分治算法讲解复习课程

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分治法-PPT精选

分治法-PPT精选
或第k+1级, 故:成功检索在i级终止所需要的元素比较次数是i
不成功检索在i级外部结点终止的元素比较次数是i-1
2019/11/26
BINSRCH计算复杂度的理论分析
1)不成功检索的最好、最坏和平均情况的计算时
间均为Θ(logn) ——外结点处在最末的两级上; 2)最好情况下的成功检索的计算时间为 Θ(1)
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以比较为基础的有序检索问题最坏情况的时间下界
定理2.3 设A(1:n)含有 n(n≥1)个不同的元素,排序为A(1)< A(2) < …< A(n)。又设用以比较为基础的算法去判断是 否 xA(:1n) ,则这样的任何算法在最坏情况下所需的最小 比较次数FIND(n)有:
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FIND k(lo ng )1()n
任何一种以比较为基础的算法,在最坏情况 下的计算时间都不低于Ο (logn)。因此, 不可能存在最坏情况比二分检索数量级还低 的算法。
最坏情况下的成功检索的计算时间为 Θ(logn)
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3)平均情况下的成功检索的计算时间分析
利用外部结点和内部结点到根距离和之间的关系进行推导: 记,
由根到所有内结点的距离之和称为内部路径长度,记为I; 由根到所有外部结点的距离之和称为外部路径长度,记为E。
则有,E=I+2n
解。
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DANDC的计算时间
若所分成的两个子问题的输入规模大致相等,则DANDC 总的计算时间可用递归关系式表示,如下:
g(n)
n足够小
T(n) =
2T(n/2) + f(n) 否则
注: T(n):表示输入规模为n的DANDC计算时间 g(n):表示对足够小的输入规模直接求解的计算时间 f(n):表示COMBINE对两个子区间的子结果进行合并

算法设计与分析课件--分治法-线性时间选择

算法设计与分析课件--分治法-线性时间选择
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2.5 线性时间选择
这样找到的m*划分是否能达到O(n)的时间复杂度? |A| = |D| = 2r, |B| = |C| = 3r +2,n = 10r +5. |A| + |D| + |C| = 7r + 2 = 7(n-5)/10 +2 = 7n/10 -1.5 < 7n/10 表明子问题的规模不超过原问题的7/10(d)。
T(n) = T(cn) + T(dn) + tn
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2.5 线性时间选择
Select(S, k) Input: n个数的数组S,正整数k
T(n) = T(cn) + T(dn) + tn
Output: S中的第k个小元素
1. 将S划分成5个元素一组,共[n/5]个组;
2. 每组寻找一个中位数,把这些中位数放到集合M中;
寻找一个分割点m*, 使得左边子表S1中的元素都小于m*, 右子表 S2中的元素都大于m*。 如果寻找m*的时间复杂度达到O(nlogn), 那就不如直接使用排序 算法了。 如果直接寻找m*, 时间复杂度是O(n). 假设选择算法的时间复杂度为T(n), 递归调用这个算法在S的一 个真子集M上寻找m*,应该使用T(cn)时间,这里c是小于1的常数, 反映了M的规模与S相比缩小许多。
✓ 不妨假设n是5的倍数,且n/5是奇数,即n/5 = 2r+1. 于是: |A| = |D| = 2r, |B| = |C| = 3r +2,n = 10r +5.
✓ 如果A和D中的元素都小于m*,那么把它们的元素都加入到S1, S1对应规约后子问题的上限。 类似的,若A和D中的元素都 大于m*, 则把他们的元素都加 入到S2,S2对应规约后子问题 的上限。

分治算法知识点总结

分治算法知识点总结

分治算法知识点总结一、基本概念分治算法是一种递归的算法,其基本思想就是将原问题分解成多个相互独立的子问题,然后分别解决这些子问题,最后将子问题的解合并得到原问题的解。

分治算法的核心思想可以用一句话概括:分而治之,分即是将原问题分解成若干个规模较小的子问题,治即是解决这些子问题,然后将子问题的解合并起来得到原问题的解。

分治算法通常包括三个步骤:(1)分解:将原问题分解成若干个规模较小的子问题;(2)解决:递归地解决这些子问题;(3)合并:将子问题的解合并起来得到原问题的解。

分治算法的典型特征包括递归和合并。

递归指的是将原问题分解成若干个规模较小的子问题,然后递归地解决这些子问题;合并指的是将子问题的解合并得到原问题的解。

通常来说,分治算法的递归实现方式很容易编写,但有时可能会面临大量的重复计算,因此需要合并操作来避免这种情况。

二、原理分治算法的原理可以通过一个简单的例子来说明。

我们以计算数组中的最大值为例,具体的步骤如下:(1)分解:将数组分解成两个规模相等的子数组;(2)解决:递归地在这两个子数组中分别找到最大值;(3)合并:比较这两个子数组的最大值,得到原数组的最大值。

从这个例子可以看出,分治算法将原问题分解成两个子问题:分别在左边子数组和右边子数组中找到最大值,然后将这两个子问题的解合并起来得到原数组的最大值。

这种将问题分解成若干个规模较小的子问题,然后合并子问题的解得到原问题的解的方法正是分治算法的核心原理。

分治算法的优势在于它可以将原问题分解成多个规模较小的子问题,然后并行地解决这些子问题,最后合并子问题的解得到原问题的解。

这种并行的设计思路使得分治算法非常适合于并行计算,能够有效地提高计算效率。

三、应用分治算法在计算机科学领域有着广泛的应用,包括排序、搜索、图论、动态规划等多个方面。

下面我们将以排序算法和搜索算法为例,来介绍分治算法在实际应用中的具体情况。

1. 排序算法排序算法是计算机科学领域中一个重要的问题,分治算法在排序算法中有着广泛的应用。

《算法分治法》课件

《算法分治法》课件
分治算法的原理还体现在将一个复杂的问题分解为若干个相 互关联、相互依赖的小问题,这些小问题之间存在着一定的 规律和联系,通过解决这些小问题,可以找出原问题的解决 方案。
分治算法的步骤
分治算法的步骤还包括对问题进行归纳和分类,确定 问题的规模和复杂度,选择合适的分治策略和算法实 现方式等。
单击此处添加正文,文字是您思想的提一一二三四五 六七八九一二三四五六七八九一二三四五六七八九文 ,单击此处添加正文,文字是您思想的提炼,为了最 终呈现发布的良好效果单击此4*25}
分治算法的核心思想是将一个复杂的问题分解为若干个规模较小、相互独立、与 原问题形式相同的子问题,递归地解这些子问题,然后再将子问题的解合并,以 求得原问题的解。
分治算法的原理
分治算法的原理是利用问题的相似性,将大问题分解为小问 题,将复杂问题转化为简单问题,从而降低问题的难度,提 高解决问题的效率。
探索分治算法与其他算法(如贪心算法、动态规划等)的结合
,实现更高效的算法设计。
分治算法的理论基础研究
02
深入探讨分治算法的理论基础,为算法设计和优化提供理论支
持。
分治算法在实际问题中的应用研究
03
针对实际问题,研究分治算法的应用场景和解决方案,推动算
法的实际应用。
THANKS
感谢观看
对于可以并行处理的子问题,可以使 用多线程或分布式计算等技术进行并 行处理,进一步提高算法效率。
动态规划
动态规划是一种常用的优化技术,通 过将子问题存储在表格中并逐步更新 ,可以避免重复计算,提高算法效率 。
分治算法在实际项目中的应用案例
归并排序
归并排序是一种典型的分治算法,通过递归地将数组分解为若干个子数组,然后合并子数 组得到有序数组。在实际应用中,归并排序广泛应用于各种排序场景。

c++分治算法详解

c++分治算法详解

c++分治算法详解《C分治算法详解》分治算法是一种将一个难以直接解决的大问题分解成几个规模较小、相互独立的小问题来解决的思想。

这种算法的核心是将一个大问题分解成两个或多个相似的小问题,然后递归地解决这些小问题,最终将小问题的解决方案合并起来得到大问题的解决方案。

一、分治算法的基本思想分治算法的核心是将一个大问题分解成几个子问题,然后将这些子问题分别解决,最后将子问题的解决方案合并起来得到原问题的解决方案。

这种思想的核心是将一个大问题分解成更小的、更易于解决的问题,从而降低问题的复杂度,提高解决问题的效率。

二、分治算法的步骤1.将原问题分解成两个或多个规模较小、相互独立的小问题;2.递归地解决这些小问题;3.将小问题的解决方案合并起来得到原问题的解决方案。

三、C语言实现分治算法下面是一个使用C语言实现分治算法的示例代码,用于求解一个简单的加法问题:```c#include<stdio.h>voidadd(inta[],intleft,intright){intmid=(left+right)/2;intsub_left=left;intsub_right=right;inti=left;while(i<=mid){if(a[i]>a[mid]){sub_right=mid;i++;}elseif(a[i]<a[mid]){sub_left=i;break;}else{i++;}}printf("Sumof%dand%dis%d\n",a[left],a[mid],a[mid]+(a[sub_ right]-a[sub_left]));add(a,sub_left,sub_right);}```这个程序使用递归的方式将原问题分解成两个子问题,然后分别求解这两个子问题,最后将子问题的解决方案合并起来得到原问题的解决方案。

这个程序的时间复杂度为O(nlogn),其中n为数组的长度。

二分治专题座PPT课件

二分治专题座PPT课件

时间复杂度
令t(n)表示MaxMin需要的元素比较次数, 存在下列递推关系
0
n1
t(n)
1
n2
t(n/2)t(n/2)2 n2
当n是2的幂时, 即对于某个正整数k, n=2k, 有
t(n)=2t(n/2)+2 = 2(2t(n/4)+2)+2 = 4t(n/4)+4+2
=2k-1t(2)+
2i
=2k-1+2k-2 1ik 1
else b[k++]=a[h++]; } if(l>mid)
while (h<=high) b[k++]=a[h++]; /* 转储剩余部分 */ else
while(l<=mid) b[k++]=a[l++]; a[low : high]=b[low : high]; /* 将b数组转储到a */ }
已分类的部分
未分类的部分
a[1] … a[j-1] a[j] a[j+1] … a[n]
插入分类算法
InsertSort(int n) { for(j=1; j<n; j++)
{ for( unsorted=a[j], k=j-1; (k>=0)&&(unsorted <a[k]); k-- ) a[k+1]=a[k];
a[k+1]= unsorted; } }
时间复杂度
考虑内层for循环中元素比较的次数T(n)
最好情况: 最坏情况:
T(n)=O(n) T(n)==1+2+…n-1==O(n2)

【算法复习二】传统基本算法(分治----残缺棋盘问题)

【算法复习二】传统基本算法(分治----残缺棋盘问题)

【算法复习⼆】传统基本算法(分治----残缺棋盘问题)• 问题描述:残缺棋盘是⼀个有2k×2k (k≥1)个⽅格的棋盘,其中恰有⼀个⽅格残缺。

如图给出k=1时各种可能的残缺棋盘,其中残缺的⽅格⽤阴影表⽰。

• 残缺棋盘问题就是要⽤这四种三格板覆盖更⼤的残缺棋盘。

在此覆盖中要求:1)两个三格板不能重叠2)三格板不能覆盖残缺⽅格,但必须覆盖其他所有的⽅格。

⼩格⼦数(2k×2k -1)三格板中⼩格⼦数3。

所以所需要的三格板总数为(2k×2k -1 )/3。

• 例如,⼀个4*4的残缺棋盘2k*2k以k=2时的问题为例,⽤⼆分法进⾏分解,得到的四个k=1的棋盘。

但要注意这四个棋盘,并不都是与原问题相似且独⽴的⼦问题。

因为当如图中的残缺⽅格在左上部时,第1个⼦问题与原问题相似,⽽右上⾓、左下⾓和右下⾓三个⼦棋盘(也就是图中标识为2、3、4号⼦棋盘),并不是原问题的相似⼦问题,⾃然也就不能独⽴求解了。

当使⽤⼀个①号三格板覆盖2、3、4号三个⼦棋盘的各⼀个⽅格后,我们把覆盖后的⽅格,也看作是残缺⽅格(称为“伪”残缺⽅格),这时的2、3、4号⼦问题就是独⽴且与原问题相似的⼦问题了。

• 问题分析从以上例⼦还可以发现当残缺⽅格在第1个⼦棋盘,⽤①号三格板覆盖其余三个⼦棋盘的交界⽅格,可以使另外三个⼦棋盘转化为独⽴⼦问题;当残缺⽅格在第2个⼦棋盘时,则⾸先⽤②号三格板进⾏棋盘覆盖当残缺⽅格在第3个⼦棋盘时,则⾸先⽤③号三格板进⾏棋盘覆盖当残缺⽅格在第4个⼦棋盘时,则⾸先⽤④号三格板进⾏棋盘覆盖,这样就使另外三个⼦棋盘转化为独⽴⼦问题。

程序代码思路:表⽰⽅法:每个三格板需要⽤同⼀个数字表⽰,不同三格板编号不同。

源码:#include <iomanip>using namespace std;int board[100][100]; //存放棋盘L 型的标号数组;int tile=1; // L 型⾻牌号void chessBoard(int tr, inttc, int dr, int dc, int size){if (size==1)return; int t = tile++; // L 型⾻牌号 int s = size/2; // 分割棋盘//________________________________________________ 覆盖左上⾓分治递归执⾏步骤: 1)chessBoard(0, 0, 0, 0, 4); { t=1; s=2; chessBoard(0, 0, 0, 0, 2); { t=2; s=1; chessBoard(0, 0, 0, 0, 1); { s==1 return}以下三步将左上⾓三格板⽤t=2覆盖 }return以下三步对右上递归先⽤t=1 覆盖左下左下递归先⽤t=1 覆盖右上右下递归先⽤t=1 覆盖左上递归处理类似。

c++分治算法详解

c++分治算法详解

c++分治算法详解摘要:1.分治算法概述2.C++分治算法实现a.快速排序b.归并排序c.赫夫曼编码3.分治算法的优势和应用4.C++分治算法案例分析a.快速排序案例b.归并排序案例c.赫夫曼编码案例5.总结正文:C++分治算法详解分治算法是一种将大问题分解为若干个相同或相似的小问题,然后逐个解决小问题,最后将小问题的解合并得到大问题的解的算法。

这种算法的设计思想是将一个难以直接解决的问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破。

分治算法广泛应用于计算机科学、数学、物理学等领域,其中快速排序、归并排序、赫夫曼编码等是常见的分治算法。

C++分治算法实现1.快速排序快速排序是一种常用的分治算法,它采用分治策略将待排序的数组划分为较小和较大的两个子数组,然后递归地对子数组进行排序,最终合并得到有序数组。

快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn),它有效地提高了排序速度。

2.归并排序归并排序也是一种分治算法,它将待排序的数组划分为较小和较大的两个子数组,然后递归地对子数组进行排序,最后将有序的子数组合并得到有序数组。

归并排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n)。

3.赫夫曼编码赫夫曼编码是一种基于分治思想的压缩算法,它将原始数据分为若干个子数据,然后对子数据进行编码,最后将编码后的子数据合并得到压缩后的数据。

赫夫曼编码能够实现最优压缩,即压缩后的数据长度最短。

分治算法的优势和应用分治算法具有以下优势:1.将大问题分解为小问题,降低问题的复杂度,便于解决。

2.递归地解决小问题,可以减少代码的编写。

3.分治算法可以有效地提高排序速度。

分治算法广泛应用于排序、查找、压缩等领域。

例如,快速排序和归并排序用于对数组进行排序,赫夫曼编码用于数据压缩。

C++分治算法案例分析1.快速排序案例假设有一个长度为10 的数组{5, 2, 9, 1, 5, 6},采用快速排序进行排序。

首先,将数组划分为较小和较大的两个子数组,即{1, 2, 5, 5}和{9, 6}。

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分治算法一:基本概念(分而治之)分治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。

比如:二分查找,归并排序,快速排序,树的遍历等等任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。

问题的规模越小,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少。

例如,对于n个元素的排序问题,当n=1时,不需任何计算。

n=2时,只要作一次比较即可排好序。

n=3时只要作3次比较即可,…。

而当n较大时,问题就不那么容易处理了。

要想直接解决一个规模较大的问题,有时是相当困难的。

二:基本思想分治设计思想:将一个大的问题,分解成一个个小的,相同类型的问题,然后逐个击破各个小问题,最后将小问题逐步合并,得到最终的解。

(可能会用到递归,大问题里包含小问题,找到规律然后解决)分治基本策略:对于一个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(比如说规模n 较小)则直接解决,否则将其分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解。

三:分治使用情况1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决2) 该问题可以分解为相同类型的小问题(前提)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;(关键)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。

第三条特征是关键,能否利用分治法完全取决于问题是否具有第三条特征,如果具备了第一条和第二条特征,而不具备第三条特征,则可以考虑用贪心法或动态规划法。

四:基本步骤(1)划分:把问题的实例划分成子问题(2)求解:若是子问题比较简单,就直接解决,否则递归求解子问题(3)合并:合并子问题的解得到原问题的解课前引导:一:分段函数例如:高中数学中的分段函数也是类似分治思想的体现,如看图求y关于x的表达式。

一个分段函数,反映的是x与y的关系,简单来说,就是在R的范围内将y的表达式表示出来,那么这时候利用分治的思想,将R区间划分为小区间,然后分别求出各个小区间的表达式,最后合并起来,完成y关于x的表达式的求解二:大整数乘法123 345 678 * 3 = 370 037 034在这里我们可以这样写:123 * 3 = 369 345 * 3 = 1035 678 * 3=2034组合在一起是369 1035 2034。

对比发现,当使用千进制的时候结果变成了370037034首先他满足:第一条件:分解到一定小规模的时候可以解决第二条件:每个小规模都具有最佳子结构(在变量范围内,可以用来表示)第三条件:每个小问题可以通过合并在一起形成大问题的解第四条件:每个小问题相互独立专题一:分治算法之二分查找思考题:找假币:有一堆个数为32的硬币,和一个天平,已知其中有一个假币,且假币比真硬币轻,找出这个假币1.普通方法:两两比较,轻的那个是假币,最多比较16次2.二分法:将硬币分为两份,假币在轻的那份中,然后继续分,直到找出假币,最多用5次哪种方法好?课题:二分查找(折半查找)知识目标:理解二分查找算法的概念以及执行过程。

重点:掌握二分查找算法的常规写法以及递归写法。

1.边界错误造成的问题2.死循环3.溢出I. 算法介绍:二分查找又称折半查找,优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。

因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。

II. 思路分析:二分查找的基本思想是:(1)先确定一组顺序排列的数据存储到数组中,输入要查找的数据(2)将数组元素的中值与查找的数据相比较,如果两者相等,则子函数返回相应的结果后终止;(3)否则利用中间位置缩小数据查找的范围。

如果中间位置的数组元素大于查找数值,则进一步查找中值之前的数组元素,否则进一步查找中值之后的数组元素。

(4)重复上述过程,直到在数组中找到相同的数字。

(5)若在数组中找不到这个数据,则显示查找不成功III. 算法框架:按照分治算法三步骤,将二分算法作如下介绍:(1)二分算法代码设计模式://arr[]表示要进行二分查找的顺序排列对象数组,low表示数组下标的最小值,high 表示数组下表的最大值,key表示要查找的元素int erfen(int arr[],int low,int high,int key){①如果数组下标的最小值大于最大值则返回结果为-1至主函数;//表明在数组中不存在要查找的元素②确定数组的中间位置mid③若查找的元素等于数组的中间元素,则进行相应的步骤④若查找的元素大于数组(指定范围内)的中间元素则将查找范围缩小至数组(指定范围内)中间元素右边;⑤若查找的元素小于数组指定范围内的中间元素则将查找范围缩小至数组(指定范围内)中间元素左边;}例题1:输入一个整数n,然后按升序输入n个整数,将它们存入数组a中,再输入一个数x,然后在数组中查找x,如果找到,输出相应的最小下标,否则,输出“Not Found”.普通写法:#include<iostream>using namespace std;int main(){int i,s[100],n;cin>>n;for(i=0;i<n;i++)cin>>s[i];int x;cin>>x;for(i=0;i<n;i++){if(s[i]==x){cout<<i<<endl;break;}}if(i==n)cout<<"Not found"<<endl;return 0;}二分写法:#include<iostream>using namespace std;void erfen(int a[],int n,int key){int low=0,high=n-1,mid;while(low<=high){mid=(low+high)/2;if(a[mid]==key){cout<<"这个数的下标是:"<<mid<<endl;break;}else if(a[mid]>key)high=mid-1;elselow=mid+1;}if(low>high)cout<<"Not Found!"<<endl;}int main(){int a[100];int n,key,i;cin>>n;for(i=0;i<n;i++)cin>>a[i];cin>>key;erfen(a,n,key);return 0;}二分递归:#include <iostream>using namespace std;int search(int a[],int left,int right,int key) {if(left>right){cout<<"Not found!"<<endl;exit(0);}else{int middle=(left+right)/2;if (a[middle]==key){return middle;}else if(key<a[middle]) // 这里key是和a[middle]比较,而非middle; {right=middle-1;return search(a,left,right,key);}else{left=middle+1;return search(a,left,right,key);}}}int main(){int a[100],n,x,left,right,i;cin>>n;for(i=0;i<n;i++)cin>>a[i];left=0;right=n-1;cin>>x;cout<<"这个数的下标是:"<<search(a,left,right,x)<<endl;}专题二:分治算法之归并排序归并排序是分治算法的一个非常典型的应用。

归并排序原理:归并排序具体工作原理如下(假设序列共有n个元素):将序列每相邻两个数字进行归并操作(merge),形成floor(n/2)个序列,排序后每个序列包含两个元素将上述序列再次归并,形成floor(n/4)个序列,每个序列包含四个元素重复步骤2,直到所有元素排序完毕归并操作:归并操作(merge),也叫归并算法,指的是将两个顺序序列合并成一个顺序序列的方法。

如设有数列{6,202,100,301,38,8,1}初始状态:6,202,100,301,38,8,1第一次归并后:{6,202},{100,301},{8,38},{1},比较次数:3;第二次归并后:{6,100,202,301},{1,8,38},比较次数:4;第三次归并后:{1,6,8,38,100,202,301},比较次数:4;总的比较次数为:3+4+4=11;归并基本算法:输入两个整数,作为两个数组的长度,输入两个按升序排列好的数组,将两个已排序的数组合并后存放在另一个数组中,且合并后的数组也是有序排列(要求不能合并后再排序),再输出合并后的数组。

【样例输入】4 51 2 3 45 6 7 8 9【样例输出】1 2 3 4 5 6 7 8 9代码:#include<iostream>using namespace std;int main(){int m,n,i,j,k=0,a[100],b[100],c[200];cin>>m>>n;for(i=0;i<m;i++)cin>>a[i];for(j=0;j<n;j++)cin>>b[j];i=0;j=0;while(i<m&&j<n)//当数组a和数组b都没有完全赋值到数组c中时{if(a[i]<b[j])//如果a数组里的元素比b数组的小{c[k]=a[i];//就把数组a的元素赋给数组ci++;k++;//且将数组a和数组c的下标都往后移一位}else//要是数组b的元素比数组a的元素大时{c[k]=b[j];//就把数组b的元素赋值到数组c中j++;k++;//且将数组b和数组c的下标往后移一位}}if(i==m)//当数组a已经被完全赋值到数组c中{while(j<n)//当数组b还没有完全赋值{c[k]=b[j];//此时,只需要把b数组中剩余的数全部赋值到数组c接下去的位置上j++;k++;}}else//当数组b已经被完全赋值到数组c中{while(i<m)//当数组a还没有完全赋值{c[k]=a[i];//此时,只需要把a数组中剩余的数全部赋值到数组c接下去的位置上i++;k++;}}for(i=0;i<m+n;i++)cout<<c[i]<<" ";}归并函数:所涉及知识过多,目前只需要了解思想【例题三】设有n=2^k个运动员要进行网球循环赛。

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