实验报告算法思想doc
算法实验报告
实验一分治与递归算法的应用一、实验目的1．掌握分治算法的基本思想（分-治-合）、技巧和效率分析方法。
2．熟练掌握用递归设计分治算法的基本步骤（基准与递归方程）。
3．学会利用分治算法解决实际问题。
二 . 实验内容金块问题老板有一袋金块（共n块，n是2的幂（n≥2））,最优秀的雇员得到其中最重的一块，最差的雇员得到其中最轻的一块。
假设有一台比较重量的仪器，希望用最少的比较次数找出最重和最轻的金块。
并对自己的程序进行复杂性分析。
三.问题分析:一般思路：假设袋中有n 个金块。
可以用函数M a x（程序1 - 3 1）通过n-1次比较找到最重的金块。
找到最重的金块后，可以从余下的n-1个金块中用类似法通过n-2次比较找出最轻的金块。
这样，比较的总次数为2n-3。
分治法：当n很小时，比如说，n≤2，识别出最重和最轻的金块，一次比较就足够了。
当n 较大时（n＞2），第一步，把这袋金块平分成两个小袋A和B。
第二步，分别找出在A和B中最重和最轻的金块。
设A中最重和最轻的金块分别为HA 与LA，以此类推，B中最重和最轻的金块分别为HB 和LB。
第三步，通过比较HA 和HB，可以找到所有金块中最重的；通过比较LA 和LB，可以找到所有金块中最轻的。
在第二步中，若n＞2，则递归地应用分而治之方法程序设计据上述步骤，可以得出程序1 4 - 1的非递归代码。
该程序用于寻找到数组w [ 0 : n - 1 ]中的最小数和最大数，若n < 1，则程序返回f a l s e，否则返回t r u e。
当n≥1时，程序1 4 - 1给M i n和M a x置初值以使w [ M i n ]是最小的重量，w [ M a x ]为最大的重量。
首先处理n≤1的情况。
若n>1且为奇数，第一个重量w [ 0 ]将成为最小值和最大值的候选值，因此将有偶,数个重量值w [ 1 : n - 1 ]参与f o r循环。
当n 是偶数时，首先将两个重量值放在for 循环外进行比较，较小和较大的重量值分别置为Min和Max，因此也有偶数个重量值w[2:n-1]参与for循环。
算法实验报告
算法实验报告算法实验报告引言：算法是计算机科学的核心内容之一，它是解决问题的方法和步骤的描述。
算法的设计和分析是计算机科学与工程中的重要研究方向之一。
本实验旨在通过对算法的实际应用和实验验证，深入理解算法的性能和效果。
实验一：排序算法的比较在本实验中，我们将比较三种常见的排序算法：冒泡排序、插入排序和快速排序。
我们将通过对不同规模的随机数组进行排序，并记录每种算法所需的时间和比较次数，以评估它们的性能。
实验结果显示，快速排序是最快的排序算法，其时间复杂度为O(nlogn)，比较次数也相对较少。
插入排序的时间复杂度为O(n^2)，比较次数较多，但对于小规模的数组排序效果较好。
而冒泡排序的时间复杂度也为O(n^2)，但比较次数更多，效率相对较低。
实验二：图的最短路径算法在图的最短路径问题中，我们将比较Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的效率和准确性。
我们将使用一个带权有向图，并计算从一个顶点到其他所有顶点的最短路径。
实验结果表明，Dijkstra算法适用于单源最短路径问题，其时间复杂度为O(V^2)，其中V为顶点数。
而Floyd-Warshall算法适用于多源最短路径问题，其时间复杂度为O(V^3)。
两种算法在准确性上没有明显差异，但在处理大规模图时，Floyd-Warshall算法的效率较低。
实验三：动态规划算法动态规划是一种通过将问题分解成子问题并记录子问题的解来解决复杂问题的方法。
在本实验中，我们将比较两种动态规划算法：0-1背包问题和最长公共子序列问题。
实验结果显示，0-1背包问题的动态规划算法可以有效地找到最优解，其时间复杂度为O(nW)，其中n为物品个数，W为背包容量。
最长公共子序列问题的动态规划算法可以找到两个序列的最长公共子序列，其时间复杂度为O(mn)，其中m和n分别为两个序列的长度。
结论：通过本次实验，我们对不同算法的性能和效果有了更深入的了解。
排序算法中，快速排序是最快且效率最高的；在图的最短路径问题中，Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法分别适用于不同的场景；动态规划算法可以解决复杂的问题，并找到最优解。
分治算法的实验报告
一、实验背景分治算法是一种常用的算法设计方法，其基本思想是将一个复杂问题分解成若干个相互独立的小问题，然后将小问题递归求解，最终将子问题的解合并为原问题的解。
分治算法具有高效性、可扩展性和易于实现等优点，被广泛应用于各个领域。
本实验旨在通过实现分治算法解决实际问题，掌握分治算法的设计思想，并分析其时间复杂度。
二、实验目的1. 理解分治算法的基本思想；2. 掌握分治算法的递归实现方法；3. 分析分治算法的时间复杂度；4. 应用分治算法解决实际问题。
三、实验内容本实验选择两个分治算法：快速排序和合并排序。
1. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法，其基本思想是将待排序序列分为两个子序列，其中一个子序列的所有元素均小于另一个子序列的所有元素，然后递归地对两个子序列进行快速排序。
（1）算法描述：① 选择一个基准值（pivot），通常取序列的第一个元素；② 将序列分为两个子序列，一个子序列包含所有小于基准值的元素，另一个子序列包含所有大于基准值的元素；③ 递归地对两个子序列进行快速排序。
（2）代码实现：```cvoid quickSort(int arr[], int left, int right) {if (left < right) {int pivot = arr[left];int i = left;int j = right;while (i < j) {while (i < j && arr[j] >= pivot) {j--;}arr[i] = arr[j];while (i < j && arr[i] <= pivot) {i++;}arr[j] = arr[i];}arr[i] = pivot;quickSort(arr, left, i - 1);quickSort(arr, i + 1, right);}}```2. 合并排序合并排序是一种稳定的排序算法，其基本思想是将待排序序列分为两个子序列，分别对两个子序列进行排序，然后将排序后的子序列合并为一个有序序列。
算法分析_实验报告
一、实验目的1. 理解算法分析的基本概念和方法。
2. 掌握时间复杂度和空间复杂度的计算方法。
3. 比较不同算法的效率，分析算法的适用场景。
4. 提高编程能力，培养算法思维。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 开发工具：PyCharm三、实验内容本次实验主要分析了以下几种算法：1. 冒泡排序2. 选择排序3. 插入排序4. 快速排序5. 归并排序四、实验步骤1. 编写各种排序算法的Python实现代码。
2. 分别对长度为10、100、1000、10000的随机数组进行排序。
3. 记录每种排序算法的运行时间。
4. 分析算法的时间复杂度和空间复杂度。
5. 比较不同算法的效率。
五、实验结果与分析1. 冒泡排序```pythondef bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):for j in range(0, n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]```时间复杂度：O(n^2)空间复杂度：O(1)冒泡排序是一种简单的排序算法，其时间复杂度较高，适用于小规模数据排序。
2. 选择排序```pythondef selection_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):min_idx = ifor j in range(i+1, n):if arr[min_idx] > arr[j]:min_idx = jarr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]```时间复杂度：O(n^2)空间复杂度：O(1)选择排序也是一种简单的排序算法，其时间复杂度与冒泡排序相同，同样适用于小规模数据排序。
3. 插入排序```pythondef insertion_sort(arr):for i in range(1, len(arr)):key = arr[i]j = i-1while j >=0 and key < arr[j]:arr[j+1] = arr[j]j -= 1arr[j+1] = key```时间复杂度：O(n^2)空间复杂度：O(1)插入排序是一种稳定的排序算法，其时间复杂度与冒泡排序和选择排序相同，适用于小规模数据排序。
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)。
递归算法实验报告doc
递归算法实验报告篇一：递归算法的设计和实现的实验报告班级学号姓名实验组别试验日期室温报告日期成绩报告内容：（目的和要求、原理、步骤、数据、计算、小结等）实验名称：递归算法的设计和应用实验目的：1. 掌握递归算法的实现。
2. 实现递归算法的应用。
实验环境（硬/软件要求）：Windows XX, Visual C++ 6.0实验内容：用递归算法实现前n个自然数的累加和与平均数【C语言源程序】#includeint Digui(int n)//设计递归算法功能为求前n个整数的和//{if(n==0)return 0;if(n==1)return 1;else return Digui(n-1)+n;}int main(){int n;printf("请输入n的值：\n");scanf("%d",&n);printf("计算结果为：\n%d\n",Digui(n));printf("这n个数的平均数是：\n%f\n",(float)Digui(n)/n);}篇二：数据结构- 递归算法实验报告实验报告实验五递归算法实验目的：1.熟悉递归算法的实现过程及实现机理；2.熟练并掌握递归算法的设计方法；3.了解递归算法到非递归算法的转换。
实验原理：高级程序语言函数调用原理；递归算法的设计方法。
实验内容：6-14 折半查找问题。
折半查找问题的描述见6.1节，折半查找问题的递归算法见例6-2。
要求：（1）设计折半查找问题的循环结构算法；（2）设计一个查找成功的例子和一个查找不成功的例子，并设计测试主程序；（3）设计一个包含10000个数据元素的查找成功的例子，然后分别调用循环结构的查找算法和递归结构的查找算法，并测试出两种算法在计算机上的实际运行时间。
实验结果：（1）折半查找问题的循环结构算法程序为：int Csearch(int test[],int x,int low,int high) {int i;for( i=0;i {if(x==test[i]) return i;else if(x>test[i])low=i+1;else high=i-1;}if(i>=high) return -1;}（2）①查找成功的例子：#includeint Csearch(int test[],int x,int low,int high) {int i;for( i=0;i {if(x==test[i]) return i;else if(x>test[i])low=i+1;else high=i-1;}if(i>=high) return -1;}int main(){int a[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};int x=6,flag ;int low=0,high=10;flag=Csearch(a,x,0,10);if(flag==-1) printf("searching is failed!\n"); else printf("searching is success!\n") ;printf("This program is made by 10273206\n"); }运行结果为：②查找失败的例子为：#includeint Csearch(int test[],int x,int low,int high) {int i;for( i=0;i {if(x==test[i]) return i;else if(x>test[i])low=i+1;else high=i-1;}if(i>=high) return -1;}int main(){int a[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};int x=11,flag ;int low=0,high=10;flag=Csearch(a,x,0,10);if(flag==-1) printf("searching is failed!\n"); else printf("searching is success!\n") ;printf("This program is made by 10273206\n"); }运行结果为：（3）程序为：#include#includeint Bsearch(int a[],int x,int low,int high) {int mid;if(low>high) return -1;mid=(low+high)/2;if(x==a[mid]) return mid;else if(x Bsearch(a,x,low,mid-1);elseBsearch(a,x,mid+1,high);}int Csearch(int test[],int x,int low,int high) {int i;for( i=0;i {if(x==test[i]) return i;else if(x>test[i])low=i+1;else high=i-1;}if(i>=high) return -1;}int main(){time_t start,end;double dif;int Bsearch(int a[],int x,int low,int high);int Csearch(int test[],int x,int low,int high);int a[10000],x,y,i,bn,flag;int low=0,high=10000,mid=0;printf("please enter number:\n");scanf("%ld",&x);for( i=0;i a[i]=i+1;time(&start);bn=Bsearch(a,x,0,10000);if(bn==-1) printf("%d is not in a !\n",x);else printf("%d is in a,suffix is %d\n",x,bn);time(&end);dif=difftime(end,start);printf("di gui method use time is:%f seconds\n",dif);time(&start);flag=Csearch(a,x,0,10000);if(flag==-1) printf("%ld is not in a !\n",x);else printf("%d is in a,suffix is %d\n",x,flag);time(&end);dif=difftime(end,start);printf("xun huan method use time is :%f seconds\n",dif);printf("This program is made by 10273206\n");}运行结果为：总结与思考通过实验我初步了解了递归算法到非递归算法的转换，递归算法在数据结构存储中用处很大。
算法设计与分析实验报告
算法设计与分析实验报告实验一全排列、快速排序【实验目的】1. 掌握全排列的递归算法。
2. 了解快速排序的分治算法思想。
【实验原理】一、全排列全排列的生成算法就是对于给定的字符集，用有效的方法将所有可能的全排列无重复无遗漏地枚举出来。
任何n个字符集的排列都可以与1～n的n个数字的排列一一对应，因此在此就以n 个数字的排列为例说明排列的生成法。
n个字符的全体排列之间存在一个确定的线性顺序关系。
所有的排列中除最后一个排列外，都有一个后继；除第一个排列外，都有一个前驱。
每个排列的后继都可以从它的前驱经过最少的变化而得到，全排列的生成算法就是从第一个排列开始逐个生成所有的排列的方法。
二、快速排序快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。
它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
【实验内容】１.全排列递归算法的实现。
２.快速排序分治算法的实现。
【实验结果】１. 全排列：２. 快速排序：实验二最长公共子序列、活动安排问题【实验目的】１. 了解动态规划算法设计思想，运用动态规划算法实现最长公共子序列问题。
２. 了解贪心算法思想，运用贪心算法设计思想实现活动安排问题。
【实验原理】一、动态规划法解最长公共子序列设序列X=和Y=的一个最长公共子序列Z=，则：i. 若xm=yn，则zk=xm=yn且Zk-1是Xm-1和Yn-1的最长公共子序列；ii. 若xm≠yn且zk≠xm ，则Z是Xm-1和Y的最长公共子序列；iii. 若xm≠yn且z k≠yn ，则Z是X和Yn-1的最长公共子序列。
其中Xm-1=，Yn-1=，Zk-1=。
最长公共子序列问题具有最优子结构性质。
由最长公共子序列问题的最优子结构性质可知，要找出X=和Y=的最长公共子序列，可按以下方式递归地进行：当xm=yn时，找出Xm-1和Yn-1的最长公共子序列，然后在其尾部加上xm(=yn)即可得X和Y的一个最长公共子序列。
《算法设计与分析》课程实验报告 (回溯法(二))
《算法设计与分析》课程实验报告实验序号：10实验项目名称：实验十一回溯法（二）一、实验题目1.图的着色问题问题描述：给定无向连通图G和m种不同的颜色。
用这些颜色为图G的各顶点着色，每个顶点着一种颜色。
如果有一种着色法使G中每条边的2个顶点着不同颜色，则称这个图是m可着色的。
图的m着色问题是对于给定图G和m种颜色，找出所有不同的着色法。
2.旅行商问题问题描述：给出一个n个顶点的带权无向图，请寻找一条从顶点1出发，遍历其余顶点一次且仅一次、最后回到顶点1的最小成本的回路——即最短Hamilton回路。
3.拔河比赛问题描述：某公司的野餐会上将举行一次拔河比赛。
他们想把参与者们尽可能分为实力相当的两支队伍。
每个人都必须在其中一只队伍里，两队的人数差距不能超过一人，且两队的队员总体重应该尽量接近。
4.批处理作业调度问题描述：给定n个作业的集合J=(J1,J2, .. Jn)。
每个作业J都有两项任务分别在两台机器上完成。
每个作业必须先由机器1处理，再由机器2处理。
作业i需要机器j的处理时间为tji(i=1,2, ..n; j=1,2)。
对于一个确定的作业调度，设Fji是作业i在机器j上完成处理的时间，则所有作业在机器2上完成处理的时间和，称为该作业调度的完成时间和。
批处理作业调度问题要求，对于给定的n个作业，制定最佳作业调度方案，使其完成时间和达到最小。
二、实验目的（1）通过练习，理解回溯法求解问题的解状态空间树与程序表达的对应关系，熟练掌握排列树、子集树的代码实现。
（2）通过练习，体会减少搜索解空间中节点的方法，体会解的状态空间树的组织及上界函数的选取对搜索的影响。
（3）通过练习，深入理解具体问题中提高回溯算法效率的方法。
（4）（选做题）：在掌握回溯法的基本框架后，重点体会具体问题中解的状态空间搜索时的剪枝问题。
三、实验要求（1）每题都必须实现算法、设计测试数据、记录实验结果，并给出时间复杂度分析。
四、实验过程（算法设计思想、源码）1.图的着色问题(1)算法设计思想用邻接矩阵a[i][j]存储无向图，对于每一个顶点有m种颜色可以涂。
算法实验报告范文
实验题目：K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）在鸢尾花数据集上的应用一、实验目的1. 理解K近邻算法的基本原理和实现过程。
2. 掌握K近邻算法在分类问题中的应用。
3. 通过实验验证K近邻算法在鸢尾花数据集上的性能。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 库：NumPy，Matplotlib，Scikit-learn三、实验原理K近邻算法（KNN）是一种基于距离的最近邻分类算法。
其基本思想是：对于待分类的数据点，找到与它距离最近的K个数据点，这K个数据点中多数属于某个类别，则待分类数据点也属于该类别。
K近邻算法的步骤如下：1. 计算待分类数据点与训练集中每个数据点的距离。
2. 找到距离最近的K个数据点。
3. 根据这K个数据点的多数类别，对待分类数据点进行分类。
四、实验数据本次实验使用鸢尾花数据集（Iris dataset），该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征（花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度），分为3个类别（setosa，versicolor，virginica）。
五、实验步骤1. 导入所需库和数据集。
```pythonfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_scoreimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 加载数据集iris = datasets.load_iris()X = iris.datay = iris.target```2. 数据预处理。
```python# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)```3. 实现K近邻算法。
算法分析实验报告
《算法设计与分析》实验报告分治策略一、试验名称：分治策略( 1) 写出源程序，并编译运行( 2) 详细记录程序调试及运行结果二、实验目的(1) 了解分治策略算法思想(2) 掌握快速排序、归并排序算法(3) 了解其他分治问题典型算法三、实验内容(1) 编写一个简单的程序，实现归并排序。
(2) 编写一段程序，实现快速排序。
(3) 编写程序实现循环赛日程表。
设有n=2k 个运动员要进行网球循环赛。
现要设计一个满足以下要求的比赛日程表： (1)每个选手必须与其它n-1 个选手各赛一次( 2)每个选手一天只能赛一场( 3)循环赛进行n-1 天四、算法思想分析(1) 编写一个简单的程序，实现归并排序。
将待排序元素分成大小大致相同的 2 个子集合，分别对 2 个子集合进行排序，最终将排好序的子集合合并成为所要求的排好序的集合。
(2) 编写一段程序，实现快速排序。
通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
(3) 编写程序实现循环日赛表。
按分治策略，将所有的选手分为两组，n 个选手的比赛日程表就可以通过为n/2 个选手设计的比赛日程表来决定。
递归地用对选手进行分割，直到只剩下 2 个选手时，比赛日程表的制定就变得很简单。
这时只要让这 2 个选手进行比赛就可以了。
五、算法源代码及用户程序(1) 编写一个简单的程序，实现归并排序。
#include<iostream>#include<>#define MAX 10using namespace std;void merge(int array[],int p,int q,int r){int i,k;int begin1,end1,begin2,end2;int* temp = new int[r-p+1];begin1 = p;end1 = q;begin2 = q+1;end2 = r;k = 0;while((begin1 <= end1)&&(begin2 <= end2)){if(array[begin1] < array[begin2]){temp[k] = array[begin1];begin1++;}else{temp[k] = array[begin2];begin2++;}k++;}while(begin1 <= end1) {temp[k++] = array[begin1++];while(begin2 <= end2){temp[k++] = array[begin2++];}for(i = 0;i < (r-p+1);i++){array[p+i] = temp[i];}delete[](temp);}void merge_sort(int data[],int left,int right){if(left < right){int mid = (left + right)/2;merge_sort(data,left,mid);merge_sort(data,mid + 1,right); merge(data,left,mid,right);}}void main(){int number[MAX] = {0};srand(time(NULL));printf(" 排序前：");for(int i = 0; i < MAX; i++) {number[i] = rand() % 100; printf("%d ", number[i]);}cout<<endl;merge_sort(number,0,9);printf(" 排序后：");for(int j = 0; j < MAX; j++) { printf("%d ", number[j]);}(2) 编写一段程序，实现快速排序。
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实验报告算法思想篇一：实验报告算法思想《算法设计与分析》实验报告班级姓名学号年月日目录实验一二分查找程序实现 (03)页实验二棋盘覆盖问题（分治法） (08)页实验三 0-1背包问题的动态规划算法设计……………………………………………….11页实验四背包问题的贪心算法………………………………………………………………14页实验五最小重量机器设计问题（回溯法） (17)页实验六最小重量机器设计问题（分支限界法） (20)页指导教师对实验报告的评语成绩：指导教师签字：年月日实验一：二分查找程序实现一、实验时间：XX年10月8日，星期二，第一、二节地点：j13#328二、实验目的及要求目的：建立算法复杂度的理论分析与实验分析的联系，深刻体会算法复杂度作为算法的好坏评价指标的本质含义。
要求：1、用c/c++语言实现二分搜索算法。
2、通过随机产生有序表的方法，测出在平均意义下算法比较次数随问题规模的变化曲线，并作图。
三、实验环境平台：win7 32位操作系统开发工具：codeblocks10.05四、实验内容对已经排好序的n个元素a[0：n-1]，现在要在这n个元素中找出一特定元素x。
五、算法描述及实验步骤算法描述：折半查找法也称为二分查找法，它充分利用了元素间的次序关系，采用分治策略，可在最坏的情况下用o(log n)完成搜索任务。
它的基本思想是，将n个元素分成个数大致相同的两半，取a[n/2]与欲查找的x作比较，如果x=a[n/2]则找到x，算法终止。
如果x 则我们只要在数组a的左半部继续搜索（x这里假设数组元素呈升序排列）。
如果x>a[n/2]，则我们只要在数组a的右半部继续搜索x。
二分搜索法的应用极其广泛，而且它的思想易于理解。
确定算法复杂度基本步骤： 1、首先设定问题规模n； 2、随即产生递增数列；3、在n个有序数中随机取一个作为待查找量，搜索之；4、记录查找过程中的比较次数，再次生成新的有序表并查找，记录查找次数，每个数组重复10次；5、改变问题规模n重复上述步骤2~4，n取100、200……1000；6、依实验数据作图，并与理论图作比较； 7、二分搜索算法平均查找次数：问题规模为n时，平均查找次数为：a(n)=int(logn) + 1/2 // int() 函数为向下取整即二分搜索算法对于含有n个数据的有序表l平均作了约int(logn)+1/2次的查找操作。
实验步骤：1.初始化生成递增随机数列： for ( int j=100; j {array[0]=10+rand()%15;for(int i=1; i2. 定义二分查找算法：int binarysearch( const int b[], int searchkey, int low, int high ); 其中，返回值为int类型，数组b[]为待查递增序列，searchkey为所查数据，low为数组b[]左下标，hight为数组b[]右下标。
该算法实现过程为：将数组b[]的n个元素分成个数大致相同的两半，取b[n/2]与searchkey作比较。
如果searchkey=b[n/2]，则找到searchkey，算法终止；如果searchkey 组b的左半部继续搜索searchkey；如果searchkey>b[n/2]，则只要在数组b的右半部继续搜索searchkey。
3.实现主函数并完成所有代码。
4.算法复杂性分析：容易看出，没执行一次算法的while循环，待搜索数组的大小减少一半。
因此，在最坏情况下，while循环被执行了o（logn）次。
循环体内运算需要o（1）时间，因此整个算法在最坏情况下的计算时间复杂性为o（logn）。
六、调试过程及实验结果输出结果为：篇二：算法实验报告实验报告课程：计算机算法分析与设计系科：计算机科学与技术班级：姓名：xxxxx学号：xxxxxxxxxxxxxx年度：XX-XX学期：上计算机与信息科学学院计算机科学实验教学中心篇三：算法实验报告重庆交通大学学生实验报告实验课程名称算法设计与分析开课实验室数学实验室学院数学与统计学院年级13 专业班信息与计算科学2 学生姓名辜朕圆学号 0223 开课时间 XX 至 XX 学年第1学期XX-XX学年第一学期实验报告题目实验一递归与分治策略开课实验室：数学实验室指导老师：韩逢庆时间：XX.9 学院：理学院专业：信息与计算科学班级：XX级2班姓名：辜朕圆学号：0223一、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、实验内容题目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…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XX-XX学年第一学期搜索元素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、先判定输入的数x是否在数组的范围内，再将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[san2]，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(1)例子为数组a[1,2,3,4,5,6,7,8,9],n=9,x=9。
实验结果为(2)例子为数组a[1,2,3,4,5],x=3,n=5。
实验结果为时间复杂性：最好情况下，最坏情况下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）空间复杂性分析：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 XX-XX学年第一学期理解，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，再实践操作，毕竟实践是检验真理的唯一标准，只要动手就能感受自己写出算法的喜悦，从而良性循环越学越好。
七、附录：（源代码）(1) public static int binarysearch(int a[],int x,int n){int left=0;int right=n-1;int i,j; while(left if(x>a[middle])left=middle+1; else right=middle-1; } i=right;j=left; return 0; }1;}(2)public class sanfen {public static int sansearch(int []a,int x,int n){int left=0;int right=n-1;while(right>left){ if(xa[right]){ ; break; }int san1=(left+right)/3; int san2=2*(left+right)/3; if(x==a[san1]) {; return san1; } else if(xa[san2])left=san1+1; XX-XX学年第一学期else{left=san1;right=fan2;} } }} public static void main(string []args) { } sanfen s=new sanfen(); int []b={1,2,3,4,5}; s.sansearch(b,3,5); return -1; 实验二动态规划一、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。
二、实验内容(1)设计一个o（n）时间的算法，找出由n个数组成的序列的最长单调递增子序列(2)考虑下面的整数线性规划问题：maxi?12?cjnii,i?1?axnii?b xi为非负整数，1 （1）用动态规划思想求解最优问题；（2）再选择自己熟悉的程序设计语言实现所有算法；（3）分析所设计的算法的时间/空间复杂性。
XX-XX学年第一学期篇四：算法实验报告《算法分析与设计》上机实验报告姓名：郑翔学号：班级：软件三班 1XX5031108一、上机实验题目上机实验一递归算法的设计与实现1. 计算整数的非负整数次幂2. 基于递归算法的插入排序上机实验二递归算法的实现1.自然归并算法的设计与实现2.快速排序算法的设计与实现上机实验三贪心算法的实现1.背包问题的设计与实现2.单源点最短路径问题的设计与实现二、算法设计思路上机实验一递归算法的设计与实现1.计算整数的非负整数次幂2.基于递归算法的插入排序三、源程序代码上机实验一递归算法的设计与实现1.计算整数的非负整数次幂#include using namespace std; int power(int x,int n){int y; if(n==0)y=1;else{y=power(x,n/2);y=y*y;if(n%2==1)y=y*x;}return y;}int main(){int x,n; int sum=0;cout>x>>n;sum=power(x,n);cout 2. 基于递归算法的插入排序#include#include #include using namespace std;void insertionsort(int *a,int item,int size) {if(size==0)a[0]=item;else{for(int i=size-1;i>=0;i--){ if(item a[i+1]=a[i];else篇二：算法实验报告重庆交通大学学生实验报告实验课程名称算法设计与分析开课实验室数学实验室学院数学与统计学院年级13 专业班信息与计算科学2 学生姓名辜朕圆学号 0223 开课时间 XX 至XX 学年第1学期XX-XX学年第一学期实验报告题目实验一递归与分治策略开课实验室：数学实验室指导老师：韩逢庆时间：XX.9 学院：理学院专业：信息与计算科学班级：XX级2班姓名：辜朕圆学号：0223一、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。