算法设计与分析实验报告 频道分配问题
算法设计与分析实验报告
实验报告题目实验一递归与分治策略一、实验目的1.加深学生对分治法算法设计方法的基本思想、基本步骤、基本方法的理解与掌握;2.提高学生利用课堂所学知识解决实际问题的能力;3.提高学生综合应用所学知识解决实际问题的能力。
二、实验内容设计一个递归和分治算法,找出数组的最大元素,找出x在数组A中出现的次数。
三、实验要求(1)用分治法求解…问题;(2)再选择自己熟悉的其它方法求解本问题;(3)上机实现所设计的所有算法;四、实验过程设计(算法设计过程)1.设计一个递归算法,找出数组的最大元素。
2.设计一个分治算法,找出x在数组A中出现的次数。
3.写一个主函数,调用上述算法。
五、实验结果分析(分析时空复杂性,设计测试用例及测试结果)时间复杂性:最好情况下,O(n)最坏情况下:O(nlog(n)空间复杂性分析:O(n)六、实验体会通过写递归与分治策略实验,更加清楚的知道它的运行机理,分治法解题的一般步骤:(1)分解,将要解决的问题划分成若干规模较小的同类问题;(2)求解,当子问题划分得足够小时,用较简单的方法解决;(3)合并,按原问题的要求,将子问题的解逐层合并构成原问题的解。
做实验重在动手动脑,还是要多写写实验,才是硬道理。
七、附录:(源代码)#include"stdio.h"#define ElemType intint count(ElemType a[],int i,int j,ElemType x){int k=0,mid; //k用来计数,记录数组中x出现的次数if(i==j){if(a[i]==x) k++;return k;}else{mid=(i+j)/2;k+=count(a,i,mid,x);k+=count(a,mid+1,j,x);}return k;}ElemType Maxitem(ElemType a[],int n){ElemType max=a[n-1],j;if(n==1){max=a[n-1];return max;}else{j=Maxitem(a,n-1);if(j>max) max=j;return max;}}void main(void){ElemType a[]={1,5,2,7,3,7,4,8,9,5,4,544,2,4,123};ElemType b;ElemType x;int n;b=Maxitem(a,15);printf("数组的最大元素为%d\n",b);printf("输入想要计数的数组元素:\n");scanf("%d",&x);n=count(a,0,14,x);printf("%d在数组中出现的次数为%d次\n",x,n);}实验二动态规划——求解最优问题一、实验目的1.加深学生对动态规划算法设计方法的基本思想、基本步骤、基本方法的理解与掌握;2.提高学生利用课堂所学知识解决实际问题的能力;3.提高学生综合应用所学知识解决实际问题的能力。
算法分析与设计-实验四 作业调度问题-实验报告
南阳理工学院算法分析与设计实验报告册开课学院:计算机与软件学院实验项目:实验4:贪心法(作业调度问题)实验时间:第10周周3(3,4)节实验地点: 15#515指导教师:学生姓名:学生学号:专业班级:2020-2021学年第1学期一、实验目的1.了解贪心算法思想及基本原理2.掌握使用贪心算法求解问题的一般特征3.能够针对实际问题,能够正确选择贪心策略4.能够针对选择的贪心策略,证明算法的正确性5.能够根据贪心策略,正确编码6.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.JDK1.82.IDEA三、实验内容设有n个独立的作业{1, 2, …,n},由m台相同的机器{M1, M2, …,Mm}进行加工处理,作业i所需的处理时间为ti (1≤i≤n),每个作业均可在任何一台机器上加工处理,但不可间断、拆分。
多机调度问题要求给出一种作业调度方案,使所给的n个作业在尽可能短的时间内由m台机器加工处理完成。
提示:贪心法求解多机调度问题的贪心策略是最长处理时间作业优先,即把处理时间最长的作业分配给最先空闲的机器,这样可以保证处理时间长的作业优先处理,从而在整体上获得尽可能短的处理时间。
按照最长处理时间作业优先的贪心策略,当m≥n时,只要将机器i的[0, ti)时间区间分配给作业i即可;当m<n时,首先将n 个作业依其所需的处理时间从大到小排序,然后依此顺序将作业分配给空闲的处理机。
四、算法设计1.问题分析设有n个独立的作业{1, 2, …, n}, 由m台相同的机器进行加工处理. 作业i所需时间为t i. 约定:任何作业可以在任何一台机器上加工处理, 但未完工前不允许中断处理,任何作业不能拆分成更小的子作业。
要求给出一种作业调度方案,使所给的n 个作业在尽可能短的时间内由m台机器加工处理完成。
多机调度问题是一个NP完全问题,到目前为止还没有完全有效的解法。
对于这类问题,用贪心选择策略有时可以设计出一个比较好的近似算法。
《算法设计与分析》实验报告实验一...
《算法设计与分析》实验报告实验一递归与分治策略应用基础学号:**************姓名:*************班级:*************日期:2014-2015学年第1学期第九周一、实验目的1、理解递归的概念和分治法的基本思想2、了解适用递归与分治策略的问题类型,并能设计相应的分治策略算法3、掌握递归与分治算法时间空间复杂度分析,以及问题复杂性分析方法二、实验内容任务:以下题目要求应用递归与分治策略设计解决方案,本次实验成绩按百分制计,完成各小题的得分如下,每小题要求算法描述准确且程序运行正确。
1、求n个元素的全排。
(30分)2、解决一个2k*2k的特殊棋牌上的L型骨牌覆盖问题。
(30分)3、设有n=2k个运动员要进行网球循环赛。
设计一个满足要求的比赛日程表。
(40分)提交结果:算法设计分析思路、源代码及其分析说明和测试运行报告。
三、设计分析四、算法描述及程序五、测试与分析六、实验总结与体会#include "iostream"using namespace std;#define N 100void Perm(int* list, int k, int m){if (k == m){for (int i=0; i<m; i++)cout << list[i] << " ";cout << endl;return;}else{for (int i=m; i<k; i++){swap(list[m], list[i]);Perm(list, k, m+1);swap(list[m], list[i]);}}}void swap(int a,int b){int temp;temp=a;a=b;b=temp;}int main(){int i,n;int a[N];cout<<"请输入排列数据总个数:";cin>>n;cout<<"请输入数据:";for(i=0;i<n;i++){cin>>a[i];}cout<<"该数据的全排列:"<<endl;Perm(a,n,0);return 0;}《算法设计与分析》实验报告实验二递归与分治策略应用提高学号:**************姓名:*************班级:*************日期:2014-2015学年第1学期一、实验目的1、深入理解递归的概念和分治法的基本思想2、正确使用递归与分治策略设计相应的问题的算法3、掌握递归与分治算法时间空间复杂度分析,以及问题复杂性分析方法二、实验内容任务:从以下题目中任选一题完成,要求应用递归与分治策略设计解决方案。
算法分析与设计实验报告
算法分析与设计实验报告算法分析与设计实验报告一、引言算法是计算机科学的核心,它们是解决问题的有效工具。
算法分析与设计是计算机科学中的重要课题,通过对算法的分析与设计,我们可以优化计算机程序的效率,提高计算机系统的性能。
本实验报告旨在介绍算法分析与设计的基本概念和方法,并通过实验验证这些方法的有效性。
二、算法分析算法分析是评估算法性能的过程。
在实际应用中,我们常常需要比较不同算法的效率和资源消耗,以选择最适合的算法。
常用的算法分析方法包括时间复杂度和空间复杂度。
1. 时间复杂度时间复杂度衡量了算法执行所需的时间。
通常用大O表示法表示时间复杂度,表示算法的最坏情况下的运行时间。
常见的时间复杂度有O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)和O(n^2)等。
其中,O(1)表示常数时间复杂度,O(log n)表示对数时间复杂度,O(n)表示线性时间复杂度,O(n log n)表示线性对数时间复杂度,O(n^2)表示平方时间复杂度。
2. 空间复杂度空间复杂度衡量了算法执行所需的存储空间。
通常用大O表示法表示空间复杂度,表示算法所需的额外存储空间。
常见的空间复杂度有O(1)、O(n)和O(n^2)等。
其中,O(1)表示常数空间复杂度,O(n)表示线性空间复杂度,O(n^2)表示平方空间复杂度。
三、算法设计算法设计是构思和实现算法的过程。
好的算法设计能够提高算法的效率和可靠性。
常用的算法设计方法包括贪心算法、动态规划、分治法和回溯法等。
1. 贪心算法贪心算法是一种简单而高效的算法设计方法。
它通过每一步选择局部最优解,最终得到全局最优解。
贪心算法的时间复杂度通常较低,但不能保证得到最优解。
2. 动态规划动态规划是一种将问题分解为子问题并以自底向上的方式求解的算法设计方法。
它通过保存子问题的解,避免重复计算,提高算法的效率。
动态规划适用于具有重叠子问题和最优子结构的问题。
3. 分治法分治法是一种将问题分解为更小规模的子问题并以递归的方式求解的算法设计方法。
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。
回溯算法实验 - 频道分配问题
} int main() { char ch[27]; while(cin>>lines&&lines)
{ int step = 1; m = 5; memset(set,0,sizeof(set)); memset(result,0,sizeof(result)); for(int i=0;i<lines;i++) { cin>>ch; for(int j=2;ch[j]!='\0';j++) set[i][ch[j]-'A']=1; } result[0] = 1; backtrack(1); if(m==1) cout<<m<<" channel needed."<<endl; else cout<<m<<" channels needed."<<endl; } return 0;
3、 分 析 出 算 法 复 杂 度 图 m 可着色问题的回溯算法的计算时间上界可以通过计算解空间树中内结 点个数来估计。图 m 可着色问题的解空间树中内结点个数是 m i 。对于每一个
i n 1
内结点,在最坏情况下,用 same 检查当前扩展结点的每一个儿子所相应的颜色 的 可 用 性 需 耗 时 O(m n) 。 因 此 , 回 溯 法 总 的 时 间 耗 费 是
四、实验内容
1 、 登 陆 POJ 系 统 , 找 到 题 号 为 1129 的 题 目 - 频 道 分 配 ; 2、 阅 读 题 目 , 分 析 出 求 解 该 问 题 的 思 路 ; 3、 使 用 回 溯 算 法 , 实 现 本 题 ; 4 、 进 行 简 单 测 试 , 完 成 之 后 提 交 到 POJ 系 统 。
算法分析实验报告
《算法设计与分析》实验报告分治策略一、试验名称:分治策略( 1) 写出源程序,并编译运行( 2) 详细记录程序调试及运行结果二、实验目的(1) 了解分治策略算法思想(2) 掌握快速排序、归并排序算法(3) 了解其他分治问题典型算法三、实验内容(1) 编写一个简单的程序,实现归并排序。
(2) 编写一段程序,实现快速排序。
(3) 编写程序实现循环赛日程表。
设有n=2k 个运动员要进行网球循环赛。
现要设计一个满足以下要求的比赛日程表: (1)每个选手必须与其它n-1 个选手各赛一次( 2)每个选手一天只能赛一场( 3)循环赛进行n-1 天四、算法思想分析(1) 编写一个简单的程序,实现归并排序。
将待排序元素分成大小大致相同的 2 个子集合,分别对 2 个子集合进行排序,最终将排好序的子集合合并成为所要求的排好序的集合。
(2) 编写一段程序,实现快速排序。
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。
(3) 编写程序实现循环日赛表。
按分治策略,将所有的选手分为两组,n 个选手的比赛日程表就可以通过为n/2 个选手设计的比赛日程表来决定。
递归地用对选手进行分割,直到只剩下 2 个选手时,比赛日程表的制定就变得很简单。
这时只要让这 2 个选手进行比赛就可以了。
五、算法源代码及用户程序(1) 编写一个简单的程序,实现归并排序。
#include<iostream>#include<>#define MAX 10using namespace std;void merge(int array[],int p,int q,int r){int i,k;int begin1,end1,begin2,end2;int* temp = new int[r-p+1];begin1 = p;end1 = q;begin2 = q+1;end2 = r;k = 0;while((begin1 <= end1)&&(begin2 <= end2)){if(array[begin1] < array[begin2]){temp[k] = array[begin1];begin1++;}else{temp[k] = array[begin2];begin2++;}k++;}while(begin1 <= end1) {temp[k++] = array[begin1++];while(begin2 <= end2){temp[k++] = array[begin2++];}for(i = 0;i < (r-p+1);i++){array[p+i] = temp[i];}delete[](temp);}void merge_sort(int data[],int left,int right){if(left < right){int mid = (left + right)/2;merge_sort(data,left,mid);merge_sort(data,mid + 1,right); merge(data,left,mid,right);}}void main(){int number[MAX] = {0};srand(time(NULL));printf(" 排序前:");for(int i = 0; i < MAX; i++) {number[i] = rand() % 100; printf("%d ", number[i]);}cout<<endl;merge_sort(number,0,9);printf(" 排序后:");for(int j = 0; j < MAX; j++) { printf("%d ", number[j]);}(2) 编写一段程序,实现快速排序。
算法设计与分析报告报告材料实验二
实验二:分治法实验一、实验目的(1)掌握设计有效算法的分治策略。
(2)通过快速排序学习分治策略设计技巧二、实验要求(1)熟练掌握分治法的基本思想及其应用实现。
(2)理解所给出的算法,并对其加以改进。
三、分治法的介绍任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。
问题的规模越小,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少。
而当n较大时,问题就不那么容易处理了。
要想直接解决一个规模较大的问题,有时是相当困难的。
分治法的设计思想是,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。
如果原问题可分割成k个子问题,1<k≤n ,且这些子问题都可解,并可利用这些子问题的解求出原问题的解,那么这种分治法就是可行的。
由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式,这就为使用递归技术提供了方便。
在这种情况下,反复应用分治手段,可以使子问题与原问题类型一致而其规模却不断缩小,最终使子问题缩小到很容易直接求出其解。
这自然导致递归过程的产生。
分治与递归像一对孪生兄弟,经常同时应用在算法设计之中,并由此产生许多高效算法。
分治法的适用条件:(1)该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决;(2)该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质。
(3)利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解;(4)该问题所分解出的各个子问题是相互独立的,即子问题之间不包含公共的子问题。
上述的第一条特征是绝大多数问题都可以满足的,因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加;第二条特征是应用分治法的前提,它也是大多数问题可以满足的,此特征反映了递归思想的应用;第三条特征是关键,能否利用分治法完全取决于问题是否具有第三条特征,如果具备了第一条和第二条特征,而不具备第三条特征,则可以考虑贪心法或动态规划法。
第四条特征涉及到分治法的效率,如果各子问题是不独立的,则分治法要做许多不必要的工作,重复地解公共的子问题,此时虽然可用分治法,但一般用动态规划法较好。
工作分配问题实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解工作分配问题的基本概念和解决方法。
2. 通过实验,验证不同工作分配策略对工作效率的影响。
3. 分析实验结果,探讨提高工作效率的途径。
二、实验背景工作分配问题是指如何将一定数量的任务分配给有限数量的工人,以实现资源的最优配置和效率的最大化。
在实际工作中,合理的工作分配对于提高工作效率、降低成本具有重要意义。
本实验旨在通过模拟实验,探讨不同工作分配策略对工作效率的影响。
三、实验方法1. 实验设计:采用模拟实验方法,设置不同工作分配策略,观察实验结果。
2. 实验材料:计算机、实验数据表、随机数生成器。
3. 实验步骤:(1)设定实验参数:任务数量、工人数量、任务难度、工人能力等。
(2)随机生成任务和工人信息。
(3)根据实验设计,采用不同的工作分配策略进行任务分配。
(4)计算每个工人的工作效率,记录实验数据。
(5)分析实验结果,总结不同工作分配策略的优缺点。
四、实验结果与分析1. 实验结果(1)实验1:随机分配策略。
将任务随机分配给工人,观察工作效率。
(2)实验2:能力匹配策略。
根据工人能力将任务分配给相应的工人,观察工作效率。
(3)实验3:轮换分配策略。
将任务依次分配给工人,观察工作效率。
2. 实验分析(1)实验1:随机分配策略。
在实验1中,随机分配策略导致部分工人工作量过大,工作效率较低。
(2)实验2:能力匹配策略。
在实验2中,根据工人能力将任务分配给相应的工人,提高了工作效率,但存在部分工人工作量不足的问题。
(3)实验3:轮换分配策略。
在实验3中,轮换分配策略使每个工人工作量均衡,提高了整体工作效率。
五、实验结论1. 随机分配策略不利于提高工作效率,应避免使用。
2. 能力匹配策略在一定程度上可以提高工作效率,但需注意避免部分工人工作量不足的问题。
3. 轮换分配策略能有效提高工作效率,实现资源的最优配置。
六、实验建议1. 在实际工作中,应根据任务特点和工人能力,合理制定工作分配策略。
《算法设计与分析》实验报告模板 (1)
《算法设计与分析》实验报告
学号:姓名:
实验一分治法求解众数问题
一、实验目的
1.掌握分治法的设计思想并能熟练应用;
2.理解分治与递归的关系。
二、实验题目
在一个序列中出现次数最多的元素称为众数,根据分治法的思想设计算法寻找众数。
三、实验程序
四、程序运行结果
实验二动态规划法求解单源最短路径问题
一、实验目的
1.深刻掌握动态规划法的设计思想;
2.熟练应用以上算法思想求解相关问题。
二、实验题目
设有一个带权有向连通图,可以把顶点集划分成多个互不相交的子集,使得任一条边的两个顶点分属不同子集,称该图为多段图。
采用动态规划法求解多段图从源点到终点的最小代价路径。
三、实验程序
四、程序运行结果
实验三贪心法求解单源点最短路径问题
一、实验目的
1.掌握贪心法的设计思想;
2.分析比较同一个问题采用不同算法设计思想求解的结果。
二、实验题目
设有一个带权有向连通图,可以把顶点集划分成多个互不相交的子集,使得任一条边的两个顶点分属不同子集,称该图为多段图。
采用贪心法求解多段图从源点到终点的最小代价路径。
三、实验程序
四、程序运行结果
实验四回溯法求解0/1背包问题
一、实验目的
1.掌握回溯法的设计思想;
2.掌握解空间树的构造方法,以及在求解过程中如何存储求解路径;
二、实验题目
给定n种物品和一个容量为C的背包,选择若干种物品(物品不可分割),使得装入背包中物品的总价值最大。
采用回溯法求解该问题。
三、实验程序
四、程序运行结果。
《算法设计与分析》课程实验报告
《算法设计与分析》课程实验报告实验序号:实验项目名称:随机化算法一、实验题目1.N后问题问题描述:在n*n格的棋盘上放置彼此不受攻击的n个皇后,任何两个皇后不放在同一行同一列,同一斜线上,问有多少种放法。
2.主元素问题问题描述:设A是含有n个元素的数组,如果元素x在A中出现的次数大于n/2,则称x是A的主元素。
给出一个算法,判断A中是否存在主元素。
二、实验目的(1)通过N后问题的实现,体会拉斯维加斯随机算法的随机特点:运行次数随机但有界,找到的解一定为正确解。
但某次运行可能找不到解。
(2)通过实现主元素的不同算法,了解蒙特卡罗算法的随机特性:对于偏真的蒙特卡罗算法,找到为真的解一定是正确解;但非真的解以高概率给出解的正确率------即算法找到的非真解以小概率出现错误。
同时体会确定性算法与随机化算法的差异及各自的优缺点。
(3)通过跳跃表的实现,体会算法设计的运用的广泛性,算法设计的思想及技巧不拘泥独立问题的解决,而在任何需要计算机解决的问题中,都能通过算法设计的技巧(无论是确定性还是随机化算法)来灵巧地解决问题。
此实验表明,通过算法设计技巧与数据组织的有机结合,能够设计出高效的数据结构。
三、实验要求(1)N后问题分别以纯拉斯维加斯算法及拉斯维加斯算法+回溯法混合实现。
要求对同一组测试数据,完成如下任务a.输出纯拉斯维加斯算法找到解的运行次数及运行时间。
b.输出混合算法的stopVegas值及运行时间c.比较a、b的结果并分析N后问题的适用情况。
(2)主元素问题,要求对同一组测试数据,完成如下任务:a.若元素可以比较大小,请实现O(n )的确定性算法,并输出其运行时间。
b.(选做题)若元素不可以比较大小,只能比较相同否,请实现O(n) 确性算法,并输出其运行时间。
c.实现蒙特卡罗算法,并输出其运行次数及时间。
d.比较确定性算法与蒙特卡罗算法的性能,分析每种方法的优缺点。
(3)参照教材实现跳跃表(有序)及基本操作:插入一个结点,删除一个结点。
《算法设计与分析》课程实验报告 (算法问题求解基础1)
}
int s2[10] = {0,9,189,2889,38889,488889,5888889,68888889,788888889};
int a;
scanf("%d",&a);
int count;
count = 0;
while(a > 0){
题目二:最大间隙
源码:
#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
double a[10000] = {0};
int main(){
int n;
cin>>n;
for(int i = 0 ; i < n ; i++){
cin>>a[i];
样例输出:
3.2
二、实验目的
(1)理解算法的概念
(2)理解函数渐近态的概念和表示方法
(3)初步掌握算法时间复杂度的计算方法
三、实验要求
(1)对于每个题目提交实验代码。
(2)根据程序设计测试数据,并记录测试结果,要求边界情况必须测试
(3)使用我们学过的分析方法分析你的算法的时间效率,如果可能,请进行算法的优化,尽量减小算法的时间效率或空间效率。
《算法设计与分析》课程实验报告
实验序号:1 实验项目名称:算法问题求解基础
一、实验题目
题目一:统计数字问题
题目描述
一本书的页码从自然数1开始顺序编码直到自然数n。输的页码按照通常的习惯编排,每个页码都不含有多余的前导数字0.例如,第6页用数字6表示,而不是06或者006等。数字计数问题要求对给定书的总页码n,计算出书的全部页码中分别用到多少次数字0,1,2...8,9。
算法设计与分析 实验报告
算法设计与分析实验报告1. 引言本实验报告旨在介绍算法设计与分析的相关内容。
首先,我们将介绍算法设计的基本原则和步骤。
然后,我们将详细讨论算法分析的方法和技巧。
最后,我们将通过一个实例来演示算法设计与分析的过程。
2. 算法设计算法设计是解决问题的关键步骤之一。
它涉及确定问题的输入和输出,以及找到解决方案的具体步骤。
以下是算法设计的一般步骤:2.1 理解问题首先,我们需要全面理解给定问题的要求和约束。
这包括确定输入和输出的格式,以及问题的具体要求。
2.2 制定算法思路在理解问题后,我们需要制定解决问题的算法思路。
这涉及确定解决问题的高层次策略和步骤。
通常,我们使用流程图、伪代码等工具来表示算法思路。
2.3 编写算法代码在制定算法思路后,我们可以根据思路编写实际的算法代码。
这可能涉及选择适当的数据结构和算法,以及编写相应的代码来实现解决方案。
2.4 调试和测试编写算法代码后,我们需要进行调试和测试,以确保算法的正确性和可靠性。
这包括检查代码中可能存在的错误,并使用不同的测试样例来验证算法的正确性。
3. 算法分析算法分析是评估算法性能的过程。
它涉及确定算法的时间复杂度和空间复杂度,以及评估算法在不同输入情况下的执行效率。
3.1 时间复杂度时间复杂度是衡量算法执行时间随输入规模增长的速度。
常见的时间复杂度包括常数时间复杂度 O(1)、线性时间复杂度 O(n)、对数时间复杂度 O(log n)、平方时间复杂度 O(n^2) 等。
通过分析算法中的循环、递归等关键部分,可以确定算法的时间复杂度。
3.2 空间复杂度空间复杂度是衡量算法所需空间随输入规模增长的速度。
它通常用于评估算法对内存的使用情况。
常见的空间复杂度包括常数空间复杂度 O(1)、线性空间复杂度 O(n)、对数空间复杂度 O(log n) 等。
通过分析算法中的变量、数组、递归栈等关键部分,可以确定算法的空间复杂度。
3.3 执行效率评估除了时间复杂度和空间复杂度外,我们还可以通过实验和测试来评估算法的执行效率。
算法设计与分析实验报告
算法设计与分析实验报告1. 引言本实验旨在设计和分析一个算法,解决特定的问题。
通过对算法的设计、实现和性能分析,可以对算法的优劣进行评估和比较。
本报告将按照以下步骤进行展开:1.问题描述2.算法设计3.算法实现4.性能分析5.结果讨论和总结2. 问题描述在本实验中,我们面临的问题是如何在一个给定的无序数组中寻找一个特定元素的位置。
具体而言,给定一个包含n个元素的数组A和一个目标元素target,我们的目标是找到target在数组A中的位置,如果target不存在于数组中,则返回-1。
3. 算法设计为了解决上述问题,我们设计了一个简单的线性搜索算法。
该算法的思想是从数组的第一个元素开始,逐个比较数组中的元素与目标元素的值,直到找到匹配的元素或搜索到最后一个元素。
算法的伪代码如下:function linear_search(A, target):for i from 0 to len(A)-1:if A[i] == target:return ireturn -14. 算法实现我们使用Python编程语言实现了上述线性搜索算法。
以下是算法的实现代码:def linear_search(A, target):for i in range(len(A)):if A[i] == target:return ireturn-15. 性能分析为了评估我们的算法的性能,我们进行了一系列实验。
我们使用不同大小的数组和不同目标元素进行测试,并记录了每次搜索的时间。
实验结果显示,线性搜索算法的时间复杂度为O(n),其中n是数组的大小。
这是因为在最坏的情况下,我们需要遍历整个数组才能找到目标元素。
6. 结果讨论和总结通过对算法的设计、实现和性能分析,我们可以得出以下结论:1.线性搜索算法是一种简单但有效的算法,适用于小规模的数据集。
2.线性搜索算法的时间复杂度为O(n),在处理大规模数据时可能效率较低。
3.在实际应用中,我们可以根据具体的问题和数据特征选择合适的搜索算法,以提高搜索效率。
算法设计与分析实验报告
本科实验报告课程名称:算法设计与分析实验项目:递归与分治算法实验地点:计算机系实验楼110专业班级:物联网1601 学号:2016002105 学生姓名:俞梦真指导教师:郝晓丽2018年05月04 日实验一递归与分治算法1.1 实验目的与要求1.进一步熟悉C/C++语言的集成开发环境;2.通过本实验加深对递归与分治策略的理解和运用。
1.2 实验课时2学时1.3 实验原理分治(Divide-and-Conquer)的思想:一个规模为n的复杂问题的求解,可以划分成若干个规模小于n的子问题,再将子问题的解合并成原问题的解。
需要注意的是,分治法使用递归的思想。
划分后的每一个子问题与原问题的性质相同,可用相同的求解方法。
最后,当子问题规模足够小时,可以直接求解,然后逆求原问题的解。
1.4 实验题目1.上机题目:格雷码构造问题Gray码是一个长度为2n的序列。
序列无相同元素,每个元素都是长度为n的串,相邻元素恰好只有一位不同。
试设计一个算法对任意n构造相应的Gray码(分治、减治、变治皆可)。
对于给定的正整数n,格雷码为满足如下条件的一个编码序列。
(1)序列由2n个编码组成,每个编码都是长度为n的二进制位串。
(2)序列中无相同的编码。
(3)序列中位置相邻的两个编码恰有一位不同。
2.设计思想:根据格雷码的性质,找到他的规律,可发现,1位是0 1。
两位是00 01 11 10。
三位是000 001 011010 110 111 101 100。
n位是前n-1位的2倍个。
N-1个位前面加0,N-2为倒转再前面再加1。
3.代码设计:}}}int main(){int n;while(cin>>n){get_grad(n);for(int i=0;i<My_grad.size();i++)cout<<My_grad[i]<<endl;My_grad.clear();}return 0;}运行结果:1.5 思考题(1)递归的关键问题在哪里?答:1.递归式,就是如何将原问题划分成子问题。
算法设计与分析 实验报告
算法设计与分析实验报告算法设计与分析实验报告一、引言在计算机科学领域,算法设计与分析是非常重要的研究方向。
本次实验旨在通过实际案例,探讨算法设计与分析的方法和技巧,并验证其在实际问题中的应用效果。
二、问题描述本次实验的问题是求解一个整数序列中的最大子序列和。
给定一个长度为n的整数序列,我们需要找到一个连续的子序列,使得其和最大。
三、算法设计为了解决这个问题,我们设计了两种算法:暴力法和动态规划法。
1. 暴力法暴力法是一种朴素的解决方法。
它通过枚举所有可能的子序列,并计算它们的和,最终找到最大的子序列和。
然而,由于需要枚举所有子序列,该算法的时间复杂度为O(n^3),在处理大规模数据时效率较低。
2. 动态规划法动态规划法是一种高效的解决方法。
它通过定义一个状态转移方程,利用已计算的结果来计算当前状态的值。
对于本问题,我们定义一个一维数组dp,其中dp[i]表示以第i个元素结尾的最大子序列和。
通过遍历整个序列,我们可以利用状态转移方程dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i], nums[i])来计算dp数组的值。
最后,我们返回dp数组中的最大值即为所求的最大子序列和。
该算法的时间复杂度为O(n),效率较高。
四、实验结果与分析我们使用Python编程语言实现了以上两种算法,并在相同的测试数据集上进行了实验。
1. 实验设置我们随机生成了1000个整数作为测试数据集,其中包含正数、负数和零。
为了验证算法的正确性,我们手动计算了测试数据集中的最大子序列和。
2. 实验结果通过对比实验结果,我们发现两种算法得到的最大子序列和是一致的,验证了算法的正确性。
同时,我们还对两种算法的运行时间进行了比较。
结果显示,暴力法的运行时间明显长于动态规划法,进一步证明了动态规划法的高效性。
五、实验总结通过本次实验,我们深入了解了算法设计与分析的方法和技巧,并通过实际案例验证了其在解决实际问题中的应用效果。
我们发现,合理选择算法设计方法可以提高算法的效率,从而更好地解决实际问题。
《算法设计与分析》课程实验报告 (分治法(三))
《算法设计与分析》课程实验报告实验序号:04实验项目名称:实验4 分治法(三)一、实验题目1.邮局选址问题问题描述:在一个按照东西和南北方向划分成规整街区的城市里,n个居民点散乱地分布在不同的街区中。
用x 坐标表示东西向,用y坐标表示南北向。
各居民点的位置可以由坐标(x,y)表示。
街区中任意2 点(x1,y1)和(x2,y2)之间的距离可以用数值∣x1−x2∣+∣y1−y2∣度量。
居民们希望在城市中选择建立邮局的最佳位置,使n个居民点到邮局的距离总和最小。
编程任务:给定n 个居民点的位置,编程计算邮局的最佳位置。
2.最大子数组问题问题描述:对给定数组A,寻找A的和最大的非空连续子数组。
3.寻找近似中值问题描述:设A是n个数的序列,如果A中的元素x满足以下条件:小于x的数的个数≥n/4,且大于x的数的个数≥n/4 ,则称x为A的近似中值。
设计算法求出A的一个近似中值。
如果A中不存在近似中值,输出false,否则输出找到的一个近似中值4.循环赛日程表问题描述:设有n=2^k个运动员要进行网球循环赛。
现要设计一个满足以下要求的比赛日程表:每个选手必须与其他n-1个选手各赛一次,每个选手一天只能赛一次,循环赛一共进行n-1天。
二、实验目的(1)进一步理解分治法解决问题的思想及步骤(2)体会分治法解决问题时递归及迭代两种不同程序实现的应用情况之差异(3)熟练掌握分治法的自底向上填表实现(4)将分治法灵活于具体实际问题的解决过程中,重点体会大问题如何分解为子问题及每一个大问题涉及哪些子问题及子问题的表示。
三、实验要求(1)写清算法的设计思想。
(2)用递归或者迭代方法实现你的算法,并分析两种实现的优缺点。
(3)根据你的数据结构设计测试数据,并记录实验结果。
(4)请给出你所设计算法的时间复杂度的分析,如果是递归算法,请写清楚算法执行时间的递推式。
四、实验过程(算法设计思想、源码)1.邮局选址问题(1)算法设计思想根据题目要求,街区中任意2 点(x1,y1)和(x2,y2)之间的距离可以用数值∣x1−x2∣+∣y1−y2∣度量。
算法设计与分析——任务分配问题
算法设计与分析——任务分配问题【问题描述】假设有n个任务需要分配给n个⼈执⾏,每个⼈只执⾏⼀个任务,每个任务只由⼀个⼈执⾏。
第i个⼈执⾏第j个任务的成本是Cij(1<=i,j<=n),求解初最⼩成本的分配⽅案。
【基本算法思想】暴⼒法:⽤矩阵表⽰任务分配问题,矩阵元素Cij(1<=i,j<=n)表⽰⼈员i执⾏任务j的成本。
任务分配问题转化为,在矩阵中的每⼀⾏选取⼀个元素,这些元素分别属于不同的列。
⽤⼀个n元组(j1,j2,...,jn)表⽰⼀个可能解,其中ji表⽰第i⾏中选择的列号。
⽤暴⼒法解决此问题则可表⽰成,⽣成⼀个n元组的全排列,遍历输出最⼩的成本代价即可。
复杂度分析: ⼀个n元组的全排列的个数为n!个。
暴⼒法慎⽤【源代码】#include<stdio.h>#include<iostream>#include<stdlib.h>#include<math.h>#include<algorithm>#define MAX 99999using namespace std;int main(){int num,c[10][10],i,j,temp[10],minCost=MAX,cost=0;cout<<"输⼊任务个数:\n";cin>>num;cout<<"输⼊成本矩阵\n";for(i=1;i<=num;i++){ //输⼊成本的矩阵值for(j=1;j<=num;j++)cin>>c[i][j];temp[i]=i; //设置全排列辅助数组,默认升序}do{ //利⽤next_permutation函数依次求出数组的全排列cost=0;for(i=1;i<=num;i++)cost+=c[i][temp[i]];if(cost<minCost)minCost=cost; //记录最⼩代价}while(next_permutation(temp+1,temp+1+num));cout<<"最⼩成本:\n"<<minCost;return0;}。
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贵州大学计算机科学与技术学院
计算机科学与技术系上机实验报告
课程名称:算法设计与分析班级:信计101班实验日期:2013-11-25
姓名:张胜学号:1007010162 指导教师:程欣宇
实验序号:四实验成绩:
一、实验名称
回溯算法实验- 频道分配问题
二、实验目的及要求
1、使用在线测评的算法题目评分系统来测试所写代码;
2、通过直观的应用问题,加深对回溯算法的理解;
三、实验环境
任意C或C++编写调试工具,北京大学ICPC在线测评系统POJ
四、实验内容
1、登陆POJ系统,找到题号为1129的题目-频道分配;
2、阅读题目,分析出求解该问题的思路;
3、使用回溯算法,实现本题;
4、进行简单测试,完成之后提交到POJ系统。
五、算法描述及实验步骤
回溯算法原理:
回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法,用它可以系统地搜索一个问题的所有解或任一解。
它在问题的解空间树中,按深度优先的策略,从根结点出发搜索解空间树。
算法搜索至解空间树的任一结点时,先判断该结点是否包含问题的解。
如果肯定不包含,则跳过对以该结点为根的子树的搜索,逐层向其祖先结点回溯。
否则,进入该子树,继续按深度优先策略搜索。
回溯法求问题的所有解时,要回溯到根,且根结点的所有子树都已经被搜索遍才结束。
回溯法求问题的一个解时,只要搜索到问题的一个解就可结束。
频道分配问题描述:
当一个无线站广播覆盖一个非常大的区域时,需要使用转发器转发增强信号。
然而,每个转发器使用的频道数必须仔细的选择,以使得相邻的转发器之间不会相互干扰。
它们相互不干扰的条件是相邻的转发器使用不同的频道。
因为无线频谱是非常稀有的资源,因此,所给的转发器网络使用的频道数量必须最小化。
你需要写一个程序读出转发器网络的描述,然后算出最小需要的频道数量。
注意:邻接关系具有对称性,如果A邻接B,则B邻接A。
另外,因为转发器网络是平面的,所以通道不会交叉。
输入
输入由若干转发器网络的地图组成。
每个地图的第一个行是转发器数量(1至26,用0表示输入结束)。
每个转发器由字母A至Z标识,每行列出和一个转发器邻接的相邻转发器。
输出
对于每一个转发器网络地图,输出最少占用的频道数量(注意单复数)。
例子输入
2
A:
B:
4
A:BC
B:ACD
C:ABD
D:BC
4
A:BCD
B:ACD
C:ABD
D:ABC
例子输出
1 channel needed.
3 channels needed.
4 channels needed.
实验步骤:
1、建立频道分配问题的解题思路
1、建立频道分配问题的解题思路
首先构建回溯算法的基本框架,对每输入的若干转发器网络的地图(行数:lines),都对其所有可能的路径进行比较,找出相邻路径不同的组合即可。
2、构造算法框架
构造频道分配问题回溯算法如下:
①回溯算法实现
void backtrack(int x)
{
if(x == lines)
{
int get=0;
for(int i=0;i<lines;i++)
{
if(result[i]>get)
get = result[i];
}
if(get<m)
m = get;
return;
}
int j;
for(int i=1;i<=4;i++)
{
for(j=0;j<lines;j++)
{
if(set[x][j]==1&&result[j]==i)
break;
}
if(j==lines){
result[x] = i;
backtrack(x+1);
}
}
}
②主函数调用实现
while(cin>>lines&&lines)
{
int step = 1;
m = 5;
memset(set,0,sizeof(set));
memset(result,0,sizeof(result));
for(int i=0;i<lines;i++)
{
cin>>ch;
for(int j=2;ch[j]!='\0';j++)
set[i][ch[j]-'A']=1;
}
result[0] = 1;
backtrack(1);
3、分析出算法复杂度
根据该算法的调度可知,每输入一个行数,遍历整个子树需要树的深度时间,即O(N)时间,找到一个满足条件的值就跳出。
六、调试过程及实验结果
按照输入示例输入数据如下:
由此可知,调试结果与预期结论一致。
七、总结
通过对本实验的学习,我对回溯算法有了进一步的理解,在解决问题和分析问题上的能力得到了一定的锻炼。
不过,在本次实验过程中,也遇到一些困难,比如,刚开始在算法逻辑上没有考虑周全,使得调试结果屡次出错,后通过同学的查找,我发现了错误并给予解决。
八、附录
#include<iostream>
using namespace std;
#define MAX 27
int set[MAX][MAX];
int result[MAX];
int lines;
int m;
void backtrack(int x)
{
if(x == lines)
{
int get=0;
for(int i=0;i<lines;i++)
{
if(result[i]>get)
get = result[i];
}
if(get<m)
m = get;
return;
}
int j;
for(int i=1;i<=4;i++)
{
for(j=0;j<lines;j++)
{
if(set[x][j]==1&&result[j]==i)
break;
}
if(j==lines){
result[x] = i;
backtrack(x+1);
}
}
}
int main()
{
char ch[27];
while(cin>>lines&&lines)
{
int step = 1;
m = 5;
memset(set,0,sizeof(set));
memset(result,0,sizeof(result));
for(int i=0;i<lines;i++)
{
cin>>ch;
for(int j=2;ch[j]!='\0';j++)
set[i][ch[j]-'A']=1;
}
result[0] = 1;
backtrack(1);
if(m==1)
cout<<m<<" channel needed."<<endl;
else
cout<<m<<" channels needed."<<endl; }
return 0;。