归并排序分治策略的设计与实现
计算机算法与程序设计PPT课件

适用于有负权边的有向图,通过对所有边进行松弛操作,逐步更新 起点到其它顶点的距离。
最小生成树问题求解方法
Prim算法
适用于无向连通图,通过贪心策略每次选择连接已选顶点和未选顶点中权值最小 的边,逐步构建最小生成树。
Kruskal算法
适用于无向连通图,通过并查集数据结构维护图的连通性,每次选择权值最小的 边加入最小生成树,并保证不形成环。
栈
后进先出(LIFO)的数据结构,支 持压栈和弹栈操作
03
02
链表
非连续内存空间,通过指针连接元 素,插入和删除操作较为方便
队列
先进先出(FIFO)的数据结构,支 持入队和出队操作
04
树和图数据结构简介
树
具有层次结构的数据结构,包括二叉树、红黑树等,用于表示具有父子关系的 数据
图
由节点和边组成的数据结构,用于表示复杂的关系网络,如社交网络、交通网 络等
评估算法执行过程中所需额外空间的数量级,也常 用大O表示法。
评估方法
最坏情况分析、平均情况分析、最好情况分 析等。
02
程序设计基础
编程语言选择与特点
1 2
高级语言与低级语言
解释型与编译型语言的区别,如Python、Java 与C、C等。
面向对象与面向过程
如Java、C与C语言的编程范式对比。
3
动态类型与静态类型
计算机算法与程序设 计PPT课件
目录
• 计算机算法概述 • 程序设计基础 • 基本数据结构及其应用 • 排序与查找算法研究 • 图论相关算法探讨 • 动态规划思想在程序设计中的应用 • 计算机算法与程序设计实践案例分析
01
计算机算法概述
如何应用分治算法求解问题

如何应用分治算法求解问题分治算法,英文名为Divide and Conquer Algorithm,是一种高效的算法设计策略,在计算机科学中有着广泛的应用。
该算法将一个大问题分解成多个小问题,各自独立地解决,再将结果合并起来得到最终结果。
在本文中,我们将阐述如何应用分治算法求解问题,并通过几个实例来具体说明该算法的应用。
一、分治算法的原理分治算法的核心思想是将一个大问题分解成若干个小问题来解决,然后将这些小问题的解组合起来生成大问题的解。
其具体步骤如下:1. 分解:将原问题划分成若干个规模较小的子问题。
2. 解决:递归地解决每个子问题。
如果子问题足够小,则直接求解。
3. 合并:将所有子问题的解合并成原问题的解。
分治算法的主要优点在于它可以有效地缩小问题规模,从而缩短整个算法的执行时间。
另外,该算法天然适用于并行计算,因为每个子问题都是独立求解的。
二、分治算法的应用分治算法在各种领域都有广泛应用,包括数学、自然科学、计算机科学等。
以计算机科学领域为例,分治算法常常用于解决以下类型的问题:1. 排序问题2. 查找问题3. 字符串匹配问题4. 最大子序列和问题5. 矩阵乘法问题6. 图形问题下面我们将一一讲解这些问题的分治算法实现。
1. 排序问题排序问题是在一组数据中将其按指定规律进行排列的问题。
在计算机科学中,排序算法是十分重要的一类算法。
其中,分治算法由于其高效性和可并行性被广泛应用。
常用的分治排序算法包括归并排序和快速排序。
归并排序的基本思想是将待排序元素以中心点为界分成两个序列,对每个序列进行排序,然后将两个序列合并成一个有序序列;而快速排序则利用了分割的思想,通过每次选取一个元素作为“轴点”,将数组分成小于轴点和大于轴点的两部分,对这两部分分别进行快速排序。
2. 查找问题查找问题是在一组数据中寻找某个元素的问题。
分治算法在查找问题中的应用主要体现在二分查找中。
在二分查找中,我们首先将已排序的数组分成两半,在其中一半中查找目标值。
《算法分析与设计》期末试题及参考答案

《算法分析与设计》期末试题及参考答案一、简要回答下列问题:1.算法重要特性是什么?2.算法分析的目的是什么?3.算法的时间复杂性与问题的什么因素相关?4.算法的渐进时间复杂性的含义?5.最坏情况下的时间复杂性和平均时间复杂性有什么不同?6.简述二分检索(折半查找)算法的基本过程。
7.背包问题的目标函数和贪心算法最优化量度相同吗?8.采用回溯法求解的问题,其解如何表示?有什么规定?9.回溯法的搜索特点是什么?10.n皇后问题回溯算法的判别函数place的基本流程是什么?11.为什么用分治法设计的算法一般有递归调用?12.为什么要分析最坏情况下的算法时间复杂性?13.简述渐进时间复杂性上界的定义。
14.二分检索算法最多的比较次数?15.快速排序算法最坏情况下需要多少次比较运算?16.贪心算法的基本思想?17.回溯法的解(x1,x2,……x n)的隐约束一般指什么?18.阐述归并排序的分治思路。
19.快速排序的基本思想是什么。
20.什么是直接递归和间接递归?消除递归一般要用到什么数据结构?21.什么是哈密顿环问题?22.用回溯法求解哈密顿环,如何定义判定函数?23.请写出prim算法的基本思想。
二、复杂性分析1、MERGESORT(low,high)if low<high;then mid←(low,high)/2;MERGESORT(low,mid);MERGESORT(mid+1,high);MERGE(low,mid,high);endifend MERGESORT2、procedure S1(P,W,M,X,n)i←1; a←0while i≤ n doif W(i)>M then return endifa←a+ii←i+1 ;repeatend3.procedure PARTITION(m,p)Integer m,p,i;global A(m:p-1)v←A(m);i←mlooploop i←i+1 until A(i) ≥v repeatloop p←p-1 until A(p) ≤v repeatif i<pthen call INTERCHANGE(A(i),A(p))else exitendifrepeatA(m) ←A(p);A(p) ←vEnd PARTITION4.procedure F1(n)if n<2 then return(1)else return(F2(2,n,1,1))endifend F1procedure F2(i,n,x,y)if i≤nthen call F2(i+1,n,y,x+y)endifreturn(y)end F25.procedure MAX(A,n,j)xmax←A(1);j←1for i←2 to n doif A(i)>xmax then xmax←A(i); j←i;endif repeatend MAX6.procedure BINSRCH(A,n,x,j)integer low,high,mid,j,n;low←1;high←nwhile low≤high domid←|_(low+high)/2_|case:x<A(mid):high←mid-1:x>A(mid):low←mid+1:else:j ←mid; returnendcase repeat j ←0 end BINSRCH三、算法理解1、写出多段图最短路经动态规划算法求解下列实例的过程,并求出最优值。
算法设计与分析-分治法

3.2.1 归并排序
算法3.1——归并排序
void MergeSort(int r[ ], int r1[ ], int s, int t) {
if (s= =t) r1[s]=r[s]; //只有一个元素,直接赋值 else {
m=(s+t)/2; Mergesort(r, r1, s, m); //归并排序前半个子序列 Mergesort(r, r1, m+1, t); //归并排序后半个子序列 Merge(r1, r, s, m, t); //合并两个已排序的子序列 } }
A、B、C、D 四个区域
Ø想法
Ø 用二维数组data[N][N]表示N×N的方阵,观察方阵中数
字的规律,可以从外层向里层填数。 Ø 设变量size表示方阵的大小,则初始时size = N,填完一
层则size = size - 2;
Ø想法
Ø 设变量begin表示每一层的起始位置,变量i和j分别表示
MergeSort(r,r1,1,1) r1[1]=r[1]
Merge(r1,r,0,0,1)
MergeSort(r,r1,2,3)
MergeSort(r,r1,2,2) r1[2]=r[2]
MergeSort(r,r1,3,3) r1[3]=r[3]
Merge(r1,r,2,2,3)
Merge(r1,r,0,1,3)
• 分治思想 • 归并排序 • 快速排序 • 折半查找 • 选择问题 • 最大子段和问题 • 棋盘覆盖问题 • 循环赛日程安排问题
3.1 基本思想 3.2 排序问题中的分治算法 3.3 查找问题中的分治算法 3.4 组合问题中的分治算法 3.5 典型问题的C++程序(略)
大班数学公开课《有趣的排序》教案

目录ห้องสมุดไป่ตู้
• 课程介绍与目标 • 排序方法探究 • 排序算法实现 • 排序算法优化与改进 • 排序算法复杂度分析 • 排序算法应用场景探讨 • 总结回顾与拓展延伸
01 课程介绍与目标
排序概念引入
01
通过生活中的实例,如整理书架 、排队等,引入排序的概念。
02
让学生理解排序是按照一定的规 则或标准对物体进行排列的过程 。
• 桶排序、计数排序等线性时间复杂度排序算法:桶排序、计数排序等是一些具 有线性时间复杂度的排序算法,适用于特定场景下的数据排序问题。学生可以 通过了解这些算法的原理和实现过程,进一步拓展自己的算法设计思路。
THANKS
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时间复杂度分析
最好情况时间复杂度
当输入数据已经有序时,排序算法所需的最少时间复杂度。例如,冒泡排序和插入排序的 最好情况时间复杂度为O(n)。
最坏情况时间复杂度
当输入数据为逆序时,排序算法所需的最多时间复杂度。例如,冒泡排序和插入排序的最 坏情况时间复杂度为O(n^2)。
平均情况时间复杂度
考虑所有可能的输入数据,排序算法所需的平均时间复杂度。例如,快速排序的平均情况 时间复杂度为O(nlogn)。
时间复杂度比较
不同排序算法的时间复杂度不同,适用于不同规模的输入数据。例如,对于小规模数据,简单选择排序和冒泡排序具 有较好的性能;对于大规模数据,快速排序和归并排序具有更好的性能。
空间复杂度比较
不同排序算法的空间复杂度也有所不同。例如,冒泡排序和插入排序是原地排序,适用于空间有限的场 景;而归并排序则需要较多的额外空间。
数据挖掘中排序算法应用
数据预处理
01
常见算法设计实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的通过本次实验,掌握常见算法的设计原理、实现方法以及性能分析。
通过实际编程,加深对算法的理解,提高编程能力,并学会运用算法解决实际问题。
二、实验内容本次实验选择了以下常见算法进行设计和实现:1. 排序算法:冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序。
2. 查找算法:顺序查找、二分查找。
3. 图算法:深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最小生成树(Prim算法、Kruskal算法)。
4. 动态规划算法:0-1背包问题。
三、实验原理1. 排序算法:排序算法的主要目的是将一组数据按照一定的顺序排列。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序等。
2. 查找算法:查找算法用于在数据集中查找特定的元素。
常见的查找算法包括顺序查找和二分查找。
3. 图算法:图算法用于处理图结构的数据。
常见的图算法包括深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最小生成树(Prim算法、Kruskal算法)等。
4. 动态规划算法:动态规划算法是一种将复杂问题分解为子问题,通过求解子问题来求解原问题的算法。
常见的动态规划算法包括0-1背包问题。
四、实验过程1. 排序算法(1)冒泡排序:通过比较相邻元素,如果顺序错误则交换,重复此过程,直到没有需要交换的元素。
(2)选择排序:每次从剩余元素中选取最小(或最大)的元素,放到已排序序列的末尾。
(3)插入排序:将未排序的数据插入到已排序序列中适当的位置。
(4)快速排序:选择一个枢纽元素,将序列分为两部分,使左侧不大于枢纽,右侧不小于枢纽,然后递归地对两部分进行快速排序。
(5)归并排序:将序列分为两半,分别对两半进行归并排序,然后将排序好的两半合并。
(6)堆排序:将序列构建成最大堆,然后重复取出堆顶元素,并调整剩余元素,使剩余元素仍满足最大堆的性质。
2. 查找算法(1)顺序查找:从序列的第一个元素开始,依次比较,直到找到目标元素或遍历完整个序列。
算法21--内部排序--归并排序

实现这种递归调用的关键是为过程建立递归调用工作栈。通 常,在一个过程中调用另一过程时,系统需在运行被调用过 程之前先完成3件事:
(1)将所有实参指针,返回地址等信息传递给被调用过程; (2)为被调用过程的局部变量分配存储区; (3)将控制转移到被调用过程的入口。 在从被调用过程返回调用过程时,系统也相应地要完成3件事: (1)保存被调用过程的计算结果; (2)释放分配给被调用过程的数据区; (3)依照被凋用过程保存的返回地址将控制转移到调用过程.
实际的意义:可以把一个长度为n 的无序序列看成 是 n 个长度为 1 的有序子序列 ,首先做两两归 并,得到 n/2 个长度为 2 的子序列;再做两两 归并,…,如此重复,直到最后得到一个长度为 n
的有序序列。
归并排序
初始序列
[49] [38] [65] [97 [76] [13] [27]
第一步 第二步
T(1)=1 T(n)=kT(n/m)+f(n)
2019/10/20
归并排序时间复杂性分析
• 合并趟数: log2n • 每趟进行比较的代价 n • 总的代价为 T(n) = O ( nlog2n ) • 在一般情况下:
c
n=1
T(n) =
T( n/2 ) + T( n/2 ) + cn n>1
优缺点:Ω的这个定义的优点是与O的定义对称,缺点 是当 f(N) 对自然数的不同无穷子集有不同的表达式, 且有不同的阶时,未能很好地刻画出 f(N)的下界。
2019/10/20
f(n) cg(n)
n0
n
2019/10/20
代入法解递归方程
方法的关键步骤在于预先对解答作出推测,然后用 数学归纳法证明推测的正确性。
二叉树的快速排序、归并排序方法

二叉树的快速排序、归并排序方法一、快速排序快速排序采用的是分治法策略,其基本思路是先选定一个基准数(一般取第一个元素),将待排序序列抽象成两个子序列:小于基准数的子序列和大于等于基准数的子序列,然后递归地对这两个子序列排序。
1. 递归实现(1)选定基准数题目要求采用第一个元素作为基准数,因此可以直接将其取出。
(2)划分序列接下来需要将待排序序列划分成两个子序列。
我们定义两个指针 i 和 j,从待排序序列的第二个元素和最后一个元素位置开始,分别向左和向右扫描,直到 i 和 j 相遇为止。
在扫描过程中,将小于等于基准数的元素移到左边(即与左侧序列交换),将大于基准数的元素移到右边(即与右侧序列交换)。
当 i=j 时,扫描结束。
(3)递归排序子序列完成划分后,左右两个子序列就确定了下来。
接下来分别对左右两个子序列递归调用快速排序算法即可。
2. 非递归实现上述方法是快速排序的递归实现。
对于大量数据或深度递归的情况,可能会出现栈溢出等问题,因此还可以使用非递归实现。
非递归实现采用的是栈结构,将待排序序列分成若干子序列后,依次将其入栈并标注其位置信息,然后将栈中元素依次出栈并分割、排序,直至栈为空。
二、归并排序归并排序同样采用的是分治思想。
其基本思路是将待排序序列拆分成若干个子序列,直至每个子序列只有一个元素,然后将相邻的子序列两两合并,直至合并成一个有序序列。
1. 递归实现(1)拆分子序列归并排序先将待排序序列进行拆分,具体方法是将序列平分成两个子序列,然后递归地对子序列进行拆分直至每个子序列只剩下一个元素。
(2)合并有序子序列在完成子序列的拆分后,接下来需要将相邻的子序列两两合并为一个有序序列。
我们先定义三个指针 i、j 和 k,分别指向待合并的左侧子序列、右侧子序列和合并后的序列。
在进行合并时,从两个子序列的起始位置开始比较,将两个子序列中较小的元素移动到合并后的序列中。
具体操作如下:- 当左侧子序列的第一个元素小于等于右侧子序列的第一个元素时,将左侧子序列的第一个元素移动到合并后的序列中,并将指针 i 和 k 分别加 1。
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实验名称归并排序分治策略的设计与实现实验方案实验成绩实验日期实验室信息系统设计与仿真室I 实验操作
实验台号班级姓名实验结果
一、实验目的
1、熟悉分治法求解问题的抽象控制策略;
2、熟悉在顺序存储表示下求解分类问题的递归算法设计;
3、通过实例转换, 掌握分治法应用。
二、实验任务
①从文件中读取数据信息;
②利用归并排序算法,进行排序;
③输出排序结果。
三、实验设计方案
1、结构体设计
用数组存放排序数据。
2、自定义函数设计
①函数原型声明
int input(int A[]); //从文件读入待排序的数据
void merge(int A[],int low,int mid,int high); // 两个相邻有序数组的归并
void mergesort(int A[],int low,int high); // 归并排序
void input(int A[], int n); // 输出排序结果
②两个相邻的有序子数组的合并
思路:从两个已排好序的子数组的首元素开始,依次比较大小,按从小到大的顺序存放在b[]数组中,然后转存到A[]数组中。
void merge(int A[],int low,int mid,int high)
{
int b[N];
int i,j,k = 0;
int l = low; //已排序部分1的起始下标
int h = mid+1; //已排序部分2的起始下标
while(l <= mid && h <= high) //两个有序部分合并到b数组中
if(A[l] < A[h])
b[k++] = A[l++];
else
b[k++] = A[h++];
while(l <= mid) // 剩余部分1
b[k++] = A[l++];
while(h <= high) // 剩余部分2
b[k++] = A[h++];
for(i=0,j=low;i<k;i++,j++) //将排好序的数组中的数复制到原来的A[]数组中去A[j] = b[i];
}
③整个数组的分治归并
思路:利用递归思想,将整个数组分为两个(可递归排序)的子数组,然后进行归并。
void mergesort(int A[],int low,int high){
int mid; //切分点
if(low < high){// 当low小于high的时候,可继续分治
mid = (low+high)/2; //递归思想
mergesort(A,low,mid); //先分治
mergesort(A,mid+1,high);
merge(A,low,mid,high); //再归并
}
}
3、主函数设计
思路:主函数实现实验任务的基本流程。
void main()
{
int A[N],n; //定义数组A
n=input(A); //读入文件数据到数组A,返回数据个数
mergesort(A,0,n-1); //对数组A进行归并排序
output(A,n); //输出排序结果
}
四、测试
1、测试数据
下面测试数据存放在in.txt文件中,第一行表示数据个数,第二行表示数据内容。
10
10 11 2 6 9 7 4 1 3 5
2、测试结果
编码结果存放在out.txt文件中:
1 2 3 4 5 6 7 9 10 11
五、总结与讨论
1、问题与错误
2、经验与收获
3、改进与设想
六、源代码。