实验三 分治算法设计与应用
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分治算法及其典型应用
分治算法是一种重要的算法设计策略,它将一个大问题分解成若干个规模较小的子问题,然后递归地解决这些子问题,最后将它们的解合并起来,得到原问题的解。
分治算法在计算机科学和算法设计中有着广泛的应用,可以解决许多实际问题,下面将介绍一些典型的应用。
1. 排序算法。
分治算法在排序算法中有着重要的应用。
其中最著名的就是归并排序和快速排序。
在归并排序中,算法将数组分成两个子数组,分别进行排序,然后合并这两个有序的子数组。
而在快速排序中,算法选择一个基准值,将数组分成两个子数组,分别小于和大于基准值,然后递归地对这两个子数组进行排序。
2. 搜索算法。
分治算法也可以用于搜索问题,例如二分搜索算法。
在这种算法中,将搜索区间分成两个子区间,然后递归地在其中一个子区间中进行搜索,直到找到目标元素或者子区间为空。
3. 求解最大子数组问题。
最大子数组问题是一个经典的动态规划问题,也可以用分治算法来解决。
算法将数组分成两个子数组,分别求解左右子数组的最大子数组,然后再考虑跨越中点的最大子数组,最后将这三种情况的最大值作为整个数组的最大子数组。
4. 矩阵乘法。
分治算法也可以用于矩阵乘法。
在矩阵乘法中,算法将两个矩阵分成四个子矩阵,然后递归地进行矩阵乘法,最后将四个子矩阵的结果合并成一个矩阵。
总的来说,分治算法是一种非常重要的算法设计策略,它在许多实际问题中有着广泛的应用。
通过将一个大问题分解成若干个规模较小的子问题,然后递归地解决这些子问题,最后将它们的解合并起来,我们可以高效地解决许多复杂的问题。
实验1、《分治算法实验》一、实验目的1. 了解分治策略算法思想2. 掌握快速排序、归并排序算法3. 了解其他分治问题典型算法二、实验内容1.编写一个简单的程序,实现归并排序。
2. 编写一段程序,实现快速排序。
3. 编写程序实现循环赛日程表。
设有n=2k个运动员要进行网球循环赛。
现要设计一个满足以下要求的比赛日程表:(1)每个选手必须与其它n-1个选手各赛一次(2)每个选手一天只能赛一场(3)循环赛进行n-1天三、算法思想分析1.归并排序先是将待排序集合分成两个大小大致相同的集合,分别对每个集合进行排序,递归调用归并排序函数,再是调用合并函数,将两个集合归并为一个排好序的集合。
2.快速排序先是选择关键数据作为比较量,然后将数组中比它小的数都放到它的左边,比它大的数放大右边,再对左右区间重复上一步,直至各个区间只有一个数。
3.循环赛日程表先将选手分为两部分,分别排序,再将两部分合并,合并时由于循环赛的规律得知直接将左上角的排序表复制到右下角,左下角的排序表复制到右上角即可。
分成两部分时需要利用递归不断分下去直至只剩下一位选手。
四、实验过程分析1.通过归并算法我对分治算法有了初步的实际操作经验,快速排序与归并算法有很大的相似点,但是在合并时的方法不一样,而循环赛日程表则是思路问题,这个题目编程难点应该在于合并时数组调用的for循环的次数以及起始位置问题。
2.对于分治算法一般是将大规模问题分解为小问题,通过递归不断分下去,然后对每个小规模用一个函数去求解。
适用于小规模独立且易解,可以合并到大问题具有最优子结构的问题。
3.归并排序和快速排序熟悉书本及PPT基本没有问题,循环赛日程表则是纠结了很久,一开始算法思路并不是十分清晰所以错了很多次,后来想了很久再观察PPT的循环赛日程表得知最终算法,编写代码中遇到了一个小问题,有一部分选手未排序,如图所示:图中有部分选手未排序,即左下角排序出现了问题,后来直接静态调试,自己按照代码用实际数据去试了一遍,发现是排序时的for循环的次数不对。
实验三分治算法(2)一、实验目的与要求1、熟悉合并排序算法(掌握分治算法)二、实验题1、问题陈述:对所给元素存储于数组中和存储于链表中两中情况,写出自然合并排序算法.2、解题思路:将待排序元素分成大小大相同的两个集合,分别对两个集合进行排序,最终将排好序的子集合合并成为所要求的排好序的集合.自然排序是通过一次扫描待排元素中自然排好序的子数组,再进行子数组的合并排序.三、实验步骤程序代码:#include <iostream.h>const int N=100;//定义不可变常量N//各个函数的声明void ScanTarget(int target[], int n, int head[], int tail[]);int CountHead(int head[]);void MergeSort(int a[], int head[], int tail[], int m);void MergePass(int x[], int y[], int s, int a[], int b[], int m);void Merge(int c[], int d[], int l, int m, int r);//主函数的定义void main(){char a;do{int target[N],head[N],tail[N];int i=0,n,m;for(; i<N; i++){head[i]=-1;tail[i]=-1;}cout<<"请输入需要排序的数列的总数:"<<endl;cin>>n;cout<<"请输入需要排序的数列:" <<endl;for(i=0; i<n; i++)cin>>target[i];ScanTarget(target,n,head,tail);m=CountHead(head);//调用求长度的函数MergeSort(target,head,tail,m);//调用归并排序函数cout<<"排序后:"<<endl;for(i=0; i<n; i++)cout<<target[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"是否继续(y/n):"<<endl;cin>>a;}while(a!='n' && a!='N');}void ScanTarget(int target[], int n, int head[], int tail[])//定义扫描待排数组的函数;{int i,j=0,k=0;head[k]=0;k++;for(i=1;i<n;i++){if(target[i-1]>target[i]){tail[j++]=i-1;head[k++]=i;}}tail[j]=n-1;}int CountHead(int head[])//定义求长度的函数;{int i(0);while(head[i]!=-1){i++;}return i;//返回长度值}void MergeSort(int a[], int head[], int tail[], int m)//定义归并排序算法{int b[N];int s=1;while(s<m){MergePass(a,b,s,head,tail,m);s+=s;MergePass(b,a,s,head,tail,m);s+=s;}}void MergePass(int x[], int y[], int s, int a[], int b[], int m)//合并输出{int i=0;while(i <= m-2*s){Merge(x,y,a[i],b[i+s-1],b[i+2*s-1]);i=i+2*s;}if(i+s < m){Merge(x,y,a[i],b[i+s-1],b[m-1]);}else{for(int j=i; j<m; j++)for(int k=a[j]; k<=b[j]; k++)y[k]=x[k];}}void Merge(int c[], int d[], int l, int m, int r)//合并已经排序的两个数组,即归并操作{int i,j,k;i=l;j=m+1;k=l;while((i<=m) && (j<=r)){if( c[i] <= c[j] )d[k++]=c[i++];else d[k++]=c[j++];}if( i>m ){for(int q=j; q<=r; q++)d[k++]=c[q];}else{for(int q=i; q<=m; q++)d[k++]=c[q];}}程序运行结果如下所示:请输入需要排序的数列的总数:5请输入需要排序的数列:13 78 34 5 66排序后:5 13 34 66 78是否继续(y/n):nPress any key to continue。
实验一递归与分治策略一、实验目的1.加深学生对分治法算法设计方法的基本思想、基本步骤、基本方法的理解与掌握;2.提高学生利用课堂所学知识解决实际问题的能力;3.提高学生综合应用所学知识解决实际问题的能力。
二、实验内容1、①设a[0:n-1]是已排好序的数组。
请写二分搜索算法,使得当搜索元素x不在数组中时,返回小于x的最大元素位置i和大于x的最小元素位置j。
当搜索元素在数组中时,i和j相同,均为x在数组中的位置。
②写出三分搜索法的程序。
三、实验要求(1)用分治法求解上面两个问题;(2)再选择自己熟悉的其它方法求解本问题;(3)上机实现所设计的所有算法;四、实验过程设计(算法设计过程)1、已知a[0:n-1]是一个已排好序的数组,可以采用折半查找(二分查找)算法。
如果搜索元素在数组中,则直接返回下表即可;否则比较搜索元素x与通过二分查找所得最终元素的大小,注意边界条件,从而计算出小于x的最大元素的位置i和大于x的最小元素位置j。
2、将n个元素分成大致相同的三部分,取在数组a的左三分之一部分中继续搜索x。
如果x>a[2(n-1)/3],则只需在数组a的右三分之一部分中继续搜索x。
上述两种情况不成立时,则在数组中间的三分之一部分中继续搜索x。
五、实验结果分析二分搜索法:三分搜索法:时间复杂性:二分搜索每次把搜索区域砍掉一半,很明显时间复杂度为O(log n)。
(n代表集合中元素的个数)三分搜索法:O(3log3n)空间复杂度:O(1)。
六、实验体会本次试验解决了二分查找和三分查找的问题,加深了对分治法的理解,收获很大,同时我也理解到学习算法是一个渐进的过程,算法可能一开始不是很好理解,但是只要多看几遍,只看是不够的还要动手分析一下,这样才能学好算法。
七、附录:(源代码)二分搜索法:#include<iostream.h>#include<stdio.h>int binarySearch(int a[],int x,int n){int left=0;int right=n-1;int i,j;while(left<=right){int middle=(left+right)/2;if(x==a[middle]){i=j=middle;return 1;}if(x>a[middle])left=middle+1;else right=middle-1;}i=right;j=left;return 0;}int main(){ int a[10]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};int n=10;int x=9;if(binarySearch(a,x,n))cout<<"找到"<<endl;elsecout<<"找不到"<<endl;return 0;}实验二动态规划——求解最优问题一、实验目的1.加深学生对动态规划算法设计方法的基本思想、基本步骤、基本方法的理解与掌握;2.提高学生利用课堂所学知识解决实际问题的能力;3.提高学生综合应用所学知识解决实际问题的能力。
实验三分治算法(4学时)
一、实验目的与要求
1、熟悉二分搜索算法和快速排序算法;
2、初步掌握分治算法;
二、实验题
1、设a[0:n-1]是一个已排好序的数组。
请改写二分搜索算法,使得当搜索元素x不在数组中时,返回小于x的最大元素的位置i和大于x的最小元素位置j。
当搜索元素在数组中时,I和j相同,均为x在数组中的位置。
设有n个不同的整数排好序后存放于t[0:n-1]中,若存在一个下标i,0≤i<n,使得t[i]=i,设计一个有效的算法找到这个下标。
要求算法在最坏的情况下的计算时间为O(logn)。
2、在快速排序中,记录的比较和交换是从两端向中间进行的,关键字较大的记录一次就能交换到后面单元,关键字较小的记录一次就能交换到前面单元,记录每次移动的距离较大,因而总的比较和移动次数较少。
三、实验提示
1、用i,j做参数,且采用传递引用或指针的形式带回值。
2、。
一、实验背景分治算法是一种常用的算法设计方法,其基本思想是将一个复杂问题分解成若干个相互独立的小问题,然后将小问题递归求解,最终将子问题的解合并为原问题的解。
分治算法具有高效性、可扩展性和易于实现等优点,被广泛应用于各个领域。
本实验旨在通过实现分治算法解决实际问题,掌握分治算法的设计思想,并分析其时间复杂度。
二、实验目的1. 理解分治算法的基本思想;2. 掌握分治算法的递归实现方法;3. 分析分治算法的时间复杂度;4. 应用分治算法解决实际问题。
三、实验内容本实验选择两个分治算法:快速排序和合并排序。
1. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法,其基本思想是将待排序序列分为两个子序列,其中一个子序列的所有元素均小于另一个子序列的所有元素,然后递归地对两个子序列进行快速排序。
(1)算法描述:① 选择一个基准值(pivot),通常取序列的第一个元素;② 将序列分为两个子序列,一个子序列包含所有小于基准值的元素,另一个子序列包含所有大于基准值的元素;③ 递归地对两个子序列进行快速排序。
(2)代码实现:```cvoid quickSort(int arr[], int left, int right) {if (left < right) {int pivot = arr[left];int i = left;int j = right;while (i < j) {while (i < j && arr[j] >= pivot) {j--;}arr[i] = arr[j];while (i < j && arr[i] <= pivot) {i++;}arr[j] = arr[i];}arr[i] = pivot;quickSort(arr, left, i - 1);quickSort(arr, i + 1, right);}}```2. 合并排序合并排序是一种稳定的排序算法,其基本思想是将待排序序列分为两个子序列,分别对两个子序列进行排序,然后将排序后的子序列合并为一个有序序列。
分治算法及其应用分治算法是一种常见的算法思想,它主要的思想是将一个问题分解为多个子问题,分别求解后再将其合并为原问题的解。
分治算法在计算机科学中有着广泛的应用,例如排序、搜索、图像处理等领域。
1.基本思想分治算法的基本思想是将一个大问题分解为若干个相似的子问题,并递归地求解这些子问题,最后将结果合并成原问题的解。
例如,在求解一个大数组的排序问题时,可以先将数组分成两个子数组,再对每个子数组进行排序,最后将两个子数组合并成一个有序的数组。
2.实现分治算法的实现通常采用递归的方法。
在递归过程中,每次将大问题分解为若干个子问题,然后将子问题递归地求解,直到子问题无法再分解,然后进行合并。
以归并排序为例,该算法分为分解、解决和合并三个过程。
首先将一个大数组分解为两个相等的子数组,然后递归地对子数组进行排序,最后将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。
3.算法复杂度分治算法的复杂度主要取决于子问题规模和分解子问题的方式。
通常情况下,分治算法的时间复杂度可以表示为:T(n) = aT(n/b) + f(n)其中,a是每个递归过程的次数,b是子问题规模,f(n)是除了递归外的其他操作的复杂度。
根据主定理,当a>b^d时,算法复杂度为O(n^logb a),否则算法复杂度为O(n^d)。
4.应用分治算法在计算机科学中有广泛应用,例如排序、搜索、图像处理等领域。
归并排序、快速排序、堆排序等都是基于分治算法实现的排序算法。
在搜索领域,二分查找算法就是一种基于分治思想的搜索算法。
在图像处理领域,分治算法可以用来实现图像的分割、匹配等操作。
例如,可以将一幅图像分解成若干个子图像,然后对每个子图像进行处理,最后将处理结果合并成原图像的结果。
总之,分治算法是一种非常重要的算法思想,它能够解决很多复杂的问题,并且在实际应用中取得了很好的效果。
算法分析与设计实验报告第四次附加实验while(a[--j]>x);if(i>=j){break;}Swap(a[i],a[j]);}a[p] = a[j]; //将基准元素放在合适的位置a[j] = x;return j;}//通过RandomizedPartition函数来产生随机的划分template<class Type>int RandomizedPartition(Type a[],int p,int r){int i = Random(p,r);Swap(a[i],a[p]);return Partition(a,p,r);}较小个数排序序列的结果:测试结果较大个数排序序列的结果:附录:完整代码(分治法)// 随机后标记元素后的快速排序#include <iostream>#include <ctime>#include <time.h>#include <iomanip>using namespace std;int a[1000000]; //定义全局变量用来存放要查找的数组template <class Type>void Swap(Type &x,Type &y); //声明swap 函数inline int Random(int x, int y); //声明内联函数template <class Type>int Partition(Type a[],int p,int r); //声明Partition 函数更大个数排序序列的结果:实验心得快速排序在之前的数据结构中也是学过的,在几大排序算法中,快速排序和归并排序尤其是重中之重,之前的快速排序都是给定确定的轴值,所以存在一些极端的情况使得时间复杂度很高,排序的效果并不是很好,现在学习的一种利用随机化的快速排序算法,通过随机的确定轴值,从而可以期望划分是较对称的,减少了出现极端情况的次数,使得排序的效率挺高了很多,与后面的随机化算法想呼应,而且关键的是对于随机生成函数,通过这一次的实验和自己的学习终于弄明白是怎么回事了,不错。
一、实验目的及要求利用分治方法设计大整数乘法的递归算法,掌握分治法的基本思想和算法设计的基本步骤。
要求:设计十进制的大整数乘法,必须利用分治的思想编写算法,利用c语言(或者c++语言)实现算法,给出程序的正确运行结果。
(必须完成)设计二进制的大整数乘法,要求利用分治的思想编写递归算法,并可以实现多位数的乘法(利用数组实现),给出程序的正确运行结果。
(任选)二、算法描述1、输入两个相同位数的大整数u,v输出uv的值判断大整数的位数i;w=u/10^(i/2);y=v/10^(i/2);x=u-w*10^(i/2);z= v-y*10^(i/2);然后将w,x,y,z代入公式求得最后结果uv=wy10^i+((w+x)(y+z)-wy-xz)10^(i/2)+xz三、调试过程及运行结果在这个程序中,我遇到了一些问题:1)原来以为这两个大整数的位数不同,结果题目要求是相同位数的大整数2)在写10的多少次方时,写的是10^(i/2),10^(i),结果不对,我就将它改成了for循环语句四、实验总结这次实验初步了解了分治算法,以及分治算法的基本思想。
虽然对编写大整数乘法的算法,步骤以及如何修改在编写程序时遇到的问题还有待于进一步提高,但是我相信,通过以后的努力,一定可以掌握。
五、附录(源程序代码清单)1、#include<iostream.h>int weishu(int x){int i;while(x!=0){x=x/10;i++;}return i;}void main(){int u,v;cout<<"输入两个位数相同的大整数:"<<endl;cin>>u;cin>>v;int i,j,m,n;int p,x,y,z,w;int a=1;int b=1;i=weishu(u);for(int k=1;k<=i;k++){a=a*10;}for(int q=1;q<=i/2;q++){b=b*10;}w=u/b;y=v/b;x=u-w*b;z=v-y*b;p=w*y*a+((w+x)*(y+z)-w*y-x*z)*b+x*z;cout<<u<<"*"<<v<<"="<<p;}。
实验三分治与贪心一、实验目的与要求熟悉C/C++语言的集成开发环境;通过本实验加深对分治法、贪心算法的理解。
二、实验内容:掌握分治法、贪心算法的概念和基本思想,并结合具体的问题学习如何用相应策略进行求解的方法。
三、实验题1. 【循环赛日程安排问题】计算机学院准备举办一次男生羽毛球单打比赛,现在总共有16名选手报名,首轮比赛准备采取循环赛的形式进行角逐,要求必须在15天内比完,且每个选手每天只能安排一场比赛,请你帮助学生会安排首轮循环赛的比赛日程表。
2.【找零钱问题】一个小孩买了价值为33美分的糖,并将1美元的钱交给售货员。
售货员希望用数目最少的硬币找给小孩。
假设提供了数目有限的面值为25美分、10美分、5美分、及1美分的硬币。
给出一种找零钱的贪心算法。
四、实验步骤理解算法思想和问题要求;编程实现题目要求;上机输入和调试自己所编的程序;验证分析实验结果;整理出实验报告。
五、实验程序【循环赛日程安排问题】#include<iostream>#include<STDIO.H>void Table(int k) {int a[20][20];int q,n=1;for(int i=1;i<=k;i++)n*=2; q=n;for( i=1;i<=n;i++)a[1][i]=i;int m=1;for(int s=1;s<=k;s++) {n/=2; for(int t=1;t<=n;t++)for( i=m+1;i<=2*m;i++)for(int j=m+1;j<=2*m;j++) {a[i][j+(t-1)*m*2]=a[i-m][j+(t-1)*m*2-m];a[i][j+(t-1)*m*2-m]=a[i-m][j+(t-1)*m*2]; }m*=2; }for( i=1;i<=q;i++) {for(int j=1;j<=q;j++) printf("%d ",a[i][j]);printf("\n"); }}void main(){ int k=4; Table(k); system("pause"); }【找零钱问题】#include<iostream>using namespace std;int main() {int s=100-33; int a=25; int b=10; int c=5;int d=1; int cout1=0; int cout2=0;int cout3=0; int cout4=0;for(s;s>=a;cout1++)s=s-a;for(s;s>=b;cout2++)s=s-b;for(s;s>=c;cout3++)s=s-c;for(s;s>=d;cout4++)s=s-d;if(s==0){ cout<<"找"<<cout1<<"个25 美分的硬币"<<endl; cout <<"和"<<cout2<<"个10 美分的硬币"<<endl;cout <<"和"<<cout3<<"个5 美分的硬币"<<endl;cout<<"和"<<cout4<<"个1 美分的硬币"<<endl; } system("pause");return 0; }六、实验结果【循环赛日程安排问题】.【找零钱问题】七、实验分析实验分析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。
实验三分治算法设计与应用
一.实验目的和要求
1.加深对分治算法的基本思想、基本步骤和一般形式的理解,掌握分治算法设计的基本方法。
2.用分治法设计L型组件填图问题的算法,分析其复杂性,并实现;
二.基本原理
将原问题分解成若干个相互独立问题的与原问题性质相同的子问题,用同样的方法解这些子问题并将这些子问题的解组合起来得到原问题的解。
子问题还用相同的分治方法解,分治过程一直进行下去,直至子问题的规模充分小,可直接解为止。
三.该类算法设计与实现的要点
分治算法的一般步骤:
分解→直接或递归求解子问题→组合
由于分治法本身的递归特性,一般用递归实现分治算法。
分治法解题往往采用递归的方法实现,在递归求解子问题时同样要注意理清递归关系、递归出口、参数设置等问题。
最后,通过组合子问题形成原问题的解。
四.实验内容
(一)L型组件填图问题
1.问题描述
设B是一个n×n棋盘,n=2k,(k=1,2,3,…)。
用分治法设计一个算法,使得:用若干个L型条块可以覆盖住B的除一个特殊方格外的所有方格。
其中,一个L型条块可以覆盖3个方格。
且任意两个L型条块不能重叠覆盖棋盘。
例如:如果n=2,则存在4个方格,其中,除一个方格外,其余3个方格可被一L型条块覆盖;当n=4时,则存在16个方格,其中,除一个方格外,其余15个方格被5个L型条块覆盖。
2. 具体要求
输入一个正整数n,表示棋盘的大小是n*n的。
输出一个被L型条块覆盖的n*n棋盘。
该棋盘除一个方格外,其余各方格都被L型条块覆盖住。
为区别出各个方格是被哪个L型条块所覆盖,每个L型条块用不同的数字或颜色、标记表示。
3. 测试数据(仅作为参考)
输入:8
输出:A 2 3 3 7 7 8 8
2 2 1
3 7 6 6 8
4 1 1
5 9 9
6 10
4 4
5 5 0 9 10 10
12 12 13 0 0 17 18 18
12 11 13 13 17 17 16 18
14 11 11 15 19 16 16 20
14 14 15 15 19 19 20 20
4. 设计与实现的提示
对2k×2k的棋盘可以划分成若干块,每块棋盘是原棋盘的子棋盘或者可以转化成原棋盘的子棋盘。
注意:特殊方格的位置是任意的。
而且,L型条块是可以旋转放置的。
为了区分出棋盘上的方格被不同的L型条块所覆盖,每个L型条块可以用不同的数字、颜色等来标记区分。
5. 扩展内容
可以采用可视化界面来表示各L型条块,显示其覆盖棋盘的情况。