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算法分析与设计实验二动态规划

算法分析与设计实验二动态规划
算法分析与设计实验二动态规划

实验内容:

1、实现资源分配的动态规划算法。

2、实现矩阵连乘的动态规划算法

3、实现最长公共子序列的动态规划算法

4、实现电路布线的动态规划算法

5、实现m=2的流水线作业调度动态规划算法。(任选一个完成)

实验二 动态规划

实验目的

1. 掌握动态规划的基本思想方法;

2. 了解适用于用动态规划方法求解的问题类型,并能设计相应动态规划算法;

3. 掌握动态规划算法复杂性分析方法。

预习与实验要求

1. 预习实验指导书及教材的有关内容,掌握动态规划的基本思想;

2. 严格按照实验内容进行实验,培养良好的算法设计和编程的习惯;

3. 认真听讲,服从安排,独立思考并完成实验。

实验设备与器材

硬件:PC 机

软件:C++或Java 等编程环境

实验原理

将待求解问题分解为若干子问题,通过子问题的解得到原问题的解,这是问题求解的有效途径。但是如何实施分解呢?分治策略的基本思想是将规模为n 的问题分解为k 个规模较小的子问题,各子问题相互独立但与原问题求解策略相同。但并不是所有问题都可以这样处理。

问题分解的另一个途径是将求解过程分解为若干阶段(级),一次求解每个阶段即得到原问题的解。通过分解得到的各子阶段不要求相互独立,但希望它们具有相同类型,而且前一阶段的输出可以作为下一阶段的输入。这种策略特别适合求解具有某种最优性质的问题。贪心法属于这类策略:对问题()n P ,其求解过程中各贪心选择步骤构成决策序列

k D D D D ,,,21 =,i D 的最优性仅仅依赖于121,,,-i D D D 。贪心法不保证最后求出解的最优性。

动态规划法也是一个分阶段判定决策过程,其问题求解策略的基础是决策过程的最优原

理:为达到某问题的最优目标T ,需要一次作出决策序列k D D D D ,,,21 =。如果D 是最优的,则对任意()k i i <≤1,决策子序列k i i D D D ,,,21 ++也是最优的,即当前决策的最优性取决于其后续决策序列是否最优。由此追溯至目标,再由最终目标决策向上回溯,导出

决策序列k D D D D ,,,21 =。因此动态规划方法可以保证问题求解是全局最优的。

实验内容

以下问题选做一项:

1.实现资源分配的动态规划算法。

资源分配问题是考虑如何把有限资源分配给若干个工程的问题。假设资源总数为r,工程个数为n。给每项工程投入的资源不同,所获得的利润也不同。要求把总数为r的资源,分配给n个工程,以获得最大利润的分配方案。

2.实现矩阵连乘的动态规划算法。

3.实现最长公共子序列的动态规划算法。

4.实现电路布线的动态规划算法。

5.实现m=2的流水线作业调度动态规划算法。

假设在一条流水线上有n个作业,每个作业要求执行m个任务:T1i,T2i,…Tmi,i 在1到n之间。任务Tji 只能在设备Pj 上执行,j从1到m。假定对于任一作业i,在任务Tj-1,i没有完成以前,不能对任务Tji开始处理,而且同一台设备在任何时刻不能同时处理一个以上的任务。如果假设完成任务Tji所要求的时间是tji,j在1到m之间,i在1到n 之间,那么如何将这nXm个任务分配给这m台设备,才能使这n个作业在以上要求下顺利完成?

要求:

(1)选择合适的数据结构来表示问题;

(2)根据动态规划法的基本原理,写出求解设备更新问题的伪码算法;

(3)编制C++或JA V A等高级语言程序实现伪码算法;

(4)上机运行程序,验证算法的正确性。

实验报告

1.描述动态规划的基本原理;

2.写出用动态规划法实现问题的伪码算法,写出算法所用到的主要数据结构;

3.得出结果,并写出算法的时间复杂性和空间复杂性。

4.详细填写完成实验的收获和得失,实验过程中遇到的问题、解决的办法、实验心得

以及对该实验的建议和意见。

动态规划实验报告

华东师范大学计算机科学技术系上机实践报告 一、 内容与设计思想 1.对于以下5 个矩阵: M 1: 2?3, M 2: 3?6, M 3: 6?4, M 4: 4?2, M 5: 2?7 , (a) 找出这5个矩阵相乘需要的最小数量乘法的次数。 (b) 请给出一个括号化表达式,使在这种次序下达到乘法的次数最少。 输入: 第一行为正整数N,表示有N 组测试数据; 每组测试数据的第一行为n,表示有n 个矩阵,2<=n<=50; 接下去的n 行,每行有两个整数x 和y,表示第ni 个矩阵是x*y 的。 输出: 对行每组数据,输出一行,每行一个整数,最小的矩阵连乘积。 我们保证输出的结果在2^64之内。 基本思想: 对于n 个矩阵的连乘积,设其不同的计算次序为P(n)。 由于每种加括号方式都可以分解为两个子矩阵的加括号问题:(A1...Ak)(Ak+1…An)可以得到关于P(n)的递推式如下: 2.定义0/1/2背包问题为:}x p max{n 1i i i ∑=。限制条件为:c x w n 1i i i ≤∑=,且 n i 1},2,1,0{x i ≤≤∈。设f(i , y)表示剩余容量为y ,剩余物品为:i ,i+1,…,n 时的最优解的值。 1.)给出f(i , y)的递推表达式; 2.)请设计求解f(i , y)的算法,并实现你的算法; 3.)设W=[10,20,15,30],P=[6,10,15,18],c=48,请用你的算法求解。 输入: 第一行为一个正整数N ,表示有几组测试数据。 每组测试数据的第一行为两个整数n 和M ,0=-=∑-=

动态规划算法实验

一、实验目的 (2) 二、实验内容 (2) 三、实验步骤 (3) 四.程序调试及运行结果分析 (5) 附录:程序清单(程序过长,可附主要部分) (7)

实验四动态规划算法的应用 一、实验目的 1.掌握动态规划算法的基本思想,包括最优子结构性质和基于表格的最优值计算方法。 2.熟练掌握分阶段的和递推的最优子结构分析方法。 3.学会利用动态规划算法解决实际问题。 二、实验内容 1.问题描述: 题目一:数塔问题 给定一个数塔,其存储形式为如下所示的下三角矩阵。在此数塔中,从顶部出发,在每一节点可以选择向下走还是向右走,一直走到底层。请找出一条路径,使路径上的数值和最大。 输入样例(数塔): 9 12 15 10 6 8 2 18 9 5 19 7 10 4 16 输出样例(最大路径和): 59 题目二:最长单调递增子序列问题(课本184页例28) 设有由n个不相同的整数组成的数列,记为:a(1)、a(2)、……、a(n)且a(i)<>a(j) (i<>j) 若存在i1

题目三 0-1背包问题 给定n种物品和一个背包。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中的物品,使得装入背包中物品的总价值最大? 在选择装入背包的物品时,对每种物品只有两个选择:装入或不装入,且不能重复装入。输入数据的第一行分别为:背包的容量c,,物品的个数n。接下来的n 行表示n个物品的重量和价值。输出为最大的总价值。 输入样例: 20 3 11 9 9 10 7 5 输出样例 19 2.数据输入:个人设定,由键盘输入。 3.要求: 1)上述题目任选一做。上机前,完成程序代码的编写 2)独立完成实验及实验报告 三、实验步骤 1.理解算法思想和问题要求; 2.编程实现题目要求; 3.上机输入和调试自己所编的程序; 4.验证分析实验结果; 5.整理出实验报告。

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 }

动态规划算法的应用实验报告

实验二动态规划算法的应用 一、实验目的 1.掌握动态规划算法的基本思想,包括最优子结构性质和基于表格的最优值计算方法。 2.熟练掌握分阶段的和递推的最优子结构分析方法。 3.学会利用动态规划算法解决实际问题。 二、实验内容 1.问题描述: 题目一:数塔问题 给定一个数塔,其存储形式为如下所示的下三角矩阵。在此数塔中,从顶部出发,在每一节点可以选择向下走还是向右走,一直走到底层。请找出一条路径,使路径上的数值和最大。 输入样例(数塔): 9 12 15 10 6 8 2 18 9 5 19 7 10 4 16 输出样例(最大路径和): 59 三、算法设计 void main() { 申明一个5*5的二维数组; for(int i=0;i<5;i++) { for(int j=0;j<=i;j++) { 输入数组元素p[i][j]; }

} for(int k=0;k<5;k++) { for(int w=0;w<=k;w++) { 输出数组元素p[k][w]; } } for(int a=4;a>0;a--) { for(int s=0;s<=a;s++) { if(p[a][s]大于p[a][s+1]) p[a-1][s]等于p[a-1][s]加p[a][s]; else p[a-1][s] 等于p[a-1][s] 加p[a][s+1]; } } 输出p[0][0] }

四.程序调试及运行结果分析 五.实验总结 虽然这个实验比较简单,但是通过这次实验使我更加了解的动态规划法的好处和、,在解决问题时要尝试使用动态规划,这样就有可能得到一种即简单复杂性有不高的算法。

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

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。

《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)

算法实验动态规划----矩阵连乘

实验三:动态规划法 【实验目的】 深入理解动态规划算法的算法思想,应用动态规划算法解决实际的算法问题。 【实验性质】 验证性实验。 【实验要求】 对于下列所描述的问题,给出相应的算法描述,并完成程序实现与时间复杂度的分析。该问题描述为:一般地,考虑矩阵A1,A2,…,An的连乘积,它们的维数分别为d0,d1,…,dn,即Ai的维数为di-1×di (1≤i≤n)。确定这n个矩阵的乘积结合次序,使所需的总乘法次数最少。对应于乘法次数最少的乘积结合次序为这n个矩阵的最优连乘积次序。按给定的一组测试数据对根据算法设计的程序进行调试:6个矩阵连乘积A=A1×A2×A3×A4×A5×A6,各矩阵的维数分别为:A1:10×20,A2:20×25,A3:25×15,A4:15×5,A5:5×10,A6:10×25。完成测试。 【算法思想及处理过程】

【程序代码】

printf ("\n\n矩阵连乘次数的最优值为:\n"); printf ("-----------------------------------------------\n"); print2 (0, 6-1, s); printf ("\n-----------------------------------------------\n\n"); return 0; } void MatrixChain (int p[], int m[][6], int s[][6], int n) { int i, j, k, z, t; for (i=0; i

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

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。

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 "<

算法分析与设计 实验二 哈夫曼编码

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 (201 —201 学年第一学期) 课程名称:算法设计与分析开课实验室:年月日 一、上机目的及内容 1.上机内容 设需要编码的字符集为{d1, d2, …, dn},它们出现的频率为{w1, w2, …, wn},应用哈夫曼树构造最短的不等长编码方案。 2.上机目的 (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。 二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图) (1)证明哈夫曼树满足最优子结构性质; (2)设计贪心算法求解哈夫曼编码方案; (3)设计测试数据,写出程序文档。 数据结构与算法: typedef char *HuffmanCode; //动态分配数组,存储哈夫曼编码 typedef struct { unsigned int weight; //用来存放各个结点的权值 unsigned int parent,LChild,RChild; //指向双亲、孩子结点的指针 } HTNode, *HuffmanTree; //动态分配数组,存储哈夫曼树

程序流程图:

三、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等或使用软件) 1台PC及VISUAL C++6.0软件 四、实验方法、步骤(或:程序代码或操作过程) 程序代码: #include #include #include typedef struct { unsigned int weight; unsigned int parent,LChild,RChild; } HTNode, *HuffmanTree; //动态分配数组,存储哈夫曼树 typedef char *HuffmanCode; //动态分配数组,存储哈夫曼编码 void Select(HuffmanTree *ht,int n,int *s1,int *s2) { int i,min; for(i=1; i<=n; i++) { if((*ht)[i].parent==0) { min=i; break; } } for(i=1; i<=n; i++) { if((*ht)[i].parent==0) { if((*ht)[i].weight<(*ht)[min].weight) min=i; } } *s1=min; for(i=1; i<=n; i++) { if((*ht)[i].parent==0 && i!=(*s1)) { min=i; break; }

算法设计与分析---动态规划实验

《算法设计与分析》实验报告实验二递归与分治策略

Module 1: 免费馅饼 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 59327 Accepted Submission(s): 20813 Problem Description 都说天上不会掉馅饼,但有一天gameboy正走在回家的小径上,忽然天上掉下大把大把的馅饼。说来gameboy的人品实在是太好了,这馅饼别处都不掉,就掉落在他身旁的10米范围内。馅饼如果掉在了地上当然就不能吃了,所以gameboy马上卸下身上的背包去接。但由于小径两侧都不能站人,所以他只能在小径上接。由于gameboy平时老呆在房间里玩游戏,虽然在游戏中是个身手敏捷的高手,但在现实中运动神经特别迟钝,每秒种只有在移动不超过一米的范围内接住坠落的馅饼。现在给这条小径如图标上坐标: 为了使问题简化,假设在接下来的一段时间里,馅饼都掉落在0-10这11个位置。开始时gameboy站在5这个位置,因此在第一秒,他只能接到4,5,6这三个位置中其中一个位置上的馅饼。问gameboy最多可能接到多少个馅饼?(假设他的背包可以容纳无穷多个馅饼) Input 输入数据有多组。每组数据的第一行为以正整数n(0

算法实验 动态规划上机

实验3动态规划上机 [实验目的] 1.掌握动态规划的基本思想和效率分析方法; 2.掌握使用动态规划算法的基本步骤; 3.学会利用动态规划解决实际问题。 [实验要求] 按以下实验内容完成题目,并把编译、运行过程中出现的问题以及解决方法填入实验报告中,按时上交。 [实验学时] 2学时。 [实验内容] 一、实验内容 利用动态规划算法编程求解多段图问题,要求读入多段图,考虑多段图的排序方式,求源点到汇点的最小成本路径。并请对自己的程序进行复杂性分析。 二、算法描述 先输入点的个数和路径数以及每段路径的起点、长度、终点,再计算所有路径的值大小,比较输出后最小值。 三、源程序 #define N 2147483647 #include #include void main() { int i,pointnum,j; cout<<"输入图中点的个数:"<>pointnum; int **array; //array数组描述多段图 int *array2; //array2记录距离起点的最小路径 int *array3; //array3记录上一点编号 array=new int*[pointnum]; array2=new int[pointnum+1]; array3=new int[pointnum+1]; for(i=0;i

} array2[pointnum]=N; array3[pointnum]=N; for(i=0;i>pathnum; int a,k; cout<<"依次输入图中每段路径"<>i; cin>>a; cin>>j; array[i][j]=a; if(array2[j]>(a+array2[i])) { array3[j]=i; array2[j]=a+array2[i]; } // cout<

《算法设计与分析》实验指导

《算法分析与设计》实验指导.

实验一锦标赛问题 [实验目的] 1.基本掌握分治算法的原理. 2.能用程序设计语言求解锦标赛等问题的算法; [预习要求] 1.认真阅读数据结构教材和算法设计教材,了解分治算法原理; 2.设计用分治算法求解背包问题的数据结构与程序代码. [实验题] 【问题描述】设有n=2k个运动员要进行网球循环赛。现要设计一个满足以下要求的比赛日程表: (1)每个选手必须与其他n-1个选手各赛一次; (2)每个选手一天只能参赛一次; (3)循环赛在n-1天内结束。 请按此要求将比赛日程表设计成有n行和n-1列的一个表。在表中的第i行,第j列处填入第i个选手在第j天所遇到的选手。其中1≤i≤n,1≤j≤n-1。 [实验提示] 我们可以按分治策略将所有的选手分为两半,则n个选手的比赛日程表可以通过n/2个选手的比赛日程表来决定。递归地用这种一分为二的策略对选手进行划分,直到只剩下两个选手时,比赛日程表的制定就变得很简单。这时只要让这两个选手进行比赛就可以了。 1 2 3 4 5 6 7 1 (1)(2)(3) 图1 2个、4个和8个选手的比赛日程表 图1所列出的正方形表(3)是8个选手的比赛日程表。其中左上角与左下角的两小块分别为选手1至选手4和选手5至选手8前3天的比赛日程。据此,将左上角小块中的所有数字按其相对位置抄到右下角,又将左下角小块中的所有数字按其相对位置抄到右上角,这

样我们就分别安排好了选手1至选手4和选手5至选手8在后4天的比赛日程。依此思想容易将这个比赛日程表推广到具有任意多个选手的情形。 [实验步骤] 1.设计并实现算法并准备测试用例,修改并调试程序,直至正确为止; 2.应用设计的算法和程序求锦标赛问题; 3.去掉测试程序,将你的程序整理成功能模块存盘备用. [实验报告要求] 1.阐述实验目的和实验内容; 2.阐述分治算法原理; 3.提交实验程序的功能模块; 4.记录最终测试数据和测试结果。 [思考与练习] 【金块问题】老板有一袋金块(共n块,n是2的幂(n>=2)),将有两名最优秀的雇员每人得到其中的一块,排名第一的得到最重的那块,排名第二的雇员得到袋子中最轻的金块。假设有一台比较重量的仪器,请用最少的比较次数找出最重和最轻的金块。

实验报告:动态规划---0-1背包问题)

XXXX大学计算机学院实验报告计算机学院2017级软件工程专业 5 班指导教师 学号姓名2019年10 月21 日成绩

实验内容、上机调试程序、程序运行结果 System.out.println("选中的物品是第"); for(int i=1;i<=n;i++){ for(int j=1;j<=maxweight;j++){ //当前最大价值等于放前一件的最大价值 maxvalue[i][j] = maxvalue[i-1][j]; //如果当前物品的重量小于总重量,可以放进去或者拿出别的东西再放进去 if(weight[i-1] <= j){ //比较(不放这个物品的价值)和(这个物品的价值放进去加上当前能放的总重量减去当前物品重量时取i-1个物品是的对应重量时候的最高价值) if(maxvalue[i-1][j-weight[i-1]] + value[i - 1] > maxvalue[i-1][j]){ maxvalue[i][j] = maxvalue[i-1][j-weight[i-1]] + value[i - 1]; } } } } return maxvalue[n][maxweight]; } public static void main(String[] args) { int weight[] = {2,3,4,5}; int value[] = {3,4,5,7}; int maxweight = 8; System.out.println(knapsack(weight,value,maxweight)); } } 完成效果:

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