实验二 动态规划算法棋盘覆盖
动态规划练习例题

动态规划方法总结
动态规划算法的设计步骤
– – – – – – – 将问题表示成多步判断 确定是否满足优化原则——必要条件 确定子问题的重叠性——估计算法效率 列出关于优化函数的递推方程(或不等式)和边界条件 自底向上计算子问题的优化函数值----非递归的算法 备忘录方法记录中间结果 标记函数追踪问题的解
• S(i)表示结束于位置i的最大子区间和 • max{S(i)}即为所求最大子区间和 • 考虑如何递推求解并反算问题解
最大子矩阵
• 已知矩阵的大小定义为矩阵中所有元素的 和。给定一个矩阵,找到最大的非空(大小 至少是1 * 1)子矩阵。 • 例如这个矩阵的最大子矩阵大小为15。
0 -2 -7 0 9 2 -6 2 -4 1 -4 1 -1 8 0 -2
动态规划练习例题在棋盘上移动在一个nn的棋盘上棋子可以向上方右上方或左上方移动每次从x方格移动到y方格将获得pxy元钱pxy不一定是正数现求一个获得钱最多的从底边到顶边的一种移动棋子的方案
动态规划练习例题
在棋盘上移动
• 在一个n×n的棋盘上,棋子可以向上方、 右上方或左上方移动,每次从x方格移动到y 方格将获得p(x,y)元钱, p(x,y)不一定是正 数,现求一个获得钱最多的从底边到顶边 的一种移动棋子的方案。
解题思路
Qx, y 1 Q x, y max Qx 1, y 1 Q x 1, y 1 y 1 px, y 1, x, y y 1 px 1, y 1, x, y y 1且x 1 px 1, y 1, x, y y 1且x 字符串X=x1,x2,…xm和Y=y1,y2,…yn 使用一系列编辑操作将字符串X转变成Y。允许使 用插入,删除,修改三种操作,每种操作都有 一定的代价,求一个总代价最小的操作序列。 – 设从字符X中删除符号xi的代价为D(xi) – 将符号yj插入X的代价为I(yj) – 将X中的符号xi修改成yj的代价为C(xi,yj)
算法分析与设计(山东联盟)智慧树知到答案章节测试2023年泰山学院

绪论单元测试1.山东师范大学的管教授在哪个问题上给出了比较好的解决方法。
A:邮递员问题B:背包问题C:装载问题D:最大团问题答案:A第一章测试1.算法具备的四个基本性质是()A:输入B:有限性C:确定性D:输出答案:ABCD2.算法就是程序A:错B:对答案:A3.描述渐进上界的符号是()A:ΩB:ωC:OD:θ答案:C4.f(n)=3n2+n+1,下面不正确的是()A:f(n)=O(n3)B:f(n)=O(n2)C:f(n)=O(2n)D:f(n)=O(3n2)答案:C5.在算法分析中,我们希望找到更加高阶的上界函数A:错B:对答案:A第二章测试1.Strassen 矩阵乘法是利用()实现的算法。
A:贪心法B:分治策略C:动态规划法D:回溯法答案:B2.使用分治法求解不需要满足的条件是()A:子问题不能够重复B:子问题的解可以合并C:子问题必须是一样的D:原问题和子问题使用相同的方法解答案:C3.实现棋盘覆盖算法利用的算法是()。
A:分治法B:回溯法C:动态规划法D:贪心法答案:A4.实现循环赛日程表利用的算法是()。
A:贪心法B:回溯法C:分治策略D:动态规划法答案:C5.从分治法的一般设计模式可以看出,用它设计出的程序一般是递归算法A:对B:错答案:A第三章测试1.动态规划算法一般分成()三个阶段。
A:求解B:分析C:分段D:汇总答案:ABC2.动态规划的基本要素有()?A:备忘录方法B:最优子结构C:子问题的重叠性质答案:ABC3.用动态规划法求解的问题都可以分解为相互重叠的子问题。
A:对B:错答案:A4.动态规划法利用递推关系式()计算,实现动态规划过程。
A:循环B:递归C:自底向上D:自顶向下答案:C5.最优子结构是问题可以用动态规划法求解的前提。
A:错B:对答案:B第四章测试1.贪心算法中每次做出的贪心选择都是全局最优选择。
A:对B:错答案:B2.下面问题不能使用贪心法解决的是A:N皇后问题B:最小花费生成树问题C:背包问题D:单源最短路径问题答案:A3.背包问题的贪心算法所需的计算时间为A:O(n2n)B:O(n)C:O(nlogn)D:O(2n)答案:C4.哈夫曼编码是自底向上构造的A:错B:对答案:B5.Kruskal算法的时间复杂度是A:O(eloge)B:O(n)C:O(nlogn)D:O(2n)答案:A第五章测试1.回溯法就是穷举法A:错B:对答案:A2.回溯法使用的是广度优先遍历A:对B:错答案:B3.回溯法必须寻找一个限界函数A:对B:错答案:B4.使用回溯法时可以考虑以下哪些方面()A:约束函数B:解空间结构C:解的向量形式D:解的最优子结构性质答案:ABC5.回溯法在处理n皇后问题时,必须把解空间组织成子集树。
动态规划实验报告心得

一、实验背景动态规划是一种重要的算法设计方法,广泛应用于解决优化问题。
本次实验旨在通过实际操作,加深对动态规划算法的理解,掌握其基本思想,并学会运用动态规划解决实际问题。
二、实验内容本次实验主要包括以下几个内容:1. 动态规划算法概述首先,我们对动态规划算法进行了概述,学习了动态规划的基本概念、特点、应用领域等。
动态规划是一种将复杂问题分解为若干个相互重叠的子问题,并存储已解决子问题的解,以避免重复计算的方法。
2. 矩阵连乘问题矩阵连乘问题是动态规划算法的经典问题之一。
通过实验,我们学会了如何将矩阵连乘问题分解为若干个相互重叠的子问题,并利用动态规划方法求解。
实验过程中,我们分析了问题的最优子结构、子问题的重叠性,以及状态转移方程,从而得到了求解矩阵连乘问题的动态规划算法。
3. 0-1背包问题0-1背包问题是另一个典型的动态规划问题。
在实验中,我们学习了如何将0-1背包问题分解为若干个相互重叠的子问题,并利用动态规划方法求解。
实验过程中,我们分析了问题的最优子结构、子问题的重叠性,以及状态转移方程,从而得到了求解0-1背包问题的动态规划算法。
4. 股票买卖问题股票买卖问题是动态规划在实际应用中的一个例子。
在实验中,我们学习了如何将股票买卖问题分解为若干个相互重叠的子问题,并利用动态规划方法求解。
实验过程中,我们分析了问题的最优子结构、子问题的重叠性,以及状态转移方程,从而得到了求解股票买卖问题的动态规划算法。
三、实验心得1. 动态规划算法的思维方式通过本次实验,我深刻体会到了动态规划算法的思维方式。
动态规划算法的核心是将复杂问题分解为若干个相互重叠的子问题,并存储已解决子问题的解。
这种思维方式有助于我们更好地理解和解决实际问题。
2. 状态转移方程的重要性在动态规划算法中,状态转移方程起着至关重要的作用。
它描述了子问题之间的关系,是求解问题的关键。
通过本次实验,我学会了如何分析问题的最优子结构,以及如何建立合适的状态转移方程。
动态规划算法的详细原理及使用案例

动态规划算法的详细原理及使用案例一、引言动态规划是一种求解最优化问题的算法,它具有广泛的应用领域,如机器学习、图像处理、自然语言处理等。
本文将详细介绍动态规划算法的原理,并提供一些使用案例,以帮助读者理解和应用这一算法的具体过程。
二、动态规划的基本原理动态规划算法通过将问题分解为多个子问题,并利用已解决子问题的解来求解更大规模的问题。
其核心思想是利用存储技术来避免重复计算,从而大大提高计算效率。
具体来说,动态规划算法通常包含以下步骤:1. 定义子问题:将原问题分解为若干个子问题,这些子问题具有相同的结构,但规模更小。
这种分解可以通过递归的方式进行。
2. 定义状态:确定每个子问题的独立变量,即问题的状态。
状态具有明确的定义和可计算的表达式。
3. 确定状态转移方程:根据子问题之间的关系,建立状态之间的转移方程。
这个方程可以是简单的递推关系式、递归方程或其他形式的方程。
4. 解决问题:使用递推或其他方法,根据状态转移方程求解每个子问题,直到获得最终解。
三、动态规划的使用案例1. 背包问题背包问题是动态规划算法的经典案例之一。
假设有一个背包,它能容纳一定重量的物品,每个物品有对应的价值。
目的是在不超过背包总重量的前提下,选取最有价值的物品装入背包。
这个问题可以通过动态规划算法来求解。
具体步骤如下:(1)定义问题:在不超过背包容量的限制下,选取物品使得总价值最大化。
(2)定义状态:令dp[i][j]表示将前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。
(3)状态转移方程:dp[i][j] = max(dp[i-1][j-w[i]]+v[i], dp[i-1][j]),其中w[i]为第i个物品的重量,v[i]为第i个物品的价值。
(4)解决问题:根据状态转移方程依次计算每个子问题的解,并记录最优解,直到获得最终答案。
2. 最长公共子序列最长公共子序列(Longest Common Subsequence,简称LCS)是一种经典的动态规划问题,它用于确定两个字符串中最长的共同子序列。
棋盘覆盖问题c语言

// 覆盖本子棋盘中的其余方格
ChessBoard(tr,tc,tr+s-1,tc+s-1,s);
}
//覆盖右上角子棋盘
if(dr<tr+s&&dc>=tc+s)
// 特殊方格在此棋盘中
ChessBoard(tr,tc,dr,dc,s);
else
{//特此棋盘中无特殊方格 ,t号L型骨牌覆盖左下角
{//此棋盘中无特殊方格 ,t号L型骨牌覆盖左上角
board[tr+s][tc+s]=t;
// 覆盖本子棋盘中的其余方格
ChessBoard(tr+s,tc+s,tr+s,tc+s,s);
}
}
int main()
{
int size,r,c,row,col;
printf("输入棋盘大小:\n");
scanf("%d",&size);//输入棋盘大小
{
for (c = 0; c < size; c++)
{
printf("%d ",board[r][c]);
}
printf("\n");
}
return 0;
}
运行效果:
实验报告成绩
老师
注:1)专业班级按打印课表中名称填写;2)课程名称按课表中名称填写,不能简写;
3)实验日期格式示例:)实验时间格式示例:“第三大节”5)实验情况包括任务(或题目)、解决方案(或者代码)、结果等;6)实验报告成绩按五级标准评分;精心搜集整理,只为你的需要
算法设计与分析实验报告棋盘覆盖问题

算法设计与分析实验报告棋盘覆盖问题贵州大学计算机科学与技术学院计算机科学与技术系上机实验报告课程名称:算法设计与分析班级:信计101班实验日期:2013-9-30 姓名: 张胜学号:1007010162 指导教师:程欣宇实验序号:一实验成绩: 一、实验名称分治算法实验 - 棋盘覆盖问题二、实验目的及要求1、熟悉递归算法编写;2、理解分治算法的特点;3、掌握分治算法的基本结构。
三、实验环境Visual C++四、实验内容根据教材上分析的棋盘覆盖问题的求解思路,进行验证性实验;要求完成棋盘覆盖问题的输入、分治求解、输出。
有余力的同学尝试消去递归求解。
五、算法描述及实验步骤分治算法原理:分治算法将大的分解成形状结构相同的子问题,并且不断递归地分解,直到子问题规模小到可以直接求解。
棋盘覆盖问题描述:在一个2k x 2k个方格组成的棋盘中恰有一个方格与其他的不同称为特殊方格,想要求利用四种L型骨牌(每个骨牌可覆盖三个方格)不相互重叠覆盖的将除了特殊方格外的其他方格覆盖。
实验步骤:1、定义用于输入和输出的数据结构;2、完成分治算法的编写;3、测试记录结构;4、有余力的同学尝试不改变输入输出结构,将递归消除,并说明能否不用栈,直接消除递归,为什么,六、调试过程及实验结果实验运行结果:七、总结通过本次实验,我更深的理解了递归和分治策略。
代码是书上的算法,加上主函数就行了,用的是C语言编写,很长时间没用了,感觉有点生疏。
实验结果有点问题,就是覆盖棋盘时,并不是按照1,2,3….的字符顺序,而是按照很乱的顺序输出字符,这个我不知道怎么解决,就没解决。
八、附录#include "stdio.h"#include "conio.h"int board[8][8] ={{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0 ,0},{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0,0}};int tile=0;void chessBoard(int tr, int tc, int dr, intdc, int size){int t=tile++,s=size/2;if (size==1) return;if (dr<tr+s&&dc<tc+s)chessBoard(tr,tc,dr,dc,s);else {board[tr+s-1][tc+s-1]=t;chessBoard(tr,tc,tr+s-1,tc+s-1,s);}if(dr <tr+s && dc >= tc+s)chessBoard(tr,tc+s,dr,dc,s);else {board[tr+s-1][tc+s]=t;chessBoard(tr,tc+s,tr+s-1,tc+s,s);} if(dr >= tr+s&&dc<tc+s)chessBoard(tr+s,tc,dr, dc,s);else {board[tr+s][tc+s-1]=t;chessBoard(tr+s,tc,tr+s,tc+s-1,s);} if(dr >= tr+s &&dc>=tc+s) chessBoard(tr+s,tc+s,dr,dc,s);else {board[tr+s][tc+s]=t;chessBoard(tr+s,tc+s,tr+s,tc+s,s);} }main(){int i ,j;chessBoard(0,0,5,5,8);for(i=0;i <8;i++){for( j=0;j <8;j++) {if(board[i][j]<10)printf("0");printf("%d",board[i][j]);printf(" ");}printf( "\n"); } getchar();}。
动态规划算法
动态规划算法
动态规划算法(Dynamic Programming)是一种解决多阶段最优化决策问题的算法。
它将问题分为若干个阶段,并按照顺序从第一阶段开始逐步求解,通过每一阶段的最优解得到下一阶段的最优解,直到求解出整个问题的最优解。
动态规划算法的核心思想是将问题划分为子问题,并保存已经解决过的子问题的解,以便在求解其他子问题时不需要重新计算,而是直接使用已有的计算结果。
即动态规划算法采用自底向上的递推方式进行求解,通过计算并保存子问题的最优解,最终得到整个问题的最优解。
动态规划算法的主要步骤如下:
1. 划分子问题:将原问题划分为若干个子问题,并找到问题之间的递推关系。
2. 初始化:根据问题的特点和递推关系,初始化子问题的初始解。
3. 递推求解:按照子问题的递推关系,从初始解逐步求解子问题的最优解,直到求解出整个问题的最优解。
4. 得到最优解:根据子问题的最优解,逐步推导出整个问题的最优解。
5. 保存中间结果:为了避免重复计算,动态规划算法通常会使
用一个数组或表格来保存已经求解过的子问题的解。
动态规划算法常用于解决最优化问题,例如背包问题、最长公共子序列问题、最短路径问题等。
它能够通过将问题划分为若干个子问题,并通过保存已经解决过的子问题的解,从而大大减少计算量,提高算法的效率。
总之,动态规划算法是一种解决多阶段最优化决策问题的算法,它通过将问题划分为子问题,并保存已经解决过的子问题的解,以便在求解其他子问题时不需要重新计算,从而得到整个问题的最优解。
动态规划算法能够提高算法的效率,是解决最优化问题的重要方法。
棋盘覆盖实验报告
int x_pos;//特殊点横坐标
int y_pos;//特殊点竖坐标
Container p;
public MyChessBoard() {
super();
x_pos = 0;
y_pos = 0;
dimen = 0;
setTitle("棋盘覆盖");
setBackground(Color.YELLOW);
y = 0;}setLocation(x, y);}public void actionPerformed(ActionEvent e) {
if(e.getActionCommand()=="退出") {
System.exit
(0);}else if(e.getActionCommand()=="开始") {
x_pos = (int)(dimen*Math.random());//随机生成特殊点位置
y_pos = (int)(dimen*Math.random());
p.setLayout(new GridLayout(dimen, dimen));
System.out.println(x_pos+","+y_pos);
/**** @authorxxxx
*/
public class FenZi {
public static void main(String args[]){new MyChessBoard();}}
class MyChessBoard extends JFrame implements ActionListener {
for(int j=0; j<board[i].length; j++) {
算法与设计实验报告
实验一分治与递归(4学时)一、实验目的与要求1、熟悉C/C++语言的集成开发环境;2、通过本实验加深对递归过程的理解二、实验内容掌握递归算法的概念和基本思想,分析并掌握“整数划分”问题的递归算法。
三、实验题任意输入一个整数,输出结果能够用递归方法实现整数的划分。
四、程序代码五、实验结果首先按照提示输入数字:按回车键,得到此数划分的个数:此时您可以接着计算另一个数的划分个数:若要退出,请输入一个小于等于零的数:六、结果分析及程序功能经过和其它同学的实验数据对比,初步认定此程序基本正确,然而不足之处是只能得到划分的个数,而不能列出每个划分的详细情况。
一、实验目的与要求1、掌握棋盘覆盖问题的算法;2、初步掌握分治算法二、实验题盘覆盖问题:在一个2k×2k个方格组成的棋盘中,恰有一个方格与其它方格不同,称该方格为一特殊方格,且称该棋盘为一特殊棋盘。
在棋盘覆盖问题中,要用图示的4种不同形态的L型骨牌覆盖给定的特殊棋盘上除特殊方格以外的所有方格,且任何2个L型骨牌不得重叠覆盖。
三、程序代码四、实验结果按照提示输入特殊方格的行号和列号(起始行列号为0):按回车键,得到一个矩阵,数字相同区域为一个L型骨牌覆盖:五、结果分析及程序功能得到的16*16棋盘覆盖结果正确,此程序的不足之处:只能设定特殊方格的行列号,而不能设定棋盘的大小。
实验二动态规划算法(4学时)一、实验目的与要求1、熟悉最长公共子序列问题的算法;2、初步掌握动态规划算法;二、实验题若给定序列X={x1,x2,…,xm},则另一序列Z={z1,z2,…,zk},是X的子序列是指存在一个严格递增下标序列{i1,i2,…,ik}使得对于所有j=1,2,…,k有:zj=xij。
例如,序列Z={B,C,D,B}是序列X={A,B,C,B,D,A,B}的子序列,相应的递增下标序列为{2,3,5,7}。
给定2个序列X和Y,当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时,称Z是序列X和Y的公共子序列。
棋盘覆盖实验报告
实验报告课程名称算法分析与设计实验项目名称棋盘覆盖算法设计与实现班级与班级代码14251102202实验室名称(或课室)实验楼802 专业计算机科学与技术任课教师李绍华学号:14251102202姓名:陈晓俊实验日期:2016年10月27日广东商学院教务处制姓名实验报告成绩评语:指导教师(签名)年月日说明:指导教师评分后,实验报告交院(系)办公室保存。
一、实验目的1、理解算法的概念2、实现棋盘化以及棋盘覆盖3、理解递归与分治策略算法4、能够用Java语言实现该算法二、实验设备硬件:计算机一台软件:Windows 7操作系统、eclipse Java编程软件三、问题与算法描述1、问题描述在一个2^k×2^k (k≥0)个方格组成的棋盘中,恰有一个方格与其他方格不同,称该方格为特殊方格,且称该棋盘为一个特殊棋盘。
在棋盘覆盖问题中,要用4种不同形态的L型骨牌覆盖给定的特异盘上除特殊方格以外所有方格,且任何2个L型骨牌不得重叠覆盖。
2、算法描述当k>0时 将2^k×2^k 棋盘分割为4个2k-1×2k-1 子棋盘。
特殊方格必位于4个较小子棋盘之一中,其余3个子棋盘中无特殊方格。
为了将这3个无特殊方格的子棋盘转化为特殊棋盘可以用一个L型骨牌覆盖,从而将原问题转化为4个较小规模的棋盘覆盖问题。
递归地使用这种分割直至棋盘简化为棋盘1×1。
3、算法时间复杂性分析从算法的分割策略可知,此算法的时间复杂度如下递归方程所示:)1()1(40)1({)(>+-==k o k T k o k T解此递归方程可得:)4()(k o k T =。
由于覆盖2^k ×2^k 棋盘所需的L 型骨牌个数为3/14k )(-,所以这个算法是一个渐进意义的最优算法。
四、实验结果 1、当k=0时:2、当k>0时: 例如k=3时:例如k=5时:。
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实验二动态规划算法棋盘覆盖
最长公共子序列问题
一、实验目的 :
1、熟悉最长公共子序列问题的算法;
2、初步掌握动态规划算法。
二、实验内容
若给定序列X={x1,x2,…,xm},则另一序列Z={z1,z2,…,zk},是X的子序列是指存在一个严格递增下标序列{i1,i2,…,ik}使得对于所有j=1,2,…,k有:zj=xij。
例如,序列Z={B,C,D,B}是序列X={A,B,C,B,D,A,B}的子序列,相应的递增下标序列为{2,3,5,7}。
给定2个序列X和Y,当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时,称Z是序列X和Y的公共子序列。
给定2个序列X={x1,x2,…,xm}和Y={y1,y2,…,yn},找出X和Y的最长公共子序列。
三、实验步骤
1、代码
// ZXL_1.cpp : Defines the entry point for the console application.
//
#include "stdafx.h"
#include "iostream.h"
#include <cstring>
//#include "make2DArray.h"
void make2DArray(int** &x , int rows , int cols )
{
//创建行指针
x = new int*[rows] ;
//为每一行分配空间
for( int i= 0 ; i<rows; i++ )
{
x[i] = new int[cols] ;
}
}
void LCS(int i,int j,char *x,int **b)
{
if(i == 0||j == 0)return;
if(b[i][j] == 1)
{
LCS(i-1,j-1,x,b);
cout<<x[i];
}
else if(b[i][j] == 2)LCS(i-1,j,x,b);
else LCS(i,j-1,x,b);
}
void LCSLength(int m,int n,char *x,char *y,char **c,int **b ) {
int i,j;
for(i = 1;i <= m;i++) c[i][0] = 0;
for(i = 1;i <= n;i++) c[0][i]=0;
for(i = 1;i <= m;i++)
for(j = 1;j <= n;j++)
{
if(x[i] == y[j])
{
c[i][j] = c[i-1][j-1] + 1;
b[i][j] = 1;
}
else if(c[i-1][j] >= c[i][-1])
{
c[i][j] = c[i-1][j] + 1;
b[i][j] = 2;
}
else
{
c[i][j] = c[i][j-1] + 1;
b[i][j] = 3;
}
LCS(i,j,x,b);
}
}
int main(int argc, char* argv[])
{
char x[]="1abcdefghijk",y[]="0abcdjki";
int **b,**c;
int m=strlen(x);
int n=strlen(y);
make2DArray(c,m+1,n+1);
make2DArray(b,m+1,n+1);
for(int i=1;i<=m;i++)
for(int j=i;j<=m;j++)
c[i][j]=0;
LCSLength(m,n,x,y,c,b);
LCS(m,n,x,b);
cout<<endl;
delete b;
delete c;
return 0;
}
2、结果
执行成功.
3、结果分析。