2.2 算法的基本结构及设计作业1

第次作业

1、算法框图，当输入A=21，B=36时，则输出的结果是

2、程序框图表示了怎样的算法

3、如下图所示，如果输入的N是6，那么输出的是

4、如上右图所示，运行相应的程序，则输出i的值是

第次作业

1、流程图如下，则输出结果为

2、流程图如上，则输出结果为

3、流程图如下，则输入结果S为

4、按照下图所示的程序框图，如果输出的结果为170，那么判断框内应该补充的条件为

第1题

第2题

第3题第4题

第次作业

1、写出求函数

1(0)

0(0)

3(0)

x x

y x

x x

-+>

?+<

的函数值的算法流程图。

2、设计一个算法，求123100

++++

的和，画出流程图。

第次作业

1、设计算法找出100个数中的最小数，画出算法框图。

2、设计一个算法，输出100以内能被4整除的正整数。

算法的三种基本逻辑结构

算法的三种基本逻辑结构下面，对算法的三种基本逻辑结构作一些具体的说明，供参考. 1.顺序结构顾名思义，顺序结构就是按照算法步骤排列的顺序，逐条执行算法。如图1所示，虚线框内是一个顺序结构，步骤n和步骤n+1是顺序执行的.顺序结构在计算机中表现为，计算机按照语句出现的先后次序执行的一串语句.一般来说，学生对顺序结构的理解没有困难. 2.条件结构条件结构是根据“条件”在不同情况下的取值选择不同的处理方法，可以在两种情况下选择一种（双分支），也可以在多种情况下选择一种（多分支）. 教科书一般只采用了“双分支”的简单情形.如图2所示，虚线框内是一个条件结构.此结构中包含一个判断框，根据条件p是否满足，选择执行步骤A或步骤B，但不会出现同时执行步骤A和步骤B的情形. 3.循环结构在生活中，我们有时需要重复做一些事情（如求50个学生的总成绩，需要做50次加法运算，每次加入一个学生的成绩）.从完成这类事情的过程中，可以找出3个关键的地方，即“从什么地方开始”“反复做什么”“在什么条件下结束”.计算机的运算速度快，最善于进行重复性的工作，可以将人们从繁重的重复运算中解救出来。循环结构可以让计算机在某个条件成立的情况下重复执行某个步骤。在构造循环结构时，也必须保证完成下面的事情. (1)循环前，初始化变量的值. 例如，在“输出1～100”的循环结构中，要先给输出的变量i赋初值1.

(2)确定循环体. 循环体就是在循环结构中反复执行的操作步骤，例如，上述循环结构中的循环体是“输出变量i”和“i=i+1”. (3)设置循环终止条件. 循环结构不能是永无终止的“死循环”，一定要在某个条件下终止循环，这就需要条件结构来做出判断，因此，循环结构中一定包含条件结构.例如，上述循环结构中的终止条件是“i=100”. 循环结构有两类，当型循环和直到型循环.如图3所示，当型循环结构表示“当条件p1满足时，反复执行循环体”；直到型循环结构表示“反复执行循环体直到条件p2满足”. 图3 相对于顺序结构和条件结构来说，循环结构的教学难度较大.这是因为，尽管学生以往对循环操作这种处理问题的方式已有一些经验，但真正接触循环结构还是第一次；而且，程序设计中的循环结构与学生熟悉的重复运算存在一定的区别.因此，需要帮助学生理解和构造适合于计算机的循环结构. 从图1～3的程序框图中可以看出，三种基本逻辑结构存在共同的特点，即只有一个入口和一个出口，每一个基本逻辑结构的每一部分都有机会被执行到，而且结构内不存在死循环.

算法设计与分析(作业三)

算法设计与分析实验报告学院信息科学与技术学院专业班级软件工程3班学号 20122668 姓名王建君指导教师尹治本 2014年10月

实验四矩阵相乘次序一、问题提出用动态规划算法解矩阵连乘问题。给定n 个矩阵{A 1,A 2,…,A n }，其中A i 与A i+1是可乘的，i=1,2,…,n-1。要算出这n 个矩阵的连乘积A 1A 2…A n 。由于矩阵乘法满足结合律，故计算矩阵的连乘积可以有许多不同的计算次序。这种计算次序可以用加括号的方式来确定。若一个矩阵连乘积的计算次序完全确定，也就是说该连乘积已完全加括号，则可以依此次序反复调用2个矩阵相乘的标准算法计算出矩阵连乘积。完全加括号的矩阵连乘积可递归地定义为：（1）单个矩阵是完全加括号的；（2）矩阵连乘积A 是完全加括号的，则A 可表示为2个完全加括号的矩阵连乘积B 和C 的乘积并加括号，即A=(BC)。例如，矩阵连乘积A 1A 2A 3A 4有5种不同的完全加括号的方式：（A 1（A 2（A 3A 4））），（A 1（（A 2A 3）A 4）），（（A 1A 2）（A 3A 4）），（（A 1（A 2A 3））A 4），（（（A 1A 2）A 3）A 4）。每一种完全加括号的方式对应于一个矩阵连乘积的计算次序，这决定着作乘积所需要的计算量。若A 是一个p ×q 矩阵，B 是一个q ×r 矩阵，则计算其乘积C=AB 的标准算法中，需要进行pqr 次数乘。（3）为了说明在计算矩阵连乘积时，加括号方式对整个计算量的影响，先考察3个矩阵{A 1,A 2,A 3}连乘的情况。设这三个矩阵的维数分别为10×100，100×5，5×50。加括号的方式只有两种：（（A 1A 2）A 3），（A 1（A 2A 3）），第一种方式需要的数乘次数为10×100×5＋10×5×50＝7500，第二种方式需要的数乘次数为100×5×50＋10×100×50＝75000。第二种加括号方式的计算量时第一种方式计算量的10倍。由此可见，在计算矩阵连乘积时，加括号方式，即计算次序对计算量有很大的影响。于是，自然提出矩阵连乘积的最优计算次序问题，即对于给定的相继n 个矩阵{A 1,A 2,…,A n }（其中矩阵Ai 的维数为p i-1×p i ，i ＝1,2,…,n ），如何确定计算矩阵连乘积A 1A 2…A n 的计算次序（完全加括号方式），使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。二、求解思路本实验采用动态规划算法解矩阵连乘积的最优计算次序问题。本实验的算法思路是： 1)计算最优值算法MatrixChain()：建立两张表（即程序中的**m 和**s ，利用二维指针存放），一张表存储矩阵相乘的最小运算量，主对角线上的值为0，依次求2个矩阵、3个矩阵…、直到n 个矩阵相乘的最小运算量，其中每次矩阵相乘的最小运算量都在上一次矩阵相乘的最小运算量的基础上求得，最后一次求得的值即为n 个矩阵相乘的最小运算量；另一张表存储最优断开位置。 2)输出矩阵结合方式算法Traceback()：矩阵结合即是给矩阵加括号，打印出矩阵结合方式，由递归过程Traceback()完成。分三种情况：（1）只有一个矩阵，则只需打印出A1；（2）有两个矩阵，则需打印出（A1A2）；（3）对于矩阵数目大于2，则应该调用递归过程Traceback()两次，构造出最优加括号方式。三、算法复杂度该算法时间复杂度最高为）（n 3 O 。四、实验源代码

《ACM算法与数据结构设计》大作业

《ACM算法与数据结构设计》课程大作业报告题目：五位以内的对称素数学生姓名班级学号学生学院计算机软件学院学生专业计算机科学与技术联系电话电子邮指导教师指导单位计算机学院软件工程系日期2011.5.24

注意事项（1）课程大作业从《ACM算法与数据结构设计》课程实验二（2011年4月19日）或实验三（2011年5月10日）中任选一个课题完成。（2）课程大作业内容包括课题名称、课题内容和要求、课题分析、概要设计、详细设计、测试数据及其结果分析、调试过程中的问题、参考资料列表、课程小结等。（3）课程报告可以打印，也可以手写，但前面两页内容、大作业撰写纲要、课程小结不可遗漏和更换。（4）课程小结给出ACM程序设计过程的收获、遇到的问题，遇到问题解决问题过程的思考、程序调试能力的思考等，需要手写签字。（5）课程大作业提交时间为2011年5月24日（第14周星期二）晚19:00~20:00，地点：计算中心A机房。

一、课题名称：五位以内的对称素数二、课题内容和要求：题目：判断一个数是否为对称且不大于五位数的素数。要求：判断输入的一组数据（正整数）是否是五位以内的对称素数，逐个判断并输出“yes”或“no” 三、课题分析：定义两个函数分别判断数据是否为素数（bool isprime(int n)），是否是对称数（bool issym(int n)）；在main()函数中利用if()语句来判断该数据是否是五位以内的数。只有同时满足三个条件，才能判断一个数据是五位以内的对称素数，输出“yes”；否则输出“no”。输入输出方案：输入: 输入数据含有不多于50个的正整数(0

算法分析与设计作业及参考答案样本

《算法分析与设计》作业( 一) 本课程作业由两部分组成。第一部分为”客观题部分”, 由 15个选择题组成, 每题1分, 共15分。第二部分为”主观题部分”, 由简答题和论述题组成, 共15分。作业总分30分, 将作为平时成绩记入课程总成绩。客观题部分: 一、选择题( 每题1分, 共15题) 1、递归算法: ( C ) A、直接调用自身 B、间接调用自身 C、直接或间接调用自身 D、不调用自身 2、分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的字问题, 这些子问题: ( D ) A、相互独立 B、与原问题相同 C、相互依赖 D、相互独立且与原问题相同 3、备忘录方法的递归方式是: ( C ) A、自顶向下 B、自底向上 C、和动态规划算法相同 D、非递归的 4、回溯法的求解目标是找出解空间中满足约束条件的: ( A )

A、所有解 B、一些解 C、极大解 D、极小解 5、贪心算法和动态规划算法共有特点是: ( A ) A、最优子结构 B、重叠子问题 C、贪心选择 D、形函数 6、哈夫曼编码是: ( B) A、定长编码 B、变长编码 C、随机编码 D、定长或变长编码 7、多机调度的贪心策略是: ( A) A、最长处理时间作业优先 B、最短处理时间作业优先 C、随机调度 D、最优调度 8、程序能够不满足如下性质: ( D ) A、零个或多个外部输入 B、至少一个输出 C、指令的确定性 D、指令的有限性 9、用分治法设计出的程序一般是: ( A ) A、递归算法 B、动态规划算法

C、贪心算法 D、回溯法 10、采用动态规划算法分解得到的子问题: ( C ) A、相互独立 B、与原问题相同 C、相互依赖 D、相互独立且与原问题相同 11、回溯法搜索解空间的方法是: ( A ) A、深度优先 B、广度优先 C、最小耗费优先 D、随机搜索 12、拉斯维加斯算法的一个显著特征是它所做的随机选性决策有可能导致算法: ( C ) A、所需时间变化 B、一定找到解 C、找不到所需的解 D、性能变差 13、贪心算法能得到: ( C ) A、全局最优解 B、 0-1背包问题的解 C、背包问题的解 D、无解 14、能求解单源最短路径问题的算法是: ( A ) A、分支限界法 B、动态规划 C、线形规划 D、蒙特卡罗算法 15、快速排序算法和线性时间选择算法的随机化版本是:

《算法的三种基本逻辑结构和框图表示》教案

《算法的三种基本逻辑结构和框图表示》教案教学目标 1.知识与技能：通过设计流程图来表达解决问题的过程，了解流程图的三种基本逻辑结构：顺序、条件分支、循环.理解掌握前两种，能设计简单的流程图. 2.过程与方法：通过模仿、操作和探索，抽象出算法的过程，培养抽象概括能力、语言表达能力和逻辑思维能力. 3.情感与价值观：通过算法实例，体会构造的数学思想方法；提高学生欣赏数学美的能力，培养学生学习兴趣，增强学好数学的信心；通过学生的积极参与、大胆探索，培养学生的探索精神和合作意识. 教材分析重点：顺序结构和条件分支结构以及循环结构的理解及应用. 难点：条件分支结构和循环结构的应用. 教学方法一、导入新课算法可以用自然语言来表示,但为了使算法的步骤表达得更为直观,我们更经常地用图形方式来表达,这就是程序框图.程序有三种基本逻辑结构——顺序结构、选择结构和循环结构.复杂的程序都是由这三种结构组成. 二、探究新知探究一：程序框图 1.概念:程序框图又称流程图,是一种用程序框、流程线及文字说明来表示算法的图形.在程序框图中,一个或几个程序框的组合表示算法中的一个步骤;带有方向箭头的流程线将程序框连接起来,表示算法步骤的执行顺序. 2.程序框的功能: 程序框名称功能起止框表示一个算法的起始和结束,是任何流程图不可少的. 输入、输出框表示一个算法输入和输出的信息,可用在算法中任何需要输入、输出的位置. 难处理框赋值、计算,算法中处理数据需要的算式、公式等分别写在不同的用以处理数据的处理框内.

判断框判断某一条件是否成立,成立时在出口处标明“是”或“Y”;不成立时标明“否”或“N”. 流程线连接程序框连接点连接程序框的两部份 3.画程序框图的规则如下： (1)使用标准的图形符号. (2)框图一般按从上到下、从左到右的方向画. (3)除判断框外,大多数流程图符号只有一个进入点和一个退出点.判断框具有超过一个退出点的唯一符号. (4)判断框分两大类,一类判断框“是”与“否”两分支的判断,而且有且仅有两个结果;另一类是多分支判断,有几种不同的结果. (5)在图形符号内描述的语言要非常简练清楚. 探究二：算法的基本逻辑结构 1.顺序结构顺序结构是最简单的算法结构,语句与语句之间,框与框之间是按从上到下的顺序进行的,它是由若干个依次执行的处理步骤组成的,它是任何一个算法都离不开的一种基本算法结构. 顺序结构在程序框图中的体现就是用流程线将程序框自上而下地连接起来,按顺序执行算法步骤.如在示意图中,A框和B框是依次执行的, 只有在执行完A框指定的操作后,才能接着执行B框所指定的操作. 2.条件结构条件结构是指在算法中通过对条件的判断,根据条件是否成立而选择不同流向的算法结构. 它的一般形式如右图所示：注： (1)右图此结构中包含一个判断框,根据给定的条件P是否成立而选择执行A框或B框.无论P条件是否成立,只能执行A框或B框之一,不可能同时执行A框和B框,也不可能A框、 B框都不执行.(这里B框可能没有) (2)一个判断结构可以有多个判断框. 3.循环结构A B 否是条件P A B

《程序设计与算法综合实践》期末大作业题目及评分标准

2017级《程序设计与算法综合实践》期末大作业题目及评分标准有如下情况之一者，为不及格。（1）未能完成所选题目评分标准的最低要求。（2）抄袭他人成果。（3）大作业检查时不带电脑，或电脑没有C语言开发环境。（4）出勤次数、课堂表现等不符合学校相关教学文件规定等其他情况。备选题目目录 1.图书购买系统...............................................................................................................- 2 - 2.物流信息管理系统 ....................................................................................................- 3 - 3.PM2.5实时信息管理系统 ............................................................ - 5 - 4.电影评论系统 ............................................................................... - 6 - 5.游戏角色属性分析........................................................................ - 8 - 6.KTV点歌系统 ................................................................................ - 9 - 7.英语词斩系统 ............................................................................. - 11 - 8.校运动会成绩管理系统.............................................................. - 14 - 9.通讯录管理系统 ......................................................................... - 15 - 10.机票购买系统 ............................................................................. - 16 - 11.车辆销售管理系统...................................................................... - 17 - 12.饮品自动贩卖机系统.................................................................. - 18 -

算法的三种基本逻辑结构和框图表示

算法的三种基本逻辑结构和框图表示基础过关 1.在算法基本逻辑结构中,哪种是描述最简单的算法结构() A.条件分支结构 B.循环结构 C.递归结构 D.顺序结构 2.如图所示的程序框图中,若R=8,运行结果也是8,则空白的处理框中应填入的内容是() A.a=2b B.a=4b C.=b D.b= 3.要解决下面的四个问题,只用顺序结构画不出其程序框图的是() A.利用公式1+2+…+n=,计算1+2+…+10的值 B.当圆的面积已知时,求圆的周长 C.当给定一个数x时,求其绝对值 D.求函数f(x)=x2-3x-5的函数值 4.阅读如图所示的程序框图.若输入的x=3,则输出的y的值为()

A.24 B.25 C.30 D.40 5.计算图(1)中空白部分面积的一个程序框图如图(2),则图(2)①中应填________. 6.下列关于条件分支结构的说法中正确的是() A.条件分支结构的程序框图有一个入口和两个出口 B.无论条件分支结构中的条件是否满足,都只能执行两条路径之一 C.条件分支结构中的两条路径可以同时执行 D.对于一个算法来说,判断框中的条件是唯一的 7.下列问题的算法适宜用条件分支结构表示的是() A.求点P(2,5)到直线l:3x-2y+1=0的距离 B.由直角三角形的两条直角边求斜边 C.解不等式ax+b>0(a≠0) D.计算100个数的平均数 8.如图所示,程序框图描述的算法的运行结果是()

A.-5 B.5 C.-1 D.-2 9.如图是求某一函数值的程序框图,则满足程序框图的函数解析式为 ______________. 10.对任意非零实数a、b,若a?b的运算原理如图所示,则(log28)?=________. 11.以下说法不正确的是() A.顺序结构是由若干个依次执行的步骤组成的,每一个算法都离不开顺序结构 B.循环结构是在一些算法中从某处开始按照一定条件,反复执行某一处理步骤,故循环结构中一定包含条件分支结构 C.循环结构中不一定包含条件分支结构

算法设计大作业—求解Tsps问题

基于贪心算法求解TSP问题一、TSP问题 TSP问题（Travelling Salesman Problem）即旅行商问题，又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。 TSP问题是一个组合优化问题。该问题可以被证明具有NPC计算复杂性。TSP问题可以分为两类，一类是对称TSP问题（Symmetric TSP），另一类是非对称问题（Asymmetric TSP）。所有的TSP问题都可以用一个图（Graph）来描述： V={c1, c2, …, ci, …, cn}，i = 1,2, …, n，是所有城市的集合.ci表示第i个城市，n为城市的数目； E={(r, s): r,s∈V}是所有城市之间连接的集合； C = {crs: r,s∈V}是所有城市之间连接的成本度量（一般为城市之间的距离）；如果crs = csr, 那么该TSP问题为对称的，否则为非对称的。一个TSP问题可以表达为：求解遍历图G = (V, E, C)，所有的节点一次并且回到起始节点，使得连接这些节点的路径成本最低。二、贪心算法贪心算法，又名贪婪算法，是一种常用的求解最优化问题的简单、迅速的算法。贪心算法总是做出在当前看来最好的选择，它所做的每一个在当前状态下某种意义上是最好的选择即贪心选择，并希望通过每次所作的贪心选择导致最终得到问题最优解。必须注意的是，贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前状态有关。 1、贪心算法的基本思路从问题的某一个初始解触发逐步逼近给定的目标，以尽可能快地求得更好的解。当达到某算法中的某一步不能再继续前进时，算法停止。大致步骤如下： 1）建立数学模型来描述问题； 2）把求解的问题分成若干个子问题 3）对每一个子问题求解，得到子问题的局部最优解 4）把子问题的局部最优解合成原问题的一个解 2、贪心算法的实现框架贪心算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是贪心策略的选择，而贪心策略适用的前提是：局部最优策略能导致产生全局最优解。从问题的某一初始解出发； while （能朝给定总目标前进一步） { 利用可行的决策，求出可行解的一个解元素； } 由所有解元素组合成问题的一个可行解； 3、贪心算法存在的问题 1）不能保证求得的最后解是最佳的；

软件系统分析与设计大作业

《软件系统分析与设计》期末大作业选题名称：游戏平台管理系统设计人：徐文豪刘青海赖超宇甘智宏班级：软工143班南昌大学软件学院 2016.6.1

目录一、整体描述 (2) 二、需求分析 (3) 三、系统功能概况 (4) 四、类的属性与方法 (5) 五、系统界面界限 (11) 六、设计模型 (13) 七、设计原则 (17) 八、设计模式······················

一、整体描述随着移动通讯的发展，手机应用也越来越多，其中，游戏应用占据了很大的比重，游戏平台管理系统是整合了大量游戏应用，以及玩家线上交流的平台。主要受众群：拥有移动端或电脑端的人群。应用前景：移动互联的发展为游戏平台的发展提供了很大的生存空间，应用前景十分广阔盈利方式：向平台中游戏的开发商收取一定的费用，游戏玩家向游戏中注入资金时，收取一定比例的游戏收入。面临的困难：游戏平台前期的推广，提高游戏平台本身对开发商和游戏玩家的吸引力，游戏平台能否适应大部分游戏玩家的要求。玩家首先要注册账号，然后就可以在上面下载游戏应用，上传自己的游戏资源。同时，根据玩家的活跃程度获取相应积分，用积分可以兑换游戏礼包，也会根据玩家等级在游戏装备上给与相应的优惠和等级奖励。玩家在每一款游戏的评论区都可以交流游戏经验，提出意见和建议，以便游戏及时更新，弥补相应不足。玩家也可以建立游戏工会，不同游戏的玩家都可以加入，分享自己的游戏心得或者转赠游戏装备或积分。

二、需求分析时间when：游戏厂商：随时；注册用户：随时；管理人员：正常工作时间。地点Where：游戏厂商，管理人员：工作地点；注册用户：随地人员who：游戏厂商，管理人员，注册用户， What：游戏厂商：推广游戏，管理人员：扩大服务，盈利；注册人员：玩游戏。 Why：游戏厂商：推广力度不大，效果不好，管理人员：方便管理，注册用户：良好的游戏环境。性能Performance：系统提供服务的效率，响应时间快，由于是手机端的APP吞吐量不需要太大。成本Cost：实现系统需要付出的代价，耗费****元时间Time：2016年6月3日可靠性Reliability: 需要系统长时间正确运行的能力安全性Security: 由于该平台会涉及资金的流动，所以需要对信息安全的保护能力。合规性Compliance: 需要符合各种行业的标准，法律法规，规范。技术性Technology:要求基于安卓平台开发。兼容性Compatibility:需要与一些支付平台进行兼容能力。还有对游戏的兼容性。

《算法分析与设计》作业参考答案

《算法分析与设计》作业参考答案作业一一、名词解释： 1.递归算法：直接或间接地调用自身的算法称为递归算法。 2.程序：程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。二、简答题： 1.算法需要满足哪些性质？简述之。答：算法是若干指令的有穷序列，满足性质：（1）输入：有零个或多个外部量作为算法的输入。（2）输出：算法产生至少一个量作为输出。（3）确定性：组成算法的每条指令清晰、无歧义。（4）有限性：算法中每条指令的执行次数有限，执行每条指令的时间也有限。 2.简要分析分治法能解决的问题具有的特征。答：分析分治法能解决的问题主要具有如下特征：（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。 3.简要分析在递归算法中消除递归调用，将递归算法转化为非递归算法的方法。答：将递归算法转化为非递归算法的方法主要有：（1）采用一个用户定义的栈来模拟系统的递归调用工作栈。该方法通用性强，但本质上还是递归，只不过人工做了本来由编译器做的事情，优化效果不明显。（2）用递推来实现递归函数。（3）通过Cooper 变换、反演变换能将一些递归转化为尾递归，从而迭代求出结果。后两种方法在时空复杂度上均有较大改善，但其适用范围有限。三、算法编写及算法应用分析题： 1.冒泡排序算法的基本运算如下： for i ←1 to n-1 do for j ←1 to n-i do if a[j]

算法分析大作业动态规划方法解乘法表问题和汽车加油行驶问题#精选.

算法分析大作业动态规划方法解乘法表问题和汽车加油行驶问题目录 1.动态规划解乘法表问题 1.1问题描述------ 1.2算法设计思想------ 1.3设计方法------ 1.4源代码------ 1.5最终结果------ 2.动态规划解汽车加油行驶问题 2.1问题描述------ 2.2算法设计思想------ 2.3设计方法------ 2.4源代码------ 2.5最终结果------ 3.总结

1.动态规划解决乘法表问题 1.1问题描述定义于字母表∑{a,b,c)上的乘法表如表所示：依此乘法表,对任一定义于∑上的字符串,适当加括号表达式后得到一个表达式。例如,对于字符串x=bbbba,它的一个加括号表达式为(b(bb))(ba)。依乘法表,该表达式的值为a。试设计一个动态规划算法,对任一定义于∑上的字符串x=x1x2…xn，计算有多少种不同的加括号方式,使由x导出的加括号表达式的值为a。 1.2算法设计思想设常量a,b,c 分别为 1, 2 ,3 。n 为字符串的长度。设字符串的第 i 到第 j 位乘积为 a 的加括号法有result[i][j][a] 种，字符串的第 i 到第 j 位乘积为 b 的加括号法有result[i][j][b] 种, 字符串的第 i 到第 j 位乘积为 c 的加括号法有 result[i][j][c] 种。则原问题的解是：result[i][n][a] 。设 k 为 i 到 j 中的某一个字符，则对于 k 从 i 到 j ：result[i][j][a] += result[i][k][a] * result[k + 1][j][c] + result[i][k][b] * result[k + 1][j][c] + result[i][k][c] * result[k + 1][j][a]; result[i][j][b] += result[i][k][a] * result[k + 1][j][a] + result[i][k][a] * result[k + 1][j][b] + result[i][k][b] * result[k + 1][j][b]; result[i][j][c] += result[i][k][b] * result[k + 1][j][a] + result[i][k][c] * result[k + 1][j][b] + result[i][k][c] * result[k + 1][j][c];

对并行算法的介绍和展望——学期大作业

《计算机系统结构》大作业对并行算法的介绍和展望专业计算机科学与技术班级 111 学号 111425020133 姓名完颜杨威日期 2014年4月17日河南科技大学国际教育学院

对并行算法的介绍和展望我们知道，算法是求解问题的方法和步骤。而并行算法就是用多台处理机联合求解问题的方法和步骤，其执行过程是将给定的问题首先分解成若干个尽量相互独立的子问题，然后使用多台计算机同时求解它，从而最终求得原问题的解。并行算法的研究涉及到理论、设计、实现、应用等多个方面，要保持并行算法研究的持续性和完整性，需要建立一套完整的“理论－设计－实现－应用”的学科体系，也就是所谓的并行算法研究的生态环境。其中，并行算法理论是并行算法研究的理论基础，包含并行计算模型和并行计算复杂性等；并行算法的设计与分析是并行算法研究的核心内容；并行算法的实现是并行算法研究的应用基础，包含并行算法实现的硬件平台和软件支撑技术等；并行应用是并行算法研究的发展动力，除了包含传统的科学工程计算应用外，还有新兴的与社会相关的社会服务型计算应用等。并行算法主要分为数值计算问题的并行算法和非数值计算问题的并行算法。而并行算法的研究主要分为并行计算理论、并行算法的设计与分析、和并行算法的实现三个层次。现在，并行算法之所以受到极大的重视，是为了提高计算速度、提高计算精度，以及满足实时计算需要等。然而，相对于串行计算，并行计算又可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即流水线技术，空间并行使用多个处理器执行并发计算，当前研究的主要是空间的并行问题。并行算法是一门还没有发展成熟的学科，虽然人们已经总结出了相当多的经验，但是远远不及串行算法那样丰富。并行算法设计中最常用的的方法是PCAM方法，即划分，通信，组合，映射。首先划分，就是将一个问题平均划分成若干份，并让各个处理器去同时执行；通信阶段，就是要分析执行过程中所要交换的数据和任务的协调情况，而组合则是要求将较小的问题组合到一起以提高性能和减少任务开销，映射则是要将任务分配到每一个处理器上。任何一个并行算法必须在一个科学的计算模型中进行设计。我们知道，任何算法必须有计算模型。任何并行计算模型必须要有为数不多、有明确定义的、可以定量计算的或者可以实际测量的参数，这些参数可以构成相应函数。并行计算模型是算法设计者与体系结构研究者之间的一个桥梁，是并行算法设计和分析的基础。它屏蔽了并行机之间的差异，从并行机中抽取若干个能反映计算特性的可计算或可测量的参数，并按照模型所定义的计算行为构造成本函数，以此进行算法的复杂度分析。经过多年的发展，我国在并行算法的研究上也取得了显著进展，并行计算的应用已遍布天气预报、石油勘探、航空航天、核能利用、生物工程等领域，理论研究与应用普及均取得了很大发展。随着高性价比可扩展集群并行系统的逐步成熟和应用，大规模电力系统潮流并行计算和分布式仿真成为可能。目前，并行算法在地震数据处理中应用已较为成熟，近年来向更实用的基于PC机群的并行技术发展.然而，在非地震方法中，并行算法应用较少见文献报道，研究尚处于初级研究阶段。在大地电磁的二维和三维正、反演问题上，并行计算技术逐渐得到越来越多关注和重视.随着资源和能源需求的增长，地球物理勘探向深度和广度快速发展，大幅增长的数据量使得高性能并行计算机和高效的并行算法在勘探地球物理学中的发展和应用将占据愈来愈重要的地位。计算机技术在生物医学领域已经广泛应用，实践证明，并行算法在生物医学工程的各个领域中具有广泛的应用价值，能有效提高作业效率。随着电子科学技术的发展，电磁问题变得越来越复杂，为了在有限的计算机资源条件下求解大规模复杂电磁问题，许电磁学家已

算法分析与设计(线下作业二)

《算法分析与设计》学习中心：专业：学号：姓名：

作业练习二一、名词解释 1、MST性质 2、子问题的重叠性质递归算法求解问题时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题被反复计算多次，这种性质称为子问题的重叠性质。二、简答题 1、简述动态规划算法求解的基本要素。答：动态规划算法求解的基本要素包括： 1)最优子结构是问题能用动态规划算法求解的前提； 2)动态规划算法，对每一个子问题只解一次，而后将其解保存在一个表格中，当再次需要解此子问题时，只是简单地用常数时间查看一下结果，即重叠子问题。 2、备忘录方法和动态规划算法相比有何异同简述之。答：备忘录方法是动态规划算法的变形。与动态规划算法一样，备忘录方法用表格保存已解决的子问题的答案，在下次需要解此问题时，只要简单地查看该子问题的解答，而不必重新计算。备忘录方法与动态规划算法不同的是，备忘录方法的递归方式是自顶向下的，而动态规划算法则是自底向上递归的。因此，备忘录方法的控制结构与直接递归方法的控制结构相同，区别在于备忘录方法为每个解过的子问题建立了备忘录以备需要时查看，避免了相同的子问题的重复求解，而直接递归方法没有此功能。

3、贪心算法求解的问题主要具有哪些性质简述之。答：贪心算法求解的问题一般具有二个重要的性质：一是贪心选择性质，这是贪心算法可行的第一个基本要素；另一个是最优子结构性质，问题的最优子结构性质是该问题可用贪心算法求解的关键特征。三、算法编写及算法应用分析题 1、设计求解如下最大子段和问题的动态规划算法。只需给出其递推计算公式即可。最大子段和问题：给定由n 个整数（可能为负整数）组成的序列a1a2 … an，求该序列形如Σi≤k≤j ak的子段和的最大值。当所有整数均为负整数时定义其最大子段和为0。依次定义，所求的最优值为max{0, max1≤i≤j≤n Σi≤k≤j ak }。

算法设计与分析课程大作业

题目作业调度问题及算法分析学院名称：计算机与信息工程学院专业名称：计算机科学与技术

目录《算法设计与分析》课程大作业.................................................................... 错误!未定义书签。一．动态规划算法解决流水作业调度. (4) 1、问题描述 (4) 2、算法分析 (4) 3. 算法的描述 (5) 4、部分算法实现 (6) 5. 运行结果 (8) 6、时空效率分析 (8) 二．贪心算法解多机调度问题 (8) 1、问题描述 (8) 2、算法分析 (9) 3.部分算法实现 (9) 4.计算复杂性分析 (11) 5. 运行结果 (12) 三．回溯法解决批作业调度问题 (12) 1.问题描述 (12) 2.算法思想 (13) 3. 部分算法实现 (14) 4.运行结果 (15) 5.时间复杂性分析 (15) 四．作业调度算法比较 (16) 五．课程学习总结 (16)

摘要：在现代企业中，作业调度已成为提高资源利用率、从而提高企业运行效益的关键环节之一。把各个作业分配到车间现有的设备上，并确定它们的先后次序，这是一项复杂的工作本文就作业调度排序问题进行了研究，通过对几个经典作业调度算法的分析讨论，总结了各个算法对作业调度的求解过程，并给出了每个算法的复杂度及性能分析。关键词：作业调度；动态规划；贪心算法；回溯法；

一．动态规划算法解决流水作业调度 1、问题描述给定n 个作业，每个作业有两道工序，分别在两台机器上处理。一台机器一次只能处理一道工序，并且一道工序一旦开始就必须进行下去直到完成。一个作业只有在机器1上的处理完成以后才能由机器2处理。假设已知作业i 在机器j 上需要的处理时间为t[i,j]。流水作业调度问题就是要求确定一个作业的处理顺序使得尽快完成这n 个作业。 2、算法分析直观上，一个最优调度应使机器M1没有空闲时间，且机器M2的空闲时间最少。在一般情况下，机器M2上会有机器空闲和作业积压2种情况。在一般情况下，机器M1开始加工S 中作业时，机器M2还在加工其他作业，要等时间t 后才可利用。将这种情况下完成S 中作业所需的最短时间记为T(S,t)。流水作业调度问题的最优值为T(N,0)。由流水作业调度问题的最优子结构性质可知， )}},{({min )0,(1i i n i b i N T a N T -+=≤≤（1）

0-1背包问题的算法设计策略对比与讲解

算法设计与分析大作业班级：电子154 姓名：吴志勇学号： 1049731503279 任课老师：李瑞芳日期： 2015.12.25

算法设计与分析课程论文 0-1背包问题的算法设计策略对比与分析 0 引言对于计算机科学来说，算法的概念是至关重要的。在一个大型软件系统的开发中，设计出有效的算法将起到决定性的作用。通俗的讲，算法是解决问题的一种方法。也因此，《算法分析与设计》成为计算科学的核心问题之一，也是计算机科学与技术专业本科及研究生的一门重要的专业基础课。算法分析与设计是计算机软件开发人员必修课，软件的效率和稳定性取决于软件中所采用的算法；对于一般程序员和计算机专业学生，学习算法设计与分析课程，可以开阔编程思路，编写出优质程序。通过老师的解析，培养我们怎样分析算法的“好”于“坏”，怎样设计算法，并以广泛用于计算机科学中的算法为例，对种类不同难度的算法设计进行系统的介绍与比较。本课程将培养学生严格的设计与分析算法的思维方式，改变随意拼凑算法的习惯。本课程要求具备离散数学、程序设计语言、数据结构等先行课课程的知识。 1 算法复杂性分析的方法介绍算法复杂性的高低体现在运行该算法所需要的计算机资源的多少上，所需的资源越多，该算法的复杂性越高；反之，所需资源越少，该算法的复杂性越低。对计算机资源，最重要的是时间与空间（即存储器）资源。因此，算法的复杂性有时间复杂性T(n)与空间复杂性S(n)之分。算法复杂性是算法运行所需要的计算机资源的量，这个量应集中反映算法的效率，并从运行该算法的实际计算机中抽象出来，换句话说，这个量应该只依赖要解决的问题规模‘算法的输入和算法本身的函数。用C表示复杂性，N,I和A表示问题的规模、算法的输入和算法本身规模，则有如下表达式： C=F(N,I,A) T=F(N，I,A) S=F(N，I,A) 其中F(N,I,A)是一个三元函数。通常A隐含在复杂性函数名当中，因此表达式中一般不写A。即：C=F(N,I) T=F(N,I) S=F(N,I) 算法复杂性中时间与空间复杂性算法相似，所以以下算法复杂性主要以时间复杂性为例：算法的时间复杂性一般分为三种情况：最坏情况、最好情况和平均情况。下面描述算法复杂性时都是用的简化的复杂性算法分析，引入了渐近意义的记号O,Ω，θ，和o。 O表示渐近上界Ω表示渐近下界： θ表示同阶即：f(n)= O(g(n))且 f(n)= Ω（g(n)） 2 常见的算法分析设计策略介绍 2.1 递归与分治策略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。直接或间接地调用自身的算法称为递归算法。用函数自身给出定义的函数称为递归函数。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。递归算法举例：共11页第1页

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