基本算法語句(復(fù)習(xí)課)課件

基本算法語句算法語句是構(gòu)建算法的基石，理解它們是學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)。在本節(jié)課中，我們將回顧常見的算法語句，并分析它們?cè)谒惴ㄔO(shè)計(jì)中的作用。算法語句概述指令計(jì)算機(jī)執(zhí)行的命令，例如加減乘除、賦值、輸入輸出等，指示計(jì)算機(jī)完成特定操作。語法算法語句遵循特定的語法規(guī)則，例如關(guān)鍵字、運(yùn)算符、變量等，確保計(jì)算機(jī)能夠正確解析和執(zhí)行。順序結(jié)構(gòu)代碼執(zhí)行順序按照程序代碼的編寫順序，逐行執(zhí)行代碼指令，從上到下，依次執(zhí)行，沒有跳轉(zhuǎn)或分支。線性執(zhí)行代碼執(zhí)行順序是線性的，一條一條地執(zhí)行，沒有循環(huán)或重復(fù)，直到程序結(jié)束。示例代碼例如，計(jì)算兩個(gè)數(shù)的和：首先輸入兩個(gè)數(shù)，然后進(jìn)行加法運(yùn)算，最后輸出結(jié)果。if條件語句條件判斷if語句用于判斷條件是否成立，根據(jù)結(jié)果執(zhí)行不同的代碼。語法結(jié)構(gòu)if(條件表達(dá)式){代碼塊1}執(zhí)行流程當(dāng)條件表達(dá)式為真時(shí)，執(zhí)行代碼塊1；否則跳過代碼塊1。if-else條件語句滿足條件執(zhí)行語句塊不滿足條件執(zhí)行另一語句塊if-else語句用于判斷條件是否滿足嵌套if語句1結(jié)構(gòu)嵌套if語句是指在一個(gè)if語句的語句塊中包含另一個(gè)if語句?？梢赃M(jìn)行多層嵌套，根據(jù)條件進(jìn)行判斷和執(zhí)行不同的代碼塊。2邏輯嵌套if語句可以實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的邏輯判斷，根據(jù)多個(gè)條件的組合來執(zhí)行不同的操作。3舉例例如，根據(jù)用戶的年齡和性別來判斷是否可以參加某個(gè)活動(dòng)。4代碼嵌套if語句的代碼結(jié)構(gòu)清晰易懂，可以方便地進(jìn)行代碼調(diào)試和維護(hù)。switch分支語句條件判斷switch語句用于根據(jù)表達(dá)式的值選擇執(zhí)行不同的代碼塊。case標(biāo)簽每個(gè)case標(biāo)簽對(duì)應(yīng)一個(gè)可能的表達(dá)式值，執(zhí)行與之匹配的代碼塊。default標(biāo)簽當(dāng)所有case標(biāo)簽都不匹配時(shí)，執(zhí)行default標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的代碼塊。break語句break語句用于退出switch語句，避免執(zhí)行后續(xù)的case標(biāo)簽。while循環(huán)語句循環(huán)條件while循環(huán)語句首先檢查循環(huán)條件是否滿足。循環(huán)體如果條件滿足，則執(zhí)行循環(huán)體中的代碼。循環(huán)次數(shù)循環(huán)體執(zhí)行完成后，再次檢查循環(huán)條件，直到條件不滿足為止。do-while循環(huán)語句循環(huán)執(zhí)行do-while循環(huán)語句先執(zhí)行循環(huán)體，然后判斷條件是否成立。如果條件成立，則繼續(xù)執(zhí)行循環(huán)體，否則退出循環(huán)。至少執(zhí)行一次do-while循環(huán)語句至少執(zhí)行一次循環(huán)體，即使條件一開始就不成立，循環(huán)體也會(huì)執(zhí)行一次。循環(huán)條件循環(huán)條件通常是一個(gè)表達(dá)式，返回值為布爾值。如果條件為真，則循環(huán)繼續(xù)執(zhí)行。代碼示例以下代碼展示了do-while循環(huán)語句的語法和使用示例。for循環(huán)語句語法結(jié)構(gòu)for循環(huán)語句用于執(zhí)行一段代碼多次。它包含初始化、條件判斷和循環(huán)變量更新。例如，for(i=1;i<=10;i++)，i從1開始，每次循環(huán)加1，當(dāng)i大于10時(shí)結(jié)束循環(huán)。應(yīng)用場景for循環(huán)語句廣泛應(yīng)用于各種算法問題中，例如數(shù)組遍歷、字符串處理、矩陣操作等等。它提供了一種簡單、高效的方式來重復(fù)執(zhí)行代碼，簡化了代碼編寫。嵌套循環(huán)語句1循環(huán)嵌套在一個(gè)循環(huán)語句的循環(huán)體中又包含另一個(gè)循環(huán)語句，這稱為循環(huán)嵌套。2外層循環(huán)控制外層循環(huán)執(zhí)行一次，內(nèi)層循環(huán)執(zhí)行所有循環(huán)次數(shù)，直到外層循環(huán)結(jié)束。3內(nèi)層循環(huán)執(zhí)行內(nèi)層循環(huán)每次執(zhí)行完一個(gè)循環(huán)后，控制權(quán)回到外層循環(huán)繼續(xù)執(zhí)行。4靈活運(yùn)用嵌套循環(huán)可以解決多維數(shù)組、矩陣等問題，提高代碼效率。break語句跳出循環(huán)break語句用于立即終止當(dāng)前循環(huán)的執(zhí)行，即使循環(huán)條件尚未滿足也會(huì)立即退出。提前結(jié)束break語句通常用于滿足特定條件時(shí)，提前結(jié)束循環(huán)，避免不必要的迭代。代碼邏輯break語句可以簡化代碼邏輯，使程序更易于理解和維護(hù)，提高代碼可讀性。continue語句11.跳過循環(huán)體continue語句用于跳過循環(huán)體中剩余的代碼，進(jìn)入下一次循環(huán)。22.繼續(xù)執(zhí)行在for循環(huán)中，continue語句會(huì)導(dǎo)致循環(huán)變量的更新和循環(huán)條件的判斷。33.循環(huán)控制continue語句可以幫助簡化代碼邏輯，使循環(huán)更加靈活和可控。算法問題-求和1問題描述給定一個(gè)數(shù)組，求數(shù)組所有元素的和。2算法思路使用循環(huán)遍歷數(shù)組，將每個(gè)元素累加到一個(gè)變量中。3代碼實(shí)現(xiàn)使用循環(huán)語句遍歷數(shù)組，累加所有元素。算法問題-求和是一個(gè)基礎(chǔ)算法，它用于計(jì)算一個(gè)數(shù)組中所有元素的總和。該算法可以應(yīng)用于各種場景，例如統(tǒng)計(jì)一個(gè)班級(jí)學(xué)生的總成績、計(jì)算一個(gè)倉庫中所有商品的總價(jià)值等。求和算法通常使用循環(huán)語句來實(shí)現(xiàn)，循環(huán)遍歷數(shù)組中的每個(gè)元素，并將它們累加到一個(gè)變量中。算法問題-計(jì)算階乘定義階乘是指一個(gè)正整數(shù)的所有小于或等于它本身的正整數(shù)的乘積。公式n的階乘表示為n!，公式為n!=n*(n-1)*(n-2)*...*2*1。計(jì)算使用循環(huán)語句，從1到n依次累乘，最終得到階乘結(jié)果。舉例5的階乘為5!=5*4*3*2*1=120。算法問題-判斷質(zhì)數(shù)1定義質(zhì)數(shù)是指大于1的自然數(shù)，除了1和它本身之外沒有其他因數(shù)。例如，2,3,5,7,11等都是質(zhì)數(shù)。2判斷方法可以使用循環(huán)遍歷從2到該數(shù)的平方根，判斷該數(shù)是否能被其中任何一個(gè)數(shù)整除。如果能整除，則該數(shù)不是質(zhì)數(shù)，否則是質(zhì)數(shù)。3代碼示例可以使用編程語言編寫代碼來實(shí)現(xiàn)質(zhì)數(shù)判斷，例如Python代碼：```pythondefis_prime(n):ifn<=1:returnFalseforiinrange(2,int(n**0.5)+1):ifn%i==0:returnFalsereturnTrue```算法問題-輸出1~100內(nèi)的素?cái)?shù)1循環(huán)遍歷從2到100遍歷每個(gè)數(shù)字2判斷素?cái)?shù)使用循環(huán)判斷每個(gè)數(shù)字是否為素?cái)?shù)3輸出結(jié)果輸出所有找到的素?cái)?shù)該算法需要遍歷1到100之間的每個(gè)數(shù)字，并判斷其是否為素?cái)?shù)。判斷素?cái)?shù)可以使用循環(huán)來檢查該數(shù)字是否能被2到該數(shù)字的平方根之間的任何數(shù)字整除。如果找到一個(gè)能被整除的數(shù)字，則該數(shù)字不是素?cái)?shù)；否則，它就是素?cái)?shù)。算法問題-找出最大值1初始化將第一個(gè)元素設(shè)為最大值2比較遍歷數(shù)組中的每個(gè)元素3更新如果當(dāng)前元素大于最大值，則更新最大值4返回返回最終的最大值找出最大值是一個(gè)常見的算法問題。它涉及遍歷一個(gè)數(shù)組，并找到其中最大的元素。這個(gè)算法可以通過循環(huán)和比較實(shí)現(xiàn)。首先，我們將數(shù)組的第一個(gè)元素設(shè)為最大值。然后，我們遍歷數(shù)組中的每個(gè)元素，將當(dāng)前元素與最大值進(jìn)行比較。如果當(dāng)前元素大于最大值，則更新最大值。最后，我們返回最終的最大值。算法問題-冒泡排序基本思想依次比較相鄰兩個(gè)元素，若順序錯(cuò)誤，則交換位置。每個(gè)元素都比較一次，最大元素會(huì)"冒泡"到數(shù)組末尾。步驟1.從第一個(gè)元素開始，依次比較相鄰元素，交換順序錯(cuò)誤的元素。2.重復(fù)步驟1，直到數(shù)組末尾，最大元素"冒泡"到數(shù)組末尾。3.繼續(xù)對(duì)剩余元素進(jìn)行上述步驟，直到所有元素排序完畢。時(shí)間復(fù)雜度最優(yōu)時(shí)間復(fù)雜度為O(n)，最壞時(shí)間復(fù)雜度為O(n^2)，平均時(shí)間復(fù)雜度為O(n^2)。特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)簡單，但效率較低，適用于數(shù)據(jù)規(guī)模較小的情況。算法問題-選擇排序1找到最小值在未排序的數(shù)組中找到最小的元素。2交換位置將最小元素與第一個(gè)元素交換位置。3重復(fù)排序?qū)κＳ嗟奈磁判驍?shù)組進(jìn)行相同步驟。選擇排序是一種簡單的排序算法，它通過不斷地在未排序的數(shù)組中找到最小元素并將其與第一個(gè)元素交換位置來實(shí)現(xiàn)排序。算法問題-插入排序1基本思想將待排序序列中的元素逐個(gè)插入到已經(jīng)排序好的序列中，最終得到一個(gè)有序的序列。2步驟將第一個(gè)元素視為已排序序列從第二個(gè)元素開始，依次將每個(gè)元素插入到已排序序列中比較待插入元素與已排序序列中的元素，找到合適的位置插入3效率時(shí)間復(fù)雜度：最好情況下為O(n)，平均情況下為O(n^2)，最壞情況下為O(n^2)空間復(fù)雜度：O(1)算法問題-歸并排序1分割數(shù)組將數(shù)組遞歸地分成兩個(gè)子數(shù)組，直到每個(gè)子數(shù)組只包含一個(gè)元素2排序子數(shù)組對(duì)每個(gè)子數(shù)組進(jìn)行排序，可以使用插入排序或其他排序算法3合并子數(shù)組將排序后的子數(shù)組合并成一個(gè)排序的數(shù)組歸并排序是一種基于分治思想的排序算法，它將數(shù)組遞歸地分成兩個(gè)子數(shù)組，然后分別對(duì)子數(shù)組進(jìn)行排序，最后將排序后的子數(shù)組合并成一個(gè)排序的數(shù)組。歸并排序的優(yōu)點(diǎn)是穩(wěn)定且時(shí)間復(fù)雜度為O(nlogn)，適合對(duì)大型數(shù)組進(jìn)行排序。算法問題-快速排序1選擇樞紐元素從數(shù)組中選擇一個(gè)元素作為樞紐元素，例如數(shù)組的第一個(gè)元素。將數(shù)組劃分為兩個(gè)子數(shù)組，一個(gè)子數(shù)組包含小于樞紐元素的元素，另一個(gè)子數(shù)組包含大于樞紐元素的元素。2劃分?jǐn)?shù)組使用指針遍歷數(shù)組，將小于樞紐元素的元素移動(dòng)到樞紐元素的左側(cè)，將大于樞紐元素的元素移動(dòng)到樞紐元素的右側(cè)。3遞歸排序?qū)蓚€(gè)子數(shù)組遞歸地應(yīng)用快速排序算法，直到子數(shù)組的大小為1或0，此時(shí)數(shù)組已排序。算法問題-查找最短路徑1定義問題給定起點(diǎn)和終點(diǎn)，找出最短路徑。2算法選擇Dijkstra算法、A*算法。3實(shí)現(xiàn)步驟構(gòu)建圖模型、計(jì)算最短距離。4應(yīng)用場景導(dǎo)航系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)路由。查找最短路徑是一個(gè)經(jīng)典問題，應(yīng)用于各種領(lǐng)域。Dijkstra算法是最常用的算法之一，它可以找出從起點(diǎn)到每個(gè)點(diǎn)的最短路徑。A*算法則利用啟發(fā)式函數(shù)，能更快地找到最短路徑。算法問題-查找最小生成樹問題描述給定一個(gè)帶權(quán)無向圖，找出包含所有節(jié)點(diǎn)的最小權(quán)重邊集合，形成一棵樹，稱為最小生成樹。Prim算法從一個(gè)節(jié)點(diǎn)開始，逐步選擇權(quán)重最小的邊，直到所有節(jié)點(diǎn)都被包含進(jìn)樹中。Kruskal算法按邊權(quán)從小到大排序，選擇未連接的邊，直到所有節(jié)點(diǎn)都被包含進(jìn)樹中。應(yīng)用場景網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、電路布線、物流配送等領(lǐng)域，用于優(yōu)化資源分配。算法問題-查找最大流1問題定義給定一個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖，找到從源節(jié)點(diǎn)到匯點(diǎn)的最大流量。2應(yīng)用場景物流運(yùn)輸、網(wǎng)絡(luò)流量控制、資源分配。3算法思路Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法。最大流問題是圖論中的一個(gè)經(jīng)典問題，它在現(xiàn)實(shí)生活中有著廣泛的應(yīng)用。最大流算法的目標(biāo)是找到一個(gè)從源節(jié)點(diǎn)到匯點(diǎn)的流量，使得這個(gè)流量最大，同時(shí)滿足網(wǎng)絡(luò)圖中每條邊的容量限制。算法問題-二分查找1排序數(shù)組二分查找要求數(shù)據(jù)已排序2中間位置每次比較目標(biāo)值和中間值3縮小范圍目標(biāo)值大于中間值，搜索右側(cè)4找到目標(biāo)目標(biāo)值等于中間值，查找成功二分查找是一種高效的搜索算法，可以快速地在有序數(shù)組中查找特定值。它通過不斷將搜索范圍縮減一半來查找目標(biāo)值，直到找到目標(biāo)值或搜索范圍為空。算法問題-漢諾塔游戲問題描述漢諾塔游戲是一種經(jīng)典的益智游戲，它由三個(gè)柱子和一組大小不同的圓盤組成。目標(biāo)是在最少的步數(shù)內(nèi)將所有圓盤從一個(gè)柱子移動(dòng)到另一個(gè)柱子，并且始終保證較小的圓盤在較大的圓盤上面。規(guī)則每次只能移動(dòng)一個(gè)圓盤，并且只能將圓盤從一個(gè)柱子移到另一個(gè)柱子，且不能將較大的圓盤放在較小的圓盤上面。解決方案漢諾塔問題可以使用遞歸算法解決?；舅枷胧菍個(gè)圓盤從源柱移動(dòng)到目標(biāo)柱，可以通過以下步驟完成。遞歸步驟將n-1個(gè)圓盤從源柱移動(dòng)到輔助柱，將最大的圓盤從源柱移動(dòng)到目標(biāo)柱，將n-1個(gè)圓盤從輔助柱移動(dòng)到目標(biāo)柱。算法問題-八皇后問題1問題描述在8×8的國際象棋棋盤上放置8個(gè)皇后，使得任何兩個(gè)皇后都不能互相攻擊。2解題思路利用回溯算法，枚舉所有可能的放置方案，并通過判斷是否滿足條件來剪枝，從而找到所有可行