编程第一课

算法思想： 本实验采用贪心算法的思想。将集装箱想象成为一个长为L、宽为W、高为H的长方体，将圆柱形木材想象成为一底面半径为ri、长为L的圆柱体。 1、首先需要对圆柱体按半径从大到小进行排序，排完序后将其分为两部分：一部分为已经放在矩形适当位置的（初始化为空），另一部分为剩下的尚未进行定位的圆柱体； 2、接着取出剩下的圆柱体中底面半径最大的一个，从左下角的坐标开始检查矩形空闲位置并判断当前圆柱体是否可以放入（判断圆柱体底面圆的圆心距是否合适，以及底面面积是否超过了空闲矩形的边框）。若可以，则放入之，并标记当前放入的圆柱体，记下其坐标； 3、接下来再将剩余的圆柱体取出，重复步骤2直至矩形空间中不再能够容纳下剩余圆柱体中（如果还有剩余的话）底面半径最大的一个圆柱体； 4、算法结束。

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一，算法 在当前状态下找出局部最优解，转化为全局最优解。 二，活动安排问题 1.问题描述：给定n个开区间（ai，bi），在给定范围内尽量选择多个区间，使得这些区间两两没有公共点。 2.算法：按照结束时间bi从小到大排序，然后按照排序顺序依次考虑每个活动，如果没有和已选活动冲突，就选，否则不选。 3.代码 #include #include #include using namespace std; struct qing{ int a,b; bool operator<(const qing &x)const{ return b>n; for(int i=1;i<=n;i++){

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2.掌握分治策略、贪心方法、动态规划、回溯法、分支-限界法、图算法、概率算法、近似算法、NP完全性理论的基本原理 3.熟练掌握求解典型问题的算法的设计思想和实现

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1、 问题描述 本实验的目的是解决经典的旅行商问题（TSP, Traveling Salesman Problem），该问题是计算机科学中的一个著名问题。在这个问题中，一个旅行商必须访问一组城市，每个城市仅访问一次，并最终返回出发城市，目标是最小化总的旅行距离。这个问题是NP-hard问题，对于实际的应用场景具有广泛的意义，比如物流配送、路线规划等。 在给定的程序中，实现了两种算法来解决TSP问题： • 穷举法（Brute Force）：这种方法尝试所有可能的路径组合，以找到最短路径。 • 动态规划法：这种方法使用了动态规划的技术来减少计算的重复，通过记忆化搜索优化了时间复杂度。

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以PPT的形式更加清晰明了的解析本题的思路以及代码的形成，本课程设计PPT在本学期算法与设计这门课程的结课作业中，得到老师的较好评价，希望能够帮到大家。

贪心算法 【作品名称】：基于贪心算法完成三维装箱问题 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 思路（基础部分请直接看0.10版本的README） 在基础版本的基础上，进行以下优化和改进 1）基础版本的每一层只限定使用一个箱子，实际上可以进行拼接。在这个版本里，使用这个结构来代替箱子进行Stack、Heap、Block的拼接，称为Brick 2）基础版本每次排序有点笨，添加索引机制来规避中间不必要地重复排序。 3）在2的基础上，考虑两种算法。基础版本是将所有货物进行排序，后续每添加进一个货物（在线版本），可以直接用索引插入，不排序。 另一个思路就是放弃排序，不贪心，直接按照随机走，就是随机，这个作为第二个版本 4）在1的基础上，Stack添加内部沉降功能，将大面积的下沉到下面，保证物理上的稳定性（贴合实际） 5）另一个核心问题，就是物品放置的问题。没想到最好的模型去解决，如果穷举那时间上、空间上代价也很大。那么，采用这种策略：（基础版本中，将大的那

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目 录 译者序 前言 第一部分 预备知识 第1章 C++程序设计 1 1.1 引言 1 1.2 函数与参数 2 1.2.1 传值参数 2 1.2.2 模板函数 3 1.2.3 引用参数 3 1.2.4 常量引用参数 4 1.2.5 返回值 4 1.2.6 递归函数 5 1.3 动态存储分配 9 1.3.1 操作符new 9 1.3.2 一维数组 9 1.3.3 异常处理 10 1.3.4 操作符delete 10 1.3.5 二维数组 10 1.4 类 13 1.4.1 类Currency 13 1.4.2 使用不同的描述方法 18 1.4.3 操作符重载 20 1.4.4 引发异常 22 1.4.5 友元和保护类成员 23 1.4.6 增加#ifndef, #define和#endif语句 24 1.5 测试与调试 24 1.5.1 什么是测试 24 1.5.2 设计测试数据 26 1.5.3 调试 28 1.6 参考及推荐读物 29 第2章 程序性能 30 2.1 引言 30 2.2 空间复杂性 31 2.2.1 空间复杂性的组成 31 2.2.2 举例 35 2.3 时间复杂性 37 2.3.1 时间复杂性的组成 37 2.3.2 操作计数 37 2.3.3 执行步数 44 2.4 渐进符号（O、 健?、 o） 55 2.4.1 大写O符号 56 2.4.2 椒?58 2.4.3 符号 59 2.4.4 小写o符号 60 2.4.5 特性 60 2.4.6 复杂性分析举例 61 2.5 实际复杂性 66 2.6 性能测量 68 2.6.1 选择实例的大小 69 2.6.2 设计测试数据 69 2.6.3 进行实验 69 2.7 参考及推荐读物 74 第二部分 数据结构 第3章 数据描述 75 3.1 引言 75 3.2 线性表 76 3.3 公式化描述 77 3.3.1 基本概念 77 3.3.2 异常类NoMem 79 3.3.3 操作 79 3.3.4 评价 83 3.4 链表描述 86 3.4.1 类ChainNode 和Chain 86 3.4.2 操作 88 3.4.3 扩充类Chain 91 3.4.4 链表遍历器类 92 3.4.5 循环链表 93 3.4.6 与公式化描述方法的比较 94 3.4.7 双向链表 95 3.4.8 小结 96 3.5 间接寻址 99 3.5.1 基本概念 99 3.5.2 操作 100 3.6 模拟指针 102 3.6.1 SimSpace的操作 103 3.6.2 采用模拟指针的链表 106 3.7 描述方法的比较 110 3.8 应用 111 3.8.1 箱子排序 111 3.8.2 基数排序 116 3.8.3 等价类 117 3.8.4 凸包 122 3.9 参考及推荐读物 127 第4章 数组和矩阵 128 4.1 数组 128 4.1.1 抽象数据类型 128 4.1.2 C++数组 129 4.1.3 行主映射和列主映射 129 4.1.4 类Array1D 131 4.1.5 类Array2D 133 4.2 矩阵 137 4.2.1 定义和操作 137 4.2.2 类Matrix 138 4.3 特殊矩阵 141 4.3.1 定义和应用 141 4.3.2 对角矩阵 143 4.3.3 三对角矩阵 144 4.3.4 三角矩阵 145 4.3.5 对称矩阵 146 4.4 稀疏矩阵 149 4.4.1 基本概念 149 4.4.2 数组描述 149 4.4.3 链表描述 154 第5章 堆栈 161 5.1 抽象数据类型 161 5.2 派生类和继承 162 5.3 公式化描述 163 5.3.1 Stack的效率 164 5.3.2 自定义Stack 164 5.4 链表描述 166 5.5 应用 169 5.5.1 括号匹配 169 5.5.2 汉诺塔 170 5.5.3 火车车厢重排 172 5.5.4 开关盒布线 176 5.5.5 离线等价类问题 178 5.5.6 迷宫老鼠 180 5.6 参考及推荐读物 188 第6章 队列 189 6.1 抽象数据类型 189 6.2 公式化描述 190 6.3 链表描述 194 6.4 应用 197 6.4.1 火车车厢重排 197 6.4.2 电路布线 201 6.4.3 识别图元 204 6.4.4 工厂仿真 206 6.5 参考及推荐读物 217 第7章 跳表和散列 218 7.1 字典 218 7.2 线性表描述 219 7.3 跳表描述 222 7.3.1 理想情况 222 7.3.2 插入和删除 223 7.3.3 级的分配 224 7.3.4 类SkipNode 224 7.3.5 类SkipList 225 7.3.6 复杂性 229 7.4 散列表描述 229 7.4.1 理想散列 229 7.4.2 线性开型寻址散列 230 7.4.3 链表散列 234 7.5 应用——文本压缩 238 7.5.1 LZW压缩 239 7.5.2 LZW压缩的实现 239 7.5.3 LZW解压缩 243 7.5.4 LZW解压缩的实现 243 7.6 参考及推荐读物 247 第8章 二叉树和其他树 248 8.1 树 248 8.2 二叉树 251 8.3 二叉树的特性 252 8.4 二叉树描述 253 8.4.1 公式化描述 253 8.4.2 链表描述 254 8.5 二叉树常用操作 256 8.6 二叉树遍历 256 8.7 抽象数据类型BinaryTree 259 8.8 类BinaryTree 260 8.9 抽象数据类型及类的扩充 263 8.9.1 输出 263 8.9.2 删除 264 8.9.3 计算高度 264 8.9.4 统计节点数 265 8.10 应用 265 8.10.1 设置信号放大器 265 8.10.2 在线等价类 268 8.11 参考及推荐读物 275 第9章 优先队列 276 9.1 引言 276 9.2 线性表 277 9.3 堆 278 9.3.1 定义 278 9.3.2 最大堆的插入 279 9.3.3 最大堆的删除 279 9.3.4 最大堆的初始化 280 9.3.5 类MaxHeap 281 9.4 左高树 285 9.4.1 高度与宽度优先的最大及最小 左高树 285 9.4.2 最大HBLT的插入 287 9.4.3 最大HBLT的删除 287 9.4.4 合并两棵最大HBLT 287 9.4.5 初始化最大HBLT 289 9.4.6 类MaxHBLT 289 9.5 应用 293 9.5.1 堆排序 293 9.5.2 机器调度 294 9.5.3 霍夫曼编码 297 9.6 参考及推荐读物 302 第10章 竞?303 10.1 引言 303 10.2 抽象数据类型WinnerTree 306 10.3 类WinnerTree 307 10.3.1 定义 307 10.3.2 类定义 307 10.3.3 构造函数、析构函数及Winner 函数 308 10.3.4 初始化赢者树 308 10.3.5 重新组织比赛 310 10.4 输者树 311 10.5 应用 312 10.5.1 用最先匹配法求解箱子装载 问题 312 10.5.2 用相邻匹配法求解箱子装载 问题 316 第11章 搜索树 319 11.1 二叉搜索树 320 11.1.1 基本概念 320 11.1.2 抽象数据类型BSTree和 IndexedBSTree 321 11.1.3 类BSTree 322 11.1.4 搜索 322 11.1.5 插入 323 11.1.6 删除 324 11.1.7 类DBSTree 326 11.1.8 二叉搜索树的高度 327 11.2 AVL树 328 11.2.1 基本概念 328 11.2.2 AVL树的高度 328 11.2.3 AVL树的描述 329 11.2.4 AVL搜索树的搜索 329 11.2.5 AVL搜索树的插入 329 11.2.6 AVL搜索树的删除 332 11.3 红－黑树 334 11.3.1 基本概念 334 11.3.2 红－黑树的描述 336 11.3.3 红－黑树的搜索 336 11.3.4 红－黑树的插入 336 11.3.5 红－黑树的删除 339 11.3.6 实现细节的考虑及复杂性分析 343 11.4 B－树 344 11.4.1 索引顺序访问方法 344 11.4.2 m 叉搜索树 345 11.4.3 m 序B－树 346 11.4.4 B－树的高度 347 11.4.5 B－树的搜索 348 11.4.6 B－树的插入 348 11.4.7 B－树的删除 350 11.4.8 节点结构 353 11.5 应用 354 11.5.1 直方图 354 11.5.2 用最优匹配法求解箱子装载 问题 357 11.5.3 交叉分布 359 11.6 参考及推荐读物 363 第12章 图 365 12.1 基本概念 365 12.2 应用 366 12.3 特性 368 12.4 抽象数据类型Graph和Digraph 370 12.5 无向图和有向图的描述 371 12.5.1 邻接矩阵 371 12.5.2 邻接压缩表 373 12.5.3 邻接链表 374 12.6 网络描述 375 12.7 类定义 376 12.7.1 不同的类 376 12.7.2 邻接矩阵类 377 12.7.3 扩充Chain类 380 12.7.4 类LinkedBase 381 12.7.5 链接类 382 12.8 图的遍历 386 12.8.1 基本概念 386 12.8.2 邻接矩阵的遍历函数 387 12.8.3 邻接链表的遍历函数 388 12.9 语言特性 389 12.9.1 虚函数和多态性 389 12.9.2 纯虚函数和抽象类 391 12.9.3 虚基类 391 12.9.4 抽象类和抽象数据类型 393 12.10 图的搜索算法 394 12.10.1 宽度优先搜索 394 12.10.2 类Network 395 12.10.3 BFS的实现 395 12.10.4 BFS的复杂性分析 396 12.10.5 深度优先搜索 397 12.11 应用 399 12.11.1 寻找路径 399 12.11.2 连通图及其构件 400 12.11.3 生成树 402 第三部分 算法设计方法 第13章 贪婪算法 405 13.1 最优化问题 405 13.2 算法思想 406 13.3 应用 409 13.3.1 货箱装船 409 13.3.2 0/1背包问题 410 13.3.3 拓扑排序 412 13.3.4 二分覆盖 415 13.3.5 单源最短路径 421 13.3.6 最小耗费生成树 424 13.4 参考及推荐读物 433 第14章 分而治之算法 434 14.1 算法思想 434 14.2 应用 440 14.2.1 残缺棋盘 440 14.2.2 归并排序 443 14.2.3 快速排序 447 14.2.4 选择 452 14.2.5 距离最近的点对 454 14.3 解递归方程 462 14.4 复杂性的下限 463 14.4.1 最小最大问题的下限 464 14.4.2 排序算法的下限 465 第15章 动态规划 467 15.1 算法思想 467 15.2 应用 469 15.2.1 0/1背包问题 469 15.2.2 图像压缩 471 15.2.3 矩阵乘法链 476 15.2.4 最短路径 480 15.2.5 网络的无交叉子集 483 15.2.6 元件折叠 486 15.3 参考及推荐读物 491 第16章 回溯 492 16.1 算法思想 492 16.2 应用 496 16.2.1 货箱装船 496 16.2.2 0/1背包问题 503 16.2.3 最大完备子图 506 16.2.4 旅行商问题 508 16.2.5 电路板排列 510 第17章 分枝定界 516 17.1 算法思想 516 17.2 应用 519 17.2.1 货箱装船 519 17.2.2 0/1背包问题 526 17.2.3 最大完备子图 528 17.2.4 旅行商问题 529 17.2.5 电路板排列 532

算法设计与分析课后答案 520页 pdf（王晓东） 算法设计与分析(王晓东)电子教案 PPT 目前我也正看这个 （要是觉得这个不值这个分，说一下，我去你那里随便下一个 把分还你） 第1章 算法概述. 1.1 算法与程序 1.2 算法复杂性分析 习题1 第2章 递归与分治策略 2.1 递归的概念 2.2 分治法的基本思想 2.3 二分搜索技术 2.4 大整数的乘法 2.5 Strassen矩阵乘法 2.6 棋盘覆盖 2.7 合并排序 2.8 快速排序 2.9 线性时间选择 2.10 最接近点对问题 2.11 循环赛日程表 习题2 第3章 动态规划 3.1 矩阵连乘问题 3.2 动态规划算法的基本要素 3.3 最长公共子序列 3.4 最大子段和 3.5 凸多边形最优三角剖分 3.6 多边形游戏 3.7 图像压缩 3.8 电路布线 3.9 流水作业调度 3.10 0-1背包问题 3.11 最优二叉搜索树 3.12 动态规划加速原理 习题3 第4章 贪心算法 第5章 回溯法 第6章 分支限界法 第7章 随机化算法 第8章 线性规划与网络流 第9章 NP完全性理论与近似算法

计算机算法基础(第三版) 作者：余祥宣，崔国华，邹海明　著本书围绕算法设计的基本方法，对计算机领域中许多常用的非数值算法作了精辟的描述，并分析了这些算法所需的时间和空间。全书共分11章，第1章系统地介绍了计算机算法所涉及的数学知识，第2章至第9章介绍了递归算法、分治法、贪心法、动态规划、基本检索与周游方法、回溯法以及分枝一限界法等基本设计方法，第10章对当今计算机科学的前沿课题——P？＝NP问题的有关知识作了初步介绍，第11章则对日益兴起的并行算法的基本设计方法作了介绍。 本书可作为高等院校与计算机有关的各专业的教学用书，也可作为从事计算机科学、工程和应用的工作人员的自学教材和参考书。

《算法导论》原书名——《Introduction to Algorithms》，是一本十分经典的计算机算法书籍，与高德纳（Donald E.Knuth）的《计算机程序设计艺术》（《The Art Of Computer Programming》）相媲美。 《算法导论》由Thomas H.Cormen、Charles E.Leiserson、Ronald L.Rivest、Clifford Stein四人合作编著（其中Clifford Stein是第二版开始参与的合著者）。本书的最大特点就是将严谨性和全面性融入在了一起。 目录 　　目录（Table of Contents） 　　前言（Preface） 　　第一部分（Part I） 基础（Foundations） 　　第一章 计算中算法的角色（The Role of Algorithms in Computing） 　　第二章 开始（Getting Started） 　　第三章 函数的增长率（Growth of Functions） 　　第四章 递归（Recurrences） 　　第五章 概率分析与随机化算法（Probabilistic Analysis and Randomized Algorithms） 　　第二部分（Part II） 排序与顺序统计（Sorting and Order Statistics） 　　第六章 堆排序（Heapsort） 　　第七章 快速排序（Quicksort） 　　第八章 线性时间中的排序（Sorting in Linear Time） 　　第九章 中值与顺序统计（Medians and Order Statistics） 　　第三部分（Part III） 数据结构（Data Structures） 　　第十章 基本的数据结构（Elementary Data Structures） 　　第十一章 散列表（Hash Tables） 　　第十二章 二叉查找树（Binary Search Trees） 　　第十三章 红-黑树（Red-Black Trees） 　　第十四章 扩充的数据结构（Augmenting Data Structures） 　　第四部分（Part IV） 高级的设计与分析技术（Advanced Design and Analysis Techniques） 　　第十五章 动态规划（Dynamic Programming） 　　第十六章 贪婪算法（Greedy Algorithms） 　　第十七章 分摊分析（Amortized Analysis） 　　第五部分（Part V） 高级的数据结构（Advanced Data Structures） 　　第十八章 B-树（B-Trees） 　　第十九章 二项式堆（Binomial Heaps） 　　第二十章 斐波纳契堆（Fibonacci Heaps） 　　第二十一章 不相交集的数据结构（Data Structures for Disjoint Sets） 　　第六部分（Part VI） 图算法（Graph Algorithms） 　　第二十二章 基本的图算法（Elementary Graph Algorithms） 　　第二十三章 最小生成树（Minimum Spanning Trees） 　　第二十四章 单源最短路径（Single-Source Shortest Paths） 　　第二十五章 全对的最短路径（All-Pairs Shortest Paths） 　　第二十六章 最大流（Maximum Flow） 　　第七部分（Part VII） 精选的主题（Selected Topics） 　　第二十七章 排序网络（Sorting Networks） 　　第二十八章 矩阵运算（Matrix Operations） 　　第二十九章 线性规划（Linear Programming） 　　第三十章 多项式与快速傅里叶变换（Polynomials and the FFT） 　　第三十一章 数论算法（Number-Theoretic Algorithms） 　　第三十二章 字符串匹配（String Matching） 　　第三十三章 计算几何学（Computational Geometry） 　　第三十四章 NP-完备性（NP-Completeness） 　　第三十五章 近似算法（Approximation Algorithms） 　　第八部分（Part VIII） 附录：数学背景（Mathematical Background） 　　附录A 求和（Summations） 　　附录B 集合，等等。（Sets, Etc.） 　　附录C 计数与概率（Counting and Probability） 　　参考文献（Bibliography） 　　索引（Index）

算法导论第三版中文版 pdf高清版 在有关算法的书中，有一些叙述非常严谨，但不够全面；另一些涉及了大量的题材，但又缺乏严谨性。算法导论第三版中文版将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。全书各章自成体系，可以作为独立的学习单元；算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。全书选材经典、内容丰富、结构合理、逻辑清晰，对本科生的数据结构课程和研究生的算法课程都是非常实用的教材，在IT专业人员的职业生涯中，算法导论第三版也是一本案头必备的参考书或工程实践手册。 第3版的主要变化 1、新增了van Emde Boas树和多线程算法，并且将矩阵基础移至附录。 2、修订了递归式（现在称为“分治策略”）那一章的内容，更广泛地覆盖分治法。 3、移除两章很少讲授的内容：二项堆和排序网络。 4、修订了动态规划和贪心算法相关内容。 5、流网络相关材料现在基于边上的全部流。 6、由于关于矩阵基础和Strassen算法的材料移到了其他章，矩阵运算这一章的内容所占篇幅更小。 7、修改了对Knuth-Morris-Pratt字符串匹配算法的讨论。 8、新增100道练习和28道思考题，还更新并补充了参考文献。

这是一本零基础就能读懂的算法书籍，读者不需要因为自己没有语言基础而畏惧。书籍的第2章便是一个C语言的入门教程，内容非常易懂，并且十分实用，阅读完这章就可以对本书需要的C语言基础有一个较好的掌握。本书已经覆盖了大部分基础经典算法，不仅可以作为考研机试和PAT的学习教材，对其他的一些算法考试（例如CCF的CSP考试）或者考研初试的数据结构科目的学习和理解也很有帮助，甚至仅仅想学习经典算法的读者也能从本书中学到许多知识，本书还有配套的《算法笔记上机训练实战指南》本书的作者是同样经历过考研机试和各类算法考试的专家型学长，知晓这类考试中的痛点，以及考生在学习算法时容易产生困惑的地方，因此可以把本书看作是学长为你奉献的满满的经验干货，这是最有价值的东西。本书的最个试印版本献给了浙大考研学子，并令当年的浙大考研机试平均分增加了十多分，收获了考生的大量好评。但作者并没有止步于此，经过了半年多时间的内容完善和补充之后，新的版本在新一年的考研机试中再次获得了考生的一致赞美。最后，在经过精心整理之后，书籍终于定稿，并编撰成书。我们知道，纸质书籍的一个弱点就在于不能像软件一样随时更新内容，但本书采用了与二维码相结合的方式，使得本书变为能够随时更新内容的书籍，读者也可以随时从二 维码中找到勘误。这种作者和读者能够相互沟通的方式让书籍变“活”了，也能够帮助提升读者对知识的理解。 本书内容包括：C/C++快速入门、入门模拟、算法初步、数学问题、C++标准模板库(STL)、数据结构专题（两章）、搜索专题、图算法专题、动态规划专题、字符串专题、专题扩展。书中每小节的末尾均印有二维码，用以实时更新或补充书籍的内容及发布本书的勘误。

最优化方法课件-解可新，大家一起学习，一起进步 第1章 最优化问题概述 1.1 最优化问题的数学模型与基本概念 1.2 最优化问题的一般算法 1.3 二维最优化问题的几何解释 1.4 一维搜索 习题第2章 线性规划 2.1 凸集与凸函数 2.2 线性规划的标准型与基本概念 2.3 线性规划的基本定理 2.4 单纯形方法 2.5 单纯形表 2.6 初始基可行解的求法 2.7 退化与循环 2.8 线性规划的对偶理论 2.9 对偶单纯形法 2.10 灵敏度分析 2.11 整数线性规划 习题第3章 无约束最优化方法 3.1 无约束最优化问题的最优性条件 3.2 最速下降法 3.3 Newton法 3.4 共轭方向法和共轭梯度法 3.5 拟Newton法 3.6 Powell方向加速法 习题第4章 约束最优化方法 4.1 约束最优化问题的最优性条件 4.2 罚函数法与乘子数 4.3 投影梯度法与简约梯度法 4.4 约束变尺度法 习题第5章 多目标最优化方法 5.1 多目标最优化问题的数字模型及其分类 5.2 解的概念与性质 5.3 评价函数法 5.4 分层求解法 5.5 目标规划法 习题第6章 动态规划 6.1 动态规划的基本概念 6.2 动态规划的最优性原理与基本方程 6.3 函数迭代法和策略迭代法 6.4 动态规划的应用举例 习题第7章 遗传算法简介 7.1 遗传算法概述 7.2 遗传算法的运算过程 7.3 基本遗传算法及应用举例 7.4 模式定理参考文献

常用算法整理，包括二分、快速排序、贪心算法、动态规划、二叉树，用数组来实现链表、用数组来实现堆、用栈来实现队列，常用的头文件的整理等。

0023算法笔记——【贪心算法】哈夫曼编码问题--16页.pdf

本教程是使用Java来讲解数据结构和算法，考虑到数据结构和算法较难，授课采用图解加算法游戏的方式。内容包括: 稀疏数组、单向队列、环形队列、单向链表、双向链表、环形链表、约瑟夫问题、栈、前缀、中缀、后缀表达式、中缀表达式转换为后缀表达式、递归与回溯、迷宫问题、八皇后问题、算法的时间复杂度、冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、希尔排序、基数排序(桶排序)、堆排序、排序速度分析、二分查找、插值查找、斐波那契查找、散列、哈希表、二叉树、二叉树与数组转换、二叉排序树(BST)、AVL树、线索二叉树、赫夫曼树、赫夫曼编码、多路查找树(B树B+树和B*树)、图、图的DFS算法和BFS、程序员常用10大算法、二分查找算法(非递归)、分治算法、动态规划算法、KMP算法、贪心算法、普里姆算法、克鲁斯卡尔算法、迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法马踏棋盘算法。

主要内容：介绍线性规划模型和动态规划模型。

摘要视图订阅登录 | 注册195897次第4587名57篇33篇0篇117条0020算法笔记——【动态规划】最优二叉搜索树问题 ­ liufeng_king的专

《算法设计与分析》课程笔记代码Part2（动态规划+贪心算法+回溯算法） 本文为博主基于课堂ppt以及自行编写的代码整理的研究生《算法设计与分析》课程笔记，涉及分治算法、动态规划算法、贪心算法、回溯算法、分支限界法。总结了各类算法的思想和基本解题思路，以及对应的经典题目，适合算法初学者入门学习。代码为个人编写（Python语言），如发现问题，欢迎交流指正！ 博客详细介绍：https://blog.csdn.net/weixin_44002829/article/details/130439150

课件PPT： 第1章 算法的基本概念、重要的问题类型 第2章 算法时间/空间复杂性、最优算法 第3章 蛮力法 第4章 分治法 第5章 减治法 第6章 动态规划法 第7章 贪心法 第8章 回溯法 作业：包含完整版的课后答案+每章的部分习题讲解PPT 实验：每章老师额外布置的线上算法实验题目

本课程以王晓东编著的《计算机算法设计与分析》为教材，主要讲授内容：（1）算法概论，（ 2）递归与分治策略，（3）动态规划，（4）贪心算法，（5）回溯法，（6）分支限界法，（7）随机化算法，（8）NPC理论，（9）补充内容。本课程的算法以c/c++实现。 有助于初学者课下自学和复习！

实验题目：Prim算法生成最小生成树(MST)原理及算法实现 一、实验目的 本实验旨在理解和掌握Prim算法的基本原理，并通过编程实现该算法，以求解给定无向加权图的最小生成树。通过本实验，能够加深对最小生成树概念的理解，并提升编程能力。 二、实验原理 Prim算法是一种求解最小生成树的贪心算法。其基本原理是：从任意一个顶点开始，每次选择连接已选择的顶点集合与未选择的顶点集合之间的最短边，并将该边的另一个顶点加入已选择的顶点集合，直到所有顶点都被选择为止。最终，所选的边构成的就是最小生成树。 实验题目：克鲁斯卡尔（Kruskal）算法生成最小生成树(MST)原理及算法实现 一、实验目的 本实验旨在理解和掌握克鲁斯卡尔（Kruskal）算法的基本原理，并通过编程实现该算法，以求解给定无向加权图的最小生成树。通过本实验，能够加深对最小生成树概念的理解，并提升编程能力。 二、实验原理 克鲁斯卡尔算法是一种求解最小生成树的贪心算法。其基本原理是：首先，将所有边按照权重从小到大进行排序；然后，从权重最小的边开始，如果这条边连接的两个顶点不在同一个集合中（即不构成环），则将其加入最小生成树中，并将…

教材配套PPT 包含加密内容 第1章 算法设计基础.pptx 第2章 算法分析基础.pptx 第3章 模拟法.pptx 第4章 递推法.pptx 第5章 蛮力法.pptx 第6 章 分治法.pptx 第7章 减治法.pptx 第8章 贪心法.pptx 第9章 动态规划法.pptx 第10章 深度优先搜索.pptx 第11章 广度优先搜索.pptx 第12章 问题的复杂性.pptx 第13章 近似算法.pptx 第14章 概率算法.pptx 第15章 群智能算法.pptx 【PDF电子书暂时找不到，如果需要的人比较多我会考虑手动扫描】

亲自手打，可以ac，题目在洛谷或acwing, 已拿15届c++ b组国三。 模板在“24年手打的模板” “模板等资料”下的模板时间不够不用看 省赛和国赛考点没区别，一样复习即可 最短路，倍增lca，和几个dp 基础算法，贪心什么的写对，暴力打满 线段树 剪枝，搜索优化 dfs要练好 再来一个组委会公布的考纲： C/C++程序设计基础：包含使用 C/C++编写程序的能力。该部分不考查选手对某一语法 的理解程度，选手可以使用自己喜欢的语句编写程序。选手可在 C 语言程序中使用标准 C 的库函数， 在 C++语言程序中使用标准 C++的库函数（包括 C 库、STL 等）。 计算机算法：枚举、排序、搜索、计数、贪心、动态规划、图论、数论、博弈论*、概率论*、计 算几何*、字符串算法等。 数据结构：数组、对象/结构、字符串、队列、栈、树、图、堆、平衡树/线段树、复杂数据结构*、 嵌套数据结构*等。 范围中标*的部分只限于 C/C++研究生组、C/C++大学 A 组、Java 研究生组、 Java 大学 A 组 哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

动态规划习题大全，非常完整，附送答案，动态规划习题大全，非常完整，附送答案，内容不错

知识点概括全面的算法习题大全，搞定所有这100多道问题，NOIP提高组一等奖指日可待。每道题包含c++和Pascal两种竞赛常用语言的代码，和多组测试数据，方便大家查错。包含9个模块：高精度，排序，递归，递推，贪心，分治，搜索，回溯，动态规划。大家可以阅读代码或自己编写程序来取得进步。欢迎大家下载此资源！

卜东波老师 计算机算法设计与分析作业答案。共分7个章节。分治算法、动态规划算法、贪心算法、线性规划、网络流算法、NP。全英文。包括自然语言描述、伪代码、正确性证明、时间复杂度。

动态规划作为一种经典的算法，在对如递归等场景进行优化，大大提高代码执行效率，但是较难掌握，这里整理了一些经典动态规划题目，包括答案。

总结的关于中科大研究生课程算法设计与分析习题答案，包括分治法、动态规划、贪心算法、回溯、分支限界等章节内容

北京工业大学--算法作业3--huffman编码对文本文件进行压缩与解压---Java代码 设计并实现贪心算法，利用huffman编码对文本文件进行压缩与解压。 输入：一个文本文件 输出：压缩后的文件 算法过程： （1）统计文本文件中每个字符的使用频度 （2）构造huffman编码 （3）以二进制流形式压缩文件

5. 回溯法解 TSP问题时的解空间树是（ 9. 实现循环赛日程表利用的算法是（ 1. 算法的复杂性有 4. 矩阵连乘问题的算法可由 1. 背包问题的贪心算法，

（1）证明该问题满足最优子结构 （2）给出递推式子 （3）基于动态规划实现算法 （4）分析算法的复杂度 （2）当背包容量c很大时，算法需要计算的时间很大，该算法

第二章，基础知识 第四章，分治法 第五章，贪心算法 第六章，动态规划 第八章，回溯法 第九章，分枝-限界法

算法设计与分析（第二版）中各章的课后习题 C++代码解答。主要是对 1 - 8章 以及 第10章中的课后习题进行代码解答，主要包括的章节有第1章概论、第2章递归算法设计技术、第3章分治法、第4章蛮力法、第5章回溯法、第6章分支限界法、第7章贪心法、第8章动态规划以及第10章计算几何等章节的大部分课后习题进行解答。 代码运行环境是：DEVc++

蓝桥杯备赛：蓝桥杯备赛练习题与答案 目录： 00开发环境 01数据结构 02枚举和计数 03搜索 04动态规划 05贪心算法 06图论 07数论 08字符串 09线段树

算法设计与分析期末复习的主要章节如下： 第1章算法引论 第2章递归与分治法 第3章动态规划 第4章贪心方法 第5章回溯法 第6章分支限界法 文档中包括各个重要章节的重难点知识还有部分常考习题解析，其中分求解0-1背包问题（分支限界法）单源最短路径问题、装载问题（回溯法）等等都做了很好的标注。

**内容概要**：本资源提供了蓝桥杯竞赛练习题的详细题解，涵盖了不同难度和类型的题目，包括基础算法、数据结构、数学建模、动态规划、图论、字符串处理等。每道题解都包括题目描述、思路解析、代码实现和运行结果。题解详细剖析了解题过程中的关键步骤和难点，帮助学习者理解算法的设计思路和实现技巧。通过这些题解，学习者可以掌握解决不同类型竞赛题目的方法，提升编程能力和竞赛水平。 **适合人群**：准备参加蓝桥杯竞赛的学生、计算机编程爱好者，以及希望提高算法和编程能力的从业人员。 **能学到什么**： 1. 理解各种算法和数据结构在实际问题中的应用。 2. 学习解决不同类型题目的思路和方法。 3. 掌握编写高效代码的技巧，提高编程能力。 4. 提高解题速度和准确性，增强竞赛水平。 5. 通过题解中的详细解析，理解复杂算法和数学模型的实现过程。 **阅读建议**：本资源适合对蓝桥杯竞赛有兴趣并希望提高解题能力的读者。建议按照题目难度逐步练习，从基础题目开始，逐渐挑战高级题目。每次练习时，先尝试自己解决问题，再对照题解进行学习，找到自己的不足和改进点。通过反复练习和总结，提升自己的解题思维和编程技巧

内容概要 在这篇文章中，我详细介绍了贪心算法的基本概念和常用策略，并通过多个经典的实际例子展示了贪心算法在解决各种问题中的应用。您将学习到： 贪心算法的核心思想和特点。 如何识别和设计贪心策略以解决特定问题。 使用Java编程语言实现贪心算法的具体代码示例。 对不同问题的优化思路和代码实现过程的详细解析。 适用人群 这篇文章适合以下几类人群： 编程初学者：希望了解并掌握贪心算法的基本概念和实现方法。 计算机科学专业学生：正在学习算法课程并需要更多实际例子的同学。 软件开发人员：需要在项目中应用贪心算法解决具体问题的工程师。 算法爱好者：对算法研究感兴趣并希望深入理解贪心算法的朋友。 使用场景 这篇文章适用于多种学习和工作场景，包括但不限于： 算法学习和复习：作为学习贪心算法的重要参考资料，帮助您巩固和提升算法知识。 编程面试准备：为准备编程面试的您提供具体的解题思路和代码实现，帮助您应对算法相关的面试题目。 项目开发实践：在实际项目中需要使用贪心算法时，提供可直接应用的代码示例和优化方案。 希望这篇文章能为您提供实用的帮助和启发，欢迎阅读并分享您的宝贵意见！ 祝学习愉快！

内容概要：本资源提供了一套全面的《算法与数据结构》习题集，覆盖了从基础概念理解到复杂算法实现的多个层面。通过丰富的选择题、填空题、计算题以及算法编写任务，引导读者深入学习并掌握算法与数据结构的核心知识点。 适合人群：适合计算机科学与技术、软件工程等专业的在校学生，以及准备算法面试或进一步深造算法知识的专业人士。特别适合那些希望加强算法逻辑训练和数据结构应用能力的读者。 能学到什么： 1. 算法与数据结构的基本概念和原理，包括线性表、树、图等结构的特性和操作。 2. 常见算法的时间复杂度分析，如排序、查找、图算法等。 3. 散列表、二叉排序树等高级数据结构的设计和应用。 4. 递归、分治、贪心、动态规划等算法策略的理解和实现。 5. 通过实际编程练习，提高解决复杂问题的能力。 阅读建议：此资源不仅包括理论知识的习题，还包含了大量的编程实践，适合读者在学习和复习算法与数据结构时使用。建议读者在完成习题的过程中，注重理解算法背后的逻辑，并通过编程实现来加深印象。同时，鼓励读者在遇到难题时，尝试多种解决方法，培养灵活运用算法的能力。

动态规划算法-多边形游戏。回溯法-符号三角形问题。贪心算法-计算加油次数。包括流程图+代码+实验结果截屏+实验总结。

算法设计与分析实验报告，附已通过源码，供学习参考，共勉♪ 目录摘要如下： 1.问题描述 2.实验目的 3.实验原理 4.实验设计 （包括输入格式、算法、输出格式） 5.实验结果与分析 （除了截图外，实验结果还用图表进行了分析） 6.结论 7.程序源码

实验2装箱问题-贪心算法

全都是自己写的，都能跑出来 实打实写的哦~ 仅供参考 最重要的还是自己理解 1.实现哈夫曼编码的贪心算法。 2.学会分析哈夫曼编码的算法复杂性。 预览地址：

算法与数据结构实验报告

实验四：回溯法 【实验目的】 深入理解分治法的算法思想，应用分治法解决实际的算法问题。 【实验性质】 综合性实验 【实验内容与要求】 实验要求】 设下图G=(V,E)是一连通无向图，有3种颜色，用这些颜色为G的各顶点着色，每个顶点着一种颜色，且相邻顶点颜色不同。试用回溯法设计一个算法，找出所有可能满足上述条件的着色法，如果这个图不能用3种颜色着色满足相邻顶点颜色互异的要求就给出否定的回答。

1. 理解分支限界法的求解过程。 2. 分析分支限界法的时间复杂度，比较分支限界法算法与回溯法时间效率差异。 3. 学会如何利用分支限界法求解具体问题，了解动分支限界法的应用范围及在实际应用中的局限性。 2. 实验任务 1. 分析影响分支限界法程序运行时间的主要因素。 2. 设计实验，验证(1)中分析结果是否与实验结果一致。 3. 通过上机实验，绘制分支限界法和回溯法城市数量-运行时间关系曲线分析算法对程序运行时间的影响。 4. 撰写相应的实验报告，实验报告内容包括:实验目的、实验任务、实验环境、实验步骤、实验结果及其分析以及实验总结等部分内容。

如题，动态规划法求解0-1背包问题实验报告 大二算法作业 使用java语言实现 内容框架：问题描述 思路分析 实例分析 实验原码及运行结果 实验心得

一、实验原理（详细请参考课本第 16 章）1. 活动选择问题：对几个互相竞争的活动进行调度，它们都要求以独占的方式使用某一公共资源。而在同一时间内只有一个活动能

算法实验（动态规划-12-16题）1

北京邮电大学软件学院2020-2021学年第一学期实验报告 课程名称： 算法分析与设计 项目名称： 实验五 动态规划法 项目完成人：姓名：__王衔飞__学号：_

01背包问题，桂林电子科技大学算法设计实验报告

[一] 问题描述（10分） 原问题描述 理解问题 [二] 问题建模（10分） 1 问题建模（包括输入/输出/目标函数/约束条件/解） [三] 算法设计（30分） 设计策略（如贪心法/分治法/动态规划法/回溯法等） 算法设计 [四] 算法分析（10分） 时间复杂度分析 空间复杂度分析 [五] 实验过程记录（10分） 实验环境/实验平台 实验过程截图 实验结果测试图 [六] 实验总结（遇到的问题及解决方法）（10分） [七] （可选）算法应用场景举例分析（举一反三）（10分） [八] （可选）算法改进（探索性、创新性）（10分）

-贪心算法问题实验：题目1 贪心算法解决TSP问题.docx