背包解释(算法与数据结构)

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数据结构 背包问题

数据结构 背包问题

数据结构背包问题背景介绍:数据结构是计算机科学中非常重要的一门学科,它研究的是数据组织、存储和管理的方式。

背包问题是数据结构中的一个经典问题,它涉及到在给定的一组物品中选择一些物品放入背包中,使得背包的总重量或总价值达到最大化。

在本文中,我们将详细介绍背包问题的定义、解决方法和应用领域。

一、问题定义背包问题可以被描述为:给定一个背包,它能容纳一定的重量,再给定一组物品,每个物品有自己的重量和价值。

我们的目标是找到一种方式将物品放入背包中,使得背包的总重量不超过其容量,同时背包中物品的总价值最大化。

二、解决方法1. 贪心算法贪心算法是一种简单而有效的解决背包问题的方法。

它基于贪心的思想,每次选择当前具有最大价值重量比的物品放入背包中。

具体步骤如下:- 计算每个物品的价值重量比,即物品的价值除以其重量。

- 按照价值重量比从大到小对物品进行排序。

- 依次将物品放入背包中,直到背包的总重量达到容量限制或所有物品都放入背包。

贪心算法的优点是简单快速,但它并不能保证一定能找到最优解。

2. 动态规划动态规划是解决背包问题的一种经典方法。

它将问题划分为若干子问题,并通过求解子问题的最优解来求解原问题的最优解。

具体步骤如下:- 定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示在前i个物品中,背包容量为j时的最大价值。

- 初始化dp数组的第一行和第一列为0,表示背包容量为0或物品数量为0时的最大价值都为0。

- 逐行填充dp数组,对于每个物品,考虑将其放入背包或不放入背包两种情况,选择价值最大的方案更新dp数组。

- 最终dp数组的最后一个元素dp[n][m]即为问题的最优解,其中n为物品数量,m为背包容量。

动态规划方法能够保证找到最优解,但其时间复杂度较高,对于大规模的问题可能会耗费较长的计算时间。

三、应用领域背包问题在实际生活和工程领域中有着广泛的应用,以下是一些常见的应用领域:1. 物流配送在物流配送中,背包问题可以用来优化货车的装载方案,使得货车的装载量最大化,从而减少运输成本。

背包问题实验报告

背包问题实验报告

背包问题实验报告背包问题实验报告背包问题是计算机科学中的经典问题之一,它涉及到在给定的一组物品中选择一些物品放入背包中,以使得背包的总重量不超过其容量,并且所选择的物品具有最大的总价值。

在本次实验中,我们将通过不同的算法来解决背包问题,并对比它们的效率和准确性。

1. 实验背景和目的背包问题是一个重要的优化问题,它在许多实际应用中都有广泛的应用,比如货物装载、资源分配等。

在本次实验中,我们的目的是通过实际的算法实现,比较不同算法在解决背包问题时的性能差异,并分析其优缺点。

2. 实验方法和步骤为了解决背包问题,我们选择了以下几种常见的算法:贪心算法、动态规划算法和遗传算法。

下面将对每种算法的具体步骤进行介绍。

2.1 贪心算法贪心算法是一种简单而直观的算法,它通过每次选择当前状态下最优的解决方案来逐步构建最终解决方案。

在背包问题中,贪心算法可以按照物品的单位价值进行排序,然后依次选择单位价值最高的物品放入背包中,直到背包的容量达到上限。

2.2 动态规划算法动态规划算法是一种基于递推关系的算法,它通过将原问题分解为多个子问题,并利用子问题的解来构建原问题的解。

在背包问题中,动态规划算法可以通过构建一个二维数组来记录每个子问题的最优解,然后逐步推导出整个问题的最优解。

2.3 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化的算法,它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程来搜索问题的最优解。

在背包问题中,遗传算法可以通过表示每个解决方案的染色体,然后通过选择、交叉和变异等操作来不断优化解决方案,直到找到最优解。

3. 实验结果和分析我们使用不同算法对一组测试数据进行求解,并对比它们的结果和运行时间进行分析。

下面是我们的实验结果:对于一个容量为10的背包和以下物品:物品1:重量2,价值6物品2:重量2,价值10物品3:重量3,价值12物品4:重量4,价值14物品5:重量5,价值20贪心算法的结果是选择物品4和物品5,总重量为9,总价值为34。

程序员经典面试题

程序员经典面试题

程序员经典面试题在当今信息技术高速发展的时代,程序员的需求越来越大。

面试是每个程序员进入理想公司的第一步,而经典的面试题目则是面试官常用的工具。

本文将介绍一些常见的程序员经典面试题,帮助读者更好地准备面试。

一、算法与数据结构1. 请解释什么是算法与数据结构?算法是解决问题的一系列步骤,数据结构则是存储和组织数据的方式和结构。

算法与数据结构是程序员编写高效代码的基础。

2. 请列举几种常见的数据结构?常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。

3. 请解释什么是时间复杂度和空间复杂度?时间复杂度是衡量算法执行时间消耗的度量,用大O符号表示。

空间复杂度是衡量算法执行所需存储空间的度量。

4. 请举例说明常见的时间复杂度和空间复杂度?常见的时间复杂度包括O(1)、O(log n)、O(n)、O(nlog n)、O(n^2)等。

常见的空间复杂度包括O(1)、O(n)、O(n^2)等。

5. 请解释什么是递归?递归是一个函数不断调用自身的过程。

递归函数包括递归基和递归推进两部分。

二、编程语言1. 请列举一些常见的编程语言?常见的编程语言包括C、C++、Java、Python、JavaScript等。

2. 请解释面向对象编程(OOP)的概念?面向对象编程是一种程序设计范型,将数据与操作数据的方法封装在一起,通过创建对象来实现对数据的操作。

面向对象编程的三大特性包括封装、继承和多态。

3. 请解释动态类型语言和静态类型语言的区别?动态类型语言的变量在运行时确定其数据类型,而静态类型语言的变量在编译时确定其数据类型。

动态类型语言更灵活,但运行时类型错误难以发现。

4. 请解释什么是Lambda表达式?Lambda表达式是一种匿名函数,可以用简洁的方式传递给函数或方法。

Lambda表达式能够简化代码实现、提高代码可读性。

三、操作系统与网络1. 请解释进程与线程的概念?进程是操作系统分配资源的最小单位,拥有独立的内存空间和执行环境。

算法设计与分析实验报告—01背包问题

算法设计与分析实验报告—01背包问题

算法设计与分析实验报告—0/1背包问题-【问题描述】给定n 种物品和一个背包。

物品i 的重量是iw ,其价值为i v,背包容量为C 。

问应该如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大?【问题分析】0/1背包问题的可形式化描述为:给定C>0, i w >0, i v >0,1i n ≤≤,要求找出n 元0/1向量{}12(,,...,),0,1,1n i x x x x i n ∈≤≤,使得n1i i i w x c =≤∑,而且n1i ii v x=∑达到最大。

因此0/1背包问题是一个特殊的整数规划问题。

0n k w ≤≤1max ni i i v x =∑n1i ii w xc =≤∑{}0,1,1i x i n ∈≤≤【算法设计】设0/1背包问题的最优值为m( i, j ),即背包容量是j ,可选择物品为i,i+1,…,n 时0/1背包问题的最优值。

由0/1背包问题的最优子结构性质,可以建立计算m( i, j )的递归式如下:max{m( i+1, j ), m( i+1, j-i w )+i v } i j w ≥m( i, j )=m(i+1,j)n v n j w >m(n,j)=0 0n k w ≤≤【算法实现】#include <iostream.h> #include<string.h> #include<iomanip.h>int min(int w, int c) {int temp; if (w < c) temp = w;elsetemp = c;return temp;}Int max(int w, int c) {int temp; if (w > c) temp = w;elsetemp = c;return temp;}void knapsack(int v[], int w[], int** m, int c, int n) //求最优值 {int jmax = min(w[n]-1, c);for (int j = 0; j <= jmax; j++)m[n][j] = 0;for (int jj = w[n]; jj <= c; jj++)m[n][jj] = v[n];for(int i = n-1; i > 1; i--)//递归部分{jmax = min(w[i]-1, c);for(int j = 0; j <= jmax; j++)m[i][j] = m[i+1][j];for(int jj = w[i]; jj <= c; jj++)m[i][jj] = max(m[i+1][jj], m[i+1][jj-w[i]]+v[i]);}m[1][c] = m[2][c];if(c >= w[1])m[1][c] = max(m[1][c], m[2][c-w[1]]+v[1]);cout << endl << "最优值:" << m[1][c] << endl;cout<<endl;cout<< "&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&" << endl;}int traceback(int x[], int w[], int** m, int c, int n) //回代,求最优解{out << endl << "得到的一组最优解如下: " << endl;for(int i = 1; i < n; i++){if(m[i][c] == m[i+1][c]) x[i] = 0;else{x[i] = 1;c -= w[i];}}x[n] = (m[n][c]) ? 1:0;for(int y = 1; y <= n; y++)cout << x[y] << "\t";cout << endl;return x[n];}void main(){int n, c;int **m;cout << "&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&欢迎使用0-1背包问题程序&&&&&&&&&&&&&&&&&&&" << endl;cout << "请输入物品个数: ";cin >> n ;cout << endl << "请输入背包的承重:";cin >> c;int *v = new int[n+1];cout << endl << "请输入每个物品的价值 (v[i]): " << endl;for(int i = 1; i <= n; i++)cin >> v[i];int *w = new int[n+1];cout << endl << "请输入每个物品的重量 (w[i]): " << endl;for(int j = 1; j <= n; j++)cin >> w[j];int *x = new int[n+1];m = new int* [n+1]; //动态的分配二维数组for(int p = 0; p < n+1; p++)m[p] = new int[c+1];knapsack (v, w, m, c, n);traceback(x, w, m, c, n);}【运行结果】。

背包问题

背包问题

完全背包问题也是一个相当基础的背包问题,它有两个状态转移方程,分别在“基本思路”以及“O(VN) 的算法“的小节中给出。希望你能够对这两个状态转移方程都仔细地体会,不仅记住,也要弄明白它们是怎么得 出来的,最好能够自己想一种得到这些方程的方法。事实上,对每一道动态规划题目都思考其方程的意义以及如 何得来,是加深对动态规划的理解、提高动态规划功力的好方法。
这个问题非常类似于01背包问题,所不同的是每种物品有无限件。也就是从每种物品的角度考虑,与它相关 的策略已并非取或不取两种,而是有取0件、取1件、取2件……等很多种。如果仍然按照解01背包时的思路,令 f[i,v]表示前i种物品恰放入一个容量为v的背包的最大权值。仍然可以按照每种物品不同的策略写出状态转移方程, 像这样:f[i,v]=max{f[i,v-vi]+wi,f[i-1,v]}。这跟01背包问题一样有O(N*V)个状态需要求解,但求解每个状态的 时间则不是常数了,求解状态f[v]的时间是O(v/c),总的复杂度是超过O(VN)的。
背包问题已经研究了一个多世纪,早期的作品可追溯到1897年 数学家托比亚斯·丹齐格(Tobias Dantzig, 1884-1956)的早期作品 ,并指的是包装你最有价值或有用的物品而不会超载你的行李的常见问题。
应用
1998年的石溪布鲁克大学算法库的研究表明,在75个算法问题中,背包问题是第18个最受欢迎,第4个最需 要解决的问题(前三为后kd树,后缀树和bin包装问题)。
基础背包
题目 基本思路
空间复杂 示例程序
递归实现 程序
测试数据 总结
有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的重量是w[i],价值是v[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些 物品的重量总和不超过背包容量,且价值总和最大。

背包原理

背包原理
超递增序列 :正整数序列 a1,a2....叫超递增序列,如果ai??aj,i?2,3,....
i?1i?1
这一定义对有限序列也适用。通俗地说,每一项都大于它前面各项之和的正整数序列叫超递增序列。
对于超递增序列A而言,如果给定了一个正整数a.是很容易判断a是否能表示为A中的若 干个项之和的。比如序列A ,a=52。因为n&gt;41,41必须被选中,否则其它各项全选也不 够41,从而更达不到52。然后算出52—41:11。因为11恰大于A中的9,9必须被选中, 否则前面各项加起来也不到9,更达不到11。同理,算出11—9=2正好是A中的项,这样就 得到52=41+9+2。
老师在课上介绍了RSA
它能够抵抗到目前为止已知的绝大多数密码攻击。课下我查阅了有关资料简单地了解了背包原理在密码学中应用,但不幸的是这种加密方式的绝大部分已经能被有效破解。
1.背包原理:设想有一个长方体形状的背包,里面恰好装满一组大小不等、形状各 异的积木块。又,旁边还有一堆积木块。如果把背包里的积木块倒在这一堆积木块里搅匀,那么再从中挑出一组积木块使它们恰好装满背包是十分困难的。类似的数学问题可表述为 :
设A?(a1,a2,a3...an),n是正整数,an也是正整数。问是否存在
i1,i2,...ik(1?ij?n,j?1,2,...k)使
a??aij,其中A称为背包矢量或背包序列。 j?1k
这里A就像那一大堆积木块,a是背包,能不能从A中挑出 ai1,ai2...aik恰好
装满n是很难判断的。 不过对于某些背包矢量A,上述问题是容易解决的,这就是矢量A构成超递增数列的情形。
2.背包系统的加密和解密方法
加密方法:选取一个超递增序列A?(a1,a2,...an)比如

leetcode 背包总结

leetcode 背包总结

leetcode 背包总结"背包问题"是计算机科学中常见的一类问题,主要涉及到如何有效地在给定容量的背包中装入最大价值的物品。

这类问题通常可以使用动态规划(Dynamic Programming)的方法来解决。

以下是我在 LeetCode 平台上遇到的一些背包问题的总结:1. 01背包问题:这是一个经典的背包问题,给定一个物品列表和一个容量,目标是选择一些物品放入背包中,使得背包中的物品总价值最大。

每个物品只有一个,可以选择放入背包或者不放入。

可以使用动态规划来解决。

2. 完全背包问题:与01背包问题相似,但每个物品可以放入多个。

目标是在不超过背包容量的情况下,选择一些物品放入背包中,使得背包中的物品总价值最大。

也可以使用动态规划来解决。

3. 多重背包问题:与完全背包问题相似,但每个物品可以放入多个,且每个物品有不同的重量和价值。

目标是在不超过背包容量的情况下,选择一些物品放入背包中,使得背包中的物品总价值最大。

可以使用动态规划来解决。

4. 带有优先级的背包问题:在标准的背包问题中,所有的物品都有相同的优先级。

但在某些情况下,一些物品可能比其他物品更重要,需要优先考虑。

这个问题需要考虑物品的优先级和价值,选择重要的物品放入背包中,使得总价值最大。

5. 分组背包问题:这个问题是将一组物品分组,然后每组物品共享相同的重量。

目标是选择一些组,使得这些组的总价值最大,同时不超过背包的容量。

可以使用动态规划来解决。

解决这类问题的关键是理解问题的本质和限制条件,然后选择合适的算法和数据结构来解决问题。

动态规划是解决这类问题的常用方法,因为它可以有效地处理重叠子问题和最优子结构的问题。

动态规划算法--01背包问题

动态规划算法--01背包问题

动态规划算法--01背包问题基本思想:动态规划算法通常⽤于求解具有某种最优性质的问题。

在这类问题中,可能会有许多可⾏解。

每⼀个解都对应于⼀个值,我们希望找到具有最优值的解。

动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若⼲个⼦问题,先求解⼦问题,然后从这些⼦问题的解得到原问题的解。

与分治法不同的是,适合于⽤动态规划求解的问题,经分解得到⼦问题往往不是互相独⽴的(即下⼀个⼦阶段的求解是建⽴在上⼀个⼦阶段的解的基础上,进⾏进⼀步的求解)。

若⽤分治法来解这类问题,则分解得到的⼦问题数⽬太多,有些⼦问题被重复计算了很多次。

如果我们能够保存已解决的⼦问题的答案,⽽在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免⼤量的重复计算,节省时间。

我们可以⽤⼀个表来记录所有已解的⼦问题的答案。

不管该⼦问题以后是否被⽤到,只要它被计算过,就将其结果填⼊表中。

这就是动态规划法的基本思路。

具体的动态规划算法多种多样,但它们具有相同的填表格式。

应⽤场景:适⽤动态规划的问题必须满⾜最优化原理、⽆后效性和重叠性。

1、最优化原理(最优⼦结构性质)最优化原理可这样阐述:⼀个最优化策略具有这样的性质,不论过去状态和决策如何,对前⾯的决策所形成的状态⽽⾔,余下的诸决策必须构成最优策略。

简⽽⾔之,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。

2、⽆后效性将各阶段按照⼀定的次序排列好之后,对于某个给定的阶段状态,它以前各阶段的状态⽆法直接影响它未来的决策,⽽只能通过当前的这个状态。

换句话说,每个状态都是过去历史的⼀个完整总结。

这就是⽆后向性,⼜称为⽆后效性。

3、⼦问题的重叠性动态规划将原来具有指数级时间复杂度的搜索算法改进成了具有多项式时间复杂度的算法。

其中的关键在于解决冗余,这是动态规划算法的根本⽬的。

动态规划实质上是⼀种以空间换时间的技术,它在实现的过程中,不得不存储产⽣过程中的各种状态,所以它的空间复杂度要⼤于其它的算法。

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实验题目:背包问题一、要解决的问题有个T体积的背包和N件体积的为W1,W2,W3……Wn的物品,从物品中挑出若干件恰好装满背包,要求找出所有的组解。

二、算法的基本思想描述1、把物品的体积放入一个数组;分别为 a[1]……a[n]2、把a[1]到a[k](k<=n)依次放入背包,假如背包的剩余体积大于0,标记当前放入的物品为1;假如背包的剩余体积等于0,打印出标记过的数a[i];3、用递归的方法循环2步骤,直至完成所有的组解。

4、用主函数调用此递归函数三、数据结构与算法的设计1、int a[ ]={w1,w2,w3,w4,w5,w6,}; 物品的体积放入数组。

2、Biaoji[ ]={0,0,0,0,0,0,}; 标记是否符合条件的数组初始化3、Void bei bao (int T,int n,int biaoji[ ]){ int i;int a[6]={1,8,4,3,5,2};if(T==0){printf("第%d个方案是: ",++m);for(i=0;i<6;i++){if(biaoji[i]==1)printf("%4d",a[i]);} printf("\n");}else if(T>0&&n>0){biaoji[n-1]=1;beibao(T-a[n-1],n-1,biaoji);biaoji[n-1]=0;beibao(T,n-1,biaoji);}}四、模块的结构和功能模块一:主程序运行整个程序的必须结构。

模块二:递归函数求背包问题全解的组合。

五、主要模块算法描述if(T==0){printf("第%d 种组合是:",++m);当背包的剩余体积为空,打印出这是循环的第几组的解for(i=0;i<6;i++)if(biaoji[i]==1) printf("%d",a[i]);printf("\n"); }打印放入背包中被标志为1的物品的体积else if(T>0&&n>0)当背包的体积还有剩余的时候,{biaoji[n-1]=1;标记当前的物品,放入背包beibao(T-a[n-1],n-1,biaoji);转化为T-a[ ]的背包问题biaoji[n-1]=0;标记当前物品不符合条件,不放入背包beibao(T,n-1,biaoji);}} 剩余体积还是T,判断下一个物品的体积六、源程序及模块函数声明int m=0;int biaoji[]={0,0,0,0,0,0};void beibao(int T,int n,int biaoji[ ]){ int i;int a[6]={2,5,8,3,6,4};if(T==0){printf("第%d种组合是:",++m);for(i=0;i<8;i++)if(biaoji[i]==1) printf("%d",a[i]); printf("\n"); }else if(T>0&&n>0){ biaoji[n-1]=1;beibao(T-a[n-1],n-1,biaoji);biaoji[n-1]=0;beibao(T,n-1,biaoji);}}main(){ beibao(15,6,biaoji);getch();}七、测试数据及测试结果测试数据:2,5,8,3,6,4测试结果:第1种组合是:2 3 6 4第2种组合是:5 6 4第3种组合是:8 3 4第4种组合是:2 5 8实验题目:模拟停车场管理的问题一、要解决的问题设停车场只有一个可停放几辆汽车的狭长通道,且只有一个大门可以供汽车进出.汽车在停车场按车辆到来的先后顺序依次排列,若车场内已停满几辆汽车,则后来的汽车只能在门外的便道上等候,一旦停车场内有车开走,则排在便道上第一辆车即可进入;当停车场内某辆车要离开时,由于停车场是狭长的通道,在它之后开入的车辆必须先退出车场为它让路,待该辆车开出大门后,为它让路的车辆再按次序进入车场二、算法的基本思想描述用一个栈s1来充当停车场用于存放汽车,用一个队来表示便道用于存放等候入停车场的汽车,当s1中的一辆车要开出时,将其上面的车先出栈存于另一人栈s2中,等车开出后,栈s2中的车又回到s1中,再从队中补充一辆车到栈s1中,直至s1栈满为止.三、数据结构与算法的设计1、数据结构的设计:typedef int datatype;typedef struct{int data[Maxsize];int top;}Seqstack;typedef struct{datatype data[Maxsize];int front,rear;}Sequeue;2、算法的设计:a.先建一个栈s1用于存放汽车b.再建一个队q用于存放等候入栈的汽车c.再建一个栈s2用于当栈s1中汽车出栈时,其后汽车暂时存放的地方d.当栈s1中有汽车出栈时,队q中需入栈补充直至栈满四、模块结构:五、主要模块算法描述1)栈和队的初始化。

2)入栈及入队的调用函数3)m ain(){for(i=1;i<=n;i++)while(栈不为空)将车的序号入栈;else 就入队;输入要出栈的车的序号i;将i后面的车先出栈,并暂存在另一个栈中;再将该车的序号出栈;将另一个栈中的车号出栈并重新回到栈s1中;}由于有车出栈,所以栈未满,要从队中的等候车中入栈,直到栈满为止;打印最后栈s1中车号;打印最后队中的车号;}六、源程序及模块函数声明#define Maxsize 10typedef int datatype;typedef struct (定义栈的类型){int data[Maxsize];int top;}Seqstack;Seqstack *Init_Seqstack()(栈的初始化){Seqstack *s;s=(Seqstack *)malloc(sizeof(Seqstack));s->top=0;return s;}int Push_Seqstack(Seqstack *s,datatype x)(入栈操作){if(s->top==Maxsize)return 0;else{s->top++;s->data[s->top]=x;return 1;}}typedef struct(定义队列的类型){datatype data[Maxsize];int front,rear;}Sequeue;Sequeue *Init_Sequeue()(队列的初始化){Sequeue *q;q=(Sequeue *)malloc(sizeof(Sequeue));q->front=q->rear=-1;return q;}int In_Sequeue(Sequeue *q,datatype x)(入队操作){if(q->rear==Maxsize-1) return -1;else { q->data[q->rear]=x;q->rear++;return 1;}}main(){int i,j,n,k;Seqstack *s1,*s2;(构造栈s1,s2)Sequeue *q;(构造队列q)s1=Init_Seqstack();s2=Init_Seqstack();q=Init_Sequeue();(栈s1,s2,队列q的初始化)printf(" How many cars are there?\n "); (输入车辆总数)scanf("%d",&n);for(i=1;i<=n;i++){if(s1->top!=Maxsize)Push_Seqstack(s1,i); (将车开入停车场栈s1)elseIn_Sequeue(q,i); (多余的车停在过道队列q上)}printf("The cars in the stop are:\n");for(i=1;i<=s1->top;i++)printf("%d ",s1->data[i]); (输出在停车场内的车)printf("\n\n");printf("The cars in the path are:\n");for(j=q->front;j<q->rear;j++)printf("%d ",q->data[j]); (输出在过道上的车)printf("\n\n");printf("which car will leave the stop: \n");scanf("%d",&i); (输入要离开的车的号码)while(s1->top!=i){k=s1->data[s1->top];Push_Seqstack(s2,k); (让路的车进入暂停处栈s2)s1->top--;}s1->top=i-1; (车离开)while(s2->top!=0){k=s2->data[s2->top];Push_Seqstack(s1,k); (让路的车按顺序回到停车场)s2->top--;}if(q->front!=q->rear){k=q->data[q->front];if(s1->top<Maxsize){Push_Seqstack(s1,k); (过道上的第一辆车进入停车场)q->front++;}}printf("\n\n");printf("Now the cars in the stop are:\n");(输出在停车场内的车)for(j=1;j<s1->top;j++)printf("%d ",s1->data[j]);printf("\n\n");printf("Now the cars in the path are:\n");(输出在过道上的车)for(i=q->front;i<q->rear;i++)printf("%d ",q->data[i]);if(q->front==q->rear)printf("There is no car!"); (表示过道上无车停靠)}七、测试数据及测试结果How many cars are there?15The cars in the stop are:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10The cars in the path are:11 12 13 14 15which car will leave the stop:5Now the cars in the stop are:1 2 3 4 6 7 8 9 10 11Now the cars in the path are:12 13 14 15八、心得体会很多同学都不喜欢程序设计专周,认为专周的时候要整天面对电脑里的蓝色的屏幕,而且专周任务又难又紧,很烦。

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