程序中的算法
C语言七大算法

C语言七大算法一、概述算法是计算机程序设计中解决问题的方法和步骤的描述,是计算机科学的重要基础。
在计算机科学中,有许多经典的算法被广泛应用,并成为不可或缺的工具。
本文将介绍C语言中的七大经典算法,包括排序算法、查找算法、图算法、字符串算法、动态规划算法、贪心算法和分治算法。
二、排序算法排序是将一组元素按照特定规则进行重新排列的过程。
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、归并排序等。
这些排序算法在C语言中都有相应的实现,并且各有特点和适用场景。
三、查找算法查找算法用于在一组数据中查找特定值的位置或判断是否存在。
常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。
这些算法在C语言中的实现可以帮助我们快速地定位目标值。
四、图算法图算法用于解决与图相关的问题,包括最短路径问题、最小生成树问题、拓扑排序等。
在C语言中,我们可以利用图的邻接矩阵或邻接表来实现相关的图算法。
五、字符串算法字符串算法主要用于解决字符串匹配、替换、拼接等问题。
在C语言中,我们可以使用字符串库函数来完成一些基本的字符串操作,例如字符串比较、复制、连接等。
六、动态规划算法动态规划算法是解决一类最优化问题的常用方法,它将问题分解为多个子问题,并通过保存已解决子问题的结果来避免重复计算。
在C语言中,我们可以使用动态规划算法来解决背包问题、最长公共子序列问题等。
七、贪心算法贪心算法是一种通过每一步的局部最优选择来达到全局最优的方法。
贪心算法通常在解决最优化问题时使用,它快速、简单,并且可以给出近似最优解。
C语言中可以使用贪心算法来解决霍夫曼编码、最小生成树等问题。
八、分治算法分治算法是一种将问题分解为多个相同或类似的子问题然后递归解决的方法。
常见的分治算法有快速排序、归并排序等。
在C语言中,我们可以使用分治算法来提高程序的效率和性能。
总结:本文介绍了C语言中的七大经典算法,包括排序算法、查找算法、图算法、字符串算法、动态规划算法、贪心算法和分治算法。
程序设计五大算法

程序设计五大算法算法是计算机程序设计中非常重要的概念,它是一系列解决问题的步骤和规则。
在程序设计中,有许多经典的算法被广泛应用于各种领域。
下面将介绍程序设计中的五大算法,包括贪心算法、分治算法、动态规划算法、回溯算法和图算法。
1. 贪心算法贪心算法是一种简单而高效的算法,它通过每一步都选择当前最优解来达到全局最优解。
贪心算法通常适用于那些具有最优子结构的问题,即问题的最优解可以通过子问题的最优解来推导。
例如,找零钱问题就可以使用贪心算法来解决,每次选择面额最大的硬币进行找零。
2. 分治算法分治算法将问题分解成更小的子问题,然后递归地求解这些子问题,最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。
分治算法通常适用于那些可以被划分成多个相互独立且相同结构的子问题的问题。
例如,归并排序就是一种典型的分治算法,它将待排序的数组不断划分成两个子数组,然后分别对这两个子数组进行排序,最后将排序好的子数组合并成一个有序数组。
3. 动态规划算法动态规划算法通过将问题划分成多个重叠子问题,并保存子问题的解来避免重复计算,从而提高算法的效率。
动态规划算法通常适用于那些具有最优子结构和重叠子问题的问题。
例如,背包问题就可以使用动态规划算法来解决,通过保存每个子问题的最优解,可以避免重复计算,从而在较短的时间内得到最优解。
4. 回溯算法回溯算法是一种穷举法,它通过尝试所有可能的解,并回溯到上一个步骤来寻找更好的解。
回溯算法通常适用于那些具有多个决策路径和约束条件的问题。
例如,八皇后问题就可以使用回溯算法来解决,通过尝试每个皇后的位置,并检查是否满足约束条件,最终找到所有的解。
5. 图算法图算法是一类专门用于处理图结构的算法,它包括图的遍历、最短路径、最小生成树等问题的解决方法。
图算法通常适用于那些需要在图结构中搜索和操作的问题。
例如,深度优先搜索和广度优先搜索就是两种常用的图遍历算法,它们可以用于解决迷宫问题、图的连通性问题等。
程序设计的三种基本算法结构

程序设计的三种基本算法结构
1 顺序算法结构
顺序算法结构是解决问题最基本的方式。
基本思想是按照给定的
顺序,按顺序来处理数据,并以次累计得到最终的解决方案。
它的步
骤存在一定的先后次序,通常按照顺序逐个做出来,不存在分支。
实
现一个算法一般要从收集问题说明、分析和解决思路、产生程序开发
计划、代码实现和调试等方面进行。
2 选择算法结构
选择算法结构也叫分支结构,是指程序中不断做比较、判断,依
据不同的结果,选择不同程序或者流程作为完成最终任务的一种结构。
它定义一系列的条件,比较符合每个分支条件的操作,一旦符合就做
出指定的动作,如果没有任何一个分支条件被满足,程序就继续执行
下面的语句。
3 循环算法结构
循环算法结构是反复执行一部分语句的结构。
循环的基本原理是
反复执行一组语句,直到满足某一条件停止,它是程序设计中最常见
的算法结构,它提高了问题解决的效率,也便于重复内容的处理。
循
环分为四种,while、do while、for和 repeat,它们分别表示当某条件为真时,执行某一段语句,那么就可以使用循环结构实现。
综上,算法结构分顺序算法结构、选择算法结构和循环算法结构三种基本结构,它们在计算机程序设计中扮演着重要的角色,有助于加快程序的执行,提高计算机的计算速度。
程序的简单算法设计

贪心算法
分治算法是将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。
分治算法的适用场景包括但不限于归并排序、快速排序、堆排序等。
分治算法
动态规划
动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。
优化算法设计
复杂度分析的重要性
算法应用实例
04
排序算法
冒泡排序:通过重复地遍历待排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来,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。
Dijkstra算法
用于求解最短路径问题的图论算法。该算法的基本思想是从起始节点出发,按照距离的远近逐步向外扩展,直到扩展到目标节点为止。
空间复杂度
1
2
3
通过分析算法的时间复杂度和空间复杂度,可以评估算法在处理不同规模输入时的性能表现。
评估算法性能
通过比较不同算法的时间复杂度和空间复杂度,可以评估算法的优劣,选择适合特定问题的最优算法。
比较不同算法
了解算法的时间复杂度和空间复杂度,可以帮助我们发现算法中的瓶颈,进而优化算法设计,提高运行效率。
时间复杂度优化
优化算法所需存储空间,通过减少数据结构的大小或使用更有效的数据结构来降低空间复杂度。
空间复杂度优化
将算法拆分成多个独立的任务,并利用多核处理器或多线程环境并行执行,以提高处理速度。
并行化与并发
将问题分解为子问题,并存储子问题的解以避免重复计算,提高算法效率。
动态规划
算法优化策略
通过数学公式推导简化算法,减少计算量,提高效率。
计算机编程常用算法

计算机编程常用算法1.排序算法:排序是一项基本操作,常用的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
这些算法用于对一组数据进行排序,以便更方便地进行查找和处理。
2.查找算法:查找是另一项常用操作,常用的查找算法包括线性查找、二分查找、哈希查找等。
这些算法用于在一组数据中寻找指定的元素。
3. 图算法:图算法用于处理图数据结构相关的问题,常用的图算法包括深度优先(DFS)、广度优先(BFS)、最小生成树算法(Prim和Kruskal算法)、最短路径算法(Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法)等。
4.动态规划:动态规划是一种解决最优化问题的方法,常用于求解最长公共子序列、背包问题等。
动态规划通过将问题分解为子问题,并保存子问题的解,以便在需要时重复利用,从而降低问题的复杂度。
5.贪心算法:贪心算法是一种通过局部最优选择来得到全局最优解的方法,常用于求解最小生成树问题、哈夫曼编码等。
贪心算法每次选择最优的局部解,然后继续下一步,直到得到全局最优解。
6.回溯算法:回溯算法用于求解排列、组合、子集等问题。
回溯算法通过尝试不同的选择,并回溯到上一步,直到找到解。
7. 字符串匹配算法:字符串匹配是一项常见的操作,常用的字符串匹配算法包括暴力匹配、KMP算法、Boyer-Moore算法等。
这些算法用于在一个字符串中寻找另一个字符串,并返回匹配的位置或结果。
8. 最大流算法:最大流算法用于解决网络流问题,常用的最大流算法包括Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法、Dinic算法等。
9. 最小割算法:最小割算法用于分割网络中的最小割,常用的最小割算法包括Ford-Fulkerson算法、Karger算法等。
10.基本数据结构:编程中常用的基本数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等,对这些数据结构的操作和算法是编程中的基础。
以上只是一些常见的编程算法,实际上还有许多其他的算法,如最长递增子序列、快速幂、拓扑排序等。
算法是指在计算机程序中使用的数学公式。

算法是指在计算机程序中使用的数学公式。
1. 算法是计算机程序中使用的数学公式。
在计算机编程中,算法是一系列明确定义的步骤,用于解决特定问题或执行特定任务。
它是一种指导计算机执行特定操作的方法。
2. 算法是一种确定性的过程。
这意味着算法的每一步都是可预测和可重复的,无论在何种情况下,给定相同的输入,算法应该始终产生相同的输出。
这种确定性使得算法在计算机程序设计中非常有用,因为它们可以确保在相同的输入下始终得到相同的结果。
3. 算法可以用来解决各种问题。
它们可以用于排序数据、搜索特定值、遍历图形、优化问题等。
算法可以被设计得非常简单或非常复杂,取决于问题的复杂性和需求。
4. 算法的设计和分析是计算机科学中的一个重要领域。
设计一个高效的算法意味着找到解决问题的最佳方式,使得计算机在使用最小的资源(如时间和内存)的同时能够得到正确的结果。
分析算法涉及确定算法的时间复杂度和空间复杂度,以评估其效率和可扩展性。
5. 算法的复杂度可以通过大O表示法来表示。
大O表示法描述了算法执行所需的最坏情况下的时间和空间资源。
例如,O(n)表示算法的时间或空间复杂度是线性的,意味着随着输入规模的增加,算法的执行时间或占用的内存也以线性方式增加。
6. 算法可以通过伪代码或流程图来表示。
伪代码是一种类似编程语言的描述方式,但不需要遵守严格的语法规则。
它允许开发人员以更简洁和易于理解的方式描述算法的步骤和逻辑。
流程图是一种图形化表示方式,使用不同形状的框和线表示算法的步骤和控制流程。
7. 算法的效率可以通过不同的优化技术进行改进。
一些常见的优化技术包括分治法、动态规划、贪婪算法和回溯法。
这些技术可以帮助开发人员通过改变算法的结构或思路来提高算法的执行效率。
总结:算法是计算机程序中使用的数学公式,用于解决问题或执行任务的明确定义的步骤。
它是一种确定性的过程,可以解决各种问题。
算法的设计和分析是计算机科学的重要领域,复杂度可以通过大O表示法来描述。
程序员必学的10大算法

程序员必学的10大算法程序员在编程中经常会遇到各种问题,需要使用算法来解决。
掌握一些经典算法能够提高程序效率、减少bug的数量,并且对于面试中的算法题也有帮助。
下面是程序员必学的10大算法。
1.排序算法:排序算法是最基本也是最常用的算法之一、常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
排序算法能够让数据按照一定的顺序排列,提高数据的查找和处理效率。
2.查找算法:查找算法是在一组数据中找到目标数据的过程。
常见的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。
查找算法能够帮助程序员快速定位目标数据,提高程序效率。
3.哈希算法:哈希算法将任意长度的数据映射为固定长度的数据。
常见的哈希算法有MD5、SHA、CRC等。
哈希算法在密码加密、唯一标识生成等场景中应用广泛。
4.最短路径算法:最短路径算法是在带权图中找到两个节点之间最短路径的过程。
常见的最短路径算法有迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法、贝尔曼-福特算法等。
最短路径算法在网络路由、导航系统等领域有重要应用。
5.动态规划算法:动态规划算法是在求解多阶段决策过程的最优解问题时使用的一种算法。
常见的动态规划算法有背包问题、最长公共子序列等。
动态规划算法能够解决很多实际问题,提高程序的效率和准确性。
6.贪心算法:贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,从而希望最终能得到全局最优解的算法。
常见的贪心算法有霍夫曼编码、最小生成树等。
贪心算法适用于那些可以通过局部最优选择来达到全局最优的问题。
7.图算法:图算法是解决图结构中的问题的一种算法。
常见的图算法有深度优先、广度优先、拓扑排序、最小生成树等。
图算法在社交网络分析、网络流量优化等领域有广泛应用。
8. 字符串匹配算法:字符串匹配算法是在一个较长的字符串中查找出现的目标子串的过程。
常见的字符串匹配算法有暴力匹配、KMP算法、Boyer-Moore算法等。
字符串匹配算法在文本、模式匹配等场景中非常重要。
第二章程序的灵魂——算法

S1: 1 i;
S2: 如果gi80,则打印ni和gi,否则不打印。 S3: i+1 i; S4: 如果i50,返回s2,继续执行,否则算法结束。 本例中,变量i作为下标,用它来控制序号(第几个
学生,第几个成绩)。当 i超过50时,表示已对50 个学生的成绩处理完毕,算法结束。
例4
判断2000年---2500年中的每一年是否闰 年,将结果输出。
束。最后得到的p就是5!的值。
例2.求1×3×5×7×9 ×11
• 如果题目改为求1×3×5×7×9 ×11。 上述算法稍作改动: s1: 1 p; s2: 3 i; s3: p ×i p; s4: i+2 i s5: 若i11,返回s3;否则,结束。
求1×3×5×7×9 ×11
可以看出,用这种方法表示的算法 具有通用性、灵活性。S3到s5 组成一个 循环,在实现算法时,要反复多次执行 s3、s4、s5等步骤,直到某一时刻,执 行s5步骤时经过判断,乘数i已超过规定 的数值而不返回s3步骤为止。
•N-S流程图适于结构化程序设计
顺序结构程序设计
•依次顺序执行程序语句 执行a块 执行b块
先执行a操作,再执行b操作
判别选择结构程序设计
满足条件否
满足
不满足
执行a块 执行b块
•当条件成立,执行a操作,当条件不成立,执行b操作。 a,b操作允许空操作,即什么都不做。注意选择结构 是一个整体,代表一个基本结构。
买电视机的步骤:
选好货物 开票 付款
拿发票
取货
回家
考大学上大学的步骤
填报名单 交报名费
拿准考证
参加考试
报到注册
得到录取通知书
2.2、 简单算法举例
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
【关键词】
C语言算法程序
算法(Algorithm),是程序的灵魂。
著名计算机科学家、图灵奖获得者沃思曾提出过一个公式:数据结构+算法=程序。
可见,算法在程序中占有非常重要的地位。
在实际的软件开发项目中,不管是有意设计或是无意为之,我们几乎随时在和算法打交道。
小到定义一个变量,大到编写一个函数,这些都是算法的实现过程。
本文以作者实际项目工作为背景,介绍算法在C程序中的应用。
1.算法概述
什么是算法呢?先来看一看一些计算机书籍中的定义。
经典书籍《算法导论》(Cormen等著,机械工业出版社)中,作者认为算法是一系列的计算步骤,用来将输入数据转换成输出结果。
谭浩强老师的《C程序设计》书中,算法被定义为是为解决一个问题而采取的方法和步骤。
《算法设计与分析—C++语言描述》(陈慧南编著,电子工业出版社)一书中,作者认为算法是求解一类问题的任意一种特殊方法,一个算法是对特定问题求解步骤的一种描述。
以上对算法的定义都是偏重理论,在实际的软件开发项目中,算法是用程序代码实现软件需求的方法,是软件开发工程师逻辑思维的体现。
2.算法的图形化表示
为了形象化地体现出算法,不同的学者设计出了不同的方法,这些方法包括:自然语言,流程图,N-S流程图,伪代码等。
在实际的编程工作中,大都采用流程图来直观地表示算法。
流程图逻辑清晰,很适合开发人员使用。
软件开发项目中一些常用的流程图符号如图1所示。
图1 一些常用的流程图符号
使用流程图的好处包括:第一,有利于开发人员参照来检查算法的正确性和完整性;第二,有利于其他人员参照来对程序进行同行评审(代码评审);第三,有利于对程序的长期维护。
3.算法在实际软件开发项目中的应用
对于以算法立足的公司,像Google、百度等,算法就非常的重要,他们有专门的算法工程师岗位;对于做产品的公司,相对而言,做出产品来是最主要的,他们注重的是算法在产品中的应用。
但不管是专门的算法工程师,还是一般的软件开发工程师,我们都会经常与算法打交道。
以下介绍作者本人在项目工作中所遇到过的一些算法问题。
3.1多线程实现程序功能的独立
在有关计算机操作系统这类书中,对线程有很多的介绍,其好处之一就是可以让计算机并行地实现很多操作。
在实际的软件开发项目中,线程其实就是实现某功能的函数,可实现程序不同功能的独立性。
在某项目中,之前的开发人员创建了一个线程用来实现三个独立的功能:从数据库中扫描出数据生成本地文件(功能A)、删除数据库中的过期记录(功能B)、删除本地的过期文件。
由于这三个功能互相没有关联,但又放在同一个函数中,需要按照功能A、功能B、功能C 的顺序来执行,这不仅严重影响了程序的执行效率(如果功能A执行时间很长,那么功能B 和功能C就要很久才会执行到),而且使这一个函数的代码行数显得非常多,不符合编程规范。
此时,该函数的流程如图2所示。
图2 单线程函数执行流程
在C语言中,创建线程的函数主要有CreateThread和_beginthread。
3.2用冒泡排序法实现账目的顺序排列
在某项目中,有一个需求时实现按账目时间早晚顺序出账单,即一个用户可能由多笔消费账单,而打出的账单要按照他消费的先后顺序显示出每条账目的具体情况。
这时,作者就采用了冒泡排序法来实现该需求。
冒泡排序法的思路是这样的:数组中每个元素都重复地走访要排序的数组,一次只和一个元素比较,如果它们的顺序错误,就把它们交换过来。
走访数组的工作是重复地进行直到没有再需要交换的为止。
该算法的代码实现如下:
for (iOuterLoop = 0; iOuterLoop < NumOfArray; iOuterLoop ++)
{
for (iInnerLoop = 0; iInnerLoop < NumOfArray-iOuterLoop-1; iInn erLoop ++)
{
if (Array[iInnerLoop] > Array[]iInnerLoop+1]) //需要进行交换
{
iTempVar = Array[iInnerLoop];
Array[iInnerLoop] = Array[iInnerLoop+1];
Array[iInnerLoop+1] = iTempVar;
}
}
}
有关此类排序问题经常出现在大小不同的软件开发项目中,因此在最开始学习算法的时候,一定要将基础打牢。
3.3用分治法解决删除数据库中数据效率低下问题
在某软件产品发布之后,现场反馈回了一个问题,该产品删除数据的效率低下,导致数据库中过期数据堆积。
经过分析,发现产品的功能没有问题,只是由于一轮要删除10个类型相同的数据表中的用户数据,而每个表中的数据又非常的多,导致长时间处理一个表而延迟了对其它几个表的处理,表现出来的现象就是某些表中有许多过期数据还存在。
为了解决这个问题,作者参考了“分治法”的思想,即将一个复杂问题分解成若干个规模较小、相互独立,但类型相同的子问题,然后分别求解这些子问题。
鉴于此,解决思路为:既然一次处理10个表有困难,那么一次处理5个表、2个表、1个表呢?总能够找到一轮数据表处理个数的最佳值,找到该值后,用10除以该值,就可得到同时部署该产品软件的个数。
之后在配置文件中增加两个配置项:初始扫描表编号和最后扫描表编号,只要保证各产品中这两个值不重叠并将10个数字覆盖完就可以了。
可以用for语句来形象地描述。
在修改之前,要同时扫描10个表,即如下代码所示:for (iScanTable = 0; iScanTable < 10; iScanTable ++)
{
//执行语句
}
在修改之后,每次只需扫描起始表(编号为iBeginScanTable)和结束表(编号为iEndSc anTable)之间的数据表,如下代码所示:
for (iScanTable = iBeginScanTable; iScanTable <= iEndScanTable; iScan Table ++)
{
//执行语句
}
这样修改之后,现场的执行效率一下子提高了,数据表中再也不会出现有过多的过期数据了。
可见,算法真的是有很神奇的作用!
4.总结
算法是计算机科学的基础,更是程序设计的基石,只有具备良好算法基础的人才能成为优秀的软件开发人员。
当然,在实际的软件开发中,遇到一个问题,我们也不能总想着用最复杂的算法来解决它,以显示出自己水平的高超。
程序中的算法要力求简单、清晰、执行效率高。
爱因斯坦曾说过:“科学家应该使用最简单的手段达到他们的结论,并排除一切不能被认识到的事物”。
也就是说,简单就是美。
我们设计算法要遵循“奥卡姆剃刀原理”(即“简单有效原理”),该原理认为,切勿浪费较多东西去做用较少的东西同样可以做好的事情。
在软件开发过程中,该原理同样适用。
它要求我们要力求让自己的代码尽量简单直观,用较简单的算法实现用户要求的功能。
在学校学了很多算法理论,只有在实际的工作中才能够体会到它们的妙用。
但在应用之前,一定要对各种算法的优劣及应用场景了然于心。