数据结构3-4

上一篇 / 下一篇  2010-07-04 20:34:48

第三课

本课主题:算法及算法设计要求

教学目的:掌握算法的定义及特性,算法设计的要求

教学重点:算法的特性,算法设计要求

教学难点:算法设计的要求

授课内容:

一、算法的定义及特性

1、定义:

ispass(int num[4][4])

{ int i,j;
for(i=0;i<4;i++)

for(j=0;j<4;j++)

if(num[i] [j]!=i*4+j+1)/*一条指令,多个操作*/

return 0;

return 1;
}/*上面是一个类似华容道游戏中 判断游戏是否结束的算法*/

算法是对特定问题求解步骤的一种描述,它是指令的有限序列,其中 每一条指令表示一个或多个操作;此外,一个算法还具有下列五个重要特性:

2、算 法的五个特性:

有穷性

一个算法必须总是(对任何合法的输入值)在执行有穷步之后结束, 且每一步都可在有穷时间内完成;

确定性

算法中每一条指令必须有确切的含义,读者理解时不会产生二义性。 有任何条件下,算法只有唯一的一条执行路径,即对于相同的输入只能得出相同的输出。

可行性

一个算法是能行的,即算法中描述的操作都是可以通过已经实现的基 本运算执行有限次来实现的。

输入

一个算法有零个或多个的输入,这些输入取自于某个特定的对象的集 合。

输出

一个算法有一个或多个的输出。这些输出是同输入有着某些特定关系 的量。

例:

有穷性

haha()
{/*only a joke,do nothing.*/
}
main()
{printf("请稍等...您将知道世界的未日...");
while(1)
haha();
}

确定性

float average(int *a,int num)
{int i;long sum=0;
for(i=0;i<num;i++)
sum+=*(a++);
return sum/num;
}
main()
{int score[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,0};
printf("%f",average(score,10);
}

可行性

 

输入

 

输出

getsum(int num)
{
int i,sum=0;
for(i=1;i<=num;i++)
sum+=i;
} /*无输出的算法没有任何意义,

二、算法设计的要求

1、正确性

算法正确性的四个层次

程序不含语法错误。

max(int a,int b,int c)
{
if (a>b)
{if(
a>c) returnc;
else return
a;
}
}

程序对于几组输入数据能够得出满足规格说明要求的结果。

max(int a,int b,int c)
{
if (a>b)
{if(a>c) return a;
else return c;
}
} /*
8,6,7*/ /*9,3,2*/

程序对于精心选择的典型、苛刻而带有刁难性的几组输入数据能够得 出满足规格说明要求的结果。

max(int a,int b,int c)
{
if (a>b)
{if(a>c) return a;
else return c;
}
else
{if(b>c) return b;
else return c;
}
}

程序对于一切合法的输入数据都能产生满足规格说明要求的结果。

 

2、可读性

3、健壮性

4、效率与低存储量需求

效率指的是算法执行时间。对于解决同一问题的多个算法,执行时间 短的算法效率高。

存储量需求指算法执行过程中所需要的最大存储空间。

两者都与问题的规模有 关。

 

算法一

算法二

在三个整数中求最大者

max(int a,int b,int c)
{if (a>b)
{if(a>c) return a;
else return c;
}
else
{if(b>c) return b;
else return c;
}/*无需额外存储空间,只需两次比较*/

max(int a[3])
{int c,int i;
c=a[0];
for(i=1;i<3;i++)
if (a[i]>c) c=a[i];
return c;
}
/*需要两个额外的存储空间,两次比较,至少一次赋值*/

/*共需5个整型数空间*/

100个整数中最大者

同上的算法难写,难读

max(int a[100])
{int c,int i;
c=a[0];
for(i=1;i<
100;i++)
if (a[i]>c) c=a[i];
return c;
}
/*共需102个整型数空间*/

三、总结

1、算 法的特性

2、算法设计要求:正确性、可读性、 健壮性、效率与低存储量需求。

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第四课

本课主题:算法效率的度量和存储空间需求

教学目的:掌握算法的渐近时间复杂度和空间复杂度的意义与作用

教学重点:渐近时间复杂度的意义与作用及计算方法

教学难点:渐近时间复杂度的意义

授课内容:

一、算法效率的度量

算法执行的时间是算法优劣和问题规模的函数。评价一个算法的优 劣,可以在相同的规模下,考察算法执行时间的长短来进行判断。而一个程序的执行时间通常有两种方法:

1、事后统计的方法。

缺点:不利于较大范围内的算法比较。(异地,异时,异境)

2、事前分析估算的方法。

程序在计算机上运行所需时间的影响因素

算法本身选用的策略

 

问题的规模

规模越大,消耗时间越多

书写程序的语言

语言越高级,消耗时间越多

编译产生的机器代码质量

 

机器执行指令的速度

 

综上所述,为便于比较算法本身的优劣,应排除其它影响算法效率的 因素。

从算法中选取一种对于所研究的问题来说是基本操作的原操作,以该基本操作重复执行的次数作为算法的时间量度。 (原操作在所有该问题的算法中都相同)

T(n)=O(f(n))

上示表示随问 题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐近时间复杂度,简称时间复杂度

4*4矩阵元素 和,T(4)=O(f(4))

f=n*n;

sum(int num[4][4])

{ int i,j,r=0;
for(i=0;i<4;i++)

for(j=0;j<4;j++)

r+=num[i][j]; /*原操作*/

return r;
}

最好情况:
T(4)=O(0)

最坏情况:
T(4)=O(n*n)

ispass(int num[4][4])

{ int i,j;
for(i=0;i<4;i++)

for(j=0;j<4;j++)

if(num[i][j]!=i*4+j+1)

return 0;

return 1;
}

原操作执行次数和包含它的语句的频 度相同。语句的频度指的是该语句重复执行的次数。

语句

频度

时间复杂度

{++x;s=0;}

1

O(1)

for(i=1;i<=n;++i)

{++x;s+=x;}

n

O(n)

for(j=1;j<=n;++j)

for(k=1;k<=n;++k)

{++x;s+=x;}

n*n

O(n*n)

 

 

O(log n)

 

 


 

基本操作的执行次数不确定时的时间复杂度

平均时间复杂度

依基本操作执行次数概率计算平均

最坏情况下时间复杂度

在最坏情况下基本操作执行次数

 

二、算法的存储空间需求

类似于算法的时间复杂度,空间复杂度可以作为算法所需存储空间的 量度。

记作:

S(n)=O(f(n))

若额外空间相对于 输入数据量来说是常数,则称此算法为原地工作

如果所占空间量依赖于特定的输入,则除特别指明外,均按最坏情况 来分析。

三、总结

渐近时间复杂度

空间复杂度

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