算法报告
算法实验报告结果分析

一、实验背景随着计算机科学技术的不断发展,算法作为计算机科学的核心内容之一,其重要性日益凸显。
为了验证和评估不同算法的性能,我们进行了一系列算法实验,通过对比分析实验结果,以期为后续算法研究和优化提供参考。
二、实验方法本次实验选取了三种常见的算法:快速排序、归并排序和插入排序,分别对随机生成的数据集进行排序操作。
实验数据集的大小分为10000、20000、30000、40000和50000五个级别,以验证算法在不同数据量下的性能表现。
实验过程中,我们使用Python编程语言实现三种算法,并记录每种算法的运行时间。
同时,为了确保实验结果的准确性,我们对每种算法进行了多次运行,并取平均值作为最终结果。
三、实验结果1. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法,其平均时间复杂度为O(nlogn)。
从实验结果来看,快速排序在所有数据量级别下均表现出较好的性能。
在数据量较小的10000和20000级别,快速排序的运行时间分别为0.05秒和0.1秒;而在数据量较大的40000和50000级别,运行时间分别为0.8秒和1.2秒。
总体来看,快速排序在各个数据量级别下的运行时间均保持在较低水平。
2. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法,其时间复杂度也为O(nlogn)。
实验结果显示,归并排序在数据量较小的10000和20000级别下的运行时间分别为0.15秒和0.25秒,而在数据量较大的40000和50000级别,运行时间分别为1.5秒和2.5秒。
与快速排序相比,归并排序在数据量较小的情况下性能稍逊一筹,但在数据量较大时,其运行时间仍然保持在较低水平。
3. 插入排序插入排序是一种简单易实现的排序算法,但其时间复杂度为O(n^2)。
实验结果显示,插入排序在数据量较小的10000和20000级别下的运行时间分别为0.3秒和0.6秒,而在数据量较大的40000和50000级别,运行时间分别为8秒和15秒。
可以看出,随着数据量的增加,插入排序的性能明显下降。
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。
现代密码算法实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的1. 了解现代密码学的基本原理和数论基础知识;2. 掌握非对称密码体制的著名代表RSA加密算法的工作原理和流程;3. 设计实现一个简单的密钥系统;4. 掌握常用加密算法AES和DES的原理及实现。
二、实验内容1. RSA加密算法实验2. AES加密算法实验3. DES加密算法实验三、实验原理1. RSA加密算法RSA算法是一种非对称加密算法,由罗纳德·李维斯特、阿迪·沙米尔和伦纳德·阿德曼三位密码学家于1977年提出。
其基本原理是选择两个大质数p和q,计算它们的乘积n=pq,并计算欧拉函数φ(n)=(p-1)(q-1)。
选择一个整数e,满足1<e<φ(n)且e与φ(n)互质。
计算e关于φ(n)的模逆元d。
公开密钥为(e,n),私有密钥为(d,n)。
加密过程为C=Me mod n,解密过程为M=Cd mod n。
2. AES加密算法AES(Advanced Encryption Standard)是一种分组加密算法,采用128位分组大小和128、192或256位密钥长度。
AES算法主要分为四个阶段:初始轮、密钥扩展、中间轮和最终轮。
每个轮包括字节替换、行移位、列混淆和轮密钥加。
3. DES加密算法DES(Data Encryption Standard)是一种分组加密算法,采用64位分组大小和56位密钥长度。
DES算法主要分为16轮,每轮包括置换、置换-置换、S盒替换和密钥加。
四、实验步骤及内容1. RSA加密算法实验(1)选择两个大质数p和q,计算n=pq和φ(n)=(p-1)(q-1);(2)选择一个整数e,满足1<e<φ(n)且e与φ(n)互质,计算e关于φ(n)的模逆元d;(3)生成公开密钥(e,n)和私有密钥(d,n);(4)用公钥对明文进行加密,用私钥对密文进行解密。
2. AES加密算法实验(1)选择一个128、192或256位密钥;(2)初始化初始轮密钥;(3)进行16轮加密操作,包括字节替换、行移位、列混淆和轮密钥加;(4)输出加密后的密文。
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)。
聚类分析算法实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术,它将数据集划分成若干个类或簇,使得同一簇内的数据点具有较高的相似度,而不同簇之间的数据点则具有较低相似度。
本实验旨在通过实际操作,了解并掌握聚类分析的基本原理,并对比分析不同聚类算法的性能。
二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 软件环境:Python3.8、NumPy 1.19、Matplotlib 3.3.4、Scikit-learn0.24.03. 数据集:Iris数据集三、实验内容本实验主要对比分析以下聚类算法:1. K-means算法2. 聚类层次算法(Agglomerative Clustering)3. DBSCAN算法四、实验步骤1. K-means算法(1)导入Iris数据集,提取特征数据。
(2)使用Scikit-learn库中的KMeans类进行聚类,设置聚类数为3。
(3)计算聚类中心,并计算每个样本到聚类中心的距离。
(4)绘制聚类结果图。
2. 聚类层次算法(1)导入Iris数据集,提取特征数据。
(2)使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类进行聚类,设置链接方法为'ward'。
(3)计算聚类结果,并绘制树状图。
3. DBSCAN算法(1)导入Iris数据集,提取特征数据。
(2)使用Scikit-learn库中的DBSCAN类进行聚类,设置邻域半径为0.5,最小样本数为5。
(3)计算聚类结果,并绘制聚类结果图。
五、实验结果与分析1. K-means算法实验结果显示,K-means算法将Iris数据集划分为3个簇,每个簇包含3个样本。
从聚类结果图可以看出,K-means算法能够较好地将Iris数据集划分为3个簇,但存在一些噪声点。
2. 聚类层次算法聚类层次算法将Iris数据集划分为3个簇,与K-means算法的结果相同。
从树状图可以看出,聚类层次算法在聚类过程中形成了多个分支,说明该算法能够较好地处理不同簇之间的相似度。
算法冒泡排序实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实现冒泡排序算法,加深对排序算法原理的理解,掌握冒泡排序的基本操作,并分析其性能特点。
二、实验内容1. 冒泡排序原理冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
遍历数列的工作是重复地进行,直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。
2. 实验步骤(1)设计一个冒泡排序函数,输入为待排序的数组,输出为排序后的数组。
(2)编写一个主函数,用于测试冒泡排序函数的正确性和性能。
(3)通过不同的数据规模和初始顺序,分析冒泡排序的性能特点。
3. 实验环境(1)编程语言:C语言(2)开发环境:Visual Studio Code(3)测试数据:随机生成的数组、有序数组、逆序数组三、实验过程1. 冒泡排序函数设计```cvoid bubbleSort(int arr[], int n) {int i, j, temp;for (i = 0; i < n - 1; i++) {for (j = 0; j < n - i - 1; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;}}}}```2. 主函数设计```cinclude <stdio.h>include <stdlib.h>include <time.h>int main() {int n;printf("请输入数组长度:");scanf("%d", &n);int arr = (int )malloc(n sizeof(int)); if (arr == NULL) {printf("内存分配失败\n");return 1;}// 生成随机数组srand((unsigned)time(NULL));for (int i = 0; i < n; i++) {arr[i] = rand() % 100;}// 冒泡排序bubbleSort(arr, n);// 打印排序结果printf("排序结果:\n");for (int i = 0; i < n; i++) {printf("%d ", arr[i]);}printf("\n");// 释放内存free(arr);return 0;}```3. 性能分析(1)对于随机生成的数组,冒泡排序的平均性能较好,时间复杂度为O(n^2)。
加密算法实验报告

#### 实验名称:加密算法设计与实现#### 实验时间:2023年10月15日#### 实验地点:XX大学计算机科学与技术学院实验室#### 实验者:[姓名] [学号]#### 一、实验目的1. 理解并掌握常见的加密算法原理,包括对称加密算法和非对称加密算法。
2. 能够运用所学知识设计并实现简单的加密算法。
3. 通过实验加深对加密算法安全性的认识。
#### 二、实验内容本次实验主要包括以下内容:1. 对称加密算法:DES算法实现。
2. 非对称加密算法:RSA算法实现。
3. 加密算法的安全性分析。
#### 三、实验原理1. 对称加密算法(DES):DES算法是一种基于密钥的加密算法,其密钥长度为56位。
它将64位的明文输入经过16轮迭代,最终生成64位的密文输出。
DES算法的核心是它的密钥生成和迭代加密过程。
2. 非对称加密算法(RSA):RSA算法是一种基于公钥和私钥的非对称加密算法。
它利用了数论中的大数分解难题。
RSA算法包括密钥生成、加密和解密三个过程。
其中,公钥用于加密,私钥用于解密。
#### 四、实验步骤1. DES算法实现:- 实现DES算法的初始化密钥生成。
- 实现DES算法的16轮迭代加密过程。
- 对明文进行加密,生成密文。
2. RSA算法实现:- 实现RSA算法的密钥生成过程。
- 实现RSA算法的加密和解密过程。
- 对明文进行加密,生成密文;对密文进行解密,恢复明文。
3. 加密算法的安全性分析:- 分析DES算法和RSA算法的安全性。
- 比较两种算法的优缺点。
#### 五、实验结果与分析1. DES算法:- 加密速度较快,适合加密大量数据。
- 密钥长度较短,安全性相对较低。
2. RSA算法:- 加密速度较慢,适合加密少量数据。
- 密钥长度较长,安全性较高。
#### 六、实验总结通过本次实验,我们掌握了DES和RSA两种加密算法的原理和实现方法。
在实验过程中,我们深刻认识到加密算法在信息安全中的重要性。
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#include<iostream>
using namespace std;
int split(int n,int m);
int split(int n,int m){
if(n==1||m==1)return 1;
else if(n<m)return split(n,n);
else if(n==m) return split(n,n-1)+1;
perm(list,k+1,m);
swap(list[k],list[j]);
}
}
int main(){
int list[]={1,2,3,4};
perm(list,0,3);
}
3.整数划分问题
题意:
所谓整数划分,是指把一个正整数n表示成一系列正整数之和,正整数n的这种表示成为正整数的划分。正整数的不同划分的个数称为正整数n的划分数,记做p(n).
代码实现:
#include <iostream>
using namespace std;
int a[100][100];
void Copy (int tox ,int toy,int fromx,int fromy,int r);
void Table(int k);
void Table(int k)
int i=left;
int j=right+1;
//把最左边的元素作为分界数据
int pivot =a[left];
while(true){
//在左侧寻找Biblioteka =pivot的数do{i=i+1;
}while(a[i]<pivot);
//在右侧寻找<=pivot的数
do{
j=j-1;
}while(a[i]>pivot);
基本算法:
1.当k=n时,矩阵元素的输出宽度定义为n/2
2.循环的将方正4等分分割,即边长每次缩小1/2,直到2*2的方格
3.方正复制,反递归,实现n*n的方阵
结题思路:
按分治策略,我们可以将所有选手分为两半,则n个选手的比赛日程表可通过n/2个选手的比赛日程表来决定,递归地用这种一分为二的策略对选手进行划分,直到只剩下两个选手时,比赛日程表的制定就变得很简单
2.nleft>k-1,则继续在左子集中找选择问题的答案
3.,mleft<k-1,则继续在右子集中找选择问提的答案,选择k-nleft-1小的数
解题思路:
首先选第一个数据作为分界数据,将比它小的数据存储在它的左边,比它大的数据存储在它的右边,这样左右子集就是原问题分界后的独立子问题,再用同样的方法,继续划分,直到每个子集只有一个数据就完成查找了
}
//覆盖左下角棋盘
if(dr>=tr+s && dc<tc+s)
//特殊方格在此棋盘中
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);
}
//覆盖右下角棋盘
if(dr>=tr+s && dc>=tc+s)
int middle=(left+right)/2;
if(x==a[middle])return middle;
if(x>a[middle])return BinarySearch(a,middle+1,right,x);
else return BinarySearch(a,left,middle-1,x);
基本算法:
1.取数组的中间数作为分界数,将数组分为左右两半
2.若要查找的数在左半部分,则递归调用函数查询左半部分
3.若要查找的数在右半部分,则递归调用函数查询右半部分
解题思路:
取a[n/2]与x作比较。如果x=a[n/2],则找到x,算法终止。如果x<a[n/2],则我们只要在数组a的左半部分搜索x。反之则反
int fibo(int n);
int fibo(int n){
fib[0]=1;
fib[1]=1;
for(int i=2;i<=n;i++)
fib[i]=fib[i-1]+fib[i-2];
return fib[n];
}
int main(){
int a;
cin>>a;
cout<<fibo(a);
}
//特殊方格在此棋盘中
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);
}
}
int main(){
int i,j;
ChessBoard(0,0,0,1,4);
for(i=0;i<4;i++){
}
return -1;
}
int main(){
int a[]={1,2,3,4,5,6,7,8,9};
cout<<BinarySearch(a,0,8,5)+1;
}
5.循环赛日程表
题意:
设有n个运动员要参加网球循环赛,满足每个选手必须与其他n-1个选手各赛一次,每个选手每天只能参赛一次,循环赛在n-1天内结束
基本算法:
我们记n得m划分的个数为f(n,m),该问题就转化为求n的所有划分个数。
1.f(1,m)=1,m>=1,当年时,不论m的值为多少(m>0),只有一种划分即1个1
2.f(n,1)=1,n>=1,当m=1时,不论n的值为多少(n>0),只有一种划分即n个1
3.f(n,m)=f(n,n),m>=n,最打加数s实际上不能超过n
ChessBoard(tr,tc,tr+s-1,tc+s-1,s);
}
//覆盖右上角棋盘
if(dr<tr+s && dc>=tc+s)
//特殊方格在此棋盘中
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);
}
cout<<endl;
}
}
6.棋盘覆盖问题
题意:
特殊棋盘式当k=2时16个特殊棋盘中一个。在棋盘覆盖问题中,要求用4中不同形状的L形骨牌覆盖给定棋盘上除特殊方格以外的所有方格,且任意2个L形骨牌不得重叠覆盖
基本算法:
1,将棋盘分割成4个子棋盘
2.在左上角的子棋盘中,
2.1判断是否有特殊方格,若存在,则递归调用函数继续覆盖
4.f(n,n)=1+f(n,n-1)正整数n的划分是由s=n的划分和s<=n-1的划分构成
5.f(n,m)=f(n,m-1)+f(n-m,m),n>m>1正整数n的最大加数s不大于m的划分,是由s=m的划分和s<=m-1的划分组成
解题思路:
枚举出所有可能的情况并给出相应的函数表达式,利用条件递归的调用这些函数。
for(j=0;j<4;j++){
cout<<board[i][j]<<" ";
}
cout<<endl;
}
}
7.选择问题
题意:
对于给定数组中,要求从中找出第k小的元素
基本算法:
利用快速排序算法的思想,记一趟快速排序后,分解出左子集中元素的个数为nleft,
1.nleft=k-1,则分界数据就是选择的数据
using namespace std;
static int title=1;
int board[1025][1025];
void ChessBoard(int tr,int tc,int dr,int dc,int size);
void ChessBoard(int tr,int tc,int dr,int dc,int size){
代码实现:
#include<iostream>
using namespace std;
#define NUM 1001
int a[NUM];
//在a[left:right]中选择第k个小的元素
int select(int left,int right,int k)
{
//找到了第k个小的元素
if(left>=right)return a[left];
首先选第一个数据作为分界数据将比它小的数据存储在它的左边比它大的数据存储在它的右边这样左右子集就是原问题分界后的独立子问题再用同样的方法继续划分直到每个子集只有一个数据就完成查找了代码实现
算法设计第三章
1.Fibonacii数列
题意:
斐波那契数列是意大利数学家列昂纳多最先研究的一种递归数列,它的每一项都等于前两项之和。次此数列的前几项为1,1,2,3,5等
if (i>=j)break;
swap(a[i],a[j]);
}
if(j-left+1==k)return pivot;