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北大ACM试题分类[1](4)

来源:网络收集 时间:2018-11-22 下载这篇文档 手机版
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3次比较即可,…。而当n较大时,问题就不那么容易处理了。要想直接解决一个规模较大的问题,有时是相当困难的。

分治法的设计思想是,将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之。

如果原问题可分割成k个子问题(1

2、分治法的适用条件

分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征:

(1)该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决;

(2)该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质;

(3)利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解;

(4)该问题所分解出的各个子问题是相互独立的,即子问题之间不包含公共的子子问题。

上述的第一条特征是绝大多数问题都可以满足的,因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加;第二条特征是应用分治法的前提,它也是大多数问题可以满足的,此特征反映了递归思想的应用;第三条特征是关键,能否利用分治法完全取决于问题是否具有第三条特征,如果具备了第一条和第二条特征,而不具备第三条特征,则可以考虑贪心法或动态规划法。第四条特征涉及到分治法的效率,如果各子问题是不独立的,则分治法要做许多不必要的工作,重复地解公共的子问题,此时虽然可用分治法,但一般用动态规划法较好。

3、分治法的基本步骤

分治法在每一层递归上都有三个步骤:

(1)分解:将原问题分解为若干个规模较小,相互独立,与原问题形式相同的子问题;

(2)解决:若子问题规模较小而容易被解决则直接解,否则递归地解各个子问题;

(3)合并:将各个子问题的解合并为原问题的解。

它的一般的算法设计模式如下:

Divide_and_Conquer(P)

if |P|≤n0

then return(ADHOC(P))

将P分解为较小的子问题P1、P2、…、Pk

for i←1 to k

do

yi ← Divide-and-Conquer(Pi) △ 递归解决Pi

T ← MERGE(y1,y2,…,yk) △ 合并子问题

Return(T)

其中 |P| 表示问题P的规模;n0为一阈值,表示当问题P的规模不超过n0时,问题已容易直接解出,不必再继续分解。ADHOC(P)是该分治法中的基本子算法,用于直接解小规模的问题P。因此,当P的规模不超过n0时,直接用算法ADHO 贪婪法 acm常用算法设计方法介绍

free发表于17小时 19分钟前

来源:www.608088.com 标签:算法 贪婪法是一种不追求最优解,只希望得到较为满意解的方法。贪婪法一般可以快速得到满意的解,因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪法常以当前情

况为基础作最优选择,而不考虑各种可能的整体情况,所以贪婪法不要回溯。

例如平时购物找钱时,为使找回的零钱的硬币数最少,不考虑找零钱的所有各种发表方案,而是从最大面值的币种开始,按递减的顺序考虑各币种,先尽量用大面值的币种,当不足大面值币种的金额时才去考虑下一种较小面值的币种。这就是在使用贪婪法。这种方法在这里总是最优,是因为银行对其发行的硬币种类和硬币面值的巧妙安排。如只有面值分别为1、5和11单位的硬币,而希望找回总额为15单位的硬币。按贪婪算法,应找1个11单位面值的硬币和4个1单位面值的硬币,共找回5个硬币。但最优的解应是3个5单位面值的硬币。

【问题】 装箱问题

问题描述:装箱问题可简述如下:设有编号为0、1、…、n-1的n种物品,体积分别为v0、v1、…、vn-1。将这n种物品装到容量都为V的若干箱子里。约定这n种物品的体积均不超过V,即对于0≤i<n,有0<vi≤V。不同的装箱方案所需要的箱子数目可能不同。装箱问题要求使装尽这n种物品的箱子数要少。

若考察将n种物品的集合分划成n个或小于n个物品的所有子集,最优解就可以找到。但所有可能划分的总数太大。对适当大的n,找出所有可能的划分要花费的时间是无法承受的。为此,对装箱问题采用非常简单的近似算法,即贪婪法。该算法依次将物品放到它第一个能放进去的箱子中,该算法虽不能保证找到最优解,但还是能找到非常好的解。不失一般性,设n件物品的体积是按从大到小排好序的,即有v0≥v1≥…≥vn-1。如不满足上述要求,只要先对这n件物品按它们的体积从大到小排序,然后按排序结果对物品重新编号即可。装箱算法简单描述如下:

{ 输入箱子的容积;

输入物品种数n;

按体积从大到小顺序,输入各物品的体积;

预置已用箱子链为空;

预置已用箱子计数器box_count为0;

for (i=0;i

{ 从已用的第一只箱子开始顺序寻找能放入物品i 的箱子j;

if (已用箱子都不能再放物品i)

{ 另用一个箱子,并将物品i放入该箱子;

box_count++;

}

else

将物品i放入箱子j; } }

上述算法能求出需要的箱子数box_count,并能求出各箱子所装物品。下面的例子说明该算法不一定能找到最优解,设有6种物品,它们的体积分别为:60、45、35、20、20和20单位体积,箱子的容积为100个单位体积。按上述算法计算,需三只箱子,各箱子所装物品分别为:第一只箱子装物品1、3;第二只箱子装物品2、4、5;第三只箱子装物品6。而最优解为两只箱子,分别装物品1、4、5和2、3、6。

若每只箱子所装物品用链表来表示,链表首结点指针存于一个结构中,结构记录尚剩余的空间量和该箱子所装物品链表的首指针。另将全部箱子的信息也构成链表。以下是按以上算法编写的程序。

【程序】

# include

# include

typedef struct ele

{ int vno;

struct ele *link;

} ELE;

typedef struct hnode

{ int remainder;

ELE *head;

Struct hnode *next;

} HNODE;

void main()

{ int n, i, box_count, box_volume, *a;

HNODE *box_h, *box_t, *j;

ELE *p, *q;

Printf(“输入箱子容积\\n”);

Scanf(“%d”,&box_volume);

Printf(“输入物品种数\\n”);

Scanf(“%d”,&n);

A=(int *)malloc(sizeof(int)*n);

Printf(“请按体积从大到小顺序输入各物品的体积:”);

For (i=0;i

Box_h=box_t=NULL;

Box_count=0;

For (i=0;i

{ p=(ELE *)malloc(sizeof(ELE));

p->vno=i;

for (j=box_h;j!=NULL;j=j->next)

if (j->remainder>=a) break;

if (j==NULL)

{ j=(HNODE *)malloc(sizeof(HNODE));

j->remainder=box_volume-a;

j->head=NULL;

if (box_h==NULL) box_h=box_t=j;

else box_t=boix_t->next=j;

j->next=NULL;

box_count++; }

else j->remainder-=a;

for (q=j->next;q!=NULL&&q->link!=NULL;q=q->link);

if (q==NULL)

{ p->link=j->head;

j->head=p; }

else

{ p->link=NULL;

q->link=p;

}

}

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