算法导论学习报告

算法设计与分析

学

习

报

告

第一部分学习内容归纳

“计算机算法是以一步接一步的方式来详细描述计算机如何将输入转化为所要求的输出的过程，或者说，算法是对计算机上执行的计算过程的具体描述。”（参考文献：百度百科）《算法设计与分析》是一门面向设计，在计算机科学中处于核心地位的课程。这门课程主要讲授了在计算机应用中经常遇到的问题和求解的方法，分治法、动态规划法、随机算法等设计算法的基本原理、技巧和算法复杂性的分析，以及计算理论简介。

第一部分“概论和数学准备”在简单了解了算法的基本概念和复杂性、研究步骤等几个重要知识点后，着重学习了算法的数学基础，包括生成函数、差方方程的求解等，主要适用于求解算法的时间复杂性。

“任何可以用计算机求解的问题所需要的计算时间都与其规模有关：问题的规模越小，解题所需的计算时间往往也越短，从而也就比较容易处理。”（参考文献：《计算机算法设计与分析（第3版）》）而第二部分介绍的算法常用技术之首——分治法就运用了这样的思想。分治法的要领在于Divide（子问题的划分）-Conquer（子问题的求解）-Combine（子问题解的组合）。由于子问题和原问题是同类的，递归的思想在分治法中显得尤其重要，它们经常同时运用在算法设计中。这部分内容从Select（求第k小元）算法，寻找最近点对算法和快速傅立叶变换FFT等实际应用中深化对分治法思想的理解，同时也强调了平衡思想的重要性。

第三部分“动态规划”与分治法类似，同样是把问题层层分解成规模越来越小的同类型的子问题。但与分治法不同的是，分治法中的子问题通常是相互独立的，而动态规划法中的子问题很多都是重复的，因此通常采用递推的方法以避免重复计算。然而，也不是所有的情况下都采用递推法，当有大量的子问题无需求解时，更好的方式是采用动态规划法的变形——备忘录方法。通常需要用到动态规划法求解的问题都具有子问题的高度重复性和最优子结构性质两大特征，这也是我们分析问题和设计算法时的关键点。最长公共子序列LCS问题和最优二分搜索树就是从动态规划法的两个主要特征角度分析问题，进而设计出相应的解决算法的。而这部分内容中的另一个问题——流水作业调度，则告诉我们采用动态规划时偶尔也得不到高效的算法，我们要学会将已有的知识灵活运用，适当加工。

第四部分“集合算法”中首先介绍了一种分析算法复杂度的手法——平摊分析（Amortized Analysis）。与之前我们所接触的算法分析方法即逐一考虑执行每条指令所需的时间复杂度再进行累加的方法不同，平摊分析是对若干条指令从整体角度考虑其时间复杂度，通过这样的方法获得的时间复杂度更加贴近实际的情况。平摊分析的主要方法有聚集方法，会计方法和势能方法。聚集方法将指令的时间复杂度分类计算再相加；会计方法采用了耗费提前计算的思想；势能方法引入了势函数的概念，从每步操作的数据结构状态和势函数的关系角度分析得出操作的平摊代价。“集合算法”这一部分主要分析了Union（合并集合）和Find （给出元素所在集合名）这两种运算。从上学期的《数据结构》课程的学习中，我们就已经发现集合和树之间的关系是密不可分的，我们经常用树结构来表示集合。而2-3树是一种特殊的每个内结点都只有2个或3个儿子的树，广泛的应用于可实现Member（查找）、Insert（插入）、Delete（删除）操作的数据结构——字典，可实现Insert、Delete、Union和Min（查找最小叶结点）的数据结构——可并堆，可实现Insert、Delete、Find、Concatenate（保序合并）和Split

（分裂）的数据结构——可连接队列等。

之前讨论的算法中每一步计算步骤都是确定的，然而第五部分“随机算法”中所讨论的随机化算法允许算法在执行的过程中随机的选择下一个执行步骤。“在许多情况下，当算法在执行过程中面临一个选择时，随机性选择常比最优选择省时。因此随机化算法可在很大程度上降低算法的复杂度。”（参考文献：《计

算机算法设计与分析（第3版）》）随机化算法对问题用同一输入算法求解时可能会得到完全不同的效果，这是它的基本特征——算法在执行时产生真正随机的结果。一般情况下，随即算法分为两大类——Las Vegas算法和Monte Carlo算法。Las Vegas算法不会得到不准确的结果，但有时却会找不到解，这时就需要重复调用算法进行计算。而Monte Carlo算法用来求取问题的准确解。它能保证求得一个截但无法保证其正确性，这是Monte Carlo算法的主要缺点。不过由于每次执行的算法都是独立的，通过反复执行算法可以有效的将发生错误的概率大大降低。另外，对于一个已经有了平均性质较好的确定性算法的问题，通过Sherwood 随机化方法可将确定性算法改成随机算法，以解决其在最坏情况下效率不高的问题，提高了算法的性能。随机化算法为很多用确定性算法难以很好的解决的难解问题提供了高效的解决途径，具有很高的实用价值。

第六部分“NP完全性理论与近似算法”首先介绍了计算模型、确定性和非

确定性图灵（Turing）机。“在进行问题的计算复杂性分析之前，首先必须建立

求解问题所用的计算模型，包括定义该计算模型中所用的基本运算，其目的是使问题的计算复杂性分析有一个共同的客观尺度。”（参考文献：《计算机算法设计

与分析（第3版）》）随机存取机RAM（Random Access Machine）、随机存取存储程序机RASP（Random Access Stored Program Machine）和图灵机（Turing Machine）是三种基本的计算模型。RAM和RASP的相同处在于都有各种寻址指令且时间复

杂性数量级相同，不同处在于RAM程序的不允许修改和RASP程序的可修改性。RAM程序和RASP程序之间可以相互模拟。图灵机可以计算函数部分的递归函数，涉及到递归可枚举集、递归集、原始递归集、部分递归函数、完全递归函数和原始递归函数。确定性图灵机DTM和非确定性图灵机NDTM的差别在于，NDTM的每一步动作允许有若干个选择，且它的ID序列通常是由树描述的，而DTM的ID

序列是线性的。这部分接着又进一步深入介绍NP完全性理论和解NP难问题的近似算法。NP是能在多项式时间内被一台NDTM所接受的语言。NP完全问题是当前计算机算法领域的热点研究课题。

第二部分学习心得

学习之初刚开始看到那些函数以及一大堆数学公式的时候都觉得头大，一时都摸不清这些复杂的式子是用来干什么的，甚至都以为学的不是算法而是高数了。后来在接触到分治法等算法思想后，在老师讲解的例子中学会了对那些式子的应用。课后也在实际的应用中真正掌握了第一部分所讲的数学知识，懂得了那些数学基础对算法研究的重要性。所以说，只有当自己学会在问题中运用了，才算是真正学会了那些知识。

算法的思想看着都似乎简单易懂，就算思路复杂的只要认真研究也比较容易理解，但要真正的在实验中、在实际问题的解决过程中运用出来就不是那么容易的一件事了。对于同一个问题，往往都有好几种不同的算法，就像要求分别运用

KMP、Monte Carlo、Las Vegas算法解决同一个问题的实验二一样。每种算法都有各自的优缺点，需要我们从算法的准确性和时间复杂度等多个方面进行权衡，从而找到最优的算法。

第三部分个人建议

一直以来都习惯于老师用PPT或者PDF课件上课，个人觉得上课看着屏幕上的Word文档有点不大适应。特别是刚开始上课讲函数的时候，那部分知识涉及比较复杂的数学计算，看得比较吃力。所以建议老师或许可以改用PPT课件作为教学的辅助工具，这样我们课后打印课件进行复习的时候也会方便一点。

另外，对于课后老师布置的实验题，做起来有难度而且很容易出现错误，耗费了不少时间。我觉得可以专门在机房上几堂实验课，大家在实验中碰到错误可以及时的请教老师或者和同学讨论。

第四部分报告总结

继上学期《数据结构与算法》课程的学习后，在《算法设计与分析》这门课程中我又更深入的学习了几种算法常用技术，学会了运用这些典型方法设计算法和反洗算法的效率。将来不管是继续读研还是工作，对算法的理解和研究都是十分重要的。因此，在今后的学习和研究中，我也会继续对算法的重视。在最后，也要感谢邓老师继《专业导论》后对我们这门课的辛苦教授。

大数据算法实验教学大纲

《大数据算法》实验教学大纲 大纲制定（修订）时间： 2017 年 11 月课程名称：《大数据算法》课程编码：0 课程类别：专业基础课课程性质：选修 适用专业：通信工程 课程总学时：40 实验（上机）计划学时： 8 开课单位：理学院 一、大纲编写依据 1.信息与计算科学2017-2020版教学计划； 2.信息与计算科学专业《大数据算法》理论教学大纲对实验环节的要求。 二、实验课程地位及相关课程的联系 1.《大数据算法》是信息与计算科学专业的一门专业方向课程；

2.本实验项目是《大数据算法》课程综合知识的运用； 3. 大数据不论在研究还是工程领域都是热点之一，算法是大数据管理与计算的核心主题，通过上机实验，不仅巩固学生在课堂上所学的知识，加深对大数据算法的理解，更重要的是通过实验题目，提高学生的动手能力，增强学生就业的竞争力； 4.本实验为后续的毕业设计有指导意义。 三、本课程实验目的和任务 1.理解大数据算法的基本理论，训练运用大数据思想对实际问题进行分析、设计、实践的基本技术，掌握科学的实验方法； 2.培养学生提炼、分析问题和独立解决问题的能力； 3.通过实验使学生能够正确使用一种大数据算法环境； 4.通过综合性、设计性实验训练，使学生初步掌握简单的概率算法、I/O有效算法、并行算法的设计方法； 5.培养正确记录实验数据和现象，正确分析算法性能的能力，以及正确书写实验报告的能力。 四、实验基本要求 1.实验项目的选定依据教学计划对学生实践能力培养的要求；

2.巩固和加深学生对大数据算法设计与分析方法的理解，提高学生结合运用所学知识解决问题的能力； 3.实验项目要求学生掌握大数据算法基本知识、MapReduce简单编程技术，并运用相关知识自行设计实验方案，完成解决一定问题的小型程序。 4.通过实验，要求学生做到： （1）能够预习实验，自行设计实验方案，并撰写实验报告； （2）学会一种大数据算法开发环境的使用，能利用该环境编制简单的外存有效的算法以及并行算法，验证课程中涉及的知识点，并独立设计算法解决某一实际问题； （3）能够独立分析程序运行结果，分析算法性能。 五、实验内容和学时分配

动态规划解找零钱问题实验报告

一、实验目的 （1）熟练掌握动态规划思想及教材中相关经典算法。 （2）掌握用动态规划解题的基本步骤，能够用动态规划解决一些问题。二、实验内容与实验步骤 （1）仔细阅读备选实验的题目，选择一个（可选多个）作为此次实验题目，设计的程序要满足正确性，代码中有关键的注释，书写格式清晰，简洁易懂，效率较高，利用C＋＋的模板，设计的程序通用性好，适合各种合理输入，并能对不合理输入做出正确的提示。 （2）可供选择的题目有以下2个： (i）找零钱问题（难度系数为3） ★问题描述 设有n种不同面值的硬币，各硬币的面值存于数组T[1:n]中。现要用这些面值的硬币来找钱，可以实用的各种面值的硬币个数不限。当只 用硬币面值T[1],T[2],…,T[i]时，可找出钱数j的最少硬币个数记为 C(i,j)。若只用这些硬币面值，找不出钱数j时，记C(i,j)=∞。 ★编程任务 设计一个动态规划算法，对1≤j≤L，计算出所有的C( n,j )。算法中只允许实用一个长度为L的数组。用L和n作为变量来表示算法的 计算时间复杂性 ★数据输入 由文件input.txt提供输入数据。文件的第1行中有1个正整数n （n<=13），表示有n种硬币可选。接下来的一行是每种硬币的面值。由 用户输入待找钱数j。 ★结果输出 程序运行结束时，将计算出的所需最少硬币个数输出到文件output.txt中。 输入文件示例输出文件示例 input.txt output.txt 3 3 1 2 5 9

三、实验环境 操作系统 Windows 7 调试软件 VC++6.0 上机地点 综合楼211 四、问题分析 （1） 分析要解决的问题，给出你的思路，可以借助图表等辅助表达。 答：这个问题用动态规划来解，归结到动态规划上面就变成了无限背包问题（因为收银台的硬币默认是无穷的，但一种改进版本可以考察有限硬币的情况）。区别在于，现在我们需要求一个最少的硬币数而不是最大值。但是选择的情况也是相同的，即每次选择都可以选择任何一种硬币。 首先，找零钱问题具有最优子结构性质： 兑换零钱问题的最优子结构表述：对于任意需要找的钱数j ，一个利用T[n]中的n 个不同面值钱币进行兑换零钱的最佳方案为P(T(1),j)，P(T(2),j),...,P(T(n),j)，即此时的最少钱币个数 ∑==n 1j) P(T (k),),(k j n C ，则 P(T(2),j),...,P(T(n),j)一定是利用T[n]中n 个不同的面值钱币对钱数 j=j-P(T(1),j)* T(1)进行兑换零钱的最佳方案。 其次，找零钱问题具有重叠于问题性质： a)当n=1时，即只能用一种钱币兑换零钱，钱币的面值为T[0]，有 b)当n>1时， 若j>T[n],即第n 种钱币面值比所兑换零钱数小,因此有} 1])[,({),(m in 1+-=≤≤k T j n C j n C n k 。当k 为n)i (1k 0≤≤时，C(n,j)达到最小 值，有P(T(k0),j)=P(T(0k )，j-T(0k ))+1 若j=T[n]，即用n 种钱币兑换零钱，第n 种钱币面值与兑换零钱数j 相等，此时有C(n,j)=C(n,T[n])=1； { ] [,1] [,0])[,(),(n T i n T i n T i P j i P =≠= = 若j

Java弹球游戏实验报告—chen汇总

课程设计报告 题目弹球小游戏 姓名方成 学号20 专业java 指导教师陈华恩 2013年12 月30

目录 一、实验目的 (2) 二、需求分析 (2) 三、实验任务 (2) 1、设计 (3) 2、程序要求： (3) 3、选作题： (3) 四、开发工具与平台 (3) 五、设计思路 (3) 1、界面设计 (3) 2、逻辑设计 (3) 3、程序测试 (4) 六、实验总结 (5) 七、程序代码 (5) 八、参考文献 (11) 1.《疯狂java讲义》 (12) 2.《算法导论》 (12) 3.《java编程思想》 (12)

一、实验目的 1、熟练掌握java面向对象编程。 2、掌握Swing图形用户界面编程以及事件处理等，掌握java绘图技术。 3、掌握timer类的灵活使用 4、培养独立查找资料，并解决问题的能力。 二、需求分析 经典的碰撞球是一个的古老游戏，目的是在训练人的反应能力。只有通过把所有的砖块消除完，才能顺利的完成任务。游戏要求如下： 1、实现球速度的随机性 2、实现球碰撞到边缘或者砖块自动反弹 3、实现游戏可以随时暂停 4、实现游戏结束后能重新开始游戏 三、实验任务 1、设计 设计并编程实现弹球程序：用户能通过菜单或者按钮新增一小球，该小球将从随机的位置出现，并具有随机颜色，随机速度以及随机的运动方向，小球沿初始方向匀速运动，当碰到窗口边缘时，小球将依据受力原理改变运动方向（可简化考虑，受力只改变小球的运动方向，小球仍按照初始速度匀速运动，且不考虑小球之间的碰撞）。 2、程序要求： （1）具备相应界面，并通过事件编程，实现相应的菜单或者按钮功能。（2）使用timer，在程序窗口区域绘制小球，并以线程控制小球的移动，实现动画效果。 3、选作题： （1）实现奖励机制及关卡机制 四、开发工具与平台

重庆大学算法导论跳桩得珠宝问题项目报告(包含报告和源代码)

重庆大学项目报告 项目题目：跳桩得珠宝问题 学院： 专业班级：计科 年级：2011级 姓名： 学号： 完成时间：2013 年 6 月7 日指导教师：陈波 重庆大学教务处制

项目报告正文 一.问题描述 有m排n列的柱桩，每一排的柱桩从左向右标号为1,2,…,n，且在每个柱桩上预先放好价值不一样的宝石。现在有位杂技演员从第一排的第1号柱桩开始跳跃，每次都必须跳到下一排的柱桩上，且每次跳跃最多只能向左或向右移动一个桩子。也就是说如果现在杂技演员站在第j号桩上，那么他可跳到下一排的第j号桩上，也可跳到下一排的第j-1 (if j>1)或者j+1 (if j

算法导论实验

《算法导论》课程实验报告 （院）系数理系 _ _____ 专业 ______ _信息与计算科学________ ____ 班级信科1001班 学号_ 20 08 15__ 学生姓名刘俊伟_ 曹玮王舒斌 指导教师_ 阳卫锋 ______ _____

《算法导论》实验指导书 实验目标 通过实验，使同学掌握并能熟练运用散列表、贪心算法、动态规划算法。 实验三计数排序 实验目的：掌握利用计数排序进行排序。 实验内容：对数组利用计数排序进行排序。 实验要求： 1）利用计数排序法。 2）记录每一步数组的中元素的变化 代码： import java.awt.BorderLayout; import java.awt.Button; import https://www.doczj.com/doc/8b16063797.html,ponent; import java.awt.Frame; import https://www.doczj.com/doc/8b16063797.html,bel; import java.awt.Panel; import java.awt.TextArea; import java.awt.TextField; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import java.awt.geom.Area; import javax.swing.Box; import javax.swing.JFrame; class CountingSort extends Frame { public static void main(String[] args) { new CountingSort().lauchFrame(); } private void lauchFrame() { Frame f = new JFrame("计数排序"); f.setBounds(350, 150, 600, 300);

数据库原理实验报告2012

《数据库原理》实验报告书 班级: 学号: 姓名: 指导教师: 实验成绩: 中南林业科技大学涉外学院理工系

目录 数据库原理实验安排 (3) 实验一数据库和表的建立、数据操作 (4) 实验二 SQL语言的使用 (9) 实验三完整性、安全性实现 (16) 实验四数据库编程 (18) 附录一SQL Server的安装 (20)

数据库原理实验安排 一、实验目的 通过实验，使学生熟悉并掌握数据库的基本概念、基本原理、和基本技术；能够应用这些理论和技术设计合理的数据库；更重要的是通过教学活动，使学生能够把与数据库相关的先修后继知识融会贯通，初步具有开发完整可用的数据库系统的能力。 二、实验安排 本门课程共分4个实验，8学时 实验一数据库和表的建立、数据操作 2学时 实验二 SQL语言的使用2学时 实验三完整性、安全性实现 2学时 实验四数据库编程 2学时 三、实验考核 实验成绩通过实验报告及每次实验后的验机给出，每次实验结束后都必须写出实验报告。

实验一数据库和表的建立、数据操作 一、实验目的： 掌握使用SQL语言进行数据定义和数据操纵的方法。 二、实验要求： 建立一个数据库stumanage，建立三个关系表students，course，grade。向表中插入数据，然后对数据进行删除、修改等操作，对关系、数据库进行删除操作。 三、实验步骤： 1、在SQL Server中输入本机器的名字，选择“windows身份验证”。点击确定连接SQL Server数据库服务器。 2、新建查询分析器。 3、在查询分析器中输入SQL语句------建立数据库stumanage。然后单击上面的绿色三角形右箭头。下部的空白区显示该语句的运行情况。 4、选择数据库stumanage为当前数据库。 5、如下图建立表students： 列名数据类型允许空主键说明 (1) sno Char(8) 否是学号 (2) sname Varchar(20) 是否姓名 (3) sex Char(2) 是否性别 (4) dept Varchar(20) 是否所在系 如下图建立表：course 列名数据类型允许空主键说明 (1) cno Char(6) 否是课程号 (2) cname Varchar(20) 是否课程名 如下图建立表sc：（注：包括两个外键，sno和cno共同组成主键）列名数据类型允许空主键外键说明 (1) sno Char(8) 否是 students(sno) 学号 (2) cno Char(6) 否是 course(sno) 课程号 (3) grade int 否否否成绩 6、使用SQL语句完成建表操作并以截屏的方式将建表操作过程粘贴在下方表格中。

算法导论 第三版 第21章 答案 英

Chapter21 Michelle Bodnar,Andrew Lohr April12,2016 Exercise21.1-1 EdgeP rocessed initial{a}{b}{c}{d}{e}{f}{g}{h}{i}{j}{k} (d,i){a}{b}{c}{d,i}{e}{f}{g}{h}{j}{k} (f,k){a}{b}{c}{d,i}{e}{f,k}{g}{h}{j} (g,i){a}{b}{c}{d,i,g}{e}{f,k}{h}{j} (b,g){a}{b,d,i,g}{c}{e}{f,k}{h}{j} (a,h){a,h}{b,d,i,g}{c}{e}{f,k}{j} (i,j){a,h}{b,d,i,g,j}{c}{e}{f,k} (d,k){a,h}{b,d,i,g,j,f,k}{c}{e} (b,j){a,h}{b,d,i,g,j,f,k}{c}{e} (d,f){a,h}{b,d,i,g,j,f,k}{c}{e} (g,j){a,h}{b,d,i,g,j,f,k}{c}{e} (a,e){a,h,e}{b,d,i,g,j,f,k}{c} So,the connected that we are left with are{a,h,e},{b,d,i,g,j,f,k}, and{c}. Exercise21.1-2 First suppose that two vertices are in the same connected component.Then there exists a path of edges connecting them.If two vertices are connected by a single edge,then they are put into the same set when that edge is processed. At some point during the algorithm every edge of the path will be processed,so all vertices on the path will be in the same set,including the endpoints.Now suppose two vertices u and v wind up in the same set.Since every vertex starts o?in its own set,some sequence of edges in G must have resulted in eventually combining the sets containing u and v.From among these,there must be a path of edges from u to v,implying that u and v are in the same connected component. Exercise21.1-3 Find set is called twice on line4,this is run once per edge in the graph,so, we have that?nd set is run2|E|times.Since we start with|V|sets,at the end 1

实验报告

实验三：苯酚的紫外光谱绘制及定量测定 姓名：黄日权学号：20120010007 一、实验目的 1. 了解紫外可见分光光度计的基本原理； 2. 学习并掌握紫外可见分光光度计的基本操作； 3. 掌握紫外可见吸收光谱的绘制和定量测定方法。 二、实验原理 分子的紫外可见吸收光谱是由于分子中的某些基团吸收了紫外可见辐射光后，发生了电子能级跃迁而产生的吸收光谱。它是带状光谱，反映了分子中某些基团的信息。可以用标准光谱图再结合其它手段进行定性分析。 根据物质对紫外-可见光吸收的吸光度与物质含量符合Lambert-Beer（朗伯—比尔）定律：A=εbc，（A为吸光度，ε为摩尔吸光系数，b为液池厚度，c为溶液浓度），因此，可以对物质进行定量分析。 在紫外-可见吸收分光光度分析中，必须注意溶液的pH 值的影响。因为溶液的pH 值不但有可能影响被测物吸光强度，甚至还可能影响被测物的峰位形状和位置。酚类化合物就有这一现象，例如苯酚在溶液中存在如下电离平衡： 苯酚在紫外区有三个吸收峰，在酸性或中性溶液中，λmax 为196.3nm，210.4nm 和269.8nm;在碱性溶液中λmax 位移至207.1nm，234.8nm 和286.9nm。下图为0.021g/L 的苯酚分别在0.010mol/L 盐酸溶液与氢氧化钠溶液中的紫外吸收光谱。由图可知，在盐酸溶液与氢氧化钠溶液中，苯酚的紫外吸收光谱有很大差别，所以在用紫外可见吸收分光光度分析苯酚时应加缓冲溶液，本实验是通过加氢氧化钠强碱溶液来控制溶液pH 值的。

三、仪器和试剂 1、仪器：（1）UV-1700 型紫外可见分光光度计；（2）1.00cm石英比色皿2个；（3）50mL 容量瓶8 个；（4）5mL、10mL移液管各1 支；（5）100mL、250mL 烧杯各1 个；（6）吸耳球1 个。 2、试剂：（1）苯酚标准溶液: 100mg/L；（2）10% NaOH 溶液 四、实验操作 1、配置系列标准溶液：准确移取100mg/L 的苯酚标准溶液0.00（1 号）、2.00（2 号）、4.00（3 号）、6.00（4 号）、8.00（5 号）、10.00mL（6 号）分别置于50 ml 容量瓶中，各加10 滴10%的NaOH 溶液，并用蒸馏水稀释至刻度，摇匀。 2、绘制吸收曲线：用1cm 石英比色皿，以NaOH 空白溶液为参比，在200~330nm 范围内，测量系列标准溶液中的 3 号（或 4 号）的吸光度A，绘制吸收曲线，找出最大吸收波长λmax 。 3、绘制标准工作曲线：用1cm 石英比色皿，以NaOH 空白溶液为参比，在选定的最大吸收波长λmax 下分别测定标准系列样品的吸光度，绘制标准工作曲线。 4、测定未知溶液：取未知夜10.00mL 置于50.00mL 容量瓶中，加10 滴10%的NaOH 溶液，用蒸馏水稀释至刻度；以NaOH 空白溶液为参比，用1cm 的比色皿在最大吸收波长处测定吸光度A。 5、计算未知溶液的含量（mg/mL）。 6、配制0.1mg/mL 的苯酚水溶液，以空白溶液为参比，用1cm 石英比色皿测定其吸光 度A，绘制吸收曲线，比较其余步骤（2）所得吸收曲线的差别，并说明理由。 五、实验报告及要求 1、绘制苯酚碱性溶液的标准工作曲线； 图一. 苯酚碱性溶液的标准工作曲线

算法导论 第三版 第六章 答案 英

Chapter6 Michelle Bodnar,Andrew Lohr December31,2016 Exercise6.1-1 At least2h and at most2h+1?1.Can be seen because a complete binary tree of depth h?1hasΣh?1 i=02i=2h?1elements,and the number of elements in a heap of depth h is between the number for a complete binary tree of depth h?1exclusive and the number in a complete binary tree of depth h inclusive. Exercise6.1-2 Write n=2m?1+k where m is as large as possible.Then the heap consists of a complete binary tree of height m?1,along with k additional leaves along the bottom.The height of the root is the length of the longest simple path to one of these k leaves,which must have length m.It is clear from the way we de?ned m that m= lg n . Exercise6.1-3 If there largest element in the subtee were somewhere other than the root, it has a parent that is in the subtree.So,it is larger than it’s parent,so,the heap property is violated at the parent of the maximum element in the subtree Exercise6.1-4 The smallest element must be a a leaf node.Suppose that node x contains the smallest element and x is not a leaf.Let y denote a child node of x.By the max-heap property,the value of x is greater than or equal to the value of y.Since the elements of the heap are distinct,the inequality is strict.This contradicts the assumption that x contains the smallest element in the heap. Exercise6.1-5 Yes,it is.The index of a child is always greater than the index of the parent, so the heap property is satis?ed at each vertex. 1

重庆大学算法导论跳桩得珠宝问题项目报告(包含报告和源代码)

大学项目报告 项目题目：跳桩得珠宝问题 学院： 专业班级：计科 年级：2011级 姓名： 学号： 完成时间：2013 年 6 月7 日指导教师：波 大学教务处制

项目报告正文 一.问题描述 有m排n列的柱桩，每一排的柱桩从左向右标号为1,2,…,n，且在每个柱桩上预先放好价值不一样的宝石。现在有位杂技演员从第一排的第1号柱桩开始跳跃，每次都必须跳到下一排的柱桩上，且每次跳跃最多只能向左或向右移动一个桩子。也就是说如果现在杂技演员站在第j号桩上，那么他可跳到下一排的第j号桩上，也可跳到下一排的第j-1 (if j>1)或者j+1 (if j

算法导论 第三版 第七章 答案 英

Chapter7 Michelle Bodnar,Andrew Lohr April12,2016 Exercise7.1-1 13199512874212611 13199512874212611 13199512874212611 91913512874212611 95131912874212611 95131912874212611 95819121374212611 95871213194212611 95874131912212611 95874131912212611 95874219122113611 95874261221131911 95874261121131912 Exercise7.1-2 If all elements in the array have the same value,PARTITION returns r.To make PARTITION return q= (p+r)/2 when all elements have the same value,modify line4of the algorithm to say this:if A[j]≤x and j(mod2)= (p+1)(mod2).This causes the algorithm to treat half of the instances of the same value to count as less than,and the other half to count as greater than. Exercise7.1-3 The for loop makes exactly r?p iterations,each of which takes at most constant time.The part outside the for loop takes at most constant time.Since r?p is the size of the subarray,PARTITION takes at most time proportional to the size of the subarray it is called on. Exercise7.1-4 To modify QUICKSORT to run in non-increasing order we need only modify line4of PARTITION,changing≤to≥. 1

算法导论 第三版 第二章 答案 英

Chapter2 Michelle Bodnar,Andrew Lohr April12,2016 Exercise2.1-1 314159264158 314159264158 314159264158 263141594158 263141415958 263141415859 Exercise2.1-2 Algorithm1Non-increasing Insertion-Sort(A) 1:for j=2to A.length do 2:key=A[j] 3://Insert A[j]into the sorted sequence A[1..j?1]. 4:i=j?1 5:while i>0and A[i]

算法导论学习报告

算法设计与分析 学 习 报 告

第一部分学习内容归纳 “计算机算法是以一步接一步的方式来详细描述计算机如何将输入转化为所要求的输出的过程，或者说，算法是对计算机上执行的计算过程的具体描述。”（参考文献：百度百科）《算法设计与分析》是一门面向设计，在计算机科学中处于核心地位的课程。这门课程主要讲授了在计算机应用中经常遇到的问题和求解的方法，分治法、动态规划法、随机算法等设计算法的基本原理、技巧和算法复杂性的分析，以及计算理论简介。 第一部分“概论和数学准备”在简单了解了算法的基本概念和复杂性、研究步骤等几个重要知识点后，着重学习了算法的数学基础，包括生成函数、差方方程的求解等，主要适用于求解算法的时间复杂性。 “任何可以用计算机求解的问题所需要的计算时间都与其规模有关：问题的规模越小，解题所需的计算时间往往也越短，从而也就比较容易处理。”（参考文献：《计算机算法设计与分析（第3版）》）而第二部分介绍的算法常用技术之首——分治法就运用了这样的思想。分治法的要领在于Divide（子问题的划分）-Conquer（子问题的求解）-Combine（子问题解的组合）。由于子问题和原问题是同类的，递归的思想在分治法中显得尤其重要，它们经常同时运用在算法设计中。这部分内容从Select（求第k小元）算法，寻找最近点对算法和快速傅立叶变换FFT等实际应用中深化对分治法思想的理解，同时也强调了平衡思想的重要性。 第三部分“动态规划”与分治法类似，同样是把问题层层分解成规模越来越小的同类型的子问题。但与分治法不同的是，分治法中的子问题通常是相互独立的，而动态规划法中的子问题很多都是重复的，因此通常采用递推的方法以避免重复计算。然而，也不是所有的情况下都采用递推法，当有大量的子问题无需求解时，更好的方式是采用动态规划法的变形——备忘录方法。通常需要用到动态规划法求解的问题都具有子问题的高度重复性和最优子结构性质两大特征，这也是我们分析问题和设计算法时的关键点。最长公共子序列LCS问题和最优二分搜索树就是从动态规划法的两个主要特征角度分析问题，进而设计出相应的解决算法的。而这部分内容中的另一个问题——流水作业调度，则告诉我们采用动态规划时偶尔也得不到高效的算法，我们要学会将已有的知识灵活运用，适当加工。 第四部分“集合算法”中首先介绍了一种分析算法复杂度的手法——平摊分析（Amortized Analysis）。与之前我们所接触的算法分析方法即逐一考虑执行每条指令所需的时间复杂度再进行累加的方法不同，平摊分析是对若干条指令从整体角度考虑其时间复杂度，通过这样的方法获得的时间复杂度更加贴近实际的情况。平摊分析的主要方法有聚集方法，会计方法和势能方法。聚集方法将指令的时间复杂度分类计算再相加；会计方法采用了耗费提前计算的思想；势能方法引入了势函数的概念，从每步操作的数据结构状态和势函数的关系角度分析得出操作的平摊代价。“集合算法”这一部分主要分析了Union（合并集合）和Find （给出元素所在集合名）这两种运算。从上学期的《数据结构》课程的学习中，我们就已经发现集合和树之间的关系是密不可分的，我们经常用树结构来表示集合。而2-3树是一种特殊的每个内结点都只有2个或3个儿子的树，广泛的应用于可实现Member（查找）、Insert（插入）、Delete（删除）操作的数据结构——字典，可实现Insert、Delete、Union和Min（查找最小叶结点）的数据结构——可并堆，可实现Insert、Delete、Find、Concatenate（保序合并）和Split

算法导论 第三版 第24章 答案 英

Chapter24 Michelle Bodnar,Andrew Lohr April12,2016 Exercise24.1-1 If we change our source to z and use the same ordering of edges to decide what to relax,the d values after successive iterations of relaxation are: s t x y z ∞∞∞∞0 2∞7∞0 25790 25690 24690 Theπvalues are: s t x y z NIL NIL NIL NIL NIL z NIL z NIL NIL z x z s NIL z x y s NIL z x y s NIL Now,if we change the weight of edge(z,x)to4and rerun with s as the source,we have that the d values after successive iterations of relaxation are: s t x y z 0∞∞∞∞ 06∞7∞ 06472 02472 0247?2 Theπvalues are: s t x y z NIL NIL NIL NIL NIL NIL s NIL s NIL NIL s y s t NIL x y s t NIL x y s t 1

Note that these values are exactly the same as in the worked example.The di?erence that changing this edge will cause is that there is now a negative weight cycle,which will be detected when it considers the edge(z,x)in the for loop on line5.Since x.d=4>?2+4=z.d+w(z,x),it will return false on line7. Exercise24.1-2 Suppose there is a path from s to v.Then there must be a shortest such path of lengthδ(s,v).It must have?nite length since it contains at most|V|?1 edges and each edge has?nite length.By Lemma24.2,v.d=δ(s,v)<∞upon termination.On the other hand,suppose v.d<∞when BELLMAN-FORD ter-minates.Recall that v.d is monotonically decreasing throughout the algorithm, and RELAX will update v.d only if u.d+w(u,v)

西电算法导论上机实验报告

算法导论上机实验报告册 班级： xxxxxx 学号： xxxxxxx 姓名： xxxx 教师： xxxxxx

目录 实验一排序算法 (1) 题目一： (1) 1、题目描述： (1) 2、所用算法： (1) 3、算法分析： (1) 4、结果截图： (1) 5、总结： (2) 题目二： (3) 1、题目描述： (3) 2、所用算法： (3) 3、算法分析： (3) 4、结果截图： (3) 5、总结： (4) 题目三： (4) 1、题目描述： (4) 2、所用算法： (4) 3、算法分析： (5) 4、结果截图： (5) 5、总结： (5) 题目四： (6) 1、题目描述： (6) 2、所用策略： (6) 3、算法分析： (6) 4、结果截图： (6) 5、总结： (7) 实验二动态规划 (7) 题目一： (7) 1、题目描述： (7) 2、所用策略： (7) 3、算法分析： (7) 4、结果截图： (8) 5、总结： (8) 题目二： (9) 1、题目描述： (9) 2、所用策略： (9) 3、算法分析： (9) 4、结果截图： (9) 5、总结： (10) 题目三： (10) 1、题目描述： (10) 2、所用策略： (10) 3、算法分析： (10)

5、总结： (11) 题目四： (12) 1、题目描述： (12) 2、所用策略： (12) 3、算法分析: (12) 4、结果截图： (12) 5、总结： (13) 题目五： (13) 1、题目描述： (13) 2、所用策略： (13) 3、算法分析： (13) 4、结果截图： (14) 5、总结： (14) 实验三贪心算法 (14) 题目一： (14) 1、题目描述： (14) 2、所用策略： (14) 3、算法分析： (14) 4、结果截图： (15) 5、总结： (16) 题目二： (16) 1、题目描述： (16) 2、所用策略： (16) 3、算法分析： (16) 4、结果截图： (17) 5、总结： (17) 题目三： (17) 1、题目描述: (17) 2、所用算法： (17) 3、算法分析： (17) 4、结果截图： (18) 5、总结： (18) 题目四： (19) 1、题目描述： (19) 2、所用算法： (19) 3、算法分析： (19) 实验四回溯法 (19) 题目一： (19) 1、题目描述： (19) 2、所用策略： (19) 3、算法分析： (19) 题目二： (21) 1、题目描述： (21)