1.穷举算法思想
穷 举 算 法 (ExhaustiveA ttack method)是最 简 单 的 一 种 算 法 ,其依赖于计算机的强大计算能力来 穷 尽 每 一 种 可 能 的 情 况 ,从 而 达 到 求 解 问 题 的 目 的 。穷 举算 法 效 率 并 不 高 ,但是适应于一 些没有明 显 规 律 可 循 的 场 合。
基本算法思想
穷举算法的基本思想就是从所有可能的情况中搜索正确的答案,其执行步骤如下:
(1)对于一种可能的情况,计算其结果。
(2) 判断结果是否满足要求,如果不满足则执行第(1 ) 步来搜索下一个可能的情况;如果满足要求,则表示寻找到一个正确的答案。
【注意】在使用穷举算法时,需要明确问题的答案的范围,这样才可以在指定范围内搜索答案。指定范围之后,就可以使用循环语句和条件判断语句逐步验证候选答案的正确性,从而得到需要的正确答案。
经典例子
《孙子算经》【鸡兔同笼问题】
今有鸡兔同笼,上有三十五头,下有九十四足,问鸡兔各几何?
(在一个笼子里关着若干只鸡和若干只兔,从上面数共有35个头;从下面数共有94只脚。问笼中鸡和兔的数量各是多少?)
- int chickenRabbit(int head,int foot,int *c,int *r){
- int i,j;
- int tag=0;//标志是否有解
- for(i=0;i<=head;i++){//鸡的个数穷举
- j=head-i;//兔子的个数
- if(i*2+j*4==foot){//判断是否满足条件
- tag=1;
- *c=i;
- *r=j;
- }
- }
- return tag;
- }
- int main()
- {
- int c,r;
- if(chickenRabbit(35,94,&c,&r)==1){//如果有解输出
- printf("chickens=%d,rabbits=%dn",c,r);
- }else{//如果无解
- printf("无解n");
- }
- return 0;
- }
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2.递推算法思想
递推算法是非常常用的算法思想,在数学计算等场合有着广泛的应用。递推算法适合有明显公式规律的场合。
基本算法思想
递推算法是一种理性思维模式的代表,根据已有的数据和关系,逐步推导而得到结果。递推算法的执行过程如下:
(1) 根据已知结果和关系,求解中间结果。
(2)判定是否达到要求,如果没有达到,则继续根据已知结果和关系求解中间结果。如果满足要求,则表示寻找到一个正确的答案。
【注意】递推算法需要用户知道答案和问题之间的逻辑关系。在许多数学问题中,都有明确的计算公式可以遵循,因此可以采用递推算法来实现。
经典例子
斐波那契《算盘书》【兔子产仔问题】
如果一对两个月大的兔子以后每一个月都可以生一对小兔子,而一对新生的兔子出生两个月后才可以生小兔子。也就是说,1月份出生,3 月份才可产仔。那么假定一年内没有产生兔子死亡事件,那么 1年后共有多少对兔子呢?
【规律分析】
第一个月:a(1)=1对兔子;
第二个月:a(2)=1对兔子;
第三个月:a(3)=1+1=2 对兔子;
第四个月:a(4)=1+2=3 对兔子;
第五个月:a(5)=2+3=5 对兔子;
……
第n个月:a(n)=a(n-1)+a(n-2)对兔子;
- int Fibonacci(int n)
- {
- int tl,t2;
- if (n==1||n==2)//第1、2个月都只有1对兔子
- {
- return 1;
- }else{//采用递归
- tl=Fibonacci(n-1);
- t2=Fibonacci(n-2);
- return tl+t2;//计算第n个月的兔子对数
- }
- }
- int main()
- {
- int n=12;
- printf("%d个月后兔子对数:%dn",n,Fibonacci(n));
- return 0;
- }
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3.递归算法思想
递归算法是非常常用的算法思想。使用递归算法,往往可以简化代码编写,提高程序的可读性。但是,不合适的递归会导致程序的执行效率变低。
基本算法思想
递归算法就是在程序中不断反复调用自身来达到求解问题的方法。这里的重点是调用自身,这就要求待求解的问题能够分解为相同问题的一个子问题。这样
- ,通过多次递归调用,便可以完成求解。
递归调用是一个函数在它的函数体内调用它自身的函数调用方式,这种函数也称为“递归函数”。在递归函数中,主调函数又是被调函数。执行递归函数将反复调用其自身,每调用一次就进入新的一层。
函数的递归调用分两种情况:直接递归和间接递归。
- •
直接递归:即在函数中调用函数本身。
- •
间接递归:即间接地调用一个函数,如出如func_a调 用
- func_b, func_b
又调用func_a。间接递归用得不多。
【注意】编写递归函数时,必须使用if语句强制函数在未执行递归调用前返回。否则,在调用函数后,它永远不会返回,这是一个很容易犯的错误。
经典例子
【阶乘】
n!=n*(n-1)*(n-2)*……*2*1
- • 1
- long fact(int n){
- if(n<=1)return 1;
- else
- return n*fact(n-1);
- }
- int main()
- {
- int n=11;
- printf("%d的阶乘是%dn",n,fact(n));
- return 0;
- }
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4.分治算法思想
分治算法是一种化繁为简的算法思想。分治算法往往应用于计算步骤比较复杂的问题,通过将问题简化而逐步得到结果。
基本算法思想
分治算法的基本思想是将一个计算复杂的问题分为规模较小,计算简单的小问题求解,然后综合各个小问题,得到最终问题的答案。分治算法的执行过程如下:
(1)对于一个规模为N 的问题,若该问题可以容易地解决(比如说规模>^较小),则直接解决,否则执行下面的步骤。
(2)将该问题分解为” 个规模较小的子问题,这些子问题互相独立,并且原问题形式相同。
(3)递归地解子问题。
(4)然后,将各子问题的解合并得到原问题的解。
【注意】使用分治算法需要待求解问题能够化简为若干个小规模的相同问题,通过逐步划分,达到一个易于求解的阶段而直接进行求解。然后,程序中可以使用递归算法来进行求解。
经典例子
【寻找假币问题】
一个袋子里有30个硬币,其中一枚是假币,并且假币和真币一模- 样,肉眼很难分辨,目前只知道假币比真币重量轻一点。请问如何区分出假币?
- int falseCoin(int coin[],int low,int high){
- int i,sum1,sum2,sum3;
- int re;
- sum1=sum2=sum3=0;
- //若只有两个硬币
- if(low+1==high){
- if(coin[low]
- re=low+1;
- return re;
- }else{//第二个硬币是假币
- re=high+1;
- return re;
- }
- }
- //硬币个数大于2
- if((high-low+1)%2==0){//偶数个硬币
- for(i=low;i<=low+(high-low)/2;i++){//前半段重量
- sum1=sum1+coin[i];
- }
- for(i=low+(high-low)/2+1;i<=high;i++){//后半段重量
- sum2=sum2+coin[i];
- }
- if(sum1>sum2){//后半段轻,假币在后半段
- re=falseCoin(coin,low+(high-low)/2+1,high);
- return re;
- }else if(sum1
- re=falseCoin(coin,low,low+(high-low)/2);
- return re;
- }
- }else{//奇数个硬币
- for(i=low;i<=low+(high-low)/2-1;i++){//前半段重量
- sum1=sum1+coin[i];
- }
- for(i=low+(high-low)/2+1;i<=high;i++){//后半段重量
- sum2=sum2+coin[i];
- }
- sum3=coin[low+(high-low)/2];
- if(sum1>sum2){//后半段轻,假币在后半段
- re=falseCoin(coin,low+(high-low)/2+1,high);
- return re;
- }else if(sum1
- re=falseCoin(coin,low,low+(high-low)/2-1);
- return re;
- }
- if(sum1+sum3==sum2+sum3){//前半段+中间硬币和后半段+中间硬币重量相等,说明中间硬币是假币
- re=low+(high-low)/2+1;
- return re;
- }
- }
- }
- int main()
- {
- int n=11,i;
- int a[n];
- for(i=0;i
- a[i]=2;
- }
- a[7]=1;//设置第八个为假币
- printf("假币是第%d个n", falseCoin(a,0,n-1));
- return 0;
- }
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5.概率算法思想
概率算法依照概率统计的思路来求解问题,往往不能得到问题的精确解,但却在数值计算领域得到了广泛的应用。因为很多数学问题,往往没有或者很难计算解析解,这时便需要通过数值计算来求解近似值。
基本算法思想
概率算法执行的基本过程如下:
(1)将问题转化为相应的几何图形S, S 的面积是容易计算的,问题的结果往往对应几何图形中某一部分S1 的面积。
(2)然后,向几何图形中随机撒点。
(3)统计几何图形S 和 S1 中的点数。根 据 S 的面积和S1 面积的关系以及各图形中的点数来计算得到结果。
(4) 判断上述结果是否在需要的精度之内,如果未达到精度则执行步骤(2)。如果达到精度,则输出近似结果。
概率算法大致分为如下4 种形式。
• 数值概率算法。
• 蒙 特 卡 罗 (MonteCarlo)算法。
• 拉 斯 维 加 斯 (Las Vegas)算法。
• 舍 伍 德 (Sherwood)算法。
经典例子
【蒙特卡罗PI概率算法问题】
在边长为1的正方形内,以1为半径画一个1/4圆。落入院内的概率为PI/4?
算法思想:在某面积范围内撒点足够多,落在固定区域的点的概率就会将近结果。
关键:均匀撒点、区域判断
- double MontePI(int n){
- double PI;
- double x,y;
- int i,sum;
- sum=0;
- srand(time(NULL));
- for(i=1;i
- x=(double)rand()/RAND_MAX;//在0-1之间产生一个随机数x
- y=(double)rand()/RAND_MAX;//在0-1之间产生一个随机数y
- if((x*x+y*y)<=1){//判断点是否在圆内
- sum++;//计数
- }
- }
- PI=4.0*sum/n;//计算PI
- return PI;
- }
- int main()
- {
- int n=500000;
- double PI;
- printf("蒙特卡罗概率PI=%fn", MontePI(n));
- return 0;
- }
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