分治算法例题
- 格式:docx
- 大小:57.33 KB
- 文档页数:9
分治算法-残缺棋盘残缺棋盘是⼀个2^k*2^个⽅格的棋盘,其中恰有1个⽅格残缺。
图中给出,其中残缺部分⽤阴影表⽰。
这样的棋盘称为"三格板",残缺棋盘问题就是⽤这四种三格板覆盖更⼤的残缺棋盘。
再次覆盖中要求:(1)两个三格板不能重复。
(2)三格板不能覆盖残缺棋盘⽅格,但必须覆盖到其他所有的⽅格。
算法思路:利⽤分治算法将棋盘细化,逐步解决,以4*4为例⾸先判断残缺的位置在哪⾥,然后在中间填上对应的三格板,如在上图中间拼上三⾓板(4),变成下⾯这样然后通过中间将其分成了4个2*2的⼩残缺棋盘,从⽽问题得以解决4*4的分析过于简单,现在我们以8*8为例进⾏分析,能更清楚的理解这个例⼦中分治算法的思想⾸先将三格板放置在中间,将其分4个⼩的4*4的残缺棋盘通过红⾊线将其划分成4个4*4的残缺棋盘,现在以左上的残缺棋盘为例然后将左的4*4的⼩棋盘右划分成了4个2*2的⼩棋盘,这样就将问题优化成了2*2的三⾓棋盘的⼩问题,这样很快就能将左上的4*4的残缺棋盘解决了下⾯继续分析右上的4*4的棋盘,根据残缺的⽅格在⼩棋盘中的位置,在中间选择合适的三格板将⼩的残缺棋盘继续划分,将问题分化成更⼩的状态接着的问题和上⾯⼀样分析。
右上⾓的⼩棋盘很快也能解决了,下⾯两块残缺棋盘的分析⽅法和上⾯的⼀样,整个问题就这样⼀步步的分解成⼩问题,然后解决了。
下⾯是源代码#include <iostream>using namespace std;int amount,Board[100][100];void Cover(int tr,int tc,int dr,int dc,int size){int s,t;if(size<2)return ;amount++;t=amount;s=size/2;if(dr<tr+s&&dc<tc+s)//残缺在左上⾓{//覆盖中间位置Board[tr+s-1][tc+s]=t;Board[tr+s][tc+s-1]=t;Board[tr+s][tc+s]=t;Cover(tr,tc,dr,dc,s);//覆盖左上Cover(tr,tc+s,tr+s-1,tc+s,s);//覆盖右上Cover(tr+s,tc,tr+s,tc+s-1,s);//覆盖左下Cover(tr+s,tc+s,tr+s,tc+s,s);//覆盖右下}else if(dr<tr+s&&dc>=tc+s)//残缺在右上⾓{Board[tr+s-1][tc+s-1]=t;Board[tr+s][tc+s-1]=t;Board[tr+s][tc+s]=t;Cover(tr,tc,tr+s-1,tc+s-1,s);Cover(tr,tc+s,dr,dc,s);Cover(tr+s,tc,tr+s,tc+s-1,s);Cover(tr+s,tc+s,tr+s,tc+s,s);}else if(dr>=tr+s&&dc<tc+s)//残缺在左下 {Board[tr+s-1][tc+s-1]=t;Board[tr+s-1][tc+s]=t;Board[tr+s][tc+s]=t;Cover(tr,tc,tr+s-1,tc+s-1,s);Cover(tr,tc+s,tr+s-1,tc+s,s);Cover(tr+s,tc,dr,dc,s);Cover(tr+s,tc+s,tr+s,tc+s,s);}else{Board[tr+s-1][tc+s-1]=t;Board[tr+s-1][tc+s]=t;Board[tr+s][tc+s-1]=t;Cover(tr,tc,tr+s-1,tc+s-1,s);Cover(tr,tc+s,tr+s-1,tc+s,s);Cover(tr+s,tc,tr+s,tc+s-1,s);Cover(tr+s,tc+s,dr,dc,s);}}void Print(int s){for(int i=1;i<=s;i++){for(int j=1;j<=s;j++)printf("%5d ",Board[i][j]);printf("\n");}}int main(){int s=1,k,x,y;printf("输⼊2残缺棋盘的规模:2^k,k="); scanf("%d",&k);for(int i=1;i<=k;i++)s*=2;printf("输⼊棋盘残缺位置(x,y):");scanf("%d%d",&x,&y);Board[x][y]=0;Cover(1,1,x,y,s);Print(s);return 0;}。
dda算法画直线例题dda算法是一种常用于计算机图形学中的算法,用于在计算机中绘制直线或其他几何形状。
本例题将通过dda算法绘制一条直线,帮助读者了解该算法的基本原理和应用。
一、算法概述dda算法是一种分治算法,它将原始的直线绘制问题分解为更小的子问题,逐个解决这些子问题,最终得到完整的绘制结果。
该算法的核心思想是通过逐点地更新像素位置,逐步逼近目标位置,从而实现直线的绘制。
二、实现步骤1.初始化:设置绘图窗口大小,确定要绘制的直线起点和终点。
2.循环迭代:对于每个像素点,按照dda算法的步骤进行更新。
具体步骤如下:a.计算当前像素点到直线起点的距离(dx),并将其与偏移量(delta)比较。
b.如果dx小于或等于delta,则当前像素点已经在直线上,无需进一步更新。
c.否则,根据dda算法的公式计算新的像素位置(new_x),并将其与当前像素位置进行比较。
d.如果new_x小于或等于当前像素位置,则将当前像素位置更新为new_x;否则,继续迭代下一个像素点。
3.重复步骤2直到绘制完整个窗口。
三、代码实现以下是一个简单的代码实现,使用c语言描述dda算法绘制直线的过程:```c#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<math.h>#defineWIDTH800//绘图窗口宽度#defineHEIGHT600//绘图窗口高度voiddraw_line(intstart_x,intstart_y,intend_x,intend_y){inti,j,dx,dy,delta,new_x,new_y;for(i=0;i<HEIGHT;i++){for(j=0;j<WIDTH;j++){dx=end_x-start_x;dy=end_y-start_y;delta=sqrt(dx*dx+dy*dy);//计算偏移量if(dx<=delta||j==0){//如果当前像素点到直线起点的距离小于或等于偏移量,或者当前像素位置是第一帧,直接输出当前像素位置printf("%d,%d",j,i);}else{//否则,根据dda算法的公式计算新的像素位置并输出new_x=start_x+(j-WIDTH/2)*dx/delta;new_y=start_y+(i-HEIGHT/2)*dy/delta;printf("%d,%d",new_x,new_y);}}printf("\n");//换行}}intmain(){intstart_x=50,start_y=50;//直线起点坐标intend_x=200,end_y=150;//直线终点坐标draw_line(start_x,start_y,end_x,end_y);//绘制直线并输出结果return0;}```这段代码通过循环迭代的方式,逐点更新像素位置,从而实现直线的绘制。
以下是OJ分治法题目:
二分查找算法:给定一个有序数组,请你在数组中查找指定元素。
二分查找扩展:给定一个有序数组和一个目标值,请你在数组中查找目标值,并返回其索引。
如果目标值不存在于数组中,则返回-1。
归并排序算法:给定一个无序数组,请将其按照升序排序并输出。
快速排序算法:给定一个无序数组,请将其按照升序排序并输出。
判断回文数组:给定一个数组,判断该数组是否为回文数组。
如果是回文数组,则返回true;否则返回false。
寻找旋转排序数组中的最小值:给定一个旋转排序数组,请找出其中的最小值及其索引。
寻找数组中第k大的元素:给定一个未排序数组和一个整数k,请找出数组中第k大的元素。
判断子序列:给定两个有序数组,判断第一个数组是否为第二个数组的子序列。
如果是,则返回true;否则返回false。
寻找峰值:给定一个单调递增的整数数组,请找出其中的峰值。
寻找两数之和:给定一个整数数组和一个目标值,请找出数组中和为目标值的两个整数,并返回它们的下标。
以上题目都是OJ分治法的经典题目,难度较高。
需要通过将问题分解为更小的子问题来求解。
需要有一定的数据结构和算法基础才能解答这些题目。
分治法经典案例
嘿,大家知道吗,这分治法可真是太厉害啦!就拿排序来说吧,比如一堆杂乱无章的数字,哎呀呀,那简直是一团乱麻!这时候分治法就出马啦。
想象一下,你要整理一个超级乱的房间,你会怎么做?当然是把房间分成几个区域,一个区域一个区域地整理呀,分治法就类似这个道理。
比如说归并排序,它就是把这堆数字不断地分成两半,再把两半合起来,就像你把房间先分成左边和右边,分别整理好后再合到一起。
再说说在图像识别里的应用。
假如你面前有一张超级复杂的图片,里面有各种形状、各种颜色的东西,哇,这要怎么搞清楚啊!但用了分治法,就像是把这张图片切成小块,一块一块地去识别、理解。
就好像你认识一个新朋友,你会先看他的脸,再看他的衣服,一步一步慢慢了解,对吧?
还有啊,在解决复杂的计算问题时,分治法也能大显身手。
好比你要算一道超级复杂的数学题,直接去算可能会让你头大,但是通过分治法,把问题分成小份,逐个击破。
就像你打游戏,一个大 boss 你一下打不过,那就一点一点地削弱它呀!
分治法不就是这样神奇而好用的东西吗?它能把超级复杂、看似不可能完成的任务,变得有条有理,能够被我们一步一步地解决掉。
所以说呀,分
治法真的是我们的好帮手,难道不是吗?它就像一把神奇的钥匙,能打开那些看似紧闭的难题大门,让我们在解决问题的道路上一路畅通无阻!这就是分治法的厉害之处,大家可千万别小瞧它哟!。
分治法练习题分治法是一种常见的算法设计方法,其核心思想是将问题划分成若干个规模较小且结构相似的子问题,然后分别解决这些子问题,最后将子问题的结果合并得到原问题的解。
在实际应用中,选取合适的问题划分方式以及合并子问题的结果是非常关键的。
下面,我将为您介绍两个分治法的练习题。
题目一:寻找最大子数组和给定一个整数数组,找到其连续子数组中的最大和。
例如,输入数组[-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4],其最大子数组和为6,对应的子数组为[4, -1, 2, 1]。
解题思路:1. 将原问题划分成规模较小的子问题:将数组分为两部分,分别求解左子数组和右子数组的最大子数组和,以及跨越中点的最大子数组和。
2. 递归求解子问题:对于左右子数组,可以再次使用分治法求解;对于跨越中点的最大子数组和,可以通过以中点为中心,向左右扩展来得到。
3. 合并子问题的结果:对于左右子数组的最大子数组和,取较大值作为整个数组的最大子数组和;对于跨越中点的最大子数组和,取两边相加的最大值。
题目二:求解逆序对个数给定一个数组,逆序对是指数组中两个元素a[i]和a[j],满足i < j且a[i] > a[j]。
请设计一个算法,求解给定数组中逆序对的个数。
解题思路:1. 将原问题划分成规模较小的子问题:将数组平均分为两部分,分别求解左子数组和右子数组中逆序对的个数,以及两个子数组之间的逆序对个数。
2. 递归求解子问题:对于左右子数组,可以再次使用分治法求解;对于两个子数组之间的逆序对个数,可以通过归并排序的思想来求解。
3. 合并子问题的结果:将左右子数组合并为一个有序数组,并统计两个子数组之间的逆序对个数。
同时,递归返回的结果也需要累加进逆序对的总数。
通过以上两个练习题,我们可以更加深入地理解和应用分治法这一算法设计思想,同时也能提升对问题分解和结果合并的能力。
当然,在实际应用中,我们需要灵活运用分治法以及结合具体问题来设计合适的算法,并注意算法的效率和性能。
分治法列题c++分治法是一种算法设计思想,它将一个问题分解为多个相似的子问题,然后逐个解决子问题,最后将这些子问题的解合并起来得到原问题的解。
分治法通常采用递归的方式实现。
下面是一个使用分治法解决问题的示例,将一个数组排序。
```cpp#include <iostream>#include <vector>using namespace std;vector<int> merge(vector<int>& left, vector<int>& right) {vector<int> result;int i = 0, j = 0;while (i < left.size() && j < right.size()) {if (left[i] < right[j]) {result.push_back(left[i]);i++;} else {result.push_back(right[j]);j++;}}while (i < left.size()) {result.push_back(left[i]);i++;while (j < right.size()) {result.push_back(right[j]);j++;}return result;}vector<int> mergeSort(vector<int>& nums) {if (nums.size() <= 1) {return nums;}int mid = nums.size() / 2;vector<int> left(nums.begin(), nums.begin() + mid); vector<int> right(nums.begin() + mid, nums.end()); left = mergeSort(left);right = mergeSort(right);return merge(left, right);}int main() {vector<int> nums = {5, 2, 8, 6, 1, 9, 3, 7, 4};vector<int> sortedNums = mergeSort(nums);for (int num : sortedNums) {cout << num << " ";}return 0;}```在这个示例中,我们使用了两个函数 `merge` 和 `mergeSort` 来实现归并排序。
【分治算法】木材加工,解读
【实用版】
目录
1.分治算法简介
2.木材加工问题的提出
3.分治算法在木材加工问题中的应用
4.结论
正文
【分治算法】
分治算法是一种将复杂问题分解为多个简单问题来求解的算法思想。
这种算法通过将大问题拆分成多个小问题,然后逐个解决这些小问题,最后将这些小问题的解合并,从而得到原大问题的解。
分治算法广泛应用于各种领域的问题中,例如木材加工问题。
【木材加工问题的提出】
在木材加工业中,有一个经典问题:如何将一根圆木加工成若干段长度相等的木条,同时要求加工次数最少?这个问题可以通过分治算法来解决。
【分治算法在木材加工问题中的应用】
假设圆木的长度为 L,我们需要将其加工成 n 段长度相等的木条。
我们可以将这个问题分解为两个子问题:将圆木加工成 n/2 段长度相等的木条,以及将圆木加工成 n/2+1 段长度相等的木条。
然后,我们再将这两个子问题继续分解,直到子问题的规模足够小,可以用简单的方法求解。
当子问题的规模足够小时,我们可以直接计算出每段木条的长度。
然后,通过将这些长度依次排列,我们可以得到原问题的解。
对于较大的子
问题,我们可以通过递归的方式调用分治算法来求解。
最后,将各个子问题的解合并,即可得到原问题的解。
【结论】
分治算法在木材加工问题中的应用,展示了分治算法在解决实际问题中的强大功能。
分治算法的例子1. 哎呀,你知道吗,比如有一个大任务是把一堆杂乱的数字排序。
这就好像整理一个超级乱的房间一样。
我们可以把这堆数字分成两部分,分别排序,然后再合起来,这就是分治算法呀!就像你先整理房间的左边,再整理右边,最后整个房间就整齐啦!2. 嘿,想象一下要在一个巨大的图书馆里找一本书。
我们可以把图书馆分成几个区域,每个区域再派人去找,这也是分治算法呀!难道不是很神奇吗?就像大家分工合作去找那本神秘的书。
3. 哇哦,你看计算一个很大很大的矩阵的乘法。
这简直像一座难以翻越的大山!但我们可以把它分成小块,分别计算,再组合起来,这不就是分治算法的魅力吗?就如同一点点攻克一座高山。
4. 你想想,要解决一个超级复杂的迷宫问题。
我们可以把迷宫分成几个部分呀,一部分一部分地去探索,然后汇总结果,这不是分治算法在起作用吗?这多像一点一点解开迷宫的秘密呀!5. 嘿呀,比如统计一个很大区域里的人口数量。
我们可以把这个区域划分成小块,分别统计,最后汇总,这就是分治算法呀!跟把一个大蛋糕切成小块来数有什么区别呢!6. 哎呀呀,要找出一堆物品中最重的那个。
我们可以把物品分成几组,找出每组最重的,再比较,这不就是用了分治算法嘛!是不是很像在一堆宝藏中找最耀眼的那颗宝石呀!7. 哇塞,要对一个超级长的字符串进行操作。
那我们就把它分成小段来处理嘛,这就是分治算法的精彩之处呀!好比把一条长长的绳子分段来摆弄。
8. 你瞧,像解决一个大的图像识别问题。
我们把图像分成小部分,一部分一部分地去分析识别,最后拼起来,这绝对是分治算法的厉害所在!就如同一片片拼凑出一幅美丽的图画。
我的观点结论就是:分治算法真的是超厉害的,它能把复杂的大问题化简,就像一把神奇的钥匙能打开很多难题的大门!。
分治练习题一、基础概念理解1. 请简述分治算法的基本思想。
2. 举例说明分治算法在解决具体问题时的步骤。
3. 请解释分治算法与递归算法之间的关系。
二、数组操作4. 给定一个整数数组,使用分治算法找出数组中的最大值。
5. 给定一个整数数组,使用分治算法找出数组中的最小值。
6. 给定一个整数数组,使用分治算法将数组排序。
7. 给定一个整数数组,使用分治算法计算数组中所有元素的和。
8. 给定一个整数数组,使用分治算法找出数组中的中位数。
9. 给定一个整数数组,使用分治算法找出数组中所有奇数的和。
三、搜索问题10. 给定一个已排序的整数数组,使用分治算法实现二分查找。
11. 给定一个整数数组,使用分治算法找出一个特定元素的索引。
12. 给定一个整数数组,使用分治算法找出第一个大于给定值的元素。
13. 给定一个整数数组,使用分治算法找出一个小于给定值的元素。
四、数学问题14. 使用分治算法计算两个大整数的乘积。
15. 使用分治算法计算一个整数的阶乘。
16. 使用分治算法计算斐波那契数列的第n项。
17. 使用分治算法计算一组数的最大公约数。
18. 使用分治算法计算一组数的最小公倍数。
五、动态规划与分治19. 使用分治算法解决最长公共子序列问题。
20. 使用分治算法解决最长公共子串问题。
21. 使用分治算法解决矩阵链乘问题。
22. 使用分治算法解决最优二叉搜索树问题。
23. 使用分治算法解决活动选择问题。
六、图论问题24. 使用分治算法计算无向图的最小树。
25. 使用分治算法计算有向图的最短路径。
26. 使用分治算法计算无向图的欧拉回路。
27. 使用分治算法计算有向图的哈密顿回路。
七、综合应用28. 使用分治算法解决归并排序问题。
29. 使用分治算法解决快速排序问题。
30. 使用分治算法解决动态规划中的背包问题。
31. 使用分治算法解决动态规划中的最长递增子序列问题。
32. 使用分治算法解决动态规划中的最长有效括号问题。
分治法大整数乘法一、简介分治法是一种常见的解决大规模问题的算法思想。
它将一个大问题分解成小问题,分别解决后再合并结果。
在计算机科学领域中,分治法经常被用来解决大整数乘法的问题。
本文将深入探讨分治法在大整数乘法中的应用,包括计算过程和具体例子。
二、分治法大整数乘法的计算过程1. 分解问题在大整数乘法中,将两个大整数分别为两部分,分别为A和B,分别表示成:A = 10^n/2 * X + YB = 10^n/2 * Z + W其中X、Y、Z、W为长度为n/2的整数。
2. 递归计算首先计算X*Z的乘积P1,然后计算Y*W的乘积P2,最后计算(X+Y)*(Z+W)的乘积P3。
3. 合并结果利用P3 - P1 - P2的差值得到中间结果U = P3 - P1 - P2。
最终的乘积AB为:AB = P1 * 10^n + U * 10^(n/2) + P2三、具体例子举个例子,假设我们需要计算1234和5678的乘积。
按照分治法的计算过程,可以分解成:1234 = 12 * 10^2 + 345678 = 56 * 10^2 + 78接着进行递归计算,得到P1 = 12*56,P2 = 34*78,P3 =(12+34)*(56+78),再合并结果得到最终的乘积。
四、总结和回顾通过分治法,我们可以高效地计算大整数的乘法,将复杂的问题分解成简单的子问题,加快计算速度。
分治法也可以应用到其他大规模问题的解决中,具有广泛的应用前景。
五、个人观点和理解在我看来,分治法是一种非常有趣且高效的解决大规模问题的算法思想。
它不仅可以帮助我们解决大整数乘法的问题,还可以应用到其他领域,如排序、搜索等。
掌握分治法对于一个计算机科学的学生来说是非常重要的,它可以拓展我们的思维,让我们更加深入地理解问题的本质。
在知识全球信息站的文章格式规范下,以上就是一个简单的分治法大整数乘法的例子。
希望对你的学习有帮助!分治法是一种非常重要的算法思想,它在计算机科学领域有着广泛的应用。
分治算法使用实例分治算法是一种基本的算法思想,用于解决各种问题。
它将一个大问题分解成多个小问题,然后递归地解决这些小问题,并将结果进行合并,从而得到大问题的解决方案。
分治算法被广泛应用于各个领域,如排序、查找、计算、图像处理等。
下面以三个经典的分治算法为例,具体说明分治算法的使用场景和实现方法。
1.归并排序:归并排序是一种高效的排序算法,它使用了分治算法的思想。
该算法将待排序的数组不断地二分,直到问题被分解为最小规模的子问题。
然后,将这些子问题逐个解决,并将结果进行合并,即将两个有序的子数组合并为一个有序的数组。
最终,所有子问题都解决完毕后,得到的数组就是排序好的结果。
归并排序的实现过程如下:-分解:将待排序的数组分解为两个子数组,递归地对这两个子数组进行排序。
-解决:对两个子数组分别进行排序,可以使用递归或其他排序算法。
-合并:将两个已排序的子数组合并为一个有序的数组。
2.求解最大子数组和:给定一个整数数组,求其最大子数组和。
分治算法可以解决这个问题。
该算法将问题分解为三个子问题:最大子数组和位于左半部分、最大子数组和位于右半部分、最大子数组和跨越中间位置。
然后,递归地对这三个子问题求解,并将结果进行合并,得到最终的解。
求解最大子数组和的实现过程如下:-分解:将待求解的数组分解为两个子数组,递归地求解这两个子数组的最大子数组和。
-解决:对两个子数组分别求解最大子数组和,可以使用递归或其他方法。
-合并:找出三个子问题中的最大子数组和,返回作为最终的解。
3.汉诺塔问题:汉诺塔问题是一个著名的递归问题,可以使用分治算法解决。
假设有三个柱子,初始时,有n个盘子从小到大依次放在第一个柱子上。
目标是将这些盘子移动到第三个柱子上,并保持它们的相对顺序不变。
每次只能移动一个盘子,并且大盘子不能放在小盘子上面。
汉诺塔问题的实现过程如下:-分解:将问题分解为两个子问题,将n-1个盘子从第一个柱子移动到第二个柱子,将最大的盘子从第一个柱子移动到第三个柱子。
分治算法详解及经典例题⼀、基本概念在计算机科学中,分治法是⼀种很重要的算法。
字⾯上的解释是“分⽽治之”,就是把⼀个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的⼦问题,再把⼦问题分成更⼩的⼦问题……直到最后⼦问题可以简单的直接求解,原问题的解即⼦问题的解的合并。
这个技巧是很多⾼效算法的基础,如排序算法(快速排序,归并排序),傅⽴叶变换(快速傅⽴叶变换)……任何⼀个可以⽤计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。
问题的规模越⼩,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少。
例如,对于n个元素的排序问题,当n=1时,不需任何计算。
n=2时,只要作⼀次⽐较即可排好序。
n=3时只要作3次⽐较即可,…。
⽽当n较⼤时,问题就不那么容易处理了。
要想直接解决⼀个规模较⼤的问题,有时是相当困难的。
⼆、基本思想及策略分治法的设计思想是:将⼀个难以直接解决的⼤问题,分割成⼀些规模较⼩的相同问题,以便各个击破,分⽽治之。
分治策略是:对于⼀个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(⽐如说规模n较⼩)则直接解决,否则将其分解为k个规模较⼩的⼦问题,这些⼦问题互相独⽴且与原问题形式相同,递归地解这些⼦问题,然后将各⼦问题的解合并得到原问题的解。
这种算法设计策略叫做分治法。
如果原问题可分割成k个⼦问题,1<k≤n,且这些⼦问题都可解并可利⽤这些⼦问题的解求出原问题的解,那么这种分治法就是可⾏的。
由分治法产⽣的⼦问题往往是原问题的较⼩模式,这就为使⽤递归技术提供了⽅便。
在这种情况下,反复应⽤分治⼿段,可以使⼦问题与原问题类型⼀致⽽其规模却不断缩⼩,最终使⼦问题缩⼩到很容易直接求出其解。
这⾃然导致递归过程的产⽣。
分治与递归像⼀对孪⽣兄弟,经常同时应⽤在算法设计之中,并由此产⽣许多⾼效算法。
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。
Python分治算法经典题目一、概述分治算法是一种非常经典且重要的算法思想,它将一个大问题拆解成若干个子问题,然后递归地解决这些子问题,最后将子问题的解合并起来得到整个问题的解。
Python作为一种高级编程语言,非常适合用来实现分治算法。
本文将介绍几个经典的Python分治算法题目,帮助读者更好地理解和掌握分治算法。
二、求解最大子数组和问题1. 问题描述给定一个整数数组,求其连续子数组的最大和,要求时间复杂度为O(n)。
2. 算法思路我们可以使用分治算法来解决这个问题。
将数组分成左右两部分,最大子数组要么完全位于左半部分、要么完全位于右半部分、要么跨越左右两部分。
分别求出这三种情况下的最大子数组和,然后取最大值即可。
3. 代码实现```pythondef max_subarray(nums, left, right):if left == right:return nums[left]mid = (left + right) // 2max_left_sum = max_subarray(nums, left, mid)max_right_sum = max_subarray(nums, mid + 1, right)max_cross_sum = max_crossing_subarray(nums, left, mid, right)return max(max_left_sum, max_right_sum, max_cross_sum) ```4. 算法分析该算法的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn),是一种高效的解决思路。
三、快速排序1. 问题描述给定一个数组,将其进行排序。
2. 算法思路快速排序是一种经典的分治算法,它的思路是选择一个基准值,将比基准值小的放在左边,比基准值大的放在右边,然后对左右两部分分别递归进行快速排序,最终得到有序数组。
3. 代码实现```pythondef quick_sort(nums):if len(nums) <= 1:return numspivot = nums[len(nums) // 2]left = [x for x in nums if x < pivot]middle = [x for x in nums if x == pivot]right = [x for x in nums if x > pivot]return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)```4. 算法分析快速排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn),是一种非常高效的排序算法。
分治法算法案例
嘿,朋友们!今天咱就来聊聊分治法算法案例。
比如说咱要找一堆数字里最小的那个数。
这就好像你在一堆玩具里找最喜欢的那个玩具一样。
咱可以把这堆数字分成两半,然后分别去这两半里找最小的。
接着,再把找到的两个“小代表”放到一起比一比,最终不就找到最小的啦!就像找玩具,先在左边的玩具堆里找一个你觉得不错的,再在右边的玩具堆里找一个,然后看看到底哪个更棒。
再拿归并排序举个例子吧!想象一下,你有一堆乱七八糟的卡片要整理。
你先把它们分成一小堆一小堆的,然后再把这些小堆一点点地合并、排序,就像是你把小卡片堆慢慢变成整齐的一摞。
这多有意思呀!难道不是吗?
还有一个经典的例子,就是计算一个很大很大的矩阵的乘法。
这就如同你要盖一座超级大的房子,一下子盖好太难啦,那咱就一部分一部分地来。
先把这个大矩阵分成小块,然后分别计算这些小块,最后再把它们组合起来。
就像盖房子时先建一个个小房间,最后再把它们连在一起成为一个大房子。
分治法就是这样神奇呀!它能把一个大问题拆分成小问题,解决了小问题,就等于解决了大问题的一部分,最后再合起来,问题就迎刃而解啦!它就像一把神奇的钥匙,能打开很多难题的大门。
我觉得啊,分治法真的太有用啦!它让我们面对复杂问题时不再那么头疼,而是能有条有理地去解决。
真的是超级厉害的方法呢!。
分治算法当我们求解某些问题时,由于这些问题要处理的数据相当多,或求解过程相当复杂,使得直接求解法在时间上相当长,或者根本无法直接求出。
对于这类问题,我们往往先把它分解成几个子问题,找到求出这几个子问题的解法后,再找到合适的方法,把它们组合成求整个问题的解法。
如果这些子问题还较大,难以解决,可以再把它们分成几个更小的子问题,以此类推,直至可以直接求出解为止。
这就是分治策略的基本思想。
下面通过实例加以说明。
【例3】在n个元素中找出最大元素和最小元素。
我们可以把这n个元素放在一个数组中,用直接比较法求出。
算法如下:BEGINMIN:=A[1]:MAX:=A[1];FOR I:=2 TO N DOBEGINIF A[I] > MAX THEN MAX:=A[I];IF A[I] < MIN THEN MIN:=A[I];END.上面这个算法需比较2(N-1)次,即时间复杂度是2(N-1)。
能否找到更好的算法呢?我们用分治策略来讨论。
我们把n个元素分成A1={A[1],...,A[int(n/2)]}和A2={A[INT(N/2)+1],...,A[N]}两组,分别求这两组的最大值和最小值,然后分别将这两组的最大值和最小值相比较,求出全部元素的最大值和最小值。
如果A1和A2中的元素多于两个,则再用上述方法各分为两个子集。
直至子集中元素至多两个元素为止。
例如有下面一组元素:-13,13,9,-5,7,23,0,15。
用分治策略比较的过程如下:图中每个方框中,左边是最小值,右边是最大值。
从图中看出,用这种方法一共比较了10次,比直接比较法的14次减少4次,即约减少了1/3。
算法如下:procedure maxmin(i,j,max,min);BEGINCASE J-I OF0:MAX:=A[I];MIN:=A[I];1:IF A[I] < A[J] THEN MIN:=A[I];MAX:A[J];ELSE MAX:=A[I];MIN:=A[J];ELSE MID:=(I+J) DIV 2MAXMIN(I,MID,MAX1,MIN1);MAXMIN(MID+1,J,MAX2,MIN2);MAX:=MAX(MAX1,MAX2);MIN:=MIN(MINI,MIN2);END;这种算法在比较数组元素所用时间比比较整数i、j所用的时间多得多时,是一种较优的算法,否则并不是优化的算法。
分治算法选择题
关于分治算法的选择题较多,比如:
1. 求众数:
问题描述:给定一个大小为n的数组,找到其中的众数。
众数是指在数组中出现次数大于⌊ n/2 ⌋的元素。
你可以假设数组是非空的,并且给定的数组总是存在众数。
示例1:输入:[3,2,3],输出:3
示例2:输入:[2,2,1,1,1,2,2],输出:2
题解:对数组排序,由于众数大于n/2,则n/2+1处一定是该众数。
又由于索引从0开始,即索引n/2为众数。
算法时间复杂度O(nlogn)。
2. 分治法的适用条件是什么?
答案:A.问题可以分解为规模较小的子问题;B.小规模子问题可解;C.子问题可合并为问题的解;D.子问题相互独立。
3. 分治法的设计思想是什么?
答案:A.大事化小,各个击破,分而治之。
4. 每次都将问题分解为原问题规模的一半进行求解,称为什么法?
答案:A.二分法。
5. 分治法一般在每一层递归上有哪三个步骤?
答案:A.分解、解决、合并。
6. 减治法是什么?
答案:A.把一个问题转化成一个子问题来解决,从子问题的解得到原问题的解。
7. 分治法将原问题分解为若干个什么规模的子问题?
答案:A.规模较小、相互独立、完全相同。
如需更多关于分治算法的选择题及答案,可以咨询专业算法人士获取更多资源。
【算法复习⼆】传统基本算法(分治----残缺棋盘问题)• 问题描述:残缺棋盘是⼀个有2k×2k (k≥1)个⽅格的棋盘,其中恰有⼀个⽅格残缺。
如图给出k=1时各种可能的残缺棋盘,其中残缺的⽅格⽤阴影表⽰。
• 残缺棋盘问题就是要⽤这四种三格板覆盖更⼤的残缺棋盘。
在此覆盖中要求:1)两个三格板不能重叠2)三格板不能覆盖残缺⽅格,但必须覆盖其他所有的⽅格。
⼩格⼦数(2k×2k -1)三格板中⼩格⼦数3。
所以所需要的三格板总数为(2k×2k -1 )/3。
• 例如,⼀个4*4的残缺棋盘2k*2k以k=2时的问题为例,⽤⼆分法进⾏分解,得到的四个k=1的棋盘。
但要注意这四个棋盘,并不都是与原问题相似且独⽴的⼦问题。
因为当如图中的残缺⽅格在左上部时,第1个⼦问题与原问题相似,⽽右上⾓、左下⾓和右下⾓三个⼦棋盘(也就是图中标识为2、3、4号⼦棋盘),并不是原问题的相似⼦问题,⾃然也就不能独⽴求解了。
当使⽤⼀个①号三格板覆盖2、3、4号三个⼦棋盘的各⼀个⽅格后,我们把覆盖后的⽅格,也看作是残缺⽅格(称为“伪”残缺⽅格),这时的2、3、4号⼦问题就是独⽴且与原问题相似的⼦问题了。
• 问题分析从以上例⼦还可以发现当残缺⽅格在第1个⼦棋盘,⽤①号三格板覆盖其余三个⼦棋盘的交界⽅格,可以使另外三个⼦棋盘转化为独⽴⼦问题;当残缺⽅格在第2个⼦棋盘时,则⾸先⽤②号三格板进⾏棋盘覆盖当残缺⽅格在第3个⼦棋盘时,则⾸先⽤③号三格板进⾏棋盘覆盖当残缺⽅格在第4个⼦棋盘时,则⾸先⽤④号三格板进⾏棋盘覆盖,这样就使另外三个⼦棋盘转化为独⽴⼦问题。
程序代码思路:表⽰⽅法:每个三格板需要⽤同⼀个数字表⽰,不同三格板编号不同。
源码:#include <iomanip>using namespace std;int board[100][100]; //存放棋盘L 型的标号数组;int tile=1; // L 型⾻牌号void chessBoard(int tr, inttc, int dr, int dc, int size){if (size==1)return; int t = tile++; // L 型⾻牌号 int s = size/2; // 分割棋盘//________________________________________________ 覆盖左上⾓分治递归执⾏步骤: 1)chessBoard(0, 0, 0, 0, 4); { t=1; s=2; chessBoard(0, 0, 0, 0, 2); { t=2; s=1; chessBoard(0, 0, 0, 0, 1); { s==1 return}以下三步将左上⾓三格板⽤t=2覆盖 }return以下三步对右上递归先⽤t=1 覆盖左下左下递归先⽤t=1 覆盖右上右下递归先⽤t=1 覆盖左上递归处理类似。