分治算法实验(用分治法查找数组元素的最大值和最小值)
第2章 递归与分治_作业答案讲解
具体执行过程:求最大值
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 24 -13 29 113 87 65 -9 36 14 76 44 83 67 5 0 1 2 3 4 5 6 24 -13 29 113 87 65 -9 0 1 2 3 24 -13 29 113 0 1 24 -13 2 3 29 113 4 5 6 87 65 -9 7 8 9 10 11 12 13 36 14 76 44 83 67 5 7 8 9 10 36 14 76 44 7 8 36 14 7 36 9 10 76 44 11 12 13 83 67 5 11 12 83 67 11 83 12 67 13 5
课后练习
• 练习2:分析如下时间函数的复杂度,并说明 原因。 1. 利用递归树说明以下时间函数的复杂度:
O(1) T ( n) 3T ( n ) O( n) 4 n1 n1
2. 利用主定理说明以下时间函数的复杂度:
T(n) = 16T(n/4) + n
T(n) = T(3n/7) + 1
课后练习
• 练习1:给定数组a[0:n-1], 1. 试设计一个分治法算法,找出a[0:n-1]中元素最 大值和最小值; 2. 写出该算法时间函数T(n)的递推关系式; 3. 分析该算法的时间复杂度和空间复杂度。
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 24 -13 29 113 87 65 -9 36 14 76 44 83 67 5
• 递归公式:
– 设n个元素的集合可以划分为F(n,m)个不同的由 m个非空子集组成的集合。 F(n,m) = 1, when n=0, n=m, n=1, or m=1 F(n,m) = 0, when n<m 否则 F(n,m)=F(n-1,m-1)+m*F(n-1,m)
C++分治法求最值
题目来源:□教材页题□教师补充□自选题目
主要功能描述:
(1)对一组数进行比较大小,求出其中的最大值和最小值,利用分治法的原理来实现。
(2)先对数组中元素个数进行判断,只有一个元素时,最大值max和最小值min都是它本身;当有两个元素时,比较两个数的大小,大者为最大值max,小者为最小值min;当数组中元素多于两个时,里用分治法原理,递归调用MaxMin函数,求出划分出的每组中的最值与另外一组最值比较,最后的得出最大值max和最小值min。
{
return maxSize;
}
void InputArray()//输入数组中元素
{
int i;
for(i=0;i<maxSize;i++)
{
cout<<"请输入"<<(i+1)<<"个元素:";
cin>>array[i];
}
}
void dispayAΒιβλιοθήκη ray()//输出数组中元素{
int i;
int maxSize;//定义数组长度
public:
SortableList(){};
void SetMaxSize()
{
cout<<"请输入数组中元素个数:";
cin>>maxSize;//输入数组长度
array=new T[maxSize];//定义存储空间
}
int GetMaxSize()//返回数组长度
if(max<max1)max=max1;//两表中最大元的大者为原表最大元
分治法实验报告
一. 实验目的及实验环境实验目的:熟练掌握运用分治法解决问题。
实验环境:windows下的Ubuntu虚拟机二. 实验内容利用分治法求一个数组的最大值、最小值(要求:数组的大小和数组的长度随机产生)三.方案设计分治法解决问题就是要将原问题分解成小问题,再将小问题分解成更小的问题,以此类推,直到最终分解的问题能够一步解决即可。
代码要求最后要输出数组的最大值、最小值。
所以,在用分治法求最值的函数max_min()中,需要将设置参数int *max,int *min。
即void max_min(int a[],int m,int n,int *max,int *min)。
这样就可以直接得到最大值、最小值。
该函数使用递归来实现,而递归的终止条件是最后分得的数组中只有一个或两个元素,当分得的数组元素个数大于2时,就进行递归调用。
四.测试数据及运行结果正确的3组运行结果:出现的错误:若将代码中的随机数函数返回值的类型改变,则会出现错误结果,甚至编译不通过。
五.总结1.实验过程中遇到的问题及解决办法;实验过程中,用分治法求最大值、最小值时,如果用返回值求最大值和最小值,则需要两个函数。
这样就会导致代码冗余,不会达到代码的复用性功能。
所以要将两个功能用一个函数直接实现就可以使用参数指针的形式。
2.对设计及调试过程的心得体会。
算法设计的课内实验既要实现实验的功能,还要讲究代码中算法的精妙、简单以及它的效率。
不能同其他高级语言的课内实验一样仅仅考虑如何完成该实验的功能,这样就可以真正地体验到算法与设计这门课的意义。
平时做实验时我们可以用不同算法实现,这样不仅可以积累平常上课学到的知识,还可以为以后的算法设计能力奠定基础。
平常更多地进行思考,可以让我们在求职时更受益。
六.附录:源代码(电子版)#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>void max_min(int a[],int m,int n,int *max,int *min){int middle,hmax,hmin,gmax,gmin;if(m==n){ *max=a[m];*min=a[m];}else if(m==n-1){if(a[m]>a[n]){*max=a[m];*min=a[n];}else{*max=a[n];*min=a[m];}}else{max_min(a,m,middle,&gmax,&gmin);max_min(a,middle+1,n,&hmax,&hmin);if(gmax>hmax)*max=gmax;else*max=hmax;if(gmin<hmin)*min=gmin;else*min=hmin;}}int main(){int i;int max,min;srand((unsigned)time(NULL));int n=rand()%10+1;printf("数组的个数:%d\n",n);int a[n];for(i=0;i<n;i++){a[i]=rand()%50+1;printf("%d\t",a[i]);}max_min(a,0,n-1,&max,&min);printf("最大数:%d,最小数:%d\n",max,min);retur n 0;}。
分治法求最大值最小值
分治法求最大值最小值a.为一个分治算法编写伪代码,该算法同时求出一个n元数组的最大元素和最小元素的值。
b.假设n=2k,为该算法的键值比较次数建立递推关系式并求解。
c.请拿该算法与解同样问题的蛮力算法做一个比较。
解答:a.同时求出原数组最大值和最小值,先将原数组一分为二,再找出划分的两个部分的最值,然后再合并最值,找划分的两个部分的最值就递归地在这两个部分中用同样的方法找最大值和最小值,然后只需要给出最小规模的确切解法作为递归出口就可以了。
算法MaxMin(A[f…l],Max,Min)//该算法利用分治法求得数组A中的最大值和最小值//输入:数值数组A[f..l]//输出:最大值Max和最小值Minif l−f=0 //只有一个元素时Max←A[f];Min←A[f];elseif l-f=1 //有两个元素时if A[f]>A[l] //基本操作是作比较Max←A[f] ,Min←A[l]else Max←A[l] ,Min←A[f]else //有大于两个元素时MaxMin(A[f…(f+l2)],Max1,Min1);//递归解决前一部分MaxMin(A[(f+l2)…l],Max2,Min2); //递归解决后一部分Max←max {Max1,Max2};//从两部分的两个最大值中选择大值Min←min {Min1,Min2};//从两部分的两个最小值中选择小值 return Max,Min;b.假设n=2k,比较次数的递推关系式:C(n)=2C(n2)+2 ,n>2C(1)=0, C(2)=1C(n)=C(2k)=2C(2k-1)+2=2[2C(2k-2)+2]+2=22C(2k-2)+22+2=23C(2k-3)+23+22+2...=2k-1C(2)+2k-1+2k-2+...+2 //C(2)=2 =2k-1+2k-1+2k-2+...+2 //等比数列求和=2k-1+2k-2 //2k=n, 2k-1=n2=3n−22b.蛮力法的算法如下:算法ForceMaxMin(A[l..r])//用蛮力法得到数组A的最大值和最小值//输入:数值数组A[l…r]//输出:最大值Max和最小值MinMax=Min=A[l];for i=l+1 to r doif A[i]>Max Max←A[i];else if A[i]<MinMin←A[i]return Max,Minc.作比较ForceMaxMin的时间复杂度T(n)=2n−2算法MaxMin的时间复杂度为3n−2,ForceMaxMin的时间复杂度为2n-2,都属于Θ(n),2但MaxMin的速度要比ForceMaxMin的稍快一点。
分治算法实验报告
算法分析与设计实验报告第 1 次实验if(maxi>maxj)max=maxi;elsemax=maxj;if(mini<minj)min=mini;elsemin=minj;return;}}srand((unsigned int)time(NULL));cout <〈”随机产生的数据(0—100):”;for(int i=0; i〈m; i++)a[i] = rand()%100;测试结果附录:完整代码SelectMaxMin.cpp:#include <iostream>#include <ctime>#include 〈cstdio>#include <iomanip>#include 〈cstdlib〉using namespace std;void SelectMaxMin(int *a,int i,int j,int &max,int &min) {if(i==j){max= a[i];min =a[i];return;}else{int mid=(i+j)/2;int maxi,maxj,mini,minj;SelectMaxMin(a,i,(i+j)/2,maxi,mini);SelectMaxMin(a,((i+j)/2)+1,j,maxj,minj);if(maxi〉maxj)max=maxi;elsemax=maxj;if(mini<minj)min=mini;elsemin=minj;return;}}int main(){clock_t start,end,over;start=clock();end=clock();over=end—start;start=clock();//freopen("in。
txt",”r",stdin);//freopen(”out。
txt”,”w",stdout);int m;cout 〈<"Please input the number : ”;cin>〉 m;int a[m];srand((unsigned int)time(NULL));cout 〈〈 "随机产生的数据(0-100):";for(int i=0; i〈m; i++)a[i] = rand()%100;for(int i=0; i〈m; i++)cout <〈 a[i] 〈< " ";cout 〈< endl;int max,min;SelectMaxMin(a,0,m-1,max,min);cout 〈< "max = " 〈〈 max 〈〈 endl;cout <〈”min = " <〈 min 〈〈 endl;end=clock();printf(”The time is %6.3f”,(double)(end-start—over)/CLK_TCK); }。
如何找出一组数据中的最大值和最小值
如何找出一组数据中的最大值和最小值数据处理在现代社会中扮演着重要的角色,如何高效地找出一组数据中的最大值和最小值是数据处理中常见的问题。
本文将介绍一些常用的方法,帮助读者轻松找到一组数据中的最大值和最小值。
一、直接遍历法直接遍历法是最直观、简单的一种方法。
具体步骤如下:1. 初始化最大值为数据中的第一个元素,最小值也为数据中的第一个元素。
2. 从数据的第二个元素开始,依次与最大值和最小值进行比较。
3. 如果当前元素大于最大值,则更新最大值;如果当前元素小于最小值,则更新最小值。
4. 继续依次比较下一个元素,直至遍历完成。
5. 最终得到的最大值和最小值即为所求。
直接遍历法虽然简单,但是在数据量较大时效率较低。
下面介绍更高效的方法。
二、分治法分治法是一种常用的高效算法,它将问题分解成若干个子问题,再将子问题的解整合得到最终解。
在找出一组数据中的最大值和最小值时,可以使用分治法来提高效率。
具体步骤如下:1. 将数据分成若干个大小相等的子数组,每个子数组包含相同数量的元素。
2. 对每个子数组分别找出最大值和最小值。
3. 将每个子数组的最大值和最小值与已知的最大值和最小值进行比较,更新最大值和最小值。
4. 继续将每个子数组进一步分割,重复步骤2和步骤3,直至每个子数组只包含一个元素。
5. 最终得到的最大值和最小值即为所求。
分治法通过分解问题,利用子问题的解来推导最终解,能够有效地减少比较次数,提高算法效率。
三、堆排序法堆排序法是一种常用的排序方法,通过构建最大堆和最小堆,可以方便地找到一组数据中的最大值和最小值。
具体步骤如下:1. 构建最大堆,将数据中的元素依次插入堆中。
2. 从堆顶取出最大值,即为所求的最大值。
3. 构建最小堆,将数据中的元素依次插入堆中。
4. 从堆顶取出最小值,即为所求的最小值。
堆排序法通过构建堆的方式,既可以找到最大值,也可以找到最小值,算法效率较高。
综上所述,通过直接遍历法、分治法和堆排序法,我们可以高效地找到一组数据中的最大值和最小值。
分治法寻找数组最大的两个数和最小的两个数
分治法寻找数组最⼤的两个数和最⼩的两个数分治法寻找数组最⼤的两个数和最⼩的两个数这个程序实现的结果:假如有两个并列最⼤或并列最⼩数,他们两个是有可能⼀起作为最⼤和次⼤(最⼩和次⼩)。
所以,应该尽量保证没有相同⼤⼩的数据。
但程序对相同的数据不是返回同⼀个下标的数,⽽是不同下标的数据本程序旨在练习分治法,其他的请参看最⼤和最⼩值的求法。
1 #include<stdio.h>2 #include<time.h>3 #include<stdlib.h>4int maxMin2(int *a,int i,int j,int *max1,int *max2,int *min1,int *min2);5int max(int a,int b);6int min(int a,int b);7int main()8 {9int *a;10int i,n;11int max1,max2,min1,min2;1213 scanf("%d",&n);14 a=(int *)malloc(sizeof(int)*n);15 srand((unsigned int)time(0));16for(i=0;i<n;i++) a[i]=rand()%91+10;17for(i=0;i<n;i++)18 {19 printf("%d ",a[i]);20if((i+1)%5==0) printf("\n");21 }22 printf("\n\n");23 maxMin2(a,0,n-1,&max1,&max2,&min1,&min2);24 printf("%d %d\n%d %d\n",max1,max2,min1,min2);/**/25return0;26 }27int maxMin2(int *a,int i,int j,int *max1,int *max2,int *min1,int *min2)28 {29int mid,t;30int lmax1,lmax2,lmin1,lmin2,rmax1,rmax2,rmin1,rmin2;31if(j-i==2)32 {33 *max1=max(a[j],max(a[i],a[i+1]));34 *min1=min(a[j],min(a[i],a[i+1]));35 t=a[i]+a[j]+a[i+1];36 *max2=t-*max1-*min1;37 *min2=*max2;38return0;39 }40else if(j-i==1)41 {42if(a[i]>a[j]){*max1=a[i];*max2=a[j]; *min1=a[j];*min2=a[i];return0;}43else{*max1=a[j];*max2=a[i]; *min1=a[i];*min2=a[j];return0;}44 }45else46 {47 mid=i+(j-i)/2;48 maxMin2(a,i,mid,&lmax1,&lmax2,&lmin1,&lmin2);49 maxMin2(a,mid+1,j,&rmax1,&rmax2,&rmin1,&rmin2);50if(lmax1>rmax1)51 {52 *max1=lmax1;53if(lmax2>rmax1) *max2=lmax2;54else *max2=rmax1;55 }56else57 {58 *max1=rmax1;59if(lmax1>rmax2) *max2=lmax1;60else *max2=rmax2;61 }62if(lmin1<rmin1)63 {64 *min1=lmin1;65if(lmin2<rmin1) *min2=lmin2;66else *min2=rmin1;67 }68else69 {70 *min1=rmin1;71if(lmin1<rmin2) *min2=lmin1;72else *min2=rmin2;73 }74 }75return0;76 }77int max(int a,int b)78 { return a>b?a:b; } 79int min(int a,int b)80 { return a<b?a:b; } View Code。
分治算法设计(求第K个最小数)
福建工程学院计算机与信息科学系实验报告2010 – 2011 学年第一学期任课老师:实验题目1.设计程序利用分治策略求n个数的最大值和最小值。
2.利用分治策略,在n个不同元素中找出第k个最小元素。
实验时间实验开始日期:报告提交日期:实验目的、要求一、算法设计技术当我们求解某些问题时,由于这些问题要处理的数据相当多,或求解过程相当复杂,使得直接求解法在时间上相当长,或者根本无法直接求出。
对于这类问题,我们往往先把它分解成几个子问题,找到求出这几个子问题的解法后,再找到合适的方法,把它们组合成求整个问题的解法。
如果这些子问题还较大,难以解决,可以再把它们分成几个更小的子问题,以此类推,直至可以直接求出解为止。
这就是分治策略的基本思想。
下面通过实例加以说明。
【例】在n个元素中找出最大元素和最小元素。
我们可以把这n个元素放在一个数组中,用直接比较法求出。
算法如下:void maxmin1(int A[],int n,int *max,int *min){ int i;*min=*max=A[0];for(i=2;i < n;i++){ if(A[i] > *max) *max= A[i];if(A[i] < *min) *min= A[i];}}上面这个算法需比较2(n-1)次。
能否找到更好的算法呢?我们用分治策略来讨论。
把n个元素分成两组:A1={A[1],...,A[int(n/2)]}和A2={A[int(N/2)+1],...,A[N]}分别求这两组的最大值和最小值,然后分别将这两组的最大值和最小值相比较,求出全部元素的最大值和最小值。
如果A1和A2中的元素多于两个,则再用上述方法各分为两个子集。
直至子集中元素至多两个元素为止。
例如有下面一组元素:-13,13,9,-5,7,23,0,15。
用分治策略比较的过程如下:图中每个方框中,左边是最小值,右边是最大值。
从图中看出,用这种方法一共比较了10次,比直接比较法的14次减少4次,即约减少了1/3。
分治算法实验(用分治法查找数组元素的最大值和最小值)
分治算法实验(⽤分治法查找数组元素的最⼤值和最⼩值)算法分析与设计实验报告第⼀次实验完整代码(分治法)#include#include#includeusing namespace std;//当数组中的元素个数⼩于3时,处理最⼤值int compmax(int A[],int start,int end){int max;if(start{if(A[start]<=A[end])max=A[end];elsemax=A[start];}else//有⼀个元素max=A[start];return max;}//当数组中元素的个数⼩于2时,处理最⼩值int compmin(int A[],int start,int end){int min;if(start{if(A[start]<=A[end])min=A[start];elsemin=A[end];}else//有⼀个元素min=A[start];return min;}//分治法处理整个数组,求最⼤值与最⼩值void merge(int a[],int left,int right,int &Max,int &Min) //Max,Min⽤来保存最⼤值与最⼩值//之所以使⽤&引⽤,是由于如果只是简单的使⽤变量,并不会改变Max与Min的值,使⽤指针也可以{int max1=0,min1=0,max2=0,min2=0;if(right-left>2) //当数组中元素个数⼤于等于3时,进⾏分治{int mid=(right+left)/2;merge(a,left,mid,max1,min1); //左半边递归调⽤⾃⾝,求出最⼤值最⼩值,分别保存在max1,min1中merge(a,mid+1,right,max2,min2); //右半边递归调⽤⾃⾝,求出最⼤值最⼩值,分别保存在max2,min2中if(max1>=max2) //⼦序列两两合并,求出最⼤值与最⼩值,保存在Max与Min中Max=max1;elseMax=max2;if(min1<=min2)Min=min1;elseMin=min2;}else//数组中元素个数⼩于3时的情况,直接赋值{Max=compmax(a,left,right);Min=compmin(a,left,right);}}void ran(int *input,int n) //随机⽣成数组元素函数{int i;srand(time(0));for(i=0;iinput[i]=rand();input[i]='\0';}int a[1000000]; //定义全局变量⽤来存放要查找的数组int main(){int n;int i;int max;int min;cout<<"请输⼊要查找的序列个数:"<for(i=0;i<5;i++){cin>>n;ran(a,n);clock_t start,end,over; //计算程序运⾏时间的算法start=clock();end=clock();over=end-start;start=clock();merge(a,0,n-1,max,min); //调⽤分治法算法cout<end=clock();printf("The time is %6.3f",(double)(end-start-over)/CLK_TCK); //显⽰运⾏时间}system("pause"); //停⽌运⾏窗⼝return 0;}完整代码(⾮递归⽅法)#include#include#includeusing namespace std;void ran(int *input,int n) //随机⽣成数组元素函数{int i;srand(time(0));for(i=0;iinput[i]=rand();input[i]='\0';}int a[1000000];int main(){int max=a[0],min=a[0];int i,j,n;cout<<"请输⼊数据规模:"<for(j=0;j<5;j++){cin>>n;ran(a,n);clock_t start,end,over; //计算程序运⾏时间的算法start=clock();end=clock();over=end-start;start=clock();for(i=1;i{if(a[i]>max)max=a[i];if(a[i]min=a[i];}cout<end=clock();printf("The time is %6.3f",(double)(end-start-over)/CLK_TCK); //显⽰运⾏时间} system("pause");return 0;}。
寻找最大最小值
寻找最大最小值在数学和计算机领域中,寻找最大最小值是一项常见而重要的任务。
无论是在统计数据中找到最大值和最小值,还是在优化问题中寻找最大值和最小值,都需要采用适当的算法和方法。
本文将介绍一些常见的寻找最大最小值的算法和技巧,希望对读者有所启发。
一、暴力法最简单的寻找最大最小值的方式是使用暴力法。
该方法的原理是遍历整个数据集,分别找到最大值和最小值。
这种方法的时间复杂度为O(n),其中n是数据集的大小。
虽然暴力法非常直观和易实现,但对于大规模数据集来说效率较低。
二、折半查找法折半查找法也称为二分查找法,适用于有序数列。
它将数据集一分为二,通过比较目标值和中间值的大小关系,迭代地缩小查找范围,最终找到目标值。
对于有序数据集,折半查找法的时间复杂度为O(log n),其中n是数据集的大小。
相比暴力法,折半查找法的效率更高。
三、分治法分治法是一种将问题分解为子问题并分别解决的方法。
对于寻找最大最小值的问题,可以将数据集分成几个较小的子集,分别找到每个子集的最大最小值,然后将得到的结果进行比较,得出整个数据集的最大最小值。
分治法的关键是如何划分子问题和合并子问题的解。
该方法的时间复杂度取决于划分和合并的策略,通常为O(n log n)。
四、动态规划动态规划是一种通过利用子问题的解来求解原问题的方法。
对于寻找最大最小值的问题,可以使用动态规划来优化算法。
动态规划通常分为求解最优值和求解最优策略两个步骤。
在求解最大最小值的问题中,我们只需要关注最优值。
动态规划的时间复杂度通常为O(n^2),其中n是数据集的大小。
总结:寻找最大最小值是一项常见的任务,可以使用暴力法、折半查找法、分治法和动态规划等方法来解决。
不同的方法适用于不同的问题和数据集,选择合适的方法可以提高算法的效率。
在实际应用中,还可以根据具体问题的特点设计和优化算法,以满足实际需求。
通过不断学习和实践,我们可以掌握更多寻找最大最小值的技巧和方法,提高算法设计和问题解决的能力。
分治法求最大值和最小值
实验报告一、实验名称:分治法求最大值和最小值二、实验学时:4三、实验器材和环境:PC机一台四、实验内容和目的:1、实验目的:加深对分治算法原理及实现过程的理解。
2、实验任务:实现用分治算法解决问题。
3、实验内容:给定一个顺序表,编写一个求出其最大值和最小值的分治算法。
分析:由于顺序表的结构没有给出,作为演示分治法这里从简顺序表取一整形数组数组大小由用户定义,数据随机生成。
我们知道如果数组大小为 1 则可以直接给出结果,如果大小为 2则一次比较即可得出结果,于是我们找到求解该问题的子问题即: 数组大小 <= 2。
到此我们就可以进行分治运算了,只要求解的问题数组长度比 2 大就继续分治,否则求解子问题的解并更新全局解以下是代码。
五、实验原理:分治算法基本原理,将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之。
大概分为“分治合“策略:分:将要求解的较大规模的问题分割成K个更小规模的子问题;治: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划分为K个子问题,如此递归的进行下去;划分到基础问题,则设计可行算法直接求解;合:将求出的小规模的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来问题的解。
一个分治法将规模为n的问题分成k个规模为n/m的子问题去解。
设分解阀值n0=1,且adhoc解规模为1的问题耗费1个单位时间。
再设将原问题分解为k个子问题以及用merge将k个子问题的解合并为原问题的解需用f(n)个单位时间。
用T(n)表示该分治法解规模为|P|=n的问题所需的计算时间,则有:11)()/()1()(>=⎩⎨⎧+=n n n f m n kT O n T通过迭代法求得方程的解:∑-=+=1log0log )/()(n m j jj k m m n f k n n T 六、实验步骤:1、设定参数: s 为当前分治段的开始下标,e 为当前分治段的结束下标,meter 表的地址,max 为存储当前搜索到的最大值,min 为存储当前搜索到的最小值2、获取局部解,并更新全局解,不是子问题的话就继续分治3、用一组随机数据填充数组并以表的形式输出4、用分治法获取最大值和最小值七、实验数据及结果分析:分治算法代码:#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <limits.h>#include <time.h>#define M 40// 分治法获取最优解void PartionGet(int s,int e,int *meter,int *max,int *min){int i;if(e-s <= 1){// 获取局部解,并更新全局解if(meter[s] > meter[e]){if(meter[s] > *max)*max = meter[s];if(meter[e] < *min)*min = meter[e];}else{if(meter[e] > *max)*max = meter[s];if(meter[s] < *min)*min = meter[s];}return ;}i = s + (e-s)/2; // 不是子问题继续分治PartionGet(s,i,meter,max,min);PartionGet(i+1,e,meter,max,min);}int main(){int i,meter[M];int max = INT_MIN; // 用最小值初始化int min = INT_MAX; // 用最大值初始化printf("The array's element as followed:\n\n"); srand(time(0)); // 初始化随机数发生器for(i = 0; i < M; i ++){ // 随机数据填充数组meter[i] = rand()%10000;if(!((i+1)%10)) // 输出表的随机数据printf("%-6d\n",meter[i]);elseprintf("%-6d",meter[i]);}PartionGet(0,M - 1,meter,&max,&min); // 分治法获取最值printf("\nMax : %d\nMin : %d\n",max,min);system("pause");return 0;}实验结果:。
Java用分治法查找数组元素的最大值和最小值。
Java⽤分治法查找数组元素的最⼤值和最⼩值。
描述:⽤分治法查找数组元素的最⼤值和最⼩值。
输⼊:随机输⼊10个整数输出: max=最⼤的那个数 min=最⼩的那个数public class MaxAndMin{public static void main(String[] args) {Scanner sc = new Scanner(System.in);String[] strNums = sc.nextLine().split(" ");sc.close();int[] nums = new int[strNums.length];for (int i = 0; i < strNums.length; i++) {nums[i] = Integer.parseInt(strNums[i]);}int[] Max = new int[1];int[] Min = new int[1];maxAndmin(nums, 0, nums.length - 1, Max, Min);System.out.println("max:"+Max[0]);System.out.println("min:"+Min[0]);}public static void maxAndmin(int[] a, int left, int right, int[] maxnum, int[] minnum) {if (left == right) {maxnum[0] = a[left];minnum[0] = a[right];} else if (left + 1 == right) {if (a[left] > a[right]) {maxnum[0] = a[left];minnum[0] = a[left];} else {maxnum[0] = a[right];minnum[0] = a[left];}} else {int m = (right + left) / 2;int lmax[] = { 0 };int lmin[] = { 0 };int rmax[] = { 0 };int rmin[] = { 0 };maxAndmin(a, left, m, lmax, lmin);maxAndmin(a, m + 1, right, rmax, rmin);if (lmax[0] > rmax[0]) {maxnum[0] = lmax[0];} else {maxnum[0] = rmax[0];}if (lmin[0] < rmin[0]) {minnum[0] = lmin[0];} else {minnum[0] = rmin[0];}}}}。
最大值最小值算法
最大值最小值算法
在计算机科学中,查找数组中的最大值和最小值是一项基本操作。
这个问题很
简单,但是在一些情况下,我们需要对数组做更有效的处理以优化性能。
针对这个问题有几种不同的算法,接下来我们将会介绍一些常见的算法。
简单暴力法
最简单的方法是遍历整个数组,对每个元素检查是否是最大值或者最小值。
这
种方法需要遍历数组两次,一次用于查找最大值,另一次用于查找最小值。
这种方法简单直接,但是时间复杂度为O(n),不是最优解。
分治法
分治法是一种更高效的方法,它将数组分为两半,然后分别在这两半中查找最
大值和最小值,最后再比较这两部分的最大值和最小值。
这样可以减少比较的次数,时间复杂度为O(nlogn)。
这种方法比简单暴力法更好,但还有更优化的算法。
优化算法
在某些情况下,可以用多个元素一起比较来减少比较的次数。
例如,可以将数
组分成2个元素一组,分别比较这两个元素的大小,然后将较小的与当前的最小
值比较,较大的与当前的最大值比较。
经过多轮比较,最终得到最大值和最小值。
时间复杂度为O(n)。
总结
最大值最小值算法是一个基础且重要的问题,在实际应用中需要根据数据规模
和性能要求选择合适的算法。
简单暴力法适用于小规模数据,分治法适用于中等规模数据,而优化算法适用于大规模数据。
选择恰当的算法可以帮助我们提高效率,减少资源消耗。
查找数组元素的最大值和最小值、众数问题
《算法设计与分析》上机实验报告专业班级学号学生姓名完成日期1. 上机题目及实验环境1.1上机题目:1.1.1 用分治法查找数组元素的最大值和最小值1.1.2 众数问题1.2实验环境:CPU:Intel Core i3 2.30GHz内存:2.0G操作系统:Windows 7软件平台:Visual C++2. 算法设计与分析2.1 查找数组最值2.1.1 分治递归方法:●将max和min设置为静态全局变量;●将数据集array平均分为两个数据集;●分别求解两个数据集中的最大和最小值;●最终的最大和最小值通过与max和min的值比较;●采用同样的处理方法递归处理以分好的数据集。
2.1.2 细节处理:●数组的大小为n2,n=0,1,2,3......●数组中的数字随机产生,数字的范围为1~100;●静态全局变量:max的初值为0,min的初值为101。
2.2 众数问题2.2.1 快速排序算法:●设置两个变量i、j,排序开始的时候:i=left,j=right+1;●以第一个数组元素作为关键数据,赋值给temp,即temp=array[left];●从j开始向前搜索,即由后开始向前搜索(--j),找到第一个小于temp的值array[j];●从i开始向后搜索,即由前开始向后搜索(++i),找到第一个大于temp的array[i];●交换array[i]和array[j]的值;●重复搜索步骤,直到i=j;●将temp的值和array[j]的值交换,并以此为界,分别在对左右两边进行快速排序。
3. 核心代码3.1 查找最值3.1.1 流程图(如图1)(核心函数为void MaxAndMin(int array[N], int left, int right)):图1.查找最值的流程图3.1.2 核心代码如下:(注:max和min是静态全局变量)void MaxAndMin(int array[N], int left, int right) // 求最大值最小值函数,分治递归法{int mid; // 数组的分界点if ( (left + 1) == right) // 分治的数组只有两个值时,更新max和min的值{if ( array[left] < array[right] && max < array[right] ) // 判断、更新最大值max = array[right];if ( array[left] > array[right] && max < array[left] )max = array[left];if ( array[left] < array[right] && min > array[left]) // 判断、更新最小值min = array[left];if ( array[left] > array[right] && min > array[right])min = array[right];}else{mid = (left + right) / 2; // 对数组进行分治MaxAndMin(array, left, mid); // 对左边的数组进行分治递归MaxAndMin(array, mid + 1, right); // 对右边的数组进行分治递归}}3.2 众数问题3.2.1 流程图(如图图2.众数问题的流程图3.2.2 核心代码如下:void quickSort(int *array,int left,int right) // 用快速排序法排序数组{if(left < right){int i = left, j = right+1;int temp = array[left]; // 以第一个数为基准while(true){while(array[++i] < temp && i < right); // 从前面找大于基准的数while(array[--j] > temp); // 从后面找小于基准的数if(i >= j) // 当left>right时停止break;swap(array[i], array[j]); // 交换两值}array[left] = array[j];array[j] = temp;int part = j; // 以靠左的较小值为界,对左右两部分数继续快排quickSort(array, left, part-1);quickSort(array, part+1, right);}}4. 运行与调试4.1 查找数组最值产生随机数组并排序:(如图3、图4、图5)图3.随机数组之一及结果图4.随机数组之二及结果图5.随机数组之三及结果4.2 众数问题4.2.1 只有一个众数(如图6、图7)图6.只有一个众数的数组图7.只有一个众数的结果4.2.2 没有众数(如图8、图9)图8.没有众数的数组图9.没有众数的结果4.2.3 有两个众数(如图10、图11)图10.有两个众数的数组图11.有两个众数的结果5. 结果分析和小结5.1 结果分析:通过设置不同的测试数据及运行的结果,可以看出程序的算法思想是正确的,程序的运行也是有效的,全面的。
分治法实验(最小值问题)python
南阳理工学院算法设计与分析报告册开课学院:计算机与软件工程学院实验项目:分治算法实验实验时间:实验地点:指导教师:学生姓名:学生学号:专业班级:18大数据2019-2020学年第2学期一、实验目的1.了解分治策略算法思想及基本原理2.掌握使用分治法求解问题的一般特征3.掌握分解、治理的方法4.能够针对实际问题,能够正确的分解、治理,设计分治算法。
5.能够正确分析算法的时间复杂度和空间复杂度二、实验平台1.Windows操作系统或Linux操作系统2.Python3.x3.pyCharm或sublime或jupyter notebook三、实验内容最小值问题:求n个元素的最小值四、算法设计1.问题分析要用分治法求列表的最小值,就要将列表中的元素进行分组,分开求最小值,最后再求总的最小值。
2.问题建模采用先分后治的思想将元素分成两部分求解,最后再合起来求解。
3.算法描述先创建一个tlist列表用于存n个元素,然后定义一个函数getmin求最小值,getmin函数传入1个列表和两个整数作为参数,然后定义一个分治的中点,分别从中点的左侧和右侧调用递归的方式进行求最小值,最后再将两个解进行合并求总的最小值。
五、算法源码def getmin(l,low,high):min1=0 #左边最小值min2=0 #右边最小值if(low==high): #当问题的规模为1时return l[low]elif(low==high-1): #只剩两个值时if(l[low]<l[high]):return l[low]else:return l[high]else:mid=(low+high)//2 #选取分治的中点# 调用递归min1=getmin(l,low,mid) #求左边的最小值min2=getmin(l,mid,high) #求右边的最小值return min(min1,min2) #合并n=int(input("请输入数字个数:"))print("数字分别为:")tlist=[0]*nfor i in range(n):tlist[i]=int(input())min=getmin(tlist,0,len(tlist)-1)print("最小值为:%d" %min)六、测试数据请输入数字个数:512 19 3 45 100最小值为:3请输入数字个数:625 19 34 9 1 0最小值为:0七、程序运行结果(要求:截图说明算法运行的结果)八、算法分析(分析算法的时间复杂度和空间复杂度)因为需要对n个数字进行比较所以时间复杂度为:O(n)。
分治法实验总结
分治法实验总结
分治法是一种重要的算法思想,它的核心思想就是将单个问题划
分为多个相似的子问题,并通过递归思想将这些子问题分别解决,最
终合并起来得到整个问题的解。
在算法设计中,应用分治法能够提高
算法的效率,减少时间复杂度,实现更加高效的计算。
在实验中,我们通过使用分治法,解决了两个典型的问题:二分
查找和归并排序。
在二分查找中,我们将数组一分为二,通过递归思
想分别查找数组左半部分和右半部分,最终得到目标元素在数组中的
位置。
在归并排序中,我们同样将数组一分为二,分别对两个子数组
进行排序,然后通过归并操作将排序好的子数组合并为一个有序数组。
通过实验我们发现,使用分治法可以大大提高算法效率,减少时
间复杂度。
在二分查找算法中,平均时间复杂度为O(log n),比传统
的线性查找算法时间复杂度要低得多。
在归并排序中,时间复杂度为
O(nlogn),比传统的冒泡排序、插入排序更加高效。
总的来说,分治法是一种高效、可拓展的算法思想,能够为我们
解决一些复杂的算法问题提供帮助。
在具体的应用过程中,我们还需
要加强对算法的理解和分析能力,结合具体问题进行灵活的算法设计
和选择,以达到更好的效果。
算法设计发顶顶顶顶顶及分析-课程实验指导书
《算法设计与分析》课程实验指导书作者:姜文君杨明李梦娴单位:信息科学与工程学院2015年4月一、实验教学目标《算法设计与分析》旨在教会学生处理各种问题的方法,而通过实验,使学生能够把所学的方法用于具体的问题,并对所用算法进行比较分析,从而提高学生分析问题、解决问题的能力。
只有通过实验,学生才能判定自己所拟算法是否正确,是否算得上一个较优算法。
通过该课程的实验,使学生对课堂中所讲述的内容有一个直观的认识,更好地掌握所学的知识。
同时培养学生的实际动手能力,加强学生创新思维能力的培养。
二、实验教学主要内容实验课外时间组织:实验课外消化理论课堂,老师对项目实验的讲解,并且做好相关的设计与实现。
实验课内时间组织:学生在学院机房集中上机,实验教师在机房采用辅导和自由讨论相结合的方式进行指导。
最终完成实验项目的检查。
三、实验要求《算法设计与分析》是计算机专业的专业核心课程,其先修课程有数据结构和至少一门高级语言。
算法设计与分析课程将覆盖计算机软件实现中的大部分算法,并具有一定的深度和广度,使学生对计算机常用算法有一个全盘的了解;通过此课的学习,学生应该具有针对所给的问题设计和实现高效算法的能力。
通过上机实验,将使学生熟悉、掌握课堂教学中所学的大部分算法。
同时,上机实验是对学生在软件设计方面的综合训练,包括问题分析、总体结构设计、用户界面设计(可选)、程序设计基本技能和技巧等,以培养良好的编程风格和科学作风。
通过理论联系实际,以最终提高学生动手操作的能力以及分析问题的能力。
为了顺利完成《算法设计与分析》课程实验,学生应做到:1、熟练掌握一种高级程序设计语言及相关开发工具。
2、认真学习教材以及老师课堂讲解的项目实验相关内容,提前做好分析设计和实现。
3、自行完成代码编写,不得超袭。
实验课上课时间做好项目陈述和检查的准备,也可以针对一些问题做相应的讨论。
4、遵守机房纪律,服从辅导教师指挥,爱护实验设备。
5、实验课上进行相关的程序检查和测试,结束后提交所有的文档和源程序。
找出一组数中的最大值
找出一组数中的最大值在数学和统计学中,我们经常需要在一组数字中找到最大值。
最大值代表了这组数中的最大数值,它具有重要的参考价值。
本文将介绍几种常见的方法,以及它们在寻找最大值过程中的应用。
一、顺序比较法顺序比较法是一种简单直观的方法,适用于小规模的数值比较。
它的原理是从第一个数开始,逐个与后面的数进行比较,如果找到比当前最大值还大的数,则更新最大值,直至遍历完整个数列。
这种方法非常容易实现,但对于大规模数据的效率较低。
二、分治法分治法将问题拆分成若干个子问题,通过递归的方式解决。
在寻找最大值的过程中,可以将数列拆分成更小的部分,然后分别找出每个部分的最大值,最终比较得出全局最大值。
此方法适用于规模较大的数列,能够提高寻找效率。
三、排序法排序法是将一组数按照大小排序的方法。
通过将数列进行排序,最大值将位于数列的末尾。
我们可以选择合适的排序算法,如冒泡排序、快速排序等,将数列进行排序,然后直接取末尾的数作为最大值。
排序法在寻找最大值的同时也可以得到整个数列的有序排列,可应用于更多的问题。
四、动态规划法动态规划法(Dynamic Programming)是一种将复杂问题分解成更简单子问题的方法。
在寻找最大值的过程中,我们可以定义一个状态表,记录下每个位置的最大值,并逐步迭代求解出整个数列的最大值。
动态规划法在处理连续数列的最大值问题上具有较高的效率。
五、数学分析法数学分析法通过对数列的特征和性质进行分析,找出其中的规律,并运用数学方法求解最大值。
例如,如果数列是等差数列,则最大值位于数列的末尾;如果数列是等比数列,则最大值位于数列的起点或终点。
通过分析数列的特点,我们可以得到最大值的位置,从而更高效地找到最大值。
综上所述,寻找一组数中的最大值可以应用不同的方法,如顺序比较法、分治法、排序法、动态规划法和数学分析法等。
在实际应用中,需要根据具体问题的规模和特点选择合适的方法。
无论采用哪种方法,寻找最大值都是一项重要的任务,它对于数学、统计学和实际问题的解决具有重要的意义。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
算法分析与设计实验报告第一次实验
else
Max=max2; //分别保存在Max与Min
if(min1<=min2)
Min=min1;
else
Min=min2;
}
else //当数组中元素个数少于2时,直接赋值处理
{
Max=compmax(a,left,right);
Min=compmin(a,left,right);
}
}
测试结果
利用分治法(递归实现):非递归实现:
实验心得通过这次实验,加深了我对分治法的理解,明白了分治法到底是怎样的一个过程,在代码实现分治法的时候,也使我加深了对于自己构造函数的理解,明白了分治法利用代码是怎样实现的,以及构造函数的传参与返回值等等地方需要注意的东西,是我认识到我的编程能力的不足,更加加深了我要好好学习,多做练习的想法,总体收获很大。
附录:
完整代码(分治法)
#include<iostream>
#include<time.h>
#include<iomanip>
using namespace std;
//当数组中的元素个数小于3时,处理最大值
int compmax(int A[],int start,int end) {
int max;
if(start<end) //有两个元素{
if(A[start]<=A[end])
max=A[end];
else
max=A[start];
}
else//有一个元素max=A[start];
return max;
}
//当数组中元素的个数小于2时,处理最小值
int compmin(int A[],int start,int end) {
int min;
if(start<end) //有两个元素{
if(A[start]<=A[end])
min=A[start];
else
min=A[end];
}
else//有一个元素
min=A[start];
return min;
}
//分治法处理整个数组,求最大值与最小值
void merge(int a[],int left,int right,int &Max,int &Min) //Max,Min 用来保存最大值与最小值
//之所以使用&引用,是由于如果只是简单的使用变量,并不会改变Max与Min的值,使用指针也可以
{
int max1=0,min1=0,max2=0,min2=0;
if(right-left>2) //当数组中元素个数大于等于3时,进行分治
{
int mid=(right+left)/2;
merge(a,left,mid,max1,min1); //左半边递归调用自身,求出最大值最小值,分别保存在max1,min1中
merge(a,mid+1,right,max2,min2); //右半边递归调用自身,求出最大值最小值,分别保存在max2,min2中
if(max1>=max2) //子序列两两合并,求出最大值与最小值,保存在Max与Min中
Max=max1;
else
Max=max2;
if(min1<=min2)
Min=min1;
else
Min=min2;
}
else//数组中元素个数小于3时的情况,直接赋值
{
Max=compmax(a,left,right);
Min=compmin(a,left,right);
}
}
void ran(int *input,int n) //随机生成数组元素函数
{
int i;
srand(time(0));
for(i=0;i<n;i++)
input[i]=rand();
input[i]='\0';
}
int a[1000000]; //定义全局变量用来存放要查找的数组
int main()
{
int n;
int i;
int max;
int min;
cout<<"请输入要查找的序列个数:"<<endl;
for(i=0;i<5;i++)
{
cin>>n;
ran(a,n);
clock_t start,end,over; //计算程序运行时间的算法
start=clock();
end=clock();
over=end-start;
start=clock();
merge(a,0,n-1,max,min); //调用分治法算法
cout<<max<<" "<<min<<endl;
end=clock();
printf("The time is %6.3f",(double)(end-start-over)/CLK_TCK); //显示运行时间
}
system("pause"); //停止运行窗口
return 0;
}
完整代码(非递归方法)
#include<iostream>
#include<time.h>
#include<iomanip>
using namespace std;
void ran(int *input,int n) //随机生成数组元素函数
{
int i;
srand(time(0));
for(i=0;i<n;i++)
input[i]=rand();
input[i]='\0';
}
int a[1000000];
int main()
{
int max=a[0],min=a[0];
int i,j,n;
cout<<"请输入数据规模:"<<endl;
for(j=0;j<5;j++)
{
cin>>n;
ran(a,n);
clock_t start,end,over; //计算程序运行时间的算法
start=clock();
end=clock();
over=end-start;
start=clock();
for(i=1;i<n;i++)
{
if(a[i]>max)
max=a[i];
if(a[i]<min)
min=a[i];
}
cout<<max<<" "<<min<<endl;
end=clock();
printf("The time is %6.3f",(double)(end-start-over)/CLK_TCK); //显示运行时间
}
system("pause");
return 0;
}。