当前位置：文档库 › 学习算法之路

学习算法之路

第一阶段：练经典常用算法，下面的每个算法给我打上十到二十遍，同时自己精简代码，

因为太常用，所以要练到写时不用想，10-15分钟内打完，甚至关掉显示器都可以把程序打

出来.

1.最短路(Floyd、Dijstra,BellmanFord)

2.最小生成树(先写个prim,kruscal要用并查集，不好写)

3.大数（高精度）加减乘除

4.二分查找. (代码可在五行以内)

5.叉乘、判线段相交、然后写个凸包.

6.BFS、DFS,同时熟练hash表(要熟，要灵活,代码要简)

7.数学上的有：辗转相除（两行内），线段交点、多角形面积公式.

8. 调用系统的qsort, 技巧很多，慢慢掌握.

9. 任意进制间的转换

第二阶段：练习复杂一点，但也较常用的算法。

如：

1. 二分图匹配（匈牙利），最小路径覆盖

2. 网络流，最小费用流。

3. 线段树.

4. 并查集。

5. 熟悉动态规划的各个典型：LCS、最长递增子串、三角剖分、记忆化dp

6.博弈类算法。博弈树，二进制法等。

7.最大团，最大独立集。

8.判断点在多边形内。

9. 差分约束系统.

10. 双向广度搜索、A*算法，最小耗散优先. 相关的知识

图论

路径问题

0/1边权最短路径

BFS

非负边权最短路径（Dijkstra）

可以用Dijkstra解决问题的特征负边权最短路径

Bellman-Ford

Bellman-Ford的Yen-氏优化

差分约束系统

Floyd

广义路径问题

传递闭包

极小极大距离 / 极大极小距离

Euler Path / Tour

圈套圈算法

混合图的 Euler Path / Tour

Hamilton Path / Tour

特殊图的Hamilton Path / Tour 构造

生成树问题

最小生成树

第k小生成树

最优比率生成树

0/1分数规划

度限制生成树

连通性问题

强大的DFS算法

无向图连通性

割点

割边

二连通分支

有向图连通性

强连通分支

2-SAT

最小点基

有向无环图

拓扑排序

有向无环图与动态规划的关系二分图匹配问题

一般图问题与二分图问题的转换思路

最大匹配

有向图的最小路径覆盖

0 / 1矩阵的最小覆盖

完备匹配

最优匹配

稳定婚姻

网络流问题

网络流模型的简单特征和与线性规划的关系

最大流最小割定理

最大流问题

有上下界的最大流问题

循环流

最小费用最大流 / 最大费用最大流弦图的性质和判定

组合数学

解决组合数学问题时常用的思想

逼近

递推 / 动态规划

概率问题

Polya定理

计算几何 / 解析几何

计算几何的核心：叉积 / 面积

解析几何的主力：复数

基本形

点

直线，线段

多边形

凸多边形 / 凸包

凸包算法的引进，卷包裹法

Graham扫描法

水平序的引进，共线凸包的补丁完美凸包算法

HLDA学习笔记

HLDA学习笔记题目: The Nested Chinese Restaurant Process and Bayesian Nonparametric Inferenc e o f Topic Hierarchies David M.BLEI 这个LDA领域的大牛，对LDA有诸多变形，这一片是将随机过程(stochastic process)用于无参贝叶斯推断上，构造主题层次树。 2012.9.17 刚刚开始学习，掌握了大概内容。文中采用的方法:在贝叶斯无参推断(BNP)中，先验和后验分布不再受限于参数的分布，而是一般的随机过程。贝叶斯推断过程也不再受限于优先维空间，可以扩展到一般的无限维空间。构造主题层次结构树(以JACM1987-2004年间536个摘要——abstract为例)

图中可以看到第一层是5个大的计算机的方向，每个方向中列出了前5个主题词，然后每个主题又有若干子主题。该方法能够发现不同领域中基于唯一的输入数据中的有用的主题层次。通过为文档定义概率模型，不需要定义主题的层次，而是定义统计过程。文章的结构:首先回顾随机过程和贝叶斯无参统计的必要背景;第3部分:nested Chinese restaurant procee;第4部分:在层次主题模型中使用的拓扑;第5部分:近似后验推断算法;第6部分:样本和经验评估;第7部分:相关工作和讨论。第2部分: Aldous 1985(Chinese restaurant process)，Antoniak 1974(Dirichlet process mixture). 这部分有一系列的公式，暂时没有看懂，先跳过。

各种排序算法比较

排序算法一、插入排序(Insertion Sort) 1. 基本思想：每次将一个待排序的数据元素，插入到前面已经排好序的数列中的适当位置，使数列依然有序；直到待排序数据元素全部插入完为止。 2. 排序过程：【示例】： [初始关键字] [49] 38 65 97 76 13 27 49 J=2(38) [38 49] 65 97 76 13 27 49 J=3(65) [38 49 65] 97 76 13 27 49 J=4(97) [38 49 65 97] 76 13 27 49 J=5(76) [38 49 65 76 97] 13 27 49 J=6(13) [13 38 49 65 76 97] 27 49 J=7(27) [13 27 38 49 65 76 97] 49 J=8(49) [13 27 38 49 49 65 76 97] Procedure InsertSort(Var R : FileType); //对R[1..N]按递增序进行插入排序, R[0]是监视哨// Begin for I := 2 To N Do //依次插入R[2],...,R[n]// begin R[0] := R[I]; J := I - 1; While R[0] < R[J] Do //查找R[I]的插入位置// begin R[J+1] := R[J]; //将大于R[I]的元素后移// J := J - 1 end R[J + 1] := R[0] ; //插入R[I] // end End; //InsertSort // 二、选择排序 1. 基本思想：每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。 2. 排序过程：【示例】：初始关键字[49 38 65 97 76 13 27 49] 第一趟排序后13 ［38 65 97 76 49 27 49] 第二趟排序后13 27 ［65 97 76 49 38 49] 第三趟排序后13 27 38 [97 76 49 65 49] 第四趟排序后13 27 38 49 [49 97 65 76] 第五趟排序后13 27 38 49 49 [97 97 76]

任务型教学法task

Nunan将任务定义为指导学生在学习目的语的过程中领悟、使用、输出语言和互动的课堂交际活动，它重点关注的是意义，而非语言形式。任务为语言学习和使用提供了一个目的，而不再是单纯地学习一门语言。在大量文献资料中对任务的定义，产生了三个共同特性：一、任务具有较为明确的目标指向，比如说画一幅地图或者预订一家旅馆；二、输入材料，关于如何画画的指令或者一份旅馆的广告宣传；三、一个及以上的相关活动或程序，如基于广告提供的信息来决定预订哪一家旅馆。任务型教学法是从20世纪80年代逐渐发展起来，现在任务型教学法已在第二语言教学大纲设计和二语习得研究中广泛应用。因为任务特别是小组合作能促进自然地学习与交流，催化习得过程，这种方式与交际教学法更为契合。任务型教学会根据教学方面的因素来分类，也就是说他们有效建立课堂互动过程和产生协商交流的能力；此外还会依据心理学的因素来分类，也就是刺激内部习得教工过程的潜能。在目标任务、真实任务以及课堂任务之间也产生了区别。一项在语言教学中被广泛使用的任务就是信息差任务。信息差任务也就是一位参与者持有另一位参与者所不知道的信息，而必须通过互换信息来完成任务。“找出不同点”是一个典型的信息差任务，参与者会得到一些类似却有略微不同的图片，在不看别人图片的情况下，所有人在找出不同点上达成一致。另一项交际性任务是问题解决任务，比如说，提供参与者线索并要求他们做出解释直到最终解决问题。决策任务是期望参与者在所提供的结果中选择一个结果。还有一些别的任务例如拼图、角色扮演、模拟、口头讨论和设计任务。在任务设计方面存在的一个问题就是如何在选择和界定目标时找到一个清晰的标准。这是因为有诸多因素对任务产生干扰，包括任务的认知困难，学习者需要加工和产生的语言的数量，执行任务时产生的心理压力，时间压力以及所涉及的知识背景的数量和类型。比如说，“找出不同点”只要求学生建立一个存在或不存在（未描述的）的项目，这个要求显然比需要精确描述的要求来的低。同样的，加工处理一段包括标题，副标题，照片，图画、图表、曲线图等的内容显然比加工处理一段没有任何前后文联系的文章来的容易。二语习得研究表明有一些任务比其余的更有利于学习者的语言发展，例如，双向任务即在交互过程中每一个参与者都拥有信息来提供交换，这种方法比单向任务（一个参与者提供信息，另一个参与者仅对给出的信息产生反馈）更为有效。汇总型任务（一个加过必须进行商定统一）比分散型任务（接受来自参与者的不同观点）能产生更多的言语。另一个根据任务结构的难度和复杂性的划分包括前任务和后任务活动的结合，为学习者提供视觉支持和任务框架。任务设计的突出点包括真实的文本和活动以及语言技能的整合。各类任务提供了三种不同的基本的教学大纲类型：过程、程序和任务。不管任务型教学大纲的简短历史，任务型教学在产生刺激性的教学材料上有很大的影响力，而且从根本观念上改变了25年前所以为的好的教学实践活动。

排序算法实验报告材料

实验课程：算法分析与设计实验名称：几种排序算法的平均性能比较（验证型实验）实验目标：（1）几种排序算法在平均情况下哪一个更快。（2）加深对时间复杂度概念的理解。实验任务：（1）实现几种排序算法（selectionsort, insertionsort,bottomupsort,quicksort, 堆排序）。对于快速分类，SPLIT中的划分元素采用三者A(low)，A(high)，A((low+high)/2)中其值居中者。（2）随机产生20组数据（比如n=5000i，1≤i≤20）。数据均属于范围（0，105）内的整数。对于同一组数据，运行以上几种排序算法，并记录各自的运行时间（以毫秒为单位）。（3）根据实验数据及其结果来比较这几种分类算法的平均时间和比较次数，并得出结论。实验设备及环境： PC；C/C++等编程语言。实验主要步骤： (1)明确实验目标和具体任务； (2)理解实验所涉及的几个分类算法； (3)编写程序实现上述分类算法； (4)设计实验数据并运行程序、记录运行的结果； (5)根据实验数据及其结果得出结论； (6)实验后的心得体会。

一:问题分析（包括问题描述、建模、算法的基本思想及程序实现的技巧等）：1:随机生成n个0到100000的随机数用来排序的算法如下. for(int n=1000;n<20000;n+=1000) { int a[]=new int[n]; for(int i=0;i=0&&b[i]

各种排序算法的总结和比较

各种排序算法的总结和比较 1 快速排序（QuickSort）快速排序是一个就地排序，分而治之，大规模递归的算法。从本质上来说，它是归并排序的就地版本。快速排序可以由下面四步组成。（1）如果不多于1个数据，直接返回。（2）一般选择序列最左边的值作为支点数据。（3）将序列分成2部分，一部分都大于支点数据，另外一部分都小于支点数据。（4）对两边利用递归排序数列。快速排序比大部分排序算法都要快。尽管我们可以在某些特殊的情况下写出比快速排序快的算法，但是就通常情况而言，没有比它更快的了。快速排序是递归的，对于内存非常有限的机器来说，它不是一个好的选择。 2 归并排序（MergeSort）

归并排序先分解要排序的序列，从1分成2，2分成4，依次分解，当分解到只有1个一组的时候，就可以排序这些分组，然后依次合并回原来的序列中，这样就可以排序所有数据。合并排序比堆排序稍微快一点，但是需要比堆排序多一倍的内存空间，因为它需要一个额外的数组。 3 堆排序（HeapSort）堆排序适合于数据量非常大的场合（百万数据）。堆排序不需要大量的递归或者多维的暂存数组。这对于数据量非常巨大的序列是合适的。比如超过数百万条记录，因为快速排序，归并排序都使用递归来设计算法，在数据量非常大的时候，可能会发生堆栈溢出错误。堆排序会将所有的数据建成一个堆，最大的数据在堆顶，然后将堆顶数据和序列的最后一个数据交换。接下来再次重建堆，交换数据，依次下去，就可以排序所有的数据。

Shell排序通过将数据分成不同的组，先对每一组进行排序，然后再对所有的元素进行一次插入排序，以减少数据交换和移动的次数。平均效率是O(nlogn)。其中分组的合理性会对算法产生重要的影响。现在多用D.E.Knuth的分组方法。 Shell排序比冒泡排序快5倍，比插入排序大致快2倍。Shell排序比起QuickSort，MergeSort，HeapSort慢很多。但是它相对比较简单，它适合于数据量在5000以下并且速度并不是特别重要的场合。它对于数据量较小的数列重复排序是非常好的。 5 插入排序（InsertSort）插入排序通过把序列中的值插入一个已经排序好的序列中，直到该序列的结束。插入排序是对冒泡排序的改进。它比冒泡排序快2倍。一般不用在数据大于1000的场合下使用插入排序，或者重复排序超过200数据项的序列。

常见经典排序算法(C语言)1希尔排序二分插入法直接插入法带哨兵的直接排序法冒泡排序选择排序快速排

常见经典排序算法（C语言） 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*/ { high = mid-1; } else /* 如果中间元素比当前元素小，但前元素要插入到中间元素的右侧*/ { low = mid+1; } } /* 找到当前元素的位置，在low和high之间*/ for (j=i-1; j>high; j--)/* 元素后移*/ { a[j+1] = a[j]; } a[high+1] = temp; /* 插入*/ } }

实验8查找与排序算法的实现和应用

陕西科技大学实验报告班级学号姓名实验组别实验日期室温报告日期成绩报告内容：（目的和要求、原理、步骤、数据、计算、小结等）实验名称：查找与排序算法的实现和应用实验目的： 1. 掌握顺序表中查找的实现及监视哨的作用。 2. 掌握折半查找所需的条件、折半查找的过程和实现方法。 3. 掌握二叉排序树的创建过程，掌握二叉排序树查找过程的实现。 4. 掌握哈希表的基本概念，熟悉哈希函数的选择方法，掌握使用线性探测法和链地址法进行冲突解决的方法。 5. 掌握直接插入排序、希尔排序、快速排序算法的实现。实验环境（硬/软件要求）：Windows 2000,Visual C++ 6.0 实验内容：通过具体算法程序，进一步加深对各种查找算法的掌握，以及对实际应用中问题解决方法的掌握。各查找算法的输入序列为：26 5 37 1 61 11 59 15 48 19输出要求：查找关键字37,给出查找结果。对于给定的某无序序列，分别用直接插入排序、希尔排序、快速排序等方法进行排序，并输出每种排序下的各趟排序结果。各排序算法输入的无序序列为：26 5 37 1 61 11 59 15 48 19。实验要求：一、查找法 1. 顺序查找首先从键盘输入一个数据序列生成一个顺序表，然后从键盘上任意输入一个值，在顺序表中进行查找。 2. 折半查找

任意输入一组数据作为个数据元素的键值，首先将此序列进行排序，然后再改有序表上使用折半查找算法进对给定值key 的查找。 3. 二叉树查找任意输入一组数据作为二叉排序树中节点的键值，首先创建一颗二叉排序树，然后再次二叉排序树上实现对一定k的查找过程。 4. 哈希表查找任意输入一组数值作为个元素的键值，哈希函数为Hash （key ）=key%11, 用线性探测再散列法解决冲突问题。二、排序算法编程实现直接插入排序、希尔排序、快速排序各算法函数；并编写主函数对各排序函数进行测试。实验原理： 1. 顺序查找：在一个已知无（或有序）序队列中找出与给定关键字相同的数的具体位置。原理是让关键字与队列中的数从最后一个开始逐个比较，直到找出与给定关键字相同的数为止，它的缺点是效率低下。二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。重复以

选择排序的算法实现

课题：选择排序的算法实现授课教师：钱晓峰单位：浙江金华第一中学一、教学目标 1．知识目标：（1）进一步理解和掌握选择排序算法思想。（2）初步掌握选择排序算法的程序实现。 2．能力目标：能使用选择排序算法设计程序解决简单的问题。 3．情感目标：培养学生的竞争意识。二、教学重点、难点 1. 教学难点：选择排序算法的VB程序实现。 2. 教学重点：对于选择排序算法的理解、程序的实现。三、教学方法与教学手段本节课使用教学辅助网站开展游戏竞技和其他教学活动，引导学生通过探究和分析游戏中的玩法，得出“选择排序”的基本思路，进而使用VB来实现该算法。让学生在玩游戏的过程中学到知识，然后再以这些知识为基础，组织学生进行又一个新的游戏。“从生活中来、到生活中去、寓教于乐”便是这堂课的主导思想。

四、教学过程

五、教学设计说明在各种游戏活动、娱乐活动中，人们都会不知不觉地使用各种基础算法的思想来解决问题。通过这类课堂活动，可以帮助学生更加容易地理解和接受这些算法。“从生活中来、到生活中去、寓教于乐”便是这堂课的主导思想。

本节课以教学辅助网站为依托，以游戏活动“牛人争霸赛”为主线，将教学内容融入到游戏活动中，让学生从中领悟知识、学到知识，然后又把学到的知识应用到新的游戏活动中。本节课所使用的教学辅助站点记录了每一个学生的学习任务的完成情况，通过这个站点，我们可以实时地了解每一个学生学习任务的完成情况，也解决了《算法与程序设计》课程如何进行课堂评价的问题。本节课的重点和难点是对选择排序算法思想的理解和选择排序算法的程序实现。如何解决这两个难点是一开始就需要考虑的问题，本节课通过玩游戏的方式，让学生不知不觉地进入一种排序思维状态，然后引导学生分析玩游戏的步骤，这样就可以很顺畅地让学生体验到选择排序的算法思想。然后，进一步分析这种方法第I步的操作，让学生根据理解完成第二关的“流程图游戏”，这又很自然地引导学生朝算法实现的方向前进了一步，接着让学生分析游戏中完成的流程图，得出选择排序的程序。为了巩固学生的学习效果，最后以游戏的方式让学生巩固知识、强化理解。六、个人简介钱晓峰，男，中共党员，出生于1981年12月，浙江湖州人。2004年6月毕业于浙江师范大学计算机科学与技术专业，同年应聘到浙江金华第一中学任教信息技术课。在开展日常教学工作的同时，开设的校本课程《网站设计与网页制作》、《常用信息加密与解密》，深受学生好评；与此同时，还根据学校实际情况开发了《金华一中网络选课系统》、《金华信息学奥赛专题网》等网络应用程序；教学教研方面，也多次在省、市、学校的各项比赛中获奖。

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

选择法排序的教学设计

VB 程序设计之十大算法-------“选择排序”教学设计姓名：XXX 邮箱：XXX

本节课取自《Visual Basic 语言程序设计基础》，因本书中涉及到排序类的题型不多，而且知识点比较单一，例题没有很好的与控件结合起来，因此在课堂中将引入形式各样的题型，让学生通过读题、分步解题来掌握知识点，得出一类题型的解题规律，提高课堂教学的有效性。【学情分析】本课教学对象是中职二年级计算机应用技术专业班级，班级由33名同学组成。他们大部分突显出拿到编程题无从下手的窘况，缺乏分析问题的能力，由于英语底子薄，在编写代码方面有时即使知道该如何书写，但也总因为单词写错而影响整题得分。【考纲分析】对于这一算法，在考纲中只有这样一句话：“掌握选择排序法的编程方法”。但是对于这个知识点是高职高考中操作设计大分题，因此必须让学生引起高度的重视。例如在2016年的高职高考中，最后一题设计题16分就是关于排序题。【教学目标】知识与技能 1．通过简单排序题，得出读题的方法和解题“三步走”模块化的概念。 2．能够将长代码进行分块化编写，从而解决复杂题型。过程与方法 1．读题时学会抓住其中的关键字，知道解题思路 2．边讲边练的教学法，帮助学生自主学习情感与态度 1．以简单易懂题入手，激发学生学习的热情，树立信心 2．培养学生处理复杂问题的耐心【教学重点】 1．清楚选择排序的固定代码 2．对编程类题型形成“输入、处理、输出”三步走的概念 3．养成高职高考解题的规范性。【教学难点】 1．能够学会捕捉题中的关键字 2．能够书写选择排序与控件相结合的代码【教学方法】分析法、举例法

实验6：至少三种排序算法的程序实现

《数据结构与算法》课程实验报告（6）实验题目：实验6：至少三种排序算法的程序实现一、实验目的 1．掌握简单插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、堆排序以及归并排序的算法并加以应用。 2．对各种查找、排序技术的时间、空间复杂性有进一步认识。二、实验要求 1．认真阅读和掌握和本实验相关的教材内容。 2．编写完整程序完成下面的实验内容并上机运行。 3．整理并上交实验报告。三、实验内容编写程序实现下述六种算法至少三种，并用以下无序序列加以验证：49，38，65，97，76，13，27，49 1．简单插入排序 2．希尔排序 3. 冒泡排序 4．快速排序 5．归并排序 6．堆排序四、源代码与结果： 1、简单插入排序：源代码：

#include void InsertSort(int r[],int n); int main() { int r[]={49,38,65,97,76,13,27,49}; cout<<"直接插入排序:"<=0;j--) { r[j+1]=r[j]; } r[j+1]=s; } } 运行结果： 2．希尔排序： #include void ShellSort(int r[],int n); int main() { int r[]={49,38,65,97,76,13,27,49}; cout<<"希尔排序:"<

精选最新算法设计心得体会范文

一、实验内容：这学期的算法与设计课，老师布置了这四个问题，分别是货郎担问题，动态生成二维数组，对话框下拉列表，排序问题。二、学习掌握：基本程序描述：（1）货郎担问题：货郎担问题属于易于描述但难于解决的著名难题之一，至今世界上还有不少人在研究它。货郎担问题要从图g的所有周游路线中求取具有最小成本的周游路线，而由始点出发的周游路线一共有（n一1）！条，即等于除始结点外的n一1个结点的排列数，因此货郎担问题是一个排列问题。货郎担的程序实现了利用穷举法解决货郎担问题，可以在城市个数和各地费用给定的情况下利用穷举法逐一计算出每一条路线的费用，并从中选出费用最小的路线。从而求出问题的解（2）费用矩阵：费用矩阵的主要内容是动态生成二维数组。首先由键盘输入自然数，费用矩阵的元素由随机数产生，并取整，把生成的矩阵存放在二维数组中，最后把矩阵内容输出到文件和屏幕上。它采用分支界限法，分支限界法的基本思想是对包含具有约束条件的最优化问题的所有可行解的解（数目有限）空间进行搜索。该算法在具体执行时，把全部可行的解空间不断分割为越来越小的子集，并为每个子集内的解计算一个下界或上界。动态生成二维n*n的数组程序利用指针表示数组的行和列，并逐一分配空间，在输入n的数值后，系统自动分配空间，生成n*n的数组，并产生随机数填充数组，最后将结果输入到指定文件中。（3）Mfc：在下拉列表框中添加内容程序，在下拉列表对应的函数中利用addstring添加需要的内容。首先定义下拉列表框为ccombox型，并定义其属性名，利用addstring函数可以任意添加需要的内容。a排序问题:快速排序的运行时间与划分是否对称有关，其最坏情况发生在划分过程中产生的两个区域分别包含n-1个元素和1个元素的时候。其算法的时间复杂度为O(n 2),在最好的情况下每次划分的基准恰好为中值，可得其算法时间复杂度为O(n㏒n)。算法的实现和理解和代码实现完全是两回事，想要完全掌握一种算法，需要动手实践，用代码实现，才能理解透彻，真正掌握。b对话框下拉列表：这个项目简单易懂，轻松实现。三.疑问与总结：货郎担的问题，我认为穷举法相对比而言是比较初级的方法，费时耗力，适合在练习时选用，但是在实际问题中不建议采用。克鲁斯卡尔或者普里姆算法求取最小生成树的方法来解决货郎担的问题是更适合现实解决问题的。我认为程序可以用switch函数来将函数分成几个部分更人性化，比如分为解决问题的的选

五种排序算法的分析与比较

五种排序算法的分析与比较广东医学院医学信息专业郭慧玲摘要：排序算法是计算机程序设计广泛使用的解决问题的方法,研究排序算法具有重要的理论意义和广泛的应用价值。文章通过描述冒泡、选择、插入、归并和快速5种排序算法,总结了它们的时间复杂度、空间复杂度和稳定性。通过实验验证了5种排序算法在随机、正序和逆序3种情况下的性能,指出排序算法的适用原则,以供在不同条件下选择适合的排序算法借鉴。关键词：冒泡排序;选择排序;插入排序;归并排序;快速排序。排序是计算机科学中基本的研究课题之一,其目的是方便记录的查找、插入和删除。随着计算机的发展与应用领域的越来越广,基于计算机硬件的速度和存储空间的有限性,如何提高计算机速度并节省存储空间一直成为软件设计人员的努力方向。其中,排序算法已成为程序设计人员考虑的因素之一[1]，排序算法选择得当与否直接影响程序的执行效率和内外存储空间的占用量,甚至影响整个软件的综合性能。排序操作[2，3],就是将一组数据记录的任意序列,重新排列成一个按关键字有序的序列。而所谓排序的稳定性[4]是指如果在排序的序列中，存在前后相同的两个元素，排序前和排序后他们的相对位臵不发生变化。 1 算法与特性 1.1冒泡排序 1.1.1冒泡排序的基本思想

冒泡排序的基本思想是[5,6]:首先将第1个记录的关键字和第2个记录的关键字进行比较,若为逆序,则将2个记录交换,然后比较第2个和第3个记录的关键字,依次类推,直至ｎ-1个记录和第ｎ个记录的关键字进行过比较为止。然后再按照上述过程进行下一次排序,直至整个序列有序为止。 1.1.2冒泡排序的特性容易判断冒泡排序是稳定的。可以分析出它的效率,在最好情况下,只需通过ｎ-1次比较,不需要移动关键字,即时间复杂度为Ｏ(ｎ)(即正序);在最坏情况下是初始序列为逆序,则需要进行ｎ-1次排序,需进行ｎ(ｎ-1)/2次比较,因此在最坏情况下时间复杂度为Ｏ(ｎ2),附加存储空间为Ｏ(1)。 1.2选择排序 1.2.1选择排序的基本思想选择排序的基本思想是[5,6]:每一次从待排序的记录中选出关键字最小的记录,顺序放在已排好序的文件的最后,直到全部记录排序完毕.常用的选择排序方法有直接选择排序和堆排序,考虑到简单和易理解,这里讨论直接选择排序。直接选择排序的基本思想是ｎ个记录的文件的直接排序可经过ｎ-1次直接选择排序得到有序结果。 1.2.2选择排序的特性容易得出选择排序是不稳定的。在直接选择排序过程中所需进行记录移动的操作次数最少为0,最大值为3(ｎ-1)。然而,无论记录的初始排序如何,所需进行的关键字间的比较次数相同,均为ｎ(ｎ-1)/2,时间

选择排序法教案

选择排序法教案教学目标：掌握选择排序的算法，并会用选择排序法解决实际问题教学重点：选择排序算法的实现过程教学难点：选择排序算法的实际应用教学过程：一、引入我们在实际生活中经常会产生一系列的数字，比如考试的成绩，运动会跑步的成绩，并对这些数据按一定的顺序排列得到我们所需要的数据，那么怎么样来实现这些排序呢?引入今天的课题。二、新课 1.给出10个数，怎么实现排序呢？ 78，86，92，58，78，91，72，68，35，74 学生回答：依次找出其中的最大数，找9次后能完成排序。 ●排第一个数时，用它和其后的所有数逐个进行比较，如果比其它数要大，则进行交换，否则保持不变。经过一轮比较后，我们得到最大数，并置于第一位置。相应的程序代码为： For i=2 to 10 if a(1)

a(i)=tmp end if next i 以此类推，我们得到一个通式，用于排第j个数For i=j+1 to 10 if a(j)

任务型教学法教学案例

任务型教学法教学案例重庆市第二十五中学吴量由美国汤姆森学习出版集团出版的Go For It在我区广泛使用，给师生双方提出了一个新的教学理念——任务型教学法。任务型教学法的核心思想就是让学生模拟人们在社会、生活中的各项活动，扮演各种角色。所有的内容都是学生周围的人和事情，扮演起来非常熟悉，很容易地把课堂上所学知识与日常生活中的语言结合起来。任务型教学法就是把根据人们在社会生活中所做的具体事情来设计课堂上的“任务”，我们的教学目标也正是培养学生综合应用语言知识，完成这些模拟“任务”的能力。新《英语课程标准》提倡“任务型”的教学途径，以学生“能做某事”为目标要求。“learning by doing”是我们应当遵循的基本原则。这要求我们根据单元目标和教学内容，创造性地设计出贴近学生实际生活的教学活动，即布置“一个既新颖有趣而又熟悉任务”。任务的设计要提供给学生明确、真实的语言信息。使学生在一种自然、真实或模拟真实的情境中体会语言并掌握、应用语言。从而培养学生的交际能力。在传统的课堂上，老师都是以单词的记背、语言点和语法知识的讲解和训练为重点；教师“唱独角”，多是以老师为主，学生为辅。长期以来我们大搞“题海”战术，而忽视了学生实际语言运用的能力，结果造成“哑巴英语”的现象。“应试教育”的旧观点让我们一

味追求升学率，这种观点压得师生都喘不过气。作为一个新时代的老师，我们要积极主动地转变教学观念，学习新的教育理论。让学生真正成为学习的主人。但是，对于这个产生于20世纪80年代的新理论，我也有一些困惑和不适应：我从小接受的都是传统的教学方法，如何尽快适应新旧理论的过渡？如何使学生既掌握知识，又培养语言运用的能力？如何在教学活动中更好地驾驭任务性教学法？作为对任务性教学理论的探索，我曾经承担了一次渝中区进修学院课为“创造性地使用教材”的公开课。我对Unit 5 How was your weekend?的设计如下：首先，我在本单元中使用多媒体来辅助我的教学。课前：（展示幻灯片1）为活跃气氛及吸引学生注意力，我们一起唱节奏较快的英文歌：Sha la la。（在Sha la la这部分重复的时候拍手。） Step1 值日生做值日报告值日生首先介绍她如何度过上周末（She bought a new T-shirt in Jiefangbei.）。然后我就她的短文向全班提问：What did she do last weekend? Where did she buy the T-shirt? When did she buy the T-shirt? 在这个环节中既锻炼了学生的听力和口语，又很自然地复习了一般过去时态。

算法排序问题实验报告

《排序问题求解》实验报告一、算法的基本思想 1、直接插入排序算法思想直接插入排序的基本思想是将一个记录插入到已排好序的序列中，从而得到一个新的，记录数增1 的有序序列。直接插入排序算法的伪代码称为InsertionSort，它的参数是一个数组A[1..n]，包含了n 个待排序的数。用伪代码表示直接插入排序算法如下： InsertionSort (A) for i←2 to n do key←A[i] //key 表示待插入数 //Insert A[i] into the sorted sequence A[1..i-1] j←i-1 while j>0 and A[j]>key do A[j+1]←A[j] j←j-1 A[j+1]←key 2、快速排序算法思想快速排序算法的基本思想是，通过一趟排序将待排序序列分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，则可对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。假设待排序序列为数组A[1..n]，首先选取第一个数A[0]，作为枢轴（pivot），然后按照下述原则重新排列其余数：将所有比A[0]大的数都排在它的位置之前，将所有比A[0]小的数都排在它的位置之后，由此以A[0]最后所在的位置i 作为分界线，将数组A[1..n]分成两个子数组A[1..i-1]和A[i+1..n]。这个过程称作一趟快速排序。通过递归调用快速排序，对子数组A[1..i-1]和A[i+1..n]排序。一趟快速排序算法的伪代码称为Partition,它的参数是一个数组A[1..n]和两个指针low、high,设枢轴为pivotkey，则首先从high 所指位置起向前搜索，找到第一个小于pivotkey 的数，并将其移到低端，然后从low 所指位置起向后搜索，找到第一个大于pivotkey 的数，并将其移到高端，重复这两步直至low=high。最后，将枢轴移到正确的位置上。用伪代码表示一趟快速排序算法如下： Partition ( A, low, high) A[0]←A[low] //用数组的第一个记录做枢轴记录 privotkey←A[low] //枢轴记录关键字 while low=privotkey do high←high-1 A[low]←A[high] //将比枢轴记录小的记录移到低端 while low

算法图解笔记

《算法图解》第一章算法简介 1、二分查找：其输入必须是一个有序的元素列表 2、简单查找：每次猜测只能排除一个数字 ※对于包含n个元素的列表，用二分查找最多需要log2n步，而简单查找最多需要n步。 3、选择算法的方法：选择效率最高的算法，以最大限度地减少运行时间或占用空间。 4、线性时间：最多需要查找的次数与列表的长度相同。------O(n)<最糟糕的情况下> 5、二分查找的运行时间为对数时间（或log时间）。------O(log2n) 6、二分查找与简单查找的运行时间的增速不同。 7、大O表示法能够比较操作数，指出了算法运行时间的增速。 8、大O表示法：O（操作数） 9、二分查找的速度比简单查找的速度快得多。需要搜索的元素较多，最好选用二分查找。 10、算法的运行时间不是以秒为单位，是从其增速的角度度量的。第二章选择排序 1、需要同时读取所有元素时，链表的效率很高。 2、仅当能够立即访问要删除的元素时，删除操作的运行时间才为O(1)。 3、数组支持随机访问，链表支持顺序访问。 4、链表数组结构查找速度比数组慢，其他方面和链表相当。 5、在同一个数组中，所有元素的类型都必须相同。第三章递归 1、每个递归函数都有两部分：基线条件和递归条件。 2、调用另一个函数时，当前函数暂停并处于未完成状态。

3、调用栈：用于存储多个函数的变量的栈 4、递归函数没完没了地运行时，栈将不断地增大。每个程序可使用的调用栈空间都有限，程序用完这些空间（终将如此）后，将因栈溢出而终止。 5、所有函数调用都进入调用栈，调用栈可能很长，这将占用大量的内存。第四章快速排序（分而治之）-------D&C算法 1、使用D&C解决问题的过程：（1）找出基线条件，这种条件必须尽可能简单（2）不断将问题分解（或者说缩小规模），直到符合基线条件 2、编写涉及数组的递归函数时，基线条件通常是数组为空或只包含一个元素。 3、快速排序的基准值==哨兵位 4、合并排序的运行时间为O(n log2n) 5、快速排序在最糟情况下运行时间为O(n2)，平均情况下运行时间为O(n log2n)。 6、快速排序的常量比合并排序小，如果它们的运行时间都为O(n log2n)，快速排序的速度将更快。第五章散列表 1、散列函数：将不同的输入映射到不同的数字 2、散列函数+数组=散列表 3、DNS解析：将网址映射到IP地址，可使用散列表实现 4、散列表的应用：查找、防止重复、缓存 5、散列表的冲突：给两个键分配的位置相同。最简单的解决办法：在这个位置存储一个链表。 6、不管数组多大，从中获取一个元素所需的时间都是相同的。

几种排序算法的分析与比较--C语言

一、设计思想插入排序：首先，我们定义我们需要排序的数组，得到数组的长度。如果数组只有一个数字，那么我们直接认为它已经是排好序的，就不需要再进行调整，直接就得到了我们的结果。否则，我们从数组中的第二个元素开始遍历。然后，启动主索引，我们用curr当做我们遍历的主索引，每次主索引的开始，我们都使得要插入的位置（insertIndex）等于-1，即我们认为主索引之前的元素没有比主索引指向的元素值大的元素，那么自然主索引位置的元素不需要挪动位置。然后，开始副索引，副索引遍历所有主索引之前的排好的元素，当发现主索引之前的某个元素比主索引指向的元素的值大时，我们就将要插入的位置（insertIndex）记为第一个比主索引指向元素的位置，跳出副索引；否则，等待副索引自然完成。副索引遍历结束后，我们判断当前要插入的位置（insertIndex）是否等于-1，如果等于-1，说明主索引之前元素的值没有一个比主索引指向的元素的值大，那么主索引位置的元素不要挪动位置，回到主索引，主索引向后走一位，进行下一次主索引的遍历；否则，说明主索引之前insertIndex位置元素的值比主索引指向的元素的值大，那么，我们记录当前主索引指向的元素的值，然后将主索引之前从insertIndex位置开始的所有元素依次向后挪一位，这里注意，要从后向前一位一位挪，否则，会使得数组成为一串相同的数字。最后，将记录下的当前索引指向的元素的值放在要插入的位置（insertIndex）处，进行下一次主索引的遍历。继续上面的工作，最终我们就可以得到我们的排序结果。插入排序的特点在于，我们每次遍历，主索引之前的元素都是已经排好序的，我们找到比主索引指向元素的值大的第一个元素的位置，然后将主索引指向位置的元素插入到该位置，将该位置之后一直到主索引位置的元素依次向后挪动。这样的方法，使得挪动的次数相对较多，如果对于排序数据量较大，挪动成本较高的情况时，这种排序算法显然成本较高，时间复杂度相对较差，是初等通用排序算法中的一种。选择排序：选择排序相对插入排序，是插入排序的一个优化，优化的前提是我们认为数据是比较大的，挪动数据的代价比数据比较的代价大很多，所以我们选择排序是追求少挪动，以比较次数换取挪动次数。首先，我们定义我们需要排序的数组，得到数组的长度，定义一个结果数组，用来存放排好序的数组，定义一个最小值，定义一个最小值的位置。然后，进入我们的遍历，每次进入遍历的时候我们都使得当前的最小值为9999，即认为每次最小值都是最大的数，用来进行和其他元素比较得到最小值，每次认为最小值的位置都是0，用来重新记录最小值的位置。然后，进入第二层循环，进行数值的比较，如果数组中的某个元素的值比最小值小，那么将当前的最小值设为元素的值，然后记录下来元素的位置，这样，当跳出循环体的时候，我们会得到要排序数组中的最小值，然后将最小值位置的数值设置为9999，即我们得到了最小值之后，就让数组中的这个数成为最大值，然后将结果数组result[]第主索引值位置上的元素赋值为最小值，进行下一次外层循环重复上面的工作。最终我们就得到了排好序的结果数组result[]。选择排序的优势在于，我们挪动元素的次数很少，只是每次对要排序的数组进行整体遍历，找到其中的最小的元素，然后将改元素的值放到一个新的结果数组中去，这样大大减少了挪动的次序，即我们要排序的数组有多少元素，我们就挪动多少次，而因为每次都要对数组的所有元素进行遍历，那么比较的次数就比较多，达到了n2次，所以，我们使用选择排序的前提是，认为挪动元素要比比较元素的成本高出很多的时候。他相对与插入排序，他的比较次数大于插入排序的次数，而挪动次数就很少，元素有多少个，挪动次数就是多少个。希尔排序：首先，我们定义一个要排序的数组，然后定义一个步长的数组，该步长数组是由一组特定的数字组成的，步长数组具体得到过程我们不去考虑，是由科学家经过很长时间计算得到的，已经根据时间复杂度的要求，得到了最适合希尔排序的一组步长值以及计算