算法设计实验报告
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。
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)。
算法分析与设计实验报告

算法分析与设计实验报告算法分析与设计实验报告一、引言算法是计算机科学的核心,它们是解决问题的有效工具。
算法分析与设计是计算机科学中的重要课题,通过对算法的分析与设计,我们可以优化计算机程序的效率,提高计算机系统的性能。
本实验报告旨在介绍算法分析与设计的基本概念和方法,并通过实验验证这些方法的有效性。
二、算法分析算法分析是评估算法性能的过程。
在实际应用中,我们常常需要比较不同算法的效率和资源消耗,以选择最适合的算法。
常用的算法分析方法包括时间复杂度和空间复杂度。
1. 时间复杂度时间复杂度衡量了算法执行所需的时间。
通常用大O表示法表示时间复杂度,表示算法的最坏情况下的运行时间。
常见的时间复杂度有O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)和O(n^2)等。
其中,O(1)表示常数时间复杂度,O(log n)表示对数时间复杂度,O(n)表示线性时间复杂度,O(n log n)表示线性对数时间复杂度,O(n^2)表示平方时间复杂度。
2. 空间复杂度空间复杂度衡量了算法执行所需的存储空间。
通常用大O表示法表示空间复杂度,表示算法所需的额外存储空间。
常见的空间复杂度有O(1)、O(n)和O(n^2)等。
其中,O(1)表示常数空间复杂度,O(n)表示线性空间复杂度,O(n^2)表示平方空间复杂度。
三、算法设计算法设计是构思和实现算法的过程。
好的算法设计能够提高算法的效率和可靠性。
常用的算法设计方法包括贪心算法、动态规划、分治法和回溯法等。
1. 贪心算法贪心算法是一种简单而高效的算法设计方法。
它通过每一步选择局部最优解,最终得到全局最优解。
贪心算法的时间复杂度通常较低,但不能保证得到最优解。
2. 动态规划动态规划是一种将问题分解为子问题并以自底向上的方式求解的算法设计方法。
它通过保存子问题的解,避免重复计算,提高算法的效率。
动态规划适用于具有重叠子问题和最优子结构的问题。
3. 分治法分治法是一种将问题分解为更小规模的子问题并以递归的方式求解的算法设计方法。
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)。
模型网络算法实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展,模型网络算法在各个领域都得到了广泛应用。
为了深入了解模型网络算法的原理和应用,我们设计并完成了一次模型网络算法实验。
本次实验旨在通过构建一个简单的模型网络,学习并验证模型网络算法在数据处理和模式识别等方面的性能。
二、实验目的1. 理解模型网络算法的基本原理;2. 掌握模型网络算法的实现方法;3. 评估模型网络算法在不同数据集上的性能;4. 分析模型网络算法的优缺点。
三、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3. 库:NumPy、Scikit-learn、Matplotlib4. 数据集:Iris数据集、MNIST数据集四、实验内容1. 模型网络算法概述模型网络算法是一种基于图论的算法,通过构建模型网络来模拟真实世界中的复杂关系。
模型网络由节点和边组成,节点代表实体,边代表实体之间的关系。
模型网络算法可以用于数据分析、模式识别、知识图谱构建等领域。
2. 模型网络算法实现本次实验采用Python编程语言实现模型网络算法。
具体步骤如下:(1)加载数据集:从Iris数据集和MNIST数据集中获取数据。
(2)构建模型网络:根据数据集的特征,构建模型网络。
例如,在Iris数据集中,可以按照花种类型构建节点,按照特征值构建边。
(3)模型网络算法:使用模型网络算法对数据进行处理。
例如,使用PageRank算法计算节点的权重,使用链接预测算法预测节点之间的关系。
(4)性能评估:使用准确率、召回率、F1值等指标评估模型网络算法在不同数据集上的性能。
3. 实验结果与分析(1)Iris数据集在Iris数据集上,我们使用PageRank算法计算节点的权重,并使用链接预测算法预测节点之间的关系。
实验结果显示,模型网络算法在Iris数据集上的准确率达到80%以上。
(2)MNIST数据集在MNIST数据集上,我们使用模型网络算法对图像进行分类。
实验结果显示,模型网络算法在MNIST数据集上的准确率达到90%以上。
算法设计与分析实验报告(中南民族大学)

院系:计算机科学学院专业:年级:课程名称:算法设计与分析基础班号:组号:指导教师:年月日实验结果及分析1.求最大数2.递归法与迭代法性能比较递归迭代3.改进算法1.利用公式法对第n项Fibonacci数求解时可能会得出错误结果。
主要原因是由于double类型的精度还不够,所以程序算出来的结果会有误差,要把公式展开计算。
2.由于递归调用栈是一个费时的过程,通过递归法和迭代法的比较表明,虽然递归算法的代码更精简更有可读性,但是执行速度无法满足大数问题的求解。
3.在当前计算机的空间较大的情况下,在一些速度较慢的问题中,空间换时间是一个比较周全的策略。
实验原理(算法基本思想)定义:若A=(a ij), B=(b ij)是n×n的方阵,则对i,j=1,2,…n,定义乘积C=A⋅B 中的元素c ij为:1.分块解法通常的做法是将矩阵进行分块相乘,如下图所示:二.Strassen解法分治法思想将问题实例划分为同一问题的几个较小的实例。
对这些较小实例求解,通常使用递归方法,但在问题规模足够小时,也会使用另一种算法。
如果有必要,合并这些问题的解,以得到原始问题的解。
求解矩阵相乘的DAC算法,使用了strassen算法。
DAC(A[],B[],n){If n=2 使用7次乘法的方法求得解ElseDivide(A)//把A分成4块Divide(B)//把B分成4块调用7次strassen算法求得解的4块合并这4块得到解并返回}伪代码Serial_StrassenMultiply(A, B, C) {T1 = A0 + A3;T2 = B0 + B3;StrassenMultiply(T1, T2, M1);T1 = A2 + A3;StrassenMultiply(T1, B0, M2);T1 = (B1 - B3);StrassenMultiply (A0, T1, M3);T1 = B2 - B0;StrassenMultiply(A3, T1, M4);T1 = A0 + A1;StrassenMultiply(T1, B3, M5);T1 = A2 – A0;T2 = B0 + B1;StrassenMultiply(T1, T2, M6);T1 = A1 – A3;T2 = B2 + B3;StrassenMultiply(T1, T2, M7);C0 = M1 + M4 - M5 + M7C1 = M3 + M5C2 = M2 + M4C3 = M1 - M2 + M3 + M6}实验结果及分析时间复杂度1.分块相乘总共用了8次乘法,因而需要Θ(n log28)即Θ(n3)的时间复杂度。
《算法设计与分析》课程实验报告 (贪心算法(一))

《算法设计与分析》课程实验报告实验序号:07实验项目名称:实验8 贪心算法(一)一、实验题目1.删数问题问题描述:键盘输入一个高精度的正整数N(不超过250 位),去掉其中任意k个数字后剩下的数字按原左右次序将组成一个新的非负整数。
编程对给定的N 和k,寻找一种方案使得剩下的数字组成的新数最小。
若输出前有0则舍去2.区间覆盖问题问题描述:设x1,x2,...xn是实轴上的n个点。
用固定长度为k的闭区间覆盖n个点,至少需要多少个这样的固定长度的闭区间?请你设计一个有效的算法解决此问题。
3.会场安排问题问题描述:假设要在足够多的会场里安排一批活动,并希望使用尽可能少的会场。
设计一个有效的贪心算法进行安排。
(这个问题实际上是著名的图着色问题。
若将每一个活动作为图的一个顶点,不相容活动间用边相连。
使相邻顶点着有不同颜色的最小着色数,相应于要找的最小会场数。
)4.导弹拦截问题问题描述:某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统。
但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。
某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭。
由于该系统还在试用阶段,所以只有一套系统,因此有可能不能拦截所有的导弹。
给定导弹依次飞来的高度(雷达给出的高度数据是≤50000的正整数),计算这套系统最多能拦截多少导弹,如果要拦截所有导弹最少要配备多少套这种导弹拦截系统。
二、实验目的(1)通过实现算法,进一步体会具体问题中的贪心选择性质,从而加强对贪心算法找最优解步骤的理解。
(2)掌握通过迭代求最优的程序实现技巧。
(3)体会将具体问题的原始数据预处理后(特别是以某种次序排序后),常能用贪心求最优解的解决问题方法。
三、实验要求(1)写出题1的最优子结构性质、贪心选择性质及相应的子问题。
(2)给出题1的贪心选择性质的证明。
(3)(选做题):写出你的算法的贪心选择性质及相应的子问题,并描述算法思想。
算法设计与分析实验报告

实验一找最大和最小元素与归并分类算法实现(用分治法)一、实验目的1.掌握能用分治法求解的问题应满足的条件;2.加深对分治法算法设计方法的理解与应用;3.锻炼学生对程序跟踪调试能力;4.通过本次实验的练习培养学生应用所学知识解决实际问题的能力。
二、实验内容1、找最大和最小元素输入n 个数,找出最大和最小数的问题。
2、归并分类将一个含有n个元素的集合,按非降的次序分类(排序)。
三、实验要求(1)用分治法求解问题(2)上机实现所设计的算法;四、实验过程设计(算法设计过程)1、找最大和最小元素采用分治法,将数组不断划分,进行递归。
递归结束的条件为划分到最后若为一个元素则max和min都是这个元素,若为两个取大值赋给max,小值给min。
否则就继续进行划分,找到两个子问题的最大和最小值后,比较这两个最大值和最小值找到解。
2、归并分类使用分治的策略来将一个待排序的数组分成两个子数组,然后递归地对子数组进行排序,最后将排序好的子数组合并成一个有序的数组。
在合并过程中,比较两个子数组的首个元素,将较小的元素放入辅助数组,并指针向后移动,直到将所有元素都合并到辅助数组中。
五、源代码1、找最大和最小元素#include<iostream>using namespace std;void MAXMIN(int num[], int left, int right, int& fmax, int& fmin); int main() {int n;int left=0, right;int fmax, fmin;int num[100];cout<<"请输入数字个数:";cin >> n;right = n-1;cout << "输入数字:";for (int i = 0; i < n; i++) {cin >> num[i];}MAXMIN(num, left, right, fmax, fmin);cout << "最大值为:";cout << fmax << endl;cout << "最小值为:";cout << fmin << endl;return 0;}void MAXMIN(int num[], int left, int right, int& fmax, int& fmin) { int mid;int lmax, lmin;int rmax, rmin;if (left == right) {fmax = num[left];fmin = num[left];}else if (right - left == 1) {if (num[right] > num[left]) {fmax = num[right];fmin = num[left];}else {fmax = num[left];fmin = num[right];}}else {mid = left + (right - left) / 2;MAXMIN(num, left, mid, lmax, lmin);MAXMIN(num, mid+1, right, rmax, rmin);fmax = max(lmax, rmax);fmin = min(lmin, rmin);}}2、归并分类#include<iostream>using namespace std;int num[100];int n;void merge(int left, int mid, int right) { int a[100];int i, j,k,m;i = left;j = mid+1;k = left;while (i <= mid && j <= right) {if (num[i] < num[j]) {a[k] = num[i++];}else {a[k] = num[j++];}k++;}if (i <= mid) {for (m = i; m <= mid; m++) {a[k++] = num[i++];}}else {for (m = j; m <= right; m++) {a[k++] = num[j++];}}for (i = left; i <= right; i++) { num[i] = a[i];}}void mergesort(int left, int right) { int mid;if (left < right) {mid = left + (right - left) / 2;mergesort(left, mid);mergesort(mid + 1, right);merge(left, mid, right);}}int main() {int left=0,right;int i;cout << "请输入数字个数:";cin >> n;right = n - 1;cout << "输入数字:";for (i = 0; i < n; i++) {cin >> num[i];}mergesort(left,right);for (i = 0; i < n; i++) {cout<< num[i];}return 0;}六、运行结果和算法复杂度分析1、找最大和最小元素图1-1 找最大和最小元素结果算法复杂度为O(logn)2、归并分类图1-2 归并分类结果算法复杂度为O(nlogn)实验二背包问题和最小生成树算法实现(用贪心法)一、实验目的1.掌握能用贪心法求解的问题应满足的条件;2.加深对贪心法算法设计方法的理解与应用;3.锻炼学生对程序跟踪调试能力;4.通过本次实验的练习培养学生应用所学知识解决实际问题的能力。
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《算法设计》实习报告班级 XXXX 名 XX 学号 XXXXXXX1.给出Dijkstra算法的思想,并用C或C++实现,并分析该算法的复杂度。
对下图所示的有向网,试利用Dijkstra算法求出从源点1到其他顶点的最短路径。
实习报告的内容:<一>解决问题和算法思想这个问题即为单源最短路问题。
解决单源最短路径的基本思想是把图中所有结点分为两组,每一个结点对应一个距离值。
设置两个结点的集合S和T,集合S中存放已找到最短路径的结点,集合T存放当前还未找到最短路径的结点。
初始状态时,集合S只包含源点,设为V0,然后不断从集合T中选择到源点V0路径长度最短的结点u加入到集合S中,集合S每加入一个新的结点u都要修改从源点V0到集合T中剩余结点的当前最短路径长度值,集合T中各结点的新的当前路径最短路径,为原来的最短路径与从源点过结点u到达该结点的路径长度中的较小者。
此过程不断重复,直到集合T中的结点全部加入到集合S中为止。
<二>调试通过的源程序(1)顺序表打包文件:seqlist.htypedef struct{ datatype list[maxsize];int size;}seqlist;void listinitiate(seqlist *l){ l->size=0;}int listlength(seqlist l){ return l.size;}int listinsert(seqlist *l,int i,datatype x){ int j;if(l->size>=maxsize){ printf("it is too full!\n");return 0;}else if(i<0||i>l->size){ printf("error!\n");return 0;}else{ for(j=l->size;j>i;j--)l->list[j]=l->list[j-1];l->list[i]=x;l->size++;return 1;}}int listdelete(seqlist *l,int i,datatype *x) { int j;if(l->size<=0){ printf("it is empty!\n");return 0;}else if(i<0||i>l->size-1){ printf("error!\n");return 0;}else{ *x=l->list[i];for(j=i+1;j<=l->size-1;j++)l->list[j-1]=l->list[j];l->size--;return 1;}}int listget(seqlist l,int i,datatype *x) { if(i<0||i>=l.size-1){ printf("error!\n");return 0;}else{ *x=l.list[i];return 1;}}(2)邻接矩阵打包文件:adjmgraph.h#include"seqlist.h"typedef struct{seqlist vertices;int edge[maxvertices][maxvertices];int numofedges;}adjmgraph;void initiate(adjmgraph *g,int n){int i,j;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++){if(i==j) g->edge[i][j]=0;else g->edge[i][j]=maxweight;}g->numofedges=0;listinitiate(&g->vertices);}void insertvertex(adjmgraph *g,datatype vertex){listinsert(&g->vertices,g->vertices.size,vertex);}void insertedge(adjmgraph *g,int v1,int v2,int weight){if(v1<0||v1>g->vertices.size||v2<0||v2>g->vertices.size) {printf("error!\n"); return;}g->edge[v1][v2]=weight;g->numofedges++;}int getfirstvex(adjmgraph g,int v){int col;if(v<0||v>g.vertices.size){printf("error!\n");exit(1);}for(col=0;col<g.vertices.size;col++)if(g.edge[v][col]>0&&g.edge[v][col]<maxweight)return col;return -1;int getnextvex(adjmgraph g,int v1,int v2){int col;if( v1<0||v1>g.vertices.size||v2<0||v2>g.vertices.size){printf("error!\n");exit(1);}for(col=v2+1;col<g.vertices.size;col++)if(g.edge[v1][col]>0&&g.edge[v1][col]<maxweight)return col;return -1;}(3)图的创建函数打包文件:adjmgraphcreate.h()typedef struct{int row;int col;int weight;}rowcolweight;void creatgraph(adjmgraph *g,datatype v[],int n,rowcolweight E[],int e) {int i,k;initiate(g,n);for(i=0;i<n;i++)insertvertex(g,v[i]);for(k=0;k<e;k++)insertedge(g,E[k].row,E[k].col,E[k].weight);}(4)狄克斯特拉打包文件:dijkstra.h()void dijkstra(adjmgraph g,int v0,int distance[],int path[]){int n=g.vertices.size;int *s=(int *)malloc(sizeof(int)*n);int mindis,i,j,u;for(i=0;i<n;i++){distance[i]=g.edge[v0][i];s[i]=0;if(i!=v0 && distance[i]<maxweight) path[i]=v0;else path[i]=-1;s[v0]=1;for(i=1;i<n;i++){mindis=maxweight;for(j=0;j<n;j++)if(s[j]==0&&distance[j]<mindis){u=j;mindis=distance[j];}if(mindis==maxweight) return;s[u]=1;for(j=0;j<n;j++)if(s[j]==0&&g.edge[u][j]<maxweight&&distance[u]+g.edge[u][j]<dist ance[j]){distance[j]=distance[u]+g.edge[u][j];path[j]=u;}}}(5)主程序:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<malloc.h>typedef char datatype;#define maxsize 100#define maxvertices 10#define maxweight 10000#include"adjmgraph.h"#include"adjmgraphcreate.h"#include"dijkstra.h"void main(void){adjmgraph g;char a[]={'1','2','3','4','5','6'};rowcolweightrcw[]={{0,1,20},{0,2,15},{1,0,2},{1,4,10},{1,5,30},{2,1,4},{2,5,10 },{4,3,15},{5,3,4},{5,4,10}};int i, n=6,e=10;int distance[6],path[6];creatgraph(&g,a,n,rcw,e);dijkstra(g,0,distance,path);printf("从节点%c到其他结点的最短距离为:\n",g.vertices.list[0]);for(i=0;i<n;i++)printf("到结点%c的最短距离为%d\n",g.vertices.list[i],distance[i]);}<三>程序运行结果:<四>算法的时间复杂度分析:Dijkstra 算法,算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。
Dijkstra算法的时间效率依赖于用来实现优先队列的数据结构以及用来表示输入图本身的数据结构,如果图用权重矩阵表示,优先队列用无序数组来实现,该题我们用邻接矩阵来完成,用的就是权重矩阵,所以,该算法属于O(|n|*|n|),时间复杂度为O(n^2)2.依据贪婪法求解问题的思想,编写一个求解下列问题的算法。
设某币种有面额为25分、10分、5分、1分的四种硬币,1元钱等于100分。