非递归全排列_算法分析与设计实验

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全排列的几种算法

全排列的几种算法

全排列的⼏种算法全排列,我们⾼中时就学过,数学上很简单,可是⽤计算机的算法实现还是有点味道的,今天我将我碰到的⼏种算法如数奉上,欢迎交流!第⼀种:递归最常见的也是最好理解的⽅法:简单点:⽐如"a" ,"b","c"全排列,可以看做事"a" +"b","c"的全排列及"b"+ "a","c"的全排列及"c" + "a","b"的全排列也就是说,遍历原数组中的每个元素,让剩余的元素全排列,这样就找到规律了。

代码如下:public static void main(String[] args) {char buf[]={'a','b','c','d'};perm(buf,0,buf.length-1);}public static void perm(char[] buf,int start,int end){if(start==end){//当只要求对数组中⼀个字母进⾏全排列时,只要就按该数组输出即可(特殊情况)for(int i=0;i<=end;i++){System.out.print(buf[i]);}System.out.println();}else{//多个字母全排列(普遍情况)for(int i=start;i<=end;i++){//(让指针start分别指向每⼀个数)char temp=buf[start];//交换数组第⼀个元素与后续的元素buf[start]=buf[i];buf[i]=temp;perm(buf,start+1,end);//后续元素递归全排列temp=buf[start];//将交换后的数组还原buf[start]=buf[i];buf[i]=temp;}}}第⼆中⽅法:也是递归,但是和第⼀种有所区别,算法:将数据分为两部分,递归将数据从左侧移右侧实现全排列⽐较抽象,如list abcd,遍历每⼀个数,将每个数放到⼀个新的list中,并将该元素从原list删除,然后将剩下的元素继续遍历每个元素继续放到新的list ⾥,这样,当list的长度为原list长度,或者原list长度为0时打印结果!下⾯是简单的⽰意图:// abcd//bcd a//cd ab//d abc//abcd//c abd//abdc//bd ac//d acb//acbd//b acd//acdb//bc ad ...//acd b ...//abd c ...//abc d ...源代码如下:private static void sort(List datas, List target) {//System.out.println("size="+datas.size());if (datas.size()==0) {for (Object obj : target)System.out.print(obj+" ");System.out.print(" ");return;}for (int i = 0; i < datas.size(); i++) {List newDatas = new ArrayList(datas);List newTarget = new ArrayList(target);newTarget.add(newDatas.get(i));newDatas.remove(i);sort(newDatas, newTarget);}}public static void main(String[] args) {List list = new ArrayList();for(int i=0;i<5;i++){list.add(i+1);}sort(list, new ArrayList());}第三种⽅法:⾮递归直接上代码:public static void main(String[] args) {int[] arr = new int[]{1,2,3,4,5,6};for(int i :arr){System.out.print(i + " ");}System.out.println();int totalnum = 1;while(NextNumber(arr,arr.length)){for(int i :arr){System.out.print(i + " ");}System.out.println();totalnum ++;}System.out.println("Total Num: " + totalnum);}private static Boolean NextNumber(int[] arr, int n){//数组最后⼀个元素位置int lastIndex = n-1;//从右向左确定第⼀个数字(前⾯的数字⽐它⼩)int firstIndex = lastIndex;for(;arr[firstIndex-1]>arr[firstIndex];firstIndex--){if(firstIndex == 1){//已经轮询完毕,此数已经是最⼤的那个数return false;}}//从右向左确定⼀个交换数(此数⽐arr[firstIndex]⼩且⽐arr[firstIndex-1]⼤)int swapIndex = lastIndex;for(;swapIndex > firstIndex;swapIndex--){if(arr[swapIndex] < arr[firstIndex] && arr[swapIndex] > arr[firstIndex-1]){break;}}//交换数字swap(arr,firstIndex-1,swapIndex);//将firstIndex右边的数字排序for(;firstIndex < lastIndex;firstIndex++,lastIndex--){if(arr[firstIndex] > arr[lastIndex]){swap(arr,firstIndex,lastIndex);}}return true;}private static void swap(int[] arr,int i, int j){int tmp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = tmp;}如果此⽂对你有帮助,请留个⾔,新⼈需要打架的⽀持和⿎励!。

算法设计与分析实验报告_3

算法设计与分析实验报告_3

实验一全排列、快速排序【实验目的】1.掌握全排列的递归算法。

2.了解快速排序的分治算法思想。

【实验原理】一、全排列全排列的生成算法就是对于给定的字符集, 用有效的方法将所有可能的全排列无重复无遗漏地枚举出来。

任何n个字符集的排列都可以与1~n的n个数字的排列一一对应, 因此在此就以n个数字的排列为例说明排列的生成法。

n个字符的全体排列之间存在一个确定的线性顺序关系。

所有的排列中除最后一个排列外, 都有一个后继;除第一个排列外, 都有一个前驱。

每个排列的后继都可以从它的前驱经过最少的变化而得到, 全排列的生成算法就是从第一个排列开始逐个生成所有的排列的方法。

二、快速排序快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。

它的基本思想是: 通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分, 其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小, 然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序, 整个排序过程可以递归进行, 以此达到整个数据变成有序序列。

【实验内容】1.全排列递归算法的实现。

2.快速排序分治算法的实现。

【实验结果】1.全排列:快速排序:实验二最长公共子序列、活动安排问题【实验目的】了解动态规划算法设计思想, 运用动态规划算法实现最长公共子序列问题。

了解贪心算法思想, 运用贪心算法设计思想实现活动安排问题。

【实验原理】一、动态规划法解最长公共子序列设序列X=<x1, x2, …, xm>和Y=<y1, y2, …, yn>的一个最长公共子序列Z=<z1, z2, …, zk>, 则:..i.若xm=yn, 则zk=xm=yn且Zk-1是Xm-1和Yn-1的最长公共子序列...ii.若xm≠yn且zk≠x., 则Z是Xm-1和Y的最长公共子序列...iii.若xm≠yn且zk≠y.,则Z是X和Yn-1的最长公共子序列.其中Xm-1=<x1, x2, …, xm-1>, Yn-1=<y1, y2, …, yn-1>, Zk-1=<z1, z2, …, zk-1>。

快速排序的非递归算法java语言

快速排序的非递归算法java语言

快速排序的非递归算法java语言快速排序是一种非常高效的排序算法,它基于分治的思想,通过将一个大问题分解为多个小问题并分别解决,最后将这些小问题的解合并起来得到整个问题的解。

快速排序的核心思想是通过选择一个基准元素,将比基准元素小的元素放在它的左边,将比基准元素大的元素放在它的右边,然后对左右两个子集分别进行递归排序。

快速排序的递归算法非常直观和容易理解,但是递归算法在处理大规模数据时会出现栈溢出的问题。

为了解决这个问题,我们可以使用非递归的方式来实现快速排序。

非递归的快速排序算法可以使用栈来模拟递归的过程,具体步骤如下:1.创建一个栈并将整个数组的起始索引和结束索引入栈。

2.当栈不为空时,重复以下步骤:-弹出栈顶索引对应的子数组。

-选择一个基准元素,将比基准元素小的元素放在它的左边,将比基准元素大的元素放在它的右边。

这里我们可以使用"partition"函数来实现。

-如果左子数组的长度大于1,将左子数组的起始索引和结束索引入栈。

-如果右子数组的长度大于1,将右子数组的起始索引和结束索引入栈。

3.当栈为空时,排序完成。

下面是使用Java语言实现的非递归快速排序算法:```javaimport java.util.Stack;public class QuickSort {public static void quickSort(int[] arr) {if (arr == null || arr.length == 0) {return;}Stack<Integer> stack = new Stack<>(); stack.push(0);stack.push(arr.length - 1);while (!stack.isEmpty()) {int end = stack.pop();int start = stack.pop();int pivotIndex = partition(arr, start, end); if (pivotIndex - 1 > start) {stack.push(start);stack.push(pivotIndex - 1);}if (pivotIndex + 1 < end) {stack.push(pivotIndex + 1);stack.push(end);}}}private static int partition(int[] arr, int start, int end) {int pivot = arr[end];int i = start - 1;for (int j = start; j < end; j++) {if (arr[j] <= pivot) {i++;swap(arr, i, j);}}swap(arr, i + 1, end);return i + 1;}private static void swap(int[] arr, int i, int j) { int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}public static void main(String[] args) {int[] arr = {9, 3, 5, 1, 7, 8, 2, 4, 6};quickSort(arr);for (int num : arr) {System.out.print(num + " ");}//输出结果: 1 2 3 4 5 6 7 8 9}}```在上述代码中,我们使用一个栈来模拟递归的过程。

全排列算法非递归

全排列算法非递归
### **非递归全排列算法的思路**
非递归全排列算法的核心思路是使用迭代和交换操作。下面是一个基本的非递归全排列算法的步骤:
1.初始化一个计数器,用于追踪当前排列的位置。
2.通过循环,反复生成下一个排列,直到所有排列都被生成。
3.在每次循环中,输出当前排列,并更新计数器以获取下一个排列。
4.交换元素的位置以生成不同的排列。
while i < n:
if count[i] < i:
#输出当前排列
print(arr)
#交换元素位置
if i % 2 == 0:
arr[0], arr[i] = arr[i], arr[0]
else:
arr[count[i]], arr[i] = arr[i], arr[count[i]]
count[i] += 1
i = 0
else:
count[i] = 0
i += 1
#测试
arr = [1, 2, 3]
non_recursive_permutation(arr)
```
在这个实现中,我们使用了一个计数器数组`count`来跟踪每个元素的位置。通过不断交换元素的位置,我们可以生成所有可能的排列。这个算法的时间复杂度是O(n!),其中n是集合的大小。
### **算法的详细解释**
1.初始化计数器数组`count`,并将其所有元素初始化为零。
2.使用`while`循环,循环条件为`i < n`,其中n是集合的大小。
3.在循环内部,检查`count[i] < i`是否成立。如果成立,说明还有排列未生成。
4.输出当前排列。
5.根据奇偶性交换元素的位置,以生成不同的排列。

算法设计与分析实验报告(中南民族大学)

算法设计与分析实验报告(中南民族大学)

院系:计算机科学学院专业:年级:课程名称:算法设计与分析基础班号:组号:指导教师:年月日实验结果及分析1.求最大数2.递归法与迭代法性能比较递归迭代3.改进算法1.利用公式法对第n项Fibonacci数求解时可能会得出错误结果。

主要原因是由于double类型的精度还不够,所以程序算出来的结果会有误差,要把公式展开计算。

2.由于递归调用栈是一个费时的过程,通过递归法和迭代法的比较表明,虽然递归算法的代码更精简更有可读性,但是执行速度无法满足大数问题的求解。

3.在当前计算机的空间较大的情况下,在一些速度较慢的问题中,空间换时间是一个比较周全的策略。

实验原理(算法基本思想)定义:若A=(a ij), B=(b ij)是n×n的方阵,则对i,j=1,2,…n,定义乘积C=A⋅B 中的元素c ij为:1.分块解法通常的做法是将矩阵进行分块相乘,如下图所示:二.Strassen解法分治法思想将问题实例划分为同一问题的几个较小的实例。

对这些较小实例求解,通常使用递归方法,但在问题规模足够小时,也会使用另一种算法。

如果有必要,合并这些问题的解,以得到原始问题的解。

求解矩阵相乘的DAC算法,使用了strassen算法。

DAC(A[],B[],n){If n=2 使用7次乘法的方法求得解ElseDivide(A)//把A分成4块Divide(B)//把B分成4块调用7次strassen算法求得解的4块合并这4块得到解并返回}伪代码Serial_StrassenMultiply(A, B, C) {T1 = A0 + A3;T2 = B0 + B3;StrassenMultiply(T1, T2, M1);T1 = A2 + A3;StrassenMultiply(T1, B0, M2);T1 = (B1 - B3);StrassenMultiply (A0, T1, M3);T1 = B2 - B0;StrassenMultiply(A3, T1, M4);T1 = A0 + A1;StrassenMultiply(T1, B3, M5);T1 = A2 – A0;T2 = B0 + B1;StrassenMultiply(T1, T2, M6);T1 = A1 – A3;T2 = B2 + B3;StrassenMultiply(T1, T2, M7);C0 = M1 + M4 - M5 + M7C1 = M3 + M5C2 = M2 + M4C3 = M1 - M2 + M3 + M6}实验结果及分析时间复杂度1.分块相乘总共用了8次乘法,因而需要Θ(n log28)即Θ(n3)的时间复杂度。

快速排序非递归算法

快速排序非递归算法

快速排序非递归算法
1. 创建一个栈,并将待排序数组的起始位置和结束位置作为初始元素入栈。

2. 进入循环,直到栈为空:
- 弹出栈顶元素,得到当前待排序的起始位置和结束位置。

- 选择起始位置作为基准元素,将起始位置和结束位置分别保存为l和r。

- 当l < r时,执行以下操作:
- 从右往左扫描数组,找到第一个小于基准元素的元素,将其索引保存为i。

- 从左往右扫描数组,找到第一个大于基准元素的元素,将其索引保存为j。

- 如果i < j,则交换数组中索引为i和j的元素。

- 如果i >= j,则停止扫描,并将基准元素与索引为j的元素交换。

- 将当前待排序的起始位置和j-1作为新的待排序区间,将j+1和结束位置作为新的待排序区间,分别入栈。

3. 返回排序后的数组。

注意:在实现算法过程中,可以使用栈的数据结构来模拟递归的调用栈,从而实现非递归的快速排序。

算法设计算法实验报告(3篇)

算法设计算法实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实际操作,加深对算法设计方法、基本思想、基本步骤和基本方法的理解与掌握。

通过具体问题的解决,提高利用课堂所学知识解决实际问题的能力,并培养综合应用所学知识解决复杂问题的能力。

二、实验内容1. 实验一:排序算法分析- 实验内容:分析比较冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等基本排序算法的效率。

- 实验步骤:1. 编写各排序算法的C++实现。

2. 使用随机生成的不同规模的数据集进行测试。

3. 记录并比较各算法的运行时间。

4. 分析不同排序算法的时间复杂度和空间复杂度。

2. 实验二:背包问题- 实验内容:使用贪心算法、回溯法、分支限界法解决0-1背包问题。

- 实验步骤:1. 编写贪心算法、回溯法和分支限界法的C++实现。

2. 使用标准测试数据集进行测试。

3. 对比分析三种算法的执行时间和求解质量。

3. 实验三:矩阵链乘问题- 实验内容:使用动态规划算法解决矩阵链乘问题。

- 实验步骤:1. 编写动态规划算法的C++实现。

2. 使用不同规模的矩阵链乘实例进行测试。

3. 分析算法的时间复杂度和空间复杂度。

4. 实验四:旅行商问题- 实验内容:使用遗传算法解决旅行商问题。

- 实验步骤:1. 设计遗传算法的参数,如种群大小、交叉率、变异率等。

2. 编写遗传算法的C++实现。

3. 使用标准测试数据集进行测试。

4. 分析算法的收敛速度和求解质量。

三、实验结果与分析1. 排序算法分析- 通过实验,我们验证了快速排序在平均情况下具有最佳的性能,其时间复杂度为O(nlogn),优于其他排序算法。

- 冒泡排序、选择排序和插入排序在数据规模较大时效率较低,不适合实际应用。

2. 背包问题- 贪心算法虽然简单,但在某些情况下无法得到最优解。

- 回溯法能够找到最优解,但计算量较大,时间复杂度较高。

- 分支限界法结合了贪心算法和回溯法的特点,能够在保证解质量的同时,降低计算量。

3. 矩阵链乘问题- 动态规划算法能够有效解决矩阵链乘问题,时间复杂度为O(n^3),空间复杂度为O(n^2)。

编译原理非递归预测分析实验报告

编译原理非递归预测分析实验报告

编译原理非递归预测分析实验报告一、实验目的本次实验旨在深入理解编译原理中的非递归预测分析方法,通过实际编程实现,掌握其基本原理和应用技巧,提高对编译过程中语法分析阶段的认识和实践能力。

二、实验原理非递归预测分析是一种基于预测分析表的自顶向下语法分析方法。

它通过预测下一个可能的输入符号,并根据语法规则进行相应的处理,从而逐步完成对输入字符串的语法分析。

预测分析表是该方法的核心,它是根据给定的语法规则生成的。

表中的行表示非终结符,列表示终结符或输入符号。

每个表项中存储着相应的分析动作,如匹配、移进、归约等。

在分析过程中,使用一个分析栈来存储当前的语法符号。

从起始符号开始,根据预测分析表和输入符号,不断进行栈操作和符号匹配,直到输入字符串完全被分析或发现语法错误。

三、实验环境本次实验使用的编程语言为_____,开发工具为_____。

四、实验内容1、定义语法规则确定所分析的语法的非终结符和终结符。

以 BNF(巴科斯瑙尔范式)或类似的形式描述语法规则。

2、构建预测分析表根据语法规则,通过计算 First 集和 Follow 集,生成预测分析表。

3、实现分析算法设计非递归的预测分析函数,实现对输入字符串的分析。

在函数中,根据分析栈、预测分析表和输入符号进行相应的操作。

4、处理语法错误设计错误处理机制,能够在发现语法错误时给出相应的提示信息。

五、实验步骤1、分析语法规则仔细研究给定的语法,明确各个语法成分之间的关系。

例如,对于一个简单的算术表达式语法:```E > E + T | TT > T F | FF >( E )| id```其中,E、T、F 是非终结符,+、、(、)、id 是终结符。

2、计算 First 集和 Follow 集First 集:First(X) 表示可以从非终结符 X 推导出来的开头终结符的集合。

例如,First(E) ={(, id },First(T) ={(, id },First(F)={(, id }。

编译原理非递归预测分析实验报告

编译原理非递归预测分析实验报告

编译原理非递归预测分析实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解编译原理中的非递归预测分析方法,并通过实际编程实现,掌握其在语法分析中的应用。

二、实验环境操作系统:Windows 10编程语言:Python开发工具:PyCharm三、实验原理非递归预测分析是一种自顶向下的语法分析方法,它基于 LL(1) 文法。

LL(1) 文法要求对于每个非终结符,其产生式的各个候选式所能推出的首终结符集互不相交,并且对于每个产生式,能够准确预测出在当前输入符号下应该选择哪个候选式进行推导。

非递归预测分析通过构建预测分析表来指导分析过程。

预测分析表的行表示非终结符,列表示输入符号,表中的元素则是相应的产生式或者“出错”信息。

在分析过程中,使用一个分析栈来存储待处理的符号。

从输入字符串的第一个符号开始,根据预测分析表和分析栈的状态进行推导,直到输入字符串被完全匹配或者发现语法错误。

四、实验内容1、定义文法首先,我们需要定义一个给定的文法。

以下是一个简单的算术表达式文法示例:```E > E + T | TT > T F | FF >( E )| id```2、计算 FIRST 集和 FOLLOW 集为了构建预测分析表,需要计算文法中每个非终结符的 FIRST 集和FOLLOW 集。

FIRST 集:FIRST(X) 表示可以从非终结符 X 推导出来的串的首终结符集合。

FOLLOW 集:FOLLOW(X) 表示在文法的某个句型中,紧跟在非终结符 X 后面的终结符集合。

以上述文法为例,计算得到的 FIRST 集和 FOLLOW 集如下:FIRST(E) ={(, id}FIRST(T) ={(, id}FIRST(F) ={(, id}FOLLOW(E) ={$,)}FOLLOW(T) ={+,$,)}FOLLOW(F) ={,+,$,)}3、构建预测分析表根据计算得到的 FIRST 集和 FOLLOW 集,构建预测分析表。

排序算法C语言实现——快速排序的递归和非递归实现

排序算法C语言实现——快速排序的递归和非递归实现

排序算法C语⾔实现——快速排序的递归和⾮递归实现/*快排 - 递归实现nlogn*//*原理:快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的⼀种改进。

快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。

它的基本思想是:通过⼀趟排序将要排序的数据分割成独⽴的两部分,其中⼀部分的所有数据都⽐另外⼀部分的所有数据都要⼩,然后再按此⽅法对这两部分数据分别进⾏快速排序,整个排序过程可以递归进⾏,以此达到整个数据变成有序序列。

*//*QuickSort_getKey:选取⾸元素、中间元素、尾元素这3个元素中间⼤⼩的元素,作为Key *//*Key保存在数组⾸元素*/void QuickSort_getKey(int *data, size_t len){size_t iMin,iMid,iMax;int iTmp=0;if((NULL == data) || (len < 3)){return;}iMin=0,iMid=len/2,iMax=len-1;if(data[iMin] > data[iMid]){iTmp=data[iMin];data[iMin]=data[iMid];data[iMid]=iTmp;}if(data[iMid] > data[iMax]){iTmp=data[iMid];data[iMid]=data[iMax];data[iMax]=iTmp;}/*⾄此iMax保存3者中最⼤的元素,我们要把中间⼤⼩的元素放在⾸元素位置*/if(data[iMid] > data[iMin]){iTmp=data[iMin];data[iMin]=data[iMid];data[iMid]=iTmp;}}void QuickSort_recursion(int* data, size_t len){size_t i=0,j=len-1;int key=0;if(NULL == data){/*throw("Invalid Parameter");*/return;}if(len<=1){return;/*递归结束标志*/}/*选取Key,置于数组⾸元素位置*/QuickSort_getKey(data, len);key=data[i];while(i<j){while((key<=data[j]) && (i<j)){j--;}data[i]=data[j];while((key>=data[i]) && (i<j)){i++;}data[j]=data[i];}data[i]=key;QuickSort_recursion(data, i);QuickSort_recursion(data+i+1, len-i-1);}/*快排 - ⾮递归实现(栈)nlogn*/typedef struct sortFlag{size_t start;size_t len;}stSortFlag;typedef struct st_Stack{size_t iCount;stSortFlag* stSort;}stStack;void QuickSort_no_recursion(int* data, size_t len){size_t i=0,j=0,iStart=0,iLen=0;int key=0;stStack stck;/*栈内每个元素均表⽰⼀段待排序的数组起始地址和长度*/ if(NULL == data){/*throw("Invalid Parameter");*/return;}if (len < 2){return;}stck.iCount = 0;stck.stSort = NULL;/*最坏情况需要len个栈空间*/stck.stSort = (stSortFlag*)malloc(len * sizeof(stSortFlag));if(NULL == stck.stSort){return;}stck.stSort[stck.iCount].start=0;stck.stSort[stck.iCount].len=len;++stck.iCount;/*⽤栈代替递归每次⽤递归的时候均⼊栈每次运算的时候均出栈栈为空则完成排序*/while(stck.iCount){--stck.iCount;/*取⼀个元素进⾏排序,相当于出栈*/iStart=stck.stSort[stck.iCount].start;iLen=stck.stSort[stck.iCount].len;i=iStart;j=iStart+iLen-1;/*选取Key,置于数组⾸元素位置*/QuickSort_getKey(data+iStart, iLen);key=data[i];while(i<j){while((key<=data[j]) && (i<j)){j--;}data[i]=data[j];while((key>=data[i]) && (i<j)){i++;}data[j]=data[i];}data[i]=key;if((i-iStart) > 1){/*stck.stSort[stck.iCount].start=iStart;*/ /*值未变,此⾏语句可省略*/ stck.stSort[stck.iCount].len=i-iStart;++stck.iCount;}if((iStart+iLen-1-i) > 1){stck.stSort[stck.iCount].start=i+1;stck.stSort[stck.iCount].len=iStart+iLen-i-1;++stck.iCount;}}if(NULL != stck.stSort){free(stck.stSort);}}。

算法设计与分析全排列问题

算法设计与分析全排列问题

a[k+1:m]的全排列,并将计算结果做a[0:k]为的后缀。
3
代码实现
int ok(char str[],int a ,int b) { if(b>a) for(int i=a;i<b;i++) if(str[i]==str[b]) return 0; return 1; } 目的: 查看从list[k...i-1]之间是否有与list[i]相等的值,该判断可以消 除重复出现的字符串
4
代码实现
int swap(char &a ,char &b) { char temp=a; a=b; b=temp; } 目的: 将数组中对应的两个数交换位置
5
代码实现
void perm(char str[],int k,int m) { int i; if(k==m) //终止条件,表示到最后一个元素了 { ans++;// 全局变量,用来记录全排列的个数 for(i=0;i<=m;i++) printf("%c",str[i]); printf("\n"); return ; } else for(i=k;i<=m;i++) if(ok(str,k,i)) { swap(str[k],str[i]); perm(str,k+1,m); swap(str[k],str[i]); } }
首先确定序列从小到大排列然后从后向前找第一对递增序列起始位置标记为置换点其次从序列末开始到置换点之前找第一个比置换点大的数并将二者置换最后将置换ห้องสมุดไป่ตู้之后的所有数进行逆序操作之后的序列为全排列的一个序列
有重复元素的排列问题

棋盘多项式非递归生成算法的提出与实现

棋盘多项式非递归生成算法的提出与实现

I SS N1673—9418C O D E N JK Y T A8Jour nal of Fr ont i er s of C o m put er S c i e nce and T e c hnol ogy1673—-9418/2007/01r02)—-0200——06棋盘多项式非递归生成算法的提出与实现郭燕莎。

张大坤+G U O Y ans ha,Z H A N G D akun+天津工业大学计算机技术与自动化学院,天津300160E-m ai l:fcs t@publ i c2.bt a.net.cnhtt p://ww w.ceaj.orgT e l:+86—10—51616056木C o l l ege of C om put e r Tec hni c a nd A ut om at i za t i on,T i anj i n P o l yt ech ni c U ni ver s i t y,T i a nj i n300160,C hi na+C or r espondi ng a ut hor:E—m ai l:zhangda kun2002@163.c omG U O Y ansha.Z H A G D a kun.Pr e se nt at i on a nd r eal i zat i on of non-r ec ur s i ve al gor i t hm on t he chess-boa r d pol ynom i al.J our nal of Fr ont i er s of C om put er Sci e nce a nd Technol ogy,2007,1(2):200—205.A bst r ac t:T her e have bee n m a n y c re at i ng al gor i t hm s of ches s boar d pol ynom i a l,w hi c h ar e all r ee ur si ve.T hough r ee urs i on is l e ss ef fi ci ent.A i m i ng at i t,a ki nd of non—reeur s i ve al g or i t hm on t he ches s boar d pol y no-m i al i s pr es ent ed i n t he paper and i s r eal i ze d by V i sual C++.t hen an exam pl e i n f or bi dden r ank i ng is giv—en.A cc or di ng t o al g or i t hm a na l ys i s and r unni ng r e sul t s of pr ogr am,i t can be concl uded t ha t t he no n—r ec ur—si v e al g or i t hm i s f a st e r t han t hose e xi st ed ones,and i t a l so can gen er at e t he r ank i ng sc hem e at t he sam e t i m e,w hi ch sh ow i ts val ue of a ppl i c at i onK ey w or ds:c he ssboar d pol ynom i al;non-r ecur s i o n;al gor i t hm;f o r bi dden r ank i ng摘要:棋盘多项式的生成算法有多种,都采用了递归的思想。

二叉树的非递归遍历

二叉树的非递归遍历

福建师大福清分校计算机实验报告


一、实验目的与要求:(见实验指导)
二、实验环境:(硬件环境、软件环境)
三、实验内容:(见各题目概述)
四、测试报告与分析:
(此部分内容是整个实验报告的重点!应做到: 1.详细记录实验过程具体的每一小步的设置步骤,观察到的现象,原理是什么? 2.对于实验过程中发生的故障和问题,应进行故障分析,说明故障排除的过程及方法。

3.应根据具体实验,记录、整理相应数据、表格。


五、思考与心得:(思考问题的解答、实验有何心得体会。

)。

快速排序非递归算法

快速排序非递归算法

快速排序非递归算法快速排序是一种常用的排序算法,其主要思想是通过分治的思想将待排序序列不断划分成较小的子序列,并分别对子序列进行排序,最终将所有子序列合并得到有序序列。

与递归版本不同,快速排序的非递归算法通过使用栈来模拟递归过程,实现排序过程的迭代。

快速排序的非递归算法主要包含以下几个步骤:1. 首先,我们需要选择一个枢轴元素(pivot),通常可以选择待排序序列的第一个元素作为枢轴元素。

2. 然后,我们需要将待排序序列分成两部分,一部分是小于等于枢轴元素的元素,另一部分是大于枢轴元素的元素。

这一步骤被称为划分(partition)操作。

3. 接下来,我们将划分得到的两个子序列分别压入栈中。

4. 从栈中取出一个子序列,对其进行划分操作,将划分得到的两个子序列压入栈中。

5. 重复步骤4,直到栈为空。

此时,所有的子序列都已经排好序。

下面我们通过一个例子来说明快速排序的非递归算法的具体步骤。

假设我们要对序列[6, 3, 8, 2, 9, 1]进行排序。

选择第一个元素6作为枢轴元素。

然后,进行划分操作,得到两个子序列[3, 2, 1]和[8, 9]。

将这两个子序列压入栈中。

从栈中取出子序列[8, 9],进行划分操作,得到两个子序列[8]和[9]。

由于子序列[8]和[9]已经有序,所以不需要继续划分,我们可以将其从栈中弹出。

接下来,从栈中取出子序列[3, 2, 1],进行划分操作,得到两个子序列[1, 2]和[3]。

将这两个子序列压入栈中。

从栈中取出子序列[1, 2],进行划分操作,得到两个子序列[1]和[2]。

由于子序列[1]和[2]已经有序,所以不需要继续划分,我们可以将其从栈中弹出。

从栈中取出子序列[3],由于只有一个元素,不需要划分,我们可以将其从栈中弹出。

栈为空,排序过程结束。

将所有的子序列合并,得到有序序列[1, 2, 3, 8, 9]。

通过上述例子可以看出,快速排序的非递归算法通过使用栈来模拟递归过程,实现了排序过程的迭代。

《算法设计与分析》上机报告

《算法设计与分析》上机报告

《算法设计与分析》上机报告算法设计与分析上机报告一、实验目的本次上机实验的主要目的是熟悉并掌握常见的算法设计与分析方法,并通过实际操作来加深对算法的理解和实际应用能力。

二、实验内容本次实验共有四个实验题目,分别为:1.实现一个算法,将一个无序数组中的元素进行排序,并输出有序数组;2.实现一个算法,求解一个图中两节点之间的最短路径;3.实现一个算法,求解一个无向图的最小生成树;4.实现一个算法,求解一个无向图的最大流问题。

三、实验过程及结果1.排序算法首先我们实现了三个常用的排序算法:冒泡排序、插入排序和快速排序。

通过对一个随机生成的无序数组进行排序,得到了以下结果:-冒泡排序:时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。

-插入排序:时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。

- 快速排序:时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn)。

2.最短路径算法我们实现了Dijkstra算法来求解一个图中两节点之间的最短路径。

通过对一个给定的图进行测试,得到了最短路径的结果。

Dijkstra算法的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(n)。

3.最小生成树算法我们实现了Prim算法来求解一个无向图的最小生成树。

通过对一个给定的图进行测试,得到了最小生成树的结果。

Prim算法的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(n)。

4.最大流问题算法我们实现了Ford-Fulkerson算法来求解一个无向图的最大流问题。

通过对一个给定的图进行测试,得到了最大流问题的结果。

Ford-Fulkerson算法的时间复杂度为O(E*f),其中E为边数,f为最大流的值。

四、实验总结通过本次实验,我对算法设计与分析有了更深入的理解和认识。

掌握了常见的排序算法、最短路径算法、最小生成树算法和最大流问题算法,并了解了它们的时间复杂度和空间复杂度。

同时,也提高了写算法的实际编程能力。

在未来的学习和工作中,我将进一步深化对算法的理解,提高算法设计与分析能力。

二叉树的非递归遍历实验总结

二叉树的非递归遍历实验总结

二叉树的非递归遍历实验总结在计算机科学中,二叉树是一种常见的数据结构,其中每个节点最多有两个子节点。

二叉树的遍历是指按照特定的顺序访问树中的所有节点。

常见的遍历方法有前序遍历、中序遍历和后序遍历。

通常,我们可以使用递归算法来遍历二叉树,但考虑到性能和空间复杂度,非递归遍历也是一种重要的技术。

在实验中,我们探索了二叉树的非递归遍历方法,并总结了以下结果。

1. 前序遍历:前序遍历是指先访问根节点,然后按照左子树和右子树的顺序继续遍历。

我们使用栈来实现非递归前序遍历。

具体步骤:先将根节点入栈,然后循环进行以下步骤:出栈当前节点,访问该节点,如果有右孩子,则右孩子入栈;如果有左孩子,则左孩子入栈。

直到栈为空。

2. 中序遍历:中序遍历是指先遍历左子树,然后访问根节点,最后遍历右子树。

类似于前序遍历,我们使用栈来实现非递归中序遍历。

具体步骤:将根节点入栈,然后定义一个指针指向根节点,循环进行以下步骤:将指针指向最左子节点,并将路径上的所有节点入栈,然后出栈一个节点并访问它,如果该节点有右孩子,则将指针指向右孩子。

重复上述步骤直到栈为空且指针为空。

3. 后序遍历:后序遍历是指先遍历左子树,然后遍历右子树,最后访问根节点。

同样,我们使用栈来实现非递归后序遍历。

具体步骤:将根节点入栈,然后定义一个指针指向根节点,循环进行以下步骤:将指针指向最左子节点,并将路径上的所有节点入栈,如果栈顶节点的右孩子不为空且未访问过,则将指针指向右孩子,否则出栈一个节点并访问它。

重复上述步骤直到栈为空且指针为空。

通过实验,我们发现非递归遍历可以以相同的顺序遍历二叉树,而不需要使用递归函数调用的开销。

此外,我们还需要注意非递归遍历的实现需要额外使用栈结构来保存节点,因此在空间复杂度上略高于递归算法。

总的来说,非递归遍历是一种强大的工具,可以帮助我们更好地理解和操作二叉树数据结构。

在实践中,我们可以根据实际情况选择适合的遍历方式来解决问题。

一步一步写算法(之非递归排序)

一步一步写算法(之非递归排序)

一步一步写算法(之非递归排序)
在上面一篇博客当中,我们发现普通查找和排序查找的性能差别很大。

作为一个100万的数据,如果使用普通的查找方法,那么每一个数据查找平均下来就要几十万次,那么二分法的查找呢,20多次就可以搞定。

这中间的差别是非常明显的。

既然排序有这么好的效果,那
19void bubble_sort(int array[], int length)
56 array[inner -1] = median;
57 }else{
58break;
59 }
60 }
61 }
62}
那么插入排序有没有像冒泡排序那样的改进方法呢?其实没有。

因为每一次插入排序的位置都是局部比较的结果,而冒泡排序每一次的内容都是全局最优的。

这从数据比较的次数。

创建二叉树的非递归算法设计与分析

创建二叉树的非递归算法设计与分析

B inT reeNode C rea teBT ree( )
{ /* 使用栈, 按照先根遍历的顺序来生成一棵二叉树* / char ch[ 20]; B inT reeNode * head, * P, * ,t * stack[ 50]; /* stack[ 50]为堆栈* /
int i= 0, top= 0;
[ 关键词 ] 二叉树; 递归算法; 非递归算法; 完全二叉树 [ 中图分类号 ] T P311. 12 [ 文献标识码 ] A [ 文章编号 ] 1008- 4657( 2008) 03- 0050- 06
二叉树是计算机科学中一种非常重要的数据结构 [ 1- 3] , 有着广泛的应用, 许多实际问题抽象出来的 数据结构往往是二叉树的形式, 为了便于对二叉树进行操作, 在计算机内部常采用二叉链表的形式存储 二叉树。理解并掌握好二叉链表的创建过程就显得非常重要了。
3) 当前要创建的结点值不为 c# c并且 flag= 0, 创建当前结点并作为栈顶结点的左孩子, 同时将当前
结点入栈。
4) 当前要创建的结点值不为 c# c并且 flag= 1, 创建当前结点并作为栈顶结点的右孩子, 同时将当前
结点入栈, 然后置 flag= 0, 转向左孩子结点的创建。
具体算法实现如下:
}
return head; }
程序运行:
输入: AB#D## CE### 调用该非递归算法即可建立一棵二叉树。
解决问题的方法二:
用完全二叉树的概念非递归地创建二叉树。完全二叉树具有如下性质。
如果对一棵有 n个结点的完全二叉树按层次次序从 1开始编号, 则对任一结点 i有: 1) 若 i= 1, 序号为 i的结点是根; 若 i> 1, 则其双亲结点是 i/ 2。
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非递归全排列
问题描述
设计和实现一个输出全排列的程序。

2.问题分析
参考了网上的一个新的算法---字典序列的方法来就全排序
比如求3,1,2,4的全排列,这种方法将这些序列进行了一个排序,比如得到全排序之后的的所有序列第一个序列是,1,2,3,4 最后一个序列是4,3,2,1也就是递增的方法来查找序列,比如,3214的下一个序列就是3241。

当然这个算法必须要对该数组进行有大到小的顺序情况下进行,所以要对数组进行一次由小到大的排序。

交换void swap(int *a,int *b)
逆置void revArr(int *arr,int k,int m)
全排列int fullArr(int *arr,int n)
#include <iostream>
using namespace std;
void swap(int *a,int *b) //交换
{
int tmp=*a;
*a=*b;
*b=tmp;
}
void revArr(int *arr,int k,int m) //数组arr 从k到m进行逆置
{
while(k<m)
{
swap(arr+k,arr+m);
k++;
m--;
}
}
void print(int *x,int n) //打印
{
for(int i=0;i<n;i++)
{
printf("%d ",x[i]);
}
printf("\n");
}
int fullArr(int *arr,int n)
{
if(n==1)
{
return 1;
}
int i,j;
while(1)
{
print(arr,n);
for(i=n-2;i>=0;i--)
{
if(arr[i]<arr[i+1]) //从数组后方找到后一个数大于前一个数记住下表i
{
break;
}
if(i==0)
{
return 1;//函数结束出口
}
}
for(j=n-1;j>i;j--) //在i后方找到一个数比i大而且最接近i的数,我们可以直接从后先前找,因为i后方的数都是升序的
{
if(arr[j]>arr[i])
{
break;
}
}
swap(arr+i,arr+j); //交换i与j
revArr(arr,i+1,n-1); //i后方的数逆置}
}
void main(){
int s[6]= {1,2,3,4,5};
fullArr(s,5);
}
非递归全排列
程序的执行:
1,2,3,4全排列
1,2,3,4,5。

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