计算机算法与设计论文

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中国传媒大学2011 学年第一学期计算机算法设计与分析课程

计算机算法设计与分析

题目回溯法解决n色方柱问题的算法设计与分析

学生姓名

学号

班级

学院

任课教师

回溯法解决n色方柱问题的算法设计与分析

摘要:

对于计算机科学来说,算法(Algorithm)的概念是至关重要的。算法是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。为了充分理解算法分析的思想,利用算法思想解决实际问题,所以用回溯法解决书上P181习题5—7 n色方柱问题。

关键字:

计算机算法回溯法 n色方柱

回溯法背景:

回溯法也称为试探法,该方法首先暂时放弃关于问题规模大小的限制,并将问题的候选解按某种顺序逐一枚举和检验。当发现当前候选解不可能是解时,就选择下一个候选解;倘若当前候选解除了还不满足问题规模要求外,满足所有其他要求时,继续扩大当前候选解的规模,并继续试探。如果当前候选解满足包括问题规模在内的所有要求时,该候选解就是问题的一个解。在回溯法中,放弃当前候选解,寻找下一个候选解的过程称为回溯。扩大当前候选解的规模,以继续试探的过程称为向前试探。

回溯法的基本思想:确定了解空间的组织结构后,回溯法就从开始结点(根结点)出发,以深度优先的方式搜索整个解空间。这个开始结点就成为一个活结点,同时也成为当前的扩展结点。在当前的扩展结点处,搜索向纵深方向移至一个新结点。这个新结点就成为一个新的活结点,并成为当前扩展结点。如果在当前的扩展结点处不能再向纵深方向移动,则当前扩展结点就成为死结点。换句话说,这个结点不再是一个活结点。此时,应往回移动(回溯)至最近的一个活结点处,并使这个活结点成为当前的扩展结点。回溯法即以这种工作方式递归地在解空间中搜索,直至找到所要求的解或解空间中已没有活结点时为止。

1、问题描述:

设有n立方体,每个立方体的每个面用红、黄、蓝、绿等n种颜色之一染色。要把这n个立方体叠成一个方形柱体,使得柱体的4个侧面的每一侧均有n种不同的颜色。试设计一个回溯算法,计算出n个立方体的一种满足要求的叠置方案。

例如:第一行有1个正整数n,0

上图中F表示前面,B表示背面,L表示左面,R表示右面,T表示顶面,D表示底面。相应的2表示前面,3表示背面,0表示左面,1表示右面,5表示顶面,4表示底面。

2、算法分析:

此问题中,立方体的每对相对的面得颜色是要考察的关键因素。将每个立方体表示为有n个顶点的图。图中每个顶点表示一种颜色。在立方体每对向对面的顶点建连一条边。例如,图(b)是图(a)所示的4个立方体所相应的子图。

将上述子图合并,并标明每一条边来自哪一个立方体如图2所示。

下一步在构成的图中,找出2个特殊子图。一个子图表示叠置的n哥立方体的前侧面与背侧面,另一子图表示叠置的n个立方体的左侧面与右侧面。这两个子图应满足下述性质。

①每个子图有n条边,且每个立方体恰好一条边。

②2个子图没有公共边。

③子图中每个顶点的度均为2。

对于图2中的图,找出满足要求的两个子图如图3所示。

给子图的每条边一个方向,使每个顶点有一条出边和一条入边。有向边得始点对应于

面和左面;有向边的终点对应于背面和右面。图3给出的满足要求的解如下。

0(L) 1(R)2(F) 3(B) Cube1 Y B G R

Cube2 G Y R B

Cube3 B R B Y

Cube4 R G Y G

上述算法的关键是找满足性质(1)、(2)和(3)的子图。用回溯法。

3、实验数据与结果:

实验输入文件:

input . txt

4

RGBBY

0 2 1 3 0 0

3 0 2 1 0 1

2 1 0 2 1 3

1 3 3 0

2 2

实验输出结果:

output . txt

RBGYRR

YRBGRG

BGRBGY

GYYRBB

参考文献:

王晓东.计算机算法设计与分析(第3版)电子工业出版社

附录:

二维数组board[n][6]存储n个立方体各面的颜色,solu[n][6]存储解

------------------------------------------------------------------------------------------------------- void search()

{

int i,t,cube,newg,over,ok;

int *vert=new int[n];

int *edge=new int[n*2];

for(i=0;i

t=-1;newg=1;

while(t>-2){

t++;

cube=t%n; //每个立方体找2次

if(newg)edge[t]=-1;

over=0;ok=0;

while(!ok && !over){

edge[t]++;

if(edge[t]>2)over=1; //每个立方体只有3条边

else ok=(t

if(!over){

if(++vert[board[cube][edge[t]*2]]>2+t/n*2)ok=0;

if(++vert[board[cube][edge[t]*2+1]]>2+t/n*2)ok=0;

if(t%n==n-1&&ok) //check that each vertex is order 2 for(i=0;i2+t/n*2)ok=0;

if(ok){if(t==n*2-1){ //找到解

ans++;

out(edge);

return;

}

else newg=1;

} //ok

else{ //取下一条边

--vert[board[cube][edge[t]*2]];

--vert[board[cube][edge[t]*2+1]];

t--;newg=0;

}

} //over

else{ //回溯

t--;

if(t>-1){

cube=t%n;

--vert[board[cube][edge[t]*2]];

--vert[board[cube][edge[t]*2+1]];

}

t--;newg=0;

}

}

}

--------------------------------------------

找到一个解由out输出。

--------------------------------------------

void out(int edge[])

{

int k,a,b,c,d;

for(int i=0;i<2;i++){

for(int j=0;j

do{

j=0; //找下一条未用边

d=c=-1;

while(j

if(j

do{

a=board[j][edge[i*n+j]*2];

b=board[j][edge[i*n+j]*2+1];

if(b==d)(k=a;a=b;b=k;)

solu[j][i*2]=a;

solu[j][i*2+1]=b;

used[j]=1;

if(c<0)c=a; //开始顶点

d=b;

for(k=0;k

if(!used[k]&&(board[k][edge[i*n+k]*2]==b ||

board[k][edge[i*n+k]*2+1]==b))j=k;

}while(b!=c);

}while(j

}

for(int j=0;j

k=3-edge[j]-edge[j+n];

a=board[j][k*2];

b=board[j][k*2+1];

solu[j][4]=a;

solu[j][5]=b;

}

for(i=0;i

for(j=0;j<6;j++)

cout<

cout<

}

}

-----------------------------------------------------

执行算法的主要函数如下

-----------------------------------------------------

int main()

{

readin();

search();

if(ans==0)cout<<"No Solution!"<

return 0;

}

------------------------------------------- 初始数据由readin读入。

------------------------------------------- void readin()

{

fin>>n;

Make2DArray(board,n,6);

Make2DArray(solu,n,6);

color=new char[n];

used=new int[n];

for(int j=0;j>color[j];

for(int i=0;i

for(int j=0;j<6;j++)fin>>board[i][j]; }

《计算机算法设计与分析》习题及答案

《计算机算法设计与分析》习题及答案 一.选择题 1、二分搜索算法是利用( A )实现的算法。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 2、下列不是动态规划算法基本步骤的是( A )。 A、找出最优解的性质 B、构造最优解 C、算出最优解 D、定义最优解 3、最大效益优先是(A )的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 4. 回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是( A )。 A、子集树 B、排列树 C、深度优先生成树 D、广度优先生成树 5.下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是(B )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 6、衡量一个算法好坏的标准是( C )。 A 运行速度快 B 占用空间少 C 时间复杂度低 D 代码短 7、以下不可以使用分治法求解的是( D )。 A 棋盘覆盖问题 B 选择问题 C 归并排序 D 0/1背包问题 8. 实现循环赛日程表利用的算法是(A )。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 9.下面不是分支界限法搜索方式的是(D )。 A、广度优先 B、最小耗费优先 C、最大效益优先 D、深度优先 10.下列算法中通常以深度优先方式系统搜索问题解的是(D )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法

11.备忘录方法是那种算法的变形。( B ) A、分治法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 12.哈夫曼编码的贪心算法所需的计算时间为(B )。 A、O(n2n) B、O(nlogn) C、O(2n) D、O(n) 13.分支限界法解最大团问题时,活结点表的组织形式是(B )。 A、最小堆 B、最大堆 C、栈 D、数组 14.最长公共子序列算法利用的算法是(B)。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 15.实现棋盘覆盖算法利用的算法是(A )。 A、分治法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 16.下面是贪心算法的基本要素的是(C )。 A、重叠子问题 B、构造最优解 C、贪心选择性质 D、定义最优解 17.回溯法的效率不依赖于下列哪些因素( D ) A.满足显约束的值的个数 B. 计算约束函数的时间 C.计算限界函数的时间 D. 确定解空间的时间 18.下面哪种函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略(B ) A.递归函数 B.剪枝函数 C。随机数函数 D.搜索函数 19. (D)是贪心算法与动态规划算法的共同点。 A、重叠子问题 B、构造最优解 C、贪心选择性质 D、最优子结构性质 20. 矩阵连乘问题的算法可由( B )设计实现。 A、分支界限算法 B、动态规划算法 C、贪心算法 D、回溯算法 21. 分支限界法解旅行售货员问题时,活结点表的组织形式是( A )。

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中国传媒大学2011 学年第一学期计算机算法设计与分析课程 计算机算法设计与分析 题目回溯法解决n色方柱问题的算法设计与分析 学生姓名 学号 班级 学院 任课教师

回溯法解决n色方柱问题的算法设计与分析 摘要: 对于计算机科学来说,算法(Algorithm)的概念是至关重要的。算法是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。为了充分理解算法分析的思想,利用算法思想解决实际问题,所以用回溯法解决书上P181习题5—7 n色方柱问题。 关键字: 计算机算法回溯法 n色方柱 回溯法背景: 回溯法也称为试探法,该方法首先暂时放弃关于问题规模大小的限制,并将问题的候选解按某种顺序逐一枚举和检验。当发现当前候选解不可能是解时,就选择下一个候选解;倘若当前候选解除了还不满足问题规模要求外,满足所有其他要求时,继续扩大当前候选解的规模,并继续试探。如果当前候选解满足包括问题规模在内的所有要求时,该候选解就是问题的一个解。在回溯法中,放弃当前候选解,寻找下一个候选解的过程称为回溯。扩大当前候选解的规模,以继续试探的过程称为向前试探。 回溯法的基本思想:确定了解空间的组织结构后,回溯法就从开始结点(根结点)出发,以深度优先的方式搜索整个解空间。这个开始结点就成为一个活结点,同时也成为当前的扩展结点。在当前的扩展结点处,搜索向纵深方向移至一个新结点。这个新结点就成为一个新的活结点,并成为当前扩展结点。如果在当前的扩展结点处不能再向纵深方向移动,则当前扩展结点就成为死结点。换句话说,这个结点不再是一个活结点。此时,应往回移动(回溯)至最近的一个活结点处,并使这个活结点成为当前的扩展结点。回溯法即以这种工作方式递归地在解空间中搜索,直至找到所要求的解或解空间中已没有活结点时为止。 1、问题描述: 设有n立方体,每个立方体的每个面用红、黄、蓝、绿等n种颜色之一染色。要把这n个立方体叠成一个方形柱体,使得柱体的4个侧面的每一侧均有n种不同的颜色。试设计一个回溯算法,计算出n个立方体的一种满足要求的叠置方案。 例如:第一行有1个正整数n,0

中科院陈玉福计算机算法设计与分析期末简答题答案

1. 贪心算法和动态规划算法有什么共同点和区别?它们都有那些优势和劣势? 共通点:动态规划和贪心算法都是一种递推算法,均有局部最优解来推导全局最优解 区别:贪心算法中,作出的每步贪心决策都无法改变,每一步的最优解一定包含上一步的 最优解,而上一部之前的最优解则不作保留。 动态优化算法,全局最优解中一定包含某个局部最优解,但不一定包含前一个局部最优解,因此需要记录之前的所有最优解 动态规划算法利用子问题重叠性质,对每一个子问题只计算一次,将其解保存在一个表格中。不同的子问题个数随着输入问题的规模呈多项式增长,因此,动态规划算法通常只需要多项式时间,从而获得较高的解题效率。但它需要计算之前所有情况花费,更加耗费空间。 贪心算法所作的选择依赖于以往所作过的选择,但决不依赖于将来的选择,这使得算法在编 码和执行过程中都有一定的速度优势。贪心算法是只是找局部最优解,不一定是全局最优解。 2. 试比较回溯法与分枝限界算法,分别谈谈这两个算法比较适合的问题? 二者都是在解空间树里搜索问题的可靠解或最优解,但是搜索的方式不同,回溯法采用深 度优先的方式,直到达到问题的一个可行解,或经判断沿此路径不会达到问题的可行解或最优解时,停止向前搜索,并沿原路返回到该路径上最后一个还可扩展的节点,然后,从该节点出发朝新的方向纵深搜索。分枝限界法采用的是宽度优先的方式,它将活节点存放在一个特殊的表中,其策略是,在扩展节点处,首先生成其所有的儿子节点,将那些导致不可行解或导致非最优解的儿子节点舍弃,其余儿子节点加入活节点表中,然后,从活节点中取出一个节点作为当前扩展节点,重复上述节点中扩展过程。可以看出,回溯法一般用于求问题的一个可行解,而分枝限界可以用于求出问题的所有可行解。 3. 何谓最优化原理?采用动态规划算法必须满足的条件是什么?动态规划算法是通过什 么问题的什么特性提高效率的? 一个最优化策略的子策略总是最优的。一个问题满足最优化原理又称其具有最优子结构性质。最优子结构性质,子问题重叠性质是计算模型采用动态规划算法求解的两个基本要素。 动态规划算法利用子问题重叠性质,对每一个子问题只计算一次,将其解保存在一个表格中。不同的子问题个数随着输入问题的规模呈多项式增长,因此,动态规划算法通常只需要多项式时间,从而获得较高的解题效率 4. 什么是多项式时间算法? 若存在一个常数C,使得对于所有n>=0,都有|f(n)| <= C*|g(n)|,则称函数f(n)是O(g(n))。时间复杂度是O(p(n))的算法称为多项式时间算法,这里p(n)是关于n的多项式。 时间复杂度为O(nlog(n))、O(n^3)的算法都是多项式时间算法,时间复杂度为O(n^log(n))、O(n!)、O(2^n)的算法是指数时间算法。 一个优化问题如果已经找到了多项式时间算法,则称该问题为多项式时间可解问题,并 将这类问题的集合记为P,因此多项式时间可解问题就称为P类问题。。

教科版高中信息技术选修一《算法与程序设计》选修教案.doc

学习必备欢迎下载 第一课初识算法与程序设计 一、教学目标 1、知识与技能 (1)理解算法的概念,培养学生自我探索信息,高效获取信息的能力; (2)能初步利用算法解决简单的问题,培养学生的理论联系实际能力和动 手操作能力。 2、情感、态度、价值观 学生在学习过程中,通过亲身经历体验获得对此算法的感性认识,培养学 生自我获取信息、分析评价信息、、表达呈现信息的能力,进一步提高其信息素养。 二、教学重点难点 重点:算法概念的理解 难点:如何科学合理的选择和设计算法。 三、教学策略与手段 以趣味性问题设置情境,激发学生探索解决问题的兴趣,与学生进行互动 探讨,通过 Flash 演示材料,比较直观地把抽象的问题简单化,使学生的思考 逐步深入,从而总结出算法的概念,学会如何设计和选择算法,培养学生自主 探究学习的能力。 四、教学过程( 1 课时) (一)我们来共同寻找下面一些生活中比较现实的问题的解决方法。 【问题一】天下真的有“不要钱的午餐”吗? 某一餐馆门口海报上写着“不要钱的午餐”,规则如下:在三个月内,来

的顺序都坐一遍,以后来吃饭就可永远免费” 。于是有人想,这太容易了,每人每次坐不同的位置,吃五次不就行了?于是他就叫上自己的朋友参加这项活动,可是,吃了十次之后,还没有吃上免费午餐,这是怎么回事呢? 学生们感觉非常有意思,很快以小组为单位进行热烈的讨论并得出了破解问题 的步骤:①第一个座位5个人都有坐的机会②第二个座位只有4个人中的任一 个有坐的机会(一个人不能同时坐两个座位)③第三个座位只有3个人中的任 一个有坐的机会④第四个座位只有2个人中的任一个有坐的机会⑤第五个座位 只有1个人有坐的机会⑥计算:5×4×3×2×1=120⑦得出结论:需 要吃120次才有可能吃上免费午餐。 【问题二】有三个和尚和三个妖怪过河,只有一条能装下两个人的船,在河的 任何一方或者船上,如果妖怪的人数大于和尚的人数,那么和尚就会有被吃掉 的危险。你能不能找出一种安全的渡河方法呢?请写一写你的渡河方案。学 生:学生讨论回答。 〖展示步骤〗 ①两个妖怪先过河,一个妖怪回来; ②再两个妖怪过河,一个妖怪回来; ③两个和尚过河,一个妖怪和一个和尚回来; ④两个和尚过河,一个妖怪回来; ⑤两个妖怪过河,一个妖怪回来; ⑥两个妖怪过河。 【F lash 动画展示】通过讨论和动画展示,我们可以知道,计算机解决问题和 人解决问题一样需要有清晰的解题步骤。算法就是解决问题的程序或步骤。(二)【课件展示】算法的概念:

算法设计和分析课程论文

理工学院课程论文 论文题目贪心法的应用 课程名称算法设计与分析 姓名学号 专业计算机科学与技术年级 学院计算机日期(2014年4月10日) 课程论文评价标准

贪心法的应用 摘要:在解决问题的过程中,通过逐步获得最优解从而获得整体最优解的策略就是贪心策略,在已经学会在解的围可以确定的情况下,可以采用枚举或递归策略,一一比较它们最后找到最优解;但当解的围非常大时,枚举和递归的效率会非常低。这时就可以考虑用贪心策略。贪心算法没有固定的框架,算法设计的关键是贪心策略的选择,贪心策略要具有无后向性,即某阶段状态一旦确定以后,不受这个状态以后的策略的影响。当一个问题有好几种解决方法时,贪心法应该是最好的选择之一。本文讲述了贪心算法的含义、基本思路以及贪心算法在实例中的应用。 关键词:贪心算法;删数问题;最小生成树 一、引言 在平时解决问题的过程中,当一个问题就有无后向性和贪心选择性质时,贪心算法通常会给出一个简单、直观和高效的解法。贪心算法通过一系列的选择来得到一个问题的解。它所做的每一个选择都是当前状态下就有某种意义的最好选择,即贪心选择;并且每次贪心选择都能将问题化解为一个更小的与原问题具有相同形式的子问题。尽管贪心算法对于很多问题不能总是产生整体最优解,但对于最短路径、最小生成树问题,以及删数问题等却可以获得整体最优解,而且所给出的算法一般比动态规划算法更为简单、直观和高效。 二、贪心算法的含义和特点 (一)贪心算法的含义 贪心算法是通过一系列的选择来得到问题解的过程。贪心算法是一种能够得到某种度量意义下的最优解的分级处理方法,它总是做出在当前看来是最有的选择,也就是说贪心策略并不是从整体上加以考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解算法。 (二)贪心算法的特点

算法设计与分析试卷(2010)

算法设计与分析试卷(A 卷) 一、 选择题 ( 选择1-4个正确的答案, 每题2分,共20分) (1)计算机算法的正确描述是: B 、D A .一个算法是求特定问题的运算序列。 B .算法是一个有穷规则的集合,其中之规则规定了一个解决某一特定类型的问题的运算序列。 C .算法是一个对任一有效输入能够停机的图灵机。 D .一个算法,它是满足5 个特性的程序,这5个特性是:有限性、确定性、能 行性、有0个或多个输入且有1个或多个输出。 (2)影响程序执行时间的因素有哪些? C 、D A .算法设计的策略 B .问题的规模 C .编译程序产生的机器代码质量 D .计算机执行指令的速度 (3)用数量级形式表示的算法执行时间称为算法的 A A .时间复杂度 B .空间复杂度 C .处理器复杂度 D .通信复杂度 (4)时间复杂性为多项式界的算法有: A .快速排序算法 B .n-后问题 C .计算π值 D .prim 算法 (5)对于并行算法与串行算法的关系,正确的理解是: A .高效的串行算法不一定是能导出高效的并行算法 B .高效的串行算法不一定隐含并行性 C .串行算法经适当的改造有些可以变化成并行算法 D. 用串行方法设计和实现的并行算法未必有效 (6)衡量近似算法性能的重要标准有: A A .算法复杂度 B .问题复杂度 C .解的最优近似度 D .算法的策略 (7)分治法的适用条件是,所解决的问题一般具有这些特征: ABCD A .该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决; B .该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题; C .利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解 D .该问题所分解出的各个子问题是相互独立的。 (8)具有最优子结构的算法有: A .概率算法 B .回溯法 C .分支限界法 D .动态规划法 (9)下列哪些问题是典型的NP 完全问题: A .排序问题 B .n-后问题 C .m-着色问题 D .旅行商问题 (10)适于递归实现的算法有: C A .并行算法 B .近似算法 C .分治法 D .回溯法 二、算法分析题(每小题5分,共10分) (11)用展开法求解递推关系: (12)分析当输入数据已经有序时快速排序算法的不足,提出算法的改进方案。 ???>+-==1 1)1(211)(n n T n n T

计算机算法设计与分析

算法设计与分析 实 验 报 告 班级: 姓名: 学号: (备注:共给出5个参考实验案例,根据学号尾数做对应的实验,即如尾号为1,则模仿案例实验123;尾号2,则模仿案例实验234;尾号3,即345;尾号4,同1.)

目录 实验一分治与递归 (1) 1、基本递归算法 (1) 2、棋盘覆盖问题 (2) 3、二分搜索 (3) 4、实验小结 (5) 实验二动态规划算法 (5) 1、最长公共子序列问题 (5) 2、最大子段和问题 (7) 3、实验小结 (8) 实验三贪心算法 (8) 1、多机调度问题 (8) 2、用贪心算法求解最小生成树 (10) 3、实验小结 (12) 实验四回溯算法和分支限界法 (12) 1、符号三角形问题 (12) 2、0—1背包问题 (14) 3、实验小结 (18) 实验五多种排序算法效率比较 1、算法:起泡排序、选择排序、插入排序、shell排序,归并排序、快速排序等 (19) 2、实验小结 (18)

P art1:课程设计过程 设计选题--→题目分析---→系统设计--→系统实现--→结果分析---→撰写报告 P art2:课程设计撰写的主要规范 1.题目分析:主要阐述学生对题目的分析结果,包括题目描述、 分析得出的有关模型、相关定义及假设; 2.总体设计:系统的基本组成部分,各部分所完成的功能及相互 关系; 3.数据结构设计:主要功能模块所需的数据结构,集中在逻辑设 计上; 4.算法设计:在数据结构基础上,完成算法设计; 5.物理实现:主要有数据结构的物理存储,算法的物理实现,系 统相关的实现。具体在重要结果的截图,测试案例的结果数据,核心算法的实现结果等; 6.结果分析:对第五步的分析,包括定性分析和定量分析,正确 性分析,功能结构分析,复杂性分析等; 7.结论:学生需对自己的课程设计进行总结,给出评价,并写出 设计体会; 8.附录:带有注释的源代码,系统使用说明等; 9.参考文献:列出在撰写过程中所需要用到的参考文献。

计算机算法设计与分析期末考试复习题

1、二分搜索算法是利用( A )实现的算法。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 2、下列不是动态规划算法基本步骤的是( A )。 A、找出最优解的性质 B、构造最优解 C、算出最优解 D、定义最优解 3、最大效益优先是( A )的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 4、最长公共子序列算法利用的算法是( B )。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 5. 回溯法解TSP问题时的解空间树是( A )。 A、子集树 B、排列树 C、深度优先生成树 D、广度优先生成树6.下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是( B )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 7、衡量一个算法好坏的标准是(C )。 A 运行速度快 B 占用空间少 C 时间复杂度低 D 代码短 8、以下不可以使用分治法求解的是(D )。 A 棋盘覆盖问题 B 选择问题 C 归并排序 D 0/1背包问题 9. 实现循环赛日程表利用的算法是( A )。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 10、实现最长公共子序列利用的算法是( B )。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法11.下面不是分支界限法搜索方式的是( D )。 A、广度优先 B、最小耗费优先 C、最大效益优先 D、深度优先 12.下列算法中通常以深度优先方式系统搜索问题解的是( D )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 13. 一个问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征是问题的( B )。 A、重叠子问题 B、最优子结构性质 C、贪心选择性质 D、定义最优解14.广度优先是( A )的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 15.背包问题的贪心算法所需的计算时间为( B )。

计算机算法设计与分析课程设计.

成绩评定表 学生姓名吴旭东班级学号1309010236 专业信息与计算 科学课程设计题目 分治法解决棋盘覆 盖问题;回溯法解 决数字拆分问题 评 语 组长签字: 成绩 日期20 年月日

课程设计任务书 学院理学院专业信息与计算科学 学生姓名吴旭东班级学号1309010236 课程设计题目分治法解决棋盘覆盖问题;回溯法解决数字拆分问题实践教学要求与任务: 要求: 1.巩固和加深对基本算法的理解和运用,提高综合运用课程知识进行算法设计与分析的能力。 2.培养学生自学参考书籍,查阅手册、和文献资料的能力。 3.通过实际课程设计,掌握利用分治法或动态规划算法,回溯法或分支限界法等方法的算法的基本思想,并能运用这些方法设计算法并编写程序解决实际问题。 4.了解与课程有关的知识,能正确解释和分析实验结果。 任务: 按照算法设计方法和原理,设计算法,编写程序并分析结果,完成如下内容: 1.运用分治算法求解排序问题。 2. 运用回溯算法求解N后问题。 工作计划与进度安排: 第12周:查阅资料。掌握算法设计思想,进行算法设计。 第13周:算法实现,调试程序并进行结果分析。 撰写课程设计报告,验收与答辩。 指导教师: 201 年月日专业负责人: 201 年月日 学院教学副院长: 201 年月日

算法分析是对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量的分析。算法 (Algorithm)是解题的步骤,可以把算法定义成解一确定类问题的任意一种特殊的方法。在计算机科学中,算法要用计算机算法语言描述,算法代表用计算机解一类问题的精确、有效的方法。 分治法字面上的解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。在一个2^k*2^k的棋盘上, 恰有一个放歌与其他方格不同,且称该棋盘为特殊棋盘。 回溯法的基本做法是深度优先搜索,是一种组织得井井有条的、能避免不必要重复搜索的穷举式搜索算法。数字拆分问题是指将一个整数划分为多个整数之和的问题。利用回溯法可以很好地解决数字拆分问题。将数字拆分然后回溯,从未解决问题。 关键词:分治法,回溯法,棋盘覆盖,数字拆分

算法分析与设计论文[精品文档]

算法设计与分析论文 题目0-1背包问题的算法设计策略对比与分析专业 班级 学号 姓名

引言 对于计算机科学来说,算法(Algorithm)的概念是至关重要的。算法是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。 算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤。或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列,并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。 一个算法应该具有以下五个重要的特征: 有穷性:一个算法必须保证执行有限步之后结束; 确切性:算法的每一步骤必须有确切的定义; 输入:一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件; 输出:一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的; 可行性:算法原则上能够精确地运行,而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。 计算机科学家尼克劳斯-沃思曾著过一本著名的书《数据结构十算法= 程序》,可见算法在计算机科学界与计算机应用界的地位。

1 算法复杂性分析的方法介绍 算法的复杂性是算法效率的度量,是评价算法优劣的重要依据。一个算法的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面,所需的资源越多,我们就说该算法的复杂性越高;反之,所需的资源越低,则该算法的复杂性越低。 计算机的资源,最重要的是时间和空间(即存储器)资源。因而,算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分。 不言而喻,对于任意给定的问题,设计出复杂性尽可能地的算法是我们在设计算法是追求的一个重要目标;另一方面,当给定的问题已有多种算法时,选择其中复杂性最低者,是我们在选用算法适应遵循的一个重要准则。因此,算法的复杂性分析对算法的设计或选用有着重要的指导意义和实用价值。 关于算法的复杂性,有两个问题要弄清楚:用怎样的一个量来表达一个算法的复杂性;对于给定的一个算法,怎样具体计算它的复杂性。 让我们从比较两对具体算法的效率开始。 1.1比较两对算法的效率 考虑问题1:已知不重复且已经按从小到大排好的m个整数的数组A[1..m](为简单起见。还设m=2 k,k是一个确定的非负整数)。对于给定的整数c,要求寻找一个下标i,使得A[i]=c;若找不到,则返回一个0。 问题1的一个简单的算法是:从头到尾扫描数组A。照此,或者扫到A的第i个分量,经检测满足A[i]=c;或者扫到A的最后一个分量,经检测仍不满足A[i]=c。我们用一个函数Search来表达这个算法: Function Search (c:integer):integer; Var J:integer; Begin J:=1; {初始化} {在还没有到达A的最后一个分量且等于c的分量还没有找到时, 查找下一个分量并且进行检测} While (A[i]

算法设计与分析课程论文

算法设计与分析课程论文 1.引言 算法设计与分析是数据结构的有力补充,从中可以了解到算法设计的奥妙以及对数据结构中的数据存储结构更深层次的运用。计算机算法设计与分析是面向设计的、处于核心地位的一门学科。算法是一组有穷的规则,它规定了解决某一特定类型问题的一系列运算。算法设计是一件非常困难的工作,常用的算法设计方法有:分治法、贪心方法、动态规划、回溯法、分枝-限界法、基本检索与周游方法、遗传算法等。 本文主要对算法设计与分析中的递归算法以及动态规划算法进行了总结、分析以及对具体问题的编程实现。 2.递归算法分析 2.1递归算法简介与特点 递归就是在函数或子过程的内部,直接或间接地调用自己的算法;递归算法是从下往上进行思维,需要对问题有全局的了解;在使用递归算法时,必须至少测试一个可以终止递归的条件,并且还必须对在合理的递归调用次数内未满足此类条件的情况进行处理,如果没有一个在正常情况下可以满足的条件,则过程将陷入执行无限循环的高度危险之中;递归算法的描述非常简洁而易于理解,但因重复计算和较大的堆栈消耗使递归算法的解题的运行效率较低;并不是所有的语言都支持递归,在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储,递归次数过多容易造成栈溢出等不利编程的因素,所以一般不提倡用递归算法设计程序。 2.2递归过程 递归过程是直接调用自己或通过一系列的过程调用语句间接调用自己的过程。在一个过程的运行期间调用另一个过程时,在执行被调用过程之前,系统要先把所有的实在参数返回地址等信息传递给被调用的过程保存,为被调用过程的局部变量分配存储空间,将控制转移到被调用入口。接下来从被调过程返回调用过程要保存被调用过程的计算结果,释放被调用过程的数据区,依照被调过程保存的返回地址将控制转移到调用过程。该过程服从后调用先返回的原则。

算法设计与分析期末试题答案解析

1、用计算机求解问题的步骤: 1、问题分析 2、数学模型建立 3、算法设计与选择 4、算法指标 5、算法分析 6、算法实现 7、程序调试 8、结果整理文档编制 2、算法定义:算法是指在解决问题时,按照某种机械步骤一定可以得到问题结果的处理过程 3、算法的三要素 1、操作 2、控制结构 3、数据结构 算法具有以下5个属性: 有穷性:一个算法必须总是在执行有穷步之后结束,且每一步都在有穷时间内完成。 确定性:算法中每一条指令必须有确切的含义。不存在二义性。只有一个入口和一个出口 可行性:一个算法是可行的就是算法描述的操作是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。 输入:一个算法有零个或多个输入,这些输入取自于某个特定对象的集合。 输出:一个算法有一个或多个输出,这些输出同输入有着某些特定关系的量。 算法设计的质量指标: 正确性:算法应满足具体问题的需求; 可读性:算法应该好读,以有利于读者对程序的理解;

健壮性:算法应具有容错处理,当输入为非法数据时,算法应对其作出反应,而不是产生莫名其妙的输出结果。 效率与存储量需求:效率指的是算法执行的时间;存储量需求指算法执行过程中所需要的最大存储空间。一般这两者与问题的规模有关。 经常采用的算法主要有迭代法、分而治之法、贪婪法、动态规划法、回溯法、分支限界法 迭代法 基本思想:迭代法也称“辗转法”,是一种不断用变量的旧值递推出新值的解决问题的方法。 解题步骤:1、确定迭代模型。根据问题描述,分析得出前一个(或几个)值与其下一个值的迭代关系数学模型。 2、建立迭代关系式。迭代关系式就是一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的表达式,存储新值的变量称为迭代变量 3、对迭代过程进行控制。确定在什么时候结束迭代过程,这是编写迭代程序必须考虑的问题。不能让迭代过程无休止地重复执行下去。迭代过程的控制通常可分为两种情况:一种是所需的迭代次数是个确定的值,可以计算出来;另一种是所需的迭代次数无法确定。对于前一种情况,可以构建一

计算机算法设计与分析小论文

计算机算法设计与分析小论文 摘要: 算法是一个系列解决问题的清晰指令,即在有限时间内能够对一定规范的输入,能够得到所需要的输出。如果一个算法本身是有缺陷的!那么他往往不是这个问题的最佳解决方法,可见一个算法的优劣是通过一定的准则来规定的。通过这学期的对《计算机算法分析设计》这门课程的学习让我们充分的了解到了计算机算法的多样性和复杂性,让我们更加细心和耐心的去对待这门课程。例如甲某要去某个地方旅游,他有很多种方案到旅游地,但是不见的每种方案都是合理最优的!这时就是需要考虑透过一定的算法来得到自己的最优路线。所以可见算法就是以最少的成本、最快的速度、最好的质量开发出合适各种各样应用需求的软件,必须遵循软件工程的原则,设计出高效率的程序。一个高效的程序不仅需要编程技巧,更需要合理的数据组织和清晰高效的算法。目前我们将进行常见的算法分析设计策略介绍: 1.递归算法 1.1递归算法介绍: 直接或间接的调用自身的算法称为递归算法。或者说就是用自己来定义自己,不断调用自己的某一种状态。 1.2递归算法满足的条件 (1)递归满足2个条件: 1)有反复执行的过程(调用自身) 2)有跳出反复执行过程的条件(递归出口) 1.3递归例子 递归例子:阶乘问题 n! = n * (n-1) * (n-2) * ...* 1(n>0) //阶乘 intresult(int i) { int sum = 0; if (0 == i) return (1); else sum = i * result(i-1); return sum; }

可见一个递归算法都有一个比较特殊的特点,那就是要先处理一些比较特殊的情况再处理递归关系。如上例中如果是0!的话!那么他的阶乘就是1,所以先处理0!这个特殊情况,然后再调用其他的递归关系得到自己想要的阶乘。比如当我们想要求出4!的结果那么我们就需要调用result(3)的结果而result(3)又要调用result(2)的结果!就这样直到得出答案为止。 在我们日常,递归算法的出现可以帮助我们解决很多问题,正因为它的:结构清晰,可读性强,而且容易用数学归纳法来证明算法的正确性,因此它为设计算法、调试程序带来很大方便。 2.分治算法 2.1分治算法介绍: 一个分治算法把问题实例划分成若干子实例(多数情况是分成两个),并分别递归地解决每个子实例,然后把这些子实例的解组合起来,得到原问题实例的解。 2.2 分治算法的特性 1)规模小,则很容易解决 2)大问题可以分为若干规模小的相同问题 3)利用子问题的解可以合并成该问题的解 2.3分治算法的遇到问题 为了阐明这个方法,考虑这样一问题:在一个整数组A[1...n]中,同时寻找最大值和最小值。下面我们来看一下用分治策略:将数组分割成两半,A[1...n/2]和A[(n/2)+1...n],在每一半中找到最大值和最小值,并返回这两个最小值中的最小值及这两个最大值中的最大值。 过程 Min-Max ⅰ输入 n个整数元素的数组A[1...n]n为2的幂 ⅱ输出 (x,y), A中的最大元素和最小元素

算法设计与分析试卷及答案.doc

湖南科技学院二○ 年 学期期末考试 信息与计算科学专业 年级《算法设计与分析》 试题 考试类型:开卷 试卷类型: C 卷 考试时量: 120 分钟 题号 一 二 三 四 五 总分 统分人 得 分 阅卷人 一、填空题(每小题 3 分,共计 30 分) 1. 用 O 、Ω和θ表示函数 f 与 g 之间的关系 ______________________________ 。 f n n lo g n g n log n 1, n 1 2. 算法的时间复杂性为 f (n) n ,则算法的时间复杂性的阶 8 f (3n / 7) n, 2 为__________________________ 。 3. 快速排序算法的性能取决于 ______________________________ 。 4. 算法是 _______________________________________________________ 。 5. 在对问题的解空间树进行搜索的方法中,一个活结点最多有一次机会成为活结点的 是_________________________ 。 6. 在算法的三种情况下的复杂性中, 可操作性最好且最有实际价值的是 _____情况下的时间复杂性。 7. 大Ω符号用来描述增长率的下限,这个下限的阶越 ___________,结果就越有价值。 。 8. ____________________________ 是问题能用动态规划算法求解的前提。 9. 贪心选择性质是指 ________________________________________________________ ____________________________________________________________ 。

算法设计与分析基础论文

算法设计与分析论文 回溯法 回溯法有“通用的解题法”之称。 应用回溯法解问题时,首先应该明确问题的解空间。 一个复杂问题的解决往往由多部分构成,即,一个大的解决方案可以看作是由若干个小的决策组成。很多时候它们构成一个决策序列。 解决一个问题的所有可能的决策序列构成该问题的解空间。解空间中满足约束条件的决策序列称为可行解。一般说来,解任何问题都有一个目标,在约束条件下使目标达到最优的可行解称为该问题的最优解。 回溯法概述 回溯法可以系统的搜索一个问题的所有解或任一个解 它在包含问题的所有解的解空间树中,按照深度优先的策略,从根结点出发搜索解空间树。算法搜索到某一结点时,如果断定该结点肯定不包含问题的解,则跳过以该结点为根的子树的搜索,逐层向其祖先结点回溯 这种以深度优先方式搜索问题的解的方法称为回溯法 回溯算法的形式描述 假设回溯算法要找出所有的答案结点而不是仅仅只找出一个。 ①设(x 1,x 2 ,…,x i-1 )是状态空间树中由根到一个结点(问题状态)的路径。 ②T(x 1,x 2 ,…,x i-1 )是下述所有结点的x i 的集合,它使得对于每一个x i , (x 1 ,x 2 ,…,x i )是一 条由根到结点x i 的路径 ③存在一些限界函数B i (可以表示成一些谓词),如果路径(x 1 ,x 2 ,…,x i )不可能延伸到一个 答案结点,则B i (x 1 ,x 2 ,…,x i )取假值,否则取真值。 因此,解向量X(1:n)中的第i个分量就是那些选自集合T(x 1,x 2 ,…,x i-1 )且使B i 为真的 x i 。 回溯法思想 第一步:为问题定义一个状态空间(state space),这个空间必须至少包含问题的一个解

计算机算法设计与分析实验报告大学论文

华北电力大学 实验报告 | | 实验名称算法设计实验 课程名称算法设计与分析 | | 专业班级:信安1301 学生姓名: 学号:成绩: 指导教师:胡朝举实验日期: 2015年11月

设两个有序表存放在同一数组中相邻的位置上:R[low..mid]和R[mid+1..high],每次分被从两个表中取出一个记录进行关键字的比较,将较小者放入T[low..high]中,重复此过程,直至其中一个表为空,最后将另一非空表中余下的部分直接复制到T中。 三、实验结果 四、算法分析 1)时间复杂度 当有n个记录时,需进行[log2n]趟归并排序,每一趟归并,其关键字比较次数不超过n,元素移动次数都是n,因此,归并排序的时间复杂度为O(nlog2n)。 2)空间复杂度 用顺序表实现归并排序时,需要和待排序记录个数相等的辅助存储空间,所以空间复杂度为O(n); 五、实验代码 #include #include #include #include #include using namespace std; template void MergSort(Type a[], int n){ Type *b = new Type[n]; int s = 1; while (s < n){ MergPass(a, b, s, n); s += s; MergPass(b, a, s, n); s += s; } } template void MergPass(Type x[], Type y[], int s, int n) { int i = 0; while (i <= n - 2 * s) { Merg(x, y, i, i + s - 1, i + 2 * s - 1); i = i + 2 * s; } if (i + s < n)

算法题__计算机算法设计与分析期末试题4套(含答案)

(1)用计算机求解问题的步骤: 1、问题分析 2、数学模型建立 3、算法设计与选择 4、算法指标 5、算法分析 6、算法实现 7、程序调试 8、结果整理文档编制 (2)算法定义:算法是指在解决问题时,按照某种机械步骤一定可以得到问题结果的处理过程 (3)算法的三要素 1、操作 2、控制结构 3、数据结构 算法具有以下5个属性: 有穷性:一个算法必须总是在执行有穷步之后结束,且每一步都在有穷时间内完成。 确定性:算法中每一条指令必须有确切的含义。不存在二义性。只有一个入口和一个出口 可行性:一个算法是可行的就是算法描述的操作是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。 输入:一个算法有零个或多个输入,这些输入取自于某个特定对象的集合。 输出:一个算法有一个或多个输出,这些输出同输入有着某些特定关系的量。 算法设计的质量指标: 正确性:算法应满足具体问题的需求; 可读性:算法应该好读,以有利于读者对程序的理解;

健壮性:算法应具有容错处理,当输入为非法数据时,算法应对其作出反应,而不是产生莫名其妙的输出结果。 效率与存储量需求:效率指的是算法执行的时间;存储量需求指算法执行过程中所需要的最大存储空间。一般这两者与问题的规模有关。 经常采用的算法主要有迭代法、分而治之法、贪婪法、动态规划法、回溯法、分支限界法 迭代法也称“辗转法”,是一种不断用变量的旧值递推出新值的解决问题的方法。 利用迭代算法解决问题,需要做好以下三个方面的工作: 一、确定迭代模型。在可以用迭代算法解决的问题中,至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量,这个变量就是迭代变量。 二、建立迭代关系式。所谓迭代关系式,指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系)。迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键,通常可以使用递推或倒推的方法来完成。 三、对迭代过程进行控制。在什么时候结束迭代过程?这是编写迭代程序必须考虑的问题。不能让迭代过程无休止地重复执行下去。迭代过程的控制通常可分为两种情况:一

算法设计和分析课程论文

湖南理工学院课程论文 论文题目贪心法的应用 课程名称算法设计与分析 姓名学号 专业计算机科学与技术年级 学院计算机日期(2014年4月10日) 课程论文评价标准 指标评价内容 评价等级(分值) 得分A B C D 选题选题是否新颖;是否有意义;是否与 本门课程相关。 20-16 15-11 10-6 5-0 论证思路是否清晰;逻辑是否严密;结构 是否严谨;研究方法是否得当;论证 是否充分。 20-16 15-11 10-6 5-0 文献文献资料是否翔实;是否具有代表性。20-16 15-11 10-6 5-0 规范文字表达是否准确、流畅;是否符合 学术道德规范。 20-16 15-11 10-6 5-0 能力是否运用了本门课程的有关理论知 识;是否体现了科学研究能力。 20-16 15-11 10-6 5-0 评阅教师签名: 年月日 总分:

贪心法的应用 摘要:在解决问题的过程中,通过逐步获得最优解从而获得整体最优解的策略就是贪心策略,在已经学会在解的范围可以确定的情况下,可以采用枚举或递归策略,一一比较它们最后找到最优解;但当解的范围非常大时,枚举和递归的效率会非常低。这时就可以考虑用贪心策略。贪心算法没有固定的框架,算法设计的关键是贪心策略的选择,贪心策略要具有无后向性,即某阶段状态一旦确定以后,不受这个状态以后的策略的影响。当一个问题有好几种解决方法时,贪心法应该是最好的选择之一。本文讲述了贪心算法的含义、基本思路以及贪心算法在实例中的应用。 关键词:贪心算法;删数问题;最小生成树 一、引言 在平时解决问题的过程中,当一个问题就有无后向性和贪心选择性质时,贪心算法通常会给出一个简单、直观和高效的解法。贪心算法通过一系列的选择来得到一个问题的解。它所做的每一个选择都是当前状态下就有某种意义的最好选择,即贪心选择;并且每次贪心选择都能将问题化解为一个更小的与原问题具有相同形式的子问题。尽管贪心算法对于很多问题不能总是产生整体最优解,但对于最短路径、最小生成树问题,以及删数问题等却可以获得整体最优解,而且所给出的算法一般比动态规划算法更为简单、直观和高效。 二、贪心算法的含义和特点 (一)贪心算法的含义 贪心算法是通过一系列的选择来得到问题解的过程。贪心算法是一种能够得到某种度量意义下的最优解的分级处理方法,它总是做出在当前看来是最有的选择,也就是说贪心策略并不是从整体上加以考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解算法。 (二)贪心算法的特点

算法设计与分析结课论文

算法设计与分析 结课论文 Hash技术 学生姓名:胡项南 学号:1130090050 专业:计算机科学与技术 年级:2009级 完成日期:2010年月日 指导教师:刘洋 成绩:

Hash技术 摘要:随着科技日益发展,Hash函数的重要性越来越突出。本文介绍了几种构造Hash 的方法,例如直接定址法、数字分析法、平方取中法、折叠法、除留余数法等,在构造Hash函数时,应当注意两点问题:(1)函数值应在1至记录总数之间。(2)尽量避免冲突。还介绍了几种处理Hash算法冲突的方法。除此之外,阐明了Hash函数的优缺点和它在现实生活中的应用。 关键词:Hash函数,构造方法,应用,优缺点

目录 1.绪论 1.1 什么是算法 1.2 搜索算法 2.Hash函数 2.1 Hash函数的基本概念 2.2 Hash函数的基本思想与一般模型 2.3 Hash函数的构造 3. 处理冲突的方法 3.1 开放定址法 3.2 再哈希法 3.3 链地址法 3.4 建立一个公共溢出区 4. Hash算法的优劣分析 5. Hash函数的应用 5.1 完整性的验证 5.2 数字签名 5.3 认证协议 5.4 加密算法 6. 总结

1. 绪论 1.1 什么是算法 算法的概念在计算机科学与技术领域几乎无处不在,在各种计算机系统的实现中,算法的设计往往处于核心的位置。 1.2 搜索算法 搜索问题是计算机技术面对的基本课题之一,自20世纪70年代以来,计算机应用的主流逐渐从计算机密集型向着数据密集型转化,计算机存储和处理的数据量越来越大,结构越来越复杂,因此,对搜索算法的研究始终是人们研究的重要领域。 搜索算法与其他问题不同,它与数据结合的组织形式密切相关。在大多数情况下,搜索算法实际上是作为某种数据类型的运算或操作而不断的被调用的,搜索算法的优劣与数据结构密切相关。 2. Hash函数 2.1 Hash函数的基本概念 Hash函数是把任意长度的二进制串映射到特定长度的二进制串函数,是最基本的二进制函数之一。Hash函数也被称为“凑数函数”,但这个名称很少被采用,70年代之前也被称为散列函数,现在我们经常将其称之为Hash或译为哈什。 Hash技术是一种提供高速数据存储与检索方式的优秀技术,已有近50年的发展历史。其中二十世纪五六十年代因汇编与编译系统的需要,Hash技术受到普遍重视,70年代以来,计算机在数据管理与人工智能领域广泛应用,大型数据库系统的设计备受关注。由于Hash算法的期望搜索时间与数据集合的大小无关,所以在数据量很大时,其查询性能优于平衡树等搜索算法。 2.2 Hash算法的基本思想与一般模型 随着对Hash函数的不断探索,子啊上世纪九十年代Hash函数逐渐趋于成熟。Hash函数逐渐有了两个分支。一个分支就是针对大规模字符串词典,这就是我们常见的词典。另一个分支就是针对大规模稀疏整数集合,就是将一个大规模整数集合的所有

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