计算机算法设计与分析课程设计.
算法设计与分析第三版课程设计

算法设计与分析第三版课程设计选题背景随着计算机科学技术的发展,算法设计与分析也成为了计算机科学中不可或缺的内容之一。
在日常生活以及专业领域中,我们经常需要面对各种问题,例如查找最短路径、排序、数据压缩等,这些问题都可以通过合适的算法进行解决。
因此,本课程设计选取了《算法设计与分析》第三版作为教材,通过深入学习算法的基本思想和原理,提高学生解决实际问题的能力。
目标和要求本课程旨在让学生掌握算法设计和分析的基本方法和技能,包括但不限于以下内容:•掌握各种排序算法及其时间复杂度;•掌握动态规划、贪心算法、分治算法等算法的原理及其运用;•熟悉基于图的算法,包括最短路径、最小生成树等;•熟练使用算法设计和分析工具。
教学安排本课程为3个学分的专业必修课程,总计36学时,分为理论课和实验课两部分。
理论课本部分包括授课、讲解和讨论,要求所有学生均需参与。
具体安排如下:时间内容时间内容第1-4周排序算法及其时间复杂度第5-8周动态规划、贪心算法和分治算法第9-12周基于图的算法,最短路径、最小生成树第13-14周算法设计和分析工具实验课本部分为实践环节,要求学生根据课程内容,完成以下实验:•实验1:使用不同算法对一组数据进行排序,并比较它们之间的时间复杂度;•实验2:使用动态规划算法解决最长公共子序列问题;•实验3:实现Prim算法和Kruskal算法,并求解最小生成树问题;•实验4:解决TSP问题。
考核方式本课程采用综合评价的方式进行考核,包括以下几个方面:•平时表现(20%):包括出勤、课堂表现、作业完成等;•实验报告(30%):包括实验过程、结果分析和总结;•期中考试(20%):考察基础知识的掌握程度;•期末考试(30%):考察学生对整个课程内容的掌握程度;参考资料•《算法设计与分析》第三版,作者:Levitin Anany•《算法竞赛入门经典》第二版,作者:刘汝佳•《算法导论》第三版,作者:Thomas H. Cormen 等。
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成绩评定表课程设计任务书算法分析是对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量的分析。
算法(Algorithm)是解题的步骤,可以把算法定义成解一确定类问题的任意一种特殊的方法。
在计算机科学中,算法要用计算机算法语言描述,算法代表用计算机解一类问题的精确、有效的方法。
分治法字面上的解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。
在一个2^k*2^k的棋盘上,恰有一个放歌与其他方格不同,且称该棋盘为特殊棋盘。
回溯法的基本做法是深度优先搜索,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。
数字拆分问题是指将一个整数划分为多个整数之和的问题。
利用回溯法可以很好地解决数字拆分问题。
将数字拆分然后回溯,从未解决问题。
关键词:分治法,回溯法,棋盘覆盖,数字拆分1分治法解决期盼覆问题 (1)1.1问题描述 (1)1.2问题分析 (1)1.3算法设计 (1)1.4算法实现 (2)1.5结果分析 (3)1.6算法分析 (4)2回溯法解决数字拆分问题 (6)2.1问题描述 (6)2.2问题分析 (6)2.3算法设计 (7)2.4算法实现 (7)2.5结果分析 (8)参考文献 (9)1分治法解决期盼覆问题1.1问题描述在一个2k×2k(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。
显然,特殊方格在棋盘中出现的位置有4k中情形,因而有4k中不同的棋盘,图(a)所示是k=2时16种棋盘中的一个。
棋盘覆盖问题要求用图(b)所示的4中不同形状的L型骨牌覆盖给定棋盘上除特殊方格以外的所有方格,且热河亮哥L型骨牌不得重复覆盖1.2问题分析用分治策略,可以设计解决棋盘问题的一个简介算法。
当k>0时,可以将2^k*2^k棋盘分割为4个2^k-1*2^k-1子棋盘。
计算机算法设计与分析第五版教学设计

计算机算法设计与分析第五版教学设计一、课程概述本课程是一门计算机科学基础课,旨在介绍计算机算法的基本概念、设计思想、分析方法及其应用。
本课程是计算机理论和实践相结合的重要课程,具有广泛的应用前景和深远的理论意义。
二、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握计算机算法的基本概念和设计方法,具备设计和实现高效算法的能力,并了解常用算法的复杂度及其在实际问题中的应用。
具体目标如下:1.理解算法设计的基本思想和方法,能够运用递归、分治策略、动态规划等常见算法设计方法。
2.掌握算法分析的基本思想和方法,能够评估算法的时间和空间复杂度,并了解算法的最优性和稳定性。
3.能够独立设计和实现基本算法,如排序、查找、图论等算法,并对算法的正确性和效率进行评估和分析。
4.了解并掌握一些复杂算法,如字符串匹配、动态规划等,并能运用于实际问题中。
三、课程内容本课程的主要内容包括算法基础、排序和选择、数据结构、图算法、字符串算法、动态规划等内容。
具体内容如下:1.算法基础:算法概念、算法设计、算法分析、算法实现等。
2.排序和选择:插入排序、希尔排序、堆排序、归并排序、快速排序等。
3.数据结构:栈、队列、链表、树、堆、散列表等。
4.图算法:最短路径、最小生成树、拓扑排序等。
5.字符串算法:暴力匹配、KMP算法、BM算法等。
6.动态规划:最长公共子序列、背包问题、最大子段和问题等。
四、教学方法本课程采用理论与实践相结合的教学模式,以讲授和练习相结合的方式进行教学。
具体方法如下:1.讲授:采用课件和教材进行讲解,在重点难点部分补充讲解。
2.实践:通过编写程序、进行实际应用等方式进行实践,并对成果进行评估。
3.作业:通过作业的形式,提高学生对算法的理解和掌握程度。
4.讨论:针对问题进行深入讨论,提高学生对算法问题的认识。
五、评估方法本课程评估包括学生平时表现、作业、考试和项目评估等。
具体方法如下:1.平时表现:包括参与度、作业完成情况、课堂表现等。
《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。
计算机算法设计与分析第三版华中科技大学课程设计

计算机算法设计与分析第三版华中科技大学课程设计简介计算机算法设计与分析是一门重要的计算机科学基础课程,旨在帮助学生掌握算法设计与分析的基本方法和技巧,以及能力和素养。
本文档主要介绍华中科技大学计算机学院关于计算机算法设计与分析第三版的课程设计。
设计目的与意义在计算机科学与技术领域中,算法设计与分析是必不可少的技能。
本次课程设计旨在帮助学生更好地掌握这一技能,培养其解决实际问题的能力和创新思维。
具体来说,本课程设计的目的和意义包括:1.培养学生掌握算法设计和分析的基本方法和原理。
2.帮助学生掌握基本数据结构和算法的实现。
3.促进学生通过实践掌握各种算法的实际应用。
4.加强学生的团队合作能力和创新意识。
设计内容本次课程设计的主要内容是设计和实现一个算法,要求学生通过小组协作完成。
具体要求如下:1.组成1-3人的小组;2.自主设计一个算法,注意必须是创新性的,并要求主体思路清晰、关键步骤明确、正确性可靠;3.在算法设计的过程中体会算法分析的重要性,在实现过程中体现时间与空间复杂度的控制;4.设计并实现一个可以泛用的软件程序,用于演示各种数据集的实现过程和结果输出等;5.材料、可以的软件程序都可以参考课堂提供的学习资料,但需要体现出数学计算、算法分析的过程和结论,要求学生在合理使用资料的前提下,自主思考和解决问题。
设计流程设计流程如下:第一阶段:确定算法在本阶段,学生应该自主思考和讨论,确定一个合适的算法,并撰写算法设计文档。
可以参考课堂上相关的算法设计和分析内容,同时根据自己的思考和理解,结合实际应用场景,设计一种创新性的算法。
第二阶段:算法实现在本阶段,学生应该根据算法设计文档,完成软件程序的实现。
需要注意的是,在实现过程中,要注重时间复杂度和空间复杂度的控制,并进行相应的测试和优化。
第三阶段:数据测试在本阶段,学生应该使用不同的数据集对已实现的算法进行测试,并进行相应的测试结果分析和总结。
同时,要考虑对应不同场景的应用性能和效果。
《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。
大学计算机科学教案:算法设计与分析

大学计算机科学教案:算法设计与分析1. 算法概述1.1 算法的定义和作用在计算机科学中,算法是解决问题或执行任务的有序步骤。
它们是计算机程序的基本构建模块,能够完成各种操作,从简单的排序和搜索到复杂的图像处理和人工智能。
1.2 算法设计过程•定义问题:明确需要解决的问题。
•分析问题:理解问题背后的规则和约束。
•设计解决方案:找到一个有效且高效的方法来解决问题。
•实现算法:将设计好的算法转化为可执行的计算机代码。
•测试和评估:验证算法是否正确并确定其性能。
2. 常见算法设计技巧2.1 分治策略将一个大问题划分为多个小问题,分别求解,然后将结果组合得到最终答案。
经典应用包括归并排序和快速排序。
2.2 动态规划通过将一个大问题分解成一系列重叠子问题,并通过保存子问题的结果来节省重复计算。
经典应用包括背包问题和最短路径问题。
2.3 贪心算法每一步都选择当前看起来最优的解决方案,而不考虑之后可能产生的影响。
经典应用包括霍夫曼编码和最小生成树问题。
2.4 回溯算法通过在解空间中搜索所有可能的解,并逐步构建可行解。
当发现不能满足约束条件时,回溯并尝试其他选择。
经典应用包括八皇后问题和旅行推销员问题。
2.5 图算法用于解决与图相关的问题,如最短路径问题、最小生成树和网络流问题等。
3. 算法分析和性能评估3.1 时间复杂度描述随着问题规模增长,算法所需时间的增长率。
常见的表示方法有大O记号。
3.2 空间复杂度描述算法所需的额外空间随着问题规模增长的情况。
常见表示方法有大O记号。
3.3 最坏情况与平均情况分析针对不同输入数据情况下,对算法性能进行评估。
结论本教案提供了关于算法设计与分析的基本概念、常见技巧以及性能评估方法。
通过深入学习和理解这些内容,学生将能够设计和分析各种算法,并在实际问题中应用它们。
算法设计与分析课程设计

算法设计与分析 课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生掌握基本的算法设计原理,包括贪心算法、分治算法、动态规划等,并能够运用这些原理解决实际问题。
2. 使学生了解不同算法的时间复杂度和空间复杂度分析方法,能够评估算法的效率。
3. 引导学生理解算法的优缺点,并能针对具体问题选择合适的算法进行解决。
技能目标:1. 培养学生运用所学算法原理设计解决实际问题的算法,提高编程实现能力。
2. 培养学生通过分析算法的时间复杂度和空间复杂度,对算法进行优化和改进的能力。
3. 提高学生运用算法思维解决问题的能力,培养逻辑思维和创新能力。
情感态度价值观目标:1. 激发学生对算法学习的兴趣,培养主动探索、积极思考的学习态度。
2. 培养学生团队协作精神,学会与他人分享算法设计心得,共同解决问题。
3. 使学生认识到算法在现实生活中的重要性,提高对计算机科学的认识和兴趣。
课程性质:本课程为计算机科学领域的一门核心课程,旨在培养学生的算法设计与分析能力。
学生特点:学生已经具备一定的编程基础和逻辑思维能力,但对复杂算法的设计与分析仍需加强。
教学要求:结合实际案例,注重理论与实践相结合,引导学生通过自主探究、团队合作等方式,达到课程目标。
在教学过程中,注重分解目标,将目标具体化为可衡量的学习成果,以便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 算法基本原理:- 贪心算法:介绍贪心算法原理及其应用场景,结合实际案例进行分析。
- 分治算法:阐述分治算法的设计思想及其应用,举例说明。
- 动态规划:讲解动态规划的基本概念、原理和应用,分析典型问题。
2. 算法分析:- 时间复杂度分析:介绍大O表示法,分析常见算法的时间复杂度。
- 空间复杂度分析:阐述空间复杂度的概念,分析常见算法的空间复杂度。
3. 算法优化与改进:- 针对典型问题,分析现有算法的优缺点,探讨优化方向。
- 引导学生通过算法分析,提出改进方案,并进行实现。
4. 教学大纲安排:- 第一章:算法基本原理(贪心算法、分治算法、动态规划)- 第二章:算法分析(时间复杂度、空间复杂度)- 第三章:算法优化与改进5. 教材章节和内容列举:- 教材第3章:贪心算法及其应用- 教材第4章:分治算法及其应用- 教材第5章:动态规划及其应用- 教材第6章:算法分析(时间复杂度、空间复杂度)- 教材第7章:算法优化与改进教学内容确保科学性和系统性,结合实际案例进行讲解,使学生能够逐步掌握算法设计与分析的方法。
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成绩评定表学生姓名吴旭东班级学号1309010236专业信息与计算科学课程设计题目分治法解决棋盘覆盖问题;回溯法解决数字拆分问题评语组长签字:成绩日期20 年月日课程设计任务书学院理学院专业信息与计算科学学生姓名吴旭东班级学号1309010236课程设计题目分治法解决棋盘覆盖问题;回溯法解决数字拆分问题实践教学要求与任务:要求:1.巩固和加深对基本算法的理解和运用,提高综合运用课程知识进行算法设计与分析的能力。
2.培养学生自学参考书籍,查阅手册、和文献资料的能力。
3.通过实际课程设计,掌握利用分治法或动态规划算法,回溯法或分支限界法等方法的算法的基本思想,并能运用这些方法设计算法并编写程序解决实际问题。
4.了解与课程有关的知识,能正确解释和分析实验结果。
任务:按照算法设计方法和原理,设计算法,编写程序并分析结果,完成如下内容:1.运用分治算法求解排序问题。
2. 运用回溯算法求解N后问题。
工作计划与进度安排:第12周:查阅资料。
掌握算法设计思想,进行算法设计。
第13周:算法实现,调试程序并进行结果分析。
撰写课程设计报告,验收与答辩。
指导教师:201 年月日专业负责人:201 年月日学院教学副院长:201 年月日算法分析是对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量的分析。
算法(Algorithm)是解题的步骤,可以把算法定义成解一确定类问题的任意一种特殊的方法。
在计算机科学中,算法要用计算机算法语言描述,算法代表用计算机解一类问题的精确、有效的方法。
分治法字面上的解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。
在一个2^k*2^k的棋盘上,恰有一个放歌与其他方格不同,且称该棋盘为特殊棋盘。
回溯法的基本做法是深度优先搜索,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。
数字拆分问题是指将一个整数划分为多个整数之和的问题。
利用回溯法可以很好地解决数字拆分问题。
将数字拆分然后回溯,从未解决问题。
关键词:分治法,回溯法,棋盘覆盖,数字拆分1分治法解决期盼覆问题 (1)1.1问题描述 (1)1.2问题分析 (1)1.3算法设计 (1)1.4算法实现 (2)1.5结果分析 (3)1.6算法分析 (4)2回溯法解决数字拆分问题 (6)2.1问题描述 (6)2.2问题分析 (6)2.3算法设计 (7)2.4算法实现 (7)2.5结果分析 (8)参考文献 (9)1分治法解决期盼覆问题1.1问题描述在一个2k×2k(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。
显然,特殊方格在棋盘中出现的位置有4k中情形,因而有4k中不同的棋盘,图(a)所示是k=2时16种棋盘中的一个。
棋盘覆盖问题要求用图(b)所示的4中不同形状的L型骨牌覆盖给定棋盘上除特殊方格以外的所有方格,且热河亮哥L型骨牌不得重复覆盖1.2问题分析用分治策略,可以设计解决棋盘问题的一个简介算法。
当k>0时,可以将2^k *2^k棋盘分割为4个2^k-1 * 2^k-1子棋盘。
由棋盘覆盖问题得知,特殊方格必位于4个较小的子棋盘中,其余3个子棋盘中无特殊方格。
为了将3个无特殊方格的子棋盘转化为特殊棋盘可以将一个L型骨牌覆盖这3个较小棋盘的会合处,所以,这3个子棋盘上被L型覆盖的方格就成为给棋盘上的特殊方格,从而将原问题转化为4个较小规模的棋盘覆盖问题。
递归的使用这种分割,直至棋盘简化为1*1棋盘为止。
1.3算法设计将2^k x 2^k的棋盘,先分成相等的四块子棋盘,其中特殊方格位于四个中的一个,构造剩下没特殊方格三个子棋盘,将他们中的也假一个方格设为特殊方格。
如果是:左上的子棋盘(若不存在特殊方格)----则将该子棋盘右下角的那个方格假设为特殊方格右上的子棋盘(若不存在特殊方格)----则将该子棋盘左下角的那个方格假设为特殊方格左下的子棋盘(若不存在特殊方格)----则将该子棋盘右上角的那个方格假设为特殊方格右下的子棋盘(若不存在特殊方格)----则将该子棋盘左上角的那个方格假设为特殊方格当然上面四种,只可能且必定只有三个成立,那三个假设的特殊方格刚好构成一个L型骨架,我们可以给它们作上相同的标记。
这样四个子棋盘就分别都和原来的大棋盘类似,我们就可以用递归算法解决。
1.4算法实现#include<iostream.h>int tile=1;int board[100][100];void chessBoard(int tr, int tc, int dr, int dc, int size) {if(size==1)return;int t=tile++;int s=size/2;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);}}int main(){int size;cout<<"输入棋盘的size(大小必须是2的n次幂): ";cin>>size;int index_x,index_y;cout<<"输入特殊方格位置的坐标: ";cin>>index_x>>index_y;chessBoard(0,0,index_x,index_y,size);for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++)cout<<board[i][j]<<"\t";cout<<endl;}}1.5结果分析设T(n)是算法ChessBoard覆盖一个2^k * 2^k棋盘所需要的时间,则从算法{ O(1) k=0的分治策略可知,T(k)满足如下递归方程T(k) =4T(k-1)+O(1) k>0解得此递归方程可得T(k) = O(4^k)。
由于覆盖一个2^k *2^k棋盘所需的L型牌个数为(4^k — 1)/3,故算法ChessBoard是一个在渐进意义下最优的算法.2回溯法解决数字拆分问题2.1问题描述整数的分划问题。
如,对于正整数n=6,可以分划为:65+14+2, 4+1+13+3, 3+2+1, 3+1+1+12+2+2, 2+2+1+1, 2+1+1+1+11+1+1+1+1+1+1用户从键盘输入n (范围1~10)。
2.2问题分析很明显这是一道关于数的组合的问题,但形成组合的数是有一定的限制的。
仔细分析一下题目,我们可以得到以下的结论:(1)每一组数之和必须等于n;(2)每一组数的个数是不固定的;(3)等式中后一个数的大小必定大于或等于前一个数,因为这样做的目的有两个:一是能够避免等式的重复,例如n=2 2=1+1n=3 3=1+2 3=1+1+13=2+1(可以看出为与1+2是同一种拆分,因此该式子不能算)另一个目的是可以减少不必要的搜索,提高程序效率。
我们可以将待拆分的数对应路径图中的路口,将可拆分的数对应分叉的编号,这样对于每个路口而言,它所拥有的分叉号是变化的,规律是:分叉的起始值取决于前一次所取数,分叉的终止值取决于该路口数的中值。
2.3算法设计在进行算法设计时我们必须要注意两点:一是本问题需要解决如何记录某一路径中可取数的问题,为了解决这一问题,本程序加入了一个新的数组b,用来记录每一步所取的数。
二是当某一条路走完以后,我们必须回到某一个路口,而路口的值始终保持原来的数,因此在递归调用中我们所使用的实际参数应是独立的。
本例中使用的是形式参数m,实际参数是a [ k ],这样无论在某一级中a[k]的值怎样变化,m的值是始终不变的。
2.4算法实现#include<stdio.h>#include<stdlib.h>void splitN(int n,int m);//n是需要拆分的数,m是拆分的进度。
int x[1024]={0},total=0 ;//total用于计数拆分的方法数,x[]用于存储解int main(){int n ;printf("please input the natural number n:");scanf("%d",&n);splitN(n,1);printf("There are %d ways to split natural number %d.\n",total,n);system("PAUSE");return 0 ;}void splitN(int n,int m){//n是需要拆分的数,m是拆分的进度。
int rest,i,j;for(i=1;i<=n;i++){//从1开始尝试拆分。
if(i>=x[m-1]){//拆分的数大于或等于前一个从而保证不重复x[m]=i ;//将这个数计入结果中。
rest=n-i ;//剩下的数是n-i,如果已经没有剩下的了,并且进度(总的拆分个数)大于1,说明已经得到一个结果。
if(rest==0&&m>1){total++;printf("%d\t",total);for(j=1;j<m;j++){printf("%d+",x[j]);}printf("%d\n",x[m]);}else{splitN(rest,m+1);//否则将剩下的数进行进度为m+1拆分。