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7.1.5神器学识追赶机制:大小号追赶方式不同

7.1.5神器学识追赶机制:大小号追赶方式不同
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消息来源铲平网来源

7.1.5神器追赶机制说明

新玩家/主要角色的追赶机制

可以通过完成"知识就是力量"任务,用500职业大厅资源兑换一本神器研究笔记,最多可以提升到15级。

神器研究笔记为拾取绑定,你只能给你兑换任务的角色使用。

副角色(小号)

大号可以在神器学识研究员那里购买神器研究纲要,纲要售价1000职业大厅资源。纲要最多一次提升20级神器学识。

(神器研究纲要:第1卷,提升神器知识到5级、神器研究纲要:第1-2卷,提升神器知识到10级、神器研究纲要:第1-3卷,提升神器知识到15级、神器研究纲要:第1-4卷,提升神器知识到20级)

神器研究纲要是战网绑定物品,你可以通过大号购买再邮寄给小号。

你只能买到比你当前神器知识等级低一些的纲要。

比如,你的大号现在神器学识为15-19的区间,那么你可以购买神器研究纲要:第1-2卷,使你的小号神器学识一次直接提升到10级。

(备注:使用神器研究纲要时,会同时使用你所有未使用的神器研究笔记)

相关资料:https://www.doczj.com/doc/116783471.html,/201611/273612491732.html

算法设计及分析递归算法典型例题

算法递归典型例题 实验一:递归策略运用练习 三、实验项目 1.运用递归策略设计算法实现下述题目的求解过程。 题目列表如下: (1)运动会开了N天,一共发出金牌M枚。第一天发金牌1枚加剩下的七分之一枚,第二天发金牌2枚加剩下的七分之一枚,第3天发金牌3枚加剩下的七分之一枚,以后每天都照此办理。到了第N天刚好还有金牌N枚,到此金牌全部发完。编程求N和M。 (2)国王分财产。某国王临终前给儿子们分财产。他把财产分为若干份,然后给第一个儿子一份,再加上剩余财产的1/10;给第二个儿子两份,再加上剩余财产的1/10;……;给第i 个儿子i份,再加上剩余财产的1/10。每个儿子都窃窃自喜。以为得到了父王的偏爱,孰不知国王是“一碗水端平”的。请用程序回答,老国王共有几个儿子?财产共分成了多少份? 源程序: (3)出售金鱼问题:第一次卖出全部金鱼的一半加二分之一条金鱼;第二次卖出乘余金鱼的三分之一加三分之一条金鱼;第三次卖出剩余金鱼的四分之一加四分之一条金鱼;第四次卖出剩余金鱼的五分之一加五分之一条金鱼;现在还剩下11条金鱼,在出售金鱼时不能把金鱼切开或者有任何破损的。问这鱼缸里原有多少条金鱼? (4)某路公共汽车,总共有八站,从一号站发轩时车上已有n位乘客,到了第二站先下一半乘客,再上来了六位乘客;到了第三站也先下一半乘客,再上来了五位乘客,以后每到一站都先下车上已有的一半乘客,再上来了乘客比前一站少一个……,到了终点站车上还有乘客六人,问发车时车上的乘客有多少? (5)猴子吃桃。有一群猴子摘来了一批桃子,猴王规定每天只准吃一半加一只(即第二天吃剩下的一半加一只,以此类推),第九天正好吃完,问猴子们摘来了多少桃子? (6)小华读书。第一天读了全书的一半加二页,第二天读了剩下的一半加二页,以后天天如此……,第六天读完了最后的三页,问全书有多少页? (7)日本著名数学游戏专家中村义作教授提出这样一个问题:父亲将2520个桔子分给六个儿子。分完后父亲说:“老大将分给你的桔子的1/8给老二;老二拿到后连同原先的桔子分1/7给老三;老三拿到后连同原先的桔子分1/6给老四;老四拿到后连同原先的桔子分1/5给老五;老五拿到后连同原先的桔子分1/4给老六;老六拿到后连同原先的桔子分1/3给老大”。结果大家手中的桔子正好一样多。问六兄弟原来手中各有多少桔子? 四、实验过程 (一)题目一:…… 1.题目分析 由已知可得,运动会最后一天剩余的金牌数gold等于运动会举行的天数由此可倒推每一 天的金牌剩余数,且每天的金牌数应为6的倍数。 2.算法构造 设运动会举行了N天, If(i==N)Gold[i]=N; Else gold[i]=gold[i+1]*7/6+i;

几种排序算法分析

《几种排序算法的分析》 摘要: 排序算法是在C++中经常要用到的一种重要的算法。如何进行排序,特别是高效率的排序是是计算机应用中的一个重要课题。同一个问题可以构造不同的算法,最终选择哪一个好呢?这涉及如何评价一个算法好坏的问题,算法分析就是评估算法所消耗资源的方法。可以对同一问题的不同算法的代价加以比较,也可以由算法设计者根据算法分析判断一种算法在实现时是否会遇到资源限制的问题。排序的目的之一就是方便数据的查找。在实际生活中,应根据具体情况悬着适当的算法。一般的,对于反复使用的程序,应选取时间短的算法;对于涉及数据量较大,存储空间较小的情况则应选取节约存储空间的算法。本论文重点讨论时间复杂度。时间复杂度就是一个算法所消耗的时间。算法的效率指的是最坏情况下的算法效率。 排序分为内部排序和外部排序。本课程结业论文就内部排序算法(插入排序,选择排序,交换排序,归并排序和基数排序)的基本思想,排序步骤和实现算法等进行介绍。 本论文以较为详细的文字说明,表格对比,例子阐述等方面加以比较和总结,通过在参加数据的规模,记录说带的信息量大小,对排序稳定的要求,关键字的分布情况以及算法的时间复杂度和空间复杂度等方面进行比较,得出它们的优缺点和不足,从而加深了对它们的认识和了解,进而使自己在以后的学习和应用中能够更好的运用。

1.五种排序算法的实例: 1.1.插入排序 1.1.1.直接插入排序 思路:将数组分为无序区和有序区两个区,然后不断将无序区的第一个元素按大小顺序插入到有序区中去,最终将所有无序区元素都移动到有序区完成排序。 要点:设立哨兵,作为临时存储和判断数组边界之用。 实现: Void InsertSort(Node L[],int length) { Int i,j;//分别为有序区和无序区指针 for(i=1;i=1)//直到增量缩小为1 { Shell(L,d); d=d/2;//缩小增量 } } Void Shell(Node L[],int d) {

算法设计与分析考试题及答案

1.一个算法就是一个有穷规则的集合,其中之规则规定了解决某一特殊类型问题的一系列运算,此外,算法还应具有以下五个重要特性:_________,________,________,__________,__________。 2.算法的复杂性有_____________和___________之分,衡量一个算法 好坏的标准是______________________。 3.某一问题可用动态规划算法求解的显着特征是 ____________________________________。 4.若序列X={B,C,A,D,B,C,D},Y={A,C,B,A,B,D,C,D},请给出序列X 和Y的一个最长公共子序列_____________________________。 5.用回溯法解问题时,应明确定义问题的解空间,问题的解空间至少应包含___________。 6.动态规划算法的基本思想是将待求解问题分解成若干____________,先求解___________,然后从这些____________的解得到原问题的解。 7.以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为_____________。 背包问题的回溯算法所需的计算时间为_____________,用动态规划算法所需的计算时间为____________。 9.动态规划算法的两个基本要素是___________和___________。? 10.二分搜索算法是利用_______________实现的算法。 二、综合题(50分) 1.写出设计动态规划算法的主要步骤。 2.流水作业调度问题的johnson算法的思想。

几种常见内部排序算法比较

常见内部排序算法比较 排序算法是数据结构学科经典的内容,其中内部排序现有的算法有很多种,究竟各有什么特点呢?本文力图设计实现常用内部排序算法并进行比较。分别为起泡排序,直接插入排序,简单选择排序,快速排序,堆排序,针对关键字的比较次数和移动次数进行测试比较。 问题分析和总体设计 ADT OrderableList { 数据对象:D={ai| ai∈IntegerSet,i=1,2,…,n,n≥0} 数据关系:R1={〈ai-1,ai〉|ai-1, ai∈D, i=1,2,…,n} 基本操作: InitList(n) 操作结果:构造一个长度为n,元素值依次为1,2,…,n的有序表。Randomizel(d,isInverseOrser) 操作结果:随机打乱 BubbleSort( ) 操作结果:进行起泡排序 InserSort( ) 操作结果:进行插入排序 SelectSort( ) 操作结果:进行选择排序 QuickSort( ) 操作结果:进行快速排序 HeapSort( ) 操作结果:进行堆排序 ListTraverse(visit( )) 操作结果:依次对L种的每个元素调用函数visit( ) }ADT OrderableList 待排序表的元素的关键字为整数.用正序,逆序和不同乱序程度的不同数据做测试比较,对关键字的比较次数和移动次数(关键字交换计为3次移动)进行测试比较.要求显示提示信息,用户由键盘输入待排序表的表长(100-1000)和不同测试数据的组数(8-18).每次测试完毕,要求列表现是比较结果. 要求对结果进行分析.

详细设计 1、起泡排序 算法:核心思想是扫描数据清单,寻找出现乱序的两个相邻的项目。当找到这两个项目后,交换项目的位置然后继续扫描。重复上面的操作直到所有的项目都按顺序排好。 bubblesort(struct rec r[],int n) { int i,j; struct rec w; unsigned long int compare=0,move=0; for(i=1;i<=n-1;i++) for(j=n;j>=i+1;j--) { if(r[j].key

算法设计与分析

算法设计与分析实验报告 姓名:888 学号:129074999 老师:许精明

实验1:杨辉三角 解法思路: 根据杨辉三角中除最外层(不包括杨辉三角底边)的数为1外,其余的数都是它肩上两个数之和这一性质,用数组输出杨辉三角。 根据杨辉三角的第n行恰好是C(n,0)~C(n,n),可以不用数组输出,而用动态规划。这里的C表示组合。 注:由于为了便于控制输出格式,程序中的最大输出行确定的较小,但程序本身并没有错误。若要输出更多行,需要增加控制输出格式的语句。 解法一:数组 #include void print(int *row,int n) { int i; for(i=1;i

算法设计与分析学习总结

算法分析与设计 学习总结 题目:算法分析与设计学习总结 学院信息科学与工程学院专业2013级计算机应用技术 届次 学生姓名 学号2013110657 二○一三年一月十五日

算法分析与设计学习总结 本学期通过学习算法分析与设计课程,了解到:算法是一系列解决问题的清晰指令,代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。算法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。 设计的算法要具有以下的特征才能有效的完成设计要求,算法的特征有:(1)有穷性。算法在执行有限步后必须终止。(2)确定性。算法的每一个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,作为算法开始执行前的初始值,或初始状态。(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。在有限时间内完成计算过程。 算法设计的整个过程,可以包含对问题需求的说明、数学模型的拟制、算法的详细设计、算法的正确性验证、算法的实现、算法分析、程序测试和文档资料的编制。算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法和并行算法。 经典的算法主要有: 1、穷举搜索法 穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验,bing从中找出那些符合要求的候选解作为问题的解。 穷举算法特点是算法简单,但运行时所花费的时间量大。有些问题所列举书来的情况数目会大得惊人,就是用高速计算机运行,其等待运行结果的时间也将使人无法忍受。我们在用穷举算法解决问题是,应尽可能将明显不符合条件的情况排除在外,以尽快取得问题的解。 2、迭代算法 迭代法是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题(一般是解方程或方程组)的过程,为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法。迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。设方程为f(x)=0,用某种数学方法导出等价的形式x=g(x),然后按以下步骤执行: (1)选一个方程的近似根,赋给变量x0。 (2)将x0的值保存于变量x1,然后计算g(x1),并将结果存于变量x0。 (3)当x0与x1的差的绝对值还小于指定的精度要求时,重复步骤(2)的计算。 若方程有根,并且用上述方法计算出来的近似根序列收敛,则按上述方法求得的x0就认为是方程的根。 3、递推算法 递推算法是利用问题本身所具有的一种递推关系求问题解的一种方法。它把问题分成若干步,找出相邻几步的关系,从而达到目的。 4、递归算法 递归算法是一种直接或间接的调用自身的算法。 能采用递归描述的算法通常有这样的特征:为求解规模为n的问题,设法将它分解成规模较小的问题,然后从这些小问题的解方便地构造出大问题的解,并且这些规模较小的问题也能采用同样的分解和综合方法,分解成规模更小的问题,并从这些更小问题的解构造出规模

十 大 经 典 排 序 算 法 总 结 超 详 细

数据挖掘十大经典算法,你都知道哪些? 当前时代大数据炙手可热,数据挖掘也是人人有所耳闻,但是关于数据挖掘更具体的算法,外行人了解的就少之甚少了。 数据挖掘主要分为分类算法,聚类算法和关联规则三大类,这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。而今天,小编就给大家介绍下数据挖掘中最经典的十大算法,希望它对你有所帮助。 一、分类决策树算法C4.5 C4.5,是机器学习算法中的一种分类决策树算法,它是决策树(决策树,就是做决策的节点间的组织方式像一棵倒栽树)核心算法ID3的改进算法,C4.5相比于ID3改进的地方有: 1、用信息增益率选择属性 ID3选择属性用的是子树的信息增益,这里可以用很多方法来定义信息,ID3使用的是熵(shang),一种不纯度度量准则,也就是熵的变化值,而 C4.5用的是信息增益率。区别就在于一个是信息增益,一个是信息增益率。 2、在树构造过程中进行剪枝,在构造决策树的时候,那些挂着几个元素的节点,不考虑最好,不然容易导致过拟。 3、能对非离散数据和不完整数据进行处理。 该算法适用于临床决策、生产制造、文档分析、生物信息学、空间数据建模等领域。 二、K平均算法

K平均算法(k-means algorithm)是一个聚类算法,把n个分类对象根据它们的属性分为k类(kn)。它与处理混合正态分布的最大期望算法相似,因为他们都试图找到数据中的自然聚类中心。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解,最终解的质量很大程度上取决于初始化的分组。由于该算法的速度很快,因此常用的一种方法是多次运行k平均算法,选择最优解。 k-Means 算法常用于图片分割、归类商品和分析客户。 三、支持向量机算法 支持向量机(Support Vector Machine)算法,简记为SVM,是一种监督式学习的方法,广泛用于统计分类以及回归分析中。 SVM的主要思想可以概括为两点: (1)它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分; (2)它基于结构风险最小化理论之上,在特征空间中建构最优分割超平面,使得学习器得到全局最优化,并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。 四、The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法,其核心是基于两阶段“频繁项集”思想的递推算法。其涉及到的关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支

算法设计与分析基础习题参考答案

习题1.1 5..证明等式gcd(m,n)=gcd(n,m mod n)对每一对正整数m,n都成立. Hint: 根据除法的定义不难证明: 如果d整除u和v, 那么d一定能整除u±v; 如果d整除u,那么d也能够整除u的任何整数倍ku. 对于任意一对正整数m,n,若d能整除m和n,那么d一定能整除n和r=m mod n=m-qn;显然,若d 能整除n和r,也一定能整除m=r+qn和n。 数对(m,n)和(n,r)具有相同的公约数的有限非空集,其中也包括了最大公约数。故gcd(m,n)=gcd(n,r) 6.对于第一个数小于第二个数的一对数字,欧几里得算法将会如何处理?该算法在处理这种输入的过程中,上述情况最多会发生几次? Hint: 对于任何形如0<=m

十大经典排序算法

.1 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类: ?比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序。 ?非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较类排序。 0.2 算法复杂度

0.3 相关概念 ?稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面。 ?不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后a 可能会出现在b 的后面。 ?时间复杂度:对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时,操作次数呈现什么规律。 ?空间复杂度:是指算法在计算机 内执行时所需存储空间的度量,它也是数据规模n的函数。 1、冒泡排序(Bubble Sort) 冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

1.1 算法描述 ?比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换它们两个; ?对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对,这样在最后的元素应该会是最大的数; ?针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个; ?重复步骤1~3,直到排序完成。 1.2 动图演示 1.3 代码实现 ?

2、选择排序(Selection Sort) 选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。 2.1 算法描述 n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下: ?初始状态:无序区为R[1..n],有序区为空; ?第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时,当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]和R(i..n)。该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录R[k],将它与无序区的第1个记录R交换,使R[1..i]和R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区; ?n-1趟结束,数组有序化了。 2.2 动图演示 2.3 代码实现 ?

常见的八种经典排序方法

常见经典排序算法 1.希尔排序 2.二分插入法 3.直接插入法 4.带哨兵的直接排序法 5.冒泡排序 6.选择排序 7.快速排序 8.堆排序 一.希尔(Shell)排序法(又称宿小增量排序,是1959年由D.L.Shell提出来的) /* Shell 排序法 */ #include void sort(int v[],int n) { int gap,i,j,temp; for(gap=n/2;gap>0;gap /= 2) /* 设置排序的步长,步长gap每次减半,直到减到1 */ { for(i=gap;i= 0) && (v[j] > v[j+gap]);j -= gap ) /* 比较相距gap远的两个元素的大小,根据排序方向决定如何调换 */ { temp=v[j];

v[j]=v[j+gap]; v[j+gap]=temp; } } } } 二.二分插入法 /* 二分插入法 */ void HalfInsertSort(int a[], int len) { int i, j,temp; int low, high, mid; for (i=1; i temp) /* 如果中间元素比但前元素大,当前元素要插入到中间元素的左侧 */

10.1几种基本排序算法的实现

数据结构实验 报告 实验题目:几种基本排序算法的实现 姓名:张耀 班级:计嵌151 学号: 17

一、实验目的 实现直接插入排序,冒泡排序,简单选择排序,快速排序,希尔排序,堆排序等6种常用内部排序算法,比较各算法的比较次数和移动次数。 二、数据结构设计 (1)设计待排序记录的存储结构。 (2)设计待排序数据的存储结构。 (3)输入:待排序数据的数据个数和数据可由键盘输入,也可由程 序生成伪随机数,以菜单方式选择上述排序方法中的一个,并指明输出第几趟排序的结果。 (4)输出:各趟排序结果或指定趟的排序结果,以及对应的关键字 比较次数和移动次数。 三、算法设计与N-S图 算法设计: 编写一个主函数main(),在主函数中设计一个简单的菜单,分别调用6种内部排序算法。 为了对各种排序算法的性能进行比较,算法中的主要工作是在已知算法的适当位置插入对关键字的比较次数和移动次数的计数操作。为此,可设立一个实现排序算法中的关键字比较的函数;设立一个实现排序算法中的关键字移动的函数;设立一个实现排序算法中的关键字交换的函数,从而解决比较次数和移动次数的统计问题。 数据的输入也可以通过菜单选择输入方式:键盘输入或由伪随机数程

序生成数据,以便随时更换排序数据,并按照不同要求对排序数据进行排序,输出排序的结果以及对应的关键字比较次数和移动次数。对于测试数据,算法中可以考虑几组数据的典型性,如正序,逆序和不同程度等,以取得直观的感受,从而对不同算法进行比较。 四、程序清单 #include using namespace std; void showMenu() { cout << " * 菜单 * " << endl; cout << " 1.直接插入排序 " << endl; cout << " 2.冒泡排序 " << endl; cout << " 3.简单选择排序 " << endl; cout << " 4.快速排序 " << endl; cout << " 5.希尔排序 " << endl; cout << " 6.堆排序 " << endl; cout << " 7.退出程序 " << endl; } struct SqList{ int * key; int length; }; void CreateSqList(SqList &sl).]调整为大顶堆 HeapAdjust(L, i, , compare_Time, move_Time); for (i = ; i>1; --i) { value = [1]; [1] = [i]; [i] = value; HeapAdjust(L, 1, i - 1, compare_Time, move_Time);.i-1]重新调整为大顶堆 k++; cout << "第" << k << "趟排序结果:"; OutPut(L); }

算法设计与分析的经典问题

【题目1】N皇后问题(八皇后问题的扩展) 【题目2】排球队员站位问题 【题目3】把自然数N分解为若干个自然数之和 【题目4】把自然数N分解为若干个自然数之积 【题目5】马的遍历问题 【题目6】加法分式分解 【题目7】地图着色问题 【题目8】在n*n的正方形中放置长为2,宽为1的长条块 【题目9】找迷宫的最短路径。(广度优先搜索算法) 【题目10】火车调度问题 【题目11】农夫过河 【题目12】七段数码管问题。 【题目13】把1-8这8个数放入下图8个格中,要求相邻的格(横,竖,对角线)上填的数不连续 【题目14】在4×4的棋盘上放置8个棋,要求每一行,每一列上只能放置2个 【题目15】迷宫问题.求迷宫的路径.(深度优先搜索法) 【题目16】一笔画问题 【题目17】城市遍历问题 【题目18】棋子移动问题 【题目19】求集合元素问题(1,2x+1,3X+1类) 【题目1】N皇后问题(含八皇后问题的扩展,规则同八皇后):在N*N的棋盘上,放置N个皇后,要求每一横行,每一列,每一对角线上均只能放置一个皇后,问可能的方案及方案数。 const max=8; var i,j:integer; a:array[1..max] of 0..max; {放皇后数组} b:array[2..2*max] of boolean;{/对角线标志数组} c:array[-(max-1)..max-1] of boolean; {\对角线标志数组} col:array[1..max] of boolean; {列标志数组} total:integer; {统计总数} procedure output; {输出} var i:integer; begin write('No.':4,'[',total+1:2,']'); for i:=1 to max do write(a[i]:3);write(' '); if (total+1) mod 2 =0 then writeln; inc(total); end; function ok(i,dep:integer):boolean; {判断第dep行第i列可放否} begin ok:=false; if ( b[i+dep]=true) and ( c[dep-i]=true) {and (a[dep]=0)} and (col[i]=true) then ok:=true

计算机算法设计与分析课程设计

成绩评定表

课程设计任务书

摘要 算法分析是对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量的分析。算法(Algorithm)是解题的步骤,可以把算法定义成解一确定类问题的任意一种特殊的方法。在计算机科学中,算法要用计算机算法语言描述,算法代表用计算机解一类问题的精确、有效的方法。 分治法字面上的解释是“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。在一个2^k*2^k的棋盘上,恰有一个放歌与其他方格不同,且称该棋盘为特殊棋盘。 回溯法的基本做法是深度优先搜索,是一种组织得井井有条的、能避免不必要重复搜索的穷举式搜索算法。数字拆分问题是指将一个整数划分为多个整数之和的问题。利用回溯法可以很好地解决数字拆分问题。将数字拆分然后回溯,从未解决问题。 关键词:分治法,回溯法,棋盘覆盖,数字拆分 目录 1分治法解决期盼覆问题错误!未定义书签。 问题描述错误!未定义书签。 问题分析错误!未定义书签。 算法设计错误!未定义书签。 算法实现错误!未定义书签。 结果分析错误!未定义书签。 算法分析错误!未定义书签。 2回溯法解决数字拆分问题错误!未定义书签。 问题描述错误!未定义书签。 问题分析错误!未定义书签。 算法设计错误!未定义书签。 算法实现错误!未定义书签。 结果分析错误!未定义书签。 参考文献错误!未定义书签。

1分治法解决期盼覆问题 问题描述 在一个2k×2k(k≥0)个方格组成的棋盘中,恰有一个方格与其他方格不同,称该方格为特殊方格。显然,特殊方格在棋盘中出现的位置有4k中情形,因而有4k中不同的棋盘,图(a)所示是k=2时16种棋盘中的一个。棋盘覆盖问题要求用图(b)所示的4中不同形状的L型骨牌覆盖给定棋盘上除特殊方格以外的所有方格,且热河亮哥L型骨牌不得重复覆盖 问题分析 用分治策略,可以设计解决棋盘问题的一个简介算法。 当k>0时,可以将2^k *2^k棋盘分割为4个2^k-1 * 2^k-1子棋盘。由棋盘覆盖问题得知,特殊方格必位于4个较小的子棋盘中,其余3个子棋盘中无特殊方格。为了将3个无特殊方格的子棋盘转化为特殊棋盘可以将一个L型骨牌覆盖这3个较小棋盘的会合处,所以,这3个子棋盘上被L型覆盖的方格就成为给棋盘上的特殊方格,从而将原问题转化为4个较小规模的棋盘覆盖问题。递归的使用这种分割,直至棋盘简化为1*1棋盘为止。 。 算法设计 将2^k x 2^k的棋盘,先分成相等的四块子棋盘,其中特殊方格位于四个中的一个,构造剩下没特殊方格三个子棋盘,将他们中的也假一个方格设为特殊方格。如果是: 左上的子棋盘(若不存在特殊方格)----则将该子棋盘右下角的那个方格假设为特殊方格 右上的子棋盘(若不存在特殊方格)----则将该子棋盘左下角的那个方格假设为特殊方格 左下的子棋盘(若不存在特殊方格)----则将该子棋盘右上角的那个方格假设为特殊方格 右下的子棋盘(若不存在特殊方格)----则将该子棋盘左上角的那个方格假设为特殊方格 当然上面四种,只可能且必定只有三个成立,那三个假设的特殊方格刚好构成一个L型骨架,我们可以给它们作上相同的标记。这样四个子棋盘就分别都和原来的大棋盘类似,我们就可以用递归算法解决。 。 算法实现 #include<> int tile=1; int board[100][100]; void chessBoard(int tr, int tc, int dr, int dc, int size) { if(size==1) return; int t=tile++; int s=size/2; if(dr

十 大 经 典 排 序 算 法 总 结 超 详 细

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算法设计与分析(简略版)

中国地质大学研究生课程论文封面 课程名称算法设计与分析 教师姓名 XXXXXX 研究生姓名侉哥 研究生学号 1201666666 研究生专业 XXXXXXXXXXXXX 所在院系计算机学院 类别: A.博士 B.硕士√ C.进修生 日期: 2016.1.12

《算法设计与分析》课程报告 本学期,我选修了XXX教授的《算法分析与算法设计》这门课程。课堂上,戴老师条理清晰、深入浅出地为我们讲解了算法复杂度、分支算法、贪心算法、动态规划算法、基本检索与周游方法、回溯算法和分支-限界法等知识内容。此外,还为我们介绍了NP-难度和NP-完全的问题。 第一章导引与基本数据结构 老师首先引入编程实现两矩阵相乘和编程实现求证平行四边形两个例子,举例说明现阶段计算机算法可以解决的问题(计算问题)和不可以解决(几何证明)的问题。 接着老师指出算法是指计算的方法,而计算是基于规则的变换,物理角度可以理解为是基于规则的物理状态的变换,也可以理解为是基于规则的信息的变换。接着老师讲解了算法的三个重要特性:无二义性、能解性、有限性。当然算法的特性还包括输入和输出。 之后老师讲解了算法设计与分析的含义,讲了计算模型的假设和两个重要的量:问题的规模和频率计数。也就是空间复杂度和时间复杂度的分析方法,根据时间复杂度,算法一般可以分为多项式时间复杂度(P算法)和指数时间复杂度(NP算法)。 多项式时间内可以执行完成的算法是P算法,例如时间复杂度为: O(1)

9种经典排序算法的可视化

9种经典排序算法的可视化 最近在某网站上看到一个视频,是关于排序算法的可视化的,看着挺有意思的,也特别喜感。 不知道作者是怎么做的,但是突然很想自己实现一遍,而且用python实现特别快,花了一天的时间,完成了这个项目。主要包括希尔排序(Shell Sort)、选择排序(Selection Sort)、快速排序(Quick Sort)、归并排序(Merge Sort)等九种排序。 附上源码链接: https://github/ZQPei/Sorting_Visualization (觉得不错,记得帮忙点个star哦) 下面具体讲解以下实现的思路,大概需要解决的问题如下: 如何表示数组 如何得到随机采样数组,数组有无重复数据 如何实现排序算法 如何把数组可视化出来 一、如何表示数组 Python提供了list类型,很方便可以表示C++++中的数组。标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间,再次就不详细论述。 二、如何得到随机采样数组,数组有无重复数据 假设我希望数组长度是100,而且我希望数组的大小也是在[0,100)内,那么如何得到100个随机的整数呢?可以用random库。 示例代码: import randomdata = list(range(100))data = random.choices(data, k=100)print(data)[52, 33, 45, 33, 48, 25, 68, 28, 78, 23, 78, 35, 24, 44, 69, 88, 66, 29, 82, 77, 84, 12, 19, 10, 27, 24, 57, 42, 71, 75, 25, 1, 77, 94, 44, 81, 86, 62, 25, 69, 97, 86, 56, 47, 31, 51, 40, 21, 41, 21, 17, 56, 88, 41, 92,

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机器学习十大经典算法 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。 从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习,?通俗说就是决策树。 决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里,每个决策树都表述了一种树型结构,他由他的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。?当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外,随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。 决策树是如何工作的 决策树一般都是自上而下的来生成的。 选择分割的方法有好几种,但是目的都是一致的:对目标类尝试进行最佳的分割。 从根到叶子节点都有一条路径,这条路径就是一条“规则”。

决策树可以是二叉的,也可以是多叉的。 对每个节点的衡量: 1)?通过该节点的记录数 2)?如果是叶子节点的话,分类的路径 3)?对叶子节点正确分类的比例。 有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。 由于ID3算法在实际应用中存在一些问题,于是Quilan提出了C4.5算法,严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。相信大家对ID3算法都很.熟悉了,这里就不做介绍。 ?C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进: ?1)?用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足; ?2)?在树构造过程中进行剪枝; ?3)?能够完成对连续属性的离散化处理; ?4)?能够对不完整数据进行处理。 ?C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺点是:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。此外,C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集,当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。 来自搜索的其他内容: C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法

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