算法分析与设计实验二:动态规划法

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算法设计与分析中的动态规划

算法设计与分析中的动态规划

算法设计与分析中的动态规划动态规划是一种常用的算法设计与分析方法,它在解决各种实际问题时具有广泛的应用。

动态规划的基本思想是将问题划分为若干个子问题,通过求解子问题的最优解来得到原问题的最优解。

本文将介绍动态规划的基本概念、应用场景以及算法的设计与分析方法。

一、动态规划的基本概念动态规划有三个基本要素,即最优子结构、边界条件和状态转移方程。

最优子结构是指原问题的最优解可以通过求解子问题的最优解得到。

边界条件是指最小的子问题的解,也就是动态规划中的初始条件。

状态转移方程是指原问题与子问题之间的关系,通过状态转移方程可以将原问题的解与子问题的解联系起来。

二、动态规划的应用场景动态规划广泛应用于各个领域,比如图论、字符串处理、计算几何等。

在图论中,动态规划可以用来求解最短路径问题;在字符串处理中,动态规划可以用来求解最长公共子序列问题;在计算几何中,动态规划可以用来求解最大矩形面积问题。

除此之外,动态规划还可以用来解决一些组合优化问题,比如背包问题和旅行商问题。

三、动态规划的算法设计与分析方法动态规划的算法设计与分析方法通常包括以下几个步骤:定义状态、确定状态转移方程、初始化边界条件、计算状态值以及求解最优解。

在定义状态时,需要明确状态变量的含义,以及状态之间的关系。

确定状态转移方程是动态规划的核心步骤,需要根据实际问题来构造合适的状态转移方程。

初始化边界条件是指求解最小子问题的解,通常需要根据实际问题来确定。

计算状态值是指利用状态转移方程来逐步求解子问题的最优解。

最后,通过求解最优解来得到原问题的解。

四、动态规划的实例分析以背包问题为例,说明动态规划的实际应用。

假设有一个背包,它的容量为C。

现有n个物品,每个物品的重量为w[i],价值为v[i]。

要求选取若干个物品放入背包中,使得背包所装物品的总价值最大。

这个问题可以通过动态规划来求解,具体步骤如下:1. 定义状态:dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中所得到的最大价值。

算法设计与分析中的动态规划

算法设计与分析中的动态规划

算法设计与分析中的动态规划动态规划是一种常用的算法设计与分析技术,通常用于求解具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。

它的核心思想是将原问题分解为更小的子问题,并通过递推关系式将子问题的解整合为原问题的解。

在算法设计与分析领域,动态规划广泛应用于优化问题、最短路径问题、序列比对问题等。

一、动态规划的基本特征动态规划算法的正确性基于两个重要的特征:重叠子问题和最优子结构。

1. 重叠子问题重叠子问题是指在求解原问题时,子问题之间存在相互重叠的情况。

也就是说,子问题之间不是独立的,它们具有一定的重复性。

动态规划算法利用这个特征,通过保存已经求解过的子问题的解,避免重复计算,提高算法的效率。

2. 最优子结构最优子结构是指问题的最优解可以通过子问题的最优解推导得到。

也就是说,原问题的最优解可以通过一系列子问题的最优解进行构造。

这个特征是动态规划算法能够求解最优化问题的关键。

二、动态规划的基本步骤1. 确定状态动态规划算法需要明确问题的状态,即问题需要用哪些参数来描述。

状态一般与原问题和子问题的解相关。

2. 定义状态转移方程状态转移方程描述原问题与子问题之间的关系。

通过递推关系式,将原问题分解为更小的子问题,并将子问题的解整合为原问题的解。

3. 初始化根据问题的实际需求,对初始状态进行设定,并计算出初始状态的值。

这一步骤是递推关系式的起点。

4. 递推计算根据状态转移方程,通过递推关系式计算出子问题的解,并将子问题的解整合为原问题的解。

这一步骤通常采用迭代的方式进行。

5. 求解目标问题通过递推计算得到原问题的解,即为最优解或者问题的答案。

三、动态规划的应用动态规划算法在实际问题中具有广泛的应用。

下面以两个经典问题为例,介绍动态规划在实际中的应用。

1. 背包问题背包问题是一种经典的优化问题,主要包括0/1背包问题和完全背包问题。

其核心思想是在限定的背包容量下,选择一些具有最大价值的物品放入背包中。

2. 最长公共子序列问题最长公共子序列问题是指给定两个序列,求解它们的最长公共子序列的长度。

算法分析与设计实验报告--动态规划

算法分析与设计实验报告--动态规划

算法分析与设计实验报告--动态规划《算法分析与设计》实验报告完成⽇期:20011.11.241、实验⽬的(1)掌握动态规划⽅法贪⼼算法思想(2)掌握最优⼦结构原理(3)了解动态规划⼀般问题2、实验内容(1)编写⼀个简单的程序,解决0-1背包问题。

设N=5,C=10,w={2,2,6,5,4},v={6,3,5,4,6}(2)合唱队形安排。

【问题描述】N位同学站成⼀排,⾳乐⽼师要请其中的(N-K)位同学出列,使得剩下的K位同学排成合唱队形。

合唱队形是指这样的⼀种队形:设K 位同学从左到右依次编号为1,2…,K,他们的⾝⾼分别为T1,T2,…,TK,则他们的⾝⾼满⾜T1<...Ti+1>…>TK(1<=i<=K)。

已知所有N位同学的⾝⾼,计算最少需要⼏位同学出列,可以使得剩下的同学排成合唱队形。

3、实验要求(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4、算法思想:利⽤动态规划的思想,解决诸如0—1背包问题,最⼤合唱队形问题等问题的最优解,能在最短的时间内,找到最好的解决⽅案的⼀种算法。

5、实验过程:1、0—1背包问题:源代码如下:#include#includeusing namespace std;#define N 5#define c 10int w[N+1]={0,2,2,6,5,4},v[N+1]={0,6,3,5,4,6};int m[N+1][c+1];int min(int x,int y){if(x<=y)return x;else return y;}int max(int x,int y){if(x>=y) return x;else return y;}void KnapSack(int v[],int w[]){int jMax=min(w[1],c);for (int j=1;j<=jMax;j++) //当0=m[1][j]=0;for (j=w[1];j<=c;j++) // 当j>=w[n]时, m(n,j)=v[n]m[1][j]=v[1];for (int i=2;i<=N;i++) //DP{ int jMax=min(w[i],c);for (j=1;jfor (j=jMax;j<=c;j++) //m(n,j)=v[n] 当j>=w[n] m[i][j]=max(m[i-1][j],m[i-1][j-w[i]]+v[i]); }}void main(){KnapSack(v,w);for(int i=1;i<=N;i++){for(int j=0;j<=c;j++)cout<cout<}}运⾏截图如下:合唱队形问题:代码如下:#include#includeusing namespace std;#define MAXN 200void main(){int n, a[MAXN], b[MAXN], c[MAXN], i, j, max,lab,pre[MAXN]; cout<<"输⼊数据个数:"; cin>>n;cout<<"\n输⼊"<for (i = 1; i <= n; i++) //O(n)cin>> a[i];memset(b, 0, sizeof(a));memset(c, 0, sizeof(c));b[1] = 1;pre[i]=0; //i=1->nfor (i = 2; i <= n; i++){max = 0;for (j = i - 1; j >= 1; j--) {if (a[j]max) {max = b[j];pre[i]=j;}}b[i] = max + 1;}//lab:max所对应a数组元素下标O(n)max = b[1];for (i = 2; i <= n; i++){ if (b[i] > max){max = b[i];lab=i;}}cout<<"Longest Increasing Subsequence is:"<i = lab;int num=max;j=max;while( num>0 ){c[j--]=a[i];i=pre[i];num--;}//输出数列O(n)for(i=1;i<=max;i++)cout<cout<}截图如下:6.实验过程分析本次实验做的是01背包和合唱队形,之前01背包也⽤贪⼼算法讨论过,但得不到最优解,这次实验⽤动态规划实现的,涉及到剪枝函数部分要考虑清楚,实验过程中通过画图,对理解有很⼤帮助;第⼆个实验其实是利⽤了两次LIS问题,再综合⼀下,总的来说,本次实验还是⽐较成功,对动态规划算法的思想理解得挺透彻的。

算法设计与分析实验2

算法设计与分析实验2

算法设计与分析实验21. 实验背景算法设计与分析是计算机科学中重要的研究方向,涉及到算法的设计、分析和实现。

本次实验旨在帮助学生进一步理解和掌握常见的算法设计与分析方法,通过实践操作加深对算法原理的理解。

2. 实验目的本次实验的主要目的如下:- 理解动态规划算法设计思想;- 学习并掌握动态规划算法的实现方法; - 熟悉动态规划算法的时间复杂度分析方法。

3. 实验内容本次实验的主要内容是实现一个动态规划算法,并分析它的时间复杂度。

3.1 动态规划算法介绍动态规划算法是一种将问题分解成子问题并逐个求解的方法。

它通过存储子问题的解来避免重复计算,从而提高算法的效率。

动态规划算法通常采用自底向上的方式来求解问题,即先求解小规模的子问题,再逐步扩大规模,直到解决原始问题。

3.2 实现一个动态规划算法在本次实验中,我们将实现一个动态规划算法来解决一个具体的问题。

具体步骤如下: 1. 确定子问题:将原问题分解为子问题; 2. 确定状态转移方程:定义一个状态转移方程,用于表示子问题与原问题之间的关系; 3. 确定边界条件:确定子问题的边界条件,即最简单的情况下的解; 4. 自底向上求解:根据状态转移方程和边界条件,逐步求解子问题,最终得到原问题的解。

3.3 时间复杂度分析完成动态规划算法的实现后,我们需要对算法的时间复杂度进行分析。

时间复杂度是衡量算法性能的重要指标,它反映了算法在处理输入规模增大时所需的时间。

在分析时间复杂度时,我们需要考虑算法的基本操作次数,并且基于不同输入规模的情况,推导出算法的大O表示法。

4. 实验结果完成实验后,我们得到了动态规划算法的实现代码,并对其进行了时间复杂度分析。

下面是实验结果的总结: - 实现了动态规划算法,并成功解决了一个具体的问题; - 分析了实现代码的时间复杂度,并得出了算法的大O表示法。

5. 总结与展望本次实验通过实现动态规划算法,深入了解了动态规划的设计与分析方法。

算法分析与设计课程设计动态规划

算法分析与设计课程设计动态规划

算法分析与设计课程设计动态规划一、课程目标知识目标:1. 理解动态规划的基本概念、原理和应用场景;2. 学会运用动态规划方法解决实际问题,如背包问题、最长公共子序列等;3. 掌握动态规划与其他算法(如贪心、分治等)的区别和联系;4. 了解动态规划在实际应用中的优化方法及策略。

技能目标:1. 能够运用动态规划思想分析和解决具体问题,提高编程实现能力;2. 培养逻辑思维能力和问题解决能力,通过案例分析和实践,掌握动态规划的核心技巧;3. 学会运用数学知识对动态规划问题进行建模和求解。

情感态度价值观目标:1. 培养学生对算法分析与设计的学习兴趣,激发学习动力;2. 培养学生的团队合作精神,学会与他人共同解决问题;3. 增强学生对我国在计算机科学领域取得成就的自豪感,培养创新意识和爱国情怀。

课程性质:本课程属于算法分析与设计领域,旨在帮助学生掌握动态规划的基本原理和方法,提高解决实际问题的能力。

学生特点:学生已具备一定的编程基础和算法知识,具有一定的逻辑思维能力和数学基础。

教学要求:注重理论与实践相结合,通过案例分析、实践操作和课后练习,使学生能够熟练掌握动态规划方法,并应用于实际问题解决。

同时,关注学生个体差异,因材施教,提高教学质量。

二、教学内容1. 动态规划基本概念:包括动态规划的定义、特点和应用场景,以及与分治、贪心算法的对比分析。

教材章节:第3章 动态规划基础2. 动态规划核心要素:状态、状态转移方程、边界条件和最优子结构。

教材章节:第3章 动态规划基础3. 典型动态规划问题:a. 背包问题:0-1背包、完全背包、多重背包等;b. 最长公共子序列、最长公共子串;c. 最短路径问题:Dijkstra算法、Floyd算法。

教材章节:第4章 动态规划典型问题4. 动态规划优化方法:记忆化搜索、自底向上与自顶向下、状态压缩等。

教材章节:第5章 动态规划优化方法5. 实际应用案例分析:介绍动态规划在计算机科学、运筹学等领域的应用案例,提高学生实际应用能力。

算法设计与分析王红梅第二版动态规划详解演示文稿

算法设计与分析王红梅第二版动态规划详解演示文稿

2022/3/2
Chapter 6 Dynamic Programming
26
第26页,共110页。
多段图的最短路径问题
多段图的决策过程:
多段图的边(u, v),用cuv 表边的权值,从源点s到终点t的最短路 径记为d(s, t),则从源点0到终点9的最短路径d(0, 9)由下式确定 :
d(0, 9)=min{c01+d(1, 9), c02+d(2, 9), c03+d(3, 9)}
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Chapter 6 Dynamic Programming
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第10页,共110页。
动态规划法的设计思想
动态规划法的求解过程 原问题
子问题1
子问题2 ……
子问题n
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填表 原问题的解
Chapter 6 Dynamic Programming
11
第11页,共110页。
动态规划法的设计思想
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第6章 动态规划法
2022/3/2
第15页,共110页。
数塔问题——想法
[想法]从顶层出 发下一层选择 取决于两个4层 数塔的最大数 值和。
8 12 15 3 96 8 10 5 12 16 4 18 10 9
Page 16
第6章 动态规划法
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第16页,共110页。
数塔问题——想法
求解初始子问题:底层的每个数字可看作1层数塔,则最大数值和就是其自身; 再求解下一阶段的子问题:第4层的决策是在底层决策的基础上进行求解,可以看作4 个2层数塔,对每个数塔进行求解; 再求解下一阶段的子问题:第3层的决策是在第4层决策的基础上进行求解,可以看作3个 2层的数塔,对每个数塔进行求解;

实验二最长公共子序列(动态规划算法)

实验二最长公共子序列(动态规划算法)

实验二最长公共子序列(动态规划算法)班级:08计算机科学与技术(1)班学号:E08620113 姓名:戴斌江机器号:实验二最长公共子序列问题一、实验目的:1、理解动态规划算法的概念;2、掌握动态规划算法的基本要素;3、掌握设计动态规划算法的步骤;4、通过应用范例学习动态规划算法的设计技巧与策略;二、实验内容及要求:1、使用动态规划算法解决最长公共子序列问题:给定两个序列X={x1,x2,…,xm}和Y={y1,y2,…,yn},找出X和Y的最长公共子序列。

2、通过上机实验进行算法实现。

3、保存和打印出程序的运行结果,并结合程序进行分析,上交实验报告。

三、实验原理:动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。

20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时,提出了著名的最优化原理(principle of optimality),把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,利用各阶段之间的关系,逐个求解,创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划。

1957年出版了他的名著Dynamic Programming,这是该领域的第一本著作。

算法总体思想:1)动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。

2)与分治法不同的是,适合于用动态规划法求解的问题,经分解得到的子问题往往不是独立的。

子问题中存在大量的公共子问题,在分治求解过程中被多次重复计算,保存计算结果,为后面的计算直接引用,减少重复计算次数这就是动态规划的基本思想。

3)用动态规划算法求解问题,可依据其递归式以自底向上的方式进行计算。

在计算过程中,保存已解决的子问题的答案。

每个子问题只计算一次,而在后面需要时只要简单查一下,从而避免大量重复计算,最终得到多项式时间算法。

算法设计与分析实验2 动态规划法解最长公共子序列

算法设计与分析实验2 动态规划法解最长公共子序列
this.LCSLength(X.length-1, Y.length-1);
}
public static void main(String args[]) throws Exception
{
LCSTest t=new LCSTest();
t.initData();
t.showResult();
}
}
{
if(i==0||j==0)
return;
if(B[i][j]==1)
{
LCS(i-1,j-1);
System.out.print(X[i]+" ");
}
else if(B[i][j]==2)
LCS(i-1,j);
else
LCS(i,j-1);
}
public void showResult()
{
System.out.println("X Y的最长公共子序列为:");
五.运行结果
六.实验小结
通过这次实验比较好地理解了动态规划法解最长公共子序列的算法。最长公共子序列是一个十分实用的问题,它可以描述两段文字之间的“相似度”,即它们的雷同程度,从而能够用来辨别抄袭。对一段文字进行修改之后,计算改动前后文字的最长公共子序列,将除此子序列外的部分提取出来,这种方法判断修改的部分,往往十分准确。
BufferedReader in=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
line=in.readLine();
s=line.split(",");
X=new char[s.length+1];
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题目:用动态规划法实现求两序列的最长公共子序列。

程序代码
#include <iostream>
#include <cstring> //memset需要用到这个库
#include <algorithm>
using namespace std;
int const MaxLen = 50;
class LCS
{
public:
LCS(int nx, int ny, char *x, char *y) //对数据成员m、n、a、b、c、s初始化{
m = nx; //对m和n赋值
n = ny;
a = new char[m + 2]; //考虑下标为0的元素和字符串结束标记
b = new char[n + 2];
memset(a, 0, sizeof(a));
memset(b, 0, sizeof(b));
for(int i = 0; i < nx + 2; i++) //将x和y中的字符写入一维数组a和b中a[i + 1] = x[i];
for(int i = 0; i < ny + 2; i++)
b[i + 1] = y[i];
c = new int[MaxLen][MaxLen]; //MaxLen为某个常量值
s = new int[MaxLen][MaxLen];
memset(c, 0, sizeof(c)); //对二维数组c和s中元素进行初始化
memset(s, 0, sizeof(s));
}
int LCSLength(); //求最优解值(最长公共子序列长度)
void CLCS() //构造最优解(最长公共子序列)
{
CLCS(m, n); //调用私有成员函数CLCS(int,int)
}
private:
void CLCS(int i, int j);
int (*c)[MaxLen], (*s)[MaxLen];
int m, n;
char *a, *b;
};
int LCS::LCSLength()
{
for(int i = 1; i <= m; i++) //初始化行标或列标为0的元素c[i][0] = 0;
for(int j = 1; j <= n; j++)
c[0][j] = 0;
for(int i = 1; i <= m; i++)
{
for(int j = 1; j <= n; j++)
{
if(a[i] == b[j]) //由c[i-1][j-1]得到c[i][j]
{
c[i][j] = c[i - 1][j - 1] + 1;
s[i][j] = 1;
}
else if(c[i - 1][j] >= c[i][j - 1]) //由c[i-1][j]得到c[i][j]
{
c[i][j] = c[i - 1][j];
s[i][j] = 2;
}
else //由c[i][j-1]得到c[i][j]
{
c[i][j] = c[i][j - 1];
s[i][j] = 3;
}
}
}
return c[m][n]; //返回最优解值
}
//构造最长公共子序列
void LCS::CLCS(int i, int j)
{
if(i == 0 || j == 0) //终止条件
return;
if(s[i][j] == 1)
{
CLCS(i - 1, j - 1);
cout << a[i]; //输出最优解的当前分量
}
else if(s[i][j] == 2)
CLCS(i - 1, j);
else
CLCS(i, j - 1);
}
int main()
{
int nx, ny;
char *x = new char[MaxLen], *y = new char[MaxLen];
cout << "Please input X:" << endl;
scanf("%s", x);
nx = strlen(x);
cout << "Please input Y:" << endl;
scanf("%s", y);
ny = strlen(y);
LCS lcs(nx, ny, x, y);
cout << "The LCSLength of X and Y is:" << lcs.LCSLength() << endl;
cout << "The CLCS is:" << endl;
lcs.CLCS();
cout << endl;
delete []x;
delete []y;
return 0;
}
实验结果
输入X序列:abcbdab
输入Y序列:bdcaba
最长公共子序列长度为:4
最长公共子序列为:
Bcba。

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