計算機(jī)算法設(shè)計與分析第9章

計算機(jī)算法設(shè)計與分析第9章引言算法設(shè)計策略算法分析基礎(chǔ)排序算法設(shè)計與分析圖論算法設(shè)計與分析查找算法設(shè)計與分析總結(jié)與展望contents目錄引言CATALOGUE010102章節(jié)概述通過本章的學(xué)習(xí)，讀者可以深入了解這些高級算法的設(shè)計思想、實(shí)現(xiàn)方法以及性能分析技巧。第9章主要介紹了計算機(jī)算法設(shè)計與分析中的高級主題，包括動態(tài)規(guī)劃、分治算法、貪心算法等。學(xué)習(xí)目標(biāo)01掌握動態(tài)規(guī)劃的基本原理和設(shè)計方法，能夠運(yùn)用動態(tài)規(guī)劃解決一類最優(yōu)化問題。02理解分治算法的核心思想，能夠運(yùn)用分治策略設(shè)計高效的算法。03了解貪心算法的基本概念和適用場景，能夠運(yùn)用貪心策略解決一些實(shí)際問題。04熟悉算法性能分析的方法和技巧，能夠?qū)λ惴ǖ臅r間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度進(jìn)行準(zhǔn)確的分析和評估。算法設(shè)計策略CATALOGUE02分治策略的基本思想將原問題分解為若干個規(guī)模較小、相互獨(dú)立且與原問題類型相同的子問題，遞歸地求解這些子問題，然后將各子問題的解合并得到原問題的解。典型應(yīng)用歸并排序、快速排序、二分搜索等。注意事項(xiàng)子問題必須相互獨(dú)立，且分解和合并的代價不能太高。分治策略動態(tài)規(guī)劃的基本思想將原問題分解為若干個相互重疊的子問題，按照一定順序求解這些子問題，并將它們的解保存下來，避免重復(fù)計算。當(dāng)求解原問題時，可以直接利用已保存的子問題的解，從而節(jié)省計算時間。典型應(yīng)用背包問題、最長公共子序列、最短路徑問題等。注意事項(xiàng)需要確定狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和邊界條件，選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲中間結(jié)果。動態(tài)規(guī)劃貪心算法的基本思想在每一步選擇中都采取在當(dāng)前狀態(tài)下最好或最優(yōu)（即最有利）的選擇，從而希望導(dǎo)致結(jié)果是最好或最優(yōu)的。典型應(yīng)用最小生成樹（Prim算法和Kruskal算法）、單源最短路徑（Dijkstra算法）等。注意事項(xiàng)貪心算法在有最優(yōu)子結(jié)構(gòu)的問題中尤為有效，但并非所有問題都能用貪心算法求解，有些問題可能無法得到全局最優(yōu)解。貪心算法回溯法需要確定問題的解空間樹和約束條件，選擇合適的搜索策略進(jìn)行遍歷。在搜索過程中，需要及時剪枝以減少無效搜索。注意事項(xiàng)從問題的某一狀態(tài)出發(fā)，搜索從該狀態(tài)出發(fā)所能達(dá)到的所有狀態(tài)，當(dāng)一條路走到盡頭時，再回溯到上一個狀態(tài)，繼續(xù)嘗試其他的可能性?；厮莘ǖ幕舅枷氚嘶屎髥栴}、圖的著色問題、旅行商問題等。典型應(yīng)用算法分析基礎(chǔ)CATALOGUE03時間復(fù)雜度的定義描述算法運(yùn)行時間隨問題規(guī)模增長的速度。漸進(jìn)時間復(fù)雜度分析算法在問題規(guī)模趨于無窮大時的運(yùn)行時間增長速度。常見時間復(fù)雜度O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等。時間復(fù)雜度03常見空間復(fù)雜度O(1)、O(logn)、O(n)、O(n^2)等。01空間復(fù)雜度的定義描述算法在運(yùn)行過程中所需額外空間隨問題規(guī)模增長的速度。02漸進(jìn)空間復(fù)雜度分析算法在問題規(guī)模趨于無窮大時所需額外空間的增長速度?？臻g復(fù)雜度正確性算法在給定輸入下能夠產(chǎn)生預(yù)期的輸出結(jié)果。正確性包括算法的邏輯正確性和數(shù)值正確性兩個方面。驗(yàn)證算法的穩(wěn)定性與正確性通過理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的方法，對算法的穩(wěn)定性和正確性進(jìn)行評估和驗(yàn)證。穩(wěn)定性當(dāng)算法的輸入發(fā)生微小變化時，輸出結(jié)果的變化程度。穩(wěn)定的算法對輸入變化不敏感，輸出結(jié)果變化較小。穩(wěn)定性與正確性排序算法設(shè)計與分析CATALOGUE04將待排序的元素插入到已排序的序列中，從而得到一個新的、更長的已排序序列。從第一個元素開始，認(rèn)為該元素已被排序；取出下一個元素，在已經(jīng)排序的元素序列中從后向前掃描；如果該元素（已排序）大于新元素，將該元素移到下一位置；重復(fù)步驟3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置；將新元素插入到該位置后；重復(fù)步驟2~5。最好情況下為O(n)，最壞情況下為O(n^2)，平均情況下為O(n^2)。基本思想實(shí)現(xiàn)過程時間復(fù)雜度插入排序要點(diǎn)三基本思想在未排序序列中找到最?。ɑ蜃畲螅┰兀娣诺脚判蛐蛄械钠鹗嘉恢?，然后，再從剩余未排序元素中繼續(xù)尋找最?。ɑ蜃畲螅┰兀缓蠓诺揭雅判蛐蛄械哪┪?。以此類推，直到所有元素均排序完畢。要點(diǎn)一要點(diǎn)二實(shí)現(xiàn)過程初始時，認(rèn)為整個序列都是未排序的；在未排序序列中找到最小元素，將其與未排序序列的第一個元素交換位置；將未排序序列的首元素從待排序序列中移除，并加入已排序序列；重復(fù)步驟2~3，直到所有元素都已排序。時間復(fù)雜度無論最好、最壞還是平均情況，時間復(fù)雜度均為O(n^2)。要點(diǎn)三選擇排序比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大，就交換他們兩個。對每一對相鄰元素做同樣的工作，從開始第一對到結(jié)尾的最后一對。在這一點(diǎn)，最后的元素應(yīng)該會是最大的數(shù)。針對所有的元素重復(fù)以上的步驟，除了最后一個。持續(xù)每次對越來越少的元素重復(fù)上面的步驟，直到?jīng)]有任何一對數(shù)字需要比較。比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大（升序），就交換他們兩個；對每一對相鄰元素作同樣的工作，從開始第一對到結(jié)尾的最后一對。這步做完后，最后的元素會是最大的數(shù)；針對所有的元素重復(fù)以上的步驟，除了最后一個；持續(xù)每次對越來越少的元素重復(fù)上面的步驟，直到?jīng)]有任何一對數(shù)字需要比較。最好情況下為O(n)，最壞情況下為O(n^2)，平均情況下為O(n^2)?；舅枷雽?shí)現(xiàn)過程時間復(fù)雜度冒泡排序基本思想01通過一趟排序?qū)⒋庞涗浄指舫瑟?dú)立的兩部分，其中一部分記錄的關(guān)鍵字均比另一部分的關(guān)鍵字小，則可分別對這兩部分記錄繼續(xù)進(jìn)行排序，以達(dá)到整個序列有序。實(shí)現(xiàn)過程02選擇一個基準(zhǔn)元素；通過一趟排序?qū)⒋庞涗浄指舫瑟?dú)立的兩部分，其中一部分記錄的關(guān)鍵字均比另一部分的關(guān)鍵字??；遞歸地對這兩部分記錄繼續(xù)進(jìn)行排序，以達(dá)到整個序列有序。時間復(fù)雜度03最好情況下為O(nlogn)，最壞情況下為O(n^2)，平均情況下為O(nlogn)?？焖倥判驁D論算法設(shè)計與分析CATALOGUE05123適用于沒有負(fù)權(quán)邊的有向圖，通過貪心策略逐步確定起點(diǎn)到各個頂點(diǎn)的最短路徑。Dijkstra算法適用于帶負(fù)權(quán)邊的有向圖和無向圖，通過動態(tài)規(guī)劃思想求解任意兩點(diǎn)間的最短路徑。Floyd算法適用于帶負(fù)權(quán)邊的有向圖，通過對所有邊進(jìn)行松弛操作來求解最短路徑。Bellman-Ford算法最短路徑問題最小生成樹問題Prim算法從某一頂點(diǎn)出發(fā)，每次選擇連接已選頂點(diǎn)和未選頂點(diǎn)中權(quán)值最小的邊，直到所有頂點(diǎn)都被選中。Kruskal算法按照邊權(quán)值從小到大的順序選擇邊，每次選擇一條連接兩個未連通集合的邊，直到所有頂點(diǎn)都在同一個連通集合中。拓?fù)渑判驅(qū)τ邢驘o環(huán)圖進(jìn)行排序，使得對于每一條有向邊(u,v)，均有u在v之前。常用算法包括基于深度優(yōu)先搜索的Kahn算法和基于入度的拓?fù)渑判蛩惴āｊP(guān)鍵路徑在帶權(quán)有向無環(huán)圖中，從源點(diǎn)到匯點(diǎn)的最長路徑稱為關(guān)鍵路徑。關(guān)鍵路徑上的活動稱為關(guān)鍵活動，它們的完成時間直接影響整個項(xiàng)目的完成時間。常用算法包括基于拓?fù)渑判蚝蛣討B(tài)規(guī)劃的關(guān)鍵路徑求解算法。拓?fù)渑判蚺c關(guān)鍵路徑查找算法設(shè)計與分析CATALOGUE06從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的一端開始，順序掃描，直到找到所查元素為止。線性查找的基本思想最壞情況下需要比較n次，時間復(fù)雜度為O(n)。時間復(fù)雜度分析適用于數(shù)據(jù)量較小或數(shù)據(jù)無序的情況。適用場景線性查找二分查找時間復(fù)雜度分析每次查找可以排除一半的數(shù)據(jù)，時間復(fù)雜度為O(logn)。二分查找的基本思想在有序數(shù)組中，取中間元素與目標(biāo)值進(jìn)行比較，若相等則查找成功；若目標(biāo)值小于中間元素，則在左半部分繼續(xù)查找；若目標(biāo)值大于中間元素，則在右半部分繼續(xù)查找。適用場景適用于數(shù)據(jù)量較大且數(shù)據(jù)有序的情況。通過哈希函數(shù)將元素的關(guān)鍵字映射為哈希表中的位置，然后在該位置上查找元素。哈希表查找的基本思想在理想情況下，哈希表查找的時間復(fù)雜度為O(1)。但在哈希沖突嚴(yán)重時，查找效率會降低。時間復(fù)雜度分析適用于需要快速查找且元素關(guān)鍵字不易產(chǎn)生哈希沖突的情況。適用場景哈希表查找總結(jié)與展望CATALOGUE07算法設(shè)計的基本概念和原則介紹了算法設(shè)計的基本概念，包括算法的定義、特性、分類等，以及算法設(shè)計的基本原則，如正確性、可讀性、健壯性、高效性等。詳細(xì)闡述了分治法、貪心法、動態(tài)規(guī)劃、回溯法、分支限界法等常用算法設(shè)計策略的基本思想、適用條件、優(yōu)缺點(diǎn)及實(shí)現(xiàn)方法。介紹了算法分析的基本概念和方法，包括時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度的定義、計算方法和優(yōu)化技巧。通過多個經(jīng)典算法案例，如排序算法、圖論算法、動態(tài)規(guī)劃算法等，深入剖析了算法設(shè)計的思路、方法和技巧。常用算法設(shè)計策略算法分析基礎(chǔ)經(jīng)典算法案例解析本章內(nèi)容回顧隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，算法設(shè)計將更加注重與人工智能的融合，利用人工智能技術(shù)提高算法設(shè)計的自動化程度和智能化水平。算法設(shè)計與人工智能的融合未來的算法設(shè)計將更加注重自適應(yīng)性和可解釋性，使得算法能夠根據(jù)不同的應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)特征進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，同時提高算法的可解釋性，便于人們理解和信任算