算法设计 (2)
算法分析与设计实验报告
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一、实验要求
二、实验内容与思想设计
三、测试结果
四、实验心得
五、附：源程序
一、实验要求
实验一
最长公共子序列问题
问题描述：
不给定两个串，例如abcfbc和abfcab，求满足最长公共子序列的长度。
比如abcfbc中的abc_b_和abfcab中的ab_c_b是满足条件的最长公共子序列，长度为4，于是输出4。其他用例如下：
数据输入：
abcfbc abfcab
programming contest
abcd mnp
结果输出:
4
2
实验二
最大子段和
给定由n个整数组成的序列a1,a2,an,求该序列的子段和最大值。当所有整数均为负数时定义其最大子段和为0。例如当(a1,a2,a3,a4,a5,a6)=(-2,11,-4,13,-5,-2)时，最大子段和为20。
实验三
0 1背包问题
问题描述：
01背包（ZeroOnePack ）: 有N 件物品和一个容量为V 的背包。（每种物品均只有一件）第i 件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。
数据输入：
10,3 3,4 4,5 5,6
结果输出:
11
二、实验内容与思想设计
1、实验一的思想
若给定序列X={x1,x2,…,xm}，则另一序列Z={z1,z2,…,zk}，是X 的
子序列是指存在一个严格递增下标序列{i1,i2,…,ik}使得对于所有j=1,2,…,k 有：zj=xij 。例如，序列Z={B ，C ，D ，B}是序列X={A ，B ，C ，B ，D ，A ，B}的子序列，相应的递增下标序列为{2，3，5，7}。
给定2个序列X 和Y ，当另一序列Z 既是X 的子序列又是Y 的子序列时，称Z 是序列X 和Y 的公共子序列。
给定2个序列X={x1,x2,…,xm}和Y={y1,y2,…,yn}，找出X 和Y 的最长公共子序列。
设序列X={x1,x2,…,xm}和Y={y1,y2,…,yn}的最长公共子序列为Z={z1,z2,…,zk} ，则
(1)若xm=yn ，则zk=xm=yn ，且zk-1是xm-1和yn-1的最长公共子序列。 (2)若xm ≠yn 且zk ≠xm ，则Z 是xm-1和Y 的最长公共子序列。 (3)若xm ≠yn 且zk ≠yn ，则Z 是X 和yn-1的最长公共子序列。
由此可见，2个序列的最长公共子序列包含了这2个序列的前缀的最长公共子序列。因此，最长公共子序列问题具有最优子结构性质。
由最长公共子序列问题的最优子结构性质建立子问题最优值的递归关系。用c[i][j]记录序列和的最长公共子序列的长度。其中， Xi={x1,x2,…,xi}；Yj={y1,y2,…,yj}。当i=0或j=0时，空序列是Xi 和Yj 的最长公共子序列。故此时C[i][j]=0。其他情况下，由最优子结构性质可建立递归关系如下：
??
?
??≠>=>==--+--=j i j i y x j i y x j i j i j i c j i c j i c j i c ;0,;0,0,0]}][1[],1][[max{1]1][1[0]][[
2、实验二的思想
本题采用动态规划的思想，令b[j]为以j 结尾的最大子段和，那么有： b[j]=max{b[j-1]+a[j], a[j]}
因此，在求b[j]值的时候，只需要看b[j-1]是否大于零，如果大于零，则b[j]=b[j-1]+a[j]；如果小于零，则b[j]=a[j]。 这样一共有n 个b 值，保存最大值即可。
3、实验三的思想
0-1背包问题是一个特殊的整数规划问题。
的最优值为m(i ，j)，即m(i ，j)是背包容量为j ，可选择物品为i ，i+1，…，n 时0-1背包问题的最优值。由0-1背包问题的最优子结构性质，可以建立计算m(i ，j)的递归式如下。
由m(i,j)的递归式容易证明，在一般情况下，对每一个确定的i(1≤i ≤n)，函数m(i,j)是关于变量j 的阶梯状单调不减函数。跳跃点是这一类函数的描述特征。在一般情况下，函数m(i,j)由其全部跳跃点惟一确定。如图所示。
对每一个确定的i(1≤i ≤n)，用一个表p[i]存储函数m(i ，j)的全部跳跃点。表p[i]可依计算m(i ，j)的递归式递归地由表p[i+1]计算，初始时p[n+1]={(0，0)}。
函数m(i,j)是由函数m(i+1,j)与函数m(i+1,j-wi)+vi 作max
运算得到的。
∑=n
i i
i x v 1
max ?????
≤≤∈≤∑=n i x C
x w i n i i i 1},1,0{1
i i i i w j w j j i m v w j i m j i m j i m <≤≥??
?++-++=0),1(}),1(),,1(max{
),(n n n
w j w j v
j n m <≤≥???=00),(
因此，函数m(i,j)的全部跳跃点包含于函数m(i+1，j)的跳跃点集p[i+1]与函数m(i+1，j-wi)+vi的跳跃点集q[i+1]的并集中。易知，(s,t)∈q[i+1]当且仅当wi≤s≤c且(s-wi,t-vi)∈p[i+1]。因此，容易由p[i+1]确定跳跃点集q[i+1]如下q[i+1]=p[i+1]⊕(wi,vi)={(j+wi,m(i,j)+vi)|(j,m(i,j))∈p[i+1]} 另一方面，设(a，b)和(c，d)是p[i+1]?q[i+1]中的2个跳跃点，则当c≥a 且d 由此可见，在递归地由表p[i+1]计算表p[i]时，可先由p[i+1]计算出q[i+1]，然后合并表p[i+1]和表q[i+1]，并清除其中的受控跳跃点得到表p[i]。 三、测试结果 1、实验一测试结果如下图： 2、实验二的测试结果 3、实验三的测试结果 四、实验心得 能采用动态规划求解的问题的一般要具有3个性质： (1) 最优化原理：如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，就称该问题具有最优子结构，即满足最优化原理。 (2) 无后效性：即某阶段状态一旦确定，就不受这个状态以后决策的影响。也就是说，某状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前状态有关。 （3）有重叠子问题：即子问题之间是不独立的，一个子问题在下一阶段决策中可能被多次使用到。（该性质并不是动态规划适用的必要条件，但是如果没有这条性质，动态规划算法同其他算法相比就不具备优势） 动态规划所处理的问题是一个多阶段决策问题，一般由初始状态开始，通过对中间阶段决策的选择，达到结束状态。这些决策形成了一个决策序列，同时确定了完成整个过程的一条活动路线(通常是求最优的活动路线)。如图所示。动态规划的设计都有着一定的模式，一般要经历以下几个步骤。 初始状态→│决策１│→│决策２│→…→│决策ｎ│→结束状态 实际应用中可以按以下几个简化的步骤进行设计： （1）分析最优解的性质，并刻画其结构特征。 （2）递归的定义最优解。 （3）以自底向上或自顶向下的记忆化方式（备忘录法）计算出最优值 （4）根据计算最优值时得到的信息，构造问题的最优解 使用动态规划求解问题，最重要的就是确定动态规划三要素：（1）问题的阶段（2）每个阶段的状态 （3）从前一个阶段转化到后一个阶段之间的递推关系。 定了动态规划的这三要素，整个求解过程就可以用一个最优决策表来描述，最优决策表是一个二维表，其中行表示决策的阶段，列表示问题状态，表格需要填写的数据一般对应此问题的在某个阶段某个状态下的最优值（如最短路径，最长公共子序列，最大价值等），填表的过程就是根据递推关系，从1行1列开始，以行或者列优先的顺序，依次填写表格，最后根据整个表格的数据通过简单的取舍或者运算求得问题的最优解。 f(n,m)=max{f(n-1,m), f(n-1,m-w[n])+P(n,m)} 通过本次实验进一步掌握了动态规划问题。并能熟练解决一些简单的动态规划问题。对最大子段和，最长公共子序列，0-1背包问题都有了进一步的认识，并能在掌握其思想的前提下，编程运行。 五、附：源程序 1、实验一最长公共子序列问题程序如下： #include #include void LcsLength(char *x,char *y,int m,int n,int c[][100],int b[][100]) { puts(x); puts(y); int i,j; for(i=0;i<=m;i++) c[i][0]=0; for(j=1;i<=n;j++) c[0][j]=0; for(i=1;i<=m;i++) for(j=1;j<=n;j++) { if(x[i-1]==y[j-1]) { c[i][j]=c[i-1][j-1]+1; b[i][j]=0; } else if(c[i-1][j]>=c[i][j-1]) { c[i][j]=c[i-1][j]; b[i][j]=1; } else { c[i][j]=c[i][j-1]; b[i][j]=-1; } } } void PrintLCS(int b[][100], char *x, int i, int j) { if(i==0 || j==0) return; if(b[i][j]==0) { PrintLCS(b,x,i-1,j-1); } else if(b[i][j]==1) PrintLCS(b,x,i-1,j); else PrintLCS(b,x,i,j-1); } void main() { char x[100]={"abcfbc"}; char y[100]={"abfcab"}; char h[100]={"programming"}; char i[100]={"contest"}; char j[100]={"abcd"}; char k[100]={"mnp"}; int c[100][100]; int b[100][100]; int l[100][100]; int o[100][100]; int p[100][100]; int q[100][100]; int m,n; m=strlen(x); n=strlen(y); LcsLength(x,y,m,n,c,b); PrintLCS(b,x,m,n); printf("最长子序列长度为：%d\n",c[m][n]); m=strlen(h); n=strlen(i); LcsLength(h,i,m,n,c,b); PrintLCS(o,h,m,n); printf("最长子序列长度为：%d\n",c[m][n]); m=strlen(j); n=strlen(k); LcsLength(j,k,m,n,c,b); PrintLCS(q,j,m,n); printf("最长子序列长度为：%d\n",c[m][n]); } 2、实验二最大子段和程序如下： #include void main() { int Maxsum(int n, int *a); int c; int a[6]={-2,11,-4,13,-5,-2}; c= Maxsum(6,a); printf("%d\n",c); } int Maxsum(int n,int *a) { int i,b,sum; b=0; sum=0; for(i=0;i { if(b>0) b+=a[i]; else b=a[i]; if(b>sum) sum=b; } return sum; } 3、实验三0-1背包问题程序如下： #include #include void main() { int i,j; int npack,nvolume;//物品个数，背包容量； int weight[1000],value[1000];//物品重量，物品价值； int record[1000]; memset(record,0,sizeof(record)); printf("输入物品个数和背包容量:\n"); scanf("%d %d",&npack,&nvolume); for(i=0;i //printf("请输入物品重量\n"); scanf("%d",&weight[i]);} for(i=0;i //printf("请输入物品价值\n"); scanf("%d",&value[i]);} for(i=0;i for(j=nvolume;j>=weight[i];j--) {if(record[j] record[j]=record[j-weight[i]]+value[i]; } printf("%d\n",record[nvolume]); } 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 《数据结构与算法设计》 实验报告 ——实验一 学院： 班级： 学号： 姓名： 一、实验目的 1.通过实验实践、巩固线性表的相关操作； 2.熟悉VC环境，加强编程、调试的练习； 3.用C语言编写函数，实现循环链表的建立、插入、删除、取数据等基本操作； 4.理论知识与实际问题相结合，利用上述基本操作实现约瑟夫环。 二、实验内容 1、采用单向环表实现约瑟夫环。 请按以下要求编程实现： ①从键盘输入整数m，通过create函数生成一个具有m个结点的单向环表。环表中的 结点编号依次为1，2，……，m。 ②从键盘输入整数s（1<=s<=m）和n，从环表的第s个结点开始计数为1，当计数到 第n个结点时，输出该第n结点对应的编号，将该结点从环表中消除，从输出结点 的下一个结点开始重新计数到n，这样，不断进行计数，不断进行输出，直到输出 了这个环表的全部结点为止。 三、程序设计 1、概要设计 为实现上述程序功能，应用单向环表寄存编号，为此需要建立一个抽象数据类型：单向环表。 （1）、单向环表的抽象数据类型定义为： ADT Joseph{ 数据对象：D={ai|ai∈ElemSet,i=1,2,3……,n,n≥0} 数据关系：R1={ 精品文档习题胡明-版)-王红梅-算法设计与分析(第2答案 1 习题）—1783Leonhard Euler，17071.图论诞生于七桥问题。出生于瑞士的伟大数学家欧拉（提 出并解决了该问题。七桥问题是这样描述的：北区一个人是否能在一次步行中穿越哥尼斯堡（现东区在叫加里宁格勒，在波罗的海南岸）城中全部岛区的七座桥后回到起点，且每座桥只经过一次，南区是这条河以及河上的两个岛和七座桥的图1.7 1.7 七桥问题图草图。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：相同的点一次步行1，经过七座桥，且每次只经历过一次2，回到起点3，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。）用的不是除法而是减最初的欧几里德算法2．在欧几里德提出的欧几里德算法中（即法。请用伪代码描述这个版本的欧几里德算法 1.r=m-n r=0 循环直到2.m=n 2.1 n=r 2.2 r=m-n 2.3 m 输出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3++描述。C码和 采用分治法// //对数组先进行快速排序在依次比较相邻的差//精品文档． 精品文档 #include 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 算法设计与分析实验报告 学院：信息学院 专业：物联网1101 姓名：黄振亮 学号：20113379 2013年11月 目录 作业1 0-1背包问题的动态规划算法 (7) 1.1算法应用背景 (3) 1.2算法原理 (3) 1.3算法描述 (4) 1.4程序实现及程序截图 (4) 1.4.1程序源码 (4) 1.4.2程序截图 (5) 1.5学习或程序调试心得 (6) 作业2 0-1背包问题的回溯算法 (7) 2.1算法应用背景 (3) 2.2算法原理 (3) 2.3算法描述 (4) 2.4程序实现及程序截图 (4) 2.4.1程序源码 (4) 2.4.2程序截图 (5) 2.5学习或程序调试心得 (6) 作业3循环赛日程表的分治算法 (7) 3.1算法应用背景 (3) 3.2算法原理 (3) 3.3算法描述 (4) 3.4程序实现及程序截图 (4) 3.4.1程序源码 (4) 3.4.2程序截图 (5) 3.5学习或程序调试心得 (6) 作业4活动安排的贪心算法 (7) 4.1算法应用背景 (3) 4.2算法原理 (3) 4.3算法描述 (4) 4.4程序实现及程序截图 (4) 4.4.1程序源码 (4) 4.4.2程序截图 (5) 4.5学习或程序调试心得 (6) 作业1 0-1背包问题的动态规划算法 1.1算法应用背景 从计算复杂性来看,背包问题是一个NP难解问题。半个世纪以来,该问题一直是算法与复杂性研究的热点之一。另外,背包问题在信息加密、预算控制、项目选择、材料切割、货物装载、网络信息安全等应用中具有重要的价值。如果能够解决这个问题那么则具有很高的经济价值和决策价值，在上述领域可以获得最大的价值。本文从动态规划角度给出一种解决背包问题的算法。 1.2算法原理 1.2.1、问题描述： 给定n种物品和一背包。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的物品，使得装入背包中物品的总价值最大? 形式化描述：给定c >0, wi >0, vi >0 , 1≤i≤n.要求找一n元向量(x1,x2,…,xn,), xi ∈{0,1}, ?∑ wi xi≤c,且∑ vi xi达最大.即一个特殊的整数规划问题。 1.2.2、最优性原理： 设(y1,y2,…,yn)是 (3.4.1)的一个最优解.则(y2,…,yn)是下面相应子问题的一个最优解: 证明:使用反证法。若不然,设(z2,z3,…,zn)是上述子问题的一个最优解,而(y2,y3,…,yn)不是它的最优解。显然有 ∑vizi > ∑viyi (i=2,…,n) 且 w1y1+ ∑wizi<= c 因此 v1y1+ ∑vizi (i=2,…,n) > ∑ viyi, (i=1,…,n) 说明(y1,z2, z3,…,zn)是(3.4.1)0-1背包问题的一个更优解,导出(y1,y2,…,yn)不是背包问题的最优解,矛盾。 1.2.3、递推关系： 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(Le ｏn ｈar ｄ Ｅul ｅr,１7０7 —17８3)提出并解决了该问题。七桥问题就是这样描述的:一个人就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1、７就是这条河以及河上的两个岛 与七座桥的草图。请将该问题的数据模型抽象 出来,并判断此问题就是否有解。 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:一类就是所有的点都就是偶点。另一类就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)用的不就是除法而就是减法。请用伪代码描述这个版本的欧几里德算法 １、r=m-n ２、循环直到r=0?2、１ m ＝n ２、２ n=r ２、3 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与C ++描述。 //采用分治法 /／对数组先进行快速排序 ／/在依次比较相邻的差 #inc ｌud ｅ ＜ｉostream> ｕsin ｇ n ａｍｅs ｐａc ｅ ｓｔd; in ｔ ｐa ｒｔion ｓ(int b[］,ｉnt l ｏw,ｉnt ｈi ｇｈ) { ｉｎt pr ｖｏtkey=b[lo ｗ]; b ［０］＝b[lo ｗ]; 图1、7 七桥问题 ｗｈile (lｏw<ｈigh) ｛ ｗhilｅ(lｏw 银行家算法设计实验报告 银行家算法设计实验报告 一．题目分析 1.银行家算法： 我们可以把操作系统看做是银行家，操作系统管理的资源相当于银行家管理的资金，进程向操作系统请求资源相当于客户向银行家贷款。操作系统按银行家制定的规则为进程分配资源，当进程首次申请资源时，要测试该进程尚需求的资源量，若是系统现存的资源可以满足它尚需求的资源量，则按当前的申请量来分配资源，否则就推迟分配。 当进程在执行中继续申请资源时，先测试该进程申请的资源量是否超过了它尚需的资源量。若超过则拒绝分配，若没有超过则再测试系统尚存的资源是否满足该进程尚需的资源量，若满足即可按当前的申请量来分配，若不满足亦推迟分配。 2.基本要求： （1）可以输入某系统的资源以及T0时刻进程对资源的占用及需求情况的表项，以及T0时刻系统的可利用资源数。 （2）对T0时刻的进行安全性检测，即检测在T0时刻该状态是否安全。 （3）进程申请资源，用银行家算法对其进行检测，分为以下三种情况： A. 所申请的资源大于其所需资源，提示分配不合理不予分配并返回 B. 所申请的资源未大于其所需资源， 但大于系统此时的可利用资源，提 示分配不合理不予分配并返回。 C. 所申请的资源未大于其所需资源， 亦未大于系统此时的可利用资源，预 分配并进行安全性检查： a. 预分配后系统是安全的，将该进 程所申请的资源予以实际分配并 打印后返回。 b. 与分配后系统进入不安全状态，提示系统不安全并返回。 （4）对输入进行检查，即若输入不符合条件，应当报错并返回重新输入。 3.目的： 根据设计题目的要求，充分地分析和理解题 目，叙述系统的要求，明确程序要求实现的功能以及限制条件。 明白自己需要用代码实现的功能，清楚编写每部分代码的目的，做到有的放矢，有条理不遗漏的用代码实现银行家算法。 算法设计与分析(第2版)-王红梅-胡明-习题 答案 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 1.7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 1.r=m-n 2.循环直到r=0 2.1 m=n 2.2 n=r 2.3 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。 //采用分治法 //对数组先进行快速排序 //在依次比较相邻的差 图1.7 七桥问题 #include 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： 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。 第一章 15P 1-3. 最大公约数为1。快1414倍。 主要考虑循环次数，程序1-2的while 循环体做了10次，程序1-3的while 循环体做了14141次（14142-2循环） 若考虑其他语句，则没有这么多，可能就601倍。 第二章 32P 2-8.（1）画线语句的执行次数为 log n ????。(log )n O 。划线语句的执行次数应该理解为一格整体。 （2）画线语句的执行次数为 111 (1)(2) 16 j n i i j k n n n ===++= ∑∑∑。3()n O 。 （3 ）画线语句的执行次数为 。O 。 （4）当n 为奇数时画线语句的执行次数为 (1)(3) 4 n n ++， 当n 为偶数时画线语句的执行次数为2 (2)4 n +。2()n O 。 2-10.（1）当1n ≥时，225825n n n -+≤，所以，可选5c =，01n =。 对于0n n ≥，22 ()5825f n n n n =-+≤，所以，22 582()n n n -+=O 。 （2）当8n ≥时，2222 582524n n n n n -+≥-+≥，所以，可选4c =，08n =。对于0n n ≥， 22()5824f n n n n =-+≥，所以，22582()n n n -+=Ω。 （3）由（1）、（2）可知，取14c =，25c =，08n =，当0n n ≥时，有22212582c n n n c n ≤-+≤，所以 22582()n n n -+=Θ。 2-11. (1) 当3n ≥时，3 log log n n n <<，所以()20log 21f n n n n =+<，3 ()log 2g n n n n =+>。可选21 2 c = ，03n =。对于0n n ≥，()()f n cg n ≤，即()(())f n g n =O 。注意：是f (n )和g (n )的关系。 （2）当4n ≥时，2 log log n n n <<，所以2 2 ()/log f n n n n =<，2 2 ()log g n n n n =≥。可选1c =，04n =。对于0n n ≥，2 ()()f n n cg n <≤，即()(())f n g n =O 。 （3）因为log log(log )()(log ) n n f n n n ==，()/log log 2n g n n n n ==。当4n ≥时，log(log )()n f n n n =≥， 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： 算法与分析实验报告软件工程专业 安徽工业大学 指导老师：许精明 实验内容 1：杨辉三角 2：背包问题 3：汉诺塔问题 一：实验目的 1：掌握动态规划算法的基本思想，学会用其解决实际问题。 2：通过几个基本的实验，提高算法分析与设计能力，提高动手操作能力和培养良好的编程习惯。 二：实验内容 1：杨辉三角 2：背包问题 3：汉诺塔问题 实验一：杨辉三角 问题分析： ①每行数字左右对称，由1开始逐渐变大，然后变小，回到1。 ②第n行数之和为2^n。 ③下一行每个数字等于上一行的左右两个数字之和。 算法设计及相关源代码： public void yanghui(int n) { int[] a = new int[n]; if(n==1){ System.out.println(1); }else if(n==2) { System.out.print(1 + " " +1); }else{ a[1]=1; System.out.println(a[1]); a[2]=1; System.out.println(a[1]+" "+a[2]); for(int i=3;i<=n;i++){ a[1]=a[i]=1; for(int j=i-1;j>1;j--){ a[j]=a[j]+a[j-1]; } for(int j=1;j<=i;j++){ System.out.print(a[j]+" "); } System.out.println(); } } } 实验结果：n=10 实验二：0-1背包问题 问题分析：：令V(i,j)表示在前i(1<=i<=n)个物品中能够装入容量为就 j(1<=j<=C)的背包中的物品的最大价值，则可以得到如下的动态规划函数: (1) V(i,0)=V(0,j)=0 (2) V(i,j)=V(i-1,j) j 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:"< 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： 《算法设计》课程报告 课序号： 01 学号： 2012141461134 姓名：刘佳玉 任课教师：陈瑜 评阅成绩： 评阅意见： 提交报告时间：2014年 6 月 16 日 贪心算法 1、问题描述 （这是我在soj上找的一道题，以前没做出来，现在用贪心的思想做出来了） 约翰要去钓鱼。他有h小时可用（1≤h≤16），在这个地区有n个湖泊（2≤n≤25），所有的湖泊沿着一条单行道可到达。约翰从湖泊1开始，他可以在任何湖泊结束。他只能从一个湖，到下一个，但他没有必要停在任何湖除非他想停。对于每个i = 1，……，n-1，ti 表示从湖i到湖i+1的5分钟的时间间隔（0 < ti < = 192）。例如，t3 = 4意味着它从湖3湖4需要20分钟的时间。 为了帮助他们规划自己的钓鱼旅行，约翰已经收集了一些关于湖泊信息。对于每个湖泊的i，能钓到的鱼在最初的5分钟的数量，用fi表示（fi > = 0），是已知的。每钓5分钟的鱼，能钓到的鱼在接下来的5分钟的间隔降低一个恒定的数di（di＞＝0）。如果能钓到的鱼在一个时间区的数量小于或等于di，将不会有更多的鱼留在湖里在下一个时间间隔。为了简化规划，约翰认为没有人会在影响他期待钓到的鱼的数量的湖里钓鱼。 写一个程序来帮助约翰计划他的最大化期望钓到的鱼的数量的钓鱼之旅。在每个湖花费的时间数必须是5的倍数。 这个问题包含多个测试案例！ 一个多输入的第一行是一个整数N，然后一个空白行后的N个输入块。每个输入块由问题描述中的格式表示的。每个输入块之间有一个空行。 输出格式包含N个输出块。输出块之间要有一个空白行。 输入 在输入中，会给你一个案例输入的数量。每一种情况下，以n开始，其次是h，接下来有一行n个整数指定fi（1 < =i< = n），然后有一行n个整数di（1≤i＜＝n），最后，有一行n - 1的整数ti（1≤i＜＝n-1）。输入在n=0的情况下终止。 输出 习题1 (Leonhard Euler ,1707 —1783) 1. 图论诞生于七桥问题。出生于瑞士的伟大数学家欧拉提出并解 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1.7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 1. r= m-n 2. 循环直到r=0 2.1 m=n 2.2 n=r 2.3 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。 //采用分治法 //对数组先进行快速排序 //在依次比较相邻的差 #in clude int prvotkey=b[low]; b[0]=b[low]; while (low 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设计与分析实验报告贪心算法
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