病人看病问题算法流程图

根据提供的引用内容，以下是病人看病问题的算法流程图：

开始

显示菜单选项：
1. 排队
2. 就诊
3. 查看排队
4. 不再排队，余下依次就诊
5. 下班

等待用户输入选项

如果用户选择1：
    输入病历号
    将病历号加入病人排队队列中
    返回菜单选项

如果用户选择2：
    如果病人排队队列为空：
        显示提示信息：没有病人在排队
    否则：
        将病人排队队列中最前面的病人就诊
        从队列中删除该病人
    返回菜单选项

如果用户选择3：
    如果病人排队队列为空：
        显示提示信息：没有病人在排队
    否则：
        从队首到队尾列出所有的排队病人的病历号
    返回菜单选项

如果用户选择4：
    如果病人排队队列为空：
        显示提示信息：没有病人在排队
    否则：
        从队首到队尾列出所有的排队病人的病历号
    退出运行

如果用户选择5：
    退出运行

结束

相关问题

石子合并问题的算法流程图

很抱歉，根据提供的引用内容，没有提到石子合并问题的算法流程图。但是，我可以为您介绍一下石子合并问题的解决方法。

石子合并问题可以使用动态规划算法来解决。具体步骤如下：
1. 定义状态：设f[i][j]表示将第i堆到第j堆石子合并成一堆的最小代价。
2. 初始化状态：f[i][i]=0，即一堆石子合并的代价为0。
3. 状态转移方程：f[i][j]=min{f[i][k]+f[k+1][j]+sum[i][j]}，其中sum[i][j]表示第i堆到第j堆石子的总和，k的范围为[i,j-1]。
4. 求解最终问题：f[n]即为将n堆石子合并成一堆的最小代价。

代码实现如下（Python）：

n = int(input())
stones = list(map(int, input().split()))
sums = [0] * (n + 1)
for i in range(1, n + 1):
    sums[i] = sums[i - 1] + stones[i - 1]
dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(n + 1)]
for len_ in range(2, n + 1):
    for i in range(1, n - len_ + 2):
        j = i + len_ - 1
        dp[i][j] = float('inf')
        for k in range(i, j):
            dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k + 1][j] + sums[j] - sums[i - 1])
print(dp[1][n])

旅行商问题遗传算法流程图

以下是旅行商问题遗传算法的设计流程图：


其中，绿色的方框表示初始状态，蓝色的方框表示循环，黄色的方框表示结束状态。

具体流程如下：

1. 初始化种群：随机生成一些路径作为初始种群。
2. 计算适应度：对每个个体（即路径），计算其适应度（即路径长度）。
3. 选择：根据适应度进行选择，通常使用轮盘赌选择法或者锦标赛选择法。
4. 交叉和变异：对选择出的个体进行交叉和变异操作，生成新的个体。
5. 计算适应度：对新生成的个体进行适应度计算。
6. 选择：根据适应度进行选择。
7. 重复步骤 3 到步骤 6，直到达到预定的迭代次数或者满足终止条件。
8. 输出结果：最终得到的个体中，适应度最好的个体即为最优解。

在流程图中，每个个体都是一个路径，可以用二进制编码、序列编码等方式进行表示。每次选择时，根据适应度进行选择，并进行交叉和变异操作，生成新的个体。经过多次迭代，最终得到一个适应度最好的个体，即为最优解。