算法实验报告13gis专升本

南阳师范学院

本科学生实验报告

姓名院（系）环旅学院

专业班级

实验课程名称地理信息系统算法基础

指导教师及职称范红艳讲师

开课时间2013至2014学年二学期

南阳师范学院教务处编印

实验名称目录实验一：距离量算算法

实验二：坡度坡向的提取算法

实验三：ArcGIS曲率提取

实验四：

实验五：

实验六：

实验七：

实验八：

实验九：

实验十：

动态规划实验报告

华东师范大学计算机科学技术系上机实践报告 一、 内容与设计思想 1．对于以下5 个矩阵： M 1: 2?3, M 2: 3?6, M 3: 6?4, M 4: 4?2, M 5: 2?7 , (a) 找出这5个矩阵相乘需要的最小数量乘法的次数。 (b) 请给出一个括号化表达式，使在这种次序下达到乘法的次数最少。 输入： 第一行为正整数N,表示有N 组测试数据； 每组测试数据的第一行为n,表示有n 个矩阵,2<=n<=50； 接下去的n 行,每行有两个整数x 和y,表示第ni 个矩阵是x*y 的。 输出： 对行每组数据,输出一行,每行一个整数,最小的矩阵连乘积。 我们保证输出的结果在2^64之内。 基本思想： 对于n 个矩阵的连乘积，设其不同的计算次序为P(n)。 由于每种加括号方式都可以分解为两个子矩阵的加括号问题：(A1...Ak)(Ak+1…An)可以得到关于P(n)的递推式如下： 2．定义0/1/2背包问题为：}x p max{n 1i i i ∑=。限制条件为：c x w n 1i i i ≤∑=，且 n i 1},2,1,0{x i ≤≤∈。设f(i , y)表示剩余容量为y ，剩余物品为：i ，i+1，…，n 时的最优解的值。 1．）给出f(i , y)的递推表达式； 2．）请设计求解f(i , y)的算法，并实现你的算法； 3．）设W=[10,20,15,30]，P=[6,10,15,18],c=48，请用你的算法求解。 输入： 第一行为一个正整数N ，表示有几组测试数据。 每组测试数据的第一行为两个整数n 和M ，0=-=∑-=

动态规划算法实验

一、实验目的 (2) 二、实验内容 (2) 三、实验步骤 (3) 四.程序调试及运行结果分析 (5) 附录：程序清单（程序过长，可附主要部分） (7)

实验四动态规划算法的应用 一、实验目的 1．掌握动态规划算法的基本思想，包括最优子结构性质和基于表格的最优值计算方法。 2．熟练掌握分阶段的和递推的最优子结构分析方法。 3．学会利用动态规划算法解决实际问题。 二、实验内容 1.问题描述： 题目一：数塔问题 给定一个数塔，其存储形式为如下所示的下三角矩阵。在此数塔中，从顶部出发，在每一节点可以选择向下走还是向右走，一直走到底层。请找出一条路径，使路径上的数值和最大。 输入样例（数塔）： 9 12 15 10 6 8 2 18 9 5 19 7 10 4 16 输出样例（最大路径和）： 59 题目二：最长单调递增子序列问题(课本184页例28) 设有由n个不相同的整数组成的数列，记为:a(1)、a(2)、……、a(n)且a(i)<>a(j) (i<>j) 若存在i1

题目三 0-1背包问题 给定n种物品和一个背包。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中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大? 在选择装入背包的物品时，对每种物品只有两个选择：装入或不装入，且不能重复装入。输入数据的第一行分别为：背包的容量c，，物品的个数n。接下来的n 行表示n个物品的重量和价值。输出为最大的总价值。 输入样例： 20 3 11 9 9 10 7 5 输出样例 19 2.数据输入：个人设定，由键盘输入。 3.要求： 1）上述题目任选一做。上机前，完成程序代码的编写 2）独立完成实验及实验报告 三、实验步骤 1.理解算法思想和问题要求； 2.编程实现题目要求； 3.上机输入和调试自己所编的程序； 4.验证分析实验结果； 5.整理出实验报告。

蒙特卡罗方法完整教程(WORD文档内附有源码)

Monte Carlo 方法法 §1 概述 Monte Carlo 法不同于确定性数值方法，它是用来解决数学和物理问题的非确定性的（概率统计的或随机的）数值方法。Monte Carlo 方法（MCM ），也称为统计试验方法，是理论物理学两大主要学科的合并：即随机过程的概率统计理论（用于处理布朗运动或随机游动实验）和位势理论，主要是研究均匀介质的稳定状态。它是用一系列随机数来近似解决问题的一种方法，是通过寻找一个概率统计的相似体并用实验取样过程来获得该相似体的近似解的处理数学问题的一种手段。运用该近似方法所获得的问题的解in spirit 更接近于物理实验结果，而不是经典数值计算结果。 普遍认为我们当前所应用的MC 技术，其发展约可追溯至1944年，尽管在早些时候仍有许多未解决的实例。MCM 的发展归功于核武器早期工作期间Los Alamos （美国国家实验室中子散射研究中心）的一批科学家。Los Alamos 小组的基础工作刺激了一次巨大的学科文化的迸发，并鼓励了MCM 在各种问题中的应用[2]-[4]。“Monte Carlo ”的名称取自于Monaco （摩纳哥）内以赌博娱乐而闻名的一座城市。 Monte Carlo 方法的应用有两种途径：仿真和取样。仿真是指提供实际随机现象的数学上的模仿的方法。一个典型的例子就是对中子进入反应堆屏障的运动进行仿真，用随机游动来模仿中子的锯齿形路径。取样是指通过研究少量的随机的子集来演绎大量元素的特性的方法。例如，)(x f 在b x a <<上的平均值可以通过间歇性随机选取的有限个数的点的平均值来进行估计。这就是数值积分的Monte Carlo 方法。MCM 已被成功地用于求解微分方程和积分方程，求解本征值，矩阵转置，以及尤其用于计算多重积分。 任何本质上属随机组员的过程或系统的仿真都需要一种产生或获得随机数的方法。这种仿真的例子在中子随机碰撞，数值统计，队列模型，战略游戏，以及其它竞赛活动中都会出现。Monte Carlo 计算方法需要有可得的、服从特定概率分布的、随机选取的数值序列。 §2 随机数和随机变量的产生 [5]－[10]全面的论述了产生随机数的各类方法。其中较为普遍应用的产生随机数的方法是选取一个函数)(x g ，使其将整数变换为随机数。以某种方法选取0x ，并按照)(1k k x g x =+产生下一个随机数。最一般的方程)(x g 具有如下形式： m c ax x g mod )()(+= （1） 其中 =0x 初始值或种子（00>x ） =a 乘法器（0≥a ） =c 增值（0≥c ） =m 模数 对于t 数位的二进制整数，其模数通常为t 2。例如，对于31位的计算机m 即可取1 312 -。这 里a x ,0和c 都是整数，且具有相同的取值范围0,,x m c m a m >>>。所需的随机数序{}n x 便可由下式得

算法实验报告

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 ，MergeSort(T *a, int n); 以及相应的一系列函数，采用分治策略，对任意具有:bool operator<(const T&x,const T&y);比较运算符的类型进行排序。 （2）与STL库中的函数std::sort(..)进行运行时间上的比较，给出比较结果,如：动态生成100万个随机生成的附点数序列的排序列问题, 给出所用的时间比较。 二、实验代码 #include <> #include <> #include <> #include <> #define MAX 50 typedef struct { int arr[MAX+1]; int length; }SortArr; SortArr *CreateSortArr() { int i = 0; char buf[4*MAX] = ""; char *ptr = NULL; SortArr *sortArr = (SortArr *)malloc(sizeof(SortArr)); memset(sortArr, 0, sizeof(SortArr)); printf("请输入待排序数据，以逗号分隔，以分号结束\n" "input:"); scanf("%s", buf); ptr = buf; sortArr->arr[i] = 0; i = 1; while(*ptr != ';') { sortArr->arr[i] = atoi(ptr); i++; ptr = strstr(ptr, ","); if(!ptr) { break; } ptr++; } sortArr->length = (i - 1); return sortArr; } int merge(int arr[], int p, int q, int r) { int i = 0; int j = 0; int k = 0; int n1 = 0; int n2 = 0; int *leftArr = NULL; int *rightArr = NULL; n1 = q - p + 1; n2 = r - q;

cad cam实验报告 贝齐尔(Bezier)曲线曲面的生成方法

CAD / CAM 技术实验报告

实验三贝齐尔（Bezier）曲线曲面的生成方法 实验类型：综合型 一、目的与任务 目的：通过学生上机，了解贝齐尔（Bezier）曲线德卡斯特里奥的递推算法和贝齐尔（Bezier）曲线的几何作图法。 任务：熟悉线框建模、表面建模的基本方法。 二、内容、要求与安排方式 1、实验内容与要求： 贝齐尔（Bezier）曲线曲面的德卡斯特里奥的递推算法P（t）=∑Bi,n(t)Q(i)和几何作图法； 要求用熟悉的编程语言编制、调试和运行程序，并打印程序清单和输出结果。 2、实验安排方式：课外编写好程序清单，按自然班统一安排上机。 三、实验步骤 1、熟悉贝齐尔（Bezier）的贝齐尔基函数和贝齐尔的性质 2、贝齐尔（Bezier）曲线的德卡斯特里奥的递推算法； 3、贝齐尔（Bezier）曲线的几何作图法； 4、贝齐尔（Bezier）曲线的德卡斯特里奥的递推算法； 5、贝齐尔（Bezier）曲线的几何作图法。 6、对几何作图法绘制出图，对德卡斯特里奥的递推算法编出程序。 四、实验要求 1．在规定的时间内完成上机任务。 2．必须实验前进行复习和预习实验内容。 3．在熟悉命令过程中，注意相似命令在操作中的区别。 4．指定图形完成后，需经指导教师认可后，方可关闭计算机。 5．完成实验报告一份。 五、试验具体内容 1，Bezier 曲线的描述 在空间给定n + 1 个点P0 ,P1 ,P2 , ?,Pn ,称下列参数曲线为n 次的Bezier 曲线。 P(t) = 6n

t = 0 PiJ i ,n (t) , 0 ≤t ≤1 其中J i ,n (t) 是Bernstein 基函数,即 B i ,n (t) = n !／i !(n - i) *t(1-t); i = 0 , ??,n 一般称折线P0P1P2 ?Pn 为曲线P(t) 的控制多边形;称点P0 ,P1 ,P2 , ?,Pn 为P(t) 的控制顶点。在空间曲线的情况下,曲线P(t) = (x(t) ,y(t) ,z (t) ) 和控制顶点Pi = (Xi ,Yi ,Zi) 的关系用分量写出即为: X(t) = 6n i = 0 XiJ i ,n (t) Y(t) = 6 n i = 0 YiJ i ,n (t) Z(t) = 6n i = 0 ZiJ i ,n (t) 当t 在区间[0 ,1 ] 上变动时,就产生了Bezier 曲线。若只考虑x和y ,就是平面上的Bezier 曲线。以三次Bezier 曲线为例,它可用矩阵形式表示如下: P(t) = [t3 t2 t 1] - 1 3 - 3 1 3 - 6 3 0 - 3 3 0 0 1 0 0 0 Q(0) Q(1) Q(2) Q(3) 0 ≤t ≤1 2, Bezier 曲线的性质 Bezier 曲线具有以下性质: 当t = 0 时,P(0) = P0 ,故P0 决定曲线的起点,当t = 1 时,P(1) = Pn ,故Pn 决定曲线的终点。Bezier 曲线的起点、终点与相应的特征多边形的起点、终点重合。Bezier 曲线P(t) 在P0 点与边P0P1 相切,在Pn点与边Pn- 1Pn 相切。Bezier 曲线P(t) 位于其控制顶点P0 ,P1 ,P2 ,?,Pn 的凸包之内。 Bezier 曲线P(t) 具有几何不变性。 Bezier 曲线P(t) 具有变差缩减性。 3, Bezier曲线的de Casteljau算法 Paul de Casteljau 发现了一个Bezier 曲线非常有趣的特性,任何的Bezier 曲线都能很容易地分成两个同样阶次的Bezier 曲线。

动态规划算法的应用实验报告

实验二动态规划算法的应用 一、实验目的 1．掌握动态规划算法的基本思想，包括最优子结构性质和基于表格的最优值计算方法。 2．熟练掌握分阶段的和递推的最优子结构分析方法。 3．学会利用动态规划算法解决实际问题。 二、实验内容 1.问题描述： 题目一：数塔问题 给定一个数塔，其存储形式为如下所示的下三角矩阵。在此数塔中，从顶部出发，在每一节点可以选择向下走还是向右走，一直走到底层。请找出一条路径，使路径上的数值和最大。 输入样例（数塔）： 9 12 15 10 6 8 2 18 9 5 19 7 10 4 16 输出样例（最大路径和）： 59 三、算法设计 void main() { 申明一个5*5的二维数组； for(int i=0;i<5;i++) { for(int j=0;j<=i;j++) { 输入数组元素p[i][j]; }

} for(int k=0;k<5;k++) { for(int w=0;w<=k;w++) { 输出数组元素p[k][w]; } } for(int a=4;a>0;a--) { for(int s=0;s<=a;s++) { if(p[a][s]大于p[a][s+1]) p[a-1][s]等于p[a-1][s]加p[a][s]; else p[a-1][s] 等于p[a-1][s] 加p[a][s+1]; } } 输出p[0][0] }

四.程序调试及运行结果分析 五.实验总结 虽然这个实验比较简单，但是通过这次实验使我更加了解的动态规划法的好处和、，在解决问题时要尝试使用动态规划，这样就有可能得到一种即简单复杂性有不高的算法。

蒙特卡罗算法的简单应用

一、蒙特卡洛算法 1、含义的理解 以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法。也称统计模拟方法，是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法，它是将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。 2、算法实例 在数值积分法中，利用求单位圆的1/4的面积来求得Pi/4从而得到Pi 。单位圆的1/4面积是一个扇形，它是边长为1单位正方形的一部分。只要能求出扇形面积S1在正方形面积S 中占的比例K=S1/S 就立即能得到S1，从而得到Pi 的值。怎样求出扇形面积在正方形面积中占的比例K 呢？一个办法是在正方形中随机投入很多点，使所投的点落在正方形中每一个位置的机会相等看其中有多少个点落在扇形内。将落在扇形内的点数m 与所投点的总数n 的比m/n 作为k 的近似值。P 落在扇形内的充要条件是 221x y +≤ 。 已知：K= 1s s ，K ≈m n ，s=1，s1=4P i ，求Pi 。 由1 s m s n ≈，知s1≈*m s n =m n ， 而s1=4P i ，则Pi=*4m n 程序： /* 利用蒙特卡洛算法近似求圆周率Pi*/ /*程序使用：VC++6.0 */ #include #include #include #define COUNT 800 /*循环取样次数，每次取样范围依次变大*/ void main() { double x,y; int num=0; int i; for(i=0;i

x=rand()*1.0/RAND_MAX;/*RAND_MAX=32767，包含在中*/ y=rand()*1.0/RAND_MAX; i f((x*x+y*y)<=1) num++; /*统计落在四分之一圆之内的点数*/ } printf("Pi值等于：%f\n",num*4.0/COUNT); printf("RAND_MAX=%d\n",RAND_MAX); 3、应用的范围 蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学(如粒子输运 计算、量子热力学计算、空气动力学计算)等领域应用广泛。 4、参考书籍 [1]蒙特卡罗方法及其在粒子输运问题中的应用[2]蒙特卡罗方法引论

算法实验报告

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 #include using namespace std; int board[100][100],tile=1; void chessboard(int tr,int tc,int dr,int dc,int size)//tr 棋盘左上角方格的行号，tc棋盘左上角方格的列号。dr特殊方格所在的行号。dc特殊方格所在的列号。size棋盘的大小2^k. { int s; if(size==1) return ; int t=tile++; s=size/2; //覆盖左上角棋盘 if(dr=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); } ② //覆盖左下角子棋盘 if(dr>=tr+s&&dc=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); } } int main() { int k,tr,tc,size,i,j; cin>>k>>tr>>tc; size=pow(2,k); chessboard(0,0,tr,tc,size); for(i=0;i

计算机图形学实验报告(原创)

实验报告 计算机图形学实验报告——C字曲线算法

计算机图形学实验报告——C字曲线算法 1）算法原理介绍 实验环境：Microsoft Visual C++ C字线算法原理：C曲线由控制多边形通过一系列割角变换生成，具有连续性。C 曲线容易在计算机上快速产生, 用于计算机图形的实时处理。实验中还应用了C 曲线的凸包性、保凸性、局部无依赖性等性质。本实验程中GetMaxX()函数得到屏幕上的X方向上的最大值；GetMaxY()数得到屏幕上的Y方向上的最大值； c(n,300,150,MaxX-300,150)函数画出C字样图形。 2）程序设计文档说明 一、课程设计目的 在掌握图形学的基本原理、算法和实现技术基础上，通过编程实践学会基本的图形软件开发技术。 1.了解Visual C++ 2005绘图的基本概念 2.了解Visual C++2005绘图环境 3.了解Visual C++2005绘图环境 4. 掌握用Visual C++ 2005绘图的基本命令 二、课程设计内容 仿照Windows的附件程序“画图”, 用C++语言编制一个具有交互式绘制和编辑多种图元功能的程序“C字曲线算法”，实现以下功能对应的设计内容： (1) 能够以交互方式在图形绘制区绘制直线（折线）； (2)设置C字曲线的迭代次数，分析不同迭代次数的变化情况；

（3）通过帮助文档了解和使用函数。 三、实验步骤 1．新建MFC应用程序 1.1新建工程。运行VC++6.0，新建一个MFC AppWizard[exe]工程，并命名，选择保存 路径，确定。

1.2选择应用程序的类型，选择“单文档”，则可以通过菜单打开对话框 2．建立单文档应用程序，在其中调用对话框 2.1 查看工程资源 在单击完成之后，即建立了一个工程，在工程的左侧资源视图可以看到MFC向导为该程序提供的一些资源。 分别如下所示：

浅析蒙特卡洛方法原理及应用

浅析蒙特卡洛方法原理及应用 于希明 （英才学院1236103班测控技术与仪器专业6120110304） 摘要：本文概述了蒙特卡洛方法产生的历史及基本原理，介绍了蒙特卡洛方法的最初应用——蒲丰投针问题求圆周率，并介绍了蒙特卡洛方法在数学及生活中的一些简单应用，最后总结了蒙特卡洛方法的特点。 关键词：蒙特卡洛方法蒲丰投针生活应用 蒙特卡洛方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。它是以概率统计理论为基础, 依据大数定律( 样本均值代替总体均值) , 利用电子计算机数字模拟技术, 解决一些很难直接用数学运算求解或用其他方法不能解决的复杂问题的一种近似计算法。蒙特卡洛方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。 一、蒙特卡洛方法的产生及原理 蒙特卡洛方法于20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”计划的成员S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼首先提出。数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。在这之前，蒙特卡洛方法就已经存在。1777年，法国数学家蒲丰（Georges Louis Leclere de Buffon，1707—1788）提出用投针实验的方法求圆周率π。这被认为是蒙特卡洛方法的起源。 其基本原理如下：由概率定义知，某事件的概率可以用大量试验中该事件发生的频率来估算，当样本容量足够大时，可以认为该事件的发生频率即为其概率。因此，可以先对影响其可靠度的随机变量进行大量的随机抽样，然后把这些抽样值一组一组地代入功能函数式，确定结构是否失效，最后从中求得结构的失效概率。蒙特卡洛法正是基于此思路进行分析的。 设有统计独立的随机变量Xi(i=1，2，3，…，k)，其对应的概率密度函数分别为fx1，fx2，…，fxk，功能函数式为Z=g(x1，x2，…，xk)。首先根据各随机变量的相应分布，产生N组随机数x1，x2，…，xk值，计算功能函数值Zi=g(x1，x2，…，xk)(i=1，2，…，N)，若其中有L组随机数对应的功能函数值Zi≤0，则当N→∞时，根据伯努利大数定理及正态随机变量的特性有：结构失效概率，可靠指标。 二、蒲丰投针问题 作为蒙特卡洛方法的最初应用, 是解决蒲丰投针问题。1777 年, 法国数学家蒲丰提出利用投针实验求解圆周率的问题。设平面上等距离( 如为2a) 画有一些平行线, 将一根长度为2l( l< a) 的针任意投掷到平面上, 针与任一平行线相交的频率为p 。针的位置可以用针的中心坐标x 和针与平行线的夹角θ来决定。任意方向投针, 便意味着x与θ可以任意取一值, 只是0≤x ≤a, 0≤θ≤π。那么, 投针与任意平行线相交的条件为x ≤ l sinθ。相交频率p 便可用下式求

算法程序设计实验报告

程序设计》课程设计 姓名：王 学号：20100034 班级：软件工程00 班 指导教师：王会青 成绩： 2010年 6 月 实验一.构造可以使n 个城市连接的最小生成树 专业：__软件工程___ 班级：__软件姓名：_王___ 学号：_20100034 完成日期：_2010/6/26 ________ 一、【问题描述】给定一个地区的n 个城市间的距离网，用Prim 算法或Kruskal 算法建立最小生成树，并计算得到的最小生成树的代价。 1 城市间的道路网采用邻接矩阵表示，邻接矩阵的存储结构定义采用课本中给出的定义，若两个城市之间不存在道

路，则将相应边的权值设为自己定义的无穷大值。 2 显示出城市间道路网的邻接矩阵。 3 最小生成树中包括的边及其权值，并显示得到的最小生成树的总代价。 4 输入城市数、道路数→输入城市名→输入道路信息→执行Kruskal 算法→执行Prim 算法→输出最小生成树 二、【问题分析】 1. 抽象数据类型结构体数组的定义： #ifnd ef ADJACENCYMATRIXED// 防止该头文件被重复引用 #define ADJACENCYMATRIXED // 而引起的数据重复定义 #define INFINITY 32767 // 最大值∞ #define MAX_VERTEX_NUM 20 // 最大顶点个数 typedef int VRType; // 权值，即边的值 typedef char InfoType; // 附加信息的类型，后面使用时会定义成一个指针 typedef char VertexType[MAX_VERTEX_NUM]; // 顶点类型 typedef enum {DG=1, DN, UDG, UDN} GraphKind; //{ 有向图，有向网，无向图，无向网} typedef struct ArcCell { VRType adj; //VRType 是顶点关系类型。对无权图，用1 或0 表示相邻否；对带权图，则为权值类型。 InfoType*info; // 该弧关系信息的指针

Voronoi图生成算法的实现、对比及演示实验报告

Voronoi图生成算法的实现、 对比及演示实验报告 C组 张哲 2012212882 唐磊 2012212861 陈帅 2012212906 1. 实验内容 对Voronoi图的生成算法进行实现、对比及演示。 2. 数据结构 采用DCEL结构（下面所列代码去除了函数、只留下成员变量，具体见源码中basic_types.h 文件）： class Site { public: Point p; private: double x_, y_; //coordinates of this site Face* incFace_; //the face that this site belongs to }; class Vertex { public: Point p; private: double x_, y_; //coordinates of v

Halfedge* incEdge_; //pionter to any outgoing incident halfedge }; class Face { private: Site* site_; //the site of this face Halfedge* incEdge_; //any incident halfedge }; class Halfedge { public: bool hasDraw; private: Halfedge* twinEdge_; //pointer to twin halfedge Vertex* oriVertex_; //pointer to origin vertex Face* incFace_; //pointer to left incident face Halfedge* prevEdge_; //pointer to CCW previous halfedge Halfedge* nextEdge_; //pointer to CCW next halfedge Point* midPoint_; //the midpoint of the two sites of this halfedge Vector* direction_; //the direction of this halfedge }; 3. 算法描述 3.1 增量法 3.1.1 增量法概述 每次向voronoi图中增加一个点，寻找与这个点最近的site，从这个site开始计算新加入的点所统治的区域的边界，删除旧的边并更新DCEL结构，直到所有点都加入到图中为止。

Romberg龙贝格算法实验报告.

Romberg龙贝格算法实验报告 2017-08-09 课程实验报告 课程名称： 专业班级： CS1306班学号： U201314967 姓名：段沛云指导教师：报 告日期： 计算机科学与技术学院 目录 1 实验目的 (1) 2 实验原理 (1) 3 算法设计与流程框图 (2) 4 源程序 (4) 5 程序运行 (7) 6 结果分析 (7) 7 实验体会 (7) 1 实验目的 掌握Romberg公式的用法，适用范围及精度，熟悉Romberg算法的流程，并能够设计算法计算积分 31 得到结果并输出。 1x 2 实验原理 2.1 取k=0,h=b-a,求T0= 数)。 2.2 求梯形值T0( b-a

),即按递推公式（4.1）计算T0。 k 2 h [f(a)+f(b)]，令1→k,(k记区间[a，b]的二分次2 2.3 求加速值，按公式(4.12)逐个求出T表的第k行其余各元素Tj(k-j) (j=1,2,….k)。 2.4 若|Tk+1-Tk| n-1 11T2n=[Tn+hn∑f(xi+)] 22i=0 1 Sn=T2n+(T2n-Tn) 31 Cn=S2n+(S2n-Sn) 151 Rn=C2n+(C2n-Cn) 63 3 算法设计与流程框图 算法设计：(先假定所求积分二分最大次数次数为20) 3.1 先求T[k][0] 3.2 再由公式T (k)m 4m(k+1)1)=mTm-1-mTm(k-1(k=1,2,) 求T[i][j] 4-14-1 3.3 在求出的同时比较T[k][k]与T[k-1][k-1]的大小，如果二者之差的绝对 值小于1e-5，就停止求T[k][k]；此时的k就是所求的二分次数，而此时的T[k][k]就是最终的结果 3.4 打印出所有的T[i][j]；程序流程图

算法实验动态规划----矩阵连乘

实验三：动态规划法 【实验目的】 深入理解动态规划算法的算法思想，应用动态规划算法解决实际的算法问题。 【实验性质】 验证性实验。 【实验要求】 对于下列所描述的问题，给出相应的算法描述，并完成程序实现与时间复杂度的分析。该问题描述为：一般地，考虑矩阵A1，A2，…，An的连乘积，它们的维数分别为d0,d1,…,dn,即Ai的维数为di-1×di (1≤i≤n)。确定这n个矩阵的乘积结合次序，使所需的总乘法次数最少。对应于乘法次数最少的乘积结合次序为这n个矩阵的最优连乘积次序。按给定的一组测试数据对根据算法设计的程序进行调试：6个矩阵连乘积A=A1×A2×A3×A4×A5×A6，各矩阵的维数分别为：A1：10×20，A2：20×25，A3：25×15，A4：15×5，A5：5×10，A6：10×25。完成测试。 【算法思想及处理过程】

【程序代码】

printf ("\n\n矩阵连乘次数的最优值为:\n"); printf ("-----------------------------------------------\n"); print2 (0, 6-1, s); printf ("\n-----------------------------------------------\n\n"); return 0; } void MatrixChain (int p[], int m[][6], int s[][6], int n) { int i, j, k, z, t; for (i=0; i

算法设计与分析实验报告

算法设计与分析课程实验项目目录 学生姓名：学号： *实验项目类型：演示性、验证性、综合性、设计性实验。 *此表由学生按顺序填写。 本科实验报告专用纸

课程名称算法设计与分析成绩评定 实验项目名称蛮力法指导教师 实验项目编号 201 实验项目类型设计实验地点机房 学生姓名学号 学院信息科学技术学院数学系信息与计算科学专业级 实验时间 2012年 3月 1 日～6月30日温度24℃ 1.实验目的和要求： 熟悉蛮力法的设计思想。 2.实验原理和主要内容： 实验原理：蛮力法常直接基于问题的描述和所涉及的概念解决问题。 实验内容：以下题目任选其一 1).为蛮力字符串匹配写一段可视化程序。 2).写一个程序，实现凸包问题的蛮力算法。 3).最著名的算式谜题是由大名鼎鼎的英国谜人给出的： S END +MORE MONEY . 这 里有两个前提假设：第一，字母和十进制数字之间一一对应，也就是每个字母只代表一个数字，而且不同的字母代表不同的数字；第二，数字0不出现在任何数的最左边。求解一个字母算术意味着找到每个字母代表的是哪个数字。请注意，解可能并不是唯一的，不同人的解可能并不相同。 3.实验结果及分析： （将程序和实验结果粘贴，程序能够注释清楚更好。） 本科实验报告专用纸(附页) 该算法程序代码如下：

#include "" #include "" int main(int argc, char* argv[]) { int x[100],y[100]; int a,b,c,i,j,k,l,m,n=0,p,t1[100],num; int xsat[100],ysat[100]; printf("请输入点的个数：\n"); scanf("%d",&num); getchar(); clock_t start,end; start=clock(); printf("请输入各点坐标:\n"); for(l=0;l

南京邮电大学算法设计实验报告——动态规划法

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。

蒙特卡罗基本思想

蒙特卡罗方法简介 蒙特卡罗模型（Monte Carlo method），又称统计模拟法、随机抽样技术。由S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼在20世纪40年代为研制核武器而首先提出。在这之前，蒙特卡罗方法就已经存在。1777年，法国Buffon提出用投针实验的方法求圆周率∏。这被认为是蒙特卡罗方法的起源。是一种以概率统计理论为指导的非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。蒙特卡罗(Monte Carlo)方法，或称计算机随机模拟方法，是一种基于“随机数”的计算方法。这一方法源于美国在第一次世界大战进研制原子弹的“曼哈顿计划”。该计划的主持人之一、数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。而蒙特·卡罗方法正是以概率为基础的方法。考虑平面上的一个边长为1的正方形及其内部的一个形状不规则的“图形”，如何求出这个“图形”的面积呢？Monte Carlo方法是这样一种“随机化”的方法：向该正方形“随机地”投掷N个点落于“图形”内，则该“图形”的面积近似为M/N。 蒙特卡罗模型的基本思想是，为了求解数学、物理、工程技术以及管理等方面的问题，首先建立一个概率模型或随机过程，使它们的参数，如概率分布或数学期望等问题的解；然后通过对模型或过程的观察或抽样试验来计算所求参数的统计特征，并用算术平均值作为所求解的近似值。对于随机性问题，有时还可以根据实际物理背景的概率法则，用电子计算机直接进行抽样试验，从而求得问题的解答。从理论上来说，蒙特卡罗方法需要大量的实验。实验次数越多，所得到的结果才越精确。 科技计算中的问题比这要复杂得多。比如金融衍生产品（期权、期货、掉期等）的定价及交易风险估算，问题的维数（即变量的个数）可能高达数百甚至数千。对这类问题，难度随维数的增加呈指数增长，这就是所谓的“维数的灾 难”(Course Dimensionality)，传统的数值方法难以对付（即使使用速度最快的计算机）。Monte Carlo方法能很好地用来对付维数的灾难，因为该方法的计算复杂性不再依赖于维数。以前那些本来是无法计算的问题现在也能够计算量。为提高方法的效率，科学家们提出了许多所谓的“方差缩减”技巧。