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算法分析与设计实验报告 (2)

算法分析与设计上机实验报告

课程名称：算法分析与设计班级：实验日期:

姓名：学号：指导教师：许晓华实验名称：最优二叉搜索树实验地点：主楼1114实验成绩：一、实验目的及要求

1．进一步掌握最优二叉树的含义。

2．掌握最优二叉树的结构特征。

3．认真阅读和掌握动态规划法秋最有搜索二叉树实验的程序。

4．上机运行本程序。

5．保存和打印出程序的运行结果，并结合程序进行分析。

6．按照你二叉树的操作需要，可重新改写主程序并运行，请上交文件清单和运行结果

二、实验环境及设备

微机一台：Intel 酷睿2双核

操作系统：Microsoft Windows XP Professional

工具软件：Microsoft Visual C++ 6.0

三、实验内容及实验步骤

动态规划——最优二叉查找树

1，问题描述：给定一个有序序列K={k1

2，问题分析：

在二叉树中T内搜索一次的期望代价为：

E[T]=

(depth(ki)+1)*pi //对每个i=1~n，搜索成功情况

+(depth(di)+1)*qi //对每个i=0~n，搜索失败情况

3，问题求解：动态规划

步骤一：寻找最优子结构。

一个最优二叉树的子树必定包含连续范围的关键字ki~kj，1<=i<=j<=n，同时也必须含有连续的虚叶子节点di-1~dj。

如果一棵最优二叉查找树T有一棵含有关键字ki~kj的子树T'，那么，T'也是一棵最优查找树，这通过剪贴思想可以证明。

现在开始构造最优子结构：在ki~kj中，选定一个r,i<=r<=j，使以kr为根，ki~k(r-1)和k(r+1)~kj为左右孩子的最优二叉树。注意r=i或者r=j的情况，表示左子树或右子树只有虚叶子节点。

步骤二：一个递归解。

定义e[i,j]为一棵包含关键字ki~kj的最优二叉树的期望代价。当j=i-1时没有真实的关键在，只有虚叶子节点d(i-1)。

于是：

当j=i-1时，e[i,i-1]=q(i-1)。

当j>=i时，需要选择合适的kr作为根节点，然后其余节点ki~K(r-1)和k(r+1)~kj构造左右孩子。这时要考虑左右孩子这些节点成为一个节点的子树后，它的搜索代价的变化：根据E[T]的计算，得知它们的期望代价增加了“子树中所有概率的总和”w。

w[i,j]=

pl // 对每个l=i~j

+ql //对每个l=i-1~j

于是当j>=i时，e[i,j]=pr + (e[i,r-1]+w[i,r-1])+(e[r+1,j]+w[r+1,j]) = e[i,r-1] + e[r+1,j]+w[i,j];

步骤三：计算最优二叉树的期望代价

e[i,j]=

q(i-1) //如果j=i-1

min(e[i,r-1] + e[r+1,j]+w[i,j]),如果i<=j，其中i<=r<=j

w[i,j] =

q(i-1) 如果j=i-1

w[i,j]=w[i,j-1]+pj+qj 如果i<=j

实现代码如下：

view plaincopy to clipboardprint?

1 #include

2 using namespace std;

4 #define MAXNUM 100

5 #define MAX 65536

6 //p中为有序关键字k1到k5的搜索概率，k1

7 double p[MAXNUM] = {0.00,0.15,0.10,0.05,0.10,0.20};

8 double q[MAXNUM] = {0.05,0.10,0.05,0.05,0.05,0.10};

9 void optimal_bst(double e[][MAXNUM],int root[][MAXNUM],double w[][MAXNUM],int n)

10 {

11 int i =0,j=0;

12 //针对左或右孩子为空树情况初始化

13 for(i = 1;i<=n+1;i++)

14 {

15 e[i][i-1] = q[i-1];

16 w[i][i-1] = q[i-1];

17 }

18 int l = 0;

19 //计算顺序如下：根据计算式：e[i,j] = e[i,r-1]+e[r+1,j

首先计算节点个数为1的最优二叉树的代价

e[1,1],e[2,2]……

接着计算节点个数为1的最优二叉树的代价

e[1,2],e[2,3]……

……

最后计算结点个数为n的最优二叉树的代价e[1,n]，利用之前保存的较少结点最优二叉树的结果。

20 for(l = 1;l<=n;l++)

21 {

22 for(i = 1;i<=n-l+1;i++)

23 {

24 j = i+l-1;

25 e[i][j] = MAX;

26 w[i][j] = w[i][j-1] + p[j]+q[j];

27 for(int r = i;r<=j;r++)

28 {

29 double t = 0;

30 t = e[i][r-1]+e[r+1][j] + w[i][j];

31 if(t

32 {

33 e[i][j]= t;

34 root[i][j] = t;

35 }

36 }

38 }

39 }

41 }

42 int main()

43 {

44 double e[MAXNUM][MAXNUM];

45 int root[MAXNUM][MAXNUM];

46 double w[MAXNUM][MAXNUM];

48 optimal_bst(e,root,w,5);

50 for(int i =1;i<=6;i++)

51 {

52 for(int j = 0;j<=5;j++)

53 {

54 cout << e[i][j] << " ";

55 }

56 cout << endl;

57 } 这是一个经典的动态规划问题（但厉害的是其中带有一个很神奇的定理），问题是这样的：已知二叉搜索树中每个节点的访问概率，问这棵树整体的搜索时间最短是多少（此时称为最优二叉搜索树）。

众所周知，在二叉搜树中，一次搜索的时间等于待访问节点的深度。所以整体的搜索时间为：

节点i的访问概率 * 节点i的深度

所以如果要整体搜索时间最短，则访问概率高的节点应该比较靠近根节点。乍一听，好像是哈夫曼编码。但是不同的是，这是二叉搜索树，所有节点的左右顺序（这里指中序遍历的顺序）不能变化。所以无法像哈夫曼编码那样一味地把概率高的节点往上移（那是一个贪心算法）。

那该怎么办呢？其实我们只要想到这样一个递推关系：一棵树如果是最优二叉搜索树，那么要么它是空树，要么它的左、右子树也是最优二叉搜索树。这样就得到了动态规划的解法：

For size = 1到n

For 所有包含size个元素的子树

For 该子树的所有节点i

找出其中一个i，使当它为根节点时，左、右子树的最短搜索时间之和最小。那么该子树的访问时间就是：

左、右子树的最短搜索时间之和 + 所有节点的访问概率之和（因为所有节点都下降了一层）。

可见，这个算法的时间复杂度是O（n^3）。但是有一个神奇的定理，可以把算法的时间效复杂度降到O（n^2），如下：

设一个子树的节点为i ～ j（当然，这里说的i ～ j都是从小到大排好序的），则当它是最优二叉搜索树时的根节点root(i, j)满足：

root(i, j - 1) <= root(i, j) <= root(i + 1, j)。

这样一来，上面那个算法的第3个For就可以不用循环子树中的所有节点了，只要循环另两个子树的根节点之间的范围就可以了。而这个范围根据实践表明是很小的。所以整体的时间复杂度就相当于两层For循环而已。

===========================================

//最优二叉搜索树的动态规划算法代码如下：

#include

typedef struct matrix

{

int row;

int col;

} matrix;

typedef struct minCost

{

int cost;

int mid;

} minCost;

minCost** func(matrix* mt, ssize_t count)

{

int i, j, step, min, temp, mid;

minCost **rows;

rows = (minCost **)malloc(count*(sizeof(minCost*)));

for(i=0;i

rows[i] = (minCost *)malloc((count-i)*sizeof(minCost));

for(i=0;i

{

rows[i][0].cost=0;

rows[i][0].mid=-1;

}

for(step=1;step

for(j=0;j

{

min=mt[j].row*mt[j].col*mt[j+step].col

+rows[j][0].cost+rows[j+1][step-1].cost;

mid=j;

for(i=1;i

{

temp=rows[j][i].cost+rows[j+i+1][step-i-1].cost

+mt[j].row*mt[j+i].col*mt[j+step].col;

if(min>temp)

{

min=temp;

mid=j+i;

}

rows[j][step].cost=min;

rows[j][step].mid=mid;

}

printf("%d, %d\n", rows[0][count-1].cost, rows[0][count-1].mid); return rows;

}

void rel(minCost **mc, ssize_t count)

{

int i;

for(i=0;i

free(mc[i]);

free(mc);

}

int main(int argc, char *argv[])

{

minCost **temp;

matrix ma[]={{30,35},{35,15},{15,5},{5,10},{10,20},{20,25}};

temp=func(ma, sizeof(ma)/sizeof(ma[0]));

rel(temp, sizeof(ma)/sizeof(ma[0]));

return 0;

}

四、调试过程及实验结果

上程序调试运行的结果为：15125 ， 2

虽然使用动态规划法可以构造出最优二叉搜索树，但on3的时间复杂性仍然显得太高。但是如果所有键值被访问的概率相等，则时间复杂性将能被有效降低。降低的办法是随机构造一棵二叉搜索树，结果就将非常接近最优二叉搜索树。而随机构造BST的成本只有o(nlogn).

五、总结

一、动态规划的基本思想：

将问题分解为若干小问题，解子问题，然后从子问题得到原问题的解。

二、动态规划特点

将问题分解为子问题，这些子问题往往不相互独立。（如果可以用分治法求解，分解的子问题太多，因此，用分治法时间代价太高，消耗指数时间）

三、动态规划思路

如果能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，这样就可以避免大量的重复计算，节省时间。

动态规划方法用一个表来记录所有已解的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到，只要它被计算过，就将其结果填入表中。这就是动态规划法的基本思路。具体的动态规划算法多种多样，但它们具有相同的填表格式。

算法设计与分析(作业三)

算法设计与分析实验报告学院信息科学与技术学院专业班级软件工程3班学号 20122668 姓名王建君指导教师尹治本 2014年10月

实验四矩阵相乘次序一、问题提出用动态规划算法解矩阵连乘问题。给定n 个矩阵{A 1,A 2,…,A n }，其中A i 与A i+1是可乘的，i=1,2,…,n-1。要算出这n 个矩阵的连乘积A 1A 2…A n 。由于矩阵乘法满足结合律，故计算矩阵的连乘积可以有许多不同的计算次序。这种计算次序可以用加括号的方式来确定。若一个矩阵连乘积的计算次序完全确定，也就是说该连乘积已完全加括号，则可以依此次序反复调用2个矩阵相乘的标准算法计算出矩阵连乘积。完全加括号的矩阵连乘积可递归地定义为：（1）单个矩阵是完全加括号的；（2）矩阵连乘积A 是完全加括号的，则A 可表示为2个完全加括号的矩阵连乘积B 和C 的乘积并加括号，即A=(BC)。例如，矩阵连乘积A 1A 2A 3A 4有5种不同的完全加括号的方式：（A 1（A 2（A 3A 4））），（A 1（（A 2A 3）A 4）），（（A 1A 2）（A 3A 4）），（（A 1（A 2A 3））A 4），（（（A 1A 2）A 3）A 4）。每一种完全加括号的方式对应于一个矩阵连乘积的计算次序，这决定着作乘积所需要的计算量。若A 是一个p ×q 矩阵，B 是一个q ×r 矩阵，则计算其乘积C=AB 的标准算法中，需要进行pqr 次数乘。（3）为了说明在计算矩阵连乘积时，加括号方式对整个计算量的影响，先考察3个矩阵{A 1,A 2,A 3}连乘的情况。设这三个矩阵的维数分别为10×100，100×5，5×50。加括号的方式只有两种：（（A 1A 2）A 3），（A 1（A 2A 3）），第一种方式需要的数乘次数为10×100×5＋10×5×50＝7500，第二种方式需要的数乘次数为100×5×50＋10×100×50＝75000。第二种加括号方式的计算量时第一种方式计算量的10倍。由此可见，在计算矩阵连乘积时，加括号方式，即计算次序对计算量有很大的影响。于是，自然提出矩阵连乘积的最优计算次序问题，即对于给定的相继n 个矩阵{A 1,A 2,…,A n }（其中矩阵Ai 的维数为p i-1×p i ，i ＝1,2,…,n ），如何确定计算矩阵连乘积A 1A 2…A n 的计算次序（完全加括号方式），使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。二、求解思路本实验采用动态规划算法解矩阵连乘积的最优计算次序问题。本实验的算法思路是： 1)计算最优值算法MatrixChain()：建立两张表（即程序中的**m 和**s ，利用二维指针存放），一张表存储矩阵相乘的最小运算量，主对角线上的值为0，依次求2个矩阵、3个矩阵…、直到n 个矩阵相乘的最小运算量，其中每次矩阵相乘的最小运算量都在上一次矩阵相乘的最小运算量的基础上求得，最后一次求得的值即为n 个矩阵相乘的最小运算量；另一张表存储最优断开位置。 2)输出矩阵结合方式算法Traceback()：矩阵结合即是给矩阵加括号，打印出矩阵结合方式，由递归过程Traceback()完成。分三种情况：（1）只有一个矩阵，则只需打印出A1；（2）有两个矩阵，则需打印出（A1A2）；（3）对于矩阵数目大于2，则应该调用递归过程Traceback()两次，构造出最优加括号方式。三、算法复杂度该算法时间复杂度最高为）（n 3 O 。四、实验源代码

算法分析与设计实验指导书

《算法分析与设计》实验指导书本书是为配合《算法分析与设计实验教学大纲》而编写的上机指导，其目的是使学生消化理论知识，加深对讲授容的理解，尤其是一些算法的实现及其应用，培养学生独立编程和调试程序的能力，使学生对算法的分析与设计有更深刻的认识。上机实验一般应包括以下几个步骤：（1）、准备好上机所需的程序。手编程序应书写整齐，并经人工检查无误后才能上机。（2）、上机输入和调试自己所编的程序。一人一组，独立上机调试，上机时出现的问题，最好独立解决。（3）、上机结束后，整理出实验报告。实验报告应包括： 1）问题分析 2）算法描述 3）运行结果、 4）算法性能分析。实验一实验名称：贪心算法应用及设计实验学时：6学时实验类型：验证实验目的： 1.理解贪心算法的基本思想 2.掌握利用贪心算法求解问题的求解步骤实验容 1.活动选择问题（2学时）问题描述：设有11个会议等待安排，用贪心法找出满足目标要求的会议集合，这些会议按结束时间的非减序排列如下表。实验实现提示：１)数据结构设计：将会议开始时间存储在数组B中，结束时间存储在数组E中，数组下标为会议的代码。结果存储在数组A中，其元素A[i]==true，表示会议i被选中。２）算法： void GreedySelect(int n, struct time B[], struct time E[], bool A[]) { int i,j;

A[1]=true; j=1; i=2; while( i<=n) if (B[i]>=E[j]) { A[i]=true; j=i;} else A[i]=false; } 思考题：证明所得的解是最优解？ 2.单源点最短路径问题。（2学时）问题描述如图所示的有向带权图中，求源点0到其余顶点的最短路径及最短路径长度。并对算法进行性能分析。实现提示 1）数据结构设计：将图存储在邻接矩阵C中，结点个数为n，源点编号为u, 源点u到其余顶点的最短路径长度存储在dist[],最短路径存储在p[]。 2) 算法 void Dijkstra(int C[n][n], int n,int u,float dist[],int p[]) { bool s[n]; for( int i=1; i<=n; i++) { dist[i]=C[u][i]; s[i]=false; if (dist[i]=∞) p[i]=-1; else p[i]=u; } p[u]=-1; s[u]=true; for( i=1; i<=n; i++) { int temp= ∞; int t=u; for( int j=1;j<=n;j++)

算法分析与设计作业及参考答案样本

《算法分析与设计》作业( 一) 本课程作业由两部分组成。第一部分为”客观题部分”, 由 15个选择题组成, 每题1分, 共15分。第二部分为”主观题部分”, 由简答题和论述题组成, 共15分。作业总分30分, 将作为平时成绩记入课程总成绩。客观题部分: 一、选择题( 每题1分, 共15题) 1、递归算法: ( C ) A、直接调用自身 B、间接调用自身 C、直接或间接调用自身 D、不调用自身 2、分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的字问题, 这些子问题: ( D ) A、相互独立 B、与原问题相同 C、相互依赖 D、相互独立且与原问题相同 3、备忘录方法的递归方式是: ( C ) A、自顶向下 B、自底向上 C、和动态规划算法相同 D、非递归的 4、回溯法的求解目标是找出解空间中满足约束条件的: ( A )

A、所有解 B、一些解 C、极大解 D、极小解 5、贪心算法和动态规划算法共有特点是: ( A ) A、最优子结构 B、重叠子问题 C、贪心选择 D、形函数 6、哈夫曼编码是: ( B) A、定长编码 B、变长编码 C、随机编码 D、定长或变长编码 7、多机调度的贪心策略是: ( A) A、最长处理时间作业优先 B、最短处理时间作业优先 C、随机调度 D、最优调度 8、程序能够不满足如下性质: ( D ) A、零个或多个外部输入 B、至少一个输出 C、指令的确定性 D、指令的有限性 9、用分治法设计出的程序一般是: ( A ) A、递归算法 B、动态规划算法

C、贪心算法 D、回溯法 10、采用动态规划算法分解得到的子问题: ( C ) A、相互独立 B、与原问题相同 C、相互依赖 D、相互独立且与原问题相同 11、回溯法搜索解空间的方法是: ( A ) A、深度优先 B、广度优先 C、最小耗费优先 D、随机搜索 12、拉斯维加斯算法的一个显著特征是它所做的随机选性决策有可能导致算法: ( C ) A、所需时间变化 B、一定找到解 C、找不到所需的解 D、性能变差 13、贪心算法能得到: ( C ) A、全局最优解 B、 0-1背包问题的解 C、背包问题的解 D、无解 14、能求解单源最短路径问题的算法是: ( A ) A、分支限界法 B、动态规划 C、线形规划 D、蒙特卡罗算法 15、快速排序算法和线性时间选择算法的随机化版本是:

算法分析与设计实验报告

算法设计与分析学院：计算机科学与技术学号：129074106 姓名：张淼淼 2014 11 14

1、当问题规模100 N 时，快速排序和插入排序各需多少时间？写清机器配置，列出五种快速排序所需时间(ms) 插入排序所需时间（ms ）两者相差多少 N=100 0.00600 0.019000 -0.013000 N=1000 0.074000 0.724000 -0.650000 N=10000 0.032000 64.657000 -64.625000 N=100000 13.300000 50.900000 -37.600000 N=1000000 53.500000 117.700000 -64.200000 Window 7 32位 Cpu ：Inter(R) Core(TM) i3-2120 cpu@3.30GHz AMD Radeon HD 6450 Graphics

程序： #include #include #include #include int a[1000000];

int b[1000000]; void QuickSort(int low ,int high) { long i,j; int x; i=low; j=high; x=a[i]; while(i=x&&i(j+1)) QuickSort(j+1,high); } void BinaryInsertSort(int length) { int low,high,mid; int i,j,m;//m为保存待插入的元素 for(i=1;i=b[mid]) low=mid+1; else high=mid-1; } for(j=i-1;j>=high+1;j--)//high为插入位置 b[j+1]=b[j];//后移元素，留出插入的空位b[high+1]=m;//将元素插入正确的位置 }

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

北航数值分析大作业第一题幂法与反幂法

《数值分析》计算实习题目第一题： 1. 算法设计方案（1）1λ，501λ和s λ的值。 1)首先通过幂法求出按模最大的特征值λt1，然后根据λt1进行原点平移求出另一特征值λt2，比较两值大小，数值小的为所求最小特征值λ1，数值大的为是所求最大特征值λ501。 2)使用反幂法求λs ，其中需要解线性方程组。因为A 为带状线性方程组，此处采用LU 分解法解带状方程组。（2）与140k λλμλ-5011=+k 最接近的特征值λik 。通过带有原点平移的反幂法求出与数k μ最接近的特征值 λik 。（3）2cond(A)和det A 。 1）1=n λλ2cond(A)，其中1λ和n λ分别是按模最大和最小特征值。 2）利用步骤（1）中分解矩阵A 得出的LU 矩阵，L 为单位下三角阵,U 为上三角阵，其中U 矩阵的主对角线元素之积即为det A 。由于A 的元素零元素较多，为节省储存量，将A 的元素存为6×501的数组中，程序中采用get_an_element()函数来从小数组中取出A 中的元素。 2.全部源程序 #include #include void init_a();//初始化A double get_an_element(int,int);//取A 中的元素函数 double powermethod(double);//原点平移的幂法 double inversepowermethod(double);//原点平移的反幂法 int presolve(double);//三角LU 分解 int solve(double [],double []);//解方程组 int max(int,int); int min(int,int); double (*u)[502]=new double[502][502];//上三角U 数组 double (*l)[502]=new double[502][502];//单位下三角L 数组 double a[6][502];//矩阵A int main() { int i,k; double lambdat1,lambdat2,lambda1,lambda501,lambdas,mu[40],det;

计算机算法设计与分析

算法设计与分析实验报告班级：姓名：学号： (备注：共给出5个参考实验案例，根据学号尾数做对应的实验，即如尾号为1，则模仿案例实验123；尾号2，则模仿案例实验234；尾号3，即345；尾号4，同1.)

目录实验一分治与递归 (1) 1、基本递归算法 (1) 2、棋盘覆盖问题 (2) 3、二分搜索 (3) 4、实验小结 (5) 实验二动态规划算法 (5) 1、最长公共子序列问题 (5) 2、最大子段和问题 (7) 3、实验小结 (8) 实验三贪心算法 (8) 1、多机调度问题 (8) 2、用贪心算法求解最小生成树 (10) 3、实验小结 (12) 实验四回溯算法和分支限界法 (12) 1、符号三角形问题 (12) 2、0—1背包问题 (14) 3、实验小结 (18) 实验五多种排序算法效率比较 1、算法：起泡排序、选择排序、插入排序、shell排序，归并排序、快速排序等 (19) 2、实验小结 (18)

P art1：课程设计过程设计选题--→题目分析---→系统设计--→系统实现--→结果分析---→撰写报告 P art2：课程设计撰写的主要规范 1.题目分析：主要阐述学生对题目的分析结果，包括题目描述、分析得出的有关模型、相关定义及假设； 2.总体设计：系统的基本组成部分，各部分所完成的功能及相互关系； 3.数据结构设计：主要功能模块所需的数据结构，集中在逻辑设计上； 4.算法设计：在数据结构基础上，完成算法设计； 5.物理实现：主要有数据结构的物理存储，算法的物理实现，系统相关的实现。具体在重要结果的截图，测试案例的结果数据，核心算法的实现结果等； 6.结果分析：对第五步的分析，包括定性分析和定量分析，正确性分析，功能结构分析，复杂性分析等； 7.结论：学生需对自己的课程设计进行总结，给出评价，并写出设计体会； 8.附录：带有注释的源代码，系统使用说明等； 9.参考文献：列出在撰写过程中所需要用到的参考文献。

软件系统分析与设计大作业

《软件系统分析与设计》期末大作业选题名称：游戏平台管理系统设计人：徐文豪刘青海赖超宇甘智宏班级：软工143班南昌大学软件学院 2016.6.1

目录一、整体描述 (2) 二、需求分析 (3) 三、系统功能概况 (4) 四、类的属性与方法 (5) 五、系统界面界限 (11) 六、设计模型 (13) 七、设计原则 (17) 八、设计模式······················

一、整体描述随着移动通讯的发展，手机应用也越来越多，其中，游戏应用占据了很大的比重，游戏平台管理系统是整合了大量游戏应用，以及玩家线上交流的平台。主要受众群：拥有移动端或电脑端的人群。应用前景：移动互联的发展为游戏平台的发展提供了很大的生存空间，应用前景十分广阔盈利方式：向平台中游戏的开发商收取一定的费用，游戏玩家向游戏中注入资金时，收取一定比例的游戏收入。面临的困难：游戏平台前期的推广，提高游戏平台本身对开发商和游戏玩家的吸引力，游戏平台能否适应大部分游戏玩家的要求。玩家首先要注册账号，然后就可以在上面下载游戏应用，上传自己的游戏资源。同时，根据玩家的活跃程度获取相应积分，用积分可以兑换游戏礼包，也会根据玩家等级在游戏装备上给与相应的优惠和等级奖励。玩家在每一款游戏的评论区都可以交流游戏经验，提出意见和建议，以便游戏及时更新，弥补相应不足。玩家也可以建立游戏工会，不同游戏的玩家都可以加入，分享自己的游戏心得或者转赠游戏装备或积分。

二、需求分析时间when：游戏厂商：随时；注册用户：随时；管理人员：正常工作时间。地点Where：游戏厂商，管理人员：工作地点；注册用户：随地人员who：游戏厂商，管理人员，注册用户， What：游戏厂商：推广游戏，管理人员：扩大服务，盈利；注册人员：玩游戏。 Why：游戏厂商：推广力度不大，效果不好，管理人员：方便管理，注册用户：良好的游戏环境。性能Performance：系统提供服务的效率，响应时间快，由于是手机端的APP吞吐量不需要太大。成本Cost：实现系统需要付出的代价，耗费****元时间Time：2016年6月3日可靠性Reliability: 需要系统长时间正确运行的能力安全性Security: 由于该平台会涉及资金的流动，所以需要对信息安全的保护能力。合规性Compliance: 需要符合各种行业的标准，法律法规，规范。技术性Technology:要求基于安卓平台开发。兼容性Compatibility:需要与一些支付平台进行兼容能力。还有对游戏的兼容性。

《算法分析与设计》实验指导书

《计算机算法设计与分析》实验指导书（第一版）

前言计算机算法分析与设计是面向设计的，它是计算机科学的核心。无论是计算机系统、系统软件和解决计算机的各种应用问题都可归结为算法的设计。通过本课程的学习，使学生掌握计算机领域中许多常用的非数值的算法描述：分治法、贪心法、动态规划、回溯法、分枝限界等算法，并掌握算法分析的方法，从而把学生的分析问题和解决问题能力提高到理论的高度。前期课程为程序设计语言、数据结构、高等数学，即学生应该具备一门高级语言程序设计编程基础，学习基本的数据结构知识，还要求学生掌握较好的数学基础。开发环境不限，本书采用C/C++语言的集成开发环境等。实验完成后书写实验报告，包含实验问题、基本思想、关键算法流程图、测试数据及运行结果（截图）、调试心得和源程序。总实验学时为16学时。

目录预备实验验证算法的方法 (4) 实验目的： (4) 实验课时： (4) 实验原理： (4) 实验题目： (6) 基本题： (6) 提高题： (6) 实验一递归与分治 (7) 实验目的： (7) 实验课时： (7) 实验原理： (7) 实验题目： (7) 基本题： (7) 提高题： (8) 思考问题： (8) 实验二动态规划算法 (9) 实验目的： (9) 实验课时： (9) 实验原理： (9) 实验题目： (9) 基本题： (9) 提高题： (10) 思考问题： (10) 实验三贪心选择算法 (11) 实验目的： (11) 实验课时： (11) 实验原理： (11) 实验题目： (11) 基本题： (11) 提高题： (12) 思考问题： (12) 实验四回溯算法 (13) 实验目的： (13) 实验课时： (13) 实验原理： (13) 实验题目： (14) 基本题： (14) 提高题： (14) 思考问题： (14)

软件设计大作业

一需求分析此系统是一个类似于淘宝网的在线衣服销售系统，相当于淘宝网上的一个专门买衣服的网店，它具有用户注册，用户登录，修改密码，显示系统功能，查看订购历史以及订货。 1.1需求列表：（1）用户管理：用户管理的需求包括用户注册，用户登录以及修改密码。用户注册是添加一个我们网上衣店的新用户；用户登录是用户想要进入系统时必须采取验证身份的步骤；修改密码是为了用户的安全性考虑，当密码存在不安全的因素时，适时修改密码。（2）商品衣服的管理：商品管理包括订购衣服和查看订购衣服的历史。订购衣服是当我们衣店的库存数量不足时必须采取的；查看订购衣服的历史有助于我们更好地了解衣服的订购情况。（3）显示系统功能：此功能是用来让用户能很清楚地了解此系统所实现的各种功能。 1.2系统用例图：

1.3用例分析及场景描述：用户注册用例：这部分主要是新用户进行注册的过程，首先用户进入到注册页面，填写注册信息并提交，如果无误的话系统会给予注册成功的提示，如果注册失败会提示注册失败信息。用户登录用例：此功能模块针对的对象是本网站的会员既已经注册的会员，会员首先填写用户名和密码，然后点击登录按钮，如果网站数据库中存在此会员并且密码正确则提示登录成功提示，如果网站不存在此用户或密码不正确，系统会提示用户登录失败。修改密码用例：此用例针对注册会员进行操作。用户登录成功会可以进入网站主页面，如果用户想修改密码的话可以单击修改密码按钮，进行密码修改，用户输入新密码单击修改按钮即可完成密码修改。

显示系统功能用例：此功能针对注册会员，会员首先登录到网站，进入主页，主页会有相关操作的按钮，显示系统所提供给会员操作的功能，用户可以针对自己的需要选择系统提供的功能。订货衣服用例：此功能针对注册登录会员，网站提供两种订购方案：单件订购和定制套装。用户可以根据自己的需求来选择。单件订购方案：用户选择是上衣还是裤子，并填写订购的数量，确认无误后单击订购按钮即可，如果订购成功，系统会提示订购成功，失败则会提示订购失败。定制套装方案：用户选择定制套装的档次（高、中、低），并填写订购的数量，确认无误后单击订购按钮即可，如果订购成功，系统会提示订购成功，失败则会提示订购失败。显示订购历史用例：此功能针对注册会员，用户登录到系统后，主页显示系统功能中包括历史查看选项，用户可以单击进入历史交易记录页面，页面将显示用户所有的交易记录。二设计模式 2.1单件模式 2.1.1单件模式的定义

《算法分析与设计》作业参考答案

《算法分析与设计》作业参考答案作业一一、名词解释： 1.递归算法：直接或间接地调用自身的算法称为递归算法。 2.程序：程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。二、简答题： 1.算法需要满足哪些性质？简述之。答：算法是若干指令的有穷序列，满足性质：（1）输入：有零个或多个外部量作为算法的输入。（2）输出：算法产生至少一个量作为输出。（3）确定性：组成算法的每条指令清晰、无歧义。（4）有限性：算法中每条指令的执行次数有限，执行每条指令的时间也有限。 2.简要分析分治法能解决的问题具有的特征。答：分析分治法能解决的问题主要具有如下特征：（1）该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决；（2）该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质；（3）利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解；（4）该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子问题。 3.简要分析在递归算法中消除递归调用，将递归算法转化为非递归算法的方法。答：将递归算法转化为非递归算法的方法主要有：（1）采用一个用户定义的栈来模拟系统的递归调用工作栈。该方法通用性强，但本质上还是递归，只不过人工做了本来由编译器做的事情，优化效果不明显。（2）用递推来实现递归函数。（3）通过Cooper 变换、反演变换能将一些递归转化为尾递归，从而迭代求出结果。后两种方法在时空复杂度上均有较大改善，但其适用范围有限。三、算法编写及算法应用分析题： 1.冒泡排序算法的基本运算如下： for i ←1 to n-1 do for j ←1 to n-i do if a[j]

算法分析与设计实验指导书

《算法分析与设计》实验指导书《算法分析与设计》课程是计算机专业的一门必修课程。开设算法分析与设计实验，目的就是为了使学生消化理论知识，加深对讲授内容的理解，尤其是一些算法的实现及其应用，培养学生独立编程和调试程序的能力，使学生对算法的分析与设计有更深刻的认识。《算法分析与设计》课程实验的目的：是为了使学生在课程学习的同时，通过实验环境中的实际操作，对部分算法的具体应用有一个初步的了解，使学生加深了解和更好地掌握《算法分析与设计》课程教学大纲要求的内容。《算法分析与设计》课程实验的注意事项：在《算法分析与设计》的课程实验过程中，要求学生做到： (1)预习实验指导书有关部分，认真做好实验内容的准备，就实验可能出现的情况提前作出思考和分析。 (2)认真书写实验报告。实验报告包括实验目的和要求，实验情况及其分析。 (3)遵守机房纪律，服从辅导教师指挥，爱护实验设备。 (4)实验课程不迟到。如有事不能出席，所缺实验一般不补。《算法分析与设计》课程实验的验收：实验的验收将分为两个部分。第一部分是上机操作，包括检查程序运行和即时提问。第二部分是提交电子的实验报告。

实验一算法实现一一、实验目的与要求熟悉C/C++语言的集成开发环境；通过本实验加深对分治法、贪心算法的理解。二、实验内容: 掌握分治法、贪心算法的概念和基本思想，并结合具体的问题学习如何用相应策略进行求解的方法。三、实验题 1. 【伪造硬币问题】给你一个装有n个硬币的袋子。n个硬币中有一个是伪造的。你的任务是找出这个伪造的硬币。为了帮助你完成这一任务，将提供一台可用来比较两组硬币重量的仪器，利用这台仪器，可以知道两组硬币的重量是否相同。试用分治法的思想写出解决问题的算法，并计算其时间复杂度。 2.【找零钱问题】一个小孩买了价值为33美分的糖，并将1美元的钱交给售货员。售货员希望用数目最少的硬币找给小孩。假设提供了数目有限的面值为25美分、10美分、5美分、及1美分的硬币。给出一种找零钱的贪心算法。 a)实验步骤理解算法思想和问题要求；编程实现题目要求；上机输入和调试自己所编的程序；验证分析实验结果；整理出实验报告。四、实验程序五、实验结果六、实验分析

算法分析大作业动态规划方法解乘法表问题和汽车加油行驶问题#精选.

算法分析大作业动态规划方法解乘法表问题和汽车加油行驶问题目录 1.动态规划解乘法表问题 1.1问题描述------ 1.2算法设计思想------ 1.3设计方法------ 1.4源代码------ 1.5最终结果------ 2.动态规划解汽车加油行驶问题 2.1问题描述------ 2.2算法设计思想------ 2.3设计方法------ 2.4源代码------ 2.5最终结果------ 3.总结

1.动态规划解决乘法表问题 1.1问题描述定义于字母表∑{a,b,c)上的乘法表如表所示：依此乘法表,对任一定义于∑上的字符串,适当加括号表达式后得到一个表达式。例如,对于字符串x=bbbba,它的一个加括号表达式为(b(bb))(ba)。依乘法表,该表达式的值为a。试设计一个动态规划算法,对任一定义于∑上的字符串x=x1x2…xn，计算有多少种不同的加括号方式,使由x导出的加括号表达式的值为a。 1.2算法设计思想设常量a,b,c 分别为 1, 2 ,3 。n 为字符串的长度。设字符串的第 i 到第 j 位乘积为 a 的加括号法有result[i][j][a] 种，字符串的第 i 到第 j 位乘积为 b 的加括号法有result[i][j][b] 种, 字符串的第 i 到第 j 位乘积为 c 的加括号法有 result[i][j][c] 种。则原问题的解是：result[i][n][a] 。设 k 为 i 到 j 中的某一个字符，则对于 k 从 i 到 j ：result[i][j][a] += result[i][k][a] * result[k + 1][j][c] + result[i][k][b] * result[k + 1][j][c] + result[i][k][c] * result[k + 1][j][a]; result[i][j][b] += result[i][k][a] * result[k + 1][j][a] + result[i][k][a] * result[k + 1][j][b] + result[i][k][b] * result[k + 1][j][b]; result[i][j][c] += result[i][k][b] * result[k + 1][j][a] + result[i][k][c] * result[k + 1][j][b] + result[i][k][c] * result[k + 1][j][c];

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

算法分析与设计(线下作业二)

《算法分析与设计》学习中心：专业：学号：姓名：

作业练习二一、名词解释 1、MST性质 2、子问题的重叠性质递归算法求解问题时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题被反复计算多次，这种性质称为子问题的重叠性质。二、简答题 1、简述动态规划算法求解的基本要素。答：动态规划算法求解的基本要素包括： 1)最优子结构是问题能用动态规划算法求解的前提； 2)动态规划算法，对每一个子问题只解一次，而后将其解保存在一个表格中，当再次需要解此子问题时，只是简单地用常数时间查看一下结果，即重叠子问题。 2、备忘录方法和动态规划算法相比有何异同简述之。答：备忘录方法是动态规划算法的变形。与动态规划算法一样，备忘录方法用表格保存已解决的子问题的答案，在下次需要解此问题时，只要简单地查看该子问题的解答，而不必重新计算。备忘录方法与动态规划算法不同的是，备忘录方法的递归方式是自顶向下的，而动态规划算法则是自底向上递归的。因此，备忘录方法的控制结构与直接递归方法的控制结构相同，区别在于备忘录方法为每个解过的子问题建立了备忘录以备需要时查看，避免了相同的子问题的重复求解，而直接递归方法没有此功能。

3、贪心算法求解的问题主要具有哪些性质简述之。答：贪心算法求解的问题一般具有二个重要的性质：一是贪心选择性质，这是贪心算法可行的第一个基本要素；另一个是最优子结构性质，问题的最优子结构性质是该问题可用贪心算法求解的关键特征。三、算法编写及算法应用分析题 1、设计求解如下最大子段和问题的动态规划算法。只需给出其递推计算公式即可。最大子段和问题：给定由n 个整数（可能为负整数）组成的序列a1a2 … an，求该序列形如Σi≤k≤j ak的子段和的最大值。当所有整数均为负整数时定义其最大子段和为0。依次定义，所求的最优值为max{0, max1≤i≤j≤n Σi≤k≤j ak }。

算法分析与设计实验报告

实验一、归并排序及各种排序算法性能比较一、实验实习目的及要求了解归并排序等各种排序算法，并能独立在计算机上实现，同时并能够计算它们的时间复杂度，并用计算机来验证。二、实验实习设备（环境）及要求（软硬件条件）计算机eclipse软件，执行环境JavaSE-1.8. 三、实验实习项目、内容与步骤(注意是主要关键步骤，适当文字+代码+截图说明) 项目：对10 4 6 3 8 2 5 7进行从小到大排序，采用几种排序方法，并统计这几种方法的运行时间，与归并排序比较。内容及步骤： (1)归并排序：将序列每次分成两组，再进行合并，直到递归完成； 1、递归调用mergeSort对数组排序 2、merge将两个有序数组合并为一个有序数组

3、主函数调用mergeSort对数组排序 4、统计时间 (2) 选择排序：每次选择一个当前最小的并和当前的相对的第一个元素交换，直到最后只有一个元素时结束；也可选择当前最大的并与当前的相对的最后一个元素交换，直到最后只有一个元素时结束。

1、数组长度为n，需要选择n-1次；每次选择完成后，将数组中的最大值与最后一个元素互换，调用java.util包中Arrays类。 2、主函数调用ChooseSort对数组排序。 3、统计运行时间。 (3)插入排序：从第二个元素开始，每次插入一个到当前有序序列中，使得有序，当所有的元素插入完毕时，就排好序了； 1、从第二个元素开始，与之前序列比较，插入到合适的位置。

2、主函数调用sort对数组排序。 3、统计运行时间 (4) 快速排序：每次选择一个中间元素，并进行交换，使得中间元素的左边比它小，右边比它大，然后对左右两边进行递归； 1、选取一个基准位，从右边向左边看，找比基准位小的元素，再从左边向右边看，找比基准位大的元素，若两者均存在则交换；若两者相遇，则相遇元素与基准位元素交换，然后递归排序左右半数组。

算法分析与设计实验报告

计算机算法设计与分析实验报告

目录实验一 (1) [实验题目] (1) [问题描述] (1) [算法设计] (1) [算法分析] (1) [源代码] (1) [运行结果] (2) 实验二 (2) [实验题目] (2) [问题描述] (2) [算法设计] (2) [算法分析] (2) [源代码] (2) [运行结果] (4) 实验三 (5) [实验题目] (5) [问题描述] (5) [算法设计] (5) [算法分析] (5) [源代码] (5) [运行结果] (6)

实验一 [实验题目] 2-7集合划分问题 [问题描述] n个元素的集合{1，2，…，n}可以划分为若干非空子集。例如，当n=4时，集合{1，2，3，4}可以划分为15个不同的非空子集。 [算法设计] 给定正整数n，计算出n个元素的集合{1，2，…，n}可以划分为多少个不同的非空子集。 [算法分析] 本算法实现采用分治法思想，F(n,m)=F(n-1,m-1)+m*F(n-1,m)。假设将m个元素分解到n 个集合中，首先考虑将(m – (n - 1))个元素分到第一个集合中，将余下的(n - 1)个元素分别分配到余下的(n - 1)个集合中，然后再考虑将(m – (n - 2))个元素分配到第一个集合中，将余下的(n - 2)个元素分别分配到余下的(n - 1)集合中，依此类推，直到后面的有一个集合中的元素个数比第一个集合中的元素个数多为止。 [源代码] #include using namespace std; int compute_bell(int row,int position) { if(row==1) return 1; if(row == 2 && position ==1) return 1; else { if(position == 1) return compute_bell(row-1,row-1); else return compute_bell(row,position-1)+ compute_bell(row-1,position-1); } } int main(){ int n=0; int m; cout<<"please input a number."<>n; m=compute_bell(n,n); cout<<"the resule is "<

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