算法实验报告二分搜索算法

二分搜索算法实验报告篇一：实验报告2--二分搜索技术注意：红色的部分需要用自己的代码或内容进行替换。

湖南涉外经济学院实验报告实验课程：算法设计与分析实验项目：二分搜索技术学院专业实验地点分组组号实验时间 XX年 3 月 10 日星期一第 12节指导老师【实验目的和要求】1. 理解分治法的原理和设计思想；2．要求实现二分搜索算法；3．要求交互输入一组关键字序列，输入需要查找的关键字；4. 要求显示结果。

【系统环境】操作系统：Windows XP 操作系统开发工具：VC++6.0英文企业版开发语言：C，C++【实验原理】1、问题描述给定已排好序的n个元素a[0…n-1]，现要在这n个元素中找出一特定元素x。

2、实验原理二分搜索方法充分利用了元素间的次序关系（但也局限于此），采用分治策略，将n个元素分成个数大致相同的两半，取a[n/2]与x进行比较。

如果x=a[n/2]，则找到x，算法终止。

如果xa[n/2]，则只要在数组a的右半部继续搜索x。

【实验任务与步骤】1、实验步骤(可以根据自己的程序修改)(1) 实现顺序搜索。

(2) 实现二分搜索算法的递归算法。

(3) 实现二分搜索算法的非递归算法。

(4) 编写主函数，调用所写的三个算法进行测试，并进行输出。

2、源程序代码// 此处为解决问题的完整源程序，要求带注释，代码必须符合书写规范。

(1) 顺序搜索(2) 递归的二分搜索(3) 非递归的二分搜索(原文来自：小草范文网:二分搜索算法实验报告)……【实验结论(包括实验数据处理、问题与解决办法、心得体会、意见与建议等)】// 此处为程序运行的结果，要求有程序运行输入输出实例，要求至少有两组实验结果。

// 必须写心得体会、意见与建议等，或者遇到的问题、难题等。

……篇二：查找排序实验报告实验十：查找、排序计算机学院 12级2班 12110XX 李龙实验目的：1．掌握折半查找算法的思想。

2．实现折半查找的算法。

3．掌握常见的排序算法（插入排序、交换排序、选择排序等）的思想、特点及其适用条件。

实验四搜索实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入了解和掌握不同的搜索算法和技术，通过实际操作和分析，提高对搜索问题的解决能力，以及对搜索效率和效果的评估能力。

二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python，使用的开发工具为 PyCharm。

实验中所需的数据集和相关库函数均从网络上获取和下载。

三、实验原理1、线性搜索线性搜索是一种最简单的搜索算法，它从数据的开头开始，依次比较每个元素，直到找到目标元素或者遍历完整个数据集合。

2、二分搜索二分搜索则是基于有序数组的一种搜索算法。

它每次将数组从中间分割，比较目标值与中间元素的大小，然后在可能包含目标值的那一半数组中继续进行搜索。

3、广度优先搜索广度优先搜索是一种图搜索算法。

它从起始节点开始，逐层地访问相邻节点，先访问距离起始节点近的节点，再访问距离远的节点。

4、深度优先搜索深度优先搜索也是一种图搜索算法，但它沿着一条路径尽可能深地访问节点，直到无法继续，然后回溯并尝试其他路径。

四、实验内容及步骤1、线性搜索实验编写线性搜索函数，接受一个列表和目标值作为参数。

生成一个包含随机数的列表。

调用线性搜索函数，查找特定的目标值，并记录搜索所用的时间。

2、二分搜索实验先对列表进行排序。

编写二分搜索函数。

同样生成随机数列表，查找目标值并记录时间。

3、广度优先搜索实验构建一个简单的图结构。

编写广度优先搜索函数。

设定起始节点和目标节点，进行搜索并记录时间。

与广度优先搜索类似，构建图结构。

编写深度优先搜索函数。

进行搜索并记录时间。

五、实验结果与分析1、线性搜索结果在不同规模的列表中，线性搜索的时间消耗随着列表长度的增加而线性增加。

对于较小规模的列表，线性搜索的效率尚可，但对于大规模列表，其搜索时间明显较长。

2、二分搜索结果二分搜索在有序列表中的搜索效率极高，其时间消耗增长速度远低于线性搜索。

即使对于大规模的有序列表，二分搜索也能在较短的时间内找到目标值。

3、广度优先搜索结果广度优先搜索能够有效地遍历图结构，并找到最短路径（如果存在）。

算法实验报告范文《算法设计与分析》实验报告班级姓名学号年月日目录实验一二分查找程序实现…………………………………………………………………03页实验二棋盘覆盖问题（分治法）.…………………………………………………………08页实验三0-1背包问题的动态规划算法设计……………………………………………….11页实验四背包问题的贪心算法………………………………………………………………14页实验五最小重量机器设计问题（回溯法）………………………………………………17页实验六最小重量机器设计问题（分支限界法）…………………………………………20页指导教师对实验报告的评语成绩：指导教师签字：年月日2实验一：二分查找程序实现一、实验时间：2022年10月8日，星期二，第一、二节地点：J13#328二、实验目的及要求目的：1、用c/c++语言实现二分搜索算法。

2、通过随机产生有序表的方法，测出在平均意义下算法比较次数随问题规模的变化曲线，并作图。

三、实验环境平台：Win732位操作系统开发工具：Codeblock10.05四、实验内容对已经排好序的n个元素a[0：n-1]，现在要在这n个元素中找出一特定元素某。

五、算法描述及实验步骤算法描述：折半查找法也称为二分查找法，它充分利用了元素间的次序关系，采用分治策略，可在最坏的情况下用O(logn)完成搜索任务。

它的基本思想是，将n个元素分成个数大致相同的两半，取a[n/2]与欲查找的某作比较，如果某=a[n/2]则找到某，算法终止。

如果某a[n/2]，则我们只要在数组a的右半部继续搜索某。

二分搜索法的应用极其广泛，而且它的思想易于理解。

确定算法复杂度基本步骤：1、首先设定问题规模n；2、随即产生递增数列；3、在n个有序数中随机取一个作为待查找量，搜索之；4、记录查找过程中的比较次数，再次生成新的有序表并查找，记录查找次数，每个数组重复10次；5、改变问题规模n重复上述步骤2~4，n取100、200……1000；6、依实验数据作图，并与理论图作比较；7、二分搜索算法平均查找次数：问题规模为n时，平均查找次数为：A(n)=Int(logn)+1/2//Int()函数为向下取整3即二分搜索算法对于含有n个数据的有序表L平均作了约Int(logn)+1/2次的查找操作。

查找算法实验报告查找算法实验报告一、引言查找算法是计算机科学中的一个重要概念，它在数据处理和信息检索中起着关键作用。

本实验旨在探究几种常见的查找算法，并对它们的性能进行比较和分析。

二、顺序查找算法顺序查找算法是最简单直观的一种查找方法，它逐个比较待查找元素与数据集中的元素，直到找到匹配项或遍历完整个数据集。

该算法的时间复杂度为O(n)，其中n为数据集的大小。

尽管顺序查找算法的效率较低，但在小规模数据集或无序数据集中仍然具有一定的应用价值。

三、二分查找算法二分查找算法是一种高效的查找算法，它要求数据集必须是有序的。

该算法通过将待查找元素与数据集的中间元素进行比较，从而将查找范围缩小一半。

如果中间元素与待查找元素相等，则查找成功；如果中间元素大于待查找元素，则在左半部分继续查找；如果中间元素小于待查找元素，则在右半部分继续查找。

通过不断缩小查找范围，二分查找算法的时间复杂度为O(log n)，其中n为数据集的大小。

二分查找算法在大规模有序数据集中具有较高的查找效率。

四、哈希查找算法哈希查找算法是一种基于哈希表的查找方法，它通过将待查找元素映射到哈希表中的一个位置，从而快速定位到目标元素。

哈希查找算法的时间复杂度为O(1)，即常数级别。

然而，哈希查找算法对哈希函数的选择和哈希冲突的处理有一定的要求。

如果哈希函数设计不合理或哈希冲突过多，可能会导致查找效率下降。

五、比较与分析在本实验中，我们对上述三种查找算法进行了性能比较和分析。

实验结果表明，在小规模数据集或无序数据集中，顺序查找算法的效率较高；而在大规模有序数据集中，二分查找算法的效率最高。

哈希查找算法虽然具有常数级别的时间复杂度，但在哈希函数和哈希冲突处理上需要额外的开销。

因此，在实际应用中，我们需要根据具体需求选择合适的查找算法。

六、实验总结通过本次实验，我们深入了解了查找算法的原理和应用。

顺序查找算法、二分查找算法和哈希查找算法各具特点，在不同场景下有不同的优劣势。

算法与分析实验报告一、引言算法是现代计算机科学中的核心概念，通过合理设计的算法可以解决复杂的问题，并提高计算机程序的执行效率。

本次实验旨在通过实际操作和数据统计，对比分析不同算法的执行效率，探究不同算法对于解决特定问题的适用性和优劣之处。

二、实验内容本次实验涉及两个经典的算法问题：排序和搜索。

具体实验内容如下：1. 排序算法- 冒泡排序- 插入排序- 快速排序2. 搜索算法- 顺序搜索- 二分搜索为了对比不同算法的执行效率，我们需要设计合适的测试用例并记录程序执行时间进行比较。

实验中，我们将使用随机生成的整数数组作为排序和搜索的测试数据，并统计执行时间。

三、实验步骤1. 算法实现与优化- 实现冒泡排序、插入排序和快速排序算法，并对算法进行优化，提高执行效率。

- 实现顺序搜索和二分搜索算法。

2. 数据生成- 设计随机整数数组生成函数，生成不同大小的测试数据。

3. 实验设计- 设计实验方案，包括测试数据的规模、重复次数等。

4. 实验执行与数据收集- 使用不同算法对随机整数数组进行排序和搜索操作，记录执行时间。

- 多次重复同样的操作，取平均值以减小误差。

5. 数据分析与结果展示- 将实验收集到的数据进行分析，并展示在数据表格或图表中。

四、实验结果根据实验数据的收集与分析，我们得到以下结果：1. 排序算法的比较- 冒泡排序：平均执行时间较长，不适用于大规模数据排序。

- 插入排序：执行效率一般，在中等规模数据排序中表现良好。

- 快速排序：执行效率最高，适用于大规模数据排序。

2. 搜索算法的比较- 顺序搜索：执行时间与数据规模成线性关系，适用于小规模数据搜索。

- 二分搜索：执行时间与数据规模呈对数关系，适用于大规模有序数据搜索。

实验结果表明，不同算法适用于不同规模和类型的问题。

正确选择和使用算法可以显著提高程序的执行效率和性能。

五、实验总结通过本次实验，我们深入了解了不同算法的原理和特点，并通过实际操作和数据分析对算法进行了比较和评估。

一、实验目的1. 理解算法的基本概念和应用领域。

2. 掌握常用算法的设计与实现方法。

3. 通过实验，提高算法分析和解决实际问题的能力。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 开发工具：PyCharm三、实验内容本次实验主要涉及以下算法：1. 冒泡排序2. 快速排序3. 二分查找4. 线性查找四、实验步骤1. 冒泡排序（1）实现冒泡排序算法的Python代码：```pythondef bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):for j in range(0, n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]return arr# 测试冒泡排序算法arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]print("Original array:", arr)sorted_arr = bubble_sort(arr)print("Sorted array:", sorted_arr)```（2）分析冒泡排序算法的时间复杂度：O(n^2)2. 快速排序（1）实现快速排序算法的Python代码：```pythondef quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[len(arr) // 2]left = [x for x in arr if x < pivot]middle = [x for x in arr if x == pivot]right = [x for x in arr if x > pivot]return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) # 测试快速排序算法arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]print("Original array:", arr)sorted_arr = quick_sort(arr)print("Sorted array:", sorted_arr)```（2）分析快速排序算法的时间复杂度：O(nlogn) 3. 二分查找（1）实现二分查找算法的Python代码：```pythondef binary_search(arr, x):low = 0high = len(arr) - 1while low <= high:mid = (low + high) // 2if arr[mid] < x:low = mid + 1elif arr[mid] > x:high = mid - 1else:return midreturn -1# 测试二分查找算法arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]print("Original array:", arr)x = 7result = binary_search(arr, x)if result != -1:print(f"Element {x} is present at index {result}") else:print(f"Element {x} is not present in array")```（2）分析二分查找算法的时间复杂度：O(logn)4. 线性查找（1）实现线性查找算法的Python代码：```pythondef linear_search(arr, x):for i in range(len(arr)):if arr[i] == x:return ireturn -1# 测试线性查找算法arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]print("Original array:", arr)x = 7result = linear_search(arr, x)if result != -1:print(f"Element {x} is present at index {result}") else:print(f"Element {x} is not present in array")```（2）分析线性查找算法的时间复杂度：O(n)五、实验总结通过本次实验，我们学习了冒泡排序、快速排序、二分查找和线性查找等常用算法的设计与实现方法。

第1篇一、实验目的通过本次实验，掌握常见算法的设计原理、实现方法以及性能分析。

通过实际编程，加深对算法的理解，提高编程能力，并学会运用算法解决实际问题。

二、实验内容本次实验选择了以下常见算法进行设计和实现：1. 排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序。

2. 查找算法：顺序查找、二分查找。

3. 图算法：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）。

4. 动态规划算法：0-1背包问题。

三、实验原理1. 排序算法：排序算法的主要目的是将一组数据按照一定的顺序排列。

常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序等。

2. 查找算法：查找算法用于在数据集中查找特定的元素。

常见的查找算法包括顺序查找和二分查找。

3. 图算法：图算法用于处理图结构的数据。

常见的图算法包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）等。

4. 动态规划算法：动态规划算法是一种将复杂问题分解为子问题，通过求解子问题来求解原问题的算法。

常见的动态规划算法包括0-1背包问题。

四、实验过程1. 排序算法（1）冒泡排序：通过比较相邻元素，如果顺序错误则交换，重复此过程，直到没有需要交换的元素。

（2）选择排序：每次从剩余元素中选取最小（或最大）的元素，放到已排序序列的末尾。

（3）插入排序：将未排序的数据插入到已排序序列中适当的位置。

（4）快速排序：选择一个枢纽元素，将序列分为两部分，使左侧不大于枢纽，右侧不小于枢纽，然后递归地对两部分进行快速排序。

（5）归并排序：将序列分为两半，分别对两半进行归并排序，然后将排序好的两半合并。

（6）堆排序：将序列构建成最大堆，然后重复取出堆顶元素，并调整剩余元素，使剩余元素仍满足最大堆的性质。

2. 查找算法（1）顺序查找：从序列的第一个元素开始，依次比较，直到找到目标元素或遍历完整个序列。

二分法实验报告二分法实验报告引言：二分法是一种常用的数值计算方法，广泛应用于求解方程的根、函数的最值等问题。

本实验旨在通过对二分法的实际应用，探讨其原理和优势，并对其在不同场景下的适用性进行分析。

一、二分法原理及步骤二分法，又称折半法，是一种通过不断缩小搜索范围来逼近目标的方法。

其基本原理是将待搜索的区间不断二分，然后根据目标值与中间值的关系，确定下一步搜索的范围，直至找到目标或满足精度要求。

具体步骤如下：1. 确定初始搜索范围[a, b]，其中a和b分别为区间的下界和上界。

2. 计算中间值c = (a + b) / 2。

3. 判断目标值与中间值的关系：- 若目标值等于中间值，则找到目标，结束搜索。

- 若目标值小于中间值，则下一步搜索范围为[a, c]。

- 若目标值大于中间值，则下一步搜索范围为[c, b]。

4. 重复步骤2和步骤3，直至找到目标或满足精度要求。

二、实验设计与结果分析为了验证二分法的有效性和适用性，我们选取了两个不同的场景进行实验：求解方程的根和函数的最值。

1. 求解方程的根我们选择了一个简单的一元二次方程作为实验对象：x^2 - 4x + 3 = 0。

根据二分法的原理，我们可以将搜索范围设置为[0, 4]，然后通过不断缩小范围来逼近方程的根。

经过多次迭代计算，我们得到了方程的根x ≈ 1和x ≈ 3。

通过与解析解进行对比，我们发现二分法得到的结果非常接近真实值，证明了二分法在求解方程根的问题上的有效性。

2. 求解函数的最值我们选取了一个简单的函数f(x) = x^2 - 2x + 1作为实验对象，目标是找到函数的最小值。

根据二分法的原理，我们可以将搜索范围设置为[0, 2]，然后通过不断缩小范围来逼近最小值所在的位置。

经过多次迭代计算，我们得到了函数的最小值f(x) ≈ 0。

通过与解析解进行对比，我们发现二分法得到的结果非常接近真实值，证明了二分法在求解函数最值的问题上的有效性。

分治策略算法实验报告引言分治策略是一种经典的算法设计策略，也是算法设计中最重要的思想之一。

其基本思想是将大问题划分成小的、相互独立的子问题，再将子问题合并求解，最终得到原问题的解。

本实验将通过实际例子，验证分治策略算法的有效性。

实验内容本实验选择两个经典的算法问题进行实现和验证，分别是二分查找和快速排序。

这两个问题在算法领域都有重要的应用价值，也是实践分治算法的好例子。

问题1：二分查找二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的算法，其基本思想是将数组分为两部分，然后判断目标值在哪一部分，并且逐步缩小问题的规模。

具体实现如下：pythondef binary_search(arr, target):low = 0high = len(arr) - 1while low <= high:mid = (low + high) 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:low = mid + 1else:high = mid - 1return -1问题2：快速排序快速排序是一种高效的排序算法，其基本思想是通过一趟划分将待排序序列分割成两个独立的子序列，然后递归地对子序列进行排序，最终得到有序序列。

具体实现如下：pythondef quicksort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[len(arr) 2]left = [x for x in arr if x < pivot]middle = [x for x in arr if x == pivot]right = [x for x in arr if x > pivot]return quicksort(left) + middle + quicksort(right)实验结果为了验证分治策略算法的有效性，我们分别对上述两个问题进行了测试。

二分搜索实验报告二分搜索实验报告引言：二分搜索算法是一种常用的搜索算法，它通过将已排序的列表不断二分，以快速定位目标值。

本实验旨在探究二分搜索算法的原理和应用，并通过实验验证其效率和准确性。

一、算法原理二分搜索算法的原理相对简单，它通过不断将搜索范围缩小一半来逼近目标值。

具体步骤如下：1. 将已排序的列表划分为左右两个子列表；2. 取中间值，与目标值进行比较；3. 如果中间值等于目标值，则搜索成功，返回结果；4. 如果中间值大于目标值，则目标值在左子列表中，将右边界缩小为中间值的前一个位置；5. 如果中间值小于目标值，则目标值在右子列表中，将左边界扩大为中间值的后一个位置；6. 重复以上步骤，直到找到目标值或搜索范围为空。

二、实验设计为了验证二分搜索算法的效率和准确性，我们设计了两个实验：一是对已排序的列表进行搜索，二是对随机生成的列表进行搜索。

1. 实验一：对已排序的列表进行搜索我们首先生成一个已排序的列表，将其作为实验对象。

然后，我们随机选择一个目标值，并使用二分搜索算法进行搜索。

记录下搜索的次数和搜索所花费的时间。

重复实验多次，取平均值作为结果。

2. 实验二：对随机生成的列表进行搜索为了模拟实际应用场景，我们生成了一个随机列表，并进行排序。

然后，我们随机选择一个目标值，并使用二分搜索算法进行搜索。

同样地，记录下搜索的次数和搜索所花费的时间，重复实验多次，取平均值作为结果。

三、实验结果经过多次实验，我们得到了如下结果：1. 实验一：对已排序的列表进行搜索在已排序的列表中，二分搜索算法的效率非常高。

平均搜索次数为log2(n)，其中n为列表的长度。

搜索时间与搜索次数成正比，因此搜索时间也非常短暂。

2. 实验二：对随机生成的列表进行搜索在随机生成的列表中，二分搜索算法的效率相对较低。

虽然搜索次数仍然是log2(n)，但由于列表本身的无序性，搜索时间会有所增加。

然而，与线性搜索算法相比，二分搜索算法仍然具有明显的优势。