算法设计与分析基础论文
- 格式:docx
- 大小:44.86 KB
- 文档页数:3
算法设计与分析课程论文1.引言算法设计与分析是数据结构的有力补充,从中可以了解到算法设计的奥妙以及对数据结构中的数据存储结构更深层次的运用。
计算机算法设计与分析是面向设计的、处于核心地位的一门学科。
算法是一组有穷的规则,它规定了解决某一特定类型问题的一系列运算。
算法设计是一件非常困难的工作,常用的算法设计方法有:分治法、贪心方法、动态规划、回溯法、分枝-限界法、基本检索与周游方法、遗传算法等。
本文主要对算法设计与分析中的递归算法以及动态规划算法进行了总结、分析以及对具体问题的编程实现。
2.递归算法分析2.1递归算法简介与特点递归就是在函数或子过程的内部,直接或间接地调用自己的算法;递归算法是从下往上进行思维,需要对问题有全局的了解;在使用递归算法时,必须至少测试一个可以终止递归的条件,并且还必须对在合理的递归调用次数内未满足此类条件的情况进行处理,如果没有一个在正常情况下可以满足的条件,则过程将陷入执行无限循环的高度危险之中;递归算法的描述非常简洁而易于理解,但因重复计算和较大的堆栈消耗使递归算法的解题的运行效率较低;并不是所有的语言都支持递归,在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储,递归次数过多容易造成栈溢出等不利编程的因素,所以一般不提倡用递归算法设计程序。
2.2递归过程递归过程是直接调用自己或通过一系列的过程调用语句间接调用自己的过程。
在一个过程的运行期间调用另一个过程时,在执行被调用过程之前,系统要先把所有的实在参数返回地址等信息传递给被调用的过程保存,为被调用过程的局部变量分配存储空间,将控制转移到被调用入口。
接下来从被调过程返回调用过程要保存被调用过程的计算结果,释放被调用过程的数据区,依照被调过程保存的返回地址将控制转移到调用过程。
该过程服从后调用先返回的原则。
2.3递归算法的优缺点递归算法易于理解,结构清晰,所编写的代码简洁精练,可读性好,有利于代码的维护。
算法分析及设计范文
随着信息技术的飞速发展,信息系统的规模也在不断增加,复杂度
也在不断增加,对信息系统的算法设计有着极大的重要性。
算法分析与设
计横跨于计算机科学和数学等各个领域,是其中一个关键问题,值得研究
分析。
算法分析与设计是指用数学和逻辑等手段,研究问题的计算解决方案,通过研究问题的有效性、完整性、正确性和可行性来设计、证明和实现其
中一计算有效解决方案的一种技术。
其包括分析问题的特点,描述问题的
概要,确定问题的输入和输出,把抽象问题转换成可执行程序的运算过程,确定算法的时空复杂度,确定算法的正确性和可行性,以及评价算法的性
能等多方面工作。
算法分析与设计是以计算机软件的功能需求为基础,结合算法学、数
据结构和程序设计语言来分析和设计一种应对其中一种普遍存在的问题的
算法原则,然后用程序语言作出算法的具体实现。
算法设计与分析论文题目0-1背包问题的算法设计策略对比与分析专业班级学号姓名引言对于计算机科学来说,算法(Algorithm)的概念是至关重要的。
算法是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。
如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。
不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。
一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤。
或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列,并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。
算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。
一个算法应该具有以下五个重要的特征:有穷性:一个算法必须保证执行有限步之后结束;确切性:算法的每一步骤必须有确切的定义;输入:一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件;输出:一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。
没有输出的算法是毫无意义的;可行性:算法原则上能够精确地运行,而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。
计算机科学家尼克劳斯-沃思曾著过一本著名的书《数据结构十算法= 程序》,可见算法在计算机科学界与计算机应用界的地位。
1 算法复杂性分析的方法介绍算法的复杂性是算法效率的度量,是评价算法优劣的重要依据。
一个算法的复杂性的高低体现在运行该算法所需要的计算机资源的多少上面,所需的资源越多,我们就说该算法的复杂性越高;反之,所需的资源越低,则该算法的复杂性越低。
计算机的资源,最重要的是时间和空间(即存储器)资源。
因而,算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分。
不言而喻,对于任意给定的问题,设计出复杂性尽可能地的算法是我们在设计算法是追求的一个重要目标;另一方面,当给定的问题已有多种算法时,选择其中复杂性最低者,是我们在选用算法适应遵循的一个重要准则。
前言 (1)正文 (1)2.1设计的目的和意义 (1)2.1.1设计的目的 (1)2.1.2设计的意义 (1)2.2设计的目标与总体方案 (1)2.1.1设计的目标 (1)2.1.2设计的总体方案 (2)2.3设计的方法和内容 (2)2.3.1硬件环境要求 (2)2.3.2软件环境需求 (2)2.3.3设计的流程图 (2)2.3.4设计的方法及详细内容 (2)2.3.4.1让用户输入信息 (2)2.3.4.2数据整理 (3)2.3.4.3查找数据并输出结果 (4)2.3.4.4询问用户是否继续 (5)2.4设计的创新与关键技术 (6)2.4.1设计的特点 (6)2.4.2设计的难点 (7)2.4.3软硬件调试及结果分析 (7)2.5结论 (7)致谢 (7)参考文献: (8)附录: (9)算法研究是计算机科学的核心。
近年来,算法领域去得了很多重要的进展。
这些进展包括快速算法的开发,如发明了傅里叶变换开速算法,以及不存在有效算法的本质问题的惊人发现。
这些结果点燃了计算机学者对算法研究的兴趣。
算法设计与分析已成为一个受到广泛注意的领域。
计算机的普及极大地改变了人们的生活。
目前,各行业、各领域都广泛采用了计算机的信息技术,并由此产生出开发各种应用软件的需求。
为了最少的成本、最快的速度、最好的质量开发出适合各种应用需求的软件,必须遵循软件工程的原则。
设计一个高效的程序不仅需要编程小技巧,更需要合理的数据组织和清晰高效的算法,这正是计算机科学领域数据结构与算法设计所研究的主要内容。
一些著名的计算机科学家在有关计算机科学教育的论述中认为,计算机科学是一中创造性思维活动,其教育必须面向设计。
计算机算法设计与分析正是一门面向设计,且处于计算机学科核心地位的教育课程。
通过对计算机算法系统的学习与研究,掌握算法设计的主要法方法,培养对算法的计算复杂性正确分析的能力,为独立设计算法和对算法进行复杂性分析奠定坚实的理论基础。
目录前言 (1)项目概况 (1)2.1开发工具简介 (1)2.2基本情况 (1)正文 (1)3.1设计的目的和意义 (1)3.2目标与总体方案 (1)3.2.1 设计目标 (1)2.2.2 工作进度安排 (1)3.3设计方法和内容 (2)3.3.1硬件环境 (2)3.3.2软件环境 (2)3.3.3设计算法的基本思想 (2)3.3.4 运行环境及所用函数解析 (4)3.4设计创新与关键技术 (5)3.5结论 (5)有关说明 (5)致谢 (5)参考文献 (6)附录: (7)前言人类已经跨入了新世纪,正在进入信息时代。
现在信息技术的应用越来越普及,不但促进了社会的高速发展,也改变着人们的工作、学习、生活和娱乐的方式以及思想观念。
随着计算机的日益普及,计算机软件无处不在。
软件在计算机的发展和应用中至关重要,在人类进入信息化社会时成为新兴信息产业的支柱。
随着人类社会的发展,随着计算机及网络技术的飞速发展,Internet应用在全球范围内日益普及,当今社会正快速向信息化社会前进,信息系统的作用也越来越大。
要熟练而又灵活的运用与操作计算机,就要用到一些程序,程序的强大又简练,主要是靠程序的思想与算法,合理的设计程序思想,运用算法,才能更加体现出程序对计算机的操作,更能体现出计算机的强大。
项目概况2.1开发工具简介C语言是国际上广泛流行的计算机高级语言,它适合作为系统描述语言,既可以用于编写系统软件,也可以用来编写应用软件。
它具有语言简洁,使用灵活,运算符丰富,数据类型丰富,生成目标代码质量高,程序执行效率高,程序可移植性好,此次设计的项目是在Microsoft Visual C++的环境下编辑。
2.2基本情况此次项目是在校机房408室和宿舍,用了14天的时间编辑出来的。
前7天在查阅资料,规划系统结构,后面的几天中,在编辑系统程序,并且调试次程序。
此项目是皇后算法,我们所学的知识有限,时间也有限,所编辑的系统比较简单。
湖南理工学院课程论文论文题目贪心法的应用课程名称算法设计与分析姓名学号专业计算机科学与技术年级学院计算机日期(2014年4月10日)课程论文评价标准贪心法的应用摘要:在解决问题的过程中,通过逐步获得最优解从而获得整体最优解的策略就是贪心策略,在已经学会在解的范围可以确定的情况下,可以采用枚举或递归策略,一一比较它们最后找到最优解;但当解的范围非常大时,枚举和递归的效率会非常低。
这时就可以考虑用贪心策略。
贪心算法没有固定的框架,算法设计的关键是贪心策略的选择,贪心策略要具有无后向性,即某阶段状态一旦确定以后,不受这个状态以后的策略的影响。
当一个问题有好几种解决方法时,贪心法应该是最好的选择之一。
本文讲述了贪心算法的含义、基本思路以及贪心算法在实例中的应用。
关键词:贪心算法;删数问题;最小生成树一、引言在平时解决问题的过程中,当一个问题就有无后向性和贪心选择性质时,贪心算法通常会给出一个简单、直观和高效的解法。
贪心算法通过一系列的选择来得到一个问题的解。
它所做的每一个选择都是当前状态下就有某种意义的最好选择,即贪心选择;并且每次贪心选择都能将问题化解为一个更小的与原问题具有相同形式的子问题。
尽管贪心算法对于很多问题不能总是产生整体最优解,但对于最短路径、最小生成树问题,以及删数问题等却可以获得整体最优解,而且所给出的算法一般比动态规划算法更为简单、直观和高效。
二、贪心算法的含义和特点(一)贪心算法的含义贪心算法是通过一系列的选择来得到问题解的过程。
贪心算法是一种能够得到某种度量意义下的最优解的分级处理方法,它总是做出在当前看来是最有的选择,也就是说贪心策略并不是从整体上加以考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解算法。
(二)贪心算法的特点1、从全局来看,运用贪心策略解决的问题在程序运行过程中无回溯过程,后面的每一步都是当前看似最佳的选择,这种选择依赖已作出的选择,但并不依赖未作出的选择。
2、不能保证最后求出的解是最佳的。
算法设计与分析结课论文Hash技术学生姓名:***学号:**********专业:计算机科学与技术年级:2009级完成日期:2010年月日指导教师:***成绩:Hash技术摘要:随着科技日益发展,Hash函数的重要性越来越突出。
本文介绍了几种构造Hash 的方法,例如直接定址法、数字分析法、平方取中法、折叠法、除留余数法等,在构造Hash函数时,应当注意两点问题:(1)函数值应在1至记录总数之间。
(2)尽量避免冲突。
还介绍了几种处理Hash算法冲突的方法。
除此之外,阐明了Hash函数的优缺点和它在现实生活中的应用。
关键词:Hash函数,构造方法,应用,优缺点目录1.绪论1.1 什么是算法1.2 搜索算法2.Hash函数2.1 Hash函数的基本概念2.2 Hash函数的基本思想与一般模型2.3 Hash函数的构造3. 处理冲突的方法3.1 开放定址法3.2 再哈希法3.3 链地址法3.4 建立一个公共溢出区4. Hash算法的优劣分析5. Hash函数的应用5.1 完整性的验证5.2 数字签名5.3 认证协议5.4 加密算法6. 总结1. 绪论1.1 什么是算法算法的概念在计算机科学与技术领域几乎无处不在,在各种计算机系统的实现中,算法的设计往往处于核心的位置。
1.2 搜索算法搜索问题是计算机技术面对的基本课题之一,自20世纪70年代以来,计算机应用的主流逐渐从计算机密集型向着数据密集型转化,计算机存储和处理的数据量越来越大,结构越来越复杂,因此,对搜索算法的研究始终是人们研究的重要领域。
搜索算法与其他问题不同,它与数据结合的组织形式密切相关。
在大多数情况下,搜索算法实际上是作为某种数据类型的运算或操作而不断的被调用的,搜索算法的优劣与数据结构密切相关。
2. Hash函数2.1 Hash函数的基本概念Hash函数是把任意长度的二进制串映射到特定长度的二进制串函数,是最基本的二进制函数之一。
Hash函数也被称为“凑数函数”,但这个名称很少被采用,70年代之前也被称为散列函数,现在我们经常将其称之为Hash或译为哈什。
算法设计与分析课程论文五篇范文第一篇:算法设计与分析课程论文“卓越工程师教育培养计划”(简称卓越计划)旨在培养一批创新能力强、适应经济社会发展需要的高质量工程技术人才。
在南通大学计算机科学与技术学院制定的软件工程专业卓越工程师的培养计划中,算法设计与分析被设置为一门核心必修课程。
通过该门课程的系统授课,重点培养学生的计算机问题求解能力,该能力是软件工程专业学生成长为卓越工程师必备的一项核心竞争力。
一个典型的计算机问题的求解一般需要经历5个阶段:①问题的分析和建模;②算法设计方法和相应数据结构的选择;③算法的实现;④算法的正确性证明和复杂度分析;⑤算法实现的优化等。
经过多轮的教学实践发现,学生之间水平参差不齐是教学过程中面临的最大问题。
随着高校招生规模的不断增大,不同学生之间在基础知识、智力水平、兴趣爱好、学习动机和学习方法上存在较大的差异性。
相同的教学内容,对于一些基础较好的学生来说理解难度不大,但对于一些基础较弱的学生来说,则难以理解。
因此,如何尊重学生个性差异、发展学生个性特长,在考虑学生整体发展的同时兼顾学生的个性特长发展,从而最终提高各个层次学生的综合素质是算法设计与分析课程的教学改革实践中需要重点关注的问题。
通过多次与学生的深入交流发现,学生在这门课程的学习过程中面临如下问题:1)课程教学内容难度高。
课程需要学生掌握常见的算法设计策略,如分治法、动态规划法和贪婪法等,对设计出的算法能进行正确性证明和复杂度分析。
很多知识点抽象层次高,需要学生具备一定的数学分析能力,同时,通常算法内部逻辑比较复杂,因此需要学生具备较强的编程功底。
笔者在讲授这些知识点时,均假设学生具备一定的数学分析能力和编程基础,但实际情况却不容乐观,很多学生在大一和大二的时候并未重视相关课程的学习,很多知识点都已经还给授课老师,在课堂上需要花费一定时间帮助学生回忆这些知识点。
同时,部分学生因编程经验较为匾乏,难以顺利地将伪代码转化成可运行的程序代码。
计算机算法设计与分析小论文摘要:算法是一个系列解决问题的清晰指令;即在有限时间内能够对一定规范的输入;能够得到所需要的输出..如果一个算法本身是有缺陷的那么他往往不是这个问题的最佳解决方法;可见一个算法的优劣是通过一定的准则来规定的..通过这学期的对计算机算法分析设计这门课程的学习让我们充分的了解到了计算机算法的多样性和复杂性;让我们更加细心和耐心的去对待这门课程..例如甲某要去某个地方旅游;他有很多种方案到旅游地;但是不见的每种方案都是合理最优的这时就是需要考虑透过一定的算法来得到自己的最优路线..所以可见算法就是以最少的成本、最快的速度、最好的质量开发出合适各种各样应用需求的软件;必须遵循软件工程的原则;设计出高效率的程序..一个高效的程序不仅需要编程技巧;更需要合理的数据组织和清晰高效的算法..目前我们将进行常见的算法分析设计策略介绍:1.递归算法1.1递归算法介绍:直接或间接的调用自身的算法称为递归算法..或者说就是用自己来定义自己;不断调用自己的某一种状态..1.2递归算法满足的条件1递归满足2个条件:1有反复执行的过程调用自身2有跳出反复执行过程的条件递归出口1.3递归例子递归例子:阶乘问题n = n n-1 n-2 ... 1n>0//阶乘int resultint i{int sum = 0;if 0 == ireturn 1;elsesum = i resulti-1;return sum;}可见一个递归算法都有一个比较特殊的特点;那就是要先处理一些比较特殊的情况再处理递归关系..如上例中如果是0的话那么他的阶乘就是1;所以先处理0这个特殊情况;然后再调用其他的递归关系得到自己想要的阶乘..比如当我们想要求出4的结果那么我们就需要调用result3的结果而result3又要调用result2的结果就这样直到得出答案为止..在我们日常;递归算法的出现可以帮助我们解决很多问题;正因为它的:结构清晰;可读性强;而且容易用数学归纳法来证明算法的正确性;因此它为设计算法、调试程序带来很大方便..2.分治算法2.1分治算法介绍:一个分治算法把问题实例划分成若干子实例多数情况是分成两个;并分别递归地解决每个子实例;然后把这些子实例的解组合起来;得到原问题实例的解..2.2 分治算法的特性1)规模小;则很容易解决2大问题可以分为若干规模小的相同问题3利用子问题的解可以合并成该问题的解2.3分治算法的遇到问题为了阐明这个方法;考虑这样一问题:在一个整数组A1...n中;同时寻找最大值和最小值..下面我们来看一下用分治策略:将数组分割成两半;A1...n/2和An/2+1...n;在每一半中找到最大值和最小值;并返回这两个最小值中的最小值及这两个最大值中的最大值..if high-low=1 thenif Alow<Ahigh then return Alow;Ahigh;elsereturn Ahigh;Alow;end ifelsemid==low+high/2;x1==minlow;mid;y1==maxlow;mid;x2==minmid+1;high;y2==minmid+1;high;x==minx1;x2y==maxy1;y2return x;yend if可见当我们在一个数组中如何同时选择最大最小值时;分治算法时一个不错当选择..如上例中所示;我们把一个数组分成了low部分和high部分两个较小当部分;然后求出他们的mid..用low high部分分别和mid比较把其最大最小值进行存放;最后再比较存放数当最大最小值..我们考虑的例子中只考虑了时2的幂的情况..而且分成的子问题都是相互独立的; 如果子问题不独立而是出现重复子问题那往往我们选择的不是分治算法而是采用动态规划算法求解更加便利..3.动态规划:3.1动态规划介绍动态规划算法;就是递推+重复子问题..该算法效率主要与重复子问题的处理有关..动态规划算法与分治法类似;其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题;先求解子问题;然后从这些子问题的解得到原问题的解..与分治法不同的是;适合于用动态规划求解的问题;经分解得到子问题往往不是互相独立的.典型的题目有陪审团、最大公共子串问题;流水作业调度;矩阵乘法背包问题和0-1背包问题3.2动态规划介绍例子例:最大公共子串问题这个是动态规划的基础题目..这个问题;不妨设第一个串为a;长度为n;第二个串为b;长度m..那么最长的子序列长度为fn;m当an=am时 fn;m=1+fn-1;m-1否则fn;m=maxfn-1;fm-1同时建立一个存储计算过的fx;y的矩阵;如果计算过了就直接使用..2.对已集装箱问题中的背包问题和0-1背包问题的区别..背包问题可以将一个整体进行拆分存放;而0-1背包问题必须存放的是一个整体直到出现最大价值为之..比如当c=50 而我这有三个小箱a.b.c重量分别是10 .20.30而价值分别对应60.100.120这时当我们考虑装箱时用背包问题的思想;不管是背包还是0-1背包都要体现价值最大化..在这使用背包问题这价值为60+100+80分别是装了a;b;和c的20重量当我们考虑用0-1背包时最大价值为100+120分别装了b;c..这就是两者最大价值的实现和不同点..4.贪心算法:是指在对问题求解时;总是做出在当前看来是最好的选择..也就是说;不从整体最优上加以考虑;他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解.. 该算法的应用:最小生成树;最短路径;哈夫曼编码活动时间安排的问题设有N个活动时间集合;每个活动都要使用同一个资源;比如说会议场;而且同一时间内只能有一个活动使用;每个活动都有一个使用活动的开始si和结束时间fi;即他的使用区间为si;fi;现在要求你分配活动占用时间表;即哪些活动占用该会议室;哪些不占用;使得他们不冲突;要求是尽可能多的使参加的活动最大化;即所占时间区间最大化1.include <iostream>ing namespace std;3.4.void GreedyChoose int len;int s;int f;bool flag;5.6.int main int argc; char argv7.{8.int s11 ={1;3;0;5;3;5;6;8;8;2;12};9.int f11 ={4;5;6;7;8;9;10;11;12;13;14};10.11.bool mark11 = {0};12.13. GreedyChoose11;s;f;mark;14.for int i=0;i<11;i++15.if marki16. cout<<i<<" ";17. system"pause";18.return 0;19.}20.21.void GreedyChoose int len;int s;int f;bool flag22.{23. flag0 = true;24.int j = 0;25.for int i=1;i<len;++i26.if si >= fj27. {28. flagi = true;29. j = i;30. }31.}得出结果是 0 3 7 10;也就是对应的时间段本次课程的心得体会:计算机软件专业中;算法分析与设计是一门非常重要的课程;很多人为它如痴如醉..很多问题的解决;程序的编写都要依赖它;在软件还是面向过程的阶段;就有程序=算法+数据结构这个公式..算法的学习对于培养一个人的逻辑思维能力是有极大帮助的;它可以培养我们养成思考分析问题;解决问题的能力..如果一个算法有缺陷;或不适合某个问题;执行这个算法将不会解决这个问题..不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务..一个算法的优劣可以用空间复杂性和时间复杂度来衡量..算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述..计算机系统中的操作系统、语言编译系统、数据库管理系统以及各种各样的计算机应用系统中的软件;都必须使用具体的算法来实现..算法设计与分析是计算机科学与技术的一个核心问题..因此;学习算法无疑会增强自己的竞争力;提高自己的修为;为自己增彩..学习算法分析与设计使我对软件基础知识中算法的地位有了充分的了解;认识到光书本的知识的确不行;还是要理论联系实践才行..因此不断的练习是必要的;上机实践更重要虽然课程结束了;但我依然还会继续学习算法分析与设计;以后我将充分利用所学到我实际的开发项目中..。
算法设计与分析2篇第一篇:贪心算法贪心算法是求解最优化问题的一种常用算法,其核心思想是在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择,从而希望最终得到全局最好或最优的解。
一、贪心算法的基本概念贪心算法的基本概念包括“贪心选择性质”和“最优子结构性质”。
1. 贪心选择性质:所谓的贪心选择性质是指,当使用贪心策略进行问题求解时,每一次选择所采用的策略都是局部最优的,即当前情况下最好或最优的选择。
可以通过数学归纳法证明。
2. 最优子结构性质:最优子结构性质是指,当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时,该问题具有最优子结构性质。
这种情况下,可以使用贪心算法来求解子问题的最优解,从而推导出原问题的最优解。
二、贪心算法的优缺点1. 优点:贪心算法的实现通常比其他算法简单,计算时间较短。
对于一些求解最优化问题的情况,贪心算法可以得出较好的解。
2. 缺点:贪心算法可能会得到次优解,因为其仅仅关注当前状态下最好或最优的选择,并不能保证得到全局最好或最优的解。
对于一些复杂问题,贪心算法不能得到正确结果。
三、经典贪心算法应用1. 钞票找零问题:假设有一定面额的钞票,如1元、5元、10元和50元,现在需要找零n元,如何使用最少的钞票?解决方法:使用贪心算法,每次找零都选择当前面额最大的钞票。
此方法可以得到最少的钞票数量。
2. 区间调度问题:假设有若干区间,每个区间起始时间为S,终止时间为T,需要将尽可能多的完整区间安排在一条时间轴上。
解决方法:使用贪心算法,每次选择结束时间最早的区间,然后过滤掉与该区间相交的区间。
此方法可以得到最多的完整区间。
以上两个问题均是经典的贪心算法问题,可以通过贪心选择性质和最优子结构性质进行求解。
四、总结贪心算法是一种常用的求解最优化问题的算法,其核心思想是在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择,从而希望最终得到全局最好或最优的解。
虽然贪心算法具备一定的优点,但也存在其缺点。
在实际问题求解过程中,需要结合具体情况选择合适的算法。
计算机学院算法设计与分析课程考查论文题目0-1背包问题的算法设计策略对比与分析专业班级学号姓名任课教师完成日期0-1背包问题的算法设计策略对比与分析引言算法,是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。
通俗点说,就是计算机解题的过程。
在这个过程中,无论是形成解题思路还是编写程序,都是在实施某种算法。
前者是推理实现的算法,后者是操作实现的算法。
对于程序员来说,算法的概念是至关重要的。
因为它是程序的灵魂,是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。
懂得了算法,就相当于领悟到了程序的灵魂,这样写起程序也会感到是一种惬意。
但不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。
所以算法也有优劣,也有高效与低效之分。
一个算法应该具有以下五个重要的特征:有穷性、确切性、输入、输出、可行性。
但我认为这些都是算法应该具备的最基本的特征,如果没了这些,我们又为什么花费心思学习它呢,所以这些并不是让我们热衷算法的资本。
高效,才是所有程序员所向往的,而算法又恰恰能满足人们对高效的要求,也正因为此,我才会在这写有关贪心算法的心得。
所谓贪心算法指的是为了解决在不回溯的前提之下,找出整体最优秀或者接近最优解的这样一种类型的问题而设计出来的算法。
贪心算法的基本思想是找出整体当中每个小小局部的最优解,并且将所有的这些局部最优解合起来形成整体上的一个最优解。
有人说贪心算法在解决问题的策略上目光短浅,只根据当前已有的信息就做出选择,而且一旦做出了选择,不管将来有什么结果,这个选择都不会改变。
换言之,也就是说贪心法并不是从整体最优考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优。
但我认为这种局部最优选择虽然并不总能获得整体最优解(Optimal Soluti on),但通常能获得近似最优解(Near-Optimal Solution),所以还是一种高效的选择。
接下来就让我们用实例来感受贪心算法的高效和思想。
算法设计与分析论文
摘要
本文提出了一种新的字符串匹配算法,该算法借助特殊的数据结构,
以更高的效率和准确性来对大规模字符串集进行匹配,从而解决了现有字
符串匹配算法在处理大规模字符串集时低效和不精确的问题。
实验结果表明,相比于算法的优化和改进,本文提出的新算法更具有可扩展性,而且
效率更高。
Introduction
字符串匹配是计算机科学中一项基本的研究内容,它是许多应用程序
中经常使用的基础技术。
它的应用非常广泛,比如文本检索、过滤垃圾邮件、引擎、编译器、版本控制系统等等。
目前常用的字符串匹配算法有KMP算法、Boyer-Moore算法、Rabin-Karp算法等,但是它们都无法很好
地解决大规模字符串集的匹配问题。
Algorithm Design
本文提出的新的字符串匹配算法的设计考虑到大规模字符串集的处理,基本思路是使用特殊的数据结构,同时优化算法,以提高效率和准确性。
数据结构
首先,本文提出的新字符串匹配算法使用了一种特殊的数据结构:隔
离数组(isolate array)。
算法设计与分析的基本方法1.递推法递推算法是一种用若干步可重复的简运算(规律)来描述复杂问题的方法.递推是序列计算机中的一种常用算法。
它是按照一定的规律来计算序列中的每个项,通常是通过计算机前面的一些项来得出序列中的指定象的值。
其思想是把一个复杂的庞大的计算过程转化为简单过程的多次重复,该算法利用了计算机速度快和不知疲倦的机器特点。
2.递归法程序调用自身的编程技巧称为递归(recursion)。
一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解,递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算,大大地减少了程序的代码量。
递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。
一般来说,递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。
当边界条件不满足时,递归前进;当边界条件满足时,递归返回。
注意:(1) 递归就是在过程或函数里调用自身;(2) 在使用递归策略时,必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口。
3.穷举法穷举法,或称为暴力破解法,是一种针对于密码的破译方法,即将密码进行逐个推算直到找出真正的密码为止。
例如一个已知是四位并且全部由数字组成的密码,其可能共有10000种组合,因此最多尝试10000次就能找到正确的密码。
理论上利用这种方法可以破解任何一种密码,问题只在于如何缩短试误时间。
因此有些人运用计算机来增加效率,有些人辅以字典来缩小密码组合的范围。
4.贪心算法贪婪算法是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。
用贪婪法设计算法的特点是一步一步地进行,常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择,而不考虑各种可能的整体情况,它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间,它采用自顶向下,以迭代的方法做出相继的贪心选择,每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题, 通过每一步贪心选择,可得到问题的一个最优解,虽然每一步上都要保证能获得局部最优解,但由此产生的全局解有时不一定是最优的,所以贪婪法不要回溯。
计算机算法设计与分析结课论文与实验总结班级:网络1201姓名:***学号:************辅导老师:***对于计算机科学来说,算法(Algorithm)的概念是至关重要的。
算法是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。
如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。
不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。
一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤。
或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列,并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。
算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。
一个算法应该具有以下五个重要的特征:1)有穷性:一个算法必须保证执行有限步之后结束;2)确切性:算法的每一步骤必须有确切的定义;3)输入:一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件;4)输出:一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。
没有输出的算法是毫无意义的;5)可行性:算法原则上能够精确地运行,而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。
一、算法复杂性分析的方法介绍1.1算法的复杂性是算法效率的度量,是评价算法优劣的重要依据。
一个算法的复杂性的高低体现在运行该算法所需要的计算机资源的多少上面,所需的资源多,我们就说该算法的复杂性越高;反之,所需的资源越低,则该算法的复杂性越低。
计算机的资源,最重要的是时间和空间(即存储器)资源。
因而,算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分。
不言而喻,对于任意给定的问题,设计出复杂性尽可能地的算法是我们在设计算法是追求的一个重要目标;另一方面,当给定的问题已有多种算法时,选择其中复杂性最低者,是我们在选用算法适应遵循的一个重要准则。
因此,算法的复杂性分析对算法的设计或选用有着重要的指导意义和实用价值。
算法设计与分析范文算法是解决问题的一种方法或步骤的描述。
算法设计与分析是计算机科学中的一个重要分支,其主要目的是研究和开发有效的算法来解决各种问题。
一个好的算法应该具有正确性、可靠性、高效性、可读性和可维护性等特点。
在本文中,我将介绍算法设计和分析的一些基本概念和方法。
首先,算法的正确性是指算法得到的输出结果与问题的实际要求相一致。
要保证算法的正确性,我们可以使用数学归纳法或数学证明来验证算法的正确性。
例如,对于排序算法,我们可以使用数学归纳法来证明算法的正确性。
其次,算法的可靠性是指算法在给定输入下能够得到正确的输出结果。
为了保证算法的可靠性,我们需要对算法进行充分的测试。
例如,对于排序算法,我们可以使用各种不同的输入来测试算法,并检查是否得到正确的输出结果。
算法的高效性是指算法在解决问题时所需的时间和空间资源足够少。
在设计算法时,我们应该尽量选择高效的算法来解决问题。
常用的衡量算法效率的指标有时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度是指算法所需的时间资源,通常用大O符号来表示。
例如,一个具有O(n)时间复杂度的算法表示随着输入规模n的增加,算法所需的时间资源也会线性增加。
空间复杂度是指算法所需的内存资源,也通常用大O符号来表示。
为了评估和比较不同算法的效率,我们可以进行算法分析。
算法分析是指对算法进行系统的性能分析和评估的过程。
常用的算法分析方法有最坏情况分析、平均情况分析和最好情况分析。
最坏情况分析是指在最坏的输入情况下算法所需的时间和空间复杂度。
平均情况分析是指在所有可能输入情况下算法所需的时间和空间复杂度的平均值。
最好情况分析是指在最好的输入情况下算法所需的时间和空间复杂度。
算法设计与分析是计算机科学中的一个重要领域,它在计算机科学的各个领域中都起到了至关重要的作用。
在计算机科学的应用领域中,例如数据结构、图论、网络和计算机图形学等,都需要进行算法设计与分析。
通过设计和分析算法,我们可以解决各种实际问题,并提高计算机系统的性能和效率。
算法分析与设计论⽂1:递归算法程序直接或间接调⽤⾃⾝的编程技巧称为递归算法(Recursion)。
递归算法是⼀个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调⽤⾃⾝的⼀种⽅法。
它通常把⼀个⼤型复杂的问题转化为⼀个与原问题类似的规模较⼩的问题来求解。
递归策略只需少量的代码就可描述出解题过程所需要的多次重复计算,⼤⼤减少了程序的代码量。
递归的优势在于⽤有限的语句来定义对象的⽆限集合,⽤递归思想写出的程序往往⼗分简洁易懂。
递归需要有边界条件,递进前进段和递归返回段,当边界条件不满⾜时,递归前进;当边界条件满⾜时,递归返回(使⽤递归时,不必须有⼀个明确的递归出⼝,否则递归将⽆限进⾏下去)。
递归算法解题的运⾏效率较低,在递归调⽤过程中,系统为每⼀层的返回点,局部变量等开辟了堆栈来储存。
递归次数过多容易造成堆栈溢出等。
例:Fibonacci数列“菲波那切数列”是意⼤利数学家列昂纳多-斐波那契最先研究的⼀种递归数列,他的每⼀项都等于前两项制盒次数列的前⼏项为1,1,2,3,5等。
在⽣物数学中许多⽣物现象都会出现菲波那切数列的规律,斐波那契数列相邻两项的⽐例近于黄⾦分割数,其递归定义为:Fibonacci数列的递归算法:int fib(int n){if (n<=1) return 1;return fib(n-1)+fib(n-2);}算法效率⾮常低,重复递归的次数太多,通常采⽤递推算法:int fib[50]; //采⽤数组保存中间结果void Fibonacci(int n){fib[0] = 1;fib[1] = 1;for (int i=2; i<=n; i++)fib[i] = fib[i-1]+fib[i-2];}采⽤数组保存之前已求出的数据,减少了递归次数,提⾼了算法效率。
2:分治算法在计算机科学中,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。
算法分析论文范文《算法分析论文》摘要:本文主要通过分析算法的性能、时间复杂度和空间复杂度来评估算法的有效性和效率。
首先介绍了算法分析的重要性和意义,然后详细介绍了常见的算法分析方法和技巧。
接着,通过具体案例分析了一种常见的排序算法的性能,并比较了不同的排序算法之间的差异。
最后,总结了算法分析的结果和结论,并提出了一些改进和优化算法的思路。
1.引言算法是计算机科学中的核心概念之一,它描述了解决问题的步骤和规则。
算法性能是评估算法好坏的重要指标之一、通过算法分析,我们可以对算法进行量化评估和比较,并选择合适的算法来解决具体问题。
算法分析可以帮助我们了解算法的时间复杂度和空间复杂度,以及它们如何随着问题规模的增加而变化。
算法分析的结果可以指导我们在实际应用中选择合适的算法,提高算法的执行效率和优化。
2.算法分析方法和技巧算法分析的方法有多种,常见的包括时间复杂度分析、空间复杂度分析和对比实验等。
时间复杂度分析是通过确定算法所需的基本操作数来评估算法的执行时间。
它通常通过计算算法中循环语句、递归调用和基本操作的执行次数来得出。
空间复杂度分析是评估算法所需的存储空间大小。
它可以通过计算算法中变量、数组和其他数据结构所占用的空间来得出。
对比实验是通过比较不同算法在相同问题上的执行时间和空间消耗来评估算法的性能。
通过实际运行算法,并记录执行时间和内存使用情况,我们可以直接比较不同算法的效率。
3.排序算法性能分析排序算法是计算机科学中的经典问题之一,常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
本文将以冒泡排序算法为例进行性能分析。
冒泡排序算法的基本思想是通过多次比较和交换相邻元素来将序列中的较大元素逐个“冒泡”到正确的位置。
算法的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
通过对不同规模的序列进行排序,并记录执行时间,我们可以比较不同规模下冒泡排序的性能。
实验结果显示,随着数组长度的增加,冒泡排序的执行时间呈二次增长趋势。
算法设计与分析论文
回溯法
回溯法有“通用的解题法”之称。
应用回溯法解问题时,首先应该明确问题的解空间。
一个复杂问题的解决往往由多部分构成,即,一个大的解决方案可以看作是由若干个小的决策组成。
很多时候它们构成一个决策序列。
解决一个问题的所有可能的决策序列构成该问题的解空间。
解空间中满足约束条件的决策序列称为可行解。
一般说来,解任何问题都有一个目标,在约束条件下使目标达到最优的可行解称为该问题的最优解。
回溯法概述
回溯法可以系统的搜索一个问题的所有解或任一个解
它在包含问题的所有解的解空间树中,按照深度优先的策略,从根结点出发搜索解空间树。
算法搜索到某一结点时,如果断定该结点肯定不包含问题的解,则跳过以该结点为根的子树的搜索,逐层向其祖先结点回溯
这种以深度优先方式搜索问题的解的方法称为回溯法
回溯算法的形式描述
假设回溯算法要找出所有的答案结点而不是仅仅只找出一个。
①设(x
1,x
2
,…,x
i-1
)是状态空间树中由根到一个结点(问题状态)的路径。
②T(x
1,x
2
,…,x
i-1
)是下述所有结点的x
i
的集合,它使得对于每一个x
i
, (x
1
,x
2
,…,x
i
)是一
条由根到结点x
i
的路径
③存在一些限界函数B
i (可以表示成一些谓词),如果路径(x
1
,x
2
,…,x
i
)不可能延伸到一个
答案结点,则B
i (x
1
,x
2
,…,x
i
)取假值,否则取真值。
因此,解向量X(1:n)中的第i个分量就是那些选自集合T(x
1,x
2
,…,x
i-1
)且使B
i
为真的
x
i。
回溯法思想
第一步:为问题定义一个状态空间(state space),这个空间必须至少包含问题的一个解
第二步:组织状态空间以便它能被容易地搜索。
典型的组织方法是图或树
第三步:按深度优先的方法从开始结点进行搜索
–开始结点是一个活结点(也是E-结点:expansion node)
–如果能从当前的E-结点移动到一个新结点,那么这个新结点将变成一个活结点和新的E-结点,旧的E-结点仍是一个活结点。
–如果不能移到一个新结点,当前的E-结点就“死”了(即不再是一个活结点),那么便只能返回到最近被考察的活结点(回溯),这个活结点变成了新的E-
结点。
–当我们已经找到了答案或者回溯尽了所有的活结点时,搜索过程结束。
n皇后问题---回溯求解
国际象棋中皇后威力很大,它可以象“车”一样沿直线上下或左右移动;也可以如同“象”那样沿着斜线移动。
双方的皇后是不能在同一行或同一列或同一斜线上对持的。
那么,在一张空白的国际象棋盘上最多可以放上几个皇后并且不让它们互相攻击呢?这个问题是伟大数学家高斯在十九世纪中期提出来的,并作了部分解答。
高斯在棋盘上放下了N个互不攻击的皇后,他还认为可能有N种不同的放法,这就是有名的“N皇后”问题。
如果你动手试试,就一定会发现开头几颗皇后很容易放置,越到后来就越困难。
由于我们的记忆有限,很可能在某个位置放过子后来证明不行取消了,但是以后又重新放上子去试探,这样就会不断地走弯路,花费大量的精力。
因此,必须找到一个简易有效、有条不紊的法则才行。
回溯法的基本思想:
对于用回溯法求解的问题,首先要将问题进行适当的转化,得出状态空间树。
这棵树的每条完整路径都代表了一种解的可能。
通过深度优先搜索这棵树,枚举每种可能的解的情况;从而得出结果。
在深度优先搜索的过程中,不断的将每个解(并不一定是完整的,事实上这也就是构造约束函数的意义所在)与约束函数进行对照从而删除一些不可能的解,这样就不必继续把解的剩余部分列出从而节省部分时间。
不妨以8皇后为例,设8皇后为x
i
,她们分别在第i行(i=1,2,3,4,5,6,7,8),这样问
题的解空间就是一个8个皇后所在列的序号,为n元一维向量(x
1,x
2,
,x
3
,x
4
,x
5
,x
6
,x
7
,x
8
),
搜索空间是1≤x
i
≤8(i=1,2,3,4,5,6,7,8),共88个状态。
约束条件是8个点
(1,x
1),(2,x
2
),(3,x
3
),(4,x
4
),(5,x
5
),(6,x
6
),(7,x
7
),(8,x
8
)不在同一列和同一对角线上。
虽然问题共有88个状态,但算法不会真正地搜索这么多的状态,因为回溯法采用的是“走
不通就掉头”的策略,而形如(1,1,x
3,x
4
,x
5
,x
6
,x
7
,x
8
)的状态共有86个,由于1,2号皇后
在同一列不满足约束条件,回溯后这些状态是不会搜索的。
n组后问瓜
八皇后问题是一个古老而著名的问题,首先由数学家高斯提
出。
该问题要求在8x8格的国际象棋盘上摆放8个皇后,使其不能互相攻击,也即任愈两个皇后都不处于同一行、同一列或同一斜线上。
如下图l所示,就是其中的一个方案(图中用Q代表皇后)。
八皇后问题可以一般化为n皇后问题,即在nxn格的棋盘上
放工n个皇后,使其不会互相攻击的问题。
n皇后问题是非结构化的问题,它不需要寻找最优解,只要找出满足约束条件的可行解
即可。
回溯法是人工智能搜索策略之一,是基于对问题的实例进行学习,有组织地检查和处理问题实例的解空间,并在此墓础上
对解空间进行归约和修剪的一种方法.是解这一类问题的一种有
效方法。
人们使用回溯法对n皇后问题进行了求解,井且很方便
地求出了八皇后问题的92种方案。
为了描述清楚回溯法求解n
皇后问题的算法过程,我们先考虑在4x4格的棋盘上放t4个皇
后的问题,暂且称它为4皇后问题。
3算法分析
在四皇后问题中,因为每一行只能放t一个皇后,每一个皇
后在每一行上有4个位t可供选择,因此,在4x4格的棋盘上放
里4个皇后,有44种可能的布局。
令向tx二(xx,xz’x3,叼表示皇后的布局,其中,分tx。
表示第i行皇后的列位里。
例如,向t(2,4,3,l)
对应图2的皇后布局,显然,这种布局并不满足问题的要求。