算法最大字段和
《算法设计与分析》实验指导书_bfm(全)

《算法设计与分析》实验指导书本书是为配合《算法分析与设计实验教学大纲》而编写的上机指导,其目的是使学生消化理论知识,加深对讲授内容的理解,尤其是一些算法的实现及其应用,培养学生独立编程和调试程序的能力,使学生对算法的分析与设计有更深刻的认识。
上机实验一般应包括以下几个步骤:(1)、准备好上机所需的程序。
手编程序应书写整齐,并经人工检查无误后才能上机。
(2)、上机输入和调试自己所编的程序。
一人一组,独立上机调试,上机时出现的问题,最好独立解决。
(3)、上机结束后,整理出实验报告。
实验报告应包括:题目、程序清单、运行结果、对运行情况所作的分析。
本书共分阶段4个实验,每个实验有基本题和提高题。
基本题必须完成,提高题根据自己实际情况进行取舍。
题目不限定如下题目,可根据自己兴趣爱好做一些与实验内容相关的其他题目,如动态规划法中的图象压缩,回溯法中的人机对弈等。
其具体要求和步骤如下:实验一分治与递归(4学时)一、实验目的与要求1、熟悉C/C++语言的集成开发环境;2、通过本实验加深对递归过程的理解二、实验内容:掌握递归算法的概念和基本思想,分析并掌握“整数划分”问题的递归算法。
三、实验题任意输入一个整数,输出结果能够用递归方法实现整数的划分。
四、实验步骤1.理解算法思想和问题要求;2.编程实现题目要求;3.上机输入和调试自己所编的程序;4.验证分析实验结果;5.整理出实验报告。
一、实验目的与要求1、掌握棋盘覆盖问题的算法;2、初步掌握分治算法二、实验题:盘覆盖问题:在一个2k×2k个方格组成的棋盘中,恰有一个方格与其它方格不同,称该方格为一特殊方格,且称该棋盘为一特殊棋盘。
在棋盘覆盖问题中,要用图示的4种不同形态的L型骨牌覆盖给定的特殊棋盘上除特殊方格以外的所有方格,且任何2个L型骨牌不得重叠覆盖。
三、实验提示void chessBoard(int tr, int tc, int dr, int dc, int size) {if (size == 1) return;int t = tile++, // L型骨牌号s = size/2; // 分割棋盘// 覆盖左上角子棋盘if (dr < tr + s && dc < tc + s)// 特殊方格在此棋盘中chessBoard(tr, tc, dr, dc, s);else {// 此棋盘中无特殊方格// 用t 号L型骨牌覆盖右下角board[tr + s - 1][tc + s - 1] = t;// 覆盖其余方格chessBoard(tr, tc, tr+s-1, tc+s-1, s);}// 覆盖右上角子棋盘if (dr < tr + s && dc >= tc + s)// 特殊方格在此棋盘中chessBoard(tr, tc+s, dr, dc, s);else {// 此棋盘中无特殊方格// 用t 号L型骨牌覆盖左下角board[tr + s - 1][tc + s] = t;// 覆盖其余方格chessBoard(tr, tc+s, tr+s-1, tc+s, s);}// 覆盖左下角子棋盘if (dr >= tr + s && dc < tc + s)// 特殊方格在此棋盘中chessBoard(tr+s, tc, dr, dc, s);else {// 用t 号L型骨牌覆盖右上角board[tr + s][tc + s - 1] = t;// 覆盖其余方格chessBoard(tr+s, tc, tr+s, tc+s-1, s);}// 覆盖右下角子棋盘if (dr >= tr + s && dc >= tc + s)// 特殊方格在此棋盘中chessBoard(tr+s, tc+s, dr, dc, s);else {// 用t 号L型骨牌覆盖左上角board[tr + s][tc + s] = t;// 覆盖其余方格chessBoard(tr+s, tc+s, tr+s, tc+s, s);}}一、实验目的与要求1、熟悉二分搜索算法;2、初步掌握分治算法;二、实验题1、设a[0:n-1]是一个已排好序的数组。
常用算法设计方法

常用算法设计方法第1节计算机算法概述 (1)1.1算法的五个特性 (1)1.2算法设计的要求 (1)1.3算法效率的度量 (1)第2节各种常规算法 (2)2.1迭代法 (2)2.2穷举搜索法 (3)2.3递推法 (3)2.4递归法 (3)2.5分治法 (4)2.5.1 分治法思想 (4)2.5.2 分治法时间复杂度计算 (5)2.6动态规划法 (7)2.7回溯法 (8)2.8贪心法 (9)2.9分支限界法 (10)2.10概率算法 (10)2.11字符串的模式匹配 (11)第3节附录部分 (12)3.1使用递推法求N的阶乘程序代码 (12)第1节 计算机算法概述计算机算法是对特定问题求解步骤的描述,它是指令的有限序列。
为解决某问题的算法与为该问题编写的程序含义是相同的。
常用的表示算法的语言有:自然语言、流程图、盒图、程序设计语言和伪代码。
1.1 算法的五个特性1. 有限性:算法必须在执行有限条指令之后结束,每条指令执行的时间也必须是有限的。
2. 确定性:算法中每一条指令必须有确切的含义,读者和计算机在理解时不会产生二义性,并且在相同条件下,相同的输入只能得到相同的输出。
3. 可行性:算法能把问题真正的解决。
即不能是理论正确但无法在计算机上实现的算法。
4. 输入:一个算法有零个或多个输入。
1.2 算法设计的要求1. 正确性:算法应当满足具体问题的需求。
2. 可读性:算法应该能让人读懂,能被计算机运行。
3. 健壮性:算法应该具有容错处理能力,不容易被击垮。
4. 高效率与低存储量要求:效率指程序的执行时间(越短越好),算法要占用计算机一定的存储量(越小越好)。
1.3 算法效率的度量1. 时间复杂度根据不同的输入,将算法的时间复杂度分为三种情况:(1) 最佳情况:使算法执行时间最少的输入。
一般不进行算法在最佳情况下的时间复杂度分析。
(2) 最坏情况:使算法执行时间最多的输入。
一般会进行算法在最坏时间复杂度的分析,因为最坏情况是在任何输入下运行时间的一个上限,而且对于某些算法来说,最坏情况是相当频繁的。
最大字段和(四种方法)

最⼤字段和(四种⽅法)Description给定有n个整数(可能为负整数)组成的序列a1,a2,...,an,求该序列连续的⼦段和的最⼤值。
如果该⼦段的所有元素和是负整数时定义其最⼤⼦段和为0。
Input第⼀⾏有⼀个正整数n(n<1000),后⾯跟n个整数,绝对值都⼩于10000。
直到⽂件结束。
Output输出它的最⼤⼦段和。
Sample Input6 -2 11 -4 13 -5 -2Sample Output201.暴⼒跑表法(时间复杂度(n³))(AC oj:912 ms)跑每⼀个点,⽤⼀个⼆维数组的坐标 i , j表⽰i -----> j 字段内的和。
分别求出后,跑这个⼆维数组,取出最⼤值。
1 #include <iostream>2 #include<string.h>3using namespace std;45int main()6 {7int n1;8int i,j,k,max1,m,n;9int sum=0;10 cin>>n1;11int ap[n1];12int a[n1][n1];1314for(i=0;i<n1;i++)15 cin>>ap[i];16 memset(a,0,sizeof(a)); //数组清零17 a[0][0]=ap[0];18for(i=0;i<n1;i++)19 a[i][i]=ap[i];20for(i=0;i<n1;i++)21for(j=i;j<n1;j++)22 {23if(i!=j)24 {25if(j!=0)26 {27 k=j-1;28 a[i][j]=a[i][k]+ap[j];29 }30 }31 }3233 max1=a[0][0];34for(i=0;i<n1;i++)35for(j=0;j<n1;j++)36 {37if(max1<a[i][j])38 {39 max1=a[i][j];40 m=i;41 n=j;42 }43 }44 cout<<max1;45return0;46 }2.暴⼒记忆法(时间复杂度(n²))(AC oj:12 ms)此⽅法同第⼀种⽅法,是暴⼒法的升级版。
算法设计与分析复习题目及答案 (3)

分治法1、二分搜索算法是利用(分治策略)实现的算法。
9. 实现循环赛日程表利用的算法是(分治策略)27、Strassen矩阵乘法是利用(分治策略)实现的算法。
34.实现合并排序利用的算法是(分治策略)。
实现大整数的乘法是利用的算法(分治策略)。
17.实现棋盘覆盖算法利用的算法是(分治法)。
29、使用分治法求解不需要满足的条件是(子问题必须是一样的)。
不可以使用分治法求解的是(0/1背包问题)。
动态规划下列不是动态规划算法基本步骤的是(构造最优解)下列是动态规划算法基本要素的是(子问题重叠性质)。
下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是(动态规划法)备忘录方法是那种算法的变形。
(动态规划法)最长公共子序列算法利用的算法是(动态规划法)。
矩阵连乘问题的算法可由(动态规划算法B)设计实现。
实现最大子段和利用的算法是(动态规划法)。
贪心算法能解决的问题:单源最短路径问题,最小花费生成树问题,背包问题,活动安排问题,不能解决的问题:N皇后问题,0/1背包问题是贪心算法的基本要素的是(贪心选择性质和最优子结构性质)。
回溯法回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是(排列树)。
剪枝函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略回溯法的效率不依赖于下列哪些因素(确定解空间的时间)分支限界法最大效益优先是(分支界限法)的一搜索方式。
分支限界法解最大团问题时,活结点表的组织形式是(最大堆)。
分支限界法解旅行售货员问题时,活结点表的组织形式是(最小堆)优先队列式分支限界法选取扩展结点的原则是(结点的优先级)在对问题的解空间树进行搜索的方法中,一个活结点最多有一次机会成为活结点的是( 分支限界法).从活结点表中选择下一个扩展结点的不同方式将导致不同的分支限界法,以下除( 栈式分支限界法)之外都是最常见的方式.(1)队列式(FIFO)分支限界法:按照队列先进先出(FIFO)原则选取下一个节点为扩展节点。
(2)优先队列式分支限界法:按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的节点成为当前扩展节点。
算法分析与设计

1.利用数组实现原始信息与处理结果的对应存储。
2.二维趣味矩阵的应用主对角线元素i=j;副对角线元素: 下标下界为1时i+j=n+1,下标下界为0时i+j=n-1;主上三角◥元素: i <=j;主下三角◣元素: i >=j;次上三角◤元素:下标下界为1时i +j<=n+1,下标下界为0时i+j<=n-1;次下三角◢元素:下标下界为1时i +j>=n+1,下标下界为0时i+j>=n-1;3.算法优化技巧中算术运算的妙用。
4.非数值问题的处理练习:警察局抓了a,b,c,d四名偷窃嫌疑犯,其中只有一人是小偷。
审问中的描述如下:a说:“我不是小偷。
”b说:“c是小偷。
”c 说:“小偷肯定是d 。
”d 说:“c 在冤枉人。
”现在已经知道四个人中三人说的是真话,一人说的是假话,问到底谁是小偷?提示:将以上信息数字化,用变量x 存放小偷的编号,则x 的取值范围从1取到4,就假设了他们中的某人是小偷的所有情况。
四个人所说的话就可以分别写成:a 说的话:x<>1b 说的话:x=3c 说的话:x=4d 说的话:x<>4或not(x=4)#include <stdio.h>int main(){ int x;for(x=1;x<=4;x++){if((x!=1)+(x==3)+(x==4)+(x!=4)==3)printf("%c is a thief. \n",x+64);}return 0;}运行结果:c is a thief .5. 数学模型的应用练习2:求n 次二项式各项的系数:已知二项式的展开式为:n n n n n n n n n n b C b a C b a C a C b a ++++=+-- 222110)(,要求利用杨辉三角形的规律来求解此问题。
各阶多项式的系数呈杨辉三角形的规律,因此可利用杨辉三角形的规律来编程实现。
最大字段和例题

最大字段和例题
最大字段大小通常是指数据库中一条记录的最大长度。
最大字段大小取决于数据库管理系统 (DBMS) 的规格说明书和所使用的操作系统。
一般来说,现代操作系统和数据库管理系统都能够支持相当大规模的数据记录。
例如,现代关系型数据库管理系统 (如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等) 通常能够支持数百万或数十亿条记录。
以下是一些常见数据库管理系统的最大字段大小:
- MySQL:MySQL 的最大字段大小为 2^32-1 字节,即 4GB。
- PostgreSQL:PostgreSQL 的最大字段大小为 2^32-1 字节,即4GB。
- Oracle:Oracle 的最大字段大小为 2^32 字节,即 4GB。
- MariaDB:MariaDB 是一种 MySQL 的克隆版本,它的最大字段大小与 MySQL 相同,均为 2^32-1 字节,即 4GB。
需要注意的是,最大字段大小并不是固定的,可能会随数据库管理系统的升级而发生变化。
此外,某些数据库管理系统可能支持更大的字段大小,但可能需要使用特殊的许可证或选项。
以下是一个关于最大字段大小的例题:
假设要求创建一个名为“customers”的表格,其中包含“id”、“name”、“age”、“gender”、“address”5 个字段。
要求每个字段的最大长度均为 100 字节,请问可以使用的最大字段长度是多少?
答案:可以使用的最大字段长度为 5 个字段乘以 100 字节,即
500 字节。
算法设计与分析-动态规划习题
a
j
k
T(n)=2T(n/2)+O(n) 解此递归方程可知,T(n)=O(nlogn) 3) 记 b[j]=
a
k 1
j
k
,1≤i≤n,则所求的最大子段和问题为
a
k 1
j
k
=max max
a
k i
j
k
=max b[j]
由 b[j]的定义可知,b[j-1]>0 时,b[j]= b[j-1]+a[j], 否则 b[j]=a[j],因此 b[j]的动态规划递 归式 b[j]=max{b[j-1]+a[j],a[j]},1≤j≤n。 据此, 可设计出最大子段和动态规划算法如下: int MaxSum(int n,int *a) { Int sum=0,b=0; For(int i=1;i<=n;i++){ If(b>0)b+=a[j]; Else b=a[j]; If(b>sum)sum=b; } Return sum; } 显然,这个算法需要的时间和空间复杂度均为 O(n)。
则 RELI(1,n,c)可靠性设计的最优值为:
初始条件:f0 (X)=1,0≤X≤c
i
S ={ (f , X ) | f =f (X ) }
i i
S ={ (f , X ) | f =f (X ) }为可靠性设计问题 RELI(1,i,X) 的最优解,(f, X)是由 m1 ,m2 ,…,mi 的
按此递归式计算出来的 m(n,b)为最优值,算法所需的计算时间为 O(nb)。
4、可靠性设计:一个系统由 n 级设备串联而成,为了增强 可靠性,每级都可能并联了不止一台同样的设备。假设第 i 级设备 Di 用了 mi 台,该级设备的可靠性是 gi(mi),则这个 系统的可靠性是Π gi(mi)。一般来说 gi(mi)都是递增函数,所 以每级用的设备越多系统的可靠性越高。但是设备都是有成 本的, 假定设备 Di 的成本是 ci, 设计该系统允许的投资不超 过 c,那么,该如何设计该系统(即各级采用多少设备)使 得这个系统的可靠性最高。试设计一个动态规划算法求解可 靠性设计。
算法设计与分析复习题目及答案
分治法1、二分搜索算法是利用(分治策略)实现的算法。
9. 实现循环赛日程表利用的算法是(分治策略)27、Strassen矩阵乘法是利用(分治策略)实现的算法。
34.实现合并排序利用的算法是(分治策略)。
实现大整数的乘法是利用的算法(分治策略)。
17.实现棋盘覆盖算法利用的算法是(分治法)。
29、使用分治法求解不需要满足的条件是(子问题必须是一样的)。
不可以使用分治法求解的是(0/1背包问题)。
动态规划下列不是动态规划算法基本步骤的是(构造最优解)下列是动态规划算法基本要素的是(子问题重叠性质)。
下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是(动态规划法)备忘录方法是那种算法的变形。
(动态规划法)最长公共子序列算法利用的算法是(动态规划法)。
矩阵连乘问题的算法可由(动态规划算法B)设计实现。
实现最大子段和利用的算法是(动态规划法)。
贪心算法能解决的问题:单源最短路径问题,最小花费生成树问题,背包问题,活动安排问题,不能解决的问题:N皇后问题,0/1背包问题是贪心算法的基本要素的是(贪心选择性质和最优子结构性质)。
回溯法回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是(排列树)。
剪枝函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略回溯法的效率不依赖于下列哪些因素(确定解空间的时间)分支限界法最大效益优先是(分支界限法)的一搜索方式。
分支限界法解最大团问题时,活结点表的组织形式是(最大堆)。
分支限界法解旅行售货员问题时,活结点表的组织形式是(最小堆)优先队列式分支限界法选取扩展结点的原则是(结点的优先级)在对问题的解空间树进行搜索的方法中,一个活结点最多有一次机会成为活结点的是( 分支限界法).从活结点表中选择下一个扩展结点的不同方式将导致不同的分支限界法,以下除( 栈式分支限界法)之外都是最常见的方式.(1)队列式(FIFO)分支限界法:按照队列先进先出(FIFO)原则选取下一个节点为扩展节点。
(2)优先队列式分支限界法:按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的节点成为当前扩展节点。
最大字段和的五种解法
最大字段和的五种解法一、最大字段和的五种解法嘿,宝子们!今天咱们来唠唠最大字段和这个事儿的五种解法。
这可就像在一个充满宝藏的迷宫里找不同的出口一样有趣呢。
解法一:暴力枚举法咱就简单粗暴地把所有可能的字段和都计算出来。
比如说,给你一个数组,那咱们就从第一个数开始,依次往后加,得到一个和,然后再从第二个数开始,往后加,又得到一个和,就这么把所有可能的组合的和都算出来。
这就像是在一堆糖果里,一颗一颗地试哪种组合最甜。
不过这种方法呢,虽然简单直接,但是效率可有点低哦,特别是数组比较大的时候,就像要数一大袋子糖果,那可得花不少时间呢。
解法二:分治法这个方法就有点高级啦。
我们把这个数组分成两部分,然后分别求出左边部分的最大字段和、右边部分的最大字段和,还有横跨中间部分的最大字段和。
最后呢,从这三个和里面挑出最大的那个。
这就像是把一个大蛋糕切成两块,然后分别在两块蛋糕里找最大的草莓,再看看横跨两块蛋糕的地方有没有更大的草莓。
这样算起来就比暴力枚举法快多啦。
解法三:动态规划法这个动态规划可有意思了。
我们定义一个数组,这个数组的每个元素都表示从第一个数到这个数的最大字段和。
然后我们通过一个递推公式来计算这个数组。
就好像是搭积木一样,一块一块地往上搭,每一块都依赖于前面的几块。
这样我们就能很高效地算出最大字段和啦。
这就像是在盖房子,每一层都要根据下面的几层来建造,最后房子就稳稳地盖好啦。
解法四:贪心算法贪心算法就是每次都选择当前看起来最优的选择。
对于最大字段和来说,我们从数组的开头开始,只要当前的和是正数,我们就继续往后加。
如果当前的和变成负数了,那我们就重新开始计算新的字段和。
这就像是在走迷宫的时候,每次都选择看起来最能接近出口的路。
不过这种方法有时候可能不是全局最优的,但是在很多情况下都能很快地得到一个比较好的结果。
解法五:优化的暴力枚举法这个方法呢,其实就是在暴力枚举法的基础上做了一些优化。
我们可以利用一些数学上的小技巧,比如如果前面的和已经比我们已经找到的最大字段和小了,那我们就不用再继续往后加了。
最大子段和问题
end.
注释①:
①:答案初始化 Ans:=-maxlongint; 这里不可以置为0或是不初始化。最大字段和求解的 数据中一定会有负数的数据(如果都是正数最大子段 和就是所有数字相加),所以置为0的错误的初始化, 比如下面的这种数字就过不了。 5 -1 -2 -3 -4 -5 这个数据的最大子段和是-1(单个-1一段),但如 果初始化为0或不初始化答案就会是0。
最大子段和问题解法多样,在这里只介绍三种。
解法(1):
【算法概括】三重循环枚举实现
【算法分析】要在原数据中确定一个子段就需要知 道这个子段的“头”和“尾”,也就是这个子段的 起始点和终点。我们可以使用两重循环来分别枚举 “头”“尾”。因为要算最大子段和,所以还要用 一重循环进行求和,一共就是三重循环。
【时间复杂度】O(n³) 可以支持200以内的数据
模拟样例:
11
-2
-1
3
-2
3
2
0
3
模拟样例:
1 --22 3 1 -2
3
-1
2
1
-1
2
0
3
模拟样例:
- 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)。
max = f[i];
}
return max;
}
4、实验步骤
4.1输入:-2,11,-4,13,-5,-2
4.2输出:4
5、讨论和分析
通过时间复杂度分析和实验结果可以看出每个算法有各自得优缺点,通过这次实验了解了算法的独特性和多样性。
}
if (sum > max)
max = sum;
}
}
return max;
}
3.2解题思路、伪代码(算法二)
int LSS_Enumerate(int a[]) //最大子段和,枚举算法,O(n n = a[0], max = -200000000, t; //sum[i]表示a[i]的前i项和
{
t += a[i];
if (t > R)
R = t;
}
return Max(Max(LMax, RMax), L + R); //返回左区间的和、右区间的和、两者连起来的和中最大的
}
3.4解题思路、伪代码(算法四)
int LSS_DP(int a[]) //求最大子段和,动态规划,O(n)
{
int f[101], n = a[0], max = -200000000; //f[i]表示第i个数能构成的最大和,max表示当前所有中的最大和
f[1] = a[1];
for (int i = 2; i <= n; i++)
{
if (f[i - 1] > 0) //如果第i个数后面一个数能构成的最大子段和大于0
{
f[i] = f[i - 1] + a[i]; //大于就将第i个数加入其中
}
else
f[i] = a[i]; //否则第i个数自己组成一个最大子序列
if (t > max)
max = t;
}
}
return max;
}
3.3解题思路、伪代码(算法三)
int LSS_Recursion(int a[], int l, int r) //最大子段和,分治算法,O(nlgn)
{
int m = (l + r) / 2, t = 0, L = 0, R = 0; //L为左区间能取到的最大,R为右区间能取到的最大
最大子段和问题
专业班级
智能科学与技术2016-1班
学号
2220162992
姓名
乔磊
1、实验环境
Visual Studio
2、实验目的和要求
问题重述:求解最大子段和问题
3、解题思路、伪代码
3.1解题思路、伪代码(算法一)
int LSS_SlowEnumerate(int a[]) //最大子段和,枚举算法,O(n^3)
if (l == r) //边际条件:当区间元素只有一个的时候返回自身
return a[m];
if (r - l == 1) //边际条件:当区间元素只有两个的时候返回左、右、左右相加三者中的最大值
return Max(Max(a[l], a[r]), a[l] + a[r]);
int LMax = LSS_Recursion(a, l, m); //递归左区间
sum[0] = 0;
for (i = 1; i <= n; i++)
{
sum[i] = sum[i - 1] + a[i];
}
for (i = 0; i <= n - 1; i++) //枚举每个可能的子段
{
for (int j = i + 1; j <= n; j++)
{
t = sum[j] - sum[i];
int RMax = LSS_Recursion(a, m + 1, r); //递归右区间
for (int i = m; i >= 1; i--) //左边找一个最大的和
{
t += a[i];
if (t > L)
L = t;
}
t = 0;
for (int i = m + 1; i <= r; i++) //右边找一个最大的和
{
int max = 0, n = a[0], sum;
for (int i = 1; i <= n; i++)
{
for (int j = 1; j <= n; j++)
{
sum = 0; //sum为区间[i, j]之间的最大和
for (int k = i; k <= j; k++)
{
sum += a[k];