算法分析与设计实验报告
实验报告算法分析
实验报告算法分析实验报告：算法分析引言在计算机科学领域中，算法是解决问题的一种方法或步骤的描述。
通过对算法的分析，我们可以评估其效率和性能，从而选择最优的算法来解决特定的问题。
本实验报告旨在介绍算法分析的基本概念和方法，并通过实例来说明其应用。
一、算法分析的背景算法分析是计算机科学中的重要研究领域，它关注如何评估算法的效率和性能。
在实际应用中，我们经常面临着需要在有限的时间内解决大规模问题的挑战。
因此，选择一个高效的算法是至关重要的。
算法分析的目标是通过定量分析算法的时间复杂度和空间复杂度，为选择最佳算法提供依据。
二、算法分析的方法1. 时间复杂度分析时间复杂度是衡量算法执行时间的一种指标。
通常使用大O表示法来表示时间复杂度。
通过计算算法执行所需的基本操作次数，可以得到算法的时间复杂度。
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。
时间复杂度越低，算法执行所需的时间越短。
2. 空间复杂度分析空间复杂度是衡量算法内存使用的一种指标。
通过计算算法执行所需的额外空间大小，可以得到算法的空间复杂度。
常见的空间复杂度有O(1)、O(n)和O(n^2)等。
空间复杂度越低，算法所需的内存空间越小。
三、算法分析的应用算法分析在计算机科学的各个领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用示例：1. 排序算法排序算法是计算机科学中的经典问题之一。
通过对不同排序算法的时间复杂度进行分析，可以选择最适合特定需求的排序算法。
例如，快速排序算法的平均时间复杂度为O(n log n)，在大规模数据排序中表现出色。
2. 图算法图算法是解决图结构相关问题的一种方法。
通过对图算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析，可以选择最适合解决特定图问题的算法。
例如，广度优先搜索算法的时间复杂度为O(V+E)，其中V和E分别表示图的顶点数和边数。
3. 动态规划算法动态规划算法是解决具有重叠子问题性质的问题的一种方法。
算法设计与分析的实验报告
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1、①设a[0:n-1]是已排好序的数组。
请写二分搜索算法，使得当搜索元素x不在数组中时，返回小于x的最大元素位置i和大于x的最小元素位置j。
当搜索元素在数组中时，i和j相同，均为x在数组中的位置。
②写出三分搜索法的程序。
三、实验要求（1）用分治法求解上面两个问题；（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、已知a[0:n-1]是一个已排好序的数组，可以采用折半查找（二分查找）算法。
如果搜索元素在数组中，则直接返回下表即可；否则比较搜索元素x与通过二分查找所得最终元素的大小，注意边界条件，从而计算出小于x的最大元素的位置i和大于x的最小元素位置j。
2、将n个元素分成大致相同的三部分，取在数组a的左三分之一部分中继续搜索x。
如果x>a[2(n-1)/3]，则只需在数组a的右三分之一部分中继续搜索x。
上述两种情况不成立时，则在数组中间的三分之一部分中继续搜索x。
五、实验结果分析二分搜索法：三分搜索法：时间复杂性：二分搜索每次把搜索区域砍掉一半，很明显时间复杂度为O(log n)。
（n代表集合中元素的个数）三分搜索法：O（3log3n）空间复杂度：O（1）。
六、实验体会本次试验解决了二分查找和三分查找的问题，加深了对分治法的理解，收获很大，同时我也理解到学习算法是一个渐进的过程，算法可能一开始不是很好理解，但是只要多看几遍，只看是不够的还要动手分析一下，这样才能学好算法。
七、附录：（源代码）二分搜索法：#include<iostream.h>#include<stdio.h>int binarySearch(int a[],int x,int n){int left=0;int right=n-1;int i,j;while(left<=right){int middle=(left+right)/2;if(x==a[middle]){i=j=middle;return 1;}if(x>a[middle])left=middle+1;else right=middle-1;}i=right;j=left;return 0;}int main(){ int a[10]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};int n=10;int x=9;if(binarySearch(a,x,n))cout<<"找到"<<endl;elsecout<<"找不到"<<endl;return 0;}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--回溯法
算法分析与设计实验报告--回溯法实验目的：通过本次实验，掌握回溯法的基本原理和应用，能够设计出回溯法算法解决实际问题。
实验内容：1.回溯法概述回溯法全称“试探回溯法”，又称“逐步退化法”。
它是一种通过不断试图寻找问题的解，直到找到解或者穷尽所有可能的解空间技术。
回溯法的基本思路是从问题的某一个初始状态开始，搜索可行解步骤，一旦发现不满足求解条件的解就回溯到上一步，重新进行搜索，直到找到解或者所有可能的解空间已经搜索完毕。
2.回溯法的基本应用回溯法可用于求解许多 NP 问题，如 0/1 背包问题、八皇后问题、旅行商问题等。
它通常分为两种类型：一种是通过枚举所有可能的解空间来寻找解；另一种则是通过剪枝操作将搜索空间减少到若干种情况，大大减少了搜索时间。
3.回溯法的解题思路（1）问题分析：首先需要对问题进行分析，确定可行解空间和搜索策略；（2）状态表示：将问题的每一种状况表示成一个状态；（3）搜索策略：确定解空间的搜索顺序；（4）搜索过程：通过逐步试探，不断扩大搜索范围，更新当前状态；（5）终止条件：在搜索过程中，如果找到了满足要求的解，或者所有的可行解空间都已搜索完毕，就结束搜索。
4.八皇后问题八皇后问题是指在一个 8x8 的棋盘上放置八个皇后，使得任意两个皇后都不在同一行、同一列或同一对角线上。
通过回溯法可以求解出所有的可能解。
实验过程：回溯法的实现关键在于搜索空间的剪枝，避免搜索无用的解；因此，对于八皇后问题，需要建立一个二维数组来存放棋盘状态，以及一个一维数组来存放每行放置的皇后位置。
从第一行开始搜索，按照列的顺序依次判断当前的空位是否可以放置皇后，如果可以，则在相应的位置标记皇后，并递归到下一行；如果不能，则回溯到上一行，重新搜索。
当搜索到第八行时，获取一组解并返回。
代码实现：```pythondef is_valid(board, row, col):for i in range(row):if board[i] == col or abs(board[i] - col) == abs(i - row):return Falsereturn True实验结果：当 n=4 时，求得的所有可行解如下：```[[1, 3, 0, 2],[2, 0, 3, 1]]```本次实验通过实现回溯法求解八皇后问题，掌握了回溯法的基本原理和应用，并对回溯法的核心思想进行了深入理解。
算法实验报告范文
算法实验报告范文《算法设计与分析》实验报告班级姓名学号年月日目录实验一二分查找程序实现…………………………………………………………………03页实验二棋盘覆盖问题（分治法）.…………………………………………………………08页实验三0-1背包问题的动态规划算法设计……………………………………………….11页实验四背包问题的贪心算法………………………………………………………………14页实验五最小重量机器设计问题（回溯法）………………………………………………17页实验六最小重量机器设计问题（分支限界法）…………………………………………20页指导教师对实验报告的评语成绩：指导教师签字：年月日2实验一：二分查找程序实现一、实验时间：2022年10月8日，星期二，第一、二节地点：J13#328二、实验目的及要求目的：1、用c/c++语言实现二分搜索算法。
2、通过随机产生有序表的方法，测出在平均意义下算法比较次数随问题规模的变化曲线，并作图。
三、实验环境平台：Win732位操作系统开发工具：Codeblock10.05四、实验内容对已经排好序的n个元素a[0：n-1]，现在要在这n个元素中找出一特定元素某。
五、算法描述及实验步骤算法描述：折半查找法也称为二分查找法，它充分利用了元素间的次序关系，采用分治策略，可在最坏的情况下用O(logn)完成搜索任务。
它的基本思想是，将n个元素分成个数大致相同的两半，取a[n/2]与欲查找的某作比较，如果某=a[n/2]则找到某，算法终止。
如果某a[n/2]，则我们只要在数组a的右半部继续搜索某。
二分搜索法的应用极其广泛，而且它的思想易于理解。
确定算法复杂度基本步骤：1、首先设定问题规模n；2、随即产生递增数列；3、在n个有序数中随机取一个作为待查找量，搜索之；4、记录查找过程中的比较次数，再次生成新的有序表并查找，记录查找次数，每个数组重复10次；5、改变问题规模n重复上述步骤2~4，n取100、200……1000；6、依实验数据作图，并与理论图作比较；7、二分搜索算法平均查找次数：问题规模为n时，平均查找次数为：A(n)=Int(logn)+1/2//Int()函数为向下取整3即二分搜索算法对于含有n个数据的有序表L平均作了约Int(logn)+1/2次的查找操作。
算法分析与设计实验报告合并排序快速排序
算法分析与设计实验报告：合并排序与快速排序一、引言算法是计算机科学中非常重要的一部分，它涉及到解决问题的方法和步骤。
合并排序和快速排序是两种经典而常用的排序算法。
本文将对这两种排序算法进行分析和设计实验，通过对比它们的性能和效率，以期得出最优算法。
二、合并排序合并排序是一种分治算法，它将原始数组不断分解为更小的数组，直到最后细分为单个元素。
然后，再将这些单个元素两两合并，形成一个有序数组。
合并排序的核心操作是合并两个有序的数组。
1. 算法步骤（1）将原始数组分解为更小的子数组，直到每个子数组只有一个元素；（2）两两合并相邻的子数组，同时进行排序，生成新的有序数组；（3）重复步骤（2），直到生成最终的有序数组。
2. 算法性能合并排序的最优时间复杂度为O(nlogn)，其中n为待排序数组的长度。
无论最好情况还是最坏情况，合并排序的复杂度都相同。
合并排序需要额外的存储空间来存储临时数组，所以空间复杂度为O(n)。
三、快速排序快速排序也是一种分治算法，它将原始数组根据一个主元（pivot）分成两个子数组，一个子数组的元素都小于主元，另一个子数组的元素都大于主元。
然后，递归地对这两个子数组进行排序，最后得到有序数组。
快速排序的核心操作是划分。
1. 算法步骤（1）选择一个主元（pivot），可以是随机选择或者固定选择第一个元素；（2）将原始数组根据主元划分为两个子数组，一个子数组的元素都小于主元，另一个子数组的元素都大于主元；（3）递归地对这两个子数组进行快速排序；（4）重复步骤（2）和（3），直到每个子数组只有一个元素，即得到最终的有序数组。
2. 算法性能快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，其中n为待排序数组的长度。
最坏情况下，当每次选择的主元都是最小或最大元素时，时间复杂度为O(n^2)。
快速排序是原地排序，不需要额外的存储空间，所以空间复杂度为O(1)。
四、实验设计为了验证合并排序和快速排序的性能和效率，我们设计以下实验：1. 实验目的：比较合并排序和快速排序的时间复杂度和空间复杂度。
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。
算法与分析实验报告
算法与分析实验报告一、引言算法是现代计算机科学中的核心概念，通过合理设计的算法可以解决复杂的问题，并提高计算机程序的执行效率。
本次实验旨在通过实际操作和数据统计，对比分析不同算法的执行效率，探究不同算法对于解决特定问题的适用性和优劣之处。
二、实验内容本次实验涉及两个经典的算法问题：排序和搜索。
具体实验内容如下：1. 排序算法- 冒泡排序- 插入排序- 快速排序2. 搜索算法- 顺序搜索- 二分搜索为了对比不同算法的执行效率，我们需要设计合适的测试用例并记录程序执行时间进行比较。
实验中，我们将使用随机生成的整数数组作为排序和搜索的测试数据，并统计执行时间。
三、实验步骤1. 算法实现与优化- 实现冒泡排序、插入排序和快速排序算法，并对算法进行优化，提高执行效率。
- 实现顺序搜索和二分搜索算法。
2. 数据生成- 设计随机整数数组生成函数，生成不同大小的测试数据。
3. 实验设计- 设计实验方案，包括测试数据的规模、重复次数等。
4. 实验执行与数据收集- 使用不同算法对随机整数数组进行排序和搜索操作，记录执行时间。
- 多次重复同样的操作，取平均值以减小误差。
5. 数据分析与结果展示- 将实验收集到的数据进行分析，并展示在数据表格或图表中。
四、实验结果根据实验数据的收集与分析，我们得到以下结果：1. 排序算法的比较- 冒泡排序：平均执行时间较长，不适用于大规模数据排序。
- 插入排序：执行效率一般，在中等规模数据排序中表现良好。
- 快速排序：执行效率最高，适用于大规模数据排序。
2. 搜索算法的比较- 顺序搜索：执行时间与数据规模成线性关系，适用于小规模数据搜索。
- 二分搜索：执行时间与数据规模呈对数关系，适用于大规模有序数据搜索。
实验结果表明，不同算法适用于不同规模和类型的问题。
正确选择和使用算法可以显著提高程序的执行效率和性能。
五、实验总结通过本次实验，我们深入了解了不同算法的原理和特点，并通过实际操作和数据分析对算法进行了比较和评估。
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算法设计与分析学院：计算机科学与技术学号：*********姓名：***2014 11 141、 当问题规模100 N 时，快速排序和插入排序各需多少时间？写清机器配置，列出五种规模下各自需要的时间。
按照下列表格提交： 快速排序所需时间(ms) 插入排序所需时间（ms ） 两者相差多少 N=100 0.00600 0.019000 -0.013000 N=1000 0.074000 0.724000 -0.650000 N=10000 0.032000 64.657000 -64.625000 N=100000 13.300000 50.900000 -37.600000 N=100000053.500000117.700000-64.200000机器配置：Window 7 32位Cpu ：Inter(R)Core(TM)******************AMD Radeon HD 6450 Graphics程序：#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>#include<sys\timeb.h> int a[1000000];int b[1000000];void QuickSort(int low ,int high){long i,j;int x;i=low;j=high;x=a[i];while(i<j){while(a[j]>=x&&i<j) j--;a[i]=a[j];while(a[i]<=x&&i<j) i++;a[j]=a[i];}a[i]=x;if(low<(i-1))QuickSort(low,i-1);if(high>(j+1))QuickSort(j+1,high);}void BinaryInsertSort(int length){int low,high,mid;int i,j,m;//m为保存待插入的元素for(i=1;i<length;i++){m=b[i];low=0;high=i-1;//设置初始区while(low<=high){mid=(low+high)/2;if(m>=b[mid])low=mid+1;elsehigh=mid-1;}for(j=i-1;j>=high+1;j--)//high为插入位置b[j+1]=b[j];//后移元素，留出插入的空位b[high+1]=m;//将元素插入正确的位置}}void main(){time_t start,finish;//time_t 相当于longdouble between_time1,between_time2,between_time;//1表示快速排序所需时间，2表示插入排序所需时间，between_time表示两种排序之间的差值struct _timeb timebuffer1,timebuffer2;int startm,finishm;double total1=0,total2=0;//1表示规模为N时，快速排序所需的累计时间，2表示规模为N是，插入排序所需的累计时间int N,i,j;//N表示问题规模printf("\n请输入问题的规模：");scanf("%d",&N);//对一堆数据进行排序，排序1000次,求其排序的平均时间for(i=0;i<1000;i++){srand((unsigned)time(NULL));//对每次的排序进行设置随机种子（即编号）for(j=0;j<N;j++){a[j]=rand();b[j]=a[j];}//快速排序_ftime(&timebuffer1);//计算当前时间startm=litm;//start=timebuffer1.time;QuickSort(0,N-1);// printf("\n快速排序之后的数据为:");//for(i=0;i<N;i++)// {// printf("%d ",a[i]);// }_ftime(&timebuffer1);finishm=litm;finish=timebuffer1.time;between_time1=difftime(finish,start);//找出时间差between_time1=1000*between_time1+finishm-startm;total1=total1+between_time1;// 插入排序_ftime(&timebuffer2);startm=litm;start=timebuffer2.time;BinaryInsertSort(N);//printf("\n插入排序之后的数据为:");//for(i=0;i<N;i++)//{// printf("%d ",b[i]);// }_ftime(&timebuffer2);finishm=litm;finish=timebuffer2.time;between_time2=difftime(finish,start);between_time2=between_time2*1000+finishm-startm;//total2=total2+between_time2;}printf("\n快速排序的时间（以毫秒为单位）是：%6.6f",total1/1000);printf("\n插入排序的时间（以毫秒为单位）是：%6.6f",total2/1000);between_time=total1/1000-total2/1000;printf("\n两种排序相差的时间是：%6.6f\n\n",between_time);}2用贪心算法实现背包问题，按下表格式列出其中的五种情况，其中物品个数、背包容量、物品重量和物品价值要随机产生。
4.0000 72.00006 13.6667 6.00004.00007.00009.00005.00007.0000 42.000050.000066.000045.00007.000048.00004.0000 50.00007.0000 66.00002.6667 18.6667134.6667 5.00000000背包程序#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>#include<sys\timeb.h>double W[100];//重量double V[100];//价值double unit_price[100];//表示每个物品的单价void QuickSort(int low ,int high)//对单价进行排序{long i,j;double x;double w,v;i=low;j=high;x=unit_price[i];w=W[i];v=V[i];while(i<j){while(unit_price[j]>=x&&i<j) j--;{unit_price[i]=unit_price[j];W[i]=W[j];//将重量，价值和单价的下标始终统一V[i]=V[j];}while(unit_price[i]<=x&&i<j) i++;{unit_price[j]=unit_price[i];W[j]=W[i];V[j]=V[i];}}unit_price[i]=x;W[i]=w;V[i]=v;if(low<(i-1))QuickSort(low,i-1);if(high>(j+1))QuickSort(j+1,high);}void main(){time_t start,finish;double between_time;int startm,finishm;struct _timeb timebuffer;int N,i,j;//N表示物品个数double sum=0,C,best_value=0;printf("\n请输入物品个数(假设不超过100)：");scanf("%d",&N);//随机产生物品重量以及价值srand((unsigned)time(NULL));printf("\n随机产生的物品重量,价值：");for(i=0;i<N;i++){W[i]=rand()%10+1;//重量产生的在10以内V[i]=rand()%100+1;//价值在100以内printf("\n%6.4lf , %6.4lf",W[i],V[i]);}for(i=0;i<N;i++)sum=sum+W[i];C=sum/3+1;//将背包容量设为所有物品重量的三分之一加1 printf("\n\n该背包的容量为：%6.4lf",C);//从此处开始计算时间_ftime(&timebuffer);startm=litm;start=timebuffer.time;for(i=0;i<N;i++)unit_price[i]=V[i]/W[i];QuickSort(0,N-1);//对单价进行排序(升序)for(i=N-1;i>=0;i--){if(C<=W[i])break;elseC=C-W[i];}printf("\n\n最优解如下：");printf("\n物品重量物品价值");for(j=N-1;j>i;j--){printf("\n%6.4lf %6.4lf",W[j],V[j]);best_value=best_value+V[j];}printf("\n%6.4lf %6.4lf",C,C*unit_price[i]);best_value=best_value+C*unit_price[i];printf("\n\n最优值为：%6.4lf",best_value);//计算时间结束_ftime(&timebuffer);finishm=litm;finish=timebuffer.time;between_time=difftime(finish,start)*1000+finishm-startm;printf("\n\n该次所需时间为：%6.8lf\n\n",between_time);}3趣味矩阵：#include<stdio.h>main(){char a[100][100];int i,j,n;scanf("%d",&n);for(i=1;i<=n;i++)for(j=1;j<=n;j++){if((i==j)||(i+j==n+1)) a[i][j]='A';else if(i<j&&i+j<n+1) a[i][j]='B';else if(i>j&&i+j<n+1) a[i][j]='C';else if(i>j&&i+j>n+1) a[i][j]='D';else a[i][j]=4;}for(i=1;i<=n;i++){for(j=1;j<=n;j++)printf("%c ",a[i][j]);printf("\n");}}4 请仔细阅读题目描述、你的任务及提示信息题目描述：某校的惯例是在每学期的期末考试之后发放奖学金。