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。
算法设计与分析实验报告(模版)
武汉工程大学计算机科学与工程学院《算法设计与分析》实验报告专业班级实验地点学生学号指导教师学生姓名实验时间实验项目算法基本工具和优化技巧实验类别基本性实验实验目的及要求目的与要求：练习算法基本工具和优化技巧的使用实验内容要点：1、熟悉循环和递归的应用2、熟悉数据结构在算法设计中的应用3、了解优化算法的基本技巧4、掌握优化算法的数学模型成绩评定表类别评分标准分值得分合计上机表现积极出勤、遵守纪律主动完成实验设计任务30分实验报告及时递交、填写规范内容完整、体现收获70分说明：评阅教师：日期：年月日一、狼找兔子问题：一座山周围有n个洞，顺时针编号为0，1，2.，…，n-1。
一只狼从0号洞开始，顺时针方向计数，每当经过第m个洞时，就进洞找兔子。
输入m,n，问兔子有没有幸免的机会？如果有，该藏哪里？代码设计：。
结果：。
二、有52张牌，使他们全部正面朝上，第一轮是从第2张开始，凡是2的倍数位置上的牌翻成正面朝下；第二轮从第3张牌开始，凡是3的倍数位置上的牌，正面朝上的翻成正面朝下，正面朝下的翻成正面朝上；第三轮从第4张开始，凡是4的倍数位置上的牌，正面朝上的翻成正面朝下，正面朝下的翻成正面朝上，以此类推，直到翻的牌超过104张为止。
统计最后有几张正面朝上，以及他们的位置号。
代码设计：。
结果：。
三、A、B、C、D、E 5人为某次竞赛的前5名，他们在名次公布前猜名次。
A说：B得第三名，C得第五名。
B说：D得第二名，E得第四名。
C说：B得第一名，E得第四名。
D说：C得第一名，B得第二名。
E说：D得第二名，A得第三名。
结果每个人都猜对了一半，实际名次是什么呢？代码设计：。
结果：。
算法设计与分析实验报告
算法设计与分析实验报告姓名：班级：计算机科学与技术102班学号：1090教师：设计时间：2012.04.23编程工具：C-Free 5.0【实验一】：使用递归方法输出杨辉三角杨辉三角.cpp//使用递归方法输出杨辉三角，每个数字占用4个空格位#include <stdlib.h>#include <stdio.h>int calcit(int x, int y){if (x==y||y==0)return 1;elsereturn calcit(x-1,y-1)+calcit(x-1,y);}int main(){int i, j,k,n;printf("请输入行数(最好<=13)：");scanf("%d",&n);for (i = 0; i<n; i++){for(k=(n-i)*2;k>0;k--)printf(" ");for (j=0;j<=i;j++)printf("%4d",calcit(i, j));printf("\n");}return 0;}【实验二】：快速排序（一）快速排序.cpp#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#define SIZE 100void quick_sort(int data[],int x,int y);int pation(int data[],int x,int y);int main(){int i,n,data[SIZE];printf("请输入要排列的数目（<=100）：");scanf("%d",&n);printf("请输入要排列的数列：\n");for(i=0;i<n;++i)scanf("%d",&data[i]);quick_sort(data,0,n-1);printf("排列后的数列为：\n");for(i=0;i<n;++i)printf( "%d ",data[i]);printf("\n");return 0;}void quick_sort(int data[],int x,int y){if(x>=y) return;int q=pation(data,x,y);quick_sort(data,x,q-1);quick_sort(data,q+1,y);}int pation(int data[],int x,int y){int n=data[x],i=x+1,j=y,temp;while(1){while(data[i]<n) ++i;while(data[j]>n) --j;if(i>=j) break;temp=data[i]; data[i]=data[j]; data[j]=temp;}data[x]=data[j];data[j]=n;return j;}（二）插入排序.cpp#include<stdio.h>#include<conio.h>#define X 100#define Y 100int main(){int a[X],r[Y];int *p;int i,j,n;printf("请输入要排列的数目（<=100）：");scanf("%d",&n);printf("请输入要排列的数列：\n");for(i=0;i<n;i++){p=&a[i];scanf("%d",p);r[i+1]=a[i];}r[0]=1;for(i=2;i<=n;i++){r[0]=r[i];j=i-1;while(r[j]>r[0]){r[j+1]=r[j];j--;}r[j+1]=r[0];}printf("排列后的顺序是：\n");for(i=1;i<=n;i++){p=&r[i];printf("%d ",*p);}printf("\n");return 0;}【实验三】：趣味矩阵（一）次上三角的自动打印次上三角的自动打印.cpp#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#define MAX 100void InterestMatrix(int n){int a[MAX][MAX];int k=1,m=0; // 计数器int i,j;//矩阵初始化for(i=0;i<n;i++){for(j=0;j<=i;j++)a[i][j]=k++;}//打印矩阵for(i=0;i<n;i++){m=i;for(j=0;j<n-i;j++)printf("%d ",a[m++][j]);printf("\n");}}int main(){int n;printf("输入矩阵的阶数n:");scanf("%d",&n);printf("\n");InterestMatrix(n);printf("\n");return 0;}（二）特殊趣味矩阵的打印趣味矩阵.cpp//使左对角线和右对角线上的元素为0，它们上方的元素为1，左边的元素为2，下方的元素为3，右边的元素为4#include<stdio.h>int main(){int i,j,a[100][100],n;printf("请输入矩阵的阶数：");scanf("%d",&n);for(i=1;i<=n;i++)for(j=1;j<=n;j++){if(i==j||i+j==n+1)a[i][j]=0;if(i<j&&i+j<n+1)a[i][j]=1;if(i>j&&i+j<n+1)a[i][j]=2;if(i>j&&i+j>n+1)a[i][j]=3;if(i<j&&i+j>n+1)a[i][j]=4;}for(i=1;i<=n;i++){printf("\n");for(j=1;j<=n;j++)printf("%d ",a[i][j]);}printf("\n");return 0;}。
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)。
算法设计与分析实验报告棋盘覆盖问题
算法设计与分析实验报告棋盘覆盖问题贵州大学计算机科学与技术学院计算机科学与技术系上机实验报告课程名称:算法设计与分析班级:信计101班实验日期:2013-9-30 姓名: 张胜学号:1007010162 指导教师:程欣宇实验序号:一实验成绩: 一、实验名称分治算法实验 - 棋盘覆盖问题二、实验目的及要求1、熟悉递归算法编写;2、理解分治算法的特点;3、掌握分治算法的基本结构。
三、实验环境Visual C++四、实验内容根据教材上分析的棋盘覆盖问题的求解思路，进行验证性实验;要求完成棋盘覆盖问题的输入、分治求解、输出。
有余力的同学尝试消去递归求解。
五、算法描述及实验步骤分治算法原理:分治算法将大的分解成形状结构相同的子问题，并且不断递归地分解，直到子问题规模小到可以直接求解。
棋盘覆盖问题描述:在一个2k x 2k个方格组成的棋盘中恰有一个方格与其他的不同称为特殊方格，想要求利用四种L型骨牌(每个骨牌可覆盖三个方格)不相互重叠覆盖的将除了特殊方格外的其他方格覆盖。
实验步骤:1、定义用于输入和输出的数据结构;2、完成分治算法的编写;3、测试记录结构;4、有余力的同学尝试不改变输入输出结构，将递归消除，并说明能否不用栈，直接消除递归，为什么,六、调试过程及实验结果实验运行结果:七、总结通过本次实验，我更深的理解了递归和分治策略。
代码是书上的算法，加上主函数就行了，用的是C语言编写，很长时间没用了，感觉有点生疏。
实验结果有点问题，就是覆盖棋盘时，并不是按照1，2，3….的字符顺序，而是按照很乱的顺序输出字符，这个我不知道怎么解决，就没解决。
八、附录#include "stdio.h"#include "conio.h"int board[8][8] ={{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0 ,0},{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0,0}};int tile=0;void chessBoard(int tr, int tc, int dr, intdc, int size){int t=tile++,s=size/2;if (size==1) return;if (dr<tr+s&&dc<tc+s)chessBoard(tr,tc,dr,dc,s);else {board[tr+s-1][tc+s-1]=t;chessBoard(tr,tc,tr+s-1,tc+s-1,s);}if(dr <tr+s && dc >= tc+s)chessBoard(tr,tc+s,dr,dc,s);else {board[tr+s-1][tc+s]=t;chessBoard(tr,tc+s,tr+s-1,tc+s,s);} if(dr >= tr+s&&dc<tc+s)chessBoard(tr+s,tc,dr, dc,s);else {board[tr+s][tc+s-1]=t;chessBoard(tr+s,tc,tr+s,tc+s-1,s);} if(dr >= tr+s &&dc>=tc+s) chessBoard(tr+s,tc+s,dr,dc,s);else {board[tr+s][tc+s]=t;chessBoard(tr+s,tc+s,tr+s,tc+s,s);} }main(){int i ,j;chessBoard(0,0,5,5,8);for(i=0;i <8;i++){for( j=0;j <8;j++) {if(board[i][j]<10)printf("0");printf("%d",board[i][j]);printf(" ");}printf( "\n"); } getchar();}。
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教师：学号：姓名：实验一：串匹配问题实验目的：(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。
三、实验要求：( 1) 实现BF 算法;(2 ) 实现BF 算法的改进算法: KMP 算法和BM 算法;(3 ) 对上述3 个算法进行时间复杂性分析, 并设计实验程序验证分析结果。
#include "stdio.h"#include "conio.h"#include <iostream>//BF算法int BF(char s[],char t[]){ int i; int a; int b; int m,n; m=strlen(s); //主串长度n=strlen(t); //子串长度printf("\n*****BF*****算法\n");for(i=0;i<m;i++){ b=0; a=i; while(s[a]==t[b]&&b!=n){a++; b++; }if(b==n){ printf("查找成功!!\n\n"); return 0;}}printf("找不到%s\n\n",t); return 0; }//前缀函数值,用于KMP算法int GETNEXT(char t[],int b){ int NEXT[10]; NEXT[0]=-1;int j,k; j=0; k=-1; while(j<strlen(t)){if ((k==-1)||(t[j]==t[k])){j++;k++;NEXT[j]=k; }else k=NEXT[k];}b=NEXT[b];return b;}//KMP算法int KMP(char s[],char t[]){int a=0; int b=0;int m,n; m=strlen(s); //主串长度n=strlen(t); //子串长度printf("\n*****KMP算法*****\n");while(a<=m-n){while(s[a]==t[b]&&b!=n){a++;b++; }if(b==n){printf("查找成功!!\n\n");return 0;}b=GETNEXT(t,b);a=a-b;if(b==-1) b++;}printf("找不到%s\n\n",t);return 0; } //滑动距离函数,用于BM算法int DIST(char t[],char c){ int i=0,x=1;int n; n=strlen(t);while(x&&i!=n-1){if(t[i]==c)x=0;else i++;}if(i!=n-1)n=n-1-i;return n; } //BM算法结果分析与体会：glibc里的strstr函数用的是brute-force(naive)算法，它与其它算法的区别是strstr不对pattern(needle)进行预处理，所以用起来很方便。
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)。
动态规划算法实现多段图的最短路径问题算法设计与分析实验报告
动态规划算法实现多段图的最短路径问题算法设计与分析实验报告算法设计与分析实验报告实验名称 动态规划算法实现多段图的最短路径问题 评分 实验日期 年 月 日 指导教师 姓名 专业班级 学号一.实验要求1. 理解最优子结构的问题。
有一类问题的活动过程可以分成若干个阶段，而且在任一阶段后的行为依赖于该阶段的状态，与该阶段之前的过程如何达到这种状态的方式无关。
这类问题的解决是多阶段的决策过程。
在50年代，贝尔曼（Richard Bellman ）等人提出了解决这类问题的“最优化原理”，从而创建了最优化问题的一种新的算法设计方法－动态规划。
对于一个多阶段过程问题，是否可以分段实现最优决策，依赖于该问题是否有最优子结构性质，能否采用动态规划的方法，还要看该问题的子问题是否具有重叠性质。
最优子结构性质：原问题的最优解包含了其子问题的最优解。
子问题重叠性质：每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题被反复计算多次。
问题的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。
2.理解分段决策Bellman 方程。
每一点最优都是上一点最优加上这段长度。
即当前最优只与上一步有关。
U s 初始值，u j 第j 段的最优值。
⎪⎩⎪⎨⎧+==≠}.{min ,0ijiji js w u u u3.一般方法1）找出最优解的性质，并刻画其结构特征；2）递归地定义最优值（写出动态规划方程）；3）以自底向上的方式计算出最优值；4）根据计算最优值时得到的信息，构造一个最优解。
步骤1-3是动态规划算法的基本步骤。
在只需要求出最优值的情形，步骤4可以省略，步骤3中记录的信息也较少；若需要求出问题的一个最优解，则必须执行步骤4，步骤3中记录的信息必须足够多以便构造最优解。
二.实验内容1.编程实现多段图的最短路径问题的动态规划算法。
2.图的数据结构采用邻接表。
3.要求用文件装入5个多段图数据，编写从文件到邻接表的函数。
4.验证算法的时间复杂性。
算法设计与分析实验报告
算法设计与分析报告学生姓名学号专业班级指导教师完成时间目录一、课程内容 (3)二、算法分析 (3)1、分治法 (3)（1）分治法核心思想 (3)（2）MaxMin算法分析 (3)2、动态规划 (4)（1）动态规划核心思想 (4)（2）矩阵连乘算法分析 (5)3、贪心法 (5)（1）贪心法核心思想 (5)（2）背包问题算法分析 (6)（3）装载问题算法分析 (6)4、回溯法 (7)（1）回溯法核心思想 (7)（2）N皇后问题非递归算法分析 (7)（3）N皇后问题递归算法分析 (8)三、例子说明 (9)1、MaxMin问题 (9)2、矩阵连乘 (9)3、背包问题 (10)4、最优装载 (10)5、N皇后问题（非递归） (11)6、N皇后问题（递归） (11)四、心得体会 (11)五、算法对应的例子代码 (12)1、求最大值最小值 (12)2、矩阵连乘问题 (13)3、背包问题 (14)4、装载问题 (17)5、N皇后问题（非递归） (18)6、N皇后问题（递归） (20)一、课程内容1、分治法，求最大值最小值，maxmin算法；2、动态规划，矩阵连乘，求最少连乘次数；3、贪心法，1）背包问题，2）装载问题；4、回溯法，N皇后问题的循环结构算法和递归结构算法。
二、算法分析1、分治法（1）分治法核心思想当要求解一个输入规模为n，且n的取值相当大的问题时，直接求解往往是非常困难的。
如果问题可以将n个输入分成k个不同子集合，得到k个不同的可独立求解的子问题，其中1<k≤n，而且子问题与原问题性质相同，原问题的解可由这些子问题的解合并得出。
那末，这类问题可以用分治法求解。
分治法的核心技术1）子问题的划分技术。
2）递归技术。
反复使用分治策略将这些子问题分成更小的同类型子问题，直至产生出不用进一步细分就可求解的子问题。
3）合并技术。
（2）MaxMin算法分析问题：在含有n个不同元素的集合中同时找出它的最大和最小元素。
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算法设计与分析实验报告 指导老师：沙莎 学 院：信息科学与工程学院 班 级：计科0508 姓 名：戚婕 学 号：10
完成日期：2007年12月 目 录 实验一 分治法 ………………………………………………………………………… 2 实验要求 ……………………………………………………………………… 2 实验内容 ……………………………………………………………………… 2 核心算法 ……………………………………………………………………… 2 程序代码 ……………………………………………………………………… 4 实验结果 ……………………………………………………………………… 8
实验二 贪心法 ……………………………………………………………………… 10 实验要求 …………………………………………………………………… 10 实验内容 …………………………………………………………………… 10 核心算法 …………………………………………………………………… 10 程序代码 …………………………………………………………………… 12 实验结果 …………………………………………………………………… 18
实验三 动态规划 ………………………………………………………………… 20
实验要求 …………………………………………………………………… 20 实验内容 …………………………………………………………………… 20 核心算法 …………………………………………………………………… 20 程序代码 …………………………………………………………………… 21 实验结果 …………………………………………………………………… 24
实验四 深度优先搜索 …………………………………………………………… 26
实验要求 …………………………………………………………………… 26 实验内容 …………………………………………………………………… 26 核心算法 …………………………………………………………………… 26 程序代码 …………………………………………………………………… 27 实验结果 …………………………………………………………………… 28
实验五 回溯法 ……………………………………………………………………… 30
实验要求 …………………………………………………………………… 30 实验内容 …………………………………………………………………… 30 核心算法 …………………………………………………………………… 30 程序代码 …………………………………………………………………… 31 实验结果 …………………………………………………………………… 33 实验一 分治法 一.实验要求 了解用分治法求解的问题：当要求解一个输入规模为n，且n的取值相当大的问题时， 如果问题可以分成k个不同子集合，得到k个不同的可独立求解的子问题，其中1子问题与原问题性质相同，原问题的解可由这些子问题的解合并得出。那末，对于这类问题分治法是十分有效的。 掌握分治法的一般控制流程。 DanC(p,q)
global n，A[1:n]; integer m,p,q; 验内容 编程实现归并排序算法和快速排序算法，程序中加入比较次数的计数功能，输出排序结果和比较次数。 输入10组相同的数据，验证排序结果和完成排序的比较次数。 与复杂性函数所计算的比较次数比较。 用表格列出比较结果。 给出文字分析。
三.程序算法 1. 归并排序算法 procedure MERGESORT(low，high) 快速排序算法 QuickSort(p,q)
序代码 归并排序 #include<> #include<> #include<> #include<> #define M 11 typedef int KeyType; typedef int ElemType; struct rec{ KeyType key; ElemType data; }; typedef rec sqlist[M]; class guibing{ public: guibing(sqlist b) { for(int i=0;ir[i]=b[i]; } void output(sqlist r,int n) { for(int i=0;icout void main() { cout<<"运行结果:\n"; sqlist a1; int i,n=MAXI,low=0,high=9; srand(time(0)); for(i=0;ia1[i].key=rand()%80; kuaisu px(a1,n); cout<<"数组排序过程演示:\n"; (low,high); cout<<"排序后数组:\n"; (); (); } 五.实验结果 归并排序