n!非递归算法的设计与实现
n！非递归算法的设计与实现
1 课题描述
尽管递归算法是一种自然且合乎逻辑的解决问题的方式，但递归算法的执行效率通常比较差。因此在求解许多问题时常采用递归算法来分析问题，用非递归方法来求解问题；另外一些程序不支持递归算法来求解问题，所以我们都会用非递归算法来求解问题。
本次课程设计主要内容是：用非递归算法实现n!的计算，由于计算机中数据的存储范围有限，而又要求出尽可能大的n的阶乘的值，用数组构造n的运算结果的存储结构,用栈的存储方式，最后输出n!的运算结果。
本次课程设计的目的是：通过本次课程设计，可以使大家了解缓存中数据的存储范围，提高自学能力，增强团队合作意识。
2 需求分析
本次n!非递归算法的课程设计中主要用到的知识有：数组、函数、栈，选择条件中的结构语句（if…else），和循环结构语句中的语句while()语句、do…while()语句和for()语句，选择语句if的运用。
对n!的非递归的算法，主要是运用非递归的算法实现n的阶乘。
限制条件：
(1).要求的n必须是整数；
(2). n的范围；
(3). 数据类型和表数范围。
递归和非递归算法是相通的，递归是一种直接或间接调用自身的算法，而非递归不调用自身函数递推采用的是递归和归并法，而非递推只采用递归法。递推法一般容易溢出，所以一般都采用递推法分析，而用非递推法设计程序。
将n定义为float型，便于查看n是否为整数；
本次试验分为两个模块：
(1).当n小于都等于12时，实现阶乘的模块m(n): 直接用sum*=i;实现求n的阶乘，相对简单，容易就算。
(2).当n大于12时，如果用long型结果就会溢出，所以实现阶乘需调用的模块f(n): 采用数组存放计算的结果，用队列输出运行结果。由于计算结果较大，将结果除以数组最大存储位数，将高位结果存放在数组的起始地址上，将低位的结果存放在数组的末端地址上，最后采用队列输出运行结果。
(3).模块调用关系如图3.1所示
图3.1 模块调用图
4.1定义存储结构和部分代码
#include
#define N 10000 /*12!=479001600;*/ //定义数组的长度为10000
#define size 100000 //定义size,用于规定数组的最大存储位数
void f(float n){ //当n大于12时调用函数f()
long int a[N],i,j,length,k,up; //定义变量 a[],i,j,length,k,up
}
void m(float n){ ///当n小于等于12时调用函数m()
long int i; //定义变量i
int sum; //定义变量sum，用于存放求得阶乘的结果
}
void f(float n){
long int a[N],i,j,length,k,up; //i,j为计数器，length为数组存储的长度
a[0]=1600;a[1]=4790;length=2; //12!=479001600，初始化f[0]和f[1]以便于求解大于12的阶乘
for(j=13;j<=n;j++)
{
for(k=0,up=0;k a[k]*=j; for(k=0;k { a[k]+=up; up=a[k]/size; // 计算向高位进的数值 a[k]=a[k]%size; //计算当前位的数值 } if(up) //判断是否需追加数组长度 { length+=1; a[length-1]=up; //将进位的值存放到数组最后一位上 } } printf("%5d!=",(int)n); //输出n printf("%d",a[length-1]); //输出高位的运行结果 for(i=length-2;i>=0;i--) //将运算结果的第二个最高位到最低位的值输出 printf("%d",a[i]); } 4.2 流程图 主函数流程图见图4.1 图4.1 主函数流程图 子函数f(n)的流程图见图4.2 图4.2 子函数f(n)的流程图 子函数m(n)的流程图见图4. 3 图4. 3子函数m(n)的流程图 5 程序编码 #include #define N 10000 /*12!=479001600;*/ //定义数组的存储单元数#define size 100000 //定义size,用于求解数组的最大存储位数void f(float n){ long int a[N],i,j,length,k,up; a[0]=1600;a[1]=4790;length=2; //12!=479001600 for(j=13;j<=n;j++) { for(k=0,up=0;k a[k]*=j; for(k=0;k { a[k]+=up; up=a[k]/size; //进位的数值 a[k]=a[k]%size; //当前位的数值 } if(up) { length+=1; a[length-1]=up; } } printf("%5d!=",(int)n); //输出n printf("%d",a[length-1]); for(i=length-2;i>=0;i--) printf("%d",a[i]); } / void m(float n) { long int i; int sum; if(n) { for(i=1,sum=1;i<=n;i++) sum*=i; printf("%d!=%d",(int)n,sum); } else printf("0!=1"); } void main() { int sum,flog=1,g; float n; while(flog==1) //根据标签的值判断循环是否结束 { printf("请输入整数n:"); //输入要求阶乘的数n scanf("%f",&n); while(n<0||n>999||n!=(int)n) //判断n是否合法 { printf("输入错误,请重输入整数n:"); //如果输入不合法，重新输入n scanf("%f",&n); } if(n>12) f(n); //如果n大于12调用函数f(n) else m(n); //如果n小于等于12调用函数m(n) printf("\n\n"); //换行 printf("是否需要继续计算,输入1继续计算,输入0结束: "); //是否继续求n阶乘fflush(stdin); scanf("%d",&g); printf("\n"); if(g==1) flog=1; else flog=0; } } 6 程序调试与测试 （1）当n=-3时，结果如图6.1 图6.1当n=-3时，运行结果（2）当n=0时结果如图6.2 图6.2当n=0时，运行结果（3）当n=12时，结果如图6.,3 图6.3当n=12时，运行结果 7 结果分析 在执行函数的过程中，对上述提到的各种情况做了判断和提示，如： 输入负数，系统会提示“输入错误，请重新输入：”； 输入大于999的数，系统会提示“输入错误，请重新输入：”； 输入小数，系统会提示“输入错误，请重新输入：”。 本次设计的函数，能求出较大整数的阶乘，能实现循环运算和退出功能。 算法的时间复杂度为： 当n<=12时，O(n)=n; 当n>12时，O（n）=n*length*length; 算法的空间复杂度为: 当n<=12时，O（n）=3≈1; 当n>12时，O（n）=length; 8 总结 本次开学前两周是课程设计，尽管比起这种自由的设计我更喜欢上课，但是我知道我们所学的知识都是为了应用，而课程设计就是一个很好的检验我们能力的平台。本次课程设计让我受益匪浅，本次的课程设计主要是对所学过的知识和一些没接触过的知识进行结合运用，不仅是巩固了自己所学的知识，而且把知识与实践相结合，使得自己在自学方面有所提高。这学期我所做的课程设计是n!的非递归算法的实现，在做本次课程设计的时候，自己也相继遇到了很多问题，很多自己的不足之处也暴露了出来，比如：刚开始自己写的代码只能算到12的阶乘，但是因为知道了自己哪里有不足，所以可以针对不足去弥补：翻阅资料、和同学探讨，使得学到的东西更深刻，更透彻，所以本次课程设计使我对非递归算法和进位有了更好的理解。经过这段时间的上机实践学习，我对数据结构和C语言有了更进一步的认识和了解，要想学好它要重在实践，要通过不断地练习和上机编程才能熟练地掌握它。当然，在上机的同时也要有一定的C语言理论知识，这样才能使理论和实践相互促进，在这两方面都有所提高。与此同时，我也认识到了查阅资料和团队的重要性。资料为我们提供了很好的知识，我们没事时应该多翻阅相关资料使得我们的能力更进一步，当自己看不懂时可以和同学讨论，不仅增加了彼此的友谊同时而且使我们对知识的理解更深。通过本次课程设计，我对非递归算法和进位都有了更深的了解，和更加熟练的应用。虽然过去编写程序也经常用到递归，但是当时根本就不了解递归算法和非递归算法的优缺点，现在知道大多数程序采用递归算法来分析，而采用非递归算法来实现，因为递归算法容易溢出，非递归算法更节省空间。在上机实践中，我发现了自己的基础还不是很扎实。有些代码自己还是不能准确地写出来，查看资料的时候有的代码看不懂，有时候还会因为空间分配等问题造成程序错误，但是经过多次实践，一些小的错误自己已经可以很容易解决了，遇到一些较难的问题时，我还是要查看教材和其他的资料来帮助自己解决问题。这种习惯极好地补充了我在程序设计中不足的知识。这使我更深刻地体会到，不管学习那种编译语言，不仅要动脑，更要动手去做。在以后的学习中，我会更加注重实践操作能力的培养，让自己的各方面能力都有所提高。 习题1 1. 图论诞生于七桥问题。出生于瑞士的伟大数学家欧拉（Leonhard Euler ，1707—1783）提出并解决了该问题。七桥问题是这样描述的：一个人是否能在一次步行中穿越哥尼斯堡（现 在叫加里宁格勒，在波罗的海南岸）城中全部的七座桥后回到起点，且每座桥只经过一次， 图是这条河以及河上的两个岛和七座桥的草 图。请将该问题的数据模型抽象出来，并判断此问题是否有解。 七桥问题属于一笔画问题。 输入：一个起点 输出：相同的点 1， 一次步行 2， 经过七座桥，且每次只经历过一次 3， 回到起点 该问题无解：能一笔画的图形只有两类：一类是所有的点都是偶点。另一类是只有二个奇点的图形。 2．在欧几里德提出的欧几里德算法中（即最初的欧几里德算法）用的不是除法而是减法。请用伪代码描述这个版本的欧几里德算法 =m-n 2.循环直到r=0 m=n n=r r=m-n 3 输出m 3．设计算法求数组中相差最小的两个元素（称为最接近数）的差。要求分别给出伪代码和C++描述。 编写程序，求n 至少为多大时，n 个“1”组成的整数能被2013整除。 #include for(int n=1;n<=10000 ;++n) { value=value*10+1; if(value%2013==0) { cout<<"n至少为:"< 1. 贪心算法和动态规划算法有什么共同点和区别？它们都有那些优势和劣势？ 共通点：动态规划和贪心算法都是一种递推算法，均有局部最优解来推导全局最优解 区别：贪心算法中，作出的每步贪心决策都无法改变，每一步的最优解一定包含上一步的 最优解，而上一部之前的最优解则不作保留。 动态优化算法，全局最优解中一定包含某个局部最优解，但不一定包含前一个局部最优解，因此需要记录之前的所有最优解 动态规划算法利用子问题重叠性质，对每一个子问题只计算一次，将其解保存在一个表格中。不同的子问题个数随着输入问题的规模呈多项式增长，因此，动态规划算法通常只需要多项式时间，从而获得较高的解题效率。但它需要计算之前所有情况花费，更加耗费空间。 贪心算法所作的选择依赖于以往所作过的选择,但决不依赖于将来的选择,这使得算法在编 码和执行过程中都有一定的速度优势。贪心算法是只是找局部最优解，不一定是全局最优解。 2. 试比较回溯法与分枝限界算法，分别谈谈这两个算法比较适合的问题？ 二者都是在解空间树里搜索问题的可靠解或最优解，但是搜索的方式不同，回溯法采用深 度优先的方式，直到达到问题的一个可行解，或经判断沿此路径不会达到问题的可行解或最优解时，停止向前搜索，并沿原路返回到该路径上最后一个还可扩展的节点，然后，从该节点出发朝新的方向纵深搜索。分枝限界法采用的是宽度优先的方式，它将活节点存放在一个特殊的表中，其策略是，在扩展节点处，首先生成其所有的儿子节点，将那些导致不可行解或导致非最优解的儿子节点舍弃，其余儿子节点加入活节点表中，然后，从活节点中取出一个节点作为当前扩展节点，重复上述节点中扩展过程。可以看出，回溯法一般用于求问题的一个可行解，而分枝限界可以用于求出问题的所有可行解。 3. 何谓最优化原理？采用动态规划算法必须满足的条件是什么？动态规划算法是通过什 么问题的什么特性提高效率的？ 一个最优化策略的子策略总是最优的。一个问题满足最优化原理又称其具有最优子结构性质。最优子结构性质，子问题重叠性质是计算模型采用动态规划算法求解的两个基本要素。 动态规划算法利用子问题重叠性质，对每一个子问题只计算一次，将其解保存在一个表格中。不同的子问题个数随着输入问题的规模呈多项式增长，因此，动态规划算法通常只需要多项式时间，从而获得较高的解题效率 4. 什么是多项式时间算法？ 若存在一个常数C，使得对于所有n>=0，都有|f(n)| <= C*|g(n)|，则称函数f(n)是O(g(n))。时间复杂度是O(p(n))的算法称为多项式时间算法，这里p(n)是关于n的多项式。 时间复杂度为O(nlog(n))、O(n^3)的算法都是多项式时间算法，时间复杂度为O(n^log(n))、O(n!)、O(2^n)的算法是指数时间算法。 一个优化问题如果已经找到了多项式时间算法，则称该问题为多项式时间可解问题，并 将这类问题的集合记为P，因此多项式时间可解问题就称为P类问题。。 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 printf("\n"); for(i=0;i 算法设计与分析试卷(A 卷) 一、 选择题 （ 选择1-4个正确的答案, 每题2分，共20分） （1）计算机算法的正确描述是： B 、D A ．一个算法是求特定问题的运算序列。 B ．算法是一个有穷规则的集合，其中之规则规定了一个解决某一特定类型的问题的运算序列。 C ．算法是一个对任一有效输入能够停机的图灵机。 D ．一个算法，它是满足5 个特性的程序，这5个特性是：有限性、确定性、能 行性、有0个或多个输入且有1个或多个输出。 （2）影响程序执行时间的因素有哪些？ C 、D A ．算法设计的策略 B ．问题的规模 C ．编译程序产生的机器代码质量 D ．计算机执行指令的速度 （3）用数量级形式表示的算法执行时间称为算法的 A A ．时间复杂度 B ．空间复杂度 C ．处理器复杂度 D ．通信复杂度 （4）时间复杂性为多项式界的算法有： A ．快速排序算法 B ．n-后问题 C ．计算π值 D ．prim 算法 （5）对于并行算法与串行算法的关系，正确的理解是： A ．高效的串行算法不一定是能导出高效的并行算法 B ．高效的串行算法不一定隐含并行性 C ．串行算法经适当的改造有些可以变化成并行算法 D. 用串行方法设计和实现的并行算法未必有效 （6）衡量近似算法性能的重要标准有： A A ．算法复杂度 B ．问题复杂度 C ．解的最优近似度 D ．算法的策略 （7）分治法的适用条件是，所解决的问题一般具有这些特征： ABCD A ．该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决； B ．该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题； C ．利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解 D ．该问题所分解出的各个子问题是相互独立的。 （8）具有最优子结构的算法有： A ．概率算法 B ．回溯法 C ．分支限界法 D ．动态规划法 （9）下列哪些问题是典型的NP 完全问题： A ．排序问题 B ．n-后问题 C ．m-着色问题 D ．旅行商问题 （10）适于递归实现的算法有： C A ．并行算法 B ．近似算法 C ．分治法 D ．回溯法 二、算法分析题（每小题5分，共10分） （11）用展开法求解递推关系： （12）分析当输入数据已经有序时快速排序算法的不足，提出算法的改进方案。 ???>+-==1 1)1(211)(n n T n n T 算法分析与设计习题集整理 第一章算法引论 一、填空题： 1、算法运行所需要的计算机资源的量，称为算法复杂性，主要包括时间复杂度和空间复杂度。 2、多项式10()m m A n a n a n a =+++L 的上界为O(n m )。 3、算法的基本特征：输入、输出、确定性、有限性 、可行性 。 4、如何从两个方面评价一个算法的优劣：时间复杂度、空间复杂度。 5、计算下面算法的时间复杂度记为： O(n 3) 。 for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) {c[i][j]=0; for(k=1;k<=n;k++) c[i][j]= c[i][j]+a[i][k]*b[k][j]; } 6、描述算法常用的方法：自然语言、伪代码、程序设计语言、流程图、盒图、PAD 图。 7、算法设计的基本要求：正确性 和 可读性。 8、计算下面算法的时间复杂度记为： O(n 2) 。 for （i ＝1；i 递归算法与递归程序 岳西中学：崔世义一、教学目标 1知识与技能 (1) ?认识递归现象。 (2) ?使用递归算法解决冋题往往能使算法的描述乘法而易于表达 (3) ?理解递归三要素：每次递归调用都要缩小规模；前次递归调用为后次作准备：递归调用必须有条件进行。 (4) ?认识递归算法往往不是咼效的算法。 (5) ? 了解递归现象的规律。 (6) ?能够设计递归程序解决适用于递归解决的问题。 (7) ?能够根据算法写出递归程序。 (8) ? 了解生活中的递归现象，领悟递归现象的既有重复，又有变化的特点，并且从中学习解决问题的一种方法。 2、方法与过程 本节让同学们玩汉诺塔的游戏，导入递归问题，从用普通程序解决斐波那契的兔子问题入手，引导学生用自定义了一个以递归方式解决的函数过程解决问题，同时让同学们做三个递归练习，巩固提高。然后让学生做练习(2) 和练习(3)这两道题目的形式相差很远，但方法和答案却是完全相同的练习，体会其中的奥妙，加深对递归算法的了解。最后用子过程解决汉诺塔的经典问题。 3、情感态度和价值观 结合高中生想象具有较强的随意性、更富于现实性的身心发展特点，综合反映出递归算法的特点，以及递归算法解答某些实践问题通常得很简洁，从而激发学生对程序设计的追求和向往。 二、重点难点 1、教学重点 (1) 了解递归现象和递归算法的特点。 (2) 能够根据问题设计出恰当的递归程序。 2、教学难点 (1) 递归过程思路的建立。 (2) 判断冋题是否适于递归解法。 (3) 正确写出递归程序。 三、教学环境 1、教材处理 教材选自《浙江省普通高中信息技术选修：算法与程序设计》第五章，原教材的编排是以本节以斐波那契的兔子问题引人，导出递归算法，从而自 定义了一个以递归方式解决的函数过程。然后利用子过程解决汉诺塔的经典问题。 教材经处理后，让同学们玩汉诺塔的游戏，导入递归问题，从用普通程序解决斐波那契的兔子问题入手，引导学生用自定义了一个以递归方式解决的函数过程解决问题，同时让同学们做三个递归练习，巩固提高。然后让学生做练习⑵ 和练习 课程设计报告 课程设计名称: 算法设计与分析 系 : 三系 学生姓名: 吴阳 班级: 12软件(2)班 学号: 0311232 成绩: 指导教师: 秦川 开课时间: 年一学期 一、问题描述 1．普通背包问题 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。选择装入的背包的物品, 使得装入背包中的物品的总价值最大, 在选择物品i装入背包时, 能够选择物品i的一部分, 而不一定要全部装入背包, 1≤i≤n。 2．0/1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。选择装入的背包的物品, 使得装入背包中的物品的总价值最大, 在选择物品i装入背包时, 对于每种物品i只有两种选择, 即装入背包或者不装入背包, 不能将物品装入背包多次, 也不能只装入部分的物品i。 3．棋盘覆盖问题 在一个2k x 2k个方格组成的棋盘中恰有一个方格与其它的不同称为特殊方格, 想要求利用四种L型骨牌( 每个骨牌可覆盖三个方格) 不相互重叠覆盖的将除了特殊方格外的其它方格覆盖。 二、问题分析 1．普通背包问题 对于背包问题, 若它的一个最优解包含物品j, 则从该最优解中拿出所含的物品j的那部分重量Ｗ, 剩余的将是n-1个原重物品1, 2, ······, j-1, j+1, ·····, n以及重为Ｗi－Ｗ的物品j 中可装入容量为C－Ｗ的背包且具有最大价值的物品。 2．0/1背包问题 如果当前背包中的物品的总容量是cw, 前面的k-1件物品都已经决定好是否要放入包中, 那么第k件物品是否放入包中取决于不等式 cw + wk <= M (其中, wk为第k件物品的容量, M为背包的容量)( 此即约束条件) 然后我们再寻找限界函数, 这个问题比较麻烦, 我们能够回忆一下背包问题的贪心算法, 即物品按照物品的价值/物品的体积来从大到小排列, 然后最优解为( 1, 1, 1......., 1, t, 0, 0, ......) , 其中0<=t<=1; 因此, 我们在确定第k个物品到底要不要放入的时候(在前k-1个物品已经确定的情况下), 我们能够考虑我们能够达到的最大的价值, 即我们能够经过计算只放入一部分的k物品来计算最大的价值。我们要确保当前选择的路径的最大的价值要大于我们已经选择的路径的价值。这就是该问题的限界条件。经过该条件, 能够减去很多的枝条, 大大节省运行时间。 3．棋盘覆盖问题 每次都对分割后的四个小方块进行判断, 判断特殊方格是否 1、二分搜索算法是利用（ A ）实现的算法。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 2、下列不是动态规划算法基本步骤的是（ A ）。 A、找出最优解的性质 B、构造最优解 C、算出最优解 D、定义最优解 3、最大效益优先是（ A ）的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 4、最长公共子序列算法利用的算法是（ B ）。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 5. 回溯法解TSP问题时的解空间树是（ A ）。 A、子集树 B、排列树 C、深度优先生成树 D、广度优先生成树6．下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是（ B ）。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 7、衡量一个算法好坏的标准是（C ）。 A 运行速度快 B 占用空间少 C 时间复杂度低 D 代码短 8、以下不可以使用分治法求解的是（D ）。 A 棋盘覆盖问题 B 选择问题 C 归并排序 D 0/1背包问题 9. 实现循环赛日程表利用的算法是（ A ）。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 10、实现最长公共子序列利用的算法是（ B ）。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法11．下面不是分支界限法搜索方式的是（ D ）。 A、广度优先 B、最小耗费优先 C、最大效益优先 D、深度优先 12．下列算法中通常以深度优先方式系统搜索问题解的是（ D ）。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 13. 一个问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征是问题的（ B ）。 A、重叠子问题 B、最优子结构性质 C、贪心选择性质 D、定义最优解14．广度优先是（ A ）的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 15．背包问题的贪心算法所需的计算时间为（ B ）。 n = 3 Backtrack(1) t=1 for i = 1 to 3 i=1 Swap(x[1], x[1]) t=1时，x[1]取了x[1]=1 Backtrack(2) -----> t = 2 for i = 2 to 3 i=2 swap(x[2], x[2]) t=2时，x[2]取了x[2]=2 Backtrack(3) -----> t=3 for i = 3 to 3 swap(x[3],x[3]) t=3时，x[3]取了x[3]=3 Backtrack(4) ---> t = 4 > 3 输出(1,2,3) swap(x[3],x[3]) swap(x[2],x[2]) i=3 swap(x[2],x[3]) x[2]=3, x[3]=2 t=2时，x[2]取了3 Backtrack(3) -------> t=3 for i = 3 to 3 swap(x[3],x[3]) t=2时，x[3]取了x[3]=2 Backtrack(4) ---> t = 4 > 3 输出(1,3,2) swap(x[3],x[3]) swap(x[2],x[3]) x[2]=2, x[3]=3 Swap(x[1], x[1]) i=2 Swap(x[1], x[2]) x[1]=2, x[2]=1 t=1时，x[1]取了2 Backtrack(2) -----> t = 2 for i = 2 to 3 i=2 swap(x[2], x[2]) t=2时，x[2]取了x[2]=1 Backtrack(3) -----> t=3 for i = 3 to 3 swap(x[3],x[3]) t=3时，x[3]取了x[3]=3 Backtrack(4) ---> 《算法设计与分析》习题 第一章算法引论 1、算法的定义 答：算法是指在解决问题时，按照某种机械步骤一定可以得到问题结果的处理过程。 通俗讲，算法：就是解决问题的方法或过程。 2、算法的特征 答：1)算法有零个或多个输入；２)算法有一个或多个输出； 3)确定性；４)有穷性 3、算法的描述方法有几种 答：自然语言、图形、伪代码、计算机程序设计语言 4、衡量算法的优劣从哪几个方面 答：(1) 算法实现所耗费的时间（时间复杂度）； (2) 算法实现所所耗费的存储空间（空间复杂度）； (3) 算法应易于理解，易于编码，易于调试等等。 5、时间复杂度、空间复杂度定义 答：指的是算法在运行过程中所需要的资源（时间、空间）多少。 6、时间复杂度计算： {i=1； while（i<=n） i=i*2； } 答：语句①执行次数1次， 语句②③执行次数f(n), 2^f(n)<=n,则f(n) <=log2n; 算法执行时间： T(n)= 2log2n +1 时间复杂度：记为O(log2n) ； 7.递归算法的特点 答：①每个递归函数都必须有非递归定义的初值；否则，递归函数无法计算；（递归终止条件） ②递归中用较小自变量函数值来表达较大自变量函数值；（递归方程式） 8、算法设计中常用的算法设计策略 答：①蛮力法；②倒推法；③循环与递归；④分治法； ⑤动态规划法；⑥贪心法；⑦回溯法；⑧分治限界法 9、设计算法： 递归法：汉诺塔问题兔子序列（上楼梯问题） 整数划分问题 蛮力法：百鸡百钱问题 倒推法：穿越沙漠问题 答：算法如下： （1） 递归法 汉诺塔问题 void hanoi(int n, int a, int b, int c) {if (n > 0) { hanoi(n-1, a, c, b); move(a,b); hanoi(n-1, c, b, a); } } 兔子序列（fibonaci 数列 ） 递归实现： Int F(int n) { if(n<=2) return 1; else return F(n-1)+ F(n-2); } 上楼梯问题 Int F(int n) { if(n=1) return 1 if(n=2) return 2; else return F(n-1)+ F(n-2); } 整数划分问题 问题描述：将正整数n 表示成一系列正整数之和，n=n1+n1+n3+… 将最大加数不大于m 的划分个数，记作q(n,m)。正整数n 的划分数 p(n)=q(n,n)。 可以建立q(n,m)的如下递归关系： 递归算法： Int q( int n, int m){ if(n<1||m<1) return 0; If((n=1)||(m=1)) return 1; If (n 压缩软件课程设计书 一、问题描述： 建立一个文本文件，统计该文件中各字符频率，对各字符进行Huffman编码，将该文件至翻译成Huffman编码文件，再将Huffman编码文件翻译成原文件。 二、算法分析及思路： 对于该问题，我们做如下分析： （1）首先得构造出哈弗曼树，我们用函数HuffmanTree(int w[],int s[],int n)设计；（2）在构建哈弗曼树的基础上，进一步实现哈弗曼编码问题，我们用函数Huffmancode(char wen[])设计； （3）实现哈弗曼编码后再进一步实现哈弗曼译码问题，我们用函数Huffmandecode()设计； （4）其中编码问题中，得进一步统计出各个字符在文件中的频率，并进行一些必要的标记，我们用函数runhuffman(char wen[])设计； （5）在译码过程中，还有必要的一步是比较原文件与译码后的文件是否相同，我们用函数compare(char wen[])设计； （6）其中的文件输入我们用到类”fstream.h”中的输入输出流，并在运行的文件夹中建立一个文件名为逍遥游的文本文件，且在逍遥游文件中输入需要编码的数据。 三、主要解决的设计问题： 1.写一个对txt文件压缩和解压的程序，使用动态编码。 2.使用Huffman编码压缩和解压时，Huffman树的存储可以直接存储树结构，也可以存储所有字符的频度或权值，然后读取时建立Huffman树； 3.使用Huffman编码压缩和解压时，注意定义压缩码的结束标记，可以使用一个特殊的字符作为结束标记，也可以在压缩码之前存储其比特长度；如果使用一个特殊字符作为结束标记，则其频度为1，需要在建立Huffman树时把它看作一个独立的字符进行建树。 4.使用Huffman编码压缩和解压时，在一个缓冲区里面收集压缩码比特流，每当收集的比特数满8时，可以把这8比特通过位操作合并成一个字节写入文件（当然也可以收集满一定数目的字节后再写入文件）。写入文件的最小信息单位为字节。 四、程序设计的流程图： 1、用计算机求解问题的步骤： 1、问题分析 2、数学模型建立 3、算法设计与选择 4、算法指标 5、算法分析 6、算法实现 7、程序调试 8、结果整理文档编制 2、算法定义：算法是指在解决问题时，按照某种机械步骤一定可以得到问题结果的处理过程 3、算法的三要素 1、操作 2、控制结构 3、数据结构 算法具有以下5个属性： 有穷性：一个算法必须总是在执行有穷步之后结束，且每一步都在有穷时间内完成。 确定性：算法中每一条指令必须有确切的含义。不存在二义性。只有一个入口和一个出口 可行性：一个算法是可行的就是算法描述的操作是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。 输入：一个算法有零个或多个输入，这些输入取自于某个特定对象的集合。 输出：一个算法有一个或多个输出，这些输出同输入有着某些特定关系的量。 算法设计的质量指标： 正确性：算法应满足具体问题的需求； 可读性：算法应该好读，以有利于读者对程序的理解； 健壮性：算法应具有容错处理，当输入为非法数据时，算法应对其作出反应，而不是产生莫名其妙的输出结果。 效率与存储量需求：效率指的是算法执行的时间；存储量需求指算法执行过程中所需要的最大存储空间。一般这两者与问题的规模有关。 经常采用的算法主要有迭代法、分而治之法、贪婪法、动态规划法、回溯法、分支限界法 迭代法 基本思想：迭代法也称“辗转法”，是一种不断用变量的旧值递推出新值的解决问题的方法。 解题步骤：1、确定迭代模型。根据问题描述，分析得出前一个（或几个）值与其下一个值的迭代关系数学模型。 2、建立迭代关系式。迭代关系式就是一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的表达式，存储新值的变量称为迭代变量 3、对迭代过程进行控制。确定在什么时候结束迭代过程，这是编写迭代程序必须考虑的问题。不能让迭代过程无休止地重复执行下去。迭代过程的控制通常可分为两种情况：一种是所需的迭代次数是个确定的值，可以计算出来；另一种是所需的迭代次数无法确定。对于前一种情况，可以构建一 应用数学学院信息安全专业班学号姓名 实验题目递归与分治法 综合实验评分表 实验报告 一、实验目的与要求 1.掌握递归算法的设计思想 2.掌握分治法设计算法的一般过程 3.理解并掌握算法渐近时间复杂度的分析方法 二、实验内容 1、折半查找的递归算法 （1）源程序代码 #include if(-1 != addr) cout << endl << n << "是上述整数中的第" << addr << "个数" << endl; else cout << endl << n << "不在上述的整数中" << endl << endl; getchar(); return 0; } （2）运行界面 ①查找成功 ②查找失败 递归算法的实现 【基本信息】 【课标要求】 （三）算法与问题解决例举 1. 内容标准 递归法与问题解决 （1）了解使用递归法设计算法的基本过程。 （2）能够根据具体问题的要求，使用递归法设计算法、编写递归函数、编写程序、求解问题。 【教材分析】 “算法的程序实现”是《算法与程序设计》选修模块第三单元的内容，本节课是“递归算法的程序实现”，前面学习了用解析法解决问题、穷举法解决问题、在数组中查找数据、对数进行排序以及本节的前一小节知识点“什么是自定义函数”的学习，在学习自定义函数的基础上，学习递归算法的程序实现是自定义函数的具体应用，培养学生“自顶向下”、“逐步求精”的意识起着重要的作用。 『递归算法在算法的学习过程中是一个难点，在PASCAL和C语言等程序语言的学习过程中，往往是将其放在“函数与过程”这一章节中来讲解的。递归算法的实现也是用函数或是过程的自我调用来实现的。从这一点上来讲，作者对教材的分析与把握是准确的，思路是清晰的，目标是明确的。』 【学情分析】 教学对象是高中二年级学生，前面学习了程序设计的各种结构，在学习程序设计各种结构的应用过程中培养了用计算机编程解决现实中问题的能力，特别是在学习循环语句的过程中，应用了大量的“递推”算法。前一节课学习了如何自定义函数，在此基础上学习深入学习和体会自定义函数的应用。以递推算法的逆向思维进行求解问题，在学习过程中体会递归算法的思想过程。多维度的思考问题和解决问题是提高学生的学习兴趣关键。 『递归算法的本质是递推，而递推的实现正是通过循环语句来完成的。作者准确把握了学生前面的学习情况，对递归算法的本质与特征也分析的很透彻，可以说作者对教学任务的分析是很成功的，接来就要看，在成功分析的基础上作者是如何通过设计教学来解决教学难点的了。』 【教学目标】 算法设计与分析课程报告 第一章 算法问题求解基础 1、算法的概念：算法是指解决问题的一种方法或过程，是由若干条指令组成的有穷序列。 2、算法的特性 ① 有穷性：一个算法必须保证执行有限步之后结束; ② 确切性：算法的每一步骤必须有确切的定义; ③ 输入： 一个算法有 0 个或多个输入， 法 本身定除了初始条件; ④ 输出： 一个算法有一个或多个输出， 是毫无意义的; ⑤可行性：算法原则上能够精确地运行, 而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成 3、算法与程序的关系： 区别：程序可以不一定满足可终止性。但算法必须在有限时间内结束; 程序可以没有输出 ,而算法则必须有输出; 算法是面向问题求解的过程描述，程序则是算法的实现。 联系：程序是算法用某种程序设计语言的具体实现; 程序可以不满足算法的有限性性质。 4、算法描述方式：自然语言，流程图，伪代码，高级语言。 第二章 算法分析基础 1、算法复杂性分析： 算法复杂性的高低体现运行该算法所需计算机资源（时间，空间）的多少。 算法复杂性度量： 期望反映算法本身性能，与环境无关。 理论上不能用算法在机器上真正的运行开销作为标准（硬件性能、代码质量影响） 般是针对问题选择基本运算和基本存储单位，用算法针对基本运算与基本存储单 以刻画运算对象的初始情况， 所谓 0 个输入是指算 以反映对输入数据加工后的结果。 没有输出的算法 位的开销作为标准。算法复杂性C依赖于问题规模N、算法输入I和算法本身A。即C=F（N, I,A）。 第五章分治法 1、递归算法：直接或间接地调用自身的算法。 用函数自身给出定义的函数称为递归函数。 注：边界条件与递归方程是递归函数的二个要素。 实例：①阶乘函数; ② Fibonacci 数列；③ Ackerman 函数; ④排列问题; ⑤整数划分问题; ⑥ Hanoi 塔问题 优缺点：①优点：结构清晰，可读性强，而且容易用数学归纳法来证明算法的正确性, 因此它为设计算法、调试程序带来很大方便。 ②缺点：递归算法的运行效率低，无论是耗费的计算时间还是占用的存储空间都比非递归算法要多。 2、分治法的设计思想：将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。（将求出的小规模的问题的解合并为一个更大规模的问题的解，自底向上逐步求出原来问题的解） 分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征： ①该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决; ②该问题可以分为若干个规模更小的相同问题，即该问题具有最有子结构性质; 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。 第六章贪心法 1、贪心算法的思想： 湖南科技学院二○ 年 学期期末考试 信息与计算科学专业 年级《算法设计与分析》 试题 考试类型：开卷 试卷类型： C 卷 考试时量： 120 分钟 题号 一 二 三 四 五 总分 统分人 得 分 阅卷人 一、填空题（每小题 3 分，共计 30 分） 1. 用 O 、Ω和θ表示函数 f 与 g 之间的关系 ______________________________ 。 f n n lo g n g n log n 1, n 1 2. 算法的时间复杂性为 f (n) n ，则算法的时间复杂性的阶 8 f (3n / 7) n, 2 为__________________________ 。 3. 快速排序算法的性能取决于 ______________________________ 。 4. 算法是 _______________________________________________________ 。 5. 在对问题的解空间树进行搜索的方法中，一个活结点最多有一次机会成为活结点的 是_________________________ 。 6. 在算法的三种情况下的复杂性中， 可操作性最好且最有实际价值的是 _____情况下的时间复杂性。 7. 大Ω符号用来描述增长率的下限，这个下限的阶越 ___________，结果就越有价值。 。 8. ____________________________ 是问题能用动态规划算法求解的前提。 9. 贪心选择性质是指 ________________________________________________________ ____________________________________________________________ 。 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： 实验总体要求 为避免重复与抄袭，算法分析与设计的实验只规定算法策略，具体的算法题目由学生依据现实当中的问题自行拟定，选题的难易会影响实验得分。 实验可以分组进行，组内与组间可选不同策略的不同题目（问题）、相同策略里面的不同题目、相同题目的不同解法等，尽量避免重复。完全相同的实验报告得0分，不同的重复率扣不同的分数。分组的意义在于研究与实践不同策略的不同题目的差异、不同策略里不同题目异同、相同题目不解法之间的异同与算法效率等。 所有实验都需要包含八个组成部分： （1）实验题目 要求：一句简要的话概括或抽象出所做的实验内容 （2）个人所承担的工作 要求：独立完成报告所有内容者仅填写独立完成即可，此种情况若发现报告有雷同者得0分。协作完成的，重点写自己完成的部分，其他部分可略写，为了锻炼同学们的设计与分析能力，原则上不允许算法模型、算法描述与分析、算法实现上相同。 （3）选题背景与意义 要求：描述选题的背景、针对该问题求解的算法有多少种，发展历史及研究价值等。 （4）问题描述 要求：可以实际问题的描述，也可以某类问题的抽像描述。如果是某类问题的抽象描述，需要指出它的应用场景。 （5）算法策略选择 要求：简要说出选择该策略的理由 （6）计算模型 要求：最接近程序实现中问题求解的数学模型。指明定义域和值的范围或解空间。可以有数据结构及推导或计算公式。递归模型至少有递推公式、递归的出口。如果有的话，给出必要的证明。 （7）算法描述与分析 要求：以标准的描述方式，如流程图、伪码、语言文字。对算法进行时间和空间复杂度分析。时间复杂度要求有必要的推导步骤。 （8）算法实现 要求：给出编程语言、开发环境。给出可执行的算法代码，提供必要的注释。 （9）调试分析记录 要求：软件开发调试过程中遇到的问题及解决过程；核心算法的运行时间和所需内存空间的 算法递归典型例题 实验一：递归策略运用练习 三、实验项目 1．运用递归策略设计算法实现下述题目的求解过程。 题目列表如下： （1）运动会开了N天，一共发出金牌M枚。第一天发金牌1枚加剩下的七分之一枚，第二天发金牌2枚加剩下的七分之一枚，第3天发金牌3枚加剩下的七分之一枚，以后每天都照此办理。到了第N天刚好还有金牌N枚，到此金牌全部发完。编程求N和M。 （2）国王分财产。某国王临终前给儿子们分财产。他把财产分为若干份，然后给第一个儿子一份，再加上剩余财产的1/10；给第二个儿子两份，再加上剩余财产的1/10；……；给第i 个儿子i份，再加上剩余财产的1/10。每个儿子都窃窃自喜。以为得到了父王的偏爱，孰不知国王是“一碗水端平”的。请用程序回答，老国王共有几个儿子？财产共分成了多少份？ 源程序： （3）出售金鱼问题：第一次卖出全部金鱼的一半加二分之一条金鱼；第二次卖出乘余金鱼的三分之一加三分之一条金鱼；第三次卖出剩余金鱼的四分之一加四分之一条金鱼；第四次卖出剩余金鱼的五分之一加五分之一条金鱼；现在还剩下11条金鱼，在出售金鱼时不能把金鱼切开或者有任何破损的。问这鱼缸里原有多少条金鱼？ （4）某路公共汽车，总共有八站，从一号站发轩时车上已有n位乘客，到了第二站先下一半乘客，再上来了六位乘客；到了第三站也先下一半乘客，再上来了五位乘客，以后每到一站都先下车上已有的一半乘客，再上来了乘客比前一站少一个……，到了终点站车上还有乘客六人，问发车时车上的乘客有多少？ （5）猴子吃桃。有一群猴子摘来了一批桃子，猴王规定每天只准吃一半加一只（即第二天吃剩下的一半加一只，以此类推），第九天正好吃完，问猴子们摘来了多少桃子？ （6）小华读书。第一天读了全书的一半加二页，第二天读了剩下的一半加二页，以后天天如此……，第六天读完了最后的三页，问全书有多少页？ （7）日本著名数学游戏专家中村义作教授提出这样一个问题：父亲将2520个桔子分给六个儿子。分完后父亲说：“老大将分给你的桔子的1/8给老二；老二拿到后连同原先的桔子分1/7给老三；老三拿到后连同原先的桔子分1/6给老四；老四拿到后连同原先的桔子分1/5给老五；老五拿到后连同原先的桔子分1/4给老六；老六拿到后连同原先的桔子分1/3给老大”。结果大家手中的桔子正好一样多。问六兄弟原来手中各有多少桔子？ 四、实验过程 （一）题目一：…… 1.题目分析 由已知可得，运动会最后一天剩余的金牌数gold等于运动会举行的天数由此可倒推每一 天的金牌剩余数，且每天的金牌数应为6的倍数。 2.算法构造 设运动会举行了N天， If(i==N)Gold[i]=N; Else gold[i]=gold[i+1]*7/6+i; 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 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算法设计与分析习题答案1-6章
中科院陈玉福计算机算法设计与分析期末简答题答案
算法设计与分析实验报告贪心算法
算法设计与分析试卷(2010)
算法分析与设计习题集整理
《递归算法与递归程序》教学设计
算法设计与分析课程设计报告样本
计算机算法设计与分析期末考试复习题
算法设计与分析排列树递归推算
算法设计与分析习题
算法设计与分析课程设计报告
算法设计与分析期末试题答案解析
算法设计与分析：递归与分治法-实验报告
高中信息技术 算法与程序设计-递归算法的实现教案 教科版
算法设计与分析课程报告
算法设计与分析试卷及答案.doc
算法设计与分析实验报告
算法设计与分析报告 正文
算法设计及分析递归算法典型例题
算法设计与分析实验报告 统计数字问题