元 素， 也即子数组中的最小元素， 此时， 循环不变式成立。
(9) “and”和“or”是布尔运算符。当对表达式“x and y”
求值时，首先计算x的值，
FALSE，则整个表达式
的值为FALSE，我们也无需计算y的值；如果x的值为TRUE，
苏教版高中数学必修三-第一章-算法初步1.1ppt课件
【解析】
算法是解决某类问题而设计的一系列可操作
或可计算的步骤，通过这些可有效地解决问题，显然四个语 句中，①②④都是算法，③不是算法．
【答案】 3
算法的设计(直接应用数学公式的算法)
设计一个算法，求底面边长为 4 2，侧棱长为 5 的正四棱锥的体积．
【思路探究】 由底边长可求底面积．由底面边长及侧
算法的含义
下列叙述能称为算法的个数是________． ①植树需要运苗、挖坑、栽苗、浇水这些步骤； ②顺序进行下列运算：1 ＋1＝2,2＋1＝3,3＋1 ＝4 ，„， 99＋1＝100； ③3x>x＋1； ④求所有能被 3 整除的正数，即 3,6,9,12„.
【思路探究】 根据算法的特征逐一作出判断．
引导学生回顾解一般的二元一次方程组的步骤，分析解 题过程的结构，写出求一般的二元一次方程组的解的算法， 并把它编成程序，让学生输入数据，体验计算机直接给出方 程组的解． 目的是让学生明白算法是用来解决某一类问题的， 从而提高学生对算法的普遍适用性的认识，从而强化重点．
●教学建议 算法这部分的应用性很强，与日常生活联系紧密，虽然 是新引入的章节，但很容易激发学生的学习兴趣．建议教师 通过多媒体辅助教学，采用“问题探究式”教学法，以多媒 体为辅助手段，让学生主动发现问题、分析问题、解决问题， 培养学生的探究论证、逻辑思维能力．
法二 S1 S2
计算判别式 Δ＝(－2)2－4×1×(－3)；
将 a ＝ 1 ， b ＝ － 2 ， c ＝－ 3 代入 求根公 式 x ＝
－b± b2－4ac ，得 x1＝3，x2＝－1. 2a
1．对于这类解方程(或方程组)的问题，设计其算法时， 一般按照数学上解方程(或方程组)的方法进行设计． 2．设计时要注意全面考虑方程(或方程组)的解的情况， 即先确定方程(或方程组)是否有解， 有解时， 还需确定几个解， 然后按照求解的步骤设计．
算法设计与分析基础
2023/12/21
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LingJie/GDUT
1.2.6 详细表述该算法的方法
• 可以用到的工具有自然语言（nature
language）、伪代码（pseudocode）以及程序 流程图（flow chart）等。
• 当对一个问题有了概要的理解后，下面的工作
就是把这个问题的想法进行细化。所谓的细化 就是把它们表示成算法的步骤。
令执行顺序以及同步等问题。并行算法的设计 有相应的理论，这里仅考虑串行算法。
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LingJie/GDUT
1.2.3 选择精确或者近似的算法
• 解决问题下一步要考虑的是使用精确的还是近
似的算法。并不是每一个可解的问题都有精确 的算法，例如求一个数的平方根，求非线性方 程的解等。有时候一个问题有精确的解法但是 算法的执行效率很差，例如旅行家问题。因此 如果待处理的问题涉及到上述那些方面，则要 考虑是选择精确的还是近似的算法。
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LingJie/GDUT
-- 2* 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
-- 2 3*
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第一步：找出m的所有质因数。 第二步：找出n的所有质因数。 第三步：从第一步求得的m的质因数分解式和第二步求得的n
的质因数分解式中，找出所有公因数。 第四步：将第三步找到的公因数相乘，结果为所求的
苏教版高中数学必修三-第一章-算法初步1.2.1ppt课件
已知一个三角形的三边长分别为 2,3,4.利用海伦公式设 计一个算法，求出该三角形的面积，并画出流程图．(海伦公 式：已知三角形的三边长分别为 a，b，c，则三角形的面积 S a＋b＋c ＝ pp－ap－bp－c，其中 p＝ 2 )
【解】
先将三角形的各边长赋值，求出三角形周长的
一半，然后利用公式求解． 算法如下： S1 a←2，b←3，c←4；
组成的，其中图框
表示各种操作的类型， 图框中的 文字 和 符号 表示操作的内 容， 流程线 表示操作的先后次序．
2．常见的图框、流程线及功能
图形符号
功能 表示算法的 开始或 结束 ，一般画 起止框 成 圆角矩形 输入、输出 输入、 表示 操作，一般画成 平行四边形 输出框 或 计算 ，一般画成 矩形 处理框 表示 赋值 根据条件决定执行两条路径中 判断框 某一条 菱形 ，一般画成 表示 执行步骤 流程线 箭头线 表示 的
在老师的引导下，充分发挥学生的主观能动性，从问题 入手，通过分析问题、交流方案、解决问题、运用问题的探 索过程，让学生全程参与到问题的探索中而突破难点． 通过学生对常见的图框及功能的理解和认识，结合典型 例题及变式训练，使学生初步掌握顺序结构的流程图的设计 而强化了重点．
●教学流程
演示结束
§1.2 流程图 1．2.1 顺序结构
教师用书独具演示
●三维目标 1．知识与技能：掌握顺序结构的特点，设计方法． 2．过程与方法：学会用算法分析问题；能够使用顺序结 构编写简单的程序解决具体问题．
3．情感态度与价值观：体会用结构化方法解决数学问题 的便捷性；明确结构化在程序设计中的重要作用；激励尝试 使用多种方法解决问题；培养良好的编程习惯和态度． ●重点难点 重点：各种图框的功能，会用算法图框表示顺序结构． 难点：对顺序结构的概念的理解；利用图框表示流程线 顺序结构．
第2章 算法分析基础(《算法设计与分析(第3版)》C++版 王红梅 清华大学出版社)
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2.1.2 算法的渐近分析
常见的时间复杂度：
Ο(1)＜(log2n)＜(n)＜(nlog2n)＜(n2)＜(n3)＜…＜(2n)＜(n!)
多项式时间，易解问题
算
法
指数时间，难解问题
设 计 与
分
析
（
第
时间复杂度是在不同数量级的层面上比较算法
版 ）
清
华
大
学
时间复杂度是一种估算技术（信封背面的技术）
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2.1.2 算法的渐近分析
3
每条语句执行次数之和 = 算法的执行时间 ＝ 每条语句执行时间之和
基本语句的执行次数 for (i = 1; i <= n; i++)
单位时间
算
法
设
计
与
执行次数 × 执行一次的时间
分 析 （
第
for (j = 1; j <= n; j++)
版 ）
x++;
指令系统、编译的代码质量
算法设计：面对一个问题，如何设计一个有效的算法
算
法
设
检
指
验
导
评
计 与 分 析 （ 第 版
改
估
） 清
进
华 大
学
出
版
算法分析：对已设计的算法，如何评价或判断其优劣
社
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2.1.1 输入规模与基本语句
如何度量算法的效率呢？
事后统计：将算法实现，测算其时间和空间开销
缺点：（1）编写程序实现算法将花费较多的时间和精力 （2）所得实验结果依赖于计算机的软硬件等环境因素
算法设计与分析ppt课件
2
ACM国际大学生程序设计竞赛
ACM国际大学生程序设计竞赛（英文 全称：ACM International Collegiate Programming Contest（ACM-ICPC或 ICPC）是由美国计算机协会（ACM）主办 的，一项旨在展示大学生创新能力、团队 精神和在压力下编写程序、分析和解决问 题能力的年度竞赛。经过30多年的发展， ACM国际大学生程序设计竞赛已经发展成 为最具影响力的大学生计算机竞赛。赛事 目前由IBM公司赞助。
第3章 动态规划 3.1 矩阵连乘问题 3.2 动态规划算法的基本要素 3.3 最长公共子序列 3.4 最大子段和 3.5 凸多边形最优三角剖分 3.6 多边形游戏 3.7 图像压缩 3.8 电路布线 3.9 流水作业调度 3.10 0-1背包问题 3.11 最优二叉搜索树 3.12 动态规划加速原理
7
1.1 算法与程序
算法：是满足下述性质的指令序列。
输 入：有零个或多个外部量作为算法的输入。 输 出：算法产生至少一个量作为输出。 确定性：组成算法的每条指令清晰、无歧义。 有限性：算法中每条指令的执行次数有限，执行
每条指令的时间也有限。
程序：是算法用某种程序设计语言的具体实现。
4
教材与参考书
教 材：
◦ 算法设计与分析(第三版) 王晓东，2007年 5月，电子工业出版社。
参考书：
◦ 徐士良编，C常用算法程序集，华大学出版 社，1998年
◦ 霍红卫编，算法设计与分析 西安电子科技 大学出版社，2005年
◦ 卢开澄编，计算机算法导引，清华大学出 版社，2003年
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部分目录
算法分析是计算机领域的“古老”而“前沿” 的课题。
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ACM国际大学生程序设计竞赛
ACM国际大学生程序设计竞赛（英文 全称：ACM International Collegiate Programming Contest（ACM-ICPC或 ICPC）是由美国计算机协会（ACM）主办 的，一项旨在展示大学生创新能力、团队 精神和在压力下编写程序、分析和解决问 题能力的年度竞赛。经过30多年的发展， ACM国际大学生程序设计竞赛已经发展成 为最具影响力的大学生计算机竞赛。赛事 目前由IBM公司赞助。
第3章 动态规划 3.1 矩阵连乘问题 3.2 动态规划算法的基本要素 3.3 最长公共子序列 3.4 最大子段和 3.5 凸多边形最优三角剖分 3.6 多边形游戏 3.7 图像压缩 3.8 电路布线 3.9 流水作业调度 3.10 0-1背包问题 3.11 最优二叉搜索树 3.12 动态规划加速原理
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1.1 算法与程序
算法：是满足下述性质的指令序列。
输 入：有零个或多个外部量作为算法的输入。 输 出：算法产生至少一个量作为输出。 确定性：组成算法的每条指令清晰、无歧义。 有限性：算法中每条指令的执行次数有限，执行
每条指令的时间也有限。
程序：是算法用某种程序设计语言的具体实现。
4
教材与参考书
教 材：
◦ 算法设计与分析(第三版) 王晓东，2007年 5月，电子工业出版社。
参考书：
◦ 徐士良编，C常用算法程序集，华大学出版 社，1998年
◦ 霍红卫编，算法设计与分析 西安电子科技 大学出版社，2005年
◦ 卢开澄编，计算机算法导引，清华大学出 版社，2003年
5
部分目录
算法分析是计算机领域的“古老”而“前沿” 的课题。
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算法分析基础
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程序(Program)
• 程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。 • 程序可以不满足算法的有限性的性质。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。 • 操作系统的各种任务可看成是单独的问题，每一个问题由操作
系统中的一个子程序通过特定的算法来实现。该子程序得到输 出结果后便终止。
《算法设计技巧与分析》
第1章 算法分析基本概念
曹霑懋 caozhanmao@
Chapter 1 Basic Concepts in Algorithmic Analysis 内容
1.1 Introduction l.2 Historical Background 1.3 Binary Search 1.3.1 Analysis of the binary search algorithm 1.4 Merging Two Sorted Lists 1.5 Selectinn Sort 1.6 Insertion Sort 1.7 Bottom-Up Merge Sorting 1.7.1 Analysis of bottom-up merge sorting
最大搜索次数：满足Floor(n/2j-1)=1 时的ｊ 值
– 即：１n/2j-1 <2 – 也即： 2j-1n <2j
– j-1 log n <j
j=Floor(log n)+1
2020/6/10
华南师范大学 计算
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设随有堂序数练组习：
试搜索x=20, 以及 X =22. 1）拟用什么法？为什么？ 2）试给出用你想要得算法求解的过程。
2020/6/10
华南师范大学 计算
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1. 3 二分搜索及其时间复杂
计算机算法PPT大全
//链式队列
LINKLIST *front;
//队头指针
LINKLIST *rear;
//队尾指针
}QUEUE;
第3章 走在算法的路上之——分析简单的数据结构
3.4 后进先出的栈
3.4.1 什么是栈
栈允许在同一端进行插入和删除操作，允许进行插入和删除操作的一端称为栈顶(top)，另一端称为栈底(bottom)。栈底是固 定的，而栈顶浮动的；如果栈中元素个数为零则被称为空栈。插入操作一般被称为进栈（PUSH），删除操作一般被称为退栈 （POP）。 在栈中有两种基本操作，分别是入栈和出栈。 （1）入栈（Push） 将数据保存到栈顶。在进行入栈操作前，先修改栈顶指针，使其向上移一个元素位置，然后将数据保存到栈顶指针所指的位 置。入栈（Push）操作的算法如下： ①如果TOP≥ｎ，则给出溢出信息，作出错处理。在进栈前首先检查栈是否已满，如果满则溢出；不满则进入下一步骤②； ②设置TOP=TOP+1，使栈指针加１，指向进栈地址； ③S(TOP)=X，结束操作，X为新进栈的元素。 （2）出栈（Pop） 将栈顶的数据弹出，然后修改栈顶指针，使其指向栈中的下一个元素。出栈（Pop）操作的算法如下： ①如果TOP≤0，则输出下溢信息，并实现出错处理。在退栈之前先检查是否已为空栈，如果是空则下溢信息，如果不空则进 入下一步骤②； ②X=S(TOP)，退栈后的元素赋给X； ③TOP=TOP-1，结束操作，栈指针减１，指向栈顶。
（4）获取队列第1个元素，即将队头的元素取出，不删除该元素，队头仍然是该元素。
（5）判断队列Q是否为空
3.3.4 队列的链式存储
当使用链式存储结构表示队列时，需要设置队头指针和队尾指针，这样做的好处是可以设置队头指的针和队尾的指针。在入
算法12--最短路径--弗洛伊德(Floyd)算法ppt课件
D(0) [i][j] =
min{D(-1) [i][j], D(-1) [i][0]+D(-1) [0][j]}
D(0) [i][j] 为从Vi到Vj的中间顶点序号不大于0的最短路径长度.
5
V2 3
V0
6
8
V3
4
5
2
9 V1
1
ADD((-(110)) ==
8
8
8
0123
0 1 2 4 10 3
0
6
V2 3
V0
6
8
V3
4
5
2
9 V1
1
ADA((-(1210)) ==
8
8
8
0123
0 1 2 4 10 3
0
8
1
102 0 9 2
2
3
3 5 40 8
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90 1 106 0
以D(1)为基础，以V2为中间顶点，求从Vi,到Vj的最短路径。或者为从Vi到Vj的边, 或者为从Vi开 始通过V0,V1, V2到达Vj的最短路径 。
2.解决办法
§ 方法一：每次以一个顶点为源点，重复执行Dijkstra算法n次—— T(n)=O(n³) § 方法二：弗洛伊德(Floyd)算法
11
3. Floyd算法思想：逐个顶点试探法 –求最短路径步骤 •初始时设置一个n阶方阵，令其对角线元素为0，若存在弧<Vi,Vj>，则对应元素为 权值；否则为 •逐步试着在原直接路径中增加中间顶点，若加入中间点后路径变短，则修改之； 否则，维持原值 •所有顶点试探完毕，算法结束
以D(2)为基础，以V3为中间顶点，求从Vi,到Vj的最短路径。或者为从Vi到Vj的边, 或者为从Vi开 始通过V0,V1, V2,V3到达Vj的最短路径 。
《算法设计与分析基础》课件-3.蛮力法
if A[j] < A[min] min j
swap A[i] and A[min]
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2017/12/31
例题：对序列 {89,45,68,90,29,34,17}用选择排序 算法进行排序
• 第1遍： {89，45，68，90，29，34，17} //求最小元素 {17，45，68，90，29，34，89} //交换
• 第5遍： {17，29，34，45，90，68，89} {17，29，34，45，68，90，89}
• 第6遍： {17，29，34，45，68，90，89} {17，29，34，45，68，89，90} //排序结束
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CHD
（本动画中，参与排序的是R[1]到R[n]，R[0]作为交换中转的空 间；变量j对应前面算法中的变量min）
2017/12/31
ALGORITHM BubbleSort(A[0,…,n – 1]) // 冒泡排序算法在数组上的应用 // 输入：数组A，数组中的元素属于某偏序集 // 输出：按升序排列的数组A for i 0 to n – 2 do
for j 0 to n – 2 – i do if A[j+1] < A[j] swap(A[j], A[j+1])
CHD
(4)对解决一些小规模的问题实例仍然有效
(5)可作为衡量其他算法的参照。
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2017/12/31
Brute Force Examples:
1. Computing an (a > 0, n a nonnegative integer)
2. Computing n!
3. Multiplying two matrices
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。
3
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。
算法与程序设计ppt课件
算法特性
确定性、可行性、有穷性、 输入项、输出项。
算法与程序的区别
算法是解决问题的思路和 方法，而程序是算法的具 体实现。
算法分类及应用领域
基本算法
排序、查找、数值计算等。
数据结构算法
线性表、树、图等数据结 构上的操作算法。
图论算法
最短路径、最小生成树、 拓扑排序等。
算法分类及应用领域
动态规划算法
插入操作
线性表及其操作实现
删除操作 查找操作
遍历操作
线性表及其操作实现
线性表的操作实现 基于数组的线性表实现 基于链表的线性表实现
栈、队列及其应用举例
01
栈的基本概念与操作
02
栈的定义与特性
栈的基本操作（入栈、出栈、栈顶元素等）
03
栈、队列及其应用举例
队列的基本概念与操作
1
队列的定义与特性
2
分支限界法的原理
输标02入题
广度优先或最小耗费优先的方式搜索问题的解空间树。
01
通过设置目标函数的界来控制搜索进程。
03
04
在分支结点上，当所有子节点已被探寻完，或该结点 下的子节点的解不能达到目标函数的界时，回溯到上 一层结点选择其它结点进行探寻。
回溯法与分支限界法比较
回溯法
找出所有解或满足特定条件的解。
滚动数组
通过循环数组实现空间优化，降 低空间复杂度。
记忆化搜索
将已经计算过的子问题的答案记 录下来，避免重复计算，提高时 间效率。
四边形不等式优化
对于满足四边形不等式性质的问 题，可以利用此性质优化动态规
划的过程，降低时间复杂度。
06
贪心策略在程序设计 中的应用
相关主题
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系统中的一个子程序通过特定的算法来实现。该子程序得到输 出结果后便终止。
2020/9/19
华南师范大学 计算机学院
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1.2 历史背景
20世纪,早期, 30年代 能否用有效的过程来求解问题受到关注
问题分类为:可解、不可解（存在有效过程来求解问题） 计算模型：存在模型，用此模型能建立一求解某问题的算法，－－入－ －可解的类 模型列举：歌德尔的递归函数，Church的Lamda演算，Post的波斯特机， Turing机。 Church论断：所有4个模型等效。如果一个问题在某一模型上可解，那么 在其他模型上都是可解的。＝>“几乎所有”问题都是不可解的。
因此，遇到一个算法时，应该找出这个算法的一个例子， 给出该例子的要点进行试验。
2020/9/19
华南师范大学 计算机学院
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程序(Program)
• 程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。 • 程序可以不满足算法的有限性的性质。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。 • 操作系统的各种任务可看成是单独的问题，每一个问题由操作
• l.8.4 The e-notation
• 1.8.5 MamPles
• 1.8.6 Complekity classes and the o-notation
• 1.9 Space Complexity
• 1.10 Optimal Algorithms
2020/9/19
华南师范大学 计算机学院
➢ 算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确
的指令（规则）。通俗点说，就是计算机解题的过程。在 这个过程中，无论是形成解题思路还是编写程序，都是在 实施某种算法。前者是推理实现的算法，后者是操作实现 的算法。
➢ 一个算法应该具有以下五个重要的特征：
➢ 有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束； ➢ 确切性： 算法的每一步骤必须有确切的定义；
➢ 输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况； ➢ 输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的
结果。没有输出的算法是毫无意义的； ➢ 可行性： 算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限
次运算后即可完成。
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算法 几点说明
1. “算法”的 几个词：Algorithm、Logarithm、Algorism
2. “算法”的现代诠释 算法的现代意义十分类似于处方、过程、方法、规程、程
序，一个算法就是有穷规则的集合。其中，规则规定了一个 解决某一特定类型的问题的运算序列。
3. 学习“算法”的方法
一个算法应该是可以信赖的，而且学习一个算法直到彻 底掌握的最好方法是反复进行试验。
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好的算法所具备的意义
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衡量算法性能的标准
• 衡量算法性能一般有下面几个标准
– 正确性 – 易读性 – 健壮性 – 算法的时间和空间性能：高效率和低存储空间
我们这里主要讨论算法的时间和空间性能，并以此作为衡 量算法性能的重要标准。而且我们主要侧重于时间方面。
• 有序的集合：BinarySearch Ｐ４
3
1. 1 引言
➢Donald E. Knuth: 计算机科学就是算法的 研究.
➢每个领域: 依赖 有效算法设计 ➢运行时间: 由例子到理论 ➢时间是衡量算法有效性的最好测度
➢算法的几个方面：
➢输入 ➢有限指令集 ➢输出 (存在? Y/N)
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算法概念
➢ 算法是程序设计的精髓，程序设计的实质就是细化构造解 决问题的算法，将其解释为计算机语言。
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算法的描述方法
自然语言； 图表； 框图； 计算机语言或程序设计语言等。
如，汇编、C++、Java。
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12
1.3 二分搜索
• 假定元素满足：线序集合 • Ａ[1…n] 中有ｘ吗？
• 从头到尾的扫描，比较ｎ次： 顺序搜索 • 顺序搜索适合无序的集合
确定一个包含N个变量的多项式方程是否有整数解 简单理由陈述：P3Top
可判定性－〉可计算性理论， 可解性－〉计算理论； 有Digital Computer后，对可解问题的研究的要求越来越多。
程序，资源量，尽可能少使用资源（时间，空间）的有效算法的需求。 效率：指解决问题所需时间和空间 排序一组元素的算法作为研究的实例表明：设计了许多有效算法，解决 问题的效率将不会因其他方法而有大的提高。
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2
Chapter 1 Basic Concepts in Algorithmic Analysis 内容
• 1.8 Time Complexity
• 1.8.1 Order of growth
• 1.8.2 The O-notation
• 1.8.3 The fl-notation
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Hale Waihona Puke 华南师范大学 计算机学院10
算法的表达机制
【表达算法的抽象机制】对于一个明确的数学 问题，设计它的算法，总是先选用该问题的一 个数学模型。
接着，弄清该问题数学模型在已知条件下的初 始状态和要求的结果状态，以及这两个状态之 间的隐含关系。
然后探索从数据模型的已知初始状态到达要求 的结果状态所需的运算步骤。
《算法设计技巧与分析》
第1章 算法分析基本概念
Chapter 1 Basic Concepts in Algorithmic Analysis 内容
• 1.1 Introduction • l.2 Historical Background • 1.3 Binary Search • 1.3.1 Analysis of the binary search algorithm • 1.4 Merging Two Sorted Lists • 1.5 Selectinn Sort • 1.6 Insertion Sort • 1.7 Bottom-Up Merge Sorting • 1.7.1 Analysis of bottom-up merge sorting •
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1.2 历史背景
20世纪,早期, 30年代 能否用有效的过程来求解问题受到关注
问题分类为:可解、不可解（存在有效过程来求解问题） 计算模型：存在模型，用此模型能建立一求解某问题的算法，－－入－ －可解的类 模型列举：歌德尔的递归函数，Church的Lamda演算，Post的波斯特机， Turing机。 Church论断：所有4个模型等效。如果一个问题在某一模型上可解，那么 在其他模型上都是可解的。＝>“几乎所有”问题都是不可解的。
因此，遇到一个算法时，应该找出这个算法的一个例子， 给出该例子的要点进行试验。
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程序(Program)
• 程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。 • 程序可以不满足算法的有限性的性质。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。 • 操作系统的各种任务可看成是单独的问题，每一个问题由操作
• l.8.4 The e-notation
• 1.8.5 MamPles
• 1.8.6 Complekity classes and the o-notation
• 1.9 Space Complexity
• 1.10 Optimal Algorithms
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➢ 算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确
的指令（规则）。通俗点说，就是计算机解题的过程。在 这个过程中，无论是形成解题思路还是编写程序，都是在 实施某种算法。前者是推理实现的算法，后者是操作实现 的算法。
➢ 一个算法应该具有以下五个重要的特征：
➢ 有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束； ➢ 确切性： 算法的每一步骤必须有确切的定义；
➢ 输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况； ➢ 输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的
结果。没有输出的算法是毫无意义的； ➢ 可行性： 算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限
次运算后即可完成。
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算法 几点说明
1. “算法”的 几个词：Algorithm、Logarithm、Algorism
2. “算法”的现代诠释 算法的现代意义十分类似于处方、过程、方法、规程、程
序，一个算法就是有穷规则的集合。其中，规则规定了一个 解决某一特定类型的问题的运算序列。
3. 学习“算法”的方法
一个算法应该是可以信赖的，而且学习一个算法直到彻 底掌握的最好方法是反复进行试验。
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好的算法所具备的意义
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衡量算法性能的标准
• 衡量算法性能一般有下面几个标准
– 正确性 – 易读性 – 健壮性 – 算法的时间和空间性能：高效率和低存储空间
我们这里主要讨论算法的时间和空间性能，并以此作为衡 量算法性能的重要标准。而且我们主要侧重于时间方面。
• 有序的集合：BinarySearch Ｐ４
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1. 1 引言
➢Donald E. Knuth: 计算机科学就是算法的 研究.
➢每个领域: 依赖 有效算法设计 ➢运行时间: 由例子到理论 ➢时间是衡量算法有效性的最好测度
➢算法的几个方面：
➢输入 ➢有限指令集 ➢输出 (存在? Y/N)
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算法概念
➢ 算法是程序设计的精髓，程序设计的实质就是细化构造解 决问题的算法，将其解释为计算机语言。
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算法的描述方法
自然语言； 图表； 框图； 计算机语言或程序设计语言等。
如，汇编、C++、Java。
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1.3 二分搜索
• 假定元素满足：线序集合 • Ａ[1…n] 中有ｘ吗？
• 从头到尾的扫描，比较ｎ次： 顺序搜索 • 顺序搜索适合无序的集合
确定一个包含N个变量的多项式方程是否有整数解 简单理由陈述：P3Top
可判定性－〉可计算性理论， 可解性－〉计算理论； 有Digital Computer后，对可解问题的研究的要求越来越多。
程序，资源量，尽可能少使用资源（时间，空间）的有效算法的需求。 效率：指解决问题所需时间和空间 排序一组元素的算法作为研究的实例表明：设计了许多有效算法，解决 问题的效率将不会因其他方法而有大的提高。
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Chapter 1 Basic Concepts in Algorithmic Analysis 内容
• 1.8 Time Complexity
• 1.8.1 Order of growth
• 1.8.2 The O-notation
• 1.8.3 The fl-notation
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算法的表达机制
【表达算法的抽象机制】对于一个明确的数学 问题，设计它的算法，总是先选用该问题的一 个数学模型。
接着，弄清该问题数学模型在已知条件下的初 始状态和要求的结果状态，以及这两个状态之 间的隐含关系。
然后探索从数据模型的已知初始状态到达要求 的结果状态所需的运算步骤。
《算法设计技巧与分析》
第1章 算法分析基本概念
Chapter 1 Basic Concepts in Algorithmic Analysis 内容
• 1.1 Introduction • l.2 Historical Background • 1.3 Binary Search • 1.3.1 Analysis of the binary search algorithm • 1.4 Merging Two Sorted Lists • 1.5 Selectinn Sort • 1.6 Insertion Sort • 1.7 Bottom-Up Merge Sorting • 1.7.1 Analysis of bottom-up merge sorting •