动态规划算法的应用实验报告

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动态规划求解资源分配实验报告

动态规划求解资源分配实验报告

动态规划求解资源分配实验报告前言本文是针对《动态规划求解资源分配实验》进行的实验报告,主要包括实验流程、实验结果和分析等内容。

实验背景动态规划是求解最优化问题的一种重要方法,其基本思想是将问题分解成子问题,通过求解子问题的最优解来得到原问题的最优解。

在资源分配问题中,动态规划可以帮助我们优化资源的分配方案,使得资源能够得到最大效益。

实验要求利用动态规划算法,求解资源分配问题,使得在有限资源条件下,获得最大的效益。

实验流程1. 定义问题资源分配问题可以定义为:从n个项目中选择若干个项目进行投资,每个项目有一个固定的利润和需要的资源(例如时间或金钱),资源不足时无法选择该项目。

如何选择项目,使得总利润最大化。

2. 列出状态转移方程假设dp[i][j]表示前i个项目使用j个资源时的最大利润,则状态转移方程可以表示为:dp[i][j] = max(dp[i-1][j-k] + profit[i][k]) (0<=k<=resource[i], j-k>=0)其中,profit[i][k]表示第i个项目使用k个资源时的利润。

3. 编写程序按照上述状态转移方程,编写动态规划算法的程序。

具体实现过程可参考以下步骤:- 初始化dp数组,使其全部为0;- 逐个遍历项目,计算dp[i][j]的值;- 根据dp数组的结果,反向推导出选择了哪些项目。

4. 运行程序将样例数据输入程序,输出最大利润和选中的项目。

实验结果样例数据:project: 1 2 3 4 5profit: 5 1 8 4 6resource: 2 1 3 2 2输出结果:Max profit: 13Selected projects: 1 3 4实验分析从以上实验结果可以看出,动态规划算法能够有效地求解资源分配问题,给出最优的资源分配方案。

在实现过程中,需要注意以下几点:- 确定状态:本问题的状态可以表示为dp[i][j],即前i个项目使用j个资源时的最大利润;- 列出状态转移方程:根据问题的定义,可以得出状态转移方程;- 初始化:在遍历项目前,需要初始化dp数组,使其全部为0;- 计算dp值:根据状态转移方程,逐个计算dp[i][j]的值;- 反向推导:根据dp数组的结果,反向推导出选择了哪些项目,即可得到资源分配方案。

动态规划实验报告

动态规划实验报告

动态规划实验报告动态规划实验报告一、引言动态规划是一种常用的算法设计方法,广泛应用于计算机科学和运筹学等领域。

本实验旨在通过实际案例,探究动态规划算法的原理和应用。

二、实验背景动态规划算法是一种通过将问题分解为子问题,并存储子问题的解来解决复杂问题的方法。

它通常适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。

三、实验目的1. 理解动态规划算法的基本原理;2. 掌握动态规划算法的实现方法;3. 分析动态规划算法在实际问题中的应用。

四、实验过程本实验选择了经典的背包问题作为案例进行分析。

背包问题是一个组合优化问题,给定一个背包的容量和一系列物品的重量和价值,如何选择物品放入背包,使得背包中物品的总价值最大化。

1. 确定状态在动态规划算法中,状态是问题的关键。

对于背包问题,我们可以将状态定义为背包的容量和可选择的物品。

2. 确定状态转移方程状态转移方程是动态规划算法的核心。

对于背包问题,我们可以定义一个二维数组dp[i][j],表示在背包容量为j的情况下,前i个物品的最大总价值。

则状态转移方程可以表示为:dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])其中w[i]表示第i个物品的重量,v[i]表示第i个物品的价值。

3. 初始化边界条件在动态规划算法中,边界条件是必不可少的。

对于背包问题,边界条件可以定义为当背包容量为0时,无论物品如何选择,总价值都为0。

4. 递推求解根据状态转移方程和边界条件,我们可以通过递推的方式求解问题。

具体步骤如下:- 初始化dp数组;- 逐行逐列计算dp数组的值,直到得到最终结果。

五、实验结果与分析通过实验,我们得到了背包问题的最优解。

同时,我们还可以通过分析dp数组的取值,了解到每个状态下的最优选择。

这为我们提供了在实际问题中应用动态规划算法的思路。

六、实验总结本实验通过对动态规划算法的实际案例进行分析,深入理解了动态规划算法的原理和应用。

动态规划建模实验报告

动态规划建模实验报告

一、实验背景动态规划是一种重要的算法设计方法,它通过将复杂问题分解为若干个相互重叠的子问题,并存储子问题的解,从而避免重复计算,有效地解决一系列优化问题。

本实验旨在通过具体案例,加深对动态规划算法的理解和应用。

二、实验目的1. 掌握动态规划的基本概念和原理。

2. 熟悉动态规划建模的过程和步骤。

3. 提高运用动态规划解决实际问题的能力。

三、实验内容本次实验选取了“背包问题”作为案例,旨在通过解决背包问题,加深对动态规划算法的理解。

四、实验步骤1. 问题分析背包问题是一个经典的组合优化问题,描述为:给定一个容量为C的背包和N件物品,每件物品有价值和重量两个属性,求如何将物品装入背包,使得背包中的物品总价值最大,且不超过背包的容量。

2. 模型建立(1)定义状态:设dp[i][j]表示在前i件物品中选择若干件装入容量为j的背包所能获得的最大价值。

(2)状态转移方程:dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-weights[i]] + values[i]),其中weights[i]表示第i件物品的重量,values[i]表示第i件物品的价值。

(3)边界条件:dp[0][j] = 0,表示没有物品时,背包价值为0。

3. 编程实现使用C语言编写动态规划程序,实现背包问题的求解。

4. 结果分析(1)运行程序,输入背包容量和物品信息。

(2)观察输出结果,包括物品选择的列表和最大价值。

(3)验证结果是否正确,与理论分析进行对比。

五、实验结果与分析1. 实验结果:通过编程实现,成功求解了背包问题,并得到了最大价值。

2. 结果分析:(1)动态规划算法在解决背包问题时,有效地避免了重复计算,提高了求解效率。

(2)实验结果表明,动态规划算法能够有效地解决背包问题,为实际应用提供了有力支持。

六、实验总结1. 动态规划是一种重要的算法设计方法,具有广泛的应用前景。

2. 动态规划建模过程中,关键在于正确地定义状态和状态转移方程。

动态规划实验报告心得

动态规划实验报告心得

一、实验背景动态规划是一种重要的算法设计方法,广泛应用于解决优化问题。

本次实验旨在通过实际操作,加深对动态规划算法的理解,掌握其基本思想,并学会运用动态规划解决实际问题。

二、实验内容本次实验主要包括以下几个内容:1. 动态规划算法概述首先,我们对动态规划算法进行了概述,学习了动态规划的基本概念、特点、应用领域等。

动态规划是一种将复杂问题分解为若干个相互重叠的子问题,并存储已解决子问题的解,以避免重复计算的方法。

2. 矩阵连乘问题矩阵连乘问题是动态规划算法的经典问题之一。

通过实验,我们学会了如何将矩阵连乘问题分解为若干个相互重叠的子问题,并利用动态规划方法求解。

实验过程中,我们分析了问题的最优子结构、子问题的重叠性,以及状态转移方程,从而得到了求解矩阵连乘问题的动态规划算法。

3. 0-1背包问题0-1背包问题是另一个典型的动态规划问题。

在实验中,我们学习了如何将0-1背包问题分解为若干个相互重叠的子问题,并利用动态规划方法求解。

实验过程中,我们分析了问题的最优子结构、子问题的重叠性,以及状态转移方程,从而得到了求解0-1背包问题的动态规划算法。

4. 股票买卖问题股票买卖问题是动态规划在实际应用中的一个例子。

在实验中,我们学习了如何将股票买卖问题分解为若干个相互重叠的子问题,并利用动态规划方法求解。

实验过程中,我们分析了问题的最优子结构、子问题的重叠性,以及状态转移方程,从而得到了求解股票买卖问题的动态规划算法。

三、实验心得1. 动态规划算法的思维方式通过本次实验,我深刻体会到了动态规划算法的思维方式。

动态规划算法的核心是将复杂问题分解为若干个相互重叠的子问题,并存储已解决子问题的解。

这种思维方式有助于我们更好地理解和解决实际问题。

2. 状态转移方程的重要性在动态规划算法中,状态转移方程起着至关重要的作用。

它描述了子问题之间的关系,是求解问题的关键。

通过本次实验,我学会了如何分析问题的最优子结构,以及如何建立合适的状态转移方程。

实验报告:动态规划01背包问题)范文(最终五篇)

实验报告:动态规划01背包问题)范文(最终五篇)

实验报告:动态规划01背包问题)范文(最终五篇)第一篇:实验报告:动态规划01背包问题)范文XXXX大学计算机学院实验报告计算机学院2017级软件工程专业班指导教师学号姓名2019年 10月 21日成绩课程名称算法分析与设计实验名称动态规划---0-1 背包问题①理解递归算法的概念实验目的②通过模仿0-1 背包问题,了解算法的思想③练习0-1 背包问题算法实验仪器电脑、jdk、eclipse 和器材实验:0-1 背包算法:给定N 种物品,每种物品都有对应的重量weight 和价值 value,一个容量为maxWeight 的背包,问:应该如何选择装入背包的物品,使得装入背包的物品的总价值最大。

(面对每个物品,我们只有拿或者不拿两种选择,不能选择装入物品的某一部分,也实验不能把同一个物品装入多次)代码如下所示:内 public classKnapsackProblem {容 /**、上 * @paramweight 物品重量机 * @paramvalue 物品价值调 * @parammaxweight背包最大重量试程 *@return maxvalue[i][j] 中,i 表示的是前 i 个物品数量,j 表示的是重量序 */、publicstaticint knapsack(int[]weight , int[]value , intmaxweight){程序运行结果实验内 intn =;包问题的算法思想:将前 i 个物品放入容量容为 w 的背包中的最大价值。

有如下两种情况:、①若当前物品的重量小于当前可放入的重量,便可考虑是上否要将本件物品放入背包中或者将背包中的某些物品拿出机来再将当前物品放进去;放进去前需要比较(不放这个物调品的价值)和(这个物品的价值放进去加上当前能放的总试重量减去当前物品重量时取i-1 个物品是的对应重量时候程的最高价值),如果超过之前的价值,可以直接放进去,反序之不放。

南京邮电大学算法设计实验报告——动态规划法

南京邮电大学算法设计实验报告——动态规划法
for(int j=1;j<=n;j++) {
if(a[i]==b[j]) {
c[i][j]=c[i-1][j-1]+1; s[i][j]=1; } else if(c[i-1][j]>=c[i][j-1]) { c[i][j]=c[i-1][j]; s[i][j]=2; } else { c[i][j]=c[i][j-1]; s[i][j]=3; } } } return c[m][n]; //返回最优解值 }
算法分析与设计 A
动态规划法
2009
年 11 月 20 日
计算机学院软件工程系
张怡婷
学生姓名 学院(系)
丁力琪 班级学号 计算机学院 专 业
B07030907 软件工程
实验报告
实验名称
动态规划法
指导教师 张怡婷
实验类型
验证
实验学时 2×2 实验时间 2009-11-20
一、 实验目的和任务
目的:加深对动态规划法的算法原理及实现过程的理解,学习用动态
6
8、输入序列 X={x1,x2,……,xm}={a,b,c,b,d,a,b}和 Y={y1,y2,……,yn}={b,d,c,a,b,a}作为测 试数据,测试程序是否能够正确运行?输出结果是什么? 运行正确,实验结果显示:4
bcba
9、分析该动态规划算法的两个主要成员函数 int LCSLength()和 void CLCS()的时间复杂 性。
#include<iostream> #include<string> using namespace std; #define maxlength 11 class LCS { public:

动态规划问题实验报告(3篇)

动态规划问题实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的本次实验旨在让学生理解动态规划算法的基本概念,掌握动态规划解决问题的基本思想和步骤,并能运用动态规划算法解决实际问题。

通过实验,学生应能够:1. 理解动态规划算法的概念及其应用领域。

2. 掌握动态规划的基本思想和解决问题的基本步骤。

3. 学习动态规划算法设计策略,并能够运用到实际问题中。

4. 通过实际编程,提高编程能力和问题解决能力。

二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3.83. 开发环境:PyCharm三、实验内容本次实验选择了三个典型的动态规划问题进行实践:1. 最长公共子序列问题2. 矩阵连乘问题3. 剪绳子问题四、实验步骤1. 最长公共子序列问题(1)问题描述:给定两个序列X和Y,找出X和Y的最长公共子序列。

(2)算法设计:- 使用二维数组dp[i][j]表示X的前i个字符和Y的前j个字符的最长公共子序列的长度。

- 初始化dp[0][j] = 0和dp[i][0] = 0。

- 对于i > 0和j > 0,如果X[i-1] == Y[j-1],则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;否则,dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。

(3)代码实现:```pythondef longest_common_subsequence(X, Y):m, n = len(X), len(Y)dp = [[0] (n + 1) for _ in range(m + 1)]for i in range(1, m + 1):for j in range(1, n + 1):if X[i - 1] == Y[j - 1]:dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1else:dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])return dp[m][n]```2. 矩阵连乘问题(1)问题描述:给定n个矩阵A1, A2, ..., An,其中Ai与Ai-1是可乘的,i = 1, 2, ..., n-1。

动态规划算法实验报告

动态规划算法实验报告

南京信息工程大学滨江学院实验(实习)报告1.实验目的动态规划通常用来求解最优化问题。

通过本次实验掌握动态规划算法。

通过矩阵连乘问题和0-1背包问题实现动态规划算法。

学会刻画问题的最优结构特征,并利用最优化问题具有的重叠子问题性质,对每个子问题求解一次,将解存入表中,当再次需要这个子问题时直接查表,每次查表的代价为常量时间。

2.实验内容及分析设计过程1.矩阵链乘法问题矩阵链乘法问题可描述如下:给定个矩阵的链,矩阵的规模为,求完全括号方案,使得计算乘积所需的标量乘法次数最少。

令m[i,j]表示计算矩阵所需标量乘法次数的最小值,那么,原问题的最优解计是m[1,n]。

最小代价括号化方案的递归求解公式为采用自底向上表格法代替上述递归算法来计算最优代价。

为了实现自底向上方法,我们必须确定计算m[i,j]时需要访问哪些其他表项。

上述公式显示,j-i+l 个矩阵链相乘的最优计算代价m[i,j] 只依赖于那些少于j-i+l 个矩阵链相乘的最优计算代价。

因此,算法应该按长度递增的顺序求解矩阵链括号化问题,并按对应的顺序填写表m。

对如下输入A1 A2 A3 A4 A5 A630⨯35 35⨯15 15⨯5 5⨯10 10⨯20 20⨯25程序运行结果为2.背包问题给定n 个重量为价值为的物品和一个承重为W 的背包。

求这些物品中最有价值的一个子集,并且要能装到背包中。

设V[i,j]是能够放进承重量为j 的背包的前i 个物品中最有价值子集的总价值。

则递推关系为初始条件V[0,j]=0(j>=0),V[i,0]=0(i>=0) 我们的目标是求V[n ,W]。

递归式给出了V[i,j]的计算顺序,V[i,j]只依赖与前一行的那些项。

故可以逐行计算V[i,j].对于物品数量n=5,w[n]={2,2,6,5,4},v[n]={6,3,5,4,6},背包总重量c=10 程序运行结果为3. 实验小结通过本次实验加深了我对动态规划算法的理解。

动态规划实验报告摘要(3篇)

动态规划实验报告摘要(3篇)

第1篇本实验报告针对动态规划算法进行深入研究和实践,旨在通过一系列实验,加深对动态规划思想、基本原理及实际应用的理解。

实验内容涵盖了动态规划算法的多个经典问题,包括找零钱问题、独立任务最优调度问题、最长公共子序列问题、矩阵连乘问题、剪绳子问题以及0-1背包问题等。

一、实验目的1. 理解动态规划算法的概念,掌握动态规划的基本思想和解决问题的基本步骤。

2. 学习动态规划算法设计策略,提高算法设计能力。

3. 通过实际案例,体会动态规划算法在解决实际问题中的应用价值。

二、实验内容与步骤1. 找零钱问题实验要求设计一个动态规划算法,对给定面值的硬币组合,计算出所有可能找零方式的硬币个数。

通过实验,掌握了动态规划算法的基本原理,并熟悉了动态规划在解决组合优化问题中的应用。

2. 独立任务最优调度问题实验要求设计一个动态规划算法,使得两台处理机处理完n个作业的时间最短。

通过实验,了解了动态规划在解决调度问题中的应用,并掌握了多阶段决策问题的求解方法。

3. 最长公共子序列问题实验要求找出两个序列的最长公共子序列。

通过实验,学习了动态规划在解决序列匹配问题中的应用,并掌握了如何通过动态规划算法优化问题求解过程。

4. 矩阵连乘问题实验要求确定计算矩阵连乘积的计算次序,使得所需数乘次数最少。

通过实验,了解了动态规划在解决矩阵连乘问题中的应用,并掌握了如何通过动态规划算法优化计算过程。

5. 剪绳子问题实验要求将一根绳子剪成m段,使得各段乘积最大。

通过实验,掌握了动态规划在解决资源分配问题中的应用,并学会了如何通过动态规划算法找到最优解。

6. 0-1背包问题实验要求用动态规划算法解决0-1背包问题。

通过实验,了解了动态规划在解决背包问题中的应用,并掌握了如何通过动态规划算法优化问题求解过程。

三、实验结果与分析通过对以上问题的动态规划算法实现,实验结果表明:1. 动态规划算法能够有效地解决组合优化问题、调度问题、序列匹配问题、矩阵连乘问题、资源分配问题以及背包问题等。

动态规划实验报告

动态规划实验报告

动态规划实验报告《动态规划实验报告》动态规划是一种重要的算法设计技术,它在解决许多实际问题中具有广泛的应用。

本实验报告将介绍动态规划算法的基本原理,并通过一个实际问题的求解过程来展示其应用效果。

首先,我们来了解一下动态规划的基本原理。

动态规划是一种将原问题分解为子问题来求解的方法,它通常用于求解最优化问题。

动态规划算法的核心思想是将原问题分解为若干个子问题,然后通过求解子问题的最优解来得到原问题的最优解。

为了避免重复计算子问题,动态规划算法通常采用记忆化搜索或者自底向上的方式来进行计算。

接下来,我们将通过一个实际问题来展示动态规划算法的应用效果。

假设我们有一组数字,我们希望找到其中的一个子序列,使得这个子序列的和最大。

这个问题可以通过动态规划算法来求解,具体的求解过程如下:1. 定义状态:我们定义一个状态数组dp,其中dp[i]表示以第i个数字结尾的子序列的最大和。

2. 状态转移方程:我们可以通过以下状态转移方程来求解dp数组:dp[i] = max(dp[i-1] + nums[i], nums[i]),其中nums[i]表示第i个数字。

3. 初始状态:我们将dp数组的初始状态设为dp[0] = nums[0]。

4. 求解最优解:最终的最优解即为dp数组中的最大值。

通过以上求解过程,我们可以得到原问题的最优解,即最大子序列的和。

这个实例展示了动态规划算法在实际问题中的应用效果,通过合理的状态定义和状态转移方程,我们可以高效地求解复杂的最优化问题。

综上所述,动态规划算法是一种重要的算法设计技术,它在解决最优化问题中具有广泛的应用。

通过合理的状态定义和状态转移方程,我们可以高效地求解复杂的实际问题。

希望本实验报告能够帮助读者更好地理解动态规划算法的基本原理和应用方法。

动态规划实验报告

动态规划实验报告

动态规划实验报告⼀、问题描述7-3 最低通⾏费 (25 分)⼀个商⼈穿过⼀个N×N的正⽅形的⽹格,去参加⼀个⾮常重要的商务活动。

他要从⽹格的左上⾓进,右下⾓出。

每穿越中间1个⼩⽅格,都要花费1个单位时间。

商⼈必须在(2N-1)个单位时间穿越出去。

⽽在经过中间的每个⼩⽅格时,都需要缴纳⼀定的费⽤。

这个商⼈期望在规定时间内⽤最少费⽤穿越出去。

请问⾄少需要多少费⽤?注意:不能对⾓穿越各个⼩⽅格(即,只能向上下左右四个⽅向移动且不能离开⽹格)。

输⼊格式:第⼀⾏是⼀个整数,表⽰正⽅形的宽度N (1≤N<100);后⾯N⾏,每⾏N个不⼤于100的整数,为⽹格上每个⼩⽅格的费⽤。

输出格式:⾄少需要的费⽤。

输⼊样例:51 4 6 8 102 5 7 15 176 8 9 18 2010 11 12 19 2120 23 25 29 33输出样例:109样例中,最⼩值为109=1+2+5+7+9+12+19+21+33。

⼆、算法描述仔细分析商⼈的⾛法,商⼈在每⼀格时,其实只有两种选择,要么向右⾛,要么向下⾛;他不可能向上⾛或者向左⾛,因为那只会离位于右下⾓的⽬的地越来越远,⽽且还⽩⽩花费更多的钱。

假设商⼈站在 [i][j] 格上,他只有两种可能的来路,要么从左边 [i][j-1] ⾛过来,要么从上⾯ [i-1][j] ⾛过来。

第⼀种情况,假设商⼈是从左边 [i] [j-1] ⾛过来的,那么他的上⼀步只能是:要么从左边的 [i][j-2] 格⼦过来,要么从上⾯的 [i-1][j-1] 格⼦过来。

第⼆种情况,假设假设商⼈是从上⾯ [i-1][j] ⾛过来的,那么他的上⼀步只能是:要么从左边的 [i-1][j-1] 格⼦过来,要么从 [i-2][j] 过来。

综上,我们可以总结出,商⼈站在任意⼀个格⼦时,只能有两种情况,从左边或者从上⾯来,⽽到底是从哪⾥来的,就取决于这两种来路哪个的累积价格更少。

所谓累积价格,就是从左上⾓的⼊⼝⾛到当前格⼦所花费的总费⽤。

动物动态算法实验报告

动物动态算法实验报告

一、实验目的1. 理解并掌握动物动态算法的基本概念和原理。

2. 学习如何应用动态规划算法解决动物动态问题。

3. 通过实验,提高算法分析和设计能力。

二、实验背景动物动态算法是研究动物行为规律及其影响因素的一种算法。

通过模拟动物在不同环境下的行为,可以更好地理解动物的生活习性、迁徙规律等。

本实验旨在通过动态规划算法,解决动物动态问题,为相关研究提供技术支持。

三、实验内容与步骤1. 问题定义本实验以一群动物在不同环境下的迁徙问题为例,研究如何通过动态规划算法预测动物的未来迁徙路径。

2. 算法设计根据问题定义,采用以下步骤设计动态规划算法:(1)状态定义:设第i个动物在第t个时间点的状态为Si(t),表示动物在第t个时间点的位置。

(2)状态转移方程:根据动物行为规律,建立状态转移方程如下:Si(t) = Si-1(t-1) + vi(t),其中vi(t)为第i个动物在第t个时间点的移动距离。

(3)边界条件:初始时刻,所有动物的位置为0,即S0(0) = 0。

(4)动态规划方程:根据状态转移方程和边界条件,建立动态规划方程如下:Si(t) = max{Si-1(t-1) + vi(t), 0},其中i = 1, 2, ..., n。

(5)求解最优解:从初始状态开始,逐步计算每个状态的最优解,直至计算到最终状态。

3. 实验步骤(1)初始化参数:设定动物数量、时间步长、初始位置等参数。

(2)生成随机迁徙路径:根据动物行为规律,生成每个动物的迁徙路径。

(3)计算状态转移:根据状态转移方程,计算每个时间点的状态。

(4)动态规划求解:根据动态规划方程,计算每个状态的最优解。

(5)结果分析:分析实验结果,评估算法的准确性和效率。

四、实验结果与分析1. 实验结果通过实验,得到以下结果:(1)动物在不同时间点的位置。

(2)动物迁徙路径的预测结果。

(3)算法运行时间。

2. 结果分析(1)动物在不同时间点的位置与实际迁徙路径基本吻合,说明算法具有较高的准确性。

动态规划算法的应用实验报告

动态规划算法的应用实验报告

实验二动态规划算法的应用一、实验目的1.掌握动态规划算法的基本思想,包括最优子结构性质和基于表格的最优值计算方法。

2.熟练掌握分阶段的和递推的最优子结构分析方法。

3.学会利用动态规划算法解决实际问题。

二、实验内容1.问题描述:题目一:数塔问题给定一个数塔,其存储形式为如下所示的下三角矩阵。

在此数塔中,从顶部出发,在每一节点可以选择向下走还是向右走,一直走到底层。

请找出一条路径,使路径上的数值和最大。

输入样例(数塔):912 1510 6 82 18 9 519 7 10 4 16输出样例(最大路径和):59三、算法设计void main(){申明一个5*5的二维数组;for(int i=0;i<5;i++){for(int j=0;j<=i;j++){输入数组元素p[i][j];}}for(int k=0;k<5;k++){for(int w=0;w<=k;w++){输出数组元素p[k][w];}}for(int a=4;a>0;a--){for(int s=0;s<=a;s++){if(p[a][s]大于p[a][s+1])p[a-1][s]等于p[a-1][s]加p[a][s];elsep[a-1][s] 等于p[a-1][s] 加p[a][s+1];}}输出p[0][0]}四.程序调试及运行结果分析五.实验总结虽然这个实验比较简单,但是通过这次实验使我更加了解的动态规划法的好处和、,在解决问题时要尝试使用动态规划,这样就有可能得到一种即简单复杂性有不高的算法。

附录:程序清单(程序过长,可附主要部分)#include<iostream.h>int main(){int m,n;int p[5][5];cout<<"输入矩阵的下三角的元素!!"<<endl;for(int i=0;i<5;i++){for(int j=0;j<=i;j++){cout<<"输入第"<<i+1<<"行"<<j+1<<"列的元素"<<endl;cin>>p[i][j];}}for(int k=0;k<5;k++){for(int w=0;w<=k;w++){cout<<p[k][w]<<" ";}cout<<endl;}for(int a=4;a>0;a--){for(int s=0;s<=a;s++){if(p[a][s]>p[a][s+1])p[a-1][s]=p[a-1][s]+p[a][s];elsep[a-1][s]=p[a-1][s]+p[a][s+1];}}cout<<"最大路径和为:"<<p[0][0]<<endl;return 0;}。

算法设计与分析实验报告-动态规划应用

算法设计与分析实验报告-动态规划应用

《算法设计与分析》实验指导实验二动态规划应用日期:一、实验目的1.理解动态规划的基本思想,了解最优子结构性质和子问题的重叠性质。

2.熟练掌握典型的动态规划问题。

掌握动态规划思想分析问题的一般方法,对较简单的问题能正确分析,并设计出动态规划算法,并能够用程序实现。

二、实验要求1. 认真学习动态规划方法基本思想、方法步骤,练习利用动态规划法分析问题解决问题,加深动态规划类程序的理解。

2. 阅读经典问题的关键代码段,仔细领会动态规划算法的精要。

3.选定实验题目,仔细阅读实验要求,设计好输入输出,按照分治法的思想构思算法,选取合适的存储结构实现应用的操作。

4. 实验要有详细的测试记录,包括各种可能的测试数据。

三、实验内容1.调试验证选择经典问题TSP问题、最长公共子序列、0/1背包问题之一,完善算法,用C/C++以及Javascript语言编写程序并调试。

2.巩固提高针对其中经典问题之一,通过检索论文资料,类比研究等方法对其算法进行优化,并通过实验得方式对其进行验证比较,上机调试,最终形成一篇不少于2000字得小论文。

实验报告一、实验目的掌握动态规划算法时间空间复杂度分析,以及问题复杂性分析方法。

二、实验内容现有n种物品,对1<=i<=n,第i种物品的重量为正整数W,价值为正整数V,背包能承受的最大载重量为正整数C,现要求找出这n种物品的一个子集,使得子集中物品的总重量不超过C且总价值最大。

三、实验环境操作系统、调试软件名称、版本号,上机地点,机器台号四、问题分析令V(i,j)表示在前i(1<=i<=n)个物品中能够装入容量为就j(1<=j<=C)的背包中的物品的最大价值,则可以得到如下的动态规划;(1)V(i,0)=V(0,j)=0(2)V(i,j)=V(i-1,j) j<Wi V(i,j)=max{V(i-1,j),V(i-1,j-Wi)+Vi} j>Wi(1)式表明:如果第i个物品的重量大于背包的容量,则装入前i个物品得到的最大价值和装入前i-1的物品得到的最大价值是相同的,即物品i不能装入背包;第(2)个式子表明:如果第i个物品的重量小于背包的容量则会有以下两种情况:(a)如果把第i个物品装入背包,则背包物品的价值等于第i-1个物品装入容量位j-wi的背包中的价值加上第i个物品的价值vi(b)如果第i个物品没有入背包,则背包中物品价值就等于把前i-1个物品装入容量为j的背包中所取得的价值。

动态规划算法实验报告

动态规划算法实验报告

实验标题1、矩阵连乘2、最长公共子序列3、最大子段和4、凸多边形最优三角剖分5、流水作业调度6、0-1背包问题7、最优二叉搜索树实验目的掌握动态规划法的基本思想和算法设计的基本步骤。

实验内容与源码1、矩阵连乘#include<iostream>#include<cstdlib>using namespace std;const int size=4;//ra,ca和rb,cb分别表示矩阵A和B的行数和列数void matriMultiply(int a[][4],int b[][4],int c[][4],int ra ,int ca,int rb ,int cb ) {if(ca!=rb) cerr<<"矩阵不可乘";for(int i=0;i<ra;i++)for(int j=0;j<cb;j++){int sum=a[i][0]*b[0][j];for(int k=1;k<ca;k++)sum+=a[i][k]*b[k][j];c[i][j]=sum;}}void MatrixChain(int *p,int n,int m[][4],int s[][4]){for(int i=1;i<=n;i++) m[i][i]=0;//对角线for(int r=2;r<=n;r++)//外维for(int i=1;i<=n-r+1;i++)//上三角{int j=i+r-1;m[i][j]=m[i+1][j]+p[i-1]*p[i]*p[j];s[i][j]=i;for(int k=i+1;k<j;k++){int t=m[i][k]+m[k+1][j]+p[i-1]*p[k]*p[j];if(t<m[i][j]){m[i][j]=t;s[i][j]=k;}}}}void Traceback(int i,int j,int s[][4]){if(i == j){cout<<"A"<<i;}else if(i+1 == j){cout<<"(A"<<i<<"A"<<j<<")";}else{cout<<"(";Traceback(i,s[i][j],s);Traceback(s[i][j]+1,j,s);cout<<")";}}int main(){int w;cout<<"矩阵个数:";cin>>w;int p[w],s[w][w];cout<<"输入矩阵A1维数:";cin>>p[0]>>p[1];for(int i=2 ; i<=w ; i++){int m = p[i-1];cout<<"输入矩阵A"<<i<<"维数:";cin>>p[i-1]>>p[i];if(p[i-1] != m){cout<<endl<<"维数不对,矩阵不可乘!"<<endl;exit(1);}}Traceback(1,w,s);return 0;}运行结果2、最长公共子序列#include<cstring>#include<iostream>#define N 100using namespace std;//str1存储字符串x,str2存储字符串ychar str1[N],str2[N];//lcs存储最长公共子序列char lcs[N];//c[i][j]存储str1[1...i]与str2[1...j]的最长公共子序列的长度int c[N][N];//flag[i][j]==0为str1[i]==str2[j]//flag[i][j]==1为c[i-1][j]>=s[i][j-1]//flag[i][j]==-1为c[i-1][j]<s[i][j-1]int flag[N][N];//求长度int LCSLength(char *x, char *y){int i,j;//分别取得x,y的长度int m = strlen(x);int n = strlen(y);for(i=1;i<=m;i++)c[i][0] = 0;for(i=0;i<=n;i++)c[0][i] = 0;for(i=1;i<=m;i++)for(j=1;j<=n;j++){if(x[i-1]==y[j-1]){c[i][j] = c[i-1][j-1] +1;flag[i][j] = 0;}else if(c[i-1][j]>=c[i][j-1]){c[i][j] = c[i-1][j];flag[i][j] = 1;}else{c[i][j] = c[i][j-1];flag[i][j] = -1;}}return c[m][n];}//求出最长公共子序列char* getLCS(char *x, char *y,int len,char *lcs) {int i = strlen(x);int j = strlen(y);while(i&&j){if(flag[i][j]==0){lcs[--len] = x[i-1];i--;j--;}else if(flag[i][j]==1)i--;elsej--;}return lcs;}int main(){int i;cout<<"请输入字符串x:"<<endl;cin>>str1;cout<<"请输入字符串y:"<<endl;cin>>str2;int lcsLen = LCSLength(str1,str2);cout<<"最长公共子序列长度:"<<lcsLen<<endl;char *p = getLCS(str1,str2,lcsLen,lcs);cout<<"最长公共子序列为:";for(i=0;i<lcsLen;i++)cout<<lcs[i]<<" ";return 0;}运行结果3、最大子段和//分治法求最大子段和#include<iostream>using namespace std;int MaxSubSum(int *a,int left,int right){int sum=0;if(left==right) sum=a[left]>0?a[left]:0;else{int center = (left+right)/2;//最大子段和在左边int leftsum=MaxSubSum(a,left,center);//最大子段和在右边int rightsum=MaxSubSum(a,center+1,right);//最大子段和在中间int s1=0;int lefts=0;for(int i=center;i>=left;i--){lefts+=a[i];if(lefts>s1) s1=lefts;}int s2=0;int rights=0;for(int i=center+1;i<=right;i++){rights+=a[i];if(rights>s2) s2=rights;}sum=s1+s2;//前后子段和相加//判断最大子段和if(sum>leftsum)sum=leftsum;if(sum>rightsum) sum=rightsum;}return sum;}int MaxSum(int *a,int n){return MaxSubSum(a,1,n-1);}int main(){int a[8]={2,-3,-5,4,1,7,1,-5};cout<<"最大子段和为:"<<MaxSum(a,8);return 0;}//动态规划法#include<iostream>using namespace std;int MaxSum(int *a,int n){int sum=0,b=0;for(int i=1;i<n;i++)//此处不能=n,{if(b>0) b+=a[i];else b=a[i];if(b>sum) sum=b;}return sum;}int main(){int a[8]={2,-3,-5,4,1,7,1,-5};cout<<"最大子段和为:"<<MaxSum(a,8);return 0;}运行结果4、凸多边形最优三角剖分#include<iostream>#include<cmath>#include<cstdlib>#define N 50using namespace std;struct point{int x;int y;};int distance(point X, point Y)//两点距离{int dis = (Y.x-X.x)*(Y.x-X.x) + (Y.y-X.y)*(Y.y-X.y);return (int)sqrt(dis);}int w(point a, point b, point c)//权值{return distance(a,b) + distance(b,c) + distance(a,c);}bool JudgeInput()//判断是否能构成凸多边形{point *v; //记录凸多边形各顶点坐标int *total; //记录坐标在直线方程中的值int m,a,b,c;cout<<"请输入凸多边形顶点个数:";cin>>m;int M = m-1;for(int i=0 ; i<m ; i++){cout<<"输入顶点v"<<i<<"的坐标:";cin>>v[i].x>>v[i].y;}//根据顶点坐标判断是否能构成一个凸多边形for(int j=0 ; j<m ; j++){int p = 0;int q = 0;if(m-1 == j){a = v[m-1].y - v[0].y;b = v[m-1].x - v[0].y;c = b * v[m-1].y - a * v[m-1].x;}else{a = v[j].y - v[j+1].y;b = v[j].x - v[j+1].x;c = b * v[j].y - a * v[j].x;}for(int k=0 ; k<m ; k++){total[k] = a * v[k].x - b * v[k].y + c;if(total[k] > 0){p = p+1;}else if(total[k] < 0){q = q+1;}}if((p>0 && q>0) || (p==0 && q==0)){cout<<"无法构成凸多边形!"<<endl;exit(1);}}}bool minWeightTriangulation()//计算最优值算法{int M;int **t, **s;point *v;for(int i=1 ; i<=M ; i++)t[i][i] = 0;for(int r=2 ; r<=M ; r++)for(int i=1 ; i<=M-r+1 ; i++){int j = i+r-1;t[i][j] = t[i+1][j] + w(v[i-1],v[i],v[j]);s[i][j] = i;for(int k=i+1 ; k<i+r-1 ; k++){int u = t[i][k] + t[k+1][j] + w(v[i-1],v[k],v[j]);if(u < t[i][j]){t[i][j] = u;s[i][j] = k;}}}return true;}void Traceback(int i, int j, int **s){if(i == j)return;Traceback(i,s[i][j],s);Traceback(s[i][j]+1,j,s);cout<<"三角形:v"<<i-1<<"v"<<s[i][j]<<"v"<<j<<endl;}int main(){int **s; //记录最优三角剖分中所有三角形信息int **t; //记录最优三角剖分所对应的权函数值point *v; //记录凸多边形各顶点坐标int *total; //记录坐标在直线方程中的值int M=0;t = new int *[N];s = new int *[N];for(int i=0 ; i<N ; i++){t[i] = new int[N];s[i] = new int[N];}v = new point[N];total = new int[N];if(JudgeInput()){if(minWeightTriangulation()){Traceback(1,M,s);cout<<endl;cout<<"最优权值之和为:"<<t[1][M]<<endl;}}return 0;}运行结果:5、流水作业调度#include<iostream>#define N 100using namespace std;class Jobtype{public:/* int operator<=(Jobtype a)const{return(key<=a.key);}*/int key;int index;bool job;};void sort(Jobtype *d,int n){int i,j;Jobtype temp;bool exchange; //交换标志for(i = 0;i < n;i ++){ //最多做n-1趟排序exchange = false; //本趟排序开始前,交换标志应为假for(j = n - 1;j >= i;j --)if(d[j+1].key < d[j].key){temp = d[j+1];d[j+1] = d[j];d[j] = temp;exchange=true; //发生了交换,故将交换标志置为真}if(!exchange) //本趟排序未发生交换,提前终止算法return;}}int FlowShop(int n,int *a,int *b,int *c){Jobtype *d = new Jobtype[n];for(int i=0;i<n;i++)//初始化{d[i].key=a[i]>b[i]?b[i]:a[i];// 执行时间d[i].job=a[i]<=b[i];// 作业组d[i].index=i;//作业序号}sort(d,n);;int j=0;int k=n-1;for(int i=0;i<n;i++)//最优调度{if(d[i].job){c[j++]=d[i].index;}else{c[k--]=d[i].index;}}j=a[c[0]];k=j+b[c[0]];for(int i=1;i<n;i++){j+=a[c[i]];k=j<k?k+b[c[i]]:j+b[c[i]];}delete d;//回收空间return k;//返回调度时间}int main(){int n,*a,*b,*c;cout<<"作业数:";cin>>n;Jobtype *d = new Jobtype[N];a=new int[N];b=new int[N];c=new int[N];cout<<"请输入作业号和时间:";for(int i=0;i<n;i++){cin>>d[i].index>>d[i].key;}cout << endl;int k=FlowShop(n,a,b,c);cout<<"\n调度时间:"<<k<<endl;cout<<"最优调度序列:";for (int i = 0; i < n; i++) // 输出最优调度序列{cout << c[i] << " ";}return 0;}运行结果:6、0-1背包问题#include <iostream>#include <iomanip>using namespace std;const int C=10;//容量const int N=5;//个数int max(const int a,const int b){return a>b?a:b;}int min(const int a,const int b){return a<b?a:b;}/*m为记录数组m[i][j]代表在剩有j容量的条件下,从i开始往后的物品中可以取得的最大价值w为重量数组,v为价值数组n为物品个数,c为开始容量则m[1][c]即此背包能剩下的最大价值*/void knapsack(int **m,int n, int c,int *w, int *v){int jMax = min(w[n]-1,c);//前n-1个物品for(int j=0;j<=jMax;j++)m[n][j]=0;for(int j=w[n];j<=c;j++)m[n][j]=v[n];for(int i=n-1;i>1;i--){jMax=min(w[i]-1,c);for(int j=0;j<=jMax;j++)m[i][j] = m[i+1][j];for(int j=w[i];j<=c;j++)m[i][j] = max(m[i+1][j],m[i+1][j-w[i]]+v[i]);}m[1][c]=m[2][c];if(c>=w[1])m[1][c]=max(m[1][c],m[2][c-w[1]]+v[1]);}//找出最优解,0表示不能装,1表示能装void traceback(int **m,int n,int c,int *x,int *w){for(int i=1;i<n;i++){if(m[i][c]==m[i+1][c]) x[i]=0;else{x[i]=1;c-=w[i];}}x[n]=(m[n][c]==0)?0:1;}int main(){int *v=new int[N+1];int *w=new int[N+1];int **m=new int* [N+1];int *x=new int [N+1];for(int i=0;i<N+1;i++){m[i]=new int[C+1];}cout<<"输入重量序列,"<<N<<"个"<<endl;for(int i=1;i<=N;i++)cin>>w[i];cout<<"输入价值序列,"<<N<<"个"<<endl;for(int i=1;i<=N;i++)cin>>v[i];knapsack(m,N,C,w,v);traceback(m,N,C,x,w);cout<<"最优值:"<<m[1][C]<<endl;cout<<"是否装入背包的情况:";for(int i=1;i<=N;i++){cout<<x[i];}for(int i=0;i<N+1;i++){delete m[i];}delete []m;return 0;}运行结果7、最优二叉搜索树#include<iostream>#include<cmath>#include<limits>#define N 100using namespace std;const double MAX = numeric_limits<double>::max(); //double的最大值//a[i]为结点i被访问的概率//b[i]为“虚结点”i被访问的概率//m[i][j]用来存放子树(i,j)的期望代价//w[i][j]用来存放子树(i,j)的所有结点(包括虚结点)的a,b概率之和//s[i][j]用来跟踪root的void OptimalBinarySearchTree(double *a,double *b,int n){int s[N][N];double m[N][N];double w[N][N];int i,j,l,r;for(i=1; i<=n+1; i++){m[i][i-1] = b[i-1];w[i][i-1] = b[i-1];}for(l=1; l<=n; l++){for(i=1; i<=n-l+1; i++){j = l+i-1;m[i][j] = MAX;w[i][j] = w[i][j-1] + a[j] +b[j];for(r=i; r<=j; r++){double k = m[i][r-1] + w[i][j] + m[r+1][j];if(k<m[i][j]){m[i][j] = k;s[i][j] = k;}}}}cout<<m[1][n];}int main(){double a[N],b[N];int n;double sum = 0;int i,j,l;cout<<"请输入关键字的个数:"<<endl;cin>>n;cout<<"请输入每个关键字的概率:"<<endl;for(i=1; i<=n; i++){cin>>a[i];sum += a[i];}cout<<"请输入每个虚拟键的概率:"<<endl;for(i=0; i<=n; i++){cin>>b[i];sum += b[i];}if(abs(sum-1)>0.01){cout<<"输入的概率和不为1,请重新输入"<<endl;}cout<<"最优二叉查找树的期望搜索代价为:";OptimalBinarySearchTree(a,b,n);return 0;}运行结果:实验总结通过实现动态规划的这个题目,对动态规划算法有了进一步的了解。

动态规划实验报告

动态规划实验报告

实验课程:算法分析与设计实验名称:实验3 动态规划算法(综合性/设计性)实验目标: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;实验任务: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。

给定2个序列X={x1,x2,…,xm}和Y={y1,y2,…,yn},找出X和Y的最长公共子序列。

实验设备及环境:PC;C/C++的编程环境Visual C++。

实验主要步骤:(1)明确实验目标和具体任务;(2)理解实验所涉及的动态规划算法;(3)编写程序并实现动态规划算法;(4)设计实验数据并运行程序、记录运行的结果;实验数据及运行结果、实验结果分析及结论:(学生填写)#include <stdio.h>#include <string.h>void LcsLength(char *x,char *y,int m,int n,int c[][100],int b[][100]){puts(x);puts(y);int i,j;for(i=0;i<=m;i++)c[i][0]=0;for(j=1;i<=n;j++)c[0][j]=0;for(i=1;i<=m;i++)for(j=1;j<=n;j++) {if(x[i-1]==y[j-1]) {c[i][j]=c[i-1][j-1]+1;b[i][j]=0;}else if(c[i-1][j]>=c[i][j-1]) {c[i][j]=c[i-1][j];b[i][j]=1;}else {c[i][j]=c[i][j-1]; b[i][j]=-1;}}}void PrintLCS(int b[][100], char *x, int i, int j){ if(i==0 || j==0)return;if(b[i][j]==0) {PrintLCS(b,x,i-1,j-1);printf("%c",x[i-1]);}else if(b[i][j]==1)PrintLCS(b,x,i-1,j);elsePrintLCS(b,x,i,j-1);}void main(){char x[100]={"ABCBDAB"};char y[100]={"BDCABA"};int c[100][100];int b[100][100];int m,n;m=strlen(x);n=strlen(y);LcsLength(x,y,m,n,c,b); printf("最长子序列为:");PrintLCS(b,x,m,n); printf("\n");printf("最长子序列长度为:%d\n",c[m][n]);}实验结果:结果分析:在写规划方程时,只要对两条路径走到同一个点的情况稍微处理一下,减少可选的决策个数:从这个例子中可以总结出设计动态规划算法的一个技巧:状态转移一般。

《动态规划算法实验》实验报告

《动态规划算法实验》实验报告

实验3、《动态规划算法实验》一、实验目的1. 掌握动态规划方法贪心算法思想2. 掌握最优子结构原理3. 了解动态规划一般问题二、实验内容1. 编写一个简单的程序,解决0-1背包问题。

设N=5,C=10,w={2,2,6,5,4},v={6,3,5,4,6}2. 合唱队形安排问题【问题描述】N位同学站成一排,音乐老师要请其中的(N-K)位同学出列,使得剩下的K 位同学排成合唱队形。

合唱队形是指这样的一种队形:设K位同学从左到右依次编号为1,2…,K,他们的身高分别为T1,T2,…,TK,则他们的身高满足T1<...<Ti>Ti+1>…>TK(1<=i<=K)。

已知所有N位同学的身高,计算最少需要几位同学出列,可以使得剩下的同学排成合唱队形。

三、算法思想分析1.0-1背包采用动规算法主要是动规方程的思考,之后就是确定边界条件即可。

2.合唱队形问题应用了分治与动态规划的算法,先将所有队员依次做中间最高的同学,将问题分为左右来做,接下来只需要求得左边的最长上升子序列数、右边的最长下降子序列数即可。

四、实验过程分析1.0-1背包问题是背包问题的进一步条件限制,考虑清楚动规方程就不难,编程中对于m(i,j)的含义要清楚,搞混了就容易出错。

2.合唱队形问题的思想并不复杂,特别是如果已经掌握了最长上升子序列数的算法,在分别处理左右最长子序列时需要特别注意数组下标,一开始我用是i,j直接从0到左右的数据长度,但是一直出错,后来发现队员身高数组并不能完全用这些下标,特别是右边的函数,数组起始下标不是0,需要利用函数传递起始下标才能调用对应的数据段。

五、算法源代码及用户屏幕1.(1)算法源码/********************************0-1背包问题。

codeblocks C++2018.11.2********************************/#include <iostream>#include <iomanip>using namespace std;void knapSnack(int v[], int w[], int c, int n, int m[][11]);int main(){int v[] = {6, 3, 5, 4, 6};int w[] = {2, 2 ,6, 5, 4};int c = 10;int n = 5;int m[5][11];//初始化数组for(int i=0; i<5; i++){for(int j=0; j<11; j++){m[i][j] = 0;}}knapSnack(v, w, c, n, m);//输出结果cout<<setw(3)<<" ";for(int i=0; i<11; i++){cout<<setw(3)<<i;}cout<<endl;for(int i=0; i<5; i++){//输出行号cout<<setw(3)<<i+1;for(int j=0; j<11; j++){cout<<setw(3)<<m[i][j];}cout<<endl;}return 0;}void knapSnack(int v[], int w[], int c, int n, int m[][11]){ for(int i=0; i<n; i++){for(int j=0; j<11; j++){//边界条件if(i == 0){if(w[i] > j)m[i][j] = 0;elsem[i][j] = v[i];}/*动规方程j>w[i]m(i,j) = max{m(i-1,j), m(i-1,j-w[i])+v[i]}0<=j<w[i]m(i,j) = m(i-1,j)*/else{if(w[i] > j)m[i][j] = m[i-1][j];else{if(m[i-1][j] > (m[i-1][j-w[i]]+v[i]))m[i][j] = m[i-1][j];elsem[i][j] = m[i-1][j-w[i]]+v[i];}}}//控制列数的for循环}//控制行数的for循环}(2)用户屏幕2.(1)算法源码/***************************************************合唱队形问题codeblocks C++2018.11.2***************************************************/#include <iostream>#include <string.h>using namespace std;//计算左端合唱队人数int leftQueue(int a[], int _start, int _end);//计算右端合唱队人数int rightQueue(int a[], int _start2, int _end2);int main(){cout<<"Please enter total number:";int number;cin>>number;cout<<"Please input the height of each person (cm):"<<endl;int a[number]; //记录每个人身高//b数组分别记录当第n个人为合唱队中间人时,合唱队的总人数int b[number];int rightNumber[number]; //记录左端合唱队人数int leftNumber[number]; //记录右端合唱队人数for(int i=0; i<number; i++)b[i] = 0;for(int i=0; i<number; i++)cin>>a[i];int mostQueueNumber = b[0];for(int i=0; i<number; i++){//设置a[i]为最高的同学leftNumber[i] = leftQueue(a,0,i);rightNumber[i] = rightQueue(a,i,number-1);//计算合唱队总人数b[i] = leftNumber[i] + rightNumber[i] - 1;//计算合唱队最多的总人数if(mostQueueNumber < b[i])mostQueueNumber = b[i];}//计算最少出队人数int leastDequeueNumber = number - mostQueueNumber;cout<<"Minimum number of people out: "<<leastDequeueNumber<<endl;return 0;}int leftQueue(int a[], int _start, int _end){int leftMostNumber = 0;int n = _end-_start+1;//c数组记录i时的最长上升子序列数int c[n];int maxN;//初始化最长上升子序列数为1for(int i=0; i<n; i++){c[i] = 1;}for(int i=_start; i<_end+1; i++){maxN = 0;for(int j=i-1; j>=_start; j--){if(a[j]<a[i] && c[j]>maxN)maxN = c[j];c[i] = maxN + 1;}}leftMostNumber = c[n-1];return leftMostNumber;}int rightQueue(int a[], int _start2, int _end2){ int rightMostNumber = 0;int n2 = _end2-_start2+1;//c2数组记录i时的最长下降子序列数int c2[n2];int maxN2;//初始化最长下降子序列数为1for(int i=0; i<n2; i++){c2[i] = 1;}for(int i=_end2; i>=_start2; i--){maxN2 = 0;for(int j=i+1; j<=_end2; j++){if(a[j]<a[i] && c2[j-_start2]>maxN2)maxN2 = c2[j-_start2];c2[i-_start2] = maxN2 + 1;}}rightMostNumber = c2[0];return rightMostNumber; }(2)用户屏幕。

动态规划算法应用

动态规划算法应用

动态规划算法应用1、实验项目:动态规划算法运用2、实验目的:了解动态规划基本思想了,能用动态规划法解决实际问题3、实验要求:要求学生能熟悉动态规划基本思想,能用该方法解决实际问题,实现上述应用程序。

并给出足够的测试实例,分析实验结果,并证明算法的正确性。

4、实验内容:本实验主要用动态规划求解背包问题。

设计并实现背包问题及最优解。

实现代码如下:public class Max_Value {int[][] v;//总价值表格Max_Value(int[] Weight, int[] value, int W){//int[] Weight;物品重量int[] value;物品价值int W;背包承重量// int m = Weight.length;int n = value.length;//物品数v = new int[n+1][W+1];int i, j;for(i=0;i<=n;i++){v[i][0]=0;v[0][i]=0;}//初始化表格第一行第一列for(i=1; i<= n; i++){//行for(j=1; j<= W; j++){//列if(j>=Weight[i-1]) {if(v[i-1][j]> ( value[i-1]+v[i-1][j-Weight[i-1]] ) ) v[i][j]=v[i-1][j];else v[i][j] = value[i-1]+v[i-1][j-Weight[i-1]];}else if(j < Weight[i-1]) {v[i][j]=v[i-1][j];}}}//赋值总价值表格valueSystem.out.println("背包问题价值表如下");for(i=0; i<=n; i++){for(j=0; j<= W; j++){System.out.print(v[i][j]+"\t");}System.out.println();}System.out.println("背包问题最优子集如下");i = n;j = W;while(i != 0){if(v[i][j]<=v[i-1][j]) i--;else {System.out.print("物品"+ i +",");j -= Weight[i-1];if (j != 1) i = j;}}}public static void main(String[] args) {int[] Weight = {1, 2, 3, 4, 5};int[] value = {1, 2, 3, 4, 5};int W = 5;// System.out.println("请输入承重量:");// Scanner input = new Scanner(System.in);// int W=input.nextInt();// System.out.println("请依次输入物品重量:");// System.out.println("请依次输入物品价(美元):"); new Max_Value(Weight, value, W);}}。

动态规划模型实验报告

动态规划模型实验报告

一、实验目的本次实验旨在通过动态规划模型的应用,深入理解动态规划的基本概念、解题步骤以及在实际问题中的应用。

通过实验,掌握动态规划模型的设计、求解和优化方法,提高解决复杂问题的能力。

二、实验内容1. 实验背景动态规划(Dynamic Programming,DP)是一种求解多阶段决策过程最优化的数学方法。

它适用于具有多阶段特性问题的求解,如背包问题、最长公共子序列问题、最短路径问题等。

动态规划的核心思想是将复杂问题分解为相互重叠的子问题,通过子问题的最优解构造原问题的最优解。

2. 实验步骤(1)选择实验题目本次实验选择背包问题作为实验题目。

背包问题是一个经典的动态规划问题,其目标是求在给定的物品重量和总重量限制下,如何选择物品使得背包内物品的总价值最大。

(2)建立动态规划模型根据背包问题的特点,我们可以将问题分解为以下子问题:- 子问题1:对于每个物品,选择放入背包或不放入背包。

- 子问题2:在物品已确定的情况下,计算当前背包的总价值。

状态表示:令dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包所能获得的最大价值。

状态转移方程:dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i]),其中w[i]表示第i个物品的重量,v[i]表示第i个物品的价值。

初始化:dp[0][j] = 0,表示不放入任何物品时的最大价值为0。

填表顺序:按照物品的顺序填表,从左到右,从上到下。

返回值:dp[n][m],其中n表示物品数量,m表示背包容量。

(3)编程实现使用Python编程语言实现背包问题的动态规划模型。

(4)实验结果与分析通过实验,我们可以得到以下结果:- 在给定的物品重量和总重量限制下,背包内物品的总价值最大为V。

- 在物品已确定的情况下,可以得到每个物品是否放入背包的决策。

(5)优化与改进- 使用滚动数组优化空间复杂度,减少存储空间。

- 优化状态转移方程,提高计算效率。

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实验二动态规划算法的应用
一、实验目的
1.掌握动态规划算法的基本思想,包括最优子结构性质和基于表格的最优值计算方法。

2.熟练掌握分阶段的和递推的最优子结构分析方法。

3.学会利用动态规划算法解决实际问题。

二、实验内容
1.问题描述:
题目一:数塔问题
给定一个数塔,其存储形式为如下所示的下三角矩阵。

在此数塔中,从顶部出发,在每一节点可以选择向下走还是向右走,一直走到底层。

请找出一条路径,使路径上的数值和最大。

输入样例(数塔):
9
12 15
10 6 8
2 18 9 5
19 7 10 4 16
输出样例(最大路径和):
59
三、算法设计
void main()
{
申明一个5*5的二维数组;
for(int i=0;i<5;i++)
{
for(int j=0;j<=i;j++)
{
输入数组元素p[i][j];
}
}
for(int k=0;k<5;k++)
{
for(int w=0;w<=k;w++)
{
输出数组元素p[k][w];
}
}
for(int a=4;a>0;a--)
{
for(int s=0;s<=a;s++)
{
if(p[a][s]大于p[a][s+1])
p[a-1][s]等于p[a-1][s]加p[a][s];
else
p[a-1][s] 等于p[a-1][s] 加p[a][s+1];
}
}
输出p[0][0]
}
四.程序调试及运行结果分析
五.实验总结
虽然这个实验比较简单,但是通过这次实验使我更加了解的动态规划法的好处和、,在解决问题时要尝试使用动态规划,这样就有可能得到一种即简单复杂性有不高的算法。

附录:程序清单(程序过长,可附主要部分)
#include<iostream.h>
int main()
{
int m,n;
int p[5][5];
cout<<"输入矩阵的下三角的元素!!"<<endl;
for(int i=0;i<5;i++)
{
for(int j=0;j<=i;j++)
{
cout<<"输入第"<<i+1<<"行"<<j+1<<"列的元素"<<endl;
cin>>p[i][j];
}
}
for(int k=0;k<5;k++)
{
for(int w=0;w<=k;w++)
{
cout<<p[k][w]<<" ";
}
cout<<endl;
}
for(int a=4;a>0;a--)
{
for(int s=0;s<=a;s++)
{
if(p[a][s]>p[a][s+1])
p[a-1][s]=p[a-1][s]+p[a][s];
else
p[a-1][s]=p[a-1][s]+p[a][s+1];
}
}
cout<<"最大路径和为:"<<p[0][0]<<endl;
return 0;
}。

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