演算法暴力求解

❶ 什麼叫暴力演算法

當前對於各種加密演算法．除了有針對性的破解演算法，最基本的思想就是窮舉密鑰進行匹配，通常稱為暴力破解演算法。由於暴力破解演算法包含密鑰個數較多，遍歷的時間超過實際可接受的范圍。如果計算速度提高到足夠快。這種遍歷的演算法因結構設計簡便而具有實際應用的前景。

❷ 做一道題目，2元錢買一瓶啤酒，4個瓶蓋換一瓶，2個空瓶換一瓶，問10元錢可以喝多少瓶啤酒

答案：不剩下任何瓶子和蓋子，最多可以喝20瓶。

1、10元買5瓶啤酒，喝完後，有5個空瓶和5個蓋；

2、4個空瓶換2瓶啤酒，4蓋換1瓶啤酒，剩下1個空瓶和1個蓋，喝完後，有4個空瓶和4個蓋；

3、4個空瓶換2瓶啤酒，4蓋換1瓶啤酒，喝完後，有3個空瓶和3個蓋；

4、2個空瓶換1瓶啤酒，喝完後，有2個空瓶和4個蓋；

5、2個空瓶換1瓶啤酒，4蓋換1瓶啤酒，喝完後，有2個空瓶和2個蓋；

6、2個空瓶換1瓶啤酒，喝完後，有1個空瓶和3個蓋；

7、借1瓶啤酒，喝完後，有2個空瓶和4個蓋；換2瓶啤酒，還1瓶，還剩1瓶；

8、借1瓶啤酒，2瓶喝完後，有2個空瓶和2個蓋；換1瓶啤酒還上，還剩2個蓋；

9、借2瓶啤酒，喝完後，有2個空瓶和4個蓋；換2瓶啤酒還上，不再剩下瓶和蓋。

所以共有：5+3+3+1+2+1+2+1+2＝20。

(2)演算法暴力求解擴展閱讀

還有另一種比較簡單的演算法：

2元1瓶瓶酒，4個瓶蓋換1瓶，2個瓶子換一瓶，算下來：1個瓶蓋0.5元，1個瓶子1元，1瓶啤酒凈水=2-0.5-1=0.5元，這樣10/0.5=20瓶啤酒。

❸ 什麼叫暴力演算法

暴力演算法：利用枚舉所有的情況，或者其它大量運算又不用技巧的方式，來求解問題的方法。廣義的暴力法在解決問題，特別是數學和計算機編程問題方面應用衫孝廣泛，有著巨大的擾螞作用。它的缺點是效率低下，優點是編碼復雜度低，幾乎不用思考，不容易出錯。狹義的暴力法：這或李稿是一種簡單的串匹配演算法，用來判斷一個短串t是不是一個長串s的子串。

❹ 暴力窮舉和回溯法（八皇後問題）

以前每次遇到演算法問題都是直接暴力求解，一直以為自己用的是暴力窮舉法，現在學了回溯法，發現部分問題其實使用的是回溯法，而不是單純的暴力窮舉。

例如求解一個n皇後問題：

1.使用暴力窮舉，由於沒有兩個皇後能夠放在一列上，激塵櫻那麼解向量一定是數1，2，····，n的一個排列（第一行n種放法，第二行n-1種，以此類推）。時間復雜度O(n!).

為什麼是一維而不是兩維？因為沒有兩個皇後能在同一列，所以只用行標志就可以表示出皇後的位置，簡化了問題

2.回溯法，就等於是一個一個的試，從1到n，時間復雜度O(n^n),每一行n種放法，總共n行。

看起來回溯法要比暴力窮舉差很多，但是實際上回溯法很多時候實際演算法復雜度並沒有暴力窮舉高。比如4皇後問題中，僅需要341個可能節點中的27個節點就可以找到解，但是暴力窮舉實際會慢很多。

換一個思路，比如第一個皇後放在了0位置，暴力窮舉第二個皇後放在1位置，那麼之後的皇後無論怎麼放都是錯誤的，也就是(n-2)!個向量全部都是錯誤的，而回溯法面對這種問題，會在之前就直接拋棄這種兄塌情況，速度會快很多。不要問為什麼暴力窮舉為什麼不學回溯法那樣提前拋棄，因為它是 暴力窮舉 （這還算優化過一次，不然直接O(n^n)）。

總而言之，回溯法並不明叢需要得到所有情況，而且運行過程中會提前拋棄不合要求的情況，所以演算法復雜度一般不會到最差的情況。

❺ python入門求約數問題

def showMaxFactor(num):

----count = num//2

----while count >1:

--------if num % count ==0:

------------print('%d最大的約數是%d'%(num,count))

------------break

--------else:

------------count -=1

----else:

------------print('%d是素數'%num)

num= int(input('請輸入一個數：'))

showMaxFactor(num)

演算法應該是上面這個，你的漏掉一個else

count = num//2 這培棚巧個是整除，得到的是num除以配鍵2的整數部分，和count = num/2不同（25//2=12，25/2=12.5）

這個演算法屬於暴力求解，先找到一個『假設的最大公約數』count（整數），然後嘗試num能不能整和彎除count，如果能整除，那就是最大約數，如果不能count-1，繼續嘗試直到得到最大約數。因為2是除了1之外的最小素數，所以任何一個num的最大約數都不可能超過num/2，所以起始的count假設為num//2。當然你也可以假設為比num//2大的整數，只是會浪費計算而已。

❻ 數據結構與演算法-進階（十九）分治

分治，可以理解為分而治之，核心邏輯就是將原問題分解成若槐仿羨干個小問題，原問題和小問題鉛拍在結構上是一致的，唯一的區別就是規模不同。然後再將小問題分解出更小的問題，直到無法再分解為止，也就是可以直接或者簡單的計算得出問題的答案。最後利用小問題推導出原問題的解。

這個和 遞歸的思想類似 ，所以分治策略非常適合使用遞歸來處理，需要特別注意的是，分治策略中的子問題都是相互獨立的。

可以應用到分治策略的有快速排序、歸並排序和大數乘法等。

分治策略通常遵循這樣的通用模式，解決規模為 n 的問題，就分解成 a 個規模為 frac{n}{b} 的子問題，然後在 O(n^d) 時間內將子問題的解給合並起來。

總結下來，演算法運算的時間 T(n) = aT(frac{n}{b}) + O(n^d)，a > 0，b > 1，d geq 0。 繼續簡化運算時間的公式，有以下三個公式：

接下來通過求最大連續子序列和來進一步了解下分治策略。

當給定一個長度為 n 的整數序列，求它的最大連續子序列和，比如整數大扒序列為 -2、1、-3、4、-1、2、1、-5、4，那麼這個整數序列的最大連續子序列和是 4 + (-1) + 2 + 1 = 6。

那麼最簡單的實現，就是暴力求解，找出所有連續子序列的和，比較出最大的那個。如下代碼所示，用三個 for 循環來找出所有的連續子序列，並比較出最大值。

看上面的代碼，可以計算出空間復雜度是 O(1)，時間復雜度是 O(n^3)。函數中可以繼續優化，重復使用前面計算出的 sum 值，代碼如下所示：

優化後的函數，它的空間復雜度是 O(n)，時間復雜度減少為 O(n^2)。

現在用分治策略來求最大子序列和。先將序列均勻的分割成兩個子序列 [begin, end) = [begin, mid) + [mid, end)，mid = (begin + end) >> 1。

假設 [begin, end) 的最大子序列是 S[i, j)，那麼它就有三種可能情況：

當出現第3種情況時，繼續往下分析：

所以用代碼實現時，就是將這三種情況都給求解出來，然後比較這3種情況的解，其中最大的就是這個序列的連續子序列和。

先創建一個對外調用的函數，設置 nums 數組異常的處理，如下代碼所示：

然後創建一個求連續子序列和的函數，傳入 nums 的同時，也要傳入 begin 和 end，在這個函數中要實現 S[i, j) 的三種情況，第一種情況用 maxSubArray(nums, begin, mid) 處理，第二種情況用 maxSubArray(nums, mid, end) 來處理。這種處理方式就是遞歸思想。

最後處理第三種情況，那麼就要分別求解出 [i, mid) 和 [mid, j）中的連續子序列和，因為第三種情況是分布在 mid 左右，並且是連續的，所以這種情況的連續子序列的和就是 leftMax + rightMax。如下代碼所示：

函數中最後的 return 後的代碼就是比較這三種情況，並返回其中最大的值。因為是遞歸的方式，所以函數中一定要有結束遞歸的條件，if (end - begin < 2) return nums[begin]; 就是遞歸基。

通過分治策略求連續最大子序列和的空間復雜度是 O(logn)，時間復雜度是 O(nlogn)，低於暴力求解的復雜度。

❼ 求大神幫忙寫一個暴力破解演算法，c或Java都行，密碼由數字和字母組成，最大密碼長度10位最小一位

import org.junit.Test;

public class T {

//最小長度
private int min = 1;
//最大長度
private int max = 10;
//准備數字，大小寫
private char[] psw = {'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z','A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L','M','N','O','P','Q','R','S','T','U','V','W','X','Y','Z'};

@Test
public void t(){
for(int i=min; i<=max; i++){
permutation(psw, i);
}
}

/**
* 全排列入口
* @param array 密碼數據
* @param n 密碼長度
*/
private void permutation(char[] array, int n) {
permutation("", array, n);
}

/**
*
* @param s 已生成臨時字串
* @param array 密碼數據
* @param n 剩餘未生成的字元長度
*/
private void permutation(String s, char[] array, int n) {
if(n == 1) {
for(int i=0; i<array.length; i++) {
//這是密碼結果
String result = s+array[i];
System.out.println(result);
}
} else {
for(int i=0; i<array.length; i++) {
permutation(s+array[i], array, n-1);
}
}
}

}

不過建議不要暴力，有針對性會好一點

❽ 密碼的暴力破解使用的是（　）演算法。 A．解析法　B．窮舉法　C．分治法D

B
窮舉法，或稱為暴力破解法，是一種針對於密碼的破譯方法，即將密碼進行逐個推算直到找出真正的密碼為止。例如一個已知是四位並且全部由數字組成的密碼，其可能共有10000種組合，因此最多嘗試10000次就能找到正確的密碼。理論上利用這種方法可以破解任何一種密碼，問題只在於如何縮短試誤時間。因此有些人運用計算機來增加效率，有些人輔以字典來縮小密碼組合的范圍。

❾ 高次方程暴力計演算法

暴力計演算法在高次方程中的應用

高次方程是數學中的一種重要概念，通常指的是次數高於2次的多項式方程。在實際問題中，高次方程往往具有重要的應用，例如物理學中的牛頓運動定律、電磁學中的麥克斯韋方程、經濟學中的需求曲線等。由於高次方程的解析解往往十分復雜，因此需要運用暴力計演算法來求解。本文將介紹暴力計演算法在高次方程中的應用。

一、高次方程的暴力求解方法

對於一般的高次方程，往往難以通過代數方法求解解析解。因此，我們需要考慮通過暴力計演算法求解。高次方程的暴力求解談斗方法通常包括以下幾個步驟：

1. 將方程化為標准形式。將高次方程化為標準的多項式方程，消去可能存在的分式和根式。

2. 粗略的求解范圍。通過試錯的方法，找到可能的解的范圍，縮小求解范圍。

3. 構造求解函數。根據方程的特點，構造一個函數式，代入求解范圍中，通過迭代方法逐步趨近於解。

4. 求解。根據精度要求，逐漸提高求解函數的迭代次數，逼近方程的解，得出近似解。

二、暴力計演算法的運用實例

下面以求解簡單的二次方程為例，介紹如何運用暴力計演算法。如何求解方程：

$$ ax^2 + bx + c = 0 $$

其中a, b, c均為實數。

將方程變形，可得：

$$ x^2 + \\frac{b}{a} x + \\frac{c}{a} = 0 $$

利用求根公式，可得：

$$ x = \\frac{-b \\pm \\sqrt{b^2-4ac}}{2a} $$

因此，我們可以構造如下的求解函數：

```

double solve(double a, double b, double c) {

double delta = b * b - 4 * a *c;

return (delta >= 0) ? (-b-sqrt(delta))/2/a : 0;

}

```

在此基礎上，我們可以進一步優化求解函數，例如改進精度、縮小求解范圍等，從而得到更精確的解。需要注意的是，對於高次方程，我們需要根據具體問題設計不同的求解函數。

三、高次方程的應用

高次方程在實際問題中具有廣泛的應用。例如在物理學中，某個物體的運動軌跡可能滿足高次方程；在金融學中，我們需要根據股票價格的變化情況，預測未來股票價格的趨勢，需要運用高次方程等。由於高次方程往往較難求解，因此暴力計演算法在高次方程的應用中具有重要的地位。

綜上所述，暴力計演算法在高次方程中的應用不可忽視畝蠢。在實際問題中，我們需要根據具體情況選用不同的求解函數，並考慮如何優化求解過程，從而得到更精確的解。我們希望本含耐磨文能夠對讀者有所啟發，為您在高次方程的求解中提供一些幫助。

❿ 408演算法題暴力解法多少分

408演算法題暴力解法110到120左右。答題標准：

第一部分：單項選擇題部分。

80分選擇題，每題2分，共40題，看重基礎，出題順序是數據結構，組成原理，操作系統，網路，如果408目標130+，選擇題必去嚴格控制錯4個以內，其中數據結構和網路選擇題不能丟分，操作系統和組成原理每年都會有相對超綱的概念題。

第二部分：綜合應用題部分。

最後說數據結構都是演算法題，題源來自LeetCode，一般是LeetCode的改編，這幾年的演算法題都不簡單，相當於PAT乙級前3題難度，如果演算法想拿高分題還是要刷題的，如果不想刷題，暴力解（幾層for循環）也能拿到一半分，刷題是很耗時間的，復習時間緊的建議放棄。

本專業畢業生應獲得以下幾個方面的知識和能力：

1、掌握電子技術和計算機組成與體系結構的基本原理、分析方法和實驗技能，能從事計算機硬體系統開發與設計。

2、掌握程序設計語言、演算法與數據結構、操作系統以及軟體設計方法和工程的基本理論、基本知識與基本技能，具有較強的程序設計能力,能從事系統軟體和大型應用軟體的開發與研製。

3、掌握並行處理、分布式系統、網路與通信、多媒體信息處理、計算機安全、圖形圖象處理以及計算機輔助設計等方面的基本理論、分析方法和工程實踐技能，具有計算機應用和開發的能力。

4、掌握計算機科學的基本理論，具有從事計算機科學研究的堅實基礎。

以上內容參考：網路--408演算法題