第2章_算法
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1.4、试编写算法,求一元多项式P n(x)=a0+a1x+a2x2+a3x3+…a n x n的值P n(x0),并确定算法中的每一语句的执行次数和整个算法的时间复杂度,要求时间复杂度尽可能小,规定算法中不能使用求幂函数。
注意:本题中的输入a i(i=0,1,…,n),x和n,输出为P n(x0)。
通常算法的输入和输出可采用下列两种方式之一:(1)通过参数表中的参数显式传递。
(2)通过全局变量隐式传递。
试讨论这两种方法的优缺点,并在本题算法中以你认为较好的一种方式实现输入和输出【解答】(1)通过参数表中的参数显式传递优点:当没有调用函数时,不占用内存,调用结束后形参被释放,实参维持,函数通用性强,移置性强。
缺点:形参须与实参对应,且返回值数量有限。
(2)通过全局变量隐式传递优点:减少实参与形参的个数,从而减少内存空间以及传递数据时的时间消耗缺点:函数通用性降低,移植性差算法如下:通过全局变量隐式传递参数PolyValue(){ int i,n;float x,a[],p;printf(“\nn=”);scanf(“%f”,&n);printf(“\nx=”);scanf(“%f”,&x);for(i=0;i<n;i++)scanf(“%f ”,&a[i]); /*执行次数:n次*/p=a[0];for(i=1;i<=n;i++){ p=p+a[i]*x; /*执行次数:n次*/x=x*x;}printf(“%f”,p);}算法的时间复杂度:T(n)=O(n)通过参数表中的参数显式传递float PolyValue(float a[ ], float x, int n){float p,s;int i;p=x;s=a[0];for(i=1;i<=n;i++){s=s+a[i]*p; /*执行次数:n次*/p=p*x;}return(p);}算法的时间复杂度:T(n)=O(n)[techer's]#include <stdio.h>#define MAXSIZE 10float pnx(float a[],float x,int n){ int j;float sum=0.0;for(j=n;j>0;j--) /*a[0]=a0,[a1]=a1,...*/sum=(sum+a[j])*x;sum=sum+a[0];return(sum);}void main(){int n,i;float a[MAXSIZE],x,result;printf("Input the value of x:\n");scanf("%f",&x);printf("\n");printf("Input The n:\n");scanf("%d",&n);printf("\n");printf("Input a0,a1,...an:");for(i=0;i<=n;i++) scanf("%f",&a[i]);printf("\n");result=pnx(a,x,n);printf("The result is:%f\n",result);}2.4 已知线性表L递增有序。
第二章(备课笔记)问题:输入三个数a,b,c,按照从大到小的顺序排列输出。
(假设输入三个数5,9,4,经过大小对比,从大到小排列为9,5,4。
如果把更多的数按照从大到小的顺序排列呢,计算量就随之变大,仅靠人脑会很吃力。
考虑借助计算机来解决。
)如何用计算机解决?用计算机求解问题的一般步骤:★问题的分析★算法分析及设计算法★设计编制程序★调试程序★运行与维护程序其中,第二步:算法的分析与设计,即解决问题的操作步骤,是最为关键的一步,称之为程序灵魂。
比如说,从徐州到上海,可以坐飞机,坐动车,坐火车等等,这些不同的方法或者步骤,在计算机的求解问题中,就是选用不同的算法。
下面就具体介绍第二章程序的灵魂——算法。
第2章程序的灵魂——算法2.1 算法的概念★几个基本概念❖数据:是计算机程序处理的对象,可以是整数、实数、字符,也可以是图像、声音等的编码表示。
❖数据结构:程序中指定数据的类型与数据的组织形式●在程序设计语言中,与数据结构密切相关的便是数据的类型和数据的存放。
❖软件= 程序+ 文档。
❖程序:用程序设计语言表达问题的求解过程。
●程序=数据结构+算法。
❖算法:用某种工具(文字、数学公式、框图、计算机伪代码等)解决问题的步骤。
程序设计1. 对于较小的简单问题,一般采用下列步骤进行程序设计:●确定数据结构,如:变量、数组●确定算法●编写程序代码●上机调试●整理并写出文档资料2. 对于较大的复杂问题采用的是“模块化、自顶向下、逐步细化”的程序设计方法。
2.2 算法的基本表达方法(1) 什么是算法?简单地理解,算法是为解决一个特定问题而采取的确定的、有限的方法和步骤。
(2) 算法的特性(P19)正确的算法应该满足5个特性:•有穷性:一个算法应包含有限的操作步骤,而不是无限的。
•确定性:算法中的每个步骤都应该是确定的,不应含糊不清。
(不应产生歧义)•有效性:每个步骤都应有效执行,得到确定结果。
如果b=0,则执行a/b就不能有效执行。
第2章算法的概念和特性介绍第二章主要介绍算法的概念和特性。
算法是指解决问题的一系列步骤或方法的描述,它是对问题求解过程的精确而完整的描述。
在计算机科学中,算法是计算过程的抽象描述,用于解决确定性的或可计算的问题。
1.算法的定义算法是一种确定性的、有穷的、针对特定问题的解决方案的描述。
它是一个序列的指令,描述了如何将输入转换为输出。
算法必须具备以下三个特点:-确定性:算法的每一步都必须明确且唯一,不会产生二义性。
-有穷性:算法必须在执行有限次后终止。
-输入输出:算法必须具有输入和输出。
2.算法的特性-可行性:算法必须能够在有限的时间内解决问题。
-确定性:算法的每一步必须明确且唯一-可终止性:算法必须在有限的步骤后终止。
-输入输出:算法必须具有明确的输入和输出。
-可读性:算法必须易于理解,可读性好。
-高效性:算法的执行时间和空间复杂度应尽可能优化。
-鲁棒性:算法对于异常输入或错误输入具有一定的容错性和稳定性。
3.算法的设计方法-穷举法:穷举法即列举出问题的所有可能解,通过遍历所有解空间找到问题的最优解。
但穷举法的时间复杂度往往非常高。
-递归法:递归法通过将大问题分解为小问题来解决问题。
递归法通常使用递归函数来实现,但需要注意递归深度和递归边界条件。
-分治法:分治法将大规模问题分成若干个小规模问题,然后分别解决小规模问题,并将结果合并起来得到大问题的解。
-动态规划法:动态规划法通过将问题分解为独立子问题,并将子问题的解存储起来,从而避免重复计算子问题,提高算法效率。
-贪心法:贪心法是一种在每一步选择中都采取当前最优解的策略,但不一定能得到全局最优解。
贪心法适用于一些具有贪心选择性质的问题。
-回溯法:回溯法是一种通过试探和回溯的方式来寻找问题解的方法。
回溯法通常用于解决求解空间非常大、需要枚举所有可能解的问题。
本章介绍了算法的概念和特性,以及常用的算法设计方法。
算法是计算机科学的重要基础,对于解决各种实际问题具有重要的意义。