算法暴力求解

❶ 什么叫暴力算法

当前对于各种加密算法．除了有针对性的破解算法，最基本的思想就是穷举密钥进行匹配，通常称为暴力破解算法。由于暴力破解算法包含密钥个数较多，遍历的时间超过实际可接受的范围。如果计算速度提高到足够快。这种遍历的算法因结构设计简便而具有实际应用的前景。

❷ 做一道题目，2元钱买一瓶啤酒，4个瓶盖换一瓶，2个空瓶换一瓶，问10元钱可以喝多少瓶啤酒

答案：不剩下任何瓶子和盖子，最多可以喝20瓶。

1、10元买5瓶啤酒，喝完后，有5个空瓶和5个盖；

2、4个空瓶换2瓶啤酒，4盖换1瓶啤酒，剩下1个空瓶和1个盖，喝完后，有4个空瓶和4个盖；

3、4个空瓶换2瓶啤酒，4盖换1瓶啤酒，喝完后，有3个空瓶和3个盖；

4、2个空瓶换1瓶啤酒，喝完后，有2个空瓶和4个盖；

5、2个空瓶换1瓶啤酒，4盖换1瓶啤酒，喝完后，有2个空瓶和2个盖；

6、2个空瓶换1瓶啤酒，喝完后，有1个空瓶和3个盖；

7、借1瓶啤酒，喝完后，有2个空瓶和4个盖；换2瓶啤酒，还1瓶，还剩1瓶；

8、借1瓶啤酒，2瓶喝完后，有2个空瓶和2个盖；换1瓶啤酒还上，还剩2个盖；

9、借2瓶啤酒，喝完后，有2个空瓶和4个盖；换2瓶啤酒还上，不再剩下瓶和盖。

所以共有：5+3+3+1+2+1+2+1+2＝20。

(2)算法暴力求解扩展阅读

还有另一种比较简单的算法：

2元1瓶瓶酒，4个瓶盖换1瓶，2个瓶子换一瓶，算下来：1个瓶盖0.5元，1个瓶子1元，1瓶啤酒净水=2-0.5-1=0.5元，这样10/0.5=20瓶啤酒。

❸ 什么叫暴力算法

暴力算法：利用枚举所有的情况，或者其它大量运算又不用技巧的方式，来求解问题的方法。广义的暴力法在解决问题，特别是数学和计算机编程问题方面应用衫孝广泛，有着巨大的扰蚂作用。它的缺点是效率低下，优点是编码复杂度低，几乎不用思考，不容易出错。狭义的暴力法：这或李稿是一种简单的串匹配算法，用来判断一个短串t是不是一个长串s的子串。

❹ 暴力穷举和回溯法（八皇后问题）

以前每次遇到算法问题都是直接暴力求解，一直以为自己用的是暴力穷举法，现在学了回溯法，发现部分问题其实使用的是回溯法，而不是单纯的暴力穷举。

例如求解一个n皇后问题：

1.使用暴力穷举，由于没有两个皇后能够放在一列上，激尘樱那么解向量一定是数1，2，····，n的一个排列（第一行n种放法，第二行n-1种，以此类推）。时间复杂度O(n!).

为什么是一维而不是两维？因为没有两个皇后能在同一列，所以只用行标志就可以表示出皇后的位置，简化了问题

2.回溯法，就等于是一个一个的试，从1到n，时间复杂度O(n^n),每一行n种放法，总共n行。

看起来回溯法要比暴力穷举差很多，但是实际上回溯法很多时候实际算法复杂度并没有暴力穷举高。比如4皇后问题中，仅需要341个可能节点中的27个节点就可以找到解，但是暴力穷举实际会慢很多。

换一个思路，比如第一个皇后放在了0位置，暴力穷举第二个皇后放在1位置，那么之后的皇后无论怎么放都是错误的，也就是(n-2)!个向量全部都是错误的，而回溯法面对这种问题，会在之前就直接抛弃这种兄塌情况，速度会快很多。不要问为什么暴力穷举为什么不学回溯法那样提前抛弃，因为它是 暴力穷举 （这还算优化过一次，不然直接O(n^n)）。

总而言之，回溯法并不明丛需要得到所有情况，而且运行过程中会提前抛弃不合要求的情况，所以算法复杂度一般不会到最差的情况。

❺ python入门求约数问题

def showMaxFactor(num):

----count = num//2

----while count >1:

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

------------print('%d最大的约数是%d'%(num,count))

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

--------else:

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

----else:

------------print('%d是素数'%num)

num= int(input('请输入一个数：'))

showMaxFactor(num)

算法应该是上面这个，你的漏掉一个else

count = num//2 这培棚巧个是整除，得到的是num除以配键2的整数部分，和count = num/2不同（25//2=12，25/2=12.5）

这个算法属于暴力求解，先找到一个‘假设的最大公约数’count（整数），然后尝试num能不能整和弯除count，如果能整除，那就是最大约数，如果不能count-1，继续尝试直到得到最大约数。因为2是除了1之外的最小素数，所以任何一个num的最大约数都不可能超过num/2，所以起始的count假设为num//2。当然你也可以假设为比num//2大的整数，只是会浪费计算而已。

❻ 数据结构与算法-进阶（十九）分治

分治，可以理解为分而治之，核心逻辑就是将原问题分解成若槐仿羡干个小问题，原问题和小问题铅拍在结构上是一致的，唯一的区别就是规模不同。然后再将小问题分解出更小的问题，直到无法再分解为止，也就是可以直接或者简单的计算得出问题的答案。最后利用小问题推导出原问题的解。

这个和 递归的思想类似 ，所以分治策略非常适合使用递归来处理，需要特别注意的是，分治策略中的子问题都是相互独立的。

可以应用到分治策略的有快速排序、归并排序和大数乘法等。

分治策略通常遵循这样的通用模式，解决规模为 n 的问题，就分解成 a 个规模为 frac{n}{b} 的子问题，然后在 O(n^d) 时间内将子问题的解给合并起来。

总结下来，算法运算的时间 T(n) = aT(frac{n}{b}) + O(n^d)，a > 0，b > 1，d geq 0。 继续简化运算时间的公式，有以下三个公式：

接下来通过求最大连续子序列和来进一步了解下分治策略。

当给定一个长度为 n 的整数序列，求它的最大连续子序列和，比如整数大扒序列为 -2、1、-3、4、-1、2、1、-5、4，那么这个整数序列的最大连续子序列和是 4 + (-1) + 2 + 1 = 6。

那么最简单的实现，就是暴力求解，找出所有连续子序列的和，比较出最大的那个。如下代码所示，用三个 for 循环来找出所有的连续子序列，并比较出最大值。

看上面的代码，可以计算出空间复杂度是 O(1)，时间复杂度是 O(n^3)。函数中可以继续优化，重复使用前面计算出的 sum 值，代码如下所示：

优化后的函数，它的空间复杂度是 O(n)，时间复杂度减少为 O(n^2)。

现在用分治策略来求最大子序列和。先将序列均匀的分割成两个子序列 [begin, end) = [begin, mid) + [mid, end)，mid = (begin + end) >> 1。

假设 [begin, end) 的最大子序列是 S[i, j)，那么它就有三种可能情况：

当出现第3种情况时，继续往下分析：

所以用代码实现时，就是将这三种情况都给求解出来，然后比较这3种情况的解，其中最大的就是这个序列的连续子序列和。

先创建一个对外调用的函数，设置 nums 数组异常的处理，如下代码所示：

然后创建一个求连续子序列和的函数，传入 nums 的同时，也要传入 begin 和 end，在这个函数中要实现 S[i, j) 的三种情况，第一种情况用 maxSubArray(nums, begin, mid) 处理，第二种情况用 maxSubArray(nums, mid, end) 来处理。这种处理方式就是递归思想。

最后处理第三种情况，那么就要分别求解出 [i, mid) 和 [mid, j）中的连续子序列和，因为第三种情况是分布在 mid 左右，并且是连续的，所以这种情况的连续子序列的和就是 leftMax + rightMax。如下代码所示：

函数中最后的 return 后的代码就是比较这三种情况，并返回其中最大的值。因为是递归的方式，所以函数中一定要有结束递归的条件，if (end - begin < 2) return nums[begin]; 就是递归基。

通过分治策略求连续最大子序列和的空间复杂度是 O(logn)，时间复杂度是 O(nlogn)，低于暴力求解的复杂度。

❼ 求大神帮忙写一个暴力破解算法，c或Java都行，密码由数字和字母组成，最大密码长度10位最小一位

import org.junit.Test;

public class T {

//最小长度
private int min = 1;
//最大长度
private int max = 10;
//准备数字，大小写
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 密码数据
* @param n 密码长度
*/
private void permutation(char[] array, int n) {
permutation("", array, n);
}

/**
*
* @param s 已生成临时字串
* @param array 密码数据
* @param n 剩余未生成的字符长度
*/
private void permutation(String s, char[] array, int n) {
if(n == 1) {
for(int i=0; i<array.length; i++) {
//这是密码结果
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);
}
}
}

}

不过建议不要暴力，有针对性会好一点

❽ 密码的暴力破解使用的是（　）算法。 A．解析法　B．穷举法　C．分治法D

B
穷举法，或称为暴力破解法，是一种针对于密码的破译方法，即将密码进行逐个推算直到找出真正的密码为止。例如一个已知是四位并且全部由数字组成的密码，其可能共有10000种组合，因此最多尝试10000次就能找到正确的密码。理论上利用这种方法可以破解任何一种密码，问题只在于如何缩短试误时间。因此有些人运用计算机来增加效率，有些人辅以字典来缩小密码组合的范围。

❾ 高次方程暴力计算法

暴力计算法在高次方程中的应用

高次方程是数学中的一种重要概念，通常指的是次数高于2次的多项式方程。在实际问题中，高次方程往往具有重要的应用，例如物理学中的牛顿运动定律、电磁学中的麦克斯韦方程、经济学中的需求曲线等。由于高次方程的解析解往往十分复杂，因此需要运用暴力计算法来求解。本文将介绍暴力计算法在高次方程中的应用。

一、高次方程的暴力求解方法

对于一般的高次方程，往往难以通过代数方法求解解析解。因此，我们需要考虑通过暴力计算法求解。高次方程的暴力求解谈斗方法通常包括以下几个步骤：

1. 将方程化为标准形式。将高次方程化为标准的多项式方程，消去可能存在的分式和根式。

2. 粗略的求解范围。通过试错的方法，找到可能的解的范围，缩小求解范围。

3. 构造求解函数。根据方程的特点，构造一个函数式，代入求解范围中，通过迭代方法逐步趋近于解。

4. 求解。根据精度要求，逐渐提高求解函数的迭代次数，逼近方程的解，得出近似解。

二、暴力计算法的运用实例

下面以求解简单的二次方程为例，介绍如何运用暴力计算法。如何求解方程：

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

其中a, b, c均为实数。

将方程变形，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，我们可以构造如下的求解函数：

```

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

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

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

}

```

在此基础上，我们可以进一步优化求解函数，例如改进精度、缩小求解范围等，从而得到更精确的解。需要注意的是，对于高次方程，我们需要根据具体问题设计不同的求解函数。

三、高次方程的应用

高次方程在实际问题中具有广泛的应用。例如在物理学中，某个物体的运动轨迹可能满足高次方程；在金融学中，我们需要根据股票价格的变化情况，预测未来股票价格的趋势，需要运用高次方程等。由于高次方程往往较难求解，因此暴力计算法在高次方程的应用中具有重要的地位。

综上所述，暴力计算法在高次方程中的应用不可忽视亩蠢。在实际问题中，我们需要根据具体情况选用不同的求解函数，并考虑如何优化求解过程，从而得到更精确的解。我们希望本含耐磨文能够对读者有所启发，为您在高次方程的求解中提供一些帮助。

❿ 408算法题暴力解法多少分

408算法题暴力解法110到120左右。答题标准：

第一部分：单项选择题部分。

80分选择题，每题2分，共40题，看重基础，出题顺序是数据结构，组成原理，操作系统，网络，如果408目标130+，选择题必去严格控制错4个以内，其中数据结构和网络选择题不能丢分，操作系统和组成原理每年都会有相对超纲的概念题。

第二部分：综合应用题部分。

最后说数据结构都是算法题，题源来自LeetCode，一般是LeetCode的改编，这几年的算法题都不简单，相当于PAT乙级前3题难度，如果算法想拿高分题还是要刷题的，如果不想刷题，暴力解（几层for循环）也能拿到一半分，刷题是很耗时间的，复习时间紧的建议放弃。

本专业毕业生应获得以下几个方面的知识和能力：

1、掌握电子技术和计算机组成与体系结构的基本原理、分析方法和实验技能，能从事计算机硬件系统开发与设计。

2、掌握程序设计语言、算法与数据结构、操作系统以及软件设计方法和工程的基本理论、基本知识与基本技能，具有较强的程序设计能力,能从事系统软件和大型应用软件的开发与研制。

3、掌握并行处理、分布式系统、网络与通信、多媒体信息处理、计算机安全、图形图象处理以及计算机辅助设计等方面的基本理论、分析方法和工程实践技能，具有计算机应用和开发的能力。

4、掌握计算机科学的基本理论，具有从事计算机科学研究的坚实基础。

以上内容参考：网络--408算法题