算法设计与分析

合集下载

《算法设计与分析》实验大纲

《算法设计与分析》实验大纲

《算法设计与分析》课程实验教学大纲Design and Analysis of Computer Algorithm总学时 16 总学分 0.5 实验学时 16一、基本情况1. 课程性质:专业实践2. 设课方式:独立设课3. 适用专业:计算机科学与技术专业4. 开课学期:第5学期5. 实验教材:《算法设计与分析》实验指导书6. 先修课程:高级语言程序设计、离散数学、数据结构二、课程简介算法设计与分析实验将覆盖计算机软件实现中的大部分算法,具有一定的深度和广度,目的是让学生掌握递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等算法思想;能独立运用相关算法策略来分析、解决实际问题并编程实现。

同时,算法设计与分析实验是对学生在软件设计方面的综合训练,包括问题分析,总体结构设计,程序设计基本技能和技巧等,以培养良好的编程风格和科学作风。

通过理论联系实际,最终提高学生动手操作的能力以及分析问题和解决问题的能力,培养对算法的复杂性进行分析的逻辑思维能力。

三、实验目的与任务实验是教学内容的重要一环,其目的一方面是为了让学生掌握算法设计与分析中的一些常用的典型的算法设计思想和方法;另一方面是为了让学生切实掌握各种算法的具体实现方法,培养学生的实际动手能力,加强学生创新思维能力的培养。

四、课程的基本要求(1)了解实验目的,熟悉实验环境。

(2)预习实验,准备好实验题目和操作步骤。

(3)能编译调试源程序,分析错误原因并加以修改,得出正确结果。

(4)能运用所学的知识正确分析程序得出的结果,并能给出改进的方案。

(5)将上述各项要求及实验结果编写成实验报告。

实验前学生要认真预习实验内容,按要求编写源程序及准备测试数据。

实验中,要按操作规程操作计算机,集中精力调试程序,并认真测试实验数据。

对实验程序的故障应自行分析解决,不拷贝其它人的成果。

对实验得出的结果能加以分析,提出改进的具体措施。

掌握递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等算法思想;能独立运用相关算法策略分析问题、解决实际问题并编程实现。

算法设计与分析

算法设计与分析

算法设计与分析算法设计与分析是计算机科学中非常重要的一门学科,它涉及到如何设计高效的算法,并通过对其进行分析来评估其效率和性能。

在本文中,我们将探讨算法设计与分析的基本概念和方法。

一、算法设计算法设计是指为解决特定问题而设计的一组指令或计算步骤。

一个好的算法应当满足以下几个基本要求:1.正确性:算法必须能够得出正确的结果,并在所有输入情况下都能正常运行。

2.可读性:算法应当易于理解和实现,使其他人能够轻松读懂和修改。

3.健壮性:算法应当能够处理各种异常和边界情况,避免程序崩溃或产生错误结果。

4.高效性:算法的时间复杂度和空间复杂度应当尽可能低,以提高算法的执行速度和资源利用率。

二、算法分析算法分析是评估算法性能和效率的过程,它主要包括时间复杂度和空间复杂度的分析。

时间复杂度是指算法执行所需的时间量度,通常使用大O记号来表示。

空间复杂度是指算法执行所需的内存空间量度。

1.时间复杂度分析时间复杂度可以用来评估算法在处理输入规模增长时的性能表现。

常见的时间复杂度有常数时间O(1)、对数时间O(log n)、线性时间O(n)、线性对数时间O(n log n)、平方时间O(n^2)等。

选择合适的算法和数据结构,可以通过优化时间复杂度来提高算法的执行效率。

2.空间复杂度分析空间复杂度可以用来评估算法在使用额外内存空间时的性能表现。

常见的空间复杂度有常数空间O(1)、线性空间O(n)、二维空间O(n^2)等。

合理管理内存空间的使用,可以通过优化空间复杂度来提高算法的内存利用率。

三、算法设计与分析的应用算法设计与分析在计算机科学的各个领域都有广泛的应用。

以下是一些常见的应用场景:1.排序算法:在数据处理中,排序是一个基本操作。

通过设计高效的排序算法可以提高数据的处理效率,常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等。

2.图算法:在图论和网络分析中,图算法用于解决各种关于图的问题,如最短路径、最小生成树、拓扑排序等。

《算法设计与分析》课件

《算法设计与分析》课件

常见的贪心算法包括最小生成树算法 、Prim算法、Dijkstra算法和拓扑排 序等。
贪心算法的时间复杂度和空间复杂度 通常都比较优秀,但在某些情况下可 能需要额外的空间来保存状态。
动态规划
常见的动态规划算法包括斐波那契数列、背包 问题、最长公共子序列和矩阵链乘法等。
动态规划的时间复杂度和空间复杂度通常较高,但通 过优化状态转移方程和状态空间可以显著提高效率。
动态规划算法的时间和空间复杂度分析
动态规划算法的时间复杂度通常为O(n^2),空间复杂度为O(n)。
04 经典问题与算法实现
排序问题
冒泡排序
通过重复地遍历待排序序列,比较相邻元素的大小,交换 位置,使得较大的元素逐渐往后移动,最终达到排序的目 的。
快速排序
采用分治策略,选取一个基准元素,将比基准元素小的元 素移到其左边,比基准元素大的元素移到其右边,然后对 左右两边的子序列递归进行此操作。
动态规划是一种通过将原问题分解为若干个子 问题,并从子问题的最优解推导出原问题的最 优解的算法设计方法。
动态规划的关键在于状态转移方程的建立和状态 空间的优化,以减少不必要的重复计算。
回溯算法
01
回溯算法是一种通过穷举所有可能情况来求解问题的算法设计方法。
02
常见的回溯算法包括排列组合、八皇后问题和图的着色问题等。
空间换时间 分治策略 贪心算法 动态规划
通过增加存储空间来减少计算时间,例如使用哈希表解决查找 问题。
将问题分解为若干个子问题,递归地解决子问题,最终合并子 问题的解以得到原问题的解。
在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优(即最有利)的 选择,从而希望导致结果是最好或最优的。
通过将问题分解为相互重叠的子问题,并保存子问题的解,避 免重复计算,提高算法效率。

《算法设计与分析》(全)

《算法设计与分析》(全)
巢湖学院计算机科学与技术系
1.1、算法与程序
程序:是算法用某种程序设计语言的具体实现。 程序可以不满足算法的性质(4)。 例如操作系统,是一个在无限循环中执行的程序, 因而不是一个算法。 操作系统的各种任务可看成是单独的问题,每一个 问题由操作系统中的一个子程序通过特定的算法来实 现。该子程序得到输出结果后便终止。
渐近分析记号的若干性质
(1)传递性: ➢ f(n)= (g(n)), g(n)= (h(n)) f(n)= (h(n)); ➢ f(n)= O(g(n)), g(n)= O (h(n)) f(n)= O (h(n)); ➢ f(n)= (g(n)), g(n)= (h(n)) f(n)= (h(n)); ➢ f(n)= o(g(n)), g(n)= o(h(n)) f(n)= o(h(n)); ➢ f(n)= (g(n)), g(n)= (h(n)) f(n)= (h(n)); (2)反身性: ➢ f(n)= (f(n));f(n)= O(f(n));f(n)= (f(n)). (3)对称性: ➢ f(n)= (g(n)) g(n)= (f(n)) . (4)互对称性: ➢ f(n)= O(g(n)) g(n)= (f(n)) ; ➢ f(n)= o(g(n)) g(n)= (f(n)) ;
巢湖学院计算机科学与技术系
渐近分析记号的若干性质
规则O(f(n))+O(g(n)) = O(max{f(n),g(n)}) 的证明: ➢ 对于任意f1(n) O(f(n)) ,存在正常数c1和自然数n1,使得对
所有n n1,有f1(n) c1f(n) 。 ➢ 类似地,对于任意g1(n) O(g(n)) ,存在正常数c2和自然数
巢湖学院计算机科学与技术系
第1章 算法引论

算法设计与分析

算法设计与分析

算法设计与分析算法是计算机科学中的核心概念,它是解决问题的一系列步骤和规则的有序集合。

在计算机科学的发展中,算法设计和分析扮演着至关重要的角色。

本文将探讨算法设计和分析的相关概念、技术和重要性。

一、算法设计的基本原则在设计算法时,需要遵循一些基本原则来确保其正确性和有效性:1. 正确性:算法设计应确保能够正确地解决给定的问题,即输出与预期结果一致。

2. 可读性:设计的算法应具有清晰的结构和逻辑,易于理解和维护。

3. 高效性:算法应尽可能地减少时间和空间复杂度,以提高执行效率。

4. 可扩展性:算法应具备良好的扩展性,能够适应问题规模的变化和增长。

5. 可靠性:设计的算法应具备稳定性和鲁棒性,对不同的输入都能给出正确的结果。

二、常见的算法设计技术1. 枚举法:按照规定的顺序逐个尝试所有可能的解,直到找到满足条件的解。

2. 递归法:通过将一个大问题分解成若干个小问题,并通过递归地解决小问题,最终解决整个问题。

3. 贪心算法:在每个阶段选择最优解,以期望通过一系列局部最优解达到全局最优解。

4. 分治算法:将一个大问题划分成多个相互独立的子问题,逐个解决子问题,并将解合并得到整体解。

5. 动态规划:通过将一个大问题分解成多个小问题,并存储已解决子问题的结果,避免重复计算。

三、算法分析的重要性算法分析可以评估算法的效率和性能。

通过算法分析,可以:1. 预测算法在不同规模问题上的表现,帮助选择合适的算法解决具体问题。

2. 比较不同算法在同一问题上的性能,从而选择最优的算法。

3. 评估算法在不同硬件环境和数据集上的表现,选择最适合的算法实现。

四、常见的算法分析方法1. 时间复杂度:衡量算法所需执行时间的增长率,常用的时间复杂度有O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)和O(n^2)等。

2. 空间复杂度:衡量算法所需占用存储空间的增长率,常用的空间复杂度有O(1)、O(n)和O(n^2)等。

3. 最坏情况分析:对算法在最不利情况下的性能进行分析,可以避免算法性能不稳定的问题。

算法分析与设计

算法分析与设计

算法分析与设计在计算机科学领域,算法是解决问题的一种方法或步骤。

对于任何给定的问题,可能有许多不同的算法可用于解决。

算法的效率直接影响着计算机程序的性能,在实践中,我们通常需要进行算法分析和设计来确保程序的高效性和可靠性。

算法分析算法分析是用来评估算法性能的过程。

主要关注的是算法的效率和资源消耗。

常见的算法分析方法包括时间复杂度和空间复杂度。

时间复杂度时间复杂度描述了算法运行时间随输入规模增加而增加的趋势。

通常用大O符号表示,比如O(n)、O(log n)等。

时间复杂度越低,算法执行速度越快。

空间复杂度空间复杂度描述了算法在运行过程中所需的内存空间大小。

同样用大O符号表示。

空间复杂度越低,算法消耗的内存越少。

算法设计算法设计是指为了解决特定问题而创造新的算法的过程。

常见的算法设计方法包括贪心算法、分治法、动态规划等。

贪心算法贪心算法是一种在每一步选择当前状态下最优解的算法。

虽然贪心算法并不总是能得到全局最优解,但它的简单性和高效性使其在实际应用中很受欢迎。

分治法分治法将复杂问题分解为子问题来求解,然后将子问题的解合并起来得到原问题的解。

典型的应用有归并排序和快速排序等。

动态规划动态规划是一种将问题分解为重叠子问题、并存储子问题解的方法。

通过利用已解决的子问题来解决更大规模的问题,动态规划能够显著提高算法的效率。

结语算法分析和设计是计算机科学中至关重要的一部分,它帮助我们理解算法的效率和性能,并指导我们选择合适的算法来解决问题。

通过不断学习和实践,我们可以不断提升自己在算法领域的能力,为创造更高效、更可靠的计算机程序做出贡献。

算法设计与分析心得

算法设计与分析心得

算法设计与分析心得在当今数字化的时代,算法无处不在,从我们日常使用的手机应用到复杂的科学研究,从金融交易到交通管理,算法都在发挥着至关重要的作用。

作为一名对算法设计与分析充满兴趣和探索欲望的学习者,我在这个领域中经历了一段充满挑战与收获的旅程。

算法,简单来说,就是解决特定问题的一系列清晰、准确的步骤。

它就像是一本精心编写的指南,告诉计算机在面对各种情况时应该如何做出决策和处理数据。

而算法设计与分析,则是研究如何创造出高效、正确的算法,并评估它们在不同场景下的性能。

在学习算法设计的过程中,我深刻认识到了问题的定义和理解是至关重要的第一步。

如果不能清晰地明确问题的要求和约束条件,那么后续的设计工作就很容易偏离方向。

例如,在解决一个排序问题时,我们需要明确是对整数进行排序还是对字符串进行排序,是要求稳定排序还是非稳定排序,以及数据规模的大小等。

只有对这些细节有了准确的把握,我们才能选择合适的算法策略。

选择合适的算法策略是算法设计的核心。

这就像是在众多工具中挑选出最适合完成特定任务的那一个。

常见的算法策略包括分治法、动态规划、贪心算法、回溯法等。

每种策略都有其适用的场景和特点。

分治法将一个大问题分解为若干个规模较小、结构相似的子问题,然后逐个解决子问题,最后合并子问题的解得到原问题的解。

动态规划则通过保存子问题的解来避免重复计算,从而提高效率。

贪心算法在每一步都做出当前看起来最优的选择,希望最终能得到全局最优解。

回溯法则通过不断尝试和回退来寻找问题的解。

以背包问题为例,如果我们要求在有限的背包容量内装入价值最大的物品,贪心算法可能会因为只考虑当前物品的价值而忽略了整体的最优解。

而动态规划则可以通过建立状态转移方程,计算出在不同容量下能获得的最大价值,从而得到准确的最优解。

在实现算法的过程中,代码的准确性和可读性同样重要。

清晰的代码结构和良好的注释能够让我们更容易理解和维护算法。

而且,在实际编程中,还需要考虑边界情况和异常处理,以确保算法的健壮性。

算法设计与分析实验报告

算法设计与分析实验报告

实验一找最大和最小元素与归并分类算法实现(用分治法)一、实验目的1.掌握能用分治法求解的问题应满足的条件;2.加深对分治法算法设计方法的理解与应用;3.锻炼学生对程序跟踪调试能力;4.通过本次实验的练习培养学生应用所学知识解决实际问题的能力。

二、实验内容1、找最大和最小元素输入n 个数,找出最大和最小数的问题。

2、归并分类将一个含有n个元素的集合,按非降的次序分类(排序)。

三、实验要求(1)用分治法求解问题(2)上机实现所设计的算法;四、实验过程设计(算法设计过程)1、找最大和最小元素采用分治法,将数组不断划分,进行递归。

递归结束的条件为划分到最后若为一个元素则max和min都是这个元素,若为两个取大值赋给max,小值给min。

否则就继续进行划分,找到两个子问题的最大和最小值后,比较这两个最大值和最小值找到解。

2、归并分类使用分治的策略来将一个待排序的数组分成两个子数组,然后递归地对子数组进行排序,最后将排序好的子数组合并成一个有序的数组。

在合并过程中,比较两个子数组的首个元素,将较小的元素放入辅助数组,并指针向后移动,直到将所有元素都合并到辅助数组中。

五、源代码1、找最大和最小元素#include<iostream>using namespace std;void MAXMIN(int num[], int left, int right, int& fmax, int& fmin); int main() {int n;int left=0, right;int fmax, fmin;int num[100];cout<<"请输入数字个数:";cin >> n;right = n-1;cout << "输入数字:";for (int i = 0; i < n; i++) {cin >> num[i];}MAXMIN(num, left, right, fmax, fmin);cout << "最大值为:";cout << fmax << endl;cout << "最小值为:";cout << fmin << endl;return 0;}void MAXMIN(int num[], int left, int right, int& fmax, int& fmin) { int mid;int lmax, lmin;int rmax, rmin;if (left == right) {fmax = num[left];fmin = num[left];}else if (right - left == 1) {if (num[right] > num[left]) {fmax = num[right];fmin = num[left];}else {fmax = num[left];fmin = num[right];}}else {mid = left + (right - left) / 2;MAXMIN(num, left, mid, lmax, lmin);MAXMIN(num, mid+1, right, rmax, rmin);fmax = max(lmax, rmax);fmin = min(lmin, rmin);}}2、归并分类#include<iostream>using namespace std;int num[100];int n;void merge(int left, int mid, int right) { int a[100];int i, j,k,m;i = left;j = mid+1;k = left;while (i <= mid && j <= right) {if (num[i] < num[j]) {a[k] = num[i++];}else {a[k] = num[j++];}k++;}if (i <= mid) {for (m = i; m <= mid; m++) {a[k++] = num[i++];}}else {for (m = j; m <= right; m++) {a[k++] = num[j++];}}for (i = left; i <= right; i++) { num[i] = a[i];}}void mergesort(int left, int right) { int mid;if (left < right) {mid = left + (right - left) / 2;mergesort(left, mid);mergesort(mid + 1, right);merge(left, mid, right);}}int main() {int left=0,right;int i;cout << "请输入数字个数:";cin >> n;right = n - 1;cout << "输入数字:";for (i = 0; i < n; i++) {cin >> num[i];}mergesort(left,right);for (i = 0; i < n; i++) {cout<< num[i];}return 0;}六、运行结果和算法复杂度分析1、找最大和最小元素图1-1 找最大和最小元素结果算法复杂度为O(logn)2、归并分类图1-2 归并分类结果算法复杂度为O(nlogn)实验二背包问题和最小生成树算法实现(用贪心法)一、实验目的1.掌握能用贪心法求解的问题应满足的条件;2.加深对贪心法算法设计方法的理解与应用;3.锻炼学生对程序跟踪调试能力;4.通过本次实验的练习培养学生应用所学知识解决实际问题的能力。

  1. 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. 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. 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)。

8
课程介绍—本课程学习的算法
常用算法 穷举法 — 百鸡问题 递归和分治 — 二分查找、快速排序 贪心法 — 最小生成树、最短距离 回溯 — 迷宫、八后问题 动态规划 分支与限界

9
教学内容与进度



第1 章 算法引论 3 学时; 第2章常用的数学工具 3 学时; 第4章 递归与分治 5学时;实验1 第5章贪心算法 4 学时; 第6章动态规划 6 学时;实验2 第7章 回溯法 5 学时;实验3 第8章 分支限界法 5学时; 第12-13 章 NP完全问题及计算复杂性
13
计算机专业课程群建设
计算机科学理论课 程群 计算机硬件课程群 自然科学基础 课程群
软件基础课程群
14
计算机科学理论课程群
离散数学 数据结构 算法设计与分析Ⅰ
*模糊数学
*数理逻辑
*组合数学
*形式语言与自动机
*可计算性理论
*算法分析Ⅱ 计算复杂性理论
其中:*为研究生课程
计算机科学 理论基础
15

16
1.1 引言
算法定义
定义1.1:算法问题求解的有效策略.是解某 一特定问题的一组有穷规则的集合。 算法特征 有限性、确定性、输入、输出、能行性 实用算法对有限性要求运行时间是可接受的。
17
算法设计与分析的步骤
若一问题是可解的,则求解的全过程由以下阶段构成 (算法设计与分析的步骤): 1. 问题的陈述 2. 选择模型或设计模型>=选择模型或设计模型 3. 设计算法(选择)和确认>=设计算法(选择)和确认 4. 分析算法 >=分析算法 5. 程序实现 步骤的含义:一个好的算法是反复努力和重新修 正的结果 >= 设计算法是一个非常有创造性和非常值得付出的 过程.课程的目的就是想证明这个事实.
算法设计与分析在 《计算机科学与技术》专业中的地位 为什么要学习算法? 多、快、好、省与少、慢、差、费 1.1 引言 –理论角度
–实践/工程角度:了解计算机领域中不同问题的一系列标准 算法;具备设计新算法和分析其效率的能力。
–开发分析能力: “算法是一种一般性的智能工具,一定有助 于我们对其他学科的理解,…为什么算法会有这种作用呢? 我们可以这样理解:人们常说,一个人只有把知识教给“计 算机”,才能“真正掌握它,也就是说,将知识表述为一种 算法,…比起简单地按照常规去理解事物,用算法将其形式 化会使我们获得更加深刻的理解。” _Donald Knuth,1974图 灵奖的获得者。
35
void childen_question(int n,int &k,int g[],int m[], int s[]) { 赋值等运算(初等操作 ) 算法1.1 int a,b,c; k=0; //1 for(a=0; a<=n; a++) //1+2(n+1) for(b=0; b<=n; b++) // n+1+2 (n+1)2 for(c=0; c<=n; c++) // (n+1)2 +2(n+1)3 if(!(c%3)&&a+b+c==n && //14(n+1)3 5*a+3*b+c/3==n) { g[k]=a; m[k]=b; s[k]=c; k++; //4(n+1)3 } }
28
void salesman_problem(int n, float min, int t[],float c[][]); { 算法1.3 int p[n],i=1,m=n!; float cost; min = MAX_FLOAT_NUM; while(i<=m) { 产生n个城市的第i个排列于p; cost = 回路p的权重和; if(cost < min) { min = cost; p复制至t; } 运行时间:循环次数, i++; } n! 29 }
20
设计算法
穷举法实例—百鸡问题
选择模型或设计模型
解:设鸡翁、鸡母、鸡雏分别为a,b,c只。 ① 测试集合: 0≤a≤n 0≤b≤n 0≤c≤n 判断条件:a+b+c = n 5*a+3*b+c/3 = n 且 c%3 = 0 •算法描述如下:
21
设计算法
穷举法实例—百鸡问题
输入:n 输出:满足问题的解数目k,公鸡、母鸡、小鸡的 只数g[ ]、m[ ]、s[ ] void childen_question(int n, int &k, int g[ ],int m[ ],int s[ ]);
12

算法设计与分析在 《计算机科学与技术》专业中的 地位 引言 1.1 为什么要学习算法? –理论角度:―算法不仅是计算机科学的一个分支,它 更是计算机科学的核心。而且,可以毫不夸张地说,它 和绝大多数的科学̀、商业和技术都是相关的。” _«算法: 计算的灵魂» ,David Harel –实践角度: –开发分析能力:
20 77146year
表1.1 算法1.3的执行时间随n的增长而增长的情况
注:表1.1假设算法1.3中while循环体执行一次需1μs。
对某类特定问题,穷举法只适用于规模较小的情况。
30
ACM 与算法设计
1、穷举法 如求素数 、百钱百鸡问题 2、分治法 如汉诺塔问题、折半查找算法、快速排序算法 3、贪心法 如:哈夫曼算法、最小生成树、最短路径算法
27Biblioteka 举法实例—货郎担问题判断条件:选择排列中路径和最小的回路。 假设用邻接矩阵c存储网,算法描述如下: 输入:城市数n,c[ ][ ] 输出:最短距离min,旅行路线t[ ] void salesman_problem(int n, float min, int t[ ],float c[ ][ ]);
3课件(webcc)
课程介绍
上机:教学楼D506机房 迟交作业,酌情扣分 抄袭作弊,将导致记零分 期末总评成绩: 处理以及… ! 平时成绩40% + 期末(闭卷)成绩*60% 平时成绩:考勤、书面作业(含实验)

办公电话:26535255 Email:wanghm@ 课程内容:介绍计算机非数值算法的主要设计
穷举法实例—货郎担问题
n n! n n! n n! n n!
5
6
120μ s
720μ s
9
10
362ms
3.62s
13
14
1.72h
24h
17 11.27year
18 203year
7 8
5.04ms 40.3ms
11 12
39.9s 479.0s
15 16
15day 242day
19
3857year
•算法的复杂性分析
穷举法实例—百鸡问题
② 测试集合: 0≤a≤n/5 0≤b≤n/3 c = n-a-b 判断条件:5*a+3*b+c/3 = n 且 c%3 = 0 算法描述如下(算法1.2):
24
void childen_question(int n,int &k,int g[],int m[], int s[]) { 算法1.2 1 int a,b,c; 2 int n1=n/5, n2=n/3; k=0; //5 3 for(a=0; a<=n1; a++) //1+2(n/5+1) 4 for(b=0; b<=n2; b++)
18
1.1 引言

算法设计的例子—穷举法 穷举法:是从有限集合中,逐一列举集合 的所有元素,对每一个元素逐一判断和处 理,找出问题的解。
19
穷举法实例
问题的陈述
例1.1 百鸡问题:“鸡翁一,值钱五;鸡母一 值钱三;鸡雏三,值钱一。百钱买百鸡,问鸡 翁、母、雏各几何?” 这里讨论更一般的n钱买n鸡问题.
方法与分析技巧
4
课程介绍—几个例子
例1:百鸡问题:“鸡翁一,值钱五;鸡母一,
值 钱三;鸡雏三,值钱一。百钱买百鸡,问鸡 翁、母、雏各几何?”
穷举法
5
课程介绍—几个例子
例2:假设正整数n、s,s<n。设计算法对任
一给定n位数,删除其中的s位后,使得剩 下的位组成的新数最小。 例:n=6 s=3 783259 ---> 259 n=5 s=2 24351 ---> 231
22
void childen_question(int n,int &k,int g[],int m[],int s[]) 算法1.1 { int a,b,c; 设计算法 k=0; for(a=0; a<=n; a++) for(b=0; b<=n; b++) for(c=0; c<=n; c++) if(!(c%3)&&a+b+c==n && 5*a+3*b+c/3==n) { g[k]=a; m[k]=b; s[k]=c; k++; } 执行时间:循环次数, } (n+1)*(n+1)*(n+1) 23
(n/5+1)*(n/3+1)
•算法的复杂性分析
穷举法实例—货郎担问题
例1.2 货郎担问题:某售货员要到若干个城 市销售货物,已知各城市之间的距离,要 求售货员选择出发的城市及旅行线路使每 个城市仅经过一次,最后回到原出发城市, 而总路程最短。
26
穷举法实例—货郎担问题
解:假设n个城市,分别用1到n的数字编号, 问题归结为在有向网中(顶点表示城市,弧上 权重表示距离),寻找一条路径最短,n个城 市仅经过一次的回路(哈密尔顿回路)。 测试集合: 1,…,n的排列对应一条回路,如2356…n12 全部排列构成测试集合
相关文档
最新文档