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算法设计与分析实验报告-贪心算法

 校课程的简单实验报告。

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算法设计与分析实验报告-动态规划算法

算法设计与分析实验报告-贪心算法 

        dijkstra迪杰斯特拉算法(邻接表法)

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算法设计与分析实验报告-分治法相关练题

北京大学出版社-算法设计与分析


一、实验目的

1.理解贪心算法的概念;

2.掌握贪心算法的基本要素;

3.掌握设计贪心算法的步骤和策略。

二、实验内容

使用贪心法求解以下问题,要求给出程序代码,并编译运行程序:

1.P118习题2。

2.P118习题5。

三、实验环境

1. 使用的操作系统及版本:

Windows 10

2. 使用的编译系统及版本:

CLion 2022.2.4

四、实验步骤及说明

1、P118习题2

对于用邻接链表表示的有向无环图,设计一个解单起点最短路径问题的线性算法。

dijkstra迪杰斯特拉算法(邻接表法)

代码如下:

//
// Created by GiperHsiue on 2022/11/27.
//
#include <iostream>
#include <vector>
#include <stack>
using namespace std;
#define INFINE 99999 // 定义最大
// 邻接表
struct ArcNode // 边信息
{int adjvex; //有向边的 目标顶点 下标(从1开始)int weight; //边的权值struct ArcNode *next; //邻接表, 指向下一个邻接边信息
};
struct VertexNode // 顶点
{int vertex; //顶点下标(1 ~)ArcNode *firstedge; // 有向边信息节点指针(源为vertex)
};
struct AdjList // 图
{vector<VertexNode> adjlist; //顶点数组int vexnum;  //顶点数 int arcnum;  //边数
};
// 图的初始化
void createGraph(AdjList& G){cout << "输入顶点数 边数: " << endl;cin >> G. vexnum >> G. arcnum;// 初始化G的顶点数组for(int i = 0; i <= G. vexnum; i ++){ // 下标从1开始, 所以初始化vexnum + 1个顶点(0无作用)VertexNode* tmp = new VertexNode;tmp->vertex = i, tmp->firstedge = nullptr;G. adjlist. emplace_back(*tmp);}//边信息// n1: 源顶点     n2: 目标顶点   we: 权重(距离)int n1, n2, we;cout << "输入边信息: (a b we): " << endl; // a -> b  weight: wefor(int i = 0; i < G. arcnum; i ++){cin >> n1 >> n2 >> we;// 初始化一个边节点, 目标顶点为n2ArcNode* tmp = new ArcNode;tmp->adjvex = n2, tmp->weight = we;// 头插法 将边信息节点插入// 节约时间(尾插要一直遍历到尾部插入)tmp->next = G. adjlist[n1]. firstedge;G. adjlist[n1]. firstedge = tmp;}
}
// 获取两顶点之间权重weight(距离)
int getWeight(AdjList& G, int n1, int n2){if(n1 == n2) return 0;ArcNode* tmp = G. adjlist[n1]. firstedge;while(tmp){if(tmp->adjvex == n2) return tmp->weight;tmp = tmp->next;}// 两点之间没有边, 返回INFINEreturn INFINE;
}
void Dijkstra(AdjList& G, int ear, vector<int>& prev, vector<int>& dist){// 初始化// flag数组记录 某点是否纳入已找到点集合// prev数组记录 前驱顶点下标// dist数组记录 从源顶点ear 到 i顶点的最短路径vector<bool> flag (G. adjlist. size() + 1, false);for(int i = 1; i <= G. vexnum; i ++) dist[i] = getWeight(G, ear, i), prev[i] = ear;flag[ear] = true, prev[ear] = 0;// 开始for(int i = 2; i <= G. vexnum; i ++){int pos = 1; // 未纳入的距离最小的顶点int weiMin = INFINE;for(int j = 1; j <= G. vexnum; j ++){if(!flag[j] && dist[j] < weiMin){weiMin = dist[j], pos = j;}}flag[pos] = true;for(int j = 1; j <= G. vexnum; j ++){if(!flag[j]){ // 未纳入点集中, 找到pos到这些点的距离, 与dist数组比较是否更新int tmpWei = getWeight(G, pos, j);if(tmpWei != INFINE) tmpWei = tmpWei + weiMin; // 两点距离应该为ear -> pos -> jif(tmpWei < dist[j]) {dist[j] = tmpWei; // 距离更小则更新distprev[j] = pos; // 前顶点更新为pos}}}}
}
// 找路径
void pathDist(vector<int>& prev, vector<int>& dist, int ear){// prev数组中为1有2种情况(djikstra初始化过程的时候全赋值为1, 后续一直未改变):// 1: 从ear到 顶点 只有 ear -> 顶点 这一条路最短// 2: 无法从ear到达的顶点for(int i = 1; i <= prev. size() - 1; i ++){stack<int> trace;if(ear == i) continue;cout << ear << " 到 " << i ;// 无连通if(dist[i] == INFINE) {cout << "无连通" << endl;continue;}cout << "最短距离: " << dist[i] << "  最短路径: ";int tmp = i;while(tmp){ //  源顶点prev是0trace. push(tmp);tmp = prev[tmp];}// 开始出栈, 栈顶一定是ear源顶点cout << trace. top();trace. pop();while(!trace. empty()){cout << " -> " << trace. top();trace. pop();}cout << endl;}
}
int main(){AdjList G;createGraph(G);// prev数组记录 前驱顶点下标vector<int> prev (G. vexnum + 1, 0);// dist数组记录 从源顶点ear 到 i顶点的最短路径vector<int> dist (G. vexnum + 1, INFINE);// 从源点ear 出发, 到达其余所有点的最短路径cout << "输入源顶点ear: ";int ear;cin >> ear;Dijkstra(G, ear, prev, dist);pathDist(prev, dist, ear);return 0;
}

测试如下:

  1. P118习题5 小船过河问题

一群人划船过河,河边只有一条船,这条船可以容纳两个人,船过河后需要一人将船开回,以便所有人都可以过河,每个人过河速度不一样,两个人过河速度取决于慢的那个人,请问最少需要多久让所有人过河?

//
// Created by GiperHsiue on 2022/11/27.
//
// 小船过河问题
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
// 归并排序
void mergeSort(vector<int>& num, int l, int r){if(l >= r) return;int mid = l + (r - l) / 2;mergeSort(num, l, mid), mergeSort(num, mid + 1, r);int a = l, b = mid + 1, k = 0;vector<int> tmp (r - l + 1, 0);while(a <= mid && b <= r){if(num[a] <= num[b]) tmp[k++] = num[a++];else tmp[k++] = num[b++];}while(a <= mid) tmp[k++] = num[a++];while (b <= r) tmp[k++] = num[b++];for(int i = 0, j = l; j <= r; i ++, j ++) num[j] = tmp[i];
}
int calTime(vector<int>& num){int cnt = num. size(), res = 0;while(cnt > 3){int tmp1 = num + 2 * num + num[cnt - 1];int tmp2 = 2 * num + num[cnt - 1] + num[cnt - 2];res += min(tmp1, tmp2);cnt -= 2;}if(cnt == 2) res += num;if(cnt == 3) res += num + num + num;return res;
}
int main(){int n;cin >> n;vector<int> people(n, 0);for(auto &x: people) cin >> x;mergeSort(people, 0, n - 1);cout << "过河最少时间: " << calTime(people) << endl;return 0;
}

代码如下:

测试如下:

五、实验小结及思考

通过本次实验对于贪心算法有了进一步的认识与理解,并运用贪心思维解决实际问题,理解贪心算法的概念,掌握贪心算法的基本要素,掌握设计贪心算法的步骤和策略。

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