算法实验报告实验小结
算法实验报告实验小结
在这次算法实验中，我们主要研究了不同类型的排序算法，并通过实验对其进
行了评估和比较。通过这次实验，我们不仅对各种排序算法的原理和实现有了
更深入的了解，还对算法的效率和性能有了更直观的认识。
实验一：冒泡排序
冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。通过多次遍历数组，每次将相邻
的两个元素进行比较并交换位置，直到所有元素按照升序排列。实验结果显示，冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，在处理大规模数据时效率较低。
实验二：插入排序
插入排序是一种简单且效率较高的排序算法。它的思想是将待排序的元素逐个
插入到已经排序好的序列中，从而得到一个新的有序序列。实验结果显示，插
入排序的时间复杂度为O(n^2)，但在处理小规模数据时，插入排序的效率较高。实验三：快速排序
快速排序是一种高效的排序算法，它采用了分治的思想。通过选择一个基准元素，将待排序的序列分为两个子序列，其中一个子序列的所有元素都小于基准
元素，另一个子序列的所有元素都大于基准元素。然后对这两个子序列进行递
归排序。实验结果显示，快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，在处理大规模数
据时效率较高。
实验四：归并排序
归并排序也是一种高效的排序算法，它也采用了分治的思想。通过将待排序的
序列逐步分解为更小的子序列，直到每个子序列只有一个元素。然后将这些子
序列两两合并，直到最终得到一个有序序列。实验结果显示，归并排序的时间
复杂度为O(nlogn)，在处理大规模数据时效率较高。
通过对以上四种排序算法的实验比较，我们可以得出以下结论：
1. 冒泡排序和插入排序虽然简单，但在处理大规模数据时效率较低，不适用于
大规模数据的排序。
2. 快速排序和归并排序在处理大规模数据时效率较高，适用于大规模数据的排序。
3. 在处理小规模数据时，插入排序的效率较高，可以作为一种较好的选择。
此外，在实验过程中我们还发现了一些问题和改进的空间：
1. 对于已经有序的序列，冒泡排序和插入排序的效率较高，但对于逆序序列，
它们的效率较低。可以考虑在实现时加入一些优化措施，如增加一个标志位判
断序列是否已经有序，从而提前结束排序过程。
2. 快速排序和归并排序都是递归算法，在处理大规模数据时可能会导致栈溢出
的问题。可以考虑使用迭代的方式实现这两种排序算法，从而减少递归的深度。综上所述，通过这次算法实验，我们不仅对不同类型的排序算法有了更深入的
了解，还发现了它们的优缺点和改进的空间。这对我们今后的算法设计和实现
都有着重要的指导意义。通过进一步的学习和实践，我们相信能够更好地理解
和应用各种排序算法，提高算法的效率和性能。
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，这
中南大学算法分析与设计 实验报告 学生姓名涂茂麟 学号 专业班级计算机科学与技术1303 指导老师 学院信息科学与工程学院 目录
实验一 DFS与BFS 3 实验二最近点对问题 7 实验三拓扑排序 10 实验四 N皇后问题 12 实验五 0-1背包问题 16 实验六最短路径 20 实验一 DFS与BFS 实验目的：实现深度优先算法、宽度优先算法 实现原理： 深度优先搜索： 从图中某顶点v出发： （1）访问顶点v； （2）依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问； （3）若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。
广度优先搜索： 已知图G=(V,E)和一个源顶点s，宽度优先搜索以一种系统的方式探寻G的边，从而“发现”s所能到达的所有顶点，并计算s到所有这些顶点的距离(最少边数)，该算法同时能生成一棵根为s且包括所有可达顶点的宽度优先树。对从s 可达的任意顶点v，宽度优先树中从s到v的路径对应于图G中从s到v的最短路径，即包含最小边数的路径。该算法对有向图和无向图同样适用。 具体设计： 1. 数据结构 采用邻接链表作为图的数据结构。 public class Graph {//图 public VNode[] arrVnode=new VNode[100] ;//头结点数组 public int vexmun,arcmun;//节点总数、边界总数 public int time;//记录打开、关闭节点的时间 } public class VNode {//节点类 public int data;//节点的内容 public boolean visited=false;//是否访问过 public boolean ifclosed=false;//是否被放在关闭的表中 public int distance=10000;//距离某一点的最短距离
算法实验报告总结 一、实践题目 第一题：二分查找 二、问题描述 输入n值（1<=n<=1000）,n个非降序排列的整数以及查找的数x,使用二分查找x,输出x所在的下标（0~n-1）及比较次数。若x不存在，输出-1和比较次数。 三、算法描述 1.关键部分算法描述： int binary_search(vector
设共有n个元素，经过while（）的n值由n,n/2,n/4,…,n/2^k，由于n/2^k 要取整，即令n/2^k = 1，可得k = log2n. 空间复杂度：0(n) = 1，没有申请其他空间。 五、心得体会（对本次实践收获及疑惑进行总结） 1、一个组进行编写代码，效率比自己一个编写的时候要高。因为不用再某个地方卡很久，会有组员相互解释。 2、更深一步理解了二分法，我觉得二分法是比较容易理解也比较容易实现的算法，但是二分法的要求是顺序存储以及数据都按照一定的规律排好序的，要求比较多，我们在实际应用的时候要根据需求灵活使用。 3、PTA上的错误有时候让人摸不着头脑，我们应该怎么提高答题的准确率呢？
高级计算机系统结构` Tomasulo算法实验报告 | &
] Tomasulo算法实验 一、实验目的 （1）加深对指令集并行性及开发的理解。 （2）加深对Tomasulo算法的理解。. ; （3）掌握Tomulo算法在指令流出、执行、写结果各阶段对浮点操作指令以及load 和store指令进行什么处理。 （4）掌握采用了Tomasulo算法的浮点处理部件的结构。 （5）掌握保留站的结构。 （6）给定被执行代码片段，对于具体某个时钟周期，能够写出保留站、指令状态表以及浮点寄存器状态表内容的变化情况。 二、实验平台 ； 采用Tomasulo算法模拟器。 Tomasulo算法基本思想：记录和检测指令相关，操作数一旦就绪就立即执行，把发生RAW冲突的可能性减少到最小；通过寄存器换名来消除WAR冲突和WAW冲突。 三、实验内容和步骤 实验一 （1）学会使用Tomasulo算法。假设浮点功能部件的延迟时间为加减法2个周期，乘法10个时钟周期，除法40个时钟周期，load部件2个时钟周期。 ①。 ②对于下面的代码段，给出当指令写结果时，保留站、load缓冲器以及寄 存器状态表中的内容。 F6, 24(R2)
F2, 12(R3) F0, F2,F4 F8,F6,F2 ； F10,F0,F6 F6,F8,F2 ②按步进方式执行上述代码，利用模拟器的“小三角按钮”的对比显示功能， 观察每一个时钟周期前后各信息表中内容的变化情况。 （2）对与上面相同的延迟时间和代码段。 ①给出在第3个时钟周期时，保留站、load缓冲器以及寄存器状态表中的内 容。 ②步进5个时钟周期，给出这时保留站、load缓冲器以及寄存器状态表中的 内容。 ③再步进10个时钟周期，给出这时保留站、load缓冲器以及寄存器状态表中 的内容。 实验二 假设浮点功能部件的延迟时间为加减法3个时钟周期，乘法8个时钟周期，除法40个时钟周期。对于下面的代码重复实验一中步骤（2）的内容。编写代码如下： F6, 28(R2) [ F2,F4,F8 F0, F2,F4 F8,F6,F2 F12,F0,F6 F10,F8,F2 | 四、实验结果及分析
数据结构实验报告 八种排序算法实验报告 一、实验内容 编写关于八种排序算法的C语言程序，要求包含直接插入排序、希尔排序、简单项选择择排序、堆排序、冒泡排序、快速排序、归并排序和基数排序。 二、实验步骤 各种内部排序算法的比较： 1.八种排序算法的复杂度分析〔时间与空间〕。 2.八种排序算法的C语言编程实现。 3.八种排序算法的比较，包括比较次数、移动次数。 三、稳定性，时间复杂度和空间复杂度分析 比较时间复杂度函数的情况：
时间复杂度函数O(n)的增长情况 所以对n较大的排序记录。一般的选择都是时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法。 时间复杂度来说： (1)平方阶(O(n2))排序 各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序； (2)线性对数阶(O(nlog2n))排序 快速排序、堆排序和归并排序； (3)O(n1+§))排序,§是介于0和1之间的常数。 希尔排序 (4)线性阶(O(n))排序 基数排序，此外还有桶、箱排序。 说明： 当原表有序或基本有序时，直接插入排序和冒泡排序将大大减少比较次数和移动记录的次数，时间复杂度可降至O〔n〕； 而快速排序则相反，当原表基本有序时，将蜕化为冒泡排序，时间复杂度提高为O〔n2〕； 原表是否有序，对简单项选择择排序、堆排序、归并排序和基数排序的时间复杂度影响不大。 稳定性： 排序算法的稳定性:假设待排序的序列中，存在多个具有相同关键字的记录，经过排序，这些记录的相对次序保持不变，则称该算法是稳定的；假设经排序后，记录的相对次序发生了改变，则称该算法是不稳定的。 稳定性的好处：排序算法如果是稳定的，那么从一个键上排序，然后再从另一个键上排序，第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用。基数排序就是这样，先按低位排序，逐次按高位排序，低位相同的元素其顺序再高位也相同时是不会改变的。另外，如果排序算法稳定，可以防止多余的比较； 稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序 不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序
计算机操作系统实验报告 何美西109253030212 一、实验名称：银行家算法 二、实验目的：银行家算法是避免死锁的一种重要方法，通过编写 一个简单的银行家算法程序，加深了解有关资源申请、避免死锁等概念，并体会和了解死锁和避免死锁的具体实施方法。 三、问题分析与设计： 1、算法思路：先对用户提出的请求进行合法性检查，即检查 请求是否大于需要的，是否大于可利用的。若请求合法，则进行预分配，对分配后的状态调用安全性算法进行检查。若安 全，则分配；若不安全，则拒绝申请，恢复到原来的状态，拒绝申请。 2、银行家算法步骤：（1）如果Requesti＜or =Need,则转向步 骤(2)；否则，认为出错，因为它所需要的资源数已超过它所 宣布的最大值。 （2）如果Request＜or=Available,则转向步骤（3）；否则，表 示系统中尚无足够的资源，进程必须等待。 （3）系统试探把要求的资源分配给进程Pi,并修改下面数据结 构中的数值： Available=Available-Request[i]; Allocation=Allocation+Request;
Need=Need-Request; (4)系统执行安全性算法，检查此次资源分配后，系统是否处于 安全状态。 3、安全性算法步骤： （1）设置两个向量 ①工作向量Work。它表示系统可提供进程继续运行所需要的各类资源数目，执行安全算法开始时，Work=Allocation; ②布尔向量Finish。它表示系统是否有足够的资源分配给进程，使之运行完成，开始时先做Finish[i]=false，当有足够资源分配给进程时，令Finish[i]=true。 （2）从进程集合中找到一个能满足下述条件的进程： ①Finish[i]=false ②Need 算法实验报告实验小结 算法实验报告实验小结 在这次算法实验中，我们主要研究了不同类型的排序算法，并通过实验对其进 行了评估和比较。通过这次实验，我们不仅对各种排序算法的原理和实现有了 更深入的了解，还对算法的效率和性能有了更直观的认识。 实验一：冒泡排序 冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。通过多次遍历数组，每次将相邻 的两个元素进行比较并交换位置，直到所有元素按照升序排列。实验结果显示，冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，在处理大规模数据时效率较低。 实验二：插入排序 插入排序是一种简单且效率较高的排序算法。它的思想是将待排序的元素逐个 插入到已经排序好的序列中，从而得到一个新的有序序列。实验结果显示，插 入排序的时间复杂度为O(n^2)，但在处理小规模数据时，插入排序的效率较高。实验三：快速排序 快速排序是一种高效的排序算法，它采用了分治的思想。通过选择一个基准元素，将待排序的序列分为两个子序列，其中一个子序列的所有元素都小于基准 元素，另一个子序列的所有元素都大于基准元素。然后对这两个子序列进行递 归排序。实验结果显示，快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，在处理大规模数 据时效率较高。 实验四：归并排序 归并排序也是一种高效的排序算法，它也采用了分治的思想。通过将待排序的 序列逐步分解为更小的子序列，直到每个子序列只有一个元素。然后将这些子 序列两两合并，直到最终得到一个有序序列。实验结果显示，归并排序的时间 复杂度为O(nlogn)，在处理大规模数据时效率较高。 通过对以上四种排序算法的实验比较，我们可以得出以下结论： 1. 冒泡排序和插入排序虽然简单，但在处理大规模数据时效率较低，不适用于 大规模数据的排序。 2. 快速排序和归并排序在处理大规模数据时效率较高，适用于大规模数据的排序。 3. 在处理小规模数据时，插入排序的效率较高，可以作为一种较好的选择。 此外，在实验过程中我们还发现了一些问题和改进的空间： 1. 对于已经有序的序列，冒泡排序和插入排序的效率较高，但对于逆序序列， 它们的效率较低。可以考虑在实现时加入一些优化措施，如增加一个标志位判 断序列是否已经有序，从而提前结束排序过程。 2. 快速排序和归并排序都是递归算法，在处理大规模数据时可能会导致栈溢出 的问题。可以考虑使用迭代的方式实现这两种排序算法，从而减少递归的深度。综上所述，通过这次算法实验，我们不仅对不同类型的排序算法有了更深入的 了解，还发现了它们的优缺点和改进的空间。这对我们今后的算法设计和实现 都有着重要的指导意义。通过进一步的学习和实践，我们相信能够更好地理解 和应用各种排序算法，提高算法的效率和性能。 算法设计与分析实验报告 一、实验内容： 5-1：设计一种策略，使得基于回溯法的轮船装载问题的时间复杂性能够达到O(2^n)。 5-2: 设计基于回溯法0-1 背包算法，使得算法不仅能够求得背包的最大价值的值，还能够找出最优解，即那些物品被装入背包。 二、算法思想与设计描述： （一）轮船装载： 如果一个给定装载问题有解，则采用下面的策略可得到最优装载方案。 (1)首先将第一艘轮船尽可能装满； (2)将剩余的集装箱装上第二艘轮船。 将第一艘轮船尽可能装满等价于选取全体集装箱的一个子集，使该子集中集装箱重量之和最接近。由此可知，装载问题等价于特殊的0-1背包问题。 int maxLoading(int w[], int num, int c, int bestx[]) { int i = 1;//当前层 int* x = new int [num+1];//x[1:i-1]为当前路径 int bestw = 0;//当前最优载重量 int cw = 0;//当前载重量 int r = 0;//剩余集装箱重量 for(int j=1; j<=num ;j++) r += w[j]; //搜索子树 while(1) { while(i<=num && cw+w[i]<=c)//进入左子树 { r -= w[i]; cw += w[i]; x[i] = 1; i++; } if(i > num)//到达叶节点 { for(int j=1; j<=num; j++) bestx[j] = x[j]; bestw = cw; } else//进入右子树 { r -= w[i]; x[i] = 0; 算法设计与分析实验报告 算法设计与分析实验报告 一、引言 在计算机科学领域，算法设计与分析是非常重要的研究方向。本次实验旨在通过实际案例，探讨算法设计与分析的方法和技巧，并验证其在实际问题中的应用效果。 二、问题描述 本次实验的问题是求解一个整数序列中的最大子序列和。给定一个长度为n的整数序列，我们需要找到一个连续的子序列，使得其和最大。 三、算法设计 为了解决这个问题，我们设计了两种算法：暴力法和动态规划法。 1. 暴力法 暴力法是一种朴素的解决方法。它通过枚举所有可能的子序列，并计算它们的和，最终找到最大的子序列和。然而，由于需要枚举所有子序列，该算法的时间复杂度为O(n^3)，在处理大规模数据时效率较低。 2. 动态规划法 动态规划法是一种高效的解决方法。它通过定义一个状态转移方程，利用已计算的结果来计算当前状态的值。对于本问题，我们定义一个一维数组dp，其中dp[i]表示以第i个元素结尾的最大子序列和。通过遍历整个序列，我们可以利用状态转移方程dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i], nums[i])来计算dp数组的值。最后，我们返回dp数组中的最大值即为所求的最大子序列和。该算法的时间复杂度为O(n)，效率较高。 四、实验结果与分析 我们使用Python编程语言实现了以上两种算法，并在相同的测试数据集上进行了实验。 1. 实验设置 我们随机生成了1000个整数作为测试数据集，其中包含正数、负数和零。为了验证算法的正确性，我们手动计算了测试数据集中的最大子序列和。 2. 实验结果 通过对比实验结果，我们发现两种算法得到的最大子序列和是一致的，验证了算法的正确性。同时，我们还对两种算法的运行时间进行了比较。结果显示，暴力法的运行时间明显长于动态规划法，进一步证明了动态规划法的高效性。 五、实验总结 通过本次实验，我们深入了解了算法设计与分析的方法和技巧，并通过实际案例验证了其在解决实际问题中的应用效果。我们发现，合理选择算法设计方法可以提高算法的效率，从而更好地解决实际问题。 然而，本次实验只涉及了一个简单的问题，实际问题往往更加复杂。在实际应用中，我们需要根据具体问题的特点选择合适的算法，并进行优化。同时，算法的正确性和效率也需要通过大规模测试数据进行验证。 综上所述，算法设计与分析是计算机科学领域中至关重要的研究方向。通过不断学习和实践，我们可以不断提高自己的算法设计与分析能力，为解决实际问题提供更好的解决方案。 算法分析与设计实验 报告 实验一递归法实现二分查找 一、实验目的 理解递归算法的思想和递归程序的执行过程，并能熟练编写递归程序。掌握分治算法的思想，对给定的问题能设计出分治算法予以解决。 二、试验内容 二分查找 在对线性表的操作中，经常需要查找某一个元素在线性表中的位置。此问题的输入是待查元素x和线性表L，输出为x在L中的位置或者x不在L中的信息。 三、实验思想 二分查找的基本思路是将n个元素分成大致相等的两部分，取a[n/2]与x做比较，如果x=a[n/2],则找到x，算法终止；如果x #include 实验报告 实验一： 一、实验名称 二分搜索法 二、实验目的 编写程序实现用二分法在一有序序列中查找一个数 三、实验内容 1、程序源代码 #include printf("%d 在数组中的下标为%d!\n\n",x,j); else printf("没找到!\n\n"); } main() { Input(); } 运行结果 图一 图二 实验心得：本次实验让我了解了二分搜索法的基本思想，同时我们应该注意二分搜索法必须是在有序的元素中进行，不能在无序的元素中使用。 快速排序： #include 银行家算法实验报告总结 一、实验目的与背景 银行家算法是一种用于避免死锁和保证系统稳定运行 的算法。通过模拟银行贷款行为的策略，银行家算法可以有效地避免系统的资源枯竭，从而保证系统的正常运行。在本实验中，我们通过使用银行家算法对实际的系统进行模拟，验证其有效性。 二、算法原理与流程 银行家算法的主要原理是：将系统中的所有资源按照类型进行分类，并对每种资源设置一个最大值和最小值，分别表示该资源的最大需求量和最小剩余量。同时，对于每个进程，需要定义其最大需求量、已分配资源和需求量，并根据这些信息来决定是否分配资源。 具体流程如下： 初始化：将所有资源的最大值和最小值进行初始化，并给每个进程分配一个唯一的标识符。 请求资源：每个进程在执行过程中，如果需要更多的资源，则向系统发送请求。 分配资源：系统根据银行家算法的原理，将资源分配给满足条件的进程。 更新资源：系统更新已分配给进程的资源，并检查是否满足每个进程的最大需求量。 重复执行：如果存在多个进程需要资源，则重复执行步骤2-4，直到所有进程都满足其最大需求量或系统中的资源 不足以为更多的进程分配资源为止。 三、实验数据与结果 在本实验中，我们使用了10个进程，每个进程的需求 量和已分配资源均随机生成。实验结果表明，在满足了每个进程的最大需求量后，系统中仍有剩余资源，证明了银行家算法可以有效地避免资源的浪费。 四、结果分析 通过对实验结果进行分析，我们发现银行家算法可以有效地保证系统的稳定性，避免出现死锁和资源枯竭等问题。同时，该算法需要较少的系统开销，因为只需要对每个进程的请求进行处理和更新，不需要进行额外的检查和管理。 五、性能对比分析 为了进一步验证银行家算法的性能，我们将其与其他常见的资源管理算法进行了比较。在同等条件下，与其他算法相比，银行家算法具有更高的系统吞吐量和更低的响应时间。 银行家算法在系统吞吐量和响应时间方面均优于其他 常见算法，而在死锁发生率上，银行家算法则表现出了更高的稳定性。 六、实验总结 本实验通过模拟实际系统验证了银行家算法的优越性。 数据结构与算法实验报告 数据结构与算法实验报告 一、引言 1.1 背景介绍：介绍数据结构与算法在现代科技领域中的 重要性和应用。 1.2 实验目的：明确本实验的目标和需要解决的问题。 1.3 实验内容：详细描述本次实验所使用的数据结构和算法。 1.4 实验方法：阐述实验过程中所采用的步骤和方法。 1.5 实验环境：列出本次实验所使用的硬件和软件环境要求。 二、需求分析 2.1 功能需求：详细描述实验所要求实现的功能和效果。 2.2 性能需求：阐述实验对资源利用率和运行效率的要求。 2.3 输入输出需求：明确实验所需输入和期望输出的格式 和要求。 三、设计与实现 3.1 数据结构设计：给出实验所需的数据结构定义和描述。 3.1.1 数据结构一：介绍数据结构一的定义和特点。 3.1.2 数据结构二：介绍数据结构二的定义和特点。 3.2 算法设计：描述实验所需的算法思路和流程。 3.2.1 算法一：阐述算法一的实现原理和步骤。 3.2.2 算法二：阐述算法二的实现原理和步骤。 3.3 实现过程：详细描述根据设计完成的实现过程。 3.3.1 步骤一：列出实现过程中的第一步骤。 3.3.2 步骤二：列出实现过程中的第二步骤。 3.4 算法优化：对实现过程中的算法进行优化和改进。 3.4.1 优化一：介绍所进行的优化操作和效果。 3.4.2 优化二：介绍所进行的优化操作和效果。 四、实验结果与分析 4.1 实验数据：给出实验过程中所使用的测试数据。 4.2 实验结果：列出实验运行的结果和输出。 4.3 结果分析：对实验结果进行详细分析和解释。 五、实验总结 5.1 实验心得：总结实验过程中所学到的知识和经验。 5.2 实验收获：列出实验中获得的成果和收获。 六、附件 本文档涉及的附件包括但不限于：源代码、输入输出样例、实验数据等。 七、注释 本文档中涉及的法律名词及其注释如下： - 法律名词一：注释一。 - 法律名词二：注释二。 数值计算实验报告实验总结 数值计算实验报告实验总结 一、引言 数值计算是一门研究利用计算机进行数值计算的学科，它在科学研究和工程实 践中具有重要的应用价值。本次实验旨在通过数值计算方法解决实际问题，探 索数值计算的应用和局限性。 二、实验目的 本次实验的主要目的是掌握数值计算的基本原理和方法，熟悉常见的数值计算 工具和软件，提高数值计算的实践能力，为今后的科学研究和工程实践打下坚 实的基础。 三、实验过程 1. 实验一：二分法求方程根 通过二分法求解非线性方程的根，首先根据方程的特点选择合适的初始区间， 然后通过迭代逼近的方法找到方程的根。实验中我们选择了一个简单的二次方 程进行求解，通过不断缩小区间范围，最终得到了方程的根。 2. 实验二：线性方程组的求解 线性方程组求解是数值计算中的重要问题之一。我们使用了高斯消元法和LU 分解法来求解一个具有特定系数矩阵的线性方程组。通过比较两种方法的计算 结果和效率，我们发现LU分解法在某些情况下能够更快速地求解线性方程组。 3. 实验三：插值与拟合 插值与拟合是数值计算中常用的数据处理方法。我们使用了拉格朗日插值和最 小二乘法拟合的方法来处理给定的数据集。通过将插值和拟合结果与原始数据 进行对比，我们可以评估两种方法的准确性和适用性。 四、实验结果与分析 通过实验，我们得到了一系列数值计算的结果。根据实验结果，我们可以得出以下结论： 1. 二分法求解方程根的方法在一定条件下是有效的，但是对于复杂的方程可能需要更多的迭代次数才能得到准确的结果。 2. 高斯消元法和LU分解法都可以用于求解线性方程组，但是在某些情况下LU 分解法的计算速度更快。 3. 拉格朗日插值和最小二乘法拟合都是常用的数据处理方法，但是在处理不同类型的数据时需要选择合适的方法。 五、实验总结 通过本次实验，我们深入了解了数值计算的基本原理和方法，掌握了常见的数值计算工具和软件的使用。实验中我们遇到了一些问题，但通过团队合作和积极探索，最终解决了这些问题。实验过程中我们发现数值计算的结果并不总是绝对准确的，需要根据实际情况进行适当的调整和修正。数值计算是一门复杂而有趣的学科，我们将继续学习和探索，为科学研究和工程实践提供更好的数值计算方法和工具。 六、展望未来 数值计算在科学研究和工程实践中有着广泛的应用前景。未来，我们将进一步深入研究数值计算的理论和方法，提高数值计算的精度和效率。同时，我们也将探索新的数值计算工具和算法，以适应不断发展的科学和工程需求。数值计算的发展将为人类的科技进步和社会发展做出更大的贡献。 算法设计及实验报告 实验报告1 递归算法 一、实验目的 掌握递归算法的基本思想； 掌握该算法的时间复杂度分析； 二、实验环境 电脑一台，Turbo C 运行环境 三、实验内容、步骤和结果分析 以下是四个递归算法的应用例子：用C语言实现 1.阶乘： main() {int i,k; scanf("%d\n",&i); k= factorial(i); printf("%d\n",k); } int factorial(int n) { int s; if(n==0) s=1; else s=n*factorial(n-1); //执行n-1次 return s; } 阶乘的递归式很快，是个线性时间，因此在最坏情况下时间复杂度为O(n)。2.Fibonacci 数列： main() {int i,m; scanf("%d\n",&i); m=fb(i); printf("%d",m); } int fb(int n) {int s; if(n<=1)return 1; else s=fb(n-1)+fb(n-2); return s; } Fibonacci数列则是T(n)=T(n-1)+T(n-2)+O(1)的操作，也就是T(n)=2T(n)+O(1),由递归方程式可以知道他的时间复杂度T(n)是O(2n)，该数列的规律就是不停的赋 值，使用的内存空间也随着函数调用栈的增长而增长。 3.二分查找（分治法） #include 计算机算法实验报告 计算机算法实验报告 一、引言 计算机算法是计算机科学中的核心概念之一，它是解决问题的一种方法或步骤。在本次实验中，我们将探讨两种常见的计算机算法：贪心算法和动态规划算法。通过实验，我们将分析这两种算法的优劣势，并比较它们在不同场景下的应用。 二、贪心算法 贪心算法是一种简单而直观的算法，它在每一步选择中都采取当前状态下的最 优解，从而希望最终得到全局最优解。在实验中，我们选择了背包问题作为贪 心算法的应用场景。 背包问题是一个经典的组合优化问题，在限定总重量的情况下，如何选择物品 使得总价值最大化。贪心算法在背包问题中的应用是将物品按照单位价值进行 排序，然后依次将单位价值最高的物品放入背包中，直到背包无法再放入物品 为止。 通过实验，我们发现贪心算法在背包问题中的表现良好。它的时间复杂度较低，而且在大多数情况下能够找到接近最优解的解决方案。然而，贪心算法也有其 局限性，当问题的子问题之间存在相互依赖关系时，贪心算法可能无法得到最 优解。 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来求解的算法。与贪心算法不同，动态规划算法会保存已经解决过的子问题的解，避免重复计算，从而提高效率。在实验中，我们选择了最长公共子序列问题作为动态规划算法的应用场景。 最长公共子序列问题是求解两个序列中最长的共同子序列的问题。动态规划算法通过构建一个二维数组，将问题划分为多个子问题，并逐步求解子问题的最优解。最终，我们可以通过查找二维数组的最后一个元素，得到最长公共子序列的长度。 实验结果显示，动态规划算法在最长公共子序列问题中表现出色。它能够高效地求解问题，并且可以得到最优解。然而，动态规划算法的时间复杂度较高，当问题规模较大时，可能会导致计算时间过长。 四、算法比较与总结 通过对贪心算法和动态规划算法的实验比较，我们可以得出以下结论： 1. 贪心算法适用于那些子问题之间相互独立，且每个子问题的最优解能够推导出全局最优解的问题。它的优势在于简单直观，时间复杂度较低。然而，贪心算法可能无法得到最优解。 2. 动态规划算法适用于那些子问题之间存在相互依赖关系的问题。它通过保存已解决子问题的解，避免了重复计算，提高了效率。动态规划算法能够得到最优解，但时间复杂度较高。 综上所述，贪心算法和动态规划算法在不同场景下有各自的优势和局限性。在实际应用中，我们需要根据具体问题的特点选择合适的算法。 五、结论 本次实验通过对贪心算法和动态规划算法在背包问题和最长公共子序列问题中的应用比较，得出了它们的优劣势。贪心算法适用于子问题之间相互独立的问题，而动态规划算法适用于子问题之间存在相互依赖关系的问题。在实际应用中，我们应根据具体问题的特点选择合适的算法。 算法与数据结构实验报告 算法与数据结构实验报告 1. 实验目的 1.1 理解算法与数据结构的基本概念； 1.2 掌握常见的算法与数据结构的设计与实现； 1.3 进一步提高编程能力与问题求解能力。 2. 实验环境 2.1 操作系统：（填写操作系统信息） 2.2 开发工具：（填写开发工具信息） 2.3 编程语言：（填写编程语言信息） 3. 实验内容 3.1 实验一：线性数据结构 3.1.1 数组 3.1.1.1 实现一个动态数组类，包含插入、删除、查找等基本操作 3.1.1.2 对动态数组进行排序 3.1.2 链表 3.1.2.1 实现一个单链表类，包含插入、删除、查找等基本操作 3.1.2.2 反转链表 3.1.3 栈与队列 3.1.3.1 实现一个栈类，包含入栈、出栈等基本操作 3.1.3.2 实现一个队列类，包含入队、出队等基本操作 3.2 实验二：树与图 3.2.1 二叉树 3.2.1.1 实现一个二叉树类，包含插入、删除、查找等基本操作 3.2.1.2 遍历二叉树（前序、中序、后序） 3.2.2 图 3.2.2.1 实现一个图类，包含插入节点、添加边等基本操作 3.2.2.2 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS） 4. 实验步骤 4.1 实验一 4.1.1 数组 4.1.1.1 分析动态数组类的设计与实现步骤 4.1.1.2 编写动态数组类的代码 4.1.1.3 编写动态数组类的测试代码 4.1.1.4 进行动态数组类的功能测试与性能测试4.1.2 链表 4.1.2.1 分析单链表类的设计与实现步骤 4.1.2.2 编写单链表类的代码 4.1.2.3 编写单链表类的测试代码 4.1.2.4 进行单链表类的功能测试与性能测试4.1.3 栈与队列 4.1.3.1 分析栈类的设计与实现步骤 4.1.3.2 编写栈类的代码 4.1.3.3 编写栈类的测试代码 4.1.3.4 进行栈类的功能测试与性能测试 4.2 实验二 4.2.1 二叉树 4.2.1.1 分析二叉树类的设计与实现步骤 算法与数据结构实验报告 ——二叉树课程名称：算法与数据结构 实验项目名称：满二叉树的建立与遍历 实验时间：2014年11月29日 班级：电科1301 姓名：侯炜学号：1402130126 实验目的：熟悉使用线性表结构，设计并理解多项式算法。 实验环境：Visual C++6.0，win7 实验步骤： 一．建立基本数据结构及程序架构 二．设计多项式各类操作的算法 三．调试程序，修改错误 四．总结得失 实验结果：成功使用中序输入建立二叉树并进行相应的遍历输出。实验心得： ①队列结构作用之一：用于储存“临时数据”以便后续输出 ②满二叉树是仅仅输入一次遍历顺序就得出结果的先决条件 具体实验步骤： 一．建立基本数据结构及程序架构 1.1数据结构 确定所需要的对二叉树进行抽象的数据类型：树节点。建立数据结构如下：//----------------数据结构 typedef struct treenode { char data; struct treenode* ltree; struct treenode* rtree; }Tnode; //--------------- 1.2主程序架构 建立了一个全局变量数组queue[]用作队列，函数指针fp用以调用操作函数，scree[100]数组用以储存输入的字符串。主要函数声明如下：//---------------------------- Tnode* finit(Tnode*tf,int flo);//中序建立 void transver(Tnode* tf,int flo,fp kf,int n);//层序遍历 tf为树节点flo为层数 kf为回调函数 n为标识层数：0为全部遍历其他n为输出第n层void ordtra(Tnode* tf,fp kf,int flo);//先序遍历 void follow(Tnode* tf,fp kf,int flo);//后序遍历 Tnode*pus_pop(Tnode*tf,int k);//队列操作函数：k=0时为出队 1为入队int ana(char sz[]);//分析二叉树层数 void visit(Tnode*k);//回调访问函数 int ifpopcorn();//判断队列是否为空（未用） void inintque();///初始化队列 int flag(int n,int i);//层数显示标记 主函数阶段，循环显示主界面：建立多项式、多项式操作以及显示多项式。 【输入格式】： 建立二叉树： 二叉树数据：按中序遍历顺序输入（只支持满二叉树） 计算机算法实验报告 0-1背包的三种算法实现 软件工程0802 xx（23） xxxxxxx 贪心算法 一．实验目的 掌握求背包问题的算法； 复习贪心算法的思想 二．实验内容 背包问题：给定n种物品和一背包，物品i重量是w i，其价值为v i，背包的容量为c。问应该如何选择装入背包中的物品，使得背包中物品的总价值最大？ 三．实验代码 #include 算法实验报告实验小结
算法设计与分析实验报告
算法设计与分析 实验报告
算法的实验报告
算法实验报告(完美版)
银行家算法实验报告总结
数据结构与算法实验报告
数值计算实验报告实验总结
算法设计及实验报告
计算机算法实验报告
算法与数据结构实验报告
算法与数据结构实验报告二叉树实验报告
算法分析实验报告
相关主题
文本预览