实验七 最近点对问题的设计与实现

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最接近点对问题实验报告

最接近点对问题实验报告

最接近点对问题一.实验目的:1.理解算法设计的基本步骤及各步的主要内容、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.通过本次实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.编写实现算法:给定n对点,在这n对点中找到距离最短的点对。

2.将输出数据存放到另一个文本文件中,包括结果和具体的运行时间。

3.对实验结果进行分析。

三.实验操作:1.最接近点对查找的思想:首先,将所有的点对按照x坐标排序,找到x坐标的中位数,将所有的点对分成三部分,横坐标小于x(S1)、等于x(S2)和大于x(S3)的点对,在求取每部分中的最短距离,利用分治法,一步步地分解为子问题,找到最短距离d。

由于距离最近的两个点可能在不同的区域中,需要进一步判断。

选择S1中的一个点,由于与它相比较的点的距离不可能超过d,故其配对范围为d*2d的矩形,将这个矩形划分为6份2/d*3/d的小矩形,其对角线的长度为5/6d,小于d,故S1中的任意一个点只需和S2中的6个点比较即可,最终确定最短的距离。

2.取中位数:为了减少算法的时间开销,需要将所有的点对进行分组,以中位数为基准,考虑到快速排序的不稳定性,本次排序使用了合并排序。

代码实现:template <class Type>void Merge(Type c[],Type d[],int l,int m,int r){int i = l,j = m + 1,k = l;while((i<=m)&&(j<=r)){if(c[i]<=c[j]) d[k++] = c[i++];else d[k++] = c[j++];}if(i>m) {for(int q=j; q<=r; q++) d[k++] = c[q];}else{for(int q=i; q<=m; q++) d[k++] = c[q];}}template <class Type>void MergeSort(Type a[],Type b[],int left,int right){if(left<right){int i = (left + right)/2;MergeSort(a,b,left,i);MergeSort(a,b,i+1,right);Merge(a,b,left,i,right);//合并到数组aCopy(a,b,left,right);//复制回数组a}}3.数据存入文件:本次对文件的输入没有存入文本文件中,只将输出数据输入到指定的文件夹中,用到了输出流文件。

问题解决实验报告(一)

问题解决实验报告(一)

问题解决实验报告(一)问题解决实验报告引言本实验旨在探索问题解决的方法和策略,通过分析实际案例,总结出有效的解决问题的步骤和技巧。

实验步骤1.确定问题:首先需要明确问题的定义和范围,确保全面理解问题的本质。

2.收集信息:通过各种渠道搜集相关信息和数据,包括文献、调研、实地观察等。

3.分析问题:使用适当的分析方法,对问题进行深入分析,找出问题的根本原因。

4.制定解决方案:基于问题分析的结果,提出多种解决方案。

根据实际情况和资源限制,评估每个解决方案的可行性和效果。

5.实施方案:选择最佳方案,制定详细的实施计划,并分配相应的任务和责任。

6.监测与评估:在实施过程中,持续监测进展和效果,及时调整方案和解决问题。

7.结果总结:总结实验过程和结果,分析问题解决的效果和经验教训,为未来类似问题提供借鉴。

实验结果与讨论通过本次实验,我们得出以下结论:•确定问题是解决问题的关键步骤,需要充分理解问题的背景和要求。

•收集信息的途径多种多样,应根据问题的特点选择适宜的渠道和方法。

•分析问题需要运用科学的思维方式和分析工具,确保找到问题的关键原因。

•制定解决方案时,要充分考虑可行性和效果,并与相关人员进行充分讨论和沟通。

•实施方案需要明确的计划和团队合作,监测与评估的过程更需要持续关注与及时调整。

•结果总结是对问题解决实验的收尾,通过总结经验和教训,提高解决问题的能力和效率。

结论通过本次问题解决实验,我们对解决问题的方法和策略有了更深入的认识。

实验结果表明,系统性的问题解决步骤和科学的思维方式是解决问题的关键。

本次实验为今后的问题解决提供了一定的指导和参考。

致谢感谢实验团队成员的辛勤工作和积极的合作,使本次实验取得了成功。

同时,也要感谢实验室提供的支持和资源。

参考文献•参考文献1•参考文献2。

《发现与明确问题作业设计方案-2023-2024学年高中通用技术粤科版》

《发现与明确问题作业设计方案-2023-2024学年高中通用技术粤科版》

《发现与明确问题》作业设计方案一、设计目标:本次作业旨在帮助学生培养发现和明确问题的能力,提高他们的批判性思维和解决问题的能力。

通过该作业,学生将学会如何有效地识别问题、澄清问题,并提出合理的解决方案。

二、设计内容:1. 选择一个实际生活中的问题:学生将自主选择一个他们感兴趣的问题,可以是社会问题、科技问题、环境问题等。

要求学生在选择问题时要思量其实际意义和解决的可能性。

2. 分析问题:学生需要对所选择的问题进行深入分析,包括问题的背景、原因、影响等方面。

要求学生运用逻辑思维和调查钻研的方法,全面了解问题的本质。

3. 明确问题:学生在分析问题的基础上,需要明确问题的核心内容,确定问题的关键点和焦点。

要求学生将问题进行具体化和细化,确保问题表述清晰明了。

4. 提出解决方案:学生需要根据所发现和明确的问题,提出合理的解决方案。

要求学生在提出解决方案时要思量解决方案的可行性、有效性和可持续性,同时要有创新性和前瞻性。

5. 撰写报告:学生需要将他们的发现和明确问题的过程以及提出的解决方案整理成报告,包括问题分析、问题明确、解决方案等部分。

要求学生在报告中清晰、逻辑地呈现信息,确保表达准确清晰。

三、设计步骤:1. 学生选择问题:每位学生自主选择一个感兴趣的问题,可以在班级内进行讨论和交流,也可以向老师寻求建议。

2. 学生分析问题:学生对所选择的问题进行深入分析,包括问题的背景、原因、影响等方面。

要求学生撰写分析报告,对问题进行系统性思考。

3. 学生明确问题:学生在分析问题的基础上,明确问题的核心内容,确定问题的关键点和焦点。

要求学生在明确问题时进行逻辑思考和思维整合。

4. 学生提出解决方案:学生根据所发现和明确的问题,提出合理的解决方案。

要求学生撰写解决方案报告,详细阐述解决方案的实施步骤和效果预期。

5. 学生撰写报告:学生将分析问题、明确问题和提出解决方案的过程整理成报告,确保表达清晰、逻辑。

要求学生在报告中注重细节和条理性。

1007分治法(最近点对)

1007分治法(最近点对)

由此可得:
C11 C12 C 21 C 22
A11 B11 A12 B21 A11 B12 A12 B22 A21 B11 A22 B21 A21 B12 A22 B22
Strassen矩阵乘法
(1 ) C12 A11 AO B11 B12 n 2 C11 T ( 12 n) 2 C 7 T ( n / 2 ) O ( n ) n2 C A A B B 22 22 21 22 21 21 M 1 A11 ( B12 B22 ) T(n)=O(nlog7) =O(n2.81)较大的改进 C11 M 5 M 4 M 2 M 6 M 2 ( A11 A12 ) B22
规模较小的情况
n=2
规模较小的情况
n=4
规模较小的情况
n=4
规模较小的情况
n=8
规模较小的情况
n=8
规模较大的情况
当k>0时,将2k×2k棋盘分割为4个2k-1×2k-1 子棋盘(a)所示。 特殊方格必位于4个较小子棋盘之一中,其余3个子棋盘中无特 殊方格。为了将这3个无特殊方格的子棋盘转化为特殊棋盘, 可以用一个L型骨牌覆盖这3个较小棋盘的会合处,如 (b)所 示,从而将原问题转化为4个较小规模的棋盘覆盖问题。递归 地使用这种分割,直至棋盘简化为棋盘1×1。
Strassen矩阵乘法
传统方法:O(n3)
A和B的乘积矩阵C中的元素C[i,j]定义为:C[i][ j ] A[i][ k ]B[k ][ j ]
k 1 n
若依此定义来计算A和B的乘积矩阵C,则每计 算C的一个元素C[i][j],需要做n次乘法和n-1次 加法。因此,算出矩阵C的 个元素所需的计算 时间为O(n3)

最近点对问题

最近点对问题

最近点对问题I.一维问题:一、问题描述和分析最近点对问题的提法是:给定平面上n个点,找其中的一对点,使得在n个点组成的所有点对中,该点对间的距离最小。

严格的讲,最接近点对可能多于1对,为简单起见,只找其中的1对作为问题的解。

简单的说,只要将每一点与其它n-1个点的距离算出,找出达到最小距离的2点即可。

但这样效率太低,故想到分治法来解决这个问题。

也就是说,将所给的平面上n个点的集合S 分成2个子集S1和S2,每个子集中约有n/2个点。

然后在每个子集中递归的求其最接近的点对。

这里,关键问题是如何实现分治法中的合并步骤,即由S1和S2的最接近点对,如何求得原集合S中的最接近点对。

如果组成S的最接近点对的2个点都在S1中或都在S2中,则问题很容易解决,但如果这2个点分别在S1和S2中,问题就不那么简单了。

下面的基本算法中,将对其作具体分析。

二、基本算法假设用x轴上某个点m将S划分为2个集合S1和S2,使得S1={x∈S|x<=m};S2={x ∈S|x>m}。

因此,对于所有p∈S1和q∈S2有p<q。

递归的在S1和S2上找出其最接近点对{p1,p2}和{q1,q2},并设d=min{|p1-p2|,|q1-q2|}。

由此易知,S中的最接近点对或者是{p1,p2},或者是{q1,q2},或者是某个{p3,q3},其中p3∈S1且q3∈S2。

如下图所示:S1 S2p1 p2 p3 q1 q2 q3图1 一维情形的分治法注意到,如果S的最接近点对是{p3,q3},即|p3-q3|<d,则p3和q3两者与m的距离不超过d,即|p3-m|<d,|q3-m|<d。

也就是说,p3∈(m-d,m],q3∈(m,m+d]。

由于每个长度为d的半闭区间至多包含S1中的一个点,并且m是S1和S2的分割点,因此(m-d,m]中至少包含一个S中的点。

同理,(m,m+d]中也至少包含一个S中的点。

北京版数学七年级下册《7.2 实验》教学设计5

北京版数学七年级下册《7.2 实验》教学设计5

北京版数学七年级下册《7.2 实验》教学设计5一. 教材分析北京版数学七年级下册《7.2 实验》主要是通过实验来让学生更好地理解平面几何中的图形的性质和定理。

本节内容主要包括了如何利用直尺和圆规作图,以及如何通过实验来验证几何图形的性质。

教材通过具体的实验操作,让学生感受到数学的乐趣,提高学生对数学的兴趣。

二. 学情分析学生在学习了平面几何的基本知识后,对几何图形有了一定的认识,但可能还对一些性质和定理的理解不够深入。

通过本节课的实验,可以让学生在动手操作的过程中,更好地理解和掌握平面几何的知识。

三. 教学目标1.让学生通过实验,掌握用直尺和圆规作图的方法。

2.通过实验,让学生理解和掌握平面几何中的一些基本性质和定理。

3.培养学生的动手操作能力,提高学生对数学的兴趣。

四. 教学重难点1.重点:如何用直尺和圆规作图,以及通过实验验证几何图形的性质。

2.难点:对一些复杂图形的作图和性质的理解。

五. 教学方法采用实验教学法,让学生在动手操作的过程中,掌握平面几何的知识。

同时,结合讲解法,对一些重要的性质和定理进行解释和阐述。

六. 教学准备1.准备直尺、圆规、白纸等实验器材。

2.准备相关的几何图形,如三角形、四边形等。

3.准备PPT,用于展示和讲解。

七. 教学过程1.导入(5分钟)通过一个简单的几何作图实验,引发学生对几何图形的兴趣,从而导入新课。

2.呈现(10分钟)教师通过PPT展示一些几何图形,如三角形、四边形等,并向学生解释这些图形的性质和定理。

同时,教师通过讲解,让学生了解如何用直尺和圆规作图。

3.操练(10分钟)学生分组进行实验,用直尺和圆规作图,并验证教师所讲解的几何性质和定理。

教师巡回指导,解答学生的疑问。

4.巩固(10分钟)学生独立完成一些相关的几何作图题目,巩固所学的知识。

教师对学生的作图进行检查,并给予指导和纠正。

5.拓展(10分钟)教师通过PPT展示一些复杂的几何图形,让学生思考如何用直尺和圆规作图,并验证其性质和定理。

4.6 实验项目——最近对问题

4.6  实验项目——最近对问题

3. 实验要求 (1)分别用蛮力法和离治法求解最近对问题; (2)分析算法的时间性能,设计实验程序验证分析结论。
将一个难以直接解决的大问题,划分成一些规模较小的子问题,以便各个击 破,分而治之。更一般地说,将要求解的原问题划分成k个较小规模的子问题, 对这k个子问题分别求解。如果子问题的规模仍然不够小,则再将每个子问题划 分为k个规模更小的子问题,如此分解下去,直到问题规模足够小,很容易求出 其解为止,再将子问题的解合并为一个更大规模的问题的解,自底向上逐步求出 原问题的解。
例:计算an,应用离治技术得到如下计算方法:
n
a
分析时 间性能
= n a
a 2 ´ a n
34
2
如果 n = 1 如果 n > 1
32 31 3 31 3 31 3
32 31
分解问题 求解每个子问题
3
9 合并子问题的解
9
81
不是所有的离治法都比简单的蛮力法更有效。
在世界刚被创建的时候有一座钻石宝塔(塔 A ) ,其上有64个金碟。所有碟子按从大到小的次序 从塔底堆放至塔顶。紧挨着这座塔有另外两个钻 石宝塔(塔 B 和塔 C )。从世,其间借助于塔 B 的帮助。每次只能 移动一个碟子,任何时候都不能把一个碟子放在 比它小的碟子上面。当牧师们完成任务时,世界 末日也就到了。
( 3 )合并:将这两个有序子序列合并成一个有 序序列。
r1 … … rn/2
rn/2+1 … … rn
划分 途
r‘1<… …<r’n/2 r’n/2+1<… …<r’n 归处理 r''1<……<r''n/2<r''n/2+1 <……<r ''n

实验设计应注意的几个问题

实验设计应注意的几个问题

实验设计应‎注意的几个‎问题摘要:生物学是一‎门以实验为‎基础的自然‎科学,生物科学的‎每一个原理‎,每一种现象‎,每一个知识‎点都可以通‎过实验来验‎证、探索,同时,观察和实验‎是生物科学‎研究的重要‎方法,是学生获取‎知识的重要‎源泉,是实践新课‎标的切入点‎。

下面谈谈实‎验设计应注‎意的几个问‎题:1、明确实验目‎的明确实验设‎计要解决什‎么问题,或探索验证‎什么结论。

只有明确实‎验目的才能‎明了运用哪‎一原理进行‎实验设计,才能明白实‎验设计中哪‎一因素是实‎验变量。

例如:①、“验证烟草花‎叶病毒的遗‎传物质是R‎N A而不是‎蛋白质”。

该实验原理‎和实验思路‎同教材“肺炎双球菌‎转化实验”、“噬菌体侵染‎细菌实验”:将烟草花叶‎病毒的RN‎A和蛋白质‎分开,单独地观察‎它们的功能‎。

②、“探索温度对‎酶活性影响‎的实验”,探讨的问题‎是温度与酶‎活性之间的‎关系,那么在实验‎设计中,“温度”这一因素就‎是实验变量‎2、遵循实验原‎理实验原理决‎定着实验中‎主要实验步‎骤的设计及‎相应实验试‎剂的选择。

例如:“设计实验验‎证唾液淀粉‎酶是蛋白质‎”,该实验的实‎验原理同教‎材中常规实‎验“生物组织中‎蛋白质的鉴‎定”实验原理相‎同,因此可用双‎缩脲试剂与‎唾液的呈色‎反应来验证‎这一问题,明确了这一‎原理之后,也就明确了‎其主要实验‎步骤同“生物组织中‎蛋白质的鉴‎定”类似。

3、实验材料的‎选择正如孟德尔‎选择豌豆作‎为实验材料‎是其遗传实‎验成功的原‎因之一一样‎,正确的选材‎决定着实验‎的成败。

实验的选材‎是受实验原‎理、实验目的制‎约的。

例如:“生物组织中‎可溶性还原‎糖的鉴定”,实验目的是‎鉴定组织中‎存在可溶性‎还原糖,因而,取材应注意‎含糖量要高‎。

鉴定的原理‎是“还原性糖与‎斐林试剂的‎呈色反应”,为使呈色反‎应易于观察‎,所选材料最‎好无色透明‎;“叶绿体中色‎素的种类及‎颜色”实验,所选材料应‎当是色素含‎量高的材料‎(新鲜菠菜);“植物细胞质‎壁分离与复‎原实验”的选材应注‎意两点:一是选材必‎须有液泡存‎在;二是为了便‎于观察,所选材料的‎细胞液最好‎有一定颜色‎。

用分治法解决最近点对问题:python实现

用分治法解决最近点对问题:python实现

⽤分治法解决最近点对问题:python实现 最近点对问题:给定平⾯上n个点,找其中的⼀对点,使得在n个点的所有点对中,该点对的距离最⼩。

需要说明的是理论上最近点对并不⽌⼀对,但是⽆论是寻找全部还是仅寻找其中之⼀,其原理没有区别,仅需略作改造即可。

本⽂提供的算法仅寻找其中⼀对。

解决最近点对问题最简单的⽅法就是穷举法,这样时间复杂度是平⽅级,可以说是最坏的策略。

如果使⽤分治法,其时间复杂度就是线性对数级,这样⼤⼤提⾼了效率。

⾸先⽤分治法解决该问题的基本思路可以参考 /lishuhuakai/article/details/9133961 ,说的很详细,但⼤致思路就是先根据x轴把所有点平分,然后分别在每⼀部分寻找最近点对,最后通过⽐较选⼀个最⼩的。

当然其中最核⼼的地⽅是跨域求距离,原⽂写的很清楚,在此就不再赘述了。

以下是代码:from math import sqrtdef nearest_dot(s):len = s.__len__()left = s[0:len/2]right = s[len/2:]mid_x = (left[-1][0]+right[0][0])/2.0if left.__len__() > 2: lmin = nearest_dot(left) #左侧部分最近点对else: lmin = leftif right.__len__() > 2: rmin = nearest_dot(right) #右侧部分最近点对else: rmin = rightif lmin.__len__() >1: dis_l = get_distance(lmin)else: dis_l = float("inf")if rmin.__len__() >1: dis_2 = get_distance(rmin)else: dis_2 = float("inf")d = min(dis_l, dis_2) #最近点对距离mid_min=[]for i in left:if mid_x-i[0]<=d : #如果左侧部分与中间线的距离<=dfor j in right:if abs(i[0]-j[0])<=d and abs(i[1]-j[1])<=d: #如果右侧部分点在i点的(d,2d)之间if get_distance((i,j))<=d: mid_min.append([i,j]) #ij两点的间距若⼩于d则加⼊队列if mid_min:dic=[]for i in mid_min:dic.append({get_distance(i):i})dic.sort(key=lambda x: x.keys())return (dic[0].values())[0]elif dis_l>dis_2:return rminelse:return lmin# 求点对的距离def get_distance(min):return sqrt((min[0][0]-min[1][0])**2 + (min[0][1]-min[1][1])**2)def divide_conquer(s):s.sort(cmp = lambda x,y : cmp(x[0], y[0])) nearest_dots = nearest_dot(s)print nearest_dots测试⼀下,⽐如说要找这些点中最近的⼀对s=[(0,1),(3,2),(4,3),(5,1),(1,2),(2,1),(6,2),(7,2),(8,3),(4,5),(9,0),(6,4)]运⾏⼀下divide_conquer(s),最终打印出[(6, 2), (7, 2)],Bingo。

七年级上册生物实验教案5篇

七年级上册生物实验教案5篇

七年级上册生物实验教案5篇教案可以恰当地选择和运用教学方法,调动学生学习的积极性,面向大多数学生,同时注意培养优秀生和提高后进生,使全体学生都得到发展。

下面是小编为大家整理的5篇七年级上册生物实验教案内容,感谢大家阅读,希望能对大家有所帮助!七年级上册生物实验教案1【关注合理营养与食品安全】一、教学目标1.举例说出什么是合理营养。

2.关注食品安全。

3.尝试运用有关合理营养的知识,设计一份营养合理的食谱,并关心长辈的饮食。

4.认同环境保护与食品安全之间的统一性。

二、教学重点1.关注合理营养与食品安全在健康生活中的意义。

2.通过分析,认同环境保护与食品安全之间的统一性。

三、教学难点设计一份营养合理的食谱,将所学知识上升为意识,再将意识转化为行为。

四、教学准备教师:课前收集若干食品包装袋和包装盒,以备教学需要;电视报刊中关于食品安全的信息;课前培训学生,指导小组长如何展开调查和收集、整理资料;设计评比栏和课前课后学生设计午餐食谱营养差异性的对比图。

让学生明确科学知识在指导健康生活中的价值。

学生:四人小组合作,展开调查或收集有关合理营养、食品安全方面的信息;课前尝试为家长或自己设计一份午餐食谱;自带各种食品包装袋;课前询问家长购买肉类、鱼类及其他食品时是怎样挑选的。

五、课时分配2课时教学过程一、合理营养1.1不注意合理营养的危害课前为家长设计一份午餐食谱;自主讨论不良饮食习惯、不合理营养的危害。

1.2什么是合理营养观察、讨论、归纳:怎样做才是合理营养。

1.3“我”该怎么做师生合作,为本班制定一个合理营养的文明公约。

运用知识指导生活,设计午餐食谱再次为家长设计一份午餐食谱,并对比哪一份更合理。

先在全班评一评,比一比,然后参加全年级的设计赛,并把好的作品办成生物专刊。

合理营养4人小组合作进行自主性学习,阅读书上提供的信息并观察书上的插图或自制投影片,结合身边实例讨论交流,在教师引导下进一步明确什么是合理营养及其在健康生活中的重要意义;设计一份合理的午餐食谱并利用节假日亲自烹调,为长辈献上一份爱心。

平面最近点对问题(分治)

平面最近点对问题(分治)

平⾯最近点对问题(分治)平⾯最近点对问题是指:在给出的同⼀个平⾯内的所有点的坐标,然后找出这些点中最近的两个点的距离.⽅法1:穷举1)算法描述:已知集合S中有n个点,⼀共可以组成n(n-1)/2对点对,蛮⼒法就是对这n(n-1)/2对点对逐对进⾏距离计算,通过循环求得点集中的最近点对2)算法时间复杂度:算法⼀共要执⾏ n(n-1)/2次循环,因此算法复杂度为O(n2)代码实现:利⽤两个for循环可实现所有点的配对,每次配对算出距离然后更新最短距离.for (i=0 ; i < n ;i ++){for(j= i+1 ; j<n ;j ++){点i与点j的配对}}⽅法2:分治1) 把它分成两个或多个更⼩的问题;2) 分别解决每个⼩问题;3) 把各⼩问题的解答组合起来,即可得到原问题的解答。

⼩问题通常与原问题相似,可以递归地使⽤分⽽治之策略来解决。

在这⾥介绍⼀种时间复杂度为O(nlognlogn)的算法。

其实,这⾥⽤到了分治的思想。

将所给平⾯上n个点的集合S分成两个⼦集S1和S2,每个⼦集中约有n/2个点。

然后在每个⼦集中递归地求最接近的点对。

在这⾥,⼀个关键的问题是如何实现分治法中的合并步骤,即由S1和S2的最接近点对,如何求得原集合S中的最接近点对。

如果这两个点分别在S1和S2中,问题就变得复杂了。

为了使问题变得简单,⾸先考虑⼀维的情形。

此时,S中的n个点退化为x轴上的n个实数x1,x2,...,xn。

最接近点对即为这n个实数中相差最⼩的两个实数。

显然可以先将点排好序,然后线性扫描就可以了。

但我们为了便于推⼴到⼆维的情形,尝试⽤分治法解决这个问题。

假设我们⽤m点将S分为S1和S2两个集合,这样⼀来,对于所有的p(S1中的点)和q(S2中的点),有p<q。

递归地在S1和S2上找出其最接近点对{p1,p2}和{q1,q2},并设 d = min{ |p1-p2| , |q1-q2| } 由此易知,S中最接近点对或者是{p1,p2},或者是{q1,q2},或者是某个{q3,p3},如下图所⽰。

科学实验设计与问题解决的课程设计

科学实验设计与问题解决的课程设计

科学实验设计与问题解决的课程设计科学实验是培养学生科学思维和解决问题能力的重要途径之一。

因此,在中小学课程中,科学实验设计与问题解决课程的设计变得非常重要。

本文通过分析科学实验的设计要点以及问题解决的策略,提出了一种课程设计的模板。

实验设计的要点科学实验设计的关键在于明确实验目的、设计实验步骤、确定实验变量以及分析实验结果等。

下面,我将分别对这些要点进行阐述。

1. 实验目的实验目的是指实验所要探究的问题或要回答的科学性问题。

在设计科学实验时,明确实验目的是关键的一步。

实验目的应该具有明确性、具体性和可观测性。

例如,如果我们要探究植物生长与光照的关系,实验目的可以设定为:“通过对两组植物施以不同光照条件,观察比较植物生长的差异,以了解光照对植物生长的影响。

”2. 实验步骤实验步骤是指在实验中按照一定顺序进行的操作过程。

合理的实验步骤能够确保实验能够按照预期进行。

在设计实验步骤时,应注意以下几点:按照步骤分清操作顺序、材料准备以及数据记录等;注意实验的可重复性和可比性;合理安排实验时间,确保实验过程不受外界因素干扰。

3. 实验变量实验变量是指在实验中能够被改变的因素。

在科学实验中,应明确独立变量和因变量,并控制其他可能影响实验结果的变量。

独立变量是实验中我们有意改变的变量,而因变量是由独立变量改变而产生的结果。

在实验设计中,应该尽量控制其他可能干扰实验结果的变量,以确保实验的准确性。

4. 实验结果分析实验结果分析是科学实验中重要的环节,通过对实验结果的分析可以得出科学结论。

实验结果的分析需要使用科学方法,如数据图表的制作、数据的统计分析等。

在分析实验结果时,需要注意结果的客观性和可重复性。

同时,还要对实验结果与实验目的之间的关系进行分析,得出科学结论。

问题的解决策略问题解决能力是科学实验设计的重要目标之一。

解决问题的过程可以分为几个关键步骤,如下所示:1. 问题分析问题分析是解决问题的第一步,通过分析问题可以明确问题的本质、确定问题的关键因素,并找出解决问题的关键途径。

高中物理教学中的实验教学设计与实施研究

高中物理教学中的实验教学设计与实施研究

高中物理教学中的实验教学设计与实施研究摘要:近年来,高中物理教学中的实验教学逐渐受到重视,越来越多的研究关注如何有效地设计和实施实验教学,提高学生的实践能力和学习效果。

实验教学作为一种重要的教学策略,能够帮助学生更好地理解和应用物理学知识,培养他们的实践能力和科学思维能力。

因此,该领域的研究对于促进高中物理教学质量的提升具有重要意义。

本文通过对实验教学设计的重要性和实施的关键问题进行分析和总结,归纳出了实验教学设计中需要注意的要点和实施中可能遇到的挑战,并提出了解决对策,如合理选择实验内容、优化实验设备和材料、加强实验指导等,以提高高中物理实验教学的有效性和质量。

关键词:高中物理;实验教学设计;实施引言随着教育改革的推进,高中物理教学需要从传统的知识灌输转向培养学生的能力和素质。

实验教学作为一种重要的能力培养方式,能够培养学生的实践能力、动手能力和创新意识,因此对实验教学设计与实施的研究需求越来越大。

物理学作为一门实验科学,实验教学在物理学学科建设中具有重要地位。

实验教学能够帮助学生理解物理学概念和原理,培养他们的科学探究能力和实验设计能力。

因此,研究如何科学地设计和实施实验教学对于物理学学科建设至关重要。

随着信息技术的发展,学生的学习方式和学习需求发生了变化。

他们对于实验教学的期望也发生了变化,期望能够通过实验学习获得更多的实践经验和动手能力。

因此,研究如何根据学生的需求设计和实施实验教学,满足他们的学习需求,具有重要意义。

综上所述,高中物理教学中的实验教学设计与实施研究在教学改革、学科建设和学生学习需求变化的背景下具有重要意义。

一、高中物理教学中的实验教学设计的重要性分析(一)培养学生实践能力实验是学生将理论知识转化为实践操作的重要环节。

通过实验教学设计,可以让学生亲自动手进行实验,从而培养他们的观察、记录、分析和解决问题的能力。

在实验中,学生不仅可以巩固和应用所学的理论知识,还可以学会利用仪器设备、使用实验工具进行实验操作,提高他们的实践能力和动手实践的技巧。

求两组点之间的最近点对实验总结

求两组点之间的最近点对实验总结

求两组点之间的最近点对实验总结在计算几何学和算法设计中,求两组点之间的最近点对是一个重要且常见的问题。

在这篇文章中,我将从简到繁地探讨这个主题,深入分析求解最近点对的算法,并进行实验总结,以便读者能更深入地理解这一概念。

一、什么是最近点对问题?最近点对问题是指在一个平面上给定n个点,要求在这些点中找到距离最近的两个点。

这个问题在实际中有着广泛的应用,比如计算机视觉中的物体识别、无人驾驶车辆的障碍物检测等都涉及到最近点对的计算。

设计高效的算法来解决最近点对问题具有重要意义。

二、最近点对的暴力解法最简单的方法是通过遍历所有点对,计算它们之间的距离,并找到最小值。

这种暴力解法的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1),虽然简单易懂,但对于大规模的数据集来说效率较低。

三、分治法解决最近点对问题分治法是解决最近点对问题的常见方法,其基本思想是将点集分成两个子集,分别求解最近点对,然后再找出整个点集的最近点对。

在这个过程中需要用到分治、筛选和合并三个步骤。

具体算法流程如下:1. 将点集按照x坐标排序,找到中间线将点集分成左右两个子集。

2. 递归求解左右子集的最近点对。

3. 筛选出距离中线距离小于当前最近距离的点,将它们按照y坐标排序。

4. 在筛选后的点集中,以每个点为中心,向上下各取6个点。

5. 计算这些点之间的距离,更新最近距离。

6. 合并左右子集的结果,得到最终的最近点对。

使用分治法解决最近点对问题的时间复杂度为O(nlogn),效率较高,适用于大规模数据集。

四、实验总结及个人观点在进行最近点对的实验过程中,我发现分治法在处理大规模数据集时具有明显的优势,其算法设计合理、程序实现简单高效。

对于中等规模的数据集,暴力解法也能够得到较好的结果,但对于大规模数据集来说效率明显低于分治法。

我个人认为在解决最近点对问题时,应优先考虑使用分治法,并且可以根据数据规模选择不同的算法来达到更高的效率。

总结来说,求两组点之间的最近点对是一个重要且常见的问题,在实际应用中具有广泛的意义。

【精品】最近点对问题

【精品】最近点对问题

【精品】最近点对问题点对问题是计算机科学中常见的算法问题,也称为最近点对问题。

其目标是在给定一组点的集合中找到最近的两个点。

在这个问题中,我们将使用分治法来解决最近点对问题。

算法的基本思想是将点集按照x坐标进行排序,并将其分成两个子集。

然后,我们对每个子集递归地应用算法,直到子集中只有一个或两个点。

在这种情况下,我们可以直接计算出最近的点对。

然而,当子集中有超过两个点时,我们需要将问题分解成更小的子问题。

我们选择一个中间点,将点集分成两个子集,并计算出每个子集中的最近点对。

然后,我们需要考虑横跨两个子集的点对。

我们使用一个辅助函数来计算两个子集中的最近点对,并返回最小距离。

在计算最近点对时,我们需要考虑两个子问题。

首先,我们需要找到两个子集中的最近点对。

其次,我们需要找到横跨两个子集的最近点对。

为了找到两个子集中的最近点对,我们可以使用递归地应用相同的算法。

我们将两个子集分别按照y坐标进行排序,并计算出每个子集中的最近点对。

然后,我们需要考虑两个子集之间的点对。

我们将点集中的点按照y坐标进行排序,并找到一个以中间点为中心,距离中间点小于最小距离的点集。

然后,我们可以使用一个循环来比较这些点对,并计算出最小距离。

在计算横跨两个子集的最近点对时,我们需要考虑两个子集之间的点对。

我们将点集中的点按照y坐标进行排序,并找到一个以中间点为中心,距离中间点小于最小距离的点集。

然后,我们可以使用一个循环来比较这些点对,并计算出最小距离。

最后,我们将上述步骤的结果与之前计算的最小距离进行比较,选择较小的距离作为最终的最近点对。

分治法是解决最近点对问题的一个有效方法。

它通过将问题分解成更小的子问题,然后递归地解决这些子问题,最终得到整个问题的解。

在最近点对问题中,我们通过将点集按照x坐标和y坐标进行排序,并使用分治法找到最近点对。

通过使用分治法,我们可以在O(nlogn)的时间复杂度内解决最近点对问题。

这使得它成为处理大规模数据集的理想选择。

C++实例:最近点对问题

C++实例:最近点对问题
出整个点集最近点对。
void Divide_and_Conquer(const Points& points ,Closest_Pair& closest_pair ,int from ,int to) { if( (tofrom+1) <4 ) { Brute_Force(points ,closest_pair ,from ,to ) ; cout << "
遵循分治方法利用递归求出左子集和右子集的最近点对然后再对两子集之间点对进一步分析比较最后求出整个点集最近点对
通过代码来学习实例,看下面truct Pair { int x ; int y ; } Pair ; //最近点对结构 typedef struct Closest_Pair { Pair pair_a ,pair_b ; double distance ; } Closest_Pair ; //点对结构 typedef struct Points { Pair* p_pair ; int pair_nums ;//点对数目 } Points //蛮力法:分别计算每一对点之间的距离,然后找距离最小的那一对 bool Brute_Force(const Points& points ,Closest_Pair& closest_pair ,int from ,int to) { for(int i=from ;i<=to ;++i) { for(int j=i+1;j<=to ;++j) { double next= Account_Distance_2(points.p_pair[i] ,points.p_pair[j]) ; if(closest_pair.distance > next ) { closest_pair.pair_a = points.p_pair[i] ; closest_pair.pair_b = points.p_pair[j] ; closest_pair.distance = next ; } } } return true ; } //分治法:遵循分治方法,利用递归求出左子集和右子集的最近点对,然后再对两子集之间点对进一步分析比较,最后求

初中生物课程中的实验教学设计与实施研究

初中生物课程中的实验教学设计与实施研究

初中生物课程中的实验教学设计与实施研究摘要:初中生物是以自然科学为基础的一门学科,相关研究结果显示合理的实验教学对于初中学生的生物课程学习效果具有重要影响,这能够激发学生的探究欲望和实验兴趣。

因此本文就如何在初中生物课程中进行有效的实验教学设计与实施展开了探究,并提出了一些切实可行的有效策略,以帮助教师提升实验教学质量,促进学生的科学思维和实践能力发展。

关键词:初中生物课程;实验教学;教学设计;实施研究新课标提出要贯彻落实以“学生发展为本”,追求全体学生全面发展的课程理念。

在初中生物教学中,利用实验课程实验教学帮助学生巩固理论知识,培养科学思维和实践能力则是落实新课标的根本。

因此,本文就如何进行有效的生物学科实验教学设计与实施展开了系列探索。

一、当前初中生物课程中的实验教学存在的困难和问题1.实验材料和设备不足在提升学生实验课程学习效果的过程中,确保实验室拥有足够齐全的装备是生物课程教学的基础。

然而,现实教学中还存在很多阻碍,比如由于经费和场地等多方面原因,一些学校的实验室设备和实验材料的配备并不足够完善。

因为缺乏必要的实验器材,学生可能无法全面地理解和掌握实验课程中的重要知识点,这就会导致学生错失了将理论知识转化为实际操作技能的机会。

1.教学方法单一因为受传统的教学方法的影响,很多教师在进行生物实验教学时,只是采用单一传统的教学方式来让学生训练,教师让学生根据课本内容简单模仿、教师演示学生模仿等等。

这些教学模式都是针对于传统的应试教育来展开的。

但这种模式往往也是效率比较低的,学生在过程中很可能对生物知识点都没有做到很好的理解,这种实验课的教学模式无法充分激发学生的主动性和探究欲望,导致学生只是被动接受知识,缺少自主思考和创新实践的能力培养, 长此以往,学生就会逐渐失去对生物实验课程的学习兴趣。

1.实验安全和规范保障不足在实验教学中,关乎学生身体健康和安全的问题至关重要。

然而,由于实验操作中的疏忽或者学生安全意识不足,很容易导致在实验中发生事故。

分治 最近点对 证明过程

分治 最近点对 证明过程

分治最近点对证明过程分治算法是一种将问题分解为更小的子问题,并通过递归解决子问题,最后将子问题的解合并起来得到原问题解的方法。

最近点对问题是指在一个给定的点集中,找到距离最近的两个点的问题。

在本文中,我们将使用分治算法来解决最近点对问题,并对其正确性进行证明。

我们需要明确最近点对问题的定义。

给定一个点集P,我们需要找到其中两个点p和q,使得它们的距离d(p,q)最小。

距离可以使用欧氏距离或其他度量方式来定义。

我们的目标是设计一个高效的算法来解决这个问题。

分治算法的基本思想是将问题分解为更小的子问题,并通过递归解决子问题。

在最近点对问题中,我们可以将点集P划分为两个较小的子集P1和P2,分别包含点集P的前一半和后一半的点。

然后,我们分别在P1和P2中递归地找到最近点对。

假设在P1和P2中分别找到的最近点对是(p1,q1)和(p2,q2)。

接下来,我们需要考虑P1和P2之间的最近点对。

我们可以观察到,P1和P2中的点到分割线的距离不能超过d1和d2,其中d1和d2分别是P1和P2中找到的最近点对的距离。

因此,我们只需要考虑距离分割线小于d的点。

我们可以将P1和P2按照x轴坐标排序,并找到中间点mid。

然后,我们可以构建一个矩形区域,将其划分为两个部分,分别包含P1和P2的点。

我们只需要在这个矩形区域中找到距离分割线小于d 的点对。

在这个矩形区域中,我们可以按照y轴坐标排序点,并使用滑动窗口的方法来找到距离最近的点对。

具体来说,我们可以从矩形区域的顶部开始,依次考虑每个点,并计算它与后面d/d2个点的距离。

如果找到了距离更小的点对,则更新最近点对的距离。

我们将在P1、P2和跨越分割线的点中找到最近的点对,并返回其距离。

通过以上步骤,我们可以使用分治算法来解决最近点对问题。

接下来,我们将证明该算法的正确性。

我们可以观察到,如果两个点p和q是最近点对,并且它们在分割线的同一侧,那么它们必定在P1或P2中。

二分法计算点集最近的两个点及距离

二分法计算点集最近的两个点及距离

二分法计算点集最近的两个点及距离在计算机科学领域,二分法被广泛应用于解决各种问题,其中之一就是计算点集中最近的两个点及它们之间的距离。

这个问题在实际生活中也有很多应用场景,比如地理信息系统中寻找最近的两个地点,或者机器人导航中规划最短路径等。

本文将介绍二分法在计算点集最近的两个点及距离中的应用,希望能帮助读者更深入地理解这一算法。

1. 问题描述假设有一个二维平面上的点集S,其中包含n个点。

我们的目标是找到S中距离最近的两个点及它们之间的距离。

这个问题看似简单,但是对于一个大规模的点集来说,暴力搜索会变得非常低效。

我们需要一种更有效的算法来解决这个问题。

2. 暴力搜索算法我们可以考虑一种暴力搜索的算法。

对于点集S中的每一对点,我们都计算它们之间的距离,并找出其中最小的距离。

这种算法的时间复杂度为O(n^2),在点集规模很大时,性能会非常低下。

3. 分治算法我们可以利用二分法来设计一个更高效的算法。

我们将点集S按照横坐标进行排序,然后将其等分成两部分:左边的点和右边的点。

接下来,我们分别在左右子集中找到最近的两个点及它们之间的距离。

假设左右子集中最近的两个点分别为p1和p2,我们分别计算它们之间的距离为d。

那么,我们需要计算跨越左右两个子集的最近距离。

4. 跨越子集的最近距离我们将以中线为界限的一个带状区域定义为可能存在最近点对的区域。

在这个带状区域内,任意两点之间的距离都不会超过d。

我们只需要考虑在带状区域内的点对。

并且我们可以利用这个性质来优化查找过程。

5. 算法实现# 伪代码def closestPair(S):if len(S) < 2:return NoneS.sort(key=lambda x: x[0]) # 按照横坐标排序return closestPairRec(S, 0, len(S)-1)def closestPairRec(S, low, high):if high - low <= 3:return bruteForce(S[low:high+1]) # 暴力搜索mid = (low + high) // 2leftPair = closestPairRec(S, low, mid) # 左子集最近点对rightPair = closestPairRec(S, mid+1, high) # 右子集最近点对d = min(leftPair[1], rightPair[1])midStrip = [point for point in S[low:high] if abs(point[0] - S[mid][0]) < d] # 带状区域内的点return min(leftPair, rightPair, closestSplitPair(midStrip, d)) # 返回最近点对def closestSplitPair(S, d):S.sort(key=lambda x: x[1]) # 按照纵坐标排序bestPair = (None, float('inf'))for i in range(len(S)):for j in range(i+1, len(S)):if S[j][1] - S[i][1] > d:breakdistance = euclideanDistance(S[i], S[j])if distance < bestPair[1]:bestPair = (S[i], S[j], distance)return bestPair6. 总结与回顾通过上述算法,我们可以在O(nlogn)的时间复杂度内找到点集中最近的两个点及它们之间的距禞。

最接近点对问题

最接近点对问题
➢能否在线性时间内找到p,q?
.
11
能否在线性时间内找到p3,q3
❖ 第一步筛选:如果最近点对由S1中的p3和 S2中的q3组成,则p3和q3一定在划分线L 的距离d内。
需要计算P1中的每个点与. P2中的每个点的距离? 12
并不必计算P1中的每个点与P2中的每个点的距离!O(n2)
❖ 第二步筛选:考虑P1中任意一点p,它若与 P2中的点q构成最接近点对的候选者,则必 有distance(p,q)<d。满足这个条件的P2 中的点一定落在一个d×2d的矩形R中
点,则此点就是S2中最小点。
因此,我们用线性时间就能找到区间(m-d,m]和(m,m+d]中所
有点,即p3和q3。从而我们用线性时间就可以将S1的解和S2的
解合并成为S的解。
.
9
❖ public static double Cpair1(S,d) //找S中最接近点对的距离d
❖{
❖ n=|S|; //S中点的个数
若矩形R中有多于6个S中的 点,则由鸽舍原理易知至少有 一个(d/2)×(2d/3)的小矩形中 有2个以上S中的点。
设u,v是位于同一小矩形中 的2个点,则
(x(u) x(v))2 ( y(u) y(v))2 (d / 2)2 (2d / 3)2 25 d 2
distance(u,v)<d。这与d的. 意义相矛盾。 36 15
distance ( u, v)
(x(u) x(v))2 ( y(u) y(v))2 (z(u) z(v))2 (d / 2)2 (d / 2)2 (2d / 3)2 17 d 2 18
distance(u,v)<d。这与d的. 意义相矛盾。
23
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实验七最近点对问题的设计与实现
一、实验目的
1.掌握分治算法的基本原理
2.利用分治策略编程解决最近点对问题
二、实验要求
1.设计算法
2.写出相应程序
3.保存和打印出程序的运行结果,并结合程序进行分析。

三、实验内容
算法思想:用分治法解决最近对问题,很自然的想法就是将集合S分成两个子集S1和S2,每个子集中有n/2个点。

然后在每个子集中递归地求其最接近的点对,在求出每个子集的最接近点对后,在合并步中,如果集合S 中最接近的两个点都在子集S1或S2中,则问题很容易解决,如果这两个点分别在S1和S2中,则根据具体情况具体分析。

1、考虑一维情形下的最近点对问题:
设x1, x2, …, xn是x轴上有n个点构成的集合S,最近对问题就是找出集合S中距离最近的点对。

算法思想:用x轴上的某个点m将S划分为两个集合S1和S2,并且S1和S2含有点的个数近似相同。

递归地在S1和S2上求出最接近点对 (p1, p2) 和(q1, q2),如果集合S 中的最接近点对都在子集S1或S2中,则d=min{(p1, p2), (q1, q2)}即为所求,如果集合S中的最接近点对分别在S1和S2中,则一定是(p3, q3),其中,p3是子集S1中的最大值,q3是子集S2中的最小值。

例如:(1)输入 -8,-5,-4,1,3,7,输出为1.
(2)输入 -8,-5,-2,1,3,7,输出为2.
(3)输入 -8,-4,-1,1,4,7,输出为2.
附加题:(有时间可继续完成下面内容)
2、考虑一维情形下的最近点对问题:
设p1=(x1, y1), p2=(x2, y2), …, p n=(x n, y n)是平面上n个点构成的集合S,最近对问题就是找出集合S中距离最近的点对。

算法:
四、程序代码
#include<stdio.h>
int a(int * p,int low,int high)
{
int min=0,min1,min2,min3;
int m=(high+low)/2;
if(high-low>1)
{
min1=a(p,low,m);
min2=a(p,m+1,high);
min=min1<min2?min1:min2; }
else
if(low==high)
return p[high]-p[low-1];
else
return p[high]-p[low];
return min;
}
int main()
{
int p[20],x;
printf("请输入数组个数:");
scanf("%d",&x);
printf("请输入数组元素:\n");
for(int i=0;i<x;i++)
scanf("%d",&p[i]);
printf("最短距离为:%d",a(p,0,x-1));
return 0;
}
五、结果及分析
第一组第二组第三组。

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