C语言算法
C语言七大算法
C语言七大算法一、概述算法是计算机程序设计中解决问题的方法和步骤的描述，是计算机科学的重要基础。
在计算机科学中，有许多经典的算法被广泛应用，并成为不可或缺的工具。
本文将介绍C语言中的七大经典算法，包括排序算法、查找算法、图算法、字符串算法、动态规划算法、贪心算法和分治算法。
二、排序算法排序是将一组元素按照特定规则进行重新排列的过程。
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、归并排序等。
这些排序算法在C语言中都有相应的实现，并且各有特点和适用场景。
三、查找算法查找算法用于在一组数据中查找特定值的位置或判断是否存在。
常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。
这些算法在C语言中的实现可以帮助我们快速地定位目标值。
四、图算法图算法用于解决与图相关的问题，包括最短路径问题、最小生成树问题、拓扑排序等。
在C语言中，我们可以利用图的邻接矩阵或邻接表来实现相关的图算法。
五、字符串算法字符串算法主要用于解决字符串匹配、替换、拼接等问题。
在C语言中，我们可以使用字符串库函数来完成一些基本的字符串操作，例如字符串比较、复制、连接等。
六、动态规划算法动态规划算法是解决一类最优化问题的常用方法，它将问题分解为多个子问题，并通过保存已解决子问题的结果来避免重复计算。
在C语言中，我们可以使用动态规划算法来解决背包问题、最长公共子序列问题等。
七、贪心算法贪心算法是一种通过每一步的局部最优选择来达到全局最优的方法。
贪心算法通常在解决最优化问题时使用，它快速、简单，并且可以给出近似最优解。
C语言中可以使用贪心算法来解决霍夫曼编码、最小生成树等问题。
八、分治算法分治算法是一种将问题分解为多个相同或类似的子问题然后递归解决的方法。
常见的分治算法有快速排序、归并排序等。
在C语言中，我们可以使用分治算法来提高程序的效率和性能。
总结：本文介绍了C语言中的七大经典算法，包括排序算法、查找算法、图算法、字符串算法、动态规划算法、贪心算法和分治算法。
C语言经典算法大全
C语言经典算法大全1.冒泡排序算法冒泡排序是一种简单但低效的排序算法，它通过多次遍历列表，比较相邻元素并交换位置，直到整个列表有序。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。
```void bubbleSort(int arr[], int n)for (int i = 0; i < n-1; i++)for (int j = 0; j < n-i-1; j++)if (arr[j] > arr[j+1])//交换元素int temp = arr[j];arr[j] = arr[j+1];arr[j+1] = temp;}}}```2.选择排序算法选择排序是一种简单但高效的排序算法，它通过多次遍历列表，找到最小元素并将其放置在正确的位置上。
选择排序的时间复杂度也为O(n^2)。
```void selectionSort(int arr[], int n)int minIndex, temp;for (int i = 0; i < n-1; i++)minIndex = i;for (int j = i+1; j < n; j++)if (arr[j] < arr[minIndex])minIndex = j;}}//交换元素temp = arr[i];arr[i] = arr[minIndex];arr[minIndex] = temp;}```3.插入排序算法插入排序是一种简单但高效的排序算法，它通过将未排序的元素插入到已排序的列表中，逐步构建排序好的列表。
插入排序的时间复杂度为O(n^2)。
```void insertionSort(int arr[], int n)int i, key, j;for (i = 1; i < n; i++)key = arr[i];j=i-1;while (j >= 0 && arr[j] > key)arr[j + 1] = arr[j];j=j-1;}arr[j + 1] = key;}```4.快速排序算法快速排序是一种高效的排序算法，它通过选择一个主元，将列表分割为两个子列表，其中一个子列表的所有元素都小于主元，另一个子列表的所有元素都大于主元。
C语言常用算法程序汇总
C语言常用算法程序汇总C语言是一门广泛应用于计算机编程的语言，具有较高的效率和灵活性。
在C语言中，常见的算法程序包括排序算法、查找算法、递归算法等等。
以下是一些常用的C语言算法程序的汇总：1.排序算法：-冒泡排序：通过多次迭代比较相邻元素并交换位置，将最大的元素逐渐移动到正确的位置。
-插入排序：将待排序的元素与已排序的部分依次比较并插入到正确的位置。
-选择排序：每次从待排序的元素中选择最小的元素并与已排序的部分交换位置。
-快速排序：通过选择一个基准元素，将数组划分为两个子数组进行递归排序。
2.查找算法：-顺序查找：逐个比较数组中的元素，直到找到目标元素或到数组末尾。
-二分查找：通过比较目标元素与数组中间元素的大小，逐步缩小范围，直到找到目标元素。
-哈希查找：通过散列函数将目标元素映射到哈希表的索引位置进行查找。
3.递归算法：-阶乘：通过递归调用自身计算一个正整数的阶乘。
-斐波那契数列：通过递归调用自身计算斐波那契数列的第n个数。
-二叉树遍历：通过递归调用自身遍历二叉树的各个节点。
4.图算法：- 最短路径算法：如Dijkstra算法和Floyd算法，用于计算图中两个节点之间的最短路径。
-拓扑排序：通过对有向无环图进行排序，使得所有的边从排在前面的节点指向排在后面的节点。
- 最小生成树：如Prim算法和Kruskal算法，用于找到图中连接所有节点的最小子树。
5.动态规划：-最长公共子序列：通过寻找两个字符串中的最长公共子序列，解决字符串匹配问题。
-背包问题：通过动态规划解决在给定容量下选取物品使得总价值最大的问题。
-最大子序列和：通过动态规划解决一个数组中选取连续子序列使得和最大的问题。
以上只是一些C语言中常用的算法程序的汇总，实际上，还有很多其他的算法，如逆波兰表达式、霍夫曼编码、最小割等等。
通过学习这些算法，可以更好地理解C语言的应用和开发。
C语言常用算法大全
case'2': do{ system("cls"); if(password1!=password) //如果在case1中密码输入不正确将无法进行后面操作 { printf("please logging in,press any key to continue..."); getch(); break; } else { printf("******************************\n"); printf(" Please select:\n"); printf("* 1.$100 *\n"); printf("* 2.$200 *\n"); printf("* 3.$300 *\n"); printf("* 4.Return *\n"); printf("******************************\n"); CMoney=getch(); } }while(CMoney!='1'&&CMoney!='2'&&CMoney!='3'&&CMoney!='4'); //当输入值不是1,2,3,4中任意数将继续执行do循环体中语句 switch(CMoney) { case'1': system("cls"); a=a-100; printf("**********************************************\n"); printf("* Your Credit money is $100,Thank you! *\n"); printf("* The balance is $%d. *\n",a); printf("* Press any key to return... *\n"); getch(); break; case'2': system("cls");
C语言入门必学—10个经典C语言算法
C语言入门必学—10个经典C语言算法C语言是一种广泛使用的编程语言，具有高效、灵活和易学的特点。
它不仅在软件开发中被广泛应用，也是计算机科学专业的必修课。
在学习C语言的过程中，掌握一些经典的算法是非常重要的。
本文将介绍10个经典C语言算法，帮助读者更好地了解和掌握C语言。
一、冒泡排序算法（Bubble Sort）冒泡排序算法是最简单、也是最经典的排序算法之一。
它通过不断比较相邻的元素并交换位置，将最大（或最小）的元素逐渐“冒泡”到数组的最后（或最前）位置。
二、选择排序算法（Selection Sort）选择排序算法是一种简单但低效的排序算法。
它通过不断选择最小（或最大）的元素，并与未排序部分的第一个元素进行交换，将最小（或最大）的元素逐渐交换到数组的前面（或后面）。
三、插入排序算法（Insertion Sort）插入排序算法是一种简单且高效的排序算法。
它通过将数组分为已排序和未排序两个部分，依次将未排序部分的元素插入到已排序部分的合适位置。
四、快速排序算法（Quick Sort）快速排序算法是一种高效的排序算法。
它采用了分治的思想，通过将数组分为较小和较大两部分，并递归地对两部分进行排序，最终达到整个数组有序的目的。
五、归并排序算法（Merge Sort）归并排序算法是一种高效的排序算法。
它采用了分治的思想，将数组一分为二，递归地对两个子数组进行排序，并将结果合并，最终得到有序的数组。
六、二分查找算法（Binary Search）二分查找算法是一种高效的查找算法。
它通过不断将查找范围折半，根据中间元素与目标值的大小关系，缩小查找范围，最终找到目标值所在的位置。
七、递归算法（Recursive Algorithm）递归算法是一种通过自我调用的方式解决问题的算法。
在C语言中，递归算法常用于解决树的遍历、问题分解等情况。
八、斐波那契数列算法（Fibonacci Sequence）斐波那契数列是一列数字，其中每个数字都是前两个数字的和。
简单算法c语言
简单算法c语言
C语言中的算法是程序设计的基础，也是我们在编写程序时必须掌握
的技能之一。
简单算法是指那些基本的、常用的、易于理解和实现的
算法，如排序、查找、递归等。
一、排序算法
1.冒泡排序
冒泡排序是一种简单的排序算法，其思想是将相邻两个元素比较大小，如果前面比后面大，则交换位置，直到整个序列有序为止。
2.选择排序
选择排序是一种简单直观的排序算法，其思想是从未排序序列中找到
最小元素，放到已排好序列的末尾。
3.插入排序
插入排序是一种简单直观的排序算法，其思想是将未排好序列中每一
个元素插入到已排好序列中正确位置上。
二、查找算法
1.线性查找
线性查找又称顺序查找，其思想是从头到尾遍历整个数组或列表，逐个比较每一个元素是否与目标相同。
2.二分查找
二分查找又称折半查找，其思想是先将数组或列表按照大小顺序排好序，然后通过不断地折半缩小范围来寻找目标元素。
三、递归算法
递归算法是指在程序中调用自身的一种算法，其思想是将问题分解成更小的子问题，并不断地递归调用自身来解决这些子问题。
例如，计算阶乘可以使用递归算法来实现：
int factorial(int n)
{
if(n == 0 || n == 1)
return 1;
else
return n * factorial(n-1);
}
以上就是C语言中的简单算法，虽然它们看起来很简单，但是它们在实际编程中却有很大的作用。
掌握这些基本的、常用的、易于理解和实现的算法，可以提高我们编写程序的效率和质量。
C语言程序设计的常用算法
C语言程序设计的常用算法1.排序算法-冒泡排序：通过多次比较和交换来将最大（小）的数移到最后（前），时间复杂度为O(n^2)。
适用于数据较少、数据基本有序的情况。
- 快速排序：通过一趟排序将待排序序列分隔成独立的两部分，其中一部分的所有元素都比另一部分的所有元素小。
然后递归地对两部分进行排序，时间复杂度为O(nlogn)。
适用于大规模数据的排序。
-插入排序：将待排序序列分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分取一个元素插入到已排序部分的适当位置，时间复杂度为O(n^2)。
适用于数据量较小的排序场景。
- 归并排序：将待排序序列分为若干个子序列，分别进行排序，然后再将排好序的子序列合并成整体有序的序列，时间复杂度为O(nlogn)。
适用于需要稳定排序且对内存空间要求不高的情况。
2.查找算法-顺序查找：从头到尾依次对每个元素进行比较，直到找到目标元素或者遍历完整个序列。
时间复杂度为O(n)。
- 二分查找：对于有序序列，将序列的中间元素与目标元素进行比较，根据比较结果缩小查找范围，直到找到目标元素或者查找范围为空。
时间复杂度为O(logn)。
3.图算法-广度优先（BFS）：从给定的起始顶点开始，按照“先访问当前顶点的所有邻接顶点，再依次访问这些邻接顶点的所有未访问过的邻接顶点”的顺序逐层访问图中的所有顶点。
适用于寻找最短路径、连通性等问题。
-深度优先（DFS）：从给定的起始顶点开始，按照“先递归访问当前顶点的一个邻接顶点，再递归访问这个邻接顶点的一个邻接顶点，直到无法再继续递归”的方式遍历图中的所有顶点。
适用于寻找路径、判断连通性等问题。
4.动态规划算法-背包问题：给定一个背包容量和一组物品的重量和价值，选择一些物品装入背包，使得装入的物品总重量不超过背包容量，且总价值最大。
利用动态规划的思想可以通过构建二维数组来解决该问题。
-最长公共子序列（LCS）：给定两个序列，找出一个最长的子序列，且该子序列在两个原序列中的顺序保持一致。
C语言常用算法大全
C语言常用算法大全1.排序算法-冒泡排序：依次比较相邻的两个元素，如果顺序不对则交换，每轮找出一个最大或最小的元素-选择排序：从未排序的元素中选择最小或最大的放到已排序的最后，以此类推-插入排序：将未排序的元素插入到已排序的合适位置，从后向前进行比较和交换-快速排序：选择一个基准元素，将小于基准元素的放在左边，大于基准元素的放在右边，然后对左右两边递归地进行快速排序-归并排序：将待排序的序列不断划分为左右两部分，分别排序后再将排序好的左右两部分按顺序合并-堆排序：构建大顶堆，将堆顶元素与末尾元素交换，然后重新调整堆，重复这个过程直到排序完成2.查找算法-顺序查找：从给定的元素序列中逐个比较，直到找到目标元素或遍历完整个序列-二分查找：对于有序序列，在序列的中间位置比较目标元素和中间元素的大小关系，通过每次缩小一半的范围来查找目标元素-插值查找：根据目标元素与有序序列的最小值和最大值的比例推测目标元素所在的位置，然后递归地进行查找-斐波那契查找：根据斐波那契数列的性质来确定目标元素所在的位置，然后递归地进行查找3.图算法-深度优先（DFS）：从图的一些顶点出发，依次访问其未被访问过的邻接顶点，直到所有顶点都被访问过为止-广度优先（BFS）：从图的一些顶点出发，逐层遍历图的顶点，直到所有顶点都被访问过为止- 最小生成树算法：Prim算法和Kruskal算法，用于找到连接图中所有顶点的最小权值边，构成一棵包含所有顶点的生成树- 最短路径算法：Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，用于找到图中两个顶点之间的最短路径-拓扑排序：用于有向无环图（DAG）中的顶点排序，确保排序后的顶点满足所有依赖关系-关键路径算法：找出网络中的关键路径，即使整个工程完成的最短时间4.字符串算法- KMP算法：通过预处理模式串构建next数组，利用next数组在匹配过程中跳过一部分不可能匹配的子串- Boyer-Moore算法：从模式串的末尾开始匹配，利用坏字符和好后缀规则进行跳跃匹配- Rabin-Karp算法：利用哈希函数对主串和匹配串的子串进行哈希计算，然后比较哈希值是否相等- 字符串匹配算法：BM算法、Shift-And算法、Sunday算法等，用于寻找模式串在主串中的出现位置5.动态规划算法-最长公共子序列（LCS）：用于寻找两个序列中最长的公共子序列-最长递增子序列（LIS）：用于寻找给定序列中最长的递增子序列-0-1背包问题：将有限的物品放入容量为C的背包中，使得物品的总价值最大-最大子数组和：用于求解给定数组中连续子数组的最大和-最大正方形：在给定的0-1矩阵中，找出只包含1的最大正方形的边长这些算法是在C语言中常用的算法，它们涵盖了排序、查找、图、字符串和动态规划等多个领域。
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C语言算法速查手册基本信息·出版社：人民邮电出版社·页码：695 页·出版日期：2009年10月·ISBN：7115212090/9787115212092·条形码：9787115212092·版本：第1版·装帧：平装·开本：32·正文语种：中文内容简介《C语言算法速查手册》用C语言编写了科研和工程中最常用的166个算法，这些算法包括复数运算、多项式的计算、矩阵运算、线性代数方程组的求解、非线性方程与方程组的求解、代数插值法、数值积分法、常微分方程（组）初值问题的求解、拟合与逼近、特殊函数、极值问题、随机数产生与统计描述、查找、排序、数学变换与滤波等。
同时结合这些算法列举了将近100个应用实例，对其进行验证和分析。
《C语言算法速查手册》适用于C语言算法的初学者，也可以作为高等院校师生的学习参考用书。
编辑推荐《C语言算法速查手册》详细讲解165个C语言经典算法，98个典型实例，分析算法的具体实现，提供所有算法源代码下载。
《C语言算法速查手册》详细讲解了常用的C算法，内容涵盖：算法概述、常微分方程（组）、复数运算、初值问题的求解、多项式的计算、拟合与逼近、矩阵运算、殊函数、线性代数方程组的求解、极值问题、非线性方程与方程组的求解、随机数产生与统计描述、代数插值法、查找、数值积分和微分、排序、数学变换与滤波。
目录第1章绪论 11.1程序设计语言概述 11.1.1机器语言 11.1.2汇编语言 21.1.3高级语言 21.1.4C语言 31.2C语言的优点和缺点 41.2.1C语言的优点 41.2.2C语言的缺点 61.3算法概述71.3.1算法的基本特征71.3.2算法的复杂度81.3.3算法的准确性101.3.4算法的稳定性14第2章复数运算182.1复数的四则运算182.1.1[算法1]复数乘法182.1.2[算法2]复数除法202.1.3 【实例5】复数的四则运算22 2.2复数的常用函数运算232.2.1[算法3]复数的乘幂232.2.2[算法4]复数的n次方根25 2.2.3[算法5]复数指数272.2.4[算法6]复数对数292.2.5[算法7]复数正弦302.2.6[算法8]复数余弦322.2.7 【实例6】复数的函数运算34 第3章多项式计算373.1多项式的表示方法373.1.1系数表示法373.1.2点表示法383.1.3[算法9]系数表示转化为点表示383.1.4[算法10]点表示转化为系数表示423.1.5 【实例7】系数表示法与点表示法的转化46 3.2多项式运算473.2.1[算法11]复系数多项式相乘473.2.2[算法12]实系数多项式相乘503.2.3[算法13]复系数多项式相除523.2.4[算法14]实系数多项式相除543.2.5 【实例8】复系数多项式的乘除法563.2.6 【实例9】实系数多项式的乘除法573.3多项式的求值593.3.1[算法15]一元多项式求值593.3.2[算法16]一元多项式多组求值603.3.3[算法17]二元多项式求值633.3.4 【实例10】一元多项式求值653.3.5 【实例11】二元多项式求值66第4章矩阵计算684.1矩阵相乘684.1.1[算法18]实矩阵相乘684.1.2[算法19]复矩阵相乘704.1.3 【实例12】实矩阵与复矩阵的乘法724.2矩阵的秩与行列式值734.2.1[算法20]求矩阵的秩734.2.2[算法21]求一般矩阵的行列式值764.2.3[算法22]求对称正定矩阵的行列式值804.2.4 【实例13】求矩阵的秩和行列式值824.3矩阵求逆844.3.1[算法23]求一般复矩阵的逆844.3.2[算法24]求对称正定矩阵的逆904.3.3[算法25]求托伯利兹矩阵逆的Trench方法924.3.4 【实例14】验证矩阵求逆算法974.3.5 【实例15】验证T矩阵求逆算法994.4矩阵分解与相似变换1024.4.1[算法26]实对称矩阵的LDL分解1024.4.2[算法27]对称正定实矩阵的Cholesky分解104 4.4.3[算法28]一般实矩阵的全选主元LU分解1074.4.4[算法29]一般实矩阵的QR分解1124.4.5[算法30]对称实矩阵相似变换为对称三对角阵1164.4.6[算法31]一般实矩阵相似变换为上Hessen-Burg矩阵1214.4.7 【实例16】对一般实矩阵进行QR分解1264.4.8 【实例17】对称矩阵的相似变换1274.4.9 【实例18】一般实矩阵相似变换1294.5矩阵特征值的计算1304.5.1[算法32]求上Hessen-Burg矩阵全部特征值的QR方法130 4.5.2[算法33]求对称三对角阵的全部特征值1374.5.3[算法34]求对称矩阵特征值的雅可比法1434.5.4[算法35]求对称矩阵特征值的雅可比过关法1474.5.5 【实例19】求上Hessen-Burg矩阵特征值1514.5.6 【实例20】分别用两种雅克比法求对称矩阵特征值152第5章线性代数方程组的求解1545.1高斯消去法1545.1.1[算法36]求解复系数方程组的全选主元高斯消去法1555.1.2[算法37]求解实系数方程组的全选主元高斯消去法1605.1.3[算法38]求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法163 5.1.4[算法39]求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法168 5.1.5[算法40]求解大型稀疏系数矩阵方程组的高斯-约当消去法171 5.1.6[算法41]求解三对角线方程组的追赶法1745.1.7[算法42]求解带型方程组的方法1765.1.8 【实例21】解线性实系数方程组1795.1.9 【实例22】解线性复系数方程组1805.1.10 【实例23】解三对角线方程组1825.2矩阵分解法1845.2.1[算法43]求解对称方程组的LDL分解法1845.2.2[算法44]求解对称正定方程组的Cholesky分解法186 5.2.3[算法45]求解线性最小二乘问题的QR分解法188 5.2.4 【实例24】求解对称正定方程组1915.2.5 【实例25】求解线性最小二乘问题1925.3迭代方法1935.3.1[算法46]病态方程组的求解1935.3.2[算法47]雅克比迭代法1975.3.3[算法48]高斯-塞德尔迭代法2005.3.4[算法49]超松弛方法2035.3.5[算法50]求解对称正定方程组的共轭梯度方法205 5.3.6[算法51]求解托伯利兹方程组的列文逊方法2095.3.7 【实例26】解病态方程组2145.3.8 【实例27】用迭代法解方程组2155.3.9 【实例28】求解托伯利兹方程组217第6章非线性方程与方程组的求解2196.1非线性方程求根的基本过程2196.1.1确定非线性方程实根的初始近似值或根的所在区间219 6.1.2求非线性方程根的精确解2216.2求非线性方程一个实根的方法2216.2.1[算法52]对分法2216.2.2[算法53]牛顿法2236.2.3[算法54]插值法2266.2.4[算法55]埃特金迭代法2296.2.5 【实例29】用对分法求非线性方程组的实根2326.2.6 【实例30】用牛顿法求非线性方程组的实根2336.2.7 【实例31】用插值法求非线性方程组的实根2356.2.8 【实例32】用埃特金迭代法求非线性方程组的实根237 6.3求实系数多项式方程全部根的方法2386.3.1[算法56]QR方法2386.3.2 【实例33】用QR方法求解多项式的全部根2406.4求非线性方程组一组实根的方法2416.4.1[算法57]梯度法2416.4.2[算法58]拟牛顿法2446.4.3 【实例34】用梯度法计算非线性方程组的一组实根250 6.4.4 【实例35】用拟牛顿法计算非线性方程组的一组实根252第7章代数插值法2547.1拉格朗日插值法2547.1.1[算法59]线性插值2557.1.2[算法60]二次抛物线插值2567.1.3[算法61]全区间插值2597.1.4 【实例36】拉格朗日插值2627.2埃尔米特插值2637.2.1[算法62]埃尔米特不等距插值2637.2.2[算法63]埃尔米特等距插值2677.2.3 【实例37】埃尔米特插值法2707.3埃特金逐步插值2717.3.1[算法64]埃特金不等距插值2727.3.2[算法65]埃特金等距插值2757.3.3 【实例38】埃特金插值2787.4光滑插值2797.4.1[算法66]光滑不等距插值2797.4.2[算法67]光滑等距插值2837.4.3 【实例39】光滑插值2867.5三次样条插值2877.5.1[算法68]第一类边界条件的三次样条函数插值287 7.5.2[算法69]第二类边界条件的三次样条函数插值2927.5.3[算法70]第三类边界条件的三次样条函数插值296 7.5.4 【实例40】样条插值法3017.6连分式插值3037.6.1[算法71]连分式插值3047.6.2 【实例41】验证连分式插值的函数308第8章数值积分法3098.1变步长求积法3108.1.1[算法72]变步长梯形求积法3108.1.2[算法73]自适应梯形求积法3138.1.3[算法74]变步长辛卜生求积法3168.1.4[算法75]变步长辛卜生二重积分方法3188.1.5[算法76]龙贝格积分3228.1.6 【实例42】变步长积分法进行一重积分3258.1.7 【实例43】变步长辛卜生积分法进行二重积分326 8.2高斯求积法3288.2.1[算法77]勒让德-高斯求积法3288.2.2[算法78]切比雪夫求积法3318.2.3[算法79]拉盖尔-高斯求积法3348.2.4[算法80]埃尔米特-高斯求积法3368.2.5[算法81]自适应高斯求积方法3378.2.6 【实例44】有限区间高斯求积法3428.2.7 【实例45】半无限区间内高斯求积法3438.2.8 【实例46】无限区间内高斯求积法3458.3连分式法3468.3.1[算法82]计算一重积分的连分式方法346 8.3.2[算法83]计算二重积分的连分式方法350 8.3.3 【实例47】连分式法进行一重积分3548.3.4 【实例48】连分式法进行二重积分3558.4蒙特卡洛法3568.4.1[算法84]蒙特卡洛法进行一重积分3568.4.2[算法85]蒙特卡洛法进行二重积分3588.4.3 【实例49】一重积分的蒙特卡洛法3608.4.4 【实例50】二重积分的蒙特卡洛法361第9章常微分方程（组）初值问题的求解3639.1欧拉方法3649.1.1[算法86]定步长欧拉方法3649.1.2[算法87]变步长欧拉方法3669.1.3[算法88]改进的欧拉方法3709.1.4 【实例51】欧拉方法求常微分方程数值解372 9.2龙格-库塔方法3769.2.1[算法89]定步长龙格-库塔方法3769.2.2[算法90]变步长龙格-库塔方法3799.2.3[算法91]变步长基尔方法3839.2.4 【实例52】龙格-库塔方法求常微分方程的初值问题386 9.3线性多步法3909.3.1[算法92]阿当姆斯预报校正法3909.3.2[算法93]哈明方法3949.3.3[算法94]全区间积分的双边法3999.3.4 【实例53】线性多步法求常微分方程组初值问题401第10章拟合与逼近40510.1一元多项式拟合40510.1.1[算法95]最小二乘拟合40510.1.2[算法96]最佳一致逼近的里米兹方法41210.1.3 【实例54】一元多项式拟合41710.2矩形区域曲面拟合41910.2.1[算法97]矩形区域最小二乘曲面拟合41910.2.2 【实例55】二元多项式拟合428第11章特殊函数43011.1连分式级数和指数积分43011.1.1[算法98]连分式级数求值43011.1.2[算法99]指数积分43311.1.3 【实例56】连分式级数求值43611.1.4 【实例57】指数积分求值43811.2伽马函数43911.2.1[算法100]伽马函数43911.2.2[算法101]贝塔函数44111.2.3[算法102]阶乘44211.2.4 【实例58】伽马函数和贝塔函数求值443 11.2.5 【实例59】阶乘求值44411.3不完全伽马函数44511.3.1[算法103]不完全伽马函数44511.3.2[算法104]误差函数44811.3.3[算法105]卡方分布函数45011.3.4 【实例60】不完全伽马函数求值451 11.3.5 【实例61】误差函数求值45211.3.6 【实例62】卡方分布函数求值45311.4不完全贝塔函数45411.4.1[算法106]不完全贝塔函数45411.4.2[算法107]学生分布函数45711.4.3[算法108]累积二项式分布函数45811.4.4 【实例63】不完全贝塔函数求值45911.5贝塞尔函数46111.5.1[算法109]第一类整数阶贝塞尔函数46111.5.2[算法110]第二类整数阶贝塞尔函数46611.5.3[算法111]变型第一类整数阶贝塞尔函数469 11.5.4[算法112]变型第二类整数阶贝塞尔函数473 11.5.5 【实例64】贝塞尔函数求值47611.5.6 【实例65】变型贝塞尔函数求值47711.6Carlson椭圆积分47911.6.1[算法113]第一类椭圆积分47911.6.2[算法114]第一类椭圆积分的退化形式481 11.6.3[算法115]第二类椭圆积分48311.6.4[算法116]第三类椭圆积分48611.6.5 【实例66】第一类勒让德椭圆函数积分求值490 11.6.6 【实例67】第二类勒让德椭圆函数积分求值492第12章极值问题49412.1一维极值求解方法49412.1.1[算法117]确定极小值点所在的区间49412.1.2[算法118]一维黄金分割搜索49912.1.3[算法119]一维Brent方法50212.1.4[算法120]使用一阶导数的Brent方法50612.1.5 【实例68】使用黄金分割搜索法求极值51112.1.6 【实例69】使用Brent法求极值51312.1.7 【实例70】使用带导数的Brent法求极值51512.2多元函数求极值51712.2.1[算法121]不需要导数的一维搜索51712.2.2[算法122]需要导数的一维搜索51912.2.3[算法123]Powell方法52212.2.4[算法124]共轭梯度法52512.2.5[算法125]准牛顿法53112.2.6 【实例71】验证不使用导数的一维搜索53612.2.7 【实例72】用Powell算法求极值53712.2.8 【实例73】用共轭梯度法求极值53912.2.9 【实例74】用准牛顿法求极值54012.3单纯形法54212.3.1[算法126]求无约束条件下n维极值的单纯形法542 12.3.2[算法127]求有约束条件下n维极值的单纯形法548 12.3.3[算法128]解线性规划问题的单纯形法55612.3.4 【实例75】用单纯形法求无约束条件下N维的极值568 12.3.5 【实例76】用单纯形法求有约束条件下N维的极值569 12.3.6 【实例77】求解线性规划问题571第13章随机数产生与统计描述57413.1均匀分布随机序列57413.1.1[算法129]产生0到1之间均匀分布的一个随机数57413.1.2[算法130]产生0到1之间均匀分布的随机数序列57613.1.3[算法131]产生任意区间内均匀分布的一个随机整数577 13.1.4[算法132]产生任意区间内均匀分布的随机整数序列578 13.1.5 【实例78】产生0到1之间均匀分布的随机数序列58013.1.6 【实例79】产生任意区间内均匀分布的随机整数序列581 13.2正态分布随机序列58213.2.1[算法133]产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数582 13.2.2[算法134]产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列585 13.2.3 【实例80】产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数587 13.2.4 【实例81】产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列588 13.3统计描述58913.3.1[算法135]分布的矩58913.3.2[算法136]方差相同时的t分布检验59113.3.3[算法137]方差不同时的t分布检验59413.3.4[算法138]方差的F检验59613.3.5[算法139]卡方检验59913.3.6 【实例82】计算随机样本的矩60113.3.7 【实例83】t分布检验60213.3.8 【实例84】F分布检验60513.3.9 【实例85】检验卡方检验的算法607第14章查找60914.1基本查找60914.1.1[算法140]有序数组的二分查找60914.1.2[算法141]无序数组同时查找最大和最小的元素611 14.1.3[算法142]无序数组查找第M小的元素61314.1.4 【实例86】基本查找61514.2结构体和磁盘文件的查找61714.2.1[算法143]无序结构体数组的顺序查找61714.2.2[算法144]磁盘文件中记录的顺序查找61814.2.3 【实例87】结构体数组和文件中的查找61914.3哈希查找62214.3.1[算法145]字符串哈希函数62214.3.2[算法146]哈希函数62614.3.3[算法147]向哈希表中插入元素62814.3.4[算法148]在哈希表中查找元素62914.3.5[算法149]在哈希表中删除元素63114.3.6 【实例88】构造哈希表并进行查找632第15章排序63615.1插入排序63615.1.1[算法150]直接插入排序636 15.1.2[算法151]希尔排序637 15.1.3 【实例89】插入排序639 15.2交换排序64115.2.1[算法152]气泡排序641 15.2.2[算法153]快速排序642 15.2.3 【实例90】交换排序644 15.3选择排序64615.3.1[算法154]直接选择排序646 15.3.2[算法155]堆排序64715.3.3 【实例91】选择排序650 15.4线性时间排序65115.4.1[算法156]计数排序651 15.4.2[算法157]基数排序653 15.4.3 【实例92】线性时间排序656 15.5归并排序65715.5.1[算法158]二路归并排序658 15.5.2 【实例93】二路归并排序660第16章数学变换与滤波66216.1快速傅里叶变换66216.1.1[算法159]复数据快速傅里叶变换66216.1.2[算法160]复数据快速傅里叶逆变换66616.1.3[算法161]实数据快速傅里叶变换66916.1.4 【实例94】验证傅里叶变换的函数67116.2其他常用变换67416.2.1[算法162]快速沃尔什变换67416.2.2[算法163]快速哈达玛变换67816.2.3[算法164]快速余弦变换68216.2.4 【实例95】验证沃尔什变换和哈达玛的函数68416.2.5 【实例96】验证离散余弦变换的函数68716.3平滑和滤波68816.3.1[算法165]五点三次平滑68916.3.2[算法166]α-β-γ滤波69016.3.3 【实例97】验证五点三次平滑69216.3.4 【实例98】验证α-β-γ滤波算法693……序言C语言以它的高效性和灵活性著称。