算法是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。算法常常含有重复的步骤和一些比较或逻辑判断。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法设计的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
简介算法设计的好坏很大程序上要看实现算法的时间复杂度1。
算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说,计算机算法是问题规模n的函数f(n),算法执行的时间的增长率与f(n)的增长率正相关,称作渐进时间复杂度(AsymptoticTimeComplexity)。时间复杂度用“O(数量级)”来表示,称为“阶”。常见的时间复杂度有:O(1)常数阶;O(log2n)对数阶;O(n)线性阶;O(n2)平方阶。
算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时间复杂度类似,一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比,空间复杂度的分析要简单得多。
设计方法1.递推法递推法是利用问题本身所具有的一种递推关系求问题解的一种方法。设要求问题规模为N的解,当N=1时,解或为已知,或能非常方便地得到解。能采用递推法构造算法的问题有重要的递推性质,即当得到问题规模为i-1的解后,由问题的递推性质,能从已求得的规模为1,2,…,i-1的一系列解,构造出问题规模为I的解。这样,程序可从i=0或i=1出发,重复地,由已知至i-1规模的解,通过递推,获得规模为i的解,直至得到规模为N的解。
【问题】阶乘计算
问题描述:编写程序,对给定的n(n≦100),计算并输出k的阶乘k!(k=1,2,…,n)的全部有效数字。
由于要求的整数可能大大超出一般整数的位数,程序用一维数组存储长整数,存储长整数数组的每个元素只存储长整数的一位数字。如有m位成整数N用数组a[]存储:
N=a[m]×10m-1+a[m-1]×10m-2+…+a[2]×101+a[1]×100
并用a[0]存储长整数N的位数m,即a[0]=m。按上述约定,数组的每个元素存储k的阶乘k!的一位数字,并从低位到高位依次存于数组的第二个元素、第三个元素……。例如,5!=120,在数组中的存储形式为:
3021……
首元素3表示长整数是一个3位数,接着是低位到高位依次是0、2、1,表示成整数120。
计算阶乘k!可采用对已求得的阶乘(k-1)!连续累加k-1次后求得。例如,已知4!=24,计算5!,可对原来的24累加4次24后得到120。细节见下节程序。
2.递归递归是设计和描述算法的一种有力的工具,由于它在复杂算法的描述中被经常采用,为此在进一步介绍其他算法设计方法之前先讨论它。
能采用递归描述的算法通常有这样的特征:为求解规模为N的问题,设法将它分解成规模较小的问题,然后从这些小问题的解方便地构造出大问题的解,并且这些规模较小的问题也能采用同样的分解和综合方法,分解成规模更小的问题,并从这些更小问题的解构造出规模较大问题的解。特别地,当规模N=1时,能直接得解。
【问题】编写计算斐波那契(Fibonacci)数列的第n项函数fib(n)。
斐波那契数列为:0、1、1、2、3、……,即:
fib(0)=0;
fib(1)=1;
fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2)(当n>1时)。
写成递归函数有:
intfib(intn){
if(n==0)return0;
if(n==1)return1;
if(n>1)returnfib(n-1)+fib(n-2);
}
递归算法的执行过程分递推和回归两个阶段。在递推阶段,把较复杂的问题(规模为n)的求解推到比原问题简单一些的问题(规模小于n)的求解。例如上例中,求解fib(n),把它推到求解fib(n-1)和fib(n-2)。也就是说,为计算fib(n),必须先计算fib(n-1)和fib(n-2),而计算fib(n-1)和fib(n-2),又必须先计算fib(n-3)和fib(n-4)。依次类推,直至计算fib(1)和fib(0),分别能立即得到结果1和0。在递推阶段,必须要有终止递归的情况。例如在函数fib中,当n为1和0的情况。
在回归阶段,当获得最简单情况的解后,逐级返回,依次得到稍复杂问题的解,例如得到fib(1)和fib(0)后,返回得到fib(2)的结果,……,在得到了fib(n-1)和fib(n-2)的结果后,返回得到fib(n)的结果。
在编写递归函数时要注意,函数中的局部变量和参数知识局限于当前调用层,当递推进入“简单问题”层时,原来层次上的参数和局部变量便被隐蔽起来。在一系列“简单问题”层,它们各有自己的参数和局部变量。
由于递归引起一系列的函数调用,并且可能会有一系列的重复计算,递归算法的执行效率相对较低。当某个递归算法能较方便地转换成递推算法时,通常按递推算法编写程序。例如上例计算斐波那契数列的第n项的函数fib(n)应采用递推算法,即从斐波那契数列的前两项出发,逐次由前两项计算出下一项,直至计算出要求的第n项。
【问题】组合问题
问题描述:找出从自然数1、2、……、n中任取r个数的所有组合。例如n=5,r=3的所有组合为:(1)5、4、3(2)5、4、2(3)5、4、1
(4)5、3、2(5)5、3、1(6)5、2、1
(7)4、3、2(8)4、3、1(9)4、2、1
(10)3、2、1
分析所列的10个组合,可以采用这样的递归思想来考虑求组合函数的算法。设函数为voidcomb(intm,intk)为找出从自然数1、2、……、m中任取k个数的所有组合。当组合的第一个数字选定时,其后的数字是从余下的m-1个数中取k-1数的组合。这就将求m个数中取k个数的组合问题转化成求m-1个数中取k-1个数的组合问题。设函数引入工作数组a[]存放求出的组合的数字,约定函数将确定的k个数字组合的第一个数字放在a[k]中,当一个组合求出后,才将a[]中的一个组合输出。第一个数可以是m、m-1、……、k,函数将确定组合的第一个数字放入数组后,有两种可能的选择,因还未去顶组合的其余元素,继续递归去确定;或因已确定了组合的全部元素,输出这个组合。细节见以下程序中的函数comb。
3.回溯法回溯法也称为试探法,该方法首先暂时放弃关于问题规模大小的限制,并将问题的候选解按某种顺序逐一枚举和检验。当发现当前候选解不可能是解时,就选择下一个候选解;倘若当前候选解除了还不满足问题规模要求外,满足所有其他要求时,继续扩大当前候选解的规模,并继续试探。如果当前候选解满足包括问题规模在内的所有要求时,该候选解就是问题的一个解。在回溯法中,放弃当前候选解,寻找下一个候选解的过程称为回溯。扩大当前候选解的规模,以继续试探的过程称为向前试探。
【问题】组合问题
问题描述:找出从自然数1,2,…,n中任取r个数的所有组合。
采用回溯法找问题的解,将找到的组合以从小到大顺序存于a[0],a[1],…,a[r-1]中,组合的元素满足以下性质:
(1)a[i+1]>a[i],后一个数字比前一个大;
(2)a[i]-i