算法设计与分析实验报告
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三篇

算法设计与分析实验报告一实验名称统计数字问题评分实验日期2014 年11 月15 日指导教师姓名专业班级学号一.实验要求1、掌握算法的计算复杂性概念。
2、掌握算法渐近复杂性的数学表述。
3、掌握用C++语言描述算法的方法。
4.实现具体的编程与上机实验,验证算法的时间复杂性函数。
二.实验内容统计数字问题1、问题描述一本书的页码从自然数1 开始顺序编码直到自然数n。
书的页码按照通常的习惯编排,每个页码都不含多余的前导数字0。
例如,第6 页用数字6 表示,而不是06 或006 等。
数字计数问题要求对给定书的总页码n,计算出书的全部页码中分别用到多少次数字0,1,2, (9)2、编程任务给定表示书的总页码的10 进制整数n (1≤n≤109) 。
编程计算书的全部页码中分别用到多少次数字0,1,2, (9)三.程序算法将页码数除以10,得到一个整数商和余数,商就代表页码数减余数外有多少个1—9作为个位数,余数代表有1—余数本身这么多个数作为剩余的个位数,此外,商还代表1—商本身这些数出现了10次,余数还代表剩余的没有计算的商的大小的数的个数。
把这些结果统计起来即可。
四.程序代码#include<iostream.h>int s[10]; //记录0~9出现的次数int a[10]; //a[i]记录n位数的规律void sum(int n,int l,int m){ if(m==1){int zero=1;for(int i=0;i<=l;i++) //去除前缀0{ s[0]-=zero;zero*=10;} }if(n<10){for(int i=0;i<=n;i++){ s[i]+=1; }return;}//位数为1位时,出现次数加1//位数大于1时的出现次数for(int t=1;t<=l;t++)//计算规律f(n)=n*10^(n-1){m=1;int i;for(i=1;i<t;i++)m=m*10;a[t]=t*m;}int zero=1;for(int i=0;i<l;i++){ zero*= 10;} //求出输入数为10的n次方int yushu=n%zero; //求出最高位以后的数int zuigao=n/zero; //求出最高位zuigaofor(i=0;i<zuigao;i++){ s[i]+=zero;} //求出0~zuigao-1位的数的出现次数for(i=0;i<10;i++){ s[i]+=zuigao*a[l];} //求出与余数位数相同的0~zuigao-1位中0~9出现的次数//如果余数是0,则程序可结束,不为0则补上所缺的0数,和最高位对应所缺的数if(yushu==0) //补上所缺的0数,并且最高位加1{ s[zuigao]++;s[0]+=l; }else{ i=0;while((zero/=10)>yushu){ i++; }s[0]+=i*(yushu+1);//补回因作模操作丢失的0s[zuigao]+=(yushu+1);//补回最高位丢失的数目sum(yushu,l-i-1,m+1);//处理余位数}}void main(){ int i,m,n,N,l;cout<<"输入数字要查询的数字:";cin>>N;cout<<'\n';n = N;for(i=0;n>=10;i++){ n/=10; } //求出N的位数n-1l=i;sum(N,l,1);for(i=0; i<10;i++){ cout<< "数字"<<i<<"出现了:"<<s[i]<<"次"<<'\n'; }}五.程序调试中的问题调试过程,页码出现报错。
《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。
算法课设实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景与目的随着计算机技术的飞速发展,算法在计算机科学中扮演着至关重要的角色。
为了加深对算法设计与分析的理解,提高实际应用能力,本实验课程设计旨在通过实际操作,让学生掌握算法设计与分析的基本方法,学会运用所学知识解决实际问题。
二、实验内容与步骤本次实验共分为三个部分,分别为排序算法、贪心算法和动态规划算法的设计与实现。
1. 排序算法(1)实验目的:熟悉常见的排序算法,理解其原理,比较其优缺点,并实现至少三种排序算法。
(2)实验内容:- 实现冒泡排序、快速排序和归并排序三种算法。
- 对每种算法进行时间复杂度和空间复杂度的分析。
- 编写测试程序,对算法进行性能测试,比较不同算法的优劣。
(3)实验步骤:- 分析冒泡排序、快速排序和归并排序的原理。
- 编写三种排序算法的代码。
- 分析代码的时间复杂度和空间复杂度。
- 编写测试程序,生成随机测试数据,测试三种算法的性能。
- 比较三种算法的运行时间和内存占用。
2. 贪心算法(1)实验目的:理解贪心算法的基本思想,掌握贪心算法的解题步骤,并实现一个贪心算法问题。
(2)实验内容:- 实现一个贪心算法问题,如活动选择问题。
- 分析贪心算法的正确性,并证明其最优性。
(3)实验步骤:- 分析活动选择问题的贪心策略。
- 编写贪心算法的代码。
- 分析贪心算法的正确性,并证明其最优性。
- 编写测试程序,验证贪心算法的正确性。
3. 动态规划算法(1)实验目的:理解动态规划算法的基本思想,掌握动态规划算法的解题步骤,并实现一个动态规划算法问题。
(2)实验内容:- 实现一个动态规划算法问题,如背包问题。
- 分析动态规划算法的正确性,并证明其最优性。
(3)实验步骤:- 分析背包问题的动态规划策略。
- 编写动态规划算法的代码。
- 分析动态规划算法的正确性,并证明其最优性。
- 编写测试程序,验证动态规划算法的正确性。
三、实验结果与分析1. 排序算法实验结果:- 冒泡排序:时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(1)。
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。
算法设计与分析实验报告(中南民族大学)

院系:计算机科学学院专业:年级:课程名称:算法设计与分析基础班号:组号:指导教师:年月日实验结果及分析1.求最大数2.递归法与迭代法性能比较递归迭代3.改进算法1.利用公式法对第n项Fibonacci数求解时可能会得出错误结果。
主要原因是由于double类型的精度还不够,所以程序算出来的结果会有误差,要把公式展开计算。
2.由于递归调用栈是一个费时的过程,通过递归法和迭代法的比较表明,虽然递归算法的代码更精简更有可读性,但是执行速度无法满足大数问题的求解。
3.在当前计算机的空间较大的情况下,在一些速度较慢的问题中,空间换时间是一个比较周全的策略。
实验原理(算法基本思想)定义:若A=(a ij), B=(b ij)是n×n的方阵,则对i,j=1,2,…n,定义乘积C=A⋅B 中的元素c ij为:1.分块解法通常的做法是将矩阵进行分块相乘,如下图所示:二.Strassen解法分治法思想将问题实例划分为同一问题的几个较小的实例。
对这些较小实例求解,通常使用递归方法,但在问题规模足够小时,也会使用另一种算法。
如果有必要,合并这些问题的解,以得到原始问题的解。
求解矩阵相乘的DAC算法,使用了strassen算法。
DAC(A[],B[],n){If n=2 使用7次乘法的方法求得解ElseDivide(A)//把A分成4块Divide(B)//把B分成4块调用7次strassen算法求得解的4块合并这4块得到解并返回}伪代码Serial_StrassenMultiply(A, B, C) {T1 = A0 + A3;T2 = B0 + B3;StrassenMultiply(T1, T2, M1);T1 = A2 + A3;StrassenMultiply(T1, B0, M2);T1 = (B1 - B3);StrassenMultiply (A0, T1, M3);T1 = B2 - B0;StrassenMultiply(A3, T1, M4);T1 = A0 + A1;StrassenMultiply(T1, B3, M5);T1 = A2 – A0;T2 = B0 + B1;StrassenMultiply(T1, T2, M6);T1 = A1 – A3;T2 = B2 + B3;StrassenMultiply(T1, T2, M7);C0 = M1 + M4 - M5 + M7C1 = M3 + M5C2 = M2 + M4C3 = M1 - M2 + M3 + M6}实验结果及分析时间复杂度1.分块相乘总共用了8次乘法,因而需要Θ(n log28)即Θ(n3)的时间复杂度。
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算法设计与分析课程实验项目目录学生姓名:学号:*实验项目类型:演示性、验证性、综合性、设计性实验。
*此表由学生按顺序填写。
本科实验报告专用纸课程名称算法设计与分析成绩评定实验项目名称蛮力法指导教师实验项目编号 201 实验项目类型设计实验地点机房学生姓名学号学院信息科学技术学院数学系信息与计算科学专业级实验时间 2012年 3月 1 日~6月30日温度24℃1.实验目的和要求:熟悉蛮力法的设计思想。
2.实验原理和主要内容:实验原理:蛮力法常直接基于问题的描述和所涉及的概念解决问题。
实验内容:以下题目任选其一1).为蛮力字符串匹配写一段可视化程序。
2).写一个程序,实现凸包问题的蛮力算法。
3).最著名的算式谜题是由大名鼎鼎的英国谜人给出的: S END+MORE MONEY. 这里有两个前提假设:第一,字母和十进制数字之间一一对应,也就是每个字母只代表一个数字,而且不同的字母代表不同的数字;第二,数字0不出现在任何数的最左边。
求解一个字母算术意味着找到每个字母代表的是哪个数字。
请注意,解可能并不是唯一的,不同人的解可能并不相同。
3.实验结果及分析:(将程序和实验结果粘贴,程序能够注释清楚更好。
)本科实验报告专用纸(附页)该算法程序代码如下:#include "" #include ""int main(int argc, char* argv[]) {int x[100],y[100];int a,b,c,i,j,k,l,m,n=0,p,t1[100],num; int xsat[100],ysat[100];printf("请输入点的个数:\n"); scanf("%d",&num); getchar();clock_t start,end; start=clock();printf("请输入各点坐标:\n");for(l=0;l<num;l++){24℃一个程序,实现快速排序算法。
用该算法处理一批输入样本。
2).Tromino 谜题:Tromino 是一个由棋盘上的三个邻接方块组成的L 形瓦片。
我们的问题是,如何用Tromino 覆盖一个缺少了一个方块(可以在棋盘上的任何位置),的22n n 棋盘。
除了这个缺失的方块,Tromino 应该覆盖棋盘上的所有方块,而且不能有重叠。
为此问题设计一个分治算法。
1. 实验结果及分析:(将程序和实验结果粘贴,程序能够注释清楚更好。
)本科实验报告专用纸(附页)该算法程序代码如下:#include ""void swap(int *x,int *y) {int t;t=*x;*x=*y;*y=t; }int partition(int A[100],int l,int r){int p,i,j;p=A[l];i=l;j=r+1;do{do{i=i+1;if(i>j)break;}while(A[i]<p);do{j=j-1;if(j<i)break;}while(A[j]>p);swap(&A[i],&A[j]);}while(i<j);swap(&A[i],&A[j]);24℃用深度或广度优先查找,设计一个程序,对于一个给定的图,它能够输出每一个连通分量的顶点,并且能输出图的回路,或者返回一个消息表明图是无环的。
2).设计一个程序实现两种拓扑排序算法:DFS算法和减一算法并做一个实验来比较它们的运行时间。
3).编写程序实现选择问题,即求一个n个数列表的第k个最小元素。
1.实验结果及分析:(将程序和实验结果粘贴,程序能够注释清楚更好。
)本科实验报告专用纸(附页)算法程序代码如下:#include""int main(){int QSort(int [],int,int);int a[11];int k;printf("请输入一个11个数的数列:\n");for(k=0;k<11;k++)scanf("%d",&a[k]);QSort(a,0,10); }int QSort(int a[],int left,int right){ int i,j,temp,m=6;i=left;j=right;temp=a[left];if(left>right)return 0;while(i!=j){ while(a[j]>=temp && j>i)j--;if(j>i) a[i++]=a[j];while(a[i]<=temp && j>i)i++;本科实验报告专用纸(附页)if(j>i)a[j--]=a[i]; }a[i]=temp;if(i>m)QSort(a,left,i-1); 24℃24℃求总金额等于n的硬币的最少个数,并输出每种硬币的找零数量。
要求测试数据:硬币面额{d1,d2,…,dm} ={1,5,10,21,25},找零金额n=273。
1.实验结果及分析:(将程序和实验结果粘贴,程序能够注释清楚更好。
)该算法程序如下:#include <>int main(){int d[3],i,n;int ZL(int [],int);printf("输入4种硬币面额:\n");for(i=0;i<=3;i++)本科实验报告专用纸(附页){scanf("%d",&d[i]);}printf("输入要找零的金额:\n");scanf("%d",&n);ZL(d,n);}int ZL(int d[],int n){int a,b,c,k;a=n;for(k=3;k>=0;k--){c=a/d[k];b=a-c*d[k];a=b;printf("面值为%d的找零个数为%d个\n",d[k],c);}}程序运行结果如下:2.教师评语、评分:本科实验报告专用纸课程名称算法设计与分析成绩评定实验项目名称贪婪算法指导教师实验项目编号206实验项目类型验证或设计实验地点机房学生姓名学号学院信息科学技术学院数学系信息与计算科学专业级实验时间 2012年 3月 1 日~6月30日温度24℃1.实验目的和要求:熟悉贪婪算法的设计思想。
2.实验原理和主要内容:实验原理:贪婪法在解决问题的策略上目光短浅,只根据当前已有的信息就做出选择,而且一旦做出了选择,不管将来有什么结果,该选择都不会改变。
换言之,贪婪法并不是从整体最优考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优。
实验内容:以下题目任选其一1).编写程序实现Prim算法。
2).数列极差问题:在黑板上写了N个正整数作成的一个数列,进行如下操作:每一次擦去其中的两个数a和b,然后在数列中加入一个数a×b+1,如此下去直至黑板上剩下一个数,在所有按这种操作方式最后得到的数中,最大的记作max,最小的记作min,求该数列的极差M=max-min。
利用贪婪算法编写程序实现数列极差问题。
3.实验结果及分析:(将程序和实验结果粘贴,程序能够注释清楚更好。
)本科实验报告专用纸(附页)该算法程序如下:#include <>#include <>#define N 6void sort(int a[])//用蛮力法将数列按从小到大的顺序排列{int i,j,k,t;for(i=0;i<N-1;i++){k=i;for(j=i+1;j<N;j++)if(a[j]<a[k])k=j;t=a[k];a[k]=a[i];a[i]=t;}}int Max(int a[])//计算数列中a*b+1的最大值{int i,j,t,m,n,b[N];for(i=0;i<N;i++)b[i]=a[i];for(j=1;j<N;j++){t=b[j-1]*b[j]+1;for(m=j+1;m<=N;m++){if(t<b[m]||m==N){for(n=j;n<m-1;n++)b[n]=b[n+1];b[m-1]=t;break;}}}return b[N-1];}int Min(int a[])//计算数列中a*b+1的最小值{int i,t;t=a[N-2];for(i=N-2;i>=0;i--){t=t*a[i]+1;}本科实验报告专用纸(附页)return t;}void main(){ oid sort(int a[]);int Max(int a[]);int Min(int a[]);int a[N],i,max,min,M;printf("请输入一个数组:\n");for(i=0;i<N;i++)scanf("%d",&a[i]);sort(a);printf("排序后的数组为:\n");for(i=0;i<N;i++)printf("%d ",a[i]);printf("\n");max=Max(a);printf("最大值为: %d\n",max);min=Min(a);printf("最小值为: %d\n",min);M=max-min;printf("该数组的极差为:%d\n",M);}运行结果如下:4.教师评语、评分:。