算法分析与设计实验报告 完整版
《算法分析与设计》 课程实验 实验报告
专业：计算机科学与技术 班级： 姓名： 学号： 《算法分析与设计》实验报告
1 完成时间：2009年6月15日 《算法分析与设计》实验报告
2 实验一 算法实现一 一、 实验目的与要求 熟悉C/C++语言的集成开发环境； 通过本实验加深对分治法、贪心算法的理解。 二、 实验内容: 掌握分治法、贪心算法的概念和基本思想，并结合具体的问题学习如何用相应策略进行求解的方法。 三、 实验题 1. 【伪造硬币问题】给你一个装有n个硬币的袋子。n个硬币中有一个是伪造的。你的任务是找出这个伪造的硬币。为了帮助你完成这一任务，将提供一台可用来比较两组硬币重量的仪器，利用这台仪器，可以知道两组硬币的重量是否相同。试用分治法的思想写出解决问题的算法，并计算其时间复杂度。 2.【找零钱问题】一个小孩买了价值为33美分的糖，并将1美元的钱交给售货员。售货员希望用数目最少的硬币找给小孩。假设提供了数目有限的面值为25美分、10美分、5美分、及1美分的硬币。给出一种找零钱的贪心算法。 四、 实验步骤
理解算法思想和问题要求； 编程实现题目要求； 上机输入和调试自己所编的程序； 验证分析实验结果； 整理出实验报告。 五、 实验程序 1. 伪造硬币问题 《算法分析与设计》实验报告 3 源程序： //c语言实现 #include #include #include #define N 100 #define N1 12 //只能判断是否相等的天平 void solve(int coin[],int count,int first,int last) { if (count==2) { printf("无法判断\n"); return; } if (first==last) {//只有一个硬币时候 printf("假币的序号为%d, 假币的重量为%d\n", first, coin[first]); } else if(last-first==1){ //如果只剩下两个硬币（此时count不为） if (first > 0) { //不是最开始的硬币 if (coin[first] == coin[0]) //如果第first和第个相等，说明first位置不是伪币 solve(coin,count,first+1,last); else //否则，说明first位置是伪币 solve(coin,count,first,last-1); } else if(lastif (coin[first]==coin[count-1]) //如果第first和最后一个相等，说明last位置不是伪币 solve(coin,count,first+1,last); else //否则，说明first位置是伪币 solve(coin,count,first,last-1); } } else if (firstint temp=(last-first+1)/3; //将硬币分为三组 int sum1=0, sum2=0; for(int i=0;isum1+=coin[first+i]; sum2+=coin[last-i]; } if (sum1==sum2){ //两边的总重相等,在中间，递归 solve(coin,count,first+temp,last-temp); } else {//在两边,不在中间 《算法分析与设计》实验报告 4 if (sum1==coin[first+temp]*temp){ //左边的和中间的相等,在右边，递归 solve(coin,count,last-temp+1,last); } else { solve(coin,count,first,first+temp-1); //右边的和中间的相等,在左边，递归 } } } } void main() { int i; int coin[N]; //定义数组coin用来存放硬币重量 for(i=0;icoin[i]=0; //所用硬币初始值为 coin[N1]=1; //第N1个设置为，即伪币 int cnt = N; printf("硬币个数：%d\n",cnt); solve(coin,cnt,0,cnt-1); }
2找零钱问题
（1） 零钱个数无限制的时候: 源程序： //c语言实现 #include main(){ int T[]={25,10,5,1}; int a[5]; int money,i,j; printf("输入钱数:\n"); scanf("%d",&money); for(i=0;i<4;i++){ a[i]=money/T[i]; money=money%T[i]; } printf("找钱结果:\n硬币:\t"); for(i=0;i<=3;i++){ printf("%d\t|\t",T[i]); } printf("\n个数:\t"); 《算法分析与设计》实验报告 5 for(i=0;i<=3;i++){ printf("%d\t|\t",a[i]); } printf("\n"); return(0); }
（2）当零钱个数有个数限制的时候： 源程序： //c语言实现 #include main(){ int T[]={25,10,5,1}; //硬币的面值 int a[5]; //用来记录找钱的个数 int count[]={1,2,10,1000}; //各个面值硬币的个数 int money,i; printf("输入钱数:\n"); scanf("%d",&money); for(i=0;i<4;i++){ if(money>T[i]*count[i]){ //当剩余钱数大于当前硬币总值 a[i]=count[i]; //当前硬币个数取现有的最大值 money=money-T[i]*count[i]; } else{ a[i]=money/T[i]; money=money%T[i]; } } printf("找钱结果:\n硬币:\t"); for(i=0;i<=3;i++){ printf("%d\t|\t",T[i]); } printf("\n\n个数:\t"); for(i=0;i<=3;i++){ printf("%d\t|\t",a[i]); } printf("\n"); return(0); }
六、 实验结果
1伪造硬币问题运行结果： 硬币个数：100 《算法分析与设计》实验报告 6 假币的序号为12, 假币的重量为1
截图：
2找零钱问题（1、硬币个数无限制）运行结果： 输入钱数:
67 找钱结果:
硬币: 25 | 10 | 5 | 1 |
个数: 2 | 1 | 1 | 2 |
截图：
3找零钱问题（2、硬币个数有限制，其中硬币个数限制分别为1,2,10和1000。） 运行结果： 输入钱数:
123 找钱结果:
硬币: 25 | 10 | 5 | 1 |
个数: 1 | 2 | 4 | 2 |
截图： 《算法分析与设计》实验报告 7 七、 实验分析 1、 在伪造硬币问题中， 由于提供的用来比较硬币重量的仪器只能知道两组硬币的重量是否相同，而不能判断那一边是较重的或者较轻的，所以当硬币个数是2的时候就不能判断伪币的位置。时间复杂度为O（nlogn） 2、 找零钱问题中，可以把问题分为两种问题： （1）提供了不限数目的面值为25美分、10美分、5美分、及1美分的硬币，在计算的时候不用考虑硬币数目的限制，从硬币的最大面值开始计算，找到最优解。 （2）提供了数目有限的面值为25美分、10美分、5美分、及1美分的硬币，由于硬币的数目有限制，则在解决的时候要考虑是否已经达到硬币数目的最大限制。 《算法分析与设计》实验报告
8 实验二 算法实现二 一、 实验目的与要求 熟悉C/C++语言的集成开发环境； 通过本实验加深对贪心算法、动态规划和回溯算法的理解。 二、 实验内容: 掌握贪心算法、动态规划和回溯算法的概念和基本思想，分析并掌握"0-1"背包问题的三种算法，并分析其优缺点。 三、 实验题 1. "0-1"背包问题的贪心算法 2. "0-1"背包问题的动态规划算法 3. "0-1"背包问题的回溯算法 四、 实验步骤 理解算法思想和问题要求； 编程实现题目要求； 上机输入和调试自己所编的程序； 验证分析实验结果； 整理出实验报告。 五、 实验程序 1，"0-1"背包问题的贪心算法 #include #include #include #define N 5//物体个数 int m[10][10]; int v[N];//v[i]为价值
算法设计与分析实验报告
实验一排序算法设计一、实验内容冒泡排序二、实验问题分析该问题主要涉及到了指针和循环和相互比较的方法，是综合知识的应用。
三、数学模型根据题目要求，依次对每个数据进行比较，直至得出最后结果。
如果a>b则交换位置，如果a<b则不交换。
四、程序流程图五、源代码#include <stdio.h>void sort(int a[]){int temp;for(int i=0;i<9;i++){for(int j=0;j<10-i-1;j++){if(a[j]>a[j+1]){temp=a[j];a[j]=a[j+1];a[j+1]=temp;}}}printf("排序后的数据\n"); for(i=0;i<10;i++){if(i==5){printf("\n");}printf("%d ",a[i]);}printf("\n");}void main(){int a[10];for(int i=0;i<10;i++){scanf("%d",&a[i]);}printf("排序前的数据\n"); for(i=0;i<10;i++){if(i==5){printf("\n");}printf("%d ",a[i]);}printf("\n");sort(a);}六、测试结果实验二递归算法设计一、实验内容1.判断S字符是否为“回文”的递归函数，并编写程序测试。
二、实验问题分析递归是一个过程或函数在其定义或说明中又直接或间接调用自身的一种方法。
递归算法设计，就是把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题，在逐步求解小问题后，再返回（回溯）得到大问题的解。
算法课设实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着计算机技术的飞速发展，算法在计算机科学中扮演着至关重要的角色。
为了加深对算法设计与分析的理解，提高实际应用能力，本实验课程设计旨在通过实际操作，让学生掌握算法设计与分析的基本方法，学会运用所学知识解决实际问题。
二、实验内容与步骤本次实验共分为三个部分，分别为排序算法、贪心算法和动态规划算法的设计与实现。
1. 排序算法（1）实验目的：熟悉常见的排序算法，理解其原理，比较其优缺点，并实现至少三种排序算法。
（2）实验内容：- 实现冒泡排序、快速排序和归并排序三种算法。
- 对每种算法进行时间复杂度和空间复杂度的分析。
- 编写测试程序，对算法进行性能测试，比较不同算法的优劣。
（3）实验步骤：- 分析冒泡排序、快速排序和归并排序的原理。
- 编写三种排序算法的代码。
- 分析代码的时间复杂度和空间复杂度。
- 编写测试程序，生成随机测试数据，测试三种算法的性能。
- 比较三种算法的运行时间和内存占用。
2. 贪心算法（1）实验目的：理解贪心算法的基本思想，掌握贪心算法的解题步骤，并实现一个贪心算法问题。
（2）实验内容：- 实现一个贪心算法问题，如活动选择问题。
- 分析贪心算法的正确性，并证明其最优性。
（3）实验步骤：- 分析活动选择问题的贪心策略。
- 编写贪心算法的代码。
- 分析贪心算法的正确性，并证明其最优性。
- 编写测试程序，验证贪心算法的正确性。
3. 动态规划算法（1）实验目的：理解动态规划算法的基本思想，掌握动态规划算法的解题步骤，并实现一个动态规划算法问题。
（2）实验内容：- 实现一个动态规划算法问题，如背包问题。
- 分析动态规划算法的正确性，并证明其最优性。
（3）实验步骤：- 分析背包问题的动态规划策略。
- 编写动态规划算法的代码。
- 分析动态规划算法的正确性，并证明其最优性。
- 编写测试程序，验证动态规划算法的正确性。
三、实验结果与分析1. 排序算法实验结果：- 冒泡排序：时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(1)。
算法分析与设计实验报告
算法分析与设计实验报告专业班级：姓名：学号：指导老师：实验一递归算法的设计与实现•计算整数的非负整数次幂(1)设计思路对于34按步骤可以分析：34=32*3232=31*3131=31*1对于33按步骤可以分析：33=32*31；32=31*31；31=31*1；分析可以得到：当x n中n为奇数时，x n=x*(x n/2)2当x n中n为偶数的，x n=（x n/2）2；当n/2=0;return 1；一步步进行递归返回计算，如果n位奇数，在进行一部乘以x 否则返回运算结果(2)源程序代码#include<iostream>using namespace std;int power(int x,int n){int y;if(n==0){y=1;}else{y=power(x,n/2);y=y*y;if(n%2==1){y=y*x;}}return y;}void main(){cout<<"请输入一个底数X：";int x;cin>>x;cout<<"请输入一个指数Y: ";int y;cin>>y;if(y<0){cout<<"你的输入有误：请重新输入:"<<endl; cin>>y;}int c;c=power(x,y);cout<<x<<"的"<<y<<"次幂的结果是"<<c<<endl; }(3)代码运行结果(4)时间复杂度令n=2k，则可以得到：f(n)=g(k)=k+1=logn+1=O(logn)2.基于递归算法的插入排序(1)设计思路通过主函数传来一个数组的首地址和数组的长度，然后利用递归的原理，当n=0；程序返回，执行入栈的递归程序，依次比较2个数的大小，3个数的大小等，根据比较的结果将第n个数插入适当的位置。
算法设计与分析实验报告(中南民族大学)
院系：计算机科学学院专业：年级：课程名称：算法设计与分析基础班号：组号：指导教师：年月日实验结果及分析1.求最大数2.递归法与迭代法性能比较递归迭代3.改进算法1.利用公式法对第n项Fibonacci数求解时可能会得出错误结果。
主要原因是由于double类型的精度还不够，所以程序算出来的结果会有误差，要把公式展开计算。
2.由于递归调用栈是一个费时的过程，通过递归法和迭代法的比较表明，虽然递归算法的代码更精简更有可读性，但是执行速度无法满足大数问题的求解。
3.在当前计算机的空间较大的情况下，在一些速度较慢的问题中，空间换时间是一个比较周全的策略。
实验原理（算法基本思想）定义：若A=(a ij), B=(b ij)是n×n的方阵，则对i,j=1,2,…n，定义乘积C=A⋅B 中的元素c ij为：1.分块解法通常的做法是将矩阵进行分块相乘，如下图所示：二．Strassen解法分治法思想将问题实例划分为同一问题的几个较小的实例。
对这些较小实例求解，通常使用递归方法，但在问题规模足够小时，也会使用另一种算法。
如果有必要，合并这些问题的解，以得到原始问题的解。
求解矩阵相乘的DAC算法，使用了strassen算法。
DAC（A[]，B[]，n）{If n=2 使用7次乘法的方法求得解ElseDivide（A）//把A分成4块Divide（B）//把B分成4块调用7次strassen算法求得解的4块合并这4块得到解并返回}伪代码Serial_StrassenMultiply(A, B, C) {T1 = A0 + A3;T2 = B0 + B3;StrassenMultiply(T1, T2, M1);T1 = A2 + A3;StrassenMultiply(T1, B0, M2);T1 = (B1 - B3);StrassenMultiply (A0, T1, M3);T1 = B2 - B0;StrassenMultiply(A3, T1, M4);T1 = A0 + A1;StrassenMultiply(T1, B3, M5);T1 = A2 – A0;T2 = B0 + B1;StrassenMultiply(T1, T2, M6);T1 = A1 – A3;T2 = B2 + B3;StrassenMultiply(T1, T2, M7);C0 = M1 + M4 - M5 + M7C1 = M3 + M5C2 = M2 + M4C3 = M1 - M2 + M3 + M6}实验结果及分析时间复杂度1.分块相乘总共用了8次乘法，因而需要Θ(n log28)即Θ(n3)的时间复杂度。
算法设计与分析实验报告
算法设计与分析实验报告算法设计与分析实验报告引言：算法设计与分析是计算机科学中的重要课程，它旨在培养学生解决实际问题的能力。
本次实验旨在通过设计和分析不同类型的算法，加深对算法的理解，并探索其在实际应用中的效果。
一、实验背景算法是解决问题的步骤和方法的描述，是计算机程序的核心。
在本次实验中，我们将重点研究几种经典的算法，包括贪心算法、动态规划算法和分治算法。
通过对这些算法的设计和分析，我们可以更好地理解它们的原理和应用场景。
二、贪心算法贪心算法是一种基于局部最优选择的算法，它每一步都选择当前状态下的最优解，最终得到全局最优解。
在实验中，我们以背包问题为例，通过贪心算法求解背包能够装下的最大价值物品。
我们首先将物品按照单位重量的价值从大到小排序，然后依次将能够装入背包的物品放入，直到背包无法再装下物品为止。
三、动态规划算法动态规划算法是一种通过将问题分解为子问题，并记录子问题的解来求解整体问题的算法。
在实验中，我们以斐波那契数列为例，通过动态规划算法计算斐波那契数列的第n项。
我们定义一个数组来保存已经计算过的斐波那契数列的值，然后通过递推公式将前两项的值相加得到后一项的值，最终得到第n项的值。
四、分治算法分治算法是一种将问题分解为更小的子问题，并通过递归求解子问题的算法。
在实验中，我们以归并排序为例，通过分治算法对一个无序数组进行排序。
我们首先将数组分成两个子数组，然后对子数组进行递归排序，最后将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。
五、实验结果与分析通过对以上三种算法的设计和分析，我们得到了以下实验结果。
在贪心算法中，我们发现该算法能够在有限的时间内得到一个近似最优解，但并不能保证一定得到全局最优解。
在动态规划算法中，我们发现该算法能够通过记忆化搜索的方式得到准确的结果，但在问题规模较大时，其时间复杂度较高。
在分治算法中，我们发现该算法能够将问题分解为更小的子问题，并通过递归求解子问题，最终得到整体问题的解。
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。
算法设计算法实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，加深对算法设计方法、基本思想、基本步骤和基本方法的理解与掌握。
通过具体问题的解决，提高利用课堂所学知识解决实际问题的能力，并培养综合应用所学知识解决复杂问题的能力。
二、实验内容1. 实验一：排序算法分析- 实验内容：分析比较冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等基本排序算法的效率。
- 实验步骤：1. 编写各排序算法的C++实现。
2. 使用随机生成的不同规模的数据集进行测试。
3. 记录并比较各算法的运行时间。
4. 分析不同排序算法的时间复杂度和空间复杂度。
2. 实验二：背包问题- 实验内容：使用贪心算法、回溯法、分支限界法解决0-1背包问题。
- 实验步骤：1. 编写贪心算法、回溯法和分支限界法的C++实现。
2. 使用标准测试数据集进行测试。
3. 对比分析三种算法的执行时间和求解质量。
3. 实验三：矩阵链乘问题- 实验内容：使用动态规划算法解决矩阵链乘问题。
- 实验步骤：1. 编写动态规划算法的C++实现。
2. 使用不同规模的矩阵链乘实例进行测试。
3. 分析算法的时间复杂度和空间复杂度。
4. 实验四：旅行商问题- 实验内容：使用遗传算法解决旅行商问题。
- 实验步骤：1. 设计遗传算法的参数，如种群大小、交叉率、变异率等。
2. 编写遗传算法的C++实现。
3. 使用标准测试数据集进行测试。
4. 分析算法的收敛速度和求解质量。
三、实验结果与分析1. 排序算法分析- 通过实验，我们验证了快速排序在平均情况下具有最佳的性能，其时间复杂度为O(nlogn)，优于其他排序算法。
- 冒泡排序、选择排序和插入排序在数据规模较大时效率较低，不适合实际应用。
2. 背包问题- 贪心算法虽然简单，但在某些情况下无法得到最优解。
- 回溯法能够找到最优解，但计算量较大，时间复杂度较高。
- 分支限界法结合了贪心算法和回溯法的特点，能够在保证解质量的同时，降低计算量。
3. 矩阵链乘问题- 动态规划算法能够有效解决矩阵链乘问题，时间复杂度为O(n^3)，空间复杂度为O(n^2)。
《算法设计与分析》实验报告模板 (1)
《算法设计与分析》实验报告
学号：姓名：
实验一分治法求解众数问题
一、实验目的
1.掌握分治法的设计思想并能熟练应用；
2.理解分治与递归的关系。
二、实验题目
在一个序列中出现次数最多的元素称为众数，根据分治法的思想设计算法寻找众数。
三、实验程序
四、程序运行结果
实验二动态规划法求解单源最短路径问题
一、实验目的
1.深刻掌握动态规划法的设计思想；
2.熟练应用以上算法思想求解相关问题。
二、实验题目
设有一个带权有向连通图，可以把顶点集划分成多个互不相交的子集，使得任一条边的两个顶点分属不同子集，称该图为多段图。
采用动态规划法求解多段图从源点到终点的最小代价路径。
三、实验程序
四、程序运行结果
实验三贪心法求解单源点最短路径问题
一、实验目的
1.掌握贪心法的设计思想；
2.分析比较同一个问题采用不同算法设计思想求解的结果。
二、实验题目
设有一个带权有向连通图，可以把顶点集划分成多个互不相交的子集，使得任一条边的两个顶点分属不同子集，称该图为多段图。
采用贪心法求解多段图从源点到终点的最小代价路径。
三、实验程序
四、程序运行结果
实验四回溯法求解0/1背包问题
一、实验目的
1.掌握回溯法的设计思想；
2.掌握解空间树的构造方法，以及在求解过程中如何存储求解路径；
二、实验题目
给定n种物品和一个容量为C的背包，选择若干种物品（物品不可分割），使得装入背包中物品的总价值最大。
采用回溯法求解该问题。
三、实验程序
四、程序运行结果。
算法分析与设计课程实验报告
算法分析与设计课程实验报告班级： 131213学号： 13121XXX姓名： XXX指导老师：邓凡目录算法分析与设计课程实验报告 (1)实验一排序 (1)1. 课本练习2.3-7 (1)2. 实现优先队列 (2)3.快速排序 (2)4. 第k大元素 (3)实验二动态规划 (4)1. 矩阵链乘 (4)2. 最长公共子序列 (5)3. 最长公共子串 (7)4. 最大和 (9)5. 最短路径 (10)实验三贪心策略 (11)1. 背包问题 (11)2. 任务调度 (14)3. 单源点最短路径 (15)4. 任意两点间最短路径 (16)实验四回溯法 (18)1. 0-1背包问题 (18)2. 8-Queen问题 (21)实验一排序1.课本练习2.3-7(1)问题描述描述一个运行时间为 (nlgn)的算法，给定n个整数的集合S和另一个整数x,该算法能确定S中是否存在两个其和刚好是x的元素。
(2)问题分析该问题首先要进行排序，然后用二分查找法判断S中是否存在两个其和刚好是x的元素，因为时间复杂度为(nlgn)，所以可以采用归并排序。
(3)算法分析归并排序的思想是将n个元素分成各含n/2个元素的子序列，然后对两个子序列递归地进行排序，最后合并两个已排序的子序列得到排序结果。
二分查找的思想是对于集合中的每一个数字，用二分法找到x-S[i]的位置，若存在且不为其本身，则输出S中存在有两个和等于x的元素；否则，不存在。
(4)实验结果2.实现优先队列(1)问题描述实现优先队列，维护一组元素构成的集合S。
(2)问题分析优先队列是基于堆排序的。
首先将集合S中的元素进行堆排序。
当进行操作时，要不断维护集合S的有序性，即要不断地调整堆。
(3)算法分析本程序中主要的函数有INSERT()：需要调用INCREASE_KEY()来维护堆，其时间复杂度为O（lgn），函数MAXIMUM()仅需要返回S[1]，时间复杂度为 (1)，函数EXTRACT_MAX()需要调用堆排序中的MAX_HEAPIFY，时间复杂度为O(lgn)，函数INCREASE_KEY()更新结点到根结点的路径长度为O(lgn)，时间复杂度为O(lgn)。
算法分析与设计实验报告 Microsoft Word 文档 (1)
华中师范大学计算机科学系实验报告书课程名：《算法分析与设计》班级：计科系0802学号：2008210707姓名：刘怀宁指导老师：张茂元提交日期：2010-11-23目录：实验三·······················3 ——6实验五·······················7 ——9实验六·······················10——12 实验七·······················13——16 实验八·······················17——18说明：单元实验报告包含五个内容A．实验题目B．实验目的C．实验要求D．程序代码及运行结果（分割为两面）E．心得体会程序代码实现语言：C++编程工具：visual C++实验三实验项目———串匹配问题1．实验题目给定一个文本，在该文本中查找并定位任意给定的字符串2．实验目的（1）深刻理解并掌握蛮力法的设计思想;（2）提高应用蛮力法设计算法的技能；（3）理解这样一个观点：用蛮力法设计的算法，一般来说，经过适度的努力后，都可以对算法的第一个版本进行一定程度的改良，改进其时间性能。