025改进分治算法的途径2：增加预处理

算法分析与设计习题集整理

算法分析与设计习题集整理 第一章算法引论 一、填空题： 1、算法运行所需要的计算机资源的量，称为算法复杂性，主要包括时间复杂度和空间复杂度。 2、多项式10()m m A n a n a n a =+++L 的上界为O(n m )。 3、算法的基本特征：输入、输出、确定性、有限性 、可行性 。 4、如何从两个方面评价一个算法的优劣：时间复杂度、空间复杂度。 5、计算下面算法的时间复杂度记为： O(n 3) 。 for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) {c[i][j]=0; for(k=1;k<=n;k++) c[i][j]= c[i][j]+a[i][k]*b[k][j]; } 6、描述算法常用的方法：自然语言、伪代码、程序设计语言、流程图、盒图、PAD 图。 7、算法设计的基本要求：正确性 和 可读性。 8、计算下面算法的时间复杂度记为： O(n 2) 。 for （i ＝1；i

算法分析实验报告--分治策略

《算法设计与分析》实验报告 分治策略 姓名：XXX 专业班级：XXX 学号：XXX 指导教师：XXX 完成日期：XXX

一、试验名称：分治策略 （1）写出源程序，并编译运行 （2）详细记录程序调试及运行结果 二、实验目的 (1)了解分治策略算法思想 (2)掌握快速排序、归并排序算法 (3)了解其他分治问题典型算法 三、实验内容 (1)编写一个简单的程序，实现归并排序。 (2)编写一段程序，实现快速排序。 (3)编写程序实现循环赛日程表。设有n=2k个运动员要进行网球循环赛。现 要设计一个满足以下要求的比赛日程表：（1）每个选手必须与其它n-1个选手各赛一次（2）每个选手一天只能赛一场（3）循环赛进行n-1天 四、算法思想分析 (1)编写一个简单的程序，实现归并排序。 将待排序元素分成大小大致相同的2个子集合，分别对2个子集合进行 排序，最终将排好序的子集合合并成为所要求的排好序的集合。 (2)编写一段程序，实现快速排序。 通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有 数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数

据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。

(3)编写程序实现循环日赛表。 按分治策略，将所有的选手分为两组，n个选手的比赛日程表就可以通 过为n/2个选手设计的比赛日程表来决定。递归地用对选手进行分割， 直到只剩下2个选手时，比赛日程表的制定就变得很简单。这时只要让 这2个选手进行比赛就可以了。 五、算法源代码及用户程序 (1)编写一个简单的程序，实现归并排序。 #include #include #define MAX 10 using namespace std; void merge(int array[],int p,int q,int r) { int i,k; int begin1,end1,begin2,end2; int* temp = new int[r-p+1]; begin1 = p; end1 = q; begin2 = q+1; end2 = r; k = 0; while((begin1 <= end1)&&(begin2 <= end2)) { if(array[begin1] < array[begin2])

分治算法例题

目录 1031 输油管道问题 (2) 解题思路 (2) 程序代码 (2) 1032 邮局选址 (5) 解题思路 (5) 程序源代码 (5) 1034 集合划分2 (7) 解题思路： (7) 程序源代码： (7) 1033 集合划分 (9) 解题思路 (9) 程序源代码 (9)

1031 输油管道问题 解题思路 本题目可以分为两个步骤： 1、找出主管道的位置； 2、根据主管道的位置，计算各个油井到主管道的长度之和。 根据题意，设主管道贯穿东西，与y 轴平行。而各个子油井则分布在主输油管道的上下两侧。如下图： 由上图，其实只需要确定主管道的y 坐标，而与各个子油井的x 坐标无关！根据猜测，易知：主管道的y 坐标就是所有子油井y 坐标的中位数。（可以用平面几何知识证明，略） 求中位数的方法可以用排序后取a[(left+right)/2]，当然更推荐用书上的线性时间选择算法解决。记求得的主管道为m y ，最后要输出的结果只需要计算：1||n i m i y y =-∑，输出即可。 另外要提醒的是本题多Case 。 程序代码 #include #include void swap (int &a ,int &b ) { int tmp = a ; a = b ; b = tmp ; }

//本函数求arr[p:q]的一个划分i，使arr[p:i-1]都小于arr[i]，arr[i+1,q]都大于arr[i] int partition(int *arr,int p,int q) { int index = p-1,start = p,base = arr[q]; for(;start

分治算法实验(用分治法实现快速排序算法)

算法分析与设计实验报告第四次附加实验

while (a[--j]>x); if (i>=j) { break; } Swap(a[i],a[j]); } a[p] = a[j]; //将基准元素放在合适的位置 a[j] = x; return j; } //通过RandomizedPartition函数来产生随机的划分 template vclass Type> int RandomizedPartition(Type a[], int p, int r) { int i = Random(p,r); Swap(a[i],a[p]); return Partition(a,p,r); } 较小个数排序序列的结果: 测试结果 较大个数排序序列的结果:

实验心得 快速排序在之前的数据结构中也是学过的，在几大排序算法中，快速排序和归并排序尤其是 重中之重，之前的快速排序都是给定确定的轴值，所以存在一些极端的情况使得时间复杂度 很高，排序的效果并不是很好，现在学习的一种利用随机化的快速排序算法，通过随机的确 定轴值，从而可以期望划分是较对称 的，减少了出现极端情况的次数，使得排序的效率挺高了很多， 化算法想呼应，而且关键的是对于随机生成函数，通过这一次的 学习终于弄明白是怎么回事了，不错。 与后面的随机实 验和自己的 实验得分助教签名 附录： 完整代码(分治法) //随机后标记元素后的快速排序 #i nclude #in elude #inelude #include using namespacestd; template < class Type> void S &x,Type &y); // 声明swap函数 inline int Random(int x, int y); // 声明内联函数 template < class Type> int Partition(Type a[], int p, int r); // 声明 Partition 函数template int RandomizedPartition(Type a[], int p, int r); // 声明 RandomizedPartition 函数 int a[1000000]; //定义全局变量用来存放要查找的数组 更大个数排序序列的结果:

算法分析实验报告--分治策略

分治策略 姓名：XXX 专业班级：XXX 学号：XXX 指导教师：XXX 完成日期：XXX

一、试验名称：分治策略 （1）写出源程序，并编译运行 （2）详细记录程序调试及运行结果 二、实验目的 (1)了解分治策略算法思想 (2)掌握快速排序、归并排序算法 (3)了解其他分治问题典型算法 三、实验内容 (1)编写一个简单的程序，实现归并排序。 (2)编写一段程序，实现快速排序。 (3)编写程序实现循环赛日程表。设有n=2k个运动员要进行网球循环赛。现 要设计一个满足以下要求的比赛日程表：（1）每个选手必须与其它n-1个选手各赛一次（2）每个选手一天只能赛一场（3）循环赛进行n-1天 四、算法思想分析 (1)编写一个简单的程序，实现归并排序。 将待排序元素分成大小大致相同的2个子集合，分别对2个子集合进行 排序，最终将排好序的子集合合并成为所要求的排好序的集合。 (2)编写一段程序，实现快速排序。 通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有 数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数 据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据 变成有序序列。 (3)编写程序实现循环日赛表。 按分治策略，将所有的选手分为两组，n个选手的比赛日程表就可以通 过为n/2个选手设计的比赛日程表来决定。递归地用对选手进行分割， 直到只剩下2个选手时，比赛日程表的制定就变得很简单。这时只要让

这2个选手进行比赛就可以了。 五、算法源代码及用户程序 (1)编写一个简单的程序，实现归并排序。 #include #include<> #define MAX 10 using namespace std; void merge(int array[],int p,int q,int r) { int i,k; int begin1,end1,begin2,end2; int* temp = new int[r-p+1]; begin1 = p; end1 = q; begin2 = q+1; end2 = r; k = 0; while((begin1 <= end1)&&(begin2 <= end2)) { if(array[begin1] < array[begin2]) { temp[k] = array[begin1]; begin1++; } else { temp[k] = array[begin2]; begin2++; } k++; } while(begin1 <= end1) { temp[k++] = array[begin1++]; }

大学算法分析与设计复习总结

大学算法分析与设计复习总结 第1章绪论 考点： 1、算法的5个重要特性。（P3） 答：输入、输出、有穷性、确定性、可行性 2、描述算法的四种方法分别是什么，有什么优缺点。（P4） 答： 1.自然语言优点：容易理解；缺点：容易出现二义性，并且算法都很冗长。 2.流程图优点：直观易懂；缺点：严密性不如程序语言，灵活性不如自然语言。 3.程序设计语言优点：用程序语言描述的算法能由计算机直接执行；缺点：抽象性差，是算法设计者拘泥于描述算法的具体细节，忽略了“好”算法和正确逻辑的重要性，此外，还要求算法设计者掌握程序设计语言及其编程技巧。 4.伪代码优点：表达能力强，抽象性强，容易理解 3、了解非递归算法的时间复杂性分析。(P13) 要点：对非递归算法时间复杂性的分析，关键是建立一个代表算法运行时间的求和表达式，然后用渐进符号表示这个求和表达式。 非递归算法分析的一般步骤是： （1）决定用哪个（或哪些）参数作为算法问题规模的度量。 （2）找出算法的基本语句。 （3）检查基本语句的执行次数是否只依赖问题规模。 （4）建立基本语句执行次数的求和表达式。 （5）用渐进符号表示这个求和表达式。

[例1.4]：求数组最小值算法 int ArrayMin(int a[ ], int n) { min=a[0]; for (i=1; i

通用分支递归式： 使用扩展递归技术求解下列递推关系式（1） （2）

分治法--凸包

//纯代码 #include #define PPmax 30 typedef struct node { float x,y; }Point; Point DingDian[PPmax];//用于存放凸边形的顶点 int DingDnum=0; typedef struct Pointss { Point p1,p2; }SDian; SDian BDD[PPmax];//存放凸边形边的双点 int BDDnum=0;//记录已经存入的双点数 int abc=0;//全局变量，用来记录划边顺序 void dianxu(Point P[],int n) //对已经输入的点数组进行排序 {//存放点的数组P[], 点的个数n // ——点排序 // 具体实现：(选择排序实现) // 1.按x坐标从小到大排 // 2.扫描最前端点元素 // 2.1若不存在相同x坐标的点，则执行3 // 2.2若存在相同x坐标的点，按|y|排列大->小 // 3.扫描最后端点元素 // 3.1若不存在相同x坐标的点，则执行4 // 3.2若存在相同x坐标的点，按|y|排列小->大 // 4.返回。 Point temp; int i,j; int min,max; float px; int pxnum; //按x坐标排序 for(i=0;i<=n-2;i++) { min=i; for(j=i+1;j<=n-1;j++) { if(P[j].x

{ min=j; } } temp=P[i]; P[i]=P[min]; P[min]=temp; } //数组两端相同x按|y|排序 //前端排序 px=P[0].x; pxnum=1; while(P[pxnum].x==px) { pxnum++; } for(i=0;i<=pxnum-2;i++) { //max=i; min=i; for(j=i+1;j<=pxnum-1;j++) { if( P[j].y < P[min].y ) { min=j; } } temp=P[i]; P[i]=P[min]; P[min]=temp; } //后端排序 px=P[n-1].x; pxnum=1; while(P[n-1-pxnum].x==px) { pxnum++; } for(i=n-pxnum;i<=n-2;i++) { min=i;

分治法解决凸包问题

#include typedef struct { int x,y; }Point; int arrayLength=0; int main() { printf("**************软件工程3班**************"); printf("*****************成冠辉*****************"); Point array[15],result[15]; InitialData(array); printf("请输入数据：\n\n"); Put(array,arrayLength); Qsort(array,0,arrayLength-1); printf("排序后：\n"); Put(array,arrayLength); GetResult(array,result); printf("结果集为：\n"); Put(result,resultCount); getchar(); return 0; } //返回分裂位置 int Partition(Point *array,int l,int r) { int p=l,i=l,j=r+1; do { do { i++; }while(array[i].x

j--; }while(array[j].x>array[p].x); swap(array,i,j); }while(iarray[14]射线左边的点DealWithLeft(14,0,array,result); //处理array[14]->array[0]射线右边的点} void InitialData(Point *array) { FILE *fp=freopen("input.txt","r",stdin); char ch;

0007算法笔记——【分治法】最接近点对问题

问题场景：在应用中，常用诸如点、圆等简单的几何对象代表现实世界中的实体。在涉及这些几何对象的问题中，常需要了解其邻域中其他几何对象的信息。例如，在空中交通控制问题中，若将飞机作为空间中移动的一个点来看待，则具有最大碰撞危险的2架飞机，就是这个空间中最接近的一对点。这类问题是计算几何学中研究的基本问题之一。 问题描述：给定平面上n个点，找其中的一对点，使得在n个点的所有点对中，该点对的距离最小。严格地说，最接近点对可能多于1对。为了简单起见，这里只限于找其中的一对。 1、一维最接近点对问题 算法思路： 这个问题很容易理解，似乎也不难解决。我们只要将每一点与其他n-1个点的距离算出，找出达到最小距离的两个点即可。然而，这样做效率太低，需要O(n^2)的计算时间。在问题的计算复杂性中我们可以看到，该问题的计算时间下界为Ω(nlogn)。这个下界引导我们去找问题的一个θ(nlogn)算法。采用分治法思想，考虑将所给的n个点的集合S分成2个子集S1和S2，每个子集中约有n/2个点，然后在每个子集中递归地求其最接近的点对。在这里，一个关键的问题是如何实现分治法中的合并步骤，即由S1和S2的最接近点对，如何求得原集合S中的最接近点对，因为S1和S2的最接近点对未必就是S的最接近点对。如果组成S的最接近点对的2个点都在S1中或都在S2中，则

问题很容易解决。但是，如果这2个点分别在S1和S2中，则对于S1中任一点p，S2中最多只有n/2个点与它构成最接近点对的候选者，仍需做n^2/4次计算和比较才能确定S的最接近点对。因此，依此思路，合并步骤耗时为O(n^2)。整个算法所需计算时间T(n)应满足: T(n)=2T(n/2)+O(n^2)。它的解为T(n)=O(n^2)，即与合并步骤的耗时同阶，这不比用穷举的方法好。从解递归方程的套用公式法，我们看到问题出在合并步骤耗时太多。这启发我们把注意力放在合并步骤 上。 设S中的n个点为x轴上的n个实数x1,x2,..,xn。最接近点对即为这n个实数中相差最小的2个实数。我们显然可以先将x1,x2,..,x n排好序，然后，用一次线性扫描就可以找出最接近点对。这种方法主要计算时间花在排序上，在排序算法已经证明，时间复杂度为O(nlogn)。然而这种方法无法直接推广到二维的情形。因此，对这种一维的简单情形，我们还是尝试用分治法来求解，并希望能推广到二维的情形。假设我们用x轴上某个点m将S划分为2个子集S1和S2，使得S1={x∈S|x≤m}；S2={x∈S|x>m}。这样一来，对于所有p∈S1和q∈S2有p

算法分析——分治法

分治算法 小组的汇报内容： 一、分治算法的基本概念 (2) 二、分治算法的基本思想及策略 (2) 三、分治法适用的情况 (3) 四、分治法的基本步骤 (3) 五、分治法的复杂性分析 (4) 六、快速傅里叶变换 (5) 七、可使用分治法求解的一些经典问题 (9) 八、依据分治法设计程序时的思维过程 (9) 九、分治法与其它常见算法的比较 (9) 小组的分工情况： 彭勇讲前五个部分，天西山讲第六个部分，胡化腾讲最后三个部分，吕璐负责汇报的资料收集，小组分工以及最后的资料整理。

三、分治法适用的情况 分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征： 1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 2) 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质。 3) 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解； 4) 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子子问题。 第一条特征是绝大多数问题都可以满足的，因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加； 第二条特征是应用分治法的前提它也是大多数问题可以满足的，此特征反映了递归思想的应用；、 第三条特征是关键，能否利用分治法完全取决于问题是否具有第三条特征，如果具备了第一条和第二条特征，而不具备第三条特征，则可以考虑用贪心法或动态规划法。 第四条特征涉及到分治法的效率，如果各子问题是不独立的则分治法要做许多不必要的工作，重复地解公共的子问题，此时虽然可用分治法，但一般用动态规划法较好。 四、分治法的基本步骤 分治法在每一层递归上都有三个步骤： step1 分解：将原问题分解为若干个规模较小，相互独立，与原问题形式相同的子问题； step2 解决：若子问题规模较小而容易被解决则直接解，否则递归地解各个子问题

凸包问题

凸包问题 摘要：凸包问题是计算机几何中的一个经典问题，它要求将平面内的点集用最少的凸点将所有的顶点封闭。凸包问题的应用十分广泛，很多最优化问题经过抽象后可以发现它最终是凸包问题模型；它还可以用于人际关系网络的最小化搜索，通过人际关系，可以合理推断出某人的身份，职位等个人特征。目前求取凸包的常用算法有：穷举法，格雷厄姆扫描法（Graham），分治法，蛮力法和Jarris 步进法。其中穷举法与蛮力法都是建立在穷举的算法思想上，它们的时间复杂度比较大，格雷厄姆扫描法采用几何方面的知识，降低了求解过程的时间复杂度。关键词：凸包问题；计算机几何；格雷厄姆扫描法 一、引言 凸包问题的完整描述：令S 是平面上的一个点集，封闭S 中所有顶点的最小凸多边形，称为S 的凸包，表示为CH（S）。如下图一所示，由红色线段表示的多边形就是点集Q={p0,p1,...p12}的凸包。 图一 凸包问题是计算机几何的一个经典问题，它可以解决很多优化模型，目前目前求取凸包的常用算法有：穷举法，格雷厄姆扫描法（Graham），分治法，蛮力法和Jarris步进法。本文主要讨论穷举法，蛮力法，以及格雷厄姆扫描法，通过算法思想的描述，计算出相应的时间复杂度，比较这几种算法的优劣。

二、穷举法 穷举法的思想很简单直接，它利用凸包性质—如果点集中的两个点的连线属于凸多边形的边，当且仅当点集中其余的点都在这两个点连线的同一侧。 假设点集合S 中有n 个顶点，则这n 个顶点共可以构成(1) 2n n -条边，对于任何一条边来讲，检查其余的n-2 个点的相对于该直线段的正负性。如果它们有相同的正负性，说明该边是凸多边形的边，反之就不属于凸多边形，继续检查。算法流程图如下： 不相同 相同 N Y 图二：算法流程图 上述算法（穷举法）需要执行n(n-1)/2 次，再次检查n-2 个点的正负性，故算法 时间复杂性为2(1)2 n n -∑=3()o n 。显然这并非一个高效的算法凸包问题有许多更加有效的算法可以达到log n n 的渐近时间复杂度。 三、蛮力法 开始 从点集S 中取出两个顶 点u ，v 判断其余的n-2 个点的相对于该直线段的正负性 判断执行次数是否 大于(1)2n n - 把u ，v 加入凸包 结束

凸包

算法分析与设计 课程设计 题目：凸包问题 所属专业：信息与计算科学 年级：1121102 学生姓名：江浩2011213361 学生姓名：张鸿2011213363 学生姓名：杨永涛2011213374 指导教师：于洪 评定成绩：

关于凸包问题的分析与求解 摘要 本文针对凸包问题进行分析和讨论，首先对凸包进行定义性描述并对其做具体分析，它要求将平面内的点集用最少的凸点来封闭，然后给出其具体模型，并对模型进行分析和求解，最后我们讨论几种求解算法（包括穷举法，蛮力法和分治法）的优劣性并给出问题的算法代码。 关键词：凸包问题穷举法分治法 一．引言 凸包（Convex Hull）是一个计算几何（图形学）中的概念。用不严谨的话来讲，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的多边形，它能包含点集中的所有点。 凸包问题的完整描述如下： 令S 是平面上的一个点集，封闭S 中所有顶点的最小凸多边形，称为S 的凸包，表示为CH（S）。如下图一所示，由红色线段表示的多边形就是点集Q={p0,p1,...p12}的凸包。

图一 凸包问题是计算机几何的一个经典问题，它可以解决很多优化模型，目前目前求取凸包的常用算法有：穷举法，格雷厄姆扫描法（Graham），分治法，蛮力法和Jarris步进法。本文主要讨论穷举法，蛮力法，以及格雷厄姆扫描法。 二．问题分析 根据前面的描述我们先分析以下几种算法的特点： 1.穷举法 穷举法的思想很简单直接，它利用凸包性质—如果点集中的两个点的连线属于凸多边形的边，当且仅当点集中其余的点都在这两个点连线的同一侧。 假设点集合S中有n个顶点，则这n个顶点共可以构成 (1) 2 n n- 条边，对于任何一条边来讲， 检查其余的n-2 个点的相对于该直线段的正负性。如果它们有相同的正负性，说明该边是凸多边形的边，反之就不属于凸多边形，继续检查。穷举法需要执行n(n-1)/2次，再次检查n-2 个点的正负性，故算法时间复杂性为 2(1) 2 n n- ∑=3() o n。显然这并非一个高效的算法凸包 问题有许多更加有效的算法可以达到log n n的渐近时间复杂度。 算法流程图如下：

算法分析习题详细答案五

1．最大子段和问题：给定整数序列 n a a a ,,,21 ，求该序列形如 j i k k a 的子段和 的最大值： j i k k n j i a 1max ,0max 1) 已知一个简单算法如下： int Maxsum(int n,int a,int& best i,int& bestj){ int sum = 0; for (int i=1;i<=n;i++){ int suma = 0; for (int j=i;j<=n;j++){ suma + = a[j]; if (suma > sum){ sum = suma; besti = i; bestj = j; } } } return sum; }试分析该算法的时间复杂性。 2) 试用分治算法解最大子段和问题，并分析算法的时间复杂性。 3) 试说明最大子段和问题具有最优子结构性质，并设计一个动态规划算法解最大子段和问题。分析算法的时间复杂度。 （提示：令1()max ,1,2,,j k i j n k i b j a j n L ） 解：1）分析按照第一章，列出步数统计表，计算可得)(2 n O 2）分治算法：将所给的序列a[1:n]分为两段a [1:n/2]、a[n/2+1:n]，分别求出这两段的最大子段和，则a[1:n]的最大子段和有三种可能： ①a[1:n]的最大子段和与a[1:n/2]的最大子段和相同； ②a[1:n]的最大子段和与a[n/2+1:n]的最大子段和相同； ③a[1:n]的最大子段和为两部分的字段和组成，即 j n j i l n i j a a a a a 122；

intMaxSubSum ( int *a, int left , int right){ int sum =0; if( left==right) sum = a[left] > 0? a[ left]:0 ; else {int center = ( left + right) /2; int leftsum =MaxSubSum ( a, left , center) ; int rightsum =MaxSubSum ( a, center +1, right) ; int s_1 =0; int left_sum =0; for ( int i = center ; i >= left; i--){ left_sum + = a [ i ]; if( left_sum > s1) s1 = left_sum; } int s2 =0; int right_sum =0; for ( int i = center +1; i <= right ; i++){ right_sum + = a[ i]; if( right_sum > s2) s2 = right_sum; } sum = s1 + s2; if ( sum < leftsum) sum = leftsum; if ( sum < rightsum) sum = rightsum; } return sum; } int MaxSum2 (int n){ int a； returnMaxSubSum ( a, 1, n) ; } 该算法所需的计算时间T(n)满足典型的分治算法递归分式T(n)=2T(n/2)+O(n)，分治算法的时间复杂度为O(nlogn)