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正文內(nèi)容

算法設計與分析實驗報告(參考版)

2024-08-16 10:32本頁面
  

【正文】 }}33。 scanf(%d, amp。 printf(Press 1 to run again\n)。 printf(The solutions are:\n)。n)。 while(i) { printf(Please input the sum of Queens:\n)。 printf(| edited by Jill Chih |\n)。 int *X。 //當前行復位為0 k = k 1。 //不是最后一個,則處理下一個皇后 X[k] = 0。 printf(\n)。i = n。(!place(k, X))) //當前列位置是否滿足條件 X[k] = X[k] + 1。 //從當前列加1的位置開始搜索 while((X[k] = n)amp。 k = 1。}void Nqueens(int n, int *X){//k表示所處理的是第k行的皇后,X[k]表示第k行皇后的列位置 int k。 i++。 i = 1。3. 在程序中添加統(tǒng)計擴展節(jié)點數(shù),估計算法的復雜性。 while (k0) do if Tk (x1,x2,…, x k1)的值還未取遍 then {xk←Tk (x1,x2,…, x k1)中未取遍過的值;if Bk (x1,x2,…, x k) then{(x1,x2,…, x k)被激活;if k ==n then 輸出(x1,x2,…, x n);else k =k+1; // 深度擴展搜索 } } else k = k 1 // 試探完了所有的x k,回溯 end BACAKTRACE1. 編程實現(xiàn)n皇后算法。否則,進入該子樹,繼續(xù)按深度優(yōu)先的策略進行搜索。算法搜索至解空間樹的任一結點時,總是先判斷該結點是否肯定不包含問題的解。2. 理解回溯法的基本思想回溯法是一個既帶有系統(tǒng)性又帶有跳躍性的搜索算法。Si,i=1,2,…n},給定關于n元組中的分量的一個約束集D,求滿足D的全部約束條件的所有n元組。 cout該圖不是一棵樹!endl。 if(m==n1) cout該圖為一棵樹!endl。A[j][i])) tree++。j++) { if(!(A[i][j]amp。i++) for(j=1。 } for(i=1。W39。i=n。 A[i][j]=1。 cout請輸入指向的點:。k++) { cout請輸入其始點:。 //所有頂點顏色初始化為白色 } } for(k=1。 //將矩陣初始化為0 color[i]=39。j=n。i=n。 cinm。 cinn。 //當點為死結點時記為黑色}void main(){ int i,j,k,m。 //訪問鄰接點中一個沒有被訪問的點 } } color[i]=39。W39。) //當該點的鄰接點中有已被訪問的點時存在環(huán) loop++。||color[k]==39。k++) { if(A[i][k]==1) { if(color[k]==39。 //已訪問頂點記為灰色 for(k=1。 color[i]=39。 //標記環(huán)并記錄其個數(shù)int tree=0。 //保存每個點的顏色標記int n,A[MAX][MAX]。 //完成后置u為黑色end。 for (u,w)∈E do //探尋邊(u,w) if color[w]=White then DFS_Visit(w)。 procedure DFS_Visit(u)。 repeat for每個頂點u∈G do if color[u]=White then DFS_Visit(G,u)。procedure DFS(G)。3. 修改算法使之可以判斷圖是否為一棵樹。1. 編程實現(xiàn)深度優(yōu)先搜索算法。2. 理解深度優(yōu)先搜索過程中頂點的三種狀態(tài):還未到達的頂點,當前路徑上經(jīng)過的頂點,深度優(yōu)先在搜索過程中也為結點著色以表示結點的狀態(tài)。這一過程一直進行到回到源點為止。在深度優(yōu)先搜索中,對于最新發(fā)現(xiàn)的頂點v,如果邊(v,w)是還未探測的邊,則沿(v,w)繼續(xù)搜索下去。 getch()。 print_Graph(g)。 build_adList(g, n, a)。k)。 printf(請輸入多段圖的段數(shù):)。 scanf(%d, amp。n)。 printf(請輸入多段圖節(jié)點數(shù)目:)。 int n,a,k。 w++) printf(%d, path[w])。 for(w = 1。 printf(最小成本為:%d\n,cost[1])。 i = k 1。 path[k] = n。 //當前節(jié)點的代價值 d[j] = r。 } p = pnextarc。 //pvalue=c(j,r) r = padjvex。 value = pvalue。 min = pvalue+cost[padjvex]。 j = 1。 cost[n] = 0。 int j, r, i, min, w, value。 int d[100]。 } printf(\n)。 while(p) { printf(%d,%d,padjvex,pvalue)。 i++) { p = Gvertices[i].firstArc。 for(i = 1。}void print_Graph(ALGraph G){ //打印鄰接表 ArcNode *p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode))。 qnextarc = p。 qnextarc。 //轉(zhuǎn)到下一個結點 if(!Gvertices[i].firstArc) //終點 Gvertices[i].firstArc = p。 pnextarc = NULL。 padjvex = h。v)。t,amp。 printf(輸入第%d條弧:, m)。 m = a。 Gvertices[m].firstArc = NULL。 m n。 Garum = a。 Gvexnum = n。 node p, q。 //圖的當前頂點數(shù)和弧數(shù)}*ALGraph。typedef struct Graph{ AdjList vertices。 //頂點信息 ArcNode *firstArc。 //指向下一條弧的指針}ArcNode, *node。 //該弧所指向的頂點的位置 int value。// real COST(n),integerD(n一1),P(k),r,j,k,n COST(n)← 0 for j←n1to 1by-1do //計算COST(j)//  設r是一個這樣的結點,(j,r)206。E是邊集,c(i,j)是邊i,j的成本。4. 驗證算法的時間復雜性。2. 圖的數(shù)據(jù)結構采用鄰接表。在只需要求出最優(yōu)值的情形,步驟4可以省略,步驟3中記錄的信息也較少;若需要求出問題的一個最優(yōu)解,則必須執(zhí)行步驟4,步驟3中記錄的信息必須足夠多以便構造最優(yōu)解。3. 一般方法1) 找出最優(yōu)解的性質(zhì),并刻畫其結構特征;2) 遞歸地定義最優(yōu)值(寫出動態(tài)規(guī)劃方程);3) 以自底向上的方式計算出最優(yōu)值;4) 根據(jù)計算最優(yōu)值時得到的信息,構造一個最優(yōu)解。即當前最優(yōu)只與上一步有關。2. 理解分段決策Bellman方程。子問題重疊性質(zhì):每次產(chǎn)生的子問題并不總是新問題,有些子問題被反復計算多次。對于一個多階段過程問題,是否可以分段實現(xiàn)最優(yōu)決策,依賴于該問題是否有最優(yōu)子結構性質(zhì),能否采用動態(tài)規(guī)劃的方法,還要看該問題的子問題是否具有重疊性質(zhì)。這類問題的解決是多階段的決策過程。}1. 背包問題貪心算法2. Prim算法實驗三 動態(tài)規(guī)劃1. 理解最優(yōu)子結構的問題。 } j1++。 close[j1].lowcost != 0) { client = close[j1].lowcost。) { if (client close[j1].lowcost amp。 while(close[j1].adjvex != 39。 return 0。 } } }}int LocateVex(MGraph G, VerTexType u){ int k = 0。 j++) { if ([k][j].adj close[j].lowcost)
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