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贪心算法及其实例探究

贪心算法及其实例探究
贪心算法及其实例探究

算法设计与分析实验报告贪心算法

算法设计与分析实验报告 贪心算法 班级:2013156 学号:201315614 姓名:张春阳哈夫曼编码 代码 #include float small1,small2; int flag1,flag2,count; typedefstructHuffmanTree { float weight; intlchild,rchild,parent; }huffman; huffmanhuffmantree[100]; void CreatHuffmanTree(intn,int m) { inti; void select(); printf("请输入%d个节点的权值:",n); for(i=0;i

printf("\n"); for(i=0;i

北京理工大学《数据结构与算法设计》实验报告实验一

《数据结构与算法设计》 实验报告 ——实验一 学院: 班级: 学号: 姓名:

一、实验目的 1.通过实验实践、巩固线性表的相关操作; 2.熟悉VC环境,加强编程、调试的练习; 3.用C语言编写函数,实现循环链表的建立、插入、删除、取数据等基本操作; 4.理论知识与实际问题相结合,利用上述基本操作实现约瑟夫环。 二、实验内容 1、采用单向环表实现约瑟夫环。 请按以下要求编程实现: ①从键盘输入整数m,通过create函数生成一个具有m个结点的单向环表。环表中的 结点编号依次为1,2,……,m。 ②从键盘输入整数s(1<=s<=m)和n,从环表的第s个结点开始计数为1,当计数到 第n个结点时,输出该第n结点对应的编号,将该结点从环表中消除,从输出结点 的下一个结点开始重新计数到n,这样,不断进行计数,不断进行输出,直到输出 了这个环表的全部结点为止。 三、程序设计 1、概要设计 为实现上述程序功能,应用单向环表寄存编号,为此需要建立一个抽象数据类型:单向环表。 (1)、单向环表的抽象数据类型定义为: ADT Joseph{ 数据对象:D={ai|ai∈ElemSet,i=1,2,3……,n,n≥0} 数据关系:R1={ |ai∈D,i=1,2,……,n} 基本操作: create(&L,n) 操作结果:构造一个有n个结点的单向环表L。 show(L) 初始条件:单向环表L已存在。 操作结果:按顺序在屏幕上输出L的数据元素。 Josephf( L,m,s,n) 初始条件:单向环表L已存在, s>0,n>0,s

贪心算法经典例题

贪心算法经典例题 发布日期:2009-1-8 浏览次数:1180 本资料需要注册并登录后才能下载! ·用户名密码验证码找回密码·您还未注册?请注册 您的账户余额为元,余额已不足,请充值。 您的账户余额为元。此购买将从您的账户中扣除费用0.0元。 内容介绍>> 贪心算法经典例题 在求最优解问题的过程中,依据某种贪心标准,从问题的初始状态出发,直接去求每一步的最优解,通过若干次的贪心选择,最终得出整个问题的最优解,这种求解方法就是贪心算法。 从贪心算法的定义可以看出,贪心法并不是从整体上考虑问题,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解,而由问题自身的特性决定了该题运用贪心算法可以得到最优解。 我们看看下面的例子 例1 均分纸牌(NOIP2002tg) [问题描述] 有 N 堆纸牌,编号分别为 1,2,…, N。每堆上有若干张,但纸牌总数必为 N 的倍数。可以在任一堆上取若干张纸牌,然后移动。移牌规则为:在编号为 1 堆上取的纸牌,只能移到编号为 2 的堆上;在编号为 N 的堆上取的纸牌,只能移到编号为 N-1 的堆上;其他堆上取的纸牌,可以移到相邻左边或右边的堆上。现在要求找出一种移动方法,用最少的移动次数使每堆上纸牌数都一样多。例如 N=4,4 堆纸牌数分别为: ①9 ②8 ③17 ④ 6 移动3次可达到目的: 从③取 4 张牌放到④(9 8 13 10) -> 从③取 3 张牌放到②(9 11 10 10)-> 从②取 1 张牌放到①(10 10 10 10)。 [输入]:键盘输入文件名。 文件格式:N(N 堆纸牌,1 <= N <= 100) A1 A2 … An (N 堆纸牌,每堆纸牌初始数,l<= Ai <=10000) [输出]:输出至屏幕。格式为:所有堆均达到相等时的最少移动次数。 [输入输出样例] a.in: 4 9 8 17 6 屏慕显示:3 算法分析:设a[i]为第i堆纸牌的张数(0<=i<=n),v为均分后每堆纸牌的张数,s为最小移到次数。 我们用贪心法,按照从左到右的顺序移动纸牌。如第i堆(0

算法设计与分析实验报告

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:2016002105 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 1.1 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。 1.2 实验课时 2学时 1.3 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。 1.4 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:

算法设计与实验报告讲解

算法设计与分析实验报告 学院:信息学院 专业:物联网1101 姓名:黄振亮 学号:20113379 2013年11月

目录 作业1 0-1背包问题的动态规划算法 (7) 1.1算法应用背景 (3) 1.2算法原理 (3) 1.3算法描述 (4) 1.4程序实现及程序截图 (4) 1.4.1程序源码 (4) 1.4.2程序截图 (5) 1.5学习或程序调试心得 (6) 作业2 0-1背包问题的回溯算法 (7) 2.1算法应用背景 (3) 2.2算法原理 (3) 2.3算法描述 (4) 2.4程序实现及程序截图 (4) 2.4.1程序源码 (4) 2.4.2程序截图 (5) 2.5学习或程序调试心得 (6) 作业3循环赛日程表的分治算法 (7) 3.1算法应用背景 (3) 3.2算法原理 (3) 3.3算法描述 (4) 3.4程序实现及程序截图 (4)

3.4.1程序源码 (4) 3.4.2程序截图 (5) 3.5学习或程序调试心得 (6) 作业4活动安排的贪心算法 (7) 4.1算法应用背景 (3) 4.2算法原理 (3) 4.3算法描述 (4) 4.4程序实现及程序截图 (4) 4.4.1程序源码 (4) 4.4.2程序截图 (5) 4.5学习或程序调试心得 (6)

作业1 0-1背包问题的动态规划算法 1.1算法应用背景 从计算复杂性来看,背包问题是一个NP难解问题。半个世纪以来,该问题一直是算法与复杂性研究的热点之一。另外,背包问题在信息加密、预算控制、项目选择、材料切割、货物装载、网络信息安全等应用中具有重要的价值。如果能够解决这个问题那么则具有很高的经济价值和决策价值,在上述领域可以获得最大的价值。本文从动态规划角度给出一种解决背包问题的算法。 1.2算法原理 1.2.1、问题描述: 给定n种物品和一背包。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的物品,使得装入背包中物品的总价值最大? 形式化描述:给定c >0, wi >0, vi >0 , 1≤i≤n.要求找一n元向量(x1,x2,…,xn,), xi ∈{0,1}, ?∑ wi xi≤c,且∑ vi xi达最大.即一个特殊的整数规划问题。 1.2.2、最优性原理: 设(y1,y2,…,yn)是 (3.4.1)的一个最优解.则(y2,…,yn)是下面相应子问题的一个最优解: 证明:使用反证法。若不然,设(z2,z3,…,zn)是上述子问题的一个最优解,而(y2,y3,…,yn)不是它的最优解。显然有 ∑vizi > ∑viyi (i=2,…,n) 且 w1y1+ ∑wizi<= c 因此 v1y1+ ∑vizi (i=2,…,n) > ∑ viyi, (i=1,…,n) 说明(y1,z2, z3,…,zn)是(3.4.1)0-1背包问题的一个更优解,导出(y1,y2,…,yn)不是背包问题的最优解,矛盾。 1.2.3、递推关系:

银行家算法设计实验报告

银行家算法设计实验报告

银行家算法设计实验报告 一.题目分析 1.银行家算法: 我们可以把操作系统看做是银行家,操作系统管理的资源相当于银行家管理的资金,进程向操作系统请求资源相当于客户向银行家贷款。操作系统按银行家制定的规则为进程分配资源,当进程首次申请资源时,要测试该进程尚需求的资源量,若是系统现存的资源可以满足它尚需求的资源量,则按当前的申请量来分配资源,否则就推迟分配。 当进程在执行中继续申请资源时,先测试该进程申请的资源量是否超过了它尚需的资源量。若超过则拒绝分配,若没有超过则再测试系统尚存的资源是否满足该进程尚需的资源量,若满足即可按当前的申请量来分配,若不满足亦推迟分配。 2.基本要求: (1)可以输入某系统的资源以及T0时刻进程对资源的占用及需求情况的表项,以及T0时刻系统的可利用资源数。 (2)对T0时刻的进行安全性检测,即检测在T0时刻该状态是否安全。

(3)进程申请资源,用银行家算法对其进行检测,分为以下三种情况: A. 所申请的资源大于其所需资源,提示分配不合理不予分配并返回 B. 所申请的资源未大于其所需资源, 但大于系统此时的可利用资源,提 示分配不合理不予分配并返回。 C. 所申请的资源未大于其所需资源, 亦未大于系统此时的可利用资源,预 分配并进行安全性检查: a. 预分配后系统是安全的,将该进 程所申请的资源予以实际分配并 打印后返回。 b. 与分配后系统进入不安全状态,提示系统不安全并返回。 (4)对输入进行检查,即若输入不符合条件,应当报错并返回重新输入。 3.目的: 根据设计题目的要求,充分地分析和理解题 目,叙述系统的要求,明确程序要求实现的功能以及限制条件。 明白自己需要用代码实现的功能,清楚编写每部分代码的目的,做到有的放矢,有条理不遗漏的用代码实现银行家算法。

2009.1算法设计与分析课程期末试卷-A卷(自测 )

华南农业大学期末考试试卷(A卷)2008学年第一学期考试科目:算法分析与设计 考试类型:(闭卷)考试时间:120 分钟 学号姓名年级专业 一、选择题(20分,每题2分) 1.下述表达不正确的是。 A.n2/2 + 2n的渐进表达式上界函数是O(2n) B.n2/2 + 2n的渐进表达式下界函数是Ω(2n) C.logn3的渐进表达式上界函数是O(logn) D.logn3的渐进表达式下界函数是Ω(n3) 2.当输入规模为n时,算法增长率最大的是。 A.5n B.20log 2n C.2n2 D.3nlog 3 n 3.T(n)表示当输入规模为n时的算法效率,以下算法效率最优的是。A.T(n)= T(n – 1)+1,T(1)=1 B.T(n)= 2n2 C.T(n)= T(n/2)+1,T(1)=1 D.T(n)= 3nlog 2 n 4.在棋盘覆盖问题中,对于2k×2k的特殊棋盘(有一个特殊方块),所需的L型骨 牌的个数是。 A.(4k– 1)/3 B.2k /3 C.4k D.2k 5.在寻找n个元素中第k小元素问题中,若使用快速排序算法思想,运用分治算

法对n个元素进行划分,应如何选择划分基准?下面答案解释最合理。 A.随机选择一个元素作为划分基准 B.取子序列的第一个元素作为划分基准 C.用中位数的中位数方法寻找划分基准 D.以上皆可行。但不同方法,算法复杂度上界可能不同 6.有9个村庄,其坐标位置如下表所示: 现在要盖一所邮局为这9个村庄服务,请问邮局应该盖在才能使到邮局到这9个村庄的总距离和最短。 A.(4.5,0)B.(4.5,4.5)C.(5,5)D.(5,0) 7.n个人拎着水桶在一个水龙头前面排队打水,水桶有大有小,水桶必须打满水, 水流恒定。如下说法不正确? A.让水桶大的人先打水,可以使得每个人排队时间之和最小 B.让水桶小的人先打水,可以使得每个人排队时间之和最小 C.让水桶小的人先打水,在某个确定的时间t内,可以让尽可能多的人打上水D.若要在尽可能短的时间内,n个人都打完水,按照什么顺序其实都一样 8.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规模较小的子问题, 分别解决子问题,最后将子问题的解组合起来形成原问题的解。这要求原问题和子问题。

南京邮电大学算法设计实验报告——动态规划法

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。

贪心算法解汽车加油问题实验报告

计算机算法与分析 设计报告 班级:信管一班信管二班 姓名(学号):赵立贺(060340219) 赵艳(060340114)刘辉(060340125)王勇(060340116)万玉琪(060340213)刘旺(060340205)指导教师:赵晓峰姚天祥 设计地点:信息系统实验室 信息管理系 2008年12月13日

一、实验名称: 用贪心算法、回溯算法、动态规划等解决汽车加油次数最少问题。 二、实验目的: 课程设计是《计算机算法与设计》课程不可缺少的重要实践性环节。通过实践教学,要达到以下目的: (1)使学生掌握线性表、栈、队列、串、树、二叉树、图、集合等各种典型抽象数据类型的数学模型及其所支持基本运算的实现方法; (2)使学生掌握以抽象数据类型为模块的面向对象程序设计方法; (3)使学生提高对实际问题的分析、设计和实现能力; (4)为学生后续课程的学习及课程设计打下坚实的实践基础。 三、使用的策略: 贪心算法、回溯算法等。 四、实验内容: (一)问题描述 一辆汽车加满油后可以行驶N千米。旅途中有若干个加油站。指出若要使沿途的加油次数最少,设计一个有效的算法,指出应在那些加油站停靠加油。 给出N,并以数组的形式给出加油站的个数及相邻距离,指出若要使沿途的加油次数最少,设计一个有效的算法,指出应在那些加油站停靠加油。要求:算法执行的速度越快越好。 (二)问题分析(前提行驶前车里加满油) 对于这个问题我们有以下几种情况:设加油次数为k,每个加油站间距离为a[i];i=0,1,2,3……n 1.始点到终点的距离小于N,则加油次数k=0; 2.始点到终点的距离大于N, A 加油站间的距离相等,即a[i]=a[j]=L=N,则加油次数最少k=n; B 加油站间的距离相等,即a[i]=a[j]=L>N,则不可能到达终点; C 加油站间的距离相等,即a[i]=a[j]=L

算法与设计实验报告

算法与分析实验报告软件工程专业 安徽工业大学 指导老师:许精明

实验内容 1:杨辉三角 2:背包问题 3:汉诺塔问题 一:实验目的 1:掌握动态规划算法的基本思想,学会用其解决实际问题。 2:通过几个基本的实验,提高算法分析与设计能力,提高动手操作能力和培养良好的编程习惯。 二:实验内容 1:杨辉三角 2:背包问题 3:汉诺塔问题 实验一:杨辉三角

问题分析: ①每行数字左右对称,由1开始逐渐变大,然后变小,回到1。 ②第n行数之和为2^n。 ③下一行每个数字等于上一行的左右两个数字之和。 算法设计及相关源代码: public void yanghui(int n) { int[] a = new int[n]; if(n==1){ System.out.println(1); }else if(n==2) { System.out.print(1 + " " +1); }else{ a[1]=1; System.out.println(a[1]); a[2]=1;

System.out.println(a[1]+" "+a[2]); for(int i=3;i<=n;i++){ a[1]=a[i]=1; for(int j=i-1;j>1;j--){ a[j]=a[j]+a[j-1]; } for(int j=1;j<=i;j++){ System.out.print(a[j]+" "); } System.out.println(); } } } 实验结果:n=10 实验二:0-1背包问题 问题分析::令V(i,j)表示在前i(1<=i<=n)个物品中能够装入容量为就 j(1<=j<=C)的背包中的物品的最大价值,则可以得到如下的动态规划函数: (1) V(i,0)=V(0,j)=0 (2) V(i,j)=V(i-1,j) j

贪心算法求解最优服务次序问题

实验名称:贪心算法实例编程 求解最优服务次序问题 1、实验目的: 1)理解贪心算法的概念 2)掌握贪心算法的基本要素 3)掌握设计贪心算法的一般步骤 4)针对具体问题,能应用贪心算法设计有效算法 5)用C++实现算法,并且分析算法的效率 2、实验设备及材料: 硬件设备:PC机 机器配置:双核cpu频率2.2GHz,内存2G 操作系统:Windows 7 开发工具:VC++6.0 3、实验内容: ①问题描述 设有n个顾客同时等待一项服务。顾客i需要的服务时间为t i,1≤i≤n。 应如何安排n个顾客的服务次序才能使平均等待时间达到最小?平均等待时间是n恶搞顾客等待服务时间的总和除以n。 ②编程任务 对于给定的n个顾客需要的服务时间,计算最优服务次序。 ③样例 例如,现在有5个顾客,他们需要的服务时间分别为:56,12,5,99,33。 那么,按照所需服务时间从小到大排序为:5,12,33,56,99。排序后的顾客等待服务完成的时间为:5,17,50,106,205;和为:383;平均等待时间为:76.6。

4、实验方法步骤及注意事项: ①实验步骤 a、分析问题,确定最优的贪心选择; b、针对贪心选择过程进行算法设计; c、举例验证算法的正确性; d、上机调试算法。 ②解题思路 1)求解最优服务次序问题的贪心策略为:先为所需服务时间最短的顾客服务。 2)使用贪心算法求解最优服务次序问题的算法,用C++语言描述。 ①.最优值:(贪心算法) text(int n,int x[],int s[])//s[]为保存每个顾客等待时间的数组 { int i; int sum=0; for(i=0;i0){ s[i]=x[i]+s[i-1]; sum+=s[i];} else { s[i]=x[i]; sum+=s[i]; } } return sum/n; } ②.最优解:(快速排序) void QuickSort(int e[], int first, int end) { int i=first,j=end,key=e[first]; while(i=key) j--; e[i]=e[j]; while(ii+1) QuickSort(e,i+1,end); }

算法设计实验报告(川大陈瑜)

《算法设计》课程报告 课序号: 01 学号: 2012141461134 姓名:刘佳玉 任课教师:陈瑜 评阅成绩: 评阅意见: 提交报告时间:2014年 6 月 16 日

贪心算法 1、问题描述 (这是我在soj上找的一道题,以前没做出来,现在用贪心的思想做出来了) 约翰要去钓鱼。他有h小时可用(1≤h≤16),在这个地区有n个湖泊(2≤n≤25),所有的湖泊沿着一条单行道可到达。约翰从湖泊1开始,他可以在任何湖泊结束。他只能从一个湖,到下一个,但他没有必要停在任何湖除非他想停。对于每个i = 1,……,n-1,ti 表示从湖i到湖i+1的5分钟的时间间隔(0 < ti < = 192)。例如,t3 = 4意味着它从湖3湖4需要20分钟的时间。 为了帮助他们规划自己的钓鱼旅行,约翰已经收集了一些关于湖泊信息。对于每个湖泊的i,能钓到的鱼在最初的5分钟的数量,用fi表示(fi > = 0),是已知的。每钓5分钟的鱼,能钓到的鱼在接下来的5分钟的间隔降低一个恒定的数di(di>=0)。如果能钓到的鱼在一个时间区的数量小于或等于di,将不会有更多的鱼留在湖里在下一个时间间隔。为了简化规划,约翰认为没有人会在影响他期待钓到的鱼的数量的湖里钓鱼。 写一个程序来帮助约翰计划他的最大化期望钓到的鱼的数量的钓鱼之旅。在每个湖花费的时间数必须是5的倍数。 这个问题包含多个测试案例! 一个多输入的第一行是一个整数N,然后一个空白行后的N个输入块。每个输入块由问题描述中的格式表示的。每个输入块之间有一个空行。 输出格式包含N个输出块。输出块之间要有一个空白行。 输入 在输入中,会给你一个案例输入的数量。每一种情况下,以n开始,其次是h,接下来有一行n个整数指定fi(1 < =i< = n),然后有一行n个整数di(1≤i<=n),最后,有一行n - 1的整数ti(1≤i<=n-1)。输入在n=0的情况下终止。 输出

《算法设计与分析》实验报告

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

哈夫曼编码_贪心算法

淮海工学院计算机工程学院实验报告书 课程名:《算法分析与设计》 题目:实验3 贪心算法 哈夫曼编码 班级:软件102班 学号:11003215 姓名:鹿迅

实验3 贪心算法 实验目的和要求 (1)了解前缀编码的概念,理解数据压缩的基本方法; (2)掌握最优子结构性质的证明方法; (3)掌握贪心法的设计思想并能熟练运用 (4)证明哈夫曼树满足最优子结构性质; (5)设计贪心算法求解哈夫曼编码方案; (6)设计测试数据,写出程序文档。 实验内容 设需要编码的字符集为{d 1, d 2, …, dn },它们出现的频率为 {w 1, w 2, …, wn },应用哈夫曼树构造最短的不等长编码方案。 实验环境 Turbo C 或VC++ 实验学时 2学时,必做实验 数据结构与算法 struct huffman { double weight; //用来存放各个结点的权值 int lchild,rchild,parent; //指向双亲、孩子结点的指针 }; 核心源代码 #include #include using namespace std; struct huffman { double weight; int lchild,rchild,parent; }; static int i1=0,i2=0; int Select(huffman huff[],int i) { ∑=j i k k a

int min=11000; int min1; for(int k=0;k

算法设计与分析实验报告 统计数字问题

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 s[10]; //记录0~9出现的次数 int a[10]; //a[i]记录n位数的规律 void sum(int n,int l,int m) { if(m==1) {

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

贪心算法的实际应用

贪心算法的实际应用 姓名: 班级: 学号: 指导老师:

定义: 贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。 贪婪算法(Greedy algorithm)是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。用贪婪法设计算法的特点是一步一步地进行,常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择,而不考虑各种可能的整体情况,它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间,它采用自顶向下,以迭代的方法做出相继的贪心选择,每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题,通过每一步贪心选择,可得到问题的一个最优解,虽然每一步上都要保证能获得局部最优解,但由此产生的全局解有时不一定是最优的,所以贪婪法不要回溯。 贪婪算法是一种改进了的分级处理方法。其核心是根据题意选取一种量度标准。然后将这多个输入排成这种量度标准所要求的顺序,按这种顺序一次输入一个量。如果这个输入和当前已构成在这种量度意义下的部分最佳解加在一起不能产生一个可行解,则不把此输入加到这部分解中。这种能够得到某种量度意义下最优解的分级处理方法称为贪婪算法。 对于一个给定的问题,往往可能有好几种量度标准。初看起来,这些量度标准似乎都是可取的,但实际上,用其中的大多数量度标准作贪婪处理所得到该量度意义下的最优解并不是问题的最优解,而是次优解。因此,选择能产生问题最优解的最优量度标准是使用贪婪算法的核心。 一般情况下,要选出最优量度标准并不是一件容易的事,但对某问题能选择出最优量度标准后,用贪婪算法求解则特别有效。最优解可以通过一系列局部最优的选择即贪心选择来达到,根据当前状态做出在当前看来是最好的选择,即局部最优解选择,然后再去解做出这个选择后产生的相应的子问题。每做一次贪婪选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题,最终可得到问题的一个整体最优解。

贪心算法实验(求解最短路径)

算法分析与设计实验报告第五次实验

输入较小的有向带权图结果: 测试结果 输入较大的有向带权图结果:

实验分析在实验中输入了两个有向带权图,一组是结点较少,贪心判断会少一点,另一组的结点稍微多一点,贪心判断会多一些,通过上面的图和下面的结果的比较,我们可以发现结果是正确的,说明程序设计没有问题。观察两个图所用的时间的多少,我们发现这两个结点所用的时间是相对接近的,并没有很大的差距。不过这一个程序有一个问题就是每一次都需要我们手动的去输入一个图的邻接矩阵,对于结点很多的图显然是不合适,所以我们可以通过读文件来减少工作量,下次要改进。

附录: 完整代码(贪心法) //贪心算法 Dijkstra求单源最短路径 #include #include #include #include using namespace std; const int N=10; const int M=1000; //定义无限大的值 template void Dijkstra(int n,int v,Type dist[],int prev[],Type c[][N+1]); //输出最短路径,源点v,终点i,prev[]保存父结点 void Traceback(int v,int i,int prev[]); //参数分别为顶点个数n,源结点v,源结点到其他结点的距离数组dist[],父结点数组prev[],各结点之间的距离数组c[][N+1] template void Dijkstra(int n,int v,Type dist[],int prev[],Type c[][N+1]) { bool s[N+1]; //s数组表示各结点是否已经遍历 for(int i=1;i<=n;i++) { dist[i]=c[v][i]; //dist[i]表示当前从源到顶点的最短路径长度 s[i]=false; if(dist[i]==M)

算法设计与分析实验报告

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 //BF算法 int BF(char s[],char t[]) { int i; int a; int b; int m,n; m=strlen(s); //主串长度 n=strlen(t); //子串长度 printf("\n*****BF*****算法\n"); for(i=0;i

找零问题贪心算法实现

找零问题贪心算法实现 一、实验描述 当前有面值分别为2角5分,1角,5分,1分的硬币,请给出找n分钱的最佳方案(要求找出的硬币数目最少)。 二、实验原理 具体实例: 假如老板要找给我99分钱,他有上面的面值分别为25,10,5,1的硬币数,为了找给我最少的硬币数,那么他是不是该这样找呢,先看看该找多少个25分的, 99/25=3,好像是3个,要是4个的话,我们还得再给老板一个1分的,我不干,那么老板只能给我3个25分的拉,由于还少给我24,所以还得给我2个10分的和4个1分。 具体实现: <>T[i]; inputFile>>Coins[i]; outputFile<>TotalMoney; outputFile<<"需要找回的总钱数为: "<=TotalMoney)return true; else outputFile<<"所有硬币的总钱数是"<

return false; } return false; } int LeastCoins::changeMoney(int i,int j) { if (i>1) { if (j(T2+X-1)) m[i][j]=T2+X-1; else m[i][j]=T1+X; return m[i][j]; } } else if(i==1)// 此时 i==1 { if ((j%T[1])==0 && (j/T[1]<=Coins[1])){ m[1][j]=j/T[1]; return m[1][j]; } else return 1000000; } else return 1000000; } void LeastCoins::output()

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