算法设计技术与方法报告_西电公茂果老师授课
算法分析与设计课程设计报告 ppt课件

XXXX大学算法设计与分析课程设计报告院(系):年级:姓名:专业:计算机科学与技术研究方向:互联网与网络技术指导教师:X X X X 大学目录题目1 电梯调度 (1)1.1 题目描述 (1)1.2 算法文字描述 (1)1.3 算法程序流程 (4)1.4 算法的程序实现代码 (8)题目2 切割木材 (10)2.1题目描述 (10)2.2算法文字描述 (10)2.3算法程序流程 (11)2.4算法的程序实现代码 (15)题目3 设计题 (17)3.1题目描述 (17)3.2 输入要求 (17)3.3输出要求 (17)3.4样例输入 (17)3.5样例输出 (17)3.6测试样例输入 (18)3.7测试样例输出 (18)3.8算法实现的文字描述 (18)3.9算法程序流程 (19)3.10算法的程序实现代码 (20)算法分析与设计课程总结 (23)参考文献 (24)题目1 电梯调度1.1 题目描述一栋高达31层的写字楼只有一部电梯,其中电梯每走一层需花费4秒,并且在每一层楼停靠的时间为10秒,乘客上下一楼需要20秒,在此求解最后一位乘客到达目的楼层的最短时间以及具体的停靠计划。
例如:此刻电梯停靠需求为4 5 10(有三位乘客,他们分别想去4楼、5楼和10楼),如果在每一层楼都停靠则三位乘客到达办公室所需要的时间为3*4=12秒、4*4+10=26秒、4*9+2*10=56秒,则最后一位乘客到达办公室的时间为56秒,相应的停靠计划为4 5 10均停靠。
对于此测试用例电梯停靠计划方案:4 10,这样到第4楼的乘客所需时间为3*4=12秒,到第5楼的乘客所需时间为3*4+20=32秒,到第10楼的乘客所需时间为9*4+10=46秒,即最后到达目的楼层的顾客所需时间为46秒。
输入要求:输入的第1行为整数n f1 f2 … fn,其中n表示有n层楼需要停靠,n=0表示没有更多的测试用例,程序终止运行。
f1 f2 … fn表示需要停靠的楼层(n<=30,2<=f1<f2…fn<=31),每一个数字都用一个空格隔开。
西电软件学院算法实验报告
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第二次试验一、问题:Matrix-chain product分析:本题是矩阵链乘问题,需要求出最优括号化方案。
即在矩阵的乘法链上添加括号来改变运算顺序以使矩阵链乘法的代价降低。
可以分析该链乘的一个子段总结一些结论。
假设m[i,j]表示A i*…*A j的链成需要进行的乘法次数(假设j-i足够大),我们可以将A i*…*A j分为两段进行计算:(A i*…*A k)*(A k+1*…*A j)可以得出m[i,j]的递推公式可以得出,当i=j的时候,m[i,j]=0。
当i<j的时候。
k的取值范围是i到j-1,对于k的每一个取值都可以得到一个m[i,j]的值,取出最小值即时m[i,j]的最优化方案。
递推公式如下:可以根据上式得到一个递归算法。
本题即是求m[1,n]的值。
用二维数组m存储m[i,j]的值,用二维数组s来储存应当分割的位置。
以本题中第一个矩阵a) <3, 5, 2, 1,10>为例,可以得出如下矩阵:通过m数组可以得出最少的乘法次数,通过s数组可以输出最优方案。
遇到的问题:在输出s数组的结果的时候仍然需要递归调用,需要合适的控制递归的条件。
总结:在矩阵链乘问题中可以看出,动态规划结合递归的思想可以快捷的解决很多问题。
本题中,重点是归纳出m[i,j]的递推公式。
二、问题:Longest Common Subsequence分析:本题即是最长公共子序列问题。
假设有序列A[m]和序列B[n],显然,对于每一个[i,j],都对应着一个公共子序列的长度。
假设长度为c,就可以得到一个二维数组c[m,n]。
对于c[i,j],当Ai=Bj的时候,问题就转变为求A[1..i-1]和B[1..j-1]的公共子序列长度的问题,所以c[i,j]的长度就是c[i-1,j-1] + 1;同理,当Ai != Bj的时候,c[i,j]应该在c[i-1,j]与c[i,j-1]中取最大值。
另外,当i或者j等于0的时候,显然c的值为0。
西安电子科技大学算法上机报告
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西安电子科技大学(2018年度)算法分析实验报告实验名称:渗透实验班级:1603012*名:**学号:***********实验一:渗透问题(Percolation)一、实验题目使用合并-查找(union-find)数据结构,编写程序通过蒙特卡罗模拟(Monte Carlo simulation)来估计渗透阈值的值。
给定由随机分布的绝缘材料和金属材料构成的组合系统:金属材料占多大比例才能使组合系统成为电导体?给定一个表面有水的多孔渗水地形(或下面有油),水将在什么条件下能够通过底部排出(或油渗透到表面)?科学家们已经定义了一个称为渗透(percolation)的抽象过程来模拟这种情况。
模型:我们使用N×N网格点来模型一个渗透系统。
每个格点或是open格点或是blocked格点。
一个full site是一个open格点,它可以通过一连串的邻近(左,右,上,下)open格点连通到顶行的一个open格点。
如果在底行中有一个full site格点,则称系统是渗透的。
(对于绝缘/金属材料的例子,open格点对应于金属材料,渗透系统有一条从顶行到底行的金属路径,且full sites格点导电。
对于多孔物质示例,open格点对应于空格,水可能流过,从而渗透系统使水充满open格点,自顶向下流动。
)问题:在一个著名的科学问题中,研究人员对以下问题感兴趣:如果将格点以空置概率p 独立地设置为open格点(因此以概率1-p被设置为blocked格点),系统渗透的概率是多少?当p = 0时,系统不会渗出; 当p=1时,系统渗透。
下图显示了20×20随机网格和100×100随机网格的格点空置概率p与渗滤概率。
当N足够大时,存在阈值p*,使得当p <p*,随机N⨯N网格几乎不会渗透,并且当p> p*时,随机N⨯N网格几乎总是渗透。
尚未得出用于确定渗滤阈值p*的数学解。
你的任务是编写一个计算机程序来估计p*。
用于约束多目标优化的免疫记忆克隆算法

用于约束多目标优化的免疫记忆克隆算法尚荣华;焦李成;马文萍;公茂果【期刊名称】《电子学报》【年(卷),期】2009(037)006【摘要】提出一种用于求解约束多目标优化问题的新算法,其主要特点是将约束条件转化为一个目标,并引人免疫克隆和免疫记忆机制,使抗体种群的演化过程和记忆单元的演化过程并行进行,更好地实现了抗体问的相瓦协作,保证了在演化过程中,解集从可行域内部和不可行域边缘向着约束最优Pareto-前端逼近.从而保证了算法较强的收敛性以及所得最优解较好的多样性.仿真结果表明,新算法很好的保持了所得最优解的多样性、均匀性以及较强的收敛性.【总页数】6页(P1289-1294)【作者】尚荣华;焦李成;马文萍;公茂果【作者单位】西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.用于高维函数优化的免疫记忆克隆规划算法 [J], 杜海峰;公茂果;焦李成;刘若辰2.用于约束多目标优化问题的热力学遗传算法 [J], 唐天兵;李鼎;严毅3.修正免疫克隆约束多目标优化算法 [J], 尚荣华;焦李成;胡朝旭;马晶晶4.免疫克隆多目标优化算法求解约束优化问题 [J], 尚荣华;焦李成;马文萍5.量子进化算法用于求解约束多目标优化问题的探析 [J], 陈妍冰;李娟;张奇;因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
《算法设计与分析》课件

常见的贪心算法包括最小生成树算法 、Prim算法、Dijkstra算法和拓扑排 序等。
贪心算法的时间复杂度和空间复杂度 通常都比较优秀,但在某些情况下可 能需要额外的空间来保存状态。
动态规划
常见的动态规划算法包括斐波那契数列、背包 问题、最长公共子序列和矩阵链乘法等。
动态规划的时间复杂度和空间复杂度通常较高,但通 过优化状态转移方程和状态空间可以显著提高效率。
动态规划算法的时间和空间复杂度分析
动态规划算法的时间复杂度通常为O(n^2),空间复杂度为O(n)。
04 经典问题与算法实现
排序问题
冒泡排序
通过重复地遍历待排序序列,比较相邻元素的大小,交换 位置,使得较大的元素逐渐往后移动,最终达到排序的目 的。
快速排序
采用分治策略,选取一个基准元素,将比基准元素小的元 素移到其左边,比基准元素大的元素移到其右边,然后对 左右两边的子序列递归进行此操作。
动态规划是一种通过将原问题分解为若干个子 问题,并从子问题的最优解推导出原问题的最 优解的算法设计方法。
动态规划的关键在于状态转移方程的建立和状态 空间的优化,以减少不必要的重复计算。
回溯算法
01
回溯算法是一种通过穷举所有可能情况来求解问题的算法设计方法。
02
常见的回溯算法包括排列组合、八皇后问题和图的着色问题等。
空间换时间 分治策略 贪心算法 动态规划
通过增加存储空间来减少计算时间,例如使用哈希表解决查找 问题。
将问题分解为若干个子问题,递归地解决子问题,最终合并子 问题的解以得到原问题的解。
在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优(即最有利)的 选择,从而希望导致结果是最好或最优的。
通过将问题分解为相互重叠的子问题,并保存子问题的解,避 免重复计算,提高算法效率。
算法设计与分析期末总结
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算法设计与分析期末总结一、课程概述算法设计与分析是计算机科学与技术专业核心课程之一,主要讲解算法的设计与分析方法。
通过学习该课程,我对算法设计和分析的基本概念、方法和工具有了深入的了解和掌握。
以下是我在该课程中的学习心得与总结。
二、学习内容1. 算法设计与分析的基本概念:学习了算法的定义、算法的设计、算法的复杂度等基本概念,了解了算法在计算中的重要性。
2. 分治法与递归法:学习了分治法与递归法的基本思想与原理,并运用分治法与递归法设计了一些典型的算法,如归并排序、快速排序等。
3. 动态规划:学习了动态规划的基本思想与原理,并通过实例学习了如何应用动态规划解决实际问题,如最长公共子序列问题、背包问题等。
4. 贪心算法:学习了贪心算法的基本思想与原理,并运用贪心算法解决了一些经典问题,如活动选择问题、霍夫曼编码问题等。
5. 图算法:学习了图的基本概念与遍历算法,了解了图的存储结构与遍历算法的实现,掌握了图的广度优先搜索与深度优先搜索算法。
6. NP完全问题与近似算法:学习了NP完全问题的定义与判定方法,了解了NP完全问题的困难性,学习了近似算法的设计与分析方法,并运用近似算法解决了一些实际问题。
三、学习方法1. 阅读教材与参考书籍:在课程学习过程中,我认真阅读了教材和相关参考书籍,对于课上讲解的概念和算法有了更深入的理解。
2. 完成编程作业:课程布置了一些编程作业,通过编写代码实现算法,我进一步理解了算法的具体实现细节。
3. 解题训练与思考:课程中也布置了一些习题和思考题,通过解题训练和思考,我进一步巩固了算法设计与分析的基本概念和方法。
四、学习收获1. 对算法设计与分析的基本概念与方法有了深入了解和掌握。
2. 对算法的复杂度分析方法和技巧有了更清晰的认识。
3. 加强了问题抽象和建模的能力,能够将实际问题转化为算法设计与分析的问题。
4. 提高了编程能力和算法实现的技巧,能够编写高效、优雅的代码。
5. 培养了思考和解决问题的能力,对于复杂的问题能够进行分析、拆解和解决。
常见算法设计实验报告(3篇)
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第1篇一、实验目的通过本次实验,掌握常见算法的设计原理、实现方法以及性能分析。
通过实际编程,加深对算法的理解,提高编程能力,并学会运用算法解决实际问题。
二、实验内容本次实验选择了以下常见算法进行设计和实现:1. 排序算法:冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序。
2. 查找算法:顺序查找、二分查找。
3. 图算法:深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最小生成树(Prim算法、Kruskal算法)。
4. 动态规划算法:0-1背包问题。
三、实验原理1. 排序算法:排序算法的主要目的是将一组数据按照一定的顺序排列。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序等。
2. 查找算法:查找算法用于在数据集中查找特定的元素。
常见的查找算法包括顺序查找和二分查找。
3. 图算法:图算法用于处理图结构的数据。
常见的图算法包括深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最小生成树(Prim算法、Kruskal算法)等。
4. 动态规划算法:动态规划算法是一种将复杂问题分解为子问题,通过求解子问题来求解原问题的算法。
常见的动态规划算法包括0-1背包问题。
四、实验过程1. 排序算法(1)冒泡排序:通过比较相邻元素,如果顺序错误则交换,重复此过程,直到没有需要交换的元素。
(2)选择排序:每次从剩余元素中选取最小(或最大)的元素,放到已排序序列的末尾。
(3)插入排序:将未排序的数据插入到已排序序列中适当的位置。
(4)快速排序:选择一个枢纽元素,将序列分为两部分,使左侧不大于枢纽,右侧不小于枢纽,然后递归地对两部分进行快速排序。
(5)归并排序:将序列分为两半,分别对两半进行归并排序,然后将排序好的两半合并。
(6)堆排序:将序列构建成最大堆,然后重复取出堆顶元素,并调整剩余元素,使剩余元素仍满足最大堆的性质。
2. 查找算法(1)顺序查找:从序列的第一个元素开始,依次比较,直到找到目标元素或遍历完整个序列。
算法优势总结报告范文(3篇)
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第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展,算法已成为现代社会不可或缺的技术支撑。
从互联网搜索到自动驾驶,从金融风控到医疗诊断,算法的应用已经渗透到各行各业。
本报告旨在总结各类算法的优势,分析其在不同领域的应用价值,为我国算法技术的发展提供参考。
二、算法概述算法(Algorithm)是一系列解决问题的步骤,它通过一系列操作将输入转化为输出。
在计算机科学中,算法是程序设计的核心,是解决复杂问题的基石。
根据不同的分类标准,算法可以分为多种类型,如:排序算法、搜索算法、图算法、机器学习算法等。
三、算法优势总结1. 高效性算法的高效性体现在两个方面:时间复杂度和空间复杂度。
一个好的算法能够在有限的时间内完成大量的计算任务,降低计算成本。
例如,快速排序算法在平均情况下具有较高的时间复杂度,但实际运行速度却远超其他排序算法。
2. 可靠性算法的可靠性是指其在各种情况下都能稳定运行,不会出现错误。
为了提高算法的可靠性,研究人员通常会采用多种测试方法,如单元测试、集成测试、性能测试等。
3. 可扩展性算法的可扩展性是指其能够适应不同规模的数据。
一个好的算法不仅能够处理小规模数据,还能够应对大规模数据的挑战。
例如,分布式算法能够在多台计算机上并行处理数据,提高处理速度。
4. 泛化能力算法的泛化能力是指其能够适应不同类型的问题。
一个好的算法不仅能够解决特定领域的问题,还能够解决其他领域的问题。
例如,深度学习算法在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果,其泛化能力得到了广泛认可。
5. 智能化随着人工智能技术的发展,算法逐渐向智能化方向发展。
智能化算法能够自主学习、适应环境,提高解决问题的能力。
例如,强化学习算法能够通过不断尝试和错误,找到最优策略。
四、算法在不同领域的应用1. 互联网搜索互联网搜索是算法应用最为广泛的领域之一。
搜索引擎通过关键词匹配、页面相关性计算等算法,为用户提供精准的搜索结果。
近年来,深度学习算法在图像识别、语音识别等领域取得了突破,进一步提升了搜索引擎的智能化水平。
算法设计算法实验报告(3篇)
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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)。
算法设计与分析实验报告
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算法设计与分析报告学生姓名学号专业班级指导教师完成时间目录一、课程内容 (3)二、算法分析 (3)1、分治法 (3)(1)分治法核心思想 (3)(2)MaxMin算法分析 (3)2、动态规划 (4)(1)动态规划核心思想 (4)(2)矩阵连乘算法分析 (5)3、贪心法 (5)(1)贪心法核心思想 (5)(2)背包问题算法分析 (6)(3)装载问题算法分析 (7)4、回溯法 (7)(1)回溯法核心思想 (7)(2)N皇后问题非递归算法分析 (7)(3)N皇后问题递归算法分析 (8)三、例子说明 (9)1、MaxMin问题 (9)2、矩阵连乘 (10)3、背包问题 (10)4、最优装载 (10)5、N皇后问题(非递归) (11)6、N皇后问题(递归) (11)四、心得体会 (12)五、算法对应的例子代码 (12)1、求最大值最小值 (12)2、矩阵连乘问题 (13)3、背包问题 (15)4、装载问题 (17)5、N皇后问题(非递归) (19)6、N皇后问题(递归) (20)一、课程内容1、分治法,求最大值最小值,maxmin算法;2、动态规划,矩阵连乘,求最少连乘次数;3、贪心法,1)背包问题,2)装载问题;4、回溯法,N皇后问题的循环结构算法和递归结构算法。
二、算法分析1、分治法(1)分治法核心思想当要求解一个输入规模为n,且n的取值相当大的问题时,直接求解往往是非常困难的。
如果问题可以将n个输入分成k个不同子集合,得到k个不同的可独立求解的子问题,其中1<k≤n, 而且子问题与原问题性质相同,原问题的解可由这些子问题的解合并得出。
那末,这类问题可以用分治法求解。
分治法的核心技术1)子问题的划分技术.2)递归技术。
反复使用分治策略将这些子问题分成更小的同类型子问题,直至产生出不用进一步细分就可求解的子问题。
3)合并技术.(2)MaxMin算法分析问题:在含有n个不同元素的集合中同时找出它的最大和最小元素。
算法及其描述教学设计
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《算法及其描述》教学设计一.教材分析:本节课是粤教版《数据与计算》(必修一)中的第三章第2节的内容。
本节课是从实例出发, 以项目学习为途径, 开展自主、协作、探究学习, 让学生理解算法的概念和特征。
二.学情分析:本节课的授课对象是高一年级的学生, 绝大多数的高一学生在初中阶段接触过scratch编程, 对于程序设计的基本知识有一定了解。
但是对于算法的概念和特征不甚了解, 相比于初中针对逻辑思维的培养, 高中更加注重于信息技术核心素养的培养。
学生应依据解决问题的需要设计算法, 以及采用流程图来描述算法。
三.教学方法:在以学生为主体, 教师为主导的原则下, 主要采用项目学习和任务探究的学习方式, 让学生在解决问题的环境下, 积极参与到课堂教学之中, 从而引出算法的概念和特征。
在通过三个任务探究, 让学生了解三种基本控制结构。
四.教学目标(核心素养):(一)知识与技能:1.理解算法的概念, 掌握算法的特征。
运用基本算法设计解决问题的方案(计算思维)。
2.运用恰当的描述方法和控制结构表示简单算法。
(二)过程与方法:1.依据解决问题的需要设计算法。
针对给定的任务进行需求分析, 明确需要解决问题的关键。
(计算思维)2.通过任务探究, 小组讨论的方式, 培养学生自主探究、协作交流的能力。
(三)情感态度与价值观:1.针对特定的学习任务, 运用一定的数字化学习策略管理学习过程和资源, 完成任务, 创作作品。
(数字化学习与创新)2.在信息交流或合作中, 尊重不同的信息文化, 积极、主动地融入信息社会中。
(信息社会责任)五.教学重难点:教学重点:掌握算法的概念和特征, 使用流程图表示算法。
教学难点: 使用流程图表示算法。
六.教学过程设计:七.教学评价与反思本节课首先利用《五子棋》的游戏作为课堂导入, 激发学生的兴趣。
然后通过思考1狼羊菜渡河问题和思考2可乐雪碧互换问题, 让学生对算法的概念有深入的认知, 引导学生总结出人工解决问题的步骤, 观察与计算机解决问题的差别。
算法设计与分析心得
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算法设计与分析心得在当今数字化的时代,算法已经成为了推动科技发展和解决各种复杂问题的核心力量。
作为一名对算法设计与分析充满热情和探索欲望的学习者,我在这个领域的学习和实践中积累了不少宝贵的心得。
算法,简单来说,就是解决特定问题的一系列清晰、明确的步骤。
它不仅仅存在于计算机科学中,实际上,我们的日常生活中也处处都有算法的影子。
比如,我们每天早上起床后的一系列行动步骤,从穿衣、洗漱到出门,都可以看作是一种简单的算法。
在深入学习算法设计与分析之前,我一直认为算法是高深莫测、遥不可及的。
但随着学习的深入,我逐渐发现,算法其实是有规律可循的,而且它的应用范围之广远超我的想象。
在算法设计的过程中,首先要明确问题的定义和需求。
这就像是在出发前要清楚知道目的地在哪里一样。
如果对问题的理解不清晰,那么设计出来的算法很可能会偏离目标,甚至无法解决问题。
比如,在设计一个排序算法时,需要明确是对整数、浮点数还是字符串进行排序,以及对排序的效率和空间复杂度有怎样的要求。
选择合适的数据结构也是至关重要的。
数据结构就像是存放数据的容器,不同的数据结构在不同的场景下有着不同的优势。
例如,数组适合频繁的随机访问,但插入和删除操作效率较低;链表则在插入和删除操作上表现出色,但随机访问相对较慢。
在实际的算法设计中,需要根据问题的特点和操作需求,灵活选择最适合的数据结构,以提高算法的效率和性能。
算法的复杂度分析是评估算法优劣的重要手段。
时间复杂度和空间复杂度能够帮助我们了解算法在处理大规模数据时的表现。
一个好的算法应该在时间和空间上都尽可能地高效。
通过复杂度分析,我们可以对不同的算法进行比较和筛选,从而选择出最优的解决方案。
比如,冒泡排序的时间复杂度为 O(n²),而快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn),在处理大规模数据时,快速排序的效率通常会更高。
在算法的实现过程中,细节往往决定成败。
一个小小的错误,比如边界条件的处理不当、循环变量的错误更新等,都可能导致算法的结果错误或者性能下降。
算法设计与分析学习报告(优秀范文5篇)
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算法设计与分析学习报告(优秀范文5篇)第一篇:算法设计与分析学习报告算法课程学习报告持续13周的高级算法设计与分析课程结束了。
选修了这门课程的同学们即将迎来最后的考试。
回顾这半年以来关于这么课程的学习情况,我体会最深的是:不论是从深度还是从广度上,现在所习的算法比曾经学习的算法难度增加了很多。
但是邓教授极富经验的教学和详细的课件,为我的学习提供了很大的方便。
可是毕竟我以前的底子不够厚,基础不够劳,在听课中会出现跟不上教师思路的现象。
我也积极的采取措施,争取处理好这种情况。
总体说来,上完算法课,我还是学到了很多东西的。
下面我就对所学的内容进行梳理归纳,总结一下我在学习中的体会和研究心得。
算法课程的开课阶段,邓教授为我们简单介绍了算法,课堂上可能用到的参考资料,以及一些著名的算法方面的书籍,为我的学习提供潜在的工具。
我购买了一本教材——《算法导论》。
这本书够厚,够详细。
但是我一直没有机会仔细的研读。
我想有一天希望能够好好读一下。
在介绍算法的课堂上,我还了解了算法相关的一些基本概念,算法的重要性,还有算法的历史。
我印象最深的就是一个叫图灵的外国人。
对计算机科学与技术这个领域做出了图书贡献。
我个人认为,堪比爱因斯塔发现相对论的贡献。
都揭示了某个领域的本质。
开辟的一个领域的发展。
对于整个人类来说,他们这类人都是功不可没的。
已经不能简单的用伟人来形容他们。
但是人类社会需要这样的人,社会需要一些人的推动才能进步。
说到这里,我不禁要想,算法到底有什么用,也许答案是简单的,为了方便写程序实现系统功能。
这只是表面的用途。
我觉得最本质的作用是为了社会进步。
辩证唯物主义自然观中有关于科学技术的详细定义。
之所以产生科学技术是为了发挥人的主观能动性去改造自然。
学习和研究算法正是为了让人在一定的限度内改造自然。
我不是在扯,而是在写算法报告和背自然辩证法资料的时候产生的心得体会,不知道算不算邓教授要求的心得。
介绍完算法历史以后,就进入的真正的算法设计与分析的学习。
算法设计与分析心得

算法设计与分析心得在当今数字化的时代,算法已成为解决各种复杂问题的关键工具。
从搜索引擎的智能推荐,到金融交易的风险评估,再到医疗诊断中的图像识别,算法无处不在,深刻地影响着我们的生活和工作。
在深入学习算法设计与分析的过程中,我不仅掌握了一系列实用的技术和方法,还对问题解决的思维方式有了全新的认识。
算法设计,简单来说,就是为了实现特定的目标,构思出一系列精确、高效的计算步骤。
这需要我们对问题有清晰的理解,能够准确地提炼出问题的本质特征和约束条件。
在最初接触算法设计时,我常常会被问题的表象所迷惑,陷入一些不必要的细节中,导致思路混乱。
随着学习的深入,我逐渐明白,首先要对问题进行抽象和建模,将其转化为一个可以用数学语言描述的形式,这样才能更好地把握问题的核心,找到合适的解决方案。
比如,在解决一个最短路径问题时,我们可以将地图抽象为一个图结构,节点代表地点,边代表路径,边的权重表示距离。
通过这种抽象,原本复杂的现实问题就转化为了一个在图上寻找最短路径的数学问题,我们就可以运用迪杰斯特拉算法或者贝尔曼福特算法等经典算法来求解。
而算法分析,则是对设计出的算法进行性能评估,包括时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度衡量的是算法运行所需的时间,空间复杂度衡量的是算法所需的存储空间。
这两个指标对于判断一个算法的优劣至关重要。
一个优秀的算法,不仅要能够正确地解决问题,还要在时间和空间上具有高效性。
在分析算法的复杂度时,我们通常使用大 O 记号来表示。
比如,一个时间复杂度为 O(n) 的算法,意味着其运行时间与输入规模 n 成正比;而一个时间复杂度为 O(n^2) 的算法,在处理大规模数据时,效率就会明显低于前者。
通过对不同算法复杂度的分析,我们可以在众多可能的解决方案中,选择出最适合实际应用场景的算法。
在学习算法的过程中,我还深刻体会到了数据结构的重要性。
数据结构就像是算法的基石,不同的数据结构适用于不同的算法,它们相互配合,才能发挥出最大的效能。
混合多目标算法用于柔性作业车间调度问题
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混合多目标算法用于柔性作业车间调度问题左益;公茂果;曾久琳;焦李成【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2015(042)009【摘要】在生产调度领域,柔性作业车间调度问题是一个非常重要的优化问题.大多数研究通常优化的目标只是最大完工时间,而在实际中,往往要考虑多个目标.因此,提出了一种新的混合多目标算法用于解决柔性作业车间调度问题,其中考虑了3个目标,分别是:最大完工时间、机器总负载和瓶颈机器负荷.算法设计了有效的编码方式和遗传算子,并采用非支配近邻免疫算法求解非支配最优解.为了提高算法性能,提出了3种不同的局部搜索策略,并将其结合在多目标算法中.在多个数据集上的实验对比结果表明,所提算法优于其它代表性的算法.此外,实验结果还验证了局部搜索技术的有效性.【总页数】6页(P220-225)【作者】左益;公茂果;曾久琳;焦李成【作者单位】西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室智能感知与计算国际联合研究中心西安710071;西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室智能感知与计算国际联合研究中心西安710071;西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室智能感知与计算国际联合研究中心西安710071;西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室智能感知与计算国际联合研究中心西安710071【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.基于混合遗传算法的多目标柔性作业车间调度问题研究 [J], 余鹏飞;袁逸萍;李晓娟2.基于混合人工蜂群算法的多目标柔性作业车间调度问题研究 [J], 孟冠军;杨大春;陶细佩3.混合NSGA-Ⅱ算法求解多目标柔性作业车间调度问题 [J], 景志强;王兆辉;高琦4.基于混合多目标遗传算法的柔性作业车间调度问题研究 [J], 宋昌兴;阮景奎;王宸5.基于混合蝙蝠算法的多目标柔性作业车间调度问题 [J], 姚妮;李红婵因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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西安电子科技大学作业题目算法设计技术与方法实验报告专业名称计算机系统结构班级学生姓名学生学号二0一四年十二月● 1.分别实现多项式求值的四种运算,若针对不同规模的输入值a,各算法的运行时间,问题规模n分别取10,50,100,150,200,300,400,500,10000,20000,50000,100000时绘制四种算法运行时间的比较图。
实验代码:num=[10 50 100 150 200 300 400 500 10000 20000 50000 100000];x=input('please enter x:')for m=1:12a=rand(1,num(m)+1);tic;p1(m)=polyval(a,x);t1(m)=toc;tic;p2(m)=0;for i=1:num(m)+1p2(m)=p2(m)+a(i)*x^(i-1);t2(m)=toc;endtic;p3(m)=a(1);q=1;for j=2:num(m)+1q=q*x;p3(m)=p3(m)+a(j)*q;t3(m)=toc;endtic;p4(m)=a(num(m)+1);for k=1:num(m);p4(m)=x*p4(m)+a(num(m)+1-k);t4(m)=toc;endendsemilogx(num,t1,'b+',num,t2,'gx',num,t3,'r*',num,t4,'ko');xlabel('num=10,50,100,150,200,300,400,500,10000,20000,50000,100000' ) ;ylabel('time');title('The comparison chart of four different methods for polyval')运行结果:结果分析:运行结果途中蓝色“+”代表采用MATLAB自带的多项式求值函数polyval实现时的时间开销。
绿色“x”代表采用P=P+a i x i的实现方式的时间开销,其理论时间复杂度为O(n2)。
红色“*”代表采用Q=Qx,P=P+a i Q的实现方式的时间开销,其理论时间复杂度为O(n)。
黑色“o”代表采用P=xP+a n-i的实现方式的时间开销,其理论时间复杂度为O(n)。
从几种实现方式的运行结果图可以看出MATLAB自带的多项式求值函数效率是最高的,“o”代表的方式时间效率次之,而“x”代表的实现方式时间效率最差,随着问题规模的扩大,它们的时间效率差别体现的越明显,MATLAB自带的多项式求值函数在解决大规模的多项式求职方面具有明显的时间效率优势。
● 2. 分别实现矩阵相乘的3种算法,比较三种算法在矩阵大小分别为22×22 ,23 ×23 ,24×24,25×25, 26 ×26, 27×27 ,28×28, 29×29 ,210×210,211×211, 212×212时的运行时间与MATLAB自带的矩阵相乘的运行时间,绘制时间对比图。
实验代码:num=[2^2,2^3,2^4,2^5,2^6,2^7,2^8,2^9,2^10,2^11]%num=[2^2,2^3,2^4,2^5]for m=1:10A=round(rand(num(m)));B=round(rand(num(m)));tic;C1=A*B;t1(m)=toc;tic;C2=zeros(num(m));for i=1:num(m)for k=1:num(m)for j=1:num(m)C2(i,j)=C2(i,j)+A(i,k)*B(k,j);endendendt2(m)=toc;A11=A(1:num(m)/2,1:num(m)/2);A12=A(1:num(m)/2,num(m)/2+1:num(m));A21=A(num(m)/2+1:num(m),1:num(m)/2);A22=A(num(m)/2+1:num(m),num(m)/2+1:num(m)); B11=B(1:num(m)/2,1:num(m)/2);B12=B(1:num(m)/2,num(m)/2+1:num(m));B21=B(num(m)/2+1:num(m),1:num(m)/2);B22=B(num(m)/2+1:num(m),num(m)/2+1:num(m)); tic;C3=zeros(num(m));C11=A11*B11+A12*B21;C12=A11*B12+A12*B22;C21=A21*B11+A22*B21;C22=A21*B12+A22*B22;C3=[C11 C12;C21 C22];t3(m)=toc;tic;C4=zeros(num(m));M1=A11*(B12-B22);M2=(A11+A12)*B22;M3=(A21+A22)*B11;M4=A22*(B21-B11);M5=(A11+A22)*(B11+B22);M6=(A12-A22)*(B21+B22);M7=(A11-A21)*(B11+B12);C11=M5+M4-M2+M6;C12=M1+M2;C21=M3+M4;C22=M5+M1-M3-M7;C4=[C11 C12;C21 C22];t4(m)=toc;endplot(log(num)/log(2),t1,'b+',log(num)/log(2),t2,'gx',log(num)/log(2), t3,'r*',log(num)/log(2),t4,'ko');xlabel('log(num)/log(2)=2^2,2^3,2^4,2^5,2^6,2^8,2^9,2^1^0,2^1^1' );%xlabel('log(num)/log(2)=2^2,2^3,2^4,2^5');ylabel('time');title('The comparison chart of four different methods for matrix multiplication')运行结果:说明:由于矩阵太大的时候程序运行时间很长,所给的实验代码按照题目中的矩阵大小要求编写,但是运行显示对比结果的时候只采用了前面最小的四个矩阵作对比(见代码注释处)。
结果分析:结果中蓝色“+”、绿色“x”、红色“*”、黑色“o”分别代表不同的四种实现方式,其中蓝色“+”采用MATLAB所实现的矩阵乘法方式实现,其时间性能最优。
绿色“x”所代表的方式按照矩阵乘法定义直接实现,没有算法实现的优化,其时间性能最差。
红色“*”和黑色“o”代表的实现方式的时间性能基本相当。
随着矩阵的增大,MATLAB自带的矩阵乘法实现方式(蓝色“+”)的时间性能优势体现越明显,而按照定义实现的方式(绿色“x”)的时间性能极度恶化。
● 3. 用进化算法求值:max f (x1, x2) = 21.5 + x1·sin(4πx1) + x2·sin(20πx2) s. t. -3.0 ≤x1≤12.14.1 ≤x2≤5.8实现代码:%%%*****用遗传算法求函数最大值(双输入单输出)****%%%%%clc;clear;x1min=-3.0; %输入变量1的变化范围x1max=12.1;x2min=4.1; %输入变量2的变化范围x2max=5.8;pb=0.001; %变异概率N=20; %初始种群数目=20s1=ceil(log2(1000*(x1max-x1min))); %计算二进制串的长度s2=ceil(log2(1000*(x2max-x2min)));s=s1+s2; %%种群的位数zq=randint(N,s); %产生初始种群,库函数和for循环均可% for i=1:N% for j=1:s% r=rand(1);% if r>0.5% zq(i,j)=1;% else zq(i,j)=0;% end% end% end%%*****用于二进制转化为十进制****for i=1:s1zhuanhuan(i,1) = 2^(s1-i);endfor i=s1+1:szhuanhuan(i,1) = 2^(s-i);endfor k=1:500 %遗传算法的次数%%********将二进制转换成十进制for i=1:Nj1(i)=zq(i,1:s1)*zhuanhuan(1:s1);j2(i)=zq(i,s1+1:s)*zhuanhuan(s1+1:s);end%%****转化为目标函数值x1=x1min+j1*(x1max-x1min)/(2^s1-1);x2=x2min+j2*(x2max-x2min)/(2^s2-1);%%****计算适配值f=21.5+x1.*sin(4*pi*x1)+x2.*sin(20*pi*x2);%%%******依次得到最大值,平均值f_max(k)=max(f);f_sum=sum(f);f_avr(k)=sum(f)/N;%%******复制********g=f/f_sum; %计算选择概率q(1)=g(1); %计算累计概率for i=2:Nq(i)=q(i-1)+g(i);endfor i=1:N %轮盘赌法r=rand(1);for j=1:Nif r<=q(j)zq1(i,:)=zq(j,:);break;endendendzq = zq1;%%*****交叉操作*****zq2 = zq;zz = randperm(N);%产生交叉顺序for i=1:N/2v1 = randperm(s1-1);%产生交叉位v2 = randperm(s2-1);for j=v1(1)+1:s1 %交叉t = zq2(zz(i*2-1),j);zq2(zz(i*2-1),j) = zq2(zz(i*2),j);zq2(zz(i*2),j) = t;endfor j=v2(1)+1:s2t = zq2(zz(i*2-1),j+s1);zq2(zz(i*2-1),j+s1) = zq2(zz(i*2),j+s1); zq2(zz(i*2),j+s1) = t;endendzq = zq2;%%*********变异操作****for i=1:Nfor j=1:sif rand(1)<pbif zq(i,j)==1zq(i,j)=0;else zq(i,j)=1;endendendendendfigure()%绘图subplot(2,1,1),plot(f_max),title('适配值最大值'); subplot(2,1,2),plot(f_avr),title('适配值平均值');运行结果:实验中初始种群数目为20,实现遗传算法的次数为500次,实验结果图示为适配值最大值和适配值平均值。