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枚举算法解析算法枚举算法和解析算法都是计算机科学中常用的算法，用于解决不同的问题。
下面将介绍这两个算法的基本概念、应用领域以及优缺点。
枚举算法（Enumeration Algorithm）是一种通过穷举所有可能的解来求解问题的方法。
它基于遍历所有可能的组合或排列来找到问题的解。
枚举算法通常适用于问题的解集较小、规模较小或限定条件较多的情况。
例如，求解排列组合问题、计算离散概率分布等。
枚举算法的核心思想是遍历所有可能的解空间，并判断是否满足问题的要求。
这种算法的优点是思路简单、容易理解和实现，但其缺点是时间复杂度较高，特别是在解空间较大的情况下，枚举所有可能的解会消耗大量的计算资源。
解析算法（Analytical Algorithm）是一种通过分析问题的数学模型来求解问题的方法。
它基于对问题的数学建模、抽象和求解来找到问题的解。
解析算法通常适用于问题的解集较大、规模较大或限定条件较少的情况。
例如，求解线性方程组、计算数值积分等。
解析算法的核心思想是将问题转化为数学模型，利用数学方程、函数或公式求解问题。
这种算法的优点是高效、精确，可以快速得到问题的解，但其缺点是需要掌握数学知识、理解问题的抽象模型，并且不适用于所有类型的问题。
枚举算法和解析算法在实际应用中有各自的优势和适用范围。
枚举算法适用于问题的解集较小、规模较小或限定条件较多的情况，例如在密码破解、游戏策略和集合运算等问题中都可以使用枚举算法。
解析算法适用于问题的解集较大、规模较大或限定条件较少的情况，例如在科学计算、工程设计和统计分析等领域常常使用解析算法。
总结起来，枚举算法和解析算法是计算机科学中用于解决不同类型问题的常见算法。
枚举算法适用于问题解集较小、规模较小或限制条件较多的情况，解析算法适用于问题解集较大、规模较大或限制条件较少的情况。
根据具体问题的特点和要求，选择合适的算法能够提高问题的求解效率和准确性。
☞信息技术算法同步课堂☜-1-VB 解析算法与枚举算法姓名：__________班级：___________学号：___________ 枚举算法 解析算法 基本思想 在一定的范围内，对所有可能的解进行一一列举，并通过条件判断求解问题的所有解。
如：要求100以内所有的偶数,就可以采用枚举算法。
找出问题的前提条件与所求结果之间关系的数学表达式,并通过表达式的计算来实现问题求解。
如：计算1+2+3+…+100的和,可通过求和公式s=n(n+1)/2得到。
辨别方法 （1）确定枚举对象、枚举范围和判断条件。
（2）一一列举所有可能的解，验证是否是问题的解。
【For 语句、If 语句】（1）建立正确的数学模型（得出正确的数学表达式）。
（2）保证计算过程描述的正确性。
例1【猜银行卡密码】六位的银行密码中，后三位密码缺失，该密码是12和17的倍数。
大家想想办法，帮她找出满足条件的密码并统计满足条件的密码个数。
根据对题意的理解和VB 程序设计界面，补写代码。
Private Sub Command1_Click()Dim i As Long, c As Integerc= 0For i=________To ________ Step 1If ____________________ Thenc =c + 1List1.AddItem i952Next iText1.Text = _________________End Sub例2、【经典“百鸡问题”】已知公鸡每只5元,母鸡每只3元,小鸡一元钱3只。
用100元钱买100只鸡,问公鸡、母鸡、小鸡都要有，一共有多少种买鸡方案。
程序中定义的变量x,y,z 分别代表公鸡、母鸡、和小鸡的数量，count代表组合方案的数量。
单击“计算”按钮，在list1中显示出每种组合方案的组合方式，并在相应label1显示组合方案的数量。
将程序补充完整。
Private Sub Command1_Click()Dim x, y, z As SingleDim count As Integercount = 0For x = 1 To __________ '公鸡的范围For y = _____________ '母鸡的范围Z = ______________________ '小鸡的数量If ____________________________________________ ThenList1.AddItem "公鸡数：" +Str(x) + "母鸡数：" + Str(y) + "小鸡数：" + Str(z)count = count + 1End IfNext xLabel1.Caption="方案的数量为：" + _________ '输出运行次数End Sub【习题】1．小李忘记了密码箱上设置的三位数密码，于是他从“000”开始尝试，一直到成功打开密码箱为止。
训练13解析算法与枚举算法1.下列问题中适合使用解析算法解决的是()A.计算两个电阻的并联值B.输出2~100以内的所有素数C.查找100以内所有能被6整除的数D.找出100以内所有6的倍数2.编写Python程序,将华氏温度转换为摄氏温度并保留两位小数,转换公式为:C=5 (F-32)/9,程序如下,划线处应填()f=float(input(″请输入华氏温度:″))c=print(″对应的摄氏温度为:%.2f ″%c)A.5//9 (f-32)B.5/9 (f-32)C.5/9 (f-32)D.5/9(f-32)3.用枚举算法输出100以内既能被3整除又能被5整除的数据,我们可以从算法不同角度去思考,确定枚举范围,下列选项中Python程序处理有误的是()A.for i in range(1,101):if i%3==0 and i%5==0:print(i)B.for i in range(1,101):if i %15==0:print(i)C.for i in range(15,101,15):print(i)D.for i in range(1,101//15):print(i 15)4.解析算法的基本思想是根据问题的与之间的关系,找出求解问题的,并通过表达式的来实现问题的求解。
5.枚举算法的程序实现中,使用(单选,填字母:A.分支结构/B.循环结构)罗列出问题所有可能的解,循环中通过(单选,填字母:A.分支结构/B.循环结构)判断当前的可能解是不是真正的解。
6.编写Python程序,实现如下功能:输入全票价格和消费者身高,输出消费者应付的实际票价。
实际票价的计算规则为:身高1.2米及以下免票;身高1.2米以上且1.4米及以下半票;身高超过1.4米全票。
程序代码如下。
在划线处填上合适的代码。
jg=float(input('请输入全票价格:'))h=float(input('请输入消费者身高(米):'))if h<=1.2:pj=0①pj=jg 0.5②pj=jgprint('票价为',round(pj,2),'元')7.某压缩算法的基本思想是用一个数值和一个字符代替具有相同值的连续字符串。
第四章常用基础算法一、算法概念1.广义的讲，“算法”指的是解决问题或完成任务的一系列步骤。
在计算机科学领域内，“算法”指的是计算机解决问题的步骤，是为了解决问题而需要让计算机有序执行的，无歧义的，有限步骤的集合。
2.算法的特征：(1)有穷性：一个算法的处理步骤必须是有限的。
(2)可行性：每一步的操作与要求都是可行的，并且能够在有限时间内完成。
(3)确定性：每一步的执行描述必须是明确的(4)0个或多个输入(5)1个或多个输出3.描述算法的方法：1.自然语言描述；2.流程图描述；3.伪代码描述；4.用程序设计语言描述4.编程解决问题的一般过程：1.抽象与建模；2.设计算法；3.编写程序；4.调试运行程序二、解析算法和枚举算法1.解析算法：根据问题的前提条件与所求结果之间的关系，找出求解问题的数据表式，并通过表达式计算来实现问题的求解。
2.枚举算法：把问题所有可能的解一一例举，然后判断每一个列举出的可能解是否为正确的解。
以鸡兔同笼问题为例：今有雉兔同笼，上有三十五头，下有九十四足，问雉兔各几何?思考：百钱百鸡问题：鸡翁一，值钱五；鸡母一，值钱三；鸡雏三，值钱一；百钱买百鸡，问翁、母、雏各几何？请编写Python程序解决该问题，思考应该用枚举还是用解析。
三、常见数据处理程序4.图像处理类(1)将彩色(灰度)图片转为黑白图片from PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltchoice=128img=np.array(Image.open("lena.jpg").convert('L')) #以灰度模式打开rows,cols=img.shape #图像尺寸分别赋值for i in range(rows): #依次取每个像素的坐标for j in range(cols):if (img[i,j]<=choice): #像素值小于等于指定值，赋值1，否则为0 img[i,j]=0else:img[i,j]=1plt.figure("lena") #指定当前绘图对象plt.imshow(img,cmap='gray') #显示灰度图像plt.axis('off') #关闭图像坐标plt.show() #弹出包含了图片的窗口(2)答题卡处理from PIL import Imagex_start = 11 # 起始点坐标y_start = 92fill_width = 24 # 信息点宽度fill_height = 10 # 信息点高度space_width = 15 # 间隔宽度space_height = 12 # 间隔高度num_length = 9 # 准考证号长度def bw_judge(R, G, B): # bw_judge 用于判断一个像素的填涂情况 Gray_scale = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * Breturn Gray_scale < 132def fill_judge(x, y): # fill_judge 用于判断信息点的填涂情况 count = 0for i in range(x, x+fill_width):for j in range(y, y+fill_height):R, G, B = pixels[i, j]if bw_judge(R, G, B) == True:count = count + 1if count >= fill_width * fill_height * 0.64:return Truetotal_width = fill_width + space_widthtotal_height = fill_height + space_heightimage = Image.open("答题卡.bmp")pixels = image.load()num = ""for col in range(num_length):for row in range(10):x = x_start + total_width * coly = y_start + total_height * rowif fill_judge(x, y) == True:num = num+str(row)breakelse: #十个点检查完都没有填涂for...else...特殊用法 num = num+"#"print(num)。
正则表达式解析算法
正则表达式是一种用于匹配字符串模式的文本字符串,通常用于搜索、替换、验证等任务。
以下是一些常用的正则表达式解析算法:
1. 暴力枚举(Brute Force):这是最原始的算法,它通过不断尝试匹配正则表达式来找到匹配项。
这种方法需要大量的计算时间和内存,对于复杂的正则表达式很难成功。
2.分组迭代(grouping by iteration):该算法将正则表达式拆分成多个子表达式,然后递归地处理每个子表达式。
这种方法可以用于找到子表达式的匹配项,但需要处理多个表达式。
3. 策略(Strategy):该算法将正则表达式拆分成多个子表达式,然后根据匹配条件使用不同的策略。
每个策略都是一个函数,用于处理不同的匹配条件。
4. 递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN):该算法基于递归神经网络,可以将正则表达式分解为多个子表达式,并利用递归神经网络来预测每个子表达式的匹配项。
5. 匹配表(match table):该算法将正则表达式拆分成多个子表达式,并保存每个子表达式的匹配项和索引。
在匹配新字符串时,直接
查找匹配表进行匹配。
以上算法各有优缺点,具体的算法应该根据实际需要进行选择。
解析算法枚举算法排序算法：选择、冒泡查找算法：顺序、对分递归算法一、解析算法r = Val(Text1.Text)s = 3.14 * r * rText2.Text = Str(s)一、枚举算法For x=1 to 5For y=1 to 5if x+y=5 and 2*x+4*y=12 thenc= x + "只鸡" + y+ "只兔子"List1.additem cEndifNext yNext x算法的优化：For x=1 to 5y=5-xif 2*x+4*y=12 thenc= x + "只鸡" + y+ "只兔子"List1.additem cEndifNext x二、排序算法------冒泡排序从最后面的一个数据起，从后往前比较相邻的两个数据，将较小的数据换到前面。
重复这个过程，直到最后两个数据处理完，这是第一遍；从最后面的一个数据起，从后往前比较相邻的两个数据，将较小的数据换到前面。
重复这个过程，直到第二个数，这是第二遍，。
如：五个数据，要求从小到大排序For i=1 to 4For j= 5 to i+1 step -1•if d(j)<d(j-1)then•temp=d(j)•d(j)=d(j-1)•d(j-1)=temp•endifNextNext例：n(1)~n(6)存储号码，s(1)~s(5)存储成绩•For i = 1 To 5•For j = 6 To i + 1 Step -1•If s(j) < s(j - 1) Then•temp = s(j)：s(j) = s(j - 1)：s(j - 1) = temp•temp = n(j)：n(j) = n(j - 1)：n(j - 1) = temp•End If•Next•Next冒泡排序的变形：从第一个数据起，从前往后比较相邻的两个数据，将较小的数据换到前面。
