篇一：prim算法实验报告
算法实验报告
学院：xxx
班级：xxx
学号：xxx
姓名：xxx prim
篇二：prim最小生成树算法实验报告
算法分析与设计之prim
学院：软件学院学号：201421031059 姓名：吕吕
一、问题描述
1. prim的定义
prim算法是贪心算法的一个实例，用于找出一个有权重连通图中的最小生成树，即：具有最小权重且连接到所有结点的树。(强调的是树，树是没有回路的)。
2. 实验目的
选择一门编程语言，根据prim算法实现最小生成树，并打印最小生成树权值。
二、算法分析与设计
1.prim算法的实现过程基本思想：假设g＝(v，e)是连通的，te是g上最小生成树中边的集合。算法从u＝{u0}（u0∈v）、te＝{}开始。重复执行下列操作：
在所有u∈u，v∈v－u的边(u，v)∈e中找一条权值最小的边(u0,v0)并入集合te中，同时v0并入u，直到v＝u为止。
此时，te中必有n-1条边，t=(v，te)为g的最小生成树。
prim算法的核心:始终保持te中的边集构成一棵生成树。
2.时间复杂度
prim算法适合稠密图，其时间复杂度为o(n^2)，其时间复杂度与边得数目无关，n为顶点数，而看ruskal算法的时间复杂度为o(eloge)跟边的数目有关，适合稀疏图。
三、数据结构的设计图采用类存储，定义如下：
class graph
{
private:
int *verticeslist; int **edge; int numvertices; int numedges; int maxvertices; graph(); ~graph(); bool insertvertex(const int vertex); bool insertedge(int v1,int v2,int cost); int getvertexpos(int vertex); int getvalue(int i); int getweight(int v1,int v2); int numberofvertices();
1
public:
} void prim();
其中，图中结点连接情况及权值使用二重指针表示，即二维数组实现邻接矩阵。
四、代码与运行结果
代码运行结果：
源码：
//普雷姆算法
#include <iostream>
using namespace std;
const int maxweight=10000;
const int defaultvertices=10000;
const int maxedges=10000;
const int maxint = 10000000;
class graph{
private:
int *verticeslist;
2
};
int numvertices; int numedges; int maxvertices; graph(); ~graph(); bool insertvertex(const int vertex); bool insertedge(int v1,int v2,int cost); int getvertexpos(int vertex); int getvalue(int i); int getweight(int v1,int v2); int numberofvertices(); int numberofedges(); void prim(); void lvlv(graph &g); public:
istream& operator>>(istream& in,graph &g); ostream& operator<<(ostream& out,graph &g);
//默认构造函数
graph::graph()
{
};
graph::~graph()
{
delete []verticeslist; delete []edge;
3
maxvertices=defaultvertices; numvertices=0; numedges=0; int i,j; verticeslist=new int [maxvertices]; edge=(int **)new int *[maxvertices]; for(i=0;i<maxvertices;i++) edge[i]=new int[maxvertices]; //邻接矩阵表示权值for(i=0;i<maxvertices;i++)for(j=0;j<maxvertices;j++)
edge[i][j]=(i==j)?0:maxweight;//获取结点在结点数组中的下标，从0开始int graph::getvertexpos(int vertex)
{
};
//共有属性
int graph::getvalue(int i)
{
};
int graph::getweight(int v1,int v2) {
};
int graph::numberofvertices()
{
};
int graph::numberofedges()
{
};
//插入结点
bool graph::insertvertex(const int vertex) {
};
//插入边，v1和v2为结点在数组的下标
bool graph::insertedge(int v1,int v2,int cost) {
if(v1>-1&&v1<numvertices&&v2>-1&&v2<numverti ces&&edge[v1][v2]==maxweight) { edge[v1][v2]=edge[v2][v1]=cost;
4 for(int i=0;i<numvertices;i++)if(verticeslist[i]==vertex) return i; return -1; return (i>=0&&i<=numvertices)?verticeslist[i]:null; return (v1!=-1&&v2!=-1)?edge[v1][v2]:0; return numvertices; return numedges; if(numvertices==maxvertices) return false; verticeslist[numvertices++]=vertex; return true;
};
} return true; else return false;
//输入图信息
istream& operator>>(istream &in ,graph &g) {
};
//输出图对象
ostream& operator<<(ostream &out,graph &g) {
int i,j,vertices,edges; int start,end,weight; vertices=g.numberofvertices(); edges=g.numberofedges(); out<<vertices<<,<<edges<<endl; 5
//边的范围是n-1至n(n-1)/2,n为顶点数int edges,vertices,i,j,k; int start,end,weight; //输入顶点in>>vertices>>edges; for(i=1;i<=vertices;i++) { } i=0; while(i<edges) { } return in; in>>start>>end>>weight; j=g.getvertexpos(start); k=g.getvertexpos(end); if(j==-1||k==-1) {} g.insertedge(j,k,weight); i++; cout<<input error!<<endl; else g.insertvertex(i);篇三：最小生成树的prim算法提高型实验报告
黄冈师范学院
提高型实验报告
实验课题最小生成树的prim算法
（实验类型：□综合性■设计性□应用性）
实验课程算法程序设计
实验时间2010年12月24日
学生姓名周媛鑫
专业班级计科 0801
学号 200826140110
一．实验目的和要求
（1）根据算法设计需要, 掌握连通网的灵活表示方法;
（2）掌握最小生成树的prim算法;
（3）熟练掌握贪心算法的设计方法;
二．实验条件
（1）硬件环境：实验室电脑一台
（2）软件环境：wintc
三．实验原理分析
（1）最小生成树的定义：
假设一个单位要在n个办公地点之间建立通信网，则连通n个地点只需要n-1条线路。可以用连通的无向网来表示n个地点以及它们之间可能设置的通信线路，其中网的顶点表示城市，边表示两地间的线路，赋于边的权值表示相应的代价。对于n个顶点的连通网可以建立许多不同的生成树，每一棵生成树都可以表示一个通信网。其中一棵使总的耗费最少，即边的权值之和最小的生成树，称为最小生成树。
（2）构造最小生成树可以用多种算法。其中多数算法利用了最小生成树的下面一种简称为mst的性质：假设n=(v,{e})是一个连通网，u是顶点集v的一个非空子集。若(u,v)是一条具有最小权值（代价）的边，其中u∈u，v∈v-u，则必存在一棵包含边 (u.v)的最小生成树。（3）普里姆（prim）算法即是利用mst性质构造最小生成树的算法。算法思想如下：
假设n=(v,{e})和是连通网，te是n上最小生成树中边的集合。算法从u={u0}( u0∈v)，te={}开始，重复执行下述操作：在所有u∈u，v∈v-u的边(u, v) ∈e中找一条代价最小的边(u0, v0)并入集合te，同时v0并入u，直到u=v为止。此时te中必有n-1条边，则t=(v,{te})为n的最小生成树。
四．实验步骤
（1）数据结构的设计：
采用邻接矩阵的存储结构来存储无向带权图更利于实现及操作：
邻接矩阵的抽象数据结构定义：
#defineinfinityint_max //最大值
#define max_ertex_num20 //最大顶点数
typedef enum {dg,dn,udg,udn}graphkind;//{有向图,有向网，无向网，无向图} typedef struct arc cell{
vrtype adj ; // vrtype 是顶点关系的类型。对无权图用1和0表示相邻否； infotype * info; //该弧相关信息的指针
}arccell ，adjmatrix [ max_vertex_num][max_vertex_num]；
typedef struct {
vertextype vexs [ max_vertex_num] ;//顶点向量adjmatrixarcs ; // 邻接矩阵intvexnum , arcnum ; //图的当前顶点数和弧数
graphkindkind ; // 图的种类标志
}mgraph ;
（2）函数设计
函数名称函数原型功能描述
main() int main(void) 系统调用主函数
huiru() void huitu () 绘制无向图
graphicver() void graphicver(graph *g) 输出邻接矩阵
prim() void prim(graph *g) prim算法演示
（3）实验源代码
#include<graphics.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <conio.h>
#define maxvertexnum 50
#define inf 32767
typedef struct graphic
{char vexs[maxvertexnum];
int edges[maxvertexnum][maxvertexnum];int v,e;
}graph;
char tmp[10];
void huitu() /*无向图的图形生成*/
{char buffer[100];
int graphdriver = detect, graphmode;
int i,xbefore,ybefore;
int x1,y1; char c;
/*registerbgidriver(egavga_driver);
initgraph(&graphdriver, &graphmode, ); cleardevice(); printf(input pot (300<x<610,y<400):\ninput 0 to halt!\n);
setfillstyle(1,white);setcolor(white);
scanf(%d,%d,%s,&xbefore,&ybefore,buffer);
circle(xbefore,ybefore,15);
floodfill(xbefore,ybefore,white);
setcolor(blue);outtextxy(xbefore, ybefore, buffer);
setcolor(white);moveto(xbefore,ybefore);
while(1)
{scanf(%d,%d,%s,&x1,&y1,buffer);
if(x1==0) break;circle(x1,y1,15);
floodfill(x1,y1,white);setcolor(blue);
outtextxy(x1, y1, buffer);setcolor(white);line(xbefore,ybefore,x1,y1);
xbefore=x1;ybefore=y1;
}system(pause);
}
void graphicver(graph *g) /*build and output the adjmatrix*/ {
int i,j,k,weight;int v1,v2;
printf(input vertexs and edgess number :);
scanf(%d,%d,&g->v,&g->e);
for(i=1;i<=g->v;i++)
for(j=1;j<=g->v;j++)
if(i==j) g->edges[i][j]=0;
else{ g->edges[i][j]=inf;}
for(k=1;k<=g->e;k++)
{printf(input %dth edge :,k);
scanf(%d,%d,%d,&v1,&v2,&weight);
g->edges[v1][v2]=g->edges[v2][v1]=weight;
}
for(i=1;i<=g->v;i++)
{printf(\n);
for(j=1;j<=g->v;j++)
printf((g->edges[i][j]==inf)?∞\t:%d\t,g->edges[i][j]); } printf(\n);system(pause);
}
/***************prim 算法生成最小生成树***************/
void prim(graph *g)
{int lowcost[maxvertexnum],closest[maxvertexnum];
int i,j,k,min;
for(i=2;i<=g->v;i++) /*n个顶点，n-1条边 */
{lowcost[i]=g->edges[1][i];closest[i]=1;
}
lowcost[1]=0; /*标志顶点1加入u集合*/
for(i=2;i<=g->v;i++) /*形成n-1条边的生成树 */
{min=inf; k=0;
for(j=2;j<=g->v;j++)
if((lowcost[j]<min)&&(lowcost[j]!=0))
{min=lowcost[j]; k=j;}
printf((%d,%d)%2d\t,closest[k],k,min);
lowcost[k]=0;/*顶点k加入u*/
for(j=2;j<=g->v;j++)/*修改由顶点k到其他顶点边的权值*/ if(g->edges[k][j]<lowcost[j])
{lowcost[j]=g->edges[k][j];closest[j]=k;}printf(\n);} }
setviewport(150,140,630,310,1);cleardevice();
setcolor(green);rectangle(10,10,470,160);
line(10,60,470,60);
line(10,110,470,110);
for(i=0;i<vex;i++)
{
x=470-40*i;datax=470-20*i;
line(x,10,x,160);
if((vex-i)!=0)
{outtextxy(datax,35,(vex-i)\0);
vsprintf(tmp,%d,&lowcost[vex-i]);outtextxy(datax,85,tmp);
vsprintf(tmp,%d,&closest[vex-i]);outtextxy(datax,135,tmp); }
else
{outtextxy(datax,35,i\0);
outtextxy(datax,85,lowcost\0);
outtextxy(datax,135,closest\0);
}}
getche();closegraph();
}
/***************prim 算法生成最小生成树***************/
void primyanshi(graph *g)
{ void drawwapicture(int *p,int*q,int k);
int lowcost[maxvertexnum],closest[maxvertexnum];
int i,j,k,min;
cleardevice();
for(i=2;i<=g->v;i++) /*n个顶点，n-1条边 */
{ lowcost[i]=g->edges[1][i]; /*初始化*/
closest[i]=1; } /*顶点未加入到最小生成树中 */ drawwapicture(lowcost,closest,g->v);lowcost[1]=0; drawwapicture(lowcost,closest,g->v);
for(i=2;i<=g->v;i++) /*形成n-1条边的生成树 */
{
min=inf; k=0;
for(j=2;j<=g->v;j++)
if((lowcost[j]<min)&&(lowcost[j]!=0))
{min=lowcost[j];
k=j;}
drawwapicture(lowcost,closest,g->v);
cprintf((%d,%d)%2d\t,closest[k],k,min);
lowcost[k]=0;/*顶点k加入u*/
drawwapicture(lowcost,closest,g->v);
for(j=2;j<=g->v;j++)/*修改由顶点k到其他顶点边的权值*/
DES算法实验报告 姓名：学号：班级： 一、实验环境 1．硬件配置：处理器（英特尔Pentium双核E5400 @ 2.70GHZ 内存：2G） 2．使用软件： ⑴操作系统：Windows XP 专业版32位SP3(DirectX 9.0C) ⑵软件工具：Microsoft Visual C++ 6.0 二、实验涉及的相关概念或基本原理 1、加密原理 DES 使用一个 56 位的密钥以及附加的 8 位奇偶校验位，产生最大 64 位的分组大小。这是一个迭代的分组密码，使用称为 Feistel 的技术，其中将加密的文本块分成两半。使用子密钥对其中一半应用循环功能，然后将输出与另一半进行“异或”运算；接着交换这两半，这一过程会继续下去，但最后一个循环不交换。DES 使用 16 个循环，使用异或，置换，代换，移位操作四种基本运算。 三、实验内容 1、关键代码 ⑴子密钥产生
⑵F函数以及加密16轮迭代 2、DES加密算法的描述及流程图 ⑴子密钥产生 在DES算法中，每一轮迭代都要使用一个子密钥，子密钥是从用户输入的初始密钥产生的。K是长度为64位的比特串，其中56位是密钥，8位是奇偶校验位，分布在8，16，24，32，40，48，56，64比特位上，可在8位中检查单个错误。在密钥编排计算中只用56位，不包括这8位。子密钥生成大致分为：置换选择1（PC-1）、循环左移、置换选择2（PC-2）等变换，分别产生16个子密钥。 DES解密算法与加密算法是相同的，只是子密钥的使用次序相反。 ⑵DES加密算法 DES密码算法采用Feistel密码的S-P网络结构，其特点是：加密和解密使用同一算法、
算法设计与分析实验报告 贪心算法 班级：2013156 学号：201315614 姓名：张春阳哈夫曼编码 代码 #include printf("\n"); for(i=0;i 《现代设计理论与方法》实验报告 、实验目的 机械优化设计是一门实践性较强的课程，学生通过实际上机计算可以达到以 下目的： 1. 加深对机械优化设计方法的基本理论和算法步骤的理解; 2. 培养学生独立编制或调试计算机程序的能力； 3. 掌握常用优化方法程序的使用方法； 4 .培养学生灵活运用优化设计方法解决工程实际问题的能力。 、实验项目、学时分配及对每个实验项目的要求 1.明确黄金分割法基本原理、计算步骤及程序框图; 吐 入「土 2?编制或调试黄金分割法应用程序； 1 黄金分割法 2 八' " 3 ?用测试题对所编程序进行测试； 4?撰写实验报告。 1.明确复合形法基本原理、计算步骤及程序框图 等； 2 复合形法 4 2?编制或调试复合形法应用程序； 3 ?用测试题对所编程序进行测试； 4?撰写实验报告。 二、测试题 1. 黄金分割法程序测试题 1 )rn"何二?-10r+36,取坷=0 ,卜皿1, 沪 程序如下: #in clude #define tt 0.01 float function(float x) float y=pow(x,2)-10*x+36;// return(y); void finding(float a[3],float f[3]) float t=tt,a1,f1,ia; int i; f[0]=function(a[0]); for(i=0;;i++) a[1]=a[0]+t;f[1]=function(a[1]); if(f[1] 华北电力大学 实验报告| | 实验名称算法设计与分析综合实验 课程名称算法设计与分析 | | 专业班级软件12 学生姓名： 学号：成绩： 指导教师：胡朝举实验日期： 实验一分治策略—归并排序 一、实验要求 （1）编写一个模板函数：template 《数据结构与算法设计》 实验报告 ——实验一 学院： 班级： 学号： 姓名： 一、实验目的 1.通过实验实践、巩固线性表的相关操作； 2.熟悉VC环境，加强编程、调试的练习； 3.用C语言编写函数，实现循环链表的建立、插入、删除、取数据等基本操作； 4.理论知识与实际问题相结合，利用上述基本操作实现约瑟夫环。 二、实验内容 1、采用单向环表实现约瑟夫环。 请按以下要求编程实现： ①从键盘输入整数m，通过create函数生成一个具有m个结点的单向环表。环表中的 结点编号依次为1，2，……，m。 ②从键盘输入整数s（1<=s<=m）和n，从环表的第s个结点开始计数为1，当计数到 第n个结点时，输出该第n结点对应的编号，将该结点从环表中消除，从输出结点 的下一个结点开始重新计数到n，这样，不断进行计数，不断进行输出，直到输出 了这个环表的全部结点为止。 三、程序设计 1、概要设计 为实现上述程序功能，应用单向环表寄存编号，为此需要建立一个抽象数据类型：单向环表。 （1）、单向环表的抽象数据类型定义为： ADT Joseph{ 数据对象：D={ai|ai∈ElemSet,i=1,2,3……,n,n≥0} 数据关系：R1={ 课程名称：机电产品现代设计方法上课时间：2015年春季 机电产品现代设计方法实验报告 姓名： 学号： 班级： 所在学院：机电工程学院 任课教师：张旭堂 一、实验项目与实验目的 实验项目: 典型机电产品多学科协同优化设计。 试验目的： (1) 掌握典型机电产品多学科协同优化设计软件环境组成，包括建模软件、分析软件、协同平台。 (2）自主设计产品模型、分析过程、优化目标。 (3) 对得到的优化结果进行定性分析，解释结果的合理性，编写上机实验报告。 二、实验环境 网络协同设计环境，如下图所示：包括产品CAD建模、有限元分析FEM、动力学仿真ADAMS和控制仿真MATLAB。计算机网络硬件环境和相应软件环境。图形工作站和路由器，安装协同设计仿真软件。 型 协同设计仿真平台组成 三、实验原理 典型机电产品协同设计仿真工作流程如下图所示。 1）利用CAD建模工具，建立产品模型； 2）利用ADAMS建立产品运动学模型； 3）根据CAD和ADAMS传过来的结构模型和边界条件分析零件应力场和应变场； 4）用ADAMS分析得到的运动参数（位移、速度）。 协同设计仿真平台组成 四、实验内容与步骤 （1）总体方案设计 SysML语言是UML语言(Unified Modeling Language，统一建模语言，一种面向对象的标准建模语言，用于软件系统的可视化建模)在系统工程应用领域的延续和扩展，是近年提出的用于系统体系结构设计的多用途建模语言，用于对由软硬件、数据和人综合而成的复杂系统的集成体系结构进行可视化的说明、分析、设计及校验。 在这里我们绘制参数图如下。在下面的参数图中，我们确定了系统中各部件的相互约束情况。 兰州交通大学 《算法设计与分析》 实验报告3 题目03-动态规划 专业计算机科学与技术 班级计算机科学与技术2016-02班学号201610333 姓名石博洋 第3章动态规划 1. 实验题目与环境 1.1实验题目及要求 (1) 用代码实现矩阵连乘问题。 给定n个矩阵{A1,A2,…,A n}，其中A i与A i+1是可乘的，i=1,2,…,n-1。考察这n 个矩阵的连乘积A1A2…A n。由于矩阵乘法满足结合律，故计算矩阵的连乘积可以有许多不同的计算次序，这种计算次序可以用加括号的方式来确定。若一个矩阵连乘积的计算次序完全确定，则可以依此次序反复调用2个矩阵相乘的标准算法（有改进的方法，这里不考虑）计算出矩阵连乘积。 确定一个计算顺序，使得需要的乘的次数最少。 (2) 用代码实现最长公共子序列问题。 一个给定序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得到的序列。确切地说，若给定序列X= < x1, x2,…, xm>，则另一序列Z= < z1, z2,…, zk>是X的子序列是指存在一个严格递增的下标序列< i1, i2,…, ik>，使得对于所有j=1,2,…,k有Xij=Zj 。例如，序列Z=是序列X=的子序列，相应的递增下标序列为<2,3,5,7>。给定两个序列X和Y，当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时，称Z是序列X和Y的公共子序列。例如，若X= < A, B, C, B, D, A, B>和Y= < B, D, C, A, B, A>，则序列是X和Y的一个公共子序列，序列也是X和Y的一个公共子序列。而且，后者是X和Y的一个最长公共子序列，因为X和Y没有长度大于4的公共子序列。 (3) 0-1背包问题。 现有n种物品，对1<=i<=n，已知第i种物品的重量为正整数W i，价值为正整数V i，背包能承受的最大载重量为正整数W，现要求找出这n种物品的一个子集，使得子集中物品的总重量不超过W且总价值尽量大。（注意：这里对每种物品或者全取或者一点都不取，不允许只取一部分） 使用动态规划使得装入背包的物品价值之和最大。 1.2实验环境： CPU：Intel(R) Core(TM) i3-2120 3.3GHZ 内存：12GB 操作系统：Windows 7.1 X64 编译环境：Mircosoft Visual C++ 6 2. 问题分析 (1) 分析。 人工智能实验报告 遗传算法实验报告 一、问题描述 对遗传算法的选择操作，设种群规模为4，个体用二进制编码，适应度函数,x的取值区间为[0,30]。 若遗传操作规定如下： （1）选择概率为100%，选择算法为轮盘赌算法； （2）交叉概率为1，交叉算法为单点交叉，交叉顺序按个体在种群中的顺序； （3）变异几率为0 请编写程序，求取函数在区间[0,30]的最大值。 二、方法原理 遗传算法：遗传算法是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法。与传统的优化算法相比，遗传算法具有如下优点：不是从单个点，而是从多个点构成的群体开始搜索；在搜索最优解过程中，只需要由目标函数值转换得来的适应值信息，而不需要导数等其它辅助信息；搜索过程不易陷入局部最优点。目前，该算法已渗透到许多领域，并成为解决各领域复杂问题的有力工具。在遗传算法中，将问题空间中的决策变量通过一定编码方法表示成遗传空间的一个个体，它是一个基因型串结构数据；同时，将目标函数值转换成适应值，它用来评价个体的优劣，并作为遗传操作的依据。遗传操作包括三个算子：选择、交叉和变异。选择用来实施适者生存的原则，即把当前群体中的个体按与适应值成比例的概率复制到新的群体中，构成交配池（当前代与下一代之间的中间群体）。选择算子的作用效果是提高了群体的平均适应值。由于选择算子没有产生新个体，所以群体中最好个体的适应值不会因选择操作而有所改进。交叉算子可以产生新的个体，它首先使从交配池中的个体随机配对，然后将两两配对的个体按某种方式相互交换部分基因。变异是对个体的某一个或某一些基因值按某一较小概率进行改变。从产生新个体的能力方面来说，交叉算子是产生新个体的主要方法，它决定了遗传算法的全局搜索能力；而变异算子只是产生新个体的辅助方法，但也必不可少，因为它决定了遗传算法的局部搜索能力。交叉和变异相配合，共同完成对搜索空间的全局和局部搜索。 三、实现过程 （1）编码：使用二进制编码，随机产生一个初始种群。L 表示编码长度，通常由对问题的求解精度决定，编码长度L 越长，可期望的最优解的精度也就越高，过大的L 会增大运算量。 （2）生成初始群体：种群规模表示每一代种群中所含个体数目。随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据成为一个个体，N个个体组成一个初始群体，N表示种群规模的大小。当N取值较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低种群的多样性，容易引起遗传算法早熟，出现假收敛；而N当取值较大时，又会使得遗传算法效率降低。一般建议的取值范围是20—100。遗传算法以该群体作为初始迭代点； （3）适应度检测：根据实际标准计算个体的适应度，评判个体的优劣，即该个体所代表的可行解的优劣。本例中适应度即为所求的目标函数； （4）选择：从当前群体中选择优良（适应度高的）个体，使它们有机会被选中进入下一次迭代过程，舍弃适应度低的个体。本例中采用轮盘赌的选择方法，即个体被选择的几率与其适应度值大小成正比； （5）交叉：遗传操作，根据设置的交叉概率对交配池中个体进行基因交叉操作，形成新一代的种群，新一代中间个体的信息来自父辈个体，体现了信息交换的原则。交叉概率控制 算法设计与分析实验报告 学院：信息学院 专业：物联网1101 姓名：黄振亮 学号：20113379 2013年11月 目录 作业1 0-1背包问题的动态规划算法 (7) 1.1算法应用背景 (3) 1.2算法原理 (3) 1.3算法描述 (4) 1.4程序实现及程序截图 (4) 1.4.1程序源码 (4) 1.4.2程序截图 (5) 1.5学习或程序调试心得 (6) 作业2 0-1背包问题的回溯算法 (7) 2.1算法应用背景 (3) 2.2算法原理 (3) 2.3算法描述 (4) 2.4程序实现及程序截图 (4) 2.4.1程序源码 (4) 2.4.2程序截图 (5) 2.5学习或程序调试心得 (6) 作业3循环赛日程表的分治算法 (7) 3.1算法应用背景 (3) 3.2算法原理 (3) 3.3算法描述 (4) 3.4程序实现及程序截图 (4) 3.4.1程序源码 (4) 3.4.2程序截图 (5) 3.5学习或程序调试心得 (6) 作业4活动安排的贪心算法 (7) 4.1算法应用背景 (3) 4.2算法原理 (3) 4.3算法描述 (4) 4.4程序实现及程序截图 (4) 4.4.1程序源码 (4) 4.4.2程序截图 (5) 4.5学习或程序调试心得 (6) 作业1 0-1背包问题的动态规划算法 1.1算法应用背景 从计算复杂性来看,背包问题是一个NP难解问题。半个世纪以来,该问题一直是算法与复杂性研究的热点之一。另外,背包问题在信息加密、预算控制、项目选择、材料切割、货物装载、网络信息安全等应用中具有重要的价值。如果能够解决这个问题那么则具有很高的经济价值和决策价值，在上述领域可以获得最大的价值。本文从动态规划角度给出一种解决背包问题的算法。 1.2算法原理 1.2.1、问题描述： 给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为C。问:应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大? 形式化描述：给定c >0, wi >0, vi >0 , 1≤i≤n.要求找一n元向量(x1,x2,…,xn,), xi ∈{0,1}, ?∑ wi xi≤c,且∑ vi xi达最大.即一个特殊的整数规划问题。 1.2.2、最优性原理： 设(y1,y2,…,yn)是 (3.4.1)的一个最优解.则(y2,…,yn)是下面相应子问题的一个最优解: 证明:使用反证法。若不然,设(z2,z3,…,zn)是上述子问题的一个最优解,而(y2,y3,…,yn)不是它的最优解。显然有 ∑vizi > ∑viyi (i=2,…,n) 且 w1y1+ ∑wizi<= c 因此 v1y1+ ∑vizi (i=2,…,n) > ∑ viyi, (i=1,…,n) 说明(y1,z2, z3,…,zn)是(3.4.1)0-1背包问题的一个更优解,导出(y1,y2,…,yn)不是背包问题的最优解,矛盾。 1.2.3、递推关系： 课程名称：机电产品现代设计方法 上课时间：2014年春季 机电产品现代设计方法实验报告 姓名： 学号： 班级： 所在学院：机电工程学院 任课教师：金天国张旭堂 实验名称机电产品现代设计方法 姓名学号班级 实验地点实验日期评分 指导教师张旭堂同组成员其他 1 静态存储器扩展实验 1.1 实验目的 （1）掌握典型机电产品多学科协同优化设计软件环境组成，包括建模软件、分析软件、协同平台； （2）自主设计产品模型、分析过程、优化目标； （3）对得到的优化结果进行定性分析，解释结果的合理性，编写上机实验报告。 1.2 实验内容 (1) 轴的有限元分析 (2) 基于Adams的运动学分析与仿真 1.3实验相关情况介绍（包含使用软件或实验设备等情况） 1.3.1使用软件 本实验使用软件为Adams及abaqus，利用Adams进行运动学仿真分析，利用abaqus进行有限元分析。 1.3.2实验设备 计算机。 1.4实验结果 1.4.1基于ADAMS 的运动学仿真 （1）构造ADAMS样机机械模型 根据指导书建立铲车的三维模型。三维模型可以通过专门三维建模软件进行建模，然后导入ADAMS，也可以直接用ADAMS建模。利用ADAMS建模过程在《adams 运动仿真例子》中有详述，直接给出建模后的模型，如图1所示： 图1 铲车模型 （2）构建约束 根据要求构造四个约束：基座和座架之间的创建转动副，轴肩与座架间构建转动副，铲斗与悬臂间构建转动副，悬臂与轴肩之间构建平动副。构建后的模型如图2所示： 图2 添加约束铲车模型 （3）添加运动 根据题意分别对四个运动副添加运动函数： （a）基座和座架之间的创建转动副：360d*time； 《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 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：软件101 实验日期：2012-10-23 姓名：学号：指导教师： 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 详细记录程序在调试过程中出现的问题及解决方法。 记录程序执行的结果。 七、总结 对上机实践结果进行分析，问题回答，上机的心得体会及改进意见。 通过对本实验的学习，对分治算法有了进一步的认识，对棋盘覆盖问题和其他分治问题进行了对比。 八、附录 源程序（核心代码）清单或使用说明书，可另附纸 ① #include 银行家算法设计实验报告 银行家算法设计实验报告 一．题目分析 1.银行家算法： 我们可以把操作系统看做是银行家，操作系统管理的资源相当于银行家管理的资金，进程向操作系统请求资源相当于客户向银行家贷款。操作系统按银行家制定的规则为进程分配资源，当进程首次申请资源时，要测试该进程尚需求的资源量，若是系统现存的资源可以满足它尚需求的资源量，则按当前的申请量来分配资源，否则就推迟分配。 当进程在执行中继续申请资源时，先测试该进程申请的资源量是否超过了它尚需的资源量。若超过则拒绝分配，若没有超过则再测试系统尚存的资源是否满足该进程尚需的资源量，若满足即可按当前的申请量来分配，若不满足亦推迟分配。 2.基本要求： （1）可以输入某系统的资源以及T0时刻进程对资源的占用及需求情况的表项，以及T0时刻系统的可利用资源数。 （2）对T0时刻的进行安全性检测，即检测在T0时刻该状态是否安全。 （3）进程申请资源，用银行家算法对其进行检测，分为以下三种情况： A. 所申请的资源大于其所需资源，提示分配不合理不予分配并返回 B. 所申请的资源未大于其所需资源， 但大于系统此时的可利用资源，提 示分配不合理不予分配并返回。 C. 所申请的资源未大于其所需资源， 亦未大于系统此时的可利用资源，预 分配并进行安全性检查： a. 预分配后系统是安全的，将该进 程所申请的资源予以实际分配并 打印后返回。 b. 与分配后系统进入不安全状态，提示系统不安全并返回。 （4）对输入进行检查，即若输入不符合条件，应当报错并返回重新输入。 3.目的： 根据设计题目的要求，充分地分析和理解题 目，叙述系统的要求，明确程序要求实现的功能以及限制条件。 明白自己需要用代码实现的功能，清楚编写每部分代码的目的，做到有的放矢，有条理不遗漏的用代码实现银行家算法。 《现代机械设计方法学》实验报告 班级： 学号： 姓名： 成绩： 实验一、有限元分析 （一）目的： 1、初步掌握有限元软件分析力学问题的过程，包括几何建模、网格划分等前处理功能，掌握各种计算结果的阅读。 2、掌握材料数据、载荷、约束的添加方法。 （二）要求：学生独立完成一个算例的有限元分析，并阅读其计算结果，提交一个算例的分析报告。 （三）计算实例 1、问题的描述 为了考察铆钉在冲压时，发生多大的变形，对铆钉进行分析。 铆钉圆柱高：10mm 铆钉圆柱外径：6mm 铆钉下端球径：15mm 弹性模量：2.06E11 泊松比：0.3 铆钉材料的应力应变关系如下： 应变0.003 0.005 0.007 0.009 0.011 0.02 0.2 618 1128 1317 1466 1510 1600 1610 应力 /Mpa 1、有限元模型。 3、应力云图，可选主应力或σx、σy、τxy、V on Mises应力、Tresca应力之一输出结果图片，指明你所选的应力的最大值及其位置。 （三）思考题： 1、如果要提高边界处计算精度，一般应如何处理？ 答：在边界处划分网格 2、有限元网格划分时应注意哪些问题？ 答：选取的时候要将编号显示出来，这样就可以更好的选择，网格尽可能的小，这样结果就越准确。 实验二、优化实验 （一）目的： 初步掌握利用ANSYS软件或MATLAB软件对问题进行分析。 （二）要求： 学生独立完成一个算例的分析，并给出算例的计算结果。。 （三）算例 1.实际问题 梁的形状优化，优化目的是使梁的体积最小，同时要求梁上的最大应力不 超过30000psi，梁的最大挠度不大于0.5in,沿长度方向梁的厚度可以变化，但梁端头的厚度为定值t，采用对称建模。 使用两种方法进行优化，两种方法优化结果。 子问题近视法目标ANSYS 百分比（TVOL）体积in3 3.60 3.62 1.004 （DEFL）挠度max in 0.500 0.499 0.998 (STRS)应力max,psi 30000 29740 0.991 第一阶法目标ANSYS 百分比（TVOL）体积in3 3.6 3.61 1.003 （DEFL）挠度max in 0.5 0.5 1.001 STRS)应力max,psi 30000 29768 0.992 实验一分治与递归算法的应用 一、实验目的 1．掌握分治算法的基本思想（分-治-合）、技巧和效率分析方法。 2．熟练掌握用递归设计分治算法的基本步骤（基准与递归方程）。 3．学会利用分治算法解决实际问题。 二 . 实验内容 金块问题 老板有一袋金块（共n块，n是2的幂（n≥2））,最优秀的雇员得到其中最重的一块，最差的雇员得到其中最轻的一块。假设有一台比较重量的仪器，希望用最少的比较次数找出最重和最轻的金块。并对自己的程序进行复杂性分析。 三.问题分析: 一般思路：假设袋中有n 个金块。可以用函数M a x（程序 1 - 3 1）通过n-1次比较找到最重的金块。找到最重的金块后， 可以从余下的n-1个金块中用类似法通过n-2次比较找出最轻的金块。这样，比较的总次数为2n-3。 分治法：当n很小时，比如说，n≤2，识别出最重和最轻的金块，一次比较就足够了。当n 较大时（n＞2），第一步，把这袋金块平分成两个小袋A和B。第二步，分别找出在A和B中最重和最轻的金块。设A中最重和最轻的金块分别为HA 与LA，以此类推，B中最重和最轻的金块分别为HB 和LB。第三步，通过比较HA 和HB，可以找到所有金块中最重的；通过比较LA 和LB，可以找到所有金块中最轻的。在第二步中，若n＞2，则递归地应用分而治之方法 程序设计 据上述步骤，可以得出程序1 4 - 1的非递归代码。该程序用于寻找到数组w [ 0 : n - 1 ]中的最小数和最大数，若n < 1，则程序返回f a l s e，否则返回t r u e。 当n≥1时，程序1 4 - 1给M i n和M a x置初值以使w [ M i n ]是最小的重量，w [ M a x ]为最大的重量。 首先处理n≤1的情况。若n>1且为奇数，第一个重量w [ 0 ]将成为最小值和最大值的候选值，因此将有偶,数个重量值w [ 1 : n - 1 ]参与f o r循环。当n 是偶数时，首先将两个重量值放在for 循环外进行比较，较小和较大的重量值分别置为Min和Max，因此也有偶数个重量值w[2:n-1]参与for循环。 在for 循环中，外层if 通过比较确定( w [ i ] , w [ i + 1 ] )中的较大和较小者。此工作与前面提到的分而治之算法步骤中的2) 相对应，而内层的i f负责找出较小重量值和较大重量值中的最小值和最大值， 实验报告 （2009/2010学年第一学期） 课程名称算法分析与设计A 实验名称动态规划法 实验时间2009 年11 月20 日指导单位计算机学院软件工程系 指导教师张怡婷 学生姓名丁力琪班级学号B07030907 学院(系) 计算机学院专业软件工程 实验报告 实验名称动态规划法指导教师张怡婷实验类型验证实验学时2×2实验时间2009-11-20一、实验目的和任务 目的：加深对动态规划法的算法原理及实现过程的理解，学习用动态规划法解决实际应用中的最长公共子序列问题。 任务：用动态规划法实现求两序列的最长公共子序列，其比较结果可用于基因比较、文章比较等多个领域。 要求：掌握动态规划法的思想，及动态规划法在实际中的应用；分析最长公共子序列的问题特征，选择算法策略并设计具体算法，编程实现两输入序列的比较，并输出它们的最长公共子序列。 二、实验环境(实验设备) 硬件：计算机 软件：Visual C++ 三、实验原理及内容（包括操作过程、结果分析等） 1、最长公共子序列（LCS）问题是：给定两个字符序列X={x1,x2,……,x m}和Y={y1,y2,……,y n}，要求找出X和Y的一个最长公共子序列。 例如：X={a,b,c,b,d,a,b},Y={b,d,c,a,b,a}。它们的最长公共子序列LSC={b,c,d,a}。 通过“穷举法”列出所有X的所有子序列，检查其是否为Y的子序列并记录最长公共子序列并记录最长公共子序列的长度这种方法，求解时间为指数级别的，因此不可取。 2、分析LCS问题特征可知，如果Z={z1,z2,……，z k}为它们的最长公共子序列，则它们一定具有以下性质： （1）若x m=y n，则z k=x m=y n，且Z k-1是X m-1和Y n-1的最长公共子序列； （2）若x m≠y n且x m≠z k，则Z是X m-1和Y的最长公共子序列； （3）若x m≠y n且z k≠y n，则Z是X和Y的最长公共子序列。 这样就将求X和Y的最长公共子序列问题，分解为求解较小规模的问题： 若x m=y m，则进一步分解为求解两个（前缀）子字符序列X m-1和Y n-1的最长公共子序列问题； 如果x m≠y n，则原问题转化为求解两个子问题，即找出X m-1和Y的最长公共子序列与找出X 和Y n-1的最长公共子序列，取两者中较长者作为X和Y的最长公共子序列。 由此可见，两个序列的最长公共子序列包含了这两个序列的前缀的最长公共子序列，具有最优子结构性质。 3、令c[i][j]保存字符序列X i={x1,x2,……,x i}和Y j={y1,y2,……,y j}的最长公共子序列的长度，由上述分析可得如下递推式： 0 i=0或j=0 c[i][j]= c[i-1][j-1]+1 i,j>0且x i=y j max{c[i][j-1],c[i-1][j]} i,j>0且x i≠y j 由此可见，最长公共子序列的求解具有重叠子问题性质，如果采用递归算法实现，会得到一个指数时间算法，因此需要采用动态规划法自底向上求解，并保存子问题的解，这样可以避免重复计算子问题，在多项式时间内完成计算。 4、为了能由最优解值进一步得到最优解（即最长公共子序列），还需要一个二维数组s[][]，数组中的元素s[i][j]记录c[i][j]的值是由三个子问题c[i-1][j-1]+1,c[i][j-1]和c[i-1][j]中的哪一个计算得到，从而可以得到最优解的当前解分量（即最长公共子序列中的当前字符），最终构造出最长公共子序列自身。 物体运动的方式实验报告 （文章一）：实验报告四年级4课.小吊车活动1：做小吊车（分组实验）制作目的：做小吊车并研究小吊车原理制作材料及工具：小纸盒吊车臂吊臂支架线绳两个铁丝钩一个剪刀锥子胶水钩码制作过程： 1.小组分工合作 2.观察小吊车模型组装各部分①四个点要对称，固定牢固；②绳子要从前往后穿，不要穿反了； 3.调试小吊车分别拉动两根线,看看小吊车的臂能否灵活运动. 实验现象:小吊车能提起或放下钩码实验结论：放松上牵引绳，拉紧下牵引绳，吊臂向下运动；拉紧上牵引绳，放松下牵引绳，吊臂向上运动。活动2:收与放实验目的：推断动物与人的肢体运动原理(分组实验) 实验过程： 1. 弯曲手臂，感受上臂上下肌肉的长短松紧变化。 2.伸直手臂，感受上臂上下肌肉的长短松紧变化。 3.反复几次体会与小吊车的原理的联系。实验现象：手臂骨骼就像小吊车的吊臂，肌肉就像绳子，手臂运动时，当肱二头肌收缩,肱三头肌舒张时,肱二头肌牵动前臂向内收缩;当肱三头肌收缩,肱二头肌舒张时,肱三头肌牵动前臂向外伸展. 实验结论：前臂收缩类似小吊车抬起重物。前臂伸展类似小吊车放下重物。6课.做沙盘（分组实验）制作目的:通过制作校园沙盘模型培养学生的设计制作能力。制作材 料:硬纸板学校平面图橡皮泥潮湿的沙土废旧泡沫包装纸小木棍颜料盒剪刀制作步骤：对校园建筑的布局进行观测2．用大的硬纸板做底座。在纸板上画好学校平面图。(明确建筑物.树木等的位置) 3.用橡皮泥旧泡沫等材料做出立体的楼房等校园建筑物，根据平面图摆放好位置。（可以用长方体或正方体的泡沫做楼房，硬纸板做围墙，小木棍做旗杆等）。4．要注意建筑物的比例。（四年级的学生还不能很精确地计算出比例尺，教师适当指导。）8课.快与慢实验目的:研究小车运动的快慢(分组实验) 实验材料:秒表（或电子手表）、长尺、玩具车（学生自带），橡皮泥，马达、电池等（学生自带）实验过程: 1.小组做好分工：赛车手、计时员、测量员、记录员。 2.找好起点（必要时确定好终点）； 3.秒表做好归零； 4.在相同时间内必须进行多次测量（不少于3次），并做好记录 5. .在相同距离内必须进行多次测量（不少于3次），并做好记录实验结论：1：相同时间内经过的距离越长,物体运动的速度越快2：相同距离下所用的时间越短,物体运动的速度越快活动2:玩小车实验目的：研究小车运动的快慢与载重物及路面光滑程度是否有关？(对比试验) 实验材料:秒表（或电子手表）, 木板, 玩具车（学生自带），钩码, 毛巾. 实验方法：1做好小组分工:赛车手、计时员、记录员; 2先测量空车时小车在木板上运动时间; 3别的条件不变,向小车上加钩 学生实验报告书 实验课程名称算法设计与分析开课学院计算机科学与技术学院 指导教师姓名李晓红 学生姓名 学生专业班级软件工程zy1302班2015-- 2016学年第一学期 实验课程名称：算法设计与分析 同组者实验日期2015年10月20日第一部分：实验分析与设计 一．实验内容描述（问题域描述） 1、利用分治法，写一个快速排序的递归算法，并利用任何一种语言，在计算机上实现，同时 进行时间复杂性分析； 2、要求用递归的方法实现。 二.实验基本原理与设计（包括实验方案设计，实验手段的确定，试验步骤等，用硬件逻辑或者算法描述） 本次的解法使用的是“三向切分的快速排序”，它是快速排序的一种优化版本。不仅利用了分治法和递归实现，而且对于存在大量重复元素的数组，它的效率比快速排序基本版高得多。 它从左到右遍历数组一次，维护一个指针lt使得a[lo..lt-1]中的元素都小于v，一个指针gt 使得a[gt+1..hi]中的元素都大于v，一个指针i使得a[lt..i-1]中的元素都等于v，a[i..gt]中的元素都还未确定，如下图所示： public class Quick3way { public static void sort(Comparable[] a, int lo, int hi) { if (lo >= hi) return; int lt = lo, i = lo + 1, gt = hi; Comparable pivot = a[lo]; 第二部分：实验调试与结果分析 一、调试过程（包括调试方法描述、实验数据记录，实验现象记录，实验过程发现的问题等） 1、调试方法描述： 对程序入口进行断点，随着程序的运行，一步一步的调试，得到运行轨迹； 2、实验数据： "R", "B", "W", "W", "R", "W", "B", "R", "R", "W", "B", "R"； 3、实验现象： 4、实验过程中发现的问题： （1）边界问题： 在设计快速排序的代码时要非常小心，因为其中包含非常关键的边界问题，例如： 什么时候跳出while循环，递归什么时候结束，是对指针的左半部分还是右半部分 排序等等； （2）程序的调试跳转： 在调试过程中要时刻记住程序是对那一部分进行排序，当完成了这部分的排序后， 会跳到哪里又去对另外的那一部分进行排序，这些都是要了然于心的，这样才能准 确的定位程序。 二、实验结果分析（包括结果描述、实验现象分析、影响因素讨论、综合分析和结论等） 1、实验结果：现代设计黄金分割法复合形法实验报告word文档良心出品
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