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蝶澈kaixin

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《算法设计与分析基础》学习 --- 蛮力法 要重温算法思想,并以《算法设计与分析基础》这本书作为教材。该书每一章介绍一种算法设计思想。今天从最简单的开始写起,打好基础。以后再逐步深入,学习更深入的算法。 蛮力法就是一种解决问题的最简单最直观的最容易理解方法,虽然它简单,而且在实际应用中因为效率的原因可能不能派上用场,但是还是不能忽略它。正如书中作者所说,在解决小规模问题的时候也不失为一个方法,而且也是更复杂算法的基础。 一、选择排序 以最简单的思路解决排序问题,对于N个元素的数组,通过N次扫描数组,每次选择出最小的元素放置到正确的位置,N趟扫描后即完成排序。 show sourceview source print? 01/* 02 蛮力法-选择排序 03 将输入数组排成非递减数组 04 05 array:待排数组 06 n:数组大小,即[0,n-1] 07*/08void SelectionSort(int array[],unsigned int n) 09{ 10 int min; 11 for(int i=0;i0) 13 { 14 last = 0; 15 for(int j=0;jarray[j+1]) 18 { 19 int temp = array[j]; 20 array[j] = array[j+1]; 21 array[j+1] = temp; 22 23 last = j; //记录最近一次交换值的位置 24 } 25 } 26 i = last; 27 } 28}//BubbleSort但是在最差的情况下,它还是O(n*n)的时间复杂度。 三、顺序查找和字符串的蛮力匹配 顺序查找,再简单不过的查找算法了,算是对蛮力思想的一种应用。以及字符串的蛮力匹配也是这样的。

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曼特宁先森

旅行商问题是经典的组合优化问题,目的是在给定的一组城市和它们之间的距离矩阵中,找到一条最短的路径,使得该路径能够经过每个城市一次且仅一次。蛮力法和回溯法是解决旅行商问题的两种常见方法。蛮力法是一种穷举搜索方法,它通过枚举所有可能的路径,找到最短的路径。这种方法简单易懂,但是随着城市数量的增加,搜索空间将呈指数级增长,计算时间将变得非常长,因此只适用于少量城市的情况。回溯法是一种更加高效的方法,它通过不断尝试不同的路径,找到最短的路径。回溯法在搜索过程中,可以根据实际情况进行剪枝,从而减少搜索的空间和时间,因此在解决大规模旅行商问题时,回溯法通常比蛮力法更加高效。总的来说,蛮力法和回溯法都是解决旅行商问题的经典方法,蛮力法简单而直观,回溯法更加高效。在实际应用中,可以根据问题的规模和特点选择合适的方法进行求解。

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liuyuecao110

蛮力法(brute force method,也称为穷举法或枚举法)是一种简单直接地解决问题的方法,常常直接基于问题的描述,所以,蛮力法也是最容易应用的方法。蛮力法特性: (1)理论上,蛮力法可以解决可计算领域的各种问题。 (2)蛮力法经常用来解决一些较小问规模的问题。 (3)对于一些重要的问题(如排序、查找、串匹配),蛮力法可以设计一些合理的算法,这些算法具有实用价值,而且不受输入规模的限制。 (4)蛮力法可以作为某类问题时间性能的下界,来衡量同样问题的其他算法是否具有更高的效率。查找问题中使用蛮力法。 顺序查找: 是指在查找集合中一次查找值为k的元素,若查找成功,则给出元素在查找集合中的位置;若查找失败,则给出失败信息。 【想法】:将查找集合放在一维数组中,然后从数组的一端向另一端逐个将元素与带查找值进行比较,若相等,则查找成功,给出该元素在查找中的序号;若整个数组检测完仍未找到与带差值相等的元素,则查找失败,给出失败标志0。我们在查找过程中还要注意下标是否越界的问题。 算法的实现方法一: int SeqSearch1(int r[] ,int n, int k) //数组r[1] r[n]中存放查找集合。 { int i = n; while(i>0 && r[i]!k) //注意检测比较位置是否越界。 { i--; } return i; }上述算法我们每次都要去判断数组的下标是否越界,为了避免在查找过程中每一次比较前都要判断查找位置是否越界,可以设置观察哨,即将待查值放在查找方向的“尽头”处,则比较位置i至多移动到下标0处。

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