实验三记分牌算法和Tomasulo算法
实验目的
1. 掌握DLXview模拟器的使用方法；
2. 进一步理解指令动态调度的基本思想，了解指令动态调度的基本过程与方法；
3. 理解记分牌算法和Tomasulo算法的基本思想，了解它们的基本结构、运行过程；
4. 比较分析基本流水线与记分牌算法和Tomasulo算法的性能及优缺点。
实验平台
DLXview模拟器
实验内容及步骤
1.用DLX汇编语言编写代码文件*.s（程序中应包括指令的数据相关、
控制相关以及结构相关），以及相关的初始化寄存器文件*.i和数据文件*.d；
2.观察程序中出现的数据相关、控制相关、结构相关，并指出三种相
关的指令组合；
3.将自己编写的程序*.s、*.i、*.d装载到DLXview模拟器上，
（1）分别用基本流水线、记分牌算法和Tomasulo算法模拟，针对每一种模拟做如下分析：
①统计程序的执行周期数和流水线中的暂停时钟周期数；
②改变功能部件数目重新模拟，观察并记录性能的改变；
③改变功能部件延迟重新模拟，观察并记录性能的改变；
论述功能部件数目、功能部件延迟对性能的影响。
（2）记录运行记分牌算法时的功能部件状态表和指令状态表；
（3）记录运行Tomasulo算法时的指令状态表和保留站信息；预备知识
1. DLXview模拟器
DLXview是一个图形化、交互式的DLX流水线模拟器。该模拟器能够实现对基本流水线、记分牌算法和Tomasulo算法的模拟。通过对内存访问延迟、功能部件的数目、功能部件的延迟的配置，实现不同流水线的模拟。
该模拟器使用的是DLX指令集描述的计算机系统结构，执行DLX汇编语言程序。指令在流水线中执行的过程能以图形的方式表示出来，还能得到流水线操作周期的统计信息。模拟基本流水线，我们能观察到流水线时空图、各流水段状态以及流水线的数据通路；模拟记分牌算法，可观察功能部件状态表，指令状态表，DLX处理器基本结构图；模拟Tomasulo算法可观察指令状态表，保留站信息，DLX浮点部件结构图。DLXview对于加深对流水线的理解以及处理器性能的评价很有帮助。
DLXview可以装载三种扩展名的文件：*.s文件是汇编码文件；*.d文件是数据文件（不是必须的，数据和代码可以一并形成一个*.s 文件）；*.i文件是初始化寄存器文件，用来设置整型、浮点型寄存器数目。
有关DLXview的详细论述，见相关的文档。
2. 复习和掌握教材中相应的内容
（1）指令的动态调度：通过硬件重新安排指令的执行顺序，来调整相关指令实际执行时的关系，减少处理器空转。它可以处理一些编译时未发现的相关（比如涉及到存储器访问的相关），从而简化了编译器。
（2）乱序流水线：流水线输出端任务流出顺序与输入端任务流入的顺序不相同。
（3）为了允许乱序执行，我们将基本流水线的译码阶段再分为两个阶段：
●流出（Issue，IS）：指令译码，检查是否存在结构阻塞。
●读操作数（Read Operands，RO）：当没有数据相关引发的阻塞
时就读操作数。
（4）记分牌技术的目标：在资源充足时，尽可能早地执行没有数据阻塞的指令，达到每个时钟周期执行一条指令。如果某条指令被暂停，而后面的指令与流水线中正在执行的或被暂停的指令不相关，那么这条指令可以继续流出并执行下去。记分牌电路负责记录资源的使用，并负责相关检测，控制指令的流出和执行。
（5）Tomasulo算法将记分牌的关键部分和寄存器换名技术结合在一起，其基本核心是通过寄存器换名来消除写后写和先读后写相关可能引发的流水线阻塞。
（6）Tomasulo算法的基本思想：只要操作数有效，就将其取到保留站，避免指令流出时才到寄存器中取数据，这就使得即将执行的指令从相应的保留站中取得操作数，而不是从寄存器中。指令的执行结果也是直接送到等待数据的其它保留站中去。因而，对于连续的寄存器写，只有最后一个才真正更新寄存器中的内容。一条指令流出时，存放操作数的寄存器名被换成为对应于该寄存器保留站的名称（编号）。
一、实验目的 (2) 二、实验内容 (2) 三、实验步骤 (3) 四.程序调试及运行结果分析 (5) 附录：程序清单（程序过长，可附主要部分） (7)
实验四动态规划算法的应用 一、实验目的 1．掌握动态规划算法的基本思想，包括最优子结构性质和基于表格的最优值计算方法。 2．熟练掌握分阶段的和递推的最优子结构分析方法。 3．学会利用动态规划算法解决实际问题。 二、实验内容 1.问题描述： 题目一：数塔问题 给定一个数塔，其存储形式为如下所示的下三角矩阵。在此数塔中，从顶部出发，在每一节点可以选择向下走还是向右走，一直走到底层。请找出一条路径，使路径上的数值和最大。 输入样例（数塔）： 9 12 15 10 6 8 2 18 9 5 19 7 10 4 16 输出样例（最大路径和）： 59 题目二：最长单调递增子序列问题(课本184页例28) 设有由n个不相同的整数组成的数列，记为:a(1)、a(2)、……、a(n)且a(i)<>a(j) (i<>j) 若存在i1 题目三 0-1背包问题 给定n种物品和一个背包。物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为c，。问应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大? 在选择装入背包的物品时，对每种物品只有两个选择：装入或不装入，且不能重复装入。输入数据的第一行分别为：背包的容量c，，物品的个数n。接下来的n 行表示n个物品的重量和价值。输出为最大的总价值。 输入样例： 20 3 11 9 9 10 7 5 输出样例 19 2.数据输入：个人设定，由键盘输入。 3.要求： 1）上述题目任选一做。上机前，完成程序代码的编写 2）独立完成实验及实验报告 三、实验步骤 1.理解算法思想和问题要求； 2.编程实现题目要求； 3.上机输入和调试自己所编的程序； 4.验证分析实验结果； 5.整理出实验报告。 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 int target[N],head[N],tail[N]; int i=0,n,m; for(; i 本科实验报告 课程名称：算法设计与分析 实验项目：递归与分治算法 实验地点：计算机系实验楼110 专业班级：物联网1601 学号： 05 学生姓名：俞梦真 指导教师：郝晓丽 2018年 05月 04 日 实验一递归与分治算法 实验目的与要求 1．进一步熟悉C/C++语言的集成开发环境； 2．通过本实验加深对递归与分治策略的理解和运用。 实验课时 2学时 实验原理 分治（Divide-and-Conquer）的思想：一个规模为n的复杂问题的求解，可以划分成若干个规模小于n的子问题，再将子问题的解合并成原问题的解。 需要注意的是，分治法使用递归的思想。划分后的每一个子问题与原问题的性质相同，可用相同的求解方法。最后，当子问题规模足够小时，可以直接求解，然后逆求原问题的解。 实验题目 1．上机题目：格雷码构造问题 Gray码是一个长度为2n的序列。序列无相同元素，每个元素都是长度为n的串，相邻元素恰好只有一位不同。试设计一个算法对任意n构造相应的Gray码（分治、减治、变治皆可）。 对于给定的正整数n，格雷码为满足如下条件的一个编码序列。 （1）序列由2n个编码组成，每个编码都是长度为n的二进制位串。 （2）序列中无相同的编码。 （3）序列中位置相邻的两个编码恰有一位不同。 2．设计思想： 根据格雷码的性质，找到他的规律，可发现，1位是0 1。两位是00 01 11 10。三位是000 001 011 010 110 111 101 100。n位是前n-1位的2倍个。N-1个位前面加0，N-2为倒转再前面再加1。 3．代码设计： 归式，就是如何将原问题划分成子问题。 2.递归出口，递归终止的条件，即最小子问题的求解，可以允许多个出口。 3.界函数，问题规模变化的函数，它保证递归的规模向出口条件靠拢（2）递归与非递归之间如何实现程序的转换？ （3）分析二分查找和快速排序中使用的分治思想。 答： 1．一般根据是否需要回朔可以把递归分成简单递归和复杂递归，简单递归一般就是根据递归式来找出递推公式（这也就引申出分治思想和动态规划）。 2．复杂递归一般就是模拟系统处理递归的机制，使用栈或队列等数据结构保存回朔点来求解。 （4）分析二次取中法和锦标赛算法中的分治思想。 二次取中法：使用快速排序法中所采用的分划方法，以主元为基准，将一个表划分为左右两个子表，左子表中的元素均小于主元，右子表中的元素均大于主元。主元的选择是将表划分为r 学号1607070212 《算法设计与分析》 实验报告一 学生姓名张曾然 专业、班级16软件二班 指导教师唐国峰 成绩 计算机与信息工程学院软件工程系 2018 年9 月19 日 实验一：递归策略运用练习 一、实验目的 本次实验是针对递归算法的算法设计及应用练习，旨在加深学生对该算法原理的理解，提高学生运用该算法解决问题的能力。 二、实验步骤与要求 1．实验前复习课程所学知识以及阅读和理解指定的课外阅读材料； 2．学生独自完成实验指定内容； 3．实验结束后，用统一的实验报告模板编写实验报告。 4．提交说明： （1）电子版提交说明： a 需要提交Winrar压缩包，文件名为“《算法设计与分析》实验一_学号_姓名”， 如“《算法设计与分析》实验一_09290101_张三”。 b 压缩包内为一个“《算法设计与分析》实验一_学号_姓名”命名的顶层文件夹， 其下为两个文件夹，一个文件夹命名为“源程序”，另一个文件夹命名为“实验 报告电子版”。其下分别放置对应实验成果物。 （2）打印版提交说明： a 不可随意更改模板样式。 b 字体：中文为宋体，大小为10号字，英文为Time New Roman，大小为10号 字。 c 行间距：单倍行距。 （3）提交截止时间：2018年10月10日16:00。 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： 【必做题】 （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？ 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; 实验三：动态规划法 【实验目的】 深入理解动态规划算法的算法思想，应用动态规划算法解决实际的算法问题。 【实验性质】 验证性实验。 【实验要求】 对于下列所描述的问题，给出相应的算法描述，并完成程序实现与时间复杂度的分析。该问题描述为：一般地，考虑矩阵A1，A2，…，An的连乘积，它们的维数分别为d0,d1,…,dn,即Ai的维数为di-1×di (1≤i≤n)。确定这n个矩阵的乘积结合次序，使所需的总乘法次数最少。对应于乘法次数最少的乘积结合次序为这n个矩阵的最优连乘积次序。按给定的一组测试数据对根据算法设计的程序进行调试：6个矩阵连乘积A=A1×A2×A3×A4×A5×A6，各矩阵的维数分别为：A1：10×20，A2：20×25，A3：25×15，A4：15×5，A5：5×10，A6：10×25。完成测试。 【算法思想及处理过程】 【程序代码】 printf ("\n\n矩阵连乘次数的最优值为:\n"); printf ("-----------------------------------------------\n"); print2 (0, 6-1, s); printf ("\n-----------------------------------------------\n\n"); return 0; } void MatrixChain (int p[], int m[][6], int s[][6], int n) { int i, j, k, z, t; for (i=0; i 实验报告 （2009/2010学年第一学期） 课程名称算法分析与设计A 实验名称动态规划法 实验时间2009 年11 月20 日指导单位计算机学院软件工程系 指导教师张怡婷 学生姓名丁力琪班级学号B07030907 学院(系) 计算机学院专业软件工程 实验报告 实验名称动态规划法指导教师张怡婷实验类型验证实验学时2×2实验时间2009-11-20一、实验目的和任务 目的：加深对动态规划法的算法原理及实现过程的理解，学习用动态规划法解决实际应用中的最长公共子序列问题。 任务：用动态规划法实现求两序列的最长公共子序列，其比较结果可用于基因比较、文章比较等多个领域。 要求：掌握动态规划法的思想，及动态规划法在实际中的应用；分析最长公共子序列的问题特征，选择算法策略并设计具体算法，编程实现两输入序列的比较，并输出它们的最长公共子序列。 二、实验环境(实验设备) 硬件：计算机 软件：Visual C++ 三、实验原理及内容（包括操作过程、结果分析等） 1、最长公共子序列（LCS）问题是：给定两个字符序列X={x1,x2,……,x m}和Y={y1,y2,……,y n}，要求找出X和Y的一个最长公共子序列。 例如：X={a,b,c,b,d,a,b},Y={b,d,c,a,b,a}。它们的最长公共子序列LSC={b,c,d,a}。 通过“穷举法”列出所有X的所有子序列，检查其是否为Y的子序列并记录最长公共子序列并记录最长公共子序列的长度这种方法，求解时间为指数级别的，因此不可取。 2、分析LCS问题特征可知，如果Z={z1,z2,……，z k}为它们的最长公共子序列，则它们一定具有以下性质： （1）若x m=y n，则z k=x m=y n，且Z k-1是X m-1和Y n-1的最长公共子序列； （2）若x m≠y n且x m≠z k，则Z是X m-1和Y的最长公共子序列； （3）若x m≠y n且z k≠y n，则Z是X和Y的最长公共子序列。 这样就将求X和Y的最长公共子序列问题，分解为求解较小规模的问题： 若x m=y m，则进一步分解为求解两个（前缀）子字符序列X m-1和Y n-1的最长公共子序列问题； 如果x m≠y n，则原问题转化为求解两个子问题，即找出X m-1和Y的最长公共子序列与找出X 和Y n-1的最长公共子序列，取两者中较长者作为X和Y的最长公共子序列。 由此可见，两个序列的最长公共子序列包含了这两个序列的前缀的最长公共子序列，具有最优子结构性质。 3、令c[i][j]保存字符序列X i={x1,x2,……,x i}和Y j={y1,y2,……,y j}的最长公共子序列的长度，由上述分析可得如下递推式： 0 i=0或j=0 c[i][j]= c[i-1][j-1]+1 i,j>0且x i=y j max{c[i][j-1],c[i-1][j]} i,j>0且x i≠y j 由此可见，最长公共子序列的求解具有重叠子问题性质，如果采用递归算法实现，会得到一个指数时间算法，因此需要采用动态规划法自底向上求解，并保存子问题的解，这样可以避免重复计算子问题，在多项式时间内完成计算。 4、为了能由最优解值进一步得到最优解（即最长公共子序列），还需要一个二维数组s[][]，数组中的元素s[i][j]记录c[i][j]的值是由三个子问题c[i-1][j-1]+1,c[i][j-1]和c[i-1][j]中的哪一个计算得到，从而可以得到最优解的当前解分量（即最长公共子序列中的当前字符），最终构造出最长公共子序列自身。 算法设计与分析课程实验项目目录 学生：学号： *实验项目类型：演示性、验证性、综合性、设计性实验。 *此表由学生按顺序填写。 本科实验报告专用纸 课程名称算法设计与分析成绩评定 实验项目名称蛮力法指导教师 实验项目编号实验项目类型设计实验地点机房 学生学号 学院信息科学技术学院数学系信息与计算科学专业级 实验时间2012年3月1 日～6月30日温度24℃ 1.实验目的和要求： 熟悉蛮力法的设计思想。 2.实验原理和主要容： 实验原理：蛮力法常直接基于问题的描述和所涉及的概念解决问题。 实验容：以下题目任选其一 1).为蛮力字符串匹配写一段可视化程序。 2).写一个程序，实现凸包问题的蛮力算法。 3).最著名的算式谜题是由大名鼎鼎的英国谜人 H.E.Dudeney(1857-1930)给出的： S END +MORE MONEY . 这里有两个前提假设： 第一，字母和十进制数字之间一一对应，也就是每个字母只代表一个数字，而且不同的字母代表不同的数字；第二，数字0不出现在任何数的最左边。求解一个字母算术意味着找到每个字母代表的是哪个数字。请注意，解可能并不是唯一的，不同人的解可能并不相同。3.实验结果及分析： （将程序和实验结果粘贴，程序能够注释清楚更好。） 该算法程序代码如下： #include "stdafx.h" #include "time.h" int main(int argc, char* argv[]) { int x[100],y[100]; int a,b,c,i,j,k,l,m,n=0,p,t1[100],num; int xsat[100],ysat[100]; printf("请输入点的个数：\n"); scanf("%d",&num); getchar(); clock_t start,end; start=clock(); printf("请输入各点坐标:\n"); for(l=0;l 算法设计与分析实验报告 实验名称统计数字问题评分 实验日期年月日指导教师 姓名专业班级学号 一.实验要求 1、掌握算法的计算复杂性概念。 2、掌握算法渐近复杂性的数学表述。 3、掌握用C++语言描述算法的方法。 4．实现具体的编程与上机实验，验证算法的时间复杂性函数。 二.实验内容 统计数字问题 1、问题描述 一本书的页码从自然数1 开始顺序编码直到自然数n。书的页码按照通常的习惯编排，每个页码都不含多余的前导数字0。例如，第6 页用数字6 表示，而不是06 或006 等。数字计数问题要求对给定书的总页码n，计算出书的全部页码中分别用到多少次数字0，1，2， (9) 2、编程任务 给定表示书的总页码的10 进制整数n (1≤n≤109) 。编程计算书的全部页码中分别用到多少次数字0，1，2， (9) 三.程序算法 将页码数除以10，得到一个整数商和余数，商就代表页码数减余数外有多少个1—9作为个位数，余数代表有1—余数本身这么多个数作为剩余的个位数，此外，商还代表1—商本身这些数出现了10次，余数还代表剩余的没有计算的商的大小的数的个数。把这些结果统计起来即可。 四.程序代码 #include int zero=1; for(int i=0;i<=l;i++) //去除前缀0 { s[0]-=zero; zero*=10; } } if(n<10) { for(int i=0;i<=n;i++) { s[i]+=1; } return; }//位数为1位时,出现次数加1 //位数大于1时的出现次数 for(int t=1;t<=l;t++)//计算规律f(n)=n*10^(n-1) { m=1;int i; for(i=1;i 算法设计与分析实验报告 教师： 学号： 姓名： 实验一：串匹配问题 实验目的：(1) 深刻理解并掌握蛮力法的设计思想; (2) 提高应用蛮力法设计算法的技能; (3) 理解这样一个观点: 用蛮力法设计的算法, 一般来说, 经过适度的努力后, 都可以对算法的第一个版本进行一定程度的改良, 改进其时间性能。 三、实验要求：( 1) 实现BF 算法; (2 ) 实现BF 算法的改进算法: KMP 算法和BM 算法; (3 ) 对上述 3 个算法进行时间复杂性分析, 并设计实验程序验证 分析结果。 #include "stdio.h" #include "conio.h" #include 《算法设计与分析》实验报告实验二递归与分治策略 Module 1: 免费馅饼 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 59327 Accepted Submission(s): 20813 Problem Description 都说天上不会掉馅饼，但有一天gameboy正走在回家的小径上，忽然天上掉下大把大把的馅饼。说来gameboy的人品实在是太好了，这馅饼别处都不掉，就掉落在他身旁的10米范围内。馅饼如果掉在了地上当然就不能吃了，所以gameboy马上卸下身上的背包去接。但由于小径两侧都不能站人，所以他只能在小径上接。由于gameboy平时老呆在房间里玩游戏，虽然在游戏中是个身手敏捷的高手，但在现实中运动神经特别迟钝，每秒种只有在移动不超过一米的范围内接住坠落的馅饼。现在给这条小径如图标上坐标： 为了使问题简化，假设在接下来的一段时间里，馅饼都掉落在0-10这11个位置。开始时gameboy站在5这个位置，因此在第一秒，他只能接到4,5,6这三个位置中其中一个位置上的馅饼。问gameboy最多可能接到多少个馅饼？（假设他的背包可以容纳无穷多个馅饼） Input 输入数据有多组。每组数据的第一行为以正整数n(0 实验3动态规划上机 [实验目的] 1．掌握动态规划的基本思想和效率分析方法； 2．掌握使用动态规划算法的基本步骤； 3．学会利用动态规划解决实际问题。 [实验要求] 按以下实验内容完成题目，并把编译、运行过程中出现的问题以及解决方法填入实验报告中，按时上交。 [实验学时] 2学时。 [实验内容] 一、实验内容 利用动态规划算法编程求解多段图问题，要求读入多段图，考虑多段图的排序方式，求源点到汇点的最小成本路径。并请对自己的程序进行复杂性分析。 二、算法描述 先输入点的个数和路径数以及每段路径的起点、长度、终点，再计算所有路径的值大小，比较输出后最小值。 三、源程序 #define N 2147483647 #include } array2[pointnum]=N; array3[pointnum]=N; for(i=0;i 深圳大学实验报告 课程名称：算法设计与分析 实验项目名称：高斯消元 学院： 专业、班级： 指导教师：杨烜 报告人：学号： 实验报告提交时间： 2015.5.15 教务处制 一、实验目的 1.掌握变治法思想。 2.学会高斯列主元消去法及其应用。 二、实验内容 1. 高斯列主元消去法求解线性方程组。 2. 高斯列主元消去法判断矩阵是否可逆？需要说明理由，如果可逆，求出其逆矩阵。 三、实验原理 算法：GaussElimination(A[1...n,1...n],b[1...n]) //用部分选主元法实现高斯消去法 //输入：矩阵A[1...n,1...n]和列向量b[1...n] //输出：一个代替A的上三角形等价矩阵图，相应的右边的值位于第(n+1)列中for i<-1 to n do A[i,n+1]<-b[i] //把b作为最后一列添加到A中 for i<-1 to n-1 do pivotrow<-i for j<-i+1 to n do if |A[j,i]|>|A[pivotrow,i]| pivotrow<-j for k<-i to n+1 do swap(A[i,k],A[pivotrow,k]) for j<-i+1 to n do temp<-A[j,i]/A[i,i] for k<-i to n+1 do A[j,k]<-A[j,k]-A[i,k]*temp 算法：GaussBackSub(A[1...n,1...n+1]) //实现高斯消去法的反向替换 //输入：一个代替A的上三角形等价矩阵图，相应的右边的值位于第(n+1)列中 //输出：方程组的n个解 for i<-n downto 1 do temp<-0.0 for j<-n downto i+1 temp<-temp+A[i,j]*x[j] x[i]<-(A[i,n+1]-temp)/A[i,i] return x 算法：IsInverseMatrix(A[1...n,1...n],b[1...n]) //用高斯消去法判断是否为逆矩阵 //输入：矩阵A[1...n,1...n] //输出：如果是逆矩阵输出1，否则输出0 for i<-1 to n do A[i,n+1]<-b[i] //把b作为最后一列添加到A中 for i<-1 to n-1 do pivotrow<-i for j<-i+1 to n do if |A[j,i]|>|A[pivotrow,i]| pivotrow<-j for k<-i to n+1 do swap(A[i,k],A[pivotrow,k]) for j<-i+1 to n do temp<-A[j,i]/A[i,i] for k<-i to n+1 do A[j,k]<-A[j,k]-A[i,k]*temp for i<-1 to n if(A[i,i]=0) return 0 return 1 算法：求矩阵的逆矩阵(伪代码篇幅较长，仅描述主要思想) 思想描述：设待求矩阵B的逆矩阵为X，根据逆矩阵的定义，满足BX=I(其中I为n阶单位矩阵)。显然，对于一个n*n的矩阵B，其逆矩阵X同样为n*n。将待求矩阵X的第i 列xi看做一组未知数，同样的将单位矩阵I的第i列ei看作方程组右边的值。(1<=i<=n) 求解 Bxi=ei;所得解即为所求可逆矩阵第i列的值。即利用高斯消元法进行n次的方程求解，最终得到的矩阵即为逆矩阵。 《算法设计与分析》习题 第一章引论 习题1-1 写一个通用方法用于判定给定数组是否已排好序。 解答： Algorithm compare(a,n) Begin J=1; While (j 习题2-1 求下列函数的渐进表达式： 3n 2+10n ; n 2/10+2n ; 21+1/n ; log n 3; 10 log3n 。 解答： 3n 2+10n=O （n 2）， n 2/10+2n =O （2n ）， 21+1/n=O （1）， log n 3=O （log n ），10 log3n =O （n ）。 习题2-2 说明O (1)和 O (2)的区别。 习题2-3 照渐进阶从低到高的顺序排列以下表达式：!n ， 3 /22 ,2,20,3,log ,4n n n n n 。 解答：照渐进阶从低到高的顺序为：!n 、 3n 、 2 4n 、2 3n 、20n 、log n 、2 习题2-4 （1） 假设某算法在输入规模为n 时的计算时间为n n T 23)(?=。在某台计算机 上实现并完成该算法的时间为t 秒。现有另外一台计算机，其运行速度为第一台计算机的64倍，那么在这台新机器上用同一算法在t 秒内能解输入规模为多大的问题？ （2） 若上述算法的计算时间改进为2)(n n T =，其余条件不变，则在新机器上用 t 秒时间能解输入规模多大的问题？ （3） 若上述算法的计算时间进一步改进为8)(=n T ,其余条件不变，那么在新机 器上用t 秒时间能解输入规模多大的问题？ 解答： （1） 设新机器用同一算法在t 秒内能解输入规模为1n 的问题。因此有 64 /2 3231 n n t ?=?=，解得61+=n n 。 （2） n n n n 8641221==>=。 （3） 由于=)(n T 常数，因此算法可解任意规模的问题。 习题2-5 XYZ 公司宣称他们最新研制的微处理器运行速度为其竞争对手ABC 公司同类产品的100倍。对于计算复杂性分别为n ，2n ，3n 和!n 的各算法，若用ABC 公司的计算机能在1小时内能解输入规模为n 的问题，那么用XYZ 公司的计算机在1小时内分别能解输入规模为多大的问题？ XXXX大学计算机学院实验报告计算机学院2017级软件工程专业 5 班指导教师 学号姓名2019年10 月21 日成绩 实验内容、上机调试程序、程序运行结果 System.out.println("选中的物品是第"); for(int i=1;i<=n;i++){ for(int j=1;j<=maxweight;j++){ //当前最大价值等于放前一件的最大价值 maxvalue[i][j] = maxvalue[i-1][j]; //如果当前物品的重量小于总重量，可以放进去或者拿出别的东西再放进去 if(weight[i-1] <= j){ //比较（不放这个物品的价值）和（这个物品的价值放进去加上当前能放的总重量减去当前物品重量时取i-1个物品是的对应重量时候的最高价值） if(maxvalue[i-1][j-weight[i-1]] + value[i - 1] > maxvalue[i-1][j]){ maxvalue[i][j] = maxvalue[i-1][j-weight[i-1]] + value[i - 1]; } } } } return maxvalue[n][maxweight]; } public static void main(String[] args) { int weight[] = {2,3,4,5}; int value[] = {3,4,5,7}; int maxweight = 8; System.out.println(knapsack(weight,value,maxweight)); } } 完成效果： 实验项目三 用蛮力法、动态规划法和贪心法求解0/1 背包问题 实验目的 1、学会背包的数据结构的设计，针对不同的问题涉及到的对象的数据结构的设计也不同； 2、对0-1背包问题的算法设计策略对比与分析。 实验内容： 0/1背包问题是给定n 个重量为{w 1, w 2, … ,wn }、价值为{v 1, v 2, … ,vn }的物品和一个容量为C 的背包，求这些物品中的一个最有价值的子集，并且要能够装到背包中。 在0/1背包问题中，物品i 或者被装入背包，或者不被装入背包，设xi 表示物品i 装入背包的情况，则当xi =0时，表示物品i 没有被装入背包，xi =1时，表示物品i 被装入背包。根据问题的要求，有如下约束条件和目标函数： 于是，问题归结为寻找一个满足约束条件式1，并使目标函数式2达到最大的解向量X =(x 1, x 2, …, xn )。 背包的数据结构的设计： typedef struct object { int n;//物品的编号 int w;//物品的重量 int v;//物品的价值 }wup; wup wp[N];//物品的数组，N 为物品的个数 int c;//背包的总重量 1、蛮力法 蛮力法是一种简单直接的解决问题的方法，常常直接基于问题的描述和所涉及的概念定义。蛮力法的关键是依次处理所有的元素。 用蛮力法解决0/1背包问题，需要考虑给定n 个物品集合的所有子集，找出所有可能的子集（总重量不超过背包容量的子集），计算每个子集的总价值，然后在他们中找到价值最大的子集。 所以蛮力法解0/1背包问题的关键是如何求n 个物品集合的所有子集，n 个物品的子集有2的n 次方个，用一个2的n 次方行n 列的数组保存生成的子集，以下是生成子集的算法： ?????≤≤∈≤∑=)1(}1,0{1n i x C x w i n i i i （式1） ∑=n i i i x v 1max （式2） 实验三算符优先分析算法的设计与实现 （8学时） 一、实验目的 根据算符优先分析法，对表达式进行语法分析，使其能够判断一个表达式是否正确。通过算符优先分析方法的实现，加深对自下而上语法分析方法的理解。 二、实验要求 1、输入文法。可以是如下算术表达式的文法（你可以根据需要适当改变）： E→E+T|E-T|T T→T*F|T/F|F F→（E）|i 2、对给定表达式进行分析，输出表达式正确与否的判断。 程序输入/输出示例： 输入：1+2; 输出：正确 输入：(1+2)/3+4-(5+6/7); 输出：正确 输入：((1-2)/3+4 输出：错误 输入：1+2-3+(*4/5) 输出：错误 三、实验步骤 1、参考数据结构 char *VN=0,*VT=0;//非终结符和终结符数组 char firstvt[N][N],lastvt[N][N],table[N][N]; typedef struct //符号对(P,a) { char Vn; char Vt; } VN_VT; typedef struct //栈 { VN_VT *top; VN_VT *bollow; int size; }stack; 2、根据文法求FIRSTVT集和LASTVT集 给定一个上下文无关文法，根据算法设计一个程序，求文法中每个非终结符的FirstVT 集和LastVT 集。 算符描述如下： /*求 FirstVT 集的算法*/ PROCEDURE insert(P,a); IF not F[P,a] then begin F[P,a] = true; //(P,a)进栈 end; Procedure FirstVT; Begin for 对每个非终结符 P和终结符 a do F[P,a] = false for 对每个形如 P a…或 P→Qa…的产生式 do Insert(P,a) while stack 非空 begin 栈顶项出栈，记为(Q,a) for 对每条形如 P→Q…的产生式 do insert(P,a) end; end. 同理，可构造计算LASTVT的算法。 3、构造算符优先分析表 依据文法和求出的相应FirstVT和 LastVT 集生成算符优先分析表。 算法描述如下： for 每个形如 P->X1X2…X n的产生式 do for i =1 to n-1 do begin if X i和X i+1都是终结符 then X i = X i+1 if i<= n-2, X i和X i+2 是终结符, 但X i+1 为非终结符 then X i = X i+2 if X i为终结符, X i+1为非终结符 then for FirstVT 中的每个元素 a do X i < a ; if X i为非终结符, X i+1为终结符 then for LastVT 中的每个元素 a do a > X i+1 ; end 4、构造总控程序 算法描述如下： stack S; k = 1; //符号栈S的使用深度 S[k] = ‘#’ REPEAT算法设计与分析实验三
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