算法导论实验
计算导论实验报告

一、实验目的1. 理解计算机科学的基本概念,掌握计算的基本原理。
2. 掌握算法设计的基本方法,提高算法分析能力。
3. 熟悉计算机编程语言,能够编写简单的计算程序。
二、实验内容1. 计算导论基础知识2. 算法设计与分析3. 计算机编程实现三、实验步骤1. 计算导论基础知识(1)学习计算机科学的基本概念,如计算机系统组成、信息处理过程、数据结构等。
(2)掌握计算机编程语言的基本语法和常用数据类型。
2. 算法设计与分析(1)学习算法设计的基本方法,如分治法、贪心法、动态规划等。
(2)掌握算法的时间复杂度和空间复杂度的分析方法。
(3)针对实际问题,设计合适的算法,并进行优化。
3. 计算机编程实现(1)选择一种编程语言(如Python、Java、C++等)进行编程。
(2)根据实验要求,编写计算程序,实现算法。
(3)调试程序,确保程序正确运行。
四、实验结果与分析1. 计算导论基础知识(1)掌握了计算机科学的基本概念,如计算机系统组成、信息处理过程、数据结构等。
(2)了解了计算机编程语言的基本语法和常用数据类型。
2. 算法设计与分析(1)学会了分治法、贪心法、动态规划等算法设计方法。
(2)能够分析算法的时间复杂度和空间复杂度。
(3)针对实际问题,设计并实现了高效的算法。
3. 计算机编程实现(1)掌握了编程语言的基本语法和常用数据类型。
(2)能够编写简单的计算程序,实现算法。
(3)通过调试程序,确保程序正确运行。
五、实验心得1. 通过本次实验,我对计算机科学的基本概念有了更深入的了解,认识到计算机科学在现代社会的重要性。
2. 在算法设计与分析方面,我学会了如何根据实际问题设计合适的算法,并分析算法的效率。
3. 在编程实现方面,我提高了自己的编程能力,学会了如何将算法转化为程序,并通过调试程序解决实际问题。
4. 本次实验让我体会到理论与实践相结合的重要性,只有将所学知识应用于实际,才能真正掌握。
六、实验建议1. 在实验过程中,应注重基础知识的学习,为后续实验打下坚实基础。
算法导论4-3

算法导论4-3读书笔记代⼊法求解递归式分为两步:1. 猜测解的形式。
2. ⽤数学归纳法求出解中的常数,并证明解是正确的。
但是并不存在通⽤的⽅法来猜测递归式的正确解,但是也是有⼀些技巧的:1. 使⽤递归树辅助猜测2. 先猜测⼀个较为宽松的上界和下界,然后缩⼩范围课后习题证明:T(n)=T(n−1)+n的解为O(n2)猜测:T(n)≤cn2证明:T(n)=T(n−1)+n≤c(n−1)2+n=cn2−2cn+c+n≤cn2此处只要−2cn+c+n≤0,上述不等式成⽴;所以c≥n 2n−1因此可令c=1,证毕。
证明:T(n)=T(⌈n/2⌉)+1的解为O(lg n)证明:T(n)=T(⌈n/2⌉)+1=c lg n2+1=c lg n−c+1≤c lg n令c=1,上式成⽴,证毕;我们看到T(n)=2T(⌊n/2⌋)+n的解为O(n lg n)。
证明Ω(n lg n)也是这个递归式的解。
从⽽得出结论: 解为θ(n lg n)。
证明:T(n)=2T(⌊n/2⌋)+n=cn lg n2+n=cn lg n−cn+n≥cn lg n令c=1,上式成⽴,证毕;证明:通过做出不同的归纳假设,我们不必调整归纳证明中的边界条件,即可克服递归式(4.19)中边界条件T(1)=1带来的困难。
将假设换位T(n)≤cn lg n+d,其中d≥0即可;证明:归并排序的严格递归式(4.3)的解为θ(n lg n)。
严格递归式4.3:T(n)=θ(1)if n=1 T(⌈n/2⌉)+T(⌊n/2⌋)+θ(n)if n>1 {证明:T(n)=2T(⌊n/2⌋+17)+n的解为O(n lg n)。
证明:T(n)=2T(⌊n/2⌋+17)+n//todo使⽤4.5节中的主⽅法,可以证明T(n)=4T(n/3)+n的解为T(n)=θ(n log43)。
说明基于假设T(n)≤cn log43的代⼊法不能证明这⼀结论。
然后说明如何通过减去⼀个低阶项完成代⼊法证明。
中国科技大学算法导论_第二次实验报告

第二次实验报告红黑树1.红黑树1.1 需求分析本实验要求实现红黑树各种操作如SEARCH ,PREDECESOR ,SUCCESSOR ,MINIMUM,MAXIMUM,INSERT,DELETE 等。
红黑树是一种自平衡二叉查找树,是在计算机科学中用到的一种数据结构,典型的用途是实现关联数组。
它是在1972 年由Rudolf Bayer 发明的,他称之为"对称二叉B 树",它现代的名字是在Leo J. Guibas 和Robert Sedgewick 于1978 年写的一篇论文中获得的。
它是复杂的,但它的操作有着良好的最坏情况运行时间,并且在实践中是高效的: 它可以在O(log n)时间内做查找,插入和删除,这里的n 是树中元素的数目。
红黑树是每个节点都带有颜色属性的二叉查找树,颜色或红色或黑色。
在二叉查找树强制一般要求以外,对于任何有效的红黑树我们增加了如下的额外要求:1. 每个结点或红或黑。
2. 根结点为黑色。
3. 每个叶结点(实际上就是NULL 指针)都是黑色的。
4. 如果一个结点是红色的,那么它的周边3 个节点都是黑色的。
5. 对于每个结点,从该结点到其所有子孙叶结点的路径中所包含的黑色结点个数都一样。
这些约束强制了红黑树的关键性质: 从根到叶子的最长的可能路径不多于最短的可能路径的两倍长。
结果是这个树大致上是平衡的。
因为操作比如插入、删除和查找某个值的最坏情况时间都要求与树的高度成比例,这个在高度上的理论上限允许红黑树在最坏情况下都是高效的,而不同于普通的二叉查找树。
要知道为什么这些特性确保了这个结果,注意到属性5 导致了路径不能有两个毗连的红色节点就足够了。
最短的可能路径都是黑色节点,最长的可能路径有交替的红色和黑色节点。
因为根据属性4 所有最长的路径都有相同数目的黑色节点,这就表明了没有路径能多于任何其他路径的两倍长。
在很多树数据结构的表示中,一个节点有可能只有一个子节点,而叶子节点包含数据。
中国科技大学算法导论_第一次实验报告

快速排序实验报告SA14225010一、题目当输入数据已经“几乎”有序时,插入排序速度很快。
在实际应用中,我们可以利用这一特点来提高快速排序的速度。
当对一个长度小于k的子数组调用快速排序时,让它不做任何排序就返回。
当上层的快速排序调用返回后,对整个数组运行插入排序来完成排序过程。
试证明:这一排序算法的期望时间复杂度为O (nk+nlg(n/k))。
分别从理论和实践的角度说明我们应该如何选择k?二、算法思想当输入数据已经“几乎”有序时,插入排序速度很快。
当对一个长度小于k的子数组调用快速排序时,让它不做任何排序就返回。
当上层的快速排序调用返回后,对整个数组运行插入排序来完成排序过程。
累加k的值,计算出当k为不同值时算法运行的时间,来算出当k大约为什么值时运行的时间最短,并与传统的快速排序算法的运行时间进行比较。
三、实验结果输入100个不同的整数值,选取不同的k的值,观察所用时间四、实验分析理论上看,k的值选取为20到25较好;但是,从实际上来看,当k为50左右时间为39毫秒,最少,但不同的时刻运行后的时间都不相同,而且不同的输入时刻的运行时间也不相同,当数据较大时候,对k 的值的选取有会有所不同,同时不同性能的机器对测试结果也不同,所以对于k值的选取没有固定的数值。
#include<iostream>#include<sys/timeb.h>using namespace std;#define M 40void swap(int * a,int * b){int tem;tem=*a;*a=*b;*b=tem;}int partition(int v[],const int low,const int high){int i,pivotpos,pivot;pivotpos=low;pivot=v[low];for(i=low+1;i<=high;++i){if(v[i]<pivot){pivotpos++;if(pivotpos!=i)swap(v[i],v[pivotpos]);}}v[low]=v[pivotpos];v[pivotpos]=pivot;//cout<<"the partition function is called\n";return pivotpos;}/*void QuickSort(int a[], const int low,const int high) {int item;if(low<high){item=partition(a,low,high);QuickSort(a,low,item-1);QuickSort(a,item+1,high);}}*/void QuickSort(int a[], const int low,const int high) {int item;if(high-low<=M)return;if(low<high){item=partition(a,low,high);QuickSort(a,low,item-1);QuickSort(a,item+1,high);}// cout<<"the QuickSort is called"<<endl;}void InsertSort(int a[],const int low,const int high){int i,j;int tem;for(i=1;i<high+1;++i){tem=a[i];j=i-1;while(j>=0&&tem<a[j]){a[j+1]=a[j];j--;}a[j+1]=tem;}//cout<<"the InsertSort is called"<<endl;}void HybridSort(int a[],const int low,const int high){QuickSort(a,low,high);InsertSort(a,low,high);cout<<"the HybidSort is called"<<endl;}int main(){int i,a[100];//int *a=NULL;long int t;struct timeb t1,t2;/*cout<<"please input the number of the element:"<<endl;cin>>n;a = (int*)malloc(n*sizeof(int));cout<<"please input every element:"<<endl;*/for( i=0; i<100; i++){a[i]=i+10;}//QuickSort(a,0,n-1);ftime(&t1);HybridSort(a,0,99);cout<<" after sorted quickly,the result is"<<endl;for(i=0; i<100; i++){cout<<a[i]<<" ";if(i%10==0)cout<<endl;}cout<<endl;ftime(&t2);t=(t2.time-t1.time)*1000+(litm); /* 计算时间差 */ printf("k=%d 用时%ld毫秒\n",M,t);//cout<<"the memory of array a is free"<<endl;//free(a);cout<<"\n"<<endl;return 0;}。
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)。
《算法导论》贪心算法实验指导书(二)

《算法导论》贪心算法实验指导书(二)
《算法导论》实验指导书
本书共分阶段4个实验,每个实验有基本题和提高题。
基本题必须完成,提高题根据自己实际情况进行取舍。
题目不限定如下题目,可根据自己兴趣爱好做一些与实验内容相关的其他题目,如动态规划法中的图象压缩,回溯法中的人机对弈等。
其具体要求和步骤如下:
实验三贪心算法(4学时)
一、实验要求与目的
1、熟悉贪心算法的基本原理与适用范围。
2、使用贪心算法编程,求解最小生成树问题。
二、实验内容
1、任选一种贪心算法(Prim或Kruskal),求解最小生成树。
对算法进行描述和复杂性分析。
编程实现,并给出测试实例
一、实验要求与目的
3、熟悉贪心算法的基本原理与适用范围。
4、使用贪心算法编程,求解霍夫曼编码问题。
二、实验内容
2、采用贪心算法,求解霍夫曼编码。
对算法进行描述和复杂性分析。
编程实现,并给出测试实例
一、实验目的与要求
1、掌握汽车加油问题的算法;
2、进一步掌握贪心算法;
二、实验题
一辆汽车加满油后可以行驶N千米。
旅途中有若干个加油站。
若要使沿途的加油次数最少,设计一个有效的算法,指出应在那些加油站停靠加油。
并证明你的算法能产生一个最优解。
三、实验提示
把两加油站的距离放在数组中,a[1..n]表示从起始位置开始跑,经过n个加油站,a[k]表示第k-1个加油站到第k个加油站的距离。
汽车在运行的过程中如果能跑到下一个站则不加油,否则要加油。
(算法略)。
算法实践教学设计模板(3篇)

第1篇一、教学目标1. 知识目标:(1)使学生掌握算法的基本概念、原理和设计方法。
(2)使学生熟悉常见算法(如排序、查找、递归等)的实现过程。
(3)使学生了解算法分析的基本方法,包括时间复杂度和空间复杂度。
2. 能力目标:(1)培养学生运用算法解决问题的能力。
(2)提高学生的编程技能,包括代码编写、调试和优化。
(3)培养学生的团队协作和沟通能力。
3. 情感目标:(1)激发学生对算法学习的兴趣,培养学生严谨的学术态度。
(2)增强学生的自信心,提高面对复杂问题的解决能力。
(3)培养学生的创新意识和实践能力。
二、教学内容1. 算法概述- 算法的定义与特点- 算法的基本要素- 算法的分类2. 算法设计方法- 分解与抽象- 排序算法(冒泡排序、选择排序、插入排序等)- 查找算法(顺序查找、二分查找等)- 递归算法3. 算法分析- 时间复杂度- 空间复杂度4. 实践项目- 项目一:实现排序算法- 项目二:实现查找算法- 项目三:设计递归算法解决实际问题三、教学方法1. 讲授法- 讲解算法的基本概念、原理和设计方法。
- 分析常见算法的优缺点和适用场景。
2. 案例分析法- 通过实际案例,展示算法在实际问题中的应用。
- 分析案例中算法的设计思路和实现方法。
3. 实践教学法- 指导学生完成实践项目,让学生在实践中掌握算法知识。
- 引导学生分析算法的时间复杂度和空间复杂度。
4. 小组讨论法- 将学生分组,针对实践项目进行讨论,互相学习、共同进步。
- 激发学生的创新意识和团队协作能力。
四、教学过程1. 引入- 通过实例介绍算法的重要性,激发学生的学习兴趣。
- 明确教学目标,让学生了解本节课的学习内容。
2. 讲解- 讲解算法的基本概念、原理和设计方法。
- 分析常见算法的优缺点和适用场景。
3. 案例分析- 展示实际案例,让学生了解算法在实际问题中的应用。
- 分析案例中算法的设计思路和实现方法。
4. 实践指导- 指导学生完成实践项目,让学生在实践中掌握算法知识。
中科大软院算法导论区间树实验报告

区间树实验报告1.区间树的实验源码见另外一个文件2.区间树实验分析2.1 需求分析基础数据结构选择红黑树,每个结点x 包含一个区间域int[x],x 的关键字为区间的低端点low[int[x]],对树;进行中序遍历就可按低端点的次序列出个区间,结点还包含一个max[x],即以x 为根的子树中所有区间的端点的最大值。
如:实验要求:将红黑树扩展为区间树(1)区间的端点为正整数,随机生成;(2)内部节点数为n:2^4,2^6,2^8,2^10,2^12;(3)测试插入,删除,查找的时间并绘出曲线,运行次数为10 次;2.2 程序设计区间树的操作基本和红黑树的相同,在其基础上增加了一个新方法:INTERVAL_SEARCH(T,i);它用来找出树中覆盖区间i 的那个结点。
如果树中不存在,则返回nil[T]指针。
代码如下:ITNode* IntervalTree::Interval_Search(Interval i){ITNode* x=root;while(x!=Nil && !x->Overlap(i)){// x != nil and i doesn't overlap int[x]if (x->left!=Nil && x->left->max>=i.low)x=x->left;else x=x->right;}return x;}区间树的插入、删除除了有可能改变红黑树性质,还有可能改变结点的max 值。
前者向红黑树那样处理就可以了,又max[x] = max(high[int[x]], max[left[x]], max[right[x]])为解决后者,增加一方法Nodemax(),让它来维护结点的max 值。
Nodemax()如下:void ITNode::NodeMax(ITNode* xl, ITNode* xr){Type tp=this->interval->high;if (tp < xl->max)tp=xl->max;if(tp < xr->max)tp=xr->max;this->max=tp;}在左旋、右旋时调用此方法。
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《算法导论》课程实验报告(院)系数理系 _ _____ 专业 ______ _信息与计算科学________ ____ 班级信科1001班学号_ 20 08 15__ 学生姓名刘俊伟_ 曹玮王舒斌指导教师_ 阳卫锋 ______ _____《算法导论》实验指导书实验目标通过实验,使同学掌握并能熟练运用散列表、贪心算法、动态规划算法。
实验三计数排序实验目的:掌握利用计数排序进行排序。
实验内容:对数组利用计数排序进行排序。
实验要求:1)利用计数排序法。
2)记录每一步数组的中元素的变化代码:import java.awt.BorderLayout;import java.awt.Button;import ponent;import java.awt.Frame;import bel;import java.awt.Panel;import java.awt.TextArea;import java.awt.TextField;import java.awt.event.ActionEvent;import java.awt.event.ActionListener;import java.awt.geom.Area;import javax.swing.Box;import javax.swing.JFrame;class CountingSort extends Frame {public static void main(String[] args) {new CountingSort().lauchFrame();}private void lauchFrame() {Frame f = new JFrame("计数排序");f.setBounds(350, 150, 600, 300);Box horizontal = Box.createHorizontalBox();Box vertical = Box.createVerticalBox();final TextField tf = new TextField(50);Button button = new Button("排序");final TextArea ta = new TextArea();horizontal.add(tf);horizontal.add(button);vertical.add(ta);f.add(horizontal, BorderLayout.NORTH);f.add(vertical);tf.setText("请输入数字,以空格隔开");button.addActionListener(new ActionListener() { public void actionPerformed(ActionEvent e) { String str1 = tf.getText();if(str1.startsWith(" ")) {ta.setText("请按正确的格式输入!!!");try {Thread.sleep(10000);} catch (InterruptedException e1) {e1.printStackTrace();}System.exit(-1);}int[] a = new CountingSort().getArr(str1);Sort s = new Sort(a);s.method(s.getK(a));int[] b = s.getB();String str2 = " ";for(int i = 0; i < b.length; i++) {str2 = str2 + b[i] + " ";}str1 = "排序前:" + str1;str2 = "排序后:" + str2;ta.setText(str1 + "\n" +str2);}});f.setVisible(true);}private int[] getArr(String str) {String[] strArr = str.split(" ");int[] a = new int[strArr.length];for (int i = 0; i < strArr.length; i++) { a[i] = Integer.valueOf(strArr[i]);}return a;}}package com.algorithm1;class Sort //计数排序类 {private int[] c;//计数数组private int[] b;//通过计数排序之后的数组private int[] a;//原数组Sort(int[] a) {this.a = a;b = new int[a.length];}public void method(int k) {int[] c = new int[k+1];for (int i = 0; i < k ; i++ ) {c[i] = 0;}for (int j = 0; j < a.length ; j++ ) {c[a[j]] = c[a[j]] + 1;}for (int i = 1; i <= k ; i++ ) {c[i] = c[i] + c[i-1];}for (int j = a.length -1; j >= 0 ; j-- ) {b[c[a[j]]-1] = a[j];c[a[j]] = c[a[j]] - 1;}}public int getK(int[] a)//获取K值 {int k = a[0];//假设a[0]是最大值for (int i = 1 ; i < a.length ; i++ ) {if (k < a[i]) {k = a[i];}}return k;}public int[] getB() {return b;}}运行结果:实验四动态规划程序设计实验目的:掌握并实现动态规划算法。
实验内容:对比如维数为序列(5,10,3,12,5,50,6)的各矩阵。
找出其矩阵链乘的一个最优加全括号。
实验要求:利用动态规划思想写出算法的伪代码和C程序代码代码:public class MatrixMulitply {public static void main(String[] args) {int[] matrixChain = {25, 15, 15, 5, 10, 20, 25};matrixMultiply(matrixChain);} //矩阵连乘public static void matrixMultiply(int[] matrixChain) {int dimension = matrixChain.length;int[][] timeResult = new int[dimension][dimension];int[][] tagResult = new int[dimension][dimension];matrixMultiply(matrixChain, timeResult, tagResult);System.out.println("划分规则为:");traceBack(tagResult, 1, dimension - 1);} //矩阵连乘public static void matrixMultiply(int[] matrixChain, int[][] timeResult, int[][] tagResult) {//timeResult 存放次数结果,矩阵的的行与列以1开始,tagResult 存放标记结果,矩阵的的行与列以1开始int n = matrixChain.length - 1;for(int i = 1; i <= n; i++) //初始化矩阵timeResult[i][i] = 0;for(int r = 2; r <= n; r++) //从列号的第二位开始for(int i = 1; i <= n - r + 1; i++ ) { //i为行号int j = i + r - 1; //j为列号timeResult[i][j] = timeResult[i + 1][j] + matrixChain[i - 1] * matrixChain[i] * matrixChain[j];tagResult[i][j] = i;for(int k = i + 1; k < j; k++) {int temp = timeResult[i][k] + timeResult[k + 1][j]+ matrixChain[i - 1] * matrixChain[k] * matrixChain[j];if(temp < timeResult[i][j]) { //寻找最小值timeResult[i][j] = temp;tagResult[i][j] = k; //记录划分标记}}}} //按计算出断点矩阵tagResult指示的加括号方式public static void traceBack(int[][] tagResult, int i, int j) { if(i == j) return;traceBack(tagResult, i, tagResult[i][j]);traceBack(tagResult, tagResult[i][j] + 1, j);System.out.println("Multiply A(" + i + "," + tagResult[i][j] + ")and A(" + (tagResult[i][j] + 1) + "," + j + ")");}}运行结果:实验五贪心算法程序设计实验目的:掌握贪心算法。
实验内容:设n是一个正整数。
现在要求将n分解为若干个互不相同的自然数的和,且使这些自然数的乘积最大。
对于给定的正整数n,编程计算最优分解方案。
实验要求:利用贪心算法思想写出算法的伪代码和C程序代码。
代码:import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader;public class TanXin {public int N = this.GetN();public int[] A = new int[100];// 取得用户需要实现算法的一个正整数public int GetN() {int dvalue = 0;String value;System.out.print("请输入一个正整数: ");BufferedReader bfr = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));try {value = bfr.readLine();dvalue = Integer.parseInt(value);//如果输入的不是数字,系统自动退出,并提示:“输入正确的数值!”。