matlab程序设计实例

MATLAB 程序设计方法及若干程序实例

樊双喜 (河南大学数学与

信息科学学院开封475004)

摘要本文通过对 MATLAB 程序设计中的若干典型问题做简要的分析和总结,并在此基础上着重讨论了有关算法设计、程序的调试与测试、算法与程序的优化以及循环控制等方面的问题.还通过对一些程序实例做具体解析,来方便读者进行编程训练并掌握一些有关MATLAB 程序设计方面的基本概念、基本方法以及某些问题的处理技巧等.此外,在文章的最后还给出了几个常用数学方法的算法程序, 供读者参考使用.希望能对初学者进行 MATLAB 编程训练提供一些可供参考的材料,并起到一定的指导和激励作用,进而为MATLAB 编程入门打下好的基础. 关键字算法设计；程序调试与测试；程序优化；循环控制

1 算法与程序

1.1 算法与程序的关系算法被称为程序的灵魂,因此在介绍程序之前应先了

解什么是算法.所谓算

法就是对特定问题求解步骤的一种描述.对于一个较复杂的计算或是数据处理的问题,通常是先设计出在理论上可行的算法,即程序的操作步骤,然后再按照算法逐步翻译成相应的程序语言,即计算机可识别的语言.

所谓程序设计,就是使用在计算机上可执行的程序代码来有效的描述用于解决特定问题算法的过程.简单来说,程序就是指令的集合.结构化程序设计由于采用了模块分化与功能分解,自顶向下,即分而治之的方法,因而可将一个较复杂的问题分解为若干子问题,逐步求精.算法是操作的过程,而程序结构和程序流程则是算法的具体体现.

1.2MATLAB 语言的特点

MATLAB 语言简洁紧凑,使用方便灵活,库函数极其丰富,其语法规则与科技人员的思维和书写习惯相近,便于操作.MATLAB 程序书写形式自由,利用其丰富

的库函数避开繁杂的子程序编程任务,压缩了很多不必要的编程工作.另外,它的语法限制不严格,程序设计自由度大.其最大的特点是以矩阵运算为最强,而数值的矩阵化又为运算和处理提供了方便.除此之外,MATLAB 还有着非常强大的绘图功能.

1.3MATLAB 程序设计练习

MATLAB 有着丰富的库函数,一般情况下应了解并学会使用一些常用的库函数,至少应熟悉函数库中都有哪些常用函数,当需要时可以现学现用.或者能对一些经典函数做一定的改造,以达到解决某一特定问题的目的.但,在大多情况下还需要自己编写程序去处理形形色色的问题.下面就先从一些较简单的程序入手来熟悉MATLAB 的编程方式.

例 1 一个分类统计函数的设计（分类统计_1）编写一个函数,统计出一组有序（按升序或降序排列）数字中每种数字的个

数,并返回数字种类数.

分析：设待统计数组为x,因为x 有序,所以在设计算法时应抓住这个特点. 若用s1 记录已统计出的数字,则,在对x 中的数字进行遍历时,每次只需让x(i) 与 s1 中的最后一个数字进行比较就可以了,若相等,则对应计数器加1,若不等, 则说明测到新数,应开辟新的存储单元.其算法程序如下：

function [s,k]=FLTJ_1(x)

%x 为待统计的一组有序数,返回值s为 2 列的数组, 第一列为不同种类的数

字

%第二列为对应数字的个数, k 记录统计出的数字种类数目

n=length(x);

s1=x(1); % s1 记录测到的新数字,给其赋初值为x 的第一个数字

s2=1; % s2 记录s1 中每个数字的个数,赋初值为x(1)的初始个数1

k=1; % k 记录已统计出的数字种类数,初值赋为1

for i=2:n % 从第2 项开始遍历数组x

if x(i)==s1(k) % 如果x(i)与已测出的最后1 个数字相同, s2(k)=s2(k)+1; % 则对应的计数器加1

else % 否则,则说明测到新数字

end

k=k+1; % k 值加1

s1=[s1;x(i)]; % 将此新数并入s1, s2=[s2;1]; %对应的计数器为1 end

s=[s1,s2]; % 将s1 与s2 拼接成一个两列的数组s

程序运行如下（“? ”代表回车,下同.）

>> x=[1,2,2,3,3,4,5,5]; ?

>> [s,k]=FLTJ_1(x) ?

s =

1 1

2 2

3 2

4 1

5 2

k =

5

例 2 一个数字游戏的设计

有这样一个数字游戏：在一个20 ? 10 的矩阵中,0~99 这100个数顺序排列

在奇数列中（每20 个数组成一列）,另有100 个图案排列在偶数列中,这样每个

数字右边就对应一个图案.你任意想一个两位数a,再让a 减去它的个位数字与十

位数字之和得到一个数b,然后,在上述矩阵的奇数列中找到b,将b 右边的图案记

在心里,最后点击指定的按钮,你心里的那个图案将被显示.

下面我们就来编写程序模拟一下这个小游戏,以[0,1]之间的小数代替矩阵

中的图案,由MATLAB 程序实现如下:

程序I

% “测心术”游戏

format short

a=1;t=0;

while a

a1=rand(100,1);

k=3;s=[];

while k<=10

a1(9*k+1)=a1(19);

k=k+1;

end

a2=reshape(a1,20,5);

a3=reshape(99:-1:0,20,5);

for i=1:5

s=[s,a3(:,i),a2(:,i)]; %生成矩阵

end

if ~t

disp(' //任意想一个两位数a，然后将这个两位数减去它的个位数

字与十位数字之和,');

disp(' //得到数字 b，再在下面矩阵的奇数列中找到 b，最后记住

其右边对应的小数c');

pause(10); t=t+1;

end

disp(' '); disp(s);

pause(5); disp(' ');

d=input(' //确定你已经完成计算并记下了那个小数，摁‘Enter’键

呈现此数字\n');

disp(s(19,2)); pause(3); disp(' ');

a=input(' // ‘Enter’退出；=>‘1’再试一次\n');

end

使用说明：运行程序I 生成一个20 10 的矩阵s,你任意想一个两位数a, 按照上面所说的步骤操作,然后在s 的奇数列中找到b,将b 右边的小数记在心里,

再调用程序II,则返回你所记下的那个小数.（运行演示略）原理说明：设任意

一个两位数a=10 k

1 + k

2

,则a-( k

1

+ k

2

)=9 k

1

=b,所以b 一定

是9 的倍数,且只可能在9到81 之间.明白了这一点,上面程序中的各种设置就一

目了然了.

例 3 折半查找算法

要从一个数组x 中找到一个指定的数a,通常的做法是从x 的第一个数开始

顺序查找.如果x 是一个无序的数组,的确没有比顺序查找更好的方法了,但如果

x 有序,设计查找算法时就要充分利用这已有的规律,折半查找就是针对有序数

组进行查找的一种效率较高的方法.对于一个n 维数组,折半查找最多比较次数

为'≤log

2

n∞? +1,而顺序查找的平均比较次数为n /2 .

写一个算法：在数组x 中查找数字a,其中x 是一个元素各异并按升序排列

的一维数组.若找到a,则返回a在x 中的位置,若a 不在x 中则返回“找不

到”.折半查找算法程序如下：

function s= BinarySearch (x,a)

%折半查找法,x 是按升序排列的一维数组,a 是待查找的数字

n=length(x);

sign=0; %用sign 标记是否查找成功,赋初值为假,当查找成功时其值为真

top=1;bott=n; %查找区间端点下标,top 为“顶”,bott为“底”

if ax(n) %当a比x 的最小值小或比x 的最大值大时,返回找不到此

数, s='The number is not found'; %并终止程序,否则在x 的内部查找

a return;

else

while((sign==0)&(top<=bott))

mid=fix((bott+top)/2); %求中位数并取整

if a==x(mid) %若找到a

s=mid; %记录它在x 中的下标,

sign=1; %并置标志变量为真

elseif a

bott=mid-1;

end else

top=mid+1; end

if sign==0 %当sign 为假,说明在x 中找不到a s='The number is not found';

end

end

运行情况如下：

>> x=[1 3 4 6 8 9 12 15]; ?

>> s= BinarySearch (x,6) ?

s =

4

>> s= BinarySearch (x,7) ?

s =

The number is not found

例 4 对答卷中选择题的初步统计函数当做完一项问卷调查后,或举行完一次考试后,在对答卷中选择题的做答情

况做统计分析时,需要知道每个选择题中每个选项的被选次数及所占的百分比.

现假设选择题只有4 个选项（A,B,C,D）,某些题目允许多选,但不得选多于2 项.(如果题目的选项或可选项增加的话,方法类似.)4 个选项分别用 1,2,3,4 表示（若选择AB,则表示为12）,缺选时用0 表示.请编程序统计每个题目中每个选项的被选次数及所占的百分比.

分析：若一共有n 个题目,可用两个4 ? n的矩阵分别表示每个选项的被选次数与所占的百分比,在统计的过程中用数组分别为每个题目中的每个选项计数.

MATLAB 程序如下：

function [s1,s2]=TongJi1(A)

%A 为答卷结果的数据,返回值s1,s2 分别为每个

%选项的被选次数与所占的百分比

[m,n]=size(A);

s1=[];s2=[];

D=ones(1,n).*m; %D 记录每个题目中每个选项被选次数总和,

%给每个元素赋初值为m

for j=1:n

B=zeros(4,1); %B 为计数器,记录每个题目中的每个选项的被选次数

for i=1:m

t=A(i,j);

if t==0 %缺选时,在该题的总数记录中减1

D(j)=D(j)-1;

elseif t<10 %只选一项时,在该项的计数器上加1

B(t)=B(t)+1;

else %当选两项时,需分离数字,再让每项的计数器加1,

%同时该题目的各项被选次数总和加1

t1=floor(t/10);

t2=t-t1*10;

B(t1)=B(t1)+1;

B(t2)=B(t2)+1;

D(j)=D(j)+1;

end

end

s1=[s1,B]; %组合矩阵

B1=B./D(j); %求百分比

s2=[s2,B1];

end

附录中表 1 是一个有20 个学生作答记录的数据,若记该数据矩阵为A,调用上面的程序运行如下：

?[s1,s2]=TongJi1(A)

s1 =

i

k

3 8 0 0 2 0 0 2 8 5 5 7 12 1 7

4 4 4

5 7 2 13 7 8 4 2

9

5

3

5

5

5

s2 =

0.1579 0.4211 0 0 0.1053 0 0 0.1053

0.4211 0.2632 0.2632 0.3684 0.6316 0.0526 0.3684 0.2105 0.2105 0.2105 0.2632 0.3684 0.1053 0.6842 0.3684 0.4211 0.2105 0.1053 0.4737 0.2632 0.1579 0.2632 0.2632 0.2632 例 5 列主元 Gauss 消去法解方程组

列主元 Gauss 消去法是指在解方程组时,未知数顺序消去,在要消去的那个 未知数的系数中找按模最大者作为主元.完成消元后,系数矩阵化为上三角形,然 后在逐步回代求解未知数.列主元 Gauss 消去法是在综合考虑运算量与舍人误差 控制的情况下一种较为理想的算法.其算法描述如下： 1.输入系数矩阵 A,右端项 b

2.测 A 的阶数 n,对 k=1,2,…,n -1 循环 a) 按列主元

保存主元所在行的指标 i k .

α = max a ik

k ≤i ≤n

b) 若α = 0 ,则系数矩阵奇异,返回出错信息,计算停止;否则,顺序进行. c) 若 i k = k 则转向 d);否则

换行 a ? a , j = k + 1,…, n

i k j

kj

b ? b k

d) 计算乘子 m ik = a ik / a kk , i = k +1,…, n e) 消元:

a ij = a ij - m ik a ik , i , j = k +1,…,n

b i = b i - m ik b k , i = k + 1,…,n

3.回代

n

b i = b i - ∑ a ij b j / a ii ,

i = n , n -1, …,1

j =i -1

方程组的解 X 存放在右端项 b 中.

MATLAB 程序如下： function s=LZYgauss(A,b)

% 列主元高斯消去法解方程组:A 为系数矩阵,b 为右端项 n=length(A(:,1)); % 测量 A 一行的长度,得出 n for k=1:n-1

% 循环,消元

[a,t]=max(abs(A(k:n,k)));% 寻找最大值(记为 a) p=t+k-1; % 最大值所在的行记为 p

if a==0

% 若 a=0,则 A 为奇异阵,返回出错信息

error(‘A is a bizarre matrix’); else

%若 a 不等于 0,换行

t1=A(k,:); A(k,:)=A(p,:); A(p,:)=t1;

t2=b(k);b(k)=b(p);b(p)=t2; A,b

for j=k+1:n

% 消元过程

m=A(j,k)/A(k,k);

A(j,:)=A(j,:)-m.*A(k,:); b(j)=b(j)-m*b(k);

end A,b

end end

b(n)=b(n)/A(n,n); % 回代过程

for i=1:n-1

end q=(b(n-i)-sum(A(n-i,n-i+1:n).*b(n-i+1:n)))/A(n-i,n-i); b(n-i)=q;

s=b; % 解放在s 中

程序运行（略）

2 程序的的调试与测试

程序调试的目的是检查程序是否正确,即程序能否顺利运行并得到预期结果.在运行程序之前,应先设想到程序运行的各种情况,测试在各种情况下程序是否能正常运行.对初学编程的人来说,很难保证所编的每个程序都能一次性运行通过,而大多情况下都需要对程序进行反复的调试之后才能正确运行.所以,不要害怕程序出错,要时时准备着去查找错误,改正错误.

2.1 程序常见的错误类型

2.1.1 易犯的低级错误

a 输入错误

常见的输入错误除了在写程序时疏忽所导致的手误外,一般还有：①在输入某些标点时没有切换成英文状态；②表循环或判断语句的关键词“for”,“while”,“if”的个数与“end”的个数不对应（尤其是在多层循环嵌套语句中）；③左右括号不对应等.

b 对程序的修改不彻底导致的错误由于之前对程序中的某些部分（如变量或

符号名称）做了修改,但后面又有

用到它们或与之有关系的地方却没有做相应的修改.

2.1.2 语法错误

不符合MATLAB 语言的规定,即为语法错误.例如在用MATLAB 语句表示数学

式“k

1 ≤ x ≤ k

2

”时,不能直接写成“k1<=x<=k2”,而应写成“k1<=x&x<=k2”.此

外,输入错误也可能导致语法错误.

2.1.3 逻辑错误

在程序设计中逻辑错误也是较为常见的一类错误,这类错误往往隐蔽性较强,不易查找,错误一旦发生,轻则使程序不够优化,进行很多不必要的计算,重则程序运行错误或无法运行.产生逻辑错误的原因通常是算法设计有误,这时需要对算法进行修改,但也可能算法没错,而是程序本身的问题. 下面通过一个例子来看一下发生逻辑错误的情形

例分类统计_2 编写一个函数,统计出一组数字（可以是无序的）中

每种数字的个数.

分析：因为待排数组不一定有序,所以不能再像1.3中例1 那样在对x的遍历中只让x(i)与已测数字中的最后一个进行比较,而应与所有已测数字进行比较,当与某个数字相同时,对应计数器加 1,当与所有的数字都不同时才能说明测到新数. 如此,可设置状态标志变量来标志在每次遍历中是否测到新数.看如下程序：function [s,k]=FLTJ_2(x)

% x 为待统计的一维数组,返回值s 的第一列为不同种类的数字，

% s 的第二列为对应数字的个数, k 记录统计出的数字种类数目

n=length(x);

s1=x(1); % s1 记录测到的新数字,赋初值为x 的第一个数字

s2=1; % s2 记录s1 中数字的个数,赋初值为1

k=1; % k 记录已统计出的数字种类数,初值赋为1

for i=2:n % 从第2 项开始遍历数组x

flag=0; % 标示变量,标记是否测到新数字,此趟遍历开始前,其值应为假for j=1:k

if x(i)==s1(j) % 如果x(i)与已测出的第j 个数字相同,

s2(j)=s2(j)+1; % 则对应的计数器加1,并结束此次遍历

break;

else % 否则,则说明测到新数字,flag 置为真

flag=1;

end

end

if flag % 当flag 为真,即测到新数字,将此新数赋给

%s 的第一列,对应的计数器为1,同时k 值加1

end end

s1=[s1;x(i)];

s2=[s2;1];

k=k+1;

s=[s1,s2]; % 将s1 与s2 拼接成一个两列的数组

此程序乍一看似乎顺理成章,看一下其运行结果

>> x=[3,2,2,4,5,4]; ?

>> [s,k]=FLTJ_2(x) ?

s =

3 1

2 2

2 1

4 2

5 1

4 1

k =

6

输出结果显然是不对的,考虑一下问题出在哪了？事实上,当第二个“for”

循环中的判断语句第一次不成立时并不能立即得

出“测到新数”的结论,只有在对j 的循环结束（即循环进行到k）时,若判断语句仍不成立才能说明测到了新数.因此,应将第二个“for”循环内的判断语句修改如下（注意观察虚线框内的修改部分）：

if x(i)==s1(j)

s2(j)=s2(j)+1;

break;

elseif j==k %对j 的循环进行到k 时判断语句仍不成立,

%则说明测到新数,置flag 为1

flag=1;

end

其实,还可以将标志变量flag 换一种方式使用,将程序中的循环改写如下：for i=2:n % 从第2 项开始遍历数组x

flag=0; % 标示变量,标记是否测到新数字,此趟遍历开始前,其值应为假for j=1:k

if x(i)==s1(j) % 如果x(i)与已测出的第j 个数字相同,

s2(j)=s2(j)+1; % 则对应的计数器加1,

flag=1; % 同时置flag 为1,并结束此次遍历

break;

end

end

if ~flag % 当flag 仍为假时,即测到新数字

s1=[s1;x(i)];

s2=[s2;1];

k=k+1;

end

通过分析你会发现,这两种用法实际上是等效的.其实，此程序无需使用标志变量，可将循环直接写成如下形式.

for i=2:n

for j=1:k

if x(i)==s1(j);

s2(j)=s2(j)+1;

break;

elseif j==k

s1=[s1;x(i)];

end end

end

s2=[s2;1];

k=k+1;

修改后的程序运行如下：

>> x=[3,2,2,4,5,4]; ?

>> [s,k]=FLTJ_2(x) ?

s =

3 1

2 2

4 2

5 1

k =

4

请思考一下,第一个”if”条件下如果没有”break”程序能否运行正确？想一想为什么？

2.1.4 运行错误程序的运行错误通常包括不能正常运行和运行结果不正确,出

错的原因一般有：

① 数据不对,即输入的数据不符合算法要求（见下例）.

② 输入的矩阵大小不对,尤其是当输入的矩阵为一维数组时,应注意行向量与列

向量在使用上的区别.

③ 程序不完善,只能对“某些”数据运行正确,而对“另一些”数据则运行错误,

或是根本无法正常运行,这有可能是算法考虑不周所致.

看下面这个例子

例在用1.3例3 中的折半查找程序做查找时输入一组命令运行如下：

>> x=[3 5 2 4 7 6 11]; ?

>> s= BinarySearch (x,4) ?

s =

4

>> s=BinarySearch(x,5) ?

s =

The number is not found

分析：第一次对4 的查找返回了正确的结果,但第二次对5 进行查找时却出了错.原因是数组 x 并非有序数组,不符合折半查找的要求（要求数组为升序排列）.对4 的查找正确,也仅仅是一个巧合而已,恰好在第一次“折半”中找到了它,而对5 的查找就会在4 的右边进行,自然是找不到的.

2.2 程序查错的若干方法

① 先查看程序中有无输入错误.

② 善于利用程序运行时给出的出错信息来查找错误.

③ 检查算法是否有误.

④ 在一些适当的位置显示一些变量的值,看其运行情况,如果发现前面的运行正

确则继续向后开设显示变量观察运行情况.

⑤ 将循环控制变量的值设成某个常数,如将原来的“i=1:n”,改成“i=k”（k 为

1~n 之间的一个数）,再看其运行情况.

下面来看一个例子,仍以折半查找算法为例.

例如果在编写折半查找算法的程序时将“while ”循环下的“mid=fix((bott+top)/2)”语句写成了“mid=(bott+top)/2”,看一下其运行情况：

>> x1=[1 3 4 6 8 9 12]; ?

>> s= BinarySearch(x1,8) ?

s =

5

>> s= BinarySearch(x1,3) ?

s =

2

>> x2=[1 3 4 6 8 9 12 15]; ?

>> s=BinarySearch(x2,8) ?

??? Attempted to access x2(4.5); index must be a positive integer or logical.

Error in ==> BinarySearch at 12

if a==x(mid) %若找到a

通过上面的运行情况发现,在x1 中能正确查找,但在x2 中查找时却返回了出错信息,说是“试图访问 x2(4.5),下标必须为正整数或合乎常理”,因为数组x2 的长度为8,在第1 次“折半”时得到 (1+8)/2=4.5=mid,而数组的下标必须为整数,所以出错.事实上,当数组x 的长度n 是偶数时,第1 次“折半查找”就无法进行,因为(1+ n )/2 不是整数.当n 是奇数时,至少能进行一次,特别地当n = 2k -1 （k=1,2,3,…）时,对x 中所有元素的查找都能正常进行（分析一下,为什么？）, 例如上面的x1 中恰有7 个元素,为k=3 时的情形.所以,这里还要强调的是：在对程序进行测试时,当你有幸输入了某些特殊的数据（比如,在此例中输入数组 x 的长度恰好为2k -1）发现运行正确,不要就此以为程序已经正确无误了.

再回到原来的话题,通过上面的测试发现了问题所在,为了使程序对所有的n 都能正常运行,应加入对“(bott+top)/2”取整的操作,函数“fix”的作用是向0 方向取整,也可使用“floor”（朝负无穷大方向取整）.

3 算法与程序的优化

如果一个程序通过各种测试都能正常运行并得到正确的结果,换句话说,这个程序没有任何错误,就能说它已经“完美”了吗？答案是：不一定.下面就来说一下有关算法和程序的优化问题.

在设计算法和程序时往往容易只去注重算法和程序的可行性,而忽视对算法和程序的优化.当遇到一些问题需要庞大的计算量时,如果算法或程序不够优化,则难以在有限的时间内完成计算.（这一点我深有体会.）另外,虽然 MATLAB 有强大的计算功能,但这也给它带来了自身的缺点,它和其他高级程序语言相比, 程序的执行速度较慢,这就更需要去注重算法的优化问题了.即使对于那些不需要

很大计算量的程序也要尽量做到优化,因为这体现了一个人的编程素质.所以要养成这样一种好的习惯,提高程序的质量.

程序的优化本质上也是算法的优化,如果一个算法描述的比较详细的话,它几乎也就指定了程序的每一步.若算法本身描述的不够详细,在编程时会给某些步骤的实现方式留有较大空间,这样就需要找到尽量好的实现方式以达到程序优化的目的,但一般情况下认为算法是足够详细的.如果一个算法设计的足够“优” 的话,就等于从源头上控制了程序走向“劣质”.

算法优化的一般要求是：不仅在形式上尽量做到步骤简化,简单易懂,更重要的是能用最少的时间复杂度和空间复杂度完成所需计算.包括巧妙的设计程序流程,灵活的控制循环过程（如及时跳出循环或结束本次循环）,较好的搜索方式及正确的搜索对象等,以避免不必要的计算过程.例如在判断一个整数m 是否是素数时,可以看它能否被m /2 以前的整数整除,而更快的方法是,只需看它能否

以前的整数整除就可以了.再比如,在求k

1 与k

2

之间的所有素数时跳过偶

数直接对奇数进行判断,这都体现了算法优化的思想.下面通过几个具体的例子来体会其中所包含的优化思想.

例 1 冒泡排序算法冒泡排序是一种简单的交换排序,其基本思想是两两比较待排序记录,如果

是逆序则进行交换,直到这个记录中没有逆序的元素. 该算法的基本操作是逐趟进行比较和交换.第一趟比较将最大记录放在 x[n]

的位置.一般地,第i 趟从x[1]到x[n-i+1]依次比较相邻的两个记录,将这n-i+1 个记录中的最大者放在了第n-i+1 的位置上.其算法程序如下：

function s=BubbleSort(x)

% 冒泡排序,x 为待排序数组

n=length(x);

for i=1:n-1 % 最多做n-1 趟排序

flag=0; % flag 为交换标志,本趟排序开始前,交换标志应为假for j=1:n-i % 每次从前向后扫描,j 从1 到 n-i

if x(j)>x(j+1) % 如果前项大于后项则进行交换

t=x(j+1);

end

end x(j+1)=x(j); x(j)=t; flag=1;

% 当发生了交换,将交换标志置为真

end s=x; if (~flag)

% 若本趟排序未发生交换, 则提前终止程序

break ; end

说明：本程序通过使用标志变量 flag 来标志在每一趟排序中是否发生了交

换,若某趟排序中一次交换都没有发生则说明此时数组已经为有序（正序）,应提 前终止算法（跳出循环）.若不使用这样的标志变量来控制循环往往会增加不必 要的计算量.

例 2 公交线路查询问题 设计一个查询算法,给出一个公交线路网中从起始站 s1 到终到站 s2 之间的

最佳线路.其中一个最简单的情形就是查找直达线路,假设相邻公交车站的平均 行驶时间（包括停站时间）为 3 分钟,若以时间最少为择优标准,请在此简化条件 下完成查找直达线路的算法,并根据附录数据(数据 1),利用此算法求出以下起 始站到终到站之间的最佳路线.

⑴ 242 → 105

⑵ 117 → 53

⑶ 179 → 201

⑷ 16 → 162

分析：为了便于 MATLAB 程序计算,应先将线路信息转化为矩阵形式,导入 MATLAB （可先将原始数据经过文本导入 Excel ）.每条线路可用一个一维数组来 表示,且将该线路终止站以后的节点用 0 来表示,每条线路从上往下顺序排列构 成矩阵 A.此算法的核心是线路选择问题,要找最佳线路,应先找到所有的可行线 路,然后再以所用的时间为关键字选出用时最少的线路.在寻找可行线路时,可先 在每条线路中搜索 s1,当找到 s1 则接着在该线路中搜索 s2,若又找到 s2,则该线 路为一可行线路,记录该线路及所需时间,并结束对该线路的搜索.另外,在搜索 s1 与 s2 时若遇到 0 节点,则停止对该数组的遍历.

下面是实现这一算法的一个程序,看它是否做到了足够的优化.

function [L,t]=DirectLineSearch(A,s1,s2)

%直达线路查询

%A 为线路信息矩阵,s1,s2 分别为起始站和终到站.

%返回值L 为最佳线路,t 为所需时间

[m,n]=size(A);

L1=[];t1=[]; % L1 记录可行线路,t1 记录对应线路所需时间

for i=1:m

for j=1:n

if A(i,j)==s1 %若找到s1,则从下一站点开始寻找s2 for k=j+1:n

if A(i,k)==0 %若此节点为0,则跳出循环

break;

elseif A(i,k)==s2 %若找到s2,记录该线路及所需时间,

%然后跳出循环

end end

end

end

end

L1=[L1,i];

t1=[t1,(k-j)*3];

break;

m1=length(L1); %测可行线路的个数

if m1==0 %若没有可行线路,则返回相应信息L='No direct line';

t='Null';

elseif m1==1

L=L1;t=t1; %否则,存在可行线路,用L 存放最优线路,t 存放最小的时间

else

L=L1(1);t=t1(1); %分别给L和t 赋初值为第一条可行线路和所需时间for i=2:m1

if t1(i)

L=i; %则给L和t 重新赋值,

t=t1(i);

elseif t1(i)==t %若第i 条可行线路的时间等于t,

L=[L,L1(i)]; %则将此线路并入L

end end

end

首先说明,这个程序能正常运行并得到正确结果,但仔细观察之后就会发现

它的不足之处：一个是在对j 的循环中应先判断节点是否为0,若为0 则停止向后访问,转向下一条路的搜索.另一个是,对于一个二维的数组矩阵,用两层（不是两个）循环进行嵌套就可以遍历整个矩阵,得到所有需要的信息,而上面的程序中却出现了三层循环嵌套的局面.其实,在这种情况下,倘若找到了 s2,本该停止对此线路节点的访问,但这里的“break”只能跳出对k 的循环,而对该线路数组节点的访问（即对j 的循环）将会一直进行到n,做了大量的“无用功”.

为了消除第三层的循环能否对第二个循环内的判断语句做如下修改：if A(i,j)==s1

continue;

if A(i,k)==s2

L1=[L1,i];

t1=[t1,(k-j)*3];

break;

end

end

这种做法企图控制流程在搜到 s1 时能继续向下走,搜索 s2,而不用再嵌套循环.但这样却是行不通的,因为即使s1 的后面有s2,也会被先被“if