【软件设计师备考 专题 】算法探索:排序、查找、数值计算和字符串处理(三)

简介: 【软件设计师备考 专题 】算法探索:排序、查找、数值计算和字符串处理

【软件设计师备考 专题 】算法探索:排序、查找、数值计算和字符串处理(二)https://developer.aliyun.com/article/1467573


5.2 动态规划算法

5.2.1 原理及步骤

动态规划算法是一种通过将问题分解为子问题,并存储子问题的解来求解原问题的算法。其基本思想是利用子问题的解来构建原问题的解。动态规划一般可以分为以下步骤:

  1. 定义问题的状态和状态转移方程。
  2. 初始化边界状态。
  3. 利用状态转移方程逐步求解子问题,存储子问题的解。
  4. 根据子问题的解构建原问题的解。

5.2.2 时间复杂度和空间复杂度

动态规划算法的时间复杂度一般较高,通常为O(n2)或O(n3),其中n为问题的规模。空间复杂度则取决于具体的算法实现,通常为O(n)。

5.2.3 应用场景和优化方法

动态规划算法常用于求解具有最优子结构的问题,例如背包问题、最长公共子序列、最短路径等。在实际应用中,可以通过优化状态转移方程或使用滚动数组等方式来减少空间复杂度。

以下是一个示例代码,展示了动态规划算法在求解最长递增子序列问题中的应用:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
// 动态规划求解最长递增子序列问题
int longestIncreasingSubsequence(std::vector<int>& nums) {
    int n = nums.size();
    std::vector<int> dp(n, 1);  // dp[i]表示以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度
    
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < i; j++) {
            if (nums[i] > nums[j]) {
                dp[i] = std::max(dp[i], dp[j] + 1);
            }
        }
    }
    
    int maxLength = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        maxLength = std::max(maxLength, dp[i]);
    }
    
    return maxLength;
}
int main() {
    std::vector<int> nums = {10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18};
    
    int maxLength = longestIncreasingSubsequence(nums);
    
    std::cout << "最长递增子序列的长度为:" << maxLength << std::endl;
    
    return 0;
}

5.3 分治算法

5.3.1 原理及步骤

分治算法是一种通过将问题分解为相互独立的子问题,并将子问题的解合并来求解原问题的算法。其基本思想是将问题分解为更小的子问题,然后将子问题的解合并为原问题的解。分治算法一般可以分为以下步骤:

  1. 将原问题分解为若干个相互独立的子问题。
  2. 对每个子问题进行递归求解,直到子问题足够简单可以直接求解。
  3. 将子问题的解合并为原问题的解。

5.3.2 时间复杂度和空间复杂度

分治算法的时间复杂度一般较高,通常为O(nlogn)或O(n^2),其中n为问题的规模。空间复杂度则取决于具体的算法实现。

5.3.3 应用场景和优化方法

分治算法常用于求解具有重叠子问题的问题,例如归并排序、快速排序、最接近点对等。在实际应用中,可以通过优化子问题的求解方式或使用记忆化搜索等方式来提高算法的效率。

以下是一个示例代码,展示了分治算法在求解最大子数组和问题中的应用:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
// 分治算法求解最大子数组和问题
int maxSubarraySum(std::vector<int>& nums, int left, int right) {
    if (left == right) {
        return nums[left];
    }
    
    int mid = (left + right) / 2;
    
    int leftSum = maxSubarraySum(nums, left, mid);
    int rightSum = maxSubarraySum(nums, mid + 1, right);
    int crossSum = 0;
    
    int leftMaxSum = INT_MIN;
    int rightMaxSum = INT_MIN;
    
    for (int i = mid; i >= left; i--) {
        crossSum += nums[i];
        leftMaxSum = std::max(leftMaxSum, crossSum);
    }
    
    crossSum = 0;
    
    for (int i = mid + 1; i <= right; i++) {
        crossSum += nums[i];
        rightMaxSum = std::max(rightMaxSum, crossSum);
    }
    
    return std::max(std::max(leftSum, rightSum), leftMaxSum + rightMaxSum);
}
int main() {
    std::vector<int> nums = {-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4};
    
    int maxSum = maxSubarraySum(nums, 0, nums.size() - 1);
    
    std::cout << "最大子数组和为:" << maxSum << std::endl;
    
    return 0;
}

5.4 图算法

5.4.1 原理及步骤

图算法是一种通过图的遍历和搜索来求解问题的算法。其基本思想是利用图的结构和性质进行问题求解。图算法一般可以分为以下步骤:

  1. 构建图的数据结构,例如邻接矩阵、邻接表等。
  2. 根据具体问题选择合适的图遍历或搜索算法,例如深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等。
  3. 根据问题需求,对图进行相应的操作和处理。

5.4.2 时间复杂度和空间复杂度

图算法的时间复杂度和空间复杂度取决于具体的算法实现和图的规模。

5.4.3 应用场景和优化方法

图算法常用于求解与图相关的问题,例如最短路径、最小生成树、拓扑排序等。在实际应用中,可以根据具体问题的特点选择合适的图算法,并通过优化算法实现或使用剪枝等方式来提高算法的效率。

以下是一个示例代码,展示了图算法在求解最短路径问题中的应用:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <climits>
// 图的邻接矩阵表示
class Graph {
public:
    Graph(int n) : numVertices(n), adjacencyMatrix(n, std::vector<int>(n, 0)) {}
    
    void addEdge(int u, int v, int weight) {
        adjacencyMatrix[u][v] = weight;
        adjacencyMatrix[v][u] = weight;
    }
    
    std::vector<int> dijkstra(int source) {
        std::vector<int> distance(numVertices, INT_MAX);
        std::vector<bool> visited(numVertices, false);
        distance[source] = 0;
        
        for (int i = 0; i < numVertices - 1; i++) {
            int u = getMinDistanceVertex(distance, visited);
            visited[u] = true;
            
            for (int v = 0; v < numVertices; v++) {
                if (!visited[v] && adjacencyMatrix[u][v] != 0 && distance[u] != INT_MAX
                    && distance[u] + adjacencyMatrix[u][v] < distance[v]) {
                    distance[v] = distance[u] + adjacencyMatrix[u][v];
                }
            }
        }
        
        return distance;
    }
    
private:
    int getMinDistanceVertex(std::vector<int>& distance, std::vector<bool>& visited) {
        int minDistance = INT_MAX;
        int minVertex = -1;
        
        for (int v = 0; v < numVertices; v++) {
            if (!visited[v] && distance[v] <= minDistance) {
                minDistance = distance[v];
                minVertex = v;
            }
        }
        
        return minVertex;
    }
    
    int numVertices;
    std::vector<std::vector<int>> adjacencyMatrix;
};
int main() {
    Graph graph(6);
    
    graph.addEdge(0, 1, 4);
    graph.addEdge(0, 2, 2);
    graph.addEdge(1, 2, 1);
    graph.addEdge(1, 3, 5);
    graph.addEdge(2, 3, 8);
    graph.addEdge(2, 4, 10);
    graph.addEdge(3, 4, 2);
    graph.addEdge(3, 5, 6);
    graph.addEdge(4, 5, 3);
    
    std::vector<int> distance = graph.dijkstra(0);
    
    std::cout << "从顶点0到其他顶点的最短路径:" << std::endl;
    for (int i = 0; i < distance.size(); i++) {
        std::cout << "顶点" << i << "的最短路径长度为:" << distance[i] << std::endl;
    }
    
    return 0;
}

以上是第五章的内容,介绍了贪心算法、动态规划算法、分治算法和图算法的原理、步骤、时间复杂度和空间复杂度,以及在实际应用中的场景和优化方法。通过综合代码示例和注释的方式,展示了这些算法在实际问题中的应用。


结语

感谢你花时间阅读这篇博客,我希望你能从中获得有价值的信息和知识。记住,学习是一个持续的过程,每一篇文章都是你知识体系的一部分,无论主题是什么,都是为了帮助你更好地理解和掌握软件设计的各个方面。

如果你觉得这篇文章对你有所帮助,那么请不要忘记收藏和点赞,这将是对我们最大的支持。同时,我们也非常欢迎你在评论区分享你的学习经验和心得,你的经验可能会对其他正在学习的读者有所帮助。

无论你是正在准备软件设计师资格考试,还是在寻求提升自己的技能,我们都在这里支持你。我期待你在软件设计师的道路上取得成功,无论你的目标是什么,我都在这里支持你。

再次感谢你的阅读,期待你的点赞和评论,祝你学习顺利,未来充满可能!

目录
相关文章
|
3月前
|
搜索推荐 算法 C语言
【排序算法】八大排序(下)(c语言实现)(附源码)
本文继续学习并实现了八大排序算法中的后四种:堆排序、快速排序、归并排序和计数排序。详细介绍了每种排序算法的原理、步骤和代码实现,并通过测试数据展示了它们的性能表现。堆排序利用堆的特性进行排序,快速排序通过递归和多种划分方法实现高效排序,归并排序通过分治法将问题分解后再合并,计数排序则通过统计每个元素的出现次数实现非比较排序。最后,文章还对比了这些排序算法在处理一百万个整形数据时的运行时间,帮助读者了解不同算法的优劣。
192 7
|
3月前
|
搜索推荐 算法 C语言
【排序算法】八大排序(上)(c语言实现)(附源码)
本文介绍了四种常见的排序算法:冒泡排序、选择排序、插入排序和希尔排序。通过具体的代码实现和测试数据,详细解释了每种算法的工作原理和性能特点。冒泡排序通过不断交换相邻元素来排序,选择排序通过选择最小元素进行交换,插入排序通过逐步插入元素到已排序部分,而希尔排序则是插入排序的改进版,通过预排序使数据更接近有序,从而提高效率。文章最后总结了这四种算法的空间和时间复杂度,以及它们的稳定性。
153 8
|
4月前
|
搜索推荐 Shell
解析排序算法:十大排序方法的工作原理与性能比较
解析排序算法:十大排序方法的工作原理与性能比较
128 9
|
4月前
|
算法 搜索推荐 Java
数据结构与算法学习十三:基数排序,以空间换时间的稳定式排序,速度很快。
基数排序是一种稳定的排序算法,通过将数字按位数切割并分配到不同的桶中,以空间换时间的方式实现快速排序,但占用内存较大,不适合含有负数的数组。
56 0
数据结构与算法学习十三:基数排序,以空间换时间的稳定式排序,速度很快。
|
4月前
|
算法
❤️算法笔记❤️-(每日一刷-83、删除排序链表中的重复项)
❤️算法笔记❤️-(每日一刷-83、删除排序链表中的重复项)
47 0
|
6月前
|
存储 算法 安全
【第六章】软件设计师 之 数据结构与算法基础
软件设计师 之 数据结构与算法基础 备考资料
【第六章】软件设计师 之 数据结构与算法基础
|
4月前
|
存储 算法 搜索推荐
算法进阶之路:Python 归并排序深度剖析,让数据排序变得艺术起来!
算法进阶之路:Python 归并排序深度剖析,让数据排序变得艺术起来!
98 0
|
1天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于FPGA的图像双线性插值算法verilog实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
本项目展示了256×256图像通过双线性插值放大至512×512的效果,无水印展示。使用Matlab 2022a和Vivado 2019.2开发,提供完整代码及详细中文注释、操作视频。核心程序实现图像缩放,并在Matlab中验证效果。双线性插值算法通过FPGA高效实现图像缩放,确保质量。
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于Retinex算法的图像去雾matlab仿真
本项目展示了基于Retinex算法的图像去雾技术。完整程序运行效果无水印,使用Matlab2022a开发。核心代码包含详细中文注释和操作步骤视频。Retinex理论由Edwin Land提出,旨在分离图像的光照和反射分量,增强图像对比度、颜色和细节,尤其在雾天条件下表现优异,有效解决图像去雾问题。
|
1月前
|
算法 数据可视化 安全
基于DWA优化算法的机器人路径规划matlab仿真
本项目基于DWA优化算法实现机器人路径规划的MATLAB仿真,适用于动态环境下的自主导航。使用MATLAB2022A版本运行,展示路径规划和预测结果。核心代码通过散点图和轨迹图可视化路径点及预测路径。DWA算法通过定义速度空间、采样候选动作并评估其优劣(目标方向性、障碍物距离、速度一致性),实时调整机器人运动参数,确保安全避障并接近目标。
147 68

热门文章

最新文章