算法分析与设计学习总结_1

算法分析与设计

一、算法概述

1.1算法和过程

（1）算法和过程都是解决问题的一种方法的逐步描述

（2） 他们都是由若干条指令组成的有穷序列；每条指令意义确定；具有零个或多个输入；产生若干个输出。

（3） 算法的执行时间是有限的（终止性）；过程的执行时间可能是无限的。

1.2算法

（1）程序和算法

​ ① 程序是某个算法 / 过程 在计算机上的具体实现；程序依赖于程序设计语言，甚至依赖于计算机结构。

​ ② 算法是脱离具体的计算机结构和程序设计语言的。

（3）算法的复杂性：算法运行时所需要的计算机资源的量多少。（所需资源量越多则复杂性越高，反之所需资源量越少则复杂性越低）

​ ① 时间复杂性：需要时间的资源量；空间复杂性： 需要空间的资源量。

​ ② 决定算法复杂性的因素：求解问题的规模；具体的输入数据；算法本身的设计。

二、递归和分治

2.1递归

（1）递归概念

​ ① 递归算法 P = if B then Q else β(S, P) 其中，B为递归终止条件，S和Q都不包含P。

​ ② 递归算法的思想：将对较大规模对象的操作归结于对较小规模对象实施同样的操作。

​ ③ 递归元： 递归算法的变元。递归元的变化在递归定义中定义，它的变化能导致递归算法的终止。

（2）汉诺塔问题

void Hanoi(int n, int Fr, int To, int As)
       {
             if  (n > 0) {
                Hanoi(n–1, Fro, Ass, To);
                Move(Fro, To);
                Hanoi(n–1, Ass, To, Fro)}
        }

​ ① 汉诺塔问题的时间复杂性为 O(2ⁿ)

（3）常见递归形式

• 多变元递归：递归元多于一个的递归

  /*
  整数划分问题：将一个正整数n表示为一系列正整数之和，
  n = n1 + n2 +…+nk,其中n1≥n2≥…≥nk≥1, k≥1
  (例如ρ(6) = 11，即整数6的划分数为11：
      6, 5+1, 4+2, 4+1+1,  3+3, 3+2+1, 3+1+1+1
      2+2+2, 2+2+1+1, 2+1+1+1+1, 
      1+1+1+1+1+1 )
  */
  q(n, m) { 
         if (n < 1) || (m < 1)      return 0;
         if (n == 1) || (m == 1)  return 1;
         if (n == 1) || (n < m)    return 1 + q(n, n–1);
         return q(n, m–1) + q(n–m, m);  }
  //整数n的划分数ρ(n) = q(n, n)	
  

• 多步递归：递归函数f(x, y)，其中y是递归元，不仅与f(x, y–1)有关，而且与f(x, y–2)，……，乃至f(x, 0)有关。（Fibonacci函数）

  

• 嵌套递归：递归调用中又含有递归调用，又称为多重递归

  

• 联立递归：同时定义几个函数，它们彼此相互调用，从而形成递归，又称间接递归。

  

  （4）递归算法的时间复杂性

  ​ ① 递归元的递减方式：减法（n - b）和除法(n / b)

  ​ ② 递归时间复杂性的递归方程：

  

  ​ ③ 当递减方式为 n-- 时，时间复杂性T(n) = O(aⁿ)

2.2分治法

（1）分治法

​ ① 分治法基本思想：n将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。递归地解这些问题，然后将各个子问题的解合并在一起，从而得到原问题的解。

​ ② 分治法的一般算法模式

Divide-and-Conquer(P)
{//|P|<=n0表示P的规模不超过阈值n0，可直接求解
    if (|P|<=n0) return Adhoc(P);
   divide P into smaller subinstants P1, .., Pk;
   for (i =1; i <= k; i++) 
         yi = Divide-and-Conquer(Pi);
   return Merge(y1, …, yk);
} //算法Merge(y1, …, yk)表示将子问题的解合成P的解

​ ③ 二分搜索的算法复杂度：log_n+1；时间复杂度：O( log_n )。

​ ④ 分治法复杂度低于原问题，但是整体上能否降低复杂性还取决于合并。通过降低合并复杂性可以降低原问题求解的复杂性。

（2）大整数的乘法

（3）棋盘覆盖问题

三、贪心算法

3.1贪心算法

（1）贪心算法

​ ① 基本思想：贪心算法每次选择目前最优的解，即通过一系列局部最优来获得整体最优。

​ ② 贪心算法的基本要素：贪心选择性质。（指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优解的选择，即贪心选择来达到。）

​ ③ 贪心算法通常以自顶向下的方式进行，每次贪心选择就将原问题转化为规模更小的子问题。

（2）单源最短路径问题

​ ① 贪心选择策略：选择从源v出发目前用最短的路径所到达的顶点，这就是目前的局部最优解。

​ ② 贪心基本思想：首先设置一个集合S；用数组dis[]来记录v到S中各点的目前最短路径长度。然后不断地用贪心选择来扩充这个集合，并同时记录或修订数组dis[]；直至S包含所有V中顶点。

（2.1）Dijkstra算法

​ ① 算法策略：由近到远逐步计算，每次找最近顶点距离作为最短路径长度，然后再从该最近者出发，即依据最近者修订到各顶点距离，再选出新的最近者，直到走完所有顶点。

​ ② 算法举例

​ ③ Dijkstra算法的贪心选择性质：若u是V–S中具有最短路径的特殊顶点，就将u选入S，并确定了从源到u的最短路径长度D[u]。

​ ④ Dijkstra算法的时间复杂度：O(n²)。因为他有两层循环，外层循环n次，内层的两个循环一个是选出最小距离，一个是修订距离数组，他们次数都是n/2，所以时间复杂度为O(n²)。

3.2最小生成树问题

（1）Prim 算法

① 基本思想：在保证连通的前提下依次选出权重较小的n – 1条边（在实现中体现为n个顶点的选择）。

（下图中T为G的最小生成树）

② 算法中的数据结构：

• 用连接矩阵C[ i ] [ j ] 表示图，C_n [ i ] [ j ] 为结点 i 到 j 权重。
• 对图中每个顶点设两个数组 closest [ j ] 和 lowcost [ j ] ：closest [ j ] 是 s 中与 j 最近的顶点，即为选中的边； lowcost [ j ] 是相应边的权重。

③ 算法实现

Prim(int n, Type **c) {
    int j = 1; s[j] = true;
    for(int i = 2; i <= n; i++) {
        closest[i] = 1;
        lowcost[i] = c[1][i];
        s[i] = false;
    }
    for(int i = 1; i < n; i++) {
        min = inf;
        for(int k = 2; k <= n; k++) {
            if(lowcost[k] < min && !s[k]) {
                min = lowcost[k];
                j = k;
            }
         s[j] = true;
         for(int k = 2; k <= n; k++) {
             if(c[j][k] < lowcost[k] && !s[k]){
                 lowcost[k] = c[j][k];
                 closest[k] = j;
        }
    }
}

④ 算法示例

（2）Kruskal算法

①基本思想：在保证无回路的前提下依次选择权重较小的n – 1条边。

② 算法中的数据结构：

• 数组 e [ ] [ ] 表示图的边。e [ i ] [ u ] ，e [ i ] [ v ] 表示边 i 的两个端点，e [ i ] [ w ] 表示边 i 的权重。
• 使用 sort() 函数将数组按权重 w 从小到大排列。
• 使用 initialize(n) 初始化；find(u) 找顶点所在集合；union(a,b) 合并集合a，b ；重载 != 判断集合是否相等。

③ 算法举例

（3）对比 Prim算法 和 Kruskal算法

​ ① Prim算法为两重循环，外层循环n次，内层循环O(n)，所以复杂性为O(n²) 。

​ ② Kruskal算法中，设边数为e，则边排序的时间为O(e)，确定边的时间为O(loge)，所以整个时间复杂性为O(eloge)。

​ ③ 点比边多时，用Kruskal算法更好，反之用Prim。

（4）用Kruskal算法得到的生成树T*必是最优树。