的n元组,就可以得到问题的解。 显然,每个分量取值为0或1的n元组的个数共为2n个。而每个n元组其实对应了一个长度为n的二进制数,且这些二进制数的取值范围为0~2n-1。因此,如果把0~2n-1分别转化为相应的二进制数,则可以得到我们所需要的2n个n元组。 【算法】 maxv=0; for (i=0;i<2n;i++) { B[0..n-1]=0; 把i转化为二进制数,存储于数组B中; temp_w=0; temp_v=0; for (j=0;j<n;j++) { if (B[j]==1) { temp_w=temp_w+w[j]; temp_v=temp_v+v[j]; } if ((temp_w<=tw)&&(temp_v>maxv)) { maxv=temp_v; 保存该B数组; } } }
三、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: 3 0 2 1 …… 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。细节见以下程序。 # include <stdio.h> # include <malloc.h> # define MAXN 1000 void pnext(int a[ ],int k) { int *b,m=a[0],i,j,r,carry; b=(int * ) malloc(sizeof(int)* (m+1)); for ( i=1;i<=m;i++) b[i]=a[i]; for ( j=1;j<=k;j++) { for ( carry=0,i=1;i<=m;i++) { r=(i<a[0]?a[i]+b[i]:a[i])+carry; a[i]=r%10; carry=r/10; } if (carry) a[++m]=carry; } free(b); a[0]=m; }
void write(int *a,int k) { int i; printf(“%4d!=”,k); for (i=a[0];i>0;i--) printf(“%d”,a[i]); printf(“\n\n”); }
void main() { int a[MAXN],n,k; printf(“Enter the number n: “); scanf(“%d”,&n); a[0]=1; a[1]=1; write(a,1); for (k=2;k<=n;k++) { pnext(a,k); write(a,k); getchar(); } }
四、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: int fib(int n) { if (n==0) return 0; if (n==1) return 1; if (n>1) return fib(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void comb(int m,int k)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。 【程序】 # include <stdio.h> # define MAXN 100 int a[MAXN]; void comb(int m,int k) { int i,j; for (i=m;i>=k;i--) { a[k]=i; if (k>1) comb(i-1,k-1); else { for (j=a[0];j>0;j--) printf(“%4d”,a[j]); printf(“\n”); } } }
void main() { a[0]=3; comb(5,3); } 【问题】 背包问题 问题描述:有不同价值、不同重量的物品n件, 此新闻共有11页 上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 下一页 |