软考软件设计师常用算法
软件设计师常考算法知识点
软件设计师常考算法知识点在软件设计师岗位的面试过程中，算法知识是常常考察的一个重要方面。
算法作为计算机科学的基础，是软件设计师必不可少的技能之一。
下面将介绍一些软件设计师常考的算法知识点。
一、排序算法1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的交换排序算法，通过重复遍历待排序序列，比较相邻元素并交换位置来实现排序。
具体步骤如下：（1）比较相邻的两个元素，如果前者大于后者，则交换位置；（2）重复步骤（1），直到遍历完整个序列，此时最大的数会被移到最后一位；（3）重复步骤（1）和（2），直到所有元素都排序完成。
2. 快速排序快速排序是一种常见的基于“分治”思想的排序算法，通过递归地将待排序序列划分为较小和较大的两个子序列，再分别对子序列进行排序。
具体步骤如下：（1）选择一个基准元素，通常选择第一个元素；（2）将比基准元素小的元素移到基准元素的左边，比基准元素大的元素移到右边；（3）对左右子序列分别重复步骤（1）和（2），直到所有元素排序完成。
二、查找算法1. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法，要求待查找的序列必须是有序的。
具体步骤如下：（1）选择序列的中间元素；（2）如果中间元素等于目标值，则查找成功；（3）如果中间元素大于目标值，则在左侧子序列中继续进行二分查找；（4）如果中间元素小于目标值，则在右侧子序列中继续进行二分查找；（5）重复步骤（1）至（4），直到找到目标值或遍历完整个序列。
2. 哈希查找哈希查找是通过哈希函数将要查找的元素映射到一个位置，进而直接访问该位置的元素来实现查找。
具体步骤如下：（1）构建一个哈希表，将元素与对应的位置进行关联；（2）根据哈希函数将要查找的元素映射到哈希表中的某个位置；（3）如果该位置存在元素，则查找成功；（4）如果该位置不存在元素，则查找失败。
三、图算法1. 广度优先搜索广度优先搜索是一种用于图的遍历的算法，通过逐层扩展访问顶点，直到遍历完所有与起始顶点连通的顶点。
408常用算法与英文缩写对照
408常用算法与英文缩写对照可以参考如下内容：1. 排序算法：* 插入排序：Insertion Sort* 快速排序：Quick Sort* 归并排序：Merge Sort* 堆排序：Heap Sort2. 搜索算法：* 线性搜索：Linear Search* 二分搜索：Binary Search* 网格搜索：Grid Search3. 图算法：* 最短路径算法：Dijkstra算法* A*算法：A-Star Algorithm* 最优路径算法：Floyd-Warshall算法4. 最小生成树算法：Prim算法和Kruskal算法。
5. 动态规划：Dynamic Programming（DP）。
6. 分治策略：Divide and Conquer（DC）。
7. 贪心算法：Greedy Algorithm。
8. 回溯算法：Backtracking。
9. 分支决策算法：Decision Tree。
下面是英文缩写对照：1. 排序算法（英文缩写）：* IS = Insertion Sort（插入排序）* QP = Quick Sort（快速排序）* MS = Merge Sort（合并排序）* HD = Heapsort（堆排序）2. 搜索算法（英文全称）：* LS = Linear Search（线性搜索）* BS = Binary Search（二分搜索）* GS = Grid Search（网格搜索）（这个通常不作为算法出现在算法学习中，更接近于数据集或参数搜索方法）3. 图算法（英文缩写）：* Dijkstra = Dijkstra's Algorithm（迪杰斯特拉算法）* A* = A*-Star Algorithm（A星算法）* FPS = Floyd-Warshall Algorithm（弗洛伊德-华生算法）这些英文缩写在研究图论或计算机科学时通常被使用。
4. 最短路径算法（英文全称）：Shortest Path Algorithm。
软件设计师下午算法题技巧
软件设计师下午算法题技巧
1. 嘿，对于软件设计师下午算法题，咱得先学会观察呀！就像你到了一个陌生的地方，不得先四处瞅瞅嘛。
比如说在一个排序算法的题目里，你得看看数据的特点呀，这多关键！
2. 还有哦，别死脑筋呀！灵活点嘛！好比说走一条路走不通，咱就得赶紧换条路走啊！像在求解一道复杂路径问题时，常规方法不行，那就试试别的思路呗！
3. 一定要善用已知条件呀！这就跟搭积木一样，有了那些小块，你才能搭出漂亮的城堡呀！比如知道了某个数的范围，那就能缩小思考的圈子啦！
4. 别忘了总结规律呀！就像发现了宝藏的地图一样兴奋。
比如在处理一系列类似问题时，突然发现了它们的共性，哇，那解题不就轻松多啦！
5. 多练习呀，各位！这就跟运动员训练一样，不练就生疏啦。
你做做那些经典的算法题，下次再遇到不就有底气啦？
6. 要和小伙伴多讨论呀！一个人的脑子哪有几个人的脑子好使呀！比如说一起研究一个难题，说不定别人一句话就点醒你啦！
7. 遇到困难别退缩呀！这是挑战也是机会呀！像面对一个超级难的图算法题，你要是攻克了，那得多有成就感！
8. 保持冷静很重要呀！别一看到难题就慌了神。
就如同在大海中航行遇到风浪，你得稳住呀！试试深呼吸，再去解题。
9. 哎呀呀，软件设计师下午算法题没那么可怕啦！只要咱们掌握这些技巧，勤加练习，就一定能征服它们呀！
我的观点结论：掌握这些技巧对于软件设计师应对下午算法题非常有帮助，多实践多总结会让我们越来越厉害！。
软考算法题库及答案详解
软考算法题库及答案详解1. 题目：给定一个整数数组，找出其中的最大值。
答案：使用线性搜索算法遍历数组中的每个元素，记录并更新最大值。
2. 题目：实现一个函数，判断一个链表是否为回文结构。
答案：首先将链表复制到数组中，然后使用双指针方法从两端向中间遍历，判断是否相等。
3. 题目：编写一个算法，计算两个字符串的最长公共子序列长度。
答案：使用动态规划方法，创建一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示字符串1的前i个字符和字符串2的前j个字符的最长公共子序列长度。
遍历两个字符串，更新dp数组。
4. 题目：给定一个无序数组，找出其中第k大的元素。
答案：使用快速选择算法，通过随机选择一个元素作为基准，将数组分为两部分，一部分包含比基准小的元素，另一部分包含比基准大的元素。
根据k的值确定是否继续在左部分或右部分进行快速选择。
5. 题目：实现一个算法，将一个字符串反转。
答案：使用双指针方法，一个指针从字符串的开始位置，另一个指针从字符串的结束位置，逐个交换两个指针所指的字符。
6. 题目：给定一个整数n，打印所有可能的n位二进制数。
答案：使用回溯算法，从最低位开始，依次尝试0和1，直到达到n位。
7. 题目：编写一个函数，实现二分查找。
答案：首先确定数组是有序的，然后设置两个指针low和high分别指向数组的开始和结束。
计算中间位置mid，比较中间元素与目标值，如果相等则返回mid，如果目标值小于中间元素，则在左半部分继续查找，否则在右半部分继续查找。
8. 题目：给定一个二维矩阵，找出其中的最大值。
答案：遍历矩阵的每一行，记录每行的最大值，然后从这些行的最大值中找出整个矩阵的最大值。
9. 题目：实现一个算法，将一个栈转换为队列。
答案：使用两个栈，将原栈的所有元素依次压入第一个栈，然后依次将第一个栈的元素压入第二个栈，这样第二个栈就实现了队列的先进先出特性。
10. 题目：编写一个算法，实现归并排序。
答案：将数组分成两部分，直到每部分只有一个元素，然后递归地合并这些元素，直到整个数组被排序。
软考中项计算题公式
软考中项计算题公式软考中的计算题公式软考是指软件职业资格考试，是由中国电子学会主办的一项全国性的技术职业资格认证考试。
其中，项计算题是软考中的一种题型，要求考生掌握各个领域的计算公式。
本文将介绍软考中项计算题常见的公式。
1. 网络技术计算公式1.1 带宽计算公式带宽(kbps) = 8 * 带宽(bps)其中，带宽为bit/s，可通过将其转换为kbps来方便计算。
1.2 时延计算公式时延(s) = 数据长度 / 带宽其中，数据长度以bit为单位，时延以秒为单位。
2. 数据库计算公式2.1 总记录数计算公式总记录数 = (平均记录长度 * 块长度) / (块内记录长度)其中，平均记录长度为每条记录的平均长度，块长度为块的大小，块内记录长度为每个记录在块中占据的空间。
节点数 = 总记录数 / 每个节点的最大键数其中，总记录数为数据库中的总记录数，每个节点的最大键数为树节点中能够包含的最大键的数量。
3. 软件工程计算公式3.1 代码行数计算公式代码行数 = 注释行数 + 空白行数 + 有效代码行数其中，注释行数为代码中的注释行数，空白行数为代码中的空行数，有效代码行数为代码中的实际执行代码行数。
3.2 平均构造率计算公式平均构造率 = 实际构造率 / 理想构造率其中，实际构造率为实际构造的代码行数占全部代码行数的比例，理想构造率为按照预估时间应该构造的代码行数占全部代码行数的比例。
4. 操作系统计算公式4.1 磁盘存储容量计算公式存储容量 = 磁道数 * 每条磁道的扇区数 * 每个扇区的字节数其中，磁道数为磁盘上的磁道数量，每条磁道的扇区数为每个磁道上的扇区数量，每个扇区的字节数为每个扇区上可存储的字节数。
页面引用串长度 = 总访问命令数 * 每个命令访问的页面数其中，总访问命令数为对页面的总访问命令数量，每个命令访问的页面数为每个访问命令需要访问的页面数量。
以上是软考中项计算题常见的公式，掌握这些公式能够帮助考生在考试中更好地解决计算题。
软考中级软件设计师算法题
软考中级软件设计师算法题软考中级软件设计师考试中，算法题是一个重要的考点，也是考生容易失分的地方。
本文将介绍一些常见的软考中级软件设计师算法题，并给出解题思路和算法实现，以帮助考生更好地备考。
一、选择排序算法题目描述：给定一个包含n个元素的数组，对其进行选择排序，找出最小元素的下标，并输出其下标。
解题思路：选择排序的基本思想是在每一趟遍历过程中，找出最小元素，将其放到已排序序列的末尾。
具体步骤如下：1.从数组的第一个元素开始，依次遍历数组；2.记录当前遍历到的最小元素的下标min_index；3.将当前遍历到的元素与min_index对应的元素进行交换；4.将min_index向前移动一位，继续遍历下一个元素；5.重复步骤2-4，直到遍历完整个数组。
算法实现：```c++intmin_index(intarr[],intn){intmin_index=0;for(inti=1;i<n;i++){if(arr[i]<arr[min_index]){min_index=i;}}returnmin_index;```二、最长递增子序列问题题目描述：给定一个长度为n的数组，求其最长递增子序列的长度。
解题思路：可以使用动态规划来解决该问题。
定义一个长度为n+1的数组dp，其中dp[i]表示以arr[i]结尾的最长递增子序列的长度。
初始时，所有元素都为1，除了最后一个元素外。
然后从左到右遍历数组，对于每个元素arr[j]，如果它比前一个元素arr[i]大，则将dp[j]更新为max(dp[j],dp[i]+1)。
最终，dp[n]就是最长递增子序列的长度。
算法实现：```c++intlongest_increasing_subsequence(intarr[],intn){intdp[n+1];for(inti=1;i<=n;i++){dp[i]=1;for(intj=0;j<i;j++){if(arr[i]>arr[j]){dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);}}}returndp[n];```三、最长公共子序列问题题目描述：给定两个长度为n和m的序列，求它们的最长公共子序列的长度。
软件设计师必背知识点
软件设计师必背知识点一、计算机组成与体系结构。
1. 数据的表示。
- 进制转换：- 二进制、八进制、十进制、十六进制之间的相互转换。
例如，十进制转二进制可以采用除2取余法，将十进制数不断除以2，取余数，直到商为0，然后将余数从右到左排列得到二进制数。
- 二进制数的运算，包括算术运算（加、减、乘、除）和逻辑运算（与、或、非、异或）。
- 原码、反码、补码：- 原码：最高位为符号位，0表示正数，1表示负数，其余位表示数值的绝对值。
- 反码：正数的反码与原码相同，负数的反码是在原码的基础上，符号位不变，其余位取反。
- 补码：正数的补码与原码相同，负数的补码是其反码加1。
计算机中通常采用补码来表示和运算数据，因为补码可以简化减法运算，将减法转换为加法。
2. 计算机的基本组成。
- 冯·诺依曼结构：由运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备五大部分组成。
- 运算器：进行算术和逻辑运算的部件，如加法器、乘法器等。
- 控制器：指挥计算机各部件协调工作的部件，它从存储器中取出指令，分析指令并产生相应的控制信号，控制计算机各部件执行指令。
- 存储器：用于存储程序和数据。
分为内存储器（主存）和外存储器（辅存）。
内存储器包括随机存取存储器（RAM）和只读存储器（ROM）。
RAM是可读可写的存储器，断电后数据丢失；ROM是只读存储器，断电后数据不丢失，常用于存储BIOS等基本系统程序。
- 输入设备：如键盘、鼠标等，用于向计算机输入数据和指令。
- 输出设备：如显示器、打印机等，用于将计算机处理的结果输出。
3. 指令系统。
- 指令的格式：一般包括操作码和操作数两部分。
操作码表示指令要执行的操作，操作数表示操作的对象。
- 指令的寻址方式：- 立即寻址：操作数直接包含在指令中。
- 直接寻址：操作数的地址直接包含在指令中。
- 间接寻址：指令中给出的是操作数地址的地址。
- 寄存器寻址：操作数存放在寄存器中，指令中给出寄存器编号。
软考中级系统集计算题公式
软考中级系统集计算题公式
在软考中级系统集计算题中，常见的公式包括：
1. 机器周期（TP）= 主频（MHz）/ 时钟周期（ns）
其中，主频表示CPU的工作频率，时钟周期表示CPU完成一个基本操作所需的时间。
2. CPU执行时间（Texec）= TP × CPI × IC
其中，TP表示机器周期，CPI表示每指令周期数，IC表示指令数。
3. 系统吞吐率（Throughput）= 1 / Tavg
其中，Tavg表示平均响应时间。
4. 计算机存储器存取时间（Tmem）= Tcache × Ha + Tmain ×(1-Ha)
其中，Tcache表示高速缓存存取时间，Tmain表示主存存取时间，Ha表示高速缓存的命中率。
5. 磁盘平均访问时间（Tdisk）= (1-P) × Tseek + P ×Trotation + Ttransfer
其中，P表示盘块命中率，Tseek表示寻道时间，Trotation表示旋转延迟时间，Ttransfer表示传输时间。
6. 系统响应时间（Tresp）= Tcpu + Tmem + Tdisk + Tio
其中，Tcpu表示CPU执行时间，Tmem表示存储器存取时间，Tdisk 表示磁盘访问时间，Tio表示输入输出设备的响应时间。
以上是一些常见的公式，根据具体的题目要求，还可能会需要其
他的计算公式。
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。
软件设计师公式大全
软件设计师公式大全
作为一个软件设计师，你需要掌握各种数学和计算机科学领域的相关公式。
以下是一些常见的公式大全，可以作为参考：
1. 数学公式：
- 二次方程求根公式：x = (-b ± √(b^2 - 4ac)) / (2a)
- 傅里叶变换公式：F(k) = ∑[n=0→N-1] f(n) * e^(-2πikn/N)
- 矩阵乘法：C = A * B
2. 数据结构与算法公式：
- 平均时间复杂度：O(n)
- 最坏时间复杂度：O(n^2)
- 二分查找算法：查找元素x在有序数组中的位置
- 快速排序算法：通过交换元素来快速排序一个数组
3. 编码相关公式：
- 哈希函数：h(key) = key mod N
- 编码压缩算法：通过编码规则减少数据的存储空间
4. 网络通信公式：
- 传输速率：通过量化单位时间内传输的数据量来计算
- 延迟时间：数据从发送端到接收端所需的时间
5. 数据库相关公式：
- SQL查询语句：SELECT * FROM table WHERE condition - 数据库范式：用于规范化数据库结构的一系列规则
这只是一些常见的公式，实际上软件设计涉及到的公式非常广泛，具体还要根据软件设计的具体领域和需求来决定。
在实际工作中，你还需要不断学习和研究新的公式和技术。
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常用算法设计方法要使计算机能完成人们预定的工作，首先必须为如何完成预定的工作设计一个算法，然后再根据算法编写程序。
计算机程序要对问题的每个对象和处理规则给出正确详尽的描述，其中程序的数据结构和变量用来描述问题的对象，程序结构、函数和语句用来描述问题的算法。
算法数据结构是程序的两个重要方面。
算法是问题求解过程的精确描述，一个算法由有限条可完全机械地执行的、有确定结果的指令组成。
指令正确地描述了要完成的任务和它们被执行的顺序。
计算机按算法指令所描述的顺序执行算法的指令能在有限的步骤内终止，或终止于给出问题的解，或终止于指出问题对此输入数据无解。
通常求解一个问题可能会有多种算法可供选择，选择的主要标准是算法的正确性和可靠性，简单性和易理解性。
其次是算法所需要的存储空间少和执行更快等。
算法设计是一件非常困难的工作，经常采用的算法设计技术主要有迭代法、穷举搜索法、递推法、贪婪法、回溯法、分治法、动态规划法等等。
另外，为了更简洁的形式设计和藐视算法，在算法设计时又常常采用递归技术，用递归描述算法。
一、迭代法迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。
设方程为f(x)=0，用某种数学方法导出等价的形式x=g(x)，然后按以下步骤执行:(1) 选一个方程的近似根，赋给变量x0;(2) 将x0的值保存于变量x1，然后计算g(x1)，并将结果存于变量x0;(3) 当x0与x1的差的绝对值还小于指定的精度要求时，重复步骤(2)的计算。
若方程有根，并且用上述方法计算出来的近似根序列收敛，则按上述方法求得的x0就认为是方程的根。
上述算法用C程序的形式表示为:【算法】迭代法求方程的根{ x0=初始近似根;do {x1=x0;x0=g(x1); /*按特定的方程计算新的近似根*/} while ( fabs(x0-x1)>Epsilon);printf(“方程的近似根是%f\n”，x0);}迭代算法也常用于求方程组的根，令X=(x0，x1，…，xn-1)设方程组为:xi=gi(X) (I=0，1，…，n-1)则求方程组根的迭代算法可描述如下:【算法】迭代法求方程组的根{ for (i=0;i x[i]=初始近似根;do {for (i=0;i y[i]=x[i];for (i=0;i x[i]=gi(X);for (delta=0.0,i=0;i if (fabs(y[i]-x[i])>delta) delta=fabs(y[i]-x[i]);} while (delta>Epsilon);for (i=0;i printf(“变量x[%d]的近似根是%f”，I，x[i]);printf(“\n”);}具体使用迭代法求根时应注意以下两种可能发生的情况:(1) 如果方程无解，算法求出的近似根序列就不会收敛，迭代过程会变成死循环，因此在使用迭代算法前应先考察方程是否有解，并在程序中对迭代的次数给予限制;(2) 方程虽然有解，但迭代公式选择不当，或迭代的初始近似根选择不合理，也会导致迭代失败。
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。
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】# includevoid main(){ int a,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++) {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)) {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。
【程序2】# include# define SIDE_N 3# define LENGTH 3# define VARIABLES 6int A,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};int side_total[SIDE_N];main{}{ int i,j,t,equal;for (j=0;j*pt[j]=j+1;while(1){ for (i=0;i{ for (t=j=0;j t+=*side[i][j];side_total[i]=t;}for (equal=1,i=0;equal&&i if (side_total[i]!=side_total[i+1] equal=0;if (equal){ for (i=1;i printf(“%4d”,*pt[i]);printf(“\n”);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[i]>*pt[i-1]) break;t=*pt[j-1];* pt[j-1] =* pt[i]; *pt[i]=t;for (i=VARIABLES-1;i>j;i--,j++){ t=*pt[j]; *pt[j] =* pt[i]; *pt[i]=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。
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。
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;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{ 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;保存该B数组;}}}三、递推法递推法是利用问题本身所具有的一种递推关系求问题解的一种方法。
设要求问题规模为N的解，当N=1时，解或为已知，或能非常方便地得到解。
能采用递推法构造算法的问题有重要的递推性质，即当得到问题规模为i-1的解后，由问题的递推性质，能从已求得的规模为1，2，…，i-1的一系列解，构造出问题规模为I的解。
这样，程序可从i=0或i=1出发，重复地，由已知至i-1规模的解，通过递推，获得规模为i的解，直至得到规模为N的解。
【问题】阶乘计算问题描述:编写程序，对给定的n(n≦100)，计算并输出k的阶乘k!(k=1，2，…，n)的全部有效数字。
由于要求的整数可能大大超出一般整数的位数，程序用一维数组存储长整数，存储长整数数组的每个元素只存储长整数的一位数字。
如有m位成整数N用数组a[ ]存储:N=a[m]×10m-1+a[m-1]×10m-2+ … +a[2]×101+a[1]×100并用a[0]存储长整数N的位数m，即a[0]=m。