大整数乘法(分治法)
分治法解决问题的步骤

分治法解决问题的步骤一、基础概念类题目(1 - 5题)题目1:简述分治法解决问题的基本步骤。
解析:分治法解决问题主要有三个步骤:1. 分解(Divide):将原问题分解为若干个规模较小、相互独立且与原问题形式相同的子问题。
例如,对于排序问题,可将一个大的数组分成两个较小的子数组。
2. 求解(Conquer):递归地求解这些子问题。
如果子问题规模足够小,则直接求解(通常是一些简单的基础情况)。
对于小到只有一个元素的子数组,它本身就是有序的。
3. 合并(Combine):将各个子问题的解合并为原问题的解。
在排序中,将两个已排序的子数组合并成一个大的有序数组。
题目2:在分治法中,分解原问题时需要遵循哪些原则?解析:1. 子问题规模更小:分解后的子问题规模要比原问题小,这样才能逐步简化问题。
例如在归并排序中,不断将数组对半分,子数组的长度不断减小。
2. 子问题相互独立:子问题之间应该尽量没有相互依赖关系。
以矩阵乘法的分治算法为例,划分后的子矩阵乘法之间相互独立进行计算。
3. 子问题与原问题形式相同:方便递归求解。
如二分查找中,每次查找的子区间仍然是一个有序区间,和原始的有序区间查找问题形式相同。
题目3:分治法中的“求解”步骤,如果子问题规模小到什么程度可以直接求解?解析:当子问题规模小到可以用简单的、直接的方法(如常量时间或线性时间复杂度的方法)解决时,就可以直接求解。
例如,在求数组中的最大最小值问题中,当子数组只有一个元素时,这个元素既是最大值也是最小值,可以直接得出结果。
题目4:分治法的“合并”步骤有什么重要性?解析:1. 构建完整解:它将各个子问题的解组合起来形成原问题的解。
例如在归并排序中,单独的两个子数组排序好后,只有通过合并操作才能得到整个数组的有序排列。
2. 保证算法正确性:如果合并步骤不正确,即使子问题求解正确,也无法得到原问题的正确答案。
例如在分治算法计算斐波那契数列时,合并不同子问题的结果来得到正确的斐波那契数是很关键的。
计算机算法与设计复习题(含答案)

1、一个算法的优劣可以用(时间复杂度)与(空间复杂度)与来衡量。
2、回溯法在问题的解空间中,按(深度优先方式)从根结点出发搜索解空间树。
3、直接或间接地调用自身的算法称为(递归算法)。
4、 记号在算法复杂性的表示法中表示(渐进确界或紧致界)。
5、在分治法中,使子问题规模大致相等的做法是出自一种(平衡(banlancing)子问题)的思想。
6、动态规划算法适用于解(具有某种最优性质)问题。
7、贪心算法做出的选择只是(在某种意义上的局部)最优选择。
8、最优子结构性质的含义是(问题的最优解包含其子问题的最优解)。
9、回溯法按(深度优先)策略从根结点出发搜索解空间树。
10、拉斯维加斯算法找到的解一定是(正确解)。
11、按照符号O的定义O(f)+O(g)等于O(max{f(n),g(n)})。
12、二分搜索技术是运用(分治)策略的典型例子。
13、动态规划算法中,通常不同子问题的个数随问题规模呈(多项式)级增长。
14、(最优子结构性质)和(子问题重叠性质)是采用动态规划算法的两个基本要素。
15、(最优子结构性质)和(贪心选择性质)是贪心算法的基本要素。
16、(选择能产生最优解的贪心准则)是设计贪心算法的核心问题。
17、分支限界法常以(广度优先)或(以最小耗费(最大效益)优先)的方式搜索问题的解空间树。
18、贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列(局部最优)的选择,即贪心选择达到。
19、按照活结点表的组织方式的不同,分支限界法包括(队列式(FIFO)分支限界法)和(优先队列式分支限界法)两种形式。
20、如果对于同一实例,蒙特卡洛算法不会给出两个不同的正确解答,则称该蒙特卡洛算法是(一致的)。
21、哈夫曼编码可利用(贪心法)算法实现。
22概率算法有数值概率算法,蒙特卡罗(Monte Carlo)算法,拉斯维加斯(Las Vegas)算法和舍伍德(Sherwood)算法23以自顶向下的方式求解最优解的有(贪心算法)24、下列算法中通常以自顶向下的方式求解最优解的是(C)。
大整数乘法

大整数乘法问题描述通常,在分析一个算法的计算复杂性时,都将加法和乘法运算当作是基本运算来处理,即将执行一次加法或乘法运算所需的计算时间当作一个仅取决于计算机硬件处理速度的常数。
这个假定仅在计算机硬件能对参加运算的整数直接表示和处理时才是合理的。
然而,在某些情况下,我们要处理很大的整数,它无法在计算机硬件能直接表示的范围内进行处理。
若用浮点数来表示它,则只能近似地表示它的大小,计算结果中的有效数字也受到限制。
若要精确地表示大整数并在计算结果中要求精确地得到所有位数上的数字,就必须用软件的方法来实现大整数的算术运算。
请设计一个有效的算法,可以进行两个n位大整数的乘法运算。
参考解答大整数的乘法问题描述参考解答设X和Y都是n位的二进制整数,现在要计算它们的乘积XY。
我们可以用小学所学的方法来设计一个计算乘积XY的算法,但是这样做计算步骤太多,显得效率较低。
如果将每2个1位数的乘法或加法看作一步运算,那么这种方法要作O(n2)步运算才能求出乘积XY。
下面我们用分治法来设计一个更有效的大整数乘积算法。
图6-3 大整数X和Y的分段我们将n位的二进制整数X和Y各分为2段,每段的长为n/2位(为简单起见,假设n是2的幂),如图6-3所示。
由此,X=A2n/2+B ,Y=C2n/2+D。
这样,X和Y的乘积为:XY=(A2n/2+B)(C2n/2+D)=AC2n+(AD+CB)2n/2+BD (1)如果按式(1)计算XY,则我们必须进行4次n/2位整数的乘法(AC,AD,BC和BD),以及3次不超过n位的整数加法(分别对应于式(1)中的加号),此外还要做2次移位(分别对应于式(1)中乘2n和乘2n/2)。
所有这些加法和移位共用O(n)步运算。
设T(n)是2个n位整数相乘所需的运算总数,则由式(1),我们有:(2)由此可得T(n)=O(n2)。
因此,用(1)式来计算X和Y的乘积并不比小学生的方法更有效。
要想改进算法的计算复杂性,必须减少乘法次数。
算法设计与分析复习题整理 (1)

一、基本题:算法:1、程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。
2、算法就是一组有穷的序列(规则) ,它们规定了解决某一特定类型问题的一系列运算。
3、算法的复杂性是算法效率的度量,是评价算法优劣的重要依据。
4、算法的“确定性”指的是组成算法的每条指令是清晰的,无歧义的。
5、算法满足的性质:输入、输出、确定性、有限性。
6、衡量一个算法好坏的标准是时间复杂度低。
7、算法运行所需要的计算机资源的量,称为算法复杂性,主要包括时间复杂性和空间复杂性。
8、任何可用计算机求解的问题所需的时间都与其规模有关。
递归与分治:9、递归与分治算法应满足条件:最优子结构性质与子问题独立。
10、分治法的基本思想是首先将待求解问题分解成若干子问题。
11、边界条件与递归方程是递归函数的两个要素。
12、从分治法的一般设计模式可以看出,用它设计出的程序一般是递归算法。
13、将一个难以直接解决的大问题,分解成一些规模较小的相同问题,以便各个击破。
这属于分治法的解决方法。
14、Strassen矩阵乘法是利用分治策略实现的算法。
15、大整数乘积算法是用分治法来设计的。
16、二分搜索算法是利用分治策略实现的算法。
动态规划:17、动态规划算法的两个基本要素是最优子结构性质和重叠子问题性质。
18、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。
19、备忘录方法是动态规划算法的变形。
20、最优子结构性质是贪心算法与动态规划算法的共同点。
21、解决0/1背包问题可以使用动态规划、回溯法,其中不需要排序的是动态规划,需要排序的是回溯法。
贪心算法:22、贪心算法总是做出在当前看来最好的选择。
也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解。
23、最优子结构性质是贪心算法与动态规划算法的共同点。
24、背包问题的贪心算法所需的计算时间为 O(nlogn) 。
回溯法:25、回溯法中的解空间树结构通常有两种,分别是子集树和排列树。
两个n位大整数相乘算法

求最大元和次大元1.问题描述从多个数中一次性查找出元素最大的值和最小值,查找元素规模即元素的个数n,用分治的思想编制程序,实现分治的最大元和最小元求法。
进一步改进算法,使之能一次性求出最大和和次大元(即第二大元素)。
2.算法设计思想及描述分治发的基本思想是将一个规模为n 的问题分解为k 个规模较小的子问题,这些子问题相互独立与原问题相同。
递归地解决这些问题,然后将各个子问题的解合并得到原问题的解。
基于课堂的分析知道,对于本问题k 的值取为2,这样可以使子问题的规模是相同的,有利于算法实现。
为平衡分治时子问题的规模,这里约定需要查找元素的规模n 是2的幂次方。
用数组存储需要查找的元素,用结构体存储返回的最大元和最小元。
每次得到局部的最大元和局部次大元,然后局部最大元和最大元比较得到新的局部最大元,次大元和次大元比较得到新的局部次大元。
深入分析,这种方式局部次大元是错误的。
如两组元素中,a1>b1,a2>b2,当然a1和a 2中较大的是新的局部最大元,但是b1和b2中较大的元素不是这四个元素中第二大的。
这样的方法漏掉了b1可能是次大元的情况,也就是说所有的元素中的次大元可能在与最大元比较的时候被漏掉了。
弥补的方法就是每次将每个元素比自身小的元素都用一个淘汰数组保存起来,最后次大元就是最大元的淘汰数组中第二大的那个元素。
3.算法分析运用分治算法解决此问题,是因为这种方法的优越行,下面通过时间复杂度的比较来说明。
通常算法,设置一个变量,等于需要比较的数组的第一个元素,然后依次与后面的n-1经行比较,需要比较n-1次得到最大元。
同理,求得最小元的比较次数仍然是n -1次。
设()n T 表示比较的次数则对于这种算法得到()n T 的值为 ()22n T n =-分治算法求最大元比较1()2()22T n n T ⎧⎪=⎨+⎪⎩解方程结果为() 1.52T n n =-,虽然二者都是线性增长的,可是增长率要小一些。
算法分析作业

算法分析作业 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】算法分析练习题(一)一、选择题1、二分搜索算法是利用(A )实现的算法。
A、分治策略B、动态规划法C、贪心法D、回溯法2、下列不是动态规划算法基本步骤的是(A )。
A、找出最优解的性质B、构造最优解C、算出最优解D、定义最优解3.下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是(B )。
A、备忘录法B、动态规划法C、贪心法D、回溯法4、衡量一个算法好坏的标准是(C )。
A 运行速度快B 占用空间少C 时间复杂度低D 代码短5、以下不可以使用分治法求解的是(D )。
A 棋盘覆盖问题B 选择问题C 归并排序D 0/1背包问题6. 实现循环赛日程表利用的算法是(A )。
A、分治策略B、动态规划法C、贪心法D、回溯法7.备忘录方法是那种算法的变形。
( B )A、分治法B、动态规划法C、贪心法D、回溯法8.最长公共子序列算法利用的算法是(B )。
A、分支界限法B、动态规划法C、贪心法D、回溯法9.实现棋盘覆盖算法利用的算法是(A )。
A、分治法B、动态规划法C、贪心法D、回溯法10. 矩阵连乘问题的算法可由(B)设计实现。
A、分支界限算法B、动态规划算法C、贪心算法D、回溯算法11、Strassen矩阵乘法是利用(A )实现的算法。
A、分治策略B、动态规划法C、贪心法D、回溯法12、使用分治法求解不需要满足的条件是(A )。
A 子问题必须是一样的B 子问题不能够重复C 子问题的解可以合并D 原问题和子问题使用相同的方法解13、下列算法中不能解决0/1背包问题的是(A )A 贪心法B 动态规划C 回溯法D 分支限界法14.实现合并排序利用的算法是(A )。
A、分治策略B、动态规划法C、贪心法D、回溯法15.下列是动态规划算法基本要素的是(D )。
A、定义最优解B、构造最优解C、算出最优解D、子问题重叠性质16.下列算法中通常以自底向下的方式求解最优解的是(B )。
大数的乘法与除法

大数的乘法与除法大数的乘法和除法是在数学运算中经常遇到的问题,尤其是在计算机科学和数据处理领域。
本文将探讨大数乘法和除法的基本原理,并介绍一些常用的算法和技巧。
一、大数乘法大数乘法是指对超过计算机字长的整数进行乘法运算。
当乘数或被乘数超过计算机的位数限制时,传统的乘法算法将无法执行。
这就需要采用特殊的算法来解决这个问题。
1.1 基本的大数乘法算法最简单直观的大数乘法算法是模拟手工乘法的过程,将乘法转化为逐位相乘和进位相加的问题。
具体步骤如下:1)将被乘数和乘数逐位相乘,得到一系列的乘积;2)逐位对乘积进行进位相加,得到最终的结果。
1.2 Karatsuba乘法Karatsuba乘法是一种改进的大数乘法算法,它可以将乘法问题分解成更小的子问题,并利用递归来解决。
其核心思想是通过减少乘法的次数来提高计算效率。
具体步骤如下:1)将被乘数和乘数分别拆分成高位和低位两部分;2)对高位和低位进行乘法运算,得到四个乘积;3)根据乘积的特点,组合四个乘积并进行加减运算,得到最终的结果。
Karatsuba乘法算法在大数乘法中可以实现更高的运算效率,尤其是在乘数和被乘数位数相同时。
二、大数除法大数除法是指对超过计算机字长的整数进行除法运算。
当被除数或除数超过计算机位数限制时,常规的除法算法无法进行。
以下介绍两种常用的大数除法算法。
2.1 短除法短除法是最基本的除法算法,通过逐位的除法和取模运算来得到商和余数。
具体步骤如下:1)将被除数的最高位与除数进行除法运算,得到商的最高位;2)用被除数减去商的最高位与除数的乘积,得到一个新的被除数;3)重复第一步和第二步,直到被除数不足以进行下一次运算;4)最后得到的各位商组合在一起即为最终的商,最后一次减法所得的值即为余数。
2.2 Newton-Raphson除法Newton-Raphson除法是一种迭代的除法算法,通过不断逼近真实的商的值来得到精确的商和余数。
其核心思想是使用牛顿迭代法来解方程。
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。
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carry=t/10;
}
c[0]=carry;
return length+1;
}
//两个长度为length的大整数做减法,得到的结果放到数组C中,长度为lengthint Sub(int a[],int b[],int c[],int length)
{
int borrow=0;
int i=0;
while(c[i]==0) i++;
for(;i<l;i++)
printf("%d",c[i]);
printf("\n");
{
}printf("内存分配失败,递归失败,程序退出!\n");
exit(0);
//将原来的两个大整数,分治为一半,分别放入到a1,a0和b1,b0四个数组当中去for(int i=0;i<l;i++)
{a1[i]=a[i];b1[i]=b[i];}
for(int i=l;i<len;i++)
{a0[i-l]=a[i];b0[i-l]=b[i];}
//打印输出c2,c1和c0
int i=0;printf( Nhomakorabeac2=");
while(c2[i]==0) i++;
for(;i<2*l;i++)
printf("%d",c2[i]);
printf("\n");
int j=0;
printf("c0=");
while(c0[j]==0) j++;
for(;j<2*l;j++)
b[i]=0;
len_align=len_a;
}
else if(len_a<len_b)
{
for(int i=len_a-1;i>=0;i--)
a[i+(len_b-len_a)]=a[i];
for(int i=0;i<len_b-len_a;i++)
}}a[i]=0;
len_align=len_b;
int AlignArray(int *a,int len_a,int *b,int len_b)
{
int len_align=len_a;
if(len_a>len_b)
{
for(int i=len_b-1;i>=0;i--)
b[i+(len_a-len_b)]=b[i];
for(int i=0;i<len_a-len_b;i++)
//再来求得c1,这里有乘法也有加法,还有减法
//c1=(a1+a0)*(b1+b0)-(c2+c0)
int *t1,*t2,*t3,*t4,*c1;
t1=(int *)malloc((1+l)*sizeof(int)); //t1=a1+a0
t2=(int *)malloc((1+l)*sizeof(int)); //t2=b1+b0
{
printf("内存分配失败,递归失败,程序退出!\n");
exit(0);
}
int len1=Add(a1,a0,t1,l); //t1=a1+a0,长度为l+1
int len2=Add(b1,b0,t2,l);//t2=b1+b0,长度为l+1
int len4=Add(c2,c0,t4,2*l);//t4=c2+c0,长度为2*l+1
printf("%d",c0[j]);
printf("\n");
int n=0;
printf("c1=");
while(c1[n]==0) n++;
for(;n<len5;n++)
printf("%d",c1[n]);
printf("\n");
}
return 2*len;
}
void main()
{
}int a[DATASIZE],b[DATASIZE],c[2*DATASIZE];
int i=0;
printf("Input a Big Interger:");
while(1)
{
scanf("%c",&ch);
if(ch=='\n')break;
elsearr[i++]=ch-'0';
}
return i;
}
//该函数通过在较短的大整数之前填充0的方式,将两个大整数的位数对齐,返回值为较长的那个大整数的位置
t3=(int *)malloc((1+2*l)*sizeof(int));//t3=t1*t2
t4=(int *)malloc(2*(l+1)*sizeof(int));//t4=c2+c0
c1=(int *)malloc(2*(l+1)*sizeof(int));//c1=t3-t4
if(t1==NULL || t2==NULL || t3==NULL)
int DividBigIntMultiply(int a[],int b[],int c[],int len)
{
int l=len/2;
if(len==1)
{
int t=a[0]*b[0];
c[0]=t/10;
c[1]=t%10;
return 2;
}
elseif(len==2)
{
int t1=a[1]*b[1];
int len_a,len_b,len_align;
len_a=InputBigInt(a);
len_b=InputBigInt(b);//输入大整数a
//输入大整数b
len_align=AlignArray(a,len_a,b,len_b);//针对两个大整数做对齐
int l=DividBigIntMultiply(a,b,c,len_align);
//两个长度为length的大整数做加法,得到的结果放到数组C中,长度为length+1int Add(int a[],int b[],int c[],int length)
{
int carry=0;
for(int i=length-1;i>=0;i--)
{
int t=a[i]+b[i]+carry;
int l1=AlignArray(a1,l,a0,len-l);
int l2=AlignArray(b1,l,b0,len-l);
l=l1;
//先求得c2和c0,直接做乘法就可以了
int *c2,*c0;
c2=(int *)malloc(2*l*sizeof(int));
c0=(int *)malloc(2*l*sizeof(int));
if(c2==NULL || c0==NULL)
{
printf("内存分配失败,递归失败,程序退出!\n");
exit(0);
}
DividBigIntMultiply(a1,b1,c2,l);//c2=a1*b1,长度为2*l
DividBigIntMultiply(a0,b0,c0,l);//c0=a0*b0,长度为2*l
c[3]=t1%10;
int t2=a[0]*b[1]+a[1]*b[0]+t1/10;
c[2]=t2%10;
int t3=a[0]*b[0]+t2/10;
c[1]=t3%10;
c[0]=t3/10;
return 4;
}
else
{
int *a1,*a0,*b1,*b0;
a1=(int *)malloc(l*sizeof(int));
int len3=AlignArray(t1,len1,t2,len2);
DividBigIntMultiply(t1,t2,t3,len3);//t3=t1*t2,长度为2*(l+1)
int k=AlignArray(t4,len4,t3,len3);//将c1与t3对齐,长度为2*(l+1)
int len5=Sub(t4,t3,c1,k); //c1=t4-t3,长度为2*(l+1)
for(int i=length-1;i>=0;i--)
{
}a[i]=a[i]-borrow;
if(a[i]>=b[i])
{
c[i]=a[i]-b[i];
borrow=0;
}
else
{
int t=a[i]+10-b[i];
borrow=1;
}
}
return length;
//分治法求两个大整数的乘积,它只需要更少次数的乘法,但是它必须递归
return len_align;
//该函数通过删去大整数前面无意义的0来得到其真实的数字位数
int Adjust(int a[],int len)
{
while(a[0]==0)
{
int j=1;
do{
a[j-1]=a[j];
j++;
}while(j<len);
len--;
}