Ⅰ c語言常用演算法有哪些
0) 窮舉法
窮舉法簡單粗暴,沒有什麼問題是搞不定的,只要你肯花時間。同時對於小數據量,窮舉法就是最優秀的演算法。就像太祖長拳,簡單,人人都能會,能解決問題,但是與真正的高手過招,就頹了。
1) 貪婪演算法
貪婪演算法可以獲取到問題的局部最優解,不一定能獲取到全局最優解,同時獲取最優解的好壞要看貪婪策略的選擇。特點就是簡單,能獲取到局部最優解。就像打狗棍法,同一套棍法,洪七公和魯有腳的水平就差太多了,因此同樣是貪婪演算法,不同的貪婪策略會導致得到差異非常大的結果。
2) 動態規劃演算法
當最優化問題具有重復子問題和最優子結構的時候,就是動態規劃出場的時候了。動態規劃演算法的核心就是提供了一個memory來緩存重復子問題的結果,避免了遞歸的過程中的大量的重復計算。動態規劃演算法的難點在於怎麼將問題轉化為能夠利用動態規劃演算法來解決。當重復子問題的數目比較小時,動態規劃的效果也會很差。如果問題存在大量的重復子問題的話,那麼動態規劃對於效率的提高是非常恐怖的。就像斗轉星移武功,對手強它也會比較強,對手若,他也會比較弱。
3)分治演算法
分治演算法的邏輯更簡單了,就是一個詞,分而治之。分治演算法就是把一個大的問題分為若干個子問題,然後在子問題繼續向下分,一直到base cases,通過base cases的解決,一步步向上,最終解決最初的大問題。分治演算法是遞歸的典型應用。
4) 回溯演算法
回溯演算法是深度優先策略的典型應用,回溯演算法就是沿著一條路向下走,如果此路不同了,則回溯到上一個
分岔路,在選一條路走,一直這樣遞歸下去,直到遍歷萬所有的路徑。八皇後問題是回溯演算法的一個經典問題,還有一個經典的應用場景就是迷宮問題。
5) 分支限界演算法
回溯演算法是深度優先,那麼分支限界法就是廣度優先的一個經典的例子。回溯法一般來說是遍歷整個解空間,獲取問題的所有解,而分支限界法則是獲取一個解(一般來說要獲取最優解)。
Ⅱ c語言範例開發大全.pdf
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Ⅵ 求C語言pdf格式的幾本書!!!
這幾本在網上都可以找到的,C語言我建議你看的就是 K&R C程序設計,另一本要看的ANSI C標准,其它的都是浮雲。。unix編程和系統編程 ,這兩本太大了。。但是在網上都可以搜索到。。去google unix系統編程 filetype:pdf會搜索到的。。切記C和指針是拉圾 C缺陷和缺陷拉圾 C專家編程拉圾。。 我是過來人。。特別是ANSI C 標准 (在CSDN有下載 包括C++2011的標准) 看標准才是王道。另外就是你要多去悟,不要限於那些無用的技巧呀, 語法呀。。真的。。C語言學好了。。基本說你在編程語言這塊沒有問題了,剩下的就是主攻演算法,啥MFC 啥reactos 都是浮雲,看來樓主是喜歡linux,學linux去csdn下一下常規命令的源碼,分析一下linux的源碼你會大有長進。。
Ⅶ 求 演算法:C語言實現 的PDF
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Ⅷ c語言實例的書籍
Cambridge - Numerical Recipes in C》這本書的中文版叫做《c語言數值演算法程序大全(第二版)》裡面基本上囊括了所有的數值演算法
C++primer
C++編程思想第二版上下兩卷
以上兩本只是入門一下
《C++ 語言命令詳解(第二版)》這本書絕對必備裡麵包含了所有的c語言函數
《MFC類庫參考手冊 (PDF,全四冊)》這本作為單純C++向MFC的過度也應該必備
我一般都使用MFC裡面的類但是不少都推薦STL,所以推薦你看一下STL方面的書(但是如果你和我一樣不是學這個專業的,只是專業方面需要編一些小應用軟體推薦你只學MFC)
stl推薦你看一下《STL入門教程》這是一本.chm的書,裡面的內容可以實時更新,囊括了所有的stl信息。
以上的書都可以從web 迅雷里下載到。
我的郵箱[email protected]
至於實例的書我覺得都沒什麼用,因為都太大路化了,不能解決實際問題,建議你就在網路知道里搜C++,然後看別的網友在答疑時提的問題和解決方法,效果非常好,然後試著完成一些簡單小任務,賺點分,提高很快,我個人就是從給人編解一元方程地程序開始,一直到現在可以編一些稍微復雜一點的演算法。
Ⅸ 《數據結構(C語言版)》pdf下載在線閱讀全文,求百度網盤雲資源
《數據結構(C語言版)》(嚴蔚敏)電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名:數據結構(C語言版)
作者:嚴蔚敏
豆瓣評分:6.1
出版社:清華大學出版社
出版年份:2012-5
頁數:335
內容簡介:
《數據結構》(C語言版)是為「數據結構」課程編寫的教材,也可作為學習數據結構及其演算法的C程序設計的參數教材。
本書的前半部分從抽象數據類型的角度討論各種基本類型的數據結構及其應用;後半部分主要討論查找和排序的各種實現方法及其綜合分析比較。其內容和章節編排1992年4月出版的《數據結構》(第二版)基本一致,但在本書中更突出了抽象數據類型的概念。全書採用類C語言作為數據結構和演算法的描述語言。
作者簡介:
嚴蔚敏 清華大學計算機系教授,長期從事數據結構教學和教材建設,和吳偉民合作編著的《數據結構》曾獲「第二屆普通高等學校優秀教材全國特等獎」和「1996年度國家科學技術進步獎三等獎」。
吳偉民 廣東工業大學計算機學院副教授,碩士生導師。廣東省計算機學會圖像圖形分會秘書長。長期從事數據結構教學和系列教材建設。主要研究領域:數據結構和演算法、可是計算、編譯和虛擬機技術、智能系統等。和嚴蔚敏合作編著的《數據結構》曾獲「第二屆普通高等學校優秀教材全國特等獎」和「1996年度國家科學技術進步獎三等獎」。
Ⅹ C語言演算法有哪些 並舉例和分析
演算法大全(C,C++)
一、 數論演算法
1.求兩數的最大公約數
function gcd(a,b:integer):integer;
begin
if b=0 then gcd:=a
else gcd:=gcd (b,a mod b);
end ;
2.求兩數的最小公倍數
function lcm(a,b:integer):integer;
begin
if a<b then swap(a,b);
lcm:=a;
while lcm mod b>0 do inc(lcm,a);
end;
3.素數的求法
A.小范圍內判斷一個數是否為質數:
function prime (n: integer): Boolean;
var I: integer;
begin
for I:=2 to trunc(sqrt(n)) do
if n mod I=0 then begin
prime:=false; exit;
end;
prime:=true;
end;
B.判斷longint范圍內的數是否為素數(包含求50000以內的素數表):
procere getprime;
var
i,j:longint;
p:array[1..50000] of boolean;
begin
fillchar(p,sizeof(p),true);
p[1]:=false;
i:=2;
while i<50000 do begin
if p[i] then begin
j:=i*2;
while j<50000 do begin
p[j]:=false;
inc(j,i);
end;
end;
inc(i);
end;
l:=0;
for i:=1 to 50000 do
if p[i] then begin
inc(l);pr[l]:=i;
end;
end;{getprime}
function prime(x:longint):integer;
var i:integer;
begin
prime:=false;
for i:=1 to l do
if pr[i]>=x then break
else if x mod pr[i]=0 then exit;
prime:=true;
end;{prime}
二、圖論演算法
1.最小生成樹
A.Prim演算法:
procere prim(v0:integer);
var
lowcost,closest:array[1..maxn] of integer;
i,j,k,min:integer;
begin
for i:=1 to n do begin
lowcost[i]:=cost[v0,i];
closest[i]:=v0;
end;
for i:=1 to n-1 do begin
{尋找離生成樹最近的未加入頂點k}
min:=maxlongint;
for j:=1 to n do
if (lowcost[j]<min) and (lowcost[j]<>0) then begin
min:=lowcost[j];
k:=j;
end;
lowcost[k]:=0; {將頂點k加入生成樹}
{生成樹中增加一條新的邊k到closest[k]}
{修正各點的lowcost和closest值}
for j:=1 to n do
if cost[k,j]<lwocost[j] then begin
lowcost[j]:=cost[k,j];
closest[j]:=k;
end;
end;
end;{prim}
B.Kruskal演算法:(貪心)
按權值遞增順序刪去圖中的邊,若不形成迴路則將此邊加入最小生成樹。
function find(v:integer):integer; {返回頂點v所在的集合}
var i:integer;
begin
i:=1;
while (i<=n) and (not v in vset[i]) do inc(i);
if i<=n then find:=i else find:=0;
end;
procere kruskal;
var
tot,i,j:integer;
begin
for i:=1 to n do vset[i]:=[i];{初始化定義n個集合,第I個集合包含一個元素I}
p:=n-1; q:=1; tot:=0; {p為尚待加入的邊數,q為邊集指針}
sort;
{對所有邊按權值遞增排序,存於e[I]中,e[I].v1與e[I].v2為邊I所連接的兩個頂點的序號,e[I].len為第I條邊的長度}
while p>0 do begin
i:=find(e[q].v1);j:=find(e[q].v2);
if i<>j then begin
inc(tot,e[q].len);
vset[i]:=vset[i]+vset[j];vset[j]:=[];
dec(p);
end;
inc(q);
end;
writeln(tot);
end;
2.最短路徑
A.標號法求解單源點最短路徑:
var
a:array[1..maxn,1..maxn] of integer;
b:array[1..maxn] of integer; {b[i]指頂點i到源點的最短路徑}
mark:array[1..maxn] of boolean;
procere bhf;
var
best,best_j:integer;
begin
fillchar(mark,sizeof(mark),false);
mark[1]:=true; b[1]:=0;{1為源點}
repeat
best:=0;
for i:=1 to n do
If mark[i] then {對每一個已計算出最短路徑的點}
for j:=1 to n do
if (not mark[j]) and (a[i,j]>0) then
if (best=0) or (b[i]+a[i,j]<best) then begin
best:=b[i]+a[i,j]; best_j:=j;
end;
if best>0 then begin
b[best_j]:=best;mark[best_j]:=true;
end;
until best=0;
end;{bhf}
B.Floyed演算法求解所有頂點對之間的最短路徑:
procere floyed;
begin
for I:=1 to n do
for j:=1 to n do
if a[I,j]>0 then p[I,j]:=I else p[I,j]:=0; {p[I,j]表示I到j的最短路徑上j的前驅結點}
for k:=1 to n do {枚舉中間結點}
for i:=1 to n do
for j:=1 to n do
if a[i,k]+a[j,k]<a[i,j] then begin
a[i,j]:=a[i,k]+a[k,j];
p[I,j]:=p[k,j];
end;
end;
C. Dijkstra 演算法:
var
a:array[1..maxn,1..maxn] of integer;
b,pre:array[1..maxn] of integer; {pre[i]指最短路徑上I的前驅結點}
mark:array[1..maxn] of boolean;
procere dijkstra(v0:integer);
begin
fillchar(mark,sizeof(mark),false);
for i:=1 to n do begin
d[i]:=a[v0,i];
if d[i]<>0 then pre[i]:=v0 else pre[i]:=0;
end;
mark[v0]:=true;
repeat {每循環一次加入一個離1集合最近的結點並調整其他結點的參數}
min:=maxint; u:=0; {u記錄離1集合最近的結點}
for i:=1 to n do
if (not mark[i]) and (d[i]<min) then begin
u:=i; min:=d[i];
end;
if u<>0 then begin
mark[u]:=true;
for i:=1 to n do
if (not mark[i]) and (a[u,i]+d[u]<d[i]) then begin
d[i]:=a[u,i]+d[u];
pre[i]:=u;
end;
end;
until u=0;
end;
3.計算圖的傳遞閉包
Procere Longlink;
Var
T:array[1..maxn,1..maxn] of boolean;
Begin
Fillchar(t,sizeof(t),false);
For k:=1 to n do
For I:=1 to n do
For j:=1 to n do T[I,j]:=t[I,j] or (t[I,k] and t[k,j]);
End;
4.無向圖的連通分量
A.深度優先
procere dfs ( now,color: integer);
begin
for i:=1 to n do
if a[now,i] and c[i]=0 then begin {對結點I染色}
c[i]:=color;
dfs(I,color);
end;
end;
B 寬度優先(種子染色法)
5.關鍵路徑
幾個定義: 頂點1為源點,n為匯點。
a. 頂點事件最早發生時間Ve[j], Ve [j] = max{ Ve [j] + w[I,j] },其中Ve (1) = 0;
b. 頂點事件最晚發生時間 Vl[j], Vl [j] = min{ Vl[j] – w[I,j] },其中 Vl(n) = Ve(n);
c. 邊活動最早開始時間 Ee[I], 若邊I由<j,k>表示,則Ee[I] = Ve[j];
d. 邊活動最晚開始時間 El[I], 若邊I由<j,k>表示,則El[I] = Vl[k] – w[j,k];
若 Ee[j] = El[j] ,則活動j為關鍵活動,由關鍵活動組成的路徑為關鍵路徑。
求解方法:
a. 從源點起topsort,判斷是否有迴路並計算Ve;
b. 從匯點起topsort,求Vl;
c. 算Ee 和 El;
6.拓撲排序
找入度為0的點,刪去與其相連的所有邊,不斷重復這一過程。
例 尋找一數列,其中任意連續p項之和為正,任意q 項之和為負,若不存在則輸出NO.
7.迴路問題
Euler迴路(DFS)
定義:經過圖的每條邊僅一次的迴路。(充要條件:圖連同且無奇點)
Hamilton迴路
定義:經過圖的每個頂點僅一次的迴路。
一筆畫
充要條件:圖連通且奇點個數為0個或2個。
9.判斷圖中是否有負權迴路 Bellman-ford 演算法
x[I],y[I],t[I]分別表示第I條邊的起點,終點和權。共n個結點和m條邊。
procere bellman-ford
begin
for I:=0 to n-1 do d[I]:=+infinitive;
d[0]:=0;
for I:=1 to n-1 do
for j:=1 to m do {枚舉每一條邊}
if d[x[j]]+t[j]<d[y[j]] then d[y[j]]:=d[x[j]]+t[j];
for I:=1 to m do
if d[x[j]]+t[j]<d[y[j]] then return false else return true;
end;
10.第n最短路徑問題
*第二最短路徑:每舉最短路徑上的每條邊,每次刪除一條,然後求新圖的最短路徑,取這些路徑中最短的一條即為第二最短路徑。
*同理,第n最短路徑可在求解第n-1最短路徑的基礎上求解。
三、背包問題
*部分背包問題可有貪心法求解:計算Pi/Wi
數據結構:
w[i]:第i個背包的重量;
p[i]:第i個背包的價值;
1.0-1背包: 每個背包只能使用一次或有限次(可轉化為一次):
A.求最多可放入的重量。
NOIP2001 裝箱問題
有一個箱子容量為v(正整數,o≤v≤20000),同時有n個物品(o≤n≤30),每個物品有一個體積 (正整數)。要求從 n 個物品中,任取若千個裝入箱內,使箱子的剩餘空間為最小。
l 搜索方法
procere search(k,v:integer); {搜索第k個物品,剩餘空間為v}
var i,j:integer;
begin
if v<best then best:=v;
if v-(s[n]-s[k-1])>=best then exit; {s[n]為前n個物品的重量和}
if k<=n then begin
if v>w[k] then search(k+1,v-w[k]);
search(k+1,v);
end;
end;
l DP
F[I,j]為前i個物品中選擇若干個放入使其體積正好為j的標志,為布爾型。
實現:將最優化問題轉化為判定性問題
f [I, j] = f [ i-1, j-w[i] ] (w[I]<=j<=v) 邊界:f[0,0]:=true.
For I:=1 to n do
For j:=w[I] to v do F[I,j]:=f[I-1,j-w[I]];
優化:當前狀態只與前一階段狀態有關,可降至一維。
F[0]:=true;
For I:=1 to n do begin
F1:=f;
For j:=w[I] to v do
If f[j-w[I]] then f1[j]:=true;
F:=f1;
End;
B.求可以放入的最大價值。
F[I,j] 為容量為I時取前j個背包所能獲得的最大價值。
F [i,j] = max { f [ i – w [ j ], j-1] + p [ j ], f[ i,j-1] }
C.求恰好裝滿的情況數。
DP:
Procere update;
var j,k:integer;
begin
c:=a;
for j:=0 to n do
if a[j]>0 then
if j+now<=n then inc(c[j+now],a[j]);
a:=c;
end;
2.可重復背包
A求最多可放入的重量。
F[I,j]為前i個物品中選擇若干個放入使其體積正好為j的標志,為布爾型。
狀態轉移方程為
f[I,j] = f [ I-1, j – w[I]*k ] (k=1.. j div w[I])
B.求可以放入的最大價值。
USACO 1.2 Score Inflation
進行一次競賽,總時間T固定,有若干種可選擇的題目,每種題目可選入的數量不限,每種題目有一個ti(解答此題所需的時間)和一個si(解答此題所得的分數),現要選擇若干題目,使解這些題的總時間在T以內的前提下,所得的總分最大,求最大的得分。
*易想到:
f[i,j] = max { f [i- k*w[j], j-1] + k*p[j] } (0<=k<= i div w[j])
其中f[i,j]表示容量為i時取前j種背包所能達到的最大值。
*實現:
Begin
FillChar(f,SizeOf(f),0);
For i:=1 To M Do
For j:=1 To N Do
If i-problem[j].time>=0 Then
Begin
t:=problem[j].point+f[i-problem[j].time];
If t>f[i] Then f[i]:=t;
End;
Writeln(f[M]);
End.
C.求恰好裝滿的情況數。
Ahoi2001 Problem2
求自然數n本質不同的質數和的表達式的數目。
思路一,生成每個質數的系數的排列,在一一測試,這是通法。
procere try(dep:integer);
var i,j:integer;
begin
cal; {此過程計算當前系數的計算結果,now為結果}
if now>n then exit; {剪枝}
if dep=l+1 then begin {生成所有系數}
cal;
if now=n then inc(tot);
exit;
end;
for i:=0 to n div pr[dep] do begin
xs[dep]:=i;
try(dep+1);
xs[dep]:=0;
end;
end;
思路二,遞歸搜索效率較高
procere try(dep,rest:integer);
var i,j,x:integer;
begin
if (rest<=0) or (dep=l+1) then begin
if rest=0 then inc(tot);
exit;
end;
for i:=0 to rest div pr[dep] do
try(dep+1,rest-pr[dep]*i);
end;
{main: try(1,n); }
思路三:可使用動態規劃求解
USACO1.2 money system
V個物品,背包容量為n,求放法總數。
轉移方程:
Procere update;
var j,k:integer;
begin
c:=a;
for j:=0 to n do
if a[j]>0 then
for k:=1 to n div now do
if j+now*k<=n then inc(c[j+now*k],a[j]);
a:=c;
end;
{main}
begin
read(now); {讀入第一個物品的重量}
i:=0; {a[i]為背包容量為i時的放法總數}
while i<=n do begin
a[i]:=1; inc(i,now); end; {定義第一個物品重的整數倍的重量a值為1,作為初值}
for i:=2 to v do
begin
read(now);
update; {動態更新}
end;
writeln(a[n]);
四、排序演算法
A.快速排序:
procere qsort(l,r:integer);
var i,j,mid:integer;
begin
i:=l;j:=r; mid:=a[(l+r) div 2]; {將當前序列在中間位置的數定義為中間數}
repeat
while a[i]<mid do inc(i); {在左半部分尋找比中間數大的數}
while a[j]>mid do dec(j);{在右半部分尋找比中間數小的數}
if i<=j then begin {若找到一組與排序目標不一致的數對則交換它們}
swap(a[i],a[j]);
inc(i);dec(j); {繼續找}
end;
until i>j;
if l<j then qsort(l,j); {若未到兩個數的邊界,則遞歸搜索左右區間}
if i<r then qsort(i,r);
end;{sort}
B.插入排序:
思路:當前a[1]..a[i-1]已排好序了,現要插入a[i]使a[1]..a[i]有序。
procere insert_sort;
var i,j:integer;
begin
for i:=2 to n do begin
a[0]:=a[i];
j:=i-1;
while a[0]<a[j] do begin
a[j+1]:=a[j];
j:=j-1;
end;
a[j+1]:=a[0];
end;
end;{inset_sort}
C.選擇排序:
procere sort;
var i,j,k:integer;
begin
for i:=1 to n-1 do
for j:=i+1 to n do
if a[i]>a[j] then swap(a[i],a[j]);
end;
D. 冒泡排序
procere bubble_sort;
var i,j,k:integer;
begin
for i:=1 to n-1 do
for j:=n downto i+1 do
if a[j]<a[j-1] then swap( a[j],a[j-1]); {每次比較相鄰元素的關系}
end;
E.堆排序:
procere sift(i,m:integer);{調整以i為根的子樹成為堆,m為結點總數}
var k:integer;
begin
a[0]:=a[i]; k:=2*i;{在完全二叉樹中結點i的左孩子為2*i,右孩子為2*i+1}
while k<=m do begin
if (k<m) and (a[k]<a[k+1]) then inc(k);{找出a[k]與a[k+1]中較大值}
if a[0]<a[k] then begin a[i]:=a[k];i:=k;k:=2*i; end
else k:=m+1;
end;
a[i]:=a[0]; {將根放在合適的位置}
end;
procere heapsort;
var
j:integer;
begin
for j:=n div 2 downto 1 do sift(j,n);
for j:=n downto 2 do begin
swap(a[1],a[j]);
sift(1,j-1);
end;