常用算法(二)——穷举搜索法
算法——穷举法

算法——穷举法穷举法是一种常见的求解问题的算法,也被称为暴力搜索或者暴力枚举。
它的基本思想是穷尽所有可能的情况,从中找出满足问题要求的最优解或者符合条件的解。
在实际问题中,穷举法可以解决很多难题,比如寻找最短路径、最小值、最大值等等。
穷举法的求解过程相对容易理解,而且实现起来很简单。
但是,随着问题规模的增加,穷举法的时间复杂度会非常高,计算机的计算能力往往无法承载。
因此,在使用穷举法时,需要掌握一些技巧有效地减少计算量。
穷举法基本步骤:1.确定问题的解空间解空间是指可以取到的所有解组成的集合。
需要明确问题的解空间,方便穷举法从中查找到符合条件的解。
例如,对于求1~100中所有偶数的和这个问题,解空间就是所有偶数的集合{2,4,6,...,100}。
2.确定问题的约束条件约束条件是指解必须满足的限制条件。
例如,对于求1~100中所有偶数的和这个问题,约束条件就是偶数。
3.进行穷举搜索穷举搜索就是从解空间中挨个枚举每一个解,判断是否满足约束条件。
对每一组解都进行判断,找到满足要求的最优解或者符合条件的解。
例如,在求1~100中所有偶数的和这个问题中,需要从所有偶数中挨个枚举每一个偶数,将其累加到结果变量中。
4.分析求解结果分析求解结果,检验是否符合问题的要求。
如果结果合法,那么就是要求的最优解或者符合条件的解。
如果结果不合法,那么需要继续搜索其他可能的解。
穷举法的优缺点优点:1.穷举法可以求解各种难点问题,尤其是在面对离散的问题时效果非常显著。
2.穷举法思路简单,易于理解,实现也相对较简单。
3.穷举法保证能够搜索到所有可能的解,因此能够找到最优解或者符合条件的解。
1.穷举法遍历所有可能的解,当问题规模较大时,时间复杂度非常高,计算量大,效率低。
2.部分问题的解空间很难找到或没有固定的解空间,导致穷举策略无从下手。
3.穷举法没有明确的评估标准,求得的解无法与其他算法进行比较。
穷举法使用技巧1.剪枝技术穷举法的时间复杂度往往比较高,因此需要使用剪枝技术,减少不必要的计算。
图搜索技术(穷举式)

所以,算法中循环和递归是交叉进行的,一方面 是“横向”探索,一方面是“纵向”探索。
更深入的问题: (1)深度问题 (2)死循环问题
解决办法: (1)限制深度:大概估计路径长度 (2)记录从初始到当前状态的路径
与此相对应的,将所有搜索过的状态都记录下来 的搜索方法称为"图搜索",搜索过的路径除了可以重 复利用外,其最大的优点是可以更有效地利用与问题 有关的一些知识,从而达到启发式搜索的目的。
下面给出一般的图搜索算法(G表示图,s为初始节点, n为当前节点):
① G:=(s), OPEN:=(s); CLOSED:=(); ② LOOP: IF OPEN=(), THEN EXIT(FAIL); ③ n:=FIRST(OPEN), REMOVE (n, OPEN), ADD (n, CLOSED); ④ IF GOAL (n), THEN EXIT (SUCCESS); 由n返回到s路径上的指针,可给出
递归过程BACKTRACK(DATA) 其功能是:如果从当前状态DATA到目标状态有路 径存在,则返回以规则(操作)序列表示的从DATA到 目标状态的路径;如果从当前状态DATA到目标状态没 有路径存在,则返回FAIL。 变量符号DATA、RULES、R、RDATA、PATH分 别表示当前状态、规则集序列表、当前调用规则、新 生成状态、当前解路径表。常量符号NIL、FAIL、 LOOP分别表示空表、回溯点标记、循环标号。
递归过程BACKTRACK(DATALIST)
DATALIST:从初始到当前的状态表(逆向)
返回值:从当前状态到目标状态的路径或FAIL
二分法 穷举

二分法穷举
二分法和穷举法是两种截然不同的算法策略,它们在解决问题时有着各自的特点和应用场景。
二分法(也称为二分搜索或二分查找)是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。
它的工作原理是每次比较数组中间的元素与目标值,如果目标值与中间元素相等,则搜索结束;如果目标值小于中间元素,则在数组的左半部分继续搜索;如果目标值大于中间元素,则在数组的右半部分继续搜索。
这样每次都能将搜索范围缩小一半,直到找到目标值或确定目标值不存在于数组中。
二分法的时间复杂度为O(log n),其中n是数组的长度,因此在处理大规模数据时效率非常高。
穷举法(也称为暴力法或枚举法)是一种通过列举所有可能情况来解决问题的算法策略。
它不考虑问题的特殊性质,而是对所有可能的情况一一进行检验,直到找到满足条件的解为止。
穷举法通常适用于问题规模较小,或者没有更好的算法可用的情况。
虽然穷举法在某些情况下可能效率低下,但它简单易懂,易于实现,因此在某些场景下仍然很有用。
这两种方法各有优缺点,选择哪种方法取决于问题的性质、规模以及可用的资源。
对于大型有序数据集,二分法通常是首选,因为它能显著减少搜索时间。
而对于小型数据集或没有特定结构的问题,穷举法可能是一个更简单直接的选择。
银行家算法例题详解算法设计题详解

银行家算法例题详解算法设计题详解算法设计的特征:有穷性,确定性,输入和输出,可行性运行算法的时间:硬件的速度。
书写程序的语言。
问题的规模,编译生成程序的代码质量算法复杂度: 时间复杂度和空间复杂度1.迭代法迭代法又称为辗转法,是用计算机解决问题的一种基本方法,为一种不断用变量的旧值递推新值的过程,与直接法相对应,一次性解决问题。
迭代法分为精确迭代和近似迭代,“二分法”和“牛顿迭代法”属于近似迭代法。
迭代法利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点,让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行,在每次执行这组指令(或这些步骤)时,都从变量的原值推出它的一个新值。
利用迭代算法解决问题,需要做好以下三个方面的工作:1. 确定迭代变量(在可以用迭代算法解决的问题中,至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量,这个变量就是迭代变量。
)2. 建立迭代关系式(所谓迭代关系式,指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系)。
迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键,通常可以顺推或倒推的方法来完成。
)3. 对迭代过程进行控制(在什么时候结束迭代过程?这是编写迭代程序必须考虑的问题。
不能让迭代过程无休止地重复执行下去。
迭代过程的控制通常可分为两种情况:一种是所需的迭代次数是个确定的值,可以计算出来;另一种是所需的迭代次数无法确定。
对于前一种情况,可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制;对于后一种情况,需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。
)2.穷举搜索法穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验,并从众找出那些符合要求的候选解作为问题的解。
即本方法使用可以理解为暴力循环方法,穷举所有可能性,一般这种方法的时间效率太低,不易使用。
但是方法简单,易理解。
3.递推法递推是计算机数值计算中的一个重要算法,思路是通过数学推导,将复杂的运算化解为若干重复的简单运算,以充分发挥计算机长于重复处理的特点。
穷举算法

穷举算法思想
利用计算机运算速度快、精确度高的特点, 对要解决的问题的所有可能情况,一个不 漏地进行检查,从中找出符合要求的答案。
两个关键
一、确定穷举范围
有限
问题所涉及的情况有哪些,情况的种 数可不可以确定。
二、确定验证条件
分析出来的这些情况,需要满足什么 条件,才成为问题的答案。
经常使用循环+பைடு நூலகம்断的格式
查找数据
在一堆数据中查找某个数
穷举算法的应用
穷举算法是程序设计中使用得最为普遍 的一种 算法,通常穷举算法都是用多重循环来实现的。
你能举出运用穷举算法的例子吗? 密码暴力破解
如IBM为美军方设计的“飓风”破译机 查找罪犯指纹 超女“海选”
计算机常用算法

2.3 递归法
例2-14:找出从自然数1,2,3,4……n中任取 (r<=n)个数的所 :找出从自然数 中任取r( ) 中任取 有组合
例2-15:用互递归法计算正弦和余弦函数。 :用互递归法计算正弦和余弦函数。 有关公式: 有关公式: Sin 2Ө = 2 SinӨ CosӨ Cos 2Ө = 1- 2(SinӨ)2 有关泰勒展开式: 有关泰勒展开式: Sin x = x – x3/6 Cos x = 1-x2/2 上述展开式在x很小时是很接近实际值的 但在x相对较大时 很小时是很接近实际值的。 上述展开式在 很小时是很接近实际值的。但在 相对较大时 误差很大。故通过对|x|的判断 决定使用哪种计算公式。 的判断, 误差很大。故通过对 的判断,决定使用哪种计算公式。
2.1 递推与迭代
递推与迭代的设计要素: 递推与迭代的设计要素: 迭代(或递推)表达式。 ① 迭代(或递推)表达式。 迭代(或递推)变量设计。 ② 迭代(或递推)变量设计。 迭代(或递推)初始值的选择。 ③ 迭代(或递推)初始值的选择。 迭代(或递推)终止(收敛)条件。 ④ 迭代(或递推)终止(收敛)条件。 迭代的收敛: 迭代的收敛: 如方程无解,迭代算法求出的近似值序列就不会收敛, ① 如方程无解,迭代算法求出的近似值序列就不会收敛,从 程序角度会出现“死循环”现象。 程序角度会出现“死循环”现象。 ② 方程虽然有解,但迭代公式选择不当或迭代初始近似值选 方程虽然有解, 择不合理,也会导致迭代不收敛。 择不合理,也会导致迭代不收敛。
拉菲森newton-Laphson法)求 例2-08:用切线法(牛顿 拉菲森 :用切线法(牛顿-拉菲森 法 非病态一元n次多项式全部实根 次多项式全部实根。 非病态一元 次多项式全部实根。
2.1 递推与迭代(作业与上机) 递推与迭代(作业与上机)
算法
算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤。
或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列,并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。
算法的定义算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。
也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。
如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。
不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。
一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
一个算法应该具有以下五个重要的特征:算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。
1、有穷性(Finiteness)算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止2、确切性(Difiniteness)算法的每一步骤必须有确切的定义;3、输入项(Input)一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件;4、输出项(Output)一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。
没有输出的算法是毫无意义的;5、可行性(Effectiveness)算法中执行的任何计算步都是可以被分解为基本的可执行的操作步,即每个计算步都可以在有限时间内完成。
(也称之为有效性)计算机科学家尼克劳斯-沃思曾著过一本著名的书《数据结构十算法= 程序》,可见算法在计算机科学界与计算机应用界的地位。
算法的复杂度同一问题可用不同算法解决,而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。
算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。
一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。
时间复杂度算法的时间复杂度是指执行算法所需要的时间。
一般来说,计算机算法是问题规模n 的函数f(n),算法的时间复杂度也因此记做T(n)=Ο(f(n)) 因此,问题的规模n 越大,算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关,称作渐进时间复杂度(Asymptotic Time Complexity)。
取数之递归算法、回溯算法、穷举算法
取数之穷举算法、递归算法一、穷举搜索法穷举搜索法是穷举所有可能情形,并从中找出符合要求的解。
穷举所有可能情形,最直观的是联系循环的算法。
[例]找出n个自然数(1,2,3,…,n)中r个数的组合。
例如,当n=5,r=3时,所有组合为:543542541532531521432431421321total=10 {组合的总数}[解]n个数中r的组合,其中每r 个数中,数不能相同。
另外,任何两组组合的数,所包含的数也不应相同。
例如,5、4、3与3、4、5。
为此,约定前一个数应大于后一个数。
将上述两条不允许为条件,当r=3时,可用三重循环进行搜索。
[程序]Program zuhe11;constn=5;vari,j,k,t:integer;begint:=0;for i:=n downto 1 dofor j:=n downto 1 dofor k:=n downto 1 doif (i<>j)and(i<>k)and(i>j)and(j>k) thenbegint:=t+1;writeln(i:3,j:3,k:3);end;writeln('total=',t);end.或者Program zuhe12;constn=5;r=3;vari,j,k,t:integer;begint:=0;for i:=n downto r dofor j:=i-1 downto r-1 dofor k:=j-1 downto 1 dobegint:=t+1;writeln(i:3,j:3,k:3);end;writeln('total=',t);end.这两个程序,前者穷举了所有可能情形,从中选出符合条件的解,而后者比较简洁。
但是这两个程序都有一个问题,当r变化时,循环重数改变,这就影响了这一问题的解,即没有一般性。
但是,很多情况下穷举搜索法还是常用的。
穷举算法
分析
• 这是1998年全国分区联赛普及组试题(简称 NOIP1998pj,以下同)。此题数据规模不大, 可以进行枚举,如果我们不加思地以每一个数 位为枚举对象,一位一位地去枚举: for a:=1 to 9 do for b:=1 to 9 do ……… for i:=1 to 9 do • 这样下去,枚举次数就有99次,如果我们分别 设三个数为x,2x,3x,以x为枚举对象,穷举的 范围就减少为93,在细节上再进一步优化, 枚举范围就更少了。
使用穷举的条件
• 可预先确定解的个数n • 解变量a1、a2、an的可能值为一个连续 的值域
算法归纳
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设:ai1-----解变量ai的最小值,aik----解变量ai的最大值(1《=i〈=n) a11<=a1<=a1k a21<=a2<=a2k ai1<=ai<=aik an1<=an<=ank 我们称解变量为穷举变量,即解题过程中需要列举出的变量(很明显,要列举出 变量的每个值,我们一般都使用for循环) 例如某问题的穷举变量有三个:a1,a2,a3,其中1〈=a1〈=2;2〈=a2〈=4;5 〈=a3〈=7 则可以列出本问题的所有可能解共18组(略) 在上述可能解的集合中,满足问题给定的检验条件的解元素就是问题的可能解 for a1:=a11 to a1k do for a2:=a21 to a2k do for a3:=a31 to a3k do for an:=an1 to ank do if (a1.a2.ai,an)满足检验条件 then 输出问题的解(a1,a2,ai,an)
•
(CHN,ENG) (CHN,FRH) (CHN,JPN) ( ENG,FRH) ( ENG,JPN)
穷举法详细
第三讲穷举法一、穷举法的基本概念穷举方法是基于计算机特点而进行解题的思维方法。
一般是在一时找不出解决问题的更好途径(即从数学上找不到求解的公式或规则)时,可以根据问题中的的部分条件(约束条件)将所有可能解的情况列举出来,然后通过一一验证是否符合整个问题的求解要求,而得到问题的解。
这样解决问题的方法我们称之为穷举算法。
穷举算法特点是算法简单,但运行时所花费的时间量大。
有些问题所列举出来的情况数目会大得惊人,就是用高速的电子计算机运行,其等待运行结果的时间也将使人无法忍受。
因此,我们在用穷举方法解决问题时,应尽可能将明显的不符合条件的情况排除在外,以尽快取得问题的解。
二、穷举算法模式穷举算法模式:(1)问题解的可能搜索的范围:用循环或循环嵌套结构实现(2)写出符合问题解的条件。
(3)能使程序优化的语句,以便缩小搜索范围,减少程序运行时间。
三、使用穷举法设计算法穷举法应用很多,比如一些密码破译软件通常就是用的穷举算法。
如在QQ上,OicqPassOver这个工具穷举你的口令,它根据机器性能最高可以每秒测试20000个口令,如果口令简单,一分钟内,密码就会遭到破译。
下面我们来以三个例子说明穷举法的具体应用。
实例一:古希腊人认为因子的和等于它本身的数是一个完全数(自身因子除外),例如28的因子是1、2、4、7、14,且1+2+4+7+14=28,则28是一个完全数,编写一个程序求2~1000内的所有完全数。
分析:(1)本题是一个搜索问题,搜索范围 2~1000,找出该范围内的完全数;(2)完全数必须满足的条件:因子的和等于该数据的本身。
(3)问题关键在于将该数的因子一一寻找出来,并求出因子的和。
程序如下:Program p3_1 ;Var a , b,s :integer ;BeginFor a:=2 to 1000 doBeginS:=0 ;For b:=1 to a -1 doIf a mod b =0 then s:=s+b ; { 分解因子并求和 }If a=s then beginWrite( a, ‘=’ ,1, );For b:=2 to a -1 doIf a mod b=0 then write( ’+’, b );Writeln ;End;End;End.当程序运行后,输出结果:6 = 1 + 2 + 328 = 1 + 2 + 4 + 7 + 14496 =1 + 2 + 4 + 8 + 16 + 31 + 62 + 124 + 248实例二:(第七届全国青少年信息学(计算机)奥林匹克分区联赛初赛试题)在A,B两个城市之间设有N个路站(如下图中的S1,且N<100),城市与路站之间、路站和路站之间各有若干条路段(各路段数≤20,且每条路段上的距离均为一个整数)。
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{ t=*pt[j]; *pt[j] =* pt; *pt=t; }
}
}
从上述问题解决的方法中,最重要的因素就是确定某种方法来确定所有的候选解。下面再用一个示例来加以说明。
【问题】背包问题
问题描述:有不同价值、不同重量的物品n件,求从这n件物品中选取一部分物品的选择方案,使选中物品的总重量不超过指定的限制重量,但选中物品的价值之和最大。
把i转化为二进制数,存储于数组B中;
temp_w=0;
temp_v=0;
for (j=0;j<n;j++)
{ if (B[j]==1)
{temp_w=temp_w+w[j];
temp_v=temp_v+v[j];
}
if ((temp_w<=tw)&&(temp_v>maxv))
{maxv=temp_v;
intside_total[SIDE_N];
main{}
{inti,j,t,equal;
for (j=0;j<VARIABLES;j++)
*pt[j]=j+1;
while(1)
{ for (i=0;i<SIDE_;i++)
{ for (t=j=0;j<LENGTH;j++)
t+=*side[j];
scanf(“%*c”);
}
for (j=VARIABLES-1;j>0;j--)
if (*pt[j]>*pt[j-1]) break;
if (j==0) break;
for (i=VARIABLES-1;i>=j;i--)
if (*pt>*pt[i-1]) break;
t=*pt[j-1];* pt[j-1] =* pt; *pt=t;
printf(“%6d,a);
printf(“%4d%4d”,b,f);
printf(“%2d%4d%4d”,c,d,e);
scanf(“%*c”);
}
}
}
}
}
}
按穷举法编写的程序通常不能适应变化的情况。如问题改成有9个变量排成三角形,每条边有4个变量的情况,程序的循环重数就要相应改变。
对一组数穷尽所有排列,还有更直接的方法。将一个排列看作一个长整数,则所有排列对应着一组整数。将这组整数按从小到大的顺序排列排成一个整数,从对应最小的整数开始。按数列的递增顺序逐一列举每个排列对应的每个整数,这能更有效地完成排列的穷举。从一个排列找出对应数列的下一个排列可在当前排列的基础上作部分调整来实现。倘若当前排列为1,2,4,6,5,3,并令其对应的长整数为124653。要寻找比长整数124653更大的排列,可从该排列的最后一个数字顺序向前逐位考察,当发现排列中的某个数字比它前一个数字大时,如本例中的6比它的前一位数字4大,这说明还有对应更大整数的排列。但为了顺序从小到大列举出所有的排列,不能立即调整得太大,如本例中将数字6与数字4交换得到的排列126453就不是排列124653的下一个排列。为了得到排列124653的下一个排列,应从已经考察过的那部分数字中选出比数字大,但又是它们中最小的那一个数字,比如数字5,与数字4交换。该数字也是从后向前考察过程中第一个比4大的数字。5与4交换后,得到排列125643。在前面数字1,2,5固定的情况下,还应选择对应最小整数的那个排列,为此还需将后面那部分数字的排列顺序颠倒,如将数字6,4,3的排列顺序颠倒,得到排列1,2,5,3,4,6,这才是排列1,2,4,6,5,3的下一个排列。按以上想法编写的程序如下。
常用算法——穷举搜索法
二、穷举搜索法
穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验,并从众找出那些符合要求的候选解作为问题的解。
【问题】将A、B、C、D、E、F这六个变量排成如图所示的三角形,这六个变量分别取[1,6]上的整数,且均不相同。求使三角形三条边上的变量之和相等的全部解。如图就是一个解。
显然,每个分量取值为0或1的n元组的个数共为2n个。而每个n元组其实对应了一个长度为n的二进制数,且这些二进制数的取值范围为0~2n-1。因此,如果把0~2n-1分别转化为相应的二进制数,则可以得到我们所需要的2n个n元组。
【算法】
maxv=0;
for (i=0;i<2n;i++)
{ B[0..n-1]=0;
void main()
{inta,b,c,d,e,f;
for (a=1;a<=6;a++)
for (b=1;b<=6;b++) {
if (b==a) continue;
for (c=1;c<=6;c++) {
if (c==a)||(c==b) continue;
for (d=1;d<=6;d++) {
设n个物品的重量和价值分别存储于数组w[ ]和v[ ]中,限制重量为tw。考虑一个n元组(x0,x1,…,xn-1),其中xi=0表示第i个物品没有选取,而xi=1则表示第i个物品被选取。显然这个n元组等价于一个选择方案。用枚举法解决背包问题,需要枚举所有的选取方案,而根据上述方法,我们只要枚举所有的n元组,就可以得到问题的解。
if (d==a)||(d==b)||(d==c) continue;
for (e=1;e<=6;e++) {
if (e==a)||(e==b)||(e==c)||(e==d) continue;
f=21-(a+b+c+d+e);
if ((a+b+c==c+d+e))&&(a+b+c==e+f+a)) {
side_total=t;
}
for (equal=1,i=0;equal&&i<SIDE_N-1;i++)
if (side_total!=side_total[i+1] equal=0;
if (equal)
{ for (i=1;i<VARIABLES;i++)
printf(“%4d”,*pt);
printf(“\n”);
保存该B数组;
}
}
}
程序引入变量a、b、c、d、e、f,并让它们分别顺序取1至6的证书,在它们互不相同的条件下,测试由它们排成的如图所示的三角形三条边上的变量之和是否相等,如相等即为一种满足要求的排列,把它们输出。当这些变量取尽所有的组合后,程序就可得到全部可能的解。细节见下面的程序。
【程序1】
# include <stdio.h>
【程序2】
# include <stdio.h>
# define SIDE_N 3
# define LENGTH 3
# define VARIABLES 6
intA,B,C,D,E,F;
int*pt[]={&A,&B,&C,&D,&E,&F};
int*side[SIDE_N][LENGTH]={&A,&B,&C,&C,&D,&E,&E,&F,&A};