算法课程设计资料
最优化算法课程设计系统
最优化算法课程设计系统一、教学目标本节课的最优化算法课程设计系统教学目标分为三个维度：知识目标、技能目标和情感态度价值观目标。
1.知识目标：学生需要掌握最优化算法的基本概念、原理和常用的算法。
通过学习，学生能够了解最优化问题的定义、特点和解决方法，理解最优化算法的原理和应用场景，掌握常用的最优化算法及其优缺点。
2.技能目标：学生能够运用所学的最优化算法解决实际问题，提高问题求解的能力。
通过实践，学生能够熟练使用最优化算法进行问题求解，提高解决问题的效率和准确性。
3.情感态度价值观目标：学生能够认识最优化算法在实际生活和工作中的重要性，培养对最优化算法的兴趣和好奇心，培养合作、创新和持续学习的意识。
二、教学内容本节课的教学内容主要包括最优化算法的基本概念、原理和常用的算法。
1.最优化问题的定义和特点：介绍最优化问题的定义、特点和解决方法，让学生了解最优化问题的背景和应用场景。
2.最优化算法的原理：讲解常用的最优化算法（如梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法等）的原理和实现方法，分析各种算法的优缺点和适用条件。
3.最优化算法的应用：通过实例分析，让学生了解最优化算法在实际问题中的应用，培养学生的实际问题求解能力。
三、教学方法为了提高教学效果，本节课将采用多种教学方法相结合的方式进行教学。
1.讲授法：通过讲解最优化算法的基本概念、原理和常用的算法，让学生掌握最优化算法的基础知识。
2.案例分析法：通过分析实际问题，让学生了解最优化算法的应用场景，提高问题求解能力。
3.实验法：让学生动手实践，使用最优化算法解决实际问题，培养学生的实际问题求解能力。
四、教学资源为了支持本节课的教学，将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的教材，为学生提供最优化算法的基本概念、原理和常用的算法。
2.参考书：提供相关领域的参考书籍，为学生提供更多的学习资料。
3.多媒体资料：制作精美的PPT，直观地展示最优化算法的基本概念、原理和常用的算法。
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)。
基础工程课程设计abcd式算法
基础工程课程设计abcd式算法一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握基础工程课程设计abcd式算法，理解其原理和应用，能够独立完成基础工程的设计和计算。
具体目标如下：1.掌握abcd式算法的基本原理。
2.了解abcd式算法在基础工程中的应用。
3.理解基础工程设计的基本流程。
4.能够运用abcd式算法进行基础工程的设计和计算。
5.能够分析基础工程的稳定性和承载力。
6.能够熟练使用相关软件进行基础工程的设计和计算。
情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和实践能力。
2.培养学生的团队合作意识和沟通能力。
3.培养学生的工程责任和职业道德。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括abcd式算法的原理和应用、基础工程的设计流程和计算方法。
具体安排如下：1.第一章：abcd式算法的基本原理–介绍abcd式算法的概念和起源。
–讲解abcd式算法的数学模型和计算方法。
2.第二章：abcd式算法在基础工程中的应用–介绍abcd式算法在基础工程中的具体应用实例。
–讲解abcd式算法在基础工程设计中的步骤和注意事项。
3.第三章：基础工程的设计流程–介绍基础工程设计的基本流程和步骤。
–讲解各个环节的设计原则和方法。
4.第四章：基础工程的计算方法–讲解基础工程的承载力和稳定性计算方法。
–介绍相关软件的使用方法和技巧。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法相结合的方式。
具体方法如下：1.讲授法：通过讲解abcd式算法的原理和应用、基础工程的设计流程和计算方法，使学生掌握基本概念和理论知识。
2.案例分析法：通过分析实际工程案例，使学生了解abcd式算法在基础工程中的应用和实际操作。
3.实验法：安排实验课程，使学生能够亲自动手进行基础工程的设计和计算，提高实践能力。
4.讨论法：学生进行小组讨论，培养学生的团队合作意识和沟通能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将准备以下教学资源：1.教材：选用权威出版的《基础工程》教材，作为学生学习的主要参考资料。
c语言课程设计查找算法
c语言课程设计查找算法一、教学目标本课程的目标是让学生掌握C语言中的查找算法，包括线性查找、二分查找等。
通过本课程的学习，学生应能理解查找算法的基本原理，能够运用查找算法解决实际问题，提高编程能力和问题解决能力。
具体来说，知识目标包括：1.理解查找算法的基本概念和分类。
2.掌握线性查找和二分查找算法的原理和实现。
3.了解查找算法的应用场景和优缺点。
技能目标包括：1.能够使用C语言实现线性查找和二分查找算法。
2.能够分析查找算法的效率，选择合适的算法解决实际问题。
3.能够对查找算法进行优化和改进。
情感态度价值观目标包括：1.培养学生的编程兴趣，提高学生对计算机科学的热爱。
2.培养学生解决问题的能力，提高学生的创新思维。
3.培养学生团队合作的精神，提高学生的沟通协作能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括线性查找和二分查找两种查找算法。
1.线性查找：介绍线性查找的基本概念和原理，通过示例让学生了解线性查找的实现方法，并分析线性查找的效率。
2.二分查找：介绍二分查找的基本概念和原理，通过示例让学生了解二分查找的实现方法，并分析二分查找的效率。
3.查找算法的应用：介绍查找算法在实际问题中的应用，让学生学会选择合适的查找算法解决实际问题。
4.查找算法的优化：介绍查找算法的优化方法，让学生学会对查找算法进行改进和优化。
三、教学方法本课程的教学方法主要包括讲授法、示例法和实验法。
1.讲授法：通过教师的讲解，让学生了解查找算法的基本概念和原理。
2.示例法：通过示例让学生了解查找算法的实现方法，并分析查找算法的效率。
3.实验法：让学生通过上机实验，动手实现查找算法，培养学生的编程能力和问题解决能力。
四、教学资源本课程的教学资源主要包括教材、实验设备和多媒体资料。
1.教材：教材中应包含查找算法的基本概念、原理和实现方法，以及查找算法的应用和优化方法。
2.实验设备：为学生提供计算机和编程环境，让学生能够进行上机实验，动手实现查找算法。
knn算法课程设计
knn算法课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解KNN算法的基本原理和流程；2. 掌握KNN算法在分类和回归问题中的应用；3. 了解KNN算法的优缺点及适用场景；4. 掌握选择合适的K值的方法。
技能目标：1. 能够运用KNN算法解决实际问题；2. 能够运用编程语言（如Python）实现KNN算法；3. 能够对KNN算法的预测结果进行评估和优化；4. 能够运用KNN算法进行数据预处理和特征工程。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘和机器学习领域的兴趣；2. 培养学生的团队合作意识和解决问题的能力；3. 培养学生对算法优化和模型调整的耐心和毅力；4. 培养学生严谨的科学态度和批判性思维。
本课程针对高年级学生，他们在前期课程中已具备一定的编程能力和数学基础。
课程性质为理论与实践相结合，旨在使学生通过本课程的学习，掌握KNN 算法的基本原理和实际应用，提高解决实际问题的能力。
在教学过程中，注重培养学生的动手实践能力和团队协作精神，使他们在探索和优化算法过程中，形成良好的学习习惯和价值观。
通过分解课程目标为具体的学习成果，便于后续教学设计和评估，确保课程目标的实现。
二、教学内容1. KNN算法基本原理：介绍KNN算法的定义、分类和回归任务中的应用，阐述邻近性度量方法及K值选择的重要性。
教材章节：第三章“分类与回归算法”第三节“KNN算法”。
2. KNN算法流程：讲解KNN算法的具体步骤，包括数据预处理、特征工程、模型训练和预测等。
教材章节：第三章“分类与回归算法”第四节“KNN算法流程”。
3. 编程实践：运用Python编程语言实现KNN算法，并进行实际案例分析与演示。
教材章节：第四章“编程实践”第一节“Python实现KNN算法”。
4. KNN算法评估与优化：介绍评估指标（如准确率、召回率等），探讨K值选择、距离权重和特征选择等优化方法。
教材章节：第四章“编程实践”第二节“KNN算法评估与优化”。
用自然语言描述算法 教学设计
用自然语言描述算法教学设计
算法教学设计的目标是通过自然语言的方式，向学生详细解释算法的工作原理和应用方法。
通过使用易懂的语言和实际示例，帮助学生理解和掌握各种算法的概念和操作步骤。
在课程设计中，可以采用以下步骤进行算法教学：
1. 引入算法概念：为了帮助学生理解算法的基本概念，首先介绍算法是什么，以及为什么它们在计算机科学中如此重要。
可以通过一些实际生活中的例子，如排序书籍或搜索最短路径来引入算法的概念。
2. 解释算法步骤：对于每个具体的算法，解释其执行的步骤和操作。
例如，对于排序算法，可以解释比较和交换元素的过程。
对于搜索算法，可以解释如何按照一定的策略逐步搜索目标。
3. 提供示例代码：学生通常通过实际的编程练习来更好地理解算法。
为了使学生更好地理解算法的实现方式，可以提供一些简单的示例代码。
这些示例代码应尽可能简洁，突出算法的关键步骤和逻辑。
4. 进行练习和实验：为了巩固学生对算法的理解，设计一些练习和实验，让学生自己实现算法并观察其结果。
这些练习可以包括排序、搜索、图算法等。
通过实际操作，学生将更深入地理解算法内部的工作原理。
5. 强调算法的应用：算法不仅仅是理论知识，它们在各个领域都有着广泛的应用。
在教学中，应该强调算法的实际应用，例如在数据分析、图像处理、人工智能等领域。
这样，学生将更加认识到学习算法的重要性和实用性。
综上所述，算法教学设计需要以自然语言为学生提供清晰和易懂的解释，鼓励学生通过实际的编程练习来加深对算法的理解，并强调算法的实际应用。
通过这种设计，学生将能够更好地掌握并应用各种算法。
数值计算方法和算法课程设计
数值计算方法和算法课程设计一、简介数值计算方法和算法课程是计算机科学与技术专业中重要的课程之一，其内容主要包含了数值计算方法和基本算法的理论、思想、原理和应用，培养了我们在计算机运算中提高算法效率和准确度的能力。
本文档是数值计算方法和算法课程设计的撰写指南，旨在帮助大家完成课程设计的撰写，以完成课程的要求。
二、数值计算方法数值计算方法是对数值问题进行数学解法的研究。
数值计算方法涉及的问题包括：求解方程、插值和逼近、数值积分和数值微分、常微分方程、偏微分方程等。
在数值计算方法中，我们需要了解一些常见的算法，例如：二分法、牛顿迭代法、高斯-塞德尔迭代法、龙格-库塔法等。
课程设计要求学生能够对各种数值方法进行学习、比较、分析和综合使用，完成一定的数值计算问题。
三、算法设计算法设计是在具体的问题基础上，根据规则和原则选择合适的计算流程和方法，得到满足计算要求的算法过程。
计算机算法是在计算机程序设计过程中所采用的一些指导模式，其目的在于使计算机能够依据事先给定的任务说明和数据，精细地指导其运算。
算法设计需要学生具备深厚的数学功底和良好的编程能力，同时，还需要学生掌握常见的算法设计原则和技巧。
四、课程设计要求本门课程设计要求学生独立完成一个数值计算问题的解法的完整过程。
具体要求：1.选择适合的数值计算问题并设计算法实现；2.实现程序并进行测试；3.通过测试数据的分析和效果评价，进行算法设计的改进；4.撰写设计报告并提交。
五、设计报告内容设计报告应该包括以下内容：1.问题的阐述与分析，明确所需要解决的数值计算问题，并说明具体的解法；2.算法实现流程，详细说明算法中所使用的思想、原理和过程；3.程序编写内容，对程序进行详细的讲解和分析，并附上程序代码；4.程序测试过程，对测试数据和效果进行分析和说明，并展示输出结果；5.算法改进，对算法的不足之处和改进方向进行分析；6.总结，对设计过程中的感受和体会进行总结并对未来方向进行展望和思考。
《计算机算法设计与分析》课程设计
《计算机算法设计与分析》课程设计用分治法解决快速排序问题及用动态规划法解决最优二叉搜索树问题及用回溯法解决图的着色问题一、课程设计目的：《计算机算法设计与分析》这门课程是一门实践性非常强的课程，要求我们能够将所学的算法应用到实际中，灵活解决实际问题。
通过这次课程设计，能够培养我们独立思考、综合分析与动手的能力，并能加深对课堂所学理论和概念的理解，可以训练我们算法设计的思维和培养算法的分析能力。
二、课程设计内容：1、分治法：（2）快速排序；2、动态规划：（4）最优二叉搜索树；3、回溯法：（2）图的着色。
三、概要设计：分治法—快速排序：分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。
递归地解这些子问题，然后将各个子问题的解合并得到原问题的解。
分治法的条件：（1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决；（2) 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质；（3) 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解；（4) 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子子问题。
抽象的讲，分治法有两个重要步骤：（1）将问题拆开；（2）将答案合并；动态规划—最优二叉搜索树：动态规划的基本思想是将问题分解为若干个小问题，解子问题，然后从子问题得到原问题的解。
设计动态规划法的步骤：（1）找出最优解的性质，并刻画其结构特征；（2）递归地定义最优值（写出动态规划方程）；（3）以自底向上的方式计算出最优值；（4）根据计算最优值时得到的信息，构造一个最优解。
●回溯法—图的着色回溯法的基本思想是确定了解空间的组织结构后，回溯法就是从开始节点（根结点）出发，以深度优先的方式搜索整个解空间。
这个开始节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或节点，并成为当前扩展结点。
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吉林财经大学课程设计报告课程名称：算法课程设计设计题目：插棒游戏所在院系：管理科学与信息工程学院计算机科学与技术指导教师：职称：副教授提交时间： 2017年4月目录一、题目描述与设计要求 (1)1 题目描述与设计要求 (1)二、问题分析 (1)1 解空间 (1)2 解空间结构 (2)3 剪枝 (2)4 回溯法的基本思想 (2)5 回溯法的适用条件 (3)6 回溯法的空间树 (4)7 回溯法的基本步骤 (4)三、算法设计 (5)1 伪代码 (5)四、复杂性分析 (6)1 时间复杂度 (6)2 空间复杂度该 (6)五、样本测试、分析与总结 (6)1 样本测试 (6)2 分析 (7)2.1、数据类型 (7)2.2 主要函数思路 (7)2.3 回溯 (8)3 总结 (8)参考文献 (9)附录 (10)一、题目描述与设计要求1 题目描述与设计要求这个类似谜题的游戏在等边三角形的板上布置了 15 个孔。
在初始时候，如下图所示，除了一个孔，所有孔都插上了插棒。
一个插棒可以跳过它的直接邻居，移到一个空白的位置上。
这一跳会把被跳过的邻居从板上移走。
设计并实现一个回溯算法，求解该谜题的下列版本：a.已知空孔的位置，求出消去 13 个插棒的最短步骤，对剩下的插棒的最终位置不限。
b.已知空孔的位置，求出消去 13 个插棒的最短步骤，剩下的插棒最终要落在最初的空孔上。
图1二、问题分析1 解空间由于棋盘的对称性，棋盘在变化的过程中会形成多个同构的状态。
例如初始状态时，空孔只有一个，共有15种基本状态。
如图2 所示，任意状态与空孔位置在其它的与该空孔颜色相同的点处的状态是同构的，它们可以通过沿中位线翻转和旋转60o 互相转换。
也就是说，空孔所在位置的颜色相同的个状态是同构的。
如空孔位置在顶点处的三个状态，他们仅通过旋转60o的操作即可互相转换。
图2同构的状态要么都无解，要么有相同数量的解，且他们的解可以根据同构对应变化得到。
本题所描述的问题可能无解，也可能有多个解，且同构状态的解也有一定关联。
2 解空间结构分析整个游戏的过程，发现每合法地走出一步，棋盘上就会少一个棋子,故当该问题有解时，最后都需要走13步。
如果无解，必然小于或等于13步。
因此，我们的状态树的深度将达到13层，每一个点的分支数量不确定。
3 剪枝考虑到深度确定这一点，在剪枝的时候就不能用”最短步数”这一个限制条件了。
由于对称性，当一个状态被证实无解时，该状态的旋转、对称变换后的同构体也必然无解。
因此，可以利用这一特性，对已经证实无解的状态不再探索而减少不必要的试探。
4 回溯法的基本思想回溯法又称试探法，它采用试错的思想，尝试分步的去解决一个问题。
在分步解决问题的过程中，当它通过尝试发现现有的分步答案不能得到有效的正确的解答的时候，它将取消上一步甚至是上几步的计算，再通过其它的可能的分步解答再次尝试寻找问题的答案。
回溯法通常用最简单的递归方法来实现，在反复重复上述的步骤后可能出现两种情况：找到一个可能存在的正确的答案，在尝试了所有可能的分步方法后宣告该问题没有答案。
回溯法的本质是深度优先搜索，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。
在包含问题的所有解的解空间树中，按照深度优先搜索的策略，从根结点出发深度探索解空间树。
当探索到某一结点时，要先判断该结点是否包含问题的解，如果（可能）包含，就从该结点出发继续探索下去，如果该结点不包含问题的解，则逐层向其祖先结点回溯。
其实回溯法就是对隐式图的深度优先搜索算法。
若用回溯法求问题的所有解时，要回溯到根，且根结点的所有可行的子树都要已被搜索遍才结束。
而若使用回溯法求任一个解时，只要搜索到问题的一个解就可以结束。
5 回溯法的适用条件可用回溯法求解的问题P，通常要能表达为：对于已知的由n元组（x1，x2，…，x n）组成的一个状态空间E={（x1，x2，…，x n）∣x i∈S i，i=1，2，…，n}，给定关于n元组中的一个分量的一个约束集D，要求E中满足D的全部约束条件的所有n元组。
其中S i是分量x i的定义域，且 |S i| 有限，i=1，2，…，n。
我们称E中满足D的全部约束条件的任一n元组为问题P的一个解。
解问题P的最朴素的方法就是枚举法，即对E中的所有n元组逐一地检测其是否满足D的全部约束，若满足，则为问题P的一个解。
但显然，其计算量是相当大的。
我们发现，对于许多问题，所给定的约束集D具有完备性，即i元组（x1，x2，…，x i）满足D中仅涉及到x1，x2，…，x i的所有约束意味着j（j<=i）元组（x1，x2，…，x j）一定也满足D中仅涉及到x1，x2，…，x j的所有约束，i=1，2，…，n。
换句话说，只要存在0≤j≤n-1，使得（x1，x2，…，x j）违反D中仅涉及到x1，x2，…，x j的约束之一，则以（x1，x2，…，x j）为前缀的任何n 元组（x1，x2，…，x j，x j+1，…，x n）一定也违反D中仅涉及到x1，x2，…，x i 的一个约束，n≥i≥j。
因此，对于约束集D具有完备性的问题P，一旦检测断定某个j元组（x1，x2，…，x j）违反D中仅涉及x1，x2，…，x j的一个约束，就可以肯定，以（x1，x2，…，x j）为前缀的任何n元组（x1，x2，…，x j，x j+1，…，x n）都不会是问题P的解，因而就不必去搜索它们、检测它们。
回溯法正是针对这类问题，利用这类问题的上述性质而提出来的比枚举法效率更高的算法。
6 回溯法的空间树回溯法首先将问题P的n元组的状态空间E表示成一棵高为n的带权有序树T，把在E中求问题P的所有解转化为在T中搜索问题P的所有解。
树T类似于检索树，它可以这样构造：设S i中的元素可排成x i(1) ，x i(2) ，…，x i(m i-1) ，|S i| =m i，i=1，2，…，n。
从根开始，让T的第I层的每一个结点都有m i个儿子。
这mi个儿子到它们的双亲的边，按从左到右的次序，分别带权x i+1(1) ，x i+1(2) ，…，x i+1(m i) ，i=0，1，2，…，n-1。
照这种构造方式，E中的一个n元组（x1，x2，…，x n）对应于T中的一个叶子结点，T的根到这个叶子结点的路径上依次的n条边的权分别为x1，x2，…，x n，反之亦然。
另外，对于任意的0≤i≤n-1，E中n元组（x1，x2，…，x n）的一个前缀I元组（x1，x2，…，x i）对应于T中的一个非叶子结点，T的根到这个非叶子结点的路径上依次的I条边的权分别为x1，x2，…，x i，反之亦然。
特别，E中的任意一个n元组的空前缀（），对应于T的根。
因而，在E中寻找问题P的一个解等价于在T中搜索一个叶子结点，要求从T的根到该叶子结点的路径上依次的n条边相应带的n个权x1，x2，…，x n满足约束集D的全部约束。
在T中搜索所要求的叶子结点，很自然的一种方式是从根出发，按深度优先的策略逐步深入，即依次搜索满足约束条件的前缀1元组（x1i）、前缀2元组（x1，x2）、…，前缀I元组（x1，x2，…，x i），…，直到i=n为止。
在回溯法中，上述引入的树被称为问题P的状态空间树；树T上任意一个结点被称为问题P的状态结点；树T上的任意一个叶子结点被称为问题P的一个解状态结点；树T上满足约束集D的全部约束的任意一个叶子结点被称为问题P 的一个回答状态结点，它对应于问题P的一个解7 回溯法的基本步骤回溯法解决问题，一般有三个步骤：（1）针对所给问题，定义问题的解空间；（2）（2）确定易于搜索的解空间结构；（3）以深度优先方式搜索解空间，并在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索。
三、算法设计1 伪代码ALGORITHM Get_all_moves(i,j)//Get_avail_peg then updates the variables move and move_set//Input :Two nonnegative,integer i and j//Output:Update the peg-boardFor i?0 to max_peg_hole doIf pegboard[i]?-1For j?0 to num_of_rules domove_set[move].move_what?peg_move_rules[j].move_what;move_set[move].del_what?peg_move_rules[j].del_what;move_set[move].move_where?peg_move_rules[j].move_where;move++ALGORITHM Reset_pegboard(i)//Resets the pegboard to the original problem//Input :integer//Output:original pegboardFor i?0 to max_peg_hole doSwap pegboard[i] and orig_pegboard[i]ALGORITHM Is_solve(i)//Judge problem is solved or not//Input :integer i//Output: 0 or 1For i?0 to max_peg_hole doIf pegboard[i]=1Count++If count=1Return 1Return 0四、复杂性分析1 时间复杂度该算法在最好情况下，求得第一种解需要试探13次。
因为每次的走法数目不确定，也就是状态数的子孩子数量不确定，状态总数量不确定。
但是该数目不大于 215-2种。
无解时，就是这种情况。
对于要求所有的解时，需要遍历整个状态树。
2 空间复杂度该算法需要维护一个状态栈和一个走法栈。
走法栈的深度不超过13，为常数。
状态空间树只记录当前路径有关的状态。
假设树的平均子树数目为N，则该堆栈的大小约为1/N。
五、样本测试、分析与总结1 样本测试2 分析2.1、数据类型棋盘。
正三角形的棋盘用数组很难表示。
自定义最多有六个子节点的Node 类，用双向多维链表构成图，表示棋盘。
但是这样不适合随机读写，切在判断同构上没有太大优势，因此采用变形的数组表示棋盘。
把正三角形的棋盘上的孔左对齐，用5*5的数组的左下半部分表示。
此时，棋棒可以左右跳、上下跳、沿着从左上到右下的对角线方向跳。
状态空间。
把每一步的移动信息（从哪个坐标到哪个坐标）记录下来，构成隐式多叉树。
因为用的是回溯法，故只需维护一个棋盘对象，根据走棋信息就可以得到上下的棋盘状态。
堆栈。
维护一个堆栈，把每一个带探测的状态点放入，方便回溯。
链表。