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算法学习心得:货郎担与动态生成矩阵的探索
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更新于2024-06-26
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在"学习算法的心得体会 (2)"这份文档中,作者主要分享了在算法与设计课程中的学习心得,特别关注于两个具体问题的探讨:货郎担问题和动态生成二维数组。 首先,货郎担问题被提及作为一种典型的排列问题,涉及到寻找具有最小成本的周游路线。作者通过穷举法来解决这个问题,虽然这种方法直观易懂,但效率较低,尤其是在处理大规模数据时,不适用于实际应用。相比之下,作者推荐使用克鲁斯卡尔或普里姆算法,这些基于贪心策略的算法能更有效地找到最小生成树,从而解决货郎担问题。 其次,动态生成二维数组是通过编程实现的,利用分支界限法进行操作。这种方法通过对所有可能的解空间进行分割和评估边界值,避免了穷举法的不足。程序中,通过指针管理和动态内存分配,实现了根据用户输入的数值创建并填充随机数组的功能。然而,作者提出可以进一步优化代码,例如引入switch函数来划分程序逻辑,提高用户体验,同时提出将数据的读取和输出环节与文件操作结合,以增强代码的实用性和可维护性。 在总结部分,作者强调了在实际问题中选择合适算法的重要性,以及如何在程序设计中注重用户体验和数据管理。虽然穷举法在学习阶段是基础,但在实际项目中,应优先考虑更为高效的算法和优化的编程实践。通过这个文档,读者可以了解到算法学习中理论与实践相结合的重要性,以及如何根据问题的特点选择合适的解决方案。
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合并和判断元素所在集合的操作,一
般采取树形结构来存储并查集,并利用一个 rank 数组
来存储集合的深度下界,在查找操作时
进行路径压缩使后续的查找操作加速, finding the
depth 确定深度问题。为了既能求得各
点在原先树中的正确深度、又能使时间复杂度较小, 需
要使用具有路径压缩功能的
find-depth 指令,同时还需要采取一些辅助手段来保证
深度计算的正确性。2-3 树具有以下
几个特点:1、任一内结点(非叶结点)均有 2 个或 3
个儿子。2、从根到每片树叶的路径长
度相等。3、内结点中只存放便于查找的信息,而叶结
点中存放原始数据。
第五章主要讲了随机算法。在随机算法中,我们不要求
算法对所有可能的输入均正确计
算,只要求出现错误的可能性小到可以忽略的程度。另
外我们也不要求对同一输入算法每次
执行时给出相同的结果。我们所关心的是算法在执行时,
是否能够产生真正随机的结果。有
不少问题,目前只有效率很差的确定性求解算法,但用
随机算法去求解, 可以很快地获得相当可信的结果。随机
算法通常分为两大类:las vegas 算法、monte
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carlo 算法。las vegas 算法总是给出正确的结果,但
在少数应用中,可能出现求不出解的情
况。此时需再次调用算法进行计算,直到获得解为
止.mont carlo 算法通常不能保证计算出
的结果总是正确,一般只能断定所给解的正确性不小于
p(1/2<p<1)。通过反复执行算法
(即以增大算法的执行时间为代价),能够使发生错误
的概率小到可以忽略的程度。第五章还
讲 到 素 数 测 试 , 其 中 介 绍 了 相 关 定 理 , 重 点 讲 了
miller-rabin 算法。
第六章介绍了计算模型,这一章主要介绍了有关计算的
一些本质问题,random access
machines(随机存取机,简称 ram),存储程序模型 rasp
(random access stored program),
图灵机( turning machine)以及各个计算模型之间的
关系。
第 七 章 介 绍 了 np 完 全 问 题 , 主 要 包 括 近 似 算 法
(approximation algorithms),非确定
性 turing 机 ndtm,确定性 turing 机 dtm,以及之间
的区别,np 完全经典问题等内容。经过一学期的算法学习,
我对算法的了解进一步加深,曾经学习过的内容得到进一步
巩
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固,同时没有接触的内容也让我有了新的认识。作为一
名计算机专业的学生,算法是一门基
础学科,它里面包含的思想无处不在,学好算法分析,
对于在自己的方向上获得启示,体会
更深有着重大作用。所以,我们应该培养对算法的兴趣,
将算法的运用融入到生活当中,比
如找钱问题就是个很好的例子,通过具体的生活实例来
让算法变得更加有魅力,有吸引力,
以此来激发对算法的兴趣。篇三:算法设计与分析学习
总结 算法分析与设计
学习总结 题目:算法分析与设计学习总结学 院信息
科学与工程学院 专 业届 次学生姓名学 号二○一三年一
月十五日 算法分析与设计学习总结本学期通过学习算法
分析与设计课程,了解到:算法是一系列解决问题的清晰指
令,代
表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。算法能够
对一定规范的输入,在有限时间内获
得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合某个
问题,执行这个算法将不会解决这个
问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完
成同样的任务。一个算法的优劣可以
用空间复杂性和时间复杂度来衡量。算法可以使用自然
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